심화 퀘스트(quest) 카드 생성 규칙

주차(week)는 선형 진도, 퀘스트는 직교하는 열린 심화 트랙이다. 한 실습에서 나온 발견이
"한 주차 숙제로 끝낼 수 없다"고 판단되면(예: inter-patient에서 macro-F1이 0.83→0.35로 무너짐),
그걸 억지로 그 주차에 욱여넣지 말고 별도 퀘스트로 큐에 넣는다. 여기서는 SMOTE·도메인
적응·self-supervised 사전학습·파운데이션 모델 같은 요즘 방법을 제대로 다룬다.

언제 만드나

• 통과(게이트)는 했는데 더 깊은 문제가 남았고, 그게 여러 방법/논문을 요구할 때.
• 사용자가 "이건 따로 심화 트랙으로"라고 할 때.
• 원천이 되는 **실행 로그(kind: log)나 심화 카드(kind: deepdive)**가 있으면 그 수치를 출발점으로.

입력

• 문제의 원천(예: ailab-2026-0010 inter 로그, ailab-2026-0007 심화 카드).
• 없으면 사용자가 준 주제(예: "부정맥 inter-patient 일반화").

순서

1. ID: python -c "import sys; sys.path.insert(0,'.'); from pipelines.state import next_id; print(next_id('ailab'))"
2. 파일: content/ailab/quests/ailab-YYYY-NNNN.md
3. frontmatter: type: ailab, kind: quest, topic, subtopic(퀘스트 이름), modality,
   level(보통 advanced), related(원천 로그·심화 카드), date(KST 오늘), confidence
   (해석·전망이 섞이면 medium). week는 넣지 않는다(넣으면 '출발점 주차' 참조용일 뿐).
4. 본문 섹션(웹이 저작 순서 렌더):
   ## Overview → ## 왜 독립 퀘스트인가(왜 한 주차로 안 되나) → ## 문제 정의(무엇을,
   무슨 지표로) → ## 접근 로드맵(난이도 순, 각 방법이 무슨 한계를 푸는지 + 근거 논문) →
   ## Architecture(Mermaid 도식 필수) → ## 실험 큐(노트북에서 돌릴 실험 + 합격 기준 —
   돌리면 ingest_run.py로 로그) → ## Resources → ## My notes(빈칸).
5. 정직성: 방법이 무엇을 개선하는지 **근거(논문/링크)**를 달고, 전망성 주장은 medium.
   숫자는 지어내지 말고 실행 로그로 확인하게 큐잉한다.

공통 마무리 (커밋 전 필수)

python pipelines/indexer.py --check
python pipelines/indexer.py
python pipelines/export_ailab_web.py     # 홈페이지 '실습 진도'의 🎯 심화 퀘스트 블록에 뜬다
python pipelines/export_search_web.py

새 .md + docs/ 번들을 같은 커밋에. 커밋은 python pipelines/publish.py -m "<메시지>"(콘텐츠 레인 → main).

진척 갱신 루프 (MedKOS에서 '결과 + 다음 목표'가 보이게)

퀘스트는 한 번 만들고 끝이 아니라, 실험을 하나씩 하며 갱신된다. 사용자가 실험 결과를 주면:

1. 결과를 퀘스트에 귀속시켜 로그:

   python pipelines/ingest_run.py --quest <퀘스트id> --step "<실험명>" \
     --week <출발점주차> --split inter --metric macro_f1 --value <값> \
     --note "<한 줄 관찰>" --notebook notebooks/<파일>.ipynb

   → content/ailab/logs/에 quest·step이 붙은 로그가 쌓인다(같은 퀘스트의 다른 실험은
   step이 달라 별도로 쌓인다). 지어내지 말 것 — 사용자가 준 실측값만.
2. 퀘스트 카드의 next_goal을 다음 실험으로 갱신(끝낸 실험은 ## 실험 큐에서 ✅ 표시).
   필요하면 status도 갱신(done이면 완료).
3. 번들 재생성: export_ailab_web.py → 홈페이지 🎯 심화 퀘스트에 결과 목록 + 다음 목표가
   함께 뜬다.

주의

• 퀘스트는 열린 트랙이라 게이트(target)가 없다. 진척은 ## 실험 큐의 항목을 로그로 채우며
  쌓는다(한 번에 실험 하나씩).
• 한 퀘스트 = 한 주제. 새 발견마다 새 퀘스트를 추가한다(사용자 요청: "따로 할 때마다 추가").