Scene-Mem API Track — 구현 완료

TL;DR

전 구현 완료: 메모리 3종(M1/M2/M3) + 공통 recall·metrics·cache·runner + 26 테스트. main@d6dc464 병합.
품질 게이트 작동: 리뷰 수정 2루프 — Unit J에서 Critical 부분-resume 크래시를 잡아 수정(cache._art monkey-patch 제거).
사용자 규칙 준수: 전 패키지 try-except 0건 (SDK structured-output + cv2 불리언 + assert).
다음: 키 export 후 scripts/smoke_dev.sh 실행(실 API 미실행). val split은 사용자 제공 대기.

tests pass

try-except

TDD tasks

commits

review fix loops

1 배경 / 목적

설계서·구현계획 확정 후 API 트랙 전체를 TDD로 구현. embodied 없는 순수 offline: 사전 ~8분 영상 → 메모리 3종 → final-task recall accuracy를 cross-model 측정.

2 작업 내용

subagent-driven-development으로 18태스크를 응집 단위로 묶어 implementer→spec리뷰→품질리뷰. 분기는 memory/ 빌더 3개뿐, 나머지는 메소드-무관(MemoryArtifact ABC).

모듈: config / schemas / dataset(grounding) / video(cv2) / prompts(MemER verbatim·MEM 충실) clients{base,factory,gemini,openai} / memory{base,cluster,m1,m2,m3} / recall / metrics / cache / runner 규칙: try-except 금지 → SDK .parsed/None + cv2 bool + assert. 입력 공정성 = 전 메소드 동일 frame 풀.

3 결과

항목	수치	비고
테스트	26 passed / 0 fail	golden 클러스터·M3 carry-forward·recall reask·runner resume 포함 non-vacuous
try-except	0 (전 패키지)	grep 검증
리뷰 수정 루프	2 (Unit E, J)	Unit J: Critical 부분-resume crash 차단
최종 holistic 리뷰	READY TO MERGE	Critical/Important 0, fast-follow M-1/M-3 적용
병합	main@d6dc464	fast-forward, feat 브랜치 삭제, 트리 클린

품질 게이트 가치 입증: 독립 코드리뷰 서브에이전트가 plan verbatim 코드의 잠재 Critical 버그(프로세스 재시작 시 부분-resume 크래시)를 발견·차단.

미실행: 실 API는 키(GEMINI/OPENAI) 필요 → 사용자 단계. val split도 사용자 제공 대기.

4 Takeaway

설계 핵심 불변식이 코드로 검증됨: oracle instruction 메모리 leakage 차단(실데이터 대조), 입력 공정성(동일 substrate), M2=MemER Algorithm1 결정적 포팅·M3=MEM Sec III-B carry-forward 충실. subagent-driven 리뷰 프로세스가 실제 Critical 버그를 잡아 가치 입증.

5 Next Steps

사용자 단계

export GEMINI_API_KEY=… OPENAI_API_KEY=… (키 파일 비출력) → bash scripts/smoke_dev.sh. summary.parse_fail==0·strict_acc·비용 실측 후 val→full.

미해결

val split: 사용자가 val 시나리오 id 목록/경로 제공 → runner --val-list. 가설: recall accuracy M2≥M3>M1, long-horizon M1 급락.