[Architect] #312 design spec — tool call prefix corpus & 조건부 push

설계서 3 + 절차서 1. - README.md: 기능 설계서 (15 케이스 corpus, 임계 5/15, 경로 A/B) - fn-corpus_logger.md: optional debug logger (kDebugMode + dart-define 가드) - fn-userTurn_partial_push.md: chat_providers.dart 의 break 분기 수정안 (경로 A/B) - corpus-procedure.md: 빌드/캡처/15 프롬프트/임계 판정 절차 R1-R5 모두 해소 (Architect 채택안). ADR-0006 슬롯 = 경로 B 채택 시 작성 (Developer 단계). Refs #312
2026-06-15 14:17:47 +09:00
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--- a/docs/design/312-tool-prefix-corpus/README.md
+++ b/docs/design/312-tool-prefix-corpus/README.md
@@ -0,0 +1,207 @@
+# 설계서: Tool call 직전 prefix 토큰 corpus & 조건부 push (#312)
+
+> **상태**: Draft
+> **작성**: [AI] Architect · **최종수정**: 2026-06-15
+> **추적성** — Redmine: #312 · 관련 ADR: ADR-0006 (조건부, Developer 단계에서 corpus 결과 확정 후 작성)
+> · 구현 파일: `app/lib/state/chat_providers.dart:144-153` (수정 후보), `app/lib/ai/diagnostics/corpus_logger.dart` (신규) · 테스트: `app/test/state/chat_session_prefix_test.dart` (신규)
+
+## 1. 목적 (Why)
+> Planner 인용: tool call 직전 Gemma 4 E2B 가 뱉는 prefix 자연어를 실측 corpus 로 측정하고, 30% 임계에 따라 partial push 구현 또는 의도적 폐기 결정 기록을 남긴다.
+
+`chat_providers.dart:144-153` 의 `for await` 루프는 `LlmFunctionCall` 도착 시 `accumulated` 텍스트를 버리고 `break` 한다. Gemma 4 가 tool call 전에 "수면 카탈로그를 보여드릴게요" 같은 의미있는 한국어 prefix 를 자주 뱉는다면, 그 정보가 사용자 화면에서 사라지는 UX 손실이 발생한다. 본 이슈는 손실량을 실측한 뒤 push 구현 또는 의도적 폐기 둘 중 하나로 확정한다.
+
+## 2. 범위 (Scope)
+- **포함**:
+  - 디버그 빌드 전용 `CorpusLogger` 인터페이스 + `ChatSessionController` 에 optional inject.
+  - corpus 수집 절차 문서 (`corpus-procedure.md`) 와 결과 표 (`docs/research/312-tool-prefix-corpus.md`).
+  - 임계 (5건 이상 / 15) 충족 시 `userTurn` 의 break 직전 `accumulated.trim().isNotEmpty` → `ModelChatMessage` push.
+  - 임계 미달 시 폐기 주석 + ADR 0006 결정 기록.
+  - 어느 경로든 `ChatSessionController` 단위 테스트 1+ 건.
+- **제외 (out of scope)**:
+  - `ParallelFunctionCallResponse` first-only 한계 (AC4 의 follow-up 이슈로 발행만).
+  - Gemma 4 thinking/reasoning tag 처리 (`isThinking:false` 비활성 중).
+  - 일반 streaming UX 폴리시 (cursor, 토큰 속도, scroll).
+  - 프로덕션 빌드의 로깅 — `CorpusLogger` 는 `kDebugMode` 가드 + null default.
+
+## 3. 인수조건 (Acceptance Criteria)
+- [ ] **AC1**: `docs/research/312-tool-prefix-corpus.md` 에 15 케이스 표 (사용자 입력 / tool name / `accumulated` raw / 의미있는 prefix 여부 (Y/N) / 사유). Planner 의 운영 정의를 본 설계서가 §6 에서 확정 (R2 해소).
+- [ ] **AC2 (조건부 구현)**: corpus 결과가 ≥5/15 이면 `userTurn` 의 break 직전 push (fn-userTurn_partial_push §5 경로 A). ≤4/15 이면 폐기 주석 + ADR 0006 + 경로 B (no-op 회귀 가드).
+- [ ] **AC3 (단위 테스트)**: `ChatSessionController` 단위 테스트 — fake `LlmService` 가 `text → text → function_call` 순으로 emit 했을 때 결과 `state.messages` 의 길이와 순서를 검증. 경로 A 면 [User, Model(prefix), ToolCall] 3 개. 경로 B 면 [User, ToolCall] 2 개 + prefix 누락이 의도적임을 주석으로 명시.
+- [ ] **AC4**: Parallel call 한계를 `userTurn` 코드 인근 주석 + 본 설계서 §11 에 명시 + Redmine 신규 이슈 발행 (예: "#312-followup ParallelFunctionCallResponse 다중 호출 처리").
+
+## 4. 컨텍스트 & 제약
+- **의존성**:
+  - `app/lib/data/ai/llm_service.dart` — `LlmChatEvent` sealed class (`LlmTextChunk` / `LlmFunctionCall` / `LlmDone`).
+  - `app/lib/state/chat_providers.dart` — `ChatSessionController.userTurn` 의 multi-turn 루프.
+  - 실 단말 — Gemma 4 E2B `.litertlm` 모델 (#218). corpus 는 실제 inference 결과여야 함 (mock 무효).
+- **제약**:
+  - 사용자가 수동으로 APK 를 실행해 corpus 를 수집 — reproducibility 낮음. 본 설계는 logger 인터페이스로 수집 부담을 최소화하는 데 집중.
+  - `kDebugMode` 가드로 production 영향 0. 빌드 사이즈 +수 KB 이내.
+  - `LlmService` 인터페이스 변경 금지 — logger 는 `ChatSessionController` 의 ctor 파라미터로만 주입.
+- **가정**:
+  - Gemma 4 E2B 의 함수 호출 메커니즘은 SDK 가 prompt 를 자동 렌더 (cf. `feedback_flutter_gemma_api_quirks`). 따라서 prefix 텍스트는 SDK 가 자체 emit 하는 자연어이지 사용자가 prompt 로 유도한 것이 아니다.
+  - 동일 프롬프트라도 sampling 노이즈로 다른 결과가 나올 수 있음. 15 케이스 1 회 측정이 절대 진리는 아니지만 의사 결정에는 충분.
+
+## 5. 아키텍처 개요
+- **모듈 / 파일**:
+  - 신규: `app/lib/ai/diagnostics/corpus_logger.dart` — `abstract class CorpusLogger` + `DebugCorpusLogger` 구현 + factory.
+  - 수정: `app/lib/state/chat_providers.dart` — `ChatSessionController` 에 `final CorpusLogger? logger` 필드 추가, ctor 에 optional 인자. `userTurn` 의 event 루프에서 hook 호출. corpus 결과 확정 후 §5 의 break 직전에 push 분기 (경로 A) 또는 폐기 주석 (경로 B).
+  - 신규: `docs/research/312-tool-prefix-corpus.md` — corpus 표 (Developer 가 수집 후 채움).
+  - 신규: `docs/design/312-tool-prefix-corpus/corpus-procedure.md` — 절차 매뉴얼.
+- **데이터 흐름**:
+```
+[User input] → ChatSessionController.userTurn
+   ↓
+   LlmService.startChat → _session.sendUser(text)
+   ↓ (Stream<LlmChatEvent>)
+   for await event:
+      LlmTextChunk → accumulated += text
+                  → logger?.onTextChunk(turn, text)         ← 신규 hook
+                  → state.streamingText = accumulated
+      LlmFunctionCall → toolCall = event
+                     → logger?.onFunctionCall(turn,         ← 신규 hook
+                          accumulated, event.name, event.args)
+                     → [경로 A] if accumulated.trim().isNotEmpty:
+                          state.messages.add(ModelChatMessage(accumulated))
+                     → break
+   ↓
+   state.messages.add(ToolCallChatMessage(...))
+```
+- **I/O ↔ 순수 경계**: `CorpusLogger` 의 구현체가 I/O (file or stdout). `userTurn` 의 push 분기 자체는 순수 (state mutation 뿐) — 테스트 용이.
+
+```
+ChatSessionController ────── (optional) ──── CorpusLogger
+       │                                          │
+       │ userTurn ()                              │ onTextChunk()
+       │                                          │ onFunctionCall()
+       │                                          ↓
+       │                                       file / stdout
+       ↓
+state.messages
+       ↓
+ChatScreen (ListView)
+```
+
+## 6. 데이터 모델
+
+### 6.1 "의미있는 prefix" 운영 정의 (R2 확정)
+- **포함 (의미있음, Y)**:
+  - 공백 제외 한국어 자연어 ≥10 자.
+  - 정보 전달 의도 있음 (예: "수면 카탈로그에서 추천 항목을 보여드릴게요").
+- **제외 (의미없음, N)**:
+  - 빈 문자열 또는 공백/줄바꿈만.
+  - boilerplate: "search_catalog 를 호출합니다", "잠시만요", "조회 중...", "...", 영어 함수명 문구.
+  - 단순 응대: "네", "알겠습니다", "확인했어요" 단독.
+  - 사용자 입력 그대로 echo.
+
+### 6.2 corpus 표 schema (`docs/research/312-tool-prefix-corpus.md`)
+| 컬럼 | 타입 | 설명 |
+|------|------|------|
+| `#` | int | 1-15 |
+| `category` | enum | catalog / add_habit / log_tracker_entry / streak |
+| `user_input` | str | 그대로 |
+| `tool_name` | str | Gemma 가 호출한 도구 |
+| `accumulated_raw` | str (multiline) | tool call 도착 시점의 누적 텍스트 (no trim) |
+| `meaningful` | Y/N | §6.1 기준 |
+| `note` | str | Y/N 사유 1줄 |
+
+### 6.3 임계 (R4 확정)
+- **5+ / 15 (≥33%) → 경로 A (push 구현)**.
+- **4 또는 그 이하 → 경로 B (폐기 + ADR 0006)**.
+- borderline (정확히 5) 도 경로 A 채택 (UX 손실 보수적 보호). 정확히 4 면 +5 케이스 추가 수집 후 재판정 (총 20 케이스, 임계 7).
+
+## 7. 함수 명세 (Function Specs)
+
+| 함수 | 책임 (1줄) | 시그니처 (잠정) | 입력 | 출력 | 에러 / 실패 | 복잡? |
+|------|-----------|----------------|------|------|-------------|-------|
+| `CorpusLogger.onTextChunk` | 텍스트 청크 도착 시점 기록 | `void onTextChunk(int turn, String text)` | turn idx, chunk | void | 구현체 I/O 실패는 swallow (debug only) | **복잡** ([fn](./fn-corpus_logger.md)) |
+| `CorpusLogger.onFunctionCall` | tool call 도착 시점의 누적 prefix + tool name 기록 | `void onFunctionCall(int turn, String accumulated, String toolName, Map<String,dynamic> args)` | turn idx, prefix, name, args | void | I/O swallow | **복잡** ([fn](./fn-corpus_logger.md)) |
+| `DebugCorpusLogger.maybeCreate` | factory — `kDebugMode` + dart-define 가드 | `static CorpusLogger? maybeCreate()` | none | nullable logger | exception swallow → null | 단순 (factory) |
+| `ChatSessionController.userTurn` (수정) | event 루프 + 조건부 push | (기존 시그니처) | (기존) | (기존) | (기존) | **복잡** ([fn](./fn-userTurn_partial_push.md)) |
+
+> 복잡 기준: state mutation 분기 / 외부 I/O (logger) / corpus 결과에 따라 코드 경로 갈라짐.
+
+## 8. 흐름 / 알고리즘
+
+### Phase A — corpus 수집 (Developer 수동 작업)
+1. `flutter run --debug --dart-define=ENABLE_CORPUS_LOG=1` 으로 APK 빌드 & 단말 설치.
+2. `corpus-procedure.md` 의 15 프롬프트를 차례로 ChatScreen 에 입력.
+3. `flutter logs` 또는 logcat `--tag CorpusLogger` 로 raw event dump 수집.
+4. dump 를 `docs/research/312-tool-prefix-corpus.md` 표에 정리.
+5. §6.3 임계로 경로 A / B 결정.
+
+### Phase B — 조건부 구현
+- 경로 A (push):
+  ```
+  } else if (event is LlmFunctionCall) {
+    toolCall = event;
+    // #312 — corpus 측정 결과 X/15 가 의미있는 prefix → push 채택.
+    if (accumulated.trim().isNotEmpty) {
+      _appendPrefixMessage(accumulated);
+    }
+    break;
+  }
+  ```
+- 경로 B (폐기 명시):
+  ```
+  } else if (event is LlmFunctionCall) {
+    toolCall = event;
+    // #312 — corpus 측정 결과 X/15 만 의미있는 prefix → 의도적 폐기.
+    // ADR-0006 참조. accumulated 는 버린다.
+    break;
+  }
+  ```
+
+### Phase C — 테스트
+- fake `LlmService` 가 `[Text("수면 카탈로그를 보여드릴게요 "), FunctionCall(search_catalog, {...})]` 순으로 emit.
+- 경로 A: `state.messages == [User, Model("수면 카탈로그를 보여드릴게요"), ToolCall(...)]` (trim 적용).
+- 경로 B: `state.messages == [User, ToolCall(...)]` (prefix 누락 명시적 검증).
+- 보너스: 빈 prefix 케이스 — `[FunctionCall(...)]` 직접 emit → 경로 A 도 ModelChatMessage 추가 안 함 (trim guard).
+
+## 9. 엣지케이스 & 에러 처리
+- **빈 prefix**: `accumulated.trim().isEmpty` → push 안 함 (경로 A 의 가드).
+- **whitespace only prefix** (Gemma 가 `"\n\n"` 같은 토큰 뱉음): trim 가드로 push 안 함.
+- **prefix 가 사용자 입력 echo**: §6.1 의 운영 정의로 corpus 수집 시 N 판정. 구현 단계에선 trim/length 가드만 — echo 감지는 false positive 위험 (정상 paraphrase 까지 잡힐 수 있음). corpus 결과로 임계 산정에 영향만.
+- **logger I/O 실패**: `DebugCorpusLogger` 내부 try/catch swallow. 절대 `userTurn` 흐름을 깨면 안 됨.
+- **production 빌드**: `DebugCorpusLogger.maybeCreate()` → null 반환. `logger?.onTextChunk` 의 null-aware 가 0 비용.
+- **dart-define 미설정 + debug**: factory 가 null 반환 (opt-in). 평소 debug run 도 영향 없음.
+
+## 10. 테스트 계획
+
+### 단위 테스트 (AC3)
+- [ ] `chat_session_prefix_test.dart` — 경로 A
+  - Given: fake LlmService 가 `[Text("수면 카탈로그를 보여드릴게요 "), FunctionCall("search_catalog", {})]` emit.
+  - When: `userTurn("수면 습관 추천")`.
+  - Then: state.messages 의 마지막 3 개 = [User, Model("수면 카탈로그를 보여드릴게요"), ToolCall("search_catalog", {}, _)].
+- [ ] `chat_session_prefix_test.dart` — 경로 A trim guard
+  - Given: fake 가 `[Text("\n\n"), FunctionCall(...)]` emit.
+  - Then: state.messages 에 ModelChatMessage 추가 안 됨.
+- [ ] (경로 B 채택 시) `chat_session_prefix_test.dart` — 폐기 회귀 가드
+  - Given: fake 가 `[Text("의미있는 prefix"), FunctionCall(...)]` emit.
+  - Then: state.messages 에 ModelChatMessage("의미있는 prefix") 없음 — corpus 결과로 폐기가 정당화됨을 명시적으로 assert.
+
+### logger 단위 테스트
+- [ ] `CorpusLogger.maybeCreate` — `kDebugMode=true && ENABLE_CORPUS_LOG=1` → non-null.
+- [ ] `maybeCreate` — release → null.
+- [ ] `DebugCorpusLogger.onFunctionCall` — 호출 시 stdout 에 `[CorpusLogger]` 라벨 + JSON 한 줄 emit.
+
+### 통합 — 수동 corpus (AC1)
+- 절차서 `corpus-procedure.md` 따라 수행 + 결과 표.
+
+## 11. 리스크 & 대안 검토
+- **선택**: optional logger inject + `kDebugMode` 가드. 프로덕션 0 영향, corpus 수집은 dart-define on/off.
+- **대안 1 (기각)**: ChatSessionController 에 직접 logging 코드 박기 — 프로덕션 영향, 테스트 mock 어려움.
+- **대안 2 (기각)**: Riverpod provider 로 logger 주입 — 단일 진실 (controller ctor) 보다 모호. 본 이슈는 수명 짧음 (corpus 끝나면 logger 제거 검토).
+- **트레이드오프**:
+  - logger 가 ChatSessionController API 표면을 늘림 → 본 이슈 후 제거 가능 (코드 적음).
+  - dart-define 가드는 IDE 자동완성에서 안 보임 → corpus-procedure.md 에 명시.
+- **ADR 0006**: 경로 B (폐기) 채택 시에만 작성. push 채택 시 본 설계서 자체가 결정 기록 — ADR 별도 발행 안 함.
+- **ParallelFunctionCallResponse (AC4)**: 본 이슈 OOS. follow-up 이슈 발행 권고 — "#312-followup ParallelFunctionCallResponse 다중 호출 처리: 현재 first call only yield 후 return. 다중 tool 시나리오가 Gemma 4 E2B 에서 발생하는지 corpus 결과로 함께 측정 가능 (보너스 컬럼)."
+
+## 12. 미해결 질문 (Open Questions)
+없음. R1-R5 해소 완료:
+- R1 → 15 케이스 1 회 측정 (§4 가정).
+- R2 → §6.1 운영 정의 확정.
+- R3 → optional CorpusLogger (§5, §11).
+- R4 → 임계 5/15 확정 (§6.3).
+- R5 → state.messages 순서 보존 + trim guard (§9).
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+++ b/docs/design/312-tool-prefix-corpus/corpus-procedure.md
@@ -0,0 +1,89 @@
+# Corpus 수집 절차 (#312)
+
+> **부모 설계서**: ./README.md · **목적**: Developer 가 corpus 를 재현 가능하게 수집할 수 있도록 절차 명문화.
+
+## 1. 빌드
+
+```bash
+cd app
+flutter build apk --debug --dart-define=ENABLE_CORPUS_LOG=true
+# 또는 단말 연결 후
+flutter run --debug --dart-define=ENABLE_CORPUS_LOG=true
+```
+
+`ENABLE_CORPUS_LOG=true` 가 빠지면 `DebugCorpusLogger.maybeCreate()` 가 null 반환 → logging 없음.
+
+## 2. 로그 캡처
+
+```bash
+# adb 연결된 단말
+adb logcat | grep CorpusLogger > /tmp/corpus-raw.log
+
+# 또는 flutter run 의 stdout
+flutter run --debug --dart-define=ENABLE_CORPUS_LOG=true 2>&1 \
+  | grep CorpusLogger > /tmp/corpus-raw.log
+```
+
+각 줄은 `[CorpusLogger] {"kind":"text_chunk"|"function_call",...}` 형태의 JSON.
+
+## 3. 프롬프트 시퀀스 (15 케이스)
+
+ChatScreen 진입 후 아래를 순서대로 입력. 각 프롬프트 사이에 ↻ 로 세션 초기화 (turn 격리).
+
+### catalog 카테고리 (5)
+1. 수면 관련 습관 추천해줘
+2. 아침에 할 수 있는 습관 뭐 있어?
+3. 스트레스 관리 프로토콜 알려줘
+4. 운동 관련 카탈로그 보여줘
+5. 명상 어떤 게 있어?
+
+### add_habit 카테고리 (5)
+6. 아침 햇빛 보기 습관 추가해줘
+7. 매일 물 2L 마시기 추가해줘
+8. 잠들기 전 스트레칭 등록할래
+9. 출근 전 명상 5분 추가해줘
+10. 점심 후 산책 습관 만들어줘
+
+### log_tracker_entry 카테고리 (3)
+11. 오늘 햇빛 봤어 체크해줘
+12. 어제 운동한 거 기록해줘
+13. 오늘 명상 완료
+
+### streak 카테고리 (2)
+14. 내 연속 기록 어때?
+15. 스트릭 보여줘
+
+## 4. 결과 표 작성
+
+`/tmp/corpus-raw.log` 의 각 `function_call` 이벤트에서 `accumulated_prefix` 를 추출해 `docs/research/312-tool-prefix-corpus.md` 표에 채운다.
+
+표 schema (README §6.2 참조):
+
+```markdown
+| # | category | user_input | tool_name | accumulated_raw | meaningful | note |
+|---|----------|-----------|-----------|-----------------|------------|------|
+| 1 | catalog | 수면 관련 습관 추천해줘 | search_catalog | "수면 카탈로그를 보여드릴게요" | Y | 정보 전달 의도 + 14자 |
+| 2 | catalog | 아침에 할 수 있는 습관 뭐 있어? | search_catalog | "" | N | 빈 prefix |
+| ... |
+```
+
+판정 기준은 README §6.1 의 운영 정의:
+- **Y**: 공백 제외 한국어 자연어 ≥10 자 + 정보 전달 의도.
+- **N**: 빈/공백/boilerplate/단순 응대/echo.
+
+## 5. 임계 판정
+
+- Y 카운트 ≥5 → 경로 A (push 구현).
+- Y 카운트 =4 → +5 케이스 추가 수집 (총 20, 임계 7).
+- Y 카운트 ≤3 → 경로 B (폐기 + ADR-0006).
+
+## 6. 후처리
+
+- corpus 결과를 Redmine #312 의 `## [AI] Developer` 섹션 (또는 별도 댓글) 에 요약: Y/N count + 채택 경로.
+- 채택 경로에 따라 `fn-userTurn_partial_push.md` 의 경로 A 또는 B 를 구현.
+- 경로 B 채택 시 ADR-0006 작성 (`docs/adr/0006-tool-call-prefix-discard.md` 또는 적합한 제목).
+- corpus 수집 종료 후 `--dart-define=ENABLE_CORPUS_LOG=true` 사용 빈도 0 → 향후 CorpusLogger 제거 follow-up 이슈 발행 검토.
+
+## 7. 보너스 — ParallelFunctionCallResponse 측정
+
+같은 raw log 에서 한 turn 안에 `function_call` 이 2 회 이상 emit 되는지 확인. 발생 시 AC4 의 follow-up 이슈에 빈도 데이터 포함.
--- a/docs/design/312-tool-prefix-corpus/fn-corpus_logger.md
+++ b/docs/design/312-tool-prefix-corpus/fn-corpus_logger.md
@@ -0,0 +1,134 @@
+# 함수 설계서: `CorpusLogger` (#312)
+
+> **부모 설계서**: ./README.md · **상태**: Draft
+> **작성**: [AI] Architect · **구현**: `app/lib/ai/diagnostics/corpus_logger.dart` (신규) · **테스트**: `app/test/ai/diagnostics/corpus_logger_test.dart` (신규)
+
+## 1. 시그니처
+```dart
+abstract class CorpusLogger {
+  void onTextChunk(int turn, String text);
+  void onFunctionCall(
+    int turn,
+    String accumulatedPrefix,
+    String toolName,
+    Map<String, dynamic> args,
+  );
+}
+
+class DebugCorpusLogger implements CorpusLogger {
+  /// kDebugMode + --dart-define=ENABLE_CORPUS_LOG=1 일 때만 non-null.
+  /// production 빌드에서는 항상 null.
+  static CorpusLogger? maybeCreate();
+
+  @override
+  void onTextChunk(int turn, String text);
+
+  @override
+  void onFunctionCall(...);
+}
+```
+
+## 2. 책임 (단일 책임, 1줄)
+ChatSessionController 의 event 루프에서 발생한 텍스트 청크와 function call 의 raw payload 를 디버그 빌드에서 stdout 으로 dump 한다 — corpus 수집 부담을 줄이기 위한 한시적 진단 도구.
+
+## 3. 입력
+
+### `onTextChunk`
+| 파라미터 | 타입 | 제약/검증 | 설명 |
+|----------|------|-----------|------|
+| `turn` | int | ≥0 | userTurn 내 multi-turn 루프의 turn index (0=첫 LLM 응답). |
+| `text` | String | non-null | 도착한 텍스트 청크 (raw, 누적 X). |
+
+### `onFunctionCall`
+| 파라미터 | 타입 | 제약/검증 | 설명 |
+|----------|------|-----------|------|
+| `turn` | int | ≥0 | 동일. |
+| `accumulatedPrefix` | String | non-null | tool call 도착 시점까지의 누적 텍스트 (chunks 의 concat). |
+| `toolName` | String | non-null, non-empty | Gemma 가 호출한 도구 이름. |
+| `args` | `Map<String, dynamic>` | non-null | tool 인자. JSON serializable 가정. |
+
+### `maybeCreate`
+- 입력 없음.
+
+## 4. 출력
+- `onTextChunk` / `onFunctionCall`: **반환 없음**. 부수효과 = stdout 한 줄 emit (디버그). I/O 실패 시 swallow.
+- `maybeCreate`: **반환** `CorpusLogger?` — `kDebugMode` 가 true 이고 `const bool.fromEnvironment('ENABLE_CORPUS_LOG')` 가 true 일 때 `DebugCorpusLogger()` 인스턴스, 그 외 null.
+
+## 5. 동작 / 알고리즘
+
+### `DebugCorpusLogger.onTextChunk`
+```
+1. _emit({
+     'kind': 'text_chunk',
+     'turn': turn,
+     'text': text,
+   });
+```
+
+### `DebugCorpusLogger.onFunctionCall`
+```
+1. _emit({
+     'kind': 'function_call',
+     'turn': turn,
+     'accumulated_prefix': accumulatedPrefix,
+     'tool_name': toolName,
+     'args': args,
+   });
+```
+
+### `_emit(Map<String, dynamic> payload)`
+```
+1. try:
+2.   final line = '[CorpusLogger] ' + jsonEncode(payload);
+3.   developer.log(line, name: 'CorpusLogger');
+4. catch (_):
+5.   // swallow — diagnostic 이 user flow 를 깨지 않게.
+```
+
+### `DebugCorpusLogger.maybeCreate`
+```
+1. if (!kDebugMode) return null;
+2. const enabled = bool.fromEnvironment('ENABLE_CORPUS_LOG', defaultValue: false);
+3. if (!enabled) return null;
+4. return DebugCorpusLogger._();
+```
+
+## 6. 에러 & 실패 모드
+| 조건 | 처리 | 반환/예외 |
+|------|------|-----------|
+| `jsonEncode` 가 args 의 non-serializable 키로 throw | `_emit` 의 try/catch swallow | void (silent) |
+| `developer.log` I/O 실패 | swallow | void |
+| `maybeCreate` 가 production 호출 | `kDebugMode=false` 분기에서 null | null (정상) |
+| ctor 직접 호출 시도 | private ctor `_()` 로 차단 | 컴파일 에러 |
+
+## 7. 엣지케이스
+- **매우 빈번한 호출**: 토큰 단위 stream 이라 `onTextChunk` 가 초당 수십 회. `developer.log` 가 stdout flush 부담 — 단, debug only + 한시적이라 수용.
+- **args 에 BigInt / DateTime**: `jsonEncode` 가 throw → swallow. corpus 결과 누락 시 코드 보강 (toString fallback) 가능하지만 본 설계는 swallow 만.
+- **multi-turn 루프**: 같은 userTurn 내에서 turn 0, 1, 2 ... 각각의 prefix 가 모두 캡처되어야 비교 가능 — caller (ChatSessionController) 가 정확한 turn idx 를 넘긴다.
+- **logger null 이지만 inject 됨**: callsite 가 `logger?.onTextChunk(...)` 패턴이므로 null-safe.
+
+## 8. 복잡도 / 성능
+- 시간: 각 호출 O(payload 크기). `jsonEncode` 가 prefix 길이에 선형.
+- 공간: emit 마다 임시 string. 영구 보관 없음 (stdout sink).
+- 호출 빈도: 토큰당 1회 (text_chunk), tool call 당 1회 (function_call). 한 userTurn 에 수십-수백 호출 가능 — debug only 라 수용.
+
+## 9. 의존성
+- `dart:convert` — `jsonEncode`.
+- `dart:developer` — `log`.
+- `flutter/foundation.dart` — `kDebugMode`.
+- 환경 변수: `ENABLE_CORPUS_LOG` (dart-define).
+
+## 10. 테스트 케이스
+- [ ] **maybeCreate**: production 시뮬 (kDebugMode false fake) → null 반환.
+- [ ] **maybeCreate**: debug + ENABLE_CORPUS_LOG=false → null.
+- [ ] **maybeCreate**: debug + ENABLE_CORPUS_LOG=true → non-null DebugCorpusLogger.
+- [ ] **onFunctionCall happy**: 인자 정상 → stdout 에 `[CorpusLogger]` 라벨 + JSON 한 줄 emit (capture for verification).
+- [ ] **onFunctionCall non-serializable args**: `{'date': DateTime.now()}` → throw 안 함 (swallow), test 가 timeout 없이 종료.
+- [ ] **onTextChunk** 빈 텍스트 → swallow 없이 정상 emit (filter 안 함, 무엇이 들어왔는지 그대로 기록하는 게 corpus 의 정직성).
+
+> ENABLE_CORPUS_LOG 의 dart-define 기반 테스트는 `--dart-define=ENABLE_CORPUS_LOG=true` 로 별도 `flutter test` invocation 또는 mockable wrapper 로 분리. Architect 권고 = wrapper (`bool _readEnableFlag()` 를 visibleForTesting 으로 expose) 로 테스트 간소화.
+
+## 11. 추적성
+- 인수조건: AC1 (corpus 수집 인프라).
+- 관련 ADR: 없음 (한시적 진단 도구).
+- 본 이슈 종료 후 제거 여부 검토 — follow-up 이슈로 발행 권장 ("CorpusLogger 정리 — corpus 결과 반영 후 logger 제거 또는 영구화 결정").
--- a/docs/design/312-tool-prefix-corpus/fn-userTurn_partial_push.md
+++ b/docs/design/312-tool-prefix-corpus/fn-userTurn_partial_push.md
@@ -0,0 +1,116 @@
+# 함수 설계서: `ChatSessionController.userTurn` partial push 분기 (#312)
+
+> **부모 설계서**: ./README.md · **상태**: Draft
+> **작성**: [AI] Architect · **구현**: `app/lib/state/chat_providers.dart:144-153` 수정 · **테스트**: `app/test/state/chat_session_prefix_test.dart` (신규)
+
+## 1. 시그니처
+변경 없음 (메서드 시그니처 유지):
+```dart
+Future<void> userTurn(String text, BuildContext context) async;
+```
+
+본 설계서는 메서드 내부 event 루프의 `LlmFunctionCall` 분기만 다룬다.
+
+## 2. 책임 (단일 책임, 1줄)
+Event 루프가 `LlmFunctionCall` 을 받았을 때, corpus 결과 (≥5/15) 가 prefix 보존을 정당화한 경우에만 `accumulated` 를 `ModelChatMessage` 로 push 한 뒤 tool 처리로 break.
+
+## 3. 입력
+| 파라미터 | 타입 | 제약/검증 | 설명 |
+|----------|------|-----------|------|
+| (loop local) `accumulated` | String | non-null, 빈 가능 | LlmTextChunk 누적 결과. |
+| (loop local) `event` | LlmFunctionCall | non-null | Gemma 의 함수 호출 이벤트. |
+| (instance) `logger` | `CorpusLogger?` | nullable | optional 진단. corpus 단계에서만 활성. |
+| (instance) `state.messages` | `List<ChatMessage>` | non-null | 누적 메시지 history. |
+
+## 4. 출력
+- **반환**: 없음 (loop 내부 분기).
+- **부수효과**:
+  - `logger?.onFunctionCall(...)` (corpus 활성 시).
+  - 경로 A: `state.messages` 에 `ModelChatMessage(accumulated)` append (단 trim 후 non-empty).
+  - 양 경로 공통: `toolCall = event; break;`.
+
+## 5. 동작 / 알고리즘
+
+### 경로 A (corpus 결과 ≥5/15 → push 채택)
+```dart
+} else if (event is LlmFunctionCall) {
+  toolCall = event;
+  // #312 — corpus 결과 X/15 (≥5) 가 의미있는 prefix → push.
+  logger?.onFunctionCall(turn, accumulated, event.name, event.args);
+  final trimmed = accumulated.trim();
+  if (trimmed.isNotEmpty) {
+    state = state.copyWith(
+      messages: [
+        ...state.messages,
+        ModelChatMessage(trimmed),
+      ],
+    );
+  }
+  break;
+}
+```
+
+### 경로 B (corpus 결과 ≤4/15 → 폐기)
+```dart
+} else if (event is LlmFunctionCall) {
+  toolCall = event;
+  // #312 — corpus 측정 결과 X/15 만 의미있는 prefix → 의도적 폐기.
+  // ADR-0006 (docs/adr/0006-tool-call-prefix-discard.md) 참조.
+  // accumulated 는 버린다 — 회귀 가드는
+  // app/test/state/chat_session_prefix_test.dart 의 "폐기 회귀" 테스트.
+  logger?.onFunctionCall(turn, accumulated, event.name, event.args);
+  break;
+}
+```
+
+`logger?.onTextChunk(turn, event.text)` 는 `LlmTextChunk` 분기에 동일하게 추가 (양 경로 공통).
+
+### 양 경로 공통 추가 사항
+- 컨트롤러 생성자에 optional `CorpusLogger? logger` 추가.
+- Riverpod provider 가 `DebugCorpusLogger.maybeCreate()` 를 호출해 inject (production 에서는 null).
+
+## 6. 에러 & 실패 모드
+| 조건 | 처리 | 반환/예외 |
+|------|------|-----------|
+| `accumulated.trim()` 이 빈 문자열 | 경로 A 의 if 가드 → push 안 함 | 정상 break |
+| `state.copyWith` 가 빈 messages 로 호출 | 정상 (no-op equivalent) | 정상 |
+| logger 가 throw | logger 구현체 내부에서 swallow (fn-corpus_logger §6) | 정상 |
+| `event.args` 가 null | `LlmFunctionCall` 계약상 non-null — 발생 시 LlmService 버그. catch 없음 (fail-fast). | LlmService 단에서 처리 |
+
+## 7. 엣지케이스
+- **빈 prefix 후 tool**: accumulated="" → 경로 A 의 trim guard 가 push 차단. ChatScreen 에 빈 버블 노출 안 됨.
+- **whitespace only prefix** (`"\n\n   "`): trim 후 empty → push 안 함.
+- **prefix 가 multi-turn 루프의 turn 1+ 에서 발생**: 첫 turn 에서 tool 호출, 두 번째 turn 에서 LLM 이 또 prefix 후 tool 호출. 이때도 동일 로직 — accumulated 가 turn 별로 reset 되어 있음 (`var accumulated = '';` 가 for 루프 내부) 이므로 OK.
+- **마지막 turn 의 prefix + 자연어 종료**: tool call 이 안 들어오고 `toolCall == null` 분기로 빠지면 기존 코드가 `ModelChatMessage(accumulated)` push — 본 설계와 무관.
+- **prefix 가 그대로 사용자 입력 echo**: 운영 정의상 corpus 에서 N 으로 판정되나 구현은 echo 감지 안 함 (false positive 위험). 코드는 단순 trim/length 만.
+
+## 8. 복잡도 / 성능
+- 시간: O(accumulated.length) for trim. 무시 가능.
+- 공간: `ModelChatMessage` 1개 (trim 된 prefix 길이).
+- 호출 빈도: tool call 당 1회. userTurn 당 최대 `kChatMaxTurns` (4) 회.
+
+## 9. 의존성
+- 본 파일 (`chat_providers.dart`) 내 sealed `ChatMessage` (`UserChatMessage`/`ModelChatMessage`/`ToolCallChatMessage`).
+- `LlmChatEvent` sealed class (`LlmTextChunk` / `LlmFunctionCall`).
+- `CorpusLogger?` (fn-corpus_logger.md).
+
+## 10. 테스트 케이스
+- [ ] **경로 A happy**:
+  - Given: fake LlmService emit `[Text("수면 카탈로그를 보여드릴게요 "), FunctionCall("search_catalog", {"category":"sleep"})]`.
+  - When: `userTurn("수면 습관 추천")`.
+  - Then: `state.messages` 의 마지막 3 = `[UserChatMessage("수면 습관 추천"), ModelChatMessage("수면 카탈로그를 보여드릴게요"), ToolCallChatMessage("search_catalog", {category:"sleep"}, _)]`.
+- [ ] **경로 A trim guard**:
+  - Given: fake emit `[Text("\n\n   "), FunctionCall(...)]`.
+  - Then: `state.messages` 에 ModelChatMessage 추가 안 됨. 마지막 2 = `[User, ToolCall]`.
+- [ ] **경로 A 빈 prefix**:
+  - Given: fake emit `[FunctionCall(...)]` (text chunk 없음).
+  - Then: state.messages 마지막 2 = `[User, ToolCall]`.
+- [ ] **경로 B 폐기 회귀** (경로 B 채택 시):
+  - Given: fake emit `[Text("의미있는 한국어 prefix"), FunctionCall(...)]`.
+  - Then: state.messages 에 ModelChatMessage 없음 — corpus 결과로 폐기가 정당화됨을 명시적으로 assert.
+
+> 모든 케이스는 mocked `LlmService` + 실제 ChatSessionController. 실 Gemma 통합은 corpus 수집 (Phase A) 에서 검증.
+
+## 11. 추적성
+- 인수조건: AC2 (조건부 구현), AC3 (단위 테스트).
+- 관련 ADR: ADR-0006 (조건부 — 경로 B 채택 시).