모델과 effort 를 정하려면 같은 후보로 평가셋 62개를 돌려 목표(설계 §9)와 견줄 도구가 필요했다.
평가가 서버와 다른 길을 돌면 결과를 믿을 수 없어서, 파이프라인의 'AI 초안 → 시간표 → 다시 부르기'를
course-planning.ts 로 떼어 파이프라인 · ai:check · ai:eval 이 같은 함수를 쓰게 했다.
Haiku 5.5 와 Sonnet 5.5 기준선을 재 보니 자동 채점 실패의 3분의 2가 시간표 코드가 식당을
식사 시간대로 밀지 않아서였다. 모델 결정은 그 고치기와 프롬프트 v2 뒤로 미룬다(설계 §9.1).
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
dev 는 파일 감시(폴링)와 타입 검사(nest start --watch)가 함께 돌아 운영보다 무겁다.
base 의 1GB 로는 여러 파일을 연달아 저장할 때 두 번(2026-11-02·03) 메모리 부족으로
종료됐다(OOMKilled). 운영 한도는 그대로 두고 dev 오버라이드에서만 올린다.
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