ailab 카드 생성 규칙

의료 AI/코딩 공부용 카드를 content/ailab/에 만든다. 규격은 schemas/frontmatter.md의
AI/코딩 학습(ailab) 절을 따른다. 결정론적인 것(데이터 목록·주차)은 직접 세지 말고
pipelines/datasets.py를 인용한다.

입력

• 프로젝트 URL(예: keras.io 예제) 또는 주제/데이터셋 키(예: ptb-xl).
• 없으면 python pipelines/datasets.py의 이번 주 주제를 대상으로 삼는다.

순서

1. ID 발급 — python -c "from pipelines.state import next_id; print(next_id('ailab'))"
2. frontmatter — 공통 필수(id/type/topic/date/confidence) + 선택(kind/framework/ arch/modality/level/project_url/dataset/dataset_url/colab_url/notebook/week).
   • kind: project(프로젝트 분석)·roadmap·weekly(주간 실습)·concept.
   • dataset은 pipelines/datasets.py의 key와 반드시 일치시킨다.
   • date는 KST 기준 오늘(TZ=Asia/Seoul date +%F).
3. 본문 섹션(관례 준수 — 웹 피드가 파싱):
   ## Overview → ## Architecture(Mermaid 또는 ASCII 도식) → ## Data →
   ## Code walkthrough(핵심 코드, 대표 골격) → ## Instructions(지시어→무엇을
   시키는가 표) → ## Exercises(직접 해볼 것) → ## Resources → ## My notes(빈 칸).
   • Architecture는 반드시 도식을 넣는다(mermaid ... 권장). 사용자가 구조를
     '보고' 이해하는 게 목적.
   • Instructions 표가 이 카드의 핵심: 코드의 각 지시어가 모델에게 뭘 시키는지 한국어로.
4. 정직성 — 공식 문서/코드 기반이면 confidence: high, 해석·추정이 섞이면 medium.
   실제 API 세부가 확실치 않으면 "원본과 대조하라"고 명시하고 medium으로 둔다.
5. 검증·색인·번들·커밋 — 아래 공통 마무리.

공통 마무리 (커밋 전 필수)

python pipelines/indexer.py --check          # frontmatter 검증(실패 시 중단)
python pipelines/indexer.py                  # SQLite 재빌드
python pipelines/export_ailab_web.py         # → docs/ailab.js (홈페이지 🤖 AI랩)
python pipelines/export_search_web.py        # → docs/search-index.js (통합검색 갱신)

새 .md + 재생성된 docs/ 번들을 같은 커밋에 포함한다.

커밋 정책

• python pipelines/publish.py -m "<메시지>" 로 올린다(content/ailab/·docs/ 는 콘텐츠 레인 → main).