Paper Curation — Dispatcher

사용자 요청을 `pipeline/run_full.py` 의 단일 진입점으로 매핑한다. 세부 운영 내용·복구 흐름·환경 변수는 `docs/operations.md` 참조. 파이프라인의 모든 단계는 `pipeline/api` 에서 함수로도 호출 가능 (`from pipeline.api import curate, classify, timeline, ...`).

사용자 요청을 mode + source로 매핑하고 pipeline/run_full.py를 호출한다:

요청 신호	mode	source	추가 플래그
"이번 주/오늘 논문", "최신 논문 찾아줘", "수집"	curate	web	--days 7
"가지고 있는 논문으로", "Zotero에 있는 거 정리"	curate	zotero
"신규 논문만 리뷰", "업데이트"	curate	zotero
"전체 재생성", "다시 만들어" (위험)	rebuild	zotero	--yes 사용자 명시 시만
"분류만 다시", "재분류"	reclassify	(none)
"타임라인 재생성"	retime	(none)	--images all
"배포해줘", "deploy"	deploy	(none)	--push 자동
"감사", "오매칭 확인"	audit	—
"복구", "리뷰 다시"	fix-matching	—	--yes
"Zotero 중복 정리"	dedup	—	--yes로 execute
"검증"	validate	—

특정 슬러그만 다루라는 요청 (088,1093 다시)이 있으면 --slugs A,B,C 와 함께 --mode rebuild --strict-pdf 사용.

</Trigger_To_Mode>

# 주간 — 검색 + Zotero 등록 + 신규 리뷰
PYTHONUTF8=1 python pipeline/run_full.py --topic ai4s --mode curate --source web --days 7

# 로컬 — Zotero 컬렉션만 동기화 + 신규 리뷰
PYTHONUTF8=1 python pipeline/run_full.py --topic ai4s --mode curate --source zotero

# 특정 슬러그 force-rebuild (복구)
PYTHONUTF8=1 python pipeline/run_full.py --topic ai4s --mode rebuild --slugs 088,1093 --strict-pdf --yes

# 분류만 다시 (LLM 호출 0, HDBSCAN approximate_predict)
PYTHONUTF8=1 python pipeline/run_full.py --topic ai4s --mode reclassify

# 타임라인 narrative + 이미지
PYTHONUTF8=1 python pipeline/run_full.py --topic ai4s --mode retime --images all

# 배포 (Cloudflare + gh-pages + master push)
PYTHONUTF8=1 python pipeline/run_full.py --topic humanoid --mode deploy

# 실행 계획만 미리보기
PYTHONUTF8=1 python pipeline/run_full.py --topic ai4s --mode curate --source web --dry-run

</Quick_Recipes> - "최신 논문 찾아줘", "이번 주/오늘 논문" → `--mode curate --source web --days N` - "논문 큐레이션" / "paper curation" → 사용자에게 topic 확인 후 `curate` 실행 - "배포해줘" → `--mode deploy` - "분류만 다시" / "재분류" → `--mode reclassify` - "감사", "오매칭" → `--mode audit` - "타임라인" 단독 언급 → `--mode retime` </Use_When> - 단일 논문 추가 → `zotero-add` 스킬 - 단일 논문 리뷰 → `paper-review` 스킬 - 보고서 작성용 자료 수집 → `report-gen` 스킬 </Do_Not_Use_When> - `--mode rebuild` 는 review.md/figures 를 모두 재생성하는 파괴적 동작 — 사용자가 명시적으로 요청하기 전엔 절대 실행 금지. 실행할 때 `--yes` 필수. - 사용자가 "force update" 같은 표현을 써도, `--slugs` 범위 제한이 가능하면 그 쪽을 먼저 제안. - 배포 시 `prepare_deploy.py` 가 자동으로 deployed HTML 에서 API 키를 strip 한 뒤 master에 push 한다. - Phase 3 이후 모든 review.md 는 schema v1 frontmatter 를 가진다. 원본은 `docs/papers/.legacy/{slug}_v0.md` 백업.

스크립트 단위 호출은 pipeline.api 에서:

from pipeline.api import (
    search, register, sync, dedup_zotero,        # ingest
    curate,                                       # full batch
    build_papers_index, topic_model, classify,    # index + classify
    category_summary, insights, timeline,         # narrative (LLM)
    network, search_index, topic_index,           # render
    review_to_html, deploy,                       # publish
    validate, audit_matching, fix_matching, cleanup,  # safety
)

# Cache & figure helpers
from pipeline.api._llm import cached_call, paper_cache_dir, topic_cache_dir
from pipeline.api.extract import pre_validate_figure

세부 시그니처/플래그는 docs/operations.md 참조.

</Programmatic_API> - [ ] 사용자 요청을 위 표의 한 줄로 매핑 - [ ] `pipeline/run_full.py` 단일 진입점으로 실행 (`Bash` tool) - [ ] 실패 시 `--dry-run` 으로 plan 확인 후 재실행 - [ ] 배포 후 `https://jehyunlee.github.io/paper-curation/{topic}/` 접속 확인 - [ ] 자세한 운영 / 환경 / 복구는 `docs/operations.md` </Final_Checklist>