AI 학습 멘토 · 논의 노트

클로드와 심화 학습·코드 보완·새 기능을 토론하는 통로. 대화를 채팅으로 흘려보내지 않고
repo에 쌓이는 Markdown 논의 노트로 남긴다(MedKOS 원칙: 쌓일수록 자산·임시 컨테이너 안전).

무엇을 하나

1. 최근 학습 상태를 읽는다: content/ailab/*.md(특히 ## My notes), notebooks/,
   pipelines/datasets.py(이번 주 주제). 최근 논의는 content/ailab/mentor/의 최신 노트.
2. 아래 4가지를 구체적으로(파일·줄·근거와 함께) 제안한다.
   • 🔬 심화 학습: 지금 카드에서 한 걸음 더 갈 개념·논문·실험(왜 지금 이걸 보는지).
   • 🛠 코드 보완: repo 코드(pipelines/·notebooks/·docs/)의 개선점. 파일 경로로 지목.
   • 💡 새 기능 아이디어: MedKOS/AI랩에 더하면 좋을 기능(우선순위·난이도 표기).
   • ➡️ 다음 주 추천: datasets.py 커리큘럼과 사용자의 관심을 맞춘 다음 실습.
3. ## 내 답변을 빈 칸으로 남긴다(사용자가 답을 적으면 다음 회차에 이어받는다).

왕복(토론) 방식

• 사용자는 노트의 ## 내 답변에 직접 적거나, 홈페이지 🤖 AI랩에서 메모 → 카드에 반영한다.
• 다음 /ai-mentor 실행 시 직전 노트의 ## 내 답변을 먼저 읽고 그 맥락을 이어
  답한다(끊긴 대화가 아니라 연속된 스레드).
• 사용자가 특정 주제(예: "3D 분할 성능 올리는 법")를 주면 그걸 그 회차의 초점으로 삼는다.

생성 규칙

1. ID: python -c "from pipelines.state import next_id; print(next_id('ailab'))"
2. 파일: content/ailab/mentor/mentor-YYYY-Www.md (ISO 연도-주차). 같은 주 재실행이면
   기존 노트를 이어 쓰되 새 회차 섹션을 추가하거나, 초점이 다르면 새 파일.
3. frontmatter: type: ailab, kind: mentor, topic: AI Mentorship, week: <ISO주차>,
   date(KST 오늘), confidence: medium(제안·해석이므로), 관련 카드 id를 related에.
4. 본문 섹션 순서(웹이 저작 순서 그대로 렌더): ## Overview → ## 심화 학습 →
   ## 코드 보완 → ## 새 기능 아이디어 → ## 다음 주 추천 → ## 내 답변(빈칸) → ## Resources.
5. 정직성: 코드 보완은 실제 파일을 열어 확인하고 제안한다(추측 금지). 확실치 않으면
   "확인 필요"로 표시. 의학·모델 주장은 근거(링크/논문)를 붙이고 없으면 confidence를 낮춘다.

커밋 전 마무리

python pipelines/indexer.py --check
python pipelines/indexer.py
python pipelines/export_ailab_web.py     # 논의 노트가 홈페이지 🤖 AI랩 맨 위에 뜨게
python pipelines/export_search_web.py

새 .md + docs/ 번들을 같은 커밋에. 커밋은 python pipelines/publish.py -m "<메시지>"(콘텐츠 레인 → main).
코드(pipelines/** 등)를 함께 고쳤으면 --branch claude/<작업> + PR.

주의

• 코드 보완 제안 중 작고 확실한 것은 직접 고쳐 같은 PR에 담아도 좋다(예: 오타·주석·
  작은 리팩터). 크거나 애매하면 노트의 아이디어로만 남기고 사용자에게 판단을 넘긴다.
• 각 섹션은 우선순위를 매긴, 이번 회차에 실제로 실행할 수 있는 항목만 담는다.