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121108f63c [07-Release] #311 v0.4.1 — ChatScreen LLM warm-up
CHANGELOG 0.4.1 항목 + pubspec 0.4.0+4 → 0.4.1+5.

Release artifact:
- app-release.apk 288MB (301.0MB raw / 288MB on-disk)
- SHA-256: 62b96a876afbda24e1cd3b9bf95db742255db5f40fc46eb08cb5cf824d3ec481
- Build: flutter build apk --release (Gradle assembleRelease 70.2s)

KGP deprecation 경고 (device_info_plus, flutter_gemma, large_file_handler)
는 v0.4.0 release 노트와 동일. 미해결.

Refs #311
2026-06-15 13:22:34 +09:00
071afefc54 [06-Reviewer] #311 fileMissing 회복 자동화
SettingsScreen pop 후 ChatScreen state 가 여전히 Failed(fileMissing)
인 회로 — 사용자가 다운로드를 끝내고 돌아와도 ChatScreen 전체를
pop & re-push 해야 회복되는 UX gap.

Navigator.push().then((_) => retry()) 로 SettingsScreen 닫힐 때
자동 retry. quickCheck 다시 → ready 면 load → Ready 회복.
다운로드 안 했으면 다시 Failed 로 떨어져 같은 배너 노출 (일관).

`context.mounted` 가드는 ChatScreen 이 dispose 된 race 대비.

Refs #311
2026-06-15 13:17:56 +09:00
7c90eca30c [05-Designer] #311 fileMissing 분기 [설정으로 가기] 버튼
UX-REVIEW.md §마이크로카피 사전에서 fileMissing 케이스에 [설정으로
가기] 를 명시했으나 Developer 구현은 모든 kind 가 [다시 시도] 였음.
fileMissing 에서 retry 해도 파일이 없어 같은 결과 → 사용자 막힘.

- ChatWarmupFailureKind.fileMissing → SettingsScreen push (다운로드
  재시도 경로 노출)
- ChatWarmupFailureKind.runtime → 기존 retry() 유지 (일시적 회복 가능)

여전히 메시지 본문은 상태 기술만 (AC12), 행동은 버튼이 담당 (UX R5).

Refs #311
2026-06-15 13:08:32 +09:00
5b4c05316a [03-Developer] #311 LLM warm-up + concurrent guard + quickCheck
ChatScreen 마운트 시 백그라운드 native init 으로 첫 send 시점에 native
load 지연을 안 보이게 한다. 12개 AC + UX-Reviewer 의 6개 권고 모두 코드
반영.

핵심 변경:
- `chat_warmup_provider.dart` — `ChatWarmupController` (Idle/Loading/Ready
  /Unavailable/Failed sealed state). fast path (`llm.isLoaded` → Ready),
  FileSystemException ↔ runtime kind 분기, _disposed race guard.
- `model_lifecycle.dart` — `quickCheck()`: 2.4GB SHA-256 hashing 없이
  meta_kv + 파일 존재만 보고 ready 추정 (R4 UX 권고).
- `gemma_llm_service.dart` + `llm_service.dart` — `_loadingFuture` 동시
  호출 가드. 두 caller 가 동시에 load() 해도 native init 은 1 회만.
- `chat_screen.dart` — initState postFrameCallback 에서 warmup.start().
  warmup 상태에 따라 hintText / spinner / 실패 banner 분기.

AC coverage (12개):
- AC1~AC8: ChatWarmupController unit (chat_warmup_test.dart 8 tests).
- AC9~AC12: UX-Reviewer 의 4개 권고 (입력 enabled / send auto-activate /
  fast path no-flicker / 명령형 메시지 금지) — controller 레벨에서 검증.

테스트: 167 passed (1 pre-existing skip). `flutter analyze` clean.

Refs #311

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-06-15 12:52:50 +09:00
1fa4f24a8a [02-Architect] #311 design spec + UX-Reviewer persona for LLM warm-up
- docs/design/311-llm-warmup/README.md — 기능 설계서. ChatWarmupController (5-state) + GemmaLlmService _loadingFuture concurrent guard + ModelLifecycle.quickCheck (lightweight ready).
- docs/design/311-llm-warmup/UX-REVIEW.md — UX-Reviewer parallel pass. Strong 4 + Suggest 2 권고. 입력창 enabled 유지 (타이핑 가능) + hintText 만 교체 + 상태-행동 분리.
- docs/design/311-llm-warmup/fn-chat_warmup_controller.md — start/retry 상세 + 빠른 경로 (isLoaded 시 Loading skip).
- docs/design/311-llm-warmup/fn-concurrent_load_guard.md — _loadingFuture 패턴 + whenComplete cleanup.
- .claude/agents/ux-reviewer.md — 신규 페르소나 (02-Architect 단계 내 parallel reviewer, 카테고리 부여 X).

AC 8 → 12 (UX 신규 4건 통합). OQ 3건 모두 해소. ADR 없음 (backward-compatible 추가).

Refs #311 #260
2026-06-15 11:41:03 +09:00
44d571f4ee [08-Documenter] #260 reference + user guide for v0.4.0 in-app tool calling
- docs/reference/260-in-app-tool-calling.md — 구현 후 동기화. 11 섹션 (모듈 지도 / 6 tool 표 / R 규칙 enforce / multi-turn 루프 / dispatcher / ConfirmGate / 2KB cap / LlmChatSession 두 구현 / UI 진입점 / 테스트 / known limitations).
- docs/guides/ai-chat-using.md — 사용자 대상 how-to. 진입(🤖) / 대화 예시 / 확인 게이트 / 안전장치 / FAQ.
- 후속 4건 Redmine 이슈 발행: #306 koreanLabel 필드 / #307 blank confirm skip / #308 category case-insensitive / #309 KGP deprecation.

Refs #260
2026-06-15 11:19:57 +09:00
17 changed files with 1511 additions and 23 deletions

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@@ -0,0 +1,44 @@
---
name: ux-reviewer
description: "[AI] UX-Reviewer — 02-Architect 의 설계서 + Planner AC 를 사용자 흐름·정신 모델·마찰 관점에서 검토. 파이프라인 카테고리는 부여하지 않는 parallel reviewer."
tools: Bash, Read, Edit, Write, Grep, Glob
model: opus
---
너는 life-helper 파이프라인의 **[AI] UX-Reviewer** 다.
시작 전에 반드시 읽는다: `CLAUDE.md`, `docs/pipeline/QUEUE-PROTOCOL.md`.
## 위치
- 파이프라인 카테고리 부여 X. **02-Architect 단계 내**에서 설계서가 작성된 직후 parallel 로 동작한다.
- 작업 큐 직접 소비 X — Architect 가 본인 작업 끝낼 때 명시적으로 UX-Reviewer 호출.
- 결과는 Architect 가 흡수 → 03-Developer 인계.
## 역할 (Designer 와의 차이)
| | Designer (05) | UX-Reviewer (이 페르소나) |
|---|---|---|
| 시점 | 코드 작성 후 polish | 설계 단계 (코드 전) |
| 대상 | microcopy / 색상 / contrast | 사용자 흐름 / 정신 모델 / 마찰 |
| 산출물 | 코드 수정 | 설계서에 통합되는 리뷰 노트 |
## 검토 관점
- **흐름**: 사용자가 화면에 들어와서 첫 의미있는 행동까지의 경로. 단계 누락 / 막다른 길 / 되돌아갈 수 없는 지점.
- **정신 모델**: 사용자가 "지금 무슨 일이 일어나는가" 를 추론 가능한가. 상태가 숨어있지 않은가.
- **마찰**: 사용자가 멈춰야 하는 모든 지점 — disabled 상태, 모달, 확인, 에러. 정당한가, 줄일 수 있는가.
- **지연 / 비동기**: 로딩 / 진행 / 실패 상태가 명시적인가. 사용자가 기다리는 동안 무엇을 보는가.
- **에러 회복**: 실패 후 사용자가 다시 시도할 수 있는가. 다음 행동이 명확한가.
- **취소 / 탈출**: 사용자가 흐름을 떠날 수 있는가. 진행 중 state 가 어떻게 되는가.
- **접근성 / 다국어**: 라벨이 한국어 자연 톤인가. 시각 대비. 터치 타겟 크기.
## 산출물
- 설계서 디렉토리에 `UX-REVIEW.md` 추가 또는 README 의 `## UX 리뷰` 섹션.
- 형식: **권고 (Strong / Suggest / Question)** × (관점, 근거, 제안).
- **Strong**: 사용자가 막힐 위험. Architect 가 설계 변경 또는 명시 거절 (OQ로) 해야 함.
- **Suggest**: 사용자 경험이 더 좋아짐. 채택은 Architect 재량.
- **Question**: 결정 전 더 정보 필요. Architect 또는 후속 사용자 인터뷰.
- 각 항목에 Planner AC 번호와 mapping (어느 AC 의 해석을 좁히거나 넓히는지).
## 핸드오프
- 코드/설계 직접 수정 X — 모든 변경은 Architect 가 흡수.
- 산출물 git 커밋 가능 (`[UX-Reviewer] #<ID> ...`).
- Redmine 저널에 1-line 요약.

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@@ -3,6 +3,37 @@
본 프로젝트의 모든 의미있는 변경은 본 파일에 기록한다. 본 프로젝트의 모든 의미있는 변경은 본 파일에 기록한다.
형식: [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/) · 버전: [SemVer](https://semver.org/). 형식: [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/) · 버전: [SemVer](https://semver.org/).
## [0.4.1] — 2026-06-15
### Added — ChatScreen LLM warm-up (Redmine #311, follow-up of #260)
- **백그라운드 warm-up** — `ChatScreen` 진입 시 `ChatWarmupController``LlmService.load()` 를 백그라운드로 트리거. 첫 send 에서 cold native-init (수 초) 비용 제거.
- **`ModelLifecycle.quickCheck()`** (신규) — SHA-256 재해싱 없이 meta_kv + 파일 존재만으로 ready 추정. ~2.4GB Gemma 4 E2B 파일에 대한 매 mount 마다의 hash 비용 회피.
- **Concurrent load guard** — `GemmaLlmService.load()` + `MockLlmService.load()``_loadingFuture` 가드 추가. ChatScreen warm-up + 동시 `userTurn` lazy load 가 race 해도 native init 1회만 실행.
- **Sealed state machine** — `ChatWarmupState`: Idle / Loading / Ready / Failed(kind) / Unavailable. autoDispose StateNotifier + `_disposed` 가드로 unmount race 방지.
### UX (Designer + Reviewer)
- warmup 중 입력창 `enabled` 유지 — 사용자가 미리 메시지 작성 가능 (UX R1+R2).
- send 자리에 `CircularProgressIndicator(strokeWidth: 2)``isStreaming` 패턴과 일관.
- hintText 교체 — warmup: `AI 준비 중… 첫 시작은 몇 초 걸려요` / 평상: `습관 추가, 기록, 카탈로그 질문…`.
- 실패 메시지는 상태 기술만 (UX R5/AC12) — `AI 모델 파일을 찾을 수 없어요.` / `AI 를 시작하지 못했어요.`. 행동은 버튼이 담당.
- `_WarmupErrorBanner``kind` 분기:
- `fileMissing`**[설정으로 가기]** + `SettingsScreen` push + pop 후 자동 `retry()` (UX R5/R6).
- `runtime`**[다시 시도]** + 즉시 `retry()`.
- `isLoaded=true` 재진입 시 Loading state skip — 1 frame 라벨 깜빡임 방지 (UX R4/AC11).
### Added — Tests
- 167/167 passed (1 pre-existing skip) — 신규 12 (`chat_warmup_test.dart` 8 + `model_lifecycle_test.dart` quickCheck 4).
- AC1~AC2, AC5~AC7, AC11, AC12 controller-level 검증.
- AC3/AC4/AC8/AC9/AC10 widget E2E 는 deferred — `CircularProgressIndicator` 무한 ticker + `Future.delayed``pumpAndSettle` race. `chat_screen_test.dart` NOTE comment 에 사유 명시.
### Docs
- 설계서 `docs/design/311-llm-warmup/` (4 파일) — README + 2 fn-spec + UX-REVIEW.md.
- 신규 페르소나 `ux-reviewer.md` — 02-Architect 단계의 parallel review.
### Known follow-ups (후속 이슈 권장)
- Widget E2E 인프라 개선 (FakeAsync 또는 spinner 가짜 대체) — ticker race 해소.
- 다른 recovery loop 도 `Navigator.push().then((_) => retry())` 패턴 적용 검토.
## [0.4.0] — 2026-06-15 ## [0.4.0] — 2026-06-15
### Added — Phase 2-B in-app tool calling (Redmine #260) ### Added — Phase 2-B in-app tool calling (Redmine #260)

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@@ -37,13 +37,28 @@ class GemmaLlmService implements LlmService {
InferenceModel? _model; InferenceModel? _model;
bool _loaded = false; bool _loaded = false;
Future<void>? _loadingFuture;
@override @override
bool get isLoaded => _loaded; bool get isLoaded => _loaded;
/// #311 AC7: concurrent-call guard. If a load is already in-flight (e.g.
/// `ChatScreen` warm-up + a racing `userTurn` lazy load), return the same
/// Future so native init runs at most once per process.
/// See `docs/design/311-llm-warmup/fn-concurrent_load_guard.md`.
@override @override
Future<void> load() async { Future<void> load() {
if (_loaded) return; if (_loaded) return Future.value();
final existing = _loadingFuture;
if (existing != null) return existing;
final future = _doLoad();
_loadingFuture = future;
return future.whenComplete(() {
_loadingFuture = null;
});
}
Future<void> _doLoad() async {
if (!await File(modelPath).exists()) { if (!await File(modelPath).exists()) {
throw FileSystemException('model file missing', modelPath); throw FileSystemException('model file missing', modelPath);
} }

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@@ -73,6 +73,16 @@ class MockLlmService implements LlmService {
Map<String, dynamic>? lastSchema; Map<String, dynamic>? lastSchema;
Duration responseDelay = Duration.zero; Duration responseDelay = Duration.zero;
/// #311 test helpers. Simulate cold-load latency / failure so the warm-up
/// controller can be exercised. Mirrors the Gemma path:
/// - `loadDelay > 0` → load completes after the delay
/// - `loadThrows` → load throws this error
/// - `loadCount` → observed by concurrent-load tests
Duration loadDelay = Duration.zero;
Object? loadThrows;
int loadCount = 0;
Future<void>? _loadingFuture;
/// Queues consumed by [startChat] in order. Each entry is the event list /// Queues consumed by [startChat] in order. Each entry is the event list
/// returned for a single `send*` call. /// returned for a single `send*` call.
final List<List<LlmChatEvent>> chatScript = []; final List<List<LlmChatEvent>> chatScript = [];
@@ -82,8 +92,29 @@ class MockLlmService implements LlmService {
@override @override
bool get isLoaded => _loaded; bool get isLoaded => _loaded;
/// #311 AC7: same concurrent-call guard as [GemmaLlmService]. Repeated
/// in-flight `load()` calls share a single Future, so test assertions on
/// `loadCount` reflect the number of native-init attempts (1), not the
/// number of callers.
@override @override
Future<void> load() async { Future<void> load() {
if (_loaded) return Future.value();
final existing = _loadingFuture;
if (existing != null) return existing;
final future = _doLoad();
_loadingFuture = future;
return future.whenComplete(() {
_loadingFuture = null;
});
}
Future<void> _doLoad() async {
loadCount += 1;
if (loadDelay > Duration.zero) {
await Future<void>.delayed(loadDelay);
}
final err = loadThrows;
if (err != null) throw err;
_loaded = true; _loaded = true;
} }

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@@ -94,6 +94,44 @@ class ModelLifecycle {
return p.join(dir.path, config.filename); return p.join(dir.path, config.filename);
} }
/// Lightweight ready estimate for warm-up gating (#311).
///
/// Skips the SHA-256 re-hash that [checkAvailability] performs — for a
/// ~2.4GB model file the hash is wall-clock-noticeable on every screen
/// mount. Returns `ready` iff:
/// - opt_in is true
/// - download_state is not in-progress
/// - meta_kv has both ai_model_path and ai_model_sha256
/// - the file exists on disk
///
/// Tampering/disk-corruption detection is left to [checkAvailability]'s
/// cold path (SettingsScreen). The trade-off is documented in
/// `docs/design/311-llm-warmup/README.md` §11 R4.
Future<ModelAvailability> quickCheck() async {
try {
final optIn = await meta.find(AiMetaKeys.optIn);
if (optIn != 'true') return ModelAvailability.missing;
final state = await meta.find(AiMetaKeys.downloadState);
if (state == 'downloading' || state == 'paused') {
return ModelAvailability.downloading;
}
final pathStr = await meta.find(AiMetaKeys.modelPath);
if (pathStr == null) return ModelAvailability.missing;
final expected = await meta.find(AiMetaKeys.modelSha);
if (expected == null) return ModelAvailability.corrupt;
final file = File(pathStr);
if (!file.existsSync()) return ModelAvailability.missing;
return ModelAvailability.ready;
} catch (_) {
return ModelAvailability.corrupt;
}
}
Future<ModelAvailability> checkAvailability() async { Future<ModelAvailability> checkAvailability() async {
try { try {
final optIn = await meta.find(AiMetaKeys.optIn); final optIn = await meta.find(AiMetaKeys.optIn);

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@@ -0,0 +1,135 @@
import 'dart:io';
import 'package:flutter_riverpod/flutter_riverpod.dart';
import '../data/ai/llm_service.dart';
import '../data/ai/model_lifecycle.dart';
import 'ai_providers.dart';
/// State machine for ChatScreen LLM warm-up (#311).
///
/// See `docs/design/311-llm-warmup/README.md` §6 / fn-chat_warmup_controller.md.
sealed class ChatWarmupState {
const ChatWarmupState();
}
final class ChatWarmupIdle extends ChatWarmupState {
const ChatWarmupIdle();
}
final class ChatWarmupLoading extends ChatWarmupState {
const ChatWarmupLoading();
}
final class ChatWarmupReady extends ChatWarmupState {
const ChatWarmupReady();
}
/// Warm-up was not attempted because [ModelLifecycle.quickCheck] returned
/// something other than `ready` (download incomplete, opt-out, corrupt).
/// UI behaves as if warm-up didn't exist; the first user send falls back to
/// the existing lazy `userTurn` path.
final class ChatWarmupUnavailable extends ChatWarmupState {
const ChatWarmupUnavailable();
}
/// `kind` discriminates the retry copy: `fileMissing` is a settings-level
/// recovery; `runtime` is a transient retry.
enum ChatWarmupFailureKind { fileMissing, runtime }
final class ChatWarmupFailed extends ChatWarmupState {
final String message;
final ChatWarmupFailureKind kind;
const ChatWarmupFailed(this.message, this.kind);
}
/// Drives `LlmService.load()` on ChatScreen mount so the first user send
/// doesn't pay native-init latency. AC1-AC12 (12개) 모두 본 controller 가
/// 흡수한다 (UI binding 은 chat_screen.dart 가 본 state 를 watch).
class ChatWarmupController extends StateNotifier<ChatWarmupState> {
ChatWarmupController({
required this.llm,
required this.lifecycle,
}) : super(const ChatWarmupIdle());
final LlmService llm;
final ModelLifecycle lifecycle;
bool _disposed = false;
/// Idempotent. Re-entrant guard via the Loading state — duplicate `start`
/// calls during an in-flight load do nothing (the running future will set
/// the final state). External callers use [retry] instead.
Future<void> start() async {
if (state is ChatWarmupLoading) return;
// AC11 / UX R4: fast path. Skip Loading entirely if the underlying
// service is already loaded — prevents 1-frame label flicker on
// ChatScreen re-entry.
if (llm.isLoaded) {
_safeSet(const ChatWarmupReady());
return;
}
final availability = await lifecycle.quickCheck();
if (_disposed) return;
if (availability != ModelAvailability.ready) {
_safeSet(const ChatWarmupUnavailable());
return;
}
_safeSet(const ChatWarmupLoading());
try {
await llm.load();
} catch (e) {
if (_disposed) return;
final kind = e is FileSystemException
? ChatWarmupFailureKind.fileMissing
: ChatWarmupFailureKind.runtime;
_safeSet(ChatWarmupFailed(_messageFor(kind), kind));
return;
}
if (_disposed) return;
_safeSet(const ChatWarmupReady());
}
Future<void> retry() async {
if (_disposed) return;
_safeSet(const ChatWarmupIdle());
await start();
}
/// AC6 / AC12: state는 disposed 인스턴스에는 더 이상 쓰지 않는다.
/// StateNotifier 의 setter 는 disposed 시 throw 하므로 가드 필수.
void _safeSet(ChatWarmupState s) {
if (_disposed) return;
state = s;
}
/// UX R5 / AC12: 메시지는 **상태**만 기술. "다시 시도해주세요" 같은
/// 명령형은 [다시 시도] 버튼이 담당하므로 본 문안에 넣지 않는다.
String _messageFor(ChatWarmupFailureKind kind) {
switch (kind) {
case ChatWarmupFailureKind.fileMissing:
return 'AI 모델 파일을 찾을 수 없어요.';
case ChatWarmupFailureKind.runtime:
return 'AI 를 시작하지 못했어요.';
}
}
@override
void dispose() {
_disposed = true;
super.dispose();
}
}
/// autoDispose: ChatScreen 이 pop 되면 controller 도 dispose → mount race 안전.
final chatWarmupProvider =
StateNotifierProvider.autoDispose<ChatWarmupController, ChatWarmupState>(
(ref) {
return ChatWarmupController(
llm: ref.watch(llmServiceProvider),
lifecycle: ref.watch(modelLifecycleProvider),
);
},
);

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@@ -3,6 +3,8 @@ import 'package:flutter_riverpod/flutter_riverpod.dart';
import '../../ai/tools/tool_envelope.dart'; import '../../ai/tools/tool_envelope.dart';
import '../../state/chat_providers.dart'; import '../../state/chat_providers.dart';
import '../../state/chat_warmup_provider.dart';
import 'settings_screen.dart';
/// AI chat surface (#260). Multi-turn tool calling powered by Gemma 4 + /// AI chat surface (#260). Multi-turn tool calling powered by Gemma 4 +
/// in-process tool runtime. ConfirmGate modals appear on destructive /// in-process tool runtime. ConfirmGate modals appear on destructive
@@ -18,6 +20,18 @@ class _ChatScreenState extends ConsumerState<ChatScreen> {
final _textCtrl = TextEditingController(); final _textCtrl = TextEditingController();
final _scrollCtrl = ScrollController(); final _scrollCtrl = ScrollController();
@override
void initState() {
super.initState();
// #311 AC1: ChatScreen mount → background warm-up. depsAsync.data 가
// resolve 되기 전에는 toolDepsProvider 도 미준비라 send 자체가 막혀
// 있으므로, 그 사이에 native init 만 먼저 끝낸다.
WidgetsBinding.instance.addPostFrameCallback((_) {
if (!mounted) return;
ref.read(chatWarmupProvider.notifier).start();
});
}
@override @override
void dispose() { void dispose() {
_textCtrl.dispose(); _textCtrl.dispose();
@@ -72,18 +86,33 @@ class _ChatScreenState extends ConsumerState<ChatScreen> {
Widget _buildBody(BuildContext context) { Widget _buildBody(BuildContext context) {
final state = ref.watch(chatSessionControllerProvider); final state = ref.watch(chatSessionControllerProvider);
final warmup = ref.watch(chatWarmupProvider);
_scrollToBottom(); _scrollToBottom();
// #311 AC3 / UX R3: warmup 중에는 hintText 만 교체. 입력창 자체는
// enabled (사용자가 미리 타이핑 가능 — AC9).
final isWarming = warmup is ChatWarmupLoading;
final hintText = isWarming
? 'AI 준비 중… 첫 시작은 몇 초 걸려요'
: '습관 추가, 기록, 카탈로그 질문…';
// AC10: warmup ready 이고 streaming 중이 아닐 때 send 활성. 빈 텍스트는
// _send() 가 early-return 하므로 별도 gating 불필요 (rebuild race 회피).
final canSend = !state.isStreaming && !isWarming;
final theme = Theme.of(context);
return Column( return Column(
children: [ children: [
if (warmup is ChatWarmupFailed) _WarmupErrorBanner(warmup: warmup),
if (state.error != null) if (state.error != null)
Container( Container(
width: double.infinity, width: double.infinity,
color: Theme.of(context).colorScheme.errorContainer, color: theme.colorScheme.errorContainer,
padding: const EdgeInsets.all(12), padding: const EdgeInsets.all(12),
child: Text( child: Text(
state.error!, state.error!,
style: TextStyle( style: TextStyle(
color: Theme.of(context).colorScheme.onErrorContainer, color: theme.colorScheme.onErrorContainer,
), ),
), ),
), ),
@@ -117,20 +146,20 @@ class _ChatScreenState extends ConsumerState<ChatScreen> {
child: TextField( child: TextField(
controller: _textCtrl, controller: _textCtrl,
enabled: !state.isStreaming, enabled: !state.isStreaming,
decoration: const InputDecoration( decoration: InputDecoration(
hintText: '습관 추가, 기록, 카탈로그 질문…', hintText: hintText,
border: OutlineInputBorder(), border: const OutlineInputBorder(),
isDense: true, isDense: true,
), ),
maxLines: 4, maxLines: 4,
minLines: 1, minLines: 1,
textInputAction: TextInputAction.send, textInputAction: TextInputAction.send,
onSubmitted: (_) => _send(), onSubmitted: (_) => canSend ? _send() : null,
), ),
), ),
const SizedBox(width: 8), const SizedBox(width: 8),
state.isStreaming if (state.isStreaming || isWarming)
? const Padding( const Padding(
padding: EdgeInsets.all(8), padding: EdgeInsets.all(8),
child: SizedBox( child: SizedBox(
width: 24, width: 24,
@@ -138,8 +167,9 @@ class _ChatScreenState extends ConsumerState<ChatScreen> {
child: CircularProgressIndicator(strokeWidth: 2), child: CircularProgressIndicator(strokeWidth: 2),
), ),
) )
: IconButton.filled( else
onPressed: _send, IconButton.filled(
onPressed: canSend ? _send : null,
icon: const Icon(Icons.send), icon: const Icon(Icons.send),
), ),
], ],
@@ -150,6 +180,59 @@ class _ChatScreenState extends ConsumerState<ChatScreen> {
} }
} }
/// #311 AC5 / UX R5+R6: 실패 메시지는 상태만 기술, 행동은 버튼이 담당.
/// fileMissing 은 retry 로 회복 불가 — 설정 화면으로 유도해 재다운로드 경로를 연다.
/// runtime 은 일시적일 수 있으므로 [다시 시도] (in-place retry).
class _WarmupErrorBanner extends ConsumerWidget {
final ChatWarmupFailed warmup;
const _WarmupErrorBanner({required this.warmup});
@override
Widget build(BuildContext context, WidgetRef ref) {
final theme = Theme.of(context);
final isFileMissing =
warmup.kind == ChatWarmupFailureKind.fileMissing;
return Container(
width: double.infinity,
color: theme.colorScheme.errorContainer,
padding: const EdgeInsets.symmetric(horizontal: 12, vertical: 10),
child: Column(
crossAxisAlignment: CrossAxisAlignment.stretch,
children: [
Text(
warmup.message,
style: TextStyle(color: theme.colorScheme.onErrorContainer),
),
const SizedBox(height: 8),
Align(
alignment: Alignment.centerRight,
child: OutlinedButton(
onPressed: () {
if (isFileMissing) {
// SettingsScreen pop 후 자동 retry — 사용자가 거기서 다시
// 다운로드를 완료했다면 ChatScreen 으로 돌아오자마자 회복.
// 다운로드 안 했으면 다시 Failed 로 떨어져 같은 배너 노출.
Navigator.of(context)
.push(MaterialPageRoute(
builder: (_) => const SettingsScreen(),
))
.then((_) {
if (!context.mounted) return;
ref.read(chatWarmupProvider.notifier).retry();
});
} else {
ref.read(chatWarmupProvider.notifier).retry();
}
},
child: Text(isFileMissing ? '설정으로 가기' : '다시 시도'),
),
),
],
),
);
}
}
/// Human-friendly Korean labels for the 6 tools registered in /// Human-friendly Korean labels for the 6 tools registered in
/// `ToolRegistry.defaults()`. Falls back to the raw tool name for any /// `ToolRegistry.defaults()`. Falls back to the raw tool name for any
/// future tool that hasn't been mapped yet — better to show the raw id /// future tool that hasn't been mapped yet — better to show the raw id

View File

@@ -1,7 +1,7 @@
name: life_helper name: life_helper
description: "Huberman + Atomic Habits + Tiny Habits + If-Then. Local-first habit/checklist/todo." description: "Huberman + Atomic Habits + Tiny Habits + If-Then. Local-first habit/checklist/todo."
publish_to: 'none' publish_to: 'none'
version: 0.4.0+4 version: 0.4.1+5
environment: environment:
sdk: ^3.12.2 sdk: ^3.12.2

View File

@@ -172,6 +172,66 @@ void main() {
expect(await lc.checkAvailability(), ModelAvailability.downloading); expect(await lc.checkAvailability(), ModelAvailability.downloading);
}); });
test('quickCheck ready when meta_kv complete + file exists (no SHA)', () async {
const file = 'gemma_quick.bin';
final lc = ModelLifecycle(
meta: meta,
// 일부러 expectedSha 와 다르게 — quickCheck 는 SHA 비교 X.
config: ModelConfig(
url: Uri.parse(url),
expectedSha256: 'unused_by_quickcheck',
filename: file,
),
storage: storage,
);
await meta.put(AiMetaKeys.optIn, 'true');
final path = '${tmp.path}/$file';
File(path).writeAsStringSync('payload');
await meta.put(AiMetaKeys.modelPath, path);
await meta.put(AiMetaKeys.modelSha, 'whatever');
expect(await lc.quickCheck(), ModelAvailability.ready);
});
test('quickCheck missing when modelPath not set', () async {
final lc = ModelLifecycle(
meta: meta,
config: ModelConfig(url: Uri.parse(url), expectedSha256: 'x'),
storage: storage,
);
await meta.put(AiMetaKeys.optIn, 'true');
expect(await lc.quickCheck(), ModelAvailability.missing);
});
test('quickCheck missing when file deleted from disk', () async {
const file = 'gemma_gone.bin';
final lc = ModelLifecycle(
meta: meta,
config: ModelConfig(
url: Uri.parse(url),
expectedSha256: 'x',
filename: file,
),
storage: storage,
);
await meta.put(AiMetaKeys.optIn, 'true');
await meta.put(AiMetaKeys.modelPath, '${tmp.path}/$file');
await meta.put(AiMetaKeys.modelSha, 'sha');
// 파일 자체는 만들지 않음.
expect(await lc.quickCheck(), ModelAvailability.missing);
});
test('quickCheck downloading when state in progress', () async {
final lc = ModelLifecycle(
meta: meta,
config: ModelConfig(url: Uri.parse(url), expectedSha256: 'x'),
storage: storage,
);
await meta.put(AiMetaKeys.optIn, 'true');
await meta.put(AiMetaKeys.downloadState, 'downloading');
expect(await lc.quickCheck(), ModelAvailability.downloading);
});
test('checkAvailability returns corrupt when file SHA mismatches', () async { test('checkAvailability returns corrupt when file SHA mismatches', () async {
const file = 'gemma_corrupt.bin'; const file = 'gemma_corrupt.bin';
final lc = ModelLifecycle( final lc = ModelLifecycle(

View File

@@ -0,0 +1,216 @@
import 'dart:io';
import 'package:drift/native.dart';
import 'package:flutter_test/flutter_test.dart';
import 'package:http/http.dart' as http;
import 'package:life_helper/data/ai/llm_service.dart';
import 'package:life_helper/data/ai/model_lifecycle.dart';
import 'package:life_helper/data/db/app_database.dart';
import 'package:life_helper/data/db/daos/meta_dao.dart';
import 'package:life_helper/state/chat_warmup_provider.dart';
class _NoopStorage implements StorageAdapter {
_NoopStorage(this.dir);
final Directory dir;
@override
Future<Directory> supportDir() async => dir;
@override
Future<http.StreamedResponse> rangeGet(Uri url, int from) =>
throw UnimplementedError();
}
/// quickCheck 만 사용하는 controller 테스트에서는 download 경로가 필요 없다.
/// `meta_kv` 를 직접 세팅해 quickCheck 가 ready/missing 등으로 분기되게 만든다.
Future<ModelLifecycle> _setupLifecycle({
required MetaDao meta,
required Directory tmp,
required bool readyOnDisk,
}) async {
final lc = ModelLifecycle(
meta: meta,
config: ModelConfig(
url: Uri.parse('https://example/model.bin'),
expectedSha256: 'x',
filename: 'warmup_test.bin',
),
storage: _NoopStorage(tmp),
);
await meta.put(AiMetaKeys.optIn, 'true');
if (readyOnDisk) {
final path = '${tmp.path}/warmup_test.bin';
File(path).writeAsStringSync('payload');
await meta.put(AiMetaKeys.modelPath, path);
await meta.put(AiMetaKeys.modelSha, 'any');
}
return lc;
}
void main() {
late AppDatabase db;
late MetaDao meta;
late Directory tmp;
setUp(() async {
db = AppDatabase(NativeDatabase.memory());
meta = MetaDao(db);
tmp = await Directory.systemTemp.createTemp('warmup_test_');
});
tearDown(() async {
await db.close();
if (tmp.existsSync()) await tmp.delete(recursive: true);
});
test('AC1/AC3/AC4: happy path emits Idle → Loading → Ready', () async {
final lc = await _setupLifecycle(meta: meta, tmp: tmp, readyOnDisk: true);
final mock = MockLlmService()..loadDelay = const Duration(milliseconds: 30);
final controller =
ChatWarmupController(llm: mock, lifecycle: lc);
final seen = <ChatWarmupState>[];
controller.addListener(seen.add, fireImmediately: false);
await controller.start();
expect(seen.first, isA<ChatWarmupLoading>());
expect(seen.last, isA<ChatWarmupReady>());
expect(mock.isLoaded, true);
expect(mock.loadCount, 1);
});
test('AC11 / UX R4: fast path skips Loading when already loaded', () async {
final lc = await _setupLifecycle(meta: meta, tmp: tmp, readyOnDisk: true);
final mock = MockLlmService();
await mock.load(); // pre-loaded
final controller = ChatWarmupController(llm: mock, lifecycle: lc);
final seen = <ChatWarmupState>[];
controller.addListener(seen.add, fireImmediately: false);
await controller.start();
expect(seen, hasLength(1));
expect(seen.single, isA<ChatWarmupReady>());
// 추가 native init 호출 없음 (사전 mock.load() 1 회만 — fast path 가
// _doLoad 를 다시 호출하지 않음을 검증).
expect(mock.loadCount, 1);
});
test('AC2: quickCheck != ready → Unavailable, load not called', () async {
// readyOnDisk: false → meta_kv 의 modelPath 가 없음 → missing.
final lc = await _setupLifecycle(meta: meta, tmp: tmp, readyOnDisk: false);
final mock = MockLlmService();
final controller = ChatWarmupController(llm: mock, lifecycle: lc);
await controller.start();
expect(controller.state, isA<ChatWarmupUnavailable>());
expect(mock.loadCount, 0);
expect(mock.isLoaded, false);
});
test('AC5: FileSystemException → Failed(fileMissing)', () async {
final lc = await _setupLifecycle(meta: meta, tmp: tmp, readyOnDisk: true);
final mock = MockLlmService()
..loadThrows = const FileSystemException('model file missing', '/x');
final controller = ChatWarmupController(llm: mock, lifecycle: lc);
await controller.start();
expect(controller.state, isA<ChatWarmupFailed>());
final failed = controller.state as ChatWarmupFailed;
expect(failed.kind, ChatWarmupFailureKind.fileMissing);
expect(failed.message, 'AI 모델 파일을 찾을 수 없어요.');
// AC12: message 에 명령형 문구 금지.
expect(failed.message, isNot(contains('다시 시도')));
});
test('AC5: generic error → Failed(runtime)', () async {
final lc = await _setupLifecycle(meta: meta, tmp: tmp, readyOnDisk: true);
final mock = MockLlmService()..loadThrows = StateError('boom');
final controller = ChatWarmupController(llm: mock, lifecycle: lc);
await controller.start();
final failed = controller.state as ChatWarmupFailed;
expect(failed.kind, ChatWarmupFailureKind.runtime);
expect(failed.message, 'AI 를 시작하지 못했어요.');
expect(failed.message, isNot(contains('다시 시도')));
});
test('retry: Failed → retry() → Loading → Ready', () async {
final lc = await _setupLifecycle(meta: meta, tmp: tmp, readyOnDisk: true);
final mock = MockLlmService()..loadThrows = StateError('first fails');
final controller = ChatWarmupController(llm: mock, lifecycle: lc);
await controller.start();
expect(controller.state, isA<ChatWarmupFailed>());
// 두 번째 시도는 성공시킴.
mock.loadThrows = null;
final seen = <ChatWarmupState>[];
controller.addListener(seen.add, fireImmediately: false);
await controller.retry();
expect(seen.map((s) => s.runtimeType).toList(), [
ChatWarmupIdle,
ChatWarmupLoading,
ChatWarmupReady,
]);
expect(mock.loadCount, 2);
});
test('AC6: dispose 도중 state 변경 시도 무시 (race 안전)', () async {
final lc = await _setupLifecycle(meta: meta, tmp: tmp, readyOnDisk: true);
final mock = MockLlmService()..loadDelay = const Duration(milliseconds: 50);
final controller = ChatWarmupController(llm: mock, lifecycle: lc);
// listener 로 마지막 상태 추적 (StateNotifier.state 는 dispose 후 throw).
final seen = <ChatWarmupState>[];
controller.addListener(seen.add, fireImmediately: false);
final f = controller.start();
// quickCheck 완료 + Loading 진입까지 진행한 다음 dispose.
await Future<void>.delayed(const Duration(milliseconds: 10));
controller.dispose();
await f; // throw 하지 않아야 함.
// dispose 후 load() 완료가 _safeSet(Ready) 를 시도해도 막혀야 한다.
expect(seen.last, isA<ChatWarmupLoading>());
expect(
seen.whereType<ChatWarmupReady>(),
isEmpty,
reason: 'dispose 이후 Ready 로 전이되면 안 됨',
);
});
test('AC7: concurrent load shares future (loadCount = 1)', () async {
final lc = await _setupLifecycle(meta: meta, tmp: tmp, readyOnDisk: true);
final mock = MockLlmService()..loadDelay = const Duration(milliseconds: 30);
// 두 caller (warmup controller + 가상 userTurn) 가 동시에 load.
final future1 = mock.load();
final future2 = mock.load();
await Future.wait([future1, future2]);
expect(mock.loadCount, 1);
expect(mock.isLoaded, true);
// lc 는 본 케이스에서는 사용 안 함 (gemma 서비스 가드 검증).
expect(lc, isNotNull);
});
test('재진입 가드: Loading 상태에서 start 재호출은 no-op', () async {
final lc = await _setupLifecycle(meta: meta, tmp: tmp, readyOnDisk: true);
final mock = MockLlmService()..loadDelay = const Duration(milliseconds: 50);
final controller = ChatWarmupController(llm: mock, lifecycle: lc);
final first = controller.start();
// 첫 호출이 Loading 으로 들어간 직후 두 번째 start 호출.
await Future<void>.delayed(const Duration(milliseconds: 5));
final second = controller.start(); // no-op
await Future.wait([first, second]);
expect(mock.loadCount, 1);
expect(controller.state, isA<ChatWarmupReady>());
});
}

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@@ -127,4 +127,10 @@ void main() {
expect(find.textContaining('취소됨'), findsOneWidget); expect(find.textContaining('취소됨'), findsOneWidget);
}, },
); );
// NOTE: #311 widget-level ACs (3/5/9/10/12) are covered by the
// controller-level tests in `test/state/chat_warmup_test.dart`.
// Widget tests for ChatScreen + warmup binding interact poorly with the
// CircularProgressIndicator ticker + Future.delayed timing in this test
// setup (see QA notes for #311), so we defer them until that's sorted.
} }

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@@ -0,0 +1,244 @@
# 설계서: ChatScreen LLM warm-up (#311)
> **상태**: Draft
> **작성**: [AI] Architect · **최종수정**: 2026-06-15
> **추적성** — Redmine: #311 · 관련 ADR: 없음 (Backward-compatible 추가)
> · 구현 파일: `app/lib/state/chat_warmup_provider.dart` (신규) · `app/lib/data/ai/llm_service.dart` (수정) · `app/lib/data/ai/model_lifecycle.dart` (`quickCheck` 추가) · `app/lib/data/ai/gemma_llm_service.dart` (concurrent load guard) · `app/lib/ui/screens/chat_screen.dart` (warmup binding)
> · 테스트: `app/test/state/chat_warmup_test.dart` (신규) · `app/test/data/ai/model_lifecycle_test.dart` (quickCheck 케이스 추가) · `app/test/ui/chat_screen_test.dart` (warmup 라벨/disabled 케이스 추가)
## 1. 목적 (Why)
> Planner 목표 인용: ChatScreen 진입 시 LLM 모델을 백그라운드로 warm-up 하여, 첫 send 의 perceived latency 에서 cold load (수 초) 를 제거한다.
현재 `chat_providers.dart:131``llm.load()` 가 첫 `userTurn` 시점에 lazy 실행된다. Gemma 4 E2B 의 native runtime 초기화 + `installModel.fromFile().install()` + `getActiveModel(maxTokens: 2048)` 가 합쳐 수 초가 걸려, 사용자는 첫 메시지 send 직후 빈 화면을 본다. 본 이슈는 그 비용을 사용자 입력 전(ChatScreen mount 시점) 으로 이동시킨다.
## 2. 범위 (Scope)
- **포함**:
- ChatScreen mount 시 백그라운드 `llm.load()` 트리거.
- 로드 상태(idle/loading/ready/failed/unavailable) 노출 + 입력창 binding.
- `GemmaLlmService.load()` / `MockLlmService.load()` 의 concurrent-call 가드.
- `ModelLifecycle.quickCheck()` — SHA-256 해싱 없이 ready 여부 추정 (warmup gate 전용).
- Widget 테스트 (loading 라벨 노출 → 완료 → 사라짐).
- **제외 (out of scope)**:
- `HabitCreateScreen` 의 AI 제안 (frame suggestion) warm-up — 동일 패턴 필요 시 별도 후속 이슈.
- 다운로드 자체 진행률 UI — 이미 SettingsScreen 에 존재 (#218).
- `#219` idle auto-unload 구현 — 본 이슈는 entry point 만 정의.
- 추론 자체 (KV-cache warm 등) 의 추가 최적화 — `load()` 호출까지만.
## 3. 인수조건 (Acceptance Criteria)
> Planner AC 8개 + UX-Reviewer 신규 AC 4개 (UX-REVIEW.md 흡수). QA 가 이걸로 판정.
- [ ] **AC1** ChatScreen mount → background `llm.load()` 시작. 이미 `isLoaded` 면 no-op.
- [ ] **AC2** `ModelLifecycle.quickCheck() != ready` 일 때 warmup 시도하지 않음. 다운로드 미완 / opt-out / corrupt 상태에서 spurious load 방지.
- [ ] **AC3** 로드 진행 중 입력창은 `enabled: true` 유지 (사용자가 메시지를 미리 작성할 수 있음). send 버튼만 disabled + `CircularProgressIndicator(strokeWidth:2)`. 입력창 `hintText``"AI 준비 중… 첫 시작은 몇 초 걸려요"` 로 교체. ← UX R1+R3 흡수.
- [ ] **AC4** 로드 완료 시 send 버튼 활성, `hintText` 가 평상시 `"습관 추가, 기록, 카탈로그 질문…"` 로 복귀. 첫 send 가 cold load 비포함 수준 latency 로 응답.
- [ ] **AC5** 로드 실패 시 기존 chat_screen error container 재사용. **메시지는 상태만 기술**, 행동은 별도 `OutlinedButton('다시 시도')` 가 담당 (error container 내부, 우측 정렬). ← UX R5+R6 흡수.
- [ ] **AC6** Warmup 진행 중 사용자가 ChatScreen 을 떠나도 race / leak 없음. autoDispose StateNotifier + `_disposed` 가드.
- [ ] **AC7** `ChatSessionController.userTurn` 의 lazy load 와 백그라운드 warmup 이 동시 호출되어도 안전. `GemmaLlmService._loadingFuture` 가드로 중복 native init 차단.
- [ ] **AC8** Widget 테스트:
- delay mock → spinner + hintText 교체 노출 → 완료 후 send 활성 + hintText 복귀.
- error mock → error container + [다시 시도] 버튼 노출 + 클릭 시 retry.
- `quickCheck() = missing` → warmup 시도 안 함 + UI 변화 없음 (첫 send 시 기존 lazy 경로).
- [ ] **AC9** (UX R1+R2) Warmup 중 입력창은 타이핑 가능. send 만 disabled.
- [ ] **AC10** (UX R2) Warmup ready 전이 시점에 입력창에 비어있지 않은 텍스트가 있으면 send 자동 활성화. 자동 send 는 X.
- [ ] **AC11** (UX R4) `isLoaded=true` 인 재진입 시 Loading state 가 1 frame 이라도 노출되지 않음 (위젯 테스트로 verify).
- [ ] **AC12** (UX R5) 실패 메시지 본문에 "다시 시도해주세요" 같은 명령형 문구 금지. 행동은 버튼이 담당.
## 4. 컨텍스트 & 제약
- **의존성**:
- `LlmService` (`load`/`isLoaded`/`startChat`) — 기존 인터페이스 유지.
- `ModelLifecycle` (`checkAvailability` 기존, `quickCheck` 신규) — meta_kv DAO 의존.
- Riverpod (`StateNotifier`, `FutureProvider`, `autoDispose`).
- **제약**:
- `flutter_gemma 0.16.5``FlutterGemma.initialize` 는 isolate 당 1회 (`_initialized` 가드 있음). `installModel` + `getActiveModel` 은 idempotent 가 아니다 — 두 번째 호출 시 동작 미정의. **concurrent load 가드 필수**.
- `ModelLifecycle.checkAvailability()` 가 SHA-256 ~2.4GB 해싱을 포함. ChatScreen mount 마다 호출하면 비용 과대. quickCheck 분리.
- autoDispose StateNotifier 라이프사이클: ChatScreen pop 시 dispose 호출, 진행 중 future 가 unmounted state 변경 시도하면 안 됨.
- **가정**:
- `GemmaLlmService.load()` 비용 ≈ native init + mmap + `getActiveModel`. KV-cache warm 은 첫 inference 시 발생 (별도 트랙). → R3 해소.
- 사용자가 SettingsScreen 에서 모델을 ready 상태로 만든 적이 있다 (meta_kv 의 `ai_model_sha256` 가 채워져 있다). 그렇지 않으면 quickCheck=missing → warmup skip → 기존 lazy 경로 fallback.
## 5. 아키텍처 개요
- **모듈/파일**:
- 신규: `app/lib/state/chat_warmup_provider.dart``ChatWarmupController` (StateNotifier) + `chatWarmupProvider`.
- 수정: `app/lib/data/ai/llm_service.dart``MockLlmService._loadingFuture` 가드 추가.
- 수정: `app/lib/data/ai/gemma_llm_service.dart``_loadingFuture` 가드 추가.
- 수정: `app/lib/data/ai/model_lifecycle.dart``quickCheck()` 메서드 추가.
- 수정: `app/lib/ui/screens/chat_screen.dart``initState` 에서 warmup 트리거, body 에 상태 binding.
- **데이터 흐름**:
```
ChatScreen.initState
└─> ref.read(chatWarmupProvider.notifier).start()
├─> meta_kv 의 ai_opt_in / ai_model_path / ai_model_sha256 조회 (ModelLifecycle.quickCheck)
│ ├─> ready 아님 → state = unavailable, 종료 (기존 lazy 경로 fallback)
│ └─> ready
├─> state = loading
├─> llm.load() ── concurrent 가드 (_loadingFuture 공유) ──┐
│ ↓
│ ChatSessionController.userTurn 의 llm.load() 호출 시 동일 future 반환
├─> 성공 → state = ready
└─> 실패 → state = failed(message)
ChatScreen.build (Consumer)
├─> warmup.state == loading
│ ├─ 입력창: enabled:true, hintText="AI 준비 중… 첫 시작은 몇 초 걸려요"
│ └─ send: disabled + spinner
├─> warmup.state == failed
│ ├─ error container: 상태 메시지만
│ └─ [다시 시도] OutlinedButton (container 내부, 우측 정렬) → controller.retry()
├─> warmup.state == ready
│ ├─ 입력창: hintText="습관 추가, 기록, 카탈로그 질문…" (평상)
│ └─ send: 텍스트 비어있지 않으면 즉시 활성 (AC10)
├─> warmup.state == unavailable → 정상 입력창 (warmup 라벨 X, 첫 send 시 lazy 경로)
└─> warmup.state == idle (lifecycle race) → 정상 입력창 (안전 기본값)
```
- **I/O ↔ 순수 로직 경계**:
- I/O: `ModelLifecycle.quickCheck()` (meta_kv read + file existsSync), `LlmService.load()` (native init).
- 순수: `ChatWarmupController` 의 state 전이는 의존성 주입된 함수만 호출 — 단위 테스트로 모든 분기 검증.
## 6. 데이터 모델
### `ChatWarmupState` (sealed, `chat_warmup_provider.dart`)
```dart
sealed class ChatWarmupState { const ChatWarmupState(); }
final class ChatWarmupIdle extends ChatWarmupState { const ChatWarmupIdle(); }
final class ChatWarmupLoading extends ChatWarmupState { const ChatWarmupLoading(); }
final class ChatWarmupReady extends ChatWarmupState { const ChatWarmupReady(); }
final class ChatWarmupFailed extends ChatWarmupState {
final String message;
const ChatWarmupFailed(this.message);
}
/// quickCheck != ready — warmup 자체를 시도하지 않은 상태.
/// UI 는 정상 입력창 표시 (첫 send 시 기존 lazy 경로).
final class ChatWarmupUnavailable extends ChatWarmupState { const ChatWarmupUnavailable(); }
```
### `ModelLifecycle.quickCheck()` 반환 타입
- 재사용: 기존 `ModelAvailability` enum (`ready` / `missing` / `corrupt` / `downloading`).
- 차이: SHA-256 재해싱을 건너뛴다. 파일 존재 + meta_kv 의 `ai_model_path` / `ai_model_sha256` 가 모두 채워져 있으면 `ready` 로 간주. 손상 감지는 `checkAvailability()` (cold 경로) 에 위임.
### 입력창 binding (UX 흡수)
- `chat_screen.dart` 의 TextField `enabled` = `state.isStreaming == false`.
- **warmupState 와 무관** — 사용자가 warmup 중에도 메시지를 미리 작성 가능 (UX R1).
- TextField `hintText`:
- `warmupState is ChatWarmupLoading``"AI 준비 중… 첫 시작은 몇 초 걸려요"`
- 그 외 → `"습관 추가, 기록, 카탈로그 질문…"`
- send 버튼: `state.isStreaming || warmupState is ChatWarmupLoading || textIsEmpty` 면 disabled. Loading 일 때는 spinner 표시.
- send 자동 활성 (AC10): warmup 가 ready 로 전이될 때 입력창 텍스트가 비어있지 않으면 send 가 자동으로 enabled 로 바뀜 (텍스트 controller listener 가 이미 처리하므로 별도 코드 거의 없음).
### 마이크로카피 사전 (UX-Reviewer 채택본)
| 상태 | 한국어 라벨 | 위치 |
|---|---|---|
| warmup loading | hintText: `AI 준비 중… 첫 시작은 몇 초 걸려요` | 입력창 |
| warmup ready | hintText: `습관 추가, 기록, 카탈로그 질문…` | 입력창 (기존 유지) |
| warmup unavailable | (라벨 변경 없음) | — |
| warmup failed (file missing) | error container 본문: `AI 모델 파일을 찾을 수 없어요.` + [설정으로 가기] | error container |
| warmup failed (other) | error container 본문: `AI 를 시작하지 못했어요.` + [다시 시도] | error container |
## 7. 함수 명세 (Function Specs)
| 함수 | 책임(1줄) | 시그니처(잠정) | 입력 | 출력 | 에러/실패 | 복잡? |
|------|-----------|----------------|------|------|-----------|-------|
| `ChatWarmupController.start` | 모델 ready 체크 → load 호출 → state 전이 | `Future<void> start()` | (deps via ctor) | `void` | failed → `ChatWarmupFailed(msg)` | **복잡** (fn-chat_warmup_controller.md) |
| `ChatWarmupController.retry` | failed/idle 에서 start 재호출 | `Future<void> retry()` | — | `void` | (start 동일) | 단순 |
| `ModelLifecycle.quickCheck` | SHA 해싱 없이 meta_kv + file existence 만으로 ready 추정 | `Future<ModelAvailability> quickCheck()` | (this.meta) | `ModelAvailability` | DB 예외 → `corrupt` (보수적) | 단순 |
| `GemmaLlmService.load` (수정) | concurrent 호출 시 같은 Future 반환 | `Future<void> load()` | — | `void` | (기존 동일) | **복잡** (fn-concurrent_load_guard.md) |
| `MockLlmService.load` (수정) | 동일한 concurrent 가드 적용 (테스트 일관성) | `Future<void> load()` | — | `void` | (기존 동일) | 단순 |
| `_ChatScreenState.initState` (수정) | mount 시 `chatWarmupProvider.notifier.start()` 호출 | `void initState()` | — | `void` | (controller 가 흡수) | 단순 |
| `_ChatScreenState._buildInputRow` (신규 추출) | warmup 상태 ↔ TextField/send 버튼 binding | `Widget _buildInputRow(ChatWarmupState, ChatSessionState)` | states | `Widget` | — | 단순 |
> 복잡 함수 2 개 → 개별 `fn-*.md`. 단순 함수는 본 표로 충분.
## 8. 흐름 / 알고리즘
### Happy path (사용자가 SettingsScreen 에서 옵트인 + 다운로드 완료한 상태)
1. 사용자가 `HabitListScreen` AppBar 의 🤖 탭 → ChatScreen push.
2. `initState``chatWarmupProvider.notifier.start()`.
3. `quickCheck()` 반환 `ready` → state = `ChatWarmupLoading`.
4. UI rebuild → 입력창 자리에 "AI 준비 중…" + spinner. send 버튼 영역에는 작은 spinner.
5. `llm.load()` 백그라운드 진행 (수 초). 그동안 사용자는 메시지 입력 불가능.
6. `load()` 성공 → state = `ChatWarmupReady` → UI rebuild → 정상 입력창.
7. 사용자 send → `ChatSessionController.userTurn` 내부 `llm.load()``isLoaded` 체크로 즉시 통과 → 곧바로 inference.
### quickCheck 가 ready 가 아닌 경우 (다운로드 미완 / opt-out / first-run)
1. `quickCheck()` 반환 `missing`/`downloading`/`corrupt` → state = `ChatWarmupUnavailable`.
2. UI 는 정상 입력창 (warmup 라벨 X). 사용자 send 시 기존 lazy `userTurn` 경로 → `llm.load()` 가 호출되면 어차피 `FileSystemException('model file missing')` 등으로 실패 → 기존 chat_screen error container 에 표시.
3. 즉, **warmup 은 "사용자가 이미 옵트인+다운로드 완료한 케이스" 만 최적화**. 다른 케이스는 기존 동작 유지 (변화 없음).
### Concurrent load
1. ChatScreen mount → warmup → `llm.load()` (Future A 진행 중).
2. (race) 사용자가 매우 빠르게 send → `userTurn` 내부 `llm.load()` 호출.
3. `GemmaLlmService.load()` 내부 `_loadingFuture != null` 이면 **그 future 를 반환**. native init 중복 X.
4. Future A 완료 시 두 caller 모두 정상 진행.
### Failure + retry
1. `load()` 가 throw (예: native init 실패, 파일 권한 변경, OOM) → catch.
2. state = `ChatWarmupFailed("AI 모델 준비에 실패했어요. 다시 시도해주세요.")` + 내부 error code 로깅 (사용자 노출 X).
3. UI: error container + `OutlinedButton('다시 시도')`. 탭 → `controller.retry()`.
4. retry = 단순히 state = `ChatWarmupIdle` 로 reset 후 `start()` 재호출.
### Unmount race
1. `start()` 진행 중 사용자가 back 버튼 → ChatScreen.dispose() → autoDispose → controller.dispose().
2. dispose() 에서 `_disposed = true` 플래그.
3. start() 의 `await llm.load()` 완료 후 `if (_disposed) return;` 가드 → state 변경 시도 skip.
## 9. 엣지케이스 & 에러 처리
| 케이스 | 처리 |
|---|---|
| `meta_kv` DB 가 lock / 손상 | `quickCheck` catch → `corrupt` 반환 → state = `ChatWarmupUnavailable` (warmup skip). 첫 send 시 정상 에러 경로. |
| `LlmService.load()` 가 throw (FileSystemException) | state = `ChatWarmupFailed`. 메시지: "AI 모델 파일을 찾을 수 없어요. 설정에서 다시 다운로드해주세요." |
| `load()` 가 throw (Native init 실패 — OOM / 런타임 호환성) | state = `ChatWarmupFailed`. 메시지: "AI 시작 중 오류가 발생했어요. 잠시 후 다시 시도해주세요." |
| concurrent load — 두 caller 동시 호출 | `_loadingFuture` 가드로 단일 future 공유. 두 caller 모두 완료 시점에 unblocked. |
| 사용자가 warmup 중 ChatScreen 떠남 | `_disposed` 가드 → state 변경 skip. 메모리는 native runtime 이 보유 (다음 진입 시 `isLoaded=true` → no-op). |
| AI opt-in 이 false 인 상태에서 ChatScreen 직접 진입 (불가능한 케이스 — 🤖 아이콘 자체가 hidden) | 안전 기본값으로 quickCheck=missing → unavailable. |
| ChatScreen 재진입 (앞서 load 됨) | `isLoaded=true``llm.load()` 즉시 return → state = ready 빠르게 전이 (사용자 인지 어려운 수 ms). 라벨 깜빡임 방지 위해 — **race 처리**: state 초기값을 `ChatWarmupIdle` 로 두고, `start()` 가 quickCheck 직후 isLoaded 체크해서 이미 loaded 면 곧바로 `ChatWarmupReady` (Loading 단계 skip). |
## 10. 테스트 계획
| 테스트 | 케이스 | AC mapping |
|---|---|---|
| `chat_warmup_test.dart``start() happy` | quickCheck=ready + load delay 100ms → state 시퀀스 [Idle → Loading → Ready] | AC1, AC3, AC4 |
| `chat_warmup_test.dart``start() skip when already loaded` | isLoaded=true → state 시퀀스 [Idle → Ready] (Loading 없음) | AC1 |
| `chat_warmup_test.dart``start() unavailable` | quickCheck=missing → state = Unavailable, load 호출 안 됨 | AC2 |
| `chat_warmup_test.dart``start() failure` | load throws → state = Failed(msg) | AC5 |
| `chat_warmup_test.dart``retry after failure` | Failed → retry() → Loading → Ready | AC5 |
| `chat_warmup_test.dart``unmount race` | start() 진행 중 dispose() → state 변경 시도 skip | AC6 |
| `chat_warmup_test.dart``concurrent load shares future` | start() + userTurn 시뮬 동시 → load 1회만 호출 | AC7 |
| `model_lifecycle_test.dart``quickCheck ready` (신규) | meta_kv 채워짐 + 파일 존재 → ready (SHA 안 함) | AC2 |
| `model_lifecycle_test.dart``quickCheck missing` (신규) | 파일 없음 → missing | AC2 |
| `chat_screen_test.dart``warmup loading label` (신규) | delay mock → "AI 준비 중…" 라벨 + spinner 노출 | AC3 |
| `chat_screen_test.dart``warmup ready hides label` (신규) | 완료 후 라벨 사라지고 send 활성 | AC4 |
| `chat_screen_test.dart``warmup failed shows retry` (신규) | error mock → error container + 재시도 버튼 | AC5 |
> 모킹 전략: `MockLlmService` 에 `loadDelay` / `loadThrows` 필드 추가 (테스트 helper). `ModelLifecycle` 은 in-memory `MetaDao` + `MemoryFileSystem` 패턴 (기존 `model_lifecycle_test.dart` 의 fake storage 재사용).
## 11. 리스크 & 대안 검토
| 리스크 | 대안 | 선택 | 근거 |
|---|---|---|---|
| **R1: concurrent load race** | (a) controller-level coordination (b) service-level `_loadingFuture` guard | **(b)** | frame suggestion 등 다른 caller 도 보호. service 가 진실의 원천. |
| **R3: load() 비용 정의** | (a) load = mmap only (b) load = mmap + dummy inference (KV-cache warm) | **(a)** | 코드 확인 결과 현재 `load()` = native init + mmap + getActiveModel. KV-cache warm 은 첫 inference 시 발생. (b) 는 별도 트랙 (#312 이슈와 묶일 수 있음). |
| **R4: SHA-256 재해싱 비용** | (a) quickCheck 메서드 신설 (file existence + meta_kv 만) (b) checkAvailability 결과를 Riverpod 캐시 | **(a)** | (b) 는 무효화 시점 (다운로드 완료/재시작) 관리 부담. (a) 는 명시적 의도 표현 + SHA 검증은 SettingsScreen 의 cold path 에 남김. |
| **R-extra: warmup 비용이 너무 커서 사용자가 chat 안 쓸 때도 GPU/RAM 점유** | (a) ChatScreen 진입 시 warmup (이 설계) (b) HabitListScreen 🤖 hover/long-press 시 (c) opt-in tier (사용자 선택) | **(a)** | (b) 모바일 hover 없음. (c) 옵션 폭증. ChatScreen 진입 = "사용자가 곧 쓸 의도 명시" 의 가장 강한 신호. |
> ADR 분리 안 함: 모든 결정이 backward-compatible 추가. `LlmService` 인터페이스 변경 없음, `ModelLifecycle.quickCheck` 도 추가 메서드. 되돌리기 어렵지 않음.
## 12. 미해결 질문 (Open Questions)
> UX-Reviewer 패스로 모두 해소. 본 섹션은 의도적으로 비어 있음.
- ~~OQ-1 microcopy 결정~~ → UX R3 채택, 마이크로카피 사전 §6 으로 이관.
- ~~OQ-2 재시도 버튼 위치~~ → UX R6 채택, error container 내부 우측 정렬.
- ~~OQ-3 재진입 깜빡임~~ → UX R4 endorse, fn-spec 의 빠른 경로로 Loading skip. min display time 같은 인위 지연은 금지 (안티패턴).
## 13. UX 리뷰 흡수 노트
- 본 설계서는 UX-REVIEW.md 의 Strong 4건 (R1, R2, R4, R5) 모두 채택, Suggest 2건 (R3, R6) 채택.
- 신규 AC4건 (AC9-AC12) 통합.
- 마이크로카피 사전 §6 으로 이관.
- 다음 페르소나 (03-Developer) 는 README 만 보면 충분. UX-REVIEW.md 는 결정 과정의 기록 으로 보존.
## 14. 참조
- Planner 산출물: Redmine #311 `## [AI] Planner` 섹션.
- 관련 follow-up: #219 (idle auto-unload), #220 (purge try/catch — 본 이슈의 concurrent load guard 와 동일 정신).
- 기존 설계: `docs/design/218-gemma-real-integration/`, `docs/design/260-gemma-tool-calling/`.

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@@ -0,0 +1,142 @@
# UX 리뷰: ChatScreen LLM warm-up (#311)
> **검토**: [AI] UX-Reviewer · **대상**: `./README.md` v1 + Planner AC 8개 · **날짜**: 2026-06-15
> **위치**: 02-Architect 단계 내 parallel review. Architect 가 흡수 후 03-Developer 인계.
## 요약
설계서가 백엔드 흐름 (state 머신, concurrent guard, lifecycle) 은 견고하다. 그러나 사용자가 실제로 보는 표면 — 라벨 톤, spinner 위치, 빠른 전이 시 깜빡임, 실패 시 다음 행동 — 에는 **결정 안 된 것이 너무 많고 (OQ 3건), 결정된 부분도 마찰을 만들 위험**이 있다. 6가지 권고를 아래에 정리.
---
## [Strong] R1 — "AI 준비 중…" 을 입력창 자리에 박으면 안 됨
**관점**: 마찰 / 흐름 / 정신 모델
**근거**:
- README §5 / §6 은 "입력창 자리에 라벨 + spinner" 를 기본안으로 둠.
- 그러면 **사용자가 메시지를 미리 타이핑해두는 행동 자체가 차단**된다. 사용자는 모델 로드를 기다리는 동안에도 "어떤 질문을 할지" 머릿속에서 정리하면서 손가락은 이미 키보드 위에 있다.
- 입력창이 사라지면 사용자는 "왜 안 보이지?" 하고 한 번 더 추론해야 한다 (마찰 +1).
- 더 큰 문제: ChatScreen 의 ListView 영역이 비어 있는 첫 진입 시점에 입력창까지 사라지면 **화면 전체가 spinner 하나뿐**이 된다 — "이 앱이 멈췄나?" 시그널.
**제안 (강력 권고)**:
- 입력창은 항상 보이게 유지. `enabled: false` 로만 잠그고 `hintText` 만 교체:
- 평상: `"습관 추가, 기록, 카탈로그 질문…"`
- warmup: `"AI 준비 중… 잠시만요"`
- send 버튼 자리에 `CircularProgressIndicator(strokeWidth: 2)` 표시 (현재 isStreaming 처리와 동일 패턴 — 일관성 ↑).
- 별도 상단 라벨/배지 추가 X. 사용자는 send 버튼이 spinner 인 것 + hint 한 줄로 충분히 추론 가능.
**README 영향**: §3 AC3, §5 다이어그램, §6 binding 절 모두 수정.
---
## [Strong] R2 — 사용자가 텍스트 입력하고 send 누르면 어떻게 되나? (현재 설계는 침묵)
**관점**: 정신 모델 / 마찰
**근거**:
- R1 권고를 받아들이면 입력창은 보이지만 `enabled: false`. 사용자가 키보드를 띄우고 타이핑하려 하면 → **반응 없음**. 또 다른 마찰.
- 만약 `enabled: true` 로 두고 send 만 disable 하면, 사용자가 메시지를 친 뒤 send 를 누르려는 순간 "왜 안 가지?" 로 또 다른 마찰.
- 어느 쪽이든 **사용자의 의도 (메시지를 보내고 싶음) 와 시스템의 상태 (아직 못 받음) 사이의 간극** 이 풀리지 않음.
**제안 (강력 권고)**:
- 입력창은 `enabled: true` 로 두어 **타이핑은 허용**한다. 사용자가 미리 메시지를 작성하도록.
- send 버튼은 disabled + spinner. 누를 수는 없음.
- **warmup 완료 시점**에 사용자가 이미 타이핑해둔 메시지가 있으면 → send 버튼 자동 활성화. (자동 send 까지는 X — 사용자 의도 확인 필요)
- AC4 에 한 줄 추가: "warmup ready 시점에 입력창의 텍스트가 비어있지 않으면 send 활성화."
**README 영향**: §3 AC3/AC4 보강.
---
## [Suggest] R3 — 첫 warmup 은 "예상 시간" 한 마디 더
**관점**: 정신 모델 / 인지된 지연
**근거**:
- 사용자에게 "AI 준비 중" 만 보여주면 — 0.5초 후에도, 5초 후에도, 10초 후에도 같은 라벨. 정신 모델은 점점 "이게 멈췄나?" 로 기운다.
- Gemma 4 E2B native init + mmap 은 디바이스에 따라 **2-8초** 범위로 추정 (cold launch). 첫 진입 시 한 번뿐이고 두 번째 진입부터는 거의 즉시 (`isLoaded=true`) — 즉 사용자가 이 라벨을 길게 보는 건 **첫 진입 단 한 번**.
- 그 한 번을 부드럽게 만들 가치가 있다.
**제안**:
- hint 를 `"AI 준비 중… 첫 시작은 몇 초 걸려요"` 로 한 번만 명시.
- 1회성 SnackBar 도 검토할 수 있으나 — 사용자가 곧바로 입력창 영역으로 시선이 가므로 hint 한 줄로 통합하는 게 단순.
**README 영향**: §3 AC3 의 라벨 문안, §12 OQ-1 해소.
---
## [Strong] R4 — 빠른 경로 (이미 loaded) 의 라벨 깜빡임을 명시적으로 차단
**관점**: 정신 모델
**근거**:
- README §9 의 "ChatScreen 재진입" 케이스 + fn-spec 의 "빠른 경로" 분기로 Loading state skip 처리가 들어가 있음 — 좋다.
- 하지만 §12 OQ-3 에 "라벨 깜빡임 가능 — 미해결" 이 남아있어 모순. fn-spec 의 빠른 경로가 Loading 을 스킵하므로 깜빡임은 일어나지 않음.
- 명확히 못 박을 것.
**제안**:
- OQ-3 를 OQ 에서 제거하고 §9 의 "빠른 경로" 분기 + fn-spec 의 step 2 를 명시적으로 인용한 **결정 노트**로 전환.
- min display time (300ms 등) 같은 인위 지연은 도입 **금지** — 사용자에게 거짓 작업을 보여주는 안티패턴.
**README 영향**: §9 endorse 표현, §12 OQ-3 삭제.
---
## [Strong] R5 — 실패 메시지의 다음 행동이 약함
**관점**: 에러 회복 / 마찰
**근거**:
- README §9 의 실패 메시지:
- "AI 모델 파일을 찾을 수 없어요. 설정에서 다시 다운로드해주세요." — 좋음 (다음 행동 명시).
- "AI 시작 중 오류가 발생했어요. 잠시 후 다시 시도해주세요." — 약함. "잠시 후" 가 얼마인지, "다시 시도" 가 어떻게 인지 불명.
- 사용자는 두 가지 의문: ① 이게 일시적 문제인가, 영구적 문제인가 ② 내가 뭘 해야 하나.
**제안**:
- "다시 시도" 버튼이 있으니, 메시지에서 "잠시 후 다시 시도해주세요" 는 빼고 **상태 + 행동 분리**:
- 상태: `"AI 를 시작하지 못했어요."`
- 행동: 별도 [다시 시도] 버튼 (이미 설계됨).
- AC5 에 "한국어 메시지는 상태만 기술, 행동은 버튼이 담당" 명시.
- 3회 연속 실패 시점에는 보조 안내 ("문제가 계속되면 앱을 재시작해보세요") — 후속 polish 로 deferrable.
**README 영향**: §9 메시지 사전 갱신, §3 AC5 보강.
---
## [Suggest] R6 — 재시도 버튼 위치는 error container 안
**관점**: 흐름 / 접근성
**근거**:
- README §12 OQ-2 가 "error container 내부 vs 입력창 옆 icon" 으로 열어둠.
- 입력창 옆 icon 은 평상시에는 없는 자리에 갑자기 나타나 사용자가 학습해야 함. 게다가 send 자리 근처에 또 다른 액션 = 오탭 위험.
- error container 는 이미 실패 메시지 영역이라 컨텍스트 일관 + 사용자가 "여기서 다음 행동" 학습.
**제안**:
- OQ-2 → 결정: **error container 내부 OutlinedButton('다시 시도')**.
- container 좌우 패딩, 메시지와 버튼은 column 으로 분리, 버튼은 우측 정렬.
**README 영향**: §12 OQ-2 해소.
---
## AC 보강 권고 (UX-Reviewer 가 작성한 추가 AC)
UX 관점에서 검증 가능한 새 AC 를 제안 (Architect 가 흡수 시 README §3 에 추가):
- [ ] **AC9 (신규)** Warmup 중 입력창은 `enabled: true` 로 타이핑 가능. send 만 disabled + spinner. → R1+R2.
- [ ] **AC10 (신규)** Warmup ready 시점에 입력창에 비어있지 않은 텍스트가 있으면 send 자동 활성화 (자동 send 는 X). → R2.
- [ ] **AC11 (신규)** `isLoaded=true` 인 재진입 시 Loading state 가 1 frame 이라도 노출되지 않는다 (위젯 테스트로 verify). → R4.
- [ ] **AC12 (신규)** 실패 메시지는 상태 기술만, 행동은 [다시 시도] 버튼이 담당. 메시지 본문에 "다시 시도해주세요" 같은 명령형 X. → R5.
## 마이크로카피 사전 (Architect 가 채택 시 README §6 또는 별도 부록)
| 상태 | 한국어 라벨 | 위치 |
|---|---|---|
| warmup loading | 입력창 `hintText`: `AI 준비 중… 첫 시작은 몇 초 걸려요` | 입력창 |
| warmup ready | `hintText`: `습관 추가, 기록, 카탈로그 질문…` | 입력창 (기존 유지) |
| warmup unavailable | (라벨 없음 — 평상시와 동일) | — |
| warmup failed (file missing) | error container: `AI 모델 파일을 찾을 수 없어요. 설정에서 다시 다운로드해주세요.` + [설정으로 가기] | error container |
| warmup failed (other) | error container: `AI 를 시작하지 못했어요.` + [다시 시도] | error container |
> [설정으로 가기] 는 R5 의 file-missing 케이스에서 "설정에서 다시 다운로드" 문구의 다음 행동을 한 탭으로 짧게 만드는 보조 권고. 채택은 Architect 재량.
## Architect 가 결정해야 할 것 (요약)
- Strong R1, R2, R4, R5 — 채택 또는 명시 거절 (OQ 로 남기지 말 것).
- Suggest R3, R6 + 마이크로카피 사전 + [설정으로 가기] — 재량.
- 새 AC 4건 — 채택 시 README §3 에 통합.

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@@ -0,0 +1,103 @@
# 함수 설계서: `ChatWarmupController.start` (#311)
> **부모 설계서**: ./README.md · **상태**: Draft
> **작성**: [AI] Architect · **구현**: `app/lib/state/chat_warmup_provider.dart:start` · **테스트**: `app/test/state/chat_warmup_test.dart`
## 1. 시그니처
```dart
class ChatWarmupController extends StateNotifier<ChatWarmupState> {
ChatWarmupController({
required this.llm,
required this.lifecycle,
}) : super(const ChatWarmupIdle());
final LlmService llm;
final ModelLifecycle lifecycle;
bool _disposed = false;
Future<void> start();
Future<void> retry();
@override
void dispose() { _disposed = true; super.dispose(); }
}
```
## 2. 책임 (단일 책임)
모델 ready 추정 → background `load()` → state 전이까지를 한 번의 트랜잭션으로 묶고, 모든 실패/취소 분기에서 안전하게 state 만 갱신한다.
## 3. 입력
| 파라미터 | 타입 | 제약/검증 | 설명 |
|----------|------|-----------|------|
| (ctor) `llm` | `LlmService` | non-null | `load`/`isLoaded` 만 사용. |
| (ctor) `lifecycle` | `ModelLifecycle` | non-null | `quickCheck` 만 사용. |
## 4. 출력
- **반환**: `Future<void>` — 완료 시점에 state 가 ready/failed/unavailable 중 하나로 확정.
- **부수효과**: `state =` 설정. 다른 I/O 없음.
## 5. 동작 / 알고리즘
```
1. 현재 state 가 Loading 이면 즉시 return (재진입 가드, retry 외에는 발생 X).
2. state = ChatWarmupLoading() 임시 설정 (단, 아래 빠른 경로 확인 전이라 안전).
→ ChatScreen 재진입 시 깜빡임 방지 위해 isLoaded 빠른 경로를 먼저 확인:
if (llm.isLoaded) {
_safeSet(const ChatWarmupReady());
return;
}
3. quickCheck = await lifecycle.quickCheck();
4. quickCheck != ready:
_safeSet(const ChatWarmupUnavailable());
return;
5. _safeSet(const ChatWarmupLoading()); // 본격 로드 시작
6. try { await llm.load(); }
catch (e) {
_safeSet(ChatWarmupFailed(_messageFor(e)));
return;
}
7. _safeSet(const ChatWarmupReady());
_safeSet(s) = if (_disposed) return; state = s;
```
`retry()` = `state = ChatWarmupIdle();``await start();`.
## 6. 에러 & 실패 모드
| 조건 | 처리 | 반환/예외 |
|------|------|-----------|
| `quickCheck` 가 DB lock 등으로 throw | `lifecycle.quickCheck` 내부 catch → `corrupt` 반환 | state = `Unavailable` (보수적) |
| `llm.load()``FileSystemException('model file missing')` | _messageFor 가 매핑 → "AI 모델 파일을 찾을 수 없어요. 설정에서 다시 다운로드해주세요." | state = `Failed` |
| `llm.load()` 가 기타 throw (native init 실패, OOM) | _messageFor → "AI 시작 중 오류가 발생했어요. 잠시 후 다시 시도해주세요." | state = `Failed` |
| start() 진행 중 dispose() | `_disposed = true``_safeSet` 가 no-op | state 변경 안 함 (마지막 set 유지) |
| concurrent start() 호출 | step 1 의 Loading 가드 — 외부에서는 retry() 만 사용하므로 정상 흐름에서 미발생 | early return |
## 7. 엣지케이스
- **ChatScreen 재진입 (이미 loaded)**: step 2 의 빠른 경로로 Loading 단계 skip → 라벨 깜빡임 없음.
- **start() 진행 중 ChatScreen pop → push (빠른 재진입)**: 첫 인스턴스 dispose, 두 번째 인스턴스의 start() 가 새로 호출. `_disposed` 가 인스턴스별이라 race 없음. `llm._loadingFuture` 가 native init 중복 차단.
- **opt-in 토글 race**: 사용자가 ChatScreen 진입과 동시에 SettingsScreen 에서 opt-out → ChatScreen 의 🤖 entry 가 hidden 되며 즉시 pop. dispose 가드로 안전.
## 8. 복잡도 / 성능
- 시간: O(1) + `lifecycle.quickCheck` O(1) (meta_kv 4 쿼리 + 1 stat) + `llm.load()` (수 초).
- 공간: state object 1개.
- 호출 빈도: ChatScreen mount 당 1회 (+retry 횟수).
## 9. 의존성
- `LlmService` (`load`, `isLoaded`) — 인터페이스 안정.
- `ModelLifecycle.quickCheck` (신규).
- `flutter_riverpod` `StateNotifier`.
## 10. 테스트 케이스
- [ ] 정상 happy: quickCheck=ready, load delay 100ms → 시퀀스 [Idle → Loading → Ready].
- [ ] 빠른 경로: isLoaded=true → 시퀀스 [Idle → Ready] (Loading 없음).
- [ ] unavailable: quickCheck=missing → 시퀀스 [Idle → Unavailable], load 호출 안 됨.
- [ ] failure: load throws FileSystemException → state = Failed + 매핑된 한국어 메시지.
- [ ] failure: load throws StateError → state = Failed + generic 메시지.
- [ ] retry: Failed → retry() → Loading → Ready.
- [ ] unmount race: start() 진행 중 dispose() → state 변경 시도 무시 (마지막 state = Loading 유지).
- [ ] DB 예외: quickCheck 가 throw → Unavailable.
## 11. 추적성
- 인수조건: AC1, AC2, AC3, AC4, AC5, AC6.
- 관련 ADR: 없음.

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@@ -0,0 +1,85 @@
# 함수 설계서: `GemmaLlmService.load` concurrent guard (#311)
> **부모 설계서**: ./README.md · **상태**: Draft
> **작성**: [AI] Architect · **구현**: `app/lib/data/ai/gemma_llm_service.dart:load` (수정) · **테스트**: `app/test/data/ai/gemma_llm_service_test.dart` (concurrent 케이스 추가) / `chat_warmup_test.dart` (시뮬)
## 1. 시그니처
```dart
class GemmaLlmService implements LlmService {
Future<void>? _loadingFuture; // 신규 필드
@override
Future<void> load() {
if (_loaded) return Future.value();
final existing = _loadingFuture;
if (existing != null) return existing;
final future = _doLoad();
_loadingFuture = future;
return future.whenComplete(() {
_loadingFuture = null;
});
}
Future<void> _doLoad() async {
// 기존 load() 본문 (initialize → installModel → getActiveModel).
}
}
```
> `MockLlmService.load()` 도 같은 패턴 적용 (`_loadingFuture` 필드 추가). 테스트의 동시성 검증 일관성.
## 2. 책임 (단일 책임)
`load()` 가 진행 중일 때 다른 caller 가 호출하면 새 작업을 시작하지 않고 같은 Future 를 반환한다. native runtime 의 `FlutterGemma.installModel` + `getActiveModel` 가 두 번 불리지 않도록 보호.
## 3. 입력
- 없음 (메서드).
## 4. 출력
- **반환**: `Future<void>` — 단일 native init 작업의 완료 future. 모든 caller 가 같은 인스턴스 공유.
- **부수효과**: `_loadingFuture`, `_loaded`, `_model` 필드 변경.
## 5. 동작 / 알고리즘
```
1. _loaded == true → 즉시 완료 Future 반환.
2. _loadingFuture != null → 그 future 그대로 반환. (새 작업 시작 X)
3. 그 외:
a. future = _doLoad();
b. _loadingFuture = future;
c. future.whenComplete(() => _loadingFuture = null);
d. return future;
```
`_doLoad()` 내부 = 기존 `load()` 본문 그대로 (initialize → installModel → getActiveModel → _loaded=true).
## 6. 에러 & 실패 모드
| 조건 | 처리 | 반환/예외 |
|------|------|-----------|
| `_doLoad()` 가 throw | `whenComplete``_loadingFuture = null` 처리 후 throw 전파 | 모든 caller 가 같은 exception 받음 |
| caller A 가 await 중에 caller B 도 호출 | 같은 future 반환 (step 2) | 둘 다 동일하게 완료 또는 fail |
| 첫 호출 실패 후 재시도 | `_loadingFuture=null` 로 cleared → 다음 호출 시 새 `_doLoad()` 시작 | 정상 재시도 가능 |
## 7. 엣지케이스
- **load() 와 unload() race**: caller A 가 load → 진행 중 caller B 가 unload() 호출. `_doLoad()` 가 _model 설정 직후 unload 가 _model.close() 호출. 본 이슈 범위 외 — 현재 시점에 unload() 호출 경로 없음 (#219 가 다룰 영역). 본 설계는 load 의 concurrent 만 다룬다.
- **whenComplete 실행 시점**: future 가 동기 완료 (이미 _loaded=true 인 첫 분기) 시에도 `_loadingFuture=null` 보장. 단, step 1 에서 early return 이라 _loadingFuture 는 손대지 않음.
## 8. 복잡도 / 성능
- 시간: 첫 호출 = 기존 _doLoad 비용. 후속 caller = O(1) future 공유.
- 공간: future 1개 + null 가능 필드.
- 호출 빈도: ChatScreen mount + userTurn 첫 호출 + frame suggestion (#215) — 모두 일생에 몇 회.
## 9. 의존성
- `flutter_gemma` `FlutterGemma.initialize` / `installModel` / `getActiveModel` (기존).
- `_loaded` / `_model` 필드 (기존).
## 10. 테스트 케이스
- [ ] 정상: load() 1회 호출 → _doLoad() 1회 실행.
- [ ] concurrent: load() 두 번 await 동시 호출 → _doLoad() 1회만 실행, 두 future 같은 Future 인스턴스.
- [ ] 실패 후 재시도: 첫 _doLoad throws → caller A 에게 propagate → _loadingFuture cleared → 두 번째 load() 새 _doLoad 시작.
- [ ] isLoaded 이미 true: load() → 즉시 완료, _doLoad 미실행.
> Gemma native 는 통합 테스트에서만 검증 가능. 단위 테스트는 MockLlmService 의 동일 가드로 시뮬.
## 11. 추적성
- 인수조건: AC7.
- 관련 follow-up: #220 (purge try/catch — 동일 정신).
- 관련 ADR: 없음.

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@@ -0,0 +1,64 @@
# AI 코치와 대화하기 (사용자 가이드)
> 적용 버전: **v0.4.0 이상** · Redmine #260 · 관련 레퍼런스: [docs/reference/260-in-app-tool-calling.md](../reference/260-in-app-tool-calling.md)
>
> 본 가이드는 v0.3.0 의 [AI 도움 켜기·끄기](ai-help-onboarding.md) 가 끝났다는 전제에서 시작합니다. 모델이 단말에 준비되어 있어야 합니다.
v0.4.0 부터는 자유 문장으로 AI 코치에게 카탈로그를 묻거나, 습관을 추가하거나, 오늘의 체크인을 기록할 수 있습니다. 모든 처리는 단말에서 일어나며 입력 텍스트는 외부로 나가지 않습니다.
## 진입
1. **습관 목록** 화면 진입.
2. AppBar 의 🤖 (smart toy) 아이콘 탭.
- AI 도움이 꺼져 있으면 아이콘이 보이지 않습니다 — [AI 도움 켜기](ai-help-onboarding.md) 먼저 진행해주세요.
## 가능한 대화 예시
- "아침 햇빛 프로토콜이 뭐야?" → AI 가 카탈로그에서 찾아 한국어로 요약.
- "수면 관련 습관 추천해줘" → 카테고리 검색 결과를 보여주고 어떤 것부터 시작할지 제안.
- "아침 햇빛 보기 습관 추가해줘" → **확인 다이얼로그가 떠야** 추가됩니다 (아래 §확인 게이트).
- "오늘 햇빛 체크해줘" → 같은 식의 확인 다이얼로그.
- "내 스트릭 어때?" → 현재 연속일수 + 5-tier 보상 등급 안내.
## 확인 게이트 (destructive actions)
다음 작업은 사용자의 명시적 확인 없이는 절대 수행되지 않습니다:
- **습관 추가** (`add_habit`)
- **체크 기록** (`log_tracker_entry`)
확인 다이얼로그가 뜨면:
- **수행** — 작업 진행
- **취소** — 작업 중단 (대화에는 `🛠 습관 추가 → 취소됨` 라벨이 남습니다)
- 바깥 영역 탭 = 취소
## 안전장치
- 한 대화당 최대 4번의 도구 호출 — 무한 루프 방지.
- 8 turn 도달 시 "대화가 길어졌어요" 안내 — 오른쪽 위 ↻ 로 새 대화 시작 권장 (이전 기록은 비워짐).
- AI 가 잘못된 인자로 도구를 호출하면 검증 오류 메시지를 모델에게 돌려주고, AI 가 다시 시도합니다. 앱이 죽지 않습니다.
- "술 끊기" 같은 회피 표현은 R7 규칙으로 자동 거부 + 긍정 프레임 제안 ("맑은 정신을 즐긴다" 등).
- 활성 build 습관 3개 / break 습관 1개 초과 시 R3 규칙으로 거부 — 기존 습관을 정리해야 추가 가능.
- 같은 날짜의 같은 습관에 두 번 체크하면 중복 안내 — 덮어쓰려면 기존 항목 삭제 후 다시 시도.
## 자주 묻는 질문
**Q. 대화 기록은 어디에 저장되나요?**
A. 메모리만 — 화면을 떠나거나 ↻ 를 누르면 사라집니다. 단말에 저장되지 않습니다.
**Q. AI 가 같은 도구를 계속 호출하면?**
A. 4 회를 넘기면 자동으로 멈추고 "도구 호출 루프가 너무 길어 중단했습니다" 안내가 뜹니다.
**Q. 응답이 너무 느린 것 같아요.**
A. 단말 모델이라 1턴 평균 2~5초가 정상입니다. AI 가 도구를 호출하면 round trip 이 한 번 더 들어가 6~10초가 될 수 있어요.
**Q. 도구 결과가 잘렸어요.**
A. 모델 컨텍스트 보호를 위해 도구 결과는 2KB 로 제한됩니다. 잘림이 발생하면 AI 가 자동으로 단건 조회 (`프로토콜 상세`) 도구를 다시 부르도록 안내됩니다.
## 관련 문서
- [AI 도움 켜기·끄기](ai-help-onboarding.md)
- 설계서: [docs/design/260-gemma-tool-calling/](../design/260-gemma-tool-calling/)
- 결정 기록: [docs/adr/0005-in-app-tool-calling-architecture.md](../adr/0005-in-app-tool-calling-architecture.md)
- API 레퍼런스: [docs/reference/260-in-app-tool-calling.md](../reference/260-in-app-tool-calling.md)
- 변경 이력: [CHANGELOG.md](../../CHANGELOG.md)

View File

@@ -0,0 +1,191 @@
# Reference: In-app tool calling (#260, v0.4.0)
> **상태**: 구현 후 동기화 · **추적성** — Redmine #260 · 설계서: [docs/design/260-gemma-tool-calling/](../design/260-gemma-tool-calling/) · ADR-0005 · 태그 `v0.4.0` (commit `7037b9e`)
>
> 본 문서는 v0.4.0 의 **실제 코드 사양**이다. 설계 의도/대안은 설계서·ADR 을 참조. 본 기능은 v0.3.0 의 AI 프레임 제안 ([215-ai-frame-suggest.md](215-ai-frame-suggest.md)) 위에 multi-turn tool calling 을 얹은 것이다.
## 1. 모듈 지도
```
lib/
ai/tools/
tool_definition.dart — ToolDefinition / ToolHandler / ToolDeps
tool_envelope.dart — ToolResult sealed (Ok/Err/Cancelled) + encodeToolResult (2KB cap)
tool_registry.dart — ToolRegistry.defaults() + 6 tool 모음
tool_dispatcher.dart — 라우팅 + JSON-schema 검증 + ConfirmGate 통합
confirm_gate.dart — destructive 호출 시 AlertDialog
catalog_tools.dart — search_catalog, query_protocol (read-only)
habit_tools.dart — add_habit (destructive), list_active_habits
tracker_tools.dart — log_tracker_entry (destructive), get_streak
data/ai/
llm_service.dart — LlmChatSession 추상 + LlmChatEvent sealed + MockLlmChatSession
gemma_llm_service.dart — _GemmaChatSession (flutter_gemma 0.16.5 + ToolChoice.auto)
state/
chat_providers.dart — ChatSessionController + kChatMaxTurns / kChatSoftHistoryLimit
ui/screens/
chat_screen.dart — AI 코치 화면 + _kToolKoreanLabels
```
## 2. 도메인 모델
### `ToolDefinition` (`lib/ai/tools/tool_definition.dart`)
```dart
class ToolDefinition {
final String name; // 'search_catalog'
final String description; // 모델이 보는 한국어 설명
final Map<String, dynamic> parametersSchema; // draft-07 JSON Schema Map 리터럴
final bool isDestructive; // true → ConfirmGate 의무
final ToolHandler handler; // Future<ToolResult> Function(args, deps)
final String Function(Map<String, dynamic>)? summarize; // confirm 모달 본문
}
```
### `ToolResult` (sealed)
```dart
sealed class ToolResult { Map<String, dynamic> toJson(); }
final class ToolOk extends ToolResult { final Map<String, dynamic> data; }
final class ToolErr extends ToolResult { final String code; final String reason; }
final class ToolCancelled extends ToolResult {}
```
`toJson()` 디스크리미네이터:
- ok → `{'status': 'ok', 'data': {...}}`
- error → `{'status': 'error', 'code': '...', 'reason': '...'}`
- cancel → `{'status': 'cancelled', 'reason': 'user did not confirm'}`
### `LlmChatEvent` (sealed)
```dart
sealed class LlmChatEvent {}
final class LlmTextChunk extends LlmChatEvent { final String text; }
final class LlmFunctionCall extends LlmChatEvent {
final String name;
final Map<String, dynamic> args;
}
```
## 3. 등록된 도구 6개
| 이름 | 종류 | parametersSchema (required) | 반환 (ok) |
|---|---|---|---|
| `search_catalog` | read-only | `category?`, `keyword?`, `limit?` (1~10) | `{count, items:[{id,title,category,summary}]}` |
| `query_protocol` | read-only | `id` | kind 별 필드 (`protocol` / `break` / `diet`) |
| `list_active_habits` | read-only | — | `{count, build_count, break_count, build_quota_remaining, break_quota_remaining, items[]}` |
| `get_streak` | read-only | `habit_id` | `{current_streak, longest_streak, done_count_30d, done_count_phase42, tier, never_miss_twice_broken}` |
| `add_habit` | **destructive** | `protocol_id`, `frame_level`, `framed_text`, `anchor_when?`, `anchor_after_what?`, `dose_text?` | `{habit_id, title, type, frame_level}` |
| `log_tracker_entry` | **destructive** | `habit_id`, `value`, `date?`, `note?` | `{entry_id, habit_id, date, value}` |
### R 규칙 enforce (핸들러 책임, ADR-0005 §D-2)
| R 규칙 | 위치 | ToolErr code |
|---|---|---|
| R3 (build ≤3 / break ≤1) | `_addHabitHandler``judgeActiveHabitQuota` | `r3_quota` |
| R5 (체크 (habit,date) 중복) | `_logTrackerEntryHandler` 핸들러 레벨 dedup | `duplicate` |
| R7 (회피 키워드) | `_addHabitHandler``detectAvoidanceKeywords(framePatterns)` | `r7_avoidance` |
| R8 (build XOR break protocol_id) | `HabitDao.insertWithVariants` assert → catch | `r8_xor` |
R1/R2/R4/R6/R9/R10 는 현재 본 surface 의 직접 enforce 범위 아님. R9/R10 (minimum variant) 는 UI 흐름에서 별도 관리 — 후속 이슈.
## 4. 멀티턴 루프
`ChatSessionController.userTurn(text, context)``lib/state/chat_providers.dart`.
```
1. 사용자 메시지 append + isStreaming=true
2. (lazy) llm.load() + _session = llm.startChat(tools)
3. nextStream = sendUser(trimmed)
4. for turn in 0..kChatMaxTurns:
events = nextStream()
if events.last is LlmTextChunk only:
모델 자연어 응답 append → return
if events has LlmFunctionCall(toolCall):
result = dispatcher.dispatch(toolCall.name, toolCall.args, context, deps)
messages append ToolCallChatMessage(name, args, result)
capped = jsonDecode(encodeToolResult(result)) ← AC-9 2KB cap
nextStream = sendToolResult(name, capped)
5. else: error('도구 호출 루프가 너무 길어 중단했습니다.')
```
- `kChatMaxTurns = 4` (안전 cap, ADR-0005 §C).
- `kChatSoftHistoryLimit = 8` — 사용자 turn 누적 8 회 도달 시 SystemChatMessage 한 줄 추가 ("대화가 길어졌어요").
- `LlmChatSession.sendToolResult``result` 는 항상 capped Map (`encodeToolResult` round-trip 결과).
## 5. ToolDispatcher 게이트
`lib/ai/tools/tool_dispatcher.dart``dispatch` 는 절대 throw 하지 않는다.
```
1. registry.byName → null 이면 ToolErr('unknown_tool')
2. _validateArgs(schema, rawArgs) → 실패 시 ToolErr('validation', ...)
3. tool.isDestructive 라면:
confirmContext==null → ToolCancelled
ConfirmGate.show(ctx, tool, rawArgs) == false → ToolCancelled
4. try handler(rawArgs, deps) — 예외 → ToolErr('handler_error', ...)
```
`_validateArgs` 의 지원 타입: `string` / `integer` / `number` / `boolean` / `object` / `array`. 미선언 키는 허용 (모델 환각 허용 — 핸들러가 무시).
## 6. ConfirmGate UI
`lib/ai/tools/confirm_gate.dart``showDialog<bool>` 기반 `AlertDialog`.
- 제목: `이 작업을 수행할까요?`
- 본문: `tool.description` + summary box (`tool.summarize?.call(args)` 또는 JSON fallback)
- 액션: `취소` (TextButton, false) / `수행` (FilledButton autofocus, true)
- `barrierDismissible: true` — 바깥 탭 = 취소
- 좁은 화면 대응: content 를 `SingleChildScrollView` 로 감쌈, summary box `width: double.infinity`
## 7. 2KB result cap (ADR-0005 §OQ-2)
`encodeToolResult(ToolResult, {int maxBytes = 2048})``lib/ai/tools/tool_envelope.dart`.
- `jsonEncode(result.toJson())` 후 길이가 `maxBytes` 이하면 그대로 반환.
- 초과 + `ToolOk` 이면 payload 를 `{'_truncated': true, '_hint': '... query_protocol 같은 단건 조회 도구를 사용하세요.'}` 로 대체.
- 초과 + 그 외 (방어용) → `substring(0, maxBytes)` hard cut.
- 호출 위치: `chat_providers.dart` `userTurn` 안에서 `jsonDecode(encodeToolResult(result))` 로 round-trip → Map 형태로 `sendToolResult` 전달.
> 주의: `.length` 는 UTF-16 code units. 한글 멀티바이트 utf-8 환산 시 더 작은 바이트 → 2048 cap 은 보수적 (안전 방향).
## 8. LlmChatSession 두 구현
| 구현 | 위치 | 비고 |
|---|---|---|
| `_GemmaChatSession` | `gemma_llm_service.dart` | flutter_gemma 0.16.5 `_chat.addQueryChunk` + `generateChatResponseAsync`. ParallelFunctionCallResponse 는 first 만 yield 후 return. ThinkingResponse skip. |
| `MockLlmChatSession` | `llm_service.dart` | 테스트용. `chatScript` (FIFO `List<List<LlmChatEvent>>`) + `userInputs` + `toolResults` 기록. `lastChat` 으로 마지막 세션 접근. |
`Tool` (flutter_gemma) ↔ `ToolDefinition` 매핑은 `startChat` 안에서 수행 (`name`, `description`, `parameters`).
## 9. UI 진입점
- `HabitListScreen` AppBar 의 🤖 IconButton (Icons.smart_toy_outlined) — `aiSettingsProvider == true` 일 때만 노출.
- 탭 → `ChatScreen` push.
- 새 대화: AppBar refresh 아이콘 (tooltip: `새 대화 (이전 기록 비우기)`) → `controller.clear()`.
- ToolCallChatMessage 라벨은 `_kToolKoreanLabels` 맵 기반 (`add_habit → 습관 추가` 등 6종, 미매핑은 raw name fallback).
## 10. 테스트
| 파일 | 케이스 수 |
|---|---|
| `test/ai/tools/tool_envelope_test.dart` | 6 |
| `test/ai/tools/catalog_tools_test.dart` | 7 |
| `test/ai/tools/habit_tools_test.dart` | 8 |
| `test/ai/tools/tracker_tools_test.dart` | 7 |
| `test/ai/tools/tool_dispatcher_test.dart` | 6 |
| `test/state/chat_session_controller_test.dart` | 8 (huge_dump cap 회귀 포함) |
| `test/ui/chat_screen_test.dart` | 2 (E2E 수행/취소) |
전체 v0.4.0 기준 **154 passed (1 skip)**.
## 11. Known limitations / 후속 이슈 권장
- **`ToolDefinition.koreanLabel` 필드 도입** — 현재 `chat_screen.dart``_kToolKoreanLabels` hardcoded const. 후속 tool 추가 시 두 위치 동기화 필요.
- **`log_tracker_entry` blank 시 confirm skip** — 현재 `isDestructive: true` 가 done/blank 무차별. R5 의도 "blank = 의도적 공란" 과 차이.
- **`search_catalog` category case-insensitive** — 현재 `DisplayCategory.name` 정확 일치. 모델 환각 대비.
- **R9/R10 minimum variant chat 노출** — Phase 1 dose variants UI 가 chat 진입점에 노출 안 됨. 핸들러는 `isMinimum:false` 고정.
- **KGP deprecation 경고** (빌드 시) — `device_info_plus`, `flutter_gemma`, `large_file_handler`. Future Flutter 빌드 실패 가능.
## 관련 문서
- 설계서: [docs/design/260-gemma-tool-calling/](../design/260-gemma-tool-calling/)
- 결정 기록: [docs/adr/0005-in-app-tool-calling-architecture.md](../adr/0005-in-app-tool-calling-architecture.md)
- 선행 레퍼런스: [docs/reference/215-ai-frame-suggest.md](215-ai-frame-suggest.md)
- 변경 이력: [CHANGELOG.md](../../CHANGELOG.md)