172 lines
6.9 KiB
Python
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"""Phase 14 샘플 — AI-Meta (TAG Jaccard+IDF) 동작 과정 단계별 설명
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MDX03-1 "DX 시행을 위한 필수요건"을 예시로 전 과정 재현.
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import sys
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import math
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import collections
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import json
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from pathlib import Path
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sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
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from methods import _load_metadata_db
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ROOT = Path(r"d:\ad-hoc\kei\design_agent")
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PREVIEW_DIR = ROOT / "data" / "figma_previews"
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def main():
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meta = _load_metadata_db()
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mdx_sections = meta.get("mdx_sections", {})
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figma_frames = meta.get("figma_frames", {})
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with open(PREVIEW_DIR / "index.json", encoding="utf-8") as f:
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idx_data = json.load(f)
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frame_to_short = {info["frame_id"]: sid for sid, info in idx_data.items()}
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png_rel = "../../data/figma_previews/"
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# IDF 계산 (32개 Figma 전체에서 각 개념이 얼마나 드문가)
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df = collections.Counter()
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N = 0
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for fid, v in figma_frames.items():
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if not isinstance(v, dict):
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continue
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for c in v.get("concepts", []):
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df[c] += 1
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N += 1
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idf = {c: math.log(N / cnt) if cnt > 0 else 0 for c, cnt in df.items()}
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# 예시 유닛들
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examples = [
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("MDX03-1", "13", "1171281190", "1171281192"), # MDX03-1, 정답 13, 비교군 15
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("MDX03-2", "29", "1171281210", "1171281180"), # MDX03-2, 정답 29
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]
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lines = []
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lines.append("# Phase 14 샘플 — AI-Meta 동작 단계별 설명")
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lines.append("")
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lines.append("## AI-Meta 알고리즘 요약")
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lines.append("")
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lines.append("1. 사전에 AI(Claude/Kei)가 각 MDX 섹션과 Figma 프레임에서 **핵심 개념(concepts) 집합**을 추출해 `metadata_db.yaml`에 저장")
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lines.append("2. 매칭 시: MDX 개념 집합 A, Figma 개념 집합 B")
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lines.append("3. 교집합 A ∩ B의 IDF 합 ÷ 합집합 A ∪ B의 IDF 합 = **IDF 가중 Jaccard** 점수")
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lines.append("4. 높은 점수일수록 개념이 많이 겹치고, 드문 개념이 겹칠수록 가중치 큼")
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lines.append("")
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lines.append(f"**IDF 베이스**: {N}개 Figma 프레임")
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lines.append("")
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# MDX 섹션 개념 전체 일람
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lines.append("## 사전 추출된 MDX 개념 집합 (metadata_db.yaml)")
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lines.append("")
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lines.append("| MDX 섹션 | 개념 집합 | layout_hint |")
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lines.append("|---------|----------|-------------|")
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for sec_id, v in mdx_sections.items():
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if isinstance(v, dict):
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concepts = ", ".join(v.get("concepts", []))
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layout = v.get("layout_hint", "")
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lines.append(f"| {sec_id} | {concepts} | {layout} |")
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lines.append("")
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# 각 예시에 대해 상세 설명
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for uid, correct_sid, correct_fid, other_fid in examples:
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lines.append("---")
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lines.append("")
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lines.append(f"## 예시: {uid} 매칭 (정답 Frame {correct_sid})")
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lines.append("")
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mdx_concepts = set(mdx_sections[uid].get("concepts", []))
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lines.append(f"### Step 1 — {uid}의 개념 집합 A")
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lines.append("")
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lines.append(f"```")
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lines.append(f"A = {{ {', '.join(sorted(mdx_concepts))} }}")
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lines.append(f"|A| = {len(mdx_concepts)}개")
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lines.append(f"```")
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lines.append("")
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# 정답 Frame과 비교
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correct_concepts = set(figma_frames[correct_fid].get("concepts", []))
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inter_c = mdx_concepts & correct_concepts
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union_c = mdx_concepts | correct_concepts
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num_c = sum(idf.get(c, 0.5) for c in inter_c)
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den_c = sum(idf.get(c, 0.5) for c in union_c)
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score_c = num_c / den_c if den_c > 0 else 0
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correct_info = idx_data.get(correct_sid, {})
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correct_png = correct_info.get("png", "")
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correct_title = correct_info.get("title_text", "").replace("\n", " ").strip()
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lines.append(f"### Step 2 — 정답 후보 Frame **{correct_sid}** 개념 집합 B")
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lines.append("")
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lines.append(f"")
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lines.append("")
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lines.append(f"타이틀: **{correct_title}**")
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lines.append("")
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lines.append(f"```")
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lines.append(f"B = {{ {', '.join(sorted(correct_concepts))} }}")
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lines.append(f"|B| = {len(correct_concepts)}개")
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lines.append(f"```")
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lines.append("")
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lines.append(f"### Step 3 — 교집합 A ∩ B (공통 개념)")
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lines.append("")
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lines.append("| 개념 | Figma DF | IDF |")
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lines.append("|------|----------|-----|")
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inter_sorted = sorted(inter_c, key=lambda c: -idf.get(c, 0))
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for c in inter_sorted:
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lines.append(f"| **{c}** | {df.get(c, 0)} | {idf.get(c, 0):.3f} |")
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lines.append("")
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lines.append(f"공통 {len(inter_c)}개, IDF 합 = **{num_c:.3f}**")
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lines.append("")
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lines.append(f"### Step 4 — 합집합 A ∪ B")
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lines.append("")
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lines.append(f"```")
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lines.append(f"A ∪ B = {{ {', '.join(sorted(union_c))} }}")
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lines.append(f"|A ∪ B| = {len(union_c)}개, IDF 합 = {den_c:.3f}")
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lines.append(f"```")
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lines.append("")
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lines.append(f"### Step 5 — 최종 점수")
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lines.append("")
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lines.append("```")
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lines.append(f"score(MDX={uid}, Frame={correct_sid}) = {num_c:.3f} / {den_c:.3f} = **{score_c:.3f}**")
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lines.append("```")
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lines.append("")
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# 비교: 오답 후보 (다른 한 프레임)
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other_concepts = set(figma_frames.get(other_fid, {}).get("concepts", []))
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inter_o = mdx_concepts & other_concepts
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union_o = mdx_concepts | other_concepts
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num_o = sum(idf.get(c, 0.5) for c in inter_o)
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den_o = sum(idf.get(c, 0.5) for c in union_o)
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score_o = num_o / den_o if den_o > 0 else 0
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other_sid = frame_to_short.get(other_fid, "?")
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other_info = idx_data.get(other_sid, {})
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other_png = other_info.get("png", "")
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other_title = other_info.get("title_text", "").replace("\n", " ").strip()
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lines.append(f"### (비교) 오답 후보 Frame **{other_sid}**")
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lines.append("")
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lines.append(f"")
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lines.append("")
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lines.append(f"타이틀: **{other_title}**")
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lines.append("")
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lines.append(f"개념: `{{ {', '.join(sorted(other_concepts))} }}`")
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lines.append("")
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lines.append(f"- 공통: {sorted(inter_o)} ({len(inter_o)}개)")
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lines.append(f"- 점수: {num_o:.3f} / {den_o:.3f} = **{score_o:.3f}**")
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lines.append("")
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diff = score_c - score_o
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lines.append(f"**{correct_sid}가 {other_sid}를 {diff:+.3f} 차이로 앞섬** — {correct_sid}에만 있는 독특한 개념이 점수를 끌어올림")
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lines.append("")
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out_path = Path(__file__).parent / "MATRIX_PHASE14_SAMPLE.md"
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out_path.write_text("\n".join(lines), encoding="utf-8")
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print(f"완료: {out_path}")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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