From 3c85454142764062575e1e237e4217471704f0bf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kakyungkim Date: Tue, 21 Jul 2026 23:54:12 +0900 Subject: [PATCH 01/20] =?UTF-8?q?P5=20=EC=85=94=ED=94=8C=20seed=20?= =?UTF-8?q?=EA=B2=B0=EA=B3=BC=20=EC=98=81/=ED=95=9C=20=EB=B0=98=EC=98=81?= =?UTF-8?q?=20+=20v1=20=EC=9B=90=EA=B3=A0=20=ED=8F=90=EA=B8=B0,=20?= =?UTF-8?q?=ED=8F=AC=EC=9D=B8=ED=84=B0=EB=A5=BC=20=EC=A0=95=EB=B3=B8?= =?UTF-8?q?=EC=9C=BC=EB=A1=9C=20=EC=A0=95=EB=A6=AC?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 1) 영/한 비대칭 해소 셔플 seed 반복(4 seed x 3 세포집합 = 12 draw) 결과가 영문에만 옛 문장으로 남아 있고 한국어엔 아예 없었다. 양쪽을 같은 내용으로 채웠다. - 옛 문장 "shuffle-sampling variance is unquantified"는 이제 사실이 아니다 (정량됐다) -> 교체. - 새 진술: 부호는 12/12 draw에서 살아남고(전부 Delta>0, 구간이 0 배제), 크기는 살아남지 못한다(한 세포집합에서 산포 0.043 > 중앙값 0.031). 거기서 우리가 보고하던 단일 draw(+0.063)가 네 개 중 최댓값이었다는 사실도 그대로 적었다 -- 크기를 과대 보고하고 있었다. - 결론 수위: 방향은 진술하되 크기는 특정 숫자로 못 박지 않는다. 세포집합당 4 draw도 적어 산포가 거칠게만 추정된다는 한계 병기. 2) v1 원고 폐기 manuscript/draft.md, draft_ko.md 삭제. 재프레이밍 이전(7/18) 판이라 정본(draft_v2.md, draft_v2_ko.md, 7/21)과 40KB 이상 벌어져 있었고, 남겨 두면 실수로 편집될 위험이 실질적이었다. git 이력에 보존된다. 3) 포인터를 정본으로 (실사용 참조 10곳) CLAUDE.md 산출물 계약 / docs/HARNESS.md 흐름도 / presenter.md / manuscript-writer.md / paper-production-orchestrator SKILL.md 3곳 / manuscript/README.md 2곳 / check_manuscript_numbers.py 기본값과 도움말. 전부 draft.md -> draft_v2.md + draft_v2_ko.md(영/한 동시)로 바꿨다. 역사 문서 2개(WRITING_PLAN.md, GB_BENCHMARK.md)는 당시 기록이라 내용을 고치지 않고 상단에 폐기 배너만 달았다. 검증: 실사용 draft.md 참조 0, 재계산 게이트 diff 0, p13 인용결함 0, 영/한 수치 파리티 일치, 새 KO 문장 em-dash 0. --- .claude/agents/manuscript-writer.md | 2 +- .claude/agents/presenter.md | 2 +- .../paper-production-orchestrator/SKILL.md | 6 +- CLAUDE.md | 2 +- docs/HARNESS.md | 2 +- .../manuscript/GB_BENCHMARK.md | 2 + .../manuscript/README.md | 4 +- .../manuscript/WRITING_PLAN.md | 2 + .../manuscript/draft.md | 239 ----------------- .../manuscript/draft_ko.md | 241 ------------------ .../manuscript/draft_v2.md | 2 +- .../manuscript/draft_v2_ko.md | 2 +- .../scripts/check_manuscript_numbers.py | 8 +- 13 files changed, 19 insertions(+), 495 deletions(-) delete mode 100644 pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft.md delete mode 100644 pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_ko.md diff --git a/.claude/agents/manuscript-writer.md b/.claude/agents/manuscript-writer.md index 6f7530d..30b59fd 100644 --- a/.claude/agents/manuscript-writer.md +++ b/.claude/agents/manuscript-writer.md @@ -40,7 +40,7 @@ Output is scientific prose + figures. **Research/education only; not clinical.** ## Deliverables 1. **Preprint**: Abstract · Introduction (the gap) · Methods · Results (mirror FINDINGS.md with CIs + significance tests) · Limitations · Data/Code Availability + Reproducibility. Write to - `pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft.md` (refs → `manuscript/refs.bib`, supplement → `manuscript/supplementary.md`). + `pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md` **and `draft_v2_ko.md` in the same turn** (refs → `manuscript/refs.bib`, supplement → `manuscript/SUPPLEMENTARY.md`). 2. **Figures** (every performance/proportion figure MUST show 95% CIs and report the paired test; never visually imply a significant gain the stats don't support). Generate with matplotlib **from the result files** (never hardcode numbers) into `pipeline/hspc-velocity-benchmark/figures/`. diff --git a/.claude/agents/presenter.md b/.claude/agents/presenter.md index af55376..016bd41 100644 --- a/.claude/agents/presenter.md +++ b/.claude/agents/presenter.md @@ -7,7 +7,7 @@ tools: Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob You build **presentation material from an already-written manuscript** — you are the last mile from paper to talk, not a writer of new science. Project-agnostic but tuned to a project's own conventions. ## Inputs (read first, in this order) -1. The manuscript (`pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft.md`, and a Korean version if a KO deck is wanted). +1. The manuscript (`pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md`, and `draft_v2_ko.md` if a KO deck is wanted). 2. `pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/FINDINGS.md` and the committed result files (`pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/*.csv`, `results/*.md` — e.g. `concordance.md`, `concordance_human_brain.md`, `lag_model.md`, `bootstrap_stability.md`) — the source of truth for every number. 3. The existing figures (`pipeline/hspc-velocity-benchmark/figures/*.png`) — REUSE these; do not regenerate or invent new ones (that is the figure skill's job). 4. The existing deck/handout style (project blog prose in Google Drive `blog/`, prior decks) — match this house style unless told otherwise. diff --git a/.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md b/.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md index 9952881..661767c 100644 --- a/.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md +++ b/.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md @@ -17,7 +17,7 @@ description: 논문 생산 루프의 입구(진행표/팀장). "논문 풀 파 ## 실행 모드 분기 (먼저 확인) 1. 산출물 존재·최신 여부 확인: - result files: `pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/FINDINGS.md` + `results/*.csv` + `results/*.md` - - manuscript files: `pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft.md` (+ `refs.bib`, `supplementary.md`), figures: `pipeline/hspc-velocity-benchmark/figures/` + - manuscript files: `pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md` + `draft_v2_ko.md` (+ `refs.bib`, `SUPPLEMENTARY.md`), figures: `pipeline/hspc-velocity-benchmark/figures/` 2. 분기: - **없음 / "풀 파이프라인" / "제출 준비"** → 초기·전체(전 단계). - **있음 + 특정 부분 요청** → 부분 재실행(해당 단계만, 나머지 기존 파일 재사용). @@ -45,7 +45,7 @@ description: 논문 생산 루프의 입구(진행표/팀장). "논문 풀 파 - 확증용 신규 데이터 예측은 **결과 전 commit 봉인**(`PREREGISTRATION_*.md`), 임계값 사후조정 금지. - **2층 융합 금지**: within-method fit 품질을 cross-method 재현성으로 승격 금지. 3. **분석·eval** — `hspc-velocity-analyst` → `results/FINDINGS.md` + result 파일 갱신. mock 경고 확인. -4. **집필 + 그림** — `manuscript-writer` → `manuscript/draft.md`. 그림은 `figures/figNN_*.py` 실행 → `figures/`. 그림만 재실행이면 이 단계만(결정론적, 결과 파일에서 생성). +4. **집필 + 그림** — `manuscript-writer` → `manuscript/draft_v2.md` + `draft_v2_ko.md`(영/한 동시). 그림은 `figures/figNN_*.py` 실행 → `figures/`. 그림만 재실행이면 이 단계만(결정론적, 결과 파일에서 생성). 5. **검수** — `paper-critic`(적대적 + 그림 시각 QA) → 지적 노트. 블로킹이면 6으로, 경미하면 메모만. 6. **수정** — `manuscript-writer`가 critic 지적 반영 → 본문 갱신. 7. **(선택) 정식 리뷰** — 요청 시 `reviewer` → `manuscript/REVIEW--.md`. @@ -67,7 +67,7 @@ conda run --no-capture-output -n scv-preprocess python p3_scrambled_null.py | 단계 | 멤버 | 산출 파일 | 다음이 읽음 | | --- | --- | --- | --- | | 분석·eval | hspc-velocity-analyst | `results/FINDINGS.md`, `results/*.csv`, `results/*.md` | 집필·검수 | -| 집필 | manuscript-writer | `manuscript/draft.md`, `refs.bib`, `supplementary.md` | 검수·리뷰·발표 | +| 집필 | manuscript-writer | `manuscript/draft_v2.md` + `draft_v2_ko.md`, `refs.bib`, `SUPPLEMENTARY.md` | 검수·리뷰·발표 | | 그림 | manuscript-writer (`figures/figNN_*.py`) | `figures/*.png` | 집필·검수 | | 검수 | paper-critic | 적대 노트 + 그림 QA | 집필(수정) | | 리뷰 | reviewer | `manuscript/REVIEW--.md` | 집필(수정) | diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md index 24ceb07..3e6507f 100644 --- a/CLAUDE.md +++ b/CLAUDE.md @@ -84,7 +84,7 @@ SKILL(지침)을 실제로 돌리는 코드: | 단계 | Writer | 산출물 | 다음이 읽음 | | --- | --- | --- | --- | | 분석·eval | `hspc-velocity-analyst` | `pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/FINDINGS.md` + `results/*.csv` + `results/*.md` | 집필·검수 | -| 집필+그림 | manuscript-writer (그림=`figures/figNN_*.py`) | `pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft.md`, `figures/*.png` | 검수·리뷰·발표 | +| 집필+그림 | manuscript-writer (그림=`figures/figNN_*.py`) | `pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md` + `draft_v2_ko.md`(영/한 동시), `figures/*.png` | 검수·리뷰·발표 | | 검증 게이트 | (커밋/공개 전) | `p3_concordance.py` + `p3_crossdataset_concordance.py` + `p3_scrambled_null.py` 재계산 → FINDINGS.md 대조 | 사람 | | 리뷰 | paper-critic / reviewer | `manuscript/REVIEW--.md` | 집필(수정) | | 발표 | presenter | 슬라이드/발제 | 사람 | diff --git a/docs/HARNESS.md b/docs/HARNESS.md index a706ec6..00d1015 100644 --- a/docs/HARNESS.md +++ b/docs/HARNESS.md @@ -57,7 +57,7 @@ ``` research-methodologist / literature-scout / novelty-strategist (기획·근거: paper_analysis/ 14편) └─▶ hspc-velocity-analyst ──▶ results/FINDINGS.md + results/* (분석·검증) - └─▶ manuscript-writer ──▶ manuscript/draft.md (집필) + └─▶ manuscript-writer ──▶ manuscript/draft_v2.md + draft_v2_ko.md (집필, 영/한 동시) ║ figures/figNN_*.py ──▶ figures/*.png (그림) └─▶ paper-critic ──▶ reviewer ──▶ manuscript/REVIEW-*.md (심사) └─▶ (수정 반영) manuscript-writer diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/GB_BENCHMARK.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/GB_BENCHMARK.md index 3383d31..5b740ca 100644 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/GB_BENCHMARK.md +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/GB_BENCHMARK.md @@ -1,3 +1,5 @@ +> ⚠️ **역사 문서.** 여기서 견주는 `draft.md`는 v1이며 폐기됐다. **정본은 `draft_v2.md`·`draft_v2_ko.md`**다. + # GB_BENCHMARK.md — Genome Biology format/structure benchmark for our velocity-lag audit paper > **Purpose.** A *format/structure* benchmark (not a content review) to target our manuscript diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/README.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/README.md index 4f58e1f..f16fa44 100644 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/README.md +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/README.md @@ -5,7 +5,7 @@ ## 파일 (생기는 대로) | 파일 | 내용 | |---|---| -| `draft.md` | 본문 (Abstract/Intro/Methods/Results/Discussion) | +| `draft_v2.md` | **본문 정본**(영어). 한국어 검토본 = `draft_v2_ko.md`. 내용 수정은 항상 두 파일 동시 | | `refs.bib` | 인용 — `paper_analysis/*//*.bib`에서 모음 | | `supplementary.md` | 보충 (추가 표·방법 상세) | | `figure-legends.md` | `../figures/figNN`과 1:1 대응하는 legend | @@ -17,6 +17,6 @@ ## 빌드 (선택) ```bash -pandoc manuscript/draft.md --citeproc --bibliography=manuscript/refs.bib -o /tmp/draft.pdf +pandoc manuscript/draft_v2.md --citeproc --bibliography=manuscript/refs.bib -o /tmp/draft.pdf ``` 컴파일 산출물(pdf/docx)은 commit하지 않는다 (`.gitignore`). diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/WRITING_PLAN.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/WRITING_PLAN.md index b7c30f3..631ad86 100644 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/WRITING_PLAN.md +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/WRITING_PLAN.md @@ -1,3 +1,5 @@ +> ⚠️ **역사 문서.** 이 계획으로 만든 `draft.md`는 재프레이밍 후 폐기됐고 **정본은 `draft_v2.md`·`draft_v2_ko.md`**다. 아래 `draft.md` 언급은 당시 기록으로만 읽는다. + # WRITING_PLAN — HSPC velocity-lag benchmark 원고 골격 (집필 준비) > **성격: 집필 *골격*(scaffold)이지 draft가 아니다.** 새 분석 0건 — 검증된 FINDINGS 수치를 Genome Biology IMRaD로 재조직하는 지도. diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft.md deleted file mode 100644 index 886f861..0000000 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft.md +++ /dev/null @@ -1,239 +0,0 @@ -# Which velocity outputs are real and which are shadows of the model? A cross-method robustness audit of the chromatin→transcription lag in human HSPC multiome - - - -**Authors:** - -**Affiliations:** - -**Corresponding author:** - -> *Research- and education-use draft.* This manuscript reorganizes already-verified results for peer review; it is not a clinical or diagnostic resource. Author, affiliation, corresponding-author and IP fields are placeholders pending confirmation. - ---- - -## Abstract - -**Background.** Chromatin-informed ("multiome") RNA-velocity methods report a per-gene chromatin→transcription *lag* — the timing offset between when a locus opens/closes and when its transcription switches — as a biological readout, and this quantity has been proposed as an input for predicting the timing of epigenetic-drug responses. Before a derived quantity can be used that way, it must be shown to be *method-robust*: the same number regardless of which reasonable algorithm produced it. We asked, in human hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs) profiled by 10x Multiome, whether the gene-level lag is such a quantity, and, if not, which velocity outputs are. - -**Results.** Across up to five velocity arms (an RNA-only scVelo dynamical floor plus MultiVelo, MultiVeloVAE, MoFlow and CRAK-Velo), the per-gene lag was not reproducible: pairwise magnitude concordance was |ρ|≤0.08 and cross-method sign-agreement was 48% (chance level). A causal negative control — shuffling ATAC within lineage — left the MultiVelo lag distribution statistically unchanged (Mann–Whitney p=0.20, per-gene ρ=0.72 preserved), and this extended to a structurally independent second method (MoFlow), showing the lag is model-structural rather than chromatin-driven. In contrast, the transcription rate α was highly reproducible across methods (Spearman ρ=0.88) and was recovered even by the RNA-only floor. The α>lag ordering held in every one of six systems (HSPC plus five external multiomes: adult brain, fetal E18 mouse brain, human bone-marrow mononuclear cells, macrophage differentiation, and mouse gastrulation), and the mouse-gastrulation replication passed a preregistered 6-of-6 scorecard sealed before any fit. Profiling MultiVelo's own likelihood confirmed the mechanism: α is stiff (identifiable) while lag is sloppy and boundary-limited (per-gene curvature ratio ≥2.49× on the conservative freed-nuisance basis, α stiffer in 77% of genes). Finally, fitted α — but not γ — was anchored to an external measurement: it recovered measured K562 TT-seq synthesis rates in all three methods (non-housekeeping ρ +0.24 to +0.29, all CI-excluding-0), whereas degradation rate γ was not recovered even where an external ground truth existed. - -**Conclusions.** The velocity-derived chromatin→transcription lag is *not* robustly reproducible across method or dataset — a statement about the current methods, not a claim that timing biology is absent — whereas the transcription rate α is reproducible and externally anchored. We distil this into a velocity-output confidence map: trust α and rate-derived signals; treat lag, absolute timing and lag sign as requiring orthogonal validation. Any downstream timing-prediction model should route through the robust day0-ATAC→α path rather than consume a single-method lag. - -**Keywords:** RNA velocity, single-cell multiome, chromatin accessibility, transcriptional kinetics, parameter identifiability, benchmarking, hematopoiesis - ---- - -## Background - -RNA velocity infers the direction and speed of transcriptional change from the balance of unspliced and spliced mRNA, and a family of chromatin-informed extensions now couples this to single-cell ATAC to model how chromatin state feeds transcription. A recurring output of these methods is a per-gene *chromatin→transcription lag*: MultiVelo defines explicit priming/decoupling offsets between chromatin and RNA switch times and classifies genes accordingly [1]; MultiVeloVAE generalizes these to continuous per-cell decoupling/coupling factors [2]; MoFlow infers per-cell chromatin-opening, transcription, splicing and degradation rates and reports chromatin–spliced lags without a pre-assigned latent time [3]; and CRAK-Velo integrates chromatin-accessibility kinetics and admits a trajectory-derived lag [4]. Same-family alternatives (archetypal ATAC+RNA trajectory modeling [5]; regulatory velocity from differential-accessibility priors [6]) and the RNA-only generative velocity our floor builds on (veloVI, which adds posterior velocity uncertainty [7], and the RNA-only Bayesian veloVAE [8], distinct from the multiome MultiVeloVAE) frame the landscape. The biological motivation is "chromatin potential" — the observation that accessibility at key loci can precede expression during lineage commitment, i.e. that chromatin *primes* fate [14]; in transient-TF-rich systems such as the developing cortex, multi-stage TF→accessibility→target lags are documented [15], which is exactly where a per-gene lag would be most method-sensitive. - -This lag is attractive as a mechanistic clock. Our own motivating goal is to predict the *timing* of epigenetic-drug responses from baseline epigenomic features, for which a per-gene activation/shutdown offset would be a natural covariate. But a velocity-derived quantity is only usable downstream if it is robust to the modeling choices that produced it. The velocity-critique literature is emphatic that many velocity readouts are fragile: violated model assumptions and multiple kinetic regimes produce wrong velocities [9], the pipelines carry many user-set hyperparameters and often are not actionable [10], and reliable quantification of even the velocity *direction* is non-trivial [11]. Two 2026 benchmarks establish that velocity direction is method-dependent with no universal winner [12,13] — but both score the velocity *vector*, not the per-gene *lag*, and neither applies a permutation-null concordance test or a causal negative control. The one direct precedent, MoFlow, compared its chromatin–spliced lags to MultiVelo's and reported a *consistent subset* of negative-lag genes [3]: competitive validation on a favorable subset, not a systematic reproducibility audit. - -We therefore treat the lag not as a finding but as a hypothesis to be stress-tested (H1): *is the per-gene chromatin→transcription lag a method-robust quantity?* We benchmark it head-to-head across an RNA-only floor and four chromatin-informed arms in human HSPC 10x Multiome (GSE209878), with a permutation-FDR agreement test, a causal ATAC-shuffle negative control, cross-dataset replication in five external systems including a preregistered test, a profile-likelihood analysis of the objective function itself, a synthetic multi-method positive control, and an external anchoring of the fitted rates to measured synthesis and degradation. The framing is a robustness audit — which velocity outputs are real and which are shadows of the model — rather than a "we beat method X" comparison. Where our objective-function analysis touches parameter identifiability, we note up front that the weak identifiability of velocity switch-times has been shown before by ConsensusVelo via likelihood flatness and Fisher information [16]; that work is confirmatory of our mechanism, and our fresh contribution is the cross-method lag benchmark itself, together with the α-stiff/lag-sloppy *dissociation* and its extension to the multiome lag. - ---- - -## Results - -### R1. The per-gene chromatin→transcription lag is not reproducible across methods, but transcription rate α is - -Across methods, the per-gene lag magnitude did not concord. In HSPC, pairwise Spearman correlations of lag magnitude were −0.04 (MultiVelo × MoFlow, p=0.38), −0.01 (MultiVelo × MultiVeloVAE, p=0.81) and +0.08 (MoFlow × MultiVeloVAE, p=0.04); unifying the lag definition apples-to-apples raised the strongest pair only to +0.12 (Fig. 1, `figures/fig01_p2_concordance.png`). Direction was no better: among the sign-variable methods, the chromatin-leads fraction was 44.8% (MoFlow) and 49.3% (MultiVeloVAE) — a population balance near 50/50 that does not support a genome-wide "chromatin primes transcription" ordering — and the per-gene sign-agreement between MoFlow and MultiVeloVAE was 48%, i.e. chance. (MultiVelo's apparent 100% chromatin-leads is an artifact of its switch-time monotone-ordering constraint and is therefore admitted only to the magnitude/rank tests, never the sign test.) Adding a fourth method did not rescue concordance: after verifying and correcting a CRAK-Velo lag-sign convention bug, MoFlow × CRAK-Velo was −0.151 and CRAK-Velo × MultiVeloVAE was −0.04, and CRAK-Velo's chromatin-leads fraction was 41.1% (balanced). The only lag feature that agreed across methods was the direction of the canonical priming markers (e.g. *CSF1R*, *S100A9*), which were chromatin-leading in both sign-variable methods. - -A permutation-FDR analysis (gene-label shuffle null, N=10⁴) confirmed the weakness statistically: cross-method ρ was significant versus the shuffle null for 2 of 3 pairs, but the effect was extremely weak (|ρ|≤0.15) and directionally inconsistent. A per-gene cross-method sign-consistency test returned an empty agreement-set (0/598 genes at FDR<0.10); we report this as a **CRAK-dependent sensitivity result**, not the headline, because the empty set requires three sign-variable methods, and with a clean sign-variable pair ({MoFlow, MultiVeloVAE}) the two-method sign test is power-bounded (min p_perm≈0.50 regardless of signal). The CRAK-independent clean headline is therefore the magnitude concordance (|ρ|≤0.08 across three methods) plus the 48% sign-agreement. - -In sharp contrast, the transcription rate α reproduced strongly across methods (Spearman ρ=0.88; paired-bootstrap ρ=+0.882, 95% CI [+0.855, +0.905] for the MultiVelo × MultiVeloVAE axis). The root of the lag's fragility is diagnostic: the chromatin-opening rate α_c that sets the lag is itself method-sensitive (ρ=0.29; +0.291, 95% CI [+0.209, +0.369]), so the lag inherits α_c's method-sensitivity while α does not. **Interpretation:** *which* gene is chromatin-leading changes when you switch methods (non-robust), whereas α and the population-level directional balance converge (robust). - -### R2. Chromatin does not drive the lag: a causal negative control - -Shuffling ATAC within lineage — breaking the chromatin↔RNA coupling — and re-fitting MultiVelo left the lag distribution statistically identical to the original (Mann–Whitney p=0.20, Kolmogorov–Smirnov p=0.51), preserved the per-gene lag ranking (ρ=0.72), and did not move the chromatin likelihood (0.239→0.237). Only a paired Wilcoxon test detected a marginal shift (p=0.0003, median 5.87→5.48), indicating at most a marginal chromatin contribution. This negative control extended to a structurally independent second method: the MoFlow lag also survived the shuffle (per-gene ρ=0.52, far above the cross-method-swap ρ=0.08, chromatin-channel fit-quality unchanged). **Interpretation:** the lag arises from model structure (switch-time ordering) and gene-intrinsic RNA dynamics, not from the chromatin signal — independently confirming that MultiVelo's 100% chromatin-leads is structural. - -### R3. Triangulating the lag's fragility: accuracy, stability, and predictability - -We tested the lag along three further axes. **Accuracy:** an injected-lag simulator, evaluated on the CRAK-Velo DTW estimator under noise-free conditions, gave Spearman(true, recovered) = −0.89 — a *strong* rank-tracking (|ρ|=0.89) accompanied by sign inversion and magnitude collapse (~0.06×). This is a shape artifact of that DTW construct on smooth dynamics, i.e. grounds not to trust CRAK-Velo's lag cross-method, rather than evidence that lag is fundamentally unrecoverable; the core H1 arms (MoFlow × MultiVelo × MultiVeloVAE) do not use this construct and are unaffected (Supplementary Fig. S1, `figures/sim_injected_lag.png`). **Stability:** with the fit fixed and cells bootstrap-resampled, lag sign was 83% stable (median flip 0), but this is the weakest kind of stability — sampling noise only — and true re-fit stability would be lower. **Predictability:** pure baseline chromatin features could not predict the lag across held-out lineages (ρ=−0.21); adding fitted kinetic features raised this to +0.59 but circularly (the fitted α_c mechanically determines the MultiVelo lag). Assembling real day0 ATAC promoter/enhancer accessibility (511 genes over 8,583 day0 HSC/MPP cells) sharpened the contrast: the *robust* target α was predicted on held-out lineages (ρ=+0.309, positive in all six lineages), whereas the *non-robust* lag remained unpredictable even with real ATAC (ρ=+0.05, chance) (Supplementary Fig. S2, `figures/lag_model.png`). A within-method, cross-lineage refit told the same story: lag magnitude concorded only weakly across separately-fit lineages (median ρ=0.349, range 0.234–0.513, positive 10/10) while its α_c control was more robust (median ρ=0.483). **Interpretation:** the same features that predict the robust α fail to predict the non-robust lag — H1 reconfirmed on the predictability axis — which is why a downstream timing model should be built on baseline features and α, not on a single lag value. - -### R4. The α-robust / lag-fragile ordering replicates across five external systems, including a preregistered test - -We asked whether this ordering is a peculiarity of one HSPC dataset by replicating in five external multiomes spanning tissue distance (Fig. 2, `figures/fig02_crossdataset_concordance.png`; Table 1). The key claim is the *preservation of the α>lag ordering*, not any absolute value. - -Within each external dataset, cross-method α (floor × MultiVelo × MultiVeloVAE, median of the three pairs) reproduced strongly while the within-dataset lag (MultiVelo × MultiVeloVAE) stayed near zero: E18 mouse brain α median +0.81 vs lag +0.057; human BMMC +0.851 vs −0.088 (p=0.15); macrophage +0.865 vs +0.074 (equivalent to 0 by TOST); mouse gastrulation +0.927 vs −0.026 ([−0.089, +0.038]), a within-dataset dissociation Δρ=+0.979 (95% CI [+0.916, +1.041]). Across datasets, the HSPC→external α rank reproduced above its lag counterpart in every system: adult human brain α +0.475 (p=4.5e-7) vs lag +0.185 (p=0.06); E18 +0.32 (p=2e-4) vs +0.10 (p=0.23); BMMC +0.550 (p=2.9e-8) vs +0.052 (p=0.63); macrophage +0.643 (95% CI [+0.554, +0.719], p=2.5e-33) vs +0.148 (95% CI [+0.027, +0.263], p=0.014); gastrulation +0.415 (95% CI [+0.244, +0.561]) vs +0.028 (95% CI [−0.165, +0.224]). The macrophage axis gives an explicit cross-dataset dissociation Δρ=+0.843 (95% CI [+0.773, +0.912]). - -The fifth external system, mouse gastrulation (GSE205117, E7.5–E8.75 10x Multiome, 10,779 cells) — a developmental atlas where lineage priming is maximal and where lag would be *most* expected to be method-sensitive — was tested by **preregistration**: six predictions with pre-declared thresholds were sealed by commit hash before any velocity fit or concordance existed (`PREREGISTRATION_gse205117.md`), with no post-hoc rescue permitted. All six passed (6 PASS / 0 FAIL): within-dataset cross-method α ρ≥0.50 (threshold at `PREREGISTRATION_gse205117.md:15`), within-dataset lag ρ≤0.15, an α−lag ordering gap ≥0.35, cross-dataset α>+0.2 and α>lag, a larger per-gene lag mismatch than α mismatch (per-gene mismatch lag 0.294 by the sealed original definition MultiVelo × MoFlow, n=968, vs α 0.052), and fragility persisting under maximal priming. Because these predictions were sealed before the fits, this replication is confirmatory rather than a post-hoc pattern. - -**Honest caveats (Table 1 footnotes).** (i) The cross-dataset α values decrease with tissue distance (macrophage +0.643 > BMMC +0.55 > brain +0.475 > gastrulation +0.415 > E18 +0.32), but their 95% CIs overlap (common region [0.368, 0.472]); we therefore present this only as a *qualitative* ordering and make no monotonic/quantitative claim, and fit no trend to the points. (ii) The within-dataset lag-fragile leg rests, in the four non-HSPC systems, largely on a single method pair (MultiVelo × MultiVeloVAE); only gastrulation additionally has a MoFlow arm, used for its sealed per-gene lag prediction. (iii) All five replications are one donor/sample each — the narrative rests on the consistency across the six axes, not on strong generalization from any one. (iv) Adult human brain has no within-dataset MultiVeloVAE fit, so its within-dataset cross-method lag is not computable; its α-vs-lag evidence is the cross-dataset axis (Table 1, N/A). - -### R5. The dissociation is a property of the objective function: α is stiff, lag is sloppy - -To ask *why* the observation recurs, we profiled MultiVelo's own likelihood along the α direction and the lag direction (lag = t_sw2 − t_sw1), re-optimizing latent time (n=538 genes; fit/likelihood reproduction r≈1.0) (Fig. 3, `figures/fig05_profile_likelihood.png`). Per-cell curvature was far higher for α than for lag (median 8.20 vs 2.24 per cell). We report the per-gene stiffness ratio κ_α/κ_lag on the conservative **freed-nuisance** basis — re-optimizing β, γ, α_c, rescale and scale_cc — where the dissociation survives with median ratio **2.49×** and α stiffer than lag in **77.03%** of genes (n=148). The stricter fixed-nuisance profile gives a larger 3.53× (IQR [1.92, 7.41]) with α stiffer in 94.57% of genes (244/258), which we treat as an upper bound, noting honestly that freeing β/γ collapses the α curvature to a median 0.19× of its fixed value. A lag trichotomy underlined the point: of 538 genes, 302 (56%) were interior, 205 (38%) boundary-pinned and 31 (6%) degenerate — in 44% the data cannot even set an upper bound on the lag. This is a *relative (practical)* non-identifiability of the lag direction, not a fully flat valley. The weak identifiability of the velocity switch-time itself was established by ConsensusVelo through likelihood flatness and Fisher information [16]; our objective-function analysis is confirmatory of that, and what is not pre-empted is the α-stiff/lag-sloppy *dissociation*, the curvature-ratio framing, and the multiome chromatin→lag extension [17,18,19]. - -A quantitative, data-axis counterpart of this objective-function dissociation is direct (from the paired-bootstrap identifiability analysis; B=10⁴, seed 20260707). On the HSPC MultiVelo × MultiVeloVAE axis, ρ_α = +0.882 (95% CI [+0.855, +0.904]) while ρ_lag (magnitude) = +0.163 (95% CI [+0.078, +0.244]), giving Δρ = +0.720 (95% CI [+0.639, +0.802]) — a dissociation whose CI excludes 0 by a wide margin, robust to the lag convention (magnitude +0.720; signed +0.893; rate-proxy +0.891, all CI-excluding-0). It replicates externally (BMMC Δρ=+0.994 [+0.874, +1.110]; E18 within-dataset Δρ=+0.841 [+0.779, +0.903]). Ranking the fitted parameters by cross-method reproducibility gives an empirical identifiability order **α ≫ α_c > β > γ** (α +0.882; α_c +0.291 [+0.209, +0.369]; β +0.080 [−0.009, +0.168]; γ −0.109 [−0.192, −0.023]); tellingly, the RNA-only floor — which has no ATAC channel at all — recovers α at chromatin-method strength (floor × MultiVelo +0.818 [+0.773, +0.855]; floor × MultiVeloVAE +0.889 [+0.862, +0.910]). A diff-budget analysis shows why the lag is worst of all: it is the difference of two rate-timescales, and while 1/α concords at +0.882 and 1/α_c at +0.291, their difference falls below even the weaker component (+0.124 [+0.036, +0.210]) — differencing amplifies the noise. (By TOST against a pre-declared |ρ|<0.2 bound, the *directional* lag MoFlow × MultiVeloVAE +0.083 [+0.007, +0.158] is equivalent to zero, while the *magnitude* lag MultiVelo × MultiVeloVAE +0.163 is weak-positive and not certified equivalent at the strict bound; the claim is carried by the dissociation, not by equivalence.) - -### R6. Lag non-reproducibility is regime-specific, not a method defect: a synthetic positive control - -To show the failure is a property of the data regime rather than a bug, we simulated a chromatin→RNA pulse ODE with a known injected onset lag τ over a switch-sharpness × SNR grid, and fit two structurally independent methods (MoFlow DTW chromatin–spliced lag, MultiVelo switch-time lag) on a shared gene axis (paired-bootstrap 95% CI, B=10⁴) (Fig. 4, `figures/fig_sim_positive_control.png`). In the identifiability corner (high SNR, moderate sharpness; W=0.1, SNR=20) the two methods agreed with each other (concordance ρ=+0.454 [+0.20, +0.67], CI-excluding-0) and with the injected τ (MoFlow +0.506, MultiVelo +0.672). As SNR dropped, concordance collapsed toward zero (SNR-marginal means 20→+0.242, 6→−0.035, 2→−0.005). A power calibration shows the real HSPC null is genuine: at n=598, N_perm=10⁴, the machine detects a concordant lag of |ρ|≳0.15 with power ≥0.8, whereas real HSPC's |ρ|≤0.08 sits near/below that detection floor (power ≈0.58 at ρ≈0.08). **Interpretation:** cross-method lag disagreement is a property of the (low-SNR, smooth) regime that real HSPC occupies, not a defect of any method; the identifiability corner is narrow (SNR=20 is unrealistically high per gene), which only strengthens the claim that real data live in the non-identifiable regime. - -### R7. Fitted α — but not γ — is externally anchored to a measured rate - -Finally we asked whether the fitted rates recover *measured* kinetic quantities, using rank-based tests only (absolute rates are non-identifiable and the setting is cross-context; every ρ carries a paired-bootstrap 95% CI, B=10⁴; the headline is the non-housekeeping stratum). Fitted α recovered measured K562 TT-seq synthesis rates (GSE229305, same study as the half-life panel) in all three methods: non-housekeeping ρ = +0.236 [+0.095, +0.368] (RNA-only floor, p=9.6e-4, n=193), +0.262 [+0.133, +0.385] (MultiVelo, p=4.9e-5, n=235) and +0.285 [+0.165, +0.398] (MultiVeloVAE, p=4.4e-6, n=251) — all CI-excluding-0, despite the cross-context setting (measured in K562, fit in HSPC). Degradation rate γ, by contrast, was *not* recovered even where external ground truth existed: within the cleanest apples-to-apples comparison (same K562 cells), all three methods were null for γ vs measured degradation while all three were positive for α; extending to a three-cell-line half-life panel, only 1 of 9 method×line cells recovered γ weakly (MultiVeloVAE × MOLM13, +0.164 [+0.028, +0.291]), and the textbook scVelo dynamical γ came out *reversed* in the cleanest reference (MOLM13, −0.224 [−0.359, −0.085], CI-excluding-0). This confirms the identifiability ranking on an external experimental axis: α is the only rate that is both method-reproducible and anchored to a measurement. - -**Honest null, reported alongside.** An independent second α source (Schwalb 2016 K562 TT-seq, GSE75792) was *null*: α–Schwalb was 3/3 null (ρ −0.05 to −0.01) while α–Todorovski was 3/3 positive. The decisive cause is that the two measured TT-seq sources themselves agree only weakly (ρ≈0.15, n=1905) — between-study reproducibility of measured synthesis rate is the ceiling on any corroboration. We interpret this asymmetrically and as preregistered: the null does *not* refute α (cross-context, absolute-α non-identifiability, and source noise all apply), but it does mean the "n=1 external" fragility is not removed by this second source; the primary anchor stands, and the honest reading is that the second source is neither reproduction nor refutation. - ---- - -### Table 1. Reproducibility of α versus lag across six systems - -Within-dataset entries are cross-method Spearman ρ (RNA-only floor × MultiVelo × MultiVeloVAE for α, median of the three pairs; MultiVelo × MultiVeloVAE for lag magnitude). Cross-dataset entries are HSPC→external rank ρ. This table reports *cross-method reproducibility only*; it must not be read as within-method fit quality (see Table 2, kept separate by design). - -| System | Tissue relation | Within-dataset α (median) | Within-dataset lag (MV×VAE) | Cross-dataset α (HSPC→ext) | Cross-dataset lag | -|---|---|---|---|---|---| -| HSPC (GSE209878) | primary | 0.88 | −0.01 (p=0.81)† | — | — | -| Macrophage differentiation (GSE284047) | HSPC-direct | +0.865 | +0.074 (≈0, TOST) | +0.643 [+0.554,+0.719] | +0.148 [+0.027,+0.263] | -| Human BMMC (GSE194122) | same tissue | +0.851 | −0.088 (p=0.15) | +0.550 (p=2.9e-8) | +0.052 (p=0.63) | -| Adult human brain (``) | distant | N/A‡ | N/A‡ | +0.475 (p=4.5e-7) | +0.185 (p=0.06) | -| Mouse gastrulation (GSE205117) | developmental, priming-max | +0.927 | −0.026 [−0.089,+0.038] | +0.415 [+0.244,+0.561] | +0.028 [−0.165,+0.224] | -| E18 mouse brain (``) | cross-species | +0.81 | +0.057 | +0.32 (p=2e-4) | +0.10 (p=0.23) | - -† The HSPC within-dataset lag value −0.01 is the MultiVelo × MultiVeloVAE figure cited in FINDINGS §1 (signed convention); the magnitude-convention value on the same axis is +0.163 (95% CI [+0.078, +0.244]) from the dissociation analysis used in R5. The two are reported to their respective sources and not reconciled here. -‡ Adult human brain has no within-dataset MultiVeloVAE fit (MultiVelo + floor only), so within-dataset cross-method lag/α are not computable; its evidence is the cross-dataset axis. -Cross-dataset α CIs overlap → the tissue-distance ordering is qualitative, not a monotonic claim. All five external replications are one donor/sample each. Mouse gastrulation passed a preregistered 6/0 scorecard sealed before fitting. -Note (within-dataset α convention): the within-dataset α values here are the median of the three pairs including the RNA-only floor (e.g. E18 +0.81); the dissociation figures in R5 use the single MultiVelo × MultiVeloVAE pair (e.g. E18 ρ_α +0.898), the same category difference footnoted for the HSPC lag (†). - -### Table 2. Velocity-output confidence decision map - -Kept deliberately separate from Table 1: this is a *usage* map for velocity outputs, not a fusion of within-method fit quality into cross-method reproducibility. - -| Velocity output | Cross-method reproducibility | External anchor | Confidence | Recommended action | -|---|---|---|---|---| -| Transcription rate α | High (ρ=0.88; floor recovers it) | Yes (measured TT-seq synthesis, ρ +0.24 to +0.29) | **High** | Usable directly; preferred downstream feature | -| Population directional balance (~50/50) | High (two methods converge) | — | **High** | Usable as a population statement | -| Canonical priming-marker direction | High (agrees across methods) | Consistent with priming biology [14] | **Medium–High** | Usable for named marker loci, not genome-wide | -| Chromatin-opening rate α_c | Low (ρ=0.29) | — | **Low** | Stabilize (bootstrap/per-lineage) before use | -| Degradation rate γ | Low (ρ≈−0.1) | Not recovered even with external ground truth | **Low** | Do not use as-is | -| Per-gene lag magnitude | Low (|ρ|≤0.08) | Non-predictable from baseline (≈chance) | **Low** | Requires orthogonal validation; do not use single-method value | -| Per-gene lag sign / absolute timing | Chance (48% agreement); structurally biased | — | **Very low** | Do not use; sign is structurally positive = uninformative | - ---- - -## Discussion - -The picture that emerges is a clean split between velocity outputs that are *real* — reproducible across methods, recoverable by the RNA-only floor, externally anchored, and predictable from baseline features — and outputs that are *shadows of the model*: the per-gene lag, its sign, and absolute timing. The transcription rate α is the identifiable invariant: it reproduces at ρ=0.88 across methods, is recovered even without a chromatin channel, is anchored to measured TT-seq synthesis, and is predictable from real day0 ATAC. The lag is its opposite on every axis — cross-method (|ρ|≤0.08), causal (chromatin-shuffle-invariant), predictive (≈chance from baseline), and mechanistic (sloppy and boundary-limited in the likelihood). The α_c that sets the lag is itself fragile (ρ=0.29), and since the lag is a *difference* of two rate-timescales, differencing drives its concordance below even the weaker component. That this ordering survives a preregistered test in the priming-maximal gastrulation system, where lag was most expected to be method-sensitive, is the strongest form the confirmation can take. - -We are careful about what this does and does not claim. It is a statement about the *methods*, not about biology: chromatin priming is real for specific loci (the canonical markers agree across methods and are chromatin-leading), and deeper sequencing, finer time resolution or metabolic labeling could yet render the lag identifiable. Our claim is a boundary on what the *current* methods support. Two further limits are load-bearing. First, pseudotime is not wall-clock — the day0/day7 batches are integrated, so the lag is in pseudotime units and cannot be anchored to real time. Second, the profile-likelihood result is a *relative (practical)* non-identifiability, not a fully flat valley; we report it on the conservative freed-nuisance basis (2.49×, α stiffer in 77% of genes), because freeing the nuisance parameters partially collapses the α curvature and the stricter fixed-nuisance 3.53× is only an upper bound. The lag-fragile leg, outside HSPC, rests largely on a single method pair (MultiVelo × MultiVeloVAE), except in gastrulation where a MoFlow arm was wired; all five external replications are single-sample. - -**Positioning against prior work.** The gene-level chromatin↔transcription lag was *introduced* by MultiVelo as a biological readout [1] and reformulated by MultiVeloVAE and MoFlow [2,3]; none of these audited whether the lag is the *same quantity* across methods, and MoFlow's one cross-method comparison reported agreement on a favorable subset [3]. The 2026 general benchmarks establish that velocity *direction* is method-dependent [12,13] but do not score the lag. Our contribution is the multiome-lag-specific complement: a systematic multi-arm concordance benchmark with a permutation null and a causal negative control, showing which derived quantities (α) survive the method swap and which (lag) do not. On the identifiability side, we credit ConsensusVelo head-on for first showing velocity switch-time flatness [16]; profile-likelihood on single-cell kinetic rates [17], sloppy/stiff Fisher geometry in single cells [18], and structural time-shift degeneracy [19] are further method precedents. Our objective-function analysis is a *confirmatory mechanism* for the empirical benchmark, not the paper's novelty. Against the closest prior work (MoFlow), the un-pre-empted additions are the chance control (permutation FDR) and the causal negative control, which no competing method paper applies to the lag (Fig. 5, `figures/fig03_novelty_comparison.png`). - -**Consequence for downstream timing prediction.** The practical payoff of the confidence map (Table 2) is a design principle: a model that predicts epigenetic-drug-response timing must *not* consume a single-method lag. It should instead route through the robust path we validated — day0 ATAC promoter/enhancer accessibility → α — where the same baseline features that fail to predict the lag do predict α on held-out lineages (ρ=+0.31). We emphasize this is a design principle derived from the benchmark, not a wet-lab-validated timing predictor; validating the ATAC→α→timing route against a perturbation ground truth is the natural next step. - ---- - -## Conclusions - -The chromatin→transcription lag reported by multiome velocity methods is not a method-robust quantity at the gene level: it fails to reproduce across methods and datasets, is not driven by chromatin, and is sloppy in the likelihood — while the transcription rate α is reproducible (cross-method ρ=0.88), recoverable by the RNA-only floor, and externally anchored to a measured synthesis rate. This is a claim about the methods, not about the absence of timing biology. The contribution of this study is the resulting velocity-output confidence map — trust α and rate-derived signals, treat lag/sign/absolute-timing as requiring orthogonal validation — and the concrete downstream consequence that any timing-prediction model should be built on the robust day0-ATAC→α path rather than on a single-method lag. - ---- - -## Methods - -### Datasets - -The primary dataset was human HSPC 10x Multiome (GEO GSE209878), day0 and day7 integrated, 21,878 cells. Five external multiome systems were used for cross-dataset replication: adult human brain (``), fetal E18 mouse brain (``; MultiVelo tutorial data), human bone-marrow mononuclear cells (BMMC; GSE194122, donor09/site4, with spliced/unspliced recovered from the GEX BAM by velocyto), macrophage differentiation (GSE284047 / figshare 30280333, Day14 HSPC-direct differentiation), and mouse gastrulation (GSE205117, E7.5/E8.0/E8.5/E8.75 rep1, 10x Multiome, 10,779 cells; GEX via STARsolo Velocyto raw, ATAC aggregated from GEO fragments over gene bodies ±10 kb using gencode vM25). All replications are single-donor/sample. Note that pseudotime is not wall-clock: because day0/day7 are batch-integrated in the primary data, lag is expressed in pseudotime units and no wall-clock anchor is available. - -### Common preprocessing and method branch - -To separate *method* differences from *preprocessing* differences, all arms shared a common preprocessing branch, after which the velocity method branched (common-graph ablation applied). Cross-dataset arms used per-dataset spliced/unspliced recovery as noted above; ATAC aggregation differed by dataset provenance (HSPC via `mv.aggregate_peaks_10x`; BMMC via gencode-proximity aggregation of the processed peak matrix; gastrulation via GEO fragments over gene bodies ±10 kb), which contributes conservative noise to the cross-dataset rank comparisons. - -### Velocity methods and the RNA-only floor - -Five arms were fit: an RNA-only floor (scVelo dynamical model, no chromatin channel) and four chromatin-informed methods — MultiVelo [1] (chromatin switch-time ODE; lag = t_sw2 − t_sw1), MultiVeloVAE [2] (VAE, continuous per-cell decoupling/coupling), MoFlow [3] (relay velocity; chromatin–spliced DTW lag) and CRAK-Velo [4] (semi-mechanistic; DTW-derived lag). A CRAK-Velo lag-sign convention bug (opposite sign to MoFlow's `fastdtw`) was found and corrected; CRAK-Velo's lag is reported only as a sensitivity arm given its shape-artifact on smooth dynamics. - -### Concordance statistics - -All cross-method and cross-dataset concordances were Spearman rank correlations. Where the source analysis provided them, correlations carry a paired gene bootstrap 95% CI (B=10⁴ resamples, seed 20260707, percentile method); pairwise headline correlations in R1 are reported with their p-values and n where that is what the source provides. The lag magnitude convention (|·|) was used throughout for cross-dataset consistency; MultiVelo's structurally positive sign was never invoked for sign tests. Cross-method sign-consistency was tested by permutation FDR (gene-label shuffle null, N=10⁴, FDR<0.10); the empty agreement-set is reported as a CRAK-dependent sensitivity result because a clean sign-variable pair is power-bounded. Equivalence to zero was assessed by TOST against a pre-declared |ρ|<0.2 bound. Tissue-distance ordering of cross-dataset α is reported qualitatively only, as the CIs overlap and no trend is fit to the points. - -### Profile-likelihood identifiability - -MultiVelo's objective (likelihood) was profiled along the α axis and the lag axis (lag = t_sw2 − t_sw1) with latent time re-optimized at each scan point (n=538 genes; fit/likelihood reproduction r≈1.0). Two nuisance regimes were run: **fixed-nuisance** (β, γ, α_c, rescale, scale_cc held) yielding the upper-bound curvature ratio, and **freed-nuisance** (those re-optimized) yielding the conservative lower bound reported in the text (2.49×). Per-gene stiffness was summarized as the curvature ratio κ_α/κ_lag; interior/boundary-pinned/degenerate classes describe whether the data can bound the lag. - -### Preregistration protocol - -For the fifth external replication (mouse gastrulation, GSE205117), six falsifiable predictions with pre-declared thresholds were sealed by commit hash before any velocity fit or concordance existed (`PREREGISTRATION_gse205117.md`; within-dataset α ρ≥0.50 at line 15, lag ρ≤0.15, α−lag gap ≥0.35, cross-dataset α>+0.2 and >cross-lag, per-gene lag mismatch > α mismatch, fragility under maximal priming). The threshold ρ≥0.50 is the sealed pass line; the observed HSPC α=0.88 is an observed value, not the pass line. Scoring used the sealed original per-gene definition (MultiVelo × MoFlow for the lag prediction), applied with no post-hoc rescue, and the scorecard reproduced byte-identically on deterministic recomputation. - -### Confound controls - -Cell-cycle, transcriptional burst and ambient/doublet confounds were controlled. Cell-cycle was unbiased at the gene level (cell-cycle genes 1.9% of fit-lag genes; CC vs rest Mann–Whitney p=0.86; median change 0.037 on exclusion); the cell-level correlation arises because cycling is coupled to lineage (MK 88% ↔ HSC 3%), which the within-lineage analysis already controls, so no global regress-out was performed (to avoid removing differentiation signal). Burst: lag↔α Spearman −0.24 (moderate, reflected in regularized regression). Ambient/doublet: scrublet applied, doublet median 0.045, pct_mito median 10.4% (QC max 20%). Analyses were within-lineage; rare lineages (MK/Baso·Eo·Mast/pDC) were treated with separate uncertainty. Multicollinearity of promoter/enhancer ATAC features was handled by regularized regression; multiple testing across genes used permutation FDR. - -### External rate validation - -Fitted α and γ were compared (rank-based, cross-context, per-gene bootstrap 95% CI, B=10⁴) to measured rates: α vs measured K562 TT-seq synthesis rate (GSE229305, Todorovski 2024; and a second source, Schwalb 2016 K562 TT-seq, GSE75792), and γ vs measured mRNA half-life (K562/THP1 same-study SLAM-seq, MOLM13 cross-study). The housekeeping stratum is trivially conserved, so the headline is the non-housekeeping stratum. Interpretation of α nulls is asymmetric and preregistered: a null demotes but does not refute, given cross-context measurement and absolute-α non-identifiability. - ---- - -## Declarations - -**Ethics approval and consent to participate.** Not applicable — the study uses previously published, de-identified public datasets. - -**Consent for publication.** Not applicable. - -**Availability of data and materials.** All primary and external datasets are public (GSE209878, GSE194122, GSE284047, GSE205117, GSE229305, GSE75792; adult human brain and E18 mouse brain accessions: ``). Analysis code and deterministic recomputation scripts: ``. - -**Competing interests.** ``. - -**Funding.** ``. - -**Authors' contributions.** ``. - -**Acknowledgements.** ``. - -**Disclaimer.** Research- and education-use draft; not a clinical or diagnostic resource. - ---- - -## References - -[1] Li C, Virgilio MC, Collins KL, Welch JD. Multi-omic single-cell velocity models epigenome–transcriptome interactions and improves cell fate prediction. *Nature Biotechnology* 41, 387–398 (2023). doi:10.1038/s41587-022-01476-y. - -[2] Li C, Gu Y, Virgilio MC, Lee KH, Collins KL, Welch JD. Inferring differential dynamics from multi-lineage, multi-omic, and multi-sample single-cell data with MultiVeloVAE. *Nature Communications* 16, 11505 (2025). doi:10.1038/s41467-025-66287-6. - -[3] Hong A, Lee S, Kim K. Multi-omic relay velocity modeling uncovers dynamic chromatin-transcription regulation across cell states. *Nature Communications* 17, 566 (2025). doi:10.1038/s41467-025-67259-6. - -[4] El Kazwini N, Gao M, Kouadri Boudjelthia I, Cai F, Huang Y, Sanguinetti G. CRAK-Velo: chromatin accessibility kinetics integration improves RNA velocity estimation. *Genome Biology* 27(1) (2026). doi:10.1186/s13059-026-04086-y. - -[5] ArchVelo: archetypal velocity modeling for single-cell multi-omic trajectories. *Nature Communications* (2026). doi:10.1038/s41467-026-74000-4. [Author list to verify before submission.] - -[6] Su M, et al. scKINETICS: inference of regulatory velocity with single-cell transcriptomics data. *Bioinformatics* 39(Suppl 1), i394–i403 (2023). - -[7] Gayoso A, Weiler P, Lotfollahi M, et al. Deep generative modeling of transcriptional dynamics for RNA velocity analysis in single cells. *Nature Methods* 21, 50–59 (2024). doi:10.1038/s41592-023-01994-w. - -[8] Gu Y, et al. Bayesian inference of RNA velocity incorporating timepoints, lineage bifurcations, and count data (veloVAE). *PLOS Computational Biology* 22(3), e1014060 (2026). doi:10.1371/journal.pcbi.1014060. [Distinct from MultiVeloVAE [2].] - -[9] Bergen V, Soldatov RA, Kharchenko PV, Theis FJ. RNA velocity — current challenges and future perspectives. *Molecular Systems Biology* 17(8), e10282 (2021). doi:10.15252/msb.202110282. - -[10] Gorin G, Fang M, Chari T, Pachter L. RNA velocity unraveled. *PLOS Computational Biology* 18(9), e1010492 (2022). doi:10.1371/journal.pcbi.1010492. - -[11] Marot-Lassauzaie V, Bouman BJ, Donaghy FD, Demerdash Y, Essers MAG, Haghverdi L. Towards reliable quantification of cell state velocities. *PLOS Computational Biology* 18(9), e1010031 (2022). doi:10.1371/journal.pcbi.1010031. - -[12] Benchmarking RNA velocity methods across 17 independent studies. *Cell Reports Methods* (2026), S2667-2375(26)00067-6. bioRxiv 2025.08.02.668272. [Author list/DOI to confirm at proof.] - -[13] Benchmarking algorithms for RNA velocity inference. bioRxiv 2026.01.03.697314 (2026). [Preprint; author list/venue to confirm.] - -[14] Ma S, Zhang B, LaFave LM, et al. Chromatin Potential Identified by Shared Single-Cell Profiling of RNA and Chromatin. *Cell* 183(4), 1103–1116.e20 (2020). doi:10.1016/j.cell.2020.09.056. - -[15] Trevino AE, Müller F, Andersen J, et al. Chromatin and gene-regulatory dynamics of the developing human cerebral cortex at single-cell resolution. *Cell* 184(19), 5053–5069.e23 (2021). doi:10.1016/j.cell.2021.07.039. (GSE162170.) - -[16] Zhang et al. Quantifying uncertainty in RNA velocity (ConsensusVelo). bioRxiv 2024.05.14.594102 (2024); *Biometrics* 82(1) ujag018 (in press). doi:10.1101/2024.05.14.594102. [Closest prior art to the profile-likelihood section; cited head-on. Full author list/final venue to confirm.] - -[17] Gu et al. Profile-likelihood identifiability analysis of single-cell transcription (telegraph) kinetics. *Bioinformatics* 41(11), btaf581 (2025). doi:10.1093/bioinformatics/btaf581. [Distinct from [8].] - -[18] Wang. Sloppiness and Action Constraint in Cell State Transitions: Are Single Cells Sloppy? bioRxiv 2025.12.31.697145 (v2, 2025). [Methodological analog on cell-state Gaussian coordinates.] - -[19] BayVel: A Bayesian Framework for RNA Velocity Estimation in Single-Cell Transcriptomics. arXiv:2505.03083 (2025). [Preprint; author list to confirm.] - ---- - -*Bibliography exported to `manuscript/refs.bib`. Items with "to confirm/verify" notes carry over the flags from `related_work.md` (verified vs CrossRef/PubMed 2026-07-05).* diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_ko.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_ko.md deleted file mode 100644 index a318935..0000000 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_ko.md +++ /dev/null @@ -1,241 +0,0 @@ -> ⚠️ 한국어 검토본 — 영문 draft.md에서 번역·윤문. 투고본은 영문. 수치·주장은 영문본이 정본. - -# 어떤 velocity 출력이 실재이고 어떤 것이 모델의 그림자인가? 인간 HSPC multiome에서 chromatin→transcription 시간차(lag)에 대한 방법 간(cross-method) 강건성 감사 - - - -**저자:** - -**소속:** - -**교신저자:** - -> *연구·교육용 초안.* 이 원고는 이미 검증된 결과를 동료 심사를 위해 재구성한 것이며, 임상·진단 자원이 아니다. 저자·소속·교신저자·IP 항목은 확정 전 자리표시자다. - ---- - -## Abstract - -**배경.** Chromatin 정보를 결합한("multiome") RNA velocity 방법들은 유전자별 chromatin→transcription *시간차(lag)*, 즉 특정 locus가 열리거나 닫히는 시점과 그 유전자의 transcription이 전환되는 시점 사이의 timing 오프셋을 생물학적 판독값으로 보고하며, 이 값은 epigenetic 약물 반응의 timing을 예측하는 입력으로 제안되어 왔다. 파생된 값을 그렇게 쓰려면 먼저 그것이 *방법 강건(method-robust)*함을, 곧 합리적인 어떤 알고리즘으로 산출했든 같은 값이 나옴을 보여야 한다. 우리는 10x Multiome으로 프로파일링한 인간 조혈모·전구세포(hematopoietic stem and progenitor cells, HSPC)에서 유전자 수준 시간차(lag)가 그런 값인지, 아니라면 어떤 velocity 출력이 그런 값인지를 물었다. - -**결과.** 최대 다섯 개의 velocity arm(갈래)(RNA 전용 scVelo dynamical floor와 MultiVelo, MultiVeloVAE, MoFlow, CRAK-Velo)에 걸쳐 유전자별 시간차(lag)는 재현되지 않았다. 쌍별 크기 일치도(concordance)는 |ρ|≤0.08, 방법 간(cross-method) 부호 일치(sign-agreement)는 48%(우연 수준)였다. 인과 음성 대조군(causal negative control), 곧 lineage 내에서 ATAC를 뒤섞는 처리는 MultiVelo 시간차(lag) 분포를 통계적으로 바꾸지 않았고(Mann–Whitney p=0.20, 유전자별 ρ=0.72 유지), 이는 구조적으로 독립인 두 번째 방법(MoFlow)에도 확장되어, 시간차(lag)가 chromatin에서 비롯된 것이 아니라 모델 구조에서 비롯됨을 보였다. 이와 대조적으로 전사 속도(transcription rate α)는 방법 간 재현성이 높았고(Spearman ρ=0.88), RNA 전용 floor로도 복원되었다. α>lag 순서는 여섯 개 시스템 모두(HSPC와 다섯 개 외부 multiome: 성체 뇌, 태아 E18 마우스 뇌, 인간 골수 단핵세포, 대식세포 분화, 마우스 gastrulation)에서 유지되었고, 마우스 gastrulation 재현은 어떤 fitting보다 먼저 봉인된 사전등록 6-of-6 채점표(scorecard)를 통과했다. MultiVelo 자체 우도(likelihood)를 프로파일링하자 그 기제가 확인되었다. α는 stiff(식별 가능)한 반면 시간차(lag)는 sloppy하고 경계에 제약된다(보수적인 nuisance 모수 해방(freed-nuisance) 기준에서 유전자별 곡률비 ≥2.49×, 유전자의 77%에서 α가 더 stiff). 마지막으로, fitting된 α는 (γ와 달리) 외부 측정값에 anchoring되었다. 세 방법 모두에서 측정된 K562 TT-seq 합성 속도(synthesis rate)를 복원했고(비-housekeeping ρ +0.24 ~ +0.29, 모두 CI가 0 배제), 반면 분해 속도(degradation rate γ)는 외부 ground truth가 있는 곳에서도 복원되지 않았다. - -**결론.** velocity에서 파생된 chromatin→transcription 시간차(lag)는 방법이나 데이터셋에 걸쳐 강건하게 재현되지 *않는다*. 이는 현재의 방법들에 대한 진술이지 timing 생물학이 없다는 주장이 아니다. 반면 전사 속도 α는 재현되며 외부에 anchoring된다. 우리는 이를 velocity 출력 신뢰도 지도(confidence map)로 정리한다. α와 속도에서 파생된 신호는 신뢰하고, 시간차(lag)·절대 timing·시간차 부호는 직교적(orthogonal) 검증이 필요한 것으로 다룬다. 하류(downstream)의 timing 예측 모델은 단일 방법의 시간차(lag)를 소비하지 말고 강건한 day0-ATAC→α 경로를 거쳐야 한다. - -**키워드:** RNA velocity, single-cell multiome, chromatin accessibility, transcriptional kinetics, parameter identifiability, benchmarking, hematopoiesis - ---- - -## Background - -RNA velocity는 unspliced와 spliced mRNA의 균형으로부터 transcription 변화의 방향과 속도를 추론하며, chromatin 정보를 결합한 확장 방법군은 이제 이를 single-cell ATAC와 결합해 chromatin 상태가 transcription에 어떻게 입력되는지를 모델링한다. 이 방법들에서 반복적으로 나오는 출력이 유전자별 *chromatin→transcription 시간차(lag)*다. MultiVelo는 chromatin과 RNA 전환 시각(switch time) 사이의 명시적 priming/decoupling 오프셋을 정의하고 유전자를 그에 따라 분류한다 [1]. MultiVeloVAE는 이를 세포별 연속 decoupling/coupling 인자로 일반화한다 [2]. MoFlow는 세포별 chromatin 개방·transcription·splicing·분해 속도를 추론하고 사전 지정된 latent time 없이 chromatin–spliced 시간차(lag)를 보고한다 [3]. CRAK-Velo는 chromatin 접근성 kinetics를 통합하고 궤적(trajectory)에서 유도된 시간차(lag)를 허용한다 [4]. 같은 계열의 대안들(archetypal ATAC+RNA 궤적 모델링 [5]; differential-accessibility prior에 기반한 regulatory velocity [6])과, 우리의 floor가 기반하는 RNA 전용 생성적 velocity(posterior velocity 불확실성을 더한 veloVI [7], 그리고 multiome MultiVeloVAE와 구별되는 RNA 전용 Bayesian veloVAE [8])가 이 지형을 이룬다. 생물학적 동기는 "chromatin potential"이다. 곧 lineage commitment 동안 핵심 locus의 접근성이 발현에 앞설 수 있다는 관찰, 즉 chromatin이 세포 운명을 *예비 개방(prime)*한다는 것이다 [14]. 발생 중인 대뇌 피질처럼 일시적 TF가 풍부한 시스템에서는 다단계 TF→accessibility→target 시간차(lag)가 기록되어 있는데 [15], 바로 그런 곳이 유전자별 시간차(lag)가 방법에 가장 민감할 지점이다. - -이 시간차(lag)는 기제적(mechanistic) 시계로서 매력적이다. 우리 연구의 동기가 된 목표는 baseline epigenomic feature로부터 epigenetic 약물 반응의 *timing*을 예측하는 것이며, 여기에는 유전자별 활성화/차단(activation/shutdown) 오프셋이 자연스러운 공변량(covariate)이 된다. 그러나 velocity에서 파생된 값은 그것을 산출한 모델링 선택에 강건할 때에만 하류에서 쓸 수 있다. velocity를 비판적으로 검토한 문헌들은 많은 velocity 판독값이 취약함을 분명히 한다. 위배된 모델 가정과 복수의 kinetic regime은 잘못된 velocity를 낳고 [9], 파이프라인은 사용자가 지정하는 hyperparameter가 많으며 흔히 실무에 바로 쓰기 어렵고 [10], velocity의 *방향*조차 신뢰성 있게 정량하기가 간단치 않다 [11]. 2026년의 두 벤치마크는 velocity 방향이 방법에 의존하며 보편적 승자가 없음을 확립했지만 [12,13], 둘 다 velocity *벡터*를 채점할 뿐 유전자별 *시간차(lag)*를 채점하지 않으며, 순열 귀무(permutation-null) 일치도 검정도 인과 음성 대조군도 적용하지 않는다. 유일한 직접 선례인 MoFlow는 자신의 chromatin–spliced 시간차(lag)를 MultiVelo의 것과 비교해 음의 시간차 유전자 중 *일관된 부분집합(consistent subset)*을 보고했다 [3]. 이는 유리한 부분집합에서의 경쟁적 검증이지 체계적 재현성 감사가 아니다. - -따라서 우리는 시간차(lag)를 발견이 아니라 스트레스 테스트할 가설(H1)로 다룬다. *유전자별 chromatin→transcription 시간차(lag)는 방법 강건한 값인가?* 우리는 인간 HSPC 10x Multiome(GSE209878)에서 RNA 전용 floor와 네 개의 chromatin 정보 arm(갈래)을 정면으로 벤치마크하며, 순열 FDR(permutation FDR) 일치 검정, 인과적 ATAC-shuffle 음성 대조군, 사전등록 검정을 포함한 다섯 개 외부 시스템에서의 cross-dataset 재현, 목적 함수 자체에 대한 프로파일 우도(profile-likelihood) 분석, 합성 다중 방법 양성 대조군, 그리고 fitting된 속도를 측정된 합성·분해에 외부 anchoring하는 분석을 함께 수행한다. 이 틀은 "우리가 방법 X를 이겼다"는 비교가 아니라, 어떤 velocity 출력이 실재이고 어떤 것이 모델의 그림자인지를 따지는 강건성 감사(robustness audit)다. 우리의 목적 함수 분석이 모수 식별가능성(parameter identifiability)에 닿는 지점에서, velocity 전환 시각(switch-time)의 약한 식별가능성은 ConsensusVelo가 우도 평탄성과 Fisher 정보로 이미 보였음을 먼저 밝혀 둔다 [16]. 그 연구는 우리 기제를 확증하는 쪽이며, 우리의 새로운 기여는 cross-method 시간차(lag) 벤치마크 자체와 α-stiff/lag-sloppy *분리(dissociation)*, 그리고 그것을 multiome 시간차(lag)로 확장한 데 있다. - ---- - -## Results - -### R1. 유전자별 chromatin→transcription 시간차(lag)는 방법 간 재현되지 않지만, 전사 속도 α는 재현된다 - -방법 간에 유전자별 시간차(lag) 크기는 일치하지 않았다. HSPC에서 시간차(lag) 크기의 쌍별 Spearman 상관은 −0.04(MultiVelo × MoFlow, p=0.38), −0.01(MultiVelo × MultiVeloVAE, p=0.81), +0.08(MoFlow × MultiVeloVAE, p=0.04)이었고, 시간차 정의를 동일 기준으로 통일해도 가장 강한 쌍이 +0.12까지밖에 오르지 않았다(Fig. 1, `figures/fig01_p2_concordance.png`). 방향도 더 낫지 않았다. 부호가 변할 수 있는(sign-variable) 방법들에서 chromatin 선행(chromatin-leading) 비율은 44.8%(MoFlow)와 49.3%(MultiVeloVAE)로, 50/50에 가까운 집단 균형이어서 유전체 전반의 "chromatin이 transcription을 예비 개방한다"는 순서를 뒷받침하지 않으며, MoFlow와 MultiVeloVAE 사이의 유전자별 부호 일치(sign-agreement)는 48%, 곧 우연 수준이었다. (MultiVelo가 겉보기에 100% chromatin 선행인 것은 그 전환 시각(switch-time) 단조 정렬 제약이 만든 인공산물(artifact)이므로, 크기/순위 검정에만 포함하고 부호 검정에는 결코 포함하지 않는다.) 네 번째 방법을 추가해도 일치도는 회복되지 않았다. CRAK-Velo의 시간차 부호 규약(convention) 버그를 확인·수정한 뒤 MoFlow × CRAK-Velo는 −0.151, CRAK-Velo × MultiVeloVAE는 −0.04였고, CRAK-Velo의 chromatin 선행 비율은 41.1%(균형)였다. 방법 간에 일치한 유일한 시간차(lag) 특성은 대표적 priming 마커(예: *CSF1R*, *S100A9*)의 방향으로, 이들은 부호 변동 방법 둘 다에서 chromatin 선행이었다. - -순열 FDR 분석(유전자 라벨 shuffle 귀무, N=10⁴)은 이 약함을 통계적으로 확인했다. cross-method ρ는 3쌍 중 2쌍에서 shuffle 귀무 대비 유의했으나, 효과는 극히 약했고(|ρ|≤0.15) 방향이 일관되지 않았다. 유전자별 cross-method 부호 일관성 검정은 빈 일치 집합을 냈다(FDR<0.10에서 0/598 유전자). 우리는 이를 헤드라인이 아니라 **CRAK 의존 민감도 결과(CRAK-dependent sensitivity result)**로 보고하는데, 그 빈 집합은 부호 변동 방법 세 개를 필요로 하고, 깨끗한 부호 변동 쌍({MoFlow, MultiVeloVAE})만으로는 두 방법 부호 검정이 검정력에 제약되기 때문이다(신호와 무관하게 min p_perm≈0.50). 따라서 CRAK와 무관한 깨끗한 헤드라인은 크기 일치도(세 방법에 걸쳐 |ρ|≤0.08)와 48% 부호 일치다. - -이와 뚜렷이 대조적으로, 전사 속도 α는 방법 간에 강하게 재현되었다(Spearman ρ=0.88; MultiVelo × MultiVeloVAE 축에서 짝지은 부트스트랩(paired-bootstrap) ρ=+0.882, 95% CI [+0.855, +0.905]). 시간차(lag) 취약성의 뿌리는 진단적이다. 시간차를 정하는 chromatin 개방 속도(α_c)가 그 자체로 방법에 민감하고(ρ=0.29; +0.291, 95% CI [+0.209, +0.369]), 그래서 시간차는 α_c의 방법 민감성을 물려받는 반면 α는 그렇지 않다. **해석:** *어떤* 유전자가 chromatin 선행인지는 방법을 바꾸면 달라지는(비강건) 반면, α와 집단 수준의 방향 균형은 수렴한다(강건). - -### R2. Chromatin은 시간차(lag)를 만들지 않는다: 인과 음성 대조군 - -lineage 내에서 ATAC를 뒤섞어 chromatin↔RNA 결합을 끊고 MultiVelo를 다시 fitting해도 시간차(lag) 분포는 원본과 통계적으로 동일했고(Mann–Whitney p=0.20, Kolmogorov–Smirnov p=0.51), 유전자별 시간차 순위를 보존했으며(ρ=0.72), chromatin 우도를 움직이지 않았다(0.239→0.237). 짝지은 Wilcoxon 검정만이 미미한 이동을 검출했고(p=0.0003, 중앙값 5.87→5.48), 이는 많아야 미미한(marginal) chromatin 기여를 시사한다. 이 음성 대조군은 구조적으로 독립인 두 번째 방법에도 확장되었다. MoFlow 시간차(lag)도 shuffle을 견뎠다(유전자별 ρ=0.52로, cross-method 교체 시의 ρ=0.08보다 훨씬 높고, chromatin 채널 fitting 품질은 변화 없음). **해석:** 시간차(lag)는 chromatin 신호가 아니라 모델 구조(전환 시각 정렬)와 유전자 고유의 RNA 동역학에서 비롯되며, 이는 MultiVelo의 100% chromatin 선행이 구조적임을 독립적으로 확인한다. - -### R3. 시간차(lag) 취약성의 삼각 측량: 정확도, 안정성, 예측 가능성 - -우리는 시간차(lag)를 세 가지 축에서 더 검정했다. **정확도:** 시간차를 주입한(injected-lag) 시뮬레이터를 무잡음 조건에서 CRAK-Velo DTW 추정기로 평가하면 Spearman(참값, 복원값) = −0.89였다. 이는 부호 반전과 크기 붕괴(~0.06×)를 동반한 *강한* 순위 추적(|ρ|=0.89)이다. 이는 매끄러운 동역학에서 그 DTW 구성이 만드는 형태(shape) 인공산물로, 시간차(lag)가 근본적으로 복원 불가능하다는 증거가 아니라 CRAK-Velo의 시간차를 cross-method로 신뢰하지 않을 근거다. 핵심 H1 arm(MoFlow × MultiVelo × MultiVeloVAE)은 이 구성을 쓰지 않아 영향받지 않는다(Supplementary Fig. S1, `figures/sim_injected_lag.png`). **안정성:** fitting을 고정하고 세포를 부트스트랩 재표집하면 시간차 부호는 83% 안정적이었으나(중앙값 flip 0), 이는 표집 잡음만 반영한 가장 약한 종류의 안정성이며 실제 재-fitting 안정성은 더 낮을 것이다. **예측 가능성:** 순수 baseline chromatin feature만으로는 held-out(학습에서 제외한) lineage에 걸쳐 시간차(lag)를 예측하지 못했고(ρ=−0.21), fitting된 kinetic feature를 더하면 +0.59까지 올랐지만 이는 순환적이다(fitting된 α_c가 MultiVelo 시간차를 기계적으로 결정하기 때문). 실제 day0 ATAC promoter/enhancer 접근성(8,583개 day0 HSC/MPP 세포에 걸친 511개 유전자)을 모으자 대비가 선명해졌다. *강건한* 표적 α는 held-out lineage에서 예측되었으나(ρ=+0.309, 여섯 lineage 모두에서 양수), *비강건한* 시간차(lag)는 실제 ATAC로도 예측 불가능한 채였다(ρ=+0.05, 우연)(Supplementary Fig. S2, `figures/lag_model.png`). 동일 방법 내에서 lineage를 가로지른 재-fitting도 같은 이야기를 했다. 시간차 크기는 따로 fitting한 lineage들 사이에서 약하게만 일치했고(중앙값 ρ=0.349, 범위 0.234–0.513, 10/10 양수), 그 α_c 대조는 더 강건했다(중앙값 ρ=0.483). **해석:** 강건한 α를 예측하는 바로 그 feature들이 비강건한 시간차(lag)는 예측하지 못하며(예측 가능성 축에서 H1 재확인), 그렇기 때문에 하류 timing 모델은 단일 시간차 값이 아니라 baseline feature와 α 위에 세워야 한다. - -### R4. α-강건 / lag-취약 순서는 사전등록 검정을 포함한 다섯 개 외부 시스템에서 재현된다 - -이 순서가 한 HSPC 데이터셋의 특이성인지를, 조직 거리(tissue distance)를 아우르는 다섯 개 외부 multiome에서 재현하며 물었다(Fig. 2, `figures/fig02_crossdataset_concordance.png`; Table 1). 핵심 주장은 어떤 절댓값이 아니라 *α>lag 순서의 보존*이다. - -각 외부 데이터셋 내부에서 cross-method α(floor × MultiVelo × MultiVeloVAE, 세 쌍의 중앙값)는 강하게 재현된 반면 dataset 내부 시간차(MultiVelo × MultiVeloVAE)는 0 근처에 머물렀다. E18 마우스 뇌 α 중앙값 +0.81 대 시간차 +0.057; 인간 BMMC +0.851 대 −0.088(p=0.15); 대식세포 +0.865 대 +0.074(TOST로 0과 동등); 마우스 gastrulation +0.927 대 −0.026([−0.089, +0.038]), dataset 내부 분리 Δρ=+0.979(95% CI [+0.916, +1.041]). 데이터셋을 가로질러서도 HSPC→외부 α 순위는 모든 시스템에서 그 시간차(lag) 대응값보다 높게 재현되었다. 성체 인간 뇌 α +0.475(p=4.5e-7) 대 시간차 +0.185(p=0.06); E18 +0.32(p=2e-4) 대 +0.10(p=0.23); BMMC +0.550(p=2.9e-8) 대 +0.052(p=0.63); 대식세포 +0.643(95% CI [+0.554, +0.719], p=2.5e-33) 대 +0.148(95% CI [+0.027, +0.263], p=0.014); gastrulation +0.415(95% CI [+0.244, +0.561]) 대 +0.028(95% CI [−0.165, +0.224]). 대식세포 축은 명시적 cross-dataset 분리 Δρ=+0.843(95% CI [+0.773, +0.912])을 준다. - -다섯 번째 외부 시스템인 마우스 gastrulation(GSE205117, E7.5–E8.75 10x Multiome, 10,779 세포)은 lineage priming이 최대이고 시간차(lag)가 방법에 *가장* 민감할 것으로 예상되는 발생 atlas인데, **사전등록(preregistration)**으로 검정했다. 사전 선언한 임계를 가진 여섯 개 예측을, 어떤 velocity fitting이나 일치도가 존재하기 전에 commit 해시로 봉인했고(`PREREGISTRATION_gse205117.md`), 사후(post-hoc) 구제는 허용하지 않았다. 여섯 개 모두 통과했다(6 PASS / 0 FAIL). dataset 내부 cross-method α ρ≥0.50(임계는 `PREREGISTRATION_gse205117.md:15`), dataset 내부 시간차 ρ≤0.15, α−lag 순서 간격 ≥0.35, cross-dataset α>+0.2 및 α>lag, α 불일치보다 큰 유전자별 시간차 불일치(봉인된 원 정의 MultiVelo × MoFlow 기준 유전자별 불일치 시간차 0.294, n=968, 대 α 0.052), 그리고 최대 priming 하에서도 지속되는 취약성. 이 예측들이 fitting 이전에 봉인되었기 때문에, 이 재현은 사후 패턴이 아니라 확증적이다. - -**숨김없이 밝히는 유의점(Table 1 각주).** (i) cross-dataset α 값은 조직 거리가 멀어질수록 감소하지만(대식세포 +0.643 > BMMC +0.55 > 뇌 +0.475 > gastrulation +0.415 > E18 +0.32), 이들의 95% CI는 겹친다(공통 구간 [0.368, 0.472]). 따라서 우리는 이를 *정성적(qualitative)* 순서로만 제시하고 단조/정량적 주장을 하지 않으며, 점들에 어떤 추세도 fitting하지 않는다. (ii) dataset 내부 lag-취약 근거는, HSPC가 아닌 네 시스템에서 대체로 단일 방법 쌍(MultiVelo × MultiVeloVAE)에 의존한다. gastrulation만 추가로 MoFlow arm을 가지며, 그 봉인된 유전자별 시간차 예측에 쓰였다. (iii) 다섯 재현은 각각 공여자/시료 하나씩이다. 서사는 어느 한 시스템의 강한 일반화가 아니라 여섯 축에 걸친 일관성에 기댄다. (iv) 성체 인간 뇌는 dataset 내부 MultiVeloVAE fitting이 없어 dataset 내부 cross-method 시간차를 계산할 수 없다. 그 α 대 lag 증거는 cross-dataset 축이다(Table 1, N/A). - -### R5. 이 분리는 목적 함수의 성질이다: α는 stiff, lag는 sloppy - -이 관찰이 *왜* 반복되는지 묻기 위해, MultiVelo 자체 우도를 α 방향과 시간차 방향(lag = t_sw2 − t_sw1)을 따라 프로파일링하며 latent time을 재최적화했다(n=538 유전자; fitting/우도 재현 r≈1.0)(Fig. 3, `figures/fig05_profile_likelihood.png`). 세포당 곡률(curvature)은 시간차보다 α에서 훨씬 컸다(세포당 중앙값 8.20 대 2.24). 우리는 유전자별 강성비(stiffness ratio) κ_α/κ_lag를 보수적인 **nuisance 모수 해방(freed-nuisance)** 기준에서 보고한다. 곧 β, γ, α_c, rescale, scale_cc를 재최적화하는 경우인데, 여기서 분리는 중앙값 비 **2.49×**, 유전자의 **77.03%**에서 α가 시간차보다 더 stiff한 채로 유지된다(n=148). 더 엄격한 nuisance 고정(fixed-nuisance) 프로파일은 더 큰 3.53×(IQR [1.92, 7.41])를 주고 유전자의 94.57%(244/258)에서 α가 더 stiff한데, 우리는 이를 상한(upper bound)으로 다루며, β/γ를 해방하면 α 곡률이 고정 시 값의 중앙값 0.19×로 붕괴함을 숨김없이 밝힌다. 시간차 삼분류가 이 점을 뒷받침했다. 538개 유전자 중 302개(56%)는 내부(interior), 205개(38%)는 경계 고정(boundary-pinned), 31개(6%)는 퇴화(degenerate)였고, 44%에서는 데이터가 시간차의 상한조차 설정하지 못한다. 이는 시간차 방향의 *상대적(실질적)* 비식별성이지, 완전히 평평한 골짜기가 아니다. velocity 전환 시각 자체의 약한 식별가능성은 ConsensusVelo가 우도 평탄성과 Fisher 정보로 확립했다 [16]. 우리의 목적 함수 분석은 그것을 확증하며, 선점되지 않은 것은 α-stiff/lag-sloppy *분리*, 곡률비(curvature-ratio) 틀, 그리고 multiome chromatin→시간차 확장이다 [17,18,19]. - -이 목적 함수 분리의 정량적·데이터 축 대응물은 직접적이다(짝지은 부트스트랩 식별가능성 분석; B=10⁴, seed 20260707). HSPC MultiVelo × MultiVeloVAE 축에서 ρ_α = +0.882(95% CI [+0.855, +0.904])인 반면 ρ_lag(크기) = +0.163(95% CI [+0.078, +0.244])이어서 Δρ = +0.720(95% CI [+0.639, +0.802])이다. 이 분리의 CI는 0을 넓은 여유로 배제하며, 시간차 규약에 강건하다(크기 +0.720; 부호 포함 +0.893; 속도 대리(rate-proxy) +0.891, 모두 CI가 0 배제). 이는 외부에서도 재현된다(BMMC Δρ=+0.994 [+0.874, +1.110]; E18 dataset 내부 Δρ=+0.841 [+0.779, +0.903]). fitting된 모수를 cross-method 재현성으로 순위 매기면 경험적 식별가능성 순서 **α ≫ α_c > β > γ**가 나온다(α +0.882; α_c +0.291 [+0.209, +0.369]; β +0.080 [−0.009, +0.168]; γ −0.109 [−0.192, −0.023]). 시사적으로, ATAC 채널이 전혀 없는 RNA 전용 floor도 chromatin 방법 수준의 강도로 α를 복원한다(floor × MultiVelo +0.818 [+0.773, +0.855]; floor × MultiVeloVAE +0.889 [+0.862, +0.910]). 차분 예산(diff-budget) 분석은 시간차가 왜 가장 나쁜지를 보인다. 시간차는 두 속도-시간척도(rate-timescale)의 차이이며, 1/α는 +0.882로, 1/α_c는 +0.291로 일치하지만 그 차이는 더 약한 성분보다도 낮게 떨어진다(+0.124 [+0.036, +0.210]). 차분이 잡음을 증폭하기 때문이다. (사전 선언한 |ρ|<0.2 경계에 대한 TOST에서, *방향(directional)* 시간차 MoFlow × MultiVeloVAE +0.083 [+0.007, +0.158]은 0과 동등하고, *크기(magnitude)* 시간차 MultiVelo × MultiVeloVAE +0.163은 약한 양수이며 엄격한 경계에서 동등으로 인증되지 않는다. 주장은 동등성이 아니라 분리가 뒷받침한다.) - -### R6. 시간차(lag) 비재현성은 방법 결함이 아니라 regime 특유의 현상이다: 합성 양성 대조군 - -이 실패가 버그가 아니라 데이터 regime의 성질임을 보이기 위해, 알려진 주입 onset 시간차 τ를 가진 chromatin→RNA pulse ODE를 switch-sharpness × SNR 격자에서 시뮬레이션하고, 구조적으로 독립인 두 방법(MoFlow DTW chromatin–spliced 시간차, MultiVelo 전환 시각 시간차)을 공유 유전자 축에서 fitting했다(짝지은 부트스트랩 95% CI, B=10⁴)(Fig. 4, `figures/fig_sim_positive_control.png`). 식별가능성 코너(높은 SNR, 중간 sharpness; W=0.1, SNR=20)에서 두 방법은 서로(일치도 ρ=+0.454 [+0.20, +0.67], CI가 0 배제), 그리고 주입된 τ와도(MoFlow +0.506, MultiVelo +0.672) 일치했다. SNR이 떨어지자 일치도는 0을 향해 붕괴했다(SNR 주변 평균 20→+0.242, 6→−0.035, 2→−0.005). 검정력 보정은 실제 HSPC 귀무가 진짜임을 보인다. n=598, N_perm=10⁴에서 이 장치는 |ρ|≳0.15의 일치하는 시간차를 검정력 ≥0.8로 검출하는 반면, 실제 HSPC의 |ρ|≤0.08은 그 검출 하한 근처나 아래에 있다(ρ≈0.08에서 검정력 ≈0.58). **해석:** cross-method 시간차 불일치는 어떤 방법의 결함이 아니라 실제 HSPC가 속한 (저-SNR, 매끄러운) regime의 성질이다. 식별가능성 코너는 좁고(유전자당 SNR=20은 비현실적으로 높다), 이는 실제 데이터가 비식별 regime에 산다는 주장을 강화할 뿐이다. - -### R7. Fitting된 α는 (γ와 달리) 측정된 속도에 외부 anchoring된다 - -마지막으로 우리는 fitting된 속도가 *측정된* kinetic 양을 복원하는지를, 순위 기반 검정만으로 물었다(절대 속도는 비식별이고 설정은 cross-context다; 모든 ρ는 짝지은 부트스트랩 95% CI를 동반, B=10⁴; 헤드라인은 비-housekeeping 층이다). Fitting된 α는 세 방법 모두에서 측정된 K562 TT-seq 합성 속도(GSE229305, 반감기 패널과 같은 연구)를 복원했다. 비-housekeeping ρ = +0.236 [+0.095, +0.368](RNA 전용 floor, p=9.6e-4, n=193), +0.262 [+0.133, +0.385](MultiVelo, p=4.9e-5, n=235), +0.285 [+0.165, +0.398](MultiVeloVAE, p=4.4e-6, n=251)로, cross-context 설정(K562에서 측정, HSPC에서 fitting)에도 불구하고 모두 CI가 0을 배제했다. 이와 대조적으로 분해 속도 γ는 외부 ground truth가 있는 곳에서도 복원되지 *않았다*. 가장 깨끗한 동일 기준 비교(같은 K562 세포)에서 세 방법 모두 α는 양수인 반면 γ는 측정된 분해에 대해 귀무였다. 세 세포주 반감기 패널로 확장하면 9개 방법×세포주 칸 중 1개만 γ를 약하게 복원했고(MultiVeloVAE × MOLM13, +0.164 [+0.028, +0.291]), 교과서적 scVelo dynamical γ는 가장 깨끗한 참조(MOLM13, −0.224 [−0.359, −0.085], CI가 0 배제)에서 *반대로* 나왔다. 이는 외부 실험 축에서 식별가능성 순위를 확인한다. α는 방법 재현성과 측정 anchoring을 모두 갖춘 유일한 속도다. - -**함께 보고하는 음성 결과(honest null).** 독립적인 두 번째 α 출처(Schwalb 2016 K562 TT-seq, GSE75792)는 *귀무*였다. α–Schwalb는 3/3 귀무(ρ −0.05 ~ −0.01)였던 반면 α–Todorovski는 3/3 양수였다. 결정적 원인은 측정된 두 TT-seq 출처 자체가 약하게만 일치한다는 것이다(ρ≈0.15, n=1905). 측정된 합성 속도의 연구 간 재현성이 어떤 확증에도 천장(ceiling)이 된다. 우리는 이를 비대칭적으로, 그리고 사전등록한 대로 해석한다. 이 귀무는 α를 *반증하지 않는다*(cross-context, 절대-α 비식별성, 출처 잡음이 모두 작용한다). 다만 이는 "n=1 외부" 취약성이 이 두 번째 출처로 제거되지 않았음을 뜻한다. 일차 anchor는 유효하며, 있는 그대로 읽으면 두 번째 출처는 재현도 반증도 아니다. - ---- - -### Table 1. 여섯 개 시스템에 걸친 α 대 lag의 재현성 - -dataset 내부 항목은 cross-method Spearman ρ이다(α는 RNA 전용 floor × MultiVelo × MultiVeloVAE, 세 쌍의 중앙값; 시간차 크기는 MultiVelo × MultiVeloVAE). cross-dataset 항목은 HSPC→외부 순위 ρ이다. 이 표는 *cross-method 재현성만* 보고하며, 방법 내부(within-method) fitting 품질로 읽어서는 안 된다(Table 2 참조, 설계상 분리 유지). - -| 시스템 | 조직 관계 | dataset 내부 α(중앙값) | dataset 내부 lag(MV×VAE) | cross-dataset α(HSPC→외부) | cross-dataset lag | -|---|---|---|---|---|---| -| HSPC (GSE209878) | 일차 | 0.88 | −0.01 (p=0.81)† | — | — | -| 대식세포 분화 (GSE284047) | HSPC 직접 | +0.865 | +0.074 (≈0, TOST) | +0.643 [+0.554,+0.719] | +0.148 [+0.027,+0.263] | -| 인간 BMMC (GSE194122) | 같은 조직 | +0.851 | −0.088 (p=0.15) | +0.550 (p=2.9e-8) | +0.052 (p=0.63) | -| 성체 인간 뇌 (``) | 원거리 | N/A‡ | N/A‡ | +0.475 (p=4.5e-7) | +0.185 (p=0.06) | -| 마우스 gastrulation (GSE205117) | 발생, priming 최대 | +0.927 | −0.026 [−0.089,+0.038] | +0.415 [+0.244,+0.561] | +0.028 [−0.165,+0.224] | -| E18 마우스 뇌 (``) | 종간(cross-species) | +0.81 | +0.057 | +0.32 (p=2e-4) | +0.10 (p=0.23) | - -† HSPC dataset 내부 시간차 값 −0.01은 FINDINGS §1에 인용된 MultiVelo × MultiVeloVAE 수치다(부호 포함 규약). 같은 축에서 크기 규약 값은 R5에 쓰인 분리 분석의 +0.163(95% CI [+0.078, +0.244])이다. 둘은 각자의 출처대로 보고하며 여기서 조정하지 않는다. -‡ 성체 인간 뇌는 dataset 내부 MultiVeloVAE fitting이 없어(MultiVelo + floor만) dataset 내부 cross-method 시간차/α를 계산할 수 없다. 그 증거는 cross-dataset 축이다. -cross-dataset α의 CI가 겹친다 → 조직 거리 순서는 정성적이며 단조 주장이 아니다. 다섯 외부 재현은 각각 공여자/시료 하나씩이다. 마우스 gastrulation은 fitting 전에 봉인된 사전등록 6/0 채점표를 통과했다. -비고(dataset 내부 α 규약): 여기의 dataset 내부 α 값은 RNA 전용 floor를 포함한 세 쌍의 중앙값이다(예: E18 +0.81). R5의 분리 수치는 단일 MultiVelo × MultiVeloVAE 쌍을 쓴다(예: E18 ρ_α +0.898). 이는 HSPC 시간차에 각주(†)로 단 것과 같은 범주 차이다. - -### Table 2. Velocity 출력 신뢰도 결정 지도 - -Table 1과 의도적으로 분리한다. 이것은 velocity 출력의 *사용(usage)* 지도이지, 방법 내부 fitting 품질을 cross-method 재현성에 섞은 것이 아니다. - -| Velocity 출력 | cross-method 재현성 | 외부 anchor | 신뢰도 | 권장 조치 | -|---|---|---|---|---| -| 전사 속도 α | 높음 (ρ=0.88; floor가 복원) | 있음 (측정된 TT-seq 합성, ρ +0.24 ~ +0.29) | **높음** | 직접 사용 가능; 하류 feature로 선호 | -| 집단 방향 균형 (~50/50) | 높음 (두 방법 수렴) | — | **높음** | 집단 수준 진술로 사용 가능 | -| 대표 priming 마커 방향 | 높음 (방법 간 일치) | priming 생물학과 부합 [14] | **중–높음** | 명명된 마커 locus에 사용 가능, 유전체 전반은 불가 | -| chromatin 개방 속도 α_c | 낮음 (ρ=0.29) | — | **낮음** | 사용 전 안정화(부트스트랩/lineage별) | -| 분해 속도 γ | 낮음 (ρ≈−0.1) | 외부 ground truth로도 복원 안 됨 | **낮음** | 있는 그대로 사용 금지 | -| 유전자별 시간차 크기 | 낮음 (|ρ|≤0.08) | baseline에서 예측 불가 (≈우연) | **낮음** | 직교 검증 필요; 단일 방법 값 사용 금지 | -| 유전자별 시간차 부호 / 절대 timing | 우연 (48% 일치); 구조적으로 편향 | — | **매우 낮음** | 사용 금지; 부호는 구조적으로 양수 = 정보 없음 | - ---- - -## Discussion - -드러나는 그림은 *실재하는(real)* velocity 출력과 *모델의 그림자(shadows of the model)*인 출력 사이의 깔끔한 구분이다. 실재하는 쪽은 방법 간 재현되고, RNA 전용 floor로 복원되며, 외부에 anchoring되고, baseline feature에서 예측되는 출력이다. 그림자인 쪽은 유전자별 시간차(lag), 그 부호, 그리고 절대 timing이다. 전사 속도 α는 식별 가능한 불변량이다. 방법 간에 ρ=0.88로 재현되고, chromatin 채널 없이도 복원되며, 측정된 TT-seq 합성에 anchoring되고, 실제 day0 ATAC에서 예측된다. 시간차(lag)는 모든 축에서 그 반대다. cross-method(|ρ|≤0.08), 인과(chromatin-shuffle에 불변), 예측(baseline에서 ≈우연), 기제(우도에서 sloppy하고 경계에 제약). 시간차를 정하는 α_c가 그 자체로 취약하고(ρ=0.29), 시간차는 두 속도-시간척도의 *차이*이므로 차분이 그 일치도를 더 약한 성분보다도 아래로 끌어내린다. 이 순서가, 시간차가 방법에 가장 민감할 것으로 예상된 priming 최대의 gastrulation 시스템에서 사전등록 검정을 견뎌낸다는 것은 확증이 취할 수 있는 가장 강한 형태다. - -우리는 이것이 무엇을 주장하고 무엇을 주장하지 않는지에 신중하다. 이는 생물학이 아니라 *방법*에 대한 진술이다. chromatin priming은 특정 locus에서는 실재하고(대표 마커들은 방법 간에 일치하며 chromatin 선행이다), 더 깊은 sequencing, 더 세밀한 시간 해상도, 또는 metabolic labeling이 시간차(lag)를 식별 가능하게 만들 여지도 아직 있다. 우리의 주장은 *현재의* 방법들이 뒷받침하는 것에 대한 경계다. 두 가지 추가 한계가 핵심적이다. 첫째, pseudotime은 실제 흐른 시간(wall-clock)이 아니다. day0/day7 batch가 통합되어 있어서 시간차(lag)는 pseudotime 단위이고 실제 시간에 anchoring할 수 없다. 둘째, 프로파일 우도 결과는 *상대적(실질적)* 비식별성이지 완전히 평평한 골짜기가 아니다. 우리는 이를 보수적인 nuisance 해방 기준(2.49×, 유전자의 77%에서 α가 더 stiff)에서 보고하는데, nuisance 모수를 해방하면 α 곡률이 부분적으로 붕괴하고 더 엄격한 nuisance 고정의 3.53×는 상한일 뿐이기 때문이다. lag-취약 근거는 HSPC 밖에서는 대체로 단일 방법 쌍(MultiVelo × MultiVeloVAE)에 의존하며, MoFlow arm이 연결된 gastrulation만 예외다. 다섯 외부 재현은 모두 단일 시료다. - -**선행 연구 대비 자리매김.** 유전자 수준 chromatin↔transcription 시간차(lag)는 MultiVelo가 생물학적 판독값으로 *도입*했고 [1] MultiVeloVAE와 MoFlow가 재정식화했다 [2,3]. 이들 중 어느 것도 시간차가 방법 간에 *같은 값*인지를 감사하지 않았으며, MoFlow의 한 번의 cross-method 비교는 유리한 부분집합에서의 일치를 보고했다 [3]. 2026년의 일반 벤치마크들은 velocity *방향*이 방법 의존적임을 확립하지만 [12,13] 시간차(lag)를 채점하지 않는다. 우리의 기여는 multiome 시간차에 특화된 보완이다. 순열 귀무와 인과 음성 대조군을 갖춘 체계적 다중 arm 일치도 벤치마크로, 어떤 파생 값(α)이 방법 교체를 견디고 어떤 것(시간차)이 견디지 못하는지를 보인다. 식별가능성 측면에서, velocity 전환 시각 평탄성을 처음 보인 공은 ConsensusVelo에 정면으로 돌린다 [16]. single-cell kinetic 속도에 대한 프로파일 우도 [17], single cell에서의 sloppy/stiff Fisher 기하 [18], 구조적 시간 이동 축퇴(time-shift degeneracy) [19]가 추가적인 방법 선례다. 우리의 목적 함수 분석은 경험적 벤치마크에 대한 *확증적 기제*이지 이 논문의 새로움이 아니다. 가장 가까운 선행 연구(MoFlow)에 대해, 선점되지 않은 추가는 우연 대조(순열 FDR)와 인과 음성 대조군이며, 어떤 경쟁 방법 논문도 이를 시간차(lag)에 적용하지 않는다(Fig. 5, `figures/fig03_novelty_comparison.png`). - -**하류 timing 예측에 대한 함의.** 신뢰도 지도(Table 2)의 실질적 성과는 설계 원칙이다. epigenetic 약물 반응 timing을 예측하는 모델은 단일 방법 시간차를 소비해서는 *안 된다*. 대신 우리가 검증한 강건한 경로, 곧 day0 ATAC promoter/enhancer 접근성 → α를 거쳐야 하며, 여기서는 시간차를 예측하지 못하는 바로 그 baseline feature들이 held-out lineage에서 α는 예측한다(ρ=+0.31). 우리는 이것이 벤치마크에서 유도한 설계 원칙이지 wet-lab으로 검증된 timing 예측기가 아님을 강조한다. ATAC→α→timing 경로를 perturbation ground truth에 대해 검증하는 것이 자연스러운 다음 단계다. - ---- - -## Conclusions - -multiome velocity 방법들이 보고하는 chromatin→transcription 시간차(lag)는 유전자 수준에서 방법 강건한 값이 아니다. 방법과 데이터셋에 걸쳐 재현되지 못하고, chromatin에서 비롯되지 않으며, 우도에서 sloppy하다. 반면 전사 속도 α는 재현되고(cross-method ρ=0.88), RNA 전용 floor로 복원되며, 측정된 합성 속도에 외부 anchoring된다. 이것은 방법에 대한 주장이지 timing 생물학의 부재에 대한 주장이 아니다. 이 연구의 기여는 그 결과로 얻은 velocity 출력 신뢰도 지도(α와 속도 파생 신호는 신뢰하고, 시간차/부호/절대-timing은 직교 검증이 필요한 것으로 다룸)와, 어떤 timing 예측 모델이든 단일 방법 시간차가 아니라 강건한 day0-ATAC→α 경로 위에 세워야 한다는 구체적 하류 함의다. - ---- - -## Methods - -### 데이터셋 - -일차 데이터셋은 인간 HSPC 10x Multiome(GEO GSE209878)으로, day0와 day7 통합, 21,878 세포다. cross-dataset 재현에는 다섯 개 외부 multiome 시스템을 썼다. 성체 인간 뇌(``), 태아 E18 마우스 뇌(``; MultiVelo 튜토리얼 데이터), 인간 골수 단핵세포(bone-marrow mononuclear cells, BMMC; GSE194122, donor09/site4, spliced/unspliced는 velocyto로 GEX BAM에서 복원), 대식세포 분화(GSE284047 / figshare 30280333, Day14 HSPC 직접 분화), 그리고 마우스 gastrulation(GSE205117, E7.5/E8.0/E8.5/E8.75 rep1, 10x Multiome, 10,779 세포; GEX는 STARsolo Velocyto raw, ATAC는 gencode vM25로 gene body ±10 kb에 걸쳐 GEO fragment에서 집계). 모든 재현은 단일 공여자/시료다. pseudotime은 실제 흐른 시간(wall-clock)이 아님에 유의한다. 일차 데이터에서 day0/day7이 batch 통합되어 있어 시간차(lag)는 pseudotime 단위로 표현되고 wall-clock anchor를 쓸 수 없다. - -### 공통 전처리와 방법 분기 - -*방법* 차이를 *전처리(preprocessing)* 차이와 분리하기 위해, 모든 arm은 공통 전처리 분기를 공유했고 그 뒤 velocity 방법이 분기했다(공통 graph ablation 적용). cross-dataset arm은 위에 적은 대로 데이터셋별 spliced/unspliced 복원을 썼다. ATAC 집계는 데이터셋 출처에 따라 달랐고(HSPC는 `mv.aggregate_peaks_10x`; BMMC는 처리된 peak matrix의 gencode 근접 집계; gastrulation은 gene body ±10 kb에 걸친 GEO fragment), 이는 cross-dataset 순위 비교에 보수적 잡음을 더한다. - -### Velocity 방법과 RNA 전용 floor - -다섯 arm을 fitting했다. RNA 전용 floor(scVelo dynamical 모델, chromatin 채널 없음)와 네 개의 chromatin 정보 방법, 곧 MultiVelo [1](chromatin 전환 시각 ODE; lag = t_sw2 − t_sw1), MultiVeloVAE [2](VAE, 세포별 연속 decoupling/coupling), MoFlow [3](relay velocity; chromatin–spliced DTW 시간차), CRAK-Velo [4](준-기제적; DTW 유도 시간차). CRAK-Velo 시간차 부호 규약 버그(MoFlow의 `fastdtw`와 부호 반대)를 발견해 수정했다. CRAK-Velo의 시간차는 매끄러운 동역학에서의 형태 인공산물 때문에 민감도 arm으로만 보고한다. - -### 일치도 통계 - -모든 cross-method·cross-dataset 일치도는 Spearman 순위 상관이었다. 출처 분석이 제공한 경우 상관에는 짝지은 유전자 부트스트랩 95% CI를 붙인다(B=10⁴ 재표집, seed 20260707, percentile 방법). R1의 쌍별 헤드라인 상관은 출처가 제공하는 경우 그 p값과 n과 함께 보고한다. cross-dataset 일관성을 위해 시간차 크기 규약(|·|)을 전반적으로 썼고, MultiVelo의 구조적으로 양인 부호는 부호 검정에 결코 동원하지 않았다. cross-method 부호 일관성은 순열 FDR로 검정했다(유전자 라벨 shuffle 귀무, N=10⁴, FDR<0.10). 빈 일치 집합은, 깨끗한 부호 변동 쌍이 검정력에 제약되므로 CRAK 의존 민감도 결과로 보고한다. 0과의 동등성은 사전 선언한 |ρ|<0.2 경계에 대한 TOST로 평가했다. cross-dataset α의 조직 거리 순서는 CI가 겹치므로 정성적으로만 보고하며 점들에 추세를 fitting하지 않는다. - -### 프로파일 우도 식별가능성 - -MultiVelo의 목적(우도)을 α 축과 시간차 축(lag = t_sw2 − t_sw1)을 따라 프로파일링했고, 각 스캔 점에서 latent time을 재최적화했다(n=538 유전자; fitting/우도 재현 r≈1.0). 두 nuisance regime을 돌렸다. **nuisance 고정(fixed-nuisance)**(β, γ, α_c, rescale, scale_cc 고정)은 상한 곡률비를 주고, **nuisance 해방(freed-nuisance)**(이들을 재최적화)은 본문에 보고한 보수적 하한을 준다(2.49×). 유전자별 강성은 곡률비 κ_α/κ_lag로 요약했다. 내부/경계 고정/퇴화 분류는 데이터가 시간차를 경계 지을 수 있는지를 기술한다. - -### 사전등록 프로토콜 - -다섯 번째 외부 재현(마우스 gastrulation, GSE205117)에 대해, 사전 선언한 임계를 가진 여섯 개의 반증 가능한 예측을 어떤 velocity fitting이나 일치도가 존재하기 전에 commit 해시로 봉인했다(`PREREGISTRATION_gse205117.md`; dataset 내부 α ρ≥0.50은 15번째 줄, 시간차 ρ≤0.15, α−lag 간격 ≥0.35, cross-dataset α>+0.2 및 >cross-lag, 유전자별 시간차 불일치 > α 불일치, 최대 priming 하 취약성). 임계 ρ≥0.50이 봉인된 합격선이며, 관측된 HSPC α=0.88은 합격선이 아니라 관측값이다. 채점은 봉인된 원 유전자별 정의(시간차 예측에는 MultiVelo × MoFlow)를 사후 구제 없이 적용했고, 채점표는 결정론적 재계산에서 바이트 단위로 동일하게 재현되었다. - -### 교란 통제 - -cell-cycle, 전사 버스트(transcriptional burst), ambient/doublet 교란(confound)을 통제했다. cell-cycle은 유전자 수준에서 편향이 없었다(cell-cycle 유전자는 fit-lag 유전자의 1.9%; CC 대 나머지 Mann–Whitney p=0.86; 제외 시 중앙값 변화 0.037). 세포 수준 상관은 세포주기가 lineage에 결합되어 있어서 생기며(MK 88% ↔ HSC 3%), 이는 within-lineage 분석이 이미 통제하므로, (분화 신호를 제거하지 않기 위해) 전역 regress-out은 하지 않았다. 버스트: 시간차↔α Spearman −0.24(중간 정도, regularized 회귀에 반영). Ambient/doublet: scrublet 적용, doublet 중앙값 0.045, pct_mito 중앙값 10.4%(QC 최대 20%). 분석은 within-lineage였고, 희귀 lineage(MK/Baso·Eo·Mast/pDC)는 별도 불확실성으로 다뤘다. promoter/enhancer ATAC feature의 다중공선성(multicollinearity)은 regularized 회귀로 처리했고, 유전자에 걸친 다중 검정에는 순열 FDR을 썼다. - -### 외부 속도 검증 - -fitting된 α와 γ를 측정된 속도와 비교했다(순위 기반, cross-context, 유전자별 부트스트랩 95% CI, B=10⁴). α는 측정된 K562 TT-seq 합성 속도(GSE229305, Todorovski 2024; 그리고 두 번째 출처 Schwalb 2016 K562 TT-seq, GSE75792)와, γ는 측정된 mRNA 반감기(K562/THP1 동일 연구 SLAM-seq, MOLM13 교차 연구)와 비교했다. housekeeping 층은 자명하게 보존되므로 헤드라인은 비-housekeeping 층이다. α 귀무의 해석은 비대칭적이고 사전등록되어 있다. cross-context 측정과 절대-α 비식별성을 감안하면 귀무는 격하할 뿐 반증하지 않는다. - ---- - -## Declarations - -**연구윤리 승인 및 참여 동의.** 해당 없음. 이 연구는 이미 출판된 비식별 공개 데이터셋을 사용한다. - -**출판 동의.** 해당 없음. - -**데이터 및 자료 가용성.** 모든 일차·외부 데이터셋은 공개다(GSE209878, GSE194122, GSE284047, GSE205117, GSE229305, GSE75792; 성체 인간 뇌와 E18 마우스 뇌 accession: ``). 분석 코드와 결정론적 재계산 스크립트: ``. - -**이해 상충.** ``. - -**연구비.** ``. - -**저자 기여.** ``. - -**감사의 글.** ``. - -**면책.** 연구·교육용 초안이며 임상·진단 자원이 아니다. - ---- - -## References - -[1] Li C, Virgilio MC, Collins KL, Welch JD. Multi-omic single-cell velocity models epigenome–transcriptome interactions and improves cell fate prediction. *Nature Biotechnology* 41, 387–398 (2023). doi:10.1038/s41587-022-01476-y. - -[2] Li C, Gu Y, Virgilio MC, Lee KH, Collins KL, Welch JD. Inferring differential dynamics from multi-lineage, multi-omic, and multi-sample single-cell data with MultiVeloVAE. *Nature Communications* 16, 11505 (2025). doi:10.1038/s41467-025-66287-6. - -[3] Hong A, Lee S, Kim K. Multi-omic relay velocity modeling uncovers dynamic chromatin-transcription regulation across cell states. *Nature Communications* 17, 566 (2025). doi:10.1038/s41467-025-67259-6. - -[4] El Kazwini N, Gao M, Kouadri Boudjelthia I, Cai F, Huang Y, Sanguinetti G. CRAK-Velo: chromatin accessibility kinetics integration improves RNA velocity estimation. *Genome Biology* 27(1) (2026). doi:10.1186/s13059-026-04086-y. - -[5] ArchVelo: archetypal velocity modeling for single-cell multi-omic trajectories. *Nature Communications* (2026). doi:10.1038/s41467-026-74000-4. [Author list to verify before submission.] - -[6] Su M, et al. scKINETICS: inference of regulatory velocity with single-cell transcriptomics data. *Bioinformatics* 39(Suppl 1), i394–i403 (2023). - -[7] Gayoso A, Weiler P, Lotfollahi M, et al. Deep generative modeling of transcriptional dynamics for RNA velocity analysis in single cells. *Nature Methods* 21, 50–59 (2024). doi:10.1038/s41592-023-01994-w. - -[8] Gu Y, et al. Bayesian inference of RNA velocity incorporating timepoints, lineage bifurcations, and count data (veloVAE). *PLOS Computational Biology* 22(3), e1014060 (2026). doi:10.1371/journal.pcbi.1014060. [Distinct from MultiVeloVAE [2].] - -[9] Bergen V, Soldatov RA, Kharchenko PV, Theis FJ. RNA velocity — current challenges and future perspectives. *Molecular Systems Biology* 17(8), e10282 (2021). doi:10.15252/msb.202110282. - -[10] Gorin G, Fang M, Chari T, Pachter L. RNA velocity unraveled. *PLOS Computational Biology* 18(9), e1010492 (2022). doi:10.1371/journal.pcbi.1010492. - -[11] Marot-Lassauzaie V, Bouman BJ, Donaghy FD, Demerdash Y, Essers MAG, Haghverdi L. Towards reliable quantification of cell state velocities. *PLOS Computational Biology* 18(9), e1010031 (2022). doi:10.1371/journal.pcbi.1010031. - -[12] Benchmarking RNA velocity methods across 17 independent studies. *Cell Reports Methods* (2026), S2667-2375(26)00067-6. bioRxiv 2025.08.02.668272. [Author list/DOI to confirm at proof.] - -[13] Benchmarking algorithms for RNA velocity inference. bioRxiv 2026.01.03.697314 (2026). [Preprint; author list/venue to confirm.] - -[14] Ma S, Zhang B, LaFave LM, et al. Chromatin Potential Identified by Shared Single-Cell Profiling of RNA and Chromatin. *Cell* 183(4), 1103–1116.e20 (2020). doi:10.1016/j.cell.2020.09.056. - -[15] Trevino AE, Müller F, Andersen J, et al. Chromatin and gene-regulatory dynamics of the developing human cerebral cortex at single-cell resolution. *Cell* 184(19), 5053–5069.e23 (2021). doi:10.1016/j.cell.2021.07.039. (GSE162170.) - -[16] Zhang et al. Quantifying uncertainty in RNA velocity (ConsensusVelo). bioRxiv 2024.05.14.594102 (2024); *Biometrics* 82(1) ujag018 (in press). doi:10.1101/2024.05.14.594102. [Closest prior art to the profile-likelihood section; cited head-on. Full author list/final venue to confirm.] - -[17] Gu et al. Profile-likelihood identifiability analysis of single-cell transcription (telegraph) kinetics. *Bioinformatics* 41(11), btaf581 (2025). doi:10.1093/bioinformatics/btaf581. [Distinct from [8].] - -[18] Wang. Sloppiness and Action Constraint in Cell State Transitions: Are Single Cells Sloppy? bioRxiv 2025.12.31.697145 (v2, 2025). [Methodological analog on cell-state Gaussian coordinates.] - -[19] BayVel: A Bayesian Framework for RNA Velocity Estimation in Single-Cell Transcriptomics. arXiv:2505.03083 (2025). [Preprint; author list to confirm.] - ---- - -*Bibliography exported to `manuscript/refs.bib`. Items with "to confirm/verify" notes carry over the flags from `related_work.md` (verified vs CrossRef/PubMed 2026-07-05).* diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md index a738de7..1b7da14 100644 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md @@ -116,7 +116,7 @@ Per-gene kinetic parameters are not what velocity is mainly used for, so we exte Two controls frame these numbers, and both are MultiVelo's, because it is the only arm whose refits were retained. Refitting MultiVelo on resampled cells reproduces its own matrix at mean-centred cosine +0.872 (six refits, range +0.826 to +0.887; sign agreement 78.6%), so the measure does detect agreement where agreement exists. The second control destroys the chromatin channel by permuting the ATAC rows (cells) within each lineage, which leaves the RNA channel and the lineage-level chromatin structure intact. Our first version of this second comparison was not like-for-like, and we correct it here: the refit ceiling was computed on 15,315 resampled cells while the shuffled fit used all 21,878, so the two arms did not share a cell set, and the resulting shuffled value (+0.838) sat inside the ceiling range only under that mismatch. Repeating the shuffle on the *same* resampled cell sets S_b used by three of the refits — identical hyperparameters, gene set and shuffle protocol, with the two arms' cell-name vectors asserted equal at both fit and analysis time — puts the shuffled matrix below the intact refit range in all three pairs (+0.784, +0.813 and +0.810 against an intact range of +0.826 to +0.887), with non-overlapping cell-bootstrap intervals in three of three (`results/velocity_matrix_paired_shuffle.md`). We therefore withdraw our earlier statement that chromatin is inert in this matrix; it can no longer be asserted. -What replaces it is bounded rather than absent. The paired differences are small and uneven (Δ = A − B of +0.081, +0.004 and +0.063; median +0.063, about 7% of the +0.872 ceiling), and one of the three is null in everything but the sign of its direction, so the three do not read as one consistent mechanism. Their size is also well below the disagreement that method choice produces on the same measure (mean-centred cosine −0.530 to +0.131 across method pairs). Whether any of that residue is chromatin rather than refitting was initially unresolved, because no same-cell, same-configuration rerun null existed for MultiVelo; that gap has since been closed, and it closes towards a contribution rather than towards noise. Refitting on the same cell set S_b with chromatin intact, varying nothing but the worker count, reproduces the previous fit exactly — the two same-day fits are bit-identical and the run-to-run difference on the audit's own metric is Δ_rr = 0.000000, with a degenerate cell-bootstrap interval, for both cell sets measured (`results/velocity_matrix_runtorun_null.md`). Against the archived fits the only departure is a single gene (*LRIG1*): a 4×10⁻¹⁶ rounding difference in one cell set and, in the other, an alternative solution of near-equal loss (switch time 65.0 versus 66.9) that moves the per-cell mean-centred cosine by at most 2×10⁻⁶. Because the fit is deterministic under the conditions we use, the paired Δ carries no refit-noise component to subtract, and the preregistered condition for a positive statement — the upper interval of |Δ_rr| below the lower interval of Δ_paired — holds in both cases (0.000000 against 0.0792 and 0.0608). We therefore state, for MultiVelo and for this matrix, that destroying the chromatin channel does move the output and that the movement is not an artefact of refitting. Three limits keep the statement small. Only two of the three pairs have a matched rerun null, and the pair with the smallest paired Δ (+0.004) is not among them. Each paired Δ still rests on one shuffle draw per cell set, so the shuffle-sampling variance is unquantified. And the effect stays an order of magnitude below what method choice produces on the same measure, so "chromatin contributes here" is not "chromatin makes this matrix reliable". We report these comparisons on mean-centred cosine because the raw value is partly determined by a direction common to all cells (the mean vector accounts for 12.9–37.4% of squared row norm, depending on the arm); centring is a post-hoc diagnostic and is not part of the sealed metric list, and the preregistered verdict above rests on the raw metric. One further limit is load-bearing: reading the cross-method values as genuine disagreement rather than arm-internal instability is licensed only for MultiVelo, which has that control. The three pairs closest to zero all involve MoFlow, a stochastic deep model whose same-configuration rerun stability was never established (its own original-versus-shuffled value, +0.113, is uninterpretable for the same reason), so for those pairs disagreement and instability are not separable. +What replaces it is bounded rather than absent. The paired differences are small and uneven (Δ = A − B of +0.081, +0.004 and +0.063; median +0.063, about 7% of the +0.872 ceiling), and one of the three is null in everything but the sign of its direction, so the three do not read as one consistent mechanism. Their size is also well below the disagreement that method choice produces on the same measure (mean-centred cosine −0.530 to +0.131 across method pairs). Whether any of that residue is chromatin rather than refitting was initially unresolved, because no same-cell, same-configuration rerun null existed for MultiVelo; that gap has since been closed, and it closes towards a contribution rather than towards noise. Refitting on the same cell set S_b with chromatin intact, varying nothing but the worker count, reproduces the previous fit exactly — the two same-day fits are bit-identical and the run-to-run difference on the audit's own metric is Δ_rr = 0.000000, with a degenerate cell-bootstrap interval, for both cell sets measured (`results/velocity_matrix_runtorun_null.md`). Against the archived fits the only departure is a single gene (*LRIG1*): a 4×10⁻¹⁶ rounding difference in one cell set and, in the other, an alternative solution of near-equal loss (switch time 65.0 versus 66.9) that moves the per-cell mean-centred cosine by at most 2×10⁻⁶. Because the fit is deterministic under the conditions we use, the paired Δ carries no refit-noise component to subtract, and the preregistered condition for a positive statement — the upper interval of |Δ_rr| below the lower interval of Δ_paired — holds in both cases (0.000000 against 0.0792 and 0.0608). We therefore state, for MultiVelo and for this matrix, that destroying the chromatin channel does move the output and that the movement is not an artefact of refitting. Three limits keep the statement small. Only two of the three pairs have a matched rerun null, and the pair with the smallest paired Δ (+0.004) is not among them. Repeating the shuffle under four different draws per cell set (twelve fits in total) separates what survives resampling from what does not: the sign survives — all twelve draws give Δ>0 with intervals excluding zero — while the magnitude does not, since the spread across draws exceeds the median in one cell set (range 0.043 against a median of 0.031) and the single draw we had reported there (+0.063) turns out to be the largest of the four (`results/velocity_matrix_shuffle_seed_variability.md`). We therefore state the direction and decline to pin the size to a number; four draws per cell set is itself few, so the spread is coarsely estimated. And the effect stays an order of magnitude below what method choice produces on the same measure, so "chromatin contributes here" is not "chromatin makes this matrix reliable". We report these comparisons on mean-centred cosine because the raw value is partly determined by a direction common to all cells (the mean vector accounts for 12.9–37.4% of squared row norm, depending on the arm); centring is a post-hoc diagnostic and is not part of the sealed metric list, and the preregistered verdict above rests on the raw metric. One further limit is load-bearing: reading the cross-method values as genuine disagreement rather than arm-internal instability is licensed only for MultiVelo, which has that control. The three pairs closest to zero all involve MoFlow, a stochastic deep model whose same-configuration rerun stability was never established (its own original-versus-shuffled value, +0.113, is uninterpretable for the same reason), so for those pairs disagreement and instability are not separable. Read within those limits, the largest mean-centred agreement anywhere in the comparison was between MultiVelo and the RNA-only scVelo floor (+0.583) rather than between two multiome methods — though this is not a family property, since the corresponding values for CRAK-Velo, MoFlow and MultiVeloVAE were +0.260, −0.004 and −0.292. MultiVelo and MultiVeloVAE assigned systematically opposite directions to the same cells (mean-centred −0.500); whether that is a substantive disagreement or an undocumented difference in sign or parameterisation convention cannot be settled by this design, but either way an analyst who swaps one output for the other without checking obtains opposing directions. Both contrasts failed on the metric and thresholds sealed before the fitted matrices were read (Additional file 12): multiome pairs did not agree more than the RNA-only baseline, and destroying chromatin did not collapse the matrix, although the paired comparison above shows that it does move it a little. The matrix therefore reproduces across methods no better than the per-gene parameters did. It also sits alongside the general benchmarks, which report low cross-method agreement of transition vectors in RNA-only settings (A1<0.3 across the twelve methods compared) [25]. diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md index bff71a5..2cc101e 100644 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md @@ -99,7 +99,7 @@ fitting된 모수를 cross-method 재현성으로 순위 매기면 경험적 식 이 숫자들을 감싸는 대조군이 둘인데, 재적합 결과가 보존된 arm이 MultiVelo뿐이라 둘 다 MultiVelo 기준이다. MultiVelo를 재표집한 세포에 다시 fitting하면 자기 행렬을 평균 중심화 코사인 +0.872로 재현한다(재적합 6회, 범위 +0.826 ~ +0.887; 부호 일치 78.6%). 따라서 이 지표는 일치가 있는 곳에서 일치를 검출한다. 두 번째 대조군은 각 lineage 내부에서 ATAC 행(세포)을 permute해 크로마틴 채널을 파괴하며, RNA 채널과 lineage 수준의 크로마틴 구조는 그대로 남긴다. 이 두 번째 비교의 첫 판본은 같은 조건끼리의 비교가 아니었고, 여기서 바로잡는다. 재적합 천장은 재표집한 15,315개 세포에서, 셔플 적합은 21,878개 전량에서 계산해 두 arm이 세포집합을 공유하지 않았으며, 셔플 값(+0.838)이 천장 범위 안에 들어온 것도 그 불일치 아래에서만 성립했다. 재적합 3개가 쓴 *같은* 재표집 세포집합 S_b 위에서 셔플을 다시 적합하자(하이퍼파라미터·유전자 집합·셔플 규약 동일, 두 arm의 세포 이름 벡터가 같음을 적합 시점과 분석 시점 모두 assert로 확인) 셔플 행렬은 세 쌍 모두에서 온전한 재적합 범위 아래로 내려갔고(+0.784, +0.813, +0.810 대 온전한 범위 +0.826 ~ +0.887), 세포 부트스트랩 구간도 3개 중 3개가 겹치지 않았다(`results/velocity_matrix_paired_shuffle.md`). 따라서 크로마틴이 이 행렬에 무력하다는 앞선 진술을 철회한다. 더는 단정할 수 없다. -그 자리를 대신하는 진술은 없는 것이 아니라 경계가 그어진 것이다. 짝지은 차이는 작고 고르지 않으며(Δ = A − B가 +0.081, +0.004, +0.063이고 중앙값 +0.063으로 천장 +0.872의 7% 수준), 셋 중 하나는 방향의 부호를 빼면 사실상 null이라 셋이 하나의 일관된 기전으로 읽히지 않는다. 크기 또한 같은 지표에서 method 선택이 만들어 내는 불일치(방법 쌍 간 평균 중심화 코사인 −0.530 ~ +0.131)보다 한참 아래다. 그 잔여분이 크로마틴인지 재적합인지는 처음에 가릴 수 없었다. MultiVelo에 대해 같은 세포·같은 설정의 재실행 귀무가 없었기 때문이다. 그 공백은 이후 메워졌고, 잡음이 아니라 기여 쪽으로 메워졌다. 같은 세포집합 S_b에서 크로마틴을 온전히 둔 채 worker 수만 바꿔 재적합하면 이전 적합이 그대로 재현된다. 같은 날 두 적합은 bit 단위로 동일하고, 감사 지표로 잰 실행 간 차이는 측정한 두 세포집합 모두에서 Δ_rr = 0.000000이며 세포 부트스트랩 구간도 퇴화한다(`results/velocity_matrix_runtorun_null.md`). 보관된 적합과 견주었을 때 어긋나는 것은 유전자 하나(*LRIG1*)뿐으로, 한 세포집합에서는 4×10⁻¹⁶의 반올림 차이이고 다른 하나에서는 loss가 거의 같은 대안 해(전환 시각 65.0 대 66.9)이며 세포별 평균 중심화 코사인을 최대 2×10⁻⁶ 움직인다. 우리가 쓰는 조건에서 적합이 결정론적이므로 짝지은 Δ에는 빼내야 할 재적합 잡음 성분이 없고, 양성 진술의 사전등록 조건, 곧 |Δ_rr|의 상한 구간이 Δ_paired의 하한 구간보다 낮다는 조건이 두 경우 모두에서 성립한다(0.000000 대 0.0792 및 0.0608). 따라서 MultiVelo에 대해, 그리고 이 행렬에 대해, 크로마틴 채널을 파괴하면 출력이 실제로 움직이며 그 움직임이 재적합의 인공물이 아니라고 진술한다. 이 진술을 작게 묶어 두는 한계가 셋이다. 세 쌍 중 둘만 짝맞춘 재실행 귀무를 가지며, 짝지은 Δ가 가장 작은 쌍(+0.004)은 거기 들어 있지 않다. 짝지은 Δ는 여전히 세포집합당 셔플 추출 한 번에 기대고 있어 셔플 표집 분산은 정량되지 않았다. 그리고 효과는 같은 지표에서 method 선택이 만드는 것보다 한 자릿수 아래에 머무르므로, "여기서 크로마틴이 기여한다"가 "크로마틴이 이 행렬을 신뢰할 만하게 만든다"는 뜻은 아니다. 이 비교들을 평균 중심화 코사인으로 보고하는 이유는 원척도 값이 모든 세포에 공통인 방향에 부분적으로 좌우되기 때문이다(평균 벡터가 행 노름 제곱의 12.9~37.4%를 차지하며 arm마다 다르다). 중심화는 사후 진단이고 봉인된 지표 목록에 없으며, 위의 사전등록 판정은 원척도 지표에 기댄다. 무게가 실린 한계가 하나 더 있다. 방법 간 값을 arm 내부 불안정이 아니라 진짜 불일치로 읽는 것은 그 대조군을 가진 MultiVelo에서만 허용된다. 0에 가장 가까운 세 쌍은 모두 MoFlow가 낀 쌍인데, MoFlow는 확률적 심층 모형이고 동일 설정 재실행 안정성이 확립된 적이 없다(자기 원본 대 셔플 값 +0.113도 같은 이유로 해석 불가). 그 쌍들에서는 불일치와 불안정이 분리되지 않는다. +그 자리를 대신하는 진술은 없는 것이 아니라 경계가 그어진 것이다. 짝지은 차이는 작고 고르지 않으며(Δ = A − B가 +0.081, +0.004, +0.063이고 중앙값 +0.063으로 천장 +0.872의 7% 수준), 셋 중 하나는 방향의 부호를 빼면 사실상 null이라 셋이 하나의 일관된 기전으로 읽히지 않는다. 크기 또한 같은 지표에서 method 선택이 만들어 내는 불일치(방법 쌍 간 평균 중심화 코사인 −0.530 ~ +0.131)보다 한참 아래다. 그 잔여분이 크로마틴인지 재적합인지는 처음에 가릴 수 없었다. MultiVelo에 대해 같은 세포·같은 설정의 재실행 귀무가 없었기 때문이다. 그 공백은 이후 메워졌고, 잡음이 아니라 기여 쪽으로 메워졌다. 같은 세포집합 S_b에서 크로마틴을 온전히 둔 채 worker 수만 바꿔 재적합하면 이전 적합이 그대로 재현된다. 같은 날 두 적합은 bit 단위로 동일하고, 감사 지표로 잰 실행 간 차이는 측정한 두 세포집합 모두에서 Δ_rr = 0.000000이며 세포 부트스트랩 구간도 퇴화한다(`results/velocity_matrix_runtorun_null.md`). 보관된 적합과 견주었을 때 어긋나는 것은 유전자 하나(*LRIG1*)뿐으로, 한 세포집합에서는 4×10⁻¹⁶의 반올림 차이이고 다른 하나에서는 loss가 거의 같은 대안 해(전환 시각 65.0 대 66.9)이며 세포별 평균 중심화 코사인을 최대 2×10⁻⁶ 움직인다. 우리가 쓰는 조건에서 적합이 결정론적이므로 짝지은 Δ에는 빼내야 할 재적합 잡음 성분이 없고, 양성 진술의 사전등록 조건, 곧 |Δ_rr|의 상한 구간이 Δ_paired의 하한 구간보다 낮다는 조건이 두 경우 모두에서 성립한다(0.000000 대 0.0792 및 0.0608). 따라서 MultiVelo에 대해, 그리고 이 행렬에 대해, 크로마틴 채널을 파괴하면 출력이 실제로 움직이며 그 움직임이 재적합의 인공물이 아니라고 진술한다. 이 진술을 작게 묶어 두는 한계가 셋이다. 세 쌍 중 둘만 짝맞춘 재실행 귀무를 가지며, 짝지은 Δ가 가장 작은 쌍(+0.004)은 거기 들어 있지 않다. 세포집합마다 서로 다른 셔플 추출 네 번(총 열두 번의 적합)으로 반복해 보면, 재표집을 견디는 것과 견디지 못하는 것이 갈린다. **부호는 견딘다.** 열두 draw 전부 Δ>0이고 구간이 0을 배제한다. **크기는 견디지 못한다.** 한 세포집합에서 draw 간 산포가 중앙값을 넘고(범위 0.043 대 중앙값 0.031), 거기서 우리가 보고하던 단일 draw(+0.063)는 네 개 중 가장 큰 값이었다(`results/velocity_matrix_shuffle_seed_variability.md`). 따라서 방향은 진술하되 크기는 특정 숫자로 못 박지 않는다. 세포집합당 네 draw도 그 자체로 적어 산포는 거칠게만 추정된다. 그리고 효과는 같은 지표에서 method 선택이 만드는 것보다 한 자릿수 아래에 머무르므로, "여기서 크로마틴이 기여한다"가 "크로마틴이 이 행렬을 신뢰할 만하게 만든다"는 뜻은 아니다. 이 비교들을 평균 중심화 코사인으로 보고하는 이유는 원척도 값이 모든 세포에 공통인 방향에 부분적으로 좌우되기 때문이다(평균 벡터가 행 노름 제곱의 12.9~37.4%를 차지하며 arm마다 다르다). 중심화는 사후 진단이고 봉인된 지표 목록에 없으며, 위의 사전등록 판정은 원척도 지표에 기댄다. 무게가 실린 한계가 하나 더 있다. 방법 간 값을 arm 내부 불안정이 아니라 진짜 불일치로 읽는 것은 그 대조군을 가진 MultiVelo에서만 허용된다. 0에 가장 가까운 세 쌍은 모두 MoFlow가 낀 쌍인데, MoFlow는 확률적 심층 모형이고 동일 설정 재실행 안정성이 확립된 적이 없다(자기 원본 대 셔플 값 +0.113도 같은 이유로 해석 불가). 그 쌍들에서는 불일치와 불안정이 분리되지 않는다. 그 한계 안에서 읽으면, 이 비교 전체에서 평균 중심화 일치가 가장 컸던 것은 두 multiome 방법 사이가 아니라 MultiVelo와 RNA 전용 scVelo floor 사이였다(+0.583). 다만 이는 계열 전체의 성질이 아니다. CRAK-Velo, MoFlow, MultiVeloVAE의 대응값은 각각 +0.260, −0.004, −0.292였다. MultiVelo와 MultiVeloVAE는 같은 세포에 체계적으로 반대 방향을 부여했다(평균 중심화 −0.500). 그것이 실질적 불일치인지 문서화되지 않은 부호·모수화 규약 차이인지는 이 설계로 가릴 수 없으나, 어느 쪽이든 확인 없이 한 출력을 다른 것으로 바꿔 쓰는 분석자는 반대 방향을 얻는다. 두 대조 모두 fitting된 행렬을 읽기 전에 봉인한 지표와 임계에서 실패했다(Additional file 12). multiome 쌍끼리의 일치가 RNA 전용 기준선을 넘지 못했고, 크로마틴을 파괴해도 행렬이 붕괴하지 않았다. 다만 위의 짝맞춘 비교가 보이듯 조금은 움직인다. 따라서 행렬의 방법 간 재현성도 유전자별 모수보다 나을 것이 없다. diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/check_manuscript_numbers.py b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/check_manuscript_numbers.py index 89eaddd..c8c17a0 100644 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/check_manuscript_numbers.py +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/check_manuscript_numbers.py @@ -1,13 +1,13 @@ #!/usr/bin/env python3 -"""check_manuscript_numbers.py — 원고(draft.md)의 수치가 근거 문서(FINDINGS/results)에 실재하는지 대조. +"""check_manuscript_numbers.py — 원고(draft_v2.md)의 수치가 근거 문서(FINDINGS/results)에 실재하는지 대조. 투고 전 사고 방지: 원고에만 있고 결과 문서엔 없는 수치(드리프트·오타·구버전 잔존·지어낸 값)를 잡는다. WRITING_PLAN이 경고한 "FINDINGS 영문 절반 stale로 sealed 결과 누락" 류를 자동 탐지. BIOP02 인용검증기와 같은 결의 QA — 단, 통과 판정은 사람이(자동 PASS 신뢰 금지). 사용: - python3 scripts/check_manuscript_numbers.py # draft.md vs results/*.md - python3 scripts/check_manuscript_numbers.py --doc manuscript/draft.md --json /tmp/n.json + python3 scripts/check_manuscript_numbers.py # draft_v2.md vs results/*.md + python3 scripts/check_manuscript_numbers.py --doc manuscript/draft_v2.md --json /tmp/n.json 종료코드: 0 = 미검출, 1 = 근거없는 수치 있음(리뷰 필요). """ from __future__ import annotations @@ -42,7 +42,7 @@ def claim_like(line, start, end): def main(): ap = argparse.ArgumentParser() - ap.add_argument("--doc", default="manuscript/draft.md") + ap.add_argument("--doc", default="manuscript/draft_v2.md") ap.add_argument("--src", nargs="*", default=["results/FINDINGS.md", "results/*.md"]) ap.add_argument("--json", default=None) a = ap.parse_args() From 31f1e623a1c41a26081e613b13718320114a942e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kakyungkim Date: Wed, 22 Jul 2026 00:33:49 +0900 Subject: [PATCH 02/20] =?UTF-8?q?P5=20=EB=AF=B8=EC=B6=94=EC=A0=81=20?= =?UTF-8?q?=ED=8C=8C=EC=9D=BC=20=EC=A0=95=EB=A6=AC=20=E2=80=94=20evals=20?= =?UTF-8?q?=EC=BB=A4=EB=B0=8B,=20=EC=8B=A4=ED=96=89=20=EB=B6=80=EC=82=B0?= =?UTF-8?q?=EB=AC=BC=20ignore,=20=EC=97=B0=EA=B2=B0=EB=85=B8=ED=8A=B8=20?= =?UTF-8?q?=EC=88=98=EC=B9=98=20=EC=A0=95=EC=A0=95?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 미추적 15건을 하나씩 보고 판단했다. "그대로 둔다"로 넘기지 않았다. 1) evals/reproducibility_pilot/ 커밋 (31 파일 중 코드·케이스만) CLAUDE.md L60이 "관련 산출: evals/reproducibility_pilot/(사전등록 채점 재현 eval, 0.50 사용)"으로 명시적으로 가리키는 실물인데 추적조차 되지 않았다. stiffness_all_params.csv와 같은 유형의 구멍이다. 회귀 코퍼스 RC-01~06과 scorer_validation 케이스가 여기 있어, 없으면 사전등록 채점 재현이 불가능하다. 로그(logs/, .eval 바이너리 16개)는 산출이 아니라 실행 부산물이라 제외하고 ignore에 넣었다. 2) docs/pilot_singlecell_skills_2026-07-17.md 커밋 공개 Agent Skill 4종을 실제로 클론해 읽고 "차용할 것 없음"으로 판정한 조사 기록. 남기지 않으면 같은 조사를 반복한다. 판정 근거와 유일한 값어치(패턴 1개, 이미 a34c10d로 자체 구현)까지 적혀 있다. 3) BIOP02_LINK.md — 수치 정정 후 커밋 BIOP01↔BIOP02 연결 노트. 그대로 커밋하면 낡은 수치가 도는 두 번째 사본이 된다. 방향 일치율 48%는 정정 전 값이라 54.6%로 고치고(2026-07-19, 방향 미정 lag=0 제외 규약), permutation-FDR 공집합이 CRAK 의존이라 민감도 arm으로 강등된 사실을 병기했다. 상단 배너도 "미커밋 상태"에서 "요약본이며 정본 아님, 인용은 정본에서"로 바꿨다. 4) .gitignore — 실행 부산물 규칙 results/logs/·sim_pc_logs/·*.log·*.smoke.csv·cross_dataset/*_DONE·*_PROGRESS· *.lock·evals/**/logs/. 이걸로 미추적 잡동사니 12건이 정리됐다. 주의: 이 커밋의 .gitignore에는 다른 창이 먼저 추가한 1줄 (docs/PROGRAM-PRESENTATION-ROADMAP.md)이 함께 들어간다. 파일 단위 스테이징이라 분리할 수 없어 명시해 둔다. CLAUDE.md와 runtime.csv의 다른 창 미커밋 변경은 건드리지 않았다. --- .gitignore | 11 + BIOP02_LINK.md | 38 ++ docs/pilot_singlecell_skills_2026-07-17.md | 225 +++++++ evals/reproducibility_pilot/README.md | 240 ++++++++ evals/reproducibility_pilot/build_cases.py | 560 ++++++++++++++++++ ...rc_01_moflow_unwired_vae_substitution.json | 102 ++++ .../rc_02_moflow_colname_silent_fallback.json | 105 ++++ .../rc_03_abs_lag_definition_drift.json | 61 ++ .../rc_04_multivelo_in_sign_test.json | 91 +++ .../rc_05_crak_dependent_headline.json | 105 ++++ .../rc_06_env_lock_uncommitted.json | 27 + .../alpha_caution_01_band.json | 102 ++++ .../alpha_fail_01_below_falsification.json | 102 ++++ .../alpha_fail_02_rho_missing.json | 102 ++++ .../control_real_01_gse205117.json | 102 ++++ .../control_real_02_macrophage.json | 101 ++++ .../control_real_03_hspc.json | 58 ++ .../cross_fail_01_alpha_below_threshold.json | 102 ++++ .../cross_fail_02_alpha_not_above_lag.json | 102 ++++ .../dissoc_caution_01_ci_includes_zero.json | 102 ++++ .../dissoc_fail_01_order_inverted.json | 102 ++++ .../dissoc_fail_02_unpaired_gene_set.json | 102 ++++ .../lag_caution_01_band.json | 102 ++++ ...ag_caution_02_sign_test_power_bounded.json | 88 +++ .../lag_fail_01_reproducible.json | 102 ++++ .../prereg_fail_01_gap_inverted.json | 102 ++++ evals/reproducibility_pilot/mutation_check.py | 81 +++ .../reproducibility_pilot.py | 172 ++++++ evals/reproducibility_pilot/run_pilot.py | 110 ++++ .../run_real_artifacts.py | 147 +++++ evals/reproducibility_pilot/scorers.py | 376 ++++++++++++ 31 files changed, 3922 insertions(+) create mode 100644 BIOP02_LINK.md create mode 100644 docs/pilot_singlecell_skills_2026-07-17.md create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/README.md create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/build_cases.py create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_01_moflow_unwired_vae_substitution.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_02_moflow_colname_silent_fallback.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_03_abs_lag_definition_drift.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_04_multivelo_in_sign_test.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_05_crak_dependent_headline.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_06_env_lock_uncommitted.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/alpha_caution_01_band.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/alpha_fail_01_below_falsification.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/alpha_fail_02_rho_missing.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/control_real_01_gse205117.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/control_real_02_macrophage.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/control_real_03_hspc.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/cross_fail_01_alpha_below_threshold.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/cross_fail_02_alpha_not_above_lag.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/dissoc_caution_01_ci_includes_zero.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/dissoc_fail_01_order_inverted.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/dissoc_fail_02_unpaired_gene_set.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/lag_caution_01_band.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/lag_caution_02_sign_test_power_bounded.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/lag_fail_01_reproducible.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/prereg_fail_01_gap_inverted.json create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/mutation_check.py create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/reproducibility_pilot.py create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/run_pilot.py create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/run_real_artifacts.py create mode 100644 evals/reproducibility_pilot/scorers.py diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 74265e4..bc47d2f 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -130,3 +130,14 @@ blog/ .jupyter_ystore.db blog_backup_*/ gdrive_auth_qr.png +docs/PROGRAM-PRESENTATION-ROADMAP.md + +# 실행 부산물 — 로그·진행 마커·락·smoke 산출 (2026-07-22) +pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/logs/ +pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/sim_pc_logs/ +pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/*.log +*.smoke.csv +pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/*_DONE +pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/*_PROGRESS +*.lock +evals/**/logs/ diff --git a/BIOP02_LINK.md b/BIOP02_LINK.md new file mode 100644 index 0000000..92a9552 --- /dev/null +++ b/BIOP02_LINK.md @@ -0,0 +1,38 @@ +# BIOP01 ↔ BIOP02 연결 노트 (positioning cross-ref) + +> 작성: 2026-07-10, BIOP02 세션에서 생성한 cross-reference 노트. **정본 아님** — BIOP01 결론의 canonical 원천은 +> `pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/FINDINGS.md`(★통합 결론) + `manuscript/novelty_strategy.md`. +> 이 파일은 그 결론을 (a) talk-ready 프레이밍으로 요약하고 (b) BIOP02와의 연결을 BIOP01 쪽에도 남기기 위함. +> ⚠️ **요약본이며 정본이 아니다.** 수치가 갱신되면 여기가 먼저 낡는다 — 인용은 반드시 위 정본에서 한다. +> (2026-07-22 커밋. 이때 방향 일치율을 48%에서 정정값 54.6%로 고쳤다.) + +## 1. BIOP01 결론 — "벤치마크"가 아니라 반증형 결론 (talk-ready) +> **chromatin→transcription lag은 식별 불가·비재현이고, 전사율 α가 신뢰 가능한 예측 신호다.** + +- ① **lag은 method-robust하지 않다** — 4방법 크기 |ρ|≤0.08, 방향 54.6%(정정값, 2026-07-19 — 방향 미정 lag=0 제외 전에는 48%로 읽혔다), permutation-FDR 공집합(CRAK 의존이라 민감도 arm으로 강등). "chromatin이 transcription을 prime한다"는 **분야 가정을 반증**. +- ② **음성대조**: ATAC 셔플(chromatin↔RNA 결합 파괴)해도 lag 불변 → lag은 chromatin 생물학이 아니라 **모델 구조 아티팩트**. +- ③ **건설적 대안**: 전사율 **α는 robust(ρ=0.88)·예측 가능(+0.31)**. +- ④ **메커니즘**: profile-likelihood — 목적함수가 lag을 데이터로 식별 못 함(α가 3.53× 민감, 94.57% 유전자). **관찰을 메커니즘으로 설명.** +- ⑤ **4개 외부 데이터셋 보존**(human_brain·E18 mouse·BMMC·macrophage). +- → **cautionary + 건설적 독립 논문감.** 발표·논문에서 "벤치마크 돌렸다"가 아니라 **"믿던 lag을 반증하고 α를 세웠다"**로 서술. +- 근거: `results/FINDINGS.md` §★통합결론·§1·§2·§8, `results/profile_likelihood_identifiability.md`. + +## 2. BIOP02와의 연결 (치료효과 예측 서사) +- **BIOP02** = 정적 병리(H&E→분자아형→치료축 cost-of-substitution 지도). 가장 **불확실한 칸 = ER+/내분비**(H&E 정적으론 안 보이고 세포주 치료증거도 내분비 못 잡음, positive control 1/8). +- **내분비 저항 = 본질적으로 동역학**(상태 전이). 정적으론 원리적 한계 → **동역학 신호로 넘겨야 함.** +- **연결점:** BIOP01이 "**α는 robust·예측 가능·cross-dataset**"임을 증명 → ER+ 저항을 넘길 신뢰 신호가 막연한 velocity가 아니라 **구체적으로 α**. 두 프로젝트가 **ER+ 저항에서 만남.** + +## 3. 연결의 위상 — **발표 서사만, 단독 논문/그랜트 아님** +- ⛔ 한 논문으로 묶으면 억지(데이터·생물학·방법 상이) → 심사자 "스테이플". +- ⛔ 그랜트 근거 아님(예비+발표+오픈repo는 그랜트 패키지 아님). +- ❌ **생물학 파이프라인(Paper C) 공개 데이터로 실행 불가**(2026-07-10 스쿱): 최적 데이터 **GSE240112(Genome Medicine 2024)가 이미 tamoxifen-저항 종양에 scVelo 적용** + 저항 환자 **n=3**(예측 태부족), 저항 라벨 있는 paired multiome 없음. → **새 paired-multiome(내분비요법하) 데이터 생성이 전제.** +- ✅ **용도 = 발표 vision 슬라이드**("정적 02가 못 푸는 ER+ 칸을 동역학 α로 넘긴다") + BIOP02 Paper A Discussion future-work 한 줄. + +## 4. Target journal (참고, 잠정) +- **BIOP01**(critique+건설 tier): 현실 IF ~8–11 — Cell Systems / Molecular Systems Biology / eLife. Stretch = Genome Biology(~11)/Nature Methods Analysis. drug perturbation arm 붙으면 상승. (velocity 비판 선행 Bergen 2021 등 있으니 multiome chromatin-lag + 식별성 각의 fresh함이 관건.) +- (BIOP02 Paper A: 현실 IF ~6–9, npj Precision Oncology 등.) + +## 5. 상호 포인터 +- BIOP02 연결 문서(정본): `~/project/BioProject02/research/program-narrative/2026-07-10_biop01-02-static-dynamic.md` +- BIOP02 subtype 치료지도: `~/project/BioProject02/research/paperA-positioning/2026-07-10_subtype-decision-map.md` +- BIOP01 정본 결론: `pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/FINDINGS.md`, `manuscript/novelty_strategy.md` diff --git a/docs/pilot_singlecell_skills_2026-07-17.md b/docs/pilot_singlecell_skills_2026-07-17.md new file mode 100644 index 0000000..d25d2a7 --- /dev/null +++ b/docs/pilot_singlecell_skills_2026-07-17.md @@ -0,0 +1,225 @@ +# BIOP01 차용 후보 공개 Agent Skill 조사 (2026-07-17) + +> **결론 먼저: 차용할 것 없음(No borrow).** 4개 후보 전부 실물을 클론해 코드를 읽었다. +> **BIOP01 실패셋(RC-01~RC-06) 중 어느 하나도 잡아주는 스킬이 없다.** +> 유일하게 값어치 있는 것은 스킬이 아니라 **패턴 1개**(`validate_adata.py`의 컬럼 하드실패)이고, +> 그마저 **BIOP01이 이미 `a34c10d`로 자체 구현했다.** +> +> 판정 근거 = `BioProject02/docs/HARNESS_REVIEW_2026-07-17.md` §4.5 (star·공식 여부 근거 금지, +> 합격 기준 = 우리가 실제로 당한 실패셋). 조사자: 서브에이전트. Leader(kkkim) 검토 대기. + +--- + +## 1. 조사 범위 · 방법 + +`§5.6`이 BIOP01용으로 지목한 4건 + 상위 큐레이션 소스. **전부 `git clone` 후 실파일을 읽었다** +(README 요약·star·"공식" 표기를 근거로 쓰지 않음). 클론 위치 = +`/tmp/claude-10005/-home-kkkim/43ab9758-b432-48cf-afd5-3cb59e41929a/scratchpad/skills_eval/`. + +**게이트 순서(§4.5):** LICENSE 실파일 → SKILL.md·스크립트 **내용**(실행코드가 있나, 산문뿐인가) → 위험호출 → **실패셋 적용**. + +**철칙 준수:** `pip install`·`conda` 미실행. `velo-*` env **무접촉**. 클론·읽기만. BIOP01 파이프라인·데이터 수정 없음. git commit 없음. + +### 1.1 판정을 좌우한 단 하나의 질문 + +실패셋은 성격상 둘로 갈린다 — **이 분할이 모든 판정을 결정한다.** + +| 층 | 실패 | 차용 가능성 | +|---|---|---| +| **오케스트레이션·검증 게이트 층** | RC-01(MoFlow 미배선 치환) · RC-04(상수부호 MultiVelo 투입) · RC-05(헤드라인 CRAK 의존) | **차용 대상 아님** — §4.5가 "검증 게이트 설계·오케스트레이션은 자작 유지"로 봉인. 공개 스킬이 소유할 수도, 소유해서도 안 된다 | +| **표준 기계작업 층** (유일한 차용 후보) | **RC-02**(컬럼명 오타 → 조용한 VAE 폴백) = *스키마/컬럼 검증*
**RC-03**(`abs()` 버그 → 0.317→0.295 드리프트) = *정확값 회귀 대조*
**RC-06**(lock.yml 미커밋·stale env) = *env-lock/체크섬 계약* | 여기만 후보 | + +→ **각 스킬에 던진 질문은 하나다: "결정론적 컬럼/스키마 검증기 · 정확값 회귀 대조 · env-lock/체크섬 메커니즘이 실제로 들어 있나?"** +없으면 아무리 잘 만들었어도 우리 실패에 닿지 않는다. **기본값 = "해당 없음"**, 구체적 스크립트가 반증해야 통과. + +--- + +## 2. 후보별 표 (실존 · 라이선스 · 실행코드 · 실패셋 적용) + +| # | 후보 | 실존 | 라이선스 (**실파일 확인**) | 실행코드 유무 | **BIOP01 실패셋 적용** | 판정 | +|---|---|---|---|---|---|---| +| 1 | **`anthropics/life-sciences`**
`scvi-tools` · `single-cell-rna-qc` · `nextflow-development` | ✅ `e96556b` (2026-05-08) | **Apache-2.0** — repo 루트엔 LICENSE 없음, **스킬별 `LICENSE.txt` 6개 전부 Apache-2.0**. 차용 자유 | ✅ **진짜 있음.** scvi-tools 2,566줄 / QC 700줄. numpy·scipy 실연산, exit code 0/1. **AIPOCH(실행코드 0줄)와 다르다** | ❌ **RC-02/03/06 전부 미해당**(§3 상세). 게다가 `train_velovi`가 **RC-02와 같은 계열의 조용한 폴백**을 스스로 저지름 | **차용 안 함**
(패턴 1개만 참고) | +| 2 | **`GPTomics/bioSkills`** | ✅ | **MIT** (실파일) | ⚠️ **명목상 824개, 실질은 예시.** 스크립트 전부 `examples/` — 하드코딩 경로(`'adata_clustered.h5ad'`), exit code·assert·검증 없음. **복붙용 참조 워크플로** | ❌ **0건.** `scvelo_velocity.py`는 교과서적 scVelo 워크플로 — BIOP01이 이미 갖고 있고 더 정교함 | **차용 안 함** | +| 3 | **`bioMate-AI/biomate-bioconductor-kb`** | ✅ (경로 재확인 필요했음 — §5-b) | **듀얼**: 스킬 콘텐츠 **CC-BY-4.0**(귀속 필요) / `extraction/*.py` **Apache-2.0**. 둘 다 허용적 | ❌ **산문 KB.** SKILL.md 200개 vs 스크립트 7개, 그 7개도 **KB 생성 도구 4 + 예시 워크플로 3**(우리가 돌릴 것 아님) | ❌ **0건 + 스코프 자체가 무관.** DESeq2/edgeR/limma 선택법인데 **BIOP01은 DE를 돌리지 않는다**(§4 실측) | **차용 안 함** | +| 4 | **`GoekeLab/awesome-genomic-skills`** (상위 큐레이션) | ✅ | **CC0-1.0** | — (큐레이션 목록) | — | **후보 탐색 소스로만 유용**(§5-c) | + +--- + +## 3. Anthropic 공식 번들 — 실제로 쓸 만한가 + +**(c) 답: 코드는 진짜 결정론적이다. 그러나 우리 실패셋엔 닿지 않는다. → 차용 안 함.** +"공식이라 합격"을 명시적으로 거부한다(§4.5-b). + +### 3.1 `single-cell-rna-qc` — 결정론적인가? **예. 산문 아니다.** + +지목된 의혹("AIPOCH는 실행코드 0줄")은 **여기선 해당 없음.** `qc_core.py`(233줄)는 +`scipy.stats.median_abs_deviation` 기반 MAD 이상치 탐지·하드 임계·유전자 필터를 **실제로 계산**한다. + +**그런데 우리 실패셋 적용 = 0건.** 이건 **세포 수준 QC**(mito%·ribo%·MAD 이상치)다. +RC-02(concordance 채점기 컬럼 오타)·RC-03(`abs()` 정의 드리프트)·RC-06(env lock)은 +**전부 QC 하류/바깥**에서 났다. BIOP01은 이미 `p1_build.py`로 통일 전처리를 갖고 있다. + +> ⚠️ 부수 경고: `detect_outliers_mad`는 **데이터 의존 임계**(MAD)다. 사전등록 규율 관점에서 +> 이런 걸 채점 경로에 들이면 "데이터를 보고 골대를 옮기는" 통로가 된다. QC 층에선 표준 관행이지만, +> **채점 층으로 새어들지 않게** 하는 건 우리 책임이다. + +### 3.2 `scvi-tools` — 우리 velocity 파이프라인과 맞물리나? **아니다. 일반 scVI 워크플로다.** + +**표면상 맞물리는 듯 보인다** — `veloVI`·`MULTIVI` 배선이 실제로 있다 +(`train_model.py:133 train_velovi`, `scvi.external.VELOVI`, `MULTIVI.setup_mudata`). +"multiome RNA+ATAC" 문구까지 있어 우리(10x Multiome, chromatin→RNA lag)와 겹쳐 보인다. + +**그러나 실측하면 안 맞물린다:** + +1. **우리 스택에 없다.** BIOP01 tracked 파일에서 `scvi|velovi`는 **`manuscript/SCOOP-CHECK-2026-07.md`·`related_work.md` 2곳뿐** — 즉 **선행연구로 인용**할 뿐 파이프라인이 쓰지 않는다. +2. **veloVI는 RNA-only velocity다 — lag을 못 낸다.** 우리 헤드라인은 **chromatin→transcription lag**이고 그건 MultiVelo/CRAK 계열 담당이다. veloVI는 기껏해야 **arm 하나 추가**이지 실패셋 대응이 아니다. +3. **arm 추가는 우리 문제가 아니다.** RC-01이 보여주듯 우리 병은 "arm이 모자라서"가 아니라 **"arm이 조용히 치환돼서"** 났다. + +#### ⚠️ 발견 — 같은 repo가 RC-02 계열 위반을 저지른다 (`train_model.py:133-150`) + +```python +def train_velovi(adata, max_epochs=500): + """Note: Requires scvelo preprocessing. If Ms/Mu layers don't exist, + will run preprocessing automatically.""" + if "Ms" not in adata.layers or "Mu" not in adata.layers: + print("Preprocessing data for veloVI (scvelo moments)...") # print일 뿐, 실패 아님 + scv.pp.filter_and_normalize(adata, min_shared_counts=30, n_top_genes=2000) + scv.pp.moments(adata, n_pcs=30, n_neighbors=30) # 하드코딩 파라미터 +``` + +**레이어가 없으면 하드 실패하지 않고 자기 파라미터로 조용히 재전처리한다.** 이건 +- **RC-02와 정확히 같은 계열**(입력이 없으면 추측해서 진행 → 결과는 겉보기 정상), +- **CLAUDE.md 방법론 주의 #5**(*"method 차이 ≠ preprocessing 차이: 공통 전처리 후 method 분기(C2)"*)를 **정면으로 깬다.** 이 함수를 벤치마크에 물리면 veloVI arm만 **다른 전처리**(n_top_genes=2000/n_pcs=30)로 돌아, 우리가 재려는 "method 간 재현 일치도"가 **preprocessing 차이로 오염**된다. + +`train_peakvi`도 같은 계열(`adata.X.max() > 1`이면 말없이 이진화, `train_model.py:113-115`). + +> **교훈(§4.3의 `verify-refs` 사건 재연): 이름·출처를 믿지 마라.** 같은 저장소가 +> **RC-02의 해약(`validate_adata.py`)과 RC-02의 병(`train_velovi`)을 동시에 담고 있다.** +> "Anthropic 공식"은 조용한 폴백 부재를 보장하지 않는다. + +### 3.3 `nextflow-development` — 도입 비용 vs 이득 (정직하게) + +**이득 ≈ 0. 비용 = 파이프라인 전면 재작성. → 도입 안 함.** + +- **BIOP01은 Nextflow를 안 쓴다 — 실측: tracked 파일에 `nextflow|nf-core` 히트 0건.** +- 스킬 내용은 **nf-core 파이프라인 운용**(`check_environment.py`=Docker/Java/Nextflow 존재 확인, `sra_geo_fetch.py`, `manage_genomes.py`=AWS iGenomes). 우리 `download_data.sh`+`p1_build.py`가 이미 하는 일이고, **GSE209878 특화 sha256 manifest는 우리 게 더 낫다.** +- **RC-06을 잡아주지도 않는다.** `check_environment.py`는 **도구가 설치돼 있나**를 볼 뿐 **env를 잠그지 않는다**. + +> **RC-06의 진짜 해약은 워크플로 엔진 도입이 아니다.** 파일럿 README §5-c가 이미 정확히 지목했다 — +> **ClawBio식 재현성 계약**(`commands.sh` + `environment.yml` + `checksums.sha256`), 즉 **가벼운 lock+체크섬**이다. +> Nextflow는 이 문제에 대한 **과잉 처방**이다. + +### 3.4 RC-06 (env-lock/체크섬) — 번들 전체에 없다 + +전 스킬 `sha256|checksum|conda env export|environment.yml|pip freeze|lock` 전수 grep 결과: +**유일한 히트가 `instrument-data-to-allotrope/convert_to_asm.py`의 파일 해시**(실험장비 데이터 → Allotrope 변환, **완전 무관 도메인**). **conda env 고정 메커니즘은 어디에도 없다.** +→ **RC-06에 대해 이 번들이 제공하는 것: 없음.** + +### 3.5 위험호출 게이트 — 통과 (경미) + +`pip install`은 **에러 메시지 문자열일 뿐 실행 안 됨**. `subprocess`는 `nextflow-development` 3개 파일에만(도구 탐지·`aws s3`). `eval()`/`exec()`/`rmtree` 없음. **자동 설치 없음 → `velo-*` 오염 위험 없음.** +단 `scvi-tools`는 `adata`를 **in-place 변형**한다(`adata.X = ...`, `inplace=True`) — 읽기 전용이 아니다. + +--- + +## 4. (d) BIOP01 실패셋에 걸리는 게 있나 — **없다** + +| RC | 실패 내용 | 잡는 스킬 | 근거 | +|---|---|---|---| +| RC-01 | MoFlow 미배선 → MV×VAE 치환 | **없음**(범위 밖) | 오케스트레이션 = 자작 유지(§4.5) | +| **RC-02** | 컬럼명 `cs_lag` 오타 → **조용한 VAE 폴백** | **없음** | 가장 근접한 `validate_adata.py`조차 **AnnData `obs` 컬럼**용 — 우리 실패는 **concordance CSV 컬럼**에서 났다. **패턴은 옳고 표면이 다르다**(§6). 게다가 같은 repo `train_velovi`는 오히려 이 병을 앓는다(§3.2) | +| **RC-03** | `abs()` 버그 → 0.317→0.295 정의 드리프트 | **없음** | 4개 후보 어디에도 **정확값 회귀 대조**(커밋된 기준값 ± 허용오차) 메커니즘이 없다. 파일럿 README §7-1이 자체 과제로 잡아둔 그대로 | +| RC-04 | 상수부호 MultiVelo를 부호검정에 투입 | **없음**(범위 밖) | 검증 게이트 = 자작 유지 | +| RC-05 | 헤드라인의 CRAK 의존 | **없음**(범위 밖) | *참고*: bioSkills `trajectory-inference/SKILL.md:116`이 개념적으로 유사한 조언(*"conclusions survive dropping the velocity kernel"*)을 하나 **산문 조언이지 scorer가 아니다.** 파일럿 README §7-2("arm 신뢰상태 기계가독 정본")를 대신해주지 못한다 | +| **RC-06** | lock.yml 미커밋 · stale `velo-*` | **없음** | §3.4. 번들에 env-lock 부재 | + +### ⚠️ RC-06 상태 정정 (실물이 정본 — 파일럿 README와 다름) + +파일럿 README §5-b는 RC-06을 *"env lock 미커밋"*으로 적었으나 **실측하니 lock 파일은 이미 커밋돼 있다**: + +``` +env/velo-mv.lock.yml · env/velo-tf.lock.yml · env/velo-torch.lock.yml → 64a93f8 (2026-07-11) +env/scv-preprocess.lock.yml · env/seqtools.lock.yml · env/celldancer.lock.txt → tracked +``` + +→ **RC-06의 "lock.yml 미커밋" 절반은 해소됐다.** 남은 건 **stale `velo-*` 명명** 쪽이다. +**이 문서의 판정을 바꾸지는 않는다**(어차피 잡아주는 스킬이 없음). 다만 **파일럿 README §5-b의 RC-06 서술이 현재 실물과 불일치**하므로 kkkim 확인 후 갱신 권장. + +--- + +## 5. 특기 사항 + +**(a) BioMate는 BIOP01과 스코프가 겹치지 않는다 — 실측.** +BioMate의 가치 제안은 "DESeq2/edgeR/limma **선택법**"인데, **BIOP01은 셋 중 무엇도 돌리지 않는다.** +tracked 전수 검색 결과 히트는 `p5_drug_arm_feasibility.py:18`·`results/drug_arm_feasibility.md` 2곳뿐이고, +그마저 **남의 논문 결과를 소비**하는 것이다 — *"author limma DEG (GSE201662 Table S2)"*, 즉 +**저자가 limma로 낸 DEG 표를 읽어 쓰는** 것이지 우리가 limma를 실행하는 게 아니다. +→ **DE 방법 선택 KB는 BIOP01에 적용 지점이 없다.** (bulk RNA-seq DE ≠ 우리의 single-cell velocity.) + +**(b) `§5.6`의 "BioMate Bioconductor KB"는 경로가 명시돼 있지 않았다 — 실존은 확인.** +정확한 경로는 **`bioMate-AI/biomate-bioconductor-kb`**(GitHub API로 확정, `total_count: 1`). +⚠️ **`GoekeLab/awesome-genomic-skills`에 BioMate 항목이 없다** — §5.6이 이 큐레이션 밖에서 가져왔다는 뜻. +또한 **WebSearch 요약이 star 수를 533으로 답했으나 API 실측은 663**이었다 — +**검색 산문을 근거로 쓰지 않고 API/실파일로 확인해야 하는 이유**의 실례(어차피 §4.5-b가 star를 근거에서 배제). + +**(c) `awesome-genomic-skills`(CC0)는 목록으로서 유용하다.** 미탐색 인접 후보를 담고 있다 — +`ClawBio/ClawBio`(**RC-06 해약의 원 출처: 재현성 계약**), `bioagent-bench`(**손상 입력·decoy 파일 교란 스위트** — +우리 mutation_check와 발상이 같다), `Genentech/compbiobench-runner`, `Future-House/BixBench`. +**이번 임무 범위 밖이라 코드를 읽지 않았다 — 미검증.** 후속 조사한다면 여기부터. + +--- + +## 6. 차용 판단 (e) + +### **차용: 없음. 억지 후보를 만들지 않는다.** + +§4.5의 원칙을 그대로 적용한 결과다 — *"합격 기준 = 우리가 실제로 당한 실패셋"*. **4개 후보 × 6개 실패 = 24칸이 전부 미해당.** +Apache-2.0/MIT/CC-BY라 **법적으로는 전부 차용 가능**하지만, **라이선스가 허용한다는 것이 쓸모가 있다는 뜻이 아니다.** + +### 유일한 잔여 가치 — 스킬이 아니라 **패턴 1개**, 그리고 **우리는 이미 갖고 있다** + +`scvi-tools/scripts/validate_adata.py`(397줄, Apache-2.0)의 계약: + +```python +if batch_key not in adata.obs.columns: + result.add_error(f"batch_key '{batch_key}' not found in obs. " + f"Available columns: {list(adata.obs.columns)}") # → is_valid=False → exit(1) +``` + +**"호출자가 기대 컬럼을 선언하고, 없으면 추측하지 말고 하드 실패(+가용 컬럼 나열)"** — 이건 **RC-02의 정확한 해약**이다. +**그러나 BIOP01은 이미 `a34c10d`에서 같은 수정을 했다**(채점기의 *"컬럼 없으면 하드 실패(추측 금지)"*, 파일럿 README §5-b RC-02 행). +→ **차용할 게 아니라 우리 판단이 옳았다는 독립 방증.** 코드를 가져올 이유가 없다(표면도 다르다 — AnnData `obs` vs concordance CSV). + +**한 가지 개선 힌트는 있다:** `validate_adata.py`는 **가용 컬럼 목록을 에러에 함께 출력**한다. RC-02류 오타 디버깅에 실질적으로 유용하니, 우리 채점기 에러 메시지에 **같은 한 줄을 더하는 것**은 저비용·유의미하다. **이건 차용이 아니라 우리 코드 개선 제안이며, Leader 승인 사항이다.** + +### 자작 유지 확인 (§4.5) + +검증 게이트·오케스트레이션(RC-01/04/05)은 **자작 유지**가 이번에도 실증됐다. 공개 스킬 중 +`_case_meta.expected` 계약 · mutation_check · 사전등록 인용 규율에 **상응하는 것이 하나도 없었다.** +오히려 §3.2가 보여주듯 **공식 번들이 우리가 이미 고친 병(조용한 폴백)을 앓고 있다.** + +--- + +## 7. 한계 (f) — 미검증 항목 + +1. **정적 읽기만 했다. 실행하지 않았다.** 철칙(env 오염 금지)에 따라 `pip install`·`conda` 미실행 → + **스크립트가 실제로 도는지 미검증.** 판정 근거는 **소스 독해**뿐이다. 단, 이번 판정("실패셋 미해당")은 + **기능의 부재**에 근거하므로 실행해도 뒤집히지 않는다 — 없는 기능은 돌려도 안 나온다. +2. **`train_velovi`의 조용한 폴백은 코드 독해로 확정했고 실행 재현은 안 했다.** + 다만 분기(`if "Ms" not in adata.layers`)와 `print`(=실패 아님)는 **소스에 명시적**이라 해석 여지가 좁다. +3. **§5.6 4건 + 큐레이션 1건만 봤다.** `awesome-genomic-skills`의 **ClawBio·bioagent-bench 등은 미탐색**(§5-c). + **RC-06의 진짜 해약은 ClawBio 계약 쪽**이라 파일럿 README §5-c가 이미 지목했다 — **별도 조사 권장.** +4. **`anthropics/life-sciences`는 `e96556b`(2026-05-08) 시점 스냅샷.** 이후 변경 미추적. +5. **MCP 서버는 안 봤다.** 이 번들의 다수 항목(10x·ChEMBL·Open Targets 등)은 스킬이 아니라 **MCP 서버**이고 + **BIOP01 실패셋과 무관**해 게이트 밖으로 뒀다. +6. **BioMate 200개 SKILL.md를 전수 정독하지 않았다.** 스코프 판정(§5-a: BIOP01이 DE를 안 돌림)이 + **BIOP01 쪽 실측**으로 났기 때문에 개별 스킬 품질과 무관하게 적용 지점이 없다. +7. **RC-06 상태 정정(§4)은 이 조사의 부수 발견**이다 — 파일럿 README 갱신은 **kkkim 판단 영역**이라 손대지 않았다. + +--- + +## 8. kkkim 확인 요청 + +1. **RC-06 서술 정정** — 파일럿 README §5-b가 *"lock.yml 미커밋"*이라 하나 **실물은 커밋돼 있다**(`64a93f8`, 2026-07-11). 갱신할까요? (RC-06을 "부분 해소, stale 명명만 잔존"으로) +2. **`validate_adata.py` 힌트 반영 여부** — 채점기 컬럼 에러에 **가용 컬럼 목록 출력** 한 줄 추가(§6). 차용이 아니라 자체 개선. +3. **후속 조사 범위** — **ClawBio 재현성 계약**(RC-06 해약 후보) · **bioagent-bench 교란 스위트**(mutation_check와 동류)를 별도 임무로 열까요? diff --git a/evals/reproducibility_pilot/README.md b/evals/reproducibility_pilot/README.md new file mode 100644 index 0000000..615fb6f --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/README.md @@ -0,0 +1,240 @@ +# 재현성 회귀 eval 파일럿 (BIOP01) + +> **상태:** 파일럿. 실행·검증 완료(2026-07-17), 커밋 전 kkkim 검토 대기. +> **대상:** braveji(지용기)님의 **재현성 회귀** — velocity method 간·데이터셋 간 **재현 일치도**. +> **근거:** `BioProject02/docs/HARNESS_REVIEW_2026-07-17.md` §2·§3 (Leader 승인) · +> 원 제안 `~/collab_workspace/Presentation/docs/AutoBioX_하네스_에이전트_점검_2026-07-17.md` §5.2. +> **1단계(BIOP02 Critic 파일럿):** `BioProject02/evals/critic_pilot/` — 이 파일럿의 **구조 원본**. + +--- + +## 1. 무엇을·왜 + +하네스 리뷰 §2가 BIOP01 적용 대상으로 지목한 것: *"지용기님 재현성 회귀(ref/compact/reset diff)를 +eval 스위트로. scorer = **4종 교차 재현 일치도**."* + +이 파일럿은 BIOP01의 **봉인된 사전등록 재현 검정**을 Inspect eval로 형식화한다. 채점 대상은 velocity +벤치마크가 산출하는 **재현성 보고서**(cross-method / cross-dataset concordance)이고, 임계는 전부 +**이미 봉인된 사전등록에서 인용**한다 — 이 eval이 스스로 정하지 않는다. + +핵심 내용 (BIOP01 고유): + +| leg | 통과 방향 | 의미 | +|---|---|---| +| **α (전사속도)** | ρ가 **높아야** pass (≥ 0.50) | method를 바꿔도 재현된다 = **robust leg** | +| **lag (chromatin→transcription)** | ρ가 **낮아야** pass (≤ 0.15) | method를 바꾸면 재현되지 **않는다** = **fragile leg** | + +> ⚠️ **두 leg의 통과 방향이 반대다.** 프로젝트의 헤드라인 발견이 *"lag은 재현되지 않는다"*이므로, +> **lag ρ가 높으면 주장이 깨진다**(FAIL). α의 방향을 lag에 그대로 적용하면 모든 판정이 뒤집힌다. +> `mutation_check.py`의 `invert_threshold` 뮤턴트가 이 실수를 겨냥한다. + +## 2. ⚠️ 실물이 정본 — 문서와 다른 점 2가지 + +작업 지시가 "문서가 말하는 것과 실제가 다를 수 있다 — 실물이 정본"이라 했고, **실제로 두 군데 달랐다.** + +**(a) "ref/compact/reset diff"라는 실물은 BIOP01에 없다.** +이 표현은 회의록(원 제안 p.33 지용기님 작업항목 ①, §5.2, §6)에만 존재하고 BIOP01 저장소 전체에 +`compact`/`reset` diff 자동화의 코드·결과·커밋이 **없다**(git log 전 브랜치 + 전체 grep 확인). 문맥상 +paper-agent skill의 **대화 컨텍스트 상태**(ref / compact / reset) 간 산출물 diff를 뜻하는 계획 항목으로 +보이며, **착수되지 않았다.** +반면 **같은 §5.2가 scorer를 "4종 교차 재현 일치도 ≥ 임계값"으로 규정**하고, 하네스 리뷰 §2도 이를 +그대로 채택했다. **그 실물은 존재한다** — 아래 §3. 그래서 **실재하는 쪽(교차 재현 일치도)** 을 대상으로 삼았다. + +**(b) "α 0.88 기준선"은 임계가 아니라 관측값이다.** +원 제안 §5.2는 *"(예: 전사속도 α 0.88 기준선)"* 이라 쓰지만, **0.88은 HSPC에서 실제로 관측된 α +concordance**(`results/concordance.md` §3.6 `Spearman(alpha) = +0.882`; `FINDINGS.md` "α(method 간 +ρ=0.88)")이지 게이트가 아니다. **봉인된 임계는 ρ ≥ 0.50**이다 +(`cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py`, "변경 금지 — 바꾸면 git에 남는다"). +→ 이 eval은 **0.50을 쓴다.** 0.88을 임계로 박으면 사전등록을 사후에 조이는 것이고, 실제로 통과한 +gastrulation(+0.927)·macrophage(+0.865)를 제외한 다른 축이 임의로 FAIL 난다. + +## 3. 대상 실물 (BIOP01에서 찾은 것) + +| 구성요소 | 경로 | 성격 | +|---|---|---| +| **봉인된 사전등록** | `pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md` | 6개 예측 + 임계 + **반증 기준**. fit 산출 전 봉인(커밋 해시가 시점 봉인) | +| **채점기** | `.../cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py` | 결정론적. 임계 T1–T4를 코드로 고정 | +| **채점 결과** | `.../results/prereg_gse205117_scorecard.{csv,md}` | **6 PASS / 0 FAIL** | +| **재현 축 5종** | `.../results/concordance{,_macrophage,_e18_mouse_brain,_human_brain,_GSE194122_bmmc}.md` | HSPC + 외부 4 + gastrulation | +| **정합성 게이트** | `.../results/clean_concordance_gate.md` | 헤드라인의 CRAK 의존·MultiVelo 부호 구조 판정 | + +**임계 출처 (전부 인용, 이 eval이 정하지 않음):** + +| # | 예측 | 사전 임계 | 반증 기준(주장이 깨지는 지점) | 이 파일럿의 scorer | +|---|---|---|---|---| +| 1 | within cross-method α 재현 | ρ ≥ **0.50** (T1) | ρ < **0.30** | `alpha_reproducibility` | +| 2 | within cross-method lag 재현 | ρ ≤ **0.15** (T2) | ρ ≥ **0.50** | `lag_fragility` | +| 3 | α > lag 순서 | Δρ ≥ **0.35** (T3) | 순서 역전(Δρ < 0) | `alpha_lag_dissociation` | +| 4 | cross-dataset 재현 | cross α > **0.20** (T4) 且 > cross lag | — | `cross_dataset_replication` | +| 5 | per-gene 재현 격차 | lag 불일치 > α 불일치 | — | `prereg_adherence` | +| 6 | priming 극대에서도 fragile | #2 且 #3 | — | (파생 — `run_real_artifacts.py`) | + +`caution`은 이 eval이 만든 **band 이름이지 새 임계가 아니다**: 사전 임계와 사전등록 자신의 반증 기준 +**사이**(예: α 0.30–0.50)를 뜻한다. 두 숫자 모두 사전등록에 적혀 있다. "예측은 FAIL이나 논지가 +반증된 건 아니다"를 `fail`과 뭉개지 않기 위한 구분이다. + +## 4. 실행 + +```bash +cd evals/reproducibility_pilot + +# 1) 케이스 채점 (stdlib만 — velo-* env 불필요, 어떤 python3에서나) +python3 run_pilot.py + +# 2) 뮤테이션 체크 — 스코어러가 케이스에 진짜 제약되는지 (필수) +python3 mutation_check.py + +# 3) 실물 채점표 재현 — 커밋된 6 PASS / 0 FAIL 을 재현하는가 +python3 run_real_artifacts.py + +# 4) Inspect eval (CI 스토리용) +/opt/envs/spatialpatho/bin/inspect eval reproducibility_pilot.py --model mockllm/model --log-dir logs/inspect + +# 케이스 재생성 +python3 build_cases.py +``` + +**⚠️ env 주의.** `scorers.py`·러너·`mutation_check.py`는 **stdlib 전용**(numpy/pandas/scipy 없음)이라 +맨 `python3`로 돈다. inspect_ai는 BIOP01의 `velo-*` env에 **없고, 넣지 않는다**(CLAUDE.md: +velo-* ↔ spatialpatho **통합·rename 금지**). 그래서 inspect는 `/opt/envs/spatialpatho/bin/inspect`로 +실행하되 **eval 도구 런타임으로만** 쓴다 — 이 eval은 BIOP02에서 아무것도 import하지 않고 BIOP01 +파일만 읽는다. **BIOP01 파이프라인 의존성이 아니다**(stdlib 러너가 그 증거). + +**이 eval은 BIOP01 파이프라인·데이터를 읽기만 한다.** 재계산·재fit·수정 없음. + +## 5. ⚠️ 범위 한계 (반드시 읽을 것) + +**(a) 임계 적용을 검증하지, 통계를 재계산하지 않는다.** +`run_real_artifacts.py`는 커밋된 scorecard의 ρ/CI **값을 읽어** 임계를 적용한다. bootstrap ρ를 +`results/*_genes.csv`에서 다시 계산하지 **않는다**(numpy/pandas/scipy + velo-* env 필요 = "eval은 읽기만" +위반). **따라서 커밋된 ρ 자체가 틀렸다면 이 eval은 틀린 판정을 그대로 재현한다.** 통계 재계산은 +채점기(`p3_prereg_gse205117.py`)의 책임이고, 그쪽이 bootstrap을 owns한다. 이 eval은 그 위층이다. + +**(b) 보고서 층만 본다 → artifact 층 결함은 구조적으로 못 잡는다.** +실제 실패 6건 중 **2건 적발 / 4건 미적발**(`run_pilot.py` coverage 표, 정직 보고): + +| # | 실제 실패 (git 근거) | 결과 | 이유 | +|---|---|---|---| +| RC-01 | `06008c1` MoFlow 미배선 → MV×VAE 치환, 잠정 "6 PASS" | ✅ **적발** | 이탈이 **기록**돼 있음 → `prereg_adherence` caution | +| RC-04 | `clean_concordance_gate.md` §3 MultiVelo(상수 부호)를 부호 검정에 투입 = INVALID | ✅ **적발** | 검정 종류(`sign_agreement`)를 봄 | +| RC-02 | `a34c10d` 컬럼명 `cs_lag` 오타 → **조용한 VAE 폴백**(봉인 위반) | ❌ **미적발** | 보고서가 원정의를 **주장**하고 이탈 기록도 없어 겉보기 정상. **artifact 층에서만** 잡힌다 — 채점기의 "컬럼 없으면 하드 실패(추측 금지)" 수정(a34c10d)이 그 층 | +| RC-03 | `a34c10d` `abs()` 버그 → HSPC per-gene 0.317 → **0.295 드리프트** | ❌ **미적발** | 임계 비교(lag > α)는 정의 드리프트에 둔감(0.295도 0.078보다 큼). **커밋된 기준값과의 정확 재현 대조**가 필요 | +| RC-05 | `clean_concordance_gate.md` §4 헤드라인의 **CRAK 의존** | ❌ **미적발** | method_set을 보는 scorer가 없음. arm별 신뢰 상태의 **기계가독 정본**이 BIOP01에 없다(산문뿐) | +| RC-06 | ~~env lock 미커밋~~ **[정정 2026-07-18]** stale `velo-*` 명명만 잔존 | ❌ **범위 밖** | 아래 (c) | + +> ⚠️ **정정 (kkkim 실물 확인 2026-07-18):** RC-06의 "env lock 미커밋"은 **틀렸다.** lock.yml은 +> **커밋돼 있다** — `64a93f8`(2026-07-11, kkkim 본인: "P0 env 동결: velo-mv/velo-tf/velo-torch/ +> seqtools lock.yml 생성(재현성)"), 4개 env 전부 `env/*.lock.yml` 실재. 남은 실제 갭은 +> **명명 stale(`velo-*`)뿐.** 이 stale 서술은 단일세포 스킬 조사 서브에이전트가 잡았고 kkkim이 +> git show로 확인했다. → RC-06의 "미커밋" 근거는 소멸. 범위-밖 분류 자체는 유지(명명 문제는 +> concordance 지표가 아니라 인프라 스모크 층). + +**(c) 범위 밖으로 분류한 것 — 파이프라인/인프라 스모크.** +env 재현성 갭(RC-06)은 **진짜 재현성 실패지만 concordance 지표 실패가 아니다**. 하네스 리뷰 §1.2가 +긋는 선을 그대로 따랐다: *"1~3은 eval이 아니라 **파이프라인 스모크 회귀**로 잡아야 한다. 이 둘을 한 +바구니에 넣으면 scorer가 못 잡는 걸 잡는 척하게 된다."* → 이 층의 후보는 ClawBio 재현성 계약 +(`commands.sh` + `environment.yml` + `checksums.sha256`, 리뷰 §4.1.2)이지 이 eval이 아니다. +**"ref/compact/reset diff"**(§2-a)도 착수되지 않아 범위 밖이다 — 실물이 생기면 별도 파일럿. + +**(d) 파일럿 규모.** scorer 5개(사전등록 6예측 중 #6은 #2·#3의 파생) · 재현 축은 gse205117·macrophage· +HSPC 3개만 fixture화(외부 5축 전부 아님) · CI 훅 미구현(§5.5 GitHub Actions는 3단계). + +## 6. 검증 실적 (2026-07-17 실제 실행 — `logs/` 에 원본) + +> ⚠️ **아래 초록불의 의미를 오해하지 말 것.** `105/105`·`1.000`·`뮤턴트 전멸`은 **스코어러가 +> 케이스에 제약되고 선언한 대로 동작하는가**를 잰 것이지 **결함 적발률이 아니다.** +> 실제 재현성 실패에 대한 적발은 **6건 중 2건**이고, 4건은 구조적 미적발이다(§5-b). +> 이 파일럿은 "재현성 회귀를 잡는다"가 아니라 **"두 종류를 잡고, 보고된 ρ 값은 신뢰한다"**(§5-a)이다. + +| 검증 | 결과 | 무엇을 재는가 | +|---|---|---| +| `run_pilot.py` | **105/105** — 21 케이스 × 5 scorer | 스코어러 ↔ 사전등록 일치 | +| `mutation_check.py` | **25/25 뮤턴트 전멸** (always_pass / always_fail / always_caution / always_na / **invert_threshold**) × scorer 5 | 케이스가 스코어러를 진짜 제약하는가 | +| `run_real_artifacts.py` | **6/6** — 커밋된 `prereg_gse205117_scorecard`(6 PASS / 0 FAIL)를 정확히 재현 | 실물과의 일치 (**임계 적용만** — §5-a) | +| `inspect eval` | 6 task 전부 **accuracy 1.000** (135 samples) | 하네스 배선 | +| **coverage** | 실제 실패 6건 중 **2건 적발 / 4건 미적발** | ← **실제 결함 적발력. 이게 진짜 성적표.** | + +**음성 대조군**(전부 FAIL만 있으면 무조건-FAIL 스코어러도 만점이므로 필수): 실물 3건 — +`control_real_01_gse205117`(실제 6 PASS) · `control_real_02_macrophage` · `control_real_03_hspc`. +`control_real_03_hspc`는 **N/A를 pass로 뭉개지 않는지**도 본다(HSPC는 cross-dataset의 기준축이라 +cross leg·paired Δρ가 자기 자신에 대해선 산출되지 않는다). + +### ❓ kkkim 확인 요청 — macrophage가 caution인 것이 맞나 (이건 내 판단이지 사전등록에서 유도된 게 아니다) + +`control_real_02_macrophage`의 `prereg_adherence`는 **caution**이 나온다. scorecard가 스스로 +*"macrophage(치환 정의): 0.280 vs 0.061"* 이라 밝히듯 HSPC 원정의(MoFlow `cs_lag_median`)가 아니라 +**치환 자**로 쟀기 때문이다. + +- **caution이 맞다는 근거:** 수치가 좋아 보여도 봉인된 정의로 잰 게 아니면 통과시키지 않는 것이 이 + 스코어러의 존재 이유다 — RC-01이 실제로 그 사건("6 PASS"인데 이탈). +- **아닐 수도 있는 근거:** 봉인은 **GSE205117 사전등록**의 것이다. macrophage는 그 사전등록의 대상이 + 아니고, 치환 정의를 쓴 것도 스스로 밝힌 **적법한 선택**이었을 수 있다. 그렇다면 "다른 데이터셋의 + 적법한 치환 정의"에까지 GSE205117 봉인을 들이대는 셈이다. + +→ **어느 쪽인지는 재현성 회귀의 owner(braveji)·Leader(kkkim)가 정할 정책 문제**다. CLAUDE.md가 +채점 층의 자체 임계 설정을 금하므로 여기서 확정하지 않고 표면화만 했다. **caution을 유지할지, 데이터셋별 +원정의를 따로 인정할지 확인 부탁드립니다.** + +## 7. 다음 단계 + +1. **RC-03 대응 — canonical 수치 baseline.** 데이터셋별 정본 수치(HSPC per-gene lag **0.317** / α + **0.078** 등)를 회귀 baseline으로 두고 **정확 재현 대조**(± 허용오차). 정의 드리프트를 잡는 유일한 길. +2. **RC-05 대응 — arm 신뢰 상태의 기계가독 정본.** "어느 arm이 buggy인가"(CRAK-Velo)가 현재 산문 + (`crakvelo_sign_check.md`)뿐이라 scorer가 읽을 수 없다. 정본이 생기면 method_set scorer 가능. +3. **CI 게이팅**(§5.5, 3단계) — PR마다 `run_pilot.py` + `mutation_check.py` + `run_real_artifacts.py`. + 전부 stdlib이라 GitHub Actions에서 env 없이 돈다. +4. **재현 축 확대** — 외부 5축(human_brain·E18·BMMC) fixture화. +5. **범용층 추출**(리뷰 §3) — BIOP02 `critic_pilot`과 이 파일럿이 공유하는 구조(`_case_meta.expected` + 계약 · mutation_check 패턴 · coverage 표)를 공통 하네스로. **scorer 내용은 프로젝트별 유지.** + +## 8. 파일 + +| 파일 | 역할 | +|---|---| +| `scorers.py` | 결정론적 scorer 5종. **stdlib 전용.** 임계 출처를 주석으로 못박음 | +| `build_cases.py` | `cases/` 재생성. 실물 기반 + 결함 1개씩 주입 | +| `run_pilot.py` | 폴백 러너(stdlib) + coverage 표 | +| `mutation_check.py` | **뮤테이션 체크** — 5종 뮤턴트 × scorer 5. 없으면 이 파일럿은 미완성 | +| `run_real_artifacts.py` | 실물 scorecard CSV 채점 → 커밋된 6 PASS/0 FAIL 재현 | +| `reproducibility_pilot.py` | Inspect eval (6 task) | +| `cases/scorer_validation/` | 15건 — 실물 대조군 3 + 주입 결함/band 12 | +| `cases/regression_corpus/` | 6건 — **실제 BIOP01 재현성 실패**(git 근거). 지어낸 사례 없음 | +| `logs/` | 실행 로그 원본 | + +## 9. BIOP02 파일럿과의 관계 (리뷰 §3의 층 분할) + +| 층 | 처리 | +|---|---| +| eval 하네스 구조(Inspect) · 실패 코퍼스 스키마 | ✅ **재사용** — `critic_pilot`과 같은 구조: `_case_meta.expected` 계약, scorer registry, 폴백 러너, mutation_check, coverage 표, 실물 대조군 | +| scorer의 **항목·임계값** | ❌ **프로젝트별** — BIOP02 = Critic 7-point(DRP 프레이밍·baseline margin·claim level) / **BIOP01 = 재현 일치도**(α ρ·lag ρ·Δρ·cross·per-gene 격차). **BIOP02 scorer를 복사하지 않았다** — 공유 코드 0줄, 도메인 임계는 전부 BIOP01 사전등록 인용 | + +**공통 규율(양쪽 CLAUDE.md):** 채점 층은 **자기 임계를 스스로 정하지 않는다**. BIOP02가 +`checklist_v1.md`를 인용하듯, 이 파일럿은 `PREREGISTRATION_gse205117.md` + `p3_prereg_gse205117.py`를 +인용한다. 사후 임계 조정은 git에 남는다. + +--- + +## kkkim 판정 — `control_real_02_macrophage`의 `prereg_adherence: caution` (2026-07-17) + +**판정: caution 유지. 단 프레이밍을 정정한다.** + +파일럿 저자가 *"제 판단이지 사전등록에서 유도된 게 아니다"* 라며 확정을 보류하고 표면화만 한 것은 +**옳은 처신**이다(CLAUDE.md: 채점 층의 자체 임계 설정 금지 = anti-self-reference). + +그러나 근거를 다시 보면 **이건 자체 임계 설정이 아니다.** caution의 실제 근거는 +*"GSE205117 봉인을 macrophage에 들이댄 것"* 이 아니라 **원 scorecard 스스로가 +`per_gene_disagree`를 "치환 정의"로 쟀다고 명기한 것**이다(`concordance_macrophage.md` + +`FINDINGS.md` §7-D). 즉 채점기는 **임계를 발명한 게 아니라 문서화된 정의 이탈을 보고**하고 있다. +그건 Critic 층이 마땅히 할 일이다. → **caution 유지.** + +**다만 이름·메시지가 오해를 만든다.** `prereg_adherence`라는 이름은 "GSE205117 사전등록이 +macrophage를 규율한다"고 읽히는데, **그건 사실이 아니다**(그 봉인은 GSE205117 전용). +정확한 주장은 다음이며, evidence 문구를 이렇게 좁힌다: + +> per-gene 격차가 **HSPC 봉인 원정의(`cs_lag_median`)가 아니라 치환 정의**로 측정됨 +> → **예측5와 직접 비교 불가**(수치 0.280 > 0.061이 좋아 보여도 같은 자로 잰 값이 아니다). +> 이는 **비교가능성 caution**이지 **사전등록 위반이 아니다.** + +**데이터셋별 원정의를 따로 인정할 것인가** — 인정하려면 **그 데이터셋의 사전등록을 따로 봉인**해야 한다. +사후에 "이것도 적법한 정의"라고 추가하는 건 사전등록의 의미를 없앤다. 지금은 **caution으로 남기고 +macrophage를 헤드라인 근거로 쓰지 않는다.** diff --git a/evals/reproducibility_pilot/build_cases.py b/evals/reproducibility_pilot/build_cases.py new file mode 100644 index 0000000..8ea7155 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/build_cases.py @@ -0,0 +1,560 @@ +"""Regenerate cases/ — reproducibility-report fixtures for the BIOP01 pilot. + + python3 build_cases.py + +Design: every scorer_validation fixture is the REAL gse205117 report (a verbatim +transcription of results/prereg_gse205117_scorecard.csv) with **one defect injected**. +That keeps each case's expectation derivable from the sealed prereg rather than +reverse-engineered from scorer output, and it means an injected defect is the only +difference between a PASS case and its FAIL twin. + +Every number in the control cases is copied from a committed BIOP01 artifact — no +value here is invented. Provenance is recorded per-case in `_case_meta.source`. +""" + +from __future__ import annotations + +import copy +import json +from pathlib import Path + +ROOT = Path(__file__).parent +SV = ROOT / "cases" / "scorer_validation" +RC = ROOT / "cases" / "regression_corpus" + +BENCH = "pipeline/hspc-velocity-benchmark" + +ALL = ["alpha_reproducibility", "lag_fragility", "alpha_lag_dissociation", + "cross_dataset_replication", "prereg_adherence"] + +# --------------------------------------------------------------------------- +# BASE — real GSE205117, transcribed from results/prereg_gse205117_scorecard.csv +# (committed 2026-07-14, 6 PASS / 0 FAIL). Values are verbatim, not rounded. +# --------------------------------------------------------------------------- +GSE205117 = { + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": f"{BENCH}/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": f"{BENCH}/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": f"{BENCH}/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": {"B": 10000, "seed": 20260707}, + "prereg_deviation": None, + "method_set": ["rna_only_floor", "multivelo", "multivelovae", "moflow"], + "sections": { + "within_alpha": [ + {"label": "floor×MV", "n": 846, "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, "hi": 0.9227869301643904}, + {"label": "floor×VAE", "n": 1001, "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, "hi": 0.9365625094354536}, + {"label": "MV×VAE", "n": 969, "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, "hi": 0.9589169557117171}, + ], + "within_lag": [ + {"label": "MV×VAE", "n": 969, "rho": -0.025870583117979684, + "lo": -0.08867092320457663, "hi": 0.03821619065064866, + "test": "magnitude_rank"}, + ], + "delta_rho": [ + {"label": "MV×VAE", "n": 969, "rho": 0.9788185782781609, + "lo": 0.9156511165189795, "hi": 1.0414830125754637, "paired": True}, + ], + "cross_alpha": [ + {"label": "HSPC×gastr", "n": 111, "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, "hi": 0.5606713948575612}, + ], + "cross_lag": [ + {"label": "HSPC×gastr", "n": 111, "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, "hi": 0.22371266445819063}, + ], + "per_gene_disagree": [ + {"label": "lag|alpha", "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)"}, + ], + }, +} + + +def write(d: Path, name: str, doc: dict, meta: dict) -> None: + out = copy.deepcopy(doc) + out = {"_case_meta": meta, **out} + (d / f"{name}.json").write_text( + json.dumps(out, ensure_ascii=False, indent=2) + "\n", encoding="utf-8" + ) + + +def base() -> dict: + return copy.deepcopy(GSE205117) + + +def main() -> None: + for d in (SV, RC): + d.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + for p in d.glob("*.json"): + p.unlink() + + # ======================= scorer_validation ============================= + # --- negative controls (real artifacts that SHOULD pass) --------------- + write(SV, "control_real_01_gse205117", base(), { + "kind": "negative_control", + "source": f"{BENCH}/results/prereg_gse205117_scorecard.csv (committed 2026-07-14)", + "intent": "실제 6 PASS / 0 FAIL 산출물. 전 항목 통과해야 한다 — 무조건 FAIL 스코어러를 죽이는 대조군.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", # median +0.927 ≥ 0.50 + "lag_fragility": "pass", # -0.026 ≤ 0.15 + "alpha_lag_dissociation": "pass", # Δρ +0.979 ≥ 0.35, CI lo +0.916 > 0, paired n=969=969 + "cross_dataset_replication": "pass", # α +0.415 > 0.20 且 > lag +0.028 + "prereg_adherence": "pass", # lag 0.294 > α 0.052, MoFlow 원정의 + }, + }) + + # macrophage — real, from results/concordance_macrophage.md (canonical, 2026-07-10) + mac = { + "dataset": "macrophage", + "description": "human macrophage — 4번째 cross-dataset (HSPC 직계 조혈축)", + "prereg_source": None, + "scored_by": f"{BENCH}/cross_dataset/p3_concordance_macrophage.py", + "scorecard": f"{BENCH}/results/concordance_macrophage.md", + "bootstrap": {"B": 10000, "seed": 20260707}, + "prereg_deviation": None, + "method_set": ["rna_only_floor", "multivelo", "multivelovae"], + "sections": { + "within_alpha": [ + {"label": "floor×MV", "n": 702, "rho": 0.826, "lo": 0.796, "hi": 0.854}, + {"label": "floor×VAE", "n": 709, "rho": 0.865, "lo": 0.839, "hi": 0.887}, + {"label": "MV×VAE", "n": 871, "rho": 0.917, "lo": 0.902, "hi": 0.929}, + ], + "within_lag": [ + {"label": "MV×VAE", "n": 871, "rho": 0.074, "lo": 0.006, "hi": 0.143, + "test": "magnitude_rank"}, + ], + "delta_rho": [ + {"label": "MV×VAE", "n": 871, "rho": 0.843, "lo": 0.773, "hi": 0.912, + "paired": True}, + ], + "cross_alpha": [ + {"label": "HSPC×macrophage", "n": 274, "rho": 0.643, "lo": 0.554, "hi": 0.719}, + ], + "cross_lag": [ + {"label": "HSPC×macrophage", "n": 274, "rho": 0.148, "lo": 0.027, "hi": 0.263}, + ], + # scorecard note: "macrophage(치환 정의): 0.280 vs 0.061" — measured MV×VAE, + # NOT the HSPC 원정의(MoFlow cs_lag_median). The report says so itself. + "per_gene_disagree": [ + {"label": "lag|alpha", "n": 871, "lag_disagree": 0.280, "alpha_disagree": 0.061, + "lag_source": "MultiVeloVAE 치환 정의"}, + ], + }, + } + write(SV, "control_real_02_macrophage", mac, { + "kind": "negative_control", + "source": f"{BENCH}/results/concordance_macrophage.md + FINDINGS.md §7-D", + "intent": ( + "실제 macrophage 재현(4번째 축) — α/lag/Δρ/cross 전부 통과. " + "단 per-gene 격차는 scorecard가 스스로 '치환 정의'라 명기한 자로 쟀다 → " + "prereg_adherence가 caution으로 표면화하는 것이 정답(수치 0.280>0.061은 좋아 보여도 " + "HSPC 원정의로 잰 값이 아니다)." + ), + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", # median +0.865 + "lag_fragility": "pass", # +0.074 ≤ 0.15 + "alpha_lag_dissociation": "pass", # Δρ +0.843, lo +0.773 > 0, paired 871=871 + "cross_dataset_replication": "pass", # α +0.643 > 0.20 且 > lag +0.148 + "prereg_adherence": "caution", # lag_source = 치환 정의 + }, + }) + + # HSPC — the reference axis itself (no cross-dataset leg, no paired Δρ published) + hspc = { + "dataset": "hspc", + "description": "human HSPC (GSE209878) — 원 벤치마크 축. 다른 데이터셋의 cross-dataset 기준선.", + "prereg_source": None, + "scored_by": f"{BENCH}/scripts/p3_concordance.py + scripts/p3_identifiability_vs_snr.py", + "scorecard": f"{BENCH}/results/concordance.md", + "prereg_deviation": None, + "method_set": ["rna_only_floor", "multivelo", "multivelovae", "moflow", "crakvelo"], + "sections": { + "within_alpha": [ + # concordance.md §3 (floor∩MultiVelo shared 368) and §3.6 (MV×VAE shared 538) + {"label": "floor×MV", "n": 368, "rho": 0.818}, + {"label": "MV×VAE", "n": 538, "rho": 0.882}, + ], + "within_lag": [ + # concordance.md §3.5 multivelo×multivelovae (shared 538) + {"label": "MV×VAE", "n": 538, "rho": -0.010, "test": "magnitude_rank"}, + ], + # per-gene 원정의 — identifiability_vs_snr.md, N=537 4-method 공통 + "per_gene_disagree": [ + {"label": "lag|alpha", "n": 537, "lag_disagree": 0.317, "alpha_disagree": 0.078, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)"}, + ], + }, + } + write(SV, "control_real_03_hspc", hspc, { + "kind": "negative_control", + "source": f"{BENCH}/results/concordance.md §3/§3.5/§3.6 + results/identifiability_vs_snr.md", + "intent": ( + "원 벤치마크 축. paired Δρ·cross-dataset leg는 HSPC 자신에 대해 산출되지 않는다 " + "(HSPC가 cross의 기준축) → 해당 스코어러는 not_applicable이어야 한다. " + "N/A를 pass로 뭉개지 않는지 확인하는 대조군." + ), + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", # median(0.818, 0.882) = 0.850 + "lag_fragility": "pass", # -0.010 ≤ 0.15 + "alpha_lag_dissociation": "not_applicable", # delta_rho 섹션 없음 + "cross_dataset_replication": "not_applicable", # HSPC = 기준축 + "prereg_adherence": "pass", # 0.317 > 0.078, 원정의 + }, + }) + + # --- 예측1 (α) FAIL/CAUTION — robust leg ------------------------------ + c = base() + for r, v in zip(c["sections"]["within_alpha"], [0.19, 0.22, 0.26]): + r["rho"] = v + write(SV, "alpha_fail_01_below_falsification", c, { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 반증 기준 주입", + "intent": "α median +0.22 < 반증 기준 0.30 → α robustness 실패(전체 논지 약화). 정직 보고 대상.", + "expected": {"alpha_reproducibility": "fail", "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass"}, + }) + + c = base() + for r, v in zip(c["sections"]["within_alpha"], [0.38, 0.42, 0.46]): + r["rho"] = v + write(SV, "alpha_caution_01_band", c, { + "kind": "caution_case", + "source": "synthetic — 사전 임계와 반증 기준 사이 band", + "intent": "α median +0.42 — 예측1(≥0.50) FAIL이나 반증 기준(<0.30)에는 안 걸림 → caution.", + "expected": {"alpha_reproducibility": "caution", "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass"}, + }) + + c = base() + c["sections"]["within_alpha"][1]["rho"] = None + write(SV, "alpha_fail_02_rho_missing", c, { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 수치 누락", + "intent": "α pair의 ρ가 누락 → 수치 없이 통과시키지 않는다(BIOP02 #2 '수치 누락 → reject'와 같은 규율).", + "expected": {"alpha_reproducibility": "fail", "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass"}, + }) + + # --- 예측2 (lag) FAIL/CAUTION — fragile leg --------------------------- + # ⚠️ 방향 반대: lag은 HIGH ρ가 실패다. + c = base() + c["sections"]["within_lag"][0]["rho"] = 0.62 + c["sections"]["within_lag"][0]["lo"] = 0.55 + c["sections"]["within_lag"][0]["hi"] = 0.69 + c["sections"]["delta_rho"][0]["rho"] = 0.33 # ρ_α(0.953) − ρ_lag(0.62) ≈ 0.33 + c["sections"]["delta_rho"][0]["lo"] = 0.26 + c["sections"]["delta_rho"][0]["hi"] = 0.40 + write(SV, "lag_fail_01_reproducible", c, { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 반증 기준 주입 (PREREGISTRATION §반증 기준 1행)", + "intent": ( + "lag ρ +0.62 ≥ 0.50 → lag이 재현된다 = 'priming best-case에서도 fragile' 실패. " + "핵심 주장이 깨지는 케이스. Δρ도 0.33으로 임계(0.35) 아래 → dissociation caution. " + "임계를 사후에 낮춰 구제하는 것이 금지된 바로 그 상황." + ), + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "fail", + "alpha_lag_dissociation": "caution", "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass"}, + }) + + c = base() + c["sections"]["within_lag"][0]["rho"] = 0.30 + c["sections"]["within_lag"][0]["lo"] = 0.24 + c["sections"]["within_lag"][0]["hi"] = 0.36 + write(SV, "lag_caution_01_band", c, { + "kind": "caution_case", + "source": "synthetic — 사전 임계(0.15)와 반증 기준(0.50) 사이 band", + "intent": "lag ρ +0.30 — 예측2 FAIL이나 주장 반증은 아님 → caution.", + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "caution", + "alpha_lag_dissociation": "pass", "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass"}, + }) + + # 부호 검정의 유효성은 '상수-부호 method 포함 여부'로 갈린다(clean_concordance_gate.md §3). + # RC-04(MultiVelo 포함 = INVALID)의 대응쌍: 부호 가변 method만의 검정 = valid but power-bounded. + c = base() + c["method_set"] = ["moflow", "multivelovae"] + c["sections"]["within_lag"] = [ + {"label": "moflow×mvvae", "n": 560, "rho": 0.481, "test": "sign_agreement"}, + ] + del c["sections"]["delta_rho"] + write(SV, "lag_caution_02_sign_test_power_bounded", c, { + "kind": "caution_case", + "source": f"{BENCH}/results/clean_concordance_gate.md §3 표 1행" + "('{moflow, mvvae} (clean sign-informative) … 유효하나 검정력 제한(2-method degenerate)')" + " + §2('깨끗한 2-method 부호-일치 = 48.1% = 우연 수준')", + "intent": ( + "부호 **가변** method만의 부호 검정은 INVALID가 아니다 — 유효하되 검정력 제한이다. " + "RC-04(MultiVelo 포함 → fail)와 갈리는 지점. 또 sign-agreement %(0.481)는 T2가 규율하는 " + "ρ가 아니므로 임계로 채점하면 범주 오류 → caution으로 표면화한다. " + "'부호 검정이면 무조건 fail'로 짠 스코어러를 잡는 케이스." + ), + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "caution", + "alpha_lag_dissociation": "not_applicable", + "cross_dataset_replication": "pass", "prereg_adherence": "pass"}, + }) + + # --- 예측3 (Δρ) FAIL — dissociation + paired 가드레일 ----------------- + c = base() + c["sections"]["within_alpha"] = [ + {"label": "floor×MV", "n": 846, "rho": 0.55, "lo": 0.49, "hi": 0.61}, + {"label": "floor×VAE", "n": 1001, "rho": 0.57, "lo": 0.51, "hi": 0.63}, + {"label": "MV×VAE", "n": 969, "rho": 0.58, "lo": 0.52, "hi": 0.64}, + ] + c["sections"]["within_lag"][0]["rho"] = 0.44 + c["sections"]["within_lag"][0]["lo"] = 0.37 + c["sections"]["within_lag"][0]["hi"] = 0.51 + c["sections"]["delta_rho"][0]["rho"] = -0.12 # ρ_lag > ρ_α → 순서 역전 + c["sections"]["delta_rho"][0]["lo"] = -0.21 + c["sections"]["delta_rho"][0]["hi"] = -0.03 + write(SV, "dissoc_fail_01_order_inverted", c, { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 반증 기준 3행('α > lag 순서 역전 → 순서 가설 실패')", + "intent": "Δρ −0.12 < 0 → lag이 α보다 재현된다 = 순서 가설 실패. lag +0.44는 caution band.", + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "caution", + "alpha_lag_dissociation": "fail", "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass"}, + }) + + c = base() + c["sections"]["delta_rho"][0]["n"] = 604 # within_lag n=969 와 불일치 + write(SV, "dissoc_fail_02_unpaired_gene_set", c, { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 채점 규칙 R3 가드레일('서로 다른 gene set의 두 ρ를 빼는 것은 금지')", + "intent": ( + "Δρ n=604 ≠ within_lag n=969 → 서로 다른 gene set의 ρ를 뺐다. " + "수치(+0.979)는 멀쩡해 보이지만 paired 계산이 아니므로 통과시키면 안 된다." + ), + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "fail", "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass"}, + }) + + c = base() + c["sections"]["delta_rho"][0]["rho"] = 0.40 + c["sections"]["delta_rho"][0]["lo"] = -0.02 # CI가 0을 제외하지 못함 + c["sections"]["delta_rho"][0]["hi"] = 0.81 + write(SV, "dissoc_caution_01_ci_includes_zero", c, { + "kind": "caution_case", + "source": "synthetic — concordance_macrophage.md §A3('헤드라인은 Δρ CI가 0 제외')", + "intent": "Δρ +0.40 ≥ 0.35이나 95%CI 하한 −0.02 ≤ 0 → dissociation 미확정 → caution.", + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "caution", "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass"}, + }) + + # --- 예측4 (cross-dataset) FAIL --------------------------------------- + c = base() + c["sections"]["cross_alpha"][0]["rho"] = 0.12 + write(SV, "cross_fail_01_alpha_below_threshold", c, { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 사전 임계 T4 주입", + "intent": "cross α +0.12 ≤ +0.20 → 예측4 FAIL(braveji 최고위험 지목 항목).", + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", "cross_dataset_replication": "fail", + "prereg_adherence": "pass"}, + }) + + c = base() + c["sections"]["cross_alpha"][0]["rho"] = 0.25 + c["sections"]["cross_lag"][0]["rho"] = 0.31 # cross lag > cross α → 순서 조건 위반 + write(SV, "cross_fail_02_alpha_not_above_lag", c, { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — T4의 두 번째 조건('且 cross α > cross lag')", + "intent": ( + "cross α +0.25 > +0.20 은 만족하나 cross lag +0.31 이 더 크다 → 순서 조건 위반. " + "첫 조건만 보는 스코어러를 잡는 케이스." + ), + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", "cross_dataset_replication": "fail", + "prereg_adherence": "pass"}, + }) + + # --- 예측5 (per-gene 격차) FAIL --------------------------------------- + c = base() + c["sections"]["per_gene_disagree"][0]["lag_disagree"] = 0.048 + c["sections"]["per_gene_disagree"][0]["alpha_disagree"] = 0.091 + write(SV, "prereg_fail_01_gap_inverted", c, { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 예측5 임계('lag 불일치 > α 불일치') 역전", + "intent": "per-gene lag 불일치 0.048 ≤ α 0.091 → 재현 격차 역전, 예측5 FAIL.", + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "fail"}, + }) + + # ======================= regression_corpus ============================= + # 실제 BIOP01 재현성 실패 이력(git log). '우리가 실제로 당한 것'만 넣는다. + + # RC-01 — 06008c1 (2026-07-13): MoFlow arm 미배선 → MV×VAE 치환, 잠정 6 PASS + c = base() + c["prereg_deviation"] = ( + "봉인된 사전등록(2026-07-13)은 예측5를 MoFlow 원정의로 채점하도록 확정했으나, " + "results/moflow_genes_gse205117.csv가 없어 MV×VAE로 치환했다. 이 채점은 사전등록대로가 아니다." + ) + c["sections"]["per_gene_disagree"][0].update({ + "lag_disagree": 0.307, "alpha_disagree": 0.052, + "lag_source": "MultiVeloVAE 치환 (⚠️ 봉인된 결정과의 이탈)", + }) + c["method_set"] = ["rna_only_floor", "multivelo", "multivelovae"] + write(RC, "rc_01_moflow_unwired_vae_substitution", c, { + "kind": "real_failure", + "source": "git 06008c1 — 'P3 GSE205117 사전등록 채점(잠정) — 6 PASS / 0 FAIL, 단 예측5는 " + "MoFlow 미배선으로 MV×VAE 치환(사전등록 이탈 명기)'", + "intent": ( + "실제 사건: 채점표는 '6 PASS'로 나왔지만 예측5는 봉인된 정의로 잰 게 아니었다. " + "이탈이 **기록돼 있으므로** 스코어러가 caution으로 잡아야 한다 — 'PASS 6개'를 그대로 믿으면 안 된다." + ), + "caught": True, + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "caution"}, + }) + + # RC-02 — a34c10d (2026-07-14): 컬럼명 cs_lag → 조용한 VAE 폴백. 이탈이 기록되지 '않은' 상태. + c = base() + c["prereg_deviation"] = None # 버그라서 아무도 이탈로 기록하지 못했다 — 그게 핵심 + c["sections"]["per_gene_disagree"][0].update({ + "lag_disagree": 0.307, "alpha_disagree": 0.052, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)", # 보고서의 주장 + }) + write(RC, "rc_02_moflow_colname_silent_fallback", c, { + "kind": "real_failure", + "source": "git a34c10d — 'MoFlow 컬럼명 cs_lag→cs_lag_median 오류로 조용한 VAE 폴백(봉인 위반) 차단'", + "intent": ( + "실제 사건: 채점기가 존재하지 않는 컬럼 `cs_lag`를 찾자 조용히 VAE로 폴백해 봉인을 위반했다. " + "보고서는 원정의로 쟀다고 **주장**하는데 실제 수치는 치환값이다." + ), + "caught": False, + "expected_is_a_miss": True, + "needs_scorer": ( + "report-level 스코어러로는 잡을 수 없다 — 보고서가 원정의를 주장하고 이탈도 기록되지 않아 " + "겉보기에 정상이다. 이 결함은 **artifact 층**에서만 잡힌다: p3_prereg_gse205117.py가 " + "'파일은 있는데 컬럼이 없으면 하드 실패(추측 금지)'로 고쳐졌다(a34c10d). " + "→ eval의 한계이자, 왜 채점기의 hard-fail이 필요한지의 근거." + ), + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass"}, # ← MISS. 통과시켜버린다. + }) + + # RC-03 — a34c10d: abs() 버그. HSPC 원정의는 부호 유지인데 abs를 씌워 0.317 → 0.295 드리프트. + c = copy.deepcopy(hspc) + c["sections"]["per_gene_disagree"][0].update({ + "lag_disagree": 0.295, # abs 버전. 커밋된 정본은 0.317. + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (abs 적용 — 원정의는 부호 유지)", + }) + write(RC, "rc_03_abs_lag_definition_drift", c, { + "kind": "real_failure", + "source": "git a34c10d — 'abs() 제거(HSPC 원정의는 부호 유지) … HSPC 커밋값 0.317/0.078 정확 " + "재현 검증(abs 버전은 0.295로 어긋남)'", + "intent": ( + "실제 사건: lag 정의에 abs()를 씌우자 HSPC per-gene 불일치가 0.317 → 0.295로 드리프트했다. " + "정의가 조용히 바뀌었는데 lag > α 순서는 그대로라 예측5는 여전히 PASS다." + ), + "caught": False, + "expected_is_a_miss": True, + "needs_scorer": ( + "임계 비교(lag > α)는 정의 드리프트에 둔감하다 — 0.295도 0.078보다 크므로 PASS. " + "필요한 것은 **커밋된 기준값과의 정확 재현 대조**(0.317 ± 허용오차)이며, 이는 " + "lag_source 문자열이 아니라 정본 수치를 아는 회귀 baseline이 있어야 한다. " + "→ 다음 단계(README §6-2): 데이터셋별 canonical 수치 baseline 도입." + ), + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "not_applicable", + "cross_dataset_replication": "not_applicable", + "prereg_adherence": "pass"}, # ← MISS. + }) + + # RC-04 — clean_concordance_gate.md §0/§3: 상수-부호 method(MultiVelo)를 부호 검정에 투입 = INVALID + c = base() + c["sections"]["within_lag"] = [ + {"label": "MV×VAE", "n": 628, "rho": 0.31, "test": "sign_agreement"}, + ] + del c["sections"]["delta_rho"] + write(RC, "rc_04_multivelo_in_sign_test", c, { + "kind": "real_failure", + "source": f"{BENCH}/results/clean_concordance_gate.md §0 + §3 표 2행" + "('{multivelo, moflow, mvvae} … INVALID (MultiVelo 상수 부호가 검정을 편향)')", + "intent": ( + "실제 사건: MultiVelo lag 부호는 4-state 단조정렬로 **구조적 양수**라 무정보인데 " + "부호-일관성 검정에 넣으면 null을 잘못 설정하고 통계량을 편향시킨다. " + "clean_concordance_gate가 이를 INVALID로 판정했다. 스코어러가 검정 종류를 보고 잡아야 한다." + ), + "caught": True, + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "fail", + "alpha_lag_dissociation": "not_applicable", + "cross_dataset_replication": "pass", "prereg_adherence": "pass"}, + }) + + # RC-05 — clean_concordance_gate.md §4: 헤드라인의 CRAK 의존 + c = base() + c["method_set"] = ["moflow", "crakvelo", "multivelovae"] + c["headline_claim"] = "0/598 agreement-set (FDR<0.10)" + write(RC, "rc_05_crak_dependent_headline", c, { + "kind": "real_failure", + "source": f"{BENCH}/results/clean_concordance_gate.md §4" + "('0/598 agreement-set은 단지 CRAK에 오염된 것이 아니라 본질적으로 CRAK에 의존한다')", + "intent": ( + "실제 사건: 헤드라인 통계량이 우리가 버그로 지적한 arm(CRAK-Velo)에 본질적으로 의존했다 → " + "민감도 분석으로 강등 필요." + ), + "caught": False, + "expected_is_a_miss": True, + "needs_scorer": ( + "이 파일럿 5개 스코어러 중 method_set을 보는 것이 없다 → 놓친다. " + "필요한 것은 'headline 통계량이 buggy arm에 의존하는가' 스코어러이며, 그러려면 " + "arm별 신뢰 상태(어느 arm이 buggy인가)가 기계가 읽을 수 있는 정본으로 있어야 한다 " + "— 현재 BIOP01엔 그런 파일이 없다(crakvelo_sign_check.md는 산문). " + "→ 범위 밖(README §5), 다음 단계 후보." + ), + "expected": {"alpha_reproducibility": "pass", "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass"}, # ← MISS. + }) + + # RC-06 — env 재현성 갭. 이 eval의 대상이 아님(파이프라인/인프라 스모크). + write(RC, "rc_06_env_lock_uncommitted", { + "dataset": "hspc", + "description": "env 재현성 갭 — scv-preprocess.lock.yml 미커밋 + Dockerfile stale env명(velo-*)", + "prereg_source": None, + "prereg_deviation": None, + "method_set": ["multivelo", "multivelovae", "moflow"], + "sections": {}, + }, { + "kind": "out_of_scope", + "source": "git 48c1728('BIOP01-22 재현성 갭 2건 해소 — scv-preprocess.lock.yml 커밋 + " + "Dockerfile velo-* 개명 반영') + 7f38b23('stale env 파일명(velo-*) 정정 + " + "MoFlow/MultiVeloVAE 커밋 핀')", + "intent": ( + "실제 재현성 실패지만 **concordance 지표 실패가 아니다** — 환경이 고정되지 않아 재현이 " + "사람 기억에 의존한 사건이다. 이 eval은 산출된 지표 보고서를 채점하므로 섹션이 비어 있고 " + "전 스코어러가 not_applicable이어야 한다." + ), + "caught": False, + "expected_is_a_miss": True, + "needs_scorer": ( + "eval이 아니라 **파이프라인/인프라 스모크**의 대상이다(하네스 리뷰 §1.2가 긋는 바로 그 선: " + "'1~3은 eval이 아니라 파이프라인 스모크 회귀로 잡아야 한다'). " + "ClawBio 재현성 계약(commands.sh + environment.yml + checksums.sha256, 리뷰 §4.1.2)이 " + "이 층의 후보다. → 범위 밖(README §5)." + ), + "expected": {k: "not_applicable" for k in ALL}, + }) + + n_sv = len(list(SV.glob("*.json"))) + n_rc = len(list(RC.glob("*.json"))) + print(f"wrote {n_sv} scorer_validation + {n_rc} regression_corpus cases") + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_01_moflow_unwired_vae_substitution.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_01_moflow_unwired_vae_substitution.json new file mode 100644 index 0000000..8994f76 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_01_moflow_unwired_vae_substitution.json @@ -0,0 +1,102 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "real_failure", + "source": "git 06008c1 — 'P3 GSE205117 사전등록 채점(잠정) — 6 PASS / 0 FAIL, 단 예측5는 MoFlow 미배선으로 MV×VAE 치환(사전등록 이탈 명기)'", + "intent": "실제 사건: 채점표는 '6 PASS'로 나왔지만 예측5는 봉인된 정의로 잰 게 아니었다. 이탈이 **기록돼 있으므로** 스코어러가 caution으로 잡아야 한다 — 'PASS 6개'를 그대로 믿으면 안 된다.", + "caught": true, + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "caution" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": "봉인된 사전등록(2026-07-13)은 예측5를 MoFlow 원정의로 채점하도록 확정했으나, results/moflow_genes_gse205117.csv가 없어 MV×VAE로 치환했다. 이 채점은 사전등록대로가 아니다.", + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": -0.025870583117979684, + "lo": -0.08867092320457663, + "hi": 0.03821619065064866, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9788185782781609, + "lo": 0.9156511165189795, + "hi": 1.0414830125754637, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.307, + "alpha_disagree": 0.052, + "lag_source": "MultiVeloVAE 치환 (⚠️ 봉인된 결정과의 이탈)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_02_moflow_colname_silent_fallback.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_02_moflow_colname_silent_fallback.json new file mode 100644 index 0000000..7a0472f --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_02_moflow_colname_silent_fallback.json @@ -0,0 +1,105 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "real_failure", + "source": "git a34c10d — 'MoFlow 컬럼명 cs_lag→cs_lag_median 오류로 조용한 VAE 폴백(봉인 위반) 차단'", + "intent": "실제 사건: 채점기가 존재하지 않는 컬럼 `cs_lag`를 찾자 조용히 VAE로 폴백해 봉인을 위반했다. 보고서는 원정의로 쟀다고 **주장**하는데 실제 수치는 치환값이다.", + "caught": false, + "expected_is_a_miss": true, + "needs_scorer": "report-level 스코어러로는 잡을 수 없다 — 보고서가 원정의를 주장하고 이탈도 기록되지 않아 겉보기에 정상이다. 이 결함은 **artifact 층**에서만 잡힌다: p3_prereg_gse205117.py가 '파일은 있는데 컬럼이 없으면 하드 실패(추측 금지)'로 고쳐졌다(a34c10d). → eval의 한계이자, 왜 채점기의 hard-fail이 필요한지의 근거.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": -0.025870583117979684, + "lo": -0.08867092320457663, + "hi": 0.03821619065064866, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9788185782781609, + "lo": 0.9156511165189795, + "hi": 1.0414830125754637, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.307, + "alpha_disagree": 0.052, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_03_abs_lag_definition_drift.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_03_abs_lag_definition_drift.json new file mode 100644 index 0000000..b02c633 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_03_abs_lag_definition_drift.json @@ -0,0 +1,61 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "real_failure", + "source": "git a34c10d — 'abs() 제거(HSPC 원정의는 부호 유지) … HSPC 커밋값 0.317/0.078 정확 재현 검증(abs 버전은 0.295로 어긋남)'", + "intent": "실제 사건: lag 정의에 abs()를 씌우자 HSPC per-gene 불일치가 0.317 → 0.295로 드리프트했다. 정의가 조용히 바뀌었는데 lag > α 순서는 그대로라 예측5는 여전히 PASS다.", + "caught": false, + "expected_is_a_miss": true, + "needs_scorer": "임계 비교(lag > α)는 정의 드리프트에 둔감하다 — 0.295도 0.078보다 크므로 PASS. 필요한 것은 **커밋된 기준값과의 정확 재현 대조**(0.317 ± 허용오차)이며, 이는 lag_source 문자열이 아니라 정본 수치를 아는 회귀 baseline이 있어야 한다. → 다음 단계(README §6-2): 데이터셋별 canonical 수치 baseline 도입.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "not_applicable", + "cross_dataset_replication": "not_applicable", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "hspc", + "description": "human HSPC (GSE209878) — 원 벤치마크 축. 다른 데이터셋의 cross-dataset 기준선.", + "prereg_source": null, + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/p3_concordance.py + scripts/p3_identifiability_vs_snr.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/concordance.md", + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow", + "crakvelo" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 368, + "rho": 0.818 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 538, + "rho": 0.882 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 538, + "rho": -0.01, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 537, + "lag_disagree": 0.295, + "alpha_disagree": 0.078, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (abs 적용 — 원정의는 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_04_multivelo_in_sign_test.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_04_multivelo_in_sign_test.json new file mode 100644 index 0000000..75dc735 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_04_multivelo_in_sign_test.json @@ -0,0 +1,91 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "real_failure", + "source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/clean_concordance_gate.md §0 + §3 표 2행('{multivelo, moflow, mvvae} … INVALID (MultiVelo 상수 부호가 검정을 편향)')", + "intent": "실제 사건: MultiVelo lag 부호는 4-state 단조정렬로 **구조적 양수**라 무정보인데 부호-일관성 검정에 넣으면 null을 잘못 설정하고 통계량을 편향시킨다. clean_concordance_gate가 이를 INVALID로 판정했다. 스코어러가 검정 종류를 보고 잡아야 한다.", + "caught": true, + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "fail", + "alpha_lag_dissociation": "not_applicable", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 628, + "rho": 0.31, + "test": "sign_agreement" + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_05_crak_dependent_headline.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_05_crak_dependent_headline.json new file mode 100644 index 0000000..82fc3cc --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_05_crak_dependent_headline.json @@ -0,0 +1,105 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "real_failure", + "source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/clean_concordance_gate.md §4('0/598 agreement-set은 단지 CRAK에 오염된 것이 아니라 본질적으로 CRAK에 의존한다')", + "intent": "실제 사건: 헤드라인 통계량이 우리가 버그로 지적한 arm(CRAK-Velo)에 본질적으로 의존했다 → 민감도 분석으로 강등 필요.", + "caught": false, + "expected_is_a_miss": true, + "needs_scorer": "이 파일럿 5개 스코어러 중 method_set을 보는 것이 없다 → 놓친다. 필요한 것은 'headline 통계량이 buggy arm에 의존하는가' 스코어러이며, 그러려면 arm별 신뢰 상태(어느 arm이 buggy인가)가 기계가 읽을 수 있는 정본으로 있어야 한다 — 현재 BIOP01엔 그런 파일이 없다(crakvelo_sign_check.md는 산문). → 범위 밖(README §5), 다음 단계 후보.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "moflow", + "crakvelo", + "multivelovae" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": -0.025870583117979684, + "lo": -0.08867092320457663, + "hi": 0.03821619065064866, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9788185782781609, + "lo": 0.9156511165189795, + "hi": 1.0414830125754637, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + }, + "headline_claim": "0/598 agreement-set (FDR<0.10)" +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_06_env_lock_uncommitted.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_06_env_lock_uncommitted.json new file mode 100644 index 0000000..36ecd56 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/regression_corpus/rc_06_env_lock_uncommitted.json @@ -0,0 +1,27 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "out_of_scope", + "source": "git 48c1728('BIOP01-22 재현성 갭 2건 해소 — scv-preprocess.lock.yml 커밋 + Dockerfile velo-* 개명 반영') + 7f38b23('stale env 파일명(velo-*) 정정 + MoFlow/MultiVeloVAE 커밋 핀')", + "intent": "실제 재현성 실패지만 **concordance 지표 실패가 아니다** — 환경이 고정되지 않아 재현이 사람 기억에 의존한 사건이다. 이 eval은 산출된 지표 보고서를 채점하므로 섹션이 비어 있고 전 스코어러가 not_applicable이어야 한다.", + "caught": false, + "expected_is_a_miss": true, + "needs_scorer": "eval이 아니라 **파이프라인/인프라 스모크**의 대상이다(하네스 리뷰 §1.2가 긋는 바로 그 선: '1~3은 eval이 아니라 파이프라인 스모크 회귀로 잡아야 한다'). ClawBio 재현성 계약(commands.sh + environment.yml + checksums.sha256, 리뷰 §4.1.2)이 이 층의 후보다. → 범위 밖(README §5).", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "not_applicable", + "lag_fragility": "not_applicable", + "alpha_lag_dissociation": "not_applicable", + "cross_dataset_replication": "not_applicable", + "prereg_adherence": "not_applicable" + } + }, + "dataset": "hspc", + "description": "env 재현성 갭 — scv-preprocess.lock.yml 미커밋 + Dockerfile stale env명(velo-*)", + "prereg_source": null, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": {} +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/alpha_caution_01_band.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/alpha_caution_01_band.json new file mode 100644 index 0000000..461500b --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/alpha_caution_01_band.json @@ -0,0 +1,102 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "caution_case", + "source": "synthetic — 사전 임계와 반증 기준 사이 band", + "intent": "α median +0.42 — 예측1(≥0.50) FAIL이나 반증 기준(<0.30)에는 안 걸림 → caution.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "caution", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.38, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.42, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.46, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": -0.025870583117979684, + "lo": -0.08867092320457663, + "hi": 0.03821619065064866, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9788185782781609, + "lo": 0.9156511165189795, + "hi": 1.0414830125754637, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/alpha_fail_01_below_falsification.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/alpha_fail_01_below_falsification.json new file mode 100644 index 0000000..c3d151a --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/alpha_fail_01_below_falsification.json @@ -0,0 +1,102 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 반증 기준 주입", + "intent": "α median +0.22 < 반증 기준 0.30 → α robustness 실패(전체 논지 약화). 정직 보고 대상.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "fail", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.19, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.22, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.26, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": -0.025870583117979684, + "lo": -0.08867092320457663, + "hi": 0.03821619065064866, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9788185782781609, + "lo": 0.9156511165189795, + "hi": 1.0414830125754637, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/alpha_fail_02_rho_missing.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/alpha_fail_02_rho_missing.json new file mode 100644 index 0000000..e390f83 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/alpha_fail_02_rho_missing.json @@ -0,0 +1,102 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 수치 누락", + "intent": "α pair의 ρ가 누락 → 수치 없이 통과시키지 않는다(BIOP02 #2 '수치 누락 → reject'와 같은 규율).", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "fail", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": null, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": -0.025870583117979684, + "lo": -0.08867092320457663, + "hi": 0.03821619065064866, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9788185782781609, + "lo": 0.9156511165189795, + "hi": 1.0414830125754637, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/control_real_01_gse205117.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/control_real_01_gse205117.json new file mode 100644 index 0000000..618536b --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/control_real_01_gse205117.json @@ -0,0 +1,102 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "negative_control", + "source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv (committed 2026-07-14)", + "intent": "실제 6 PASS / 0 FAIL 산출물. 전 항목 통과해야 한다 — 무조건 FAIL 스코어러를 죽이는 대조군.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": -0.025870583117979684, + "lo": -0.08867092320457663, + "hi": 0.03821619065064866, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9788185782781609, + "lo": 0.9156511165189795, + "hi": 1.0414830125754637, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/control_real_02_macrophage.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/control_real_02_macrophage.json new file mode 100644 index 0000000..0899585 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/control_real_02_macrophage.json @@ -0,0 +1,101 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "negative_control", + "source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/concordance_macrophage.md + FINDINGS.md §7-D", + "intent": "실제 macrophage 재현(4번째 축) — α/lag/Δρ/cross 전부 통과. 단 per-gene 격차는 scorecard가 스스로 '치환 정의'라 명기한 자로 쟀다 → prereg_adherence가 caution으로 표면화하는 것이 정답(수치 0.280>0.061은 좋아 보여도 HSPC 원정의로 잰 값이 아니다).", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "caution" + } + }, + "dataset": "macrophage", + "description": "human macrophage — 4번째 cross-dataset (HSPC 직계 조혈축)", + "prereg_source": null, + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_concordance_macrophage.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/concordance_macrophage.md", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 702, + "rho": 0.826, + "lo": 0.796, + "hi": 0.854 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 709, + "rho": 0.865, + "lo": 0.839, + "hi": 0.887 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 871, + "rho": 0.917, + "lo": 0.902, + "hi": 0.929 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 871, + "rho": 0.074, + "lo": 0.006, + "hi": 0.143, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 871, + "rho": 0.843, + "lo": 0.773, + "hi": 0.912, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×macrophage", + "n": 274, + "rho": 0.643, + "lo": 0.554, + "hi": 0.719 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×macrophage", + "n": 274, + "rho": 0.148, + "lo": 0.027, + "hi": 0.263 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 871, + "lag_disagree": 0.28, + "alpha_disagree": 0.061, + "lag_source": "MultiVeloVAE 치환 정의" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/control_real_03_hspc.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/control_real_03_hspc.json new file mode 100644 index 0000000..7d4bcfd --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/control_real_03_hspc.json @@ -0,0 +1,58 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "negative_control", + "source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/concordance.md §3/§3.5/§3.6 + results/identifiability_vs_snr.md", + "intent": "원 벤치마크 축. paired Δρ·cross-dataset leg는 HSPC 자신에 대해 산출되지 않는다 (HSPC가 cross의 기준축) → 해당 스코어러는 not_applicable이어야 한다. N/A를 pass로 뭉개지 않는지 확인하는 대조군.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "not_applicable", + "cross_dataset_replication": "not_applicable", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "hspc", + "description": "human HSPC (GSE209878) — 원 벤치마크 축. 다른 데이터셋의 cross-dataset 기준선.", + "prereg_source": null, + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/p3_concordance.py + scripts/p3_identifiability_vs_snr.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/concordance.md", + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow", + "crakvelo" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 368, + "rho": 0.818 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 538, + "rho": 0.882 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 538, + "rho": -0.01, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 537, + "lag_disagree": 0.317, + "alpha_disagree": 0.078, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/cross_fail_01_alpha_below_threshold.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/cross_fail_01_alpha_below_threshold.json new file mode 100644 index 0000000..ec436dd --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/cross_fail_01_alpha_below_threshold.json @@ -0,0 +1,102 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 사전 임계 T4 주입", + "intent": "cross α +0.12 ≤ +0.20 → 예측4 FAIL(braveji 최고위험 지목 항목).", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", + "cross_dataset_replication": "fail", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": -0.025870583117979684, + "lo": -0.08867092320457663, + "hi": 0.03821619065064866, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9788185782781609, + "lo": 0.9156511165189795, + "hi": 1.0414830125754637, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.12, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/cross_fail_02_alpha_not_above_lag.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/cross_fail_02_alpha_not_above_lag.json new file mode 100644 index 0000000..1ad65df --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/cross_fail_02_alpha_not_above_lag.json @@ -0,0 +1,102 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — T4의 두 번째 조건('且 cross α > cross lag')", + "intent": "cross α +0.25 > +0.20 은 만족하나 cross lag +0.31 이 더 크다 → 순서 조건 위반. 첫 조건만 보는 스코어러를 잡는 케이스.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", + "cross_dataset_replication": "fail", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": -0.025870583117979684, + "lo": -0.08867092320457663, + "hi": 0.03821619065064866, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9788185782781609, + "lo": 0.9156511165189795, + "hi": 1.0414830125754637, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.25, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.31, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/dissoc_caution_01_ci_includes_zero.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/dissoc_caution_01_ci_includes_zero.json new file mode 100644 index 0000000..235a362 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/dissoc_caution_01_ci_includes_zero.json @@ -0,0 +1,102 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "caution_case", + "source": "synthetic — concordance_macrophage.md §A3('헤드라인은 Δρ CI가 0 제외')", + "intent": "Δρ +0.40 ≥ 0.35이나 95%CI 하한 −0.02 ≤ 0 → dissociation 미확정 → caution.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "caution", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": -0.025870583117979684, + "lo": -0.08867092320457663, + "hi": 0.03821619065064866, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.4, + "lo": -0.02, + "hi": 0.81, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/dissoc_fail_01_order_inverted.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/dissoc_fail_01_order_inverted.json new file mode 100644 index 0000000..a072997 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/dissoc_fail_01_order_inverted.json @@ -0,0 +1,102 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 반증 기준 3행('α > lag 순서 역전 → 순서 가설 실패')", + "intent": "Δρ −0.12 < 0 → lag이 α보다 재현된다 = 순서 가설 실패. lag +0.44는 caution band.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "caution", + "alpha_lag_dissociation": "fail", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.55, + "lo": 0.49, + "hi": 0.61 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.57, + "lo": 0.51, + "hi": 0.63 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.58, + "lo": 0.52, + "hi": 0.64 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.44, + "lo": 0.37, + "hi": 0.51, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": -0.12, + "lo": -0.21, + "hi": -0.03, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/dissoc_fail_02_unpaired_gene_set.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/dissoc_fail_02_unpaired_gene_set.json new file mode 100644 index 0000000..1c8dda5 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/dissoc_fail_02_unpaired_gene_set.json @@ -0,0 +1,102 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 채점 규칙 R3 가드레일('서로 다른 gene set의 두 ρ를 빼는 것은 금지')", + "intent": "Δρ n=604 ≠ within_lag n=969 → 서로 다른 gene set의 ρ를 뺐다. 수치(+0.979)는 멀쩡해 보이지만 paired 계산이 아니므로 통과시키면 안 된다.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "fail", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": -0.025870583117979684, + "lo": -0.08867092320457663, + "hi": 0.03821619065064866, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 604, + "rho": 0.9788185782781609, + "lo": 0.9156511165189795, + "hi": 1.0414830125754637, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/lag_caution_01_band.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/lag_caution_01_band.json new file mode 100644 index 0000000..a15c981 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/lag_caution_01_band.json @@ -0,0 +1,102 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "caution_case", + "source": "synthetic — 사전 임계(0.15)와 반증 기준(0.50) 사이 band", + "intent": "lag ρ +0.30 — 예측2 FAIL이나 주장 반증은 아님 → caution.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "caution", + "alpha_lag_dissociation": "pass", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.3, + "lo": 0.24, + "hi": 0.36, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9788185782781609, + "lo": 0.9156511165189795, + "hi": 1.0414830125754637, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/lag_caution_02_sign_test_power_bounded.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/lag_caution_02_sign_test_power_bounded.json new file mode 100644 index 0000000..4fdcc98 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/lag_caution_02_sign_test_power_bounded.json @@ -0,0 +1,88 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "caution_case", + "source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/clean_concordance_gate.md §3 표 1행('{moflow, mvvae} (clean sign-informative) … 유효하나 검정력 제한(2-method degenerate)') + §2('깨끗한 2-method 부호-일치 = 48.1% = 우연 수준')", + "intent": "부호 **가변** method만의 부호 검정은 INVALID가 아니다 — 유효하되 검정력 제한이다. RC-04(MultiVelo 포함 → fail)와 갈리는 지점. 또 sign-agreement %(0.481)는 T2가 규율하는 ρ가 아니므로 임계로 채점하면 범주 오류 → caution으로 표면화한다. '부호 검정이면 무조건 fail'로 짠 스코어러를 잡는 케이스.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "caution", + "alpha_lag_dissociation": "not_applicable", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "moflow", + "multivelovae" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "moflow×mvvae", + "n": 560, + "rho": 0.481, + "test": "sign_agreement" + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/lag_fail_01_reproducible.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/lag_fail_01_reproducible.json new file mode 100644 index 0000000..764619b --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/lag_fail_01_reproducible.json @@ -0,0 +1,102 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 반증 기준 주입 (PREREGISTRATION §반증 기준 1행)", + "intent": "lag ρ +0.62 ≥ 0.50 → lag이 재현된다 = 'priming best-case에서도 fragile' 실패. 핵심 주장이 깨지는 케이스. Δρ도 0.33으로 임계(0.35) 아래 → dissociation caution. 임계를 사후에 낮춰 구제하는 것이 금지된 바로 그 상황.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "fail", + "alpha_lag_dissociation": "caution", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "pass" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.62, + "lo": 0.55, + "hi": 0.69, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.33, + "lo": 0.26, + "hi": 0.4, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.29390495867768596, + "alpha_disagree": 0.05159958720330238, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/prereg_fail_01_gap_inverted.json b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/prereg_fail_01_gap_inverted.json new file mode 100644 index 0000000..6146778 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/cases/scorer_validation/prereg_fail_01_gap_inverted.json @@ -0,0 +1,102 @@ +{ + "_case_meta": { + "kind": "fail_case", + "source": "synthetic — 예측5 임계('lag 불일치 > α 불일치') 역전", + "intent": "per-gene lag 불일치 0.048 ≤ α 0.091 → 재현 격차 역전, 예측5 FAIL.", + "expected": { + "alpha_reproducibility": "pass", + "lag_fragility": "pass", + "alpha_lag_dissociation": "pass", + "cross_dataset_replication": "pass", + "prereg_adherence": "fail" + } + }, + "dataset": "gse205117", + "description": "mouse gastrulation — 5번째 cross-dataset 사전등록 재현 검정", + "prereg_source": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md", + "scored_by": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py", + "scorecard": "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv", + "bootstrap": { + "B": 10000, + "seed": 20260707 + }, + "prereg_deviation": null, + "method_set": [ + "rna_only_floor", + "multivelo", + "multivelovae", + "moflow" + ], + "sections": { + "within_alpha": [ + { + "label": "floor×MV", + "n": 846, + "rho": 0.9112311980039997, + "lo": 0.8973243136757327, + "hi": 0.9227869301643904 + }, + { + "label": "floor×VAE", + "n": 1001, + "rho": 0.9270205483139615, + "lo": 0.9153552237335473, + "hi": 0.9365625094354536 + }, + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9529479951601811, + "lo": 0.9455666734553594, + "hi": 0.9589169557117171 + } + ], + "within_lag": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": -0.025870583117979684, + "lo": -0.08867092320457663, + "hi": 0.03821619065064866, + "test": "magnitude_rank" + } + ], + "delta_rho": [ + { + "label": "MV×VAE", + "n": 969, + "rho": 0.9788185782781609, + "lo": 0.9156511165189795, + "hi": 1.0414830125754637, + "paired": true + } + ], + "cross_alpha": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.4149701649701649, + "lo": 0.24379871724657895, + "hi": 0.5606713948575612 + } + ], + "cross_lag": [ + { + "label": "HSPC×gastr", + "n": 111, + "rho": 0.02842225342225342, + "lo": -0.16526369067500402, + "hi": 0.22371266445819063 + } + ], + "per_gene_disagree": [ + { + "label": "lag|alpha", + "n": 968, + "lag_disagree": 0.048, + "alpha_disagree": 0.091, + "lag_source": "MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)" + } + ] + } +} diff --git a/evals/reproducibility_pilot/mutation_check.py b/evals/reproducibility_pilot/mutation_check.py new file mode 100644 index 0000000..5646b9a --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/mutation_check.py @@ -0,0 +1,81 @@ +"""Mutation test — proves the case set actually constrains the scorers. + +An eval that a stub scorer can ace is measuring nothing. A suite of only-FAIL cases +gives an always-fail stub a perfect score; a suite of only-PASS cases gives an +always-pass stub a perfect score. This replaces each real scorer with degenerate +ones and asserts the case set rejects every one of them. + +Run after ANY change to cases/ or scorers.py. + + python3 mutation_check.py +""" + +from __future__ import annotations + +import sys + +import scorers +from scorers import Verdict +from run_pilot import run_all + +MUTANTS = { + "always_pass": lambda r: Verdict("pass", ["stub"]), + "always_fail": lambda r: Verdict("fail", ["stub"]), + "always_caution": lambda r: Verdict("caution", ["stub"]), + "always_na": lambda r: Verdict("not_applicable", ["stub"]), + # Direction inversion: the specific bug this suite is most exposed to. α and lag + # have OPPOSITE pass directions (α high = good, lag low = good), so a scorer that + # silently applies α's direction to lag must not survive. + "invert_threshold": None, # installed per-target below +} + + +def _inverted(fn): + """Flip pass<->fail while leaving caution/NA alone — a scorer with the comparison backwards.""" + def wrapped(report): + v = fn(report) + if v.status == "pass": + return Verdict("fail", ["inverted stub"]) + if v.status == "fail": + return Verdict("pass", ["inverted stub"]) + return v + return wrapped + + +def main() -> int: + real = dict(scorers.SCORERS) + baseline, _ = run_all() + base_ok = sum(1 for r in baseline if r["ok"]) + print(f"real scorers: {base_ok}/{len(baseline)} correct\n") + + failed_to_kill: list[str] = [] + for mut_name in MUTANTS: + for target in real: + mut_fn = _inverted(real[target]) if mut_name == "invert_threshold" else MUTANTS[mut_name] + scorers.SCORERS.clear() + scorers.SCORERS.update(real) + scorers.SCORERS[target] = mut_fn + results, _ = run_all() + rows = [r for r in results if r["scorer"] == target] + ok = sum(1 for r in rows if r["ok"]) + killed = ok < len(rows) + status = "killed" if killed else "SURVIVED <<<" + print(f" {target:<26} := {mut_name:<17} -> {ok}/{len(rows)} correct [{status}]") + if not killed: + failed_to_kill.append(f"{target} := {mut_name}") + print() + + scorers.SCORERS.clear() + scorers.SCORERS.update(real) + + if failed_to_kill: + print("FAIL — case set does not constrain these mutants:") + for f in failed_to_kill: + print(f" {f}") + return 1 + print("All mutants killed: every scorer is genuinely constrained by the cases.") + return 0 + + +if __name__ == "__main__": + sys.exit(main()) diff --git a/evals/reproducibility_pilot/reproducibility_pilot.py b/evals/reproducibility_pilot/reproducibility_pilot.py new file mode 100644 index 0000000..311d4e6 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/reproducibility_pilot.py @@ -0,0 +1,172 @@ +"""Inspect eval suite — BIOP01 재현성 회귀 (사전등록 예측 #1–#5). + +Formalizes braveji's reproducibility regression as an Inspect eval, per 하네스 점검 §5.2 +("지용기님의 재현성 회귀 테스트를 Inspect eval 스위트로 형식화 … scorer = 4종 교차 재현 +일치도 ≥ 임계값") and 하네스 리뷰 §2. 2단계 — 1단계 BIOP02 파일럿(evals/critic_pilot)의 +구조를 그대로 재사용하고 내용만 BIOP01(재현 일치도)로 바꿨다(리뷰 §3의 층 분할). + +The checks are DETERMINISTIC — they read a reproducibility report and apply the sealed +pre-registration's own thresholds. No LLM is involved, so the eval runs with the built-in +mock model and needs no API key: + + /opt/envs/spatialpatho/bin/inspect eval reproducibility_pilot.py --model mockllm/model + +⚠️ ENV NOTE: inspect_ai lives in the spatialpatho env because BIOP01's velo-* envs do not + have it and must not be touched (CLAUDE.md: velo-* ↔ spatialpatho 통합·rename 금지). + spatialpatho is used here ONLY as the eval TOOL runtime — this eval imports nothing from + BIOP02 and reads only BIOP01 files. It is not a BIOP01 pipeline dependency: the same + scorers run under bare `python3 run_pilot.py`, which is the durable proof. + +This is deliberate rather than an LLM judge: 예측1–5 are numeric threshold comparisons with +exact answers, and CLAUDE.md's anti-self-reference rule forbids a checking layer from +setting its own thresholds — every number is quoted from p3_prereg_gse205117.py and +PREREGISTRATION_gse205117.md, not invented by a model. + +Tasks: + repro_alpha_reproducibility -> 예측1 (α robust leg, pass = HIGH ρ) + repro_lag_fragility -> 예측2 (lag fragile leg, pass = LOW ρ) + repro_alpha_lag_dissociation -> 예측3/6 (Δρ, paired 가드레일) + repro_cross_dataset_replication -> 예측4 + repro_prereg_adherence -> 예측5 + 봉인 준수 + repro_regression_corpus -> 실제 재현성 실패 6건 coverage 측정 +""" + +from __future__ import annotations + +import json +from pathlib import Path + +from inspect_ai import Task, task +from inspect_ai.dataset import MemoryDataset, Sample +from inspect_ai.scorer import CORRECT, INCORRECT, Score, Target, accuracy, scorer, stderr +from inspect_ai.solver import Generate, TaskState, solver + +from scorers import SCORERS, load_report + +ROOT = Path(__file__).parent +SV_DIR = ROOT / "cases" / "scorer_validation" +RC_DIR = ROOT / "cases" / "regression_corpus" + + +def _build_dataset(dirs: list[Path], scorer_name: str) -> MemoryDataset: + samples: list[Sample] = [] + for d in dirs: + for p in sorted(d.glob("*.json")): + with open(p, encoding="utf-8") as f: + doc = json.load(f) + meta = doc.get("_case_meta") + if not meta or scorer_name not in (meta.get("expected") or {}): + continue + samples.append( + Sample( + input=f"Apply 사전등록 예측 '{scorer_name}' to {p.name}", + target=meta["expected"][scorer_name], + id=p.stem, + metadata={ + "case_path": str(p), + "scorer_name": scorer_name, + "kind": meta.get("kind", ""), + "intent": meta.get("intent", ""), + "expected_is_a_miss": meta.get("expected_is_a_miss", False), + }, + ) + ) + return MemoryDataset(samples) + + +@solver +def apply_prereg_prediction(): + """Runs the deterministic prereg scorer. Never calls the model.""" + + async def solve(state: TaskState, generate: Generate) -> TaskState: + fn = SCORERS[state.metadata["scorer_name"]] + report = load_report(state.metadata["case_path"]) + verdict = fn(report) + state.output.completion = verdict.status + state.metadata["reasons"] = verdict.reasons + return state + + return solve + + +@scorer(metrics=[accuracy(), stderr()]) +def prereg_verdict_match(): + """Correct iff the scorer's verdict equals the prereg-derived expectation.""" + + async def score(state: TaskState, target: Target) -> Score: + predicted = (state.output.completion or "").strip() + expected = target.text.strip() + reasons = "; ".join(state.metadata.get("reasons", [])) or "(no reasons)" + return Score( + value=CORRECT if predicted == expected else INCORRECT, + answer=predicted, + explanation=f"expected={expected} predicted={predicted} :: {reasons}", + metadata={ + "kind": state.metadata.get("kind"), + "expected_is_a_miss": state.metadata.get("expected_is_a_miss"), + }, + ) + + return score + + +def _item_task(scorer_name: str) -> Task: + return Task( + dataset=_build_dataset([SV_DIR, RC_DIR], scorer_name), + solver=apply_prereg_prediction(), + scorer=prereg_verdict_match(), + ) + + +@task +def repro_alpha_reproducibility() -> Task: + """예측1 — within-dataset cross-method α 재현 (ρ ≥ 0.50). pass = HIGH ρ.""" + return _item_task("alpha_reproducibility") + + +@task +def repro_lag_fragility() -> Task: + """예측2 — within-dataset cross-method lag 재현 (ρ ≤ 0.15). pass = LOW ρ (fragile leg).""" + return _item_task("lag_fragility") + + +@task +def repro_alpha_lag_dissociation() -> Task: + """예측3/6 — Δρ = ρ_α − ρ_lag ≥ 0.35, 동일 gene set paired (R3 가드레일).""" + return _item_task("alpha_lag_dissociation") + + +@task +def repro_cross_dataset_replication() -> Task: + """예측4 — cross α > +0.20 且 cross α > cross lag.""" + return _item_task("cross_dataset_replication") + + +@task +def repro_prereg_adherence() -> Task: + """예측5 — per-gene 재현 격차 + 봉인된 MoFlow 원정의 준수(조용한 치환 차단).""" + return _item_task("prereg_adherence") + + +@task +def repro_regression_corpus() -> Task: + """Coverage over the 6 REAL BIOP01 reproducibility failures only. + + ⚠️ HOW TO READ THIS TASK'S SCORE: a high score does NOT mean the failures were caught. + RC-02/03/05/06 carry expected='pass'/'not_applicable' precisely BECAUSE this pilot + provably does not cover silent column-name fallback, lag-definition drift, buggy-arm + dependence, or env locking. 'Correct' here means 'the scorer behaved as the gap + analysis predicts'. The finding lives in cases/regression_corpus/*.json -> + _case_meta.needs_scorer and in the coverage table printed by run_pilot.py. + Real result: 6건 중 2건 적발 / 4건 미적발. + """ + samples: list[Sample] = [] + for scorer_name in SCORERS: + samples.extend(_build_dataset([RC_DIR], scorer_name).samples) + for s in samples: + s.id = f"{s.id}::{s.metadata['scorer_name']}" + return Task( + dataset=MemoryDataset(samples), + solver=apply_prereg_prediction(), + scorer=prereg_verdict_match(), + ) diff --git a/evals/reproducibility_pilot/run_pilot.py b/evals/reproducibility_pilot/run_pilot.py new file mode 100644 index 0000000..89edaff --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/run_pilot.py @@ -0,0 +1,110 @@ +"""Fallback runner — scores every case with stdlib python only. + + python3 run_pilot.py + +Exists because the velo-* envs (BIOP01's pipeline envs) have no inspect_ai, and +installing it there is forbidden (env 통합·오염 금지). This runner is the durable +proof that the scorers work; `reproducibility_pilot.py` is the same logic wired into +Inspect for the CI story. Both import `scorers.py`, so they cannot drift apart. +""" + +from __future__ import annotations + +import json +import sys +from pathlib import Path + +from scorers import SCORERS, load_report + +ROOT = Path(__file__).parent +CASE_DIRS = [ROOT / "cases" / "scorer_validation", ROOT / "cases" / "regression_corpus"] + + +def case_files() -> list[Path]: + out: list[Path] = [] + for d in CASE_DIRS: + out.extend(sorted(d.glob("*.json"))) + return out + + +def run_all() -> tuple[list[dict], list[dict]]: + """Return (results, cases). results = one row per (case, scorer) with an expectation.""" + results: list[dict] = [] + cases: list[dict] = [] + for p in case_files(): + with open(p, encoding="utf-8") as f: + doc = json.load(f) + meta = doc.get("_case_meta") or {} + cases.append({"path": p, "meta": meta}) + report = load_report(p) + for name, fn in SCORERS.items(): + expected = (meta.get("expected") or {}).get(name) + if expected is None: + continue + verdict = fn(report) + results.append({ + "case": p.stem, + "dir": p.parent.name, + "scorer": name, + "expected": expected, + "actual": verdict.status, + "ok": verdict.status == expected, + "reasons": verdict.reasons, + "kind": meta.get("kind", ""), + "expected_is_a_miss": meta.get("expected_is_a_miss", False), + }) + return results, cases + + +def main() -> int: + results, cases = run_all() + + width = max(len(r["case"]) for r in results) + cur_dir = None + for r in results: + if r["dir"] != cur_dir: + cur_dir = r["dir"] + print(f"\n=== {cur_dir} ===") + mark = "ok " if r["ok"] else "MISMATCH" + miss = " (expected miss)" if r["expected_is_a_miss"] and r["ok"] else "" + print(f"[{mark:8}] {r['case']:<{width}} {r['scorer']:<26} " + f"expected={r['expected']:<15} actual={r['actual']}{miss}") + if not r["ok"]: + for reason in r["reasons"]: + print(f" ! {reason}") + + n_ok = sum(1 for r in results if r["ok"]) + print(f"\n{'='*78}") + print(f"scorer agreement: {n_ok}/{len(results)} cases scored as the prereg predicts") + + # --- coverage over the real failure corpus -------------------------------- + print(f"\n=== regression corpus coverage (실제 BIOP01 재현성 실패) ===") + print("⚠️ '통과'는 '결함을 잡았다'가 아니다. expected='pass'인 real_failure는 이 파일럿이") + print(" 구조적으로 놓치는 결함이다(_case_meta.needs_scorer 참조).") + caught = missed = 0 + for c in cases: + meta = c["meta"] + if meta.get("kind") not in ("real_failure", "out_of_scope"): + continue + if meta.get("caught"): + caught += 1 + flag = "CAUGHT " + else: + missed += 1 + flag = "MISSED " + print(f" [{flag}] {c['path'].stem}") + if not meta.get("caught"): + need = (meta.get("needs_scorer") or "").split("\n")[0] + print(f" -> {need.strip()[:110]}") + print(f"\n 실제 실패 {caught + missed}건 중 {caught}건 적발 / {missed}건 미적발(정직 보고).") + + bad = [r for r in results if not r["ok"]] + if bad: + print(f"\nFAIL — {len(bad)} scorer/expectation mismatch(es)") + return 1 + print("\nAll cases scored exactly as the sealed prereg predicts.") + return 0 + + +if __name__ == "__main__": + sys.exit(main()) diff --git a/evals/reproducibility_pilot/run_real_artifacts.py b/evals/reproducibility_pilot/run_real_artifacts.py new file mode 100644 index 0000000..b86d96f --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/run_real_artifacts.py @@ -0,0 +1,147 @@ +"""Real-artifact adapter — score the COMMITTED prereg scorecard, not a fixture. + + python3 run_real_artifacts.py + +Fixtures prove the scorers are self-consistent. This proves they agree with the real +BIOP01 pipeline: it reads `results/prereg_gse205117_scorecard.csv`, applies the sealed +thresholds, and checks we reproduce the committed verdict (6 PASS / 0 FAIL). + +READ-ONLY, stdlib-only, and deliberately NOT a recomputation: + * it reads the scorecard's ρ/CI values — it does NOT refit velocity or recompute + bootstrap concordance from results/*_genes.csv. Recomputation needs numpy/pandas/ + scipy + the velo-* pipeline envs, and "eval은 읽기만 한다"(작업 지시). + * therefore this checks THRESHOLD APPLICATION, not the statistics themselves. If the + committed ρ values were wrong, this would happily reproduce the wrong verdict. + Recomputation belongs to the 채점기 itself (p3_prereg_gse205117.py), which is the + layer that owns the bootstrap. See README §5. + +CSV layout gotchas (verified against the committed file, 2026-07-17): + * the `per_gene_disagree` row's `label` CONTAINS A COMMA inside quotes + ("lag[MoFlow `cs_lag_median` (HSPC 원정의, 부호 유지)]|alpha") -> must use the csv + module; `line.split(",")` shreds it. + * that same row does NOT hold a ρ: it packs lag-disagree in `rho`, alpha-disagree in + `lo`, and leaves `hi` EMPTY. Reading it as a correlation would be a category error. +""" + +from __future__ import annotations + +import csv +import re +import sys +from pathlib import Path + +from scorers import SCORERS + +REPO_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2] +SCORECARD = REPO_ROOT / "pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/prereg_gse205117_scorecard.csv" + +# The committed verdict this adapter must reproduce — results/prereg_gse205117_scorecard.md +# ("종합: 6 PASS / 0 FAIL / 0 N/A", git 0367690/9eb0b76). Mapping of our scorer names to +# the sealed prediction numbers: +EXPECTED_COMMITTED = { + "alpha_reproducibility": ("예측1 within cross-method α 재현", "pass"), + "lag_fragility": ("예측2 within cross-method lag 재현", "pass"), + "alpha_lag_dissociation": ("예측3 α > lag 순서 (Δρ)", "pass"), + "cross_dataset_replication": ("예측4 cross HSPC↔gastrulation", "pass"), + "prereg_adherence": ("예측5 per-gene 재현 격차", "pass"), +} + + +def _f(s: str) -> float | None: + s = (s or "").strip() + if not s: + return None + try: + return float(s) + except ValueError: + return None + + +def load_scorecard(path: Path) -> dict: + """Translate the real scorecard CSV into the report shape scorers.py expects.""" + sections: dict[str, list[dict]] = {} + with open(path, encoding="utf-8", newline="") as f: + for row in csv.DictReader(f): # csv module: the label comma is quoted + sec = row["section"] + label = row["label"] + n = int(row["n"]) if row["n"] else None + + if sec == "per_gene_disagree": + # NOT a correlation row: rho=lag-disagree, lo=alpha-disagree, hi empty. + m = re.match(r"lag\[(.*)\]\|alpha", label) + sections.setdefault(sec, []).append({ + "label": "lag|alpha", + "n": n, + "lag_disagree": _f(row["rho"]), + "alpha_disagree": _f(row["lo"]), + "lag_source": m.group(1) if m else label, + }) + continue + + entry = {"label": label, "n": n, "rho": _f(row["rho"]), + "lo": _f(row["lo"]), "hi": _f(row["hi"])} + if sec == "within_lag": + # p3_prereg_gse205117.py L'예측2' computes LAG_MV/LAG_VAE with .abs() and + # reports it as "lag 크기 rank"; the sign test is explicitly skipped. + entry["test"] = "magnitude_rank" + if sec == "delta_rho": + entry["paired"] = True # boot_dr — paired by construction + sections.setdefault(sec, []).append(entry) + + return { + "dataset": "gse205117", + "scorecard": str(path.relative_to(REPO_ROOT)), + "prereg_deviation": None, # committed scorecard.md records no deviation + "sections": sections, + } + + +def main() -> int: + if not SCORECARD.exists(): + print(f"[중단] 실물 scorecard 없음: {SCORECARD}", file=sys.stderr) + return 2 + + print(f"real artifact: {SCORECARD.relative_to(REPO_ROOT)}") + print(f"committed verdict (scorecard.md): 6 PASS / 0 FAIL / 0 N/A\n") + + report = load_scorecard(SCORECARD) + for sec, rows in report["sections"].items(): + print(f" [{sec}] {len(rows)} row(s): " + + ", ".join(f"{r['label']}(n={r['n']})" for r in rows)) + print() + + mismatches: list[str] = [] + for name, fn in SCORERS.items(): + pred_label, expected = EXPECTED_COMMITTED[name] + v = fn(report) + ok = v.status == expected + if not ok: + mismatches.append(f"{name}: committed={expected} eval={v.status}") + print(f"[{'ok ' if ok else 'MISMATCH'}] {pred_label:<34} " + f"committed={expected:<6} eval={v.status}") + for r in v.reasons: + print(f" - {r}") + + # 예측6 = #2 且 #3 (사전등록 표 6행) — derived, not an independent measurement. + p2 = SCORERS["lag_fragility"](report).status + p3 = SCORERS["alpha_lag_dissociation"](report).status + p6 = "pass" if (p2 == "pass" and p3 == "pass") else "fail" + ok6 = p6 == "pass" + if not ok6: + mismatches.append(f"예측6: committed=pass eval={p6}") + print(f"[{'ok ' if ok6 else 'MISMATCH'}] {'예측6 priming 극대에서도 fragile (#2 且 #3)':<34} " + f"committed=pass eval={p6}") + + print(f"\n{'='*78}") + if mismatches: + print("FAIL — eval이 커밋된 채점표를 재현하지 못했다:") + for m in mismatches: + print(f" {m}") + return 1 + print("6/6 — eval이 커밋된 채점표(6 PASS / 0 FAIL)를 정확히 재현했다.") + print("범위: 임계 적용의 재현이지 통계(bootstrap ρ) 재계산이 아니다 — 모듈 docstring 참조.") + return 0 + + +if __name__ == "__main__": + sys.exit(main()) diff --git a/evals/reproducibility_pilot/scorers.py b/evals/reproducibility_pilot/scorers.py new file mode 100644 index 0000000..f601ce2 --- /dev/null +++ b/evals/reproducibility_pilot/scorers.py @@ -0,0 +1,376 @@ +"""Deterministic scorers for the BIOP01 reproducibility regression (사전등록 예측 #1–#6). + +Pure python — stdlib only, no numpy/pandas/scipy and no inspect_ai import here, so that: + 1. the scoring logic is testable without an eval harness AND without a velo-* env, + 2. `run_pilot.py` (fallback runner), `run_real_artifacts.py` (real scorecard adapter) + and `reproducibility_pilot.py` (Inspect eval) share exactly one implementation. + +Each scorer takes a parsed *reproducibility report* dict (see README §"Report shape") +and returns a Verdict. + +Status vocabulary: pass | caution | fail | not_applicable + — `pass`/`fail`/`not_applicable` mirror the 채점기's ✅PASS / ❌FAIL / ⚠️N/A + (`cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py::verdict`). + — `caution` is this eval's addition, and it is NOT an invented threshold: it names the + band BETWEEN the prereg's pass threshold and the prereg's own 반증(falsification) + criterion, both of which are stated numbers. See ALPHA_* / LAG_* below. + +⚠️ THRESHOLD PROVENANCE — nothing here is invented by this eval. + CLAUDE.md forbids a checking layer from setting its own thresholds, so every number is + quoted from the sealed pre-registration and its scorer: + + T1/T2/T3/T4 <- pipeline/hspc-velocity-benchmark/cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py + (봉인된 임계, "변경 금지 — 바꾸면 git에 남는다") + 반증 기준 <- pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md + §"반증 기준 (틀리면 틀렸다고 보고 — 사후 구제 금지)" + + NOTE (실물이 정본): the harness memo §5.2 illustrates the scorer with "예: 전사속도 α + 0.88 기준선". 0.88 is the HSPC *observed* α concordance, not a gate. The sealed + threshold is ρ ≥ 0.50 (T1). This eval uses the sealed 0.50. See README §2. +""" + +from __future__ import annotations + +import json +import re +from dataclasses import dataclass, field +from pathlib import Path +from typing import Any + + +@dataclass +class Verdict: + status: str + reasons: list[str] = field(default_factory=list) + + def to_dict(self) -> dict[str, Any]: + return {"status": self.status, "reasons": self.reasons} + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# 봉인된 임계 (p3_prereg_gse205117.py L#'봉인된 임계' 블록과 1:1) +# --------------------------------------------------------------------------- +T1_ALPHA_WITHIN = 0.50 # 예측1: within cross-method α ρ ≥ 0.50 +T2_LAG_WITHIN = 0.15 # 예측2: within cross-method lag ρ ≤ 0.15 (≈0) +T3_DELTA_RHO = 0.35 # 예측3: Δρ = ρ_α − ρ_lag ≥ 0.35 +T4_CROSS_ALPHA = 0.20 # 예측4: cross α > +0.20 且 cross α > cross lag + +# 반증 기준 (PREREGISTRATION_gse205117.md §반증 기준) — 프로젝트 주장이 깨지는 지점. +# "α cross-method ρ < 0.30 → α robustness 실패(전체 논지 약화) → 정직 보고." +# "lag cross-method ρ ≥ 0.50 → 'priming best-case에서도 fragile' 실패." +ALPHA_FALSIFY = 0.30 +LAG_FALSIFY = 0.50 + +# ⚠️ DIRECTIONALITY — the single easiest thing to get backwards in this suite. +# α : pass = HIGH ρ (≥0.50). 전사속도는 method 간 재현된다(robust leg). +# lag: pass = LOW ρ (≤0.15). chromatin→transcription lag은 재현되지 *않는다*(fragile leg). +# The project's headline finding IS the non-reproducibility of lag, so a HIGH lag ρ +# FALSIFIES the claim. Inverting either direction inverts every verdict in this file. + + +def load_report(path: str | Path) -> dict[str, Any]: + """Load a reproducibility report, stripping harness-only keys. + + `_case_meta` is fixture scaffolding, not part of the report shape. It must never be + scored — its prose describes the defect under test. + """ + with open(path, encoding="utf-8") as f: + doc = json.load(f) + doc.pop("_case_meta", None) + return doc + + +def _rows(report: dict[str, Any], section: str) -> list[dict[str, Any]]: + sec = (report.get("sections") or {}).get(section) + return sec if isinstance(sec, list) else [] + + +def _median(vals: list[float]) -> float: + s = sorted(vals) + n = len(s) + mid = n // 2 + return s[mid] if n % 2 else (s[mid - 1] + s[mid]) / 2.0 + + +def _num(v: Any) -> float | None: + return float(v) if isinstance(v, (int, float)) and not isinstance(v, bool) else None + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# 예측 1 — within-dataset cross-method α 재현 (robust leg) +# 사전 임계: Spearman ρ ≥ 0.50 ; 채점 규칙 R1: pair가 셋이라 **median**을 헤드라인으로. +# --------------------------------------------------------------------------- + +def score_alpha_reproducibility(report: dict[str, Any]) -> Verdict: + rows = _rows(report, "within_alpha") + if not rows: + return Verdict("not_applicable", ["section 'within_alpha' absent — α fit pair 없음"]) + + rhos: list[float] = [] + for r in rows: + v = _num(r.get("rho")) + if v is None: + return Verdict("fail", [f"within_alpha['{r.get('label')}'] rho 누락/비수치 — 수치 없이 통과 불가"]) + rhos.append(v) + + med = _median(rhos) + detail = ", ".join(f"{r.get('label')} {_num(r.get('rho')):+.3f}" for r in rows) + + # R1: median of the (up to 3) α pairs is the headline — macrophage 보고 전례와 동일. + if med < ALPHA_FALSIFY: + return Verdict( + "fail", + [f"α median ρ={med:+.3f} < 반증 기준 {ALPHA_FALSIFY} → α robustness 실패" + f"(전체 논지 약화, 정직 보고 대상) [{detail}]"], + ) + if med < T1_ALPHA_WITHIN: + return Verdict( + "caution", + [f"α median ρ={med:+.3f} < 사전 임계 {T1_ALPHA_WITHIN}(예측1 미달)이나 " + f"반증 기준 {ALPHA_FALSIFY} 이상 — 예측1 FAIL, 논지 반증은 아님 [{detail}]"], + ) + return Verdict( + "pass", + [f"α median ρ={med:+.3f} ≥ {T1_ALPHA_WITHIN} (예측1 PASS) [{detail}]"], + ) + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# 예측 2 — within-dataset cross-method lag 재현 (fragile leg) +# 사전 임계: Spearman ρ ≤ 0.15 (≈0). 크기(rank)만 비교 — MV 부호는 구조적 양수(무정보). +# --------------------------------------------------------------------------- + +# pair label 토큰 → canonical method. 'MV×VAE', 'floor×MV', 'moflow×mvvae' 등이 실제로 쓰인다. +_METHOD_ALIASES = { + "mv": "multivelo", "multivelo": "multivelo", + "vae": "multivelovae", "mvvae": "multivelovae", "multivelovae": "multivelovae", + "moflow": "moflow", "mof": "moflow", + "crak": "crakvelo", "crakvelo": "crakvelo", + "floor": "floor", "scvelo_floor": "floor", "rna_only_floor": "floor", +} + +# 부호가 **구조적 상수**인 method — 부호 검정에 들어가면 검정이 무효가 된다. +# MultiVelo만 해당: lag = fit_t_sw2 − fit_t_sw1 이고 4-state가 switch time을 단조 정렬하므로 +# 부호가 정의상 항상 +다(concordance.md §1: lag>0 비율 100.0%, n=538). +CONSTANT_SIGN_METHODS = {"multivelo"} + + +def _pair_methods(label: str) -> list[str]: + """'MV×VAE' -> ['multivelo', 'multivelovae']. 정확 토큰 매칭(부분문자열 아님).""" + out: list[str] = [] + for tok in re.split(r"[×x*/,\s]+", label.strip()): + canon = _METHOD_ALIASES.get(tok.strip().lower()) + if canon: + out.append(canon) + return out + + +def _pair_has_constant_sign_method(label: str) -> bool: + return any(m in CONSTANT_SIGN_METHODS for m in _pair_methods(label)) + + +def score_lag_fragility(report: dict[str, Any]) -> Verdict: + rows = _rows(report, "within_lag") + if not rows: + return Verdict("not_applicable", ["section 'within_lag' absent — chromatin-aware pair 없음"]) + + r = rows[0] # R2: floor에 lag이 없으므로 MV×VAE 단일 pair. 모호성 없음. + rho = _num(r.get("rho")) + if rho is None: + return Verdict("fail", [f"within_lag['{r.get('label')}'] rho 누락/비수치 — 수치 없이 통과 불가"]) + + # Guardrail — sign 검정의 유효성. 규칙은 "부호 검정 금지"가 **아니다**: + # clean_concordance_gate.md §3은 {moflow, mvvae} 부호 검정을 "valid but power-bounded"로, + # {multivelo, moflow, mvvae}를 "INVALID"로 판정한다. 차이는 **상수-부호 method의 포함 여부**다. + # §0: MultiVelo lag(fit_t_sw2 − fit_t_sw1)은 4-state 단조정렬 탓에 100% 양수 = 구조적 상수 → + # 부호 검정에 넣으면 null을 잘못 설정하고 통계량을 편향시킨다. + # 따라서 상수-부호 method가 낀 부호 검정만 무효(fail)로 잡는다. + if r.get("test") == "sign_agreement": + pair = str(r.get("label") or "") + # 어느 method가 검정에 들어갔나는 **pair**가 정한다(method_set 전체가 아니라). + # 부분문자열 매칭 금지: 'mvvae'가 'MV'를 포함하므로 substring으로 보면 MultiVeloVAE를 + # MultiVelo로 오인한다. 토큰을 정확히 정규화한다. + if _pair_has_constant_sign_method(pair): + return Verdict( + "fail", + [f"within_lag['{pair}'] test='sign_agreement' 에 상수-부호 method(MultiVelo)가 포함 — " + f"MultiVelo lag 부호는 4-state 단조정렬로 구조적 양수(무정보)라 null을 잘못 설정하고 " + f"통계량을 편향시킨다. INVALID 검정(clean_concordance_gate.md §0/§3)"], + ) + # 부호 가변 method만의 부호 검정은 유효하다. 다만 sign-agreement %는 T2가 규율하는 ρ가 + # 아니므로 임계로 채점하지 않는다(범주 오류 방지) — 사람이 볼 수 있게 caution으로 표면화. + return Verdict( + "caution", + [f"within_lag['{pair}'] test='sign_agreement' (상수-부호 method 없음) — 유효하나 " + f"2-method 부호 검정은 검정력 제한(power-bounded, min p≈0.50; clean_concordance_gate.md §3). " + f"sign-agreement %는 T2(ρ ≤ {T2_LAG_WITHIN})가 규율하는 통계량이 아니라 임계 채점 불가"], + ) + + if rho >= LAG_FALSIFY: + return Verdict( + "fail", + [f"lag 크기 rank ρ={rho:+.3f} ≥ 반증 기준 {LAG_FALSIFY} → lag이 재현된다 = " + f"'priming best-case에서도 fragile' 실패. 핵심 주장이 이 시스템에서 깨짐(정직 보고, " + f"사후 임계 하향 금지)"], + ) + if rho > T2_LAG_WITHIN: + return Verdict( + "caution", + [f"lag 크기 rank ρ={rho:+.3f} > 사전 임계 {T2_LAG_WITHIN}(예측2 미달)이나 " + f"반증 기준 {LAG_FALSIFY} 미만 — 예측2 FAIL, 주장 반증은 아님"], + ) + return Verdict("pass", [f"lag 크기 rank ρ={rho:+.3f} ≤ {T2_LAG_WITHIN} (예측2 PASS — fragile 유지)"]) + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# 예측 3 + 6 — α > lag 순서 (dissociation) +# 사전 임계: Δρ = ρ_α − ρ_lag ≥ 0.35, **동일 gene set에서 paired** (R3 가드레일). +# 예측 6(priming 극대에서도 fragile) = #2 且 #3 → 여기서 #3을 채점한다. +# --------------------------------------------------------------------------- + +def score_alpha_lag_dissociation(report: dict[str, Any]) -> Verdict: + rows = _rows(report, "delta_rho") + if not rows: + return Verdict("not_applicable", ["section 'delta_rho' absent — paired Δρ 미산출"]) + + d = rows[0] + dr = _num(d.get("rho")) + if dr is None: + return Verdict("fail", ["delta_rho rho 누락/비수치 — 수치 없이 통과 불가"]) + + reasons: list[str] = [] + + # R3 가드레일: "서로 다른 gene set의 두 ρ를 빼는 것은 금지". + # paired Δρ는 ρ_α(MV×VAE)와 ρ_lag(MV×VAE)를 **공통 gene**에서 계산해야 한다 + # → delta_rho.n 은 within_lag.n 과 같아야 한다. + n_dr = d.get("n") + lag_rows = _rows(report, "within_lag") + n_lag = lag_rows[0].get("n") if lag_rows else None + if isinstance(n_dr, int) and isinstance(n_lag, int) and n_dr != n_lag: + return Verdict( + "fail", + [f"paired 위반(R3): Δρ n={n_dr} ≠ within_lag n={n_lag} — 서로 다른 gene set의 두 ρ를 뺐다. " + f"Δρ는 동일 gene set에서 paired 계산해야 한다(boot_dr)"], + ) + + # 반증 기준: "α > lag 순서 역전(lag ρ > α ρ) → 순서 가설 실패". + # Δρ = ρ_α − ρ_lag 이므로 Δρ < 0 이 곧 역전이다. + if dr < 0: + return Verdict( + "fail", + [f"Δρ={dr:+.3f} < 0 → 순서 역전(lag ρ > α ρ) = 순서 가설 실패(반증 기준)"], + ) + if dr < T3_DELTA_RHO: + return Verdict( + "caution", + [f"Δρ={dr:+.3f} < 사전 임계 {T3_DELTA_RHO}(예측3 미달)이나 순서 역전은 아님(Δρ ≥ 0)"], + ) + + lo = _num(d.get("lo")) + if lo is not None and lo <= 0: + reasons.append(f"Δρ 95%CI 하한={lo:+.3f} ≤ 0 — CI가 0을 제외하지 못한다(dissociation 미확정)") + return Verdict("caution", reasons) + + return Verdict( + "pass", + [f"Δρ={dr:+.3f} ≥ {T3_DELTA_RHO} (예측3 PASS){'; CI 하한 %+.3f > 0 — dissociation 성립' % lo if lo is not None else ''}"], + ) + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# 예측 4 — cross-dataset 재현 (HSPC ↔ 대상 데이터셋) +# 사전 임계: cross α > +0.20 且 cross α > cross lag. +# (braveji 최고위험 지목 항목 — 06008c1 커밋 메시지) +# --------------------------------------------------------------------------- + +def score_cross_dataset_replication(report: dict[str, Any]) -> Verdict: + a_rows = _rows(report, "cross_alpha") + l_rows = _rows(report, "cross_lag") + if not a_rows or not l_rows: + return Verdict("not_applicable", ["cross_alpha/cross_lag 미산출 — cross-dataset 축 없음"]) + + x_a = _num(a_rows[0].get("rho")) + x_l = _num(l_rows[0].get("rho")) + if x_a is None or x_l is None: + return Verdict("fail", ["cross_alpha/cross_lag rho 누락/비수치 — 수치 없이 통과 불가"]) + + reasons: list[str] = [] + if x_a <= T4_CROSS_ALPHA: + reasons.append(f"cross α={x_a:+.3f} ≤ 사전 임계 {T4_CROSS_ALPHA:+.2f} — 예측4 FAIL") + if x_a <= x_l: + reasons.append(f"cross α={x_a:+.3f} ≤ cross lag={x_l:+.3f} — 순서 조건 위반, 예측4 FAIL") + if reasons: + return Verdict("fail", reasons) + + return Verdict( + "pass", + [f"cross α={x_a:+.3f} > {T4_CROSS_ALPHA:+.2f} 且 > cross lag={x_l:+.3f} (예측4 PASS)"], + ) + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# 예측 5 — per-gene 재현 격차 + 봉인 준수(사후 구제·조용한 치환 차단) +# 사전 임계: lag 불일치 median > α 불일치 median. +# 봉인된 결정(2026-07-13, kkkim): 예측5는 **MoFlow 원정의**(MV vs `cs_lag_median`, 부호 유지)로 채점. +# → MoFlow arm 부재 시 MV×VAE 치환은 **봉인된 결정과의 이탈**이며, 조용히 넘어가면 안 된다. +# --------------------------------------------------------------------------- + +# The sealed decision names this exact column. 2026-07-14 (a34c10d): the 채점기 asked for +# `cs_lag` — a column that does not exist — and pandas' .get() returned None, so the scorer +# SILENTLY fell back to the MV×VAE substitute and scored 예측5 off the sealed definition. +# The fix made a present-but-wrong-column a hard failure ("추측 금지"). This scorer encodes +# the same discipline at the report level. +MOFLOW_LAG_COL = "cs_lag_median" + + +def score_prereg_adherence(report: dict[str, Any]) -> Verdict: + rows = _rows(report, "per_gene_disagree") + if not rows: + return Verdict("not_applicable", ["section 'per_gene_disagree' absent — 예측5 미산출"]) + + r = rows[0] + lag_d = _num(r.get("lag_disagree")) + alpha_d = _num(r.get("alpha_disagree")) + if lag_d is None or alpha_d is None: + return Verdict("fail", ["per_gene_disagree의 lag/alpha 불일치 median 누락 — 수치 없이 통과 불가"]) + + # (a) 봉인 준수 먼저 — 수치가 좋아 보여도 사전등록대로 잰 수치가 아니면 통과시키지 않는다. + # 이것이 06008c1(잠정 6 PASS)이 "이탈 명기"를 달고 나온 이유다. + deviation = report.get("prereg_deviation") + if deviation: + return Verdict( + "caution", + [f"봉인된 사전등록과의 이탈이 기록됨 → 예측5 채점은 사전등록대로가 아니다: {deviation}"], + ) + + src = r.get("lag_source") or "" + if MOFLOW_LAG_COL not in src: + return Verdict( + "caution", + [f"예측5 lag_source='{src}' 가 봉인된 원정의(MoFlow `{MOFLOW_LAG_COL}`, 부호 유지)를 명시하지 " + f"않는다 — 조용한 치환 가능성. 이탈이면 이탈로 기록할 것"], + ) + + # (b) 봉인된 정의로 잰 경우에만 격차를 채점한다. + if lag_d <= alpha_d: + return Verdict( + "fail", + [f"per-gene 불일치 lag={lag_d:.3f} ≤ α={alpha_d:.3f} — 재현 격차 역전, 예측5 FAIL"], + ) + return Verdict( + "pass", + [f"per-gene 불일치 lag={lag_d:.3f} > α={alpha_d:.3f} (예측5 PASS, 봉인된 MoFlow 원정의로 채점)"], + ) + + +# --------------------------------------------------------------------------- +# registry +# --------------------------------------------------------------------------- + +SCORERS = { + "alpha_reproducibility": score_alpha_reproducibility, # 예측1 + "lag_fragility": score_lag_fragility, # 예측2 + "alpha_lag_dissociation": score_alpha_lag_dissociation, # 예측3(+6) + "cross_dataset_replication": score_cross_dataset_replication, # 예측4 + "prereg_adherence": score_prereg_adherence, # 예측5 + 봉인 준수 +} From dd7a5f0a4ef832ad0a69d313e70fb34dd70eb501 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kakyungkim Date: Wed, 22 Jul 2026 02:22:20 +0000 Subject: [PATCH 03/20] =?UTF-8?q?BIOP01-45=20=EC=84=A4=EA=B3=84=20?= =?UTF-8?q?=EC=B4=88=EC=95=88=20=E2=80=94=20OpenClaw=20=EA=B3=84=ED=9A=8D?= =?UTF-8?q?=E2=86=92=EC=8B=A4=ED=96=89=20=EB=B0=B0=EC=84=A0(P2-P5=20runner?= =?UTF-8?q?=20=EC=9E=90=EB=8F=99=ED=99=94).=20runner=5Fmanifest.yaml=20?= =?UTF-8?q?=EA=B3=84=EC=95=BD=20=EC=A0=9C=EC=95=88=20+=20route=20=EC=9D=98?= =?UTF-8?q?=EC=82=AC=EC=BD=94=EB=93=9C=20+=20BIOP01-41=20=EA=B5=90?= =?UTF-8?q?=ED=9B=88(required=5Fcols=C2=B7moflow=20=EB=AA=85=EC=8B=9C=20st?= =?UTF-8?q?age)=EC=9C=BC=EB=A1=9C=20=EC=A1=B0=EC=9A=A9=ED=95=9C=ED=8F=B4?= =?UTF-8?q?=EB=B0=B1=C2=B7arm=EB=88=84=EB=9D=BD=20=EA=B5=AC=EC=A1=B0?= =?UTF-8?q?=EC=A0=81=20=EC=B0=A8=EB=8B=A8.=20=ED=98=91=EC=9D=98=20?= =?UTF-8?q?=EB=8C=80=EC=83=81(braveji=E2=86=94kkkim),=20=EC=8B=A4=ED=96=89?= =?UTF-8?q?=20=EB=B0=B0=EC=84=A0=EC=9D=80=20=ED=95=A9=EC=9D=98=20=ED=9B=84?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../ORCHESTRATION-WIRING-DESIGN.md | 157 ++++++++++++++++++ 1 file changed, 157 insertions(+) create mode 100644 pipeline/hspc-velocity-benchmark/ORCHESTRATION-WIRING-DESIGN.md diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/ORCHESTRATION-WIRING-DESIGN.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/ORCHESTRATION-WIRING-DESIGN.md new file mode 100644 index 0000000..8d8e6fb --- /dev/null +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/ORCHESTRATION-WIRING-DESIGN.md @@ -0,0 +1,157 @@ +# BIOP01-45 설계 초안 — OpenClaw 계획→실행 배선 (P2–P5 runner 자동 실행) + +> **상태: 설계 초안 (협의 대상).** 작성 지용기, 2026-07-22. 협의: braveji ↔ kkkim. +> 이 문서는 코드가 아니라 **호출 규약의 제안**이다. 합의 전 실행 배선을 만들지 않는다. +> 근거: BIOP01-45 본문 4개 할 일 + BIOP01-22 오케스트레이션 검토(계획 계층은 정합, 계획→실행 연결만 없음). + +--- + +## 0. 한 줄 요약 + +하네스는 지금 "Model Plan" 문서까지만 만들고 **실제 `scripts/p2_*.py` 실행은 사람이 손으로** 한다. +필요한 인터페이스(env-var 계약·per-method env 매핑·산출물 규약·runtime 수집)는 **이미 전부 존재**한다. +BIOP01-45는 그 사이의 **호출 규약을 명문화(manifest)** 하고, OpenClaw route가 그 manifest를 읽어 runner를 +자동 실행하도록 잇는 작업이다. **새 실행 로직을 발명하는 게 아니라, 흩어진 관례를 계약으로 고정**한다. + +--- + +## 1. 지금 이미 있는 것 (실측 — 재발명 금지) + +| 조각 | 실체 | 위치 | +|---|---|---| +| **env-var 계약** | `CROSS_DATASET_CONFIG`(dataset config 경로) + `CROSS_DATASET_SUFFIX`(산출물 접미사). 기본값 "" → HSPC byte-identical | `scripts/p2_config.py` L13 | +| **per-method env 매핑** | floor=`scv-preprocess` · MultiVelo=`velo-mv` · VAE/MoFlow/dl_prep=`velo-torch` · CRAK=`velo-tf` | 드라이버 실측 + `env/README.md` | +| **실행 규약** | `cd scripts && CROSS_DATASET_CONFIG=… CROSS_DATASET_SUFFIX=… [CUDA_VISIBLE_DEVICES=1] conda run -n python -u p2_.py` | `cross_dataset/run_gse205117_fits.sh` L38–64 | +| **산출물 규약** | `results/_genes.csv` (첫 컬럼 `gene`), `results/runtime.csv` 누적 | `p2_config.py` L38,40 | +| **skip/게이트 관례** | 산출 CSV가 ≥2행이면 skip, 없으면 실행·검증·실패 시 die | fit 드라이버 공통 패턴 | +| **계획 계층** | AGENTS.md → ROUTES.md → SKILL.md → "Model Plan" markdown | 하네스(OpenClaw 포맷) | + +→ **빠진 것은 단 하나**: "Model Plan"이 위 실행 규약을 **자동으로 호출**하는 연결. 그게 BIOP01-45. + +--- + +## 2. 제안하는 계약 — `runner_manifest.yaml` (신규, 유일한 신규 파일) + +runner의 실행 규약을 **한 곳에 선언**한다. 드라이버 스크립트마다 흩어진 지식을 한 파일로 모은다. +OpenClaw route도, 사람도, 미래의 다른 드라이버도 이 manifest 한 장만 읽으면 된다. + +```yaml +# pipeline/hspc-velocity-benchmark/runner_manifest.yaml (제안) +version: 1 +defaults: + cwd: scripts # 모든 runner는 scripts/에서 실행 + suffix_env: CROSS_DATASET_SUFFIX + config_env: CROSS_DATASET_CONFIG + outputs_dir: results + runtime_log: results/runtime.csv +stages: # P2 fit 산출 (순서 = 의존성) + - id: floor + runner: p2_rna_only.py + env: scv-preprocess + gpu: false + output: rna_only_dynamical_genes{suffix}.csv + required_cols: [gene, fit_alpha, fit_likelihood] + - id: multivelo + runner: p2_multivelo.py + env: velo-mv + gpu: false + output: multivelo_genes{suffix}.csv + required_cols: [gene, fit_alpha, fit_t_sw1, fit_t_sw2, fit_likelihood] + - id: dl_prep + runner: p2_dl_prep.py + env: velo-torch + gpu: true + produces_input_for: [multivelovae, moflow] + - id: multivelovae + runner: p2_multivelovae.py + env: velo-torch + gpu: true + output: multivelovae_genes{suffix}.csv + required_cols: [gene, vae_alpha, vae_alpha_c] + - id: moflow # 사전등록 예측5(원정의)에 필수 — BIOP01-41 교훈 + runner: p2_moflow.py + env: velo-torch + gpu: true + output: moflow_genes{suffix}.csv + required_cols: [gene, cs_lag_median] +score: # P3 채점 (fit 위에서) + - id: prereg + runner: cross_dataset/p3_prereg_gse205117.py # dataset별 채점기 + env: scv-preprocess + gpu: false + output: prereg{suffix}_scorecard.md +``` + +**설계 원칙** +- manifest는 **선언(what)** 만. 실행 순서·재시도·watchdog 같은 **방법(how)** 은 드라이버가 갖는다(관심사 분리). +- `required_cols`를 넣는 이유: BIOP01-41에서 **채점기가 잘못된 컬럼명(`cs_lag` vs `cs_lag_median`)으로 조용히 폴백**한 사고가 있었다. manifest가 컬럼 계약을 명시하면 runner 완료 직후 **계약 검증**이 가능해 같은 사고를 원천 차단한다. +- `moflow`를 stage에 **명시적으로** 넣는다: 같은 티켓(BIOP01-41)에서 fit 드라이버가 MoFlow를 빠뜨려 GPU를 두 번 돌릴 뻔했다. manifest에 있으면 누락이 구조적으로 드러난다. + +--- + +## 3. OpenClaw route 배선 (BIOP01-45 할 일 2·4) + +``` +요청: "HSPC model 실행" (또는 "dataset=gse205117 model") + │ + ├─ ROUTES.md: dataset=human-hspc, task=model → 이 route + │ + ├─ [1] manifest 로드 → stages 순서 결정 + ├─ [2] 각 stage: output CSV 존재+≥2행+required_cols 충족? → skip + │ 아니면: cwd=scripts, env=stage.env, [gpu→CUDA_VISIBLE_DEVICES], + │ CROSS_DATASET_CONFIG=config_.py CROSS_DATASET_SUFFIX=_ + │ conda run -n python -u + ├─ [3] 완료 후 required_cols 검증 → 실패 시 hard stop (조용한 통과 금지) + ├─ [4] runtime.csv append 확인 + └─ [5] score stage 실행 → scorecard 경로 회신 +``` + +**env 자동선택(할 일 4)**: manifest의 `stage.env`를 그대로 `conda run -n`에 넣으면 끝. 4-env(scv-preprocess/velo-mv/velo-torch/velo-tf) 매핑이 manifest에 선언돼 있으므로 route는 분기 로직이 필요 없다. + +--- + +## 4. DoD 대응 (BIOP01-45 본문) + +| DoD 항목 | 이 설계의 대응 | +|---|---| +| Model Plan ↔ runner 호출 규약 정의 | §2 manifest — 입력(config/suffix)·env·인자·출력·컬럼계약 | +| OpenClaw route로 P2–P5 트리거 | §3 route 의사코드 (skip·검증·회신) | +| 실행 결과 자동 수집·보고 | `runtime.csv` append + scorecard 경로 회신 (§2 score) | +| task별 올바른 env 자동선택 | manifest `stage.env` → `conda run -n` 직결 (§3) | +| end-to-end 1회 성공 | 검증 시나리오 §6 | + +--- + +## 5. 협의가 필요한 열린 결정 (braveji ↔ kkkim) + +1. **manifest 형식**: YAML 신규 파일 vs 기존 `p2_config.py`에 dict로 넣기. (초안은 YAML — 언어중립·OpenClaw가 읽기 쉬움. 단 repo에 PyYAML 의존 추가됨.) +2. **route 실행 주체**: OpenClaw가 직접 `conda run` vs 얇은 `run_from_manifest.sh` 래퍼를 호출. (초안은 래퍼 권장 — 기존 watchdog·flock 자산 재사용, OpenClaw는 트리거만.) +3. **GPU 스케줄링**: `CUDA_VISIBLE_DEVICES`를 manifest 고정 vs route가 여유 GPU 탐지 후 주입. (GPU 서버 Xid79 상황과 연동 — kkkim 판단.) +4. **dataset별 채점기 일반화**: 지금 `p3_prereg_.py`가 dataset마다 하나. manifest score stage를 dataset-parametric 단일 스크립트로 통합할지. (별건 리팩터로 분리 제안.) +5. **적용 범위**: P2(fit)만 자동화 vs P3~P5(채점·bootstrap·FDR)까지. (초안은 P2+P3까지, P4/P5는 후속.) + +--- + +## 6. 검증 시나리오 (DoD "end-to-end 1회 성공") + +이미 완주한 **gse205117**로 회귀 검증하면 GPU 재실행 없이 배선만 검증 가능: +1. 산출물이 이미 다 있으므로 route 실행 시 **전 stage skip** 되어야 한다(멱등성 확인). +2. `moflow_genes_gse205117.csv`를 임시로 숨기면 → moflow stage가 **재실행 대상으로 감지**되는지(누락 감지 확인). ※ 실제 재실행은 GPU라 dry-run 플래그로 "실행할 명령"만 출력. +3. score stage가 manifest 경로로 채점기를 호출해 scorecard를 **byte-identical 재생성**하는지(결정론 확인 — 이미 kkkim이 확인한 성질). + +→ 이 3개는 **CPU만으로 가능**하므로 제가(지용기) 배선 후 직접 돌려 검증할 수 있다. GPU 필요한 실제 fit 재실행은 kkkim 서버 몫. + +--- + +## 7. 왜 이 순서인가 (설계 판단) + +- **manifest 먼저, route 나중**: 계약이 확정돼야 route가 안정된다. manifest는 CPU로 검증 가능(§6)하니 저비용. +- **기존 관례를 계약으로 승격, 재작성 아님**: run_gse205117_fits.sh가 이미 하는 일을 manifest가 선언으로 옮길 뿐. 동작 변경 0 → 회귀 위험 최소. +- **BIOP01-41 교훈 반영**: `required_cols` 계약 + moflow 명시 stage로, "조용한 폴백"·"arm 누락" 두 사고를 구조로 막는다. 이게 이 설계가 단순 편의배선이 아니라 **재현성 강화**인 이유다. + +--- + +## 부록 A — 미확인/리스크 +- OpenClaw route가 `conda run`을 직접 부를 권한·환경이 되는지 **미확인**(braveji 확인 필요). +- `/opt/envs` 공유 마운트 여부 미확정(다른 계정 실행 시 env 접근) — BIOP01-22와 연동. +- P4/P5(permutation FDR·bootstrap)는 fit이 아니라 재분석이라 manifest 스키마가 그대로 맞는지 재검토 필요. From 9b0e466d472a72891d7d3a247b18fe3cfa48fd45 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kakyungkim Date: Wed, 22 Jul 2026 02:30:11 +0000 Subject: [PATCH 04/20] =?UTF-8?q?docs:=20openclaw-claude=20=EA=B0=80?= =?UTF-8?q?=EC=9D=B4=EB=93=9C=EC=97=90=20=EB=A9=80=ED=8B=B0AI=20=EC=9D=B8?= =?UTF-8?q?=EA=B3=84=20=EC=95=84=ED=82=A4=ED=85=8D=EC=B2=98=20=ED=86=B5?= =?UTF-8?q?=ED=95=A9(=C2=A73)=20=E2=80=94=20ai-handoff-architecture-guide?= =?UTF-8?q?=EC=9D=98=20=EC=9D=B4=EB=B2=A4=ED=8A=B8=ED=97=88=EB=B8=8C?= =?UTF-8?q?=E2=91=A1+=EC=9B=8C=EC=BB=A4=E2=91=A2=20=EA=B3=84=EC=B8=B5?= =?UTF-8?q?=EC=9D=84=20OpenClaw=EB=A1=9C=20=EC=8B=A4=ED=98=84.=20=ED=86=B5?= =?UTF-8?q?=ED=95=A9=20=EC=9D=B8=EA=B3=84=EB=A3=A8=ED=94=84=C2=B7Handoff?= =?UTF-8?q?=20=ED=85=9C=ED=94=8C=EB=A6=BF=20=EA=B0=95=EC=A0=9C=C2=B7Next?= =?UTF-8?q?=20Agent=20=EB=9D=BC=EC=9A=B0=ED=8C=85=C2=B7=EB=B9=84=EC=9A=A9?= =?UTF-8?q?=EB=A0=88=EB=B2=84(=EC=B2=B4=EC=9D=B8=EC=9D=B4=20=ED=98=B8?= =?UTF-8?q?=EC=B6=9C=EC=9D=84=20=EA=B3=B1=EC=85=88)=C2=B7=EC=84=9C?= =?UTF-8?q?=EB=AA=85=EA=B2=80=EC=A6=9D=202=EA=B5=AC=EA=B0=84=C2=B7?= =?UTF-8?q?=EB=8F=84=EC=9E=85=20=EB=A1=9C=EB=93=9C=EB=A7=B5=20+=20?= =?UTF-8?q?=EC=B2=B4=ED=81=AC=EB=A6=AC=EC=8A=A4=ED=8A=B8=20=ED=99=95?= =?UTF-8?q?=EC=9E=A5?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- guide/openclaw-claude-guide.md | 112 +++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 112 insertions(+) diff --git a/guide/openclaw-claude-guide.md b/guide/openclaw-claude-guide.md index 5b4a24c..960780e 100644 --- a/guide/openclaw-claude-guide.md +++ b/guide/openclaw-claude-guide.md @@ -2,6 +2,12 @@ > OpenClaw 앞단에 Claude를 붙여 작업을 돌릴 때의 인증/과금 방식과, Kafka·ActiveMQ 같은 실시간 메시지 큐를 연동하는 아키텍처를 정리한 문서입니다. +> **연계 문서:** `ai-handoff-architecture-guide.md`(멀티 AI 협업 인계 자동화). 그 문서가 정의한 +> **이벤트 허브(②)+AI 워커(③) 계층을 OpenClaw로 실현**하는 방법을 이 문서 **§3**에 통합했다. +> 요약하면: 인계 가이드는 *무엇을*(JIRA 상태전환 신호 → Handoff 코멘트 → 다음 AI), 이 문서는 +> *어떻게 싸고 안정적으로*(OpenClaw + 메시지 큐 + 비용 레버)를 담당한다. **§3을 먼저 읽고** +> 세부 실행은 §1(비용)·§2(큐)로 내려가면 된다. + --- ## 1. OpenClaw → Claude 실행 방식 (비용 우선) @@ -142,6 +148,102 @@ Event sources Broker Bridge OpenClaw --- +## 3. 멀티 AI 인계 자동화에 OpenClaw 적용 (`ai-handoff-architecture-guide.md` 통합) + +인계 가이드는 4계층(① 이벤트 소스=JIRA/Git · ② 이벤트 허브=n8n · ③ AI 워커=run_agent.sh · ④ MCP 공통)으로 +AI-to-AI 인계를 설계한다. 그중 **②+③(허브+워커)을 OpenClaw로 대체**하면, 별도 n8n·워커 서버를 세우지 않고도 +같은 인계 루프를 돌릴 수 있다. 이 절은 두 문서를 하나의 실행 경로로 잇는다. + +### 3-1. 두 아키텍처의 접점 — 무엇이 무엇을 대체하나 + +| 인계 가이드 계층 | 원 구성 | OpenClaw로 실현 | +| --- | --- | --- | +| ① 이벤트 소스 | JIRA 상태 `Ready for AI` 전환 / PR 머지 | **그대로 유지** (JIRA Automation 웹훅) | +| ② 이벤트 허브 | n8n (Webhook→Switch→승인→실행) | **메시지 큐 브리지(§2)** + OpenClaw Webhooks 플러그인(§2-6). 큐가 허브의 폭주방지·재시도·DLQ를 대신함 | +| ③ AI 워커 | 공용 서버 + `run_agent.sh` + `claude -p` | **OpenClaw 세션**(§1). `claude -p`를 직접 부르는 대신 OpenClaw가 인증·모델선택·thinking레벨을 관장 | +| ④ MCP 공통 | `mcp.json` (atlassian + github) | **동일** — OpenClaw 세션에도 같은 MCP 서버를 물린다 | + +→ **핵심 결정:** n8n을 쓸지, OpenClaw 웹훅+큐로 갈지는 팀 규모로 정한다. +- **n8n 경로(인계 가이드 원안):** GUI 워크플로·Slack 승인 버튼이 필요하고 AI CLI를 팀이 직접 관리할 때. +- **OpenClaw 경로(이 문서):** Claude 실행을 OpenClaw에 위임해 **비용 레버(캐싱·모델 티어링·병합)를 한 곳에서** 통제하고, 워커 서버 관리를 줄이고 싶을 때. 인계 가이드 ③의 `run_agent.sh` 프롬프트가 그대로 OpenClaw 세션 지시로 옮겨간다. + +### 3-2. 통합 인계 루프 (JIRA 상태 → OpenClaw → JIRA 상태) + +``` +① JIRA: 상태 → 'Ready for AI', Next Agent 필드 지정 + │ (Automation 웹훅) + ▼ +② 브리지 컨슈머 (§2-5 4원칙: ack-after-success · 동시성제한 · 멱등성 · 병합) + └ JIRA 웹훅을 큐(ActiveMQ/Kafka)에 적재 → dedup·throttle → OpenClaw webhook POST + │ (secret 서명 검증, §2-6) + ▼ +③ OpenClaw 세션 = Claude 워커 + └ MCP(atlassian)로 티켓 조회 → 최신 'Handoff' 코멘트 읽기 → '다음 작업' 수행 + └ 작업 브랜치 커밋/PR (main 직접 push 금지) + ▼ +④ 완료: 동일 Handoff 템플릿으로 결과 코멘트 + 상태 전환 + └ 후속 AI 있으면 → 'Ready for AI'(+Next Agent) : ①로 복귀 (체인) + └ 사람 검토 필요 → 'In Review'(+Next Agent=human) : 체인 정지 + ▲ + └ Claude 처리 성공을 OpenClaw가 응답한 뒤에만 큐 ack (§2-5 ①) +``` + +- **인계 가이드 §2.1의 6단계 루프를 그대로 보존**하되, 3~5단계(허브 분기·워커 실행)를 큐+OpenClaw가 담당. +- 큐의 **ack-after-success**(§2-5)가 인계 가이드의 "실패 시 상태 유지·자동 재시도 금지"(§5.2)를 자연히 만족 — Claude가 실패하면 ack 안 되고 DLQ로 격리되므로 상태가 넘어가지 않는다. + +### 3-3. Handoff 코멘트 템플릿 — OpenClaw 세션 지시에 강제 + +인계 가이드 §3.5의 템플릿을 **OpenClaw 세션 프롬프트에 그대로 박는다**(§1의 세션이 이 규칙을 지키도록): + +```markdown +## Handoff +- 완료한 것: (요약 3줄 이내) +- 산출물: (커밋 해시 / PR 링크 / Confluence 페이지 링크) +- 다음 작업: (다음 AI가 해야 할 일, 구체적으로) +- 제약/주의: (건드리면 안 되는 것, 실패했던 접근) +- Next Agent: claude | codex | gemini | human +``` + +> 기준(인계 가이드와 동일): **다음 워커가 이 코멘트 하나만 읽어도 착수할 수 있어야 한다.** +> OpenClaw 세션은 `sessionKey`(§2-6)를 **티켓 키 단위**로 잡아, 한 티켓의 인계 맥락이 한 세션에 누적되게 하면 +> 프롬프트 캐싱(§1-2 `cacheRetention:"long"`)까지 얹혀 토큰 비용이 크게 준다. + +### 3-4. 라우팅 — Next Agent → sessionKey / 채널 + +- 인계 가이드의 **`Next Agent` 필드**(claude/codex/gemini/human)를 브리지가 읽어 분기한다. + - `claude` → OpenClaw Claude 세션 webhook + - `codex`/`gemini` → OpenClaw는 이들도 백엔드로 안내(§1 참고: Codex/Qwen/GLM 등) → 같은 webhook 라우트에 백엔드만 교체 + - `human` → 브리지가 큐에서 소비하지 않고 Slack/JIRA 알림만 +- **폭주 방지(Hop Count):** 인계 가이드 §3.1의 `AI Hop Count`를 브리지 멱등성 키와 함께 검사(§2-5 ③). `<5`만 통과, 초과 시 DLQ+알림 — 인계 가이드 §5.2 "5회 초과 차단"과 동일. + +### 3-5. 이 통합의 진짜 이득 = 비용 (인계 체인은 호출을 곱셈으로 늘린다) + +AI-to-AI 인계는 **한 티켓이 여러 AI를 연쇄 호출**하므로, 단발 실행보다 토큰 지출이 배로 뛴다. 그래서 §1·§2의 +비용 레버가 인계 자동화에서 **더 중요**해진다: + +1. **병합(§2-4·2-7):** 같은 티켓에 연속으로 상태전환/코멘트 이벤트가 쏟아져도 브리지가 하나로 합쳐 Claude 호출 1회로. +2. **모델 티어링(§1-2):** 인계 가이드 §5.1의 "저위험 작업 유형(리뷰·테스트·문서화)"을 **Sonnet/Haiku로**, 핵심 분석만 Opus로. `Next Agent`별로 모델을 다르게 물릴 수 있다. +3. **프롬프트 캐싱(§1-2):** 티켓 단위 sessionKey로 인계 맥락을 재사용 → `cacheRetention:"long"`. +4. **우선순위 큐(§2-7):** 비싼 Opus 인계와 값싼 Sonnet 인계를 다른 큐로 분리 라우팅. +5. **DLQ(§2-5):** poison 티켓이 무한 재인계로 과금되는 것을 차단(= 인계 가이드 §5.2 폭주 방지의 비용판). + +### 3-6. 보안·승인 게이트 — 두 문서의 합집합 + +- **승인 게이트(인계 가이드 §5.1):** 도입 초기엔 Slack 승인 필수. OpenClaw 경로에서는 브리지가 큐→OpenClaw POST **직전에** Slack "Send-and-Wait"를 두거나, OpenClaw webhook을 **수동 트리거 세션**으로 두어 사람이 승인 후 실행. +- **최소 권한(양 문서 공통):** AI별 서비스 계정 분리, JIRA는 해당 프로젝트만, **main 직접 push 금지→브랜치+PR**. (단 이 저장소는 CLAUDE.md가 작업 브랜치 `kkkim-pipeline` 자동 push는 허용하므로, 그 정책이 우선한다.) +- **서명 검증(§2-6 + 인계 가이드 §4.1.3):** JIRA Automation의 `X-Handoff-Token`과 OpenClaw webhook `secret`을 **둘 다** 건다 — 이벤트 소스↔브리지, 브리지↔OpenClaw 두 구간 모두 검증. +- **토큰 비노출:** API 키·PAT는 환경변수/시크릿 매니저로만. `.mcp.json`에 토큰 직접 기입 금지(양 문서 공통). + +### 3-7. 도입 순서 (인계 가이드 §6 로드맵의 OpenClaw판) + +| 단계 | 인계 가이드 원안 | OpenClaw 통합판 | +| --- | --- | --- | +| 1주차 | JIRA 필드/상태/Automation + n8n, Slack 알림까지 | JIRA 동일 + **OpenClaw 온보딩(§1)** + webhook 플러그인(§2-6), 알림까지 | +| 2~3주차 | AI CLI+MCP+워커, Slack 승인 후 반자동 | **큐 브리지(§2-5)** + OpenClaw 세션 라우팅, Slack 승인 후 반자동. 첫 인계 파일럿 1건 | +| 4주차~ | 저위험부터 승인 생략 | 동일 + **비용 레버(§3-5) 정착**(모델 티어링·캐싱·병합 계측) | + +--- + ## 부록: 빠른 의사결정 체크리스트 - [ ] 이미 Pro/Max 구독이 있나? → (6/15 전) Claude CLI 재사용 검토 @@ -149,3 +251,13 @@ Event sources Broker Bridge OpenClaw - [ ] 이벤트가 초당 수백 이상 / 재처리 필요? → Kafka, 아니면 ActiveMQ·RabbitMQ - [ ] 큐 운영 부담이 큰 소규모? → webhook 릴레이로 시작 - [ ] 비용 핵심 레버: 병합 · 동시성 제한 · 모델 다운그레이드 · 프롬프트 캐싱 · DLQ + +### AI-to-AI 인계 자동화(§3)를 도입하나? + +- [ ] 이벤트 허브를 n8n으로 vs OpenClaw 웹훅+큐로? → GUI/승인버튼 필요=n8n, 비용 통제 일원화=OpenClaw (§3-1) +- [ ] JIRA에 `Ready for AI` 상태 + `Next Agent`·`AI Hop Count` 필드 생성했나? (인계 가이드 §4.1 — **관리자 권한 필요, 아직 없으면 선행**) +- [ ] Handoff 코멘트 템플릿을 OpenClaw 세션 프롬프트에 강제했나? (§3-3) +- [ ] `sessionKey`를 티켓 키 단위로 잡아 캐싱까지 얹었나? (§3-3) +- [ ] `Next Agent`별 모델 티어링 매핑(저위험=Sonnet/Haiku, 핵심=Opus)? (§3-5) +- [ ] 두 구간 서명 검증(JIRA `X-Handoff-Token` + OpenClaw `secret`)? (§3-6) +- [ ] Hop Count `<5` 검사 + DLQ로 무한 재인계 과금 차단? (§3-4·3-5) From e95dc822849354b17c179dc8e3540c34579cbe52 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kakyungkim Date: Wed, 22 Jul 2026 04:20:26 +0000 Subject: [PATCH 05/20] =?UTF-8?q?docs:=20AI=20Scientist=20=EC=84=A4?= =?UTF-8?q?=EA=B3=84=20=EC=A0=95=EB=A6=AC=20=E2=80=94=20ai=5Fscientist/=20?= =?UTF-8?q?=EC=8B=A0=EC=84=A4?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 이번 프로젝트의 'AI Scientist' 구조(연구 과정 전반 자동화 + 멀티 연구자 협업)를 저장소 곳곳에 흩어진 구현·문서에서 확인해 하나의 지도로 묶음. 새 코드 아님, 문서만. - README: 두 레이어 요약 + 한눈에 보는 전체 그림 - 01_overview: 연구 7단계 분해와 각 단계 담당 주체 - 02_single_lab_harness: 레이어 A(단일 랩 자동화) — 멤버 명부·라우팅·오케스트레이터 Skill·산출물 계약·파이프라인 P0-P5·검증/사람 게이트 (근거: docs/HARNESS.md, .claude/agents, paper-production-orchestrator SKILL) - 03_multi_ai_collaboration: 레이어 B(멀티 AI 인계) — JIRA→허브→워커→MCP 4계층, Handoff 코멘트, OpenClaw+메시지큐 실현, 비용 레버 (근거: guide/ 두 문서) - 04_design_principles: 두 레이어 관통 원칙(산출물 계약·사람 게이트·검증·폭주/비용 방지·최소권한·재사용·근거/코드 분리) - 05_component_map: 설계 요소 ↔ 실제 저장소 파일 매핑 --- ai_scientist/01_overview.md | 37 +++++++ ai_scientist/02_single_lab_harness.md | 107 ++++++++++++++++++++ ai_scientist/03_multi_ai_collaboration.md | 118 ++++++++++++++++++++++ ai_scientist/04_design_principles.md | 59 +++++++++++ ai_scientist/05_component_map.md | 51 ++++++++++ ai_scientist/README.md | 48 +++++++++ 6 files changed, 420 insertions(+) create mode 100644 ai_scientist/01_overview.md create mode 100644 ai_scientist/02_single_lab_harness.md create mode 100644 ai_scientist/03_multi_ai_collaboration.md create mode 100644 ai_scientist/04_design_principles.md create mode 100644 ai_scientist/05_component_map.md create mode 100644 ai_scientist/README.md diff --git a/ai_scientist/01_overview.md b/ai_scientist/01_overview.md new file mode 100644 index 0000000..23c388a --- /dev/null +++ b/ai_scientist/01_overview.md @@ -0,0 +1,37 @@ +# 01. 개요 — AI Scientist가 무엇을 자동화하는가 + +## 출발점 + +이 프로젝트가 풀려는 연구 문제는 gene별 chromatin→transcription **lag**(activation/shutdown)을 정량하고, baseline epigenomic feature로 epigenetic drug response timing을 예측하는 것이다. 1차 데이터셋은 Human HSPC 10x Multiome(GSE209878)이다. 이 도메인 문제 자체는 `pipeline/hspc-velocity-benchmark/`가 담당한다. + +AI Scientist 설계의 목표는 이 연구 문제를 푸는 **과정 전체**를 자동화하는 데 있다. 사람이 도구를 하나씩 손으로 돌리는 대신, AI 멤버들이 연구의 각 단계를 나눠 맡아 이어서 돌아가게 한다. + +## 연구 과정을 어떤 단계로 나눴나 + +전통적인 연구 흐름을 AI가 맡을 수 있는 단계로 나누면 다음과 같다. 괄호 안은 이 저장소에서 그 단계를 맡는 주체다. + +1. **논문 탐색·정리**: 선행연구를 찾아 정리하고, 우리 기여를 정직하게 위치시킨다. (`literature-scout`, 그리고 별도 하네스로 돌려 `paper_analysis/`에 반입한 dual-lens 분석 14편) +2. **가설 설정·차별화**: 무엇이 새로운지, 어떤 실험이 가장 싸게 그것을 입증하는지 정한다. (`novelty-strategist`, `research-methodologist`) +3. **실험 설계·감사**: 가설을 검증 가능한 실험으로 바꾸고 누수·통계 위험을 미리 잡는다. (`research-methodologist`) +4. **실험 수행·분석**: 파이프라인을 돌려 eval·통계·cross-dataset 재현을 계산한다. (`hspc-velocity-analyst` + `scripts/` P0–P5) +5. **집필·그림**: 결과 파일에서 원고와 그림을 만든다. (`manuscript-writer` + `figures/figNN_*.py`) +6. **검수·리뷰**: 제출 전 적대적 자체검토와 정식 venue 리뷰를 돌린다. (`paper-critic`, `reviewer`) +7. **발표**: 청중에 맞춰 슬라이드와 발제를 만든다. (`presenter`) + +이 일곱 단계를 사람이 매번 순서대로 부르지 않도록, 자연어 요청을 멤버에 배정하는 라우팅표(`CLAUDE.md`)와 여러 단계를 엮어 실행하는 오케스트레이터 Skill(`paper-production-orchestrator`)을 두었다. 자세한 구조는 [02_single_lab_harness.md](02_single_lab_harness.md)에서 다룬다. + +## 왜 한 명의 AI로 끝내지 않았나 + +연구 팀은 한 사람이 아니다. 이 프로젝트도 데이터셋별로 담당자가 다르고(mouse brain, SHARE-seq, human brain, HSPC 등), 팀원마다 쓰는 AI도 Claude, Codex, Gemini로 갈린다. 한 AI가 논문 한 편을 끝까지 끌고 가는 구조(레이어 A)만으로는 이 협업을 담을 수 없다. + +그래서 두 번째 레이어를 설계했다. 팀원 A의 AI가 끝낸 작업을 팀원 B의 AI가 자동으로 이어받는 인계 체계다. 신호를 JIRA 상태 전환 하나로 일원화하고, 인계 맥락을 정형화된 Handoff 코멘트로 강제하며, 모든 AI가 같은 MCP 설정으로 JIRA·GitHub를 읽고 쓰게 한다. 자세한 구조는 [03_multi_ai_collaboration.md](03_multi_ai_collaboration.md)에서 다룬다. + +## 두 레이어가 공유하는 발상 + +레이어 A와 B는 다른 문제를 풀지만 같은 원리 위에 서 있다. + +- **다음 주체가 하나만 읽어도 착수할 수 있게 한다.** A에서는 결과 파일(`results/FINDINGS.md`), B에서는 JIRA Handoff 코멘트가 그 역할을 한다. +- **자동화하되 사람 게이트를 남긴다.** A에서는 공개·main 병합, B에서는 초기 도입기의 Slack 승인이 사람 손을 거친다. +- **폭주와 비용을 구조로 막는다.** A에서는 검증 게이트가 근거 없는 주장을, B에서는 Hop Count 상한과 큐가 무한 인계와 토큰 낭비를 막는다. + +이 공통 원리는 [04_design_principles.md](04_design_principles.md)에 모아 두었다. diff --git a/ai_scientist/02_single_lab_harness.md b/ai_scientist/02_single_lab_harness.md new file mode 100644 index 0000000..6bbbd35 --- /dev/null +++ b/ai_scientist/02_single_lab_harness.md @@ -0,0 +1,107 @@ +# 02. 레이어 A — 단일 랩 자동화 (한 AI가 논문 한 편을 끝까지) + +한 연구자의 연구 과정 전체를 여러 agent 멤버가 나눠 맡아 자동으로 돌리는 구조다. 이 하네스를 "하나의 연구 랩"으로 보는 지도가 `docs/HARNESS.md`이고, 라우팅과 산출물 계약 요약은 `CLAUDE.md`의 *Agent routing & artifact contract* 절에 있다. + +핵심 발상은 이렇다. agent는 직원이 아니라 랩의 **멤버(연구원)**이고, 사람과 메인 루프가 랩을 이끄는 **PI**다. PI는 무엇을 할지 정하고 승인·공개를 책임지되, 실제 작업은 멤버가 파일로 주고받으며 이어서 한다. + +## 1. 멤버 명부 + +`.claude/agents/`에 정의된 멤버는 다음과 같다. 하나(`hspc-velocity-analyst`)만 이 프로젝트 도메인 전용이고, 나머지는 다른 논문에도 재사용할 수 있게 만들었다. + +| 멤버 | 벤치 | 역할 | +| --- | --- | --- | +| `hspc-velocity-analyst` | 분석실 | 도메인 슬롯. HSPC velocity-lag 파이프라인(P0–P5)·eval·통계·cross-dataset 실행/확장, 결과 파일 유지 | +| `literature-scout` | 문헌·기획 | 선행연구 탐색, 정직한 포지셔닝, related work | +| `novelty-strategist` | 문헌·기획 | 차별화 각도와 가장 값싼 입증 실험 제안 | +| `research-methodologist` | 문헌·기획 | 가설·기여문·실험설계, 누수·통계 감사 | +| `manuscript-writer` | 집필실 | 프리프린트·저널·블로그 본문 초안과 그림 연계 | +| `presenter` | 집필실 | 청중 맞춤 슬라이드·발제 | +| `paper-critic` | 심사·QA | 제출 전 적대적 자체검토와 그림 시각 QA | +| `reviewer` | 심사·QA | 정식 venue 스타일 공식 리뷰(선택) | +| `paper-orchestrator` | 코디네이션 | 멀티 agent 작업의 **계획**만 수립(실행은 PI) | +| `design` | 엔지니어링 | 로고·아이콘·브랜드·그림 미감 | +| 그림 생성 스크립트 | 엔지니어링 | `figures/figNN_*.py`. 결과 파일에서 그림 생성·번호 정합 | + +그림 생성을 agent가 아니라 결정론적 스크립트로 둔 점이 설계상의 선택이다. `manuscript-writer`가 스크립트를 실행해 결과 파일로부터 그림을 만들고, 단순 재생성이면 메인 루프가 직접 돌린다. 숫자를 손으로 하드코딩하지 않고 결과 파일에서만 뽑게 해 재현성을 지킨다. + +## 2. 자연어 라우팅 — 누가 시작할지 사람이 매번 안 정한다 + +요청에 agent 이름이 없어도 `CLAUDE.md`의 라우팅표가 자연어 요청을 멤버에 배정한다. 예를 들면 이렇게 나뉜다. + +- "분석 돌려줘 / 재실행 / eval·통계 / cross-dataset 재현" → `hspc-velocity-analyst` +- "프리프린트·섹션 써줘 / 그림 만들어줘" → `manuscript-writer` +- "선행연구 / 스쿱 확인" → `literature-scout` +- "차별화 각도 / 뭘 새로 해야 하나" → `novelty-strategist` +- "가설·실험설계 점검·감사" → `research-methodologist` +- "제출 전 자체검토 / 그림 QA" → `paper-critic` +- "발표자료 / 슬라이드" → `presenter` + +여러 단계를 엮는 요청("분석→집필→그림→검수까지", "critic 지적 반영해")은 단일 멤버가 아니라 오케스트레이터 Skill로 보낸다. + +## 3. 오케스트레이터 — 여러 단계를 정해진 순서로 + +`paper-production-orchestrator` Skill(`.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md`)이 논문 생산 루프의 입구다. 메인 루프(PI)가 이 Skill을 실행하며 멤버를 순서대로 부른다. subagent는 subagent를 못 부르므로, "계획만 짜는" `paper-orchestrator` agent와 달리 실제 실행은 이 Skill이 맡는다. + +실행 흐름은 다음과 같다. + +``` +0. 단일 컨텍스트 로드 — manuscript/PAPER_DIRECTION.md 를 먼저 읽는다 + (현재 thesis · claim 등급표 · loop 규율 · 진행상태. 멤버 호출 전 이 문서를 넘긴다) +1. 모드 분기 — 풀 파이프라인 / 부분 재실행 / 하류만 다시 +2. (선택) 기획·근거 — research-methodologist / literature-scout / novelty-strategist +2.5 claim-defensibility 게이트 — headline·novelty claim이 본문에 들어가기 전 필수 +3. 분석·eval — hspc-velocity-analyst → results/FINDINGS.md +4. 집필 + 그림 — manuscript-writer → draft_v2.md + draft_v2_ko.md, figures/*.png +5. 검수 — paper-critic (적대적 + 그림 시각 QA) +6. 수정 — manuscript-writer 가 지적 반영 +7. (선택) 정식 리뷰 — reviewer → REVIEW--.md +8. 검증 게이트 — 헤드라인 숫자 결정론적 재계산 (실패하면 멈추고 사람에게 보고) +9. (선택) 발표 — presenter +``` + +핵심은 **부분 재실행**이다. 이미 만들어진 산출물이 있으면 요청한 단계만 다시 돌리고 나머지는 기존 파일을 재사용한다. "그림만 다시"면 4단계만, "최신 결과로 본문 갱신"이면 변경 지점의 하류 단계만 돌린다. + +## 4. 산출물 계약 — 대화가 아니라 파일로 넘긴다 + +멤버는 중간 결과를 대화에만 남기지 않고 정해진 파일로 넘긴다. 다음 멤버는 그 파일을 읽고 이어서 일한다. + +| 단계 | Writer | 산출물 | 다음이 읽음 | +| --- | --- | --- | --- | +| 분석·eval | hspc-velocity-analyst | `results/FINDINGS.md` + `results/*.csv` + `results/*.md` | 집필·검수 | +| 집필·그림 | manuscript-writer | `manuscript/draft_v2.md` + `draft_v2_ko.md`(영/한 동시), `figures/*.png` | 검수·리뷰·발표 | +| 검수 | paper-critic / reviewer | `manuscript/REVIEW--.md` | 집필(수정) | +| 발표 | presenter | 슬라이드·발제 | 사람 | +| 상태 핸드오프 | 전원 | `HANDOFF.md`, `TODO.md`, `SESSION-LOG.md` | 다음 세션 | + +이 계약 덕분에 멤버가 교체되거나 세션이 끊겨도 작업이 이어진다. 다음 주체가 산출물 파일 하나만 읽으면 착수할 수 있다는 기준을 지킨다. + +## 5. 실험 실행 엔진 — 파이프라인 P0–P5 + +분석 단계의 실제 계산은 `pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/`가 담당한다. `hspc-velocity-analyst`가 이 스크립트들을 돌려 결과 파일을 만든다. 내부 단계 표기는 P0부터 P5까지다. + +- **P0: 다운로드·provenance.** `download_data.sh`로 GSE209878를 받고 `download_manifest.tsv`(sha256)와 `P0_provenance.md`를 남긴다. +- **P1: 통일 전처리.** `p1_build.py`가 공통 branch를 만든다. 여기서 preprocessing 차이와 method 차이를 분리한다. +- **P2: velocity method 실행.** `p2_multivelo.py`, `p2_moflow.py`, `p2_crakvelo_*`, `p2_multivelovae.py` 등으로 여러 method를 같은 전처리 위에서 돌린다. +- **P3: 재현성 검증.** `p3_concordance.py`, `p3_crossdataset_concordance.py`, `p3_scrambled_null.py`로 method 간·dataset 간 일치도와 null을 계산한다. +- **P4: permutation FDR.** gene 단위 다중검정을 통제한다. +- **P5: bootstrap 안정성.** shuffle/seed 변이 audit(`p10*`)까지 포함해 결과의 흔들림을 잰다. + +method 선택의 근거는 `DESIGN.md`와 `paper_analysis/`의 dual-lens 분석 14편에 있다. 프레임워크별로 conda env를 격리(`env/`)해 의존성 충돌을 막는다. + +## 6. 게이트 — 자동화가 넘지 못하는 선 + +이 랩은 전부를 자동으로 밀지 않는다. 두 종류의 게이트가 있다. + +**검증 게이트(커밋·공개 전).** 헤드라인 숫자를 결정론적으로 재계산해 결과 파일과 대조한다. + +```bash +cd pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts +conda run --no-capture-output -n scv-preprocess python p3_concordance.py +conda run --no-capture-output -n scv-preprocess python p3_crossdataset_concordance.py --dataset human_brain +conda run --no-capture-output -n scv-preprocess python p3_scrambled_null.py +# 출력 숫자를 results/FINDINGS.md 와 대조. 불일치면 멈추고 사람에게 보고. +``` + +**사람 승인 게이트.** 프리프린트·블로그 외부 공개와 main 병합은 사람이 승인한다. 저자·소속·IP·corresponding email이 확정되기 전에는 공개를 보류한다(원고에 ``로 표시). 작업 브랜치 `kkkim-pipeline`에 대한 커밋·push는 자동으로 수행하되, 이 검증·공개 게이트는 유지한다. + +claim 자체에도 게이트가 있다. headline claim은 반증기준, 가장 값싼 make-or-break 검정, advisor 확인을 통과하기 전에는 PROVISIONAL로 두고 본문에 넣지 않는다. within-method 적합 품질을 cross-method 재현성으로 승격하지 않는다는 규율(2층 융합 금지)도 여기에 든다. diff --git a/ai_scientist/03_multi_ai_collaboration.md b/ai_scientist/03_multi_ai_collaboration.md new file mode 100644 index 0000000..f82cf55 --- /dev/null +++ b/ai_scientist/03_multi_ai_collaboration.md @@ -0,0 +1,118 @@ +# 03. 레이어 B — 멀티 AI 협업 인계 (여러 AI가 팀으로 이어달리기) + +팀원마다 다른 AI(Claude, Codex, Gemini)를 쓰고 결과물은 JIRA·Confluence·Git으로 공유한다. 문제는 한 작업이 끝나도 다음 담당자의 AI에 신호가 자동으로 가지 않는다는 점이다. 사람이 확인할 때까지 대기가 생기고 인계가 지연된다. + +이 레이어는 그 인계를 자동화한다. 설계 문서는 두 편이다. + +- `guide/ai-handoff-architecture-guide.md`: **무엇을** 인계하나. JIRA 상태 전환 신호에서 다음 AI 실행까지의 4계층 구조. +- `guide/openclaw-claude-guide.md`: **어떻게 싸고 안정적으로** 돌리나. OpenClaw와 메시지 큐로 그 구조를 실현하고 비용을 통제하는 방법. + +## 1. 설계 원칙 + +| 원칙 | 내용 | +| --- | --- | +| 단일 신호원 | 인계 신호는 JIRA 상태 전환만 쓴다. Git 머지 등은 JIRA 상태로 수렴시킨다 | +| 사람 승인 우선 | 초기엔 Slack 원클릭 승인 후 실행. 신뢰가 쌓이면 단계적으로 자동화 | +| 최소 권한 | AI별 서비스 계정 분리, 프로젝트 단위 권한, main 직접 push 금지 | +| 폭주 방지 | 티켓당 자동 인계 횟수 상한(기본 5회), 실패 시 즉시 사람 에스컬레이션 | + +## 2. 4계층 아키텍처 + +``` +① 이벤트 소스 (기존 스택) + JIRA 상태 전환(Ready for AI) / Git PR 머지 → JIRA 상태 자동 전환 + │ Webhook (JIRA Automation → HTTP POST) + ▼ +② 이벤트 허브 (신규) + Webhook 수신 → Next Agent 필드로 분기 → (선택) Slack 승인 → 워커 호출 + 실패 시 ai-failed 라벨 + Slack 알림 + │ Execute / SSH / HTTP + ▼ +③ AI 워커 (신규) + run_agent.sh + ├ claude -p ... (Claude Code headless) + ├ codex exec ... (Codex CLI 비대화) + └ gemini -p ... (Gemini CLI 비대화) + │ MCP (공통 mcp.json) + ▼ +④ MCP 공통 + Atlassian 원격 MCP → JIRA 이슈·코멘트·상태, Confluence + GitHub MCP → 저장소, PR, 이슈 + +작업 완료 → AI가 MCP로 JIRA 상태 전환 → 다시 ①의 신호 발생 → 체인 반복 +``` + +### 인계 루프 (티켓 생애주기) + +1. AI나 사람이 작업을 완료한다. 커밋·PR·문서와 함께 **Handoff 코멘트**를 남긴다. +2. JIRA 상태를 `Ready for AI`로 전환하고 `Next Agent` 필드를 지정한다. +3. JIRA Automation이 이벤트 허브로 웹훅을 보낸다. +4. 허브가 `Next Agent` 값으로 분기하고, 초기엔 Slack 승인을 거친다. +5. 해당 AI 워커가 실행되어 MCP로 티켓·코드 맥락을 읽고 작업한다. +6. 완료하면 1번으로 돌아간다. 체인이 이어진다. + +## 3. Handoff 코멘트 — 인계 맥락의 정형화 + +모든 AI의 규칙 파일(CLAUDE.md / AGENTS.md / GEMINI.md)에 같은 템플릿을 강제한다. + +```markdown +## Handoff +- 완료한 것: (요약 3줄 이내) +- 산출물: (커밋 해시 / PR 링크 / Confluence 페이지 링크) +- 다음 작업: (다음 AI가 해야 할 일, 구체적으로) +- 제약/주의: (건드리면 안 되는 것, 실패했던 접근) +- Next Agent: claude | codex | gemini | human +``` + +기준은 하나다. **다음 워커가 이 코멘트 하나만 읽어도 착수할 수 있어야 한다.** 이것이 레이어 A의 산출물 계약과 같은 발상이다. A는 파일로, B는 JIRA 코멘트로 맥락을 넘긴다. + +## 4. 공통 MCP — 모든 AI가 같은 방식으로 읽고 쓴다 + +`mcp.json` 하나를 설정 전용 저장소(`agent-config`)로 버전 관리하고, 세 AI에 같은 서버 정의를 물린다. 연결 대상은 Atlassian 원격 MCP(JIRA·Confluence)와 GitHub MCP다. 세 도구 모두 MCP 표준을 따르므로 서버 정의는 그대로 재사용하고 파일 형식만 각 도구에 맞게 바꾼다. 토큰은 파일에 직접 쓰지 않고 환경변수·시크릿 매니저로 주입한다. + +## 5. OpenClaw로 실현하기 — 허브와 워커를 대체 + +`ai-handoff-architecture-guide.md`는 이벤트 허브로 n8n을, 워커로 공용 서버의 `run_agent.sh`를 상정한다. `openclaw-claude-guide.md`는 그 ②+③(허브+워커)을 **OpenClaw와 메시지 큐로 대체**하는 경로를 제시한다. 별도 n8n·워커 서버를 세우지 않고 같은 인계 루프를 돌린다. + +| 인계 가이드 계층 | 원 구성 | OpenClaw로 실현 | +| --- | --- | --- | +| ① 이벤트 소스 | JIRA 상태 전환 / PR 머지 | 그대로 유지 | +| ② 이벤트 허브 | n8n | 메시지 큐 브리지 + OpenClaw Webhooks 플러그인 | +| ③ AI 워커 | 공용 서버 + `run_agent.sh` + `claude -p` | OpenClaw 세션(인증·모델선택·thinking 레벨을 OpenClaw가 관장) | +| ④ MCP 공통 | `mcp.json` | 동일. OpenClaw 세션에도 같은 MCP 서버를 물린다 | + +허브를 n8n으로 갈지 OpenClaw 웹훅+큐로 갈지는 팀 규모로 정한다. GUI 워크플로와 Slack 승인 버튼이 필요하면 n8n, 비용 통제를 한곳에서 하고 워커 서버 관리를 줄이고 싶으면 OpenClaw다. + +메시지 큐를 앞에 두는 이유는 안정성과 비용이다. 웹훅을 허브에 직결하면 허브가 재시작 중일 때 이벤트를 잃는다. 큐는 고속 이벤트 유입과 느린 Claude 처리를 분리한다. 브리지 컨슈머가 지켜야 할 네 가지는 다음과 같다. + +1. **ack는 Claude 처리 성공 이후에만.** 실패하면 ack하지 않고 데드레터큐로 격리한다. 이것이 인계 가이드의 "실패 시 상태 유지·자동 재시도 금지"를 자연히 만족한다. +2. **동시 처리 수 제한.** 레이트 리밋과 비용을 통제한다. +3. **멱등성·세션 키.** 재시도가 중복 인계를 만들지 않게 한다. +4. **병합(coalescing).** 같은 티켓의 연속 이벤트를 하나로 합쳐 Claude 호출 수 자체를 줄인다. + +## 6. 비용 — 인계 체인은 호출을 곱셈으로 늘린다 + +AI-to-AI 인계는 한 티켓이 여러 AI를 연쇄 호출하므로 단발 실행보다 토큰 지출이 배로 뛴다. 그래서 비용 레버가 인계 자동화에서 더 중요해진다. + +1. **병합**: 같은 티켓에 상태전환·코멘트 이벤트가 쏟아져도 브리지가 하나로 합쳐 호출 1회로. +2. **모델 티어링**: 저위험 작업(리뷰·테스트·문서화)은 Sonnet/Haiku로, 핵심 분석만 Opus로. `Next Agent`별로 모델을 다르게 물린다. +3. **프롬프트 캐싱**: 티켓 단위 sessionKey로 인계 맥락을 재사용해 입력 토큰을 줄인다. +4. **우선순위 큐**: 비싼 Opus 인계와 값싼 Sonnet 인계를 다른 큐로 분리 라우팅한다. +5. **DLQ**: poison 티켓이 무한 재인계로 과금되는 것을 막는다. + +## 7. 보안·승인 게이트 + +- **승인 게이트**: 도입 초기엔 Slack 승인 필수. OpenClaw 경로에서는 브리지가 큐→OpenClaw POST 직전에 Slack "Send-and-Wait"를 두거나, 웹훅을 수동 트리거로 둔다. +- **최소 권한**: AI별 서비스 계정 분리, JIRA는 해당 프로젝트만, main 직접 push 금지(브랜치+PR). +- **서명 검증 2구간**: JIRA Automation의 `X-Handoff-Token`과 OpenClaw webhook `secret`을 둘 다 건다. 이벤트 소스와 브리지 사이, 브리지와 OpenClaw 사이를 모두 검증한다. +- **토큰 비노출**: API 키·PAT는 환경변수·시크릿 매니저로만. `.mcp.json`에 토큰 직접 기입 금지. + +## 8. 도입 로드맵 + +| 주차 | 목표 | 산출물 | +| --- | --- | --- | +| 1주차 | JIRA 필드·워크플로·Automation + 허브 설치, Slack 알림까지만 | 인계 발생 즉시 알림(자동 실행 없음) | +| 2~3주차 | AI CLI·MCP 공통 설정·워커 구축, Slack 승인 후 반자동 | 첫 AI-to-AI 인계 파일럿 1건 | +| 4주차~ | 저위험 작업부터 승인 생략, 인계 상한·모니터링 정착 | 제한적 완전 자동 체인 + 비용 레버 계측 | + +설치 절차 전체는 `guide/ai-handoff-architecture-guide.md` §4에, OpenClaw판 세부는 `guide/openclaw-claude-guide.md` §3에 있다. diff --git a/ai_scientist/04_design_principles.md b/ai_scientist/04_design_principles.md new file mode 100644 index 0000000..d73a7a2 --- /dev/null +++ b/ai_scientist/04_design_principles.md @@ -0,0 +1,59 @@ +# 04. 설계 원칙 — 두 레이어를 관통하는 것 + +레이어 A(단일 랩 자동화)와 레이어 B(멀티 AI 인계)는 다른 문제를 풀지만 같은 원리 위에 서 있다. 이 원리들이 AI Scientist 설계의 뼈대다. + +## 1. 다음 주체가 하나만 읽어도 착수할 수 있게 한다 + +두 레이어 모두 작업 맥락을 대화가 아니라 **정형화된 산출물**로 넘긴다. + +- 레이어 A: 결과 파일(`results/FINDINGS.md`), 원고(`draft_v2.md`), 상태 문서(`HANDOFF.md`). +- 레이어 B: JIRA Handoff 코멘트(완료한 것·산출물·다음 작업·제약·Next Agent). + +기준은 같다. 다음 멤버나 다음 AI가 그 산출물 하나만 읽으면 곧바로 일을 시작할 수 있어야 한다. 이 규율이 있어 멤버가 바뀌거나 세션이 끊겨도 작업이 이어지고, 매번 처음부터 다시 브리핑할 필요가 없다. + +## 2. 자동화하되 사람 게이트를 남긴다 + +전부를 자동으로 밀지 않는다. 되돌리기 어렵거나 외부로 나가는 지점에는 사람이 선다. + +- 레이어 A: 프리프린트·블로그 공개와 main 병합은 사람이 승인한다. 저자·소속·corresponding email이 확정되기 전에는 공개를 보류한다. +- 레이어 B: 도입 초기엔 모든 인계에 Slack 승인을 건다. 신뢰가 쌓이면 저위험 작업부터 단계적으로 승인을 생략한다. + +승인 게이트는 고정이 아니라 성숙도에 따라 옮긴다. 처음엔 촘촘하게, 검증되면 넓게. 이 단계적 완화가 두 레이어에 공통으로 들어 있다. + +## 3. 검증 게이트로 근거 없는 주장을 막는다 + +자동화가 그럴듯하지만 틀린 결과를 통과시키지 않도록, 커밋·공개 전에 숫자를 다시 계산해 대조한다. + +- 레이어 A: 헤드라인 숫자를 결정론적 스크립트로 재계산해 결과 파일과 대조하고, 불일치하면 멈추고 사람에게 보고한다. claim 자체도 반증기준·make-or-break 검정·advisor 확인을 통과하기 전에는 본문에 넣지 않는다. +- weak는 zero가 아니다. 통계가 뒷받침하지 않는 우월·재현 주장을 금지한다. + +## 4. 폭주와 비용을 구조로 막는다 + +AI 체인은 스스로를 무한히 호출하거나 토큰을 쏟아낼 수 있다. 이걸 사람의 주의가 아니라 구조로 막는다. + +- 레이어 B: 티켓당 자동 인계 상한(Hop Count < 5), 실패 메시지의 DLQ 격리, 동시 처리 수 제한. +- 비용 레버: 이벤트 병합, 모델 티어링(저위험은 Sonnet/Haiku, 핵심만 Opus), 프롬프트 캐싱, 우선순위 큐. + +인계 체인은 한 티켓이 여러 AI를 거치며 호출을 곱셈으로 늘리므로, 이 레버들이 단발 실행보다 더 중요해진다. + +## 5. 최소 권한과 격리 + +- AI별 서비스 계정을 분리해 JIRA·Git 이력을 추적한다. +- JIRA는 해당 프로젝트만, GitHub는 PR 권한만 준다. +- main 브랜치 직접 push를 금지하고 항상 브랜치와 PR로 간다. +- 자동 승인 옵션(`--permission-mode acceptEdits`, `--yolo`)은 격리된 작업 디렉토리와 최소 권한 계정을 전제로만 쓴다. +- 토큰·API 키는 코드나 코멘트에 남기지 않고 환경변수·시크릿 매니저로만 관리한다. + +## 6. 표준 포맷과 재사용 + +멤버 정의와 라우터를 특정 프로젝트에 묶지 않고 재사용할 수 있게 만들었다. + +- 논문 생산 하네스는 재사용 스캐폴드(CC BY 4.0)로 설계했고, 도메인 전용 슬롯 하나(`hspc-velocity-analyst`)만 이 프로젝트가 채웠다. +- 분석 하네스는 OpenClaw/Codex 네이티브 포맷(`AGENTS.md` + `skills/ROUTES.md` + `openai.yaml`)을 유지해 OpenClaw로 바로 실행하고 Claude Code에서도 동작한다. +- MCP 표준을 따르므로 서버 정의를 세 AI가 그대로 재사용한다. + +이 표준화가 있어 새 데이터셋·새 논문·다른 AI로 옮겨도 구조를 다시 짜지 않는다. + +## 7. 근거와 코드를 분리한다 + +이 프로젝트는 method 선택의 **근거**(`paper_analysis/`의 dual-lens 분석 14편)와 그 근거로 데이터를 돌리는 **코드**(`pipeline/`)를 한 브랜치, 두 폴더로 나눴다. 어떤 method와 confound를 쓸지의 판단(근거)과 실제 실행(코드)을 섞지 않아, 판단이 바뀌면 근거 레이어만, 실행이 바뀌면 코드 레이어만 고친다. diff --git a/ai_scientist/05_component_map.md b/ai_scientist/05_component_map.md new file mode 100644 index 0000000..ef66b81 --- /dev/null +++ b/ai_scientist/05_component_map.md @@ -0,0 +1,51 @@ +# 05. 컴포넌트 매핑 — 설계 요소가 저장소 어디에 있나 + +AI Scientist 설계의 각 요소가 실제로 어느 파일에 구현·문서화돼 있는지 정리한 지도다. 이 폴더(`ai_scientist/`)는 설계를 **설명**하고, 아래 파일들이 그 설계를 **구현**한다. + +## 레이어 A — 단일 랩 자동화 + +| 설계 요소 | 저장소 위치 | +| --- | --- | +| 랩 구조 지도(멤버 명부·관계도·JD) | `docs/HARNESS.md` | +| 라우팅표 + 산출물 계약 요약 | `CLAUDE.md` (*Agent routing & artifact contract* 절) | +| 멤버 정의 8종 | `.claude/agents/{hspc-velocity-analyst,literature-scout,novelty-strategist,research-methodologist,manuscript-writer,presenter,paper-critic,paper-orchestrator,design}.md` | +| 오케스트레이터(실행 입구) | `.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md` | +| 단일 컨텍스트(thesis·claim 등급표·loop 규율) | `pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PAPER_DIRECTION.md` | +| 분석 실행 엔진(P0–P5) | `pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/` (`download_data.sh`, `p1_build.py`, `p2_*.py`, `p3_*.py`, `p10*` 등) | +| method 선택 근거 | `pipeline/hspc-velocity-benchmark/DESIGN.md`, `paper_analysis/`(dual-lens 14편) | +| 실험 env 격리 | `pipeline/hspc-velocity-benchmark/env/` | +| 분석 산출물 계약 | `pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/FINDINGS.md` + `results/*.csv` + `results/*.md` | +| 집필·그림 산출물 | `pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2{,_ko}.md`, `figures/figNN_*.py` | +| 검수·리뷰 산출물 | `manuscript/REVIEW--.md` | +| 검증 게이트 스크립트 | `scripts/p3_concordance.py`, `p3_crossdataset_concordance.py`, `p3_scrambled_null.py` | +| 글쓰기 규율(한국어 윤문) | `.claude/rules/writing-style.md` | +| 상태 핸드오프 | `HANDOFF.md`, `TODO.md`, `SESSION-LOG.md` | + +## 레이어 B — 멀티 AI 협업 인계 + +| 설계 요소 | 저장소 위치 | +| --- | --- | +| 인계 아키텍처(4계층·인계 루프·설치 가이드) | `guide/ai-handoff-architecture-guide.md` | +| OpenClaw 실현(허브+워커 대체·메시지 큐·비용 레버) | `guide/openclaw-claude-guide.md` | +| 분석 하네스 project frame(OpenClaw/Codex 네이티브 포맷) | `AGENTS.md` (dataset 라우팅을 `skills/ROUTES.md`에 위임) | +| dataset→task 스킬 트리(`skills/ROUTES.md`, `skills///{SKILL.md,agents/openai.yaml}`) | 이 브랜치 체크아웃에는 없다. `AGENTS.md`·`README.md`가 규정하는 포맷이며, 실제 스킬 트리는 OpenClaw로 돌릴 때 채운다 | +| MCP 공통 설정 | `.mcp.json` (설계 목표는 `agent-config` 저장소로 버전 관리) | +| 팀·역할·AI 계정 매핑 | `Project-Info.md` (데이터셋 담당자 ↔ github·atlassian·slack·openclaw bot) | +| JIRA·Confluence 좌표 | `Project-Info.md` (JIRA space `BIOP01`, Confluence space `VC`) | + +## 두 레이어의 접점 + +| 공유 요소 | 레이어 A에서 | 레이어 B에서 | +| --- | --- | --- | +| 인계 계약 | 결과 파일(`results/FINDINGS.md`) | JIRA Handoff 코멘트 | +| 사람 게이트 | 공개·main 병합 승인 | 초기 Slack 승인 | +| 폭주·비용 방지 | 검증 게이트, claim 등급 | Hop Count 상한, 큐·DLQ, 모델 티어링 | +| 실행 도구 | Claude Code(agent·Skill) | OpenClaw 세션 또는 `run_agent.sh` | +| 라우터 포맷 | `CLAUDE.md` 라우팅표 | `Next Agent` 필드 → 브리지 분기 | + +## 읽는 순서 제안 + +1. 전체 그림만 빠르게: 이 폴더 [README.md](README.md)와 [01_overview.md](01_overview.md). +2. 단일 랩이 어떻게 도나: [02_single_lab_harness.md](02_single_lab_harness.md) → `docs/HARNESS.md` → `.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md`. +3. 여러 AI가 어떻게 이어달리나: [03_multi_ai_collaboration.md](03_multi_ai_collaboration.md) → `guide/ai-handoff-architecture-guide.md` → `guide/openclaw-claude-guide.md`. +4. 왜 이렇게 설계했나: [04_design_principles.md](04_design_principles.md). diff --git a/ai_scientist/README.md b/ai_scientist/README.md new file mode 100644 index 0000000..d1c4d1a --- /dev/null +++ b/ai_scientist/README.md @@ -0,0 +1,48 @@ +# ai_scientist/ — AI Scientist 설계 정리 + +이 폴더는 이번 프로젝트에서 **AI Scientist**(인공지능이 연구 도구를 넘어 연구 과정 전반을 자동화하고, 여러 연구자가 함께 쓰도록 만든 구조)를 어떻게 설계했는지 한곳에 정리한 문서다. 새 코드를 만드는 것이 아니라, `kkkim-pipeline` 브랜치에 이미 흩어져 구현·기록된 설계를 확인해 하나의 지도로 묶었다. + +## 무엇을 다루나 + +목표는 두 가지였다. + +1. **연구 과정 전반의 자동화**: 논문 탐색과 정리, 가설 설정, 실험 수행, 그림·집필, 검수, 발표까지를 사람이 매 단계 손으로 잇지 않고 하나의 흐름으로 돌린다. +2. **여러 연구자와 협업하는 구조**: 팀원마다 다른 AI(Claude, Codex, Gemini)를 쓰더라도, 작업을 서로에게 자동으로 넘기고 이어받는 인계 체계를 표준화한다. + +이 두 목표는 각각 하나의 레이어로 설계했고, 서로 맞물린다. + +| 레이어 | 무엇인가 | 이 저장소의 구현·근거 | +| --- | --- | --- | +| **A. 단일 랩 자동화** | 한 연구자의 연구 과정 전체를 agent 멤버들이 나눠 맡아 자동으로 돌리는 "AI 연구 랩" | `.claude/agents/` 8종 + `paper-production-orchestrator` Skill + `AGENTS.md`/`skills/` 라우터 + 파이프라인 `scripts/`(P0–P5). 지도 = `docs/HARNESS.md` | +| **B. 멀티 AI 협업 인계** | 여러 연구자·여러 AI가 JIRA 상태 신호로 작업을 자동 인계하는 체계 | `guide/ai-handoff-architecture-guide.md` + `guide/openclaw-claude-guide.md` | + +레이어 A는 "AI 한 명이 논문 한 편을 어떻게 끝까지 끌고 가나"를, 레이어 B는 "그런 AI 여럿이 팀으로 어떻게 이어달리나"를 설계한다. A가 랩 안의 분업이라면 B는 랩과 랩, 사람과 사람 사이의 배턴 터치다. + +## 문서 구성 + +- [01_overview.md](01_overview.md) — AI Scientist가 무엇을 자동화하는지와 전체 그림 +- [02_single_lab_harness.md](02_single_lab_harness.md) — 레이어 A: 단일 랩 자동화(멤버 명부, 논문 생산 루프, 파이프라인, 게이트) +- [03_multi_ai_collaboration.md](03_multi_ai_collaboration.md) — 레이어 B: 멀티 AI 인계 자동화(JIRA→허브→워커→MCP, OpenClaw+큐) +- [04_design_principles.md](04_design_principles.md) — 두 레이어를 관통하는 설계 원칙 +- [05_component_map.md](05_component_map.md) — 설계 요소와 실제 저장소 파일의 매핑 + +## 한눈에 보는 전체 그림 + +``` + 사람 = PI (방향 설정 · 승인 · 공개 게이트) + │ + ┌───────────────────────────┴───────────────────────────┐ + │ │ + 레이어 A: 단일 랩 자동화 레이어 B: 멀티 AI 협업 인계 + (한 AI가 논문 한 편을 끝까지) (여러 AI가 팀으로 이어달리기) + │ │ + paper-production-orchestrator (Skill) JIRA 상태 전환(Ready for AI) + │ ↓ 멤버 호출 │ ↓ Automation 웹훅 + 기획 → 분석 → 집필·그림 → 검수 → 발표 이벤트 허브(n8n 또는 OpenClaw+큐) + │ ↓ 산출물 계약(파일로 인계) │ ↓ Next Agent 분기 + results/ · manuscript/ · figures/ AI 워커(claude/codex/gemini) + │ ↓ 검증 게이트(숫자 재계산) │ ↓ 공통 MCP(JIRA·GitHub) + 사람 승인 → 공개 Handoff 코멘트 → 다음 AI (체인) +``` + +두 레이어의 접점은 **산출물 계약**과 **Handoff 규율**이다. 레이어 A의 멤버가 결과를 파일로 남기는 규율(results/FINDINGS.md 등)과, 레이어 B의 AI가 JIRA에 Handoff 코멘트를 남기는 규율은 같은 발상이다. 다음에 일할 주체가 그 산출물 하나만 읽어도 곧바로 착수할 수 있게 만든다. From a79f3282fae6b8a4219cc8dff2ea7cef3c04760d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kakyungkim Date: Wed, 22 Jul 2026 13:29:29 +0900 Subject: [PATCH 06/20] =?UTF-8?q?P5=20=EC=B8=B5=E2=91=A1=20=EC=85=94?= =?UTF-8?q?=ED=94=8C-seed=20=EB=B0=98=EB=B3=B5=20=EB=B4=89=EC=9D=B8?= =?UTF-8?q?=EA=B0=90=EC=82=AC=EC=97=90=20draft=20=EC=A0=95=EC=A0=95(?= =?UTF-8?q?=EC=98=81/=ED=95=9C)=20=E2=80=94=20F1=20BLOCKER=20=ED=95=B4?= =?UTF-8?q?=EC=86=8C?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 박세진 critic(BIOP01-44) F1: 본문 층② 문단이 셔플 seed 반복 이전 값에 멈춰 최신 봉인 감사(velocity_matrix_shuffle_seed_variability.md)와 모순. correctness 정정: - 'b=1은 부호 빼면 사실상 null' 삭제 — seed 4개 전부 양수·CI 0 배제(12/12 Δ>0). - 대표값 삼중(+0.081/+0.004/+0.063) 못박기 하향 — draw마다 2~3배 흩어지는 천장 대비 한 자릿수 %로. b=2 +0.063은 4개 중 최댓값 선택이었음이 드러나게. - F3: WEAKEN 라벨이 산포지표(range vs SD)에 민감하나 크기 draw변동은 지표무관. - F5: lag는 셔플 불변(층①) vs velocity 행렬은 셔플에 움직임(층②)은 다른 대상. Abstract·헤드라인 무접촉, 양성단정 없음. 영/한 파리티, 화살표 0. 게이트(p3_concordance·crossdataset·scrambled_null) 재계산 diff 0. --- pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md | 2 +- pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md index 1b7da14..f76b597 100644 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md @@ -116,7 +116,7 @@ Per-gene kinetic parameters are not what velocity is mainly used for, so we exte Two controls frame these numbers, and both are MultiVelo's, because it is the only arm whose refits were retained. Refitting MultiVelo on resampled cells reproduces its own matrix at mean-centred cosine +0.872 (six refits, range +0.826 to +0.887; sign agreement 78.6%), so the measure does detect agreement where agreement exists. The second control destroys the chromatin channel by permuting the ATAC rows (cells) within each lineage, which leaves the RNA channel and the lineage-level chromatin structure intact. Our first version of this second comparison was not like-for-like, and we correct it here: the refit ceiling was computed on 15,315 resampled cells while the shuffled fit used all 21,878, so the two arms did not share a cell set, and the resulting shuffled value (+0.838) sat inside the ceiling range only under that mismatch. Repeating the shuffle on the *same* resampled cell sets S_b used by three of the refits — identical hyperparameters, gene set and shuffle protocol, with the two arms' cell-name vectors asserted equal at both fit and analysis time — puts the shuffled matrix below the intact refit range in all three pairs (+0.784, +0.813 and +0.810 against an intact range of +0.826 to +0.887), with non-overlapping cell-bootstrap intervals in three of three (`results/velocity_matrix_paired_shuffle.md`). We therefore withdraw our earlier statement that chromatin is inert in this matrix; it can no longer be asserted. -What replaces it is bounded rather than absent. The paired differences are small and uneven (Δ = A − B of +0.081, +0.004 and +0.063; median +0.063, about 7% of the +0.872 ceiling), and one of the three is null in everything but the sign of its direction, so the three do not read as one consistent mechanism. Their size is also well below the disagreement that method choice produces on the same measure (mean-centred cosine −0.530 to +0.131 across method pairs). Whether any of that residue is chromatin rather than refitting was initially unresolved, because no same-cell, same-configuration rerun null existed for MultiVelo; that gap has since been closed, and it closes towards a contribution rather than towards noise. Refitting on the same cell set S_b with chromatin intact, varying nothing but the worker count, reproduces the previous fit exactly — the two same-day fits are bit-identical and the run-to-run difference on the audit's own metric is Δ_rr = 0.000000, with a degenerate cell-bootstrap interval, for both cell sets measured (`results/velocity_matrix_runtorun_null.md`). Against the archived fits the only departure is a single gene (*LRIG1*): a 4×10⁻¹⁶ rounding difference in one cell set and, in the other, an alternative solution of near-equal loss (switch time 65.0 versus 66.9) that moves the per-cell mean-centred cosine by at most 2×10⁻⁶. Because the fit is deterministic under the conditions we use, the paired Δ carries no refit-noise component to subtract, and the preregistered condition for a positive statement — the upper interval of |Δ_rr| below the lower interval of Δ_paired — holds in both cases (0.000000 against 0.0792 and 0.0608). We therefore state, for MultiVelo and for this matrix, that destroying the chromatin channel does move the output and that the movement is not an artefact of refitting. Three limits keep the statement small. Only two of the three pairs have a matched rerun null, and the pair with the smallest paired Δ (+0.004) is not among them. Repeating the shuffle under four different draws per cell set (twelve fits in total) separates what survives resampling from what does not: the sign survives — all twelve draws give Δ>0 with intervals excluding zero — while the magnitude does not, since the spread across draws exceeds the median in one cell set (range 0.043 against a median of 0.031) and the single draw we had reported there (+0.063) turns out to be the largest of the four (`results/velocity_matrix_shuffle_seed_variability.md`). We therefore state the direction and decline to pin the size to a number; four draws per cell set is itself few, so the spread is coarsely estimated. And the effect stays an order of magnitude below what method choice produces on the same measure, so "chromatin contributes here" is not "chromatin makes this matrix reliable". We report these comparisons on mean-centred cosine because the raw value is partly determined by a direction common to all cells (the mean vector accounts for 12.9–37.4% of squared row norm, depending on the arm); centring is a post-hoc diagnostic and is not part of the sealed metric list, and the preregistered verdict above rests on the raw metric. One further limit is load-bearing: reading the cross-method values as genuine disagreement rather than arm-internal instability is licensed only for MultiVelo, which has that control. The three pairs closest to zero all involve MoFlow, a stochastic deep model whose same-configuration rerun stability was never established (its own original-versus-shuffled value, +0.113, is uninterpretable for the same reason), so for those pairs disagreement and instability are not separable. +What replaces it is bounded rather than absent. The paired differences (Δ = A − B) are small and all positive, but their magnitude is not fixed to a single value: it varies with the shuffle draw, spanning roughly two- to three-fold within a single cell set, so no one draw is a representative size. Across draws Δ sits at a single-digit percentage of the +0.872 ceiling (of order 7%), well below the disagreement that method choice produces on the same measure (mean-centred cosine −0.530 to +0.131 across method pairs). Whether any of that residue is chromatin rather than refitting was initially unresolved, because no same-cell, same-configuration rerun null existed for MultiVelo; that gap has since been closed, and it closes towards a contribution rather than towards noise. Refitting on the same cell set S_b with chromatin intact, varying nothing but the worker count, reproduces the previous fit exactly — the two same-day fits are bit-identical and the run-to-run difference on the audit's own metric is Δ_rr = 0.000000, with a degenerate cell-bootstrap interval, for both cell sets measured (`results/velocity_matrix_runtorun_null.md`). Against the archived fits the only departure is a single gene (*LRIG1*): a 4×10⁻¹⁶ rounding difference in one cell set and, in the other, an alternative solution of near-equal loss (switch time 65.0 versus 66.9) that moves the per-cell mean-centred cosine by at most 2×10⁻⁶. Because the fit is deterministic under the conditions we use, the paired Δ carries no refit-noise component to subtract, and the preregistered condition for a positive statement — the upper interval of |Δ_rr| below the lower interval of Δ_paired — holds in both cases (0.000000 against 0.0792 and 0.0608). We therefore state, for MultiVelo and for this matrix, that destroying the chromatin channel does move the output and that the movement is not an artefact of refitting. Three limits keep the statement small. Only two of the three pairs have a matched rerun null, and the pair with the smallest paired Δ (+0.004) is not among them. Repeating the shuffle under four different draws per cell set (twelve fits in total) separates what survives resampling from what does not: the sign survives — all twelve draws give Δ>0 with intervals excluding zero — while the magnitude does not, since the spread across draws exceeds the median in one cell set (range 0.043 against a median of 0.031) and the single draw we had reported there (+0.063) turns out to be the largest of the four (`results/velocity_matrix_shuffle_seed_variability.md`). This dispersion verdict is sealed on the range, and a variance-based dispersion measure would instead pass; either way the substantive point — a two- to three-fold spread of magnitude across draws — is metric-independent. We therefore state the direction and decline to pin the size to a number; four draws per cell set is itself few, so the spread is coarsely estimated. And the effect stays an order of magnitude below what method choice produces on the same measure, so "chromatin contributes here" is not "chromatin makes this matrix reliable". This matrix-level movement is also not in tension with the lag result: the same class of ATAC shuffle does not perturb the priming-marker lags more than a bulk shuffle (Fig. 2, chromatin does not set the lag), yet here it moves the cell×gene velocity matrix; the two findings concern different targets and are consistent rather than contradictory. We report these comparisons on mean-centred cosine because the raw value is partly determined by a direction common to all cells (the mean vector accounts for 12.9–37.4% of squared row norm, depending on the arm); centring is a post-hoc diagnostic and is not part of the sealed metric list, and the preregistered verdict above rests on the raw metric. One further limit is load-bearing: reading the cross-method values as genuine disagreement rather than arm-internal instability is licensed only for MultiVelo, which has that control. The three pairs closest to zero all involve MoFlow, a stochastic deep model whose same-configuration rerun stability was never established (its own original-versus-shuffled value, +0.113, is uninterpretable for the same reason), so for those pairs disagreement and instability are not separable. Read within those limits, the largest mean-centred agreement anywhere in the comparison was between MultiVelo and the RNA-only scVelo floor (+0.583) rather than between two multiome methods — though this is not a family property, since the corresponding values for CRAK-Velo, MoFlow and MultiVeloVAE were +0.260, −0.004 and −0.292. MultiVelo and MultiVeloVAE assigned systematically opposite directions to the same cells (mean-centred −0.500); whether that is a substantive disagreement or an undocumented difference in sign or parameterisation convention cannot be settled by this design, but either way an analyst who swaps one output for the other without checking obtains opposing directions. Both contrasts failed on the metric and thresholds sealed before the fitted matrices were read (Additional file 12): multiome pairs did not agree more than the RNA-only baseline, and destroying chromatin did not collapse the matrix, although the paired comparison above shows that it does move it a little. The matrix therefore reproduces across methods no better than the per-gene parameters did. It also sits alongside the general benchmarks, which report low cross-method agreement of transition vectors in RNA-only settings (A1<0.3 across the twelve methods compared) [25]. diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md index 2cc101e..3fc3d59 100644 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md @@ -99,7 +99,7 @@ fitting된 모수를 cross-method 재현성으로 순위 매기면 경험적 식 이 숫자들을 감싸는 대조군이 둘인데, 재적합 결과가 보존된 arm이 MultiVelo뿐이라 둘 다 MultiVelo 기준이다. MultiVelo를 재표집한 세포에 다시 fitting하면 자기 행렬을 평균 중심화 코사인 +0.872로 재현한다(재적합 6회, 범위 +0.826 ~ +0.887; 부호 일치 78.6%). 따라서 이 지표는 일치가 있는 곳에서 일치를 검출한다. 두 번째 대조군은 각 lineage 내부에서 ATAC 행(세포)을 permute해 크로마틴 채널을 파괴하며, RNA 채널과 lineage 수준의 크로마틴 구조는 그대로 남긴다. 이 두 번째 비교의 첫 판본은 같은 조건끼리의 비교가 아니었고, 여기서 바로잡는다. 재적합 천장은 재표집한 15,315개 세포에서, 셔플 적합은 21,878개 전량에서 계산해 두 arm이 세포집합을 공유하지 않았으며, 셔플 값(+0.838)이 천장 범위 안에 들어온 것도 그 불일치 아래에서만 성립했다. 재적합 3개가 쓴 *같은* 재표집 세포집합 S_b 위에서 셔플을 다시 적합하자(하이퍼파라미터·유전자 집합·셔플 규약 동일, 두 arm의 세포 이름 벡터가 같음을 적합 시점과 분석 시점 모두 assert로 확인) 셔플 행렬은 세 쌍 모두에서 온전한 재적합 범위 아래로 내려갔고(+0.784, +0.813, +0.810 대 온전한 범위 +0.826 ~ +0.887), 세포 부트스트랩 구간도 3개 중 3개가 겹치지 않았다(`results/velocity_matrix_paired_shuffle.md`). 따라서 크로마틴이 이 행렬에 무력하다는 앞선 진술을 철회한다. 더는 단정할 수 없다. -그 자리를 대신하는 진술은 없는 것이 아니라 경계가 그어진 것이다. 짝지은 차이는 작고 고르지 않으며(Δ = A − B가 +0.081, +0.004, +0.063이고 중앙값 +0.063으로 천장 +0.872의 7% 수준), 셋 중 하나는 방향의 부호를 빼면 사실상 null이라 셋이 하나의 일관된 기전으로 읽히지 않는다. 크기 또한 같은 지표에서 method 선택이 만들어 내는 불일치(방법 쌍 간 평균 중심화 코사인 −0.530 ~ +0.131)보다 한참 아래다. 그 잔여분이 크로마틴인지 재적합인지는 처음에 가릴 수 없었다. MultiVelo에 대해 같은 세포·같은 설정의 재실행 귀무가 없었기 때문이다. 그 공백은 이후 메워졌고, 잡음이 아니라 기여 쪽으로 메워졌다. 같은 세포집합 S_b에서 크로마틴을 온전히 둔 채 worker 수만 바꿔 재적합하면 이전 적합이 그대로 재현된다. 같은 날 두 적합은 bit 단위로 동일하고, 감사 지표로 잰 실행 간 차이는 측정한 두 세포집합 모두에서 Δ_rr = 0.000000이며 세포 부트스트랩 구간도 퇴화한다(`results/velocity_matrix_runtorun_null.md`). 보관된 적합과 견주었을 때 어긋나는 것은 유전자 하나(*LRIG1*)뿐으로, 한 세포집합에서는 4×10⁻¹⁶의 반올림 차이이고 다른 하나에서는 loss가 거의 같은 대안 해(전환 시각 65.0 대 66.9)이며 세포별 평균 중심화 코사인을 최대 2×10⁻⁶ 움직인다. 우리가 쓰는 조건에서 적합이 결정론적이므로 짝지은 Δ에는 빼내야 할 재적합 잡음 성분이 없고, 양성 진술의 사전등록 조건, 곧 |Δ_rr|의 상한 구간이 Δ_paired의 하한 구간보다 낮다는 조건이 두 경우 모두에서 성립한다(0.000000 대 0.0792 및 0.0608). 따라서 MultiVelo에 대해, 그리고 이 행렬에 대해, 크로마틴 채널을 파괴하면 출력이 실제로 움직이며 그 움직임이 재적합의 인공물이 아니라고 진술한다. 이 진술을 작게 묶어 두는 한계가 셋이다. 세 쌍 중 둘만 짝맞춘 재실행 귀무를 가지며, 짝지은 Δ가 가장 작은 쌍(+0.004)은 거기 들어 있지 않다. 세포집합마다 서로 다른 셔플 추출 네 번(총 열두 번의 적합)으로 반복해 보면, 재표집을 견디는 것과 견디지 못하는 것이 갈린다. **부호는 견딘다.** 열두 draw 전부 Δ>0이고 구간이 0을 배제한다. **크기는 견디지 못한다.** 한 세포집합에서 draw 간 산포가 중앙값을 넘고(범위 0.043 대 중앙값 0.031), 거기서 우리가 보고하던 단일 draw(+0.063)는 네 개 중 가장 큰 값이었다(`results/velocity_matrix_shuffle_seed_variability.md`). 따라서 방향은 진술하되 크기는 특정 숫자로 못 박지 않는다. 세포집합당 네 draw도 그 자체로 적어 산포는 거칠게만 추정된다. 그리고 효과는 같은 지표에서 method 선택이 만드는 것보다 한 자릿수 아래에 머무르므로, "여기서 크로마틴이 기여한다"가 "크로마틴이 이 행렬을 신뢰할 만하게 만든다"는 뜻은 아니다. 이 비교들을 평균 중심화 코사인으로 보고하는 이유는 원척도 값이 모든 세포에 공통인 방향에 부분적으로 좌우되기 때문이다(평균 벡터가 행 노름 제곱의 12.9~37.4%를 차지하며 arm마다 다르다). 중심화는 사후 진단이고 봉인된 지표 목록에 없으며, 위의 사전등록 판정은 원척도 지표에 기댄다. 무게가 실린 한계가 하나 더 있다. 방법 간 값을 arm 내부 불안정이 아니라 진짜 불일치로 읽는 것은 그 대조군을 가진 MultiVelo에서만 허용된다. 0에 가장 가까운 세 쌍은 모두 MoFlow가 낀 쌍인데, MoFlow는 확률적 심층 모형이고 동일 설정 재실행 안정성이 확립된 적이 없다(자기 원본 대 셔플 값 +0.113도 같은 이유로 해석 불가). 그 쌍들에서는 불일치와 불안정이 분리되지 않는다. +그 자리를 대신하는 진술은 없는 것이 아니라 경계가 그어진 것이다. 짝지은 차이(Δ = A − B)는 작고 모두 양수이지만, 그 크기는 하나의 값으로 고정되지 않는다. 셔플 draw에 따라 달라져 한 세포집합 안에서도 대략 두세 배로 흩어지므로, 어느 한 draw도 대표 크기가 아니다. draw 전반에서 Δ는 천장 +0.872의 한 자릿수 %(대략 7%) 수준으로, 같은 지표에서 method 선택이 만들어 내는 불일치(방법 쌍 간 평균 중심화 코사인 −0.530 ~ +0.131)보다 한참 아래다. 그 잔여분이 크로마틴인지 재적합인지는 처음에 가릴 수 없었다. MultiVelo에 대해 같은 세포·같은 설정의 재실행 귀무가 없었기 때문이다. 그 공백은 이후 메워졌고, 잡음이 아니라 기여 쪽으로 메워졌다. 같은 세포집합 S_b에서 크로마틴을 온전히 둔 채 worker 수만 바꿔 재적합하면 이전 적합이 그대로 재현된다. 같은 날 두 적합은 bit 단위로 동일하고, 감사 지표로 잰 실행 간 차이는 측정한 두 세포집합 모두에서 Δ_rr = 0.000000이며 세포 부트스트랩 구간도 퇴화한다(`results/velocity_matrix_runtorun_null.md`). 보관된 적합과 견주었을 때 어긋나는 것은 유전자 하나(*LRIG1*)뿐으로, 한 세포집합에서는 4×10⁻¹⁶의 반올림 차이이고 다른 하나에서는 loss가 거의 같은 대안 해(전환 시각 65.0 대 66.9)이며 세포별 평균 중심화 코사인을 최대 2×10⁻⁶ 움직인다. 우리가 쓰는 조건에서 적합이 결정론적이므로 짝지은 Δ에는 빼내야 할 재적합 잡음 성분이 없고, 양성 진술의 사전등록 조건, 곧 |Δ_rr|의 상한 구간이 Δ_paired의 하한 구간보다 낮다는 조건이 두 경우 모두에서 성립한다(0.000000 대 0.0792 및 0.0608). 따라서 MultiVelo에 대해, 그리고 이 행렬에 대해, 크로마틴 채널을 파괴하면 출력이 실제로 움직이며 그 움직임이 재적합의 인공물이 아니라고 진술한다. 이 진술을 작게 묶어 두는 한계가 셋이다. 세 쌍 중 둘만 짝맞춘 재실행 귀무를 가지며, 짝지은 Δ가 가장 작은 쌍(+0.004)은 거기 들어 있지 않다. 세포집합마다 서로 다른 셔플 추출 네 번(총 열두 번의 적합)으로 반복해 보면, 재표집을 견디는 것과 견디지 못하는 것이 나뉜다. **부호는 견딘다.** 열두 draw 전부 Δ>0이고 구간이 0을 배제한다. **크기는 견디지 못한다.** 한 세포집합에서 draw 간 산포가 중앙값을 넘고(범위 0.043 대 중앙값 0.031), 거기서 우리가 보고하던 단일 draw(+0.063)는 네 개 중 가장 큰 값이었다(`results/velocity_matrix_shuffle_seed_variability.md`). 이 산포 판정은 범위(range)를 기준으로 봉인했고, 분산 기반 산포 지표로 보면 오히려 통과한다. 어느 지표든 실질 결론, 곧 크기가 draw마다 두세 배로 흩어진다는 점은 지표와 무관하게 성립한다. 따라서 방향은 진술하되 크기는 특정 숫자로 못 박지 않는다. 세포집합당 네 draw도 그 자체로 적어 산포는 거칠게만 추정된다. 그리고 효과는 같은 지표에서 method 선택이 만드는 것보다 한 자릿수 아래에 머무르므로, "여기서 크로마틴이 기여한다"가 "크로마틴이 이 행렬을 신뢰할 만하게 만든다"는 뜻은 아니다. 이 행렬 수준의 움직임은 시간차 결과(Fig. 2)와 어긋나지 않는다. 같은 종류의 ATAC 셔플은 priming 마커 시간차를 bulk 셔플보다 더 흔들지 않지만(크로마틴이 시간차를 만들지 않는다), 여기서는 세포×유전자 velocity 행렬을 움직인다. 대상이 다르므로 모순이 아니다. 이 비교들을 평균 중심화 코사인으로 보고하는 이유는 원척도 값이 모든 세포에 공통인 방향에 부분적으로 좌우되기 때문이다(평균 벡터가 행 노름 제곱의 12.9~37.4%를 차지하며 arm마다 다르다). 중심화는 사후 진단이고 봉인된 지표 목록에 없으며, 위의 사전등록 판정은 원척도 지표에 기댄다. 무게가 실린 한계가 하나 더 있다. 방법 간 값을 arm 내부 불안정이 아니라 진짜 불일치로 읽는 것은 그 대조군을 가진 MultiVelo에서만 허용된다. 0에 가장 가까운 세 쌍은 모두 MoFlow가 낀 쌍인데, MoFlow는 확률적 심층 모형이고 동일 설정 재실행 안정성이 확립된 적이 없다(자기 원본 대 셔플 값 +0.113도 같은 이유로 해석 불가). 그 쌍들에서는 불일치와 불안정이 분리되지 않는다. 그 한계 안에서 읽으면, 이 비교 전체에서 평균 중심화 일치가 가장 컸던 것은 두 multiome 방법 사이가 아니라 MultiVelo와 RNA 전용 scVelo floor 사이였다(+0.583). 다만 이는 계열 전체의 성질이 아니다. CRAK-Velo, MoFlow, MultiVeloVAE의 대응값은 각각 +0.260, −0.004, −0.292였다. MultiVelo와 MultiVeloVAE는 같은 세포에 체계적으로 반대 방향을 부여했다(평균 중심화 −0.500). 그것이 실질적 불일치인지 문서화되지 않은 부호·모수화 규약 차이인지는 이 설계로 가릴 수 없으나, 어느 쪽이든 확인 없이 한 출력을 다른 것으로 바꿔 쓰는 분석자는 반대 방향을 얻는다. 두 대조 모두 fitting된 행렬을 읽기 전에 봉인한 지표와 임계에서 실패했다(Additional file 12). multiome 쌍끼리의 일치가 RNA 전용 기준선을 넘지 못했고, 크로마틴을 파괴해도 행렬이 붕괴하지 않았다. 다만 위의 짝맞춘 비교가 보이듯 조금은 움직인다. 따라서 행렬의 방법 간 재현성도 유전자별 모수보다 나을 것이 없다. From 7d4e991db41d223e71d913b6fd785b451346b1b1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kakyungkim Date: Wed, 22 Jul 2026 04:33:01 +0000 Subject: [PATCH 07/20] =?UTF-8?q?docs:=20AI=20Scientist=20=EC=84=A4?= =?UTF-8?q?=EA=B3=84=20HTML=20=EC=8B=9C=EA=B0=81=ED=99=94=20=E2=80=94=20ai?= =?UTF-8?q?=5Fscientist/output=5Fv01/?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit ai_scientist/ 마크다운 6편을 mermaid+HTML 단일 페이지로 시각화. - 다이어그램 6종(전체 그림·랩 조직도·논문 생산 루프·파이프라인 P0-P5· 4계층 아키텍처·인계 루프), 전부 mermaid 파서로 문법 검증 통과 - 사이드바 목차, 라이트/다크 테마 토글, 반응형 - mermaid는 CDN 로드(렌더에 인터넷 필요), 표·본문은 오프라인 가능 --- ai_scientist/output_v01/README.md | 25 ++ ai_scientist/output_v01/index.html | 507 +++++++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 532 insertions(+) create mode 100644 ai_scientist/output_v01/README.md create mode 100644 ai_scientist/output_v01/index.html diff --git a/ai_scientist/output_v01/README.md b/ai_scientist/output_v01/README.md new file mode 100644 index 0000000..4292a45 --- /dev/null +++ b/ai_scientist/output_v01/README.md @@ -0,0 +1,25 @@ +# output_v01 — AI Scientist 설계 시각화 (HTML + mermaid) + +`ai_scientist/`의 마크다운 6편(README, 01–05)을 하나의 인터랙티브 HTML 문서로 묶은 결과물이다. + +## 여는 법 + +`index.html`을 브라우저로 열면 된다. + +```bash +# 예: 로컬에서 바로 열기 +xdg-open ai_scientist/output_v01/index.html # Linux +open ai_scientist/output_v01/index.html # macOS +``` + +## 구성 + +- **단일 페이지**: 좌측 사이드바 목차 + 본문. 개요 → 레이어 A → 레이어 B → 설계 원칙 → 컴포넌트 맵. +- **mermaid 다이어그램 6종**: 전체 그림, 랩 조직도, 논문 생산 루프, 파이프라인 P0–P5, 4계층 아키텍처, 인계 루프. +- **라이트/다크 테마 토글**(좌측 하단 버튼). 시스템 설정도 자동 반영. + +## 알아둘 점 + +- mermaid 라이브러리를 CDN(jsdelivr)에서 불러온다. 따라서 **다이어그램 렌더에는 인터넷 연결이 필요**하다. 표·본문은 오프라인에서도 보인다. +- 완전 오프라인(자체 완결형)이 필요하면 mermaid를 파일에 인라인하는 버전으로 다시 만들 수 있다. +- 다이어그램 6종은 mermaid 파서로 문법 검증을 마쳤다. diff --git a/ai_scientist/output_v01/index.html b/ai_scientist/output_v01/index.html new file mode 100644 index 0000000..798e27b --- /dev/null +++ b/ai_scientist/output_v01/index.html @@ -0,0 +1,507 @@ + + + + + +AI Scientist 설계 — BioProject01 / kkkim-pipeline + + + + +
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설계 정리 · Design Overview
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AI Scientist — 연구 과정 전반의 자동화와 멀티 연구자 협업 구조

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인공지능이 연구 도구를 넘어, 논문 탐색·정리부터 가설 설정, 실험 수행, 논문 작성까지 연구 과정 전반을 자동화하고, 여러 연구자가 함께 쓰도록 만든 구조를 두 개의 레이어로 정리한다.

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이 문서는 ai_scientist/ 안의 마크다운 6편을 mermaid 다이어그램과 함께 시각화한 것이다. 새 설계가 아니라, kkkim-pipeline 브랜치에 이미 구현·기록된 구조를 하나의 지도로 묶었다.

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◆개요 — 두 개의 레이어

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목표는 두 가지였고, 각각 하나의 레이어로 설계했다. 레이어 A는 "AI 한 명이 논문 한 편을 어떻게 끝까지 끌고 가나"를, 레이어 B는 "그런 AI 여럿이 팀으로 어떻게 이어달리나"를 설계한다. A가 랩 안의 분업이라면 B는 랩과 랩, 사람과 사람 사이의 배턴 터치다.

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레이어무엇인가이 저장소의 구현·근거
A 단일 랩 자동화한 연구자의 연구 과정 전체를 agent 멤버들이 나눠 맡아 자동으로 돌리는 "AI 연구 랩".claude/agents/ + paper-production-orchestrator Skill + 파이프라인 scripts/. 지도 = docs/HARNESS.md
B 멀티 AI 협업 인계여러 연구자·여러 AI가 JIRA 상태 신호로 작업을 자동 인계하는 체계guide/ai-handoff-architecture-guide.md + guide/openclaw-claude-guide.md
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그림 1. 전체 그림 — 사람(PI) 아래 두 레이어가 산출물 계약과 Handoff 규율로 맞물린다

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+flowchart TB
+  PI["사람 = PI
방향 설정 · 승인 · 공개 게이트"]
+  PI --> LA
+  PI --> LB
+  subgraph LA["레이어 A · 단일 랩 자동화"]
+    direction TB
+    A1["paper-production-orchestrator (Skill)"]
+    A2["기획 · 분석 · 집필/그림 · 검수 · 발표"]
+    A3["산출물 계약: results / manuscript / figures"]
+    A1 --> A2 --> A3
+  end
+  subgraph LB["레이어 B · 멀티 AI 협업 인계"]
+    direction TB
+    B1["JIRA 상태 전환 (Ready for AI)"]
+    B2["이벤트 허브 (n8n 또는 OpenClaw+큐)"]
+    B3["AI 워커: claude / codex / gemini"]
+    B4["공통 MCP (JIRA · GitHub)"]
+    B1 --> B2 --> B3 --> B4
+  end
+  A3 -->|"공유: 산출물 계약"| SH
+  B4 -->|"공유: Handoff 규율"| SH
+  SH["다음 주체가 산출물 하나만 읽어도 곧바로 착수"]
+  classDef pi fill:#0e7c86,stroke:#0e7c86,color:#fff;
+  classDef share fill:#b26a00,stroke:#b26a00,color:#fff;
+  class PI pi;
+  class SH share;
+
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+ + +
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01연구 과정을 어떤 단계로 나눴나

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전통적인 연구 흐름을 AI가 맡을 수 있는 단계로 나누면 일곱 단계가 된다. 사람이 도구를 하나씩 손으로 돌리는 대신, AI 멤버들이 각 단계를 나눠 맡아 이어서 돌아가게 한다.

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+ + + + + + + + +
#단계담당 주체
1논문 탐색·정리 (정직한 포지셔닝)literature-scout, paper_analysis/ dual-lens 14편
2가설 설정·차별화 (가장 값싼 입증)novelty-strategist, research-methodologist
3실험 설계·감사 (누수·통계 위험 차단)research-methodologist
4실험 수행·분석 (eval·통계·cross-dataset)hspc-velocity-analyst + scripts/ P0–P5
5집필·그림manuscript-writer + figures/figNN_*.py
6검수·리뷰paper-critic, reviewer
7발표presenter
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일곱 단계를 사람이 매번 순서대로 부르지 않도록, 자연어 요청을 멤버에 배정하는 라우팅표(CLAUDE.md)와 여러 단계를 엮어 실행하는 오케스트레이터 Skill을 두었다.

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02레이어 A 단일 랩 자동화

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agent는 직원이 아니라 랩의 멤버(연구원)이고, 사람과 메인 루프가 랩을 이끄는 PI다. PI는 무엇을 할지 정하고 승인·공개를 책임지되, 실제 작업은 멤버가 파일로 주고받으며 이어서 한다.

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멤버 명부

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하나(hspc-velocity-analyst)만 이 프로젝트 도메인 전용이고, 나머지는 다른 논문에도 재사용할 수 있게 만들었다.

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+ + + + + + + + + + + + +
멤버벤치역할
hspc-velocity-analyst분석실도메인 슬롯. 파이프라인(P0–P5)·eval·통계·cross-dataset 실행, 결과 파일 유지
literature-scout문헌·기획선행연구 탐색, 정직한 포지셔닝, related work
novelty-strategist문헌·기획차별화 각도와 가장 값싼 입증 실험 제안
research-methodologist문헌·기획가설·기여문·실험설계, 누수·통계 감사
manuscript-writer집필실프리프린트·저널·블로그 본문 초안과 그림 연계
presenter집필실청중 맞춤 슬라이드·발제
paper-critic심사·QA제출 전 적대적 자체검토와 그림 시각 QA
reviewer심사·QA정식 venue 스타일 공식 리뷰 (선택)
paper-orchestrator코디네이션멀티 agent 작업의 계획만 수립 (실행은 PI)
design엔지니어링로고·아이콘·브랜드·그림 미감
그림 생성 스크립트엔지니어링figures/figNN_*.py — 결과 파일에서 그림 생성·번호 정합
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그림 생성을 agent가 아니라 결정론적 스크립트로 둔 것이 설계상의 선택이다. 숫자를 손으로 하드코딩하지 않고 결과 파일에서만 뽑게 해 재현성을 지킨다.
+ +
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그림 2. 랩 조직도 — PI 아래 다섯 벤치에 멤버가 배치된다

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+flowchart TB
+  PI["PI = 사람 + 메인 루프"]
+  ORC["paper-orchestrator
(계획만)"]
+  PI --> ORC
+  ORC --> G1 & G2 & G3 & G4 & G5
+  subgraph G1["문헌·기획"]
+    m1["literature-scout"]; m2["novelty-strategist"]; m3["research-methodologist"]
+  end
+  subgraph G2["분석실"]
+    m4["hspc-velocity-analyst"]
+  end
+  subgraph G3["집필실"]
+    m5["manuscript-writer"]; m6["presenter"]
+  end
+  subgraph G4["심사·QA"]
+    m7["paper-critic"]; m8["reviewer (선택)"]
+  end
+  subgraph G5["엔지니어링"]
+    m9["design"]; m10["figNN_*.py 스크립트"]
+  end
+  classDef pi fill:#0e7c86,stroke:#0e7c86,color:#fff;
+  class PI pi;
+
+
+
+ +
+

자연어 라우팅과 오케스트레이터

+

요청에 agent 이름이 없어도 CLAUDE.md의 라우팅표가 자연어 요청을 멤버에 배정한다. 여러 단계를 엮는 요청("분석→집필→그림→검수까지", "critic 지적 반영해")은 단일 멤버가 아니라 paper-production-orchestrator Skill로 보낸다. 메인 루프(PI)가 이 Skill을 실행하며 멤버를 순서대로 부른다. subagent는 subagent를 못 부르므로, "계획만 짜는" paper-orchestrator agent와 달리 실제 실행은 이 Skill이 맡는다.

+ +
+

그림 3. 논문 생산 루프 — 검증 게이트를 통과해야 발표·공개로 넘어간다

+ 
+flowchart LR
+  P["기획·근거
methodologist · scout · strategist"] --> AN["분석·eval
hspc-velocity-analyst"]
+  AN --> WR["집필+그림
manuscript-writer"]
+  WR --> CR["검수
paper-critic"]
+  CR -->|"블로킹 지적"| WR
+  CR --> VG{"검증 게이트
숫자 재계산"}
+  VG -->|"불일치"| STOP["멈춤 · 사람 보고"]
+  VG -->|"통과"| PR["발표
presenter"]
+  classDef gate fill:#b26a00,stroke:#b26a00,color:#fff;
+  classDef stop fill:#b3261e,stroke:#b3261e,color:#fff;
+  class VG gate; class STOP stop;
+
+
+

핵심은 부분 재실행이다. 이미 만들어진 산출물이 있으면 요청한 단계만 다시 돌리고 나머지는 기존 파일을 재사용한다. "그림만 다시"면 집필+그림 단계만, "최신 결과로 본문 갱신"이면 변경 지점의 하류 단계만 돌린다.

+
+ +
+

산출물 계약 — 대화가 아니라 파일로 넘긴다

+

멤버는 중간 결과를 대화에만 남기지 않고 정해진 파일로 넘긴다. 다음 멤버는 그 파일을 읽고 이어서 일한다. 이 계약 덕분에 멤버가 교체되거나 세션이 끊겨도 작업이 이어진다.

+
+ + + + + + +
단계Writer산출물다음이 읽음
분석·evalhspc-velocity-analystresults/FINDINGS.md + results/*.csv + results/*.md집필·검수
집필·그림manuscript-writermanuscript/draft_v2.md + draft_v2_ko.md (영/한 동시), figures/*.png검수·리뷰·발표
검수·리뷰paper-critic / reviewermanuscript/REVIEW-<venue>-<date>.md집필(수정)
발표presenter슬라이드·발제사람
상태 핸드오프전원HANDOFF.md, TODO.md, SESSION-LOG.md다음 세션
+
+ +
+

실험 실행 엔진 — 파이프라인 P0–P5

+

분석 단계의 실제 계산은 pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/가 담당한다. hspc-velocity-analyst가 이 스크립트들을 돌려 결과 파일을 만든다.

+
+

그림 4. 파이프라인 단계 — 공통 전처리(P1) 위에서 method를 분기해 재현성을 검증한다

+ 
+flowchart LR
+  P0["P0
다운로드·provenance"] --> P1["P1
통일 전처리"]
+  P1 --> P2["P2
velocity method 실행"]
+  P2 --> P3["P3
재현성 검증"]
+  P3 --> P4["P4
permutation FDR"]
+  P4 --> P5["P5
bootstrap 안정성"]
+
+
+
    +
  • P0 — download_data.sh로 GSE209878를 받고 download_manifest.tsv(sha256)와 P0_provenance.md를 남긴다.
    • +
  • P1 — p1_build.py가 공통 branch를 만든다. 여기서 preprocessing 차이와 method 차이를 분리한다.
    • +
  • P2 — p2_multivelo.py, p2_moflow.py, p2_crakvelo_*, p2_multivelovae.py 등으로 여러 method를 같은 전처리 위에서 돌린다.
    • +
  • P3 — p3_concordance.py, p3_crossdataset_concordance.py, p3_scrambled_null.py로 method 간·dataset 간 일치도와 null을 계산한다.
    • +
  • P4 — gene 단위 다중검정을 permutation FDR로 통제한다.
    • +
  • P5 — shuffle/seed 변이 audit(p10*)까지 포함해 결과의 흔들림을 잰다.
    • +
+
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게이트 — 자동화가 넘지 못하는 선

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이 랩은 전부를 자동으로 밀지 않는다. 두 종류의 게이트가 있다.

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검증 게이트 (커밋·공개 전). 헤드라인 숫자를 결정론적으로 재계산해 결과 파일과 대조한다.

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cd pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts
+conda run --no-capture-output -n scv-preprocess python p3_concordance.py
+conda run --no-capture-output -n scv-preprocess python p3_crossdataset_concordance.py --dataset human_brain
+conda run --no-capture-output -n scv-preprocess python p3_scrambled_null.py
+# 출력 숫자를 results/FINDINGS.md 와 대조. 불일치면 멈추고 사람에게 보고.
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사람 승인 게이트. 프리프린트·블로그 외부 공개와 main 병합은 사람이 승인한다. 저자·소속·IP·corresponding email이 확정되기 전에는 공개를 보류한다(<FILL>). claim 자체도 반증기준·make-or-break 검정·advisor 확인을 통과하기 전에는 PROVISIONAL로 두고 본문에 넣지 않는다.

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03레이어 B 멀티 AI 협업 인계

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팀원마다 다른 AI(Claude, Codex, Gemini)를 쓰고 결과물은 JIRA·Confluence·Git으로 공유한다. 문제는 한 작업이 끝나도 다음 담당자의 AI에 신호가 자동으로 가지 않아 인계가 지연된다는 점이다. 이 레이어는 그 인계를 자동화한다.

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원칙내용
단일 신호원인계 신호는 JIRA 상태 전환만 쓴다. Git 머지 등은 JIRA 상태로 수렴시킨다
사람 승인 우선초기엔 Slack 원클릭 승인 후 실행. 신뢰가 쌓이면 단계적으로 자동화
최소 권한AI별 서비스 계정 분리, 프로젝트 단위 권한, main 직접 push 금지
폭주 방지티켓당 자동 인계 상한(기본 5회), 실패 시 즉시 사람 에스컬레이션
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그림 5. 4계층 아키텍처 — 작업 완료가 다시 JIRA 상태 전환을 일으켜 체인이 반복된다

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+flowchart TB
+  subgraph L1["① 이벤트 소스 (기존 스택)"]
+    S1["JIRA 상태 전환: Ready for AI"]
+    S2["Git PR 머지 → JIRA 상태 자동 전환"]
+  end
+  subgraph L2["② 이벤트 허브 (신규)"]
+    H1["Webhook 수신 · Next Agent 분기 · (선택) Slack 승인 · 워커 호출"]
+  end
+  subgraph L3["③ AI 워커 (신규)"]
+    W1["claude -p"]; W2["codex exec"]; W3["gemini -p"]
+  end
+  subgraph L4["④ MCP 공통"]
+    M1["Atlassian MCP: JIRA · Confluence"]
+    M2["GitHub MCP: 저장소 · PR"]
+  end
+  L1 -->|"Webhook (HTTP POST)"| L2
+  L2 -->|"Execute / SSH / HTTP"| L3
+  L3 -->|"공통 mcp.json"| L4
+  L4 -.->|"상태 전환 → 신호 재발생"| L1
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인계 루프와 Handoff 코멘트

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그림 6. 티켓 생애주기 — 후속 작업이 있으면 1번으로 돌아가 체인이 이어진다

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+flowchart TB
+  T1["1. 작업 완료 + Handoff 코멘트"] --> T2["2. JIRA 상태 Ready for AI · Next Agent 지정"]
+  T2 --> T3["3. Automation 웹훅 발송"]
+  T3 --> T4["4. 허브가 Next Agent로 분기 (초기 Slack 승인)"]
+  T4 --> T5["5. AI 워커 실행: MCP로 맥락 로드 후 작업"]
+  T5 --> T6{"후속 작업?"}
+  T6 -->|"있음 → Ready for AI"| T1
+  T6 -->|"사람 검토 → In Review"| HU["사람"]
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모든 AI의 규칙 파일(CLAUDE.md / AGENTS.md / GEMINI.md)에 같은 Handoff 템플릿을 강제한다. 기준은 하나다. 다음 워커가 이 코멘트 하나만 읽어도 착수할 수 있어야 한다. 이것이 레이어 A의 산출물 계약과 같은 발상이다. A는 파일로, B는 JIRA 코멘트로 맥락을 넘긴다.

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## Handoff
+- 완료한 것: (요약 3줄 이내)
+- 산출물: (커밋 해시 / PR 링크 / Confluence 페이지 링크)
+- 다음 작업: (다음 AI가 해야 할 일, 구체적으로)
+- 제약/주의: (건드리면 안 되는 것, 실패했던 접근)
+- Next Agent: claude | codex | gemini | human
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OpenClaw로 실현하기 — 허브와 워커를 대체

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인계 가이드는 이벤트 허브로 n8n을, 워커로 공용 서버의 run_agent.sh를 상정한다. OpenClaw 가이드는 그 ②+③(허브+워커)을 OpenClaw와 메시지 큐로 대체하는 경로를 제시한다. 별도 서버를 세우지 않고 같은 인계 루프를 돌린다.

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인계 가이드 계층원 구성OpenClaw로 실현
① 이벤트 소스JIRA 상태 전환 / PR 머지그대로 유지
② 이벤트 허브n8n메시지 큐 브리지 + OpenClaw Webhooks 플러그인
③ AI 워커공용 서버 + run_agent.sh + claude -pOpenClaw 세션 (인증·모델선택·thinking 레벨 관장)
④ MCP 공통mcp.json동일. OpenClaw 세션에도 같은 MCP 서버를 물린다
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메시지 큐를 앞에 두는 이유는 안정성과 비용이다. 브리지 컨슈머는 네 가지를 지킨다. (1) ack는 Claude 처리 성공 이후에만, (2) 동시 처리 수 제한, (3) 멱등성·세션 키, (4) 같은 티켓 연속 이벤트 병합.

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비용 — 인계 체인은 호출을 곱셈으로 늘린다. 한 티켓이 여러 AI를 연쇄 호출하므로 단발 실행보다 토큰 지출이 배로 뛴다. 그래서 비용 레버가 인계 자동화에서 더 중요해진다: 이벤트 병합, 모델 티어링(저위험은 Sonnet/Haiku, 핵심만 Opus), 티켓 단위 프롬프트 캐싱, 우선순위 큐, poison 티켓의 DLQ 격리.

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보안·승인 게이트와 도입 로드맵

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  • 서명 검증 2구간 — JIRA Automation의 X-Handoff-Token과 OpenClaw webhook secret을 둘 다 건다.
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  • 최소 권한 — AI별 서비스 계정 분리, JIRA는 해당 프로젝트만, main 직접 push 금지(브랜치+PR).
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  • 토큰 비노출 — API 키·PAT는 환경변수·시크릿 매니저로만. .mcp.json에 토큰 직접 기입 금지.
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주차목표산출물
1주차JIRA 필드·워크플로·Automation + 허브 설치, Slack 알림까지만인계 발생 즉시 알림 (자동 실행 없음)
2~3주차AI CLI·MCP 공통 설정·워커 구축, Slack 승인 후 반자동첫 AI-to-AI 인계 파일럿 1건
4주차~저위험 작업부터 승인 생략, 인계 상한·모니터링 정착제한적 완전 자동 체인 + 비용 레버 계측
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04설계 원칙 — 두 레이어를 관통하는 것

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레이어 A와 B는 다른 문제를 풀지만 같은 원리 위에 서 있다. 이 원리들이 AI Scientist 설계의 뼈대다.

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1하나만 읽어도 착수

작업 맥락을 대화가 아니라 정형화된 산출물로 넘긴다. A는 결과 파일, B는 JIRA Handoff 코멘트. 세션이 끊겨도 이어진다.

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2사람 게이트를 남긴다

되돌리기 어렵거나 외부로 나가는 지점에는 사람이 선다. 승인 게이트는 성숙도에 따라 옮긴다. 처음엔 촘촘하게, 검증되면 넓게.

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3검증 게이트

커밋·공개 전에 숫자를 다시 계산해 대조한다. weak는 zero가 아니다. 통계가 뒷받침하지 않는 우월·재현 주장을 금지한다.

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4폭주·비용을 구조로

사람의 주의가 아니라 구조로 막는다. Hop Count 상한, DLQ, 동시성 제한, 모델 티어링, 캐싱, 우선순위 큐.

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5최소 권한과 격리

AI별 서비스 계정 분리, 프로젝트 단위 권한, main 직접 push 금지. 자동 승인 옵션은 격리 환경 전제. 토큰은 시크릿으로만.

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6표준 포맷과 재사용

멤버·라우터를 특정 프로젝트에 묶지 않는다. 재사용 스캐폴드(CC BY 4.0), OpenClaw/Codex 네이티브 포맷, MCP 표준.

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7근거와 코드 분리

method 선택의 근거(paper_analysis/)와 그 근거로 돌리는 코드(pipeline/)를 두 폴더로 나눈다. 판단이 바뀌면 근거만, 실행이 바뀌면 코드만 고친다.

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05컴포넌트 맵 — 설계 요소가 저장소 어디에 있나

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이 폴더는 설계를 설명하고, 아래 파일들이 그 설계를 구현한다.

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레이어 A 단일 랩 자동화

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설계 요소저장소 위치
랩 구조 지도docs/HARNESS.md
라우팅표 + 산출물 계약CLAUDE.md (Agent routing & artifact contract)
멤버 정의.claude/agents/*.md
오케스트레이터 (실행 입구).claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md
단일 컨텍스트 (thesis·claim 등급표)pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PAPER_DIRECTION.md
분석 실행 엔진 (P0–P5)pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/
method 선택 근거DESIGN.md, paper_analysis/ (dual-lens 14편)
검증 게이트 스크립트scripts/p3_concordance.py, p3_crossdataset_concordance.py, p3_scrambled_null.py
글쓰기 규율 (한국어 윤문).claude/rules/writing-style.md
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레이어 B 멀티 AI 협업 인계

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+ + + + + + +
설계 요소저장소 위치
인계 아키텍처 (4계층·설치 가이드)guide/ai-handoff-architecture-guide.md
OpenClaw 실현 (허브+워커·큐·비용)guide/openclaw-claude-guide.md
분석 하네스 project frameAGENTS.md (dataset 라우팅을 skills/ROUTES.md에 위임)
MCP 공통 설정.mcp.json (설계 목표는 agent-config 저장소)
팀·역할·AI 계정 매핑Project-Info.md
+
정확성 주의: AGENTS.md가 위임하는 skills/ROUTES.md·openai.yaml 스킬 트리는 이 브랜치 체크아웃에는 없다. 포맷만 규정되어 있고, 실제 스킬 트리는 OpenClaw로 돌릴 때 채운다.
+ +

두 레이어의 접점

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공유 요소레이어 A에서레이어 B에서
인계 계약결과 파일 (results/FINDINGS.md)JIRA Handoff 코멘트
사람 게이트공개·main 병합 승인초기 Slack 승인
폭주·비용 방지검증 게이트, claim 등급Hop Count 상한, 큐·DLQ, 모델 티어링
실행 도구Claude Code (agent·Skill)OpenClaw 세션 또는 run_agent.sh
라우터 포맷CLAUDE.md 라우팅표Next Agent 필드 → 브리지 분기
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+ +
+ 생성 문서 · ai_scientist/output_v01/index.html — ai_scientist/의 마크다운 6편(README, 01–05)을 mermaid·HTML로 시각화.
+ 원문 근거: docs/HARNESS.md, .claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md, guide/ai-handoff-architecture-guide.md, guide/openclaw-claude-guide.md. +
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+ + + + From ee9d8363119cb13ad47929e2cf5384ec6fef5f2a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kakyungkim Date: Wed, 22 Jul 2026 15:17:07 +0900 Subject: [PATCH 08/20] =?UTF-8?q?P5=20=EC=B8=B5=E2=91=A1=20draft=20?= =?UTF-8?q?=EB=A7=88=EB=AC=B4=EB=A6=AC=20=EC=A0=95=EC=A0=95=20=E2=80=94=20?= =?UTF-8?q?=EB=8B=A8=EC=9D=BC=20draw=20=EA=B0=92(+0.004)=20label=20?= =?UTF-8?q?=EC=A0=9C=EA=B1=B0(=EC=98=81/=ED=95=9C)=20+=20seed=20=EC=9E=AC?= =?UTF-8?q?=EC=A0=81=ED=95=A9=20provenance(runtime.csv)=20=EC=BB=A4?= =?UTF-8?q?=EB=B0=8B?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - F1 잔여: '가장 작은 짝지은 Δ(+0.004)인 쌍' → '원래 draw가 가장 작았던 쌍'. label(짝맞춘 귀무 없는 쌍=b1)은 유지하되 대표성 없는 단일 draw 숫자만 제거. 영/한 동시. - runtime.csv +12행 = 셔플 seed 재적합 9회 + smoke 3행(라벨 구분) provenance. velocity_matrix_shuffle_seed_variability.md §6가 참조하는 실물. - 재계산 게이트(p3_concordance·p3_scrambled_null·p3_crossdataset_concordance) rc=0, results 산출물 diff 0(헤드라인 불변). Abstract 무접촉. --- .../hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md | 2 +- .../manuscript/draft_v2_ko.md | 2 +- pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/runtime.csv | 12 ++++++++++++ 3 files changed, 14 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md index f76b597..92a5104 100644 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md @@ -116,7 +116,7 @@ Per-gene kinetic parameters are not what velocity is mainly used for, so we exte Two controls frame these numbers, and both are MultiVelo's, because it is the only arm whose refits were retained. Refitting MultiVelo on resampled cells reproduces its own matrix at mean-centred cosine +0.872 (six refits, range +0.826 to +0.887; sign agreement 78.6%), so the measure does detect agreement where agreement exists. The second control destroys the chromatin channel by permuting the ATAC rows (cells) within each lineage, which leaves the RNA channel and the lineage-level chromatin structure intact. Our first version of this second comparison was not like-for-like, and we correct it here: the refit ceiling was computed on 15,315 resampled cells while the shuffled fit used all 21,878, so the two arms did not share a cell set, and the resulting shuffled value (+0.838) sat inside the ceiling range only under that mismatch. Repeating the shuffle on the *same* resampled cell sets S_b used by three of the refits — identical hyperparameters, gene set and shuffle protocol, with the two arms' cell-name vectors asserted equal at both fit and analysis time — puts the shuffled matrix below the intact refit range in all three pairs (+0.784, +0.813 and +0.810 against an intact range of +0.826 to +0.887), with non-overlapping cell-bootstrap intervals in three of three (`results/velocity_matrix_paired_shuffle.md`). We therefore withdraw our earlier statement that chromatin is inert in this matrix; it can no longer be asserted. -What replaces it is bounded rather than absent. The paired differences (Δ = A − B) are small and all positive, but their magnitude is not fixed to a single value: it varies with the shuffle draw, spanning roughly two- to three-fold within a single cell set, so no one draw is a representative size. Across draws Δ sits at a single-digit percentage of the +0.872 ceiling (of order 7%), well below the disagreement that method choice produces on the same measure (mean-centred cosine −0.530 to +0.131 across method pairs). Whether any of that residue is chromatin rather than refitting was initially unresolved, because no same-cell, same-configuration rerun null existed for MultiVelo; that gap has since been closed, and it closes towards a contribution rather than towards noise. Refitting on the same cell set S_b with chromatin intact, varying nothing but the worker count, reproduces the previous fit exactly — the two same-day fits are bit-identical and the run-to-run difference on the audit's own metric is Δ_rr = 0.000000, with a degenerate cell-bootstrap interval, for both cell sets measured (`results/velocity_matrix_runtorun_null.md`). Against the archived fits the only departure is a single gene (*LRIG1*): a 4×10⁻¹⁶ rounding difference in one cell set and, in the other, an alternative solution of near-equal loss (switch time 65.0 versus 66.9) that moves the per-cell mean-centred cosine by at most 2×10⁻⁶. Because the fit is deterministic under the conditions we use, the paired Δ carries no refit-noise component to subtract, and the preregistered condition for a positive statement — the upper interval of |Δ_rr| below the lower interval of Δ_paired — holds in both cases (0.000000 against 0.0792 and 0.0608). We therefore state, for MultiVelo and for this matrix, that destroying the chromatin channel does move the output and that the movement is not an artefact of refitting. Three limits keep the statement small. Only two of the three pairs have a matched rerun null, and the pair with the smallest paired Δ (+0.004) is not among them. Repeating the shuffle under four different draws per cell set (twelve fits in total) separates what survives resampling from what does not: the sign survives — all twelve draws give Δ>0 with intervals excluding zero — while the magnitude does not, since the spread across draws exceeds the median in one cell set (range 0.043 against a median of 0.031) and the single draw we had reported there (+0.063) turns out to be the largest of the four (`results/velocity_matrix_shuffle_seed_variability.md`). This dispersion verdict is sealed on the range, and a variance-based dispersion measure would instead pass; either way the substantive point — a two- to three-fold spread of magnitude across draws — is metric-independent. We therefore state the direction and decline to pin the size to a number; four draws per cell set is itself few, so the spread is coarsely estimated. And the effect stays an order of magnitude below what method choice produces on the same measure, so "chromatin contributes here" is not "chromatin makes this matrix reliable". This matrix-level movement is also not in tension with the lag result: the same class of ATAC shuffle does not perturb the priming-marker lags more than a bulk shuffle (Fig. 2, chromatin does not set the lag), yet here it moves the cell×gene velocity matrix; the two findings concern different targets and are consistent rather than contradictory. We report these comparisons on mean-centred cosine because the raw value is partly determined by a direction common to all cells (the mean vector accounts for 12.9–37.4% of squared row norm, depending on the arm); centring is a post-hoc diagnostic and is not part of the sealed metric list, and the preregistered verdict above rests on the raw metric. One further limit is load-bearing: reading the cross-method values as genuine disagreement rather than arm-internal instability is licensed only for MultiVelo, which has that control. The three pairs closest to zero all involve MoFlow, a stochastic deep model whose same-configuration rerun stability was never established (its own original-versus-shuffled value, +0.113, is uninterpretable for the same reason), so for those pairs disagreement and instability are not separable. +What replaces it is bounded rather than absent. The paired differences (Δ = A − B) are small and all positive, but their magnitude is not fixed to a single value: it varies with the shuffle draw, spanning roughly two- to three-fold within a single cell set, so no one draw is a representative size. Across draws Δ sits at a single-digit percentage of the +0.872 ceiling (of order 7%), well below the disagreement that method choice produces on the same measure (mean-centred cosine −0.530 to +0.131 across method pairs). Whether any of that residue is chromatin rather than refitting was initially unresolved, because no same-cell, same-configuration rerun null existed for MultiVelo; that gap has since been closed, and it closes towards a contribution rather than towards noise. Refitting on the same cell set S_b with chromatin intact, varying nothing but the worker count, reproduces the previous fit exactly — the two same-day fits are bit-identical and the run-to-run difference on the audit's own metric is Δ_rr = 0.000000, with a degenerate cell-bootstrap interval, for both cell sets measured (`results/velocity_matrix_runtorun_null.md`). Against the archived fits the only departure is a single gene (*LRIG1*): a 4×10⁻¹⁶ rounding difference in one cell set and, in the other, an alternative solution of near-equal loss (switch time 65.0 versus 66.9) that moves the per-cell mean-centred cosine by at most 2×10⁻⁶. Because the fit is deterministic under the conditions we use, the paired Δ carries no refit-noise component to subtract, and the preregistered condition for a positive statement — the upper interval of |Δ_rr| below the lower interval of Δ_paired — holds in both cases (0.000000 against 0.0792 and 0.0608). We therefore state, for MultiVelo and for this matrix, that destroying the chromatin channel does move the output and that the movement is not an artefact of refitting. Three limits keep the statement small. Only two of the three pairs have a matched rerun null, and the pair with the smallest original draw is not among them. Repeating the shuffle under four different draws per cell set (twelve fits in total) separates what survives resampling from what does not: the sign survives — all twelve draws give Δ>0 with intervals excluding zero — while the magnitude does not, since the spread across draws exceeds the median in one cell set (range 0.043 against a median of 0.031) and the single draw we had reported there (+0.063) turns out to be the largest of the four (`results/velocity_matrix_shuffle_seed_variability.md`). This dispersion verdict is sealed on the range, and a variance-based dispersion measure would instead pass; either way the substantive point — a two- to three-fold spread of magnitude across draws — is metric-independent. We therefore state the direction and decline to pin the size to a number; four draws per cell set is itself few, so the spread is coarsely estimated. And the effect stays an order of magnitude below what method choice produces on the same measure, so "chromatin contributes here" is not "chromatin makes this matrix reliable". This matrix-level movement is also not in tension with the lag result: the same class of ATAC shuffle does not perturb the priming-marker lags more than a bulk shuffle (Fig. 2, chromatin does not set the lag), yet here it moves the cell×gene velocity matrix; the two findings concern different targets and are consistent rather than contradictory. We report these comparisons on mean-centred cosine because the raw value is partly determined by a direction common to all cells (the mean vector accounts for 12.9–37.4% of squared row norm, depending on the arm); centring is a post-hoc diagnostic and is not part of the sealed metric list, and the preregistered verdict above rests on the raw metric. One further limit is load-bearing: reading the cross-method values as genuine disagreement rather than arm-internal instability is licensed only for MultiVelo, which has that control. The three pairs closest to zero all involve MoFlow, a stochastic deep model whose same-configuration rerun stability was never established (its own original-versus-shuffled value, +0.113, is uninterpretable for the same reason), so for those pairs disagreement and instability are not separable. Read within those limits, the largest mean-centred agreement anywhere in the comparison was between MultiVelo and the RNA-only scVelo floor (+0.583) rather than between two multiome methods — though this is not a family property, since the corresponding values for CRAK-Velo, MoFlow and MultiVeloVAE were +0.260, −0.004 and −0.292. MultiVelo and MultiVeloVAE assigned systematically opposite directions to the same cells (mean-centred −0.500); whether that is a substantive disagreement or an undocumented difference in sign or parameterisation convention cannot be settled by this design, but either way an analyst who swaps one output for the other without checking obtains opposing directions. Both contrasts failed on the metric and thresholds sealed before the fitted matrices were read (Additional file 12): multiome pairs did not agree more than the RNA-only baseline, and destroying chromatin did not collapse the matrix, although the paired comparison above shows that it does move it a little. The matrix therefore reproduces across methods no better than the per-gene parameters did. It also sits alongside the general benchmarks, which report low cross-method agreement of transition vectors in RNA-only settings (A1<0.3 across the twelve methods compared) [25]. diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md index 3fc3d59..ec898e6 100644 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md @@ -99,7 +99,7 @@ fitting된 모수를 cross-method 재현성으로 순위 매기면 경험적 식 이 숫자들을 감싸는 대조군이 둘인데, 재적합 결과가 보존된 arm이 MultiVelo뿐이라 둘 다 MultiVelo 기준이다. MultiVelo를 재표집한 세포에 다시 fitting하면 자기 행렬을 평균 중심화 코사인 +0.872로 재현한다(재적합 6회, 범위 +0.826 ~ +0.887; 부호 일치 78.6%). 따라서 이 지표는 일치가 있는 곳에서 일치를 검출한다. 두 번째 대조군은 각 lineage 내부에서 ATAC 행(세포)을 permute해 크로마틴 채널을 파괴하며, RNA 채널과 lineage 수준의 크로마틴 구조는 그대로 남긴다. 이 두 번째 비교의 첫 판본은 같은 조건끼리의 비교가 아니었고, 여기서 바로잡는다. 재적합 천장은 재표집한 15,315개 세포에서, 셔플 적합은 21,878개 전량에서 계산해 두 arm이 세포집합을 공유하지 않았으며, 셔플 값(+0.838)이 천장 범위 안에 들어온 것도 그 불일치 아래에서만 성립했다. 재적합 3개가 쓴 *같은* 재표집 세포집합 S_b 위에서 셔플을 다시 적합하자(하이퍼파라미터·유전자 집합·셔플 규약 동일, 두 arm의 세포 이름 벡터가 같음을 적합 시점과 분석 시점 모두 assert로 확인) 셔플 행렬은 세 쌍 모두에서 온전한 재적합 범위 아래로 내려갔고(+0.784, +0.813, +0.810 대 온전한 범위 +0.826 ~ +0.887), 세포 부트스트랩 구간도 3개 중 3개가 겹치지 않았다(`results/velocity_matrix_paired_shuffle.md`). 따라서 크로마틴이 이 행렬에 무력하다는 앞선 진술을 철회한다. 더는 단정할 수 없다. -그 자리를 대신하는 진술은 없는 것이 아니라 경계가 그어진 것이다. 짝지은 차이(Δ = A − B)는 작고 모두 양수이지만, 그 크기는 하나의 값으로 고정되지 않는다. 셔플 draw에 따라 달라져 한 세포집합 안에서도 대략 두세 배로 흩어지므로, 어느 한 draw도 대표 크기가 아니다. draw 전반에서 Δ는 천장 +0.872의 한 자릿수 %(대략 7%) 수준으로, 같은 지표에서 method 선택이 만들어 내는 불일치(방법 쌍 간 평균 중심화 코사인 −0.530 ~ +0.131)보다 한참 아래다. 그 잔여분이 크로마틴인지 재적합인지는 처음에 가릴 수 없었다. MultiVelo에 대해 같은 세포·같은 설정의 재실행 귀무가 없었기 때문이다. 그 공백은 이후 메워졌고, 잡음이 아니라 기여 쪽으로 메워졌다. 같은 세포집합 S_b에서 크로마틴을 온전히 둔 채 worker 수만 바꿔 재적합하면 이전 적합이 그대로 재현된다. 같은 날 두 적합은 bit 단위로 동일하고, 감사 지표로 잰 실행 간 차이는 측정한 두 세포집합 모두에서 Δ_rr = 0.000000이며 세포 부트스트랩 구간도 퇴화한다(`results/velocity_matrix_runtorun_null.md`). 보관된 적합과 견주었을 때 어긋나는 것은 유전자 하나(*LRIG1*)뿐으로, 한 세포집합에서는 4×10⁻¹⁶의 반올림 차이이고 다른 하나에서는 loss가 거의 같은 대안 해(전환 시각 65.0 대 66.9)이며 세포별 평균 중심화 코사인을 최대 2×10⁻⁶ 움직인다. 우리가 쓰는 조건에서 적합이 결정론적이므로 짝지은 Δ에는 빼내야 할 재적합 잡음 성분이 없고, 양성 진술의 사전등록 조건, 곧 |Δ_rr|의 상한 구간이 Δ_paired의 하한 구간보다 낮다는 조건이 두 경우 모두에서 성립한다(0.000000 대 0.0792 및 0.0608). 따라서 MultiVelo에 대해, 그리고 이 행렬에 대해, 크로마틴 채널을 파괴하면 출력이 실제로 움직이며 그 움직임이 재적합의 인공물이 아니라고 진술한다. 이 진술을 작게 묶어 두는 한계가 셋이다. 세 쌍 중 둘만 짝맞춘 재실행 귀무를 가지며, 짝지은 Δ가 가장 작은 쌍(+0.004)은 거기 들어 있지 않다. 세포집합마다 서로 다른 셔플 추출 네 번(총 열두 번의 적합)으로 반복해 보면, 재표집을 견디는 것과 견디지 못하는 것이 나뉜다. **부호는 견딘다.** 열두 draw 전부 Δ>0이고 구간이 0을 배제한다. **크기는 견디지 못한다.** 한 세포집합에서 draw 간 산포가 중앙값을 넘고(범위 0.043 대 중앙값 0.031), 거기서 우리가 보고하던 단일 draw(+0.063)는 네 개 중 가장 큰 값이었다(`results/velocity_matrix_shuffle_seed_variability.md`). 이 산포 판정은 범위(range)를 기준으로 봉인했고, 분산 기반 산포 지표로 보면 오히려 통과한다. 어느 지표든 실질 결론, 곧 크기가 draw마다 두세 배로 흩어진다는 점은 지표와 무관하게 성립한다. 따라서 방향은 진술하되 크기는 특정 숫자로 못 박지 않는다. 세포집합당 네 draw도 그 자체로 적어 산포는 거칠게만 추정된다. 그리고 효과는 같은 지표에서 method 선택이 만드는 것보다 한 자릿수 아래에 머무르므로, "여기서 크로마틴이 기여한다"가 "크로마틴이 이 행렬을 신뢰할 만하게 만든다"는 뜻은 아니다. 이 행렬 수준의 움직임은 시간차 결과(Fig. 2)와 어긋나지 않는다. 같은 종류의 ATAC 셔플은 priming 마커 시간차를 bulk 셔플보다 더 흔들지 않지만(크로마틴이 시간차를 만들지 않는다), 여기서는 세포×유전자 velocity 행렬을 움직인다. 대상이 다르므로 모순이 아니다. 이 비교들을 평균 중심화 코사인으로 보고하는 이유는 원척도 값이 모든 세포에 공통인 방향에 부분적으로 좌우되기 때문이다(평균 벡터가 행 노름 제곱의 12.9~37.4%를 차지하며 arm마다 다르다). 중심화는 사후 진단이고 봉인된 지표 목록에 없으며, 위의 사전등록 판정은 원척도 지표에 기댄다. 무게가 실린 한계가 하나 더 있다. 방법 간 값을 arm 내부 불안정이 아니라 진짜 불일치로 읽는 것은 그 대조군을 가진 MultiVelo에서만 허용된다. 0에 가장 가까운 세 쌍은 모두 MoFlow가 낀 쌍인데, MoFlow는 확률적 심층 모형이고 동일 설정 재실행 안정성이 확립된 적이 없다(자기 원본 대 셔플 값 +0.113도 같은 이유로 해석 불가). 그 쌍들에서는 불일치와 불안정이 분리되지 않는다. +그 자리를 대신하는 진술은 없는 것이 아니라 경계가 그어진 것이다. 짝지은 차이(Δ = A − B)는 작고 모두 양수이지만, 그 크기는 하나의 값으로 고정되지 않는다. 셔플 draw에 따라 달라져 한 세포집합 안에서도 대략 두세 배로 흩어지므로, 어느 한 draw도 대표 크기가 아니다. draw 전반에서 Δ는 천장 +0.872의 한 자릿수 %(대략 7%) 수준으로, 같은 지표에서 method 선택이 만들어 내는 불일치(방법 쌍 간 평균 중심화 코사인 −0.530 ~ +0.131)보다 한참 아래다. 그 잔여분이 크로마틴인지 재적합인지는 처음에 가릴 수 없었다. MultiVelo에 대해 같은 세포·같은 설정의 재실행 귀무가 없었기 때문이다. 그 공백은 이후 메워졌고, 잡음이 아니라 기여 쪽으로 메워졌다. 같은 세포집합 S_b에서 크로마틴을 온전히 둔 채 worker 수만 바꿔 재적합하면 이전 적합이 그대로 재현된다. 같은 날 두 적합은 bit 단위로 동일하고, 감사 지표로 잰 실행 간 차이는 측정한 두 세포집합 모두에서 Δ_rr = 0.000000이며 세포 부트스트랩 구간도 퇴화한다(`results/velocity_matrix_runtorun_null.md`). 보관된 적합과 견주었을 때 어긋나는 것은 유전자 하나(*LRIG1*)뿐으로, 한 세포집합에서는 4×10⁻¹⁶의 반올림 차이이고 다른 하나에서는 loss가 거의 같은 대안 해(전환 시각 65.0 대 66.9)이며 세포별 평균 중심화 코사인을 최대 2×10⁻⁶ 움직인다. 우리가 쓰는 조건에서 적합이 결정론적이므로 짝지은 Δ에는 빼내야 할 재적합 잡음 성분이 없고, 양성 진술의 사전등록 조건, 곧 |Δ_rr|의 상한 구간이 Δ_paired의 하한 구간보다 낮다는 조건이 두 경우 모두에서 성립한다(0.000000 대 0.0792 및 0.0608). 따라서 MultiVelo에 대해, 그리고 이 행렬에 대해, 크로마틴 채널을 파괴하면 출력이 실제로 움직이며 그 움직임이 재적합의 인공물이 아니라고 진술한다. 이 진술을 작게 묶어 두는 한계가 셋이다. 세 쌍 중 둘만 짝맞춘 재실행 귀무를 가지며, 원래 draw가 가장 작았던 쌍은 거기 들어 있지 않다. 세포집합마다 서로 다른 셔플 추출 네 번(총 열두 번의 적합)으로 반복해 보면, 재표집을 견디는 것과 견디지 못하는 것이 나뉜다. **부호는 견딘다.** 열두 draw 전부 Δ>0이고 구간이 0을 배제한다. **크기는 견디지 못한다.** 한 세포집합에서 draw 간 산포가 중앙값을 넘고(범위 0.043 대 중앙값 0.031), 거기서 우리가 보고하던 단일 draw(+0.063)는 네 개 중 가장 큰 값이었다(`results/velocity_matrix_shuffle_seed_variability.md`). 이 산포 판정은 범위(range)를 기준으로 봉인했고, 분산 기반 산포 지표로 보면 오히려 통과한다. 어느 지표든 실질 결론, 곧 크기가 draw마다 두세 배로 흩어진다는 점은 지표와 무관하게 성립한다. 따라서 방향은 진술하되 크기는 특정 숫자로 못 박지 않는다. 세포집합당 네 draw도 그 자체로 적어 산포는 거칠게만 추정된다. 그리고 효과는 같은 지표에서 method 선택이 만드는 것보다 한 자릿수 아래에 머무르므로, "여기서 크로마틴이 기여한다"가 "크로마틴이 이 행렬을 신뢰할 만하게 만든다"는 뜻은 아니다. 이 행렬 수준의 움직임은 시간차 결과(Fig. 2)와 어긋나지 않는다. 같은 종류의 ATAC 셔플은 priming 마커 시간차를 bulk 셔플보다 더 흔들지 않지만(크로마틴이 시간차를 만들지 않는다), 여기서는 세포×유전자 velocity 행렬을 움직인다. 대상이 다르므로 모순이 아니다. 이 비교들을 평균 중심화 코사인으로 보고하는 이유는 원척도 값이 모든 세포에 공통인 방향에 부분적으로 좌우되기 때문이다(평균 벡터가 행 노름 제곱의 12.9~37.4%를 차지하며 arm마다 다르다). 중심화는 사후 진단이고 봉인된 지표 목록에 없으며, 위의 사전등록 판정은 원척도 지표에 기댄다. 무게가 실린 한계가 하나 더 있다. 방법 간 값을 arm 내부 불안정이 아니라 진짜 불일치로 읽는 것은 그 대조군을 가진 MultiVelo에서만 허용된다. 0에 가장 가까운 세 쌍은 모두 MoFlow가 낀 쌍인데, MoFlow는 확률적 심층 모형이고 동일 설정 재실행 안정성이 확립된 적이 없다(자기 원본 대 셔플 값 +0.113도 같은 이유로 해석 불가). 그 쌍들에서는 불일치와 불안정이 분리되지 않는다. 그 한계 안에서 읽으면, 이 비교 전체에서 평균 중심화 일치가 가장 컸던 것은 두 multiome 방법 사이가 아니라 MultiVelo와 RNA 전용 scVelo floor 사이였다(+0.583). 다만 이는 계열 전체의 성질이 아니다. CRAK-Velo, MoFlow, MultiVeloVAE의 대응값은 각각 +0.260, −0.004, −0.292였다. MultiVelo와 MultiVeloVAE는 같은 세포에 체계적으로 반대 방향을 부여했다(평균 중심화 −0.500). 그것이 실질적 불일치인지 문서화되지 않은 부호·모수화 규약 차이인지는 이 설계로 가릴 수 없으나, 어느 쪽이든 확인 없이 한 출력을 다른 것으로 바꿔 쓰는 분석자는 반대 방향을 얻는다. 두 대조 모두 fitting된 행렬을 읽기 전에 봉인한 지표와 임계에서 실패했다(Additional file 12). multiome 쌍끼리의 일치가 RNA 전용 기준선을 넘지 못했고, 크로마틴을 파괴해도 행렬이 붕괴하지 않았다. 다만 위의 짝맞춘 비교가 보이듯 조금은 움직인다. 따라서 행렬의 방법 간 재현성도 유전자별 모수보다 나을 것이 없다. diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/runtime.csv b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/runtime.csv index 48ce685..9d55567 100644 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/runtime.csv +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/runtime.csv @@ -58,3 +58,15 @@ timestamp_utc,method,arm,n_cells,n_genes,wall_sec,peak_mem_mb,commit,note 2026-07-20T10:28:38+00:00,multivelo_runtorun,runtorun_refit:b2:nj16,15315,499,1468.6,9712.3,1b42831,ATAC intact re-fit on identical S_b; subsample seed=20260703; njobs=16 2026-07-20T10:59:17+00:00,multivelo_runtorun,runtorun_refit:b0:nj12,15315,498,1824.8,8244.9,1b42831,ATAC intact re-fit on identical S_b; subsample seed=20260701; njobs=12 2026-07-20T11:29:34+00:00,multivelo_runtorun,runtorun_refit:b2:nj12,15315,499,1813.1,9714.7,1b42831,ATAC intact re-fit on identical S_b; subsample seed=20260703; njobs=12 +2026-07-21T08:21:44+00:00,multivelo_shuffle_seed,shuffle_seed_refit:b0_s101_SMOKE,15315,6,76.8,8246.6,2e9076a,SMOKE shuffle-draw variability; subsample seed=20260701 shuf_seed=101; njobs=6 +2026-07-21T08:22:38+00:00,multivelo_shuffle_seed,shuffle_seed_refit:b0_s202_SMOKE,15315,6,51.6,8393.9,2e9076a,SMOKE shuffle-draw variability; subsample seed=20260701 shuf_seed=202; njobs=6 +2026-07-21T08:23:32+00:00,multivelo_shuffle_seed,shuffle_seed_refit:b0_s303_SMOKE,15315,6,50.8,8442.1,c8d5bdf,SMOKE shuffle-draw variability; subsample seed=20260701 shuf_seed=303; njobs=6 +2026-07-21T09:10:02+00:00,multivelo_shuffle_seed,shuffle_seed_refit:b0_s101,15315,498,2762.8,8246.8,c8d5bdf,shuffle-draw variability; subsample seed=20260701 shuf_seed=101; njobs=8 +2026-07-21T09:11:18+00:00,multivelo_shuffle_seed,shuffle_seed_refit:b2_s103,15315,499,2838.5,8242.2,c8d5bdf,shuffle-draw variability; subsample seed=20260703 shuf_seed=103; njobs=8 +2026-07-21T09:12:22+00:00,multivelo_shuffle_seed,shuffle_seed_refit:b1_s102,15315,499,2903.1,8235.4,c8d5bdf,shuffle-draw variability; subsample seed=20260702 shuf_seed=102; njobs=8 +2026-07-21T09:56:09+00:00,multivelo_shuffle_seed,shuffle_seed_refit:b0_s202,15315,498,2763.7,9673.5,c8d5bdf,shuffle-draw variability; subsample seed=20260701 shuf_seed=202; njobs=8 +2026-07-21T09:58:09+00:00,multivelo_shuffle_seed,shuffle_seed_refit:b2_s204,15315,499,2807.6,9670.7,c8d5bdf,shuffle-draw variability; subsample seed=20260703 shuf_seed=204; njobs=8 +2026-07-21T10:00:06+00:00,multivelo_shuffle_seed,shuffle_seed_refit:b1_s203,15315,499,2859.9,9670.2,c8d5bdf,shuffle-draw variability; subsample seed=20260702 shuf_seed=203; njobs=8 +2026-07-21T10:41:22+00:00,multivelo_shuffle_seed,shuffle_seed_refit:b0_s303,15315,498,2709.1,11088.0,c8d5bdf,shuffle-draw variability; subsample seed=20260701 shuf_seed=303; njobs=8 +2026-07-21T10:43:45+00:00,multivelo_shuffle_seed,shuffle_seed_refit:b2_s305,15315,499,2731.7,11089.0,c8d5bdf,shuffle-draw variability; subsample seed=20260703 shuf_seed=305; njobs=8 +2026-07-21T10:46:05+00:00,multivelo_shuffle_seed,shuffle_seed_refit:b1_s304,15315,499,2755.9,11075.9,c8d5bdf,shuffle-draw variability; subsample seed=20260702 shuf_seed=304; njobs=8 From a70c27445b131700dfb0e2a9610ea7434fb7ca65 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Geon-Gyu LEE Date: Sun, 26 Jul 2026 16:59:09 +0900 Subject: [PATCH 09/20] =?UTF-8?q?docs:=20=ED=95=98=EB=84=A4=EC=8A=A4=20?= =?UTF-8?q?=EA=B5=AC=EC=A1=B0=E2=86=94=ED=98=84=EC=9E=AC=EC=83=81=ED=83=9C?= =?UTF-8?q?=20=EB=B6=88=EC=9D=BC=EC=B9=98=20=EB=B3=B4=EA=B3=A0=20=EC=B6=94?= =?UTF-8?q?=EA=B0=80=20(BIOP02-100)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit reviewer 팬텀 에이전트(문서 6곳 참조·실체 없음), 프로젝트 에이전트 cwd 로딩, 검증게이트↔외부리뷰 순서를 정리. draft 경로(ff0ec25) 해소 및 검증게이트 3종 실재는 확인만. 과거 문서 미삭제 — 새 보고서 추가. --- docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md | 85 +++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 85 insertions(+) create mode 100644 docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md diff --git a/docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md b/docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md new file mode 100644 index 0000000..7800463 --- /dev/null +++ b/docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md @@ -0,0 +1,85 @@ +# 논문 생산 하네스 — 구조 ↔ 현재 상태 불일치 보고 (BIOP01) + +- **작성**: 이건규 (Geon-Gyu LEE) · 2026-07-26 +- **관련 티켓**: BIOP02-100 (논문 생산 하네스 검토 — 원본·BIOP01·BIOP02) +- **검토 대상**: BIOP01의 논문 생산 하네스 문서·에이전트 (`docs/HARNESS.md`, `CLAUDE.md` *Agent routing & artifact contract*, `.claude/agents/*`, `.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md`) +- **검증 기준**: `gglee` 브랜치 (kkkim-pipeline 기준, tip `ee9d836`) 실제 파일. 아래 모든 항목은 리포 파일을 직접 확인한 결과이며 `/workspace` 사본이 아님. +- **7/21 회의 합의 반영**: 하네스 *구조*는 수정하지 않고 현황만 정리. 구조 변경이 필요한 항목은 후속 티켓으로 분리했다. + +--- + +## 요약 (TL;DR) + +- **확정 불일치 2건**: (M1) `reviewer` 팬텀 에이전트 — 문서 6곳에서 라우팅/멤버로 참조되나 실체(`.claude/agents/reviewer.md`) 없음. (M3) 프로젝트 스코프 에이전트가 **cwd 의존**으로 로드 실패(`agent type not found`) — 실행 전제(repo 루트)가 어디에도 문서화되지 않음. +- **설계 관찰 1건**: (M2) orchestrator 실행흐름에서 **외부 리뷰(step 7)가 결정론적 검증 게이트(step 8)보다 먼저** 배치됨. 게이트를 리뷰 앞에 두는 게 통상 순서. +- **이미 해소됨 1건**: (M4) 산출물 계약의 원고 경로가 구 `draft.md` → 정본 `draft_v2.md`/`draft_v2_ko.md`로 정리됨(kkkim, commit `ff0ec25` 계열, 본 브랜치 기준에도 반영 확인). +- **정상 확인**: 실재 에이전트 9개, orchestrator는 에이전트가 아닌 Skill로 실재, 검증 게이트 스크립트 3종(`p3_concordance.py`·`p3_crossdataset_concordance.py`·`p3_scrambled_null.py`) 모두 SKILL.md 명령 경로와 일치. + +--- + +## 1. 확정 불일치 + +### M1 — `reviewer` 팬텀 에이전트 (구조 판단 필요) + +`.claude/agents/`에 실재하는 에이전트는 **9개**: `design`, `hspc-velocity-analyst`, `literature-scout`, `manuscript-writer`, `novelty-strategist`, `paper-critic`, `paper-orchestrator`, `presenter`, `research-methodologist`. **`reviewer.md`는 없다.** + +그런데 `reviewer`는 다음 6곳에서 실재 멤버/라우팅 대상으로 등장한다: + +| 위치 | 내용 | +| --- | --- | +| `docs/HARNESS.md:28` | 멤버 명부 #9 `reviewer` (전역, 선택) | +| `docs/HARNESS.md:49` | 관계도(org chart)에 `reviewer(선택)` | +| `docs/HARNESS.md:62` | 표준 경로 `paper-critic ──▶ reviewer ──▶ manuscript/REVIEW-*.md` | +| `CLAUDE.md:63` | "모든 논문 멤버(novelty·literature·methodologist·writer·critic·**reviewer**)는 …" | +| `CLAUDE.md:76` | 라우팅표: "정식 venue 리뷰 시뮬레이션" → `reviewer` (전역, 선택) | +| `CLAUDE.md:89` | 산출물 계약: 리뷰 단계 Writer = `paper-critic / reviewer` | +| `SKILL.md:3,28,51,73` | description·멤버 구성·실행흐름 step7·산출물 계약 모두 `reviewer` 호출 | + +**영향**: 자연어 "정식 venue 리뷰 시뮬레이션" 요청 → 존재하지 않는 에이전트로 라우팅 → (M3와 겹치면) `agent type not found`. 문서는 `reviewer`를 **"전역(global), 선택"** 으로 표기하는데, 이는 프로젝트 스코프(`.claude/agents/`)가 아니라 **유저 전역(`~/.claude/agents/`)에 두겠다는 의도**로 읽힌다. 그러나 이 환경엔 전역 위치에도 없다. + +**판단 포인트(후속 티켓)**: (a) `reviewer`를 전역 에이전트로 **실체화**, (b) 문서에서 제거하고 `paper-critic`으로 **통합**, (c) 계속 "선택 전역"으로 두되 설치 안내를 문서화 — 중 택1. → **FT1**. + +### M3 — 프로젝트 스코프 에이전트의 cwd 의존 로딩 (구조 판단 필요) + +`.claude/agents/`의 프로젝트 에이전트는 Claude Code가 **cwd = repo 루트(또는 프로젝트 내부)** 일 때만 발견된다. cwd가 상위 디렉터리(예: `/home/kkkim/project`)면 `paper-critic`/`hspc-velocity-analyst` 호출 시 `agent type not found` → `general-purpose`로 폴백(7/21 kkkim 재현 기록). + +이는 Claude Code의 동작 특성이지만, **하네스 문서 어디에도 "repo 루트에서 실행" 전제가 없다.** 하네스 사용성에 직접 영향. + +**판단 포인트(후속 티켓)**: (a) `CLAUDE.md`/`docs/HARNESS.md`에 "실행 cwd = repo 루트" 전제 명시, (b) cwd 무관 로드가 필요한 멤버(특히 M1의 `reviewer`)는 전역(`~/.claude/agents/`) 배치로 분리. → **FT2**. (M1과 연동.) + +--- + +## 2. 설계 관찰 (검토 질문 답변에 포함) + +### M2 — 검증 게이트 ↔ 외부 리뷰 순서 + +`SKILL.md` 실행흐름: **step 7 `(선택) 정식 리뷰 reviewer` → step 8 `검증 게이트`**. `docs/HARNESS.md:62–64` 표준경로도 `paper-critic ▶ reviewer ▶ REVIEW` 다음에 `verify-gate ▶ presenter`. 즉 **외부 referee가 결정론적 숫자 재계산 게이트보다 먼저** 돈다. + +헤드라인 숫자가 검증되기 전에 외부 리뷰를 소모하는 순서라, "내부 검수+검증 게이트를 먼저, 그다음 외부 referee"가 더 안전하다. (현재는 `reviewer`가 선택+팬텀이라 실무상 거의 안 돌지만, 구조 기술로는 어긋남.) → 권고: 게이트를 리뷰 앞으로. (경미 — FT에 선택 포함.) + +--- + +## 3. 이미 해소된 항목 (확인만) + +### M4 — 원고 경로(구 `draft.md`) → 정본 `draft_v2` + +7/21 kkkim이 처리(commit `ff0ec25` 계열). 본 `gglee` 브랜치 기준에서도 살아있는 참조가 전부 정본을 가리킴을 확인: `CLAUDE.md:87`, `docs/HARNESS.md:60`, `SKILL.md:20/48/70`, `manuscript-writer.md:43`, `presenter.md:10` → 모두 `draft_v2.md` + `draft_v2_ko.md`. 구 `draft.md`/`draft_ko.md`는 삭제(git 이력 보존). **추가 조치 불필요.** + +--- + +## 4. 검토 질문 5개에 대한 답 (AI로 논문 써본 관점) + +1. **역할 분해가 실전과 맞는가**: 대체로 적절. 도메인 슬롯 1개(`hspc-velocity-analyst`) + 재사용 8개 구성은 깔끔하다. 단 `reviewer`(외부 referee)와 `paper-critic`(내부 적대검수)의 경계가 문서상 겹치고, `reviewer`가 팬텀이라 실전에선 `paper-critic` 하나가 두 역할을 겸한다 → 역할이 문서보다 하나 적게 돈다. +2. **게이트가 환각·과대주장을 실제로 막는 위치인가**: `claim-defensibility 게이트`(SKILL §2.5 — 반증기준+가장 싼 make-or-break 검정+advisor, 2층 융합 금지, 사전등록 봉인)는 **위치·설계 모두 좋다**(headline이 본문 들어가기 전). 결정론적 **검증 게이트**(숫자 재계산)도 유효. 다만 문서는 검증 게이트를 "PI(사람)가 통과"라 하지만 실제는 스크립트 자동 재계산이라 *사람 게이트가 아니다* — 표현 정정 필요. 그리고 M2(리뷰 뒤 배치). +3. **자연어 → 라우팅이 직관적인가**: 라우팅표(CLAUDE.md:67–79)는 직관적. 유일한 죽은 링크가 `reviewer` 행(M1). +4. **도메인 슬롯 1개 교체 = 타 분야 이식 가능한가**: 구조적으로 가능하고 **BIOP02(병리)가 실제 이식 사례**. 주의점: 검증 게이트 스크립트(`p3_*`)가 도메인 특화라 **슬롯과 함께 교체**돼야 하는데 문서엔 "슬롯만 갈아끼우면 됨"으로만 적혀 게이트 교체가 누락돼 있다. +5. **있었으면 했던 것**: (a) `reviewer` 전역 에이전트 실체 또는 명확한 제거, (b) 실행 cwd 전제 명시, (c) 도메인 이식 체크리스트(슬롯 + 검증게이트 스크립트 + PAPER_DIRECTION 동시 교체). + +--- + +## 5. 후속 조치 + +- **FT1** (구조 판단): `reviewer` 팬텀 해소 — 전역 실체화 vs 제거/통합 결정 후 문서 6곳 반영. +- **FT2** (구조 판단): 프로젝트 에이전트 cwd 로딩 전제 문서화 + 전역 에이전트 배치 정리 (M1과 연동). +- 문서 최신화(비구조): 검증 게이트 "사람 통과" 표현 정정, 도메인 이식 시 게이트 교체 명시 — `gglee` 브랜치 문서 정리에서 처리. +- 공용 하네스 자산이므로 위 결정은 **BIOP02에도 동일 반영** 필요. From d5faf30820cde0d1b8f86cbd6977c471750e50d6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Geon-Gyu LEE Date: Sun, 26 Jul 2026 17:45:44 +0900 Subject: [PATCH 10/20] =?UTF-8?q?harness:=20=EA=B5=90=EC=B2=B4=EC=9A=A9=20?= =?UTF-8?q?after=20=EB=B2=84=EC=A0=84=20+=20=EC=A0=95=ED=95=A9=EC=84=B1=20?= =?UTF-8?q?=EA=B2=8C=EC=9D=B4=ED=8A=B8=20(BIOP02-100)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit harness_after/ 신설 — 라이브 하네스 미수정, 승인 시 스왑용. - harness.yaml (SSOT manifest), scripts/harness_doctor.py (정합성 게이트) - docs/HARNESS.md(after), CLAUDE-routing.after.md doctor가 현재 리포에서 reviewer 팬텀 3건 검출(FAIL) 확인. BIOP01-64~70 대응. 과거 문서 미삭제. --- harness_after/CLAUDE-routing.after.md | 40 +++++++++++ harness_after/README.md | 37 ++++++++++ harness_after/docs/HARNESS.md | 62 +++++++++++++++++ harness_after/harness.yaml | 76 +++++++++++++++++++++ harness_after/scripts/harness_doctor.py | 89 +++++++++++++++++++++++++ 5 files changed, 304 insertions(+) create mode 100644 harness_after/CLAUDE-routing.after.md create mode 100644 harness_after/README.md create mode 100644 harness_after/docs/HARNESS.md create mode 100644 harness_after/harness.yaml create mode 100644 harness_after/scripts/harness_doctor.py diff --git a/harness_after/CLAUDE-routing.after.md b/harness_after/CLAUDE-routing.after.md new file mode 100644 index 0000000..b98a6b3 --- /dev/null +++ b/harness_after/CLAUDE-routing.after.md @@ -0,0 +1,40 @@ + + +## Agent routing & artifact contract (논문 생산 하네스) 【after / 검토용】 + +> 재사용 스캐폴드(Designed by Ka-Kyung Kim, CC BY 4.0) 설치본. 정본 명세 = 리포 루트 **`harness.yaml`**(SSOT). 전체 랩 지도 = `docs/HARNESS.md`. 도메인 슬롯 = `hspc-velocity-analyst`(project profile). + +### 실행 전제 (먼저) +- **repo 루트에서 실행.** 상위 디렉터리 실행 시 프로젝트 agent 미로드 → 범용 폴백. **범용 agent로 대체 금지, 필수 누락 시 중단.** (BIOP01-65) +- 단일 컨텍스트 = `pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PAPER_DIRECTION.md` — 논문 멤버는 작업 전 로드. + +### 자연어 라우팅 +| 요청 (자연어) | 첫 agent | +| --- | --- | +| "분석 돌려줘 / 재실행 / eval·통계 / cross-dataset 재현" | `hspc-velocity-analyst` | +| "프리프린트/저널/블로그 초안·섹션" | `manuscript-writer` | +| "그림 만들어줘 / 그림 번호 정리" | `manuscript-writer` (runs `figures/figNN_*.py`) | +| "선행연구 / related work / 스쿱 확인" | `literature-scout` | +| "차별화 각도 / 뭘 새로 해야 하나" | `novelty-strategist` | +| "가설·실험설계·분석계획 점검·감사" | `research-methodologist` | +| "제출 전 적대적 자체검토 / 그림 QA" | `paper-critic` | +| "정식 venue 리뷰 시뮬레이션" | `venue-reviewer` *(프로젝트 로컬, 미구현 시 이 요청은 건너뛰고 안내)* | +| "발표자료/슬라이드/발제" | `presenter` | +| "로고·아이콘·브랜드·그림 미감" | `design` | +| "여러 단계 순서 계획만" | `paper-planner` (계획만; 실행은 메인 루프 `paper-runner`) | + +**여러 단계를 엮는 요청 → orchestrator Skill `paper-production-orchestrator`(→`paper-runner`).** RUN_STATE 기준으로 다음 단계만 실행, 필수 누락 시 중단, 미승인 게이트 건너뛰기 금지. + +### 산출물 계약 +| 단계 | Writer | 산출물 | 다음이 읽음 | +| --- | --- | --- | --- | +| 분석·eval | `hspc-velocity-analyst` | `results/FINDINGS.md` + `results/*.csv/*.md` | 결과검증·집필 | +| 결과 검증(자동) | (스크립트) | `p3_concordance` + `p3_crossdataset_concordance` + `p3_scrambled_null` 재계산 → FINDINGS 대조 | 집필 | +| 집필+그림 | `manuscript-writer` | `manuscript/draft_v2.md` + `draft_v2_ko.md`, `figures/*.png` | 검수·리뷰 | +| 검수 | `paper-critic` | 적대 노트 + 그림 QA | 집필(수정) | +| (선택) 리뷰 | `venue-reviewer` | `manuscript/REVIEW--.md` | 집필(수정) | +| 패키지 검증(자동) | (스크립트) | 원고 숫자=결과 파일, 그림 재생성, commit/데이터 고정 | 사람 | +| 발표 | `presenter` | 슬라이드/발제 | 사람 | +| 상태 | (전원) | `RUN_STATE.yaml`, `CLAIMS.yaml`, `HANDOFF.md`, `SESSION-LOG.md` | 다음 세션 | + +**게이트 3분류**: 자동 무결성(결과·패키지 검증, `harness_doctor`) / 과학적 판단(claim-defensibility — advisor 사람 포함) / 공개·거버넌스(저자·소속·IP — 사람). 커밋·push는 자동, **프리프린트/blog 공개와 main 병합만 사람 승인**. diff --git a/harness_after/README.md b/harness_after/README.md new file mode 100644 index 0000000..a1c2633 --- /dev/null +++ b/harness_after/README.md @@ -0,0 +1,37 @@ +# harness_after/ — 논문 생산 하네스 교체용 "after" 버전 (검토 대기) + +- 작성 이건규 · 2026-07-26 · branch `gglee` · 관련 BIOP02-100 / BIOP01-64~70 +- **이 폴더는 교체 후보다.** 라이브 하네스(`../docs/HARNESS.md`, `../CLAUDE.md`, `../.claude/*`, orchestrator SKILL)는 **수정하지 않았다.** 팀 검토·승인 후 아래 "스왑 방법"으로 교체한다. +- 목적: 언제든 교체 가능하도록 개선안을 실제 파일로 만들어 두고(git 보관), 상황에 따라 스왑. + +## 무엇이 들어있나 +| 파일 | 역할 | 스왑 대상(승인 시) | +| --- | --- | --- | +| `harness.yaml` | **SSOT manifest** — roles/gates/artifacts 기계판독 | 리포 루트에 신규 추가 | +| `scripts/harness_doctor.py` | **정합성 게이트** — manifest↔실제/문서 대조, 팬텀·경로 drift 검출 | 리포 루트 `scripts/`에 추가, PR CI 연결 | +| `docs/HARNESS.md` | 개선된 랩 지도(after) | `../docs/HARNESS.md` 교체 | +| `CLAUDE-routing.after.md` | 개선된 라우팅·산출물 계약 섹션(after) | `../CLAUDE.md`의 해당 섹션 교체 | + +## 무엇이 바뀌었나 (before → after) +- 멤버 수 서술 → **구성요소 인벤토리 표**(논리역할/구현형태/경로/상태). `reviewer` 미구현 명시. +- 실행 환경 전제 **명문화**(repo 루트, 범용 폴백 금지) — 침묵 폴백 차단. +- 게이트 **3분류**(자동 무결성 / 과학적 판단 / 공개·거버넌스) + "사람 통과"는 후자에만. +- 검증 게이트 **이중화**(분석 직후 결과검증 + 공개 직전 패키지검증) & 외부리뷰보다 앞. +- `reviewer` → **`venue-reviewer`**(프로젝트 로컬 우선, 격리 규칙) — 전역 실체화 안 함. +- core/project profile/run instance **3계층** 관점 도입. +- 근거 없는 정량·수사("80%" 등) 제거. + +## 스왑 방법 (승인 후에만) +``` +# 리포 루트에서 +cp harness_after/harness.yaml ./harness.yaml +cp harness_after/scripts/harness_doctor.py ./scripts/harness_doctor.py +cp harness_after/docs/HARNESS.md ./docs/HARNESS.md +# CLAUDE.md의 "Agent routing & artifact contract" 섹션을 CLAUDE-routing.after.md 내용으로 교체 +# venue-reviewer / planner·runner 개명 등 에이전트 변경은 각 티켓(BIOP01-64/70)에서 별도 반영 +python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml # 통과 확인 +``` +되돌리려면 git revert 한 번. 라이브를 건드리지 않으므로 이 폴더 존재만으로는 하네스 동작에 영향 없음. + +## 상태 +검토 대기(BIOP02-100 → 검토 중). 반영은 이건규 노트 v2(`~/HARNESS_REVIEW_AND_PROPOSAL_2026-07-26.md`) 재검토 및 팀 승인 후. diff --git a/harness_after/docs/HARNESS.md b/harness_after/docs/HARNESS.md new file mode 100644 index 0000000..8e2d512 --- /dev/null +++ b/harness_after/docs/HARNESS.md @@ -0,0 +1,62 @@ +# HARNESS.md — 랩 구조 (Agent 하네스 지도) — HSPC velocity-lag benchmark 【after / 검토용】 + +*Designed by Ka-Kyung Kim, 2026 — reusable paper-production harness (CC BY 4.0). after-revision by 이건규, 2026-07-26 (BIOP02-100).* + +> **교체 후보본.** 라이브 `docs/HARNESS.md`를 아직 대체하지 않았다. 승인 시 스왑. +> 이 하네스를 **하나의 연구 랩**으로 본 지도다. 각 agent는 멤버, 사람(+메인 루프)이 PI. +> 정본 명세는 리포 루트 **`harness.yaml`**(SSOT). 이 문서·CLAUDE.md·SKILL은 그 manifest를 따르며 `scripts/harness_doctor.py`가 대조한다. + +## 0. 실행 전제 (필수) +- **반드시 repo 루트를 cwd로 실행한다.** 상위 디렉터리에서 시작하면 `.claude/agents/`가 로드되지 않아 `agent type not found` → `general-purpose`로 **조용히 폴백**한다(산출물은 나오므로 놓치기 쉬움). +- **전문 agent 호출 실패를 범용 agent 실행으로 대체하지 않는다.** 필수 agent·Skill 누락 시 production run을 **중단**한다. +- 진입은 `scripts/start-paper-harness`(존재 검사) → orchestrator self-check(첫 단계 필수 구성요소 검사) 경유. (BIOP01-65) + +## 1. 구성요소 인벤토리 (숫자 요약 대신 명세표) +| 논리 역할 | 구현 형태 | 경로 | 상태 | +| --- | --- | --- | --- | +| domain analyst (`hspc-velocity-analyst`) | project agent | `.claude/agents/` | 구현 (project profile 슬롯) | +| literature scout | project agent | `.claude/agents/` | 구현 | +| novelty strategist | project agent | `.claude/agents/` | 구현 | +| research methodologist | project agent | `.claude/agents/` | 구현 | +| manuscript writer | project agent | `.claude/agents/` | 구현 | +| presenter | project agent | `.claude/agents/` | 구현 | +| paper critic | project agent | `.claude/agents/` | 구현 | +| design | project agent | `.claude/agents/` | 구현 | +| paper planner (`paper-orchestrator`→`paper-planner`) | agent | `.claude/agents/` | 구현 (개명 예정 BIOP01-70) | +| **venue reviewer** | agent | `.claude/agents/venue-reviewer.md` | **미구현** — 참조만 존재 (BIOP01-64) | +| production runner (`paper-production-orchestrator`→`paper-runner`) | **Skill** | `.claude/skills/.../SKILL.md` | 구현 (개명 예정) | +| figure generation | script | `figures/figNN_*.py` | 구현 | +| result / package validation | script | `scripts/p3_*.py` | 구현 | +| release approval | human | — | 운영 규칙 | + +> `venue reviewer`는 프로젝트 로컬로 구현하거나(전역 실체화 금지) 참조를 제거한다. 같은 모델 계열이 역할만 바꾸면 외부 referee가 아니라 venue-style *simulated* review이므로, 구현 시 격리(다른 모델 계열 / 원고 패키지만 전달 / 내부 논의 차단 / 사용 모델·입력 기록). + +## 2. 게이트 (3분류) +| 게이트 유형 | 예시 | 실패 시 | +| --- | --- | --- | +| 자동 무결성 | 숫자 재계산·파일 대조·스키마 검사 (`p3_*`), 하네스 정합성(`harness_doctor.py`) | 즉시 중단 | +| 과학적 판단 | claim-defensibility(반증기준+make-or-break+advisor), 방법론 승인 | 사람 승인 | +| 공개·거버넌스 | 저자·소속·IP·corresponding email·데이터 공개 | 책임자 승인 | + +- **검증은 두 번**: ① 분석 직후(결과 검증) ② 공개 직전(패키지 검증). claim lock에는 사람(advisor)의 과학적 판단이 들어간다 — "사람 게이트=공개뿐"이 아니다. + +## 3. 표준 경로 (검증 게이트를 외부 리뷰 앞에) +``` +기획(methodologist/scout/novelty) → claim·검정 계획 확정 + → hspc-velocity-analyst → results/FINDINGS.md + → [결과 검증 게이트: p3_concordance + p3_crossdataset_concordance + p3_scrambled_null] + → manuscript-writer → manuscript/draft_v2.md + draft_v2_ko.md (그림: figures/figNN_*.py) + → paper-critic (적대 검수 + 그림 QA) + → (선택) venue-reviewer → manuscript/REVIEW--.md + → [패키지 검증 게이트: 원고 숫자=결과 파일, 그림 재생성, commit/데이터 고정] + → presenter (최종 발표자료) + → [공개 게이트: 사람 — 저자·소속·IP] +``` + +## 4. 계층 분리 (재사용 관점 — BIOP01-67) +- **Core harness**(도메인 무관): 호출 규약·artifact contract·stage transition·실패 정책·run state·reviewer 격리·release gate·self-check. +- **Project profile**(프로젝트별): domain analyst·검증 명령·데이터/결과 경로·claim 금지 규칙·`PAPER_DIRECTION.md`·필수 그림/표·지표. → "슬롯 하나만 교체"가 아니라 **profile 제공**. +- **Run instance**: `RUN_STATE.yaml`(BIOP01-68) — 현재 단계·commit·완료 게이트·승인자·산출물 sha256. + +## 5. 정합성 (SSOT + doctor) +`harness.yaml`이 명세, 문서·코드가 이를 따른다. `python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml`을 PR CI에서 실행 → 팬텀 역할·경로 drift가 사람 검토 전에 실패한다. (BIOP01-66) diff --git a/harness_after/harness.yaml b/harness_after/harness.yaml new file mode 100644 index 0000000..22cff8b --- /dev/null +++ b/harness_after/harness.yaml @@ -0,0 +1,76 @@ +# harness.yaml — 논문 생산 하네스 Single Source of Truth (manifest) +# 문서(HARNESS.md/CLAUDE.md/SKILL.md)와 코드는 이 manifest를 따른다. +# harness_doctor.py가 이 파일을 기준으로 실제 파일·문서 참조를 대조한다. +harness_version: 1 +project_profile: biop01 # 도메인 특화분은 project profile로 분리 (BIOP01-67) + +roles: + # --- 도메인 슬롯 (project profile에서 교체) --- + domain_analyst: + aka: hspc-velocity-analyst + type: agent + path: .claude/agents/hspc-velocity-analyst.md + required: true + implemented: true + # --- 재사용 코어 멤버 --- + literature_scout: { type: agent, path: .claude/agents/literature-scout.md, required: true, implemented: true } + novelty_strategist: { type: agent, path: .claude/agents/novelty-strategist.md, required: true, implemented: true } + research_methodologist: { type: agent, path: .claude/agents/research-methodologist.md, required: true, implemented: true } + manuscript_writer: { type: agent, path: .claude/agents/manuscript-writer.md, required: true, implemented: true } + presenter: { type: agent, path: .claude/agents/presenter.md, required: true, implemented: true } + paper_critic: { type: agent, path: .claude/agents/paper-critic.md, required: true, implemented: true } + design: { type: agent, path: .claude/agents/design.md, required: false, implemented: true } + paper_planner: { type: agent, path: .claude/agents/paper-orchestrator.md, required: true, implemented: true } # 개명 예정: paper-planner (BIOP01-70) + # --- 미구현 (문서에는 참조되나 실체 없음) — BIOP01-64 --- + venue_reviewer: + aka: [reviewer, venue-reviewer, simulated-referee] + type: agent + path: .claude/agents/venue-reviewer.md + required: false + implemented: false # ← doctor가 문서 참조 대비 미구현으로 FAIL 처리해야 함 + note: "프로젝트 로컬 구현 예정. 전역 실체화 금지. 격리 규칙 필요." + # --- 비-에이전트 구성요소 --- + production_runner: { type: skill, path: .claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md, required: true, implemented: true } # 개명 예정: paper-runner + figure_generation: { type: script, path: pipeline/hspc-velocity-benchmark/figures, required: true, implemented: true } + +gates: + result_validation: # 자동 무결성 — 분석 직후 + type: automatic + when: after_analysis + commands: + - "cd pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts && python p3_concordance.py" + - "cd pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts && python p3_crossdataset_concordance.py --dataset human_brain" + - "cd pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts && python p3_scrambled_null.py" + on_fail: stop_and_report + package_validation: # 자동 무결성 — 공개 직전 + type: automatic + when: before_release + checks: [manuscript_numbers_match_results, figures_regenerated, commit_and_data_pinned, numbers_unchanged_through_review] + on_fail: stop_and_report + claim_defensibility: # 과학적 판단 — 사람(advisor) 포함 + type: scientific_judgement + on_fail: human_approval + release: # 공개·거버넌스 — 사람 + type: governance + checks: [authors, affiliation, ip, corresponding_email, data_release] + on_fail: human_approval + +artifacts: + findings: pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/FINDINGS.md + manuscript: pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md + manuscript_ko: pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md + figures_dir: pipeline/hspc-velocity-benchmark/figures + paper_direction: pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PAPER_DIRECTION.md + +execution: + require_repo_root: true # 상위 디렉터리 실행 금지 (BIOP01-65) + forbid_generic_fallback: true # 전문 agent 실패를 general-purpose로 대체 금지 + run_state: RUN_STATE.yaml # BIOP01-68 (예정) + claim_ledger: CLAIMS.yaml # BIOP01-69 (예정) + +# 문서가 참조하지만 manifest에 없거나 implemented=false인 agent 이름은 doctor가 FAIL 처리한다. +doc_reference_scan: + files: + - CLAUDE.md + - docs/HARNESS.md + - .claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md diff --git a/harness_after/scripts/harness_doctor.py b/harness_after/scripts/harness_doctor.py new file mode 100644 index 0000000..89e0819 --- /dev/null +++ b/harness_after/scripts/harness_doctor.py @@ -0,0 +1,89 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""harness_doctor.py — 하네스 구성 정합성 게이트. + +harness.yaml(manifest)을 기준으로 실제 파일·문서 참조가 일치하는지 검사한다. +논문 '결과'가 아니라 하네스 '구성 자체'를 검증한다. PR CI에서 돌린다. + +검사: + 1) implemented=true 역할의 path 존재 + 2) artifacts 경로 존재 + 3) 문서(doc_reference_scan)가 참조하는 agent 이름이 미구현(implemented=false)인데 쓰이면 FAIL ← reviewer 팬텀 검출 + 4) execution.require_repo_root: repo 루트(.git 또는 CLAUDE.md)에서 실행됐는지 +사용: python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml +종료코드: 0=PASS, 1=FAIL, 2=실행오류 +""" +import argparse, os, re, sys + +def load_yaml(path): + try: + import yaml + except ImportError: + print("ERROR: PyYAML 필요 (pip install pyyaml / conda install pyyaml)", file=sys.stderr) + sys.exit(2) + with open(path, encoding="utf-8") as f: + return yaml.safe_load(f) + +def main(): + ap = argparse.ArgumentParser() + ap.add_argument("--repo", default=".") + ap.add_argument("--manifest", default="harness.yaml") + a = ap.parse_args() + repo = os.path.abspath(a.repo) + man_path = a.manifest if os.path.isabs(a.manifest) else os.path.join(repo, a.manifest) + if not os.path.exists(man_path): + print(f"ERROR: manifest 없음: {man_path}", file=sys.stderr); sys.exit(2) + m = load_yaml(man_path) + + fails, warns = [], [] + def p(path): return os.path.join(repo, path) + + roles = m.get("roles", {}) + # 1) implemented 역할 path 존재 + for name, r in roles.items(): + if not isinstance(r, dict): + continue + if r.get("implemented") and r.get("path") and not os.path.exists(p(r["path"])): + fails.append(f"[role] {name}: implemented=true 인데 경로 없음 → {r['path']}") + + # 2) artifacts 존재 + for k, v in (m.get("artifacts") or {}).items(): + if not os.path.exists(p(v)): + warns.append(f"[artifact] {k}: 경로 없음 → {v}") + + # 3) 문서 참조 vs 미구현 (팬텀 검출) + scan = (m.get("doc_reference_scan") or {}).get("files", []) + # 미구현 역할의 모든 별칭(aka) 토큰 수집 + phantom_tokens = {} + for name, r in roles.items(): + if isinstance(r, dict) and r.get("implemented") is False: + akas = r.get("aka", []) + if isinstance(akas, str): akas = [akas] + for tok in set([name] + akas): + phantom_tokens.setdefault(tok, name) + for f in scan: + fp = p(f) + if not os.path.exists(fp): + warns.append(f"[scan] 문서 없음 → {f}"); continue + text = open(fp, encoding="utf-8", errors="replace").read() + for tok, role in phantom_tokens.items(): + if re.search(r"(? Date: Sun, 26 Jul 2026 18:29:02 +0900 Subject: [PATCH 11/20] =?UTF-8?q?harness:=20after=20=EB=B2=84=EC=A0=84=20?= =?UTF-8?q?=EC=82=B0=EC=B6=9C=EB=AC=BC=20=EC=B6=94=EA=B0=80=20(BIOP01-64/6?= =?UTF-8?q?5/66/68/69)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - scripts/start-paper-harness (실행 전제 가드, BIOP01-65) - RUN_STATE.template.yaml (BIOP01-68), CLAIMS.template.yaml (BIOP01-69) - agents/venue-reviewer.md (프로젝트 로컬 후보, BIOP01-64) - ci/harness-doctor.yml (정합성 게이트 CI, BIOP01-66) 라이브 미수정, 스왑 대기. --- harness_after/CLAIMS.template.yaml | 17 ++++++++++++++ harness_after/RUN_STATE.template.yaml | 17 ++++++++++++++ harness_after/agents/venue-reviewer.md | 20 +++++++++++++++++ harness_after/ci/harness-doctor.yml | 17 ++++++++++++++ harness_after/scripts/start-paper-harness | 27 +++++++++++++++++++++++ 5 files changed, 98 insertions(+) create mode 100644 harness_after/CLAIMS.template.yaml create mode 100644 harness_after/RUN_STATE.template.yaml create mode 100644 harness_after/agents/venue-reviewer.md create mode 100644 harness_after/ci/harness-doctor.yml create mode 100755 harness_after/scripts/start-paper-harness diff --git a/harness_after/CLAIMS.template.yaml b/harness_after/CLAIMS.template.yaml new file mode 100644 index 0000000..c197e2d --- /dev/null +++ b/harness_after/CLAIMS.template.yaml @@ -0,0 +1,17 @@ +# CLAIMS.template.yaml — claim provenance ledger (BIOP01-69). 템플릿. +# claim-defensibility 게이트와 실제 원고를 연결한다. 결과 변경 시 여기부터 갱신. +claims: + C001: + text: "" + status: + evidence: # 결과 파일/그림 (숫자는 여기서만) + - pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/.csv + - pipeline/hspc-velocity-benchmark/figures/.png + validation: # 재계산 스크립트 + - p3_crossdataset_concordance + limitations: + - "<한계/반례>" + manuscript_locations: # 이 claim이 등장하는 위치 (결과 바뀌면 전부 점검) + - abstract + - results.3 + - discussion.2 diff --git a/harness_after/RUN_STATE.template.yaml b/harness_after/RUN_STATE.template.yaml new file mode 100644 index 0000000..9c7c422 --- /dev/null +++ b/harness_after/RUN_STATE.template.yaml @@ -0,0 +1,17 @@ +# RUN_STATE.template.yaml — 논문 생산 실행 상태 (BIOP01-68). 템플릿 — 실제 run에서 채움. +# orchestrator(paper-runner)가 이 파일을 읽고 다음 단계만 실행한다. 대화 기록에 상태를 두지 않는다. +run_id: -paper- # 예: biop01-paper-20260726 +source_commit: +stage: + +completed: + claim_defensibility: { status: , commit: , approved_by: } + result_validation: { status: , commit: } # 분석 직후 + package_validation: { status: , commit: } # 공개 직전 + +artifacts: + findings: { path: pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/FINDINGS.md, sha256: <> } + manuscript: { path: pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md, sha256: <> } + +failures: [] # [{stage, reason, commit}] +notes: "" # 수정 후 다시 통과해야 하는 게이트 등 diff --git a/harness_after/agents/venue-reviewer.md b/harness_after/agents/venue-reviewer.md new file mode 100644 index 0000000..c280b75 --- /dev/null +++ b/harness_after/agents/venue-reviewer.md @@ -0,0 +1,20 @@ + +--- +name: venue-reviewer +description: 외부 venue-style 시뮬레이션 리뷰(referee). paper-critic(내부 적대검수) + 결과 검증 게이트 통과 후에만 호출한다. 원고 패키지만 읽고 내부 논의·분석 과정·critic 노트는 보지 않는다(격리). +--- + +# venue-reviewer (simulated referee) + +target venue의 referee처럼 **최종 원고 패키지만** 심사한다. + +## 격리 (필수) +- 입력은 `manuscript/draft_v2.md`(+`_ko`), 그림, `refs.bib`, `SUPPLEMENTARY.md` **뿐**. 분석 과정·내부 논의·critic 노트 접근 금지. +- 리뷰 상단에 **사용 모델·입력 범위**를 기록한다. 같은 모델 계열이면 "simulated review (외부 referee 아님)"임을 명시. +- 진짜 리뷰 다양성이 필요하면 **다른 모델 계열**로 실행한다. + +## 산출 +`manuscript/REVIEW--.md` — major/minor 이슈, 재현성·통계·novelty·형식·venue-fit. + +## 주의 +프로젝트 로컬 후보다(BIOP01-64). **전역(`~/.claude/agents/`) 설치 금지** — 숨은 환경 의존성 방지. 미설치 시 "정식 venue 리뷰" 요청은 건너뛰고 안내한다. diff --git a/harness_after/ci/harness-doctor.yml b/harness_after/ci/harness-doctor.yml new file mode 100644 index 0000000..7d0506f --- /dev/null +++ b/harness_after/ci/harness-doctor.yml @@ -0,0 +1,17 @@ +# 후보 CI (BIOP01-66). 승인 후 .github/workflows/harness-doctor.yml 로 스왑하면 활성화. +# harness_after/ 안에 두어 지금은 비활성(스왑 전까지 CI 미동작). +name: harness-doctor +on: + pull_request: + branches: [ main, kkkim-pipeline ] +jobs: + doctor: + runs-on: ubuntu-latest + steps: + - uses: actions/checkout@v4 + - uses: actions/setup-python@v5 + with: + python-version: "3.11" + - run: pip install pyyaml + - name: 하네스 구성 정합성 검사 (팬텀·경로 drift) + run: python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml diff --git a/harness_after/scripts/start-paper-harness b/harness_after/scripts/start-paper-harness new file mode 100755 index 0000000..72eafce --- /dev/null +++ b/harness_after/scripts/start-paper-harness @@ -0,0 +1,27 @@ +#!/usr/bin/env bash +# start-paper-harness — 실행 전제 가드 (BIOP01-65). +# repo 루트·필수 구성요소·정합성 게이트를 확인한 뒤에만 하네스 진입. +# 전문 agent 실패를 범용 agent로 대체하지 않는다: 누락 시 즉시 중단. +set -euo pipefail + +ROOT="$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || true)" +[ -n "$ROOT" ] || { echo "FATAL: git 저장소가 아님. repo 루트에서 실행하라."; exit 1; } +cd "$ROOT" +[ -f CLAUDE.md ] || { echo "FATAL: repo 루트가 아님(CLAUDE.md 없음). 상위 디렉터리 실행 금지."; exit 1; } + +req=( + ".claude/agents/hspc-velocity-analyst.md" + ".claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md" + "pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/p3_concordance.py" +) +missing=0 +for p in "${req[@]}"; do [ -e "$p" ] || { echo "MISSING: $p"; missing=1; }; done +[ "$missing" -eq 0 ] || { echo "FATAL: 필수 구성요소 누락 → production run 중단 (범용 폴백 금지)."; exit 1; } + +# 정합성 게이트 (manifest ↔ 실제/문서) +if [ -f scripts/harness_doctor.py ] && [ -f harness.yaml ]; then + python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml \ + || { echo "FATAL: harness_doctor FAIL → 하네스 진입 중단."; exit 1; } +fi + +echo "OK: 실행 전제 통과 (cwd=$ROOT). 하네스 진입 허용." From fae9d5ae9c368943c7dd8975a55f520f976aab63 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Geon-Gyu LEE Date: Sun, 26 Jul 2026 18:35:46 +0900 Subject: [PATCH 12/20] =?UTF-8?q?onboarding:=20=EC=9D=B4=EA=B1=B4=EA=B7=9C?= =?UTF-8?q?=201~3=EC=A3=BC=EC=B0=A8=20=EA=B3=BC=EC=A0=9C=20=ED=9A=8C?= =?UTF-8?q?=EA=B3=A0=20=EC=99=84=EB=A3=8C=20(BIOP01-1/15/8)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit week1 논문분석 스킬+MultiVelo 샘플, week2 Insight(scope/papers.jsonl/ comparison/evidence/insight 4관점), week3 Validation(6기준). 근거=paper_analysis velocity 9편. 원 마감 05~06월 경과분 기록 보존. --- onboarding_gglee/README.md | 11 +++++ onboarding_gglee/week1/SKILL.md | 23 ++++++++++ .../week1/analysis_li-2023-multivelo.md | 10 +++++ onboarding_gglee/week2/comparison_table.md | 15 +++++++ onboarding_gglee/week2/evidence_bundle.md | 18 ++++++++ onboarding_gglee/week2/insight.md | 17 +++++++ onboarding_gglee/week2/papers.jsonl | 9 ++++ onboarding_gglee/week2/scope.md | 17 +++++++ onboarding_gglee/week3/validation.md | 45 +++++++++++++++++++ 9 files changed, 165 insertions(+) create mode 100644 onboarding_gglee/README.md create mode 100644 onboarding_gglee/week1/SKILL.md create mode 100644 onboarding_gglee/week1/analysis_li-2023-multivelo.md create mode 100644 onboarding_gglee/week2/comparison_table.md create mode 100644 onboarding_gglee/week2/evidence_bundle.md create mode 100644 onboarding_gglee/week2/insight.md create mode 100644 onboarding_gglee/week2/papers.jsonl create mode 100644 onboarding_gglee/week2/scope.md create mode 100644 onboarding_gglee/week3/validation.md diff --git a/onboarding_gglee/README.md b/onboarding_gglee/README.md new file mode 100644 index 0000000..02c7c83 --- /dev/null +++ b/onboarding_gglee/README.md @@ -0,0 +1,11 @@ +# onboarding_gglee/ — 이건규 온보딩 과제 (회고 완료) + +BIOP01 온보딩 3주 과제를 뒤늦게(2026-07-26) 수행한 결과물. 원 마감(2026-05~06)은 지났으나 기록으로 남긴다. + +| 주차 | 티켓 | 과제 | 산출물 | +| --- | --- | --- | --- | +| 1주 | BIOP01-1 | 자신만의 논문 분석 Agent | `week1/SKILL.md` + `week1/analysis_li-2023-multivelo.md` | +| 2주 | BIOP01-15 | Insight Agent (cross-paper) | `week2/scope.md`·`papers.jsonl`·`comparison_table.md`·`evidence_bundle.md`·`insight.md` | +| 3주 | BIOP01-8 | Validation Agent (Insight 검증) | `week3/validation.md` | + +코퍼스: 리포 `paper_analysis/epigenomic-lag/`의 single-cell RNA velocity 논문 9편(MultiVelo·MultiVeloVAE·MoFlow·CRAK-Velo·cellDancer·DeepVelo·DeepKinet·mmVelo·velocity-benchmark). 근거는 각 논문의 `*_methodology-brief.md`·`*_core.md`를 인용. diff --git a/onboarding_gglee/week1/SKILL.md b/onboarding_gglee/week1/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..549355f --- /dev/null +++ b/onboarding_gglee/week1/SKILL.md @@ -0,0 +1,23 @@ +# SKILL — 논문 분석 Agent (method paper 읽기, gglee) [BIOP01-1] + +method(알고리즘) 논문을 읽을 때 **재현·적용 판단에 필요한 요소**를 강제로 뽑는 스킬. epigenomics 브랜치 AGENTS.md/SKILL.md를 참고해 내 관점으로 재작성. + +## 언제 +새 velocity/kinetics method 논문 1편을 우리 HSPC(GSE209878) 파이프라인 관점에서 평가할 때. + +## 입력 / 출력 +- 입력: 논문 PDF(또는 core 노트) 1편 + 우리 데이터/목표 컨텍스트. +- 출력: `analysis_.md` — 아래 6블록. + +## 반드시 뽑는 6블록 (요약과 insight를 구분) +1. **주장 & 메커니즘(1문장)** — 무엇을 어떻게 계산하나. 핵심 수식/loss/state 정의. "무엇이 새로운가"를 한 줄로. +2. **New vs Borrowed** — 이 논문 고유 기여 vs 선행(scVelo/UniTVelo/cellDancer 등)에서 상속한 것. (계보 명시 — 과대평가 방지.) +3. **데이터 & 재현성** — dataset 접근(open/restricted, GEO/dbGaP), 코드·license·유지보수, 자원(GPU 필수 여부·시간·메모리), 핵심 의존성. +4. **우리 적용성(HSPC)** — modality 일치(RNA-only vs multiome), 우리 GSE209878 사용 여부, lag 산출이 내장인지 후처리인지, 예상 비용. +5. **한계 & confound** — 저자가 통제 안 한 것(cell-cycle, chromatin ablation 부재, pseudotime≠wall-clock, multi-sample 미지원 등). **반례가 될 조건.** +6. **후속 질문 2–3** — 검증/의사결정을 가르는 질문. + +## 규율 +- 숫자·주장은 논문 본문/그림 위치를 명시(`§Methods pXX`, `Fig N`). 메모리 재유도 금지. +- "SOTA/우월"은 저자 주장인지 독립 벤치마크(Luo 2026)인지 구분. weak ≠ zero. +- modality mismatch(RNA-only인데 우리는 multiome)는 즉시 flag → baseline 용도로만. diff --git a/onboarding_gglee/week1/analysis_li-2023-multivelo.md b/onboarding_gglee/week1/analysis_li-2023-multivelo.md new file mode 100644 index 0000000..a93fcf8 --- /dev/null +++ b/onboarding_gglee/week1/analysis_li-2023-multivelo.md @@ -0,0 +1,10 @@ +# 분석: Li 2023 — MultiVelo (SKILL 적용 샘플) [BIOP01-1] + +*근거: `paper_analysis/epigenomic-lag/li-2023-multivelo/*` (methodology-brief, core §Methods p11–26).* + +1. **주장 & 메커니즘**: scVelo dynamical 모델의 transcription rate를 `α^(k)·c(t)`(k=chromatin state, c=accessibility)로 확장해 **chromatin→RNA priming/decoupling lag**를 latent time 축에서 정량하는 첫 multi-omic velocity. 4-state ODE + Nelder–Mead 적합. +2. **New vs Borrowed**: (New) chromatin accessibility를 velocity ODE에 결합한 4-state 스위치 + priming/decoupling 시간. (Borrowed) scVelo dynamical의 spliced/unspliced ODE·latent time, Seurat WNN smoothing, Signac peak 처리. +3. **데이터 & 재현성**: dataset `open`(HSPC GSE209878 processed, mouse skin GSE140203, human brain GSE162170) + raw `restricted`(dbGaP phs002915.v1.p1). 코드 welch-lab/MultiVelo(PyPI/Bioconda, MIT 추정, active). **CPU only**, HSPC 124분/32GB, GPU 불필요. 의존성 scanpy·scVelo·Seurat v4(R)·Signac·numba. +4. **우리 적용성(HSPC)**: **완전 일치** — 본 논문 HSPC dataset = 우리 GSE209878, 동일 platform/modality. 워크스테이션에서 바로 실행. lag는 latent-time 축 산출(내장). → 우리 파이프라인의 **foundational baseline**. +5. **한계 & confound**: (a) **cell-cycle confound 처리 미명시** — regress-out 충분한지 불명. (b) **pseudotime≠wall-clock** — lag가 latent 단위라 drug timing(시간)으로 직접 못 씀. (c) **discrete 4-state + single-sample** — cell-type-specific 연속 kinetics·multi-donor 통합 불가(→ MultiVeloVAE가 해소). (d) chromatin 기여를 분리하는 ATAC-off ablation 없음. +6. **후속 질문**: ① cell-cycle regress-out vs non-cycling subset separate fit의 lag 차이? ② latent-time lag를 wall-clock으로 매핑할 anchor가 있나? ③ 후속(MultiVeloVAE/MoFlow)과 lag 방향이 gene 단위로 일치하나(cross-method consistency)? diff --git a/onboarding_gglee/week2/comparison_table.md b/onboarding_gglee/week2/comparison_table.md new file mode 100644 index 0000000..7c763e5 --- /dev/null +++ b/onboarding_gglee/week2/comparison_table.md @@ -0,0 +1,15 @@ +# comparison_table — velocity method 비교 [BIOP01-15] + +| Method (연도, venue) | 유형 | Modality | 핵심 메커니즘 | 결과 주장 | 대표 한계 | +| --- | --- | --- | --- | --- | --- | +| MultiVelo (2023, Nat Biotech) | 기계론 ODE | multiome | α^(k)·c(t), 4-state, latent time | 최초 chromatin→RNA lag 정량 | discrete·single-sample, cell-cycle 미명시 | +| MultiVeloVAE (2025, Nat Comm) | cVAE+ODE | multiome | 연속 (k_c,ρ), multi-sample, Bayesian diff test | MultiVelo 한계 일반화 | GPU 필수, scaling 미검증 | +| MoFlow (2026, Nat Comm) | DNN, latent-time-free | multiome | relay cosine loss + open/close scenario 자동선택 | backflow 해소, lag 정량 | multi-sample 미지원 | +| CRAK-Velo (2026, Genome Biol) | semi-mech (UniTVelo) | multiome | accessibility=production rate + region weight | GSE209878서 MultiVelo 대비 우위 주장 | **chromatin ablation 없음** | +| cellDancer (2023, Nat Biotech) | DNN, latent-time-free | RNA-only | local cosine loss + gene DNN | 방향 정확도; MoFlow 전신 | chromatin 없음 | +| DeepVelo (2024, Genome Biol) | GCN | RNA-only | GCN + continuity loss | scVelo 대비 우위 | chromatin 없음, 30k cell 한계 | +| DeepKinet (2024, Genome Biol) | 2-stage VAE | RNA-only | splicing/degradation rate + scEU/scNT 검증 | kinetic-rate **검증 프레임워크** | chromatin 없음 | +| mmVelo (2024, bioRxiv) | multimodal VAE | multiome | multimodal latent dynamics | cross-modality velocity | preprint | +| veloBench (2026, Cell Rep Meth) | 벤치마크 | mixed | 15 method × 20 dataset | **단일 정답 없음**, scenario별 권장 | MultiVelo를 **ATAC off**로 실행 | + +**한눈에**: chromatin-aware 4종(MultiVelo/VAE/MoFlow/CRAK-Velo)이 우리 HSPC 직접 적용 대상; RNA-only 4종은 baseline/계보/검증-프레임워크; 벤치마크는 method 선택의 3자 근거이나 multi-omic(ATAC-on) 성능은 **비워둠**. diff --git a/onboarding_gglee/week2/evidence_bundle.md b/onboarding_gglee/week2/evidence_bundle.md new file mode 100644 index 0000000..f13c605 --- /dev/null +++ b/onboarding_gglee/week2/evidence_bundle.md @@ -0,0 +1,18 @@ +# evidence_bundle — Insight 입력 [BIOP01-15] + +각 관찰의 근거 위치(`paper_analysis/epigenomic-lag//*`). Insight agent는 이 번들 + papers.jsonl만 읽는다. + +## E1. 계보 (field flow) +- scVelo dynamical → cellDancer/DeepVelo(RNA-only, latent-time-free, cell-specific DNN) → MultiVelo(chromatin-aware, discrete, latent time) → **분기**: MoFlow(latent-time-free chromatin DNN) & MultiVeloVAE(연속 cVAE·multi-sample). 근거: hong-2026-moflow_methodology-brief("MultiVelo post-extension 두 갈래 중 하나"), li-2025-multivelovae_methodology-brief("MultiVelo를 continuous+multi-sample로 일반화"), li-2023-celldancer_methodology-brief("MoFlow의 direct predecessor"). + +## E2. chromatin 기여의 인과 분리 부재 (반복 한계) +- CRAK-Velo: chromatin term ablation(k=0)이 없어 chromatin 통합 효과가 인과적으로 분리 안 됨(el-kazwini brief '본인 재회고'). veloBench: **MultiVelo를 rna_only=True로 실행**해 multi-omic(ATAC-on) 이득을 평가하지 않음(luo brief). → "chromatin이 실제로 lag를 만드는가"를 논문들이 직접 시험하지 않음. + +## E3. confound·척도 (반복 한계) +- cell-cycle 처리: MultiVelo/MultiVeloVAE/MoFlow 모두 '재회고'에서 cell-cycle confound 처리 미명시로 질문 남김. pseudotime≠wall-clock: lag가 latent 단위 → drug timing(시간)으로 직접 환산 불가(multivelo brief). + +## E4. 차별점 (differentiation) +- MultiVelo=기계론·CPU·foundational; MultiVeloVAE=연속·multi-sample·GPU·BSD-3; MoFlow=latent-time-free·backflow 해소; CRAK-Velo=region-level·동일 GSE209878 head-to-head; DeepKinet=검증 프레임워크(scEU/scNT); veloBench=scenario 권장(complex topology→DeepVelo/veloVI/LatentVelo). + +## E5. 재현·라이선스 (실무) +- 다수 repo가 license 명시 부재('검토필요:'): MoFlow·cellDancer·MultiVelo(MIT 추정). 명확 상업 허용은 MultiVeloVAE(BSD-3). GPU 필수: MultiVeloVAE·MoFlow·DeepVelo. CPU 가능: MultiVelo·cellDancer. diff --git a/onboarding_gglee/week2/insight.md b/onboarding_gglee/week2/insight.md new file mode 100644 index 0000000..2d32bb4 --- /dev/null +++ b/onboarding_gglee/week2/insight.md @@ -0,0 +1,17 @@ +# insight — cross-paper Insight (4관점) [BIOP01-15] + +요약이 아니라 논문 *간* 관계·패턴·gap. 근거는 `evidence_bundle.md`(E1–E5), `papers.jsonl`. + +## Field Flow (흐름) +**I1.** velocity 계열은 "정확도 향상"이 아니라 **자유도 이동**으로 진화했다: scVelo(gene-global kinetics) → cellDancer/DeepVelo(**cell-specific**, latent-time 제거) → MultiVelo(**chromatin 축 추가**, 단 discrete·latent-time 복귀) → 두 분기가 MultiVelo의 서로 다른 제약을 각각 푼다 — MoFlow(latent-time 다시 제거) vs MultiVeloVAE(discrete→연속, single→multi-sample). 즉 최신 두 방법은 **경쟁이 아니라 상보적**(각기 다른 축을 완화). [E1] + +## Differentiation Map (차별점·강약) +**I2.** chromatin-aware 4종은 겹치지 않는 강점을 판다: MultiVelo=재현 쉬움(CPU·foundational) / MultiVeloVAE=multi-sample·differential test(연구 확장성) / MoFlow=backflow 해소·latent-time-free(방향 안정) / CRAK-Velo=region-level 해석·동일 데이터 head-to-head. **약점의 공통 축**은 "chromatin의 인과 기여 미검증"과 "cell-cycle/척도". → 단일 default 대신 **2–3종 교차 실행 + 합의**가 방법론적으로 정당(veloBench의 'no single answer'와 일치). [E4, E1] + +## Repeated Limitations (반복 한계) +**I3.** 세 한계가 방법을 가로질러 반복된다: (a) **chromatin 인과 분리 부재** — CRAK-Velo에 k=0 ablation 없음, veloBench가 MultiVelo를 ATAC-off로 실행 → "chromatin이 lag를 만든다"를 아무도 직접 시험 안 함. (b) **cell-cycle confound 미명시**(MultiVelo/VAE/MoFlow 공통). (c) **pseudotime≠wall-clock** → lag가 시간 단위가 아니라 drug-timing 예측에 직접 못 씀. [E2, E3] + +## Unresolved Gaps (미해결·후속) +**I4.** 분야가 답하지 않은 질문: ① **ATAC-on이 RNA-only 대비 실제로 정확도/lag를 개선하는가?**(veloBench 공백) → 우리 HSPC에서 자체 ablation로 채울 자리. ② **chromatin→transcription lag가 method 간 재현되는가?**(cross-method consistency를 어느 논문도 보고 안 함) → 우리 파이프라인의 차별화 지점. ③ latent-time lag → wall-clock 매핑 anchor. ④ cell-cycle regress-out vs separate-fit의 lag 민감도. [E2, E3, E4] + +> 종합: 이 분야의 진짜 공백은 "더 정확한 method"가 아니라 **chromatin의 인과성·method 간 재현성·시간 척도의 검증**이며, 이는 우리 HSPC multiome + 자체 ablation/cross-method 설계로 메울 수 있다. diff --git a/onboarding_gglee/week2/papers.jsonl b/onboarding_gglee/week2/papers.jsonl new file mode 100644 index 0000000..fc97c2b --- /dev/null +++ b/onboarding_gglee/week2/papers.jsonl @@ -0,0 +1,9 @@ +{"id":"li-2023-multivelo","year":2023,"venue":"Nature Biotechnology","method":"MultiVelo","type":"mechanistic ODE","modality":"multiome (RNA+ATAC)","mechanism":"scVelo dynamical의 transcription rate를 chromatin state k·accessibility c(t)로 확장, 4-state ODE, latent time","result":"chromatin→RNA priming/decoupling lag를 정량한 첫 multi-omic velocity","limitation":"discrete 4-state·single-sample, cell-cycle 처리 미명시, pseudotime≠wall-clock, chromatin ablation 없음","compute":"CPU only","uses_gse209878":true} +{"id":"li-2025-multivelovae","year":2025,"venue":"Nature Communications","method":"MultiVeloVAE","type":"cVAE + ODE","modality":"multiome","mechanism":"MultiVelo 4-state를 cVAE + cell-specific continuous (k_c,ρ) + shared latent time + partial-overlap modality로 일반화, Bayesian differential test, in silico TF perturbation","result":"continuous·multi-sample·differential dynamics로 MultiVelo 한계 해소","limitation":"GPU 필수, cell-cycle 처리 미명시, 100k+ scaling 미검증","compute":"GPU","uses_gse209878":true} +{"id":"hong-2026-moflow","year":2026,"venue":"Nature Communications","method":"MoFlow","type":"DNN (latent-time-free)","modality":"multiome","mechanism":"cellDancer relay velocity cosine loss + chromatin scenario(open/close) 양쪽 평가·lower-loss 자동선택 + 2-stage 학습","result":"backflow 해소 + latent-time-free chromatin-aware lag; MultiVelo 전처리 재사용","limitation":"multi-sample 미지원, hardware 미명시, cell-cycle 미명시","compute":"GPU","uses_gse209878":true} +{"id":"el-kazwini-2026-crakvelo","year":2026,"venue":"Genome Biology","method":"CRAK-Velo","type":"semi-mechanistic (UniTVelo 확장)","modality":"multiome","mechanism":"chromatin accessibility를 production rate로 직접 구성 + gene별 region weight, cisTopic smoothing","result":"동일 GSE209878 HSPC에서 MultiVelo 대비 우위 주장, region-level 해석","limitation":"chromatin term ablation(k=0) 없어 chromatin 기여 인과 분리 불가, lag는 후처리","compute":"CPU+GPU(cisTopic)","uses_gse209878":true} +{"id":"li-2023-celldancer","year":2023,"venue":"Nature Biotechnology","method":"cellDancer","type":"DNN (latent-time-free)","modality":"RNA-only","mechanism":"latent time 없는 local cosine loss + gene별 DNN으로 cell-specific (α,β,γ)","result":"multi-lineage 방향 정확도; MoFlow의 직접 predecessor","limitation":"chromatin 없음 → epigenomic-lag 직접 적용 불가(baseline 용도)","compute":"CPU","uses_gse209878":false} +{"id":"cui-2024-deepvelo","year":2024,"venue":"Genome Biology","method":"DeepVelo","type":"GCN","modality":"RNA-only","mechanism":"GCN + continuity loss로 cell/gene-specific kinetics 학습","result":"scVelo 대비 multi-lineage 방향 우위","limitation":"chromatin 없음, full-batch → 30k cell까지 검증","compute":"GPU 권장","uses_gse209878":false} +{"id":"mizukoshi-2024-deepkinet","year":2024,"venue":"Genome Biology","method":"DeepKinet","type":"2-stage VAE","modality":"RNA-only","mechanism":"unspliced/spliced만으로 cell-specific splicing/degradation rate, scEU-seq·scNT-seq로 validation","result":"kinetic-rate 추정의 validation framework reference","limitation":"chromatin 없음(간접 가치), epigenomic-lag direct method 아님","compute":"GPU","uses_gse209878":false} +{"id":"nomura-2024-mmvelo","year":2024,"venue":"bioRxiv","method":"mmVelo","type":"multimodal VAE","modality":"multiome","mechanism":"multimodal latent에서 modality 간 dynamics 추정","result":"cross-modality velocity(preprint)","limitation":"preprint(peer-review 전), 재현 정보 제한","compute":"GPU","uses_gse209878":false} +{"id":"luo-2026-velocity-benchmark","year":2026,"venue":"Cell Reports Methods","method":"veloBench","type":"benchmark","modality":"mixed","mechanism":"15 method × 17 real+3 sim dataset을 accuracy/stability/usability로 비교","result":"단일 정답 없음; scenario별 권장(complex topology→DeepVelo/veloVI/LatentVelo). HSPC=Dataset12","limitation":"MultiVelo를 rna_only=True(ATAC off)로 실행 → multi-omic 성능 미평가","compute":"GPU+CPU","uses_gse209878":true} diff --git a/onboarding_gglee/week2/scope.md b/onboarding_gglee/week2/scope.md new file mode 100644 index 0000000..cf95eff --- /dev/null +++ b/onboarding_gglee/week2/scope.md @@ -0,0 +1,17 @@ +# scope — Insight Agent 대상 [BIOP01-15] + +## 주제 +single-cell RNA velocity로 **chromatin→transcription 타이밍(lag)과 kinetic rate**를 추정하는 method 계열. 우리 HSPC(GSE209878) 파이프라인 method 선택·해석의 근거. + +## 키워드 +RNA velocity, multiome (RNA+ATAC), chromatin accessibility, cell-specific kinetics, latent time, splicing/degradation rate, benchmark. + +## 포함 (9편, `paper_analysis/epigenomic-lag/`) +multivelo(li-2023) · multivelovae(li-2025) · moflow(hong-2026) · crakvelo(el-kazwini-2026) · celldancer(li-2023) · deepvelo(cui-2024) · deepkinet(mizukoshi-2024) · mmvelo(nomura-2024) · velocity-benchmark(luo-2026). + +## 제외 +- 순수 trajectory/pseudotime(velocity 무관), spatial-only, 리뷰 논문. +- 기준: velocity ODE 또는 kinetic-rate 추정을 제시하지 않으면 제외. + +## 산출 +`papers.jsonl`(비교 records) → `comparison_table.md` → `evidence_bundle.md` → `insight.md`(4관점). diff --git a/onboarding_gglee/week3/validation.md b/onboarding_gglee/week3/validation.md new file mode 100644 index 0000000..d16b71b --- /dev/null +++ b/onboarding_gglee/week3/validation.md @@ -0,0 +1,45 @@ +# validation — week2 Insight 검증 [BIOP01-8] + +week2 `insight.md`의 I1–I4를 6기준(Evidence/Logic/Scope/Novelty/Actionability/Risk)으로 검증. Status ∈ {Valid, Needs Evidence, Overstated, Unclear, Rejected}. + +--- + +## I1 — 계열은 정확도가 아니라 자유도 이동으로 진화, 최신 둘은 상보적 +- **Status: Valid** +- Evidence: 계보는 3개 브리프에서 직접 확인(moflow='두 갈래 중 하나', multivelovae='일반화', celldancer='predecessor'). [E1] +- Logic: cell-specific·latent-time·chromatin·multi-sample을 축으로 두면 각 method의 완화 축이 다름 → 상보 주장 성립. +- Scope: '상보적'은 *설계 축* 기준. 실측 성능 우열 주장 아님(그건 I2/벤치마크). 과확장 아님. +- Novelty: 개별 논문 요약을 넘은 계보-축 재구성 = 새 관찰. +- Risk: MoFlow와 MultiVeloVAE를 실제 우리 데이터에서 함께 돌려 정말 상보적(다른 gene에서 강함)인지는 미검증 → I4-②와 연결. + +## I2 — chromatin-aware 4종은 강점이 겹치지 않음 → 2–3종 교차+합의가 정당 +- **Status: Valid** (운영 권고로서) +- Evidence: 차별점은 브리프에서 각각 확인[E4]; 'no single answer'는 veloBench 결론[luo brief]. +- Logic: 강점 분산 + 공통 약점(인과·척도) → 교차 실행 합의가 단일 default보다 robust. 타당. +- Scope: veloBench의 권장은 RNA-only method(DeepVelo/veloVI/LatentVelo) 중심 → chromatin-aware 4종에 그대로 확장하는 건 **부분적 비약**. 'no single answer' 원칙은 이식되나 구체 후보 목록은 아님. +- Actionability: 높음 — 우리 파이프라인이 실제로 MultiVelo/MoFlow/MultiVeloVAE 3종 교차로 감(프로젝트 방향과 일치). +- Risk: 교차 후 '합의'를 어떻게 정의(방향 부호? 크기?)하는지 미정 → 척도 필요. + +## I3 — 세 한계(chromatin 인과·cell-cycle·척도)가 반복 +- **Status: Valid** +- Evidence: (a) CRAK-Velo k=0 ablation 부재 + veloBench ATAC-off = 2개 독립 근거[E2]. (b) cell-cycle 미명시는 3개 브리프 '재회고'[E3]. (c) pseudotime≠wall-clock은 multivelo brief 명시. +- Logic·Scope: 세 항목 모두 다수 논문에서 관찰 → '반복' 성립. 단 (b)는 "논문에 명시 안 됨"이지 "처리 안 함"이 아닐 수 있음 → 문구를 '미보고'로 한정해야 정확. +- Novelty: 개별 한계를 교차로 묶어 '분야 공통 맹점'으로 승격 = insight. +- Risk: (a)가 가장 강함(우리 자체 결과로 검증됨 — scrambled-chromatin 대조에서 lag가 chromatin 없이도 생존). → I4-①/②의 근거. + +## I4 — 미해결 공백(ATAC-on 이득, cross-method 재현, wall-clock, cell-cycle) +- **Status: Valid (핵심), 단 ①②는 우리 내부 결과로 이미 부분 답이 나옴 → '공백'→'우리 기여'로 재프레이밍 권장** +- Evidence: 공백 자체는 문헌 근거 확실(veloBench 공백, cross-method consistency 미보고)[E2,E4]. +- Logic: "분야가 안 한 것 = 우리가 할 것" 연결 타당. +- Scope: ①(ATAC-on 이득)·②(cross-method 재현)는 **우리 파이프라인이 이미 착수**(scrambled-null 대조, 3-method concordance) → 순수 '미해결'로 두면 우리 진척을 누락. 문헌 공백 + 우리 예비결과를 함께 기재해야 정직. +- Actionability: 매우 높음 — 프로젝트 핵심 가설(lag cross-method 재현성)과 직결. +- Risk: 우리 내부 결과(예: lag |ρ|≤0.08)는 아직 논문화 전 → insight 문서에 인용 시 '내부·잠정' 표기 필수. + +--- + +## 토론 준비(5문항) 답 +1. **가장 설득력**: I3(반복 한계) — 독립 근거 2개 이상 + 우리 실험과도 합치. +2. **근거 부족/과장**: I2의 'veloBench 권장을 chromatin-aware로 확장' 부분(부분 비약), I4를 순수 공백으로 둔 점(우리 진척 누락). +3. **Validation 필수 기준**: Evidence(근거 위치) + Scope(과확장 여부)가 이 도메인에서 가장 자주 걸림. +4. **결과 상충 시**: 근거 개수·독립성 우선, 우리 내부 예비결과는 '잠정'으로 하위 가중. +5. **출력 형식 통일안**: Insight마다 {Status, 6기준 한 줄, Evidence 경로, Risk} — 4주차 OpenClaw agent가 파싱 가능하도록 고정. (→ CLAIMS.yaml 스키마와 정합, BIOP01-69.) From 2b1f389516da617a4a3a421102e2347a5e7e6840 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Geon-Gyu LEE Date: Sun, 26 Jul 2026 19:00:19 +0900 Subject: [PATCH 13/20] =?UTF-8?q?harness:=202=EC=B0=A8=20=EC=A0=84?= =?UTF-8?q?=EC=88=98=EC=A1=B0=EC=82=AC(=EC=9B=90=EB=B3=B8=C2=B7BIOP02=20?= =?UTF-8?q?=EB=8C=80=EC=A1=B0)=20+=20doctor=20=EC=A0=95=ED=95=A9=EC=84=B1?= =?UTF-8?q?=20=EA=B0=95=ED=99=94=20(BIOP02-100,=20BIOP01-64/65/66)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 불일치 보고 §6 추가 — 원본(kakyungkim/paper-production-harness)과 BIOP02를 추가 클론해 3자 대조. 1차 결론 2건 정정, 신규 결함 3건. - M5 reviewer 팬텀의 출처는 원본(agents/에 reviewer.md 없는데 paper-orchestrator.md:13이 정식 멤버로 명시) → BIOP01-64 반영 대상 2곳 → 3곳 - M6 게이트 순서는 관찰이 아니라 원본 규칙 위반 — 원본 paper-orchestrator.md:23이 "paper-critic + gate FIRST, then reviewer"를 명문화했으나 BIOP01·BIOP02 SKILL.md 둘 다 step7(리뷰) → step8(게이트)로 역전 - M7 BIOP02는 팬텀이 실행 설정에 배선 — auto_review_config.json:58 "agents": ["paper-critic","reviewer"], independent_passes 2 (enabled=false 상태) - M8 skills/ 라우터 팬텀(bc7f824에서 삭제, AGENTS.md:52-56이 여전히 위임) + HANDOFF/TODO/SESSION-LOG 핸드오프 계약 팬텀 → BIOP01-45 선결 조건 - M9 1차 doctor가 M8을 못 잡음 → 이번 커밋에서 보완 doctor 보완: - harness.yaml: path_reference_scan 신설(백틱 인용 경로 실재 검사, resolve_by_basename, 외부 repo/IP ignore), doc_reference_scan에 README.md·AGENTS.md 추가 - harness_doctor.py: 팬텀 경로 검사 추가 + 팬텀 에이전트 맥락 필터 (백틱/표=FAIL, 산문=WARN) — kkkim 공동리뷰 지적 반영 - 실측: RESULT: FAIL (14 문제, 3 경고) — 팬텀 에이전트 3 + 팬텀 경로 11 라이브 하네스는 여전히 미수정(7/21 합의). 스왑 시 ci/harness-doctor.yml → .github/workflows/ 활성화 필요(kkkim 권고). --- docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md | 98 ++++++++++++++++ harness_after/README.md | 23 ++++ harness_after/harness.yaml | 23 ++++ harness_after/scripts/harness_doctor.py | 132 ++++++++++++++++++---- 4 files changed, 255 insertions(+), 21 deletions(-) diff --git a/docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md b/docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md index 7800463..9929bc8 100644 --- a/docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md +++ b/docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md @@ -83,3 +83,101 @@ - **FT2** (구조 판단): 프로젝트 에이전트 cwd 로딩 전제 문서화 + 전역 에이전트 배치 정리 (M1과 연동). - 문서 최신화(비구조): 검증 게이트 "사람 통과" 표현 정정, 도메인 이식 시 게이트 교체 명시 — `gglee` 브랜치 문서 정리에서 처리. - 공용 하네스 자산이므로 위 결정은 **BIOP02에도 동일 반영** 필요. + +--- + +## 6. 2차 조사 — 원본·BIOP02까지 확대 (2026-07-26 추가) + +**배경.** §1–§5(1차)는 BIOP01만 봤다. 그런데 BIOP02-100의 원래 검토 대상은 **원본·BIOP01·BIOP02 3자**다. 이날 저녁 원본(`kakyungkim/paper-production-harness`)과 BIOP02(`docs/BIOP02-53-kkkim-critic-review`)를 추가로 클론해 대조했고, BIOP01 문서는 백틱 인용 경로까지 전수 재스캔했다. 아래는 전부 파일 직접 확인 결과이며, 1차 결론 중 **두 건(M1 범위·M2 등급)을 정정**한다. + +### M5 — `reviewer` 팬텀의 출처는 원본이다 (M1 범위 정정) + +- **사실**: 원본 `agents/`에 파일 8개(design · literature-scout · manuscript-writer.template · novelty-strategist · paper-critic · paper-orchestrator · presenter · research-methodologist) — **`reviewer.md` 없음**. 그런데 원본 `agents/paper-orchestrator.md:13`이 `**reviewer** (external referee, substance-only)`를 정식 멤버로 명시한다. +- **영향**: BIOP01·BIOP02가 각각 실수한 게 아니라 **원본이 유령을 배포했고 두 인스턴스가 상속**했다. BIOP01만 고치면 원본에서 새로 인스턴스화하는 다음 프로젝트가 같은 팬텀을 다시 상속한다. +- **재현**: `git clone --depth 1 https://github.com/kakyungkim/paper-production-harness` → `ls agents/` → `grep -n "reviewer" agents/paper-orchestrator.md` +- **권고**: BIOP01-64의 반영 대상을 **2곳(BIOP01·BIOP02) → 3곳(+원본)** 으로 확대. 원본은 소유자(kkkim) 협의 필요. +- **완료조건**: 세 리포 모두에서 `reviewer` 참조가 실체와 일치(구현 또는 제거)하고, 원본 README에 이 스캐폴드가 `reviewer`를 포함하는지 여부가 1줄로 명시된다. + +### M6 — 게이트 순서(M2)는 설계 관찰이 아니라 원본 규칙 위반이다 (등급 승격) + +- **사실**: 원본 `agents/paper-orchestrator.md:23`이 순서를 명문화한다 — *"the internal→external review order (**paper-critic + gate FIRST, then reviewer** — reviewer assumes pre-submission QA is done)"*. 그런데 **BIOP01 SKILL.md와 BIOP02 SKILL.md 둘 다** step 7(정식 리뷰) → step 8(검증 게이트) 순서다. +- **영향**: 1차 보고는 이를 "설계 관찰(권고)"로 적었다. 실제로는 **원본이 스스로 정한 규칙을 두 인스턴스가 동일하게 뒤집은 인스턴스화 회귀**다. 취향 논쟁이 아니라 확정 불일치이므로 합의 없이 정정 가능한 항목으로 등급을 올린다. +- **재현**: 원본 `agents/paper-orchestrator.md:23` vs `BioProject01/.claude/skills/.../SKILL.md:51-52`, `BioProject02/.claude/skills/.../SKILL.md:39-40`. +- **권고**: 두 인스턴스의 step 7↔8 순서 교환. 검증 게이트는 §4 권고대로 **분석 직후 + 공개 직전 이중화**(kkkim 공동리뷰에서 동의됨 — `harness.yaml`의 result_validation/package_validation 분리로 해소). +- **완료조건**: 양 SKILL.md에서 결정론 게이트가 외부 리뷰보다 앞에 오고, 원본 규칙 인용이 주석으로 남는다. + +### M7 — BIOP02에서는 팬텀이 문서가 아니라 **실행 설정에 배선**돼 있다 (신규·최고 위험) + +- **사실**: `BioProject02/agents/critic/auto_review_config.json:58` → `"agents": ["paper-critic", "reviewer"]`, `"independent_passes": 2`. 이 값은 `auto_review_orchestrator.py`의 `drain_queue()`가 `review_requests/*.req.json`으로 발행하고 세션/OpenClaw가 그대로 실행한다. 현재 `"enabled": false`(dry-run)라 아직 터지지 않았을 뿐이다. +- **영향**: 활성화하는 순간 **적대적 리뷰 2패스 중 한 축이 존재하지 않는 에이전트를 호출**한다. 호출 실패가 예외로 뜨지 않고 범용 에이전트로 조용히 대체되면, 자동 리뷰는 "2패스 통과"로 기록되지만 실제로는 1패스만 돈 것이 된다. **P2(침묵 폴백)를 P0로 올린 판단이 코드로 확증됐다.** +- **재현**: `grep -n '"agents"' BioProject02/agents/critic/auto_review_config.json`, `sed -n 95,120p BioProject02/agents/critic/auto_review_orchestrator.py` +- **권고**: BIOP01-64 결정(구현 or 제거) 전까지 `enabled=true` 금지. 결정 후 config를 실체와 일치시키고, `forbid_generic_fallback`을 실행 래퍼가 강제한다(BIOP01-65). +- **완료조건**: config의 `agents` 목록 전원이 `.claude/agents/`에 실재하고, harness_doctor의 스캔 대상에 이 config가 포함된다. + +### M8 — BIOP01 라우터·핸드오프 계약이 통째로 팬텀 (신규, `reviewer`보다 넓음) + +- **사실 (a) 라우터**: `skills/` 디렉터리는 `bc7f824`(2026-06-14, *"pipeline: restructure kkkim-pipeline as pipeline-only branch"*)에서 삭제됐다. 그런데 `AGENTS.md:52-56`은 여전히 *"Dataset 작업 요청이면 먼저 `skills/ROUTES.md`를 읽습니다 → `skills///SKILL.md`를 사용합니다"* 로 라우팅을 위임한다. `README.md:12,27` · `CLAUDE.md:17,18,19`도 같은 경로(`skills/ROUTES.md`, `agents/openai.yaml`)를 가리킨다. **OpenClaw/Codex 쪽 라우터 전체가 죽은 링크다.** +- **사실 (b) 핸드오프 계약**: `CLAUDE.md:91` 산출물 계약의 마지막 행이 `| 상태 핸드오프 | (전원) | HANDOFF.md, TODO.md, SESSION-LOG.md | 다음 세션 |` 이고 `SKILL.md:75`도 동일하다. 이 브랜치에 **세 파일 모두 없다**(같은 재구조화 때 정리됨, 이력상 다른 브랜치에 존재). BIOP02도 동일 증상(`SESSION_LOG.md`/`TODO.md`/`HANDOFF.md`). +- **사실 (c) 규약**: `AGENTS.md:61-67`의 `data/` · `metadata/` · `work/` · `outputs/` 규약 디렉터리도 이 브랜치에 없다. +- **영향**: ① **BIOP01-45(OpenClaw로 P2–P5 runner 자동 실행)가 존재하지 않는 라우터 위에 설계되고 있다.** ② 모든 에이전트가 "필수 산출물"로 지시받는 핸드오프 파일이 없어, 매 실행이 새로 만들거나 조용히 건너뛴다 — 세션 간 상태 인계가 계약상으로만 존재한다. ③ **근본 원인이 `reviewer` 팬텀과 같다**: 파일을 지운 커밋이 문서를 안 고쳤고, 이를 잡을 게이트가 없었다. 즉 BIOP01-66(정합성 게이트)의 실증 사례가 1건에서 **3건**으로 늘었다. +- **재현**: `git log --diff-filter=D --oneline -- skills` → `bc7f824`. 그리고 아래 M9의 doctor 실행. +- **권고**: (1) `AGENTS.md` 라우팅 절을 실체에 맞게 정정하거나 `skills/`를 복원 — **BIOP01-45 착수 전 선결**. (2) 핸드오프 3파일을 만들거나 계약에서 제거(둘 중 하나, 방치 금지). 어느 쪽이든 `harness.yaml`에 등재. +- **완료조건**: harness_doctor `phantom-path` 0건. + +### M9 — 1차 `harness_doctor.py`는 M8을 잡지 못했다 (자기 점검 + 이번 커밋의 보완) + +- **사실**: 1차 doctor의 `doc_reference_scan.files`가 3개(`CLAUDE.md` · `docs/HARNESS.md` · `SKILL.md`)뿐이라 **`README.md` · `AGENTS.md`가 스캔 밖**이었고, 검사 대상도 *역할 이름 토큰*뿐이라 **경로 실재는 보지 않았다**. M8은 doctor가 아니라 별도 임시 스캔으로 찾았다. +- **조치 (이번 커밋)**: + 1. `harness.yaml`에 `path_reference_scan` 추가 — 백틱 인용 경로의 실재 검사. `resolve_by_basename`으로 상대 인용(`p3_concordance.py`)을 허용하고, 외부 repo·IP·모델 ID는 `ignore` 정규식으로 제외. + 2. 스캔 대상을 5개 문서로 확대(`README.md` · `AGENTS.md` 추가). + 3. **팬텀 에이전트 검출에 맥락 필터** — 백틱 인용 또는 표 행만 `FAIL`, 산문 언급은 `WARN`. (kkkim 공동리뷰 지적 반영: 산문에 'reviewer'가 우연히 들어간 경우의 오검 방지.) +- **실측 결과** (BIOP01 현재 상태, 보완 후): + + ``` + harness_doctor: repo=/home/gglee/project/BioProject01 + roles=12 artifacts=5 scan_files=5 phantom_paths=11 + WARN [phantom-agent?] 'reviewer' … CLAUDE.md:63 / HARNESS.md:49,62 / SKILL.md:3,28 (산문 — 사람 확인) + FAIL [phantom-agent] 'reviewer' … CLAUDE.md:76,89 / HARNESS.md:28 / SKILL.md:51,73 (라우팅·계약 = 강한 참조) + FAIL [phantom-path] 'skills/ROUTES.md' ← README.md:27, AGENTS.md:52,54, CLAUDE.md:18 + FAIL [phantom-path] 'HANDOFF.md' · 'TODO.md' · 'SESSION-LOG.md' (핸드오프 계약) + FAIL [phantom-path] 'agents/openai.yaml' · 'openai.yaml' · 'data/' · 'metadata/' · 'work/' · 'outputs/' + · 'download/preprocessing/model/visualization' + RESULT: FAIL (14 문제, 3 경고) exit 1 + ``` + +- **교훈**: 정합성 게이트도 **스코프가 곧 성능**이다. 게이트를 넣는 것으로 끝나지 않고, "무엇을 스캔 대상에 넣을지"가 manifest에 명시되고 리뷰돼야 한다. + +### 공동 리뷰 반영 (kkkim, 2026-07-26 18:53) + +self-review 방지를 위해 kkkim 님께 공동 리뷰를 요청했고 **3관점(① venue-reviewer 프로젝트 로컬 ② 정합성 게이트 최우선 ③ 검증 게이트 이중화) 모두 승인**을 받았다. kkkim 님은 gglee 브랜치를 worktree로 띄워 doctor를 직접 실행해 FAIL(exit 1) 재현까지 확인했다. 반영 요청 2건은 다음과 같이 처리한다. + +| 요청 | 처리 | +| --- | --- | +| 팬텀 토큰 스캔에 맥락 필터 한 겹 (오검 방지) | **이번 커밋 반영** — 강한 참조(백틱/표)만 FAIL, 산문은 WARN (M9-3) | +| 스왑 시 `ci/harness-doctor.yml` → `.github/workflows/` 로 PR CI 활성화 | **스왑 승인 시 수행** (BIOP01-66). 활성화 전까지 doctor는 수동 실행이라 drift가 사람 손에 의존한다 | + +kkkim 님이 예고한 BIOP02용 `harness.yaml`(project_profile: biop02, 슬롯=`spatialpatho-analyst`, 게이트=BIOP02판)에는 위 M7(config의 `agents` 목록)도 스캔 대상으로 포함할 것을 권한다. + +### 2차 조사 후 우선순위 갱신 + +| 순위 | 항목 | 티켓 | 변화 | +| --- | --- | --- | --- | +| P0 | 정합성 게이트(manifest + doctor + CI) — 스캔 범위 확대 포함 | BIOP01-66 | 실증 사례 1건 → **3건** | +| P0 | 침묵 폴백 차단(실행 전제 · 래퍼 · self-check) | BIOP01-65 | BIOP02 config 배선(M7)으로 **근거 강화** | +| P0 | 라우터 팬텀 해소 — `skills/ROUTES.md` | (신규) | **BIOP01-45 선결 조건** | +| P1 | `reviewer` → `venue-reviewer` 실체화/제거 | BIOP01-64 | 대상 2곳 → **3곳(+원본)** | +| P1 | 게이트 순서 정정(step 7↔8) | (신규) | 관찰 → **원본 규칙 위반** | +| P1~P3 | 3계층 분리 / RUN_STATE / CLAIMS / 개명 | BIOP01-67 · 68 · 69 · 70 | 변화 없음 | + +--- + +## 7. 산출물 인덱스 (branch `gglee`) + +| 산출물 | 내용 | +| --- | --- | +| `docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md` | 이 문서 — 불일치 보고 (1차 §1–§5, 2차 §6) | +| `harness_after/` | 교체용 after 버전 (manifest · doctor · 문서 · 래퍼 · 템플릿 · CI). **라이브 미적용** | +| `harness_after/README.md` | 스왑 방법 (`cp` 목록 + `git revert` 되돌리기) | +| `onboarding_gglee/` | 온보딩 1~3주차 회고 산출물 (BIOP01-1 · 15 · 8) | + +> 라이브 `README.md` · `CLAUDE.md` · `docs/HARNESS.md`에서 위 산출물로 가는 링크는 **아직 넣지 않았다** — 7/21 합의(구조 미수정)에 따라 스왑 승인 시 함께 반영한다. diff --git a/harness_after/README.md b/harness_after/README.md index a1c2633..71df2cf 100644 --- a/harness_after/README.md +++ b/harness_after/README.md @@ -35,3 +35,26 @@ python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml # 통과 확 ## 상태 검토 대기(BIOP02-100 → 검토 중). 반영은 이건규 노트 v2(`~/HARNESS_REVIEW_AND_PROPOSAL_2026-07-26.md`) 재검토 및 팀 승인 후. + +--- + +## 2026-07-26 갱신 (2차 조사 + kkkim 공동리뷰 반영) + +### 바뀐 것 +- `harness.yaml` — `path_reference_scan` 신설(백틱 인용 경로 실재 검사), `doc_reference_scan` 대상에 `README.md` · `AGENTS.md` 추가. +- `scripts/harness_doctor.py` — 검사 4) 팬텀 **경로** 검출 추가. 팬텀 **에이전트** 검출에 맥락 필터(백틱/표 = FAIL, 산문 = WARN) 추가. + +### 왜 +1차 doctor는 `README.md` · `AGENTS.md`를 안 보고 역할 토큰만 검사해서, **`skills/ROUTES.md` 라우터 팬텀과 `HANDOFF/TODO/SESSION-LOG` 핸드오프 계약 팬텀을 놓쳤다**(보고서 §6 M8·M9). 맥락 필터는 kkkim 공동리뷰의 오검 방지 지적 반영. + +현재 리포 실행 결과: `RESULT: FAIL (14 문제, 3 경고)` — 팬텀 에이전트 3 + 팬텀 경로 11. + +### 스왑 시 반드시 함께 할 것 (kkkim 리뷰 권고) +```bash +mkdir -p .github/workflows +cp harness_after/ci/harness-doctor.yml .github/workflows/harness-doctor.yml # PR CI 활성화 +``` +이걸 빼면 doctor가 수동 실행에 머물러 drift 검출이 다시 사람 손에 의존한다. + +### 스왑 순서 (kkkim 권고) +`BIOP01-66`(manifest + doctor + CI) → `BIOP01-65`(실행 전제·래퍼) → `BIOP01-64`(venue-reviewer) → 나머지. diff --git a/harness_after/harness.yaml b/harness_after/harness.yaml index 22cff8b..c47f081 100644 --- a/harness_after/harness.yaml +++ b/harness_after/harness.yaml @@ -69,8 +69,31 @@ execution: claim_ledger: CLAIMS.yaml # BIOP01-69 (예정) # 문서가 참조하지만 manifest에 없거나 implemented=false인 agent 이름은 doctor가 FAIL 처리한다. +# 2026-07-26 2차 조사: README.md·AGENTS.md 가 스캔 대상에서 빠져 skills/ROUTES.md 팬텀을 놓쳤다 → 확대. doc_reference_scan: files: + - README.md + - AGENTS.md - CLAUDE.md - docs/HARNESS.md - .claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md + +# 문서가 백틱으로 인용한 '경로'가 실재하는지 검사한다 (팬텀 경로). +# 근거: bc7f824(2026-06-14, pipeline-only 재구조화)가 skills/ 와 핸드오프 파일을 지웠으나 +# README/AGENTS/CLAUDE/SKILL 의 라우팅·산출물 계약은 그대로 남아 죽은 링크가 됐다. +path_reference_scan: + enabled: true + resolve_by_basename: true # `p3_concordance.py` 같은 상대 인용은 리포 내 동명 파일로 해석 + files: + - README.md + - AGENTS.md + - CLAUDE.md + - docs/HARNESS.md + - .claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md + ignore: # 경로가 아닌 것(외부 repo·호스트/IP·모델 ID·버전 문자열) + - "^https?://" + - "^[0-9]+[.][0-9.]+$" + - "^/dev/" + - "^kakyungkim/" + - "^biospin/" + - "^(MahmoodLab|paige-ai|LGAI-EXAONE|prov-gigapath)/" diff --git a/harness_after/scripts/harness_doctor.py b/harness_after/scripts/harness_doctor.py index 89e0819..864b1f1 100644 --- a/harness_after/scripts/harness_doctor.py +++ b/harness_after/scripts/harness_doctor.py @@ -7,12 +7,15 @@ 검사: 1) implemented=true 역할의 path 존재 2) artifacts 경로 존재 - 3) 문서(doc_reference_scan)가 참조하는 agent 이름이 미구현(implemented=false)인데 쓰이면 FAIL ← reviewer 팬텀 검출 - 4) execution.require_repo_root: repo 루트(.git 또는 CLAUDE.md)에서 실행됐는지 + 3) 문서가 참조하는 agent 이름이 미구현이면 FAIL ← reviewer 팬텀 + - 강한 참조(백틱 인용 / 표 행)만 FAIL, 산문 언급은 WARN ← kkkim 공동리뷰 2026-07-26 반영 + 4) 문서가 백틱으로 인용한 **경로**가 실재하는지 ← skills/ROUTES.md·HANDOFF.md 팬텀 + 5) execution.require_repo_root: repo 루트에서 실행됐는지 사용: python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml 종료코드: 0=PASS, 1=FAIL, 2=실행오류 """ -import argparse, os, re, sys +import argparse, os, re, subprocess, sys + def load_yaml(path): try: @@ -23,6 +26,36 @@ def load_yaml(path): with open(path, encoding="utf-8") as f: return yaml.safe_load(f) + +def repo_index(repo): + """리포 내 모든 경로 세그먼트의 집합. 상대 인용(`p3_concordance.py`) 해석용.""" + names, tops = set(), set() + try: + out = subprocess.check_output(["git", "-C", repo, "ls-files"], text=True).splitlines() + except Exception: + out = [] + for root, dirs, files in os.walk(repo): + if ".git" in root.split(os.sep): + continue + for f in files: + out.append(os.path.relpath(os.path.join(root, f), repo)) + for rel in out: + parts = rel.split("/") + tops.add(parts[0]) + for seg in parts: + names.add(seg) + return names, tops + + +def classify_hit(line, tok): + """강한 참조 = 백틱 인용 또는 표 행(라우팅/계약). 그 외 산문은 약한 참조.""" + if re.search(r"`[^`\n]*(? Date: Sun, 26 Jul 2026 19:12:54 +0900 Subject: [PATCH 14/20] =?UTF-8?q?harness:=20=EA=B6=8C=EA=B3=A0=20=EC=88=9C?= =?UTF-8?q?=EC=84=9C=20=EB=9D=BC=EC=9D=B4=EB=B8=8C=20=EC=8A=A4=EC=99=91=20?= =?UTF-8?q?66=E2=86=9265=E2=86=9264=E2=86=9272=20+=20=ED=95=B8=EB=93=9C?= =?UTF-8?q?=EC=98=A4=ED=94=84=20=EC=8B=A0=EC=84=A4=20(BIOP01-64/65/66/71/7?= =?UTF-8?q?2/73)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit kkkim 공동리뷰 승인(2026-07-26) 후 권고 순서대로 라이브 반영. 각 단계 검증 결과 포함. BIOP01-73 게이트 자체 테스트 (신규, 선행): - harness_after/tests/test_harness_doctor.py — 합성 리포 13종 정상통과 / 역할파일부재 FAIL / 백틱 팬텀 FAIL / 표행 팬텀 FAIL / 산문언급 WARN(오검방지) / 팬텀경로 FAIL / 상대인용 해석 / ignore 규칙 / 산출물부재 WARN / repo루트 강제 / 스코프갭 재현 / path_scan 토글 / 실제 리포 회귀 - 결과: 13/13 통과 BIOP01-66 정합성 게이트 라이브: - harness.yaml, scripts/harness_doctor.py, .github/workflows/harness-doctor.yml - CI 2단계 도입 — 게이트 자체 테스트는 blocking, 구성 검사는 report-only (팬텀 잔존 상태에서 전면 blocking이면 모든 PR이 빨간불) BIOP01-65 실행 전제 가드 라이브: - scripts/start-paper-harness. 검증 4케이스: 비-git → FATAL / repo 하위 → 루트 자동복귀 통과 / 타 repo → 구성요소 누락 차단 / HARNESS_DOCTOR_ENFORCE=1 → 중단 - python 미존재 환경 대비 인터프리터 해석 추가 BIOP01-64 venue-reviewer 라이브: - .claude/agents/venue-reviewer.md 프로젝트 로컬 설치(전역 금지) - 문서 참조 10건 개명: CLAUDE.md 3 / docs/HARNESS.md 3 / SKILL.md 4 - 결과: 팬텀 에이전트 3 → 0 BIOP01-72 게이트 순서 정정: - SKILL.md 실행순서를 게이트①(결과검증) → 리뷰 → 게이트②(패키지검증)로 교체 - 원본 paper-orchestrator.md:23 규칙 인용을 근거로 명시. BIOP02는 별도 BIOP01-71 핸드오프 3파일 신설: - HANDOFF.md / TODO.md / SESSION-LOG.md — 계약이 지시하던 실물 생성 - skills/ROUTES.md 라우터는 결정 대기(복원 vs 문서정정) doctor 추이: 14 → 11(64 반영) → 8(핸드오프 신설). 잔여 8건은 전부 skills/ 결정 대기분. --- .claude/agents/venue-reviewer.md | 19 ++ .../paper-production-orchestrator/SKILL.md | 11 +- .github/workflows/harness-doctor.yml | 32 +++ CLAUDE.md | 6 +- docs/HARNESS.md | 6 +- harness.yaml | 99 ++++++++ harness_after/ci/harness-doctor.yml | 23 +- harness_after/harness.yaml | 6 +- harness_after/scripts/start-paper-harness | 35 ++- harness_after/tests/test_harness_doctor.py | 229 ++++++++++++++++++ scripts/harness_doctor.py | 179 ++++++++++++++ scripts/start-paper-harness | 50 ++++ 12 files changed, 671 insertions(+), 24 deletions(-) create mode 100644 .claude/agents/venue-reviewer.md create mode 100644 .github/workflows/harness-doctor.yml create mode 100644 harness.yaml create mode 100644 harness_after/tests/test_harness_doctor.py create mode 100644 scripts/harness_doctor.py create mode 100755 scripts/start-paper-harness diff --git a/.claude/agents/venue-reviewer.md b/.claude/agents/venue-reviewer.md new file mode 100644 index 0000000..129990d --- /dev/null +++ b/.claude/agents/venue-reviewer.md @@ -0,0 +1,19 @@ +--- +name: venue-reviewer +description: 외부 venue-style 시뮬레이션 리뷰(referee). paper-critic(내부 적대검수) + 결과 검증 게이트 통과 후에만 호출한다. 원고 패키지만 읽고 내부 논의·분석 과정·critic 노트는 보지 않는다(격리). +--- + +# venue-reviewer (simulated referee) + +target venue의 referee처럼 **최종 원고 패키지만** 심사한다. + +## 격리 (필수) +- 입력은 `manuscript/draft_v2.md`(+`_ko`), 그림, `refs.bib`, `SUPPLEMENTARY.md` **뿐**. 분석 과정·내부 논의·critic 노트 접근 금지. +- 리뷰 상단에 **사용 모델·입력 범위**를 기록한다. 같은 모델 계열이면 "simulated review (외부 referee 아님)"임을 명시. +- 진짜 리뷰 다양성이 필요하면 **다른 모델 계열**로 실행한다. + +## 산출 +`manuscript/REVIEW--.md` — major/minor 이슈, 재현성·통계·novelty·형식·venue-fit. + +## 주의 +프로젝트 로컬 후보다(BIOP01-64). **전역(`~/.claude/agents/`) 설치 금지** — 숨은 환경 의존성 방지. 미설치 시 "정식 venue 리뷰" 요청은 건너뛰고 안내한다. diff --git a/.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md b/.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md index 661767c..83962bd 100644 --- a/.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md +++ b/.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md @@ -1,6 +1,6 @@ --- name: paper-production-orchestrator -description: 논문 생산 루프의 입구(진행표/팀장). "논문 풀 파이프라인 돌려줘", "프리프린트 업데이트해서 제출 준비", "분석→집필→그림→검수까지 한 번에", "그림만 다시", "리뷰만 다시", "critic 지적 반영해", "최신 결과로 본문 갱신" 같이 분석·집필·그림·검수·검증·발표를 엮는 요청에서 사용한다. 기존 멤버(hspc-velocity-analyst, manuscript-writer, 그림 스크립트, paper-critic, reviewer, presenter)를 정해진 순서로 호출하고 부분 재실행을 처리한다. 새 agent는 만들지 않는다. +description: 논문 생산 루프의 입구(진행표/팀장). "논문 풀 파이프라인 돌려줘", "프리프린트 업데이트해서 제출 준비", "분석→집필→그림→검수까지 한 번에", "그림만 다시", "리뷰만 다시", "critic 지적 반영해", "최신 결과로 본문 갱신" 같이 분석·집필·그림·검수·검증·발표를 엮는 요청에서 사용한다. 기존 멤버(hspc-velocity-analyst, manuscript-writer, 그림 스크립트, paper-critic, venue-reviewer, presenter)를 정해진 순서로 호출하고 부분 재실행을 처리한다. 새 agent는 만들지 않는다. --- # paper-production-orchestrator (논문 생산 루프 진행표 / 팀장) — HSPC velocity-lag benchmark @@ -25,7 +25,7 @@ description: 논문 생산 루프의 입구(진행표/팀장). "논문 풀 파 3. `hspc-velocity-analyst`가 LLM 기반 sub-분석을 쓰는 경우, **offline mock 경로**(API 키 미설정 등)로 돌았는지 확인한다. mock이면 "실 결과 아님 / 데모"를 보고에 명시한다. ## 멤버 구성 (전원 기존 재사용) -`hspc-velocity-analyst`(도메인 분석 슬롯), manuscript-writer(그림 포함 — `figures/figNN_*.py` 스크립트 실행), paper-critic, reviewer, presenter. (기획 단계 선택: research-methodologist, literature-scout, novelty-strategist.) +`hspc-velocity-analyst`(도메인 분석 슬롯), manuscript-writer(그림 포함 — `figures/figNN_*.py` 스크립트 실행), paper-critic, venue-reviewer, presenter. (기획 단계 선택: research-methodologist, literature-scout, novelty-strategist.) > 참고: 그림 생성은 **agent가 아니라 스크립트**로 둔다. `manuscript-writer`가 `pipeline/hspc-velocity-benchmark/figures/figNN_*.py`(예: `fig01_p2_concordance.py`)를 실행해 결과 파일에서 그림을 만든다. 단순 재생성이면 메인 루프가 직접 그 스크립트를 돌려도 된다(결정론적). @@ -48,8 +48,9 @@ description: 논문 생산 루프의 입구(진행표/팀장). "논문 풀 파 4. **집필 + 그림** — `manuscript-writer` → `manuscript/draft_v2.md` + `draft_v2_ko.md`(영/한 동시). 그림은 `figures/figNN_*.py` 실행 → `figures/`. 그림만 재실행이면 이 단계만(결정론적, 결과 파일에서 생성). 5. **검수** — `paper-critic`(적대적 + 그림 시각 QA) → 지적 노트. 블로킹이면 6으로, 경미하면 메모만. 6. **수정** — `manuscript-writer`가 critic 지적 반영 → 본문 갱신. -7. **(선택) 정식 리뷰** — 요청 시 `reviewer` → `manuscript/REVIEW--.md`. -8. **검증 게이트** — 아래 verify-gate 실행. **실패하면 멈추고 사람에게 보고**, 커밋·발행하지 않는다. +7. **검증 게이트 ①(결과 검증)** — 아래 verify-gate 실행. **실패하면 멈추고 사람에게 보고**, 커밋·발행하지 않는다. 원본 하네스 규칙: *"paper-critic + gate FIRST, then reviewer — reviewer assumes pre-submission QA is done"*(`paper-production-harness/agents/paper-orchestrator.md:23`). 숫자가 검증되지 않은 원고를 리뷰에 보내지 않는다. (BIOP01-72) +8. **(선택) 정식 리뷰** — 요청 시 `venue-reviewer` → `manuscript/REVIEW--.md`. **7을 통과한 원고만** 입력한다. +8.5 **검증 게이트 ②(패키지 검증, 공개 직전)** — 원고 본문 숫자 ↔ 결과 파일 재대조 + 그림·표·supplementary 동봉 확인. 리뷰 반영으로 본문이 바뀌었을 수 있으므로 **공개 전 한 번 더** 돌린다. 9. **(선택) 발표** — 요청 시 `presenter` → 덱·발제. 각 단계 산출물은 **파일로 남긴다**. 다음 단계는 그 파일을 읽는다. @@ -70,7 +71,7 @@ conda run --no-capture-output -n scv-preprocess python p3_scrambled_null.py | 집필 | manuscript-writer | `manuscript/draft_v2.md` + `draft_v2_ko.md`, `refs.bib`, `SUPPLEMENTARY.md` | 검수·리뷰·발표 | | 그림 | manuscript-writer (`figures/figNN_*.py`) | `figures/*.png` | 집필·검수 | | 검수 | paper-critic | 적대 노트 + 그림 QA | 집필(수정) | -| 리뷰 | reviewer | `manuscript/REVIEW--.md` | 집필(수정) | +| 리뷰 | venue-reviewer | `manuscript/REVIEW--.md` | 집필(수정) | | 발표 | presenter | 슬라이드/발제 | 사람 | | 상태 핸드오프 | (전원) | `HANDOFF.md`, `TODO.md`, `SESSION-LOG.md` | 다음 세션 | diff --git a/.github/workflows/harness-doctor.yml b/.github/workflows/harness-doctor.yml new file mode 100644 index 0000000..a166bab --- /dev/null +++ b/.github/workflows/harness-doctor.yml @@ -0,0 +1,32 @@ +# 하네스 구성 정합성 게이트 (BIOP01-66). +# +# 2단계 도입: +# 1단계(현재) — doctor는 report-only(continue-on-error). 게이트 자체 테스트는 blocking. +# 이유: 스왑 시점에 팬텀 14건이 남아 있어 바로 blocking으로 켜면 모든 PR이 빨간불이 된다. +# BIOP01-64/71/72가 닫혀 doctor가 green이 되면 2단계로 전환. +# 2단계 — `continue-on-error: true` 를 제거해 blocking 게이트로 승격. +name: harness-doctor +on: + pull_request: + branches: [ main, kkkim-pipeline, gglee ] + push: + branches: [ gglee ] +jobs: + doctor: + runs-on: ubuntu-latest + steps: + - uses: actions/checkout@v4 + - uses: actions/setup-python@v5 + with: + python-version: "3.11" + - run: pip install pyyaml + + # 게이트 자체의 검증 — 여기는 처음부터 blocking. + # 게이트가 틀리면 잘못된 PASS(놓침)·잘못된 FAIL(오검)이 그대로 팀 판단이 된다. + - name: 게이트 자체 테스트 (harness_doctor 단위·회귀) + run: python harness_after/tests/test_harness_doctor.py + + # 하네스 구성 검사 — 1단계에서는 report-only. + - name: 하네스 구성 정합성 검사 (팬텀 역할·경로 drift) + continue-on-error: true # ← BIOP01-64/71/72 종료 후 이 줄 삭제 = blocking 승격 + run: python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md index 3e6507f..b1ecc9f 100644 --- a/CLAUDE.md +++ b/CLAUDE.md @@ -60,7 +60,7 @@ SKILL(지침)을 실제로 돌리는 코드: ### 자연어 라우팅 요청에 agent 이름이 없어도 아래 표로 배정한다. 프로젝트 agent는 `.claude/agents/`. 그림 작업은 `manuscript-writer`가 `pipeline/hspc-velocity-benchmark/figures/figNN_*.py`를 실행해 소유. -**논문 하네스 단일 컨텍스트 = `pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PAPER_DIRECTION.md`.** 모든 논문 멤버(novelty·literature·methodologist·writer·critic·reviewer)는 작업 전 이 문서를 읽는다 — 현재 thesis·claim 등급표·loop 규율(**claim-defensibility 게이트**: headline claim은 반증기준+make-or-break 검정+advisor 통과 전 PROVISIONAL, 본문 미반영)·사전등록·진행상태가 여기 있다. 매번 재브리핑 불필요. +**논문 하네스 단일 컨텍스트 = `pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PAPER_DIRECTION.md`.** 모든 논문 멤버(novelty·literature·methodologist·writer·critic·venue-reviewer)는 작업 전 이 문서를 읽는다 — 현재 thesis·claim 등급표·loop 규율(**claim-defensibility 게이트**: headline claim은 반증기준+make-or-break 검정+advisor 통과 전 PROVISIONAL, 본문 미반영)·사전등록·진행상태가 여기 있다. 매번 재브리핑 불필요. **여러 단계를 엮는 요청 → 단일 agent가 아니라 오케스트레이터 Skill.** "풀 파이프라인 / 프리프린트 업데이트해 제출 준비 / 분석→집필→그림→검수까지 / 그림만 다시 / 리뷰만 다시 / critic 지적 반영"은 **`paper-production-orchestrator`** Skill(`.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md`)로 — 메인 루프가 실행하며 §0에서 PAPER_DIRECTION 로드 후 아래 멤버를 순서대로 호출하고 claim-defensibility 게이트·부분 재실행·검증 게이트를 처리한다. 단일 단계 요청은 아래 agent로 직접 라우팅: @@ -73,7 +73,7 @@ SKILL(지침)을 실제로 돌리는 코드: | "차별화 각도 / 뭘 새로 해야 하나" | `novelty-strategist` | | "가설·실험설계·분석계획 점검·감사" | `research-methodologist` | | "제출 전 적대적 자체검토 / 그림 QA" | `paper-critic` | -| "정식 venue 리뷰 시뮬레이션" | `reviewer` (전역, 선택) | +| "정식 venue 리뷰 시뮬레이션" | `venue-reviewer` (프로젝트 로컬, 선택) | | "발표자료/슬라이드/발제" | `presenter` | | "로고·아이콘·브랜드·그림 미감" | `design` | | "여러 단계를 어떤 순서로 엮을지 계획만" | `paper-orchestrator` (계획만; 실행은 메인 루프) | @@ -86,7 +86,7 @@ SKILL(지침)을 실제로 돌리는 코드: | 분석·eval | `hspc-velocity-analyst` | `pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/FINDINGS.md` + `results/*.csv` + `results/*.md` | 집필·검수 | | 집필+그림 | manuscript-writer (그림=`figures/figNN_*.py`) | `pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md` + `draft_v2_ko.md`(영/한 동시), `figures/*.png` | 검수·리뷰·발표 | | 검증 게이트 | (커밋/공개 전) | `p3_concordance.py` + `p3_crossdataset_concordance.py` + `p3_scrambled_null.py` 재계산 → FINDINGS.md 대조 | 사람 | -| 리뷰 | paper-critic / reviewer | `manuscript/REVIEW--.md` | 집필(수정) | +| 리뷰 | paper-critic / venue-reviewer | `manuscript/REVIEW--.md` | 집필(수정) | | 발표 | presenter | 슬라이드/발제 | 사람 | | 상태 핸드오프 | (전원) | `HANDOFF.md`, `TODO.md`, `SESSION-LOG.md` | 다음 세션 | diff --git a/docs/HARNESS.md b/docs/HARNESS.md index 00d1015..0cd0a71 100644 --- a/docs/HARNESS.md +++ b/docs/HARNESS.md @@ -25,7 +25,7 @@ | 6 | `paper-critic` | 심사·QA | 제출 전 적대적 자체검토 + 그림 시각 QA | 재사용 | | 7 | `paper-orchestrator` | 코디네이션 | 멀티-agent 작업 **계획** 수립(실행은 PI) | 재사용 | | 8 | `design` | 엔지니어링 | 로고·아이콘·브랜드·그림 미감(SVG/PNG) | 재사용 | -| 9 | `reviewer` (전역, 선택) | 심사·QA | 정식 venue 스타일 공식 리뷰 문서 | 선택 | +| 9 | `venue-reviewer` (프로젝트 로컬, 선택) | 심사·QA | 정식 venue 스타일 공식 리뷰 문서 | 선택 | | S | 그림 생성 (스크립트) | 엔지니어링 | `figures/figNN_*.py` — 결과 파일에서 그림 생성·번호 정합 | ✅ (스크립트) | > ⚠️ 그림 생성은 스크립트로 둔다. `manuscript-writer`가 `pipeline/hspc-velocity-benchmark/figures/figNN_*.py`(예: `fig01_p2_concordance.py`)를 실행해 만든다. 단순 재생성은 메인 루프가 직접 돌려도 된다(결정론적). @@ -46,7 +46,7 @@ 문헌·기획 분석실 집필실 심사·QA 엔지니어링 ──────── ────── ────── ─────── ────────── literature- hspc- manuscript- paper-critic design - scout velocity- writer reviewer(선택) [그림 생성= + scout velocity- writer venue-reviewer(선택) [그림 생성= novelty- analyst presenter (그림 QA는 figNN_*.py, strategist paper-critic) run by writer] research- @@ -59,7 +59,7 @@ research-methodologist / literature-scout / novelty-strategist (기획·근거 └─▶ hspc-velocity-analyst ──▶ results/FINDINGS.md + results/* (분석·검증) └─▶ manuscript-writer ──▶ manuscript/draft_v2.md + draft_v2_ko.md (집필, 영/한 동시) ║ figures/figNN_*.py ──▶ figures/*.png (그림) - └─▶ paper-critic ──▶ reviewer ──▶ manuscript/REVIEW-*.md (심사) + └─▶ paper-critic ──▶ venue-reviewer ──▶ manuscript/REVIEW-*.md (심사) └─▶ (수정 반영) manuscript-writer └─▶ verify-gate(p3_concordance + p3_crossdataset_concordance + p3_scrambled_null) ──▶ presenter ``` diff --git a/harness.yaml b/harness.yaml new file mode 100644 index 0000000..cbf3867 --- /dev/null +++ b/harness.yaml @@ -0,0 +1,99 @@ +# harness.yaml — 논문 생산 하네스 Single Source of Truth (manifest) +# 문서(HARNESS.md/CLAUDE.md/SKILL.md)와 코드는 이 manifest를 따른다. +# harness_doctor.py가 이 파일을 기준으로 실제 파일·문서 참조를 대조한다. +harness_version: 1 +project_profile: biop01 # 도메인 특화분은 project profile로 분리 (BIOP01-67) + +roles: + # --- 도메인 슬롯 (project profile에서 교체) --- + domain_analyst: + aka: hspc-velocity-analyst + type: agent + path: .claude/agents/hspc-velocity-analyst.md + required: true + implemented: true + # --- 재사용 코어 멤버 --- + literature_scout: { type: agent, path: .claude/agents/literature-scout.md, required: true, implemented: true } + novelty_strategist: { type: agent, path: .claude/agents/novelty-strategist.md, required: true, implemented: true } + research_methodologist: { type: agent, path: .claude/agents/research-methodologist.md, required: true, implemented: true } + manuscript_writer: { type: agent, path: .claude/agents/manuscript-writer.md, required: true, implemented: true } + presenter: { type: agent, path: .claude/agents/presenter.md, required: true, implemented: true } + paper_critic: { type: agent, path: .claude/agents/paper-critic.md, required: true, implemented: true } + design: { type: agent, path: .claude/agents/design.md, required: false, implemented: true } + paper_planner: { type: agent, path: .claude/agents/paper-orchestrator.md, required: true, implemented: true } # 개명 예정: paper-planner (BIOP01-70) + # --- 미구현 (문서에는 참조되나 실체 없음) — BIOP01-64 --- + venue_reviewer: + aka: [reviewer, simulated-referee] # 구명 `reviewer` 는 폐기 — 문서에 남아 있으면 팬텀 + type: agent + path: .claude/agents/venue-reviewer.md + required: false + implemented: true # BIOP01-64 반영 (2026-07-26, 프로젝트 로컬) + note: "프로젝트 로컬. 전역 설치 금지. 격리 규칙은 agent 본문 참조." + # --- 비-에이전트 구성요소 --- + production_runner: { type: skill, path: .claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md, required: true, implemented: true } # 개명 예정: paper-runner + figure_generation: { type: script, path: pipeline/hspc-velocity-benchmark/figures, required: true, implemented: true } + +gates: + result_validation: # 자동 무결성 — 분석 직후 + type: automatic + when: after_analysis + commands: + - "cd pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts && python p3_concordance.py" + - "cd pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts && python p3_crossdataset_concordance.py --dataset human_brain" + - "cd pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts && python p3_scrambled_null.py" + on_fail: stop_and_report + package_validation: # 자동 무결성 — 공개 직전 + type: automatic + when: before_release + checks: [manuscript_numbers_match_results, figures_regenerated, commit_and_data_pinned, numbers_unchanged_through_review] + on_fail: stop_and_report + claim_defensibility: # 과학적 판단 — 사람(advisor) 포함 + type: scientific_judgement + on_fail: human_approval + release: # 공개·거버넌스 — 사람 + type: governance + checks: [authors, affiliation, ip, corresponding_email, data_release] + on_fail: human_approval + +artifacts: + findings: pipeline/hspc-velocity-benchmark/results/FINDINGS.md + manuscript: pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2.md + manuscript_ko: pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/draft_v2_ko.md + figures_dir: pipeline/hspc-velocity-benchmark/figures + paper_direction: pipeline/hspc-velocity-benchmark/manuscript/PAPER_DIRECTION.md + +execution: + require_repo_root: true # 상위 디렉터리 실행 금지 (BIOP01-65) + forbid_generic_fallback: true # 전문 agent 실패를 general-purpose로 대체 금지 + run_state: RUN_STATE.yaml # BIOP01-68 (예정) + claim_ledger: CLAIMS.yaml # BIOP01-69 (예정) + +# 문서가 참조하지만 manifest에 없거나 implemented=false인 agent 이름은 doctor가 FAIL 처리한다. +# 2026-07-26 2차 조사: README.md·AGENTS.md 가 스캔 대상에서 빠져 skills/ROUTES.md 팬텀을 놓쳤다 → 확대. +doc_reference_scan: + files: + - README.md + - AGENTS.md + - CLAUDE.md + - docs/HARNESS.md + - .claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md + +# 문서가 백틱으로 인용한 '경로'가 실재하는지 검사한다 (팬텀 경로). +# 근거: bc7f824(2026-06-14, pipeline-only 재구조화)가 skills/ 와 핸드오프 파일을 지웠으나 +# README/AGENTS/CLAUDE/SKILL 의 라우팅·산출물 계약은 그대로 남아 죽은 링크가 됐다. +path_reference_scan: + enabled: true + resolve_by_basename: true # `p3_concordance.py` 같은 상대 인용은 리포 내 동명 파일로 해석 + files: + - README.md + - AGENTS.md + - CLAUDE.md + - docs/HARNESS.md + - .claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md + ignore: # 경로가 아닌 것(외부 repo·호스트/IP·모델 ID·버전 문자열) + - "^https?://" + - "^[0-9]+[.][0-9.]+$" + - "^/dev/" + - "^kakyungkim/" + - "^biospin/" + - "^(MahmoodLab|paige-ai|LGAI-EXAONE|prov-gigapath)/" diff --git a/harness_after/ci/harness-doctor.yml b/harness_after/ci/harness-doctor.yml index 7d0506f..a166bab 100644 --- a/harness_after/ci/harness-doctor.yml +++ b/harness_after/ci/harness-doctor.yml @@ -1,9 +1,16 @@ -# 후보 CI (BIOP01-66). 승인 후 .github/workflows/harness-doctor.yml 로 스왑하면 활성화. -# harness_after/ 안에 두어 지금은 비활성(스왑 전까지 CI 미동작). +# 하네스 구성 정합성 게이트 (BIOP01-66). +# +# 2단계 도입: +# 1단계(현재) — doctor는 report-only(continue-on-error). 게이트 자체 테스트는 blocking. +# 이유: 스왑 시점에 팬텀 14건이 남아 있어 바로 blocking으로 켜면 모든 PR이 빨간불이 된다. +# BIOP01-64/71/72가 닫혀 doctor가 green이 되면 2단계로 전환. +# 2단계 — `continue-on-error: true` 를 제거해 blocking 게이트로 승격. name: harness-doctor on: pull_request: - branches: [ main, kkkim-pipeline ] + branches: [ main, kkkim-pipeline, gglee ] + push: + branches: [ gglee ] jobs: doctor: runs-on: ubuntu-latest @@ -13,5 +20,13 @@ jobs: with: python-version: "3.11" - run: pip install pyyaml - - name: 하네스 구성 정합성 검사 (팬텀·경로 drift) + + # 게이트 자체의 검증 — 여기는 처음부터 blocking. + # 게이트가 틀리면 잘못된 PASS(놓침)·잘못된 FAIL(오검)이 그대로 팀 판단이 된다. + - name: 게이트 자체 테스트 (harness_doctor 단위·회귀) + run: python harness_after/tests/test_harness_doctor.py + + # 하네스 구성 검사 — 1단계에서는 report-only. + - name: 하네스 구성 정합성 검사 (팬텀 역할·경로 drift) + continue-on-error: true # ← BIOP01-64/71/72 종료 후 이 줄 삭제 = blocking 승격 run: python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml diff --git a/harness_after/harness.yaml b/harness_after/harness.yaml index c47f081..cbf3867 100644 --- a/harness_after/harness.yaml +++ b/harness_after/harness.yaml @@ -23,12 +23,12 @@ roles: paper_planner: { type: agent, path: .claude/agents/paper-orchestrator.md, required: true, implemented: true } # 개명 예정: paper-planner (BIOP01-70) # --- 미구현 (문서에는 참조되나 실체 없음) — BIOP01-64 --- venue_reviewer: - aka: [reviewer, venue-reviewer, simulated-referee] + aka: [reviewer, simulated-referee] # 구명 `reviewer` 는 폐기 — 문서에 남아 있으면 팬텀 type: agent path: .claude/agents/venue-reviewer.md required: false - implemented: false # ← doctor가 문서 참조 대비 미구현으로 FAIL 처리해야 함 - note: "프로젝트 로컬 구현 예정. 전역 실체화 금지. 격리 규칙 필요." + implemented: true # BIOP01-64 반영 (2026-07-26, 프로젝트 로컬) + note: "프로젝트 로컬. 전역 설치 금지. 격리 규칙은 agent 본문 참조." # --- 비-에이전트 구성요소 --- production_runner: { type: skill, path: .claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md, required: true, implemented: true } # 개명 예정: paper-runner figure_generation: { type: script, path: pipeline/hspc-velocity-benchmark/figures, required: true, implemented: true } diff --git a/harness_after/scripts/start-paper-harness b/harness_after/scripts/start-paper-harness index 72eafce..03b88e4 100755 --- a/harness_after/scripts/start-paper-harness +++ b/harness_after/scripts/start-paper-harness @@ -1,7 +1,16 @@ #!/usr/bin/env bash # start-paper-harness — 실행 전제 가드 (BIOP01-65). -# repo 루트·필수 구성요소·정합성 게이트를 확인한 뒤에만 하네스 진입. -# 전문 agent 실패를 범용 agent로 대체하지 않는다: 누락 시 즉시 중단. +# +# 원칙: 전문 agent 호출 실패를 범용 agent 실행으로 대체하지 않는다. +# 구성요소가 없으면 "조용히 다른 걸로" 대신 즉시 중단하고 사람에게 보고한다. +# +# 두 종류의 실패를 구분한다: +# (a) 구성요소 부재 — 항상 하드 실패. 이게 침묵 폴백의 입구다. +# (b) 문서 drift(팬텀 참조) — 1단계에서는 경고. BIOP01-64/71/72가 닫히면 +# HARNESS_DOCTOR_ENFORCE=1 을 기본값으로 올려 하드 실패로 승격한다. +# +# 사용: ./scripts/start-paper-harness # 1단계(기본): drift는 경고 +# HARNESS_DOCTOR_ENFORCE=1 ./scripts/start-paper-harness # 2단계: drift도 중단 set -euo pipefail ROOT="$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || true)" @@ -9,6 +18,7 @@ ROOT="$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || true)" cd "$ROOT" [ -f CLAUDE.md ] || { echo "FATAL: repo 루트가 아님(CLAUDE.md 없음). 상위 디렉터리 실행 금지."; exit 1; } +# (a) 필수 구성요소 — 하나라도 없으면 진입 금지 req=( ".claude/agents/hspc-velocity-analyst.md" ".claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md" @@ -18,10 +28,23 @@ missing=0 for p in "${req[@]}"; do [ -e "$p" ] || { echo "MISSING: $p"; missing=1; }; done [ "$missing" -eq 0 ] || { echo "FATAL: 필수 구성요소 누락 → production run 중단 (범용 폴백 금지)."; exit 1; } -# 정합성 게이트 (manifest ↔ 실제/문서) +# python 인터프리터 해석 — `python` 이 없는 환경이 실제로 있다(conda env 등). +PY="${HARNESS_PYTHON:-}" +if [ -z "$PY" ]; then + for c in python3 python; do command -v "$c" >/dev/null 2>&1 && { PY="$c"; break; }; done +fi +[ -n "$PY" ] || { echo "FATAL: python 인터프리터를 찾지 못함. HARNESS_PYTHON 을 지정하라."; exit 1; } + +# (b) 정합성 게이트 (manifest ↔ 실제/문서) if [ -f scripts/harness_doctor.py ] && [ -f harness.yaml ]; then - python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml \ - || { echo "FATAL: harness_doctor FAIL → 하네스 진입 중단."; exit 1; } + if "$PY" scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml; then + : + else + if [ "${HARNESS_DOCTOR_ENFORCE:-0}" = "1" ]; then + echo "FATAL: harness_doctor FAIL → 하네스 진입 중단 (enforce 모드)."; exit 1 + fi + echo "WARN: harness_doctor FAIL — 1단계라 진입은 허용한다. BIOP01-64/71/72 종료 후 enforce 로 승격할 것." + fi fi -echo "OK: 실행 전제 통과 (cwd=$ROOT). 하네스 진입 허용." +echo "OK: 실행 전제 통과 (cwd=$ROOT, python=$PY). 하네스 진입 허용." diff --git a/harness_after/tests/test_harness_doctor.py b/harness_after/tests/test_harness_doctor.py new file mode 100644 index 0000000..3b75b23 --- /dev/null +++ b/harness_after/tests/test_harness_doctor.py @@ -0,0 +1,229 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""test_harness_doctor.py — 정합성 게이트(harness_doctor.py)의 검증 테스트. + +왜 필요한가: harness_doctor는 "하네스 구성이 맞는지" 판정하는 게이트다. +게이트가 틀리면 잘못된 PASS(놓침) 또는 잘못된 FAIL(오검)이 그대로 팀 판단이 된다. +그래서 게이트 자체를 검증한다 — 합성 리포를 만들어 **알려진 정답**과 대조한다. + +의존성: 표준 라이브러리 + PyYAML(doctor가 사용). pytest 불필요. +실행: python harness_after/tests/test_harness_doctor.py +종료코드: 0=전부 통과, 1=실패 있음 +""" +import json +import os +import shutil +import subprocess +import sys +import tempfile +import unittest + +HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) +DOCTOR = os.path.join(HERE, "..", "scripts", "harness_doctor.py") + + +BASE_MANIFEST = """\ +harness_version: 1 +project_profile: test +roles: + analyst: + type: agent + path: .claude/agents/analyst.md + required: true + implemented: true + venue_reviewer: + aka: [reviewer] + type: agent + path: .claude/agents/venue-reviewer.md + required: false + implemented: false +artifacts: + findings: results/FINDINGS.md +execution: + require_repo_root: true +doc_reference_scan: + files: +%(scan_files)s +path_reference_scan: + enabled: %(path_scan)s + resolve_by_basename: true + files: +%(scan_files)s + ignore: + - "^https?://" + - "^upstream/" +""" + + +def write(path, text): + os.makedirs(os.path.dirname(path), exist_ok=True) + with open(path, "w", encoding="utf-8") as f: + f.write(text) + + +class DoctorCase(unittest.TestCase): + """합성 리포를 만들고 doctor를 서브프로세스로 돌려 결과를 대조한다.""" + + def setUp(self): + self.repo = tempfile.mkdtemp(prefix="harness_doctor_test_") + # repo 루트 표식 + 실재하는 역할/산출물 + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), "# test repo\n") + write(os.path.join(self.repo, ".claude/agents/analyst.md"), "agent\n") + write(os.path.join(self.repo, "results/FINDINGS.md"), "findings\n") + + def tearDown(self): + shutil.rmtree(self.repo, ignore_errors=True) + + def manifest(self, scan_files=("CLAUDE.md",), path_scan="true"): + body = BASE_MANIFEST % { + "scan_files": "".join(" - %s\n" % f for f in scan_files), + "path_scan": path_scan, + } + write(os.path.join(self.repo, "harness.yaml"), body) + + def run_doctor(self, repo=None): + r = subprocess.run( + [sys.executable, DOCTOR, "--repo", repo or self.repo, + "--manifest", "harness.yaml"], + capture_output=True, text=True) + return r.returncode, r.stdout + r.stderr + + # ---- 1. 정상 구성이면 통과해야 한다 (잘못된 FAIL이 없는지) ---- + def test_clean_repo_passes(self): + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), "# test\n`results/FINDINGS.md` 를 읽는다.\n") + self.manifest() + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 0, "정상 구성인데 FAIL — 오검\n" + out) + self.assertIn("RESULT: PASS", out) + + # ---- 2. 구현했다고 선언한 역할 파일이 없으면 FAIL ---- + def test_missing_implemented_role_fails(self): + os.remove(os.path.join(self.repo, ".claude/agents/analyst.md")) + self.manifest() + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 1, out) + self.assertIn("[role]", out) + + # ---- 3. 팬텀 에이전트: 백틱 인용(강한 참조)은 FAIL ---- + def test_phantom_agent_backtick_fails(self): + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), + "# test\n| 정식 리뷰 | `reviewer` (선택) |\n") + self.manifest() + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 1, out) + self.assertIn("[phantom-agent]", out) + + # ---- 4. 팬텀 에이전트: 표 행(강한 참조)도 FAIL ---- + def test_phantom_agent_table_row_fails(self): + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), + "# test\n| 리뷰 | paper-critic / reviewer | 노트 |\n") + self.manifest() + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 1, out) + self.assertIn("[phantom-agent]", out) + + # ---- 5. 팬텀 에이전트: 산문 언급은 WARN, FAIL 아님 (kkkim 오검 지적) ---- + def test_phantom_agent_prose_only_warns(self): + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), + "# test\n심사자(a real reviewer)가 지적하기 전에 잡는다.\n") + self.manifest() + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 0, "산문 언급을 FAIL 처리 — 오검\n" + out) + self.assertIn("[phantom-agent?]", out) + self.assertIn("RESULT: PASS", out) + + # ---- 6. 팬텀 경로: 실재하지 않는 인용 경로는 FAIL ---- + def test_phantom_path_fails(self): + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), + "# test\n라우팅은 `skills/ROUTES.md` 에 위임한다.\n") + self.manifest() + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 1, out) + self.assertIn("[phantom-path]", out) + self.assertIn("skills/ROUTES.md", out) + + # ---- 7. 상대 인용은 basename으로 해석되어 FAIL 아님 ---- + def test_relative_reference_resolves(self): + write(os.path.join(self.repo, "pipeline/scripts/p3_concordance.py"), "#\n") + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), + "# test\n검증 게이트는 `p3_concordance.py` 재계산.\n") + self.manifest() + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 0, "상대 인용을 팬텀으로 오검\n" + out) + + # ---- 8. ignore 규칙에 걸리는 외부 참조는 FAIL 아님 ---- + def test_ignored_external_reference(self): + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), + "# test\n상류는 `upstream/paper-production-harness` 다.\n") + self.manifest() + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 0, "ignore 규칙이 동작하지 않음\n" + out) + + # ---- 9. 산출물 부재는 WARN (아직 안 만든 단계일 수 있음) ---- + def test_missing_artifact_warns_not_fails(self): + os.remove(os.path.join(self.repo, "results/FINDINGS.md")) + self.manifest() + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 0, "산출물 부재를 FAIL 처리 — 과잉\n" + out) + self.assertIn("[artifact]", out) + + # ---- 10. repo 루트가 아니면 FAIL (BIOP01-65 실행 전제) ---- + def test_require_repo_root(self): + self.manifest() + sub = os.path.join(self.repo, "sub") + os.makedirs(sub, exist_ok=True) + shutil.copy(os.path.join(self.repo, "harness.yaml"), os.path.join(sub, "harness.yaml")) + code, out = self.run_doctor(repo=sub) + self.assertEqual(code, 1, out) + self.assertIn("[execution]", out) + + # ---- 11. 스캔 대상에서 빠진 문서의 팬텀은 검출되지 않는다 ---- + # (= "스코프가 곧 성능" — 2026-07-26 2차 조사에서 실제로 겪은 실패 모드) + def test_scope_gap_is_real(self): + write(os.path.join(self.repo, "AGENTS.md"), + "# router\n라우팅은 `skills/ROUTES.md` 에 위임한다.\n") + self.manifest(scan_files=("CLAUDE.md",)) # AGENTS.md 미포함 + code_before, out_before = self.run_doctor() + self.manifest(scan_files=("CLAUDE.md", "AGENTS.md")) # 포함 + code_after, out_after = self.run_doctor() + self.assertEqual(code_before, 0, "스코프 밖인데 검출됨 — 테스트 전제 오류\n" + out_before) + self.assertEqual(code_after, 1, "스코프에 넣었는데 미검출 — 회귀\n" + out_after) + self.assertIn("skills/ROUTES.md", out_after) + + # ---- 12. path_reference_scan을 끄면 경로 검사가 돌지 않는다 ---- + def test_path_scan_toggle(self): + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), + "# test\n`skills/ROUTES.md` 참조.\n") + self.manifest(path_scan="false") + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 0, out) + self.assertNotIn("[phantom-path]", out) + + +class LiveRepoCase(unittest.TestCase): + """실제 BIOP01 리포에 대한 회귀 확인 — 알려진 결함이 계속 잡히는가.""" + + REPO = os.path.abspath(os.path.join(HERE, "..", "..")) + + def test_known_defects_detected(self): + manifest = os.path.join(self.REPO, "harness.yaml") + tmp_placed = False + if not os.path.exists(manifest): + shutil.copy(os.path.join(HERE, "..", "harness.yaml"), manifest) + tmp_placed = True + try: + r = subprocess.run( + [sys.executable, DOCTOR, "--repo", self.REPO, "--manifest", "harness.yaml"], + capture_output=True, text=True) + out = r.stdout + r.stderr + if "CLAUDE.md" not in out and r.returncode == 2: + self.skipTest("BIOP01 리포 컨텍스트 아님") + # 2026-07-26 2차 조사에서 확인된 결함들이 계속 잡혀야 한다 + for expected in ("[phantom-agent]", "skills/ROUTES.md", "HANDOFF.md"): + self.assertIn(expected, out, "알려진 결함 미검출: %s\n%s" % (expected, out)) + finally: + if tmp_placed: + os.remove(manifest) + + +if __name__ == "__main__": + unittest.main(verbosity=2) diff --git a/scripts/harness_doctor.py b/scripts/harness_doctor.py new file mode 100644 index 0000000..864b1f1 --- /dev/null +++ b/scripts/harness_doctor.py @@ -0,0 +1,179 @@ +#!/usr/bin/env python3 +"""harness_doctor.py — 하네스 구성 정합성 게이트. + +harness.yaml(manifest)을 기준으로 실제 파일·문서 참조가 일치하는지 검사한다. +논문 '결과'가 아니라 하네스 '구성 자체'를 검증한다. PR CI에서 돌린다. + +검사: + 1) implemented=true 역할의 path 존재 + 2) artifacts 경로 존재 + 3) 문서가 참조하는 agent 이름이 미구현이면 FAIL ← reviewer 팬텀 + - 강한 참조(백틱 인용 / 표 행)만 FAIL, 산문 언급은 WARN ← kkkim 공동리뷰 2026-07-26 반영 + 4) 문서가 백틱으로 인용한 **경로**가 실재하는지 ← skills/ROUTES.md·HANDOFF.md 팬텀 + 5) execution.require_repo_root: repo 루트에서 실행됐는지 +사용: python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml +종료코드: 0=PASS, 1=FAIL, 2=실행오류 +""" +import argparse, os, re, subprocess, sys + + +def load_yaml(path): + try: + import yaml + except ImportError: + print("ERROR: PyYAML 필요 (pip install pyyaml / conda install pyyaml)", file=sys.stderr) + sys.exit(2) + with open(path, encoding="utf-8") as f: + return yaml.safe_load(f) + + +def repo_index(repo): + """리포 내 모든 경로 세그먼트의 집합. 상대 인용(`p3_concordance.py`) 해석용.""" + names, tops = set(), set() + try: + out = subprocess.check_output(["git", "-C", repo, "ls-files"], text=True).splitlines() + except Exception: + out = [] + for root, dirs, files in os.walk(repo): + if ".git" in root.split(os.sep): + continue + for f in files: + out.append(os.path.relpath(os.path.join(root, f), repo)) + for rel in out: + parts = rel.split("/") + tops.add(parts[0]) + for seg in parts: + names.add(seg) + return names, tops + + +def classify_hit(line, tok): + """강한 참조 = 백틱 인용 또는 표 행(라우팅/계약). 그 외 산문은 약한 참조.""" + if re.search(r"`[^`\n]*(?/dev/null || true)" +[ -n "$ROOT" ] || { echo "FATAL: git 저장소가 아님. repo 루트에서 실행하라."; exit 1; } +cd "$ROOT" +[ -f CLAUDE.md ] || { echo "FATAL: repo 루트가 아님(CLAUDE.md 없음). 상위 디렉터리 실행 금지."; exit 1; } + +# (a) 필수 구성요소 — 하나라도 없으면 진입 금지 +req=( + ".claude/agents/hspc-velocity-analyst.md" + ".claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md" + "pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/p3_concordance.py" +) +missing=0 +for p in "${req[@]}"; do [ -e "$p" ] || { echo "MISSING: $p"; missing=1; }; done +[ "$missing" -eq 0 ] || { echo "FATAL: 필수 구성요소 누락 → production run 중단 (범용 폴백 금지)."; exit 1; } + +# python 인터프리터 해석 — `python` 이 없는 환경이 실제로 있다(conda env 등). +PY="${HARNESS_PYTHON:-}" +if [ -z "$PY" ]; then + for c in python3 python; do command -v "$c" >/dev/null 2>&1 && { PY="$c"; break; }; done +fi +[ -n "$PY" ] || { echo "FATAL: python 인터프리터를 찾지 못함. HARNESS_PYTHON 을 지정하라."; exit 1; } + +# (b) 정합성 게이트 (manifest ↔ 실제/문서) +if [ -f scripts/harness_doctor.py ] && [ -f harness.yaml ]; then + if "$PY" scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml; then + : + else + if [ "${HARNESS_DOCTOR_ENFORCE:-0}" = "1" ]; then + echo "FATAL: harness_doctor FAIL → 하네스 진입 중단 (enforce 모드)."; exit 1 + fi + echo "WARN: harness_doctor FAIL — 1단계라 진입은 허용한다. BIOP01-64/71/72 종료 후 enforce 로 승격할 것." + fi +fi + +echo "OK: 실행 전제 통과 (cwd=$ROOT, python=$PY). 하네스 진입 허용." From 6043149ba2f7f9d44f87b35cb442388d66faf247 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Geon-Gyu LEE Date: Sun, 26 Jul 2026 19:17:13 +0900 Subject: [PATCH 15/20] =?UTF-8?q?harness:=20local=5Fonly=20=EA=B0=9C?= =?UTF-8?q?=EB=85=90=20=EB=8F=84=EC=9E=85=20=E2=80=94=20=ED=95=B8=EB=93=9C?= =?UTF-8?q?=EC=98=A4=ED=94=84=20=ED=8C=8C=EC=9D=BC=20=EC=98=A4=EA=B2=80=20?= =?UTF-8?q?=EC=A0=95=EC=A0=95=20(BIOP01-66/71/73)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 스왑 중 발견: HANDOFF/TODO/SESSION-LOG 는 삭제된 게 아니라 78a5a92(2026-07-01) "개인 작업기록 untrack"으로 .gitignore:115-117 에 등재된 로컬 전용 파일이다 (BIOP02 .gitignore:246-248 도 동일). 보고서 §6 M8(b) 진단이 틀렸고, doctor 의 팬텀 경로 검사가 이를 오검했다. 정정: - harness.yaml: path_reference_scan.local_only 선언 추가 - harness_doctor.py: local_only 는 부재해도 FAIL 하지 않음. 대신 .gitignore 등재 여부를 확인 — 계약상 "필수 산출물"인데 ignore 에서 빠지면 실수로 커밋되므로 그때는 FAIL - 테스트 #13(부재+ignore → PASS)·#14(ignore 누락 → FAIL) 추가 → 15/15 통과 - 계약 문구에 "로컬 전용(.gitignore)" 표기 — CLAUDE.md:32,91 / SKILL.md:76 - 보고서 §8 정정 절 추가 (원문 §6 M8(b) 는 기록으로 보존) 교훈: "문서가 가리키는데 파일이 없다"는 진짜 drift 와 의도적 로컬 전용을 가린다. 의도는 manifest 에 선언되고, 게이트는 선언되지 않은 것만 문제 삼아야 한다. doctor 추이: 14 → 11(64) → 8(local_only 정정). 잔여 8건은 전부 skills/ 결정 대기. --- .../paper-production-orchestrator/SKILL.md | 2 +- CLAUDE.md | 4 +-- docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md | 25 ++++++++++++++ harness.yaml | 7 ++++ harness_after/harness.yaml | 7 ++++ harness_after/scripts/harness_doctor.py | 20 ++++++++++- harness_after/tests/test_harness_doctor.py | 34 +++++++++++++++++-- scripts/harness_doctor.py | 20 ++++++++++- 8 files changed, 111 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md b/.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md index 83962bd..c606561 100644 --- a/.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md +++ b/.claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md @@ -73,7 +73,7 @@ conda run --no-capture-output -n scv-preprocess python p3_scrambled_null.py | 검수 | paper-critic | 적대 노트 + 그림 QA | 집필(수정) | | 리뷰 | venue-reviewer | `manuscript/REVIEW--.md` | 집필(수정) | | 발표 | presenter | 슬라이드/발제 | 사람 | -| 상태 핸드오프 | (전원) | `HANDOFF.md`, `TODO.md`, `SESSION-LOG.md` | 다음 세션 | +| 상태 핸드오프 | (전원) | `HANDOFF.md`, `TODO.md`, `SESSION-LOG.md` — **로컬 전용(.gitignore)**. 없으면 새로 만든다 | 다음 세션 | ## 실패 처리 / 멈춤 조건 - verify 게이트 실패 → **멈춤**, 무엇이 왜 실패했는지 보고. diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md index b1ecc9f..291c7b3 100644 --- a/CLAUDE.md +++ b/CLAUDE.md @@ -29,7 +29,7 @@ SKILL(지침)을 실제로 돌리는 코드: - `BASELINE-ALIGNMENT.md` — Harness_Baseline 정합 기록. ## 작업 기록 -- **`SESSION-LOG.md`**: 분석 단계에서 한 일을 세션별로 누적 기록. +- **`SESSION-LOG.md`**: 분석 단계에서 한 일을 세션별로 누적 기록. *(아래 3개는 모두 **로컬 전용** — `.gitignore` 등재, 리포에 커밋하지 않는 개인 작업기록)* - **`HANDOFF.md`**: 현재 상태 + 한 일/할 일. **`TODO.md`**: 할 일 체크리스트. ## Branch 모델 (중요) @@ -88,7 +88,7 @@ SKILL(지침)을 실제로 돌리는 코드: | 검증 게이트 | (커밋/공개 전) | `p3_concordance.py` + `p3_crossdataset_concordance.py` + `p3_scrambled_null.py` 재계산 → FINDINGS.md 대조 | 사람 | | 리뷰 | paper-critic / venue-reviewer | `manuscript/REVIEW--.md` | 집필(수정) | | 발표 | presenter | 슬라이드/발제 | 사람 | -| 상태 핸드오프 | (전원) | `HANDOFF.md`, `TODO.md`, `SESSION-LOG.md` | 다음 세션 | +| 상태 핸드오프 | (전원) | `HANDOFF.md`, `TODO.md`, `SESSION-LOG.md` — **로컬 전용(.gitignore, 78a5a92)**. 커밋하지 않으며 새 clone에는 없다 | 다음 세션 | **사람 승인 게이트:** 공개(프리프린트/blog)는 **저자·소속·IP·corresponding email 확정** 전까지 보류(manuscript-writer의 ``). **커밋·push는 작업 완료 시 에이전트가 자동 수행**(2026-07-09 정책 변경 — 기존 '무인 git 금지' 철회, push까지 자동). 단 위 검증 게이트(커밋 전 재계산·FINDINGS 대조)는 유지하고, **프리프린트/blog 외부 공개와 main 병합만 사람 승인**(작업 브랜치 `kkkim-pipeline` push는 자동). 커밋 메시지는 P0~P5 접두 규칙 준수, Claude attribution 금지. diff --git a/docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md b/docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md index 9929bc8..ebb502b 100644 --- a/docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md +++ b/docs/HARNESS-RECONCILIATION-2026-07-26.md @@ -181,3 +181,28 @@ kkkim 님이 예고한 BIOP02용 `harness.yaml`(project_profile: biop02, 슬롯= | `onboarding_gglee/` | 온보딩 1~3주차 회고 산출물 (BIOP01-1 · 15 · 8) | > 라이브 `README.md` · `CLAUDE.md` · `docs/HARNESS.md`에서 위 산출물로 가는 링크는 **아직 넣지 않았다** — 7/21 합의(구조 미수정)에 따라 스왑 승인 시 함께 반영한다. + +--- + +## 8. 정정 — M8(b) 핸드오프 파일은 팬텀이 아니다 (2026-07-26 밤, 스왑 중 발견) + +§6 M8(b)에서 나는 `HANDOFF.md`·`TODO.md`·`SESSION-LOG.md`가 *"같은 재구조화 커밋으로 사라졌는데 계약은 여전히 필수로 지시한다"* 고 적었다. **이 진단은 틀렸다.** + +- 실제: `.gitignore:115-117`이 세 파일을 명시적으로 제외한다. 도입 커밋은 `78a5a92`(2026-07-01) — *"chore: 개인 작업기록(HANDOFF/TODO/SESSION-LOG) untrack"*, 주석은 *"개인 작업기록(연구 산출물 아님, 편의상 로컬 유지)"*. +- BIOP02도 동일하다(`.gitignore:246-248`). +- 즉 **삭제된 게 아니라 의도적으로 리포에서 뺀 로컬 전용 파일**이다. 새 clone에 없는 것이 정상 동작이다. + +발견 경위: BIOP01-71로 세 파일을 만들어 커밋하려 하자 `git add`가 스테이징하지 않았다. `git check-ignore -v`로 확인. + +### 그래서 진짜 결함은 무엇인가 (범위 축소·성격 변경) + +1. **계약에 "로컬 전용"이 안 적혀 있다.** `CLAUDE.md:91`·`SKILL.md:75`가 이들을 "(전원) 필수 산출물"로만 지시해서, 리포를 처음 보는 세션은 존재해야 할 파일이 없다고 읽는다 — 내가 정확히 그렇게 읽었다. → 두 계약 행에 **로컬 전용(.gitignore) 표기 추가**로 해소. +2. **doctor가 오검을 냈다.** 팬텀 경로 검사가 이 셋을 FAIL로 올렸다. kkkim 님이 공동리뷰에서 경고한 오검 유형(맥락 없는 스캔)이 다른 형태로 재현된 것이다. → manifest에 `path_reference_scan.local_only` 선언을 두고, doctor는 **부재해도 FAIL하지 않되 `.gitignore` 등재 여부를 확인**한다(계약상 필수인데 ignore에서 빠지면 실수로 커밋되므로 그때는 FAIL). 테스트 2종 추가(#13·#14). + +### 교훈 (게이트 설계) + +"문서가 가리키는데 파일이 없다"는 **두 가지 다른 상태**를 가린다 — ① 진짜 drift(고쳐야 함) ② 의도적 로컬 전용(정상). 게이트가 이 둘을 구분하지 못하면, 팀은 게이트의 빨간불을 무시하는 법을 배운다. **의도는 manifest에 선언돼야 하고, 게이트는 선언되지 않은 것만 문제 삼아야 한다.** + +이 정정으로 팬텀 경로는 11건 → **8건**으로 줄었고, 남은 8건은 전부 `skills/` 라우터 결정(BIOP01-71)에 걸려 있다: `skills/ROUTES.md`, `openai.yaml`, `agents/openai.yaml`, `download/preprocessing/model/visualization`(README:12), 그리고 `AGENTS.md`의 규약 디렉터리 `data/`·`metadata/`·`work/`·`outputs/`. + +> §6 M8(b)와 그에 근거한 BIOP01-71 설명·Jira 코멘트는 이 절로 정정한다. 원문은 기록으로 남긴다. diff --git a/harness.yaml b/harness.yaml index cbf3867..5a0cb9c 100644 --- a/harness.yaml +++ b/harness.yaml @@ -90,6 +90,13 @@ path_reference_scan: - CLAUDE.md - docs/HARNESS.md - .claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md + # 로컬 전용(gitignore) — 리포에 커밋하지 않는 개인 작업기록. 78a5a92(2026-07-01) untrack. + # doctor는 이들의 부재를 FAIL 처리하지 않는다. 대신 .gitignore 등재 여부를 확인한다 + # (계약은 "필수 산출물"인데 ignore에서 빠지면 실수로 커밋된다). + local_only: + - HANDOFF.md + - TODO.md + - SESSION-LOG.md ignore: # 경로가 아닌 것(외부 repo·호스트/IP·모델 ID·버전 문자열) - "^https?://" - "^[0-9]+[.][0-9.]+$" diff --git a/harness_after/harness.yaml b/harness_after/harness.yaml index cbf3867..5a0cb9c 100644 --- a/harness_after/harness.yaml +++ b/harness_after/harness.yaml @@ -90,6 +90,13 @@ path_reference_scan: - CLAUDE.md - docs/HARNESS.md - .claude/skills/paper-production-orchestrator/SKILL.md + # 로컬 전용(gitignore) — 리포에 커밋하지 않는 개인 작업기록. 78a5a92(2026-07-01) untrack. + # doctor는 이들의 부재를 FAIL 처리하지 않는다. 대신 .gitignore 등재 여부를 확인한다 + # (계약은 "필수 산출물"인데 ignore에서 빠지면 실수로 커밋된다). + local_only: + - HANDOFF.md + - TODO.md + - SESSION-LOG.md ignore: # 경로가 아닌 것(외부 repo·호스트/IP·모델 ID·버전 문자열) - "^https?://" - "^[0-9]+[.][0-9.]+$" diff --git a/harness_after/scripts/harness_doctor.py b/harness_after/scripts/harness_doctor.py index 864b1f1..d180378 100644 --- a/harness_after/scripts/harness_doctor.py +++ b/harness_after/scripts/harness_doctor.py @@ -9,7 +9,8 @@ 2) artifacts 경로 존재 3) 문서가 참조하는 agent 이름이 미구현이면 FAIL ← reviewer 팬텀 - 강한 참조(백틱 인용 / 표 행)만 FAIL, 산문 언급은 WARN ← kkkim 공동리뷰 2026-07-26 반영 - 4) 문서가 백틱으로 인용한 **경로**가 실재하는지 ← skills/ROUTES.md·HANDOFF.md 팬텀 + 4) 문서가 백틱으로 인용한 **경로**가 실재하는지 ← skills/ROUTES.md 팬텀 + - local_only 로 선언된 경로는 부재해도 통과(개인 작업기록). 대신 .gitignore 등재를 확인 5) execution.require_repo_root: repo 루트에서 실행됐는지 사용: python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml 종료코드: 0=PASS, 1=FAIL, 2=실행오류 @@ -121,7 +122,22 @@ def p(path): return os.path.join(repo, path) n_paths = 0 if prs.get("enabled"): ign = [re.compile(x) for x in (prs.get("ignore") or [])] + local_only = set(prs.get("local_only") or []) names, tops = repo_index(repo) + + # local_only: 리포에 커밋하지 않는 개인 작업기록. 부재는 정상이지만, + # .gitignore 에 없으면 계약("필수 산출물")과 어긋나 실수로 커밋된다 → 그건 FAIL. + for lo in sorted(local_only): + try: + rc = subprocess.run(["git", "-C", repo, "check-ignore", "-q", lo]).returncode + except Exception: + rc = 1 + if rc != 0: + fails.append("[local-only] %s는 로컬 전용으로 선언됐으나 .gitignore에 없음 " + "→ 실수로 커밋될 수 있음" % lo) + elif not os.path.exists(p(lo)): + warns.append("[local-only] %s 없음 — 개인 작업기록이라 정상이나, " + "계약상 세션 종료 시 갱신 대상" % lo) pat = re.compile(r"`([^`\n]+)`") hits = {} for f in (prs.get("files") or scan): @@ -143,6 +159,8 @@ def p(path): return os.path.join(repo, path) continue if any(rx.search(t) for rx in ign): continue + if t in local_only: + continue if os.path.exists(p(t)): continue base = os.path.basename(t.rstrip("/")) diff --git a/harness_after/tests/test_harness_doctor.py b/harness_after/tests/test_harness_doctor.py index 3b75b23..e1795a1 100644 --- a/harness_after/tests/test_harness_doctor.py +++ b/harness_after/tests/test_harness_doctor.py @@ -48,7 +48,7 @@ resolve_by_basename: true files: %(scan_files)s - ignore: +%(local_only)s ignore: - "^https?://" - "^upstream/" """ @@ -73,10 +73,14 @@ def setUp(self): def tearDown(self): shutil.rmtree(self.repo, ignore_errors=True) - def manifest(self, scan_files=("CLAUDE.md",), path_scan="true"): + def manifest(self, scan_files=("CLAUDE.md",), path_scan="true", local_only=()): + lo = "" + if local_only: + lo = " local_only:\n" + "".join(" - %s\n" % f for f in local_only) body = BASE_MANIFEST % { "scan_files": "".join(" - %s\n" % f for f in scan_files), "path_scan": path_scan, + "local_only": lo, } write(os.path.join(self.repo, "harness.yaml"), body) @@ -198,6 +202,30 @@ def test_path_scan_toggle(self): self.assertEqual(code, 0, out) self.assertNotIn("[phantom-path]", out) + # ---- 13. local_only: gitignore 돼 있으면 부재해도 통과 ---- + # 개인 작업기록(HANDOFF/TODO/SESSION-LOG)은 78a5a92(2026-07-01)에서 의도적으로 untrack. + # 계약이 이들을 "필수 산출물"로 지시하지만 리포에는 없는 게 정상이다. + def test_local_only_absent_but_gitignored_passes(self): + subprocess.run(["git", "init", "-q", self.repo], check=True) + write(os.path.join(self.repo, ".gitignore"), "HANDOFF.md\n") + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), + "# test\n세션 종료 시 `HANDOFF.md` 를 갱신한다(로컬 전용).\n") + self.manifest(local_only=("HANDOFF.md",)) + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 0, "gitignore된 로컬 전용 파일을 팬텀으로 오검\n" + out) + self.assertIn("[local-only]", out) + + # ---- 14. local_only인데 .gitignore에 없으면 FAIL (실수로 커밋될 위험) ---- + def test_local_only_not_gitignored_fails(self): + subprocess.run(["git", "init", "-q", self.repo], check=True) + write(os.path.join(self.repo, ".gitignore"), "nothing\n") + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), + "# test\n세션 종료 시 `HANDOFF.md` 를 갱신한다.\n") + self.manifest(local_only=("HANDOFF.md",)) + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 1, out) + self.assertIn("[local-only]", out) + class LiveRepoCase(unittest.TestCase): """실제 BIOP01 리포에 대한 회귀 확인 — 알려진 결함이 계속 잡히는가.""" @@ -218,7 +246,7 @@ def test_known_defects_detected(self): if "CLAUDE.md" not in out and r.returncode == 2: self.skipTest("BIOP01 리포 컨텍스트 아님") # 2026-07-26 2차 조사에서 확인된 결함들이 계속 잡혀야 한다 - for expected in ("[phantom-agent]", "skills/ROUTES.md", "HANDOFF.md"): + for expected in ("skills/ROUTES.md",): self.assertIn(expected, out, "알려진 결함 미검출: %s\n%s" % (expected, out)) finally: if tmp_placed: diff --git a/scripts/harness_doctor.py b/scripts/harness_doctor.py index 864b1f1..d180378 100644 --- a/scripts/harness_doctor.py +++ b/scripts/harness_doctor.py @@ -9,7 +9,8 @@ 2) artifacts 경로 존재 3) 문서가 참조하는 agent 이름이 미구현이면 FAIL ← reviewer 팬텀 - 강한 참조(백틱 인용 / 표 행)만 FAIL, 산문 언급은 WARN ← kkkim 공동리뷰 2026-07-26 반영 - 4) 문서가 백틱으로 인용한 **경로**가 실재하는지 ← skills/ROUTES.md·HANDOFF.md 팬텀 + 4) 문서가 백틱으로 인용한 **경로**가 실재하는지 ← skills/ROUTES.md 팬텀 + - local_only 로 선언된 경로는 부재해도 통과(개인 작업기록). 대신 .gitignore 등재를 확인 5) execution.require_repo_root: repo 루트에서 실행됐는지 사용: python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml 종료코드: 0=PASS, 1=FAIL, 2=실행오류 @@ -121,7 +122,22 @@ def p(path): return os.path.join(repo, path) n_paths = 0 if prs.get("enabled"): ign = [re.compile(x) for x in (prs.get("ignore") or [])] + local_only = set(prs.get("local_only") or []) names, tops = repo_index(repo) + + # local_only: 리포에 커밋하지 않는 개인 작업기록. 부재는 정상이지만, + # .gitignore 에 없으면 계약("필수 산출물")과 어긋나 실수로 커밋된다 → 그건 FAIL. + for lo in sorted(local_only): + try: + rc = subprocess.run(["git", "-C", repo, "check-ignore", "-q", lo]).returncode + except Exception: + rc = 1 + if rc != 0: + fails.append("[local-only] %s는 로컬 전용으로 선언됐으나 .gitignore에 없음 " + "→ 실수로 커밋될 수 있음" % lo) + elif not os.path.exists(p(lo)): + warns.append("[local-only] %s 없음 — 개인 작업기록이라 정상이나, " + "계약상 세션 종료 시 갱신 대상" % lo) pat = re.compile(r"`([^`\n]+)`") hits = {} for f in (prs.get("files") or scan): @@ -143,6 +159,8 @@ def p(path): return os.path.join(repo, path) continue if any(rx.search(t) for rx in ign): continue + if t in local_only: + continue if os.path.exists(p(t)): continue base = os.path.basename(t.rstrip("/")) From 65115c94aefeed8bb8f6b6c41f508dfc018720dd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Geon-Gyu LEE Date: Sun, 26 Jul 2026 19:38:29 +0900 Subject: [PATCH 16/20] =?UTF-8?q?harness:=20skills/=20=EB=9D=BC=EC=9A=B0?= =?UTF-8?q?=ED=84=B0=20=EB=B3=B5=EC=9B=90(41=ED=8C=8C=EC=9D=BC)=20+=20?= =?UTF-8?q?=EA=B7=9C=EC=95=BD=EA=B2=BD=EB=A1=9C=20=EC=84=A0=EC=96=B8=20+?= =?UTF-8?q?=20=EA=B2=8C=EC=9D=B4=ED=8A=B8=202=EB=8B=A8=EA=B3=84=20?= =?UTF-8?q?=EC=8A=B9=EA=B2=A9=20(BIOP01-66/71/73)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit skills/ 유실 경위가 앞선 보고와 다르다. 재조사 결과: - bc7f824(6/14)는 skills/ 를 삭제한 게 아니라 추가한 커밋이다 (import 박상준 Harness_Baseline, 4 datasets x download/preprocess/model/viz). 이때 지운 것은 옛 논문분석 스킬 33개이고 kkkim-paper-agent 브랜치에 보존돼 있다. - 이후 7f38b23(7/15 braveji env 정정) 등으로 계속 관리됐고 그 시점 41파일이었다. - 275def2(7/20, Merge origin/main into kkkim-pipeline PR #4 충돌 해소)에서 41파일 전부가 D 로 사라졌다. main 에는 이 skills/ 가 없었으므로 충돌 해소가 main 쪽을 택하면서 통째로 날아간 것이다. 삭제 범위는 skills/ 안으로 한정(부수 피해 없음). 즉 문서가 낡은 게 아니라 파일이 유실됐다. AGENTS.md 라우팅은 지금도 옳은 말을 한다. 변경: - skills/ 복원 — git checkout 7039bc4 -- skills/ (41파일, 유실 직전 상태 그대로) - harness.yaml: path_reference_scan.conventions 선언. AGENTS.md Repository Conventions 의 data/ metadata/ work/ outputs/ 는 산출물을 둘 위치 안내이지 사전 존재를 요구하는 경로가 아니다. 부재해도 FAIL 아님 - 테스트 +2 (규약경로 통과 / 미선언 경로는 여전히 FAIL) -> 17/17 통과 - live 회귀 테스트 방향 전환: 알려진 결함이 잡히는가 -> 깨끗한 상태를 지키는가 - 2단계 승격: CI continue-on-error 제거, 래퍼 HARNESS_DOCTOR_ENFORCE 기본값 1 doctor: 8 -> 0. RESULT: PASS. 주의: skills/ 복원 여부는 07-27 미팅 결정 사항(BIOP01-71). 이 커밋은 PR #5 안에 있고 머지 전이므로 결정에 따라 되돌릴 수 있다. B(문서 정정)로 확정되면 skills/ 를 다시 빼고 AGENTS.md README CLAUDE.md 참조를 정정해야 doctor 가 0 을 유지한다. --- .github/workflows/harness-doctor.yml | 10 +- harness.yaml | 7 + harness_after/ci/harness-doctor.yml | 10 +- harness_after/harness.yaml | 7 + harness_after/scripts/harness_doctor.py | 5 + harness_after/scripts/start-paper-harness | 14 +- harness_after/tests/test_harness_doctor.py | 41 ++- scripts/harness_doctor.py | 5 + scripts/start-paper-harness | 14 +- .../download/SKILL.md | 51 +++ .../download/agents/openai.yaml | 4 + .../10x-embryonic-mouse-brain/model/SKILL.md | 42 +++ .../model/agents/openai.yaml | 4 + .../preprocessing/SKILL.md | 51 +++ .../preprocessing/agents/openai.yaml | 4 + .../visualization/SKILL.md | 36 ++ .../visualization/agents/openai.yaml | 4 + skills/OPENCLAW-RUN.md | 36 ++ skills/ROUTES.md | 69 ++++ skills/external/README.md | 10 + skills/external/atac-seq/LICENSE | 21 ++ skills/external/atac-seq/SOURCE.md | 14 + skills/external/atac-seq/atac-qc/SKILL.md | 337 ++++++++++++++++++ .../atac-seq/enhancer-gene-linking/SKILL.md | 296 +++++++++++++++ skills/external/scvi-tools/SOURCE.md | 8 + skills/external/scvi-tools/USING_IN_BIOP01.md | 20 ++ skills/human-brain-multiome/download/SKILL.md | 52 +++ .../download/agents/openai.yaml | 4 + skills/human-brain-multiome/model/SKILL.md | 41 +++ .../model/agents/openai.yaml | 4 + .../preprocessing/SKILL.md | 51 +++ .../preprocessing/agents/openai.yaml | 4 + .../visualization/SKILL.md | 36 ++ .../visualization/agents/openai.yaml | 4 + .../human-hspc-10x-multiome/download/SKILL.md | 57 +++ .../download/agents/openai.yaml | 4 + skills/human-hspc-10x-multiome/model/SKILL.md | 46 +++ .../model/agents/openai.yaml | 4 + .../preprocessing/SKILL.md | 56 +++ .../preprocessing/agents/openai.yaml | 4 + .../visualization/SKILL.md | 39 ++ .../visualization/agents/openai.yaml | 4 + skills/share-seq-mouse-skin/download/SKILL.md | 52 +++ .../download/agents/openai.yaml | 4 + skills/share-seq-mouse-skin/model/SKILL.md | 41 +++ .../model/agents/openai.yaml | 4 + .../preprocessing/SKILL.md | 51 +++ .../preprocessing/agents/openai.yaml | 4 + .../visualization/SKILL.md | 36 ++ .../visualization/agents/openai.yaml | 4 + 50 files changed, 1693 insertions(+), 33 deletions(-) create mode 100644 skills/10x-embryonic-mouse-brain/download/SKILL.md create mode 100644 skills/10x-embryonic-mouse-brain/download/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/10x-embryonic-mouse-brain/model/SKILL.md create mode 100644 skills/10x-embryonic-mouse-brain/model/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/10x-embryonic-mouse-brain/preprocessing/SKILL.md create mode 100644 skills/10x-embryonic-mouse-brain/preprocessing/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/10x-embryonic-mouse-brain/visualization/SKILL.md create mode 100644 skills/10x-embryonic-mouse-brain/visualization/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/OPENCLAW-RUN.md create mode 100644 skills/ROUTES.md create mode 100644 skills/external/README.md create mode 100644 skills/external/atac-seq/LICENSE create mode 100644 skills/external/atac-seq/SOURCE.md create mode 100644 skills/external/atac-seq/atac-qc/SKILL.md create mode 100644 skills/external/atac-seq/enhancer-gene-linking/SKILL.md create mode 100644 skills/external/scvi-tools/SOURCE.md create mode 100644 skills/external/scvi-tools/USING_IN_BIOP01.md create mode 100644 skills/human-brain-multiome/download/SKILL.md create mode 100644 skills/human-brain-multiome/download/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/human-brain-multiome/model/SKILL.md create mode 100644 skills/human-brain-multiome/model/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/human-brain-multiome/preprocessing/SKILL.md create mode 100644 skills/human-brain-multiome/preprocessing/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/human-brain-multiome/visualization/SKILL.md create mode 100644 skills/human-brain-multiome/visualization/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/human-hspc-10x-multiome/download/SKILL.md create mode 100644 skills/human-hspc-10x-multiome/download/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/human-hspc-10x-multiome/model/SKILL.md create mode 100644 skills/human-hspc-10x-multiome/model/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/human-hspc-10x-multiome/preprocessing/SKILL.md create mode 100644 skills/human-hspc-10x-multiome/preprocessing/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/human-hspc-10x-multiome/visualization/SKILL.md create mode 100644 skills/human-hspc-10x-multiome/visualization/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/share-seq-mouse-skin/download/SKILL.md create mode 100644 skills/share-seq-mouse-skin/download/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/share-seq-mouse-skin/model/SKILL.md create mode 100644 skills/share-seq-mouse-skin/model/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/share-seq-mouse-skin/preprocessing/SKILL.md create mode 100644 skills/share-seq-mouse-skin/preprocessing/agents/openai.yaml create mode 100644 skills/share-seq-mouse-skin/visualization/SKILL.md create mode 100644 skills/share-seq-mouse-skin/visualization/agents/openai.yaml diff --git a/.github/workflows/harness-doctor.yml b/.github/workflows/harness-doctor.yml index a166bab..cddb129 100644 --- a/.github/workflows/harness-doctor.yml +++ b/.github/workflows/harness-doctor.yml @@ -1,10 +1,9 @@ # 하네스 구성 정합성 게이트 (BIOP01-66). # -# 2단계 도입: -# 1단계(현재) — doctor는 report-only(continue-on-error). 게이트 자체 테스트는 blocking. -# 이유: 스왑 시점에 팬텀 14건이 남아 있어 바로 blocking으로 켜면 모든 PR이 빨간불이 된다. -# BIOP01-64/71/72가 닫혀 doctor가 green이 되면 2단계로 전환. -# 2단계 — `continue-on-error: true` 를 제거해 blocking 게이트로 승격. +# 2단계 승격 완료 (2026-07-26). +# 1단계 — doctor는 report-only 였다. 팬텀 14건이 남아 전면 blocking이면 모든 PR이 빨간불이었다. +# 2단계(현재) — BIOP01-64(팬텀 에이전트 0) + BIOP01-71(skills/ 복원)로 팬텀 0 달성 → +# 구성 검사도 blocking. 문서가 실재하지 않는 역할·경로를 가리키면 PR이 막힌다. name: harness-doctor on: pull_request: @@ -28,5 +27,4 @@ jobs: # 하네스 구성 검사 — 1단계에서는 report-only. - name: 하네스 구성 정합성 검사 (팬텀 역할·경로 drift) - continue-on-error: true # ← BIOP01-64/71/72 종료 후 이 줄 삭제 = blocking 승격 run: python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml diff --git a/harness.yaml b/harness.yaml index 5a0cb9c..bd5b3f1 100644 --- a/harness.yaml +++ b/harness.yaml @@ -97,6 +97,13 @@ path_reference_scan: - HANDOFF.md - TODO.md - SESSION-LOG.md + # 규약 경로 — "산출물을 여기에 두라"는 안내이지 사전에 존재해야 하는 경로가 아니다. + # (AGENTS.md 'Repository Conventions'). 부재해도 FAIL 아님. 필요 시 생성된다. + conventions: + - data/ + - metadata/ + - work/ + - outputs/ ignore: # 경로가 아닌 것(외부 repo·호스트/IP·모델 ID·버전 문자열) - "^https?://" - "^[0-9]+[.][0-9.]+$" diff --git a/harness_after/ci/harness-doctor.yml b/harness_after/ci/harness-doctor.yml index a166bab..cddb129 100644 --- a/harness_after/ci/harness-doctor.yml +++ b/harness_after/ci/harness-doctor.yml @@ -1,10 +1,9 @@ # 하네스 구성 정합성 게이트 (BIOP01-66). # -# 2단계 도입: -# 1단계(현재) — doctor는 report-only(continue-on-error). 게이트 자체 테스트는 blocking. -# 이유: 스왑 시점에 팬텀 14건이 남아 있어 바로 blocking으로 켜면 모든 PR이 빨간불이 된다. -# BIOP01-64/71/72가 닫혀 doctor가 green이 되면 2단계로 전환. -# 2단계 — `continue-on-error: true` 를 제거해 blocking 게이트로 승격. +# 2단계 승격 완료 (2026-07-26). +# 1단계 — doctor는 report-only 였다. 팬텀 14건이 남아 전면 blocking이면 모든 PR이 빨간불이었다. +# 2단계(현재) — BIOP01-64(팬텀 에이전트 0) + BIOP01-71(skills/ 복원)로 팬텀 0 달성 → +# 구성 검사도 blocking. 문서가 실재하지 않는 역할·경로를 가리키면 PR이 막힌다. name: harness-doctor on: pull_request: @@ -28,5 +27,4 @@ jobs: # 하네스 구성 검사 — 1단계에서는 report-only. - name: 하네스 구성 정합성 검사 (팬텀 역할·경로 drift) - continue-on-error: true # ← BIOP01-64/71/72 종료 후 이 줄 삭제 = blocking 승격 run: python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml diff --git a/harness_after/harness.yaml b/harness_after/harness.yaml index 5a0cb9c..bd5b3f1 100644 --- a/harness_after/harness.yaml +++ b/harness_after/harness.yaml @@ -97,6 +97,13 @@ path_reference_scan: - HANDOFF.md - TODO.md - SESSION-LOG.md + # 규약 경로 — "산출물을 여기에 두라"는 안내이지 사전에 존재해야 하는 경로가 아니다. + # (AGENTS.md 'Repository Conventions'). 부재해도 FAIL 아님. 필요 시 생성된다. + conventions: + - data/ + - metadata/ + - work/ + - outputs/ ignore: # 경로가 아닌 것(외부 repo·호스트/IP·모델 ID·버전 문자열) - "^https?://" - "^[0-9]+[.][0-9.]+$" diff --git a/harness_after/scripts/harness_doctor.py b/harness_after/scripts/harness_doctor.py index d180378..787e6f6 100644 --- a/harness_after/scripts/harness_doctor.py +++ b/harness_after/scripts/harness_doctor.py @@ -11,6 +11,7 @@ - 강한 참조(백틱 인용 / 표 행)만 FAIL, 산문 언급은 WARN ← kkkim 공동리뷰 2026-07-26 반영 4) 문서가 백틱으로 인용한 **경로**가 실재하는지 ← skills/ROUTES.md 팬텀 - local_only 로 선언된 경로는 부재해도 통과(개인 작업기록). 대신 .gitignore 등재를 확인 + - conventions 로 선언된 경로는 부재해도 통과(산출물을 둘 위치 안내) 5) execution.require_repo_root: repo 루트에서 실행됐는지 사용: python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml 종료코드: 0=PASS, 1=FAIL, 2=실행오류 @@ -123,6 +124,7 @@ def p(path): return os.path.join(repo, path) if prs.get("enabled"): ign = [re.compile(x) for x in (prs.get("ignore") or [])] local_only = set(prs.get("local_only") or []) + conventions = set(x.rstrip("/") for x in (prs.get("conventions") or [])) names, tops = repo_index(repo) # local_only: 리포에 커밋하지 않는 개인 작업기록. 부재는 정상이지만, @@ -161,6 +163,9 @@ def p(path): return os.path.join(repo, path) continue if t in local_only: continue + if t.rstrip("/") in conventions: + # 규약 경로: "여기에 두라"는 안내. 사전 존재를 요구하지 않는다. + continue if os.path.exists(p(t)): continue base = os.path.basename(t.rstrip("/")) diff --git a/harness_after/scripts/start-paper-harness b/harness_after/scripts/start-paper-harness index 03b88e4..773f33c 100755 --- a/harness_after/scripts/start-paper-harness +++ b/harness_after/scripts/start-paper-harness @@ -6,11 +6,11 @@ # # 두 종류의 실패를 구분한다: # (a) 구성요소 부재 — 항상 하드 실패. 이게 침묵 폴백의 입구다. -# (b) 문서 drift(팬텀 참조) — 1단계에서는 경고. BIOP01-64/71/72가 닫히면 -# HARNESS_DOCTOR_ENFORCE=1 을 기본값으로 올려 하드 실패로 승격한다. +# (b) 문서 drift(팬텀 참조) — 2026-07-26 팬텀 0 달성으로 **하드 실패가 기본값**. +# 예외적으로 넘기려면 HARNESS_DOCTOR_ENFORCE=0 (비권장, 사유를 기록할 것). # -# 사용: ./scripts/start-paper-harness # 1단계(기본): drift는 경고 -# HARNESS_DOCTOR_ENFORCE=1 ./scripts/start-paper-harness # 2단계: drift도 중단 +# 사용: ./scripts/start-paper-harness # 기본: drift도 중단 +# HARNESS_DOCTOR_ENFORCE=0 ./scripts/start-paper-harness # 예외적 우회(비권장) set -euo pipefail ROOT="$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || true)" @@ -40,10 +40,10 @@ if [ -f scripts/harness_doctor.py ] && [ -f harness.yaml ]; then if "$PY" scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml; then : else - if [ "${HARNESS_DOCTOR_ENFORCE:-0}" = "1" ]; then - echo "FATAL: harness_doctor FAIL → 하네스 진입 중단 (enforce 모드)."; exit 1 + if [ "${HARNESS_DOCTOR_ENFORCE:-1}" = "1" ]; then + echo "FATAL: harness_doctor FAIL → 하네스 진입 중단. 구성 drift를 고치고 다시 실행하라."; exit 1 fi - echo "WARN: harness_doctor FAIL — 1단계라 진입은 허용한다. BIOP01-64/71/72 종료 후 enforce 로 승격할 것." + echo "WARN: harness_doctor FAIL — HARNESS_DOCTOR_ENFORCE=0 으로 우회됨. 사유를 기록할 것." fi fi diff --git a/harness_after/tests/test_harness_doctor.py b/harness_after/tests/test_harness_doctor.py index e1795a1..5646c53 100644 --- a/harness_after/tests/test_harness_doctor.py +++ b/harness_after/tests/test_harness_doctor.py @@ -73,10 +73,12 @@ def setUp(self): def tearDown(self): shutil.rmtree(self.repo, ignore_errors=True) - def manifest(self, scan_files=("CLAUDE.md",), path_scan="true", local_only=()): + def manifest(self, scan_files=("CLAUDE.md",), path_scan="true", local_only=(), conventions=()): lo = "" if local_only: lo = " local_only:\n" + "".join(" - %s\n" % f for f in local_only) + if conventions: + lo += " conventions:\n" + "".join(" - %s\n" % f for f in conventions) body = BASE_MANIFEST % { "scan_files": "".join(" - %s\n" % f for f in scan_files), "path_scan": path_scan, @@ -226,13 +228,38 @@ def test_local_only_not_gitignored_fails(self): self.assertEqual(code, 1, out) self.assertIn("[local-only]", out) + # ---- 15. conventions: 규약 경로는 부재해도 통과 ---- + # "산출물을 여기에 두라"는 안내(AGENTS.md Repository Conventions)이지 + # 사전에 존재해야 하는 경로가 아니다. + def test_convention_path_absent_passes(self): + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), + "# test\n중간 산출물은 `work/` 에 둔다.\n") + self.manifest(conventions=("work/",)) + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 0, "규약 경로를 팬텀으로 오검\n" + out) + self.assertNotIn("phantom-path", out) + + # ---- 16. 선언되지 않은 경로는 여전히 FAIL (conventions 가 만능 면죄부가 아님) ---- + def test_undeclared_path_still_fails(self): + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), + "# test\n중간 산출물은 `work/` 에 두고 라우팅은 `skills/ROUTES.md` 를 본다.\n") + self.manifest(conventions=("work/",)) + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 1, out) + self.assertIn("skills/ROUTES.md", out) + class LiveRepoCase(unittest.TestCase): - """실제 BIOP01 리포에 대한 회귀 확인 — 알려진 결함이 계속 잡히는가.""" + """실제 BIOP01 리포 회귀 — 한번 0으로 만든 팬텀이 다시 생기지 않는가. + + 2026-07-26 이전 버전은 "알려진 결함(skills/ROUTES.md 등)이 검출되는가"를 확인했다. + 그 결함들이 해소돼(BIOP01-64/71) 이제는 **깨끗한 상태를 지키는** 방향으로 뒤집는다. + 누군가 문서에 팬텀 역할·경로를 다시 넣으면 여기서 실패한다. + """ REPO = os.path.abspath(os.path.join(HERE, "..", "..")) - def test_known_defects_detected(self): + def test_repo_stays_clean(self): manifest = os.path.join(self.REPO, "harness.yaml") tmp_placed = False if not os.path.exists(manifest): @@ -243,11 +270,11 @@ def test_known_defects_detected(self): [sys.executable, DOCTOR, "--repo", self.REPO, "--manifest", "harness.yaml"], capture_output=True, text=True) out = r.stdout + r.stderr - if "CLAUDE.md" not in out and r.returncode == 2: + if r.returncode == 2: self.skipTest("BIOP01 리포 컨텍스트 아님") - # 2026-07-26 2차 조사에서 확인된 결함들이 계속 잡혀야 한다 - for expected in ("skills/ROUTES.md",): - self.assertIn(expected, out, "알려진 결함 미검출: %s\n%s" % (expected, out)) + self.assertEqual(r.returncode, 0, + "리포에 팬텀이 다시 생겼다 (역할 또는 경로):\n" + out) + self.assertIn("phantom_paths=0", out, out) finally: if tmp_placed: os.remove(manifest) diff --git a/scripts/harness_doctor.py b/scripts/harness_doctor.py index d180378..787e6f6 100644 --- a/scripts/harness_doctor.py +++ b/scripts/harness_doctor.py @@ -11,6 +11,7 @@ - 강한 참조(백틱 인용 / 표 행)만 FAIL, 산문 언급은 WARN ← kkkim 공동리뷰 2026-07-26 반영 4) 문서가 백틱으로 인용한 **경로**가 실재하는지 ← skills/ROUTES.md 팬텀 - local_only 로 선언된 경로는 부재해도 통과(개인 작업기록). 대신 .gitignore 등재를 확인 + - conventions 로 선언된 경로는 부재해도 통과(산출물을 둘 위치 안내) 5) execution.require_repo_root: repo 루트에서 실행됐는지 사용: python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml 종료코드: 0=PASS, 1=FAIL, 2=실행오류 @@ -123,6 +124,7 @@ def p(path): return os.path.join(repo, path) if prs.get("enabled"): ign = [re.compile(x) for x in (prs.get("ignore") or [])] local_only = set(prs.get("local_only") or []) + conventions = set(x.rstrip("/") for x in (prs.get("conventions") or [])) names, tops = repo_index(repo) # local_only: 리포에 커밋하지 않는 개인 작업기록. 부재는 정상이지만, @@ -161,6 +163,9 @@ def p(path): return os.path.join(repo, path) continue if t in local_only: continue + if t.rstrip("/") in conventions: + # 규약 경로: "여기에 두라"는 안내. 사전 존재를 요구하지 않는다. + continue if os.path.exists(p(t)): continue base = os.path.basename(t.rstrip("/")) diff --git a/scripts/start-paper-harness b/scripts/start-paper-harness index 03b88e4..773f33c 100755 --- a/scripts/start-paper-harness +++ b/scripts/start-paper-harness @@ -6,11 +6,11 @@ # # 두 종류의 실패를 구분한다: # (a) 구성요소 부재 — 항상 하드 실패. 이게 침묵 폴백의 입구다. -# (b) 문서 drift(팬텀 참조) — 1단계에서는 경고. BIOP01-64/71/72가 닫히면 -# HARNESS_DOCTOR_ENFORCE=1 을 기본값으로 올려 하드 실패로 승격한다. +# (b) 문서 drift(팬텀 참조) — 2026-07-26 팬텀 0 달성으로 **하드 실패가 기본값**. +# 예외적으로 넘기려면 HARNESS_DOCTOR_ENFORCE=0 (비권장, 사유를 기록할 것). # -# 사용: ./scripts/start-paper-harness # 1단계(기본): drift는 경고 -# HARNESS_DOCTOR_ENFORCE=1 ./scripts/start-paper-harness # 2단계: drift도 중단 +# 사용: ./scripts/start-paper-harness # 기본: drift도 중단 +# HARNESS_DOCTOR_ENFORCE=0 ./scripts/start-paper-harness # 예외적 우회(비권장) set -euo pipefail ROOT="$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null || true)" @@ -40,10 +40,10 @@ if [ -f scripts/harness_doctor.py ] && [ -f harness.yaml ]; then if "$PY" scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml; then : else - if [ "${HARNESS_DOCTOR_ENFORCE:-0}" = "1" ]; then - echo "FATAL: harness_doctor FAIL → 하네스 진입 중단 (enforce 모드)."; exit 1 + if [ "${HARNESS_DOCTOR_ENFORCE:-1}" = "1" ]; then + echo "FATAL: harness_doctor FAIL → 하네스 진입 중단. 구성 drift를 고치고 다시 실행하라."; exit 1 fi - echo "WARN: harness_doctor FAIL — 1단계라 진입은 허용한다. BIOP01-64/71/72 종료 후 enforce 로 승격할 것." + echo "WARN: harness_doctor FAIL — HARNESS_DOCTOR_ENFORCE=0 으로 우회됨. 사유를 기록할 것." fi fi diff --git a/skills/10x-embryonic-mouse-brain/download/SKILL.md b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/download/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..0bb637c --- /dev/null +++ b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/download/SKILL.md @@ -0,0 +1,51 @@ +--- +name: 10x-embryonic-mouse-brain-download +description: Download or register the 10x embryonic mouse brain multiome dataset for gene-specific epigenomic lag analysis. Use when Codex needs to find official data sources, fetch raw or processed files, verify files, or create a download manifest before preprocessing. +--- + +# 10x Embryonic Mouse Brain Download + +## Dataset +- Name: 10x embryonic mouse brain +- Biology: embryonic mouse brain differentiation +- Data type: 10x Multiome ATAC + Gene Expression +- Main use: baseline multi-omic dataset for chromatin/RNA timing and gene-specific lag structure. + +## 목표 +10x embryonic mouse brain multiome 데이터를 공식 출처에서 확인하고, raw/processed 파일을 `data/10x-embryonic-mouse-brain/` 아래에 재현 가능하게 받거나 기존 로컬 파일을 manifest로 등록한다. + +## 우선 확인 항목 +- 공식 10x Genomics dataset page 또는 원 논문/portal URL. +- 사용 조건, 라이선스, citation, download date. +- genome build와 gene annotation version. +- sample/library 이름, chemistry, reference package. +- RNA feature-barcode matrix, ATAC fragments, ATAC peak matrix, peak annotation, cell metadata. +- raw FASTQ가 필요한지, processed matrix/object로 충분한지. + +## 작업 절차 +1. 공식 출처를 먼저 확인한다. URL, access date, citation을 기록하고, 외부 mirror만 단독 출처로 사용하지 않는다. +2. 받을 파일 목록을 raw와 processed로 나누고, lag analysis에 필요한 최소 파일 세트를 표시한다. +3. `data/10x-embryonic-mouse-brain/raw/`, `data/10x-embryonic-mouse-brain/processed/`, `metadata/10x-embryonic-mouse-brain/` 경로를 사용한다. +4. 대용량 파일은 원본 파일명을 유지하고 덮어쓰지 않는다. 재다운로드가 필요하면 새 하위 폴더나 manifest version을 만든다. +5. 가능한 경우 provider checksum을 확인한다. 없으면 local `sha256sum` 또는 `shasum -a 256` 결과를 manifest에 남긴다. +6. 다운로드 후 파일 크기, 압축 무결성, matrix shape 또는 일부 record를 확인한다. +7. `metadata/10x-embryonic-mouse-brain/download_manifest.tsv` 또는 `.md`에 source, URL, file path, size, checksum, date, genome build, annotation source를 기록한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Download Plan +- Dataset: +- Official source: +- Access date: +- Files to download: +- Local paths: +- Genome build / annotation: +- Checksums: +- Verification: +- Preprocessing handoff: +- Open issues: +``` + +## 주의할 점 +- 시간축은 다운로드 단계에서 확정하지 말고, available metadata와 후보 developmental stage/pseudotime 정보만 기록한다. +- 10x reference package와 downstream gene annotation이 다를 수 있으므로 preprocessing에서 다시 확인한다. diff --git a/skills/10x-embryonic-mouse-brain/download/agents/openai.yaml b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/download/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..b67605d --- /dev/null +++ b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/download/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "10x Mouse Brain Download" + short_description: "10x embryonic mouse brain multiome 데이터 다운로드와 manifest 작성을 준비합니다." + default_prompt: "10x embryonic mouse brain multiome 데이터 다운로드 plan을 한국어로 작성해줘. 공식 출처 확인, raw/processed 파일, checksum, genome build, local path, preprocessing handoff를 포함해줘." diff --git a/skills/10x-embryonic-mouse-brain/model/SKILL.md b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/model/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..e44b86d --- /dev/null +++ b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/model/SKILL.md @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +name: 10x-embryonic-mouse-brain-model +description: Model gene-specific activation lag and shutdown lag in the 10x embryonic mouse brain multiome dataset. Use when Codex needs to estimate timing, fit MultiVelo-like dynamics, construct lag labels, or evaluate baseline feature predictors for this dataset. +--- + +# 10x Embryonic Mouse Brain Model + +## 목표 +10x embryonic mouse brain dataset에서 gene-specific `activation lag`과 `shutdown lag`을 추정하고, baseline epigenomic features가 lag structure를 설명하는지 모델링한다. + +## 입력 +- 전처리된 RNA/ATAC multiome object. +- gene-level 또는 peak-level accessibility features. +- pseudotime, lineage, developmental stage, cell state annotation. +- chromatin opening/closing time, transcription onset/shutdown time 또는 이를 추정할 수 있는 동역학 model output. + +## 작업 절차 +1. preprocessing output의 genome build, annotation, time axis를 확인한다. +2. gene별 chromatin/RNA timing 값을 추정하거나 기존 결과를 로드한다. +3. `activation lag = transcription onset time - chromatin opening time`을 계산한다. +4. `shutdown lag = chromatin closing time - transcription shutdown time`을 계산한다. +5. confidence, uncertainty, missingness를 gene별로 함께 저장한다. +6. promoter/enhancer accessibility, motif score, peak-to-gene linkage 같은 baseline feature로 lag을 예측한다. +7. 성능은 ranking, calibration, lineage-held-out generalization, early-vs-late separation 위주로 평가한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Model Plan +- Dataset: +- Time axis: +- Lag definition: +- Features: +- Model: +- Evaluation: +- Outputs: +- Limitations: +``` + +## 주의할 점 +- Model 1/Model 2 이분법으로 끝내지 말고 continuous lag spectrum으로 해석한다. +- lineage-specific timing 차이가 있으면 global model과 lineage-specific model을 구분한다. + diff --git a/skills/10x-embryonic-mouse-brain/model/agents/openai.yaml b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/model/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..6463ed3 --- /dev/null +++ b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/model/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "10x Mouse Brain Model" + short_description: "10x embryonic mouse brain lag 모델을 설계합니다." + default_prompt: "10x embryonic mouse brain dataset에서 activation lag과 shutdown lag을 추정하고 예측하는 model plan을 한국어로 작성해줘." diff --git a/skills/10x-embryonic-mouse-brain/preprocessing/SKILL.md b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/preprocessing/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..a84bc6d --- /dev/null +++ b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/preprocessing/SKILL.md @@ -0,0 +1,51 @@ +--- +name: 10x-embryonic-mouse-brain-preprocessing +description: Preprocess the 10x embryonic mouse brain multiome dataset for gene-specific epigenomic lag analysis. Use when Codex needs to inspect, normalize, annotate, integrate, or prepare ATAC/RNA inputs from embryonic mouse brain differentiation before modeling. +--- + +# 10x Embryonic Mouse Brain Preprocessing + +## Dataset +- Name: 10x embryonic mouse brain +- Biology: embryonic brain differentiation +- Data type: 10x multiome +- Main use: baseline multi-omic dataset for estimating chromatin/RNA timing and gene-specific lag structure. + +## 목표 +10x embryonic mouse brain multiome 데이터를 lag modeling에 들어갈 수 있는 형태로 정리한다. RNA counts, ATAC peak/accessibility matrix, gene annotation, cell metadata, trajectory 또는 lineage annotation을 함께 점검하고, gene-level activation/shutdown lag 계산에 필요한 입력 테이블을 만든다. + +## 우선 확인 항목 +- 원본 데이터 위치와 다운로드 source. +- genome build와 gene annotation source. +- RNA matrix, ATAC fragments 또는 peak matrix, peak annotation 존재 여부. +- cell barcode matching, modality pairing, sample/library metadata. +- cell type, developmental stage, lineage, pseudotime annotation. +- raw data와 intermediate output을 분리하는 경로. + +## 작업 절차 +1. `data/10x-embryonic-mouse-brain/` 또는 사용자가 지정한 입력 경로를 확인한다. +2. 파일 형식은 확장자만 믿지 말고 header, shape, obs/var metadata, 일부 record를 확인한다. +3. RNA와 ATAC barcode overlap을 확인한다. +4. QC 지표를 계산하거나 기존 QC columns를 확인한다. +5. gene annotation, promoter/enhancer definition, peak-to-gene linkage 기준을 기록한다. +6. trajectory 또는 pseudotime 정보가 있으면 time axis 정의를 저장한다. +7. modeling용 산출물을 `work/10x-embryonic-mouse-brain/` 또는 `results/10x-embryonic-mouse-brain/` 아래에 저장한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Preprocessing Plan +- Dataset: +- Input files: +- Metadata checked: +- QC criteria: +- Genome build / annotation: +- Time axis: +- Outputs: +- Open issues: +``` + +## 주의할 점 +- 원본 파일은 덮어쓰지 않는다. +- mouse gene id와 gene symbol mapping을 명확히 남긴다. +- pseudotime과 real developmental stage를 섞어서 해석하지 않는다. + diff --git a/skills/10x-embryonic-mouse-brain/preprocessing/agents/openai.yaml b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/preprocessing/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..a5e9f25 --- /dev/null +++ b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/preprocessing/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "10x Mouse Brain Preprocessing" + short_description: "10x embryonic mouse brain multiome 전처리를 준비합니다." + default_prompt: "10x embryonic mouse brain multiome 데이터의 preprocessing plan을 한국어로 작성해줘. 입력 파일, metadata, QC, genome build, time axis, output을 포함해줘." diff --git a/skills/10x-embryonic-mouse-brain/visualization/SKILL.md b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/visualization/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..4820f89 --- /dev/null +++ b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/visualization/SKILL.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +name: 10x-embryonic-mouse-brain-visualization +description: Visualize preprocessing, lag estimates, model outputs, and biological interpretation for the 10x embryonic mouse brain multiome dataset. +--- + +# 10x Embryonic Mouse Brain Visualization + +## 목표 +10x embryonic mouse brain 분석 결과를 cell state, trajectory, chromatin/RNA timing, gene-specific lag, model performance 관점에서 시각화한다. + +## 우선 Figure +- UMAP 또는 trajectory plot with cell type/developmental stage. +- RNA/ATAC QC summary. +- chromatin opening time vs transcription onset time scatter. +- activation lag/shutdown lag distribution. +- lineage별 lag heatmap. +- predicted vs observed lag 및 feature importance. +- representative genes의 accessibility/RNA dynamics plot. + +## 작업 절차 +1. visualization input이 어떤 preprocessing/model output에서 왔는지 기록한다. +2. axis, unit, pseudotime direction, lineage definition을 Figure caption에 남긴다. +3. gene별 lag plot은 missingness와 confidence를 구분해 표시한다. +4. biological interpretation은 model output이 지지하는 범위 안에서만 작성한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Visualization Plan +- Dataset: +- Figures: +- Required inputs: +- Aesthetic rules: +- Captions: +- Interpretation notes: +``` + diff --git a/skills/10x-embryonic-mouse-brain/visualization/agents/openai.yaml b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/visualization/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..9b1b127 --- /dev/null +++ b/skills/10x-embryonic-mouse-brain/visualization/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "10x Mouse Brain Visualization" + short_description: "10x embryonic mouse brain 결과 시각화를 설계합니다." + default_prompt: "10x embryonic mouse brain 분석 결과의 visualization plan을 한국어로 작성해줘. trajectory, lag distribution, model performance, representative genes figure를 포함해줘." diff --git a/skills/OPENCLAW-RUN.md b/skills/OPENCLAW-RUN.md new file mode 100644 index 0000000..24ddd06 --- /dev/null +++ b/skills/OPENCLAW-RUN.md @@ -0,0 +1,36 @@ +# OpenClaw 실행 노트 — HSPC 하네스 (2026-07-01 시연·검증) + +> `AGENTS.md`+`skills/`는 OpenClaw/Codex 네이티브 포맷. 이 문서는 실제 OpenClaw로 +> 돌리는 방법과 현재 환경의 블로커를 기록한다. (CLAUDE.md: OpenClaw 기반 실행 기본 감안) + +## 검증 완료 (구조 — OpenClaw-native 유효) +- `openclaw` CLI 설치 확인: **OpenClaw 2026.5.7** (`~/.nvm/.../bin/openclaw`). `codex`도 설치됨. +- `skills/ROUTES.md` 라우팅: dataset(4종) → task(download/preprocessing/model/visualization) 테이블 정상. +- HSPC 4개 `agents/openai.yaml` 전부 파싱 OK(`interface.display_name`/`default_prompt` 유효): + Download / Preprocessing / Model / Visualization. +- `skills/human-hspc-10x-multiome/download/SKILL.md` frontmatter(name/description) 정상 → `pipeline/hspc-velocity-benchmark/` 실행 구현과 연결. + +## 실행 커맨드 (provider 설정 후 그대로 사용) +```bash +cd ~/project/BioProject01 +# openai.yaml의 default_prompt를 그대로 사용 +PROMPT=$(python3 -c "import yaml; print(yaml.safe_load(open( + 'skills/human-hspc-10x-multiome/download/agents/openai.yaml'))['interface']['default_prompt'])") + +openclaw agent --local --session-id hspc-openclaw-demo -m "$PROMPT" +# --local : gateway 대신 임베디드 에이전트(= shell의 provider 키 필요) +# --session-id : 세션 지정 필수(없으면 "Pass --to/--session-id/--agent" 에러) +# task 바꾸려면 경로만 교체: download → preprocessing/model/visualization +``` + +## ⚠️ 현재 블로커 (이 환경) — provider 미설정 +- `openclaw agent --local` turn이 **완료되지 못하고 kill됨**(60s 하드 타임아웃, exit 137). +- 원인: shell에 `ANTHROPIC_API_KEY`/`OPENAI_API_KEY` **없음** + `~/.openclaw/`에 provider/auth config **없음**(`plugins/installs.json`만 존재). `openclaw capability`/gateway 호출도 hang. +- 즉 **하네스 결함이 아니라 실행 환경의 provider auth 미설정**. 아래 셋 중 하나 갖추면 실행 가능: + 1. shell에 provider 키 export 후 `--local` (가장 간단), 또는 + 2. `openclaw` gateway에 provider 등록 후 `openclaw agent`(--local 없이), 또는 + 3. `codex`(동일 openai.yaml 포맷)로 실행. + +## 다음 +- provider 키 확보 시 위 커맨드로 download → preprocessing 순 실제 turn 시연. +- Codex 경로도 동일 `openai.yaml`이라 병행 검증 가능. diff --git a/skills/ROUTES.md b/skills/ROUTES.md new file mode 100644 index 0000000..f3716b4 --- /dev/null +++ b/skills/ROUTES.md @@ -0,0 +1,69 @@ +> 출처: 이 분석 하네스(`AGENTS.md` + `skills/`)는 **박상준(@poqopo) `Harness_Baseline`** 에서 반입해 BioProject01 `kkkim-pipeline`(실제 파이프라인 실행)에 맞게 적용함. 원저작자 박상준 (원 repo LICENSE 미지정 — 공유·수정은 박상준 동의 전제). HSPC는 `pipeline/hspc-velocity-benchmark/` 실행 구현과 연결. + +# Skill Routes + +Dataset-specific skill routing lives here. Route work first by dataset, then by task type. + +## Dataset Routing + +| Dataset request | Dataset folder | +| --- | --- | +| 10x embryonic mouse brain, embryonic mouse brain, mouse brain multiome | `skills/10x-embryonic-mouse-brain/` | +| SHARE-seq mouse skin, GSE140203, mouse skin differentiation | `skills/share-seq-mouse-skin/` | +| Human brain multi-ome, GSE162170, fetal/developing human brain | `skills/human-brain-multiome/` | +| Human HSPC 10x Multiome, GSE209878, hematopoietic stem/progenitor | `skills/human-hspc-10x-multiome/` | + +## Task Routing + +Within each dataset folder, route by task: + +| Task request | Skill | +| --- | --- | +| download, accession lookup, data acquisition, raw/processed file fetch, checksum, download manifest | `/download/SKILL.md` | +| preprocessing, QC, normalization, annotation, data loading, matrix/object preparation | `/preprocessing/SKILL.md` | +| model, lag estimation, MultiVelo/MoFlow-style dynamics, feature prediction, evaluation | `/model/SKILL.md` | +| visualization, figure plan, plotting, UMAP/trajectory/lag/model performance figures | `/visualization/SKILL.md` | + +## Dataset Workflow + +When the user asks for work on one dataset: + +1. Identify the dataset from the user's wording or accession. +2. Identify whether the task is `download`, `preprocessing`, `model`, or `visualization`. +3. Use the matching skill under `skills///SKILL.md`. +4. If the user gives a dataset but no task, start with `download` if no local input files exist; otherwise start with `preprocessing`. +5. If the user gives a task but no dataset, ask which dataset to use before proceeding. +6. Keep the framing centered on gene-specific `activation lag` and `shutdown lag`. + +## Cross-Dataset Workflow + +When the user asks for comparison across datasets: + +1. Apply the same task skill type across all relevant dataset folders. +2. Normalize terminology across datasets: genome build, annotation source, time axis, lineage/cell state labels, lag definitions. +3. Do not merge outputs until dataset-specific preprocessing/modeling assumptions are recorded. +4. Report dataset-specific uncertainty and missingness before making cross-dataset biological claims. + +## Current Skill Tree + +- `skills/10x-embryonic-mouse-brain/preprocessing/SKILL.md`: 10x embryonic mouse brain preprocessing +- `skills/10x-embryonic-mouse-brain/download/SKILL.md`: 10x embryonic mouse brain data download +- `skills/10x-embryonic-mouse-brain/model/SKILL.md`: 10x embryonic mouse brain lag modeling +- `skills/10x-embryonic-mouse-brain/visualization/SKILL.md`: 10x embryonic mouse brain visualization +- `skills/share-seq-mouse-skin/download/SKILL.md`: SHARE-seq mouse skin data download +- `skills/share-seq-mouse-skin/preprocessing/SKILL.md`: SHARE-seq mouse skin preprocessing +- `skills/share-seq-mouse-skin/model/SKILL.md`: SHARE-seq mouse skin lag modeling +- `skills/share-seq-mouse-skin/visualization/SKILL.md`: SHARE-seq mouse skin visualization +- `skills/human-brain-multiome/download/SKILL.md`: human brain multiome data download +- `skills/human-brain-multiome/preprocessing/SKILL.md`: human brain multiome preprocessing +- `skills/human-brain-multiome/model/SKILL.md`: human brain multiome lag modeling +- `skills/human-brain-multiome/visualization/SKILL.md`: human brain multiome visualization +- `skills/human-hspc-10x-multiome/download/SKILL.md`: human HSPC 10x Multiome data download +- `skills/human-hspc-10x-multiome/preprocessing/SKILL.md`: human HSPC 10x Multiome preprocessing +- `skills/human-hspc-10x-multiome/model/SKILL.md`: human HSPC 10x Multiome lag modeling +- `skills/human-hspc-10x-multiome/visualization/SKILL.md`: human HSPC 10x Multiome visualization + +## Dataset 담당 상태 (2026-06-14) +- `human-hspc-10x-multiome`: **active** (김가경 / 류재면) — `pipeline/hspc-velocity-benchmark/` 실행 구현. +- `10x-embryonic-mouse-brain`: **담당 미정 (TBD)** — 기존 담당(이건규)이 사정상 담당이 어려울 것으로 판단됨. 재배정/드롭은 팀 논의. skill 구조는 유지. +- `share-seq-mouse-skin` (박상준) / `human-brain-multiome` (전연수·박세진): 각 담당 영역. diff --git a/skills/external/README.md b/skills/external/README.md new file mode 100644 index 0000000..0326992 --- /dev/null +++ b/skills/external/README.md @@ -0,0 +1,10 @@ +# skills/external — 외부 참고 스킬 (vendored / pointer) +BIOP02 벤치마킹 흐름에 따라 반입한 외부 Agent Skills. **활성 스킬 아님** — 우리 conda env 적응 + 검증 게이트 통과 후에만 실제 사용. + +| 스킬 | 출처 | 라이선스 | 형태 | BIOP01 용도 | +|---|---|---|---|---| +| atac-seq/enhancer-gene-linking | GPTomics/bioSkills | MIT | 복사 | peak→gene 집계 직결 | +| atac-seq/atac-qc | GPTomics/bioSkills | MIT | 복사 | ATAC QC | +| scvi-tools | anthropics/life-sciences | 미지정 | 포인터 | MultiVI/veloVI(우리 VAE arm 인접) | + +규율: 자동 PASS 신뢰 금지. 스킬 카탈로그의 "있다" 주장도 SKILL.md 실측 후 도입(K-Dense scVelo confab 전례). diff --git a/skills/external/atac-seq/LICENSE b/skills/external/atac-seq/LICENSE new file mode 100644 index 0000000..bcccf5e --- /dev/null +++ b/skills/external/atac-seq/LICENSE @@ -0,0 +1,21 @@ +MIT License + +Copyright (c) 2026 GPTomics + +Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy +of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal +in the Software without restriction, including without limitation the rights +to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell +copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is +furnished to do so, subject to the following conditions: + +The above copyright notice and this permission notice shall be included in all +copies or substantial portions of the Software. + +THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR +IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, +FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE +AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER +LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, +OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE +SOFTWARE. diff --git a/skills/external/atac-seq/SOURCE.md b/skills/external/atac-seq/SOURCE.md new file mode 100644 index 0000000..4caaa6c --- /dev/null +++ b/skills/external/atac-seq/SOURCE.md @@ -0,0 +1,14 @@ +# 출처 (vendored, MIT) +- 저장소: GPTomics/bioSkills — https://github.com/GPTomics/bioSkills +- 라이선스: **MIT** (LICENSE 동봉) +- 반입 스킬: `atac-seq/enhancer-gene-linking`, `atac-seq/atac-qc` (원본 경로 그대로) +- 반입일: 2026-07-15 (raw.githubusercontent.com/GPTomics/bioSkills/main/...) +- 반입 이유: BIOP01 10x Multiome ATAC 처리 — 특히 **enhancer-gene-linking**은 우리 peak→gene 집계(gene body ±10kb)와 직결. + +## ⚠️ 적응 필요 (활성 사용 전) +- 우리 conda env(`scv-preprocess`/`velo-mv`)에 맞게 도구·경로 확인. 원본 스킬의 도구 가정(macs2·ArchR 등)이 우리 스택에 있는지 검증. +- **우리 검증 게이트 뒤에 둔다**: 스킬 산출물은 결정론 재계산·permutation FDR·Critic 통과 후 채택(자동 PASS 신뢰 금지). +- 미적응 원본 = 참고용. 활성 skills/로 승격 전 smoke-test 필수. + +## 상태: 참고 보류 (2026-07-18) +스킬 의존 도구가 cicero·signac(R)·deeptools·bedtools·macs로 우리 velo env 밖. 우리 peak→gene은 gencode gene-body ±10kb 집계(다른 접근)라, 이 스킬은 **참고용**(활성화하려면 R/CLI 도구 별도 설치·검증 필요). diff --git a/skills/external/atac-seq/atac-qc/SKILL.md b/skills/external/atac-seq/atac-qc/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..a602348 --- /dev/null +++ b/skills/external/atac-seq/atac-qc/SKILL.md @@ -0,0 +1,337 @@ +--- +name: bio-atac-seq-atac-qc +description: ATAC-seq library quality control -- TSS enrichment, FRiP, fragment-size periodicity, library complexity (NRF/PBC1/PBC2), mitochondrial fraction, and ENCODE 4 thresholds. Use when assessing whether an ATAC-seq library passes ENCODE acceptance criteria, diagnosing transposition artefacts, comparing Omni-ATAC vs standard prep quality, or selecting which replicates to drop before peak calling. +tool_type: mixed +primary_tool: deeptools +--- + +## Version Compatibility + +Reference examples tested with: deepTools 3.5+, Picard 3.1+, samtools 1.19+, bedtools 2.31+, ATACseqQC 1.26+, pysam 0.22+, pyBigWig 0.3+, numpy 1.26+, pandas 2.2+, MultiQC 1.21+. + +Before using code patterns, verify installed versions match. If versions differ: +- Python: `pip show ` then `help(module.function)` to check signatures +- R: `packageVersion('')` then `?function_name` to verify parameters +- CLI: ` --version` then ` --help` to confirm flags + +If code throws ImportError, AttributeError, or TypeError, introspect the installed package and adapt. + +# ATAC-seq Quality Control + +**"Does my ATAC library pass ENCODE quality criteria?"** -> Compute the seven canonical metrics (depth, alignment rate, mitochondrial fraction, library complexity, fragment-size periodicity, TSS enrichment, FRiP) and compare against ENCODE 4 thresholds, then diagnose failures. + +- CLI: `picard CollectInsertSizeMetrics`, `samtools flagstat`, `samtools idxstats` +- CLI: `deeptools plotFingerprint`, `computeMatrix reference-point` + `plotProfile` +- R: `ATACseqQC::TSSEscore`, `ATACseqQC::fragSizeDist`, `ATACseqQC::PTscore` +- Python: custom NRF/PBC from coordinate hash; pyBigWig for TSS enrichment + +## ENCODE 4 ATAC-seq Acceptance Thresholds + +| Metric | Definition | Ideal | Acceptable | Reject | Source | +|--------|-----------|-------|------------|--------|--------| +| Nuclear reads (after dedup, no chrM) | Mapped, MAPQ >= 30, non-chrM, deduped | >= 50M | 25-50M | < 25M | ENCODE 4 ATAC-seq Standards | +| Alignment rate | Mapped / total reads | >= 95% | 80-95% | < 80% | ENCODE 4 | +| Mitochondrial fraction | chrM / total mapped | < 5% (Omni-ATAC), < 20% (standard) | 20-50% | > 50% | Corces 2017 (Omni-ATAC) | +| NRF (Non-Redundant Fraction) | Distinct positions / total reads | >= 0.9 | 0.7-0.9 | < 0.7 | Landt 2012 | +| PBC1 (PCR Bottlenecking Coefficient 1) | Positions w/ 1 read / Positions w/ >= 1 read | >= 0.9 | 0.7-0.9 | < 0.7 | Landt 2012 | +| PBC2 | Positions w/ 1 read / Positions w/ 2 reads | >= 3.0 | 1.0-3.0 | < 1.0 | Landt 2012 | +| TSS enrichment (hg38, GENCODE v29) | Avg signal at TSS / avg flanking | >= 7 | 5-7 | < 5 | ENCODE 4 | +| FRiP (Fraction Reads in Peaks) | Reads in MACS peaks / total | >= 0.3 | 0.2-0.3 | < 0.2 | ENCODE 4, Landt 2012 | +| Insert-size periodicity | NFR + mono-nuc + di-nuc peaks visible | Clear 3+ peaks | NFR + mono only | Flat / single peak | Buenrostro 2013 | + +ENCODE thresholds are organism-specific. Mouse (mm10, GENCODE M21) TSS enrichment >= 5 is acceptable; non-model organisms have no published threshold (use cohort percentile rank instead). Methodology evolves; verify against the current ENCODE ATAC-seq Standards before reporting. + +## TSS Enrichment: ENCODE Method vs ATACseqQC Method + +The two most common implementations DO NOT produce identical scores. + +| Method | Numerator | Denominator | Scaling | +|--------|-----------|-------------|---------| +| ENCODE pyTSSe / Kundaje gtsse | Mean signal in 100 bp window centered at TSS | Mean signal in 100 bp window at +/- 1900 to +/- 2000 bp (flanks) | Per-base normalization to flanks; reported as fold-enrichment | +| ATACseqQC TSSEscore | Sum signal in TSS +/- 100 bp | Sum signal at +/- 1000 bp flanking windows | Different window sizes; ratios are larger | +| deeptools plotProfile | Visual; numeric ratio not standardized | Reference-point matrix | No standard score; for visualization only | + +**Trigger:** Comparing a TSS score across studies. + +**Mechanism:** Different normalization windows shift the absolute number; ATACseqQC's TSSEscore is typically 2-3x ENCODE's because of the wider flank. + +**Symptom:** Reported score 21 vs ENCODE-ideal 7 mismatch. Likely the calculator was ATACseqQC; the equivalent ENCODE score might be 8. + +**Fix:** State which implementation was used. For ENCODE comparisons, use `pyTSSe` (Kundaje lab) or implement the ENCODE recipe directly. + +```python +import numpy as np +import pyBigWig + +def encode_tss_enrichment(bw_path, tss_bed, flank=2000): + """ENCODE-style TSS enrichment: signal at TSS center / signal at flanks.""" + bw = pyBigWig.open(bw_path) + profiles = [] + for line in open(tss_bed): + chrom, start, end, *rest = line.strip().split('\t') + tss = int(start) + strand = rest[2] if len(rest) > 2 else '+' + try: + vals = bw.values(chrom, tss - flank, tss + flank) + if vals is None or len(vals) != 2 * flank: continue + if strand == '-': vals = vals[::-1] + profiles.append(np.nan_to_num(vals)) + except RuntimeError: + continue + avg = np.nanmean(profiles, axis=0) + flank_signal = np.mean(np.concatenate([avg[:100], avg[-100:]])) + center_signal = np.mean(avg[flank - 50: flank + 50]) + return center_signal / flank_signal if flank_signal > 0 else 0.0 +``` + +## Fragment-Size Periodicity Patterns + +| Pattern | Visual signature | Interpretation | Action | +|---------|-----------------|----------------|--------| +| Strong tri-modal | NFR (~50bp) >> mono (~200bp) > di (~400bp) > tri (~600bp) peaks | Excellent transposition; well-positioned chromatin | Pass | +| Clear bi-modal | NFR + mono only, di and tri faint | Acceptable; common in Omni-ATAC | Pass | +| Single broad peak | Flat after NFR or no NFR | Over-transposition (too much Tn5) OR degraded chromatin | Reject; cannot distinguish nucleosomes | +| Inverted (mono >> NFR) | Mono peak dominant, NFR weak | Under-transposition OR chromatin condensation | Caution; peak counts will be low | +| Sharp 147 bp spike with no flanks | Tight peak at 147 bp | ChIP-seq input contamination (MNase-like) | Reject; not ATAC-grade | +| 10.4 bp helical periodicity overlay | Sub-peaks at 50, 60, 70, 80 bp on NFR | Excellent chromatin structure resolution; helical phasing visible | Pass; high-quality | + +The 10.4 bp helical periodicity is a Buenrostro 2013 hallmark: it reflects the helical pitch of B-form DNA, with Tn5 preferring outward-facing minor grooves on nucleosomal DNA. Its presence is a positive QC indicator but not required. + +## Per-Metric Failure Modes + +### Mitochondrial fraction > 50% + +**Trigger:** Standard ATAC-seq protocol on intact cells (no nuclear isolation), or insufficient detergent in lysis. + +**Mechanism:** Mitochondrial DNA is naked (no histones), so Tn5 hyperactively cuts it. Without nuclear-isolation steps (Omni-ATAC pre-spin, OR digitonin lysis with mt removal), chrM dominates the library. + +**Symptom:** `samtools idxstats sample.bam | awk '$1=="chrM"'` shows >50% of mapped reads on chrM. + +**Fix:** Re-prep with Omni-ATAC (Corces 2017) or fast-ATAC. Re-running QC on chrM-stripped BAM hides the underlying problem; the wasted sequencing remains. If chrM fraction is 30-50%, the library may still be salvageable via chrM removal but yield is reduced. + +### NRF / PBC1 / PBC2 below threshold + +**Trigger:** Over-amplified library; low input cell count combined with high PCR cycles. + +**Mechanism:** Each PCR cycle doubles starting fragments. With low complexity input (<5000 cells) and >12 cycles, distinct fragments saturate and reads pile up at identical positions. NRF measures unique fragments / total; PBC2 specifically detects multi-copy duplication. + +**Symptom:** NRF < 0.7; PBC2 < 1.0; massive duplicate-removal loss in `samtools markdup`. + +**Fix:** No fix post-hoc. Re-prep with more starting cells and fewer PCR cycles. Note: ATAC has *legitimate* duplicates at hyperaccessible sites (Tn5 cuts identically there), so NRF < 0.9 is not by itself fatal. The combined PBC1 < 0.7 + PBC2 < 1.0 + visual coverage pile-ups confirm true bottlenecking. + +### TSS enrichment < 5 + +**Trigger:** Generic chromatin opening throughout the genome (over-transposition), OR genome build mismatch between TSS BED and BAM, OR strand-flip in TSS file. + +**Mechanism:** TSS enrichment requires that signal at TSSs is >> signal in genomic flanks. Over-transposition flattens the signal landscape. Strand-flipped TSSs subtract real signal because TSSs on - strand are calculated from the wrong direction. + +**Symptom:** TSS profile is flat or shows a slight dip at TSS center. Genome browser shows accessibility everywhere, not concentrated at promoters. + +**Fix:** Verify genome build (mm10 vs mm39 differ in TSS positions); verify GTF strand column; confirm signal track was generated post-deduplication. If TSS profile is genuinely flat, library is over-transposed and not recoverable; lower transposition time / Tn5 concentration in next prep. + +### FRiP < 0.2 + +**Trigger:** Signal too diffuse to call peaks (over-transposition), low TSS enrichment, OR peak set is too narrow / restrictive. + +**Mechanism:** FRiP correlates with TSS enrichment because both measure how concentrated the signal is. A diffuse library will have low FRiP regardless of peak count. + +**Symptom:** Peak count looks normal but FRiP < 0.15. + +**Fix:** Check TSS enrichment first. If TSS is also low, the library is over-transposed. If TSS is OK but FRiP is low, the peak caller may be undercalling -- try `-p 0.01` (looser) and recalculate FRiP. + +### Replicate correlation < 0.85 + +**Trigger:** Batch effect, technical artefact, or cell-state drift between replicate biological collections. + +**Mechanism:** Pearson correlation on log-scaled binned counts (deepTools `multiBamSummary bins -bs 10000`) tracks coverage similarity. Below 0.85 indicates non-trivial divergence; ENCODE wants >= 0.9 for biological reps. + +**Fix:** Check PCA; if reps cluster apart from condition, drop the outlier or rerun. If the divergence aligns with batch, add batch as a covariate downstream (DiffBind `~Batch + Condition`). Do not silently merge with bad correlation. + +## Library Complexity (NRF, PBC1, PBC2) + +**Goal:** Detect over-amplification or low-input bottlenecks. + +**Approach:** Hash mapped read positions (or fragment 5' coordinates), tally how many positions have 1, 2, or more reads, and compute the three metrics. + +```python +import pysam +from collections import Counter + +def library_complexity(bam): + pos_counts = Counter() + total = 0 + with pysam.AlignmentFile(bam, 'rb') as bf: + for r in bf.fetch(): + if r.is_unmapped or r.is_secondary or r.is_supplementary: + continue + if r.is_duplicate: # Mark, not skip; PBC counts pre-dedup + pass + total += 1 + key = (r.reference_name, r.reference_start, r.is_reverse) + pos_counts[key] += 1 + distinct = len(pos_counts) + histogram = Counter(pos_counts.values()) # {1: N1, 2: N2, ...} + n1 = histogram.get(1, 0) + n2 = histogram.get(2, 0) + nrf = distinct / total if total else 0.0 + pbc1 = n1 / distinct if distinct else 0.0 + pbc2 = n1 / n2 if n2 else float('inf') + return {'NRF': nrf, 'PBC1': pbc1, 'PBC2': pbc2, 'total': total, 'distinct': distinct} +``` + +`r.is_duplicate` is informational only here; ENCODE NRF/PBC are computed pre-deduplication on the raw mapped BAM. + +## Cross-Replicate QC + +```bash +# Spearman correlation (more robust than Pearson for ATAC) +multiBamSummary bins -bs 10000 -p 8 \ + --bamfiles rep1.bam rep2.bam rep3.bam \ + -o multi.npz + +plotCorrelation -in multi.npz \ + --corMethod spearman --whatToPlot heatmap --skipZeros \ + -o spearman_heatmap.png + +# Fingerprint (per-bin signal cumulative -- diagonal = no enrichment, sharp curve = good) +plotFingerprint -p 8 -b rep1.bam rep2.bam rep3.bam \ + --labels rep1 rep2 rep3 \ + --skipZeros --numberOfSamples 50000 \ + -o fingerprint.png \ + --outQualityMetrics fingerprint_metrics.txt +``` + +deepTools fingerprint quality metrics report a synthetic JS distance without a reference; the (non-synthetic) Jensen-Shannon distance column is only computed when a reference sample is supplied via `--JSDsample`. Larger values indicate stronger enrichment. + +## Library Complexity Extrapolation (preseq) + +**Goal:** Predict whether re-sequencing would rescue a low-NRF library, separating "library is bottlenecked" from "we just sequenced too shallow." + +**Approach:** Fit preseq's rational-function (Pade) approximation of the Good-Toulmin power-series estimator on observed BAM read positions; extrapolate distinct-fragment yield as a function of additional sequencing depth. + +```bash +# c_curve: observed complexity at current depth +preseq c_curve -B sample.bam -o sample.ccurve.tsv -s 1e6 + +# lc_extrap: predicted complexity at higher depth (extrapolation -e here 200M; preseq default -e is 1e10, step -s default 1M) +preseq lc_extrap -B sample.bam -o sample.lcextrap.tsv -e 200000000 -s 5000000 +``` + +Interpretation: if `lc_extrap` shows distinct-fragment count flattening before 100M reads, the library is bottlenecked (re-sequencing won't help; re-prep needed). If it continues to climb, re-sequencing will recover more unique reads. Use alongside NRF/PBC1/PBC2 to decide library re-prep vs deeper sequencing. + +## Sex-Chromosome QC + +**Trigger:** Clinical-grade ATAC; biobank-scale studies; sample-mix-up detection. + +**Mechanism:** chrY has minimal coverage in female samples; XIST locus (chrX) is highly accessible only in female cells (X-inactivation). Sample-swap or sex-misassignment detectable from these two loci. + +```bash +# chrY read fraction +samtools idxstats sample.bam | awk '$1=="chrY"{print $3 / $2}' # reads per bp + +# XIST locus accessibility (chrX:73820651-73852753 in hg38) +samtools view -c sample.bam chrX:73820651-73852753 +``` + +Female: chrY reads/bp ~0; XIST count high. Male: chrY reads/bp ~male coverage; XIST count low. Discrepancy with sample metadata flags swap. + +## Cell-Cycle Effect on Accessibility + +**Trigger:** Proliferating cell lines (K562, HEK293, HeLa); samples with high S/G2M signature. + +**Mechanism:** Replication-associated chromatin opening adds 5-15% global accessibility shift in proliferating cells; without correction, condition-specific cell-cycle differences confound differential analysis. + +**Detection:** Score cells/samples for S-phase signature (Macosko 2015 cell cycle gene set adapted for chromatin: regulated origin loci, replication-stress-response genes); for bulk ATAC, compute per-sample peak intersection with replication-origin atlas (Repli-seq peaks). + +**Fix for differential:** Add S-phase score as covariate in DESeq2 design (`~Sphase + Condition`); for scATAC, regress on TF-IDF residuals analogous to Seurat CellCycleScoring. + +## Spike-in QC (Drosophila or E. coli Chromatin) + +**Trigger:** Studies where global accessibility shift is biological (HDAC inhibitor, DNMT inhibitor, differentiation). + +**Mechanism:** Per-library normalization (RPM, CPM) erases global accessibility shifts because total reads are nominally constant. Exogenous chromatin spike-in (Drosophila S2 or E. coli Tn5-naive chromatin added pre-Tn5) provides an external scaling reference. + +**Pipeline:** Align reads to a concatenated human + Drosophila reference; count spike-in reads per sample; normalize by spike-in (not by total reads). Reske 2020 Epigenetics Chromatin shows that normalization-method choice materially changes differential-accessibility results when a global accessibility shift is expected (ARID1A/PIK3CA endometrial-epithelium case study), motivating an external reference such as a chromatin spike-in. + +**QC threshold:** spike-in fraction 0.5-5% of total reads is the workable range. Below 0.1% spike-in is unreliable; above 10% suggests too much spike-in (loss of cellular reads). + +## Comprehensive QC Aggregation + +**Goal:** Produce a per-sample report card with PASS/FAIL flags against ENCODE thresholds. + +**Approach:** Compute each metric independently, compare to thresholds, write a tab-delimited report consumable by MultiQC. + +```python +import json, subprocess, sys +from pathlib import Path + +ENCODE_THRESHOLDS = { + 'nuclear_reads_M': (25, 50), # (min acceptable, ideal) + 'mt_fraction': (0.5, 0.05), # (max acceptable, ideal); inverted + 'NRF': (0.7, 0.9), 'PBC1': (0.7, 0.9), 'PBC2': (1.0, 3.0), + 'TSS_enrichment': (5.0, 7.0), 'FRiP': (0.2, 0.3), +} + +def grade(value, thr_acceptable, thr_ideal, inverted=False): + if inverted: + return 'FAIL' if value > thr_acceptable else ('PASS' if value <= thr_ideal else 'WARN') + return 'FAIL' if value < thr_acceptable else ('PASS' if value >= thr_ideal else 'WARN') + +def report(metrics, out_tsv): + rows = [] + for k, (acc, ideal) in ENCODE_THRESHOLDS.items(): + if k not in metrics: continue + inverted = (k == 'mt_fraction') + flag = grade(metrics[k], acc, ideal, inverted=inverted) + rows.append((k, metrics[k], acc, ideal, flag)) + with open(out_tsv, 'w') as f: + f.write('metric\tvalue\tacceptable\tideal\tflag\n') + for r in rows: f.write('\t'.join(map(str, r)) + '\n') +``` + +## MultiQC Aggregation + +```bash +# Run after generating per-sample QC outputs +multiqc \ + fastqc/ \ + picard/ \ + samtools_stats/ \ + macs2/ \ + deeptools/ \ + -o multiqc_report +``` + +MultiQC ingests Picard CollectInsertSizeMetrics, samtools flagstat, deepTools plotFingerprint output, and MACS peaks tables. It does NOT compute TSS enrichment or NRF; pipe a custom `_mqc.tsv` for those. + +## Common Errors + +| Error / symptom | Cause | Solution | +|-----------------|-------|----------| +| TSS enrichment off by 3x from expected | Wrong implementation (ENCODE vs ATACseqQC) | State the formula; convert by recomputing | +| NRF = 1.0 exactly | BAM was already deduplicated -> all positions distinct | Compute NRF on raw mapped BAM (pre-dedup) | +| PBC2 = inf | No positions with 2 reads | Library is too sparse; PBC2 unreliable below ~5M reads | +| Mt fraction reported but BAM has no `chrM` | Mitochondrial chromosome named `MT`, `Mt`, or `chromosome:MT` | Match `samtools idxstats` chromosome name to the filter | +| Insert size distribution flat after Picard | Sample is single-end | Insert size only valid for paired-end; switch to deeptools fragmentSize | +| Replicates correlate poorly but PCA looks fine | High background dominates correlation | Use `--skipZeros`; or compute correlation on peak counts only | +| FRiP differs by 2x between identical pipeline runs | Peak set differs (q-value cutoff drift) | Pin caller version + cutoff; FRiP is peak-set-dependent | +| TSS enrichment lower than expected on Omni-ATAC | Used standard TSS BED on FFPE-prepped sample | FFPE TSSs are degraded; use peak-based metric instead | + +## References + +- Buenrostro JD et al 2013 Nat Methods 10:1213 (ATAC-seq protocol; fragment-size periodicity) +- Corces MR et al 2017 Nat Methods 14:959 (Omni-ATAC; mt fraction reduction protocol) +- Landt SG et al 2012 Genome Res 22:1813 (ENCODE/modENCODE QC framework, NRF/PBC definitions; the PBC1/PBC2 split is a later ENCODE-pipeline refinement) +- ENCODE 4 ATAC-seq Data Standards (encodeproject.org/atac-seq) -- canonical thresholds +- Ou J et al 2018 BMC Genomics 19:169 (ATACseqQC R package; TSSEscore implementation) +- Ramirez F et al 2016 Nucleic Acids Res 44:W160 (deepTools, plotFingerprint JSD) +- Daley T & Smith AD 2013 Nat Methods 10:325 (preseq library-complexity extrapolation model; the lc_extrap re-sequencing decision) + +## Related Skills + +- atac-seq/atac-peak-calling - FRiP requires peaks; QC drives accept/reject before calling +- atac-seq/nucleosome-positioning - Fragment-size analysis +- atac-seq/single-cell-atac - per-cell QC has different thresholds +- read-qc/quality-reports - upstream FastQC +- alignment-files/bam-statistics - samtools flagstat / idxstats +- alignment-files/duplicate-handling - dedup before NRF/PBC computation diff --git a/skills/external/atac-seq/enhancer-gene-linking/SKILL.md b/skills/external/atac-seq/enhancer-gene-linking/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..3548fc4 --- /dev/null +++ b/skills/external/atac-seq/enhancer-gene-linking/SKILL.md @@ -0,0 +1,296 @@ +--- +name: bio-atac-seq-enhancer-gene-linking +description: Predict enhancer-gene regulatory connections from ATAC-seq using ABC, ENCODE-rE2G, HiChIP, or Cicero. Use when linking distal enhancers to target genes, choosing between contact-aware (ABC, ENCODE-rE2G), accessibility-only (Cicero), and orthogonal (HiChIP H3K27ac, EpiMap) approaches, validating predictions against CRISPRi-FlowFISH gold-standard, or building cell-type-specific regulatory maps for fine-mapping or therapeutic target discovery. +tool_type: mixed +primary_tool: ABC-Enhancer-Gene-Prediction +--- + +## Version Compatibility + +Reference examples tested with: ABC-Enhancer-Gene-Prediction 0.2.2+ (Engreitz lab), ENCODE-rE2G v1.0+ (EngreitzLab), Cicero 1.20+, GenomicInteractions 1.36+, FitHiChIP 9.1+, HiC-Pro 3.1+, FAN-C 0.9+, MACS3 3.0+, samtools 1.19+, bedtools 2.31+. + +Verify before use: +- CLI: ` --version` then ` --help` to confirm flags +- R: `packageVersion('')` then `?function_name` to verify parameters +- Python: `pip show ` then `help(module.function)` to check signatures + +If code throws unexpected errors, introspect the installed package and adapt rather than retrying. + +# Enhancer-Gene Linking + +**"Which gene does this distal accessible region regulate?"** -> Predict the enhancer's target gene using a model that combines accessibility activity, 3D contact frequency, and (optionally) sequence-based chromatin predictions. Output is a per-(enhancer, gene) score that can be thresholded for high-confidence calls. + +- CLI: ABC pipeline (`run.neighborhoods.py`, `predict.py` from Engreitz lab) +- CLI: ENCODE-rE2G (Snakemake-based; ENCODE 4 enhancer-gene standard) +- R: Cicero (ATAC-only; covered in atac-seq/co-accessibility) +- CLI: FitHiChIP / hichipper for HiChIP H3K27ac loops +- Database: EpiMap (Boix 2021), GeneHancer, FANTOM5 (pre-computed reference) + +ABC and ENCODE-rE2G are the canonical predictors when Hi-C/Micro-C data is available. Cicero is the ATAC-only fallback. CRISPRi-FlowFISH (Fulco 2019) is the gold-standard experimental validation. + +## Algorithmic Taxonomy + +| Method | Inputs | Mathematics | Strength | Fails when | +|--------|--------|-------------|----------|------------| +| ABC (Fulco 2019, Nasser 2021) | ATAC + H3K27ac + Hi-C/Micro-C | ABC = (Activity_E x Contact_E,G) / sum_e(Activity_e x Contact_e,G); threshold typically >= 0.02 | Mechanistically grounded; published gold-standard for human cell lines | Requires matched Hi-C / Micro-C; cell-type-specific; default contact uses average across 10 ENCODE cell types if Hi-C not available | +| ENCODE-rE2G (Gschwind 2023) | ATAC + H3K27ac + (Hi-C optional) | Logistic regression trained on CRISPRi-FlowFISH ground truth; uses ABC features + sequence features + distance | ENCODE 4 standard; pre-trained models for many cell types | Pre-trained models only available for ENCODE cell types; retraining requires CRISPRi data | +| Cicero (Pliner 2018) | scATAC peak-cell matrix | Graphical lasso on metacell co-accessibility | ATAC-only; works without Hi-C | Less concordant with Hi-C than ABC; cis-distance-limited; alpha-sensitive | +| HiChIP H3K27ac + FitHiChIP | H3K27ac HiChIP | Statistically significant loops at FDR < 0.05 | Direct experimental loop measurement; cell-type-specific; orthogonal to ATAC | Requires HiChIP wet-lab; only captures loops within HiChIP resolution (~10 kb) | +| Hi-C + HiCCUPS | Bulk Hi-C | Fold-enrichment loop calling | Most-validated 3D contact method | Resolution typically 5-25 kb; misses sub-loop fine structure | +| Capture Hi-C / PCHi-C (CHiCAGO) | Promoter Capture Hi-C | Asymptotic CHiCAGO score | High-resolution promoter-anchored | Wet-lab cost; promoter capture only | +| EpiMap (Boix 2021) reference | None (pre-computed lookup) | Bulk-derived enhancer-gene predictions in 833 epigenomes | Fast, comprehensive | Cell-type-agnostic for tissues outside the reference set | +| GeneHancer / FANTOM5 (legacy) | None (pre-computed lookup) | Pre-computed; varied methods per database | Comprehensive lookup; widely cited | Older; less reliable than ABC for cell-type-specific | + +Methodology evolves; verify against current Engreitz lab releases (ABC), ENCODE 4 publications (ENCODE-rE2G), and Mumbach 2017 (HiChIP) before locking pipelines. + +## ABC Mathematics + +For each candidate (enhancer E, gene G) pair within the cis window (default 5 Mb): + +``` +ABC(E -> G) = Activity_E * Contact_E,G / sum_{all e in window}(Activity_e * Contact_e,G) +``` + +- **Activity_E** = ATAC reads at E * H3K27ac reads at E (geometric mean of normalized signals; reflects "enhancer strength") +- **Contact_E,G** = Hi-C/Micro-C contact frequency from E to G's TSS (after distance-correction) +- **Window** = +/- 5 Mb cis (default; ENCODE-rE2G uses 1 Mb) + +Threshold typical: ABC >= 0.02 for high-confidence; >= 0.01 for exploratory. + +When Hi-C is unavailable, ABC uses an "average contact" averaged across 10 ENCODE Hi-C cell types as proxy (Nasser 2021); it performs comparably to cell-type-matched Hi-C. The alternative powerlaw approximation of contact-vs-distance is the Fulco 2019 fallback. + +## ENCODE-rE2G Differences from ABC + +ENCODE-rE2G (Gschwind et al 2023, bioRxiv) is a reformulation: + +- **Logistic regression** trained on CRISPRi-FlowFISH ground truth (~10 cell types) +- **Features:** ABC score components + 3D contact + distance + activity ratios +- **Multiple feature configurations:** "abc-features", "no-hic-features" for cells without 3D data +- **Output:** Per-pair probability of regulatory connection +- **Pre-trained models** for ENCODE cell lines; logistic params vary by cell type + +ENCODE-rE2G generally outperforms ABC at CRISPRi recall, especially at modest distances (50-500 kb). For ENCODE cell types, prefer ENCODE-rE2G; for novel cell types, ABC remains the default. + +## Per-Tool Failure Modes + +### ABC -- Wrong cell-type-matched Hi-C + +**Trigger:** Using K562 Hi-C contact when actual cell type is GM12878. + +**Mechanism:** Contact frequencies differ across cell types at compartment and TAD boundaries; using mismatched Hi-C produces wrong ABC scores. + +**Symptom:** ABC predictions concentrate at known K562-specific loci even when ATAC data is from GM12878. + +**Fix:** Use cell-type-matched Hi-C or Micro-C. If unavailable, ABC's "average HiC" (10-cell-type pooled) is the documented fallback with acknowledged degradation. Document the proxy in methods. + +### ABC -- H3K27ac normalization + +**Trigger:** H3K27ac ChIP-seq with different sequencing depth than ATAC. + +**Mechanism:** ABC's "Activity" is the geometric mean of accessibility and H3K27ac signals; both must be normalized to the same scale. + +**Symptom:** Activity scores skewed; some peaks have very high activity from H3K27ac alone, others from ATAC alone. + +**Fix:** Normalize both signals to reads-per-million in peaks (RPM-IP) before combining. Use ABC's `--qnorm` flag with a quantile-normalization reference file (e.g. `--qnorm reference/EnhancersQNormRef.K562.txt` from the ABC repo). + +### ENCODE-rE2G -- Cell type not in pre-trained set + +**Trigger:** Running pre-trained model on a primary cell type not in CRISPRi training. + +**Mechanism:** Logistic regression coefficients learned from ENCODE cell types may not transfer to primary tissues. + +**Fix:** Use the closest ENCODE cell type (myeloid lineage -> K562; lymphoid -> GM12878; hepatic -> HepG2). Document the proxy. For high-stakes use, custom retraining requires CRISPRi-FlowFISH data. + +### Cicero -- No Hi-C concordance benchmark + +**Trigger:** Reporting Cicero connections as enhancer-gene calls without external validation. + +**Mechanism:** Cicero is statistical co-accessibility; correlation with Hi-C 3D contacts is ~30-50%. Many strong Cicero connections are NOT Hi-C-validated. + +**Fix:** When Hi-C is available, cross-validate; report both. When only ATAC, use Cicero with the explicit caveat that connections are co-accessibility hypotheses, not contact predictions. + +### HiChIP -- Loop calling threshold + +**Trigger:** Default FitHiChIP at FDR < 0.05. + +**Mechanism:** HiChIP loops are abundant (10k-100k per dataset); FDR alone produces a long tail of weak loops. + +**Fix:** Threshold at FDR < 0.05 AND number of contacts per loop >= 5; or use the top N most significant where N = expected number of loops based on cell type. + +### EpiMap / GeneHancer -- Cell-type-agnostic limitation + +**Trigger:** Using EpiMap or GeneHancer pre-computed pairs for a specific cell type. + +**Mechanism:** These references aggregate across many tissues / experiments; cell-type-specific connections are diluted. + +**Fix:** Use as a baseline / sanity check, not as the primary call. ABC or ENCODE-rE2G in the actual cell type is preferred. + +## Decision Tree by Available Data + +| Available data | Recommended method | +|---------------|--------------------| +| ATAC + H3K27ac + matched Hi-C/Micro-C | ABC or ENCODE-rE2G (with cell-type-matched contact) | +| ATAC + H3K27ac, no Hi-C | ABC with average HiC fallback; or ENCODE-rE2G `no-hic` model | +| ATAC only, no H3K27ac | Cicero (atac-seq/co-accessibility); ABC with synthetic activity | +| ATAC + H3K27ac HiChIP | FitHiChIP loops + ABC; intersect for high confidence | +| Multiome (ATAC + RNA same cell) | LinkPeaks (Signac) for direct correlation; SCENIC+ for TF networks | +| ENCODE cell type | Pre-computed ENCODE-rE2G predictions (download) | +| Tissue with limited public data | ABC + acknowledge proxy; do not rely on EpiMap | +| Multi-cell-type scATAC | scBasset (atac-seq/deep-learning-atac) for sequence-based per-cell | +| Want experimental validation | CRISPRi-FlowFISH design; use predictions as targeted hypotheses | + +## ABC Standard Pipeline + +**Goal:** Compute per-(enhancer, gene) ABC scores combining ATAC accessibility, H3K27ac activity, and Hi-C contact. + +**Approach:** Define non-promoter candidate enhancers from ATAC peaks, run ABC neighborhoods (which counts reads directly from the ATAC/H3K27ac BAMs) to compute per-candidate activity, then run ABC predict against a Hi-C contact matrix and threshold the per-pair ABC score. + +```bash +# 1. (Optional, browser tracks only) ATAC/H3K27ac bigWigs -- ABC neighborhoods below reads the BAMs directly, not bigWigs +bamCoverage --bam atac.bam --outFileName atac.bw --binSize 50 --normalizeUsing RPGC \ + --effectiveGenomeSize 2701495711 --numberOfProcessors 8 + +# 2. Define enhancer candidates (typically MACS narrowPeak from ATAC) +# Filter to non-promoter regions +bedtools intersect -v -a atac_peaks.narrowPeak -b promoter_regions.bed > candidate_enhancers.bed + +# 3. Run ABC neighborhoods (compute Activity per candidate) +# Script path: legacy ABC = src/run.neighborhoods.py; Snakemake-based modern = workflow/scripts/run.neighborhoods.py +python /path/ABC-Enhancer-Gene-Prediction/workflow/scripts/run.neighborhoods.py \ + --candidate_enhancer_regions candidate_enhancers.bed \ + --genes refseq_protein_coding.bed \ + --H3K27ac h3k27ac.bam \ + --DHS atac.bam \ + --chrom_sizes hg38.chrom.sizes \ + --chrom_sizes_bed hg38.chrom.sizes.bed \ + --ubiquitously_expressed_genes Genes.ubiquitously_expressed.txt \ + --cellType MyCellType \ + --outdir abc_out/ + +# 4. Run ABC predictions (Activity * Contact) -- generates ALL unthresholded links +python /path/ABC-Enhancer-Gene-Prediction/workflow/scripts/predict.py \ + --enhancers abc_out/EnhancerList.txt \ + --genes abc_out/GeneList.txt \ + --hic_file hic_data/ \ + --hic_type avg \ + `# --hic_type choices: hic | juicebox | bedpe | avg -- must match the Hi-C input format` \ + --hic_resolution 5000 \ + --hic_pseudocount_distance 5000 \ + `# --hic_pseudocount_distance (required): powerlaw fit at this distance is added as a pseudocount (config default 5000)` \ + --chrom_sizes hg38.chrom.sizes \ + --score_column ABC.Score \ + --cellType MyCellType \ + --outdir abc_out/Predictions/ + +# predict.py writes EnhancerPredictionsAllPutative.tsv.gz (all unthresholded E-G links). +# 5. Threshold at ABC.Score >= 0.02. The ABC Snakemake pipeline runs filter_predictions.py with its +# full set of --output_* arguments; for a standalone cut, select by the ABC.Score column (by header): +zcat abc_out/Predictions/EnhancerPredictionsAllPutative.tsv.gz | \ + awk -F'\t' 'NR==1{for(i=1;i<=NF;i++)if($i=="ABC.Score")c=i; print; next} $c>=0.02' \ + > abc_out/Predictions/EnhancerPredictions_thresholded.tsv +``` + +ABC.Score >= 0.02 is the standard threshold validated in Fulco 2019 against CRISPRi-FlowFISH; >= 0.04 is a stricter cut sometimes used in the ABC pipeline documentation for higher precision (no separate primary-paper calibration). + +## ENCODE-rE2G + +```bash +# Snakemake-based; clone the ENCODE-rE2G repo +git clone https://github.com/EngreitzLab/ENCODE_rE2G +cd ENCODE_rE2G + +# Inputs are supplied through config/config.yaml, whose ABC_BIOSAMPLES field points to +# an ABC biosamples TSV carrying the cell type and the ATAC / H3K27ac / Hi-C paths -- +# there is no cell_type=/atac_bw= --config override interface. +snakemake -j1 --use-conda + +# Output: encode_e2g_predictions.tsv.gz with per-pair ENCODE-rE2G.Score and thresholded predictions +``` + +Pre-trained models are at https://github.com/EngreitzLab/ENCODE_rE2G/tree/main/models. Choose by tissue similarity if exact cell type not present. + +## CRISPRi-FlowFISH Validation Framework + +CRISPRi-FlowFISH (Fulco 2019) is the experimental gold-standard: +1. Design sgRNAs tiling each candidate enhancer +2. Transduce CRISPRi-expressing cells; FACS by gene expression (FlowFISH for endogenous; reporter for ectopic) +3. Sequence sgRNAs in low- vs high-expression bins; compute log2 enrichment per sgRNA +4. Significance: meta-test across sgRNAs in same enhancer + +A 2-fold expression decrease (p < 0.05) confirms the enhancer regulates the gene. + +For predictions to be publication-grade, ENCODE 4 expects: +- **Test set sensitivity / specificity** against published CRISPR enhancer-screen catalogs (Fulco 2019: K562 FlowFISH; Gasperini 2019: K562; Schraivogel 2020: K562 TAP-seq) +- **Effect-size correlation** between predicted score and observed expression effect +- **Distance bias check** (predictors over-rank close-distance pairs) + +## Reconciling Methods + +| Pattern | Likely cause | Action | +|---------|--------------|--------| +| ABC and ENCODE-rE2G disagree | Different feature weighting; different training distributions | Both valid; report intersection as high-confidence | +| ABC strong, Cicero weak | Co-accessibility sparse for that cell type | Trust ABC if Hi-C is matched | +| HiChIP loop with no ABC prediction | Loop is below ABC threshold; or peak set too narrow | Lower threshold or expand candidate enhancers | +| ENCODE-rE2G high probability, no CRISPRi support | Could be context-dependent biology or false positive | Prioritize for follow-up; not a publishable claim alone | +| EpiMap pair not in ABC | Pre-computed reference is cell-type-aggregated | Use ABC for cell-type-specific | + +**Operational rule for high-confidence reporting:** Predictions used for therapeutic target nomination must be (a) above ABC >= 0.02 OR ENCODE-rE2G >= 0.5, AND (b) consistent across two methods (ABC + ENCODE-rE2G or ABC + HiChIP), AND (c) validated experimentally (CRISPRi-FlowFISH preferred). Single-method high-score predictions are exploratory hypotheses. + +## Combining Multiple Predictions + +**Goal:** Build a high-confidence enhancer-gene set by intersecting ABC, ENCODE-rE2G, and HiChIP evidence. + +**Approach:** Load each method's output, merge ABC and ENCODE-rE2G on enhancer-gene pair above per-method thresholds, then flag pairs with HiChIP loop support for triple-method evidence. + +```python +import pandas as pd +abc = pd.read_csv('abc_predictions.tsv', sep='\t') +re2g = pd.read_csv('encode_re2g.tsv.gz', sep='\t') +hichip = pd.read_csv('fithichip_loops.bedpe', sep='\t', header=None, + names=['chr1','s1','e1','chr2','s2','e2','name','score']) + +# High-confidence intersection +high_conf = abc[abc['ABC.Score'] >= 0.02].merge( + re2g[re2g['ENCODE-rE2G.Score'] >= 0.5], + on=['enhancer_id', 'gene']) + +# Add HiChIP support flag +hichip_anchors = ... # extract enhancer/gene pairs from HiChIP loops +high_conf['hichip_support'] = high_conf['enhancer_id'].isin(hichip_anchors) +``` + +## Common Errors + +| Error / symptom | Cause | Solution | +|-----------------|-------|----------| +| ABC predictions concentrate at TSSs | Did not exclude promoter regions from candidates | Pre-filter `bedtools intersect -v` against promoters | +| Activity scores all very small | H3K27ac or ATAC bigWig in wrong scale | Use RPGC normalization | +| ENCODE-rE2G model not converging | Pre-trained model loaded for wrong cell type | Match training cell type via `cell_type` config | +| Cicero connections used as enhancer-gene calls | Method confusion (co-accessibility vs contact) | Switch to ABC if Hi-C available; or document as co-accessibility hypothesis | +| Hi-C resolution too coarse | Default 25 kb resolution masks fine ABC structure | Use 5 kb or 10 kb if Micro-C available | +| FitHiChIP many loops, low specificity | Default FDR alone | Add contact count threshold; or use ENCODE-rE2G HiChIP-trained model | +| GeneHancer / FANTOM5 used as primary call | Cell-type-agnostic limitation | Use as baseline only | + +## References + +- Fulco CP et al 2019 Nat Genet 51:1664 (ABC; CRISPRi-FlowFISH validation) +- Nasser J et al 2021 Nature 593:238 (ABC genome-wide application) +- Gschwind AR et al 2023 bioRxiv 2023.11.09.563812 (ENCODE-rE2G; encyclopedia of enhancer-gene regulatory interactions; preprint) +- Mumbach MR et al 2017 Nat Genet 49:1602 (HiChIP H3K27ac) +- Bhattacharyya S et al 2019 Nature Communications 10:4221 (FitHiChIP) +- Boix CA et al 2021 Nature 590:300 (EpiMap reference) +- Gasperini M et al 2019 Cell 176:377 (CRISPRi at scale) +- Schraivogel D et al 2020 Nat Methods 17:629 (TAP-seq targeted Perturb-seq enhancer screen, K562; scRNA-seq readout) +- Pliner HA et al 2018 Mol Cell 71:858 (Cicero co-accessibility) + +## Related Skills + +- atac-seq/co-accessibility - Cicero (ATAC-only enhancer-promoter inference) +- atac-seq/atac-peak-calling - Generate enhancer candidates +- atac-seq/consensus-peakset - Fixed-width enhancer regions +- atac-seq/deep-learning-atac - chromBPNet variant effect at predicted enhancers +- atac-seq/single-cell-atac - Per-cell-type scATAC inputs +- hi-c-analysis/loop-calling - Hi-C / Micro-C contact prediction +- hi-c-analysis/contact-pairs - Hi-C / Micro-C input +- chip-seq/peak-calling - H3K27ac peaks +- gene-regulatory-networks/scenic-regulons - Downstream TF -> target inference diff --git a/skills/external/scvi-tools/SOURCE.md b/skills/external/scvi-tools/SOURCE.md new file mode 100644 index 0000000..fab0296 --- /dev/null +++ b/skills/external/scvi-tools/SOURCE.md @@ -0,0 +1,8 @@ +# scvi-tools 스킬 — 포인터 (원본 복사 안 함) +- 저장소: anthropics/life-sciences — https://github.com/anthropics/life-sciences/blob/main/scvi-tools/SKILL.md +- **라이선스: 미지정** (repo 루트 LICENSE 404, 2026-07-15 확인) → **무단 재배포 금지**. 원본은 위 URL에서 직접 참조. +- BIOP01 적합성: **최상** — scvi-tools의 **MultiVI(multiome RNA+ATAC)·veloVI(RNA velocity)**가 우리 MultiVeloVAE arm과 직결. scVI/scANVI 배치보정·PeakVI(ATAC)도 포함. +- 도입 방법(라이선스 확인 후): 위 URL의 SKILL.md를 참조해 우리 하네스용으로 **재작성**(복사 아님) 또는 Anthropic에 사용범위 확인. + +## 상태: 활성화됨 (2026-07-18) +velo-torch에 scvi-tools 1.3.3 설치·검증(MULTIVI·PEAKVI·SCVI·VELOVI import OK). 사용법=USING_IN_BIOP01.md(우리 작성). 원본 SKILL.md는 라이선스 미지정이라 미복사. \ No newline at end of file diff --git a/skills/external/scvi-tools/USING_IN_BIOP01.md b/skills/external/scvi-tools/USING_IN_BIOP01.md new file mode 100644 index 0000000..b3a9103 --- /dev/null +++ b/skills/external/scvi-tools/USING_IN_BIOP01.md @@ -0,0 +1,20 @@ +# scvi-tools — BIOP01 활성화 가이드 (우리 작성, 원본 SKILL.md 복사 아님) + +**활성화됨(2026-07-18)**: `velo-torch` env에 `scvi-tools 1.3.3` 설치·검증 완료. +smoke-test: MULTIVI·PEAKVI·SCVI·VELOVI 전부 import 성공. + +## BIOP01에서 왜 유용한가 (우리 스택 직결) +- **MULTIVI** — 10x Multiome RNA+ATAC 공동 잠재공간. 우리 벤치마크의 multiome 입력에 직접. +- **VELOVI** (`scvi.external`) — 확률적 RNA velocity. 우리 velocity arm(MultiVeloVAE)과 계보 인접 → cross-method 벤치마크에 arm 추가 후보. +- **PEAKVI** — ATAC 전용 잠재공간(peak). day0 ATAC feature 인코딩 대안. +- **SCVI/scANVI** — 배치보정·라벨전이(day0/day7 통합에 참고). + +## 실행 (velo-torch) +```bash +conda run --no-capture-output -n velo-torch python -c "from scvi.model import MULTIVI; ..." +``` + +## 규율 (중요) +- 산출물은 **우리 검증 게이트 뒤**: 결정론 재계산·permutation FDR·bootstrap·Critic 통과 후 채택. +- 새 velocity arm으로 VELOVI를 넣으면 **cross-method 정의 정합**(lag/α 자 통일) 필수 — p3_concordance 계약 준수. +- 원본 SKILL.md(anthropics/life-sciences)는 **라이선스 미지정**이라 복사 안 함. 이 문서는 우리가 작성. 업스트림은 SOURCE.md URL 참조. diff --git a/skills/human-brain-multiome/download/SKILL.md b/skills/human-brain-multiome/download/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..5b8e3e6 --- /dev/null +++ b/skills/human-brain-multiome/download/SKILL.md @@ -0,0 +1,52 @@ +--- +name: human-brain-multiome-download +description: Download or register the human brain multi-ome dataset GSE162170 for gene-specific epigenomic lag analysis. Use when Codex needs to find official data sources, fetch raw or processed files, verify files, or create a download manifest before preprocessing. +--- + +# Human Brain Multiome Download + +## Dataset +- Name: Human brain multi-ome +- Accession: GSE162170 +- Biology: fetal / developing human brain +- Data type: human multiome +- Main use: human developmental dataset for gene-specific epigenomic lag analysis. + +## 목표 +GSE162170 human brain multiome 데이터를 GEO/SRA, 원 논문 supplement, 또는 공식 data portal에서 확인하고, donor/stage/region metadata와 함께 재현 가능한 다운로드 manifest를 만든다. + +## 우선 확인 항목 +- GEO Series GSE162170, linked SRA runs, supplementary files, 원 논문/portal URL. +- controlled-access 여부, 사용 조건, citation, download date. +- human genome build와 gene annotation source. +- donor, developmental stage, brain region, batch/sample metadata. +- RNA matrix, ATAC fragments/peak matrix, peak annotation, cell metadata. +- raw data 재처리가 필요한지, processed object로 분석 가능한지. + +## 작업 절차 +1. 공식 출처를 확인하고 accession, URL, access date, access restriction을 기록한다. +2. raw FASTQ/SRA, processed matrix/object, metadata 파일을 분리해 받을 파일 목록을 만든다. +3. `data/human-brain-multiome/raw/`, `data/human-brain-multiome/processed/`, `metadata/human-brain-multiome/` 경로를 사용한다. +4. donor/stage/region/run mapping을 우선 저장하고, sample sheet를 preprocessing에서 바로 읽을 수 있게 둔다. +5. provider checksum 또는 local sha256 checksum을 manifest에 남긴다. +6. 다운로드 후 파일 크기, 압축 무결성, matrix/object shape, obs/var metadata 일부를 확인한다. +7. `metadata/human-brain-multiome/download_manifest.tsv` 또는 `.md`에 source, URL, accession/run, file path, size, checksum, date, genome build, annotation source를 기록한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Download Plan +- Dataset: +- Official source: +- Access date: +- Files to download: +- Local paths: +- Genome build / annotation: +- Checksums: +- Verification: +- Preprocessing handoff: +- Open issues: +``` + +## 주의할 점 +- donor, developmental stage, brain region metadata가 lag modeling confounder가 될 수 있으므로 다운로드 단계부터 분리해서 기록한다. +- controlled-access 파일이면 인증 절차와 접근 불가 파일을 명확히 남긴다. diff --git a/skills/human-brain-multiome/download/agents/openai.yaml b/skills/human-brain-multiome/download/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..e57033d --- /dev/null +++ b/skills/human-brain-multiome/download/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "Human Brain Multiome Download" + short_description: "GSE162170 human brain multiome 데이터 다운로드와 manifest 작성을 준비합니다." + default_prompt: "GSE162170 human brain multiome 데이터 다운로드 plan을 한국어로 작성해줘. GEO/SRA, donor/stage/region metadata, access restriction, checksum, preprocessing handoff를 포함해줘." diff --git a/skills/human-brain-multiome/model/SKILL.md b/skills/human-brain-multiome/model/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..43e806d --- /dev/null +++ b/skills/human-brain-multiome/model/SKILL.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +name: human-brain-multiome-model +description: Model gene-specific activation lag and shutdown lag in the human brain multi-ome GSE162170 dataset. +--- + +# Human Brain Multiome Model + +## 목표 +GSE162170 human developing brain multiome에서 cell type 또는 lineage별 chromatin/RNA timing 차이를 고려해 gene-specific lag structure를 추정한다. + +## 입력 +- 전처리된 human RNA/ATAC multiome object. +- donor, brain region, developmental stage, cell type metadata. +- pseudotime 또는 developmental ordering. +- gene-level regulatory features와 timing estimates. + +## 작업 절차 +1. preprocessing output의 donor/stage/region confounding을 확인한다. +2. lineage 또는 cell type별 time axis를 정의한다. +3. gene별 activation lag과 shutdown lag을 계산한다. +4. donor 또는 batch effect를 고려한 model specification을 정한다. +5. baseline epigenomic features로 continuous lag 또는 short/long class를 예측한다. +6. held-out donor, held-out lineage, held-out brain region evaluation을 우선 고려한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Model Plan +- Dataset: +- Time axis: +- Lag definition: +- Features: +- Model: +- Evaluation: +- Outputs: +- Limitations: +``` + +## 주의할 점 +- human developmental data에서는 donor/stage/region 효과를 lag로 오해하지 않도록 한다. +- cross-species 비교를 한다면 mouse dataset과 annotation mapping 기준을 별도로 기록한다. + diff --git a/skills/human-brain-multiome/model/agents/openai.yaml b/skills/human-brain-multiome/model/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..19339b9 --- /dev/null +++ b/skills/human-brain-multiome/model/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "Human Brain Multiome Model" + short_description: "GSE162170 human brain lag 모델을 설계합니다." + default_prompt: "Human brain multiome GSE162170 dataset에서 activation lag과 shutdown lag을 추정하고 예측하는 model plan을 한국어로 작성해줘." diff --git a/skills/human-brain-multiome/preprocessing/SKILL.md b/skills/human-brain-multiome/preprocessing/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..01951b9 --- /dev/null +++ b/skills/human-brain-multiome/preprocessing/SKILL.md @@ -0,0 +1,51 @@ +--- +name: human-brain-multiome-preprocessing +description: Preprocess the human brain multi-ome dataset GSE162170 for gene-specific epigenomic lag analysis. Use when Codex needs to inspect, normalize, annotate, integrate, or prepare fetal/developing human brain multiome inputs. +--- + +# Human Brain Multiome Preprocessing + +## Dataset +- Name: Human brain multi-ome +- Accession: GSE162170 +- Biology: fetal / developing human brain +- Data type: human multiome +- Main use: baseline human developmental dataset for gene-specific epigenomic lag analysis. + +## 목표 +GSE162170 human brain multiome 데이터를 lag modeling에 필요한 RNA/ATAC, cell type, developmental trajectory, regulatory feature 형태로 정리한다. + +## 우선 확인 항목 +- GSE162170 원본 또는 processed file 위치. +- human genome build와 gene annotation source. +- donor, developmental stage, brain region, batch metadata. +- RNA matrix, ATAC fragments/peak matrix, peak annotation. +- cell type, lineage, pseudotime 또는 developmental ordering. +- donor/batch correction 필요성. + +## 작업 절차 +1. `data/human-brain-multiome/` 또는 사용자가 지정한 입력 경로를 확인한다. +2. accession, portal URL, processed/raw 여부를 기록한다. +3. donor, region, stage, batch metadata를 분리해서 정리한다. +4. RNA/ATAC modality pairing과 QC를 확인한다. +5. promoter/enhancer feature와 peak-to-gene linkage를 human annotation 기준으로 만든다. +6. trajectory 또는 developmental axis 정의를 기록한다. +7. 산출물은 `work/human-brain-multiome/` 또는 `results/human-brain-multiome/` 아래에 저장한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Preprocessing Plan +- Dataset: +- Input files: +- Metadata checked: +- QC criteria: +- Genome build / annotation: +- Time axis: +- Outputs: +- Open issues: +``` + +## 주의할 점 +- donor, region, developmental stage confounding을 모델링 전에 확인한다. +- human gene annotation version을 명확히 남긴다. + diff --git a/skills/human-brain-multiome/preprocessing/agents/openai.yaml b/skills/human-brain-multiome/preprocessing/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..9a82a6d --- /dev/null +++ b/skills/human-brain-multiome/preprocessing/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "Human Brain Multiome Preprocessing" + short_description: "GSE162170 human brain multiome 전처리를 준비합니다." + default_prompt: "Human brain multiome GSE162170 데이터의 preprocessing plan을 한국어로 작성해줘. donor, brain region, developmental stage, QC, annotation, output을 포함해줘." diff --git a/skills/human-brain-multiome/visualization/SKILL.md b/skills/human-brain-multiome/visualization/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..7e65bd5 --- /dev/null +++ b/skills/human-brain-multiome/visualization/SKILL.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +name: human-brain-multiome-visualization +description: Visualize preprocessing, lag estimates, model outputs, and developmental interpretation for the human brain multi-ome GSE162170 dataset. +--- + +# Human Brain Multiome Visualization + +## 목표 +Human brain multiome 분석 결과를 donor/stage/region/cell type 구조, developmental trajectory, gene-specific lag, model performance 관점에서 시각화한다. + +## 우선 Figure +- UMAP with cell type, donor, developmental stage, brain region. +- QC and batch summary. +- lineage별 pseudotime trajectory. +- chromatin/RNA timing scatter. +- activation lag/shutdown lag distribution by lineage. +- model performance by held-out donor or lineage. +- representative neurodevelopmental genes dynamics. + +## 작업 절차 +1. donor, region, stage가 Figure에서 어떻게 표시되는지 명시한다. +2. pseudotime 또는 developmental stage axis를 혼동하지 않게 caption을 작성한다. +3. model performance plot은 split 기준을 함께 표시한다. +4. biological interpretation은 developmental lineage별로 분리한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Visualization Plan +- Dataset: +- Figures: +- Required inputs: +- Aesthetic rules: +- Captions: +- Interpretation notes: +``` + diff --git a/skills/human-brain-multiome/visualization/agents/openai.yaml b/skills/human-brain-multiome/visualization/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..9ece0f0 --- /dev/null +++ b/skills/human-brain-multiome/visualization/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "Human Brain Multiome Visualization" + short_description: "GSE162170 human brain 결과 시각화를 설계합니다." + default_prompt: "Human brain multiome 분석 결과의 visualization plan을 한국어로 작성해줘. donor/stage/region, trajectory, lag distribution, model performance figure를 포함해줘." diff --git a/skills/human-hspc-10x-multiome/download/SKILL.md b/skills/human-hspc-10x-multiome/download/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..9d371d1 --- /dev/null +++ b/skills/human-hspc-10x-multiome/download/SKILL.md @@ -0,0 +1,57 @@ +--- +name: human-hspc-10x-multiome-download +description: Download or register the human HSPC 10x Multiome dataset GSE209878 for gene-specific epigenomic lag analysis. Use when Codex needs to find official data sources, fetch raw or processed files, verify files, or create a download manifest before preprocessing. +--- + +# Human HSPC 10x Multiome Download + +## Dataset +- Name: Human HSPC 10x Multiome +- Accession: GSE209878 +- Biology: hematopoietic stem/progenitor state +- Data type: human 10x multiome +- Main use: baseline human hematopoietic dataset for gene-specific lag analysis. + +## 목표 +GSE209878 human HSPC 10x Multiome 데이터를 GEO/SRA, 원 논문 supplement, 또는 공식 data portal에서 확인하고, HSPC subpopulation과 lineage metadata를 보존한 다운로드 manifest를 만든다. + +## 우선 확인 항목 +- GEO Series GSE209878, linked SRA runs, supplementary files, 원 논문/portal URL. +- 사용 조건, citation, download date. +- human genome build와 gene annotation source. +- donor/sample/batch metadata, HSPC subpopulation, lineage annotation. +- RNA feature-barcode matrix, ATAC fragments/peak matrix, peak annotation, cell metadata. +- raw FASTQ 재처리가 필요한지, processed matrix/object로 충분한지. + +## 작업 절차 +1. 공식 출처를 확인하고 accession, URL, access date를 기록한다. +2. raw FASTQ/SRA, 10x output, processed object, metadata 파일을 분리해 받을 파일 목록을 만든다. +3. `data/human-hspc-10x-multiome/raw/`, `data/human-hspc-10x-multiome/processed/`, `metadata/human-hspc-10x-multiome/` 경로를 사용한다. +4. donor/sample/batch/run mapping을 먼저 저장하고, lineage 또는 HSPC subpopulation metadata가 어느 파일에 있는지 표시한다. +5. provider checksum 또는 local sha256 checksum을 manifest에 남긴다. +6. 다운로드 후 파일 크기, 압축 무결성, matrix/object shape, barcode 수, metadata columns 일부를 확인한다. +7. `metadata/human-hspc-10x-multiome/download_manifest.tsv` 또는 `.md`에 source, URL, accession/run, file path, size, checksum, date, genome build, annotation source를 기록한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Download Plan +- Dataset: +- Official source: +- Access date: +- Files to download: +- Local paths: +- Genome build / annotation: +- Checksums: +- Verification: +- Preprocessing handoff: +- Open issues: +``` + +## 주의할 점 +- HSPC lineage commitment timing을 분석하려면 donor/sample/batch와 lineage labels를 분리해서 보존한다. +- 10x reference와 논문 processed annotation이 다른 경우 둘 다 manifest에 기록한다. + +## ▶ 우리 실행 구현 (kkkim-pipeline) +- `pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/download_data.sh` — GSE209878 재현 다운로드 (MV-1=day0, MV-2=day7) +- `pipeline/hspc-velocity-benchmark/download_manifest.tsv` — sha256 + 출처 +- `pipeline/hspc-velocity-benchmark/P0_provenance.md` — provenance/사전체크 diff --git a/skills/human-hspc-10x-multiome/download/agents/openai.yaml b/skills/human-hspc-10x-multiome/download/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..6c21950 --- /dev/null +++ b/skills/human-hspc-10x-multiome/download/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "Human HSPC 10x Download" + short_description: "GSE209878 human HSPC 10x Multiome 데이터 다운로드와 manifest 작성을 준비합니다." + default_prompt: "GSE209878 human HSPC 10x Multiome 데이터 다운로드 plan을 한국어로 작성해줘. GEO/SRA, raw/processed 파일, donor/sample/batch metadata, checksum, preprocessing handoff를 포함해줘." diff --git a/skills/human-hspc-10x-multiome/model/SKILL.md b/skills/human-hspc-10x-multiome/model/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..7209c1a --- /dev/null +++ b/skills/human-hspc-10x-multiome/model/SKILL.md @@ -0,0 +1,46 @@ +--- +name: human-hspc-10x-multiome-model +description: Model gene-specific activation lag and shutdown lag in the human HSPC 10x Multiome GSE209878 dataset. +--- + +# Human HSPC 10x Multiome Model + +## 목표 +GSE209878 human HSPC 10x Multiome에서 hematopoietic lineage commitment에 따른 gene-specific activation/shutdown lag을 추정하고, baseline chromatin features가 response timing을 설명하는지 모델링한다. + +## 입력 +- 전처리된 human HSPC RNA/ATAC multiome object. +- HSPC subpopulation, lineage, pseudotime annotation. +- gene-level accessibility, motif, promoter/enhancer, peak-to-gene features. +- chromatin/RNA timing estimates. + +## 작업 절차 +1. lineage별 pseudotime root와 direction을 확인한다. +2. gene별 chromatin opening/closing과 transcription onset/shutdown timing을 추정한다. +3. activation lag과 shutdown lag을 계산한다. +4. lineage commitment별 lag distribution을 비교한다. +5. baseline epigenomic features로 lag score를 예측한다. +6. held-out lineage 또는 held-out subpopulation 기준으로 generalization을 평가한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Model Plan +- Dataset: +- Time axis: +- Lag definition: +- Features: +- Model: +- Evaluation: +- Outputs: +- Limitations: +``` + +## 주의할 점 +- HSPC differentiation branch별 timing을 하나의 global pseudotime으로 강제로 합치지 않는다. +- rare lineage의 uncertainty를 별도로 표시한다. + + +## ▶ 우리 실행 구현 (kkkim-pipeline) +- `pipeline/hspc-velocity-benchmark/DESIGN.md` — velocity method head-to-head 벤치마크 = model 단계의 **"어떤 method로 lag를 추정할지" method-selection** (MultiVelo/MultiVeloVAE/MoFlow/CRAK-Velo + RNA-only floor) +- `pipeline/hspc-velocity-benchmark/REVIEW-methodologist-2026-06-13.md` — 설계 adversarial 검토 +- env: `env/velo-mv.yml`(MultiVelo+scVelo), `env/velo-torch.yml`, `env/velo-tf.yml` diff --git a/skills/human-hspc-10x-multiome/model/agents/openai.yaml b/skills/human-hspc-10x-multiome/model/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..6ff05ec --- /dev/null +++ b/skills/human-hspc-10x-multiome/model/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "Human HSPC 10x Model" + short_description: "GSE209878 human HSPC lag 모델을 설계합니다." + default_prompt: "Human HSPC 10x Multiome GSE209878 dataset에서 activation lag과 shutdown lag을 추정하고 예측하는 model plan을 한국어로 작성해줘." diff --git a/skills/human-hspc-10x-multiome/preprocessing/SKILL.md b/skills/human-hspc-10x-multiome/preprocessing/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..14bb9f7 --- /dev/null +++ b/skills/human-hspc-10x-multiome/preprocessing/SKILL.md @@ -0,0 +1,56 @@ +--- +name: human-hspc-10x-multiome-preprocessing +description: Preprocess the human HSPC 10x Multiome dataset GSE209878 for gene-specific epigenomic lag analysis. Use when Codex needs to inspect, normalize, annotate, integrate, or prepare hematopoietic stem/progenitor multiome inputs. +--- + +# Human HSPC 10x Multiome Preprocessing + +## Dataset +- Name: Human HSPC 10x Multiome +- Accession: GSE209878 +- Biology: hematopoietic stem/progenitor state +- Data type: human 10x multiome +- Main use: baseline human hematopoietic dataset for gene-specific lag analysis. + +## 목표 +GSE209878 human HSPC 10x Multiome 데이터를 hematopoietic lineage와 progenitor differentiation timing 분석에 맞게 전처리한다. + +## 우선 확인 항목 +- GSE209878 원본 또는 processed file 위치. +- human genome build와 gene annotation source. +- RNA matrix, ATAC fragments/peak matrix, peak annotation. +- cell type, HSPC subpopulation, lineage commitment, pseudotime annotation. +- donor/sample/batch metadata. +- hematopoietic lineage별 충분한 cell count. + +## 작업 절차 +1. `data/human-hspc-10x-multiome/` 또는 사용자가 지정한 입력 경로를 확인한다. +2. accession, processed/raw 여부, metadata source를 기록한다. +3. RNA/ATAC modality pairing과 QC를 확인한다. +4. HSPC subpopulation과 lineage annotation을 정리한다. +5. promoter/enhancer accessibility와 peak-to-gene linkage feature를 만든다. +6. lineage commitment pseudotime 또는 ordering을 확인한다. +7. 산출물은 `work/human-hspc-10x-multiome/` 또는 `results/human-hspc-10x-multiome/` 아래에 저장한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Preprocessing Plan +- Dataset: +- Input files: +- Metadata checked: +- QC criteria: +- Genome build / annotation: +- Time axis: +- Outputs: +- Open issues: +``` + +## 주의할 점 +- lineage commitment 방향과 pseudotime root를 명확히 기록한다. +- rare population은 filtering으로 사라지지 않도록 기준을 따로 검토한다. + + +## ▶ 우리 실행 구현 (kkkim-pipeline) +- `pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/p1_build.py` — 통일 전처리(공통 branch): GEX/ATAC 분리, spliced/unspliced 병합, timepoint 라벨, method-agnostic Leiden +- `pipeline/hspc-velocity-benchmark/scripts/check_data.py` — 산출물 검증 +- `pipeline/hspc-velocity-benchmark/P1_README.md`, `env/scv-preprocess.yml` diff --git a/skills/human-hspc-10x-multiome/preprocessing/agents/openai.yaml b/skills/human-hspc-10x-multiome/preprocessing/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..4d397fa --- /dev/null +++ b/skills/human-hspc-10x-multiome/preprocessing/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "Human HSPC 10x Preprocessing" + short_description: "GSE209878 human HSPC 10x Multiome 전처리를 준비합니다." + default_prompt: "Human HSPC 10x Multiome GSE209878 데이터의 preprocessing plan을 한국어로 작성해줘. HSPC subpopulation, lineage, QC, annotation, output을 포함해줘." diff --git a/skills/human-hspc-10x-multiome/visualization/SKILL.md b/skills/human-hspc-10x-multiome/visualization/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..3a188d7 --- /dev/null +++ b/skills/human-hspc-10x-multiome/visualization/SKILL.md @@ -0,0 +1,39 @@ +--- +name: human-hspc-10x-multiome-visualization +description: Visualize preprocessing, lag estimates, model outputs, and hematopoietic lineage interpretation for the human HSPC 10x Multiome GSE209878 dataset. +--- + +# Human HSPC 10x Multiome Visualization + +## 목표 +Human HSPC 10x Multiome 분석 결과를 HSPC subpopulation, lineage commitment trajectory, gene-specific lag, model performance 관점에서 시각화한다. + +## 우선 Figure +- UMAP with HSPC subpopulation and lineage labels. +- QC summary by sample/batch. +- lineage commitment pseudotime plot. +- activation lag/shutdown lag distribution by lineage. +- representative hematopoietic regulator genes dynamics. +- predicted vs observed lag and feature importance. +- uncertainty or missingness summary. + +## 작업 절차 +1. lineage별 trajectory와 pseudotime root를 Figure caption에 명시한다. +2. rare population은 별도 panel 또는 annotation으로 보존한다. +3. representative gene plot은 accessibility와 RNA dynamics를 함께 보여준다. +4. model performance는 split 기준과 lineage composition을 함께 표시한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Visualization Plan +- Dataset: +- Figures: +- Required inputs: +- Aesthetic rules: +- Captions: +- Interpretation notes: +``` + + +## ▶ 우리 실행 구현 (kkkim-pipeline) +- (예정) P5 결과 시각화 — lag 분포(lineage별), method concordance, UMAP/trajectory. design/presentation은 이 단계로 통합. diff --git a/skills/human-hspc-10x-multiome/visualization/agents/openai.yaml b/skills/human-hspc-10x-multiome/visualization/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..9d0b1e2 --- /dev/null +++ b/skills/human-hspc-10x-multiome/visualization/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "Human HSPC 10x Visualization" + short_description: "GSE209878 human HSPC 결과 시각화를 설계합니다." + default_prompt: "Human HSPC 10x Multiome 분석 결과의 visualization plan을 한국어로 작성해줘. lineage, pseudotime, lag distribution, representative genes figure를 포함해줘." diff --git a/skills/share-seq-mouse-skin/download/SKILL.md b/skills/share-seq-mouse-skin/download/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..4d1c971 --- /dev/null +++ b/skills/share-seq-mouse-skin/download/SKILL.md @@ -0,0 +1,52 @@ +--- +name: share-seq-mouse-skin-download +description: Download or register the SHARE-seq mouse skin dataset GSE140203 for gene-specific epigenomic lag analysis. Use when Codex needs to find official data sources, fetch raw or processed files, verify files, or create a download manifest before preprocessing. +--- + +# SHARE-seq Mouse Skin Download + +## Dataset +- Name: SHARE-seq mouse skin +- Accession: GSE140203 +- Biology: mouse skin differentiation +- Data type: paired chromatin + RNA +- Main use: baseline dataset for chromatin/RNA timing during differentiation. + +## 목표 +GSE140203 SHARE-seq mouse skin 데이터를 GEO/SRA, 논문 supplement, 또는 공식 portal에서 확인하고, lag modeling에 필요한 raw/processed 입력을 재현 가능하게 다운로드하거나 기존 파일을 등록한다. + +## 우선 확인 항목 +- GEO Series GSE140203, linked SRA runs, supplementary files, 원 논문/portal URL. +- 사용 조건, citation, download date. +- genome build와 gene annotation source. +- RNA matrix, chromatin accessibility matrix, peak annotation, barcode pairing 정보. +- cell type, differentiation stage, pseudotime 또는 lineage metadata 제공 여부. +- raw FASTQ 재처리가 필요한지, processed object로 충분한지. + +## 작업 절차 +1. GEO와 원 논문/portal을 공식 출처로 확인하고 accession, URL, access date를 기록한다. +2. raw FASTQ/SRA와 processed supplementary file을 분리해서 받을 파일 목록을 만든다. +3. `data/share-seq-mouse-skin/raw/`, `data/share-seq-mouse-skin/processed/`, `metadata/share-seq-mouse-skin/` 경로를 사용한다. +4. SRA 다운로드는 가능하면 run table을 먼저 저장하고, sample/library/run mapping을 manifest에 남긴다. +5. provider checksum이 있으면 검증한다. 없으면 local sha256 checksum을 생성한다. +6. 다운로드 후 압축 무결성, 일부 record, matrix dimensions, barcode 수를 확인한다. +7. `metadata/share-seq-mouse-skin/download_manifest.tsv` 또는 `.md`에 source, URL, accession/run, file path, size, checksum, date, genome build, annotation source를 기록한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Download Plan +- Dataset: +- Official source: +- Access date: +- Files to download: +- Local paths: +- Genome build / annotation: +- Checksums: +- Verification: +- Preprocessing handoff: +- Open issues: +``` + +## 주의할 점 +- SHARE-seq는 modality pairing 정보가 핵심이므로 barcode mapping 파일 또는 processed object metadata를 우선 확보한다. +- SRA run 이름만으로 biological sample을 해석하지 말고 GEO sample metadata와 대조한다. diff --git a/skills/share-seq-mouse-skin/download/agents/openai.yaml b/skills/share-seq-mouse-skin/download/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..c08e9c0 --- /dev/null +++ b/skills/share-seq-mouse-skin/download/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "SHARE-seq Mouse Skin Download" + short_description: "GSE140203 SHARE-seq mouse skin 데이터 다운로드와 manifest 작성을 준비합니다." + default_prompt: "GSE140203 SHARE-seq mouse skin 데이터 다운로드 plan을 한국어로 작성해줘. GEO/SRA, supplementary files, raw/processed 선택, checksum, barcode pairing, preprocessing handoff를 포함해줘." diff --git a/skills/share-seq-mouse-skin/model/SKILL.md b/skills/share-seq-mouse-skin/model/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..48c4773 --- /dev/null +++ b/skills/share-seq-mouse-skin/model/SKILL.md @@ -0,0 +1,41 @@ +--- +name: share-seq-mouse-skin-model +description: Model gene-specific activation lag and shutdown lag in the SHARE-seq mouse skin GSE140203 dataset. +--- + +# SHARE-seq Mouse Skin Model + +## 목표 +SHARE-seq mouse skin differentiation에서 gene-specific chromatin/RNA lag structure를 추정하고, skin lineage 또는 differentiation state별 lag 차이를 모델링한다. + +## 입력 +- 전처리된 paired RNA/chromatin object. +- differentiation pseudotime 또는 lineage annotation. +- gene-level accessibility features, promoter/enhancer features, peak-to-gene linkage. +- timing estimate 또는 MultiVelo/MoFlow-style output. + +## 작업 절차 +1. preprocessing output의 modality pairing과 pseudotime direction을 확인한다. +2. gene별 chromatin opening/closing과 transcription onset/shutdown timing을 추정한다. +3. activation lag과 shutdown lag을 계산하고 confidence를 남긴다. +4. skin lineage별로 lag distribution을 비교한다. +5. baseline feature로 short/long lag 또는 continuous lag score를 예측한다. +6. held-out lineage 또는 cell state 기준으로 generalization을 평가한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Model Plan +- Dataset: +- Time axis: +- Lag definition: +- Features: +- Model: +- Evaluation: +- Outputs: +- Limitations: +``` + +## 주의할 점 +- SHARE-seq sparsity 때문에 gene filtering과 confidence threshold를 명시한다. +- lineage별 sampling imbalance가 model evaluation에 미치는 영향을 확인한다. + diff --git a/skills/share-seq-mouse-skin/model/agents/openai.yaml b/skills/share-seq-mouse-skin/model/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..fa1911e --- /dev/null +++ b/skills/share-seq-mouse-skin/model/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "SHARE-seq Mouse Skin Model" + short_description: "GSE140203 mouse skin lag 모델을 설계합니다." + default_prompt: "SHARE-seq mouse skin dataset에서 activation lag과 shutdown lag을 추정하고 예측하는 model plan을 한국어로 작성해줘." diff --git a/skills/share-seq-mouse-skin/preprocessing/SKILL.md b/skills/share-seq-mouse-skin/preprocessing/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..8363492 --- /dev/null +++ b/skills/share-seq-mouse-skin/preprocessing/SKILL.md @@ -0,0 +1,51 @@ +--- +name: share-seq-mouse-skin-preprocessing +description: Preprocess the SHARE-seq mouse skin dataset GSE140203 for gene-specific epigenomic lag analysis. Use when Codex needs to inspect, normalize, annotate, integrate, or prepare paired chromatin and RNA inputs from mouse skin differentiation. +--- + +# SHARE-seq Mouse Skin Preprocessing + +## Dataset +- Name: SHARE-seq mouse skin +- Accession: GSE140203 +- Biology: mouse skin differentiation +- Data type: paired chromatin + RNA +- Main use: baseline dataset for chromatin/RNA timing during differentiation. + +## 목표 +SHARE-seq mouse skin 데이터를 lag modeling에 필요한 paired chromatin/RNA representation으로 정리한다. mouse skin differentiation trajectory, lineage/cell state annotation, gene-level accessibility feature를 함께 검증한다. + +## 우선 확인 항목 +- GSE140203 원본 또는 processed file 위치. +- genome build와 gene annotation source. +- RNA matrix, chromatin accessibility matrix, peak annotation. +- paired modality barcode mapping. +- skin lineage, differentiation stage, pseudotime annotation. +- SHARE-seq 특이적인 sparsity와 batch structure. + +## 작업 절차 +1. `data/share-seq-mouse-skin/` 또는 사용자가 지정한 입력 경로를 확인한다. +2. accession, download source, processed/raw 여부를 기록한다. +3. RNA와 chromatin modality의 cell matching을 확인한다. +4. QC와 filtering 기준을 modality별로 분리한다. +5. peak-to-gene linkage와 promoter/enhancer feature를 만든다. +6. pseudotime 또는 differentiation axis를 확인하고 방향성을 기록한다. +7. 산출물은 `work/share-seq-mouse-skin/` 또는 `results/share-seq-mouse-skin/` 아래에 저장한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Preprocessing Plan +- Dataset: +- Input files: +- Metadata checked: +- QC criteria: +- Genome build / annotation: +- Time axis: +- Outputs: +- Open issues: +``` + +## 주의할 점 +- SHARE-seq processed object의 annotation이 어떤 genome build에 맞는지 확인한다. +- differentiation pseudotime 방향이 biological maturation과 일치하는지 점검한다. + diff --git a/skills/share-seq-mouse-skin/preprocessing/agents/openai.yaml b/skills/share-seq-mouse-skin/preprocessing/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..c8912f0 --- /dev/null +++ b/skills/share-seq-mouse-skin/preprocessing/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "SHARE-seq Mouse Skin Preprocessing" + short_description: "GSE140203 SHARE-seq mouse skin 전처리를 준비합니다." + default_prompt: "SHARE-seq mouse skin GSE140203 데이터의 preprocessing plan을 한국어로 작성해줘. paired chromatin/RNA, QC, annotation, pseudotime, output을 포함해줘." diff --git a/skills/share-seq-mouse-skin/visualization/SKILL.md b/skills/share-seq-mouse-skin/visualization/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..d4fdeaa --- /dev/null +++ b/skills/share-seq-mouse-skin/visualization/SKILL.md @@ -0,0 +1,36 @@ +--- +name: share-seq-mouse-skin-visualization +description: Visualize preprocessing, lag estimates, model outputs, and differentiation interpretation for the SHARE-seq mouse skin dataset. +--- + +# SHARE-seq Mouse Skin Visualization + +## 목표 +SHARE-seq mouse skin 분석 결과를 differentiation trajectory, paired chromatin/RNA dynamics, lineage-specific lag, feature predictor 성능 중심으로 시각화한다. + +## 우선 Figure +- UMAP 또는 trajectory plot with skin cell state. +- RNA/chromatin QC summary. +- pseudotime별 accessibility/RNA dynamics. +- activation lag/shutdown lag distribution. +- lineage 또는 cell state별 lag comparison. +- predicted vs observed lag. +- representative genes and regulatory peaks plot. + +## 작업 절차 +1. Figure별 input file과 preprocessing/model version을 기록한다. +2. pseudotime direction과 lineage label을 caption에 명시한다. +3. paired chromatin/RNA plot에서는 smoothing 방법과 window를 기록한다. +4. confidence 낮은 gene은 별도 색상 또는 필터로 처리한다. + +## 출력 형식 +```markdown +## Visualization Plan +- Dataset: +- Figures: +- Required inputs: +- Aesthetic rules: +- Captions: +- Interpretation notes: +``` + diff --git a/skills/share-seq-mouse-skin/visualization/agents/openai.yaml b/skills/share-seq-mouse-skin/visualization/agents/openai.yaml new file mode 100644 index 0000000..036d7d6 --- /dev/null +++ b/skills/share-seq-mouse-skin/visualization/agents/openai.yaml @@ -0,0 +1,4 @@ +interface: + display_name: "SHARE-seq Mouse Skin Visualization" + short_description: "GSE140203 mouse skin 결과 시각화를 설계합니다." + default_prompt: "SHARE-seq mouse skin 분석 결과의 visualization plan을 한국어로 작성해줘. trajectory, lineage-specific lag, representative genes figure를 포함해줘." From 65eda13313f9e5564edfe9dc3aec7dbf25860ec0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Geon-Gyu LEE Date: Sun, 26 Jul 2026 19:43:53 +0900 Subject: [PATCH 17/20] =?UTF-8?q?harness:=20=EC=A0=88=EB=8C=80=20=ED=98=B8?= =?UTF-8?q?=EC=8A=A4=ED=8A=B8=20=EA=B2=BD=EB=A1=9C=20ignore=20=EC=9D=BC?= =?UTF-8?q?=EB=B0=98=ED=99=94=20=E2=80=94=20CI=EA=B0=80=20=EC=9E=A1?= =?UTF-8?q?=EC=9D=80=20=ED=99=98=EA=B2=BD=20=EC=9D=98=EC=A1=B4=EC=84=B1=20?= =?UTF-8?q?(BIOP01-66/73)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit CI(GitHub runner)에서만 FAIL 이 났다. 로컬(우리 서버 컨테이너)에서는 PASS. 원인: CLAUDE.md:27 이 팀 공유 conda env 위치로 /opt/envs 를 인용하는데, runner 에는 그 경로가 없어 doctor 가 팬텀 경로로 판정했다. 이건 게이트의 오검이자, 동시에 게이트가 제 값을 한 사례다 — 문서에 박힌 환경 의존 절대경로는 우리 서버에서만 성립하고 다른 곳에서는 깨진다. (같은 종류를 3a86f6f "remove hardcoded absolute paths from agent/skill prompts" 에서 한번 정리한 적이 있고, 이건 그 뒤에 남은 잔여물이다.) - ignore 규칙 ^/dev/ → ^/ 로 일반화. 절대 호스트 경로는 리포 경로가 아니므로 팬텀 판정 대상이 아니다. 환경마다 결과가 달라지면 게이트를 신뢰할 수 없다. - 테스트 #17 추가 — 절대 호스트 경로가 팬텀으로 잡히지 않는지 고정. 18/18 통과. doctor: PASS (0 문제, 0 경고). 남는 판단(별건): CLAUDE.md:27 의 /opt/envs 인용 자체를 유지할지. 사실 기술이라 당장 틀린 문장은 아니지만, 문서가 특정 서버 레이아웃을 전제하는 것은 이식성 위험이다. conda run -n 안내로 충분한지 팀 확인 필요. --- harness.yaml | 3 ++- harness_after/harness.yaml | 3 ++- harness_after/tests/test_harness_doctor.py | 11 +++++++++++ 3 files changed, 15 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/harness.yaml b/harness.yaml index bd5b3f1..77d1c7d 100644 --- a/harness.yaml +++ b/harness.yaml @@ -107,7 +107,8 @@ path_reference_scan: ignore: # 경로가 아닌 것(외부 repo·호스트/IP·모델 ID·버전 문자열) - "^https?://" - "^[0-9]+[.][0-9.]+$" - - "^/dev/" + - "^/" # 절대 호스트 경로(/opt/envs, /dev/sda2 …) — 리포 경로가 아니다. + # 단, 이식성 위험이므로 문서에서 줄이는 편이 좋다(3a86f6f 참고). - "^kakyungkim/" - "^biospin/" - "^(MahmoodLab|paige-ai|LGAI-EXAONE|prov-gigapath)/" diff --git a/harness_after/harness.yaml b/harness_after/harness.yaml index bd5b3f1..77d1c7d 100644 --- a/harness_after/harness.yaml +++ b/harness_after/harness.yaml @@ -107,7 +107,8 @@ path_reference_scan: ignore: # 경로가 아닌 것(외부 repo·호스트/IP·모델 ID·버전 문자열) - "^https?://" - "^[0-9]+[.][0-9.]+$" - - "^/dev/" + - "^/" # 절대 호스트 경로(/opt/envs, /dev/sda2 …) — 리포 경로가 아니다. + # 단, 이식성 위험이므로 문서에서 줄이는 편이 좋다(3a86f6f 참고). - "^kakyungkim/" - "^biospin/" - "^(MahmoodLab|paige-ai|LGAI-EXAONE|prov-gigapath)/" diff --git a/harness_after/tests/test_harness_doctor.py b/harness_after/tests/test_harness_doctor.py index 5646c53..6fa3493 100644 --- a/harness_after/tests/test_harness_doctor.py +++ b/harness_after/tests/test_harness_doctor.py @@ -51,6 +51,7 @@ %(local_only)s ignore: - "^https?://" - "^upstream/" + - "^/" """ @@ -248,6 +249,16 @@ def test_undeclared_path_still_fails(self): self.assertEqual(code, 1, out) self.assertIn("skills/ROUTES.md", out) + # ---- 17. 절대 호스트 경로는 리포 경로가 아니므로 팬텀이 아니다 ---- + # CI(GitHub runner)에는 /opt/envs 가 없고 우리 서버에는 있다. + # 환경마다 결과가 달라지면 게이트를 믿을 수 없으므로 ignore 로 고정한다. + def test_absolute_host_path_ignored(self): + write(os.path.join(self.repo, "CLAUDE.md"), + "# test\n팀 공유 env 는 `/opt/envs` 에 있다.\n") + self.manifest() + code, out = self.run_doctor() + self.assertEqual(code, 0, "절대 호스트 경로를 팬텀으로 오검\n" + out) + class LiveRepoCase(unittest.TestCase): """실제 BIOP01 리포 회귀 — 한번 0으로 만든 팬텀이 다시 생기지 않는가. From 82d3cf0f3094ed214e2e4a08670a65c1656bfd97 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kakyungkim Date: Mon, 27 Jul 2026 04:24:04 +0000 Subject: [PATCH 18/20] =?UTF-8?q?docs:=20BIOP01-45=20=EC=84=A4=EA=B3=84?= =?UTF-8?q?=EC=B4=88=EC=95=88=EC=97=90=20=EC=84=A0=EA=B2=B0=20=EA=B2=BD?= =?UTF-8?q?=EA=B3=A0(BIOP01-71=20=EB=9D=BC=EC=9A=B0=ED=84=B0=20=EC=9C=A0?= =?UTF-8?q?=EC=8B=A4)=20=E2=80=94=20skills/ROUTES.md=EA=B0=80=20275def2(PR?= =?UTF-8?q?#4)=EC=97=90=EC=84=9C=20=EC=9C=A0=EC=8B=A4=EB=90=A8=EC=9D=84=20?= =?UTF-8?q?git=20=EC=8B=A4=EC=B8=A1=20=ED=99=95=EC=9D=B8(=EB=82=B4=207/15?= =?UTF-8?q?=20env-repro=20=ED=8F=AC=ED=95=A8),=20A/B=20=ED=99=95=EC=A0=95?= =?UTF-8?q?=20=EC=A0=84=20=EC=8B=A4=ED=96=89=EB=B0=B0=EC=84=A0=20=EB=B3=B4?= =?UTF-8?q?=EB=A5=98.=20=EB=8B=A8=20runner=5Fmanifest=EB=8A=94=20=EC=9B=8C?= =?UTF-8?q?=EC=BB=A4=EC=B8=B5=EC=9D=B4=EB=9D=BC=20A/B=20=EB=AC=B4=EA=B4=80?= =?UTF-8?q?=ED=95=98=EA=B2=8C=20=EC=9C=A0=ED=9A=A8=20=EB=AA=85=EC=8B=9C?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../ORCHESTRATION-WIRING-DESIGN.md | 10 ++++++++++ 1 file changed, 10 insertions(+) diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/ORCHESTRATION-WIRING-DESIGN.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/ORCHESTRATION-WIRING-DESIGN.md index 8d8e6fb..d5d1800 100644 --- a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/ORCHESTRATION-WIRING-DESIGN.md +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/ORCHESTRATION-WIRING-DESIGN.md @@ -4,6 +4,16 @@ > 이 문서는 코드가 아니라 **호출 규약의 제안**이다. 합의 전 실행 배선을 만들지 않는다. > 근거: BIOP01-45 본문 4개 할 일 + BIOP01-22 오케스트레이션 검토(계획 계층은 정합, 계획→실행 연결만 없음). +> 🚧 **선결 미해결 (2026-07-26 추가, BIOP01-71 [P0]) — 착수 보류.** +> 이건규 님 2차 전수조사에서, 이 초안 §3 route가 위임하는 **`skills/ROUTES.md` 라우터가 유실**된 것이 확인됐다. +> git 실측(지용기, 07-27): `bc7f824`(6/14)가 ROUTES.md를 **추가** → 5주 유지(내 env-repro `7f38b23` 7/15 포함) +> → **`275def2`(7/20 PR #4 충돌 해소)에서 41파일 전부 소실**(부모 41 → 0). 의도적 폐기가 아니라 머지 사고. +> 복원본은 PR #5(`7039bc4` 기준 41파일)에 대기 중. +> **→ 이 초안 §3-2·3-4의 route 의사코드는 그 라우터 위에 서 있으므로, BIOP01-71에서 A(복원)/B(문서정정)이 +> 확정되기 전에는 실행 배선을 만들지 않는다.** 단 §2 `runner_manifest.yaml`(워커 계층 계약)은 라우터 +> 아래층이라 A/B 어느 쪽이든 그대로 유효하다 — manifest는 "어느 runner를 어떤 env로"만 정의하고, +> "누가 트리거하나"(라우터)는 상위 결정이다. (근거: BIOP01-45 코멘트 11397·11439.) + --- ## 0. 한 줄 요약 From d728c9fa6843d2b16dc6408e844d9384af51c823 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kakyungkim Date: Mon, 27 Jul 2026 04:50:27 +0000 Subject: [PATCH 19/20] =?UTF-8?q?BIOP01-22=20velo-tf=20GPU=20fix=20?= =?UTF-8?q?=EA=B8=B0=EB=A1=9D=20=E2=80=94=20TF=202.13(cu11=20=EB=B9=8C?= =?UTF-8?q?=EB=93=9C)=EC=9D=B4=20cu11=20=EB=9F=B0=ED=83=80=EC=9E=84=20?= =?UTF-8?q?=EB=B6=80=EC=9E=AC=EB=A1=9C=20GPU=20=EB=AF=B8=EC=9D=B8=EC=8B=9D?= =?UTF-8?q?.=20cu11=20pip=20=EB=9D=BC=EC=9D=B4=EB=B8=8C=EB=9F=AC=EB=A6=AC?= =?UTF-8?q?=20--no-deps=20=EC=84=A4=EC=B9=98=20+=20activate.d=20=ED=9B=85?= =?UTF-8?q?=EC=9C=BC=EB=A1=9C=20=ED=95=B4=EC=86=8C,=20=EC=8B=A4=EC=B8=A1?= =?UTF-8?q?=20=EA=B2=80=EC=A6=9D(n=5Fgpu=203=C2=B7matmul=C2=B7conv2d).=20?= =?UTF-8?q?=EC=9E=AC=ED=98=84=C2=B7=EB=A1=A4=EB=B0=B1=20=EC=A0=95=EB=B3=B8?= =?UTF-8?q?(env=EB=8A=94=20git=20=EB=AF=B8=EC=B6=94=EC=A0=81).=20=EC=86=8C?= =?UTF-8?q?=EC=9C=A0=EC=9E=90=20=EC=A0=95=EB=B3=B8=ED=8E=B8=EC=9E=85=20?= =?UTF-8?q?=ED=8C=90=EB=8B=A8=20=EB=8C=80=EA=B8=B0?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../env/velo-tf-gpu-fix.md | 67 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 67 insertions(+) create mode 100644 pipeline/hspc-velocity-benchmark/env/velo-tf-gpu-fix.md diff --git a/pipeline/hspc-velocity-benchmark/env/velo-tf-gpu-fix.md b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/env/velo-tf-gpu-fix.md new file mode 100644 index 0000000..f22bc91 --- /dev/null +++ b/pipeline/hspc-velocity-benchmark/env/velo-tf-gpu-fix.md @@ -0,0 +1,67 @@ +# velo-tf GPU 활성화 fix (BIOP01-22) + +> 적용·검증 지용기, 2026-07-27, 공유 GPU 서버(`/opt/envs/velo-tf`). env는 git 미추적이라 이 문서가 +> 재현·검토·롤백의 정본이다. **env 소유는 류재면/kkkim** — 검토 후 정본 편입 판단 바람. + +## 증상 + +`velo-tf`(CRAK-Velo / cellDancer arm)의 TensorFlow가 GPU를 못 봤다: `tf.config.list_physical_devices("GPU")` → **0개**. +(같은 서버에서 velo-torch PyTorch는 cuda=True·3 GPU 정상.) + +## 원인 (읽기 전용 진단으로 확정) + +- TF 2.13.1은 **CPU 빌드가 아니라 CUDA 빌드**다: `is_cuda_build=True`, `cuda_version=11.8`, `cudnn_version=8`. +- 그런데 로그가 `Could not find cuda drivers` → **CUDA 11.8 런타임을 못 찾음**. +- 시스템에는 **CUDA 12.4만** 설치돼 있고(`/usr/local/cuda-12.4`), 11.8이 없다. driver 535.309.01. +- env 안에 nvidia-cu11 pip 라이브러리도 **없었다**(`site-packages/nvidia/` 부재). +- 즉 TF 2.13이 요구하는 cu11 런타임(libcudart.so.11.0, libcudnn.so.8 등)이 어디에도 없어 GPU 초기화 실패. + (velo-torch는 torch 자체가 cu121 라이브러리를 번들해서 무관하게 동작.) + +## fix (additive · 되돌림 가능) + +### 1) cu11 런타임 라이브러리 설치 (`--no-deps` — 기존 패키지 무변경) + +```bash +/opt/envs/velo-tf/bin/pip install --no-deps \ + nvidia-cudnn-cu11==8.6.0.163 nvidia-cuda-runtime-cu11==11.8.89 \ + nvidia-cublas-cu11 nvidia-cufft-cu11 nvidia-curand-cu11 \ + nvidia-cusolver-cu11 nvidia-cusparse-cu11 nvidia-cuda-cupti-cu11 nvidia-nccl-cu11 \ + nvidia-cuda-nvcc-cu11 nvidia-cuda-nvrtc-cu11 +``` + +`--no-deps`라 tensorflow/keras/unitvelo/scvelo/scanpy/anndata는 **버전 그대로**(설치 후 실측 확인). 11개 nvidia-cu11 패키지만 새로 들어간다. + +### 2) activation 훅 — `conda run -n velo-tf`가 자동으로 CUDA 경로를 잡게 + +`/opt/envs/velo-tf/etc/conda/activate.d/zz_cuda_ld.sh`: + +```bash +# velo-tf GPU 활성화 (BIOP01-22). 되돌리려면 이 파일 삭제. +NVDIR=/opt/envs/velo-tf/lib/python3.9/site-packages/nvidia +export LD_LIBRARY_PATH="$(ls -d $NVDIR/*/lib 2>/dev/null | paste -sd:):$LD_LIBRARY_PATH" +export PATH="$NVDIR/cuda_nvcc/bin:$PATH" # ptxas (XLA) +``` + +파이프라인은 `scripts/p2_crakvelo.sh`에서 `conda run --no-capture-output -n velo-tf python …`로 호출하고, +`conda run`은 `activate.d`를 소싱하므로 이 훅이 자동 발동한다. + +## 검증 (실측) + +| 항목 | 결과 | +|---|---| +| 핵심 .so 존재 | libcudart.so.11.0 · libcudnn.so.8 · libcublas.so.11 · libcufft.so.10 ✅ | +| 훅 소스 후 GPU 인식 | **n_gpu: 3** (RTX A6000) ✅ | +| 실제 GPU 연산 | matmul ✅ · conv2d(cudnn 경로) ✅ | +| ptxas 경고 | nvcc 설치 후 **해소** ✅ | +| 기존 패키지 | tensorflow 2.13.1 · keras 2.13.1 · unitvelo 0.2.5.2 · scvelo 0.3.4 무변경 ✅ | + +## 주의 / 남은 것 + +- 이 fix는 **`conda run`(또는 `conda activate`) 경로에서만** 발동한다. 스크립트가 `/opt/envs/velo-tf/bin/python`을 + **직접** 부르면 훅이 안 걸려 GPU를 못 본다(직접 호출 실측 n_gpu=0). 파이프라인은 `conda run`을 쓰므로 문제없으나, + 직접 호출 경로를 쓸 계획이면 그 스크립트에 위 `LD_LIBRARY_PATH` export를 명시하거나 `conda run`으로 통일할 것. +- **GPU 가시성**을 복구했을 뿐, CRAK-Velo/cellDancer 파이프라인 자체의 GPU 동작·수치는 env 소유자(류재면/kkkim)가 + 별도 검증해야 한다(이 arm은 원래 "가장 취약·미검증"으로 표기됨). +- 롤백: `activate.d/zz_cuda_ld.sh` 삭제 + (원하면) 위 11개 nvidia-cu11 패키지 제거 → 원상. +- env가 재생성되면 이 fix도 사라진다. **재현성 정본이 되려면** 위 두 단계를 `setup_envs.sh` 또는 + `velo-tf.lock.yml` 갱신에 편입해야 한다(소유자 판단). From 72e43c0ed2c15fe5ac3e46bc8aaee1b5fb6ec810 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kakyungkim Date: Mon, 27 Jul 2026 14:47:57 +0900 Subject: [PATCH 20/20] =?UTF-8?q?docs(CLAUDE):=20=ED=99=9C=EC=84=B1=20?= =?UTF-8?q?=EC=A7=80=EC=B9=A8=203=EC=84=B9=EC=85=98=20=EC=BB=A4=EB=B0=8B?= =?UTF-8?q?=20=EC=A0=95=ED=95=A9=20=E2=80=94=20=EC=9D=B8=ED=94=84=EB=9D=BC?= =?UTF-8?q?=20=ED=8F=AC=EC=9D=B8=ED=84=B0=20+=20=EB=B0=A9=EB=B2=95?= =?UTF-8?q?=EB=A1=A0=EC=A3=BC=EC=9D=986(=EB=B4=89=EC=9D=B8=EB=AC=B8?= =?UTF-8?q?=EC=84=9C=20=EC=9E=84=EA=B3=84=20=EA=B7=9C=EC=9C=A8)=20+=20?= =?UTF-8?q?=EC=99=84=EB=A3=8C=EC=9D=98=20=EC=A0=95=EC=9D=98(DoD)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 여러 세션째 미커밋으로 끌고 오던 활성 프로젝트 지침을 추적 상태로 정합. 내용: - 인프라·접속·환경 포인터(docs/SHARED-INFRA-GUIDE.md 정본) - 방법론 주의 6: 합격 기준의 근거는 봉인 문서뿐(2026-07-17 α 0.88 관측값≠임계 ρ≥0.50 실사고) - 완료의 정의(DoD) 커밋/공개 전 체크리스트 PR #5(gglee)의 CLAUDE.md 변경(venue-reviewer 개명·로컬전용 표기)과 3-way 병합 clean 확인(git merge-file rc=0). 미커밋은 CLAUDE.md 하나뿐이라 PR #5 mergeable 불변. --- CLAUDE.md | 21 +++++++++++++++++++++ 1 file changed, 21 insertions(+) diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md index 3e6507f..e4f8509 100644 --- a/CLAUDE.md +++ b/CLAUDE.md @@ -32,6 +32,9 @@ SKILL(지침)을 실제로 돌리는 코드: - **`SESSION-LOG.md`**: 분석 단계에서 한 일을 세션별로 누적 기록. - **`HANDOFF.md`**: 현재 상태 + 한 일/할 일. **`TODO.md`**: 할 일 체크리스트. +## 인프라 · 접속 · 환경 (포인터) +서버 접속·GPU 예절·velocity conda env 5종 위치 등 인프라 정보는 CLAUDE.md에 중복하지 않는다. 정본 = **`docs/SHARED-INFRA-GUIDE.md`**(협업 서버 접속법 정본: bastion 폐기·직접접속 `@121.126.38.195`, GPU 예약, `velo-*`·`seqtools`·`scv-preprocess` env 위치, BIOP02 `spatialpatho` env 포함). 서버·GPU·env를 물으면 여기부터 읽는다. (BIOP01 velocity env와 BIOP02 embedding env는 **격리 유지** — 병합하지 않는다.) + ## Branch 모델 (중요) - `kkkim-pipeline` = **HSPC 연구 단일 작업 브랜치.** `paper_analysis/`(근거) + `pipeline/`(코드)를 한 브랜치에서 관리. - `kkkim-paper-agent` = **archive(보존만).** paper 하네스의 마지막 상태 보존용. 새 작업은 여기서 하지 않는다. @@ -50,6 +53,11 @@ SKILL(지침)을 실제로 돌리는 코드: 3. **Multicollinearity**: promoter/enhancer ATAC 등 강상관 → regularized. 4. **Multiple testing**: gene 단위 → permutation FDR. 5. method 차이 ≠ preprocessing 차이: 공통 전처리 후 method 분기(C2), 공통 graph ablation. +6. ⚠️ **합격 기준의 근거는 봉인 문서뿐 — 발표자료의 숫자를 임계로 쓰지 않는다** (2026-07-17 실사고). + - 슬라이드 12의 **`α 0.88`은 관측값**이다. **봉인된 사전등록의 기준은 `Spearman ρ ≥ 0.50`**(`manuscript/PREREGISTRATION_gse205117.md` **L15**; "HSPC 0.88"은 같은 표의 **비고란 관측치**). 하네스 점검 메모(§5.2 L131)가 0.88을 eval 임계로 옮겨 적었다 — **데이터를 본 뒤 골대를 올리는 것**이고, 그 문서 **L26**이 금지한 "사후 임계 조정"의 반대 방향이다. + - **발표자료엔 관측값이 실리지 기준값이 안 실린다.** 임계를 인용할 땐 **봉인 문서의 `파일:줄`을 명시**한다. + - 같은 사고: 배정표의 *"앞으로 할 일"*(`ref/compact/reset diff 자동화`)이 §6에서 *"이미 있는 씨앗"*으로 승격됐으나 **실물이 없다**(git엔 `/compact + /clear` 문헌 재분석 커밋만). **계획을 자산으로 쓰지 않는다.** + - 관련 산출: `evals/reproducibility_pilot/`(사전등록 채점 재현 eval, 0.50 사용). --- @@ -94,3 +102,16 @@ SKILL(지침)을 실제로 돌리는 코드: ## 글쓰기 규율 (팀 공통, 한국어 산출물) @.claude/rules/writing-style.md + +--- + +## 완료의 정의 (Definition of Done) — 커밋/공개 전 체크리스트 + +**"done"은 코드를 다 짰을 때가 아니라 end-to-end로 검증했을 때만이다.** (2026-07-12: 다운로드 false-DONE 사건 이후 명문화 — 완결성 게이트 없이 "완료" 표시 금지.) 커밋·push·공개 전에 아래를 통과한다: + +1. **결정론적 재계산 통과.** 헤드라인 숫자는 `pipeline/hspc-velocity-benchmark/`의 `p3_concordance.py` + `p3_crossdataset_concordance.py` + `p3_scrambled_null.py`를 **다시 돌려** `results/FINDINGS.md`와 대조해 일치해야 한다. 캐시된 값·이전 세션 출력을 그대로 믿지 않는다. +2. **claim-defensibility 게이트(headline claim).** headline claim은 **반증기준 + make-or-break 검정 통과 + advisor 통과** 전까지 `PROVISIONAL`이며 본문(draft)에 반영하지 않는다. 상세 규율 = `manuscript/PAPER_DIRECTION.md`(모든 논문 멤버가 작업 전 읽는 단일 컨텍스트). +3. **장기 작업(다운로드·전처리·학습) 완결성.** "전부 complete여야 DONE" — 부분 완료를 완료로 표시하지 않는다. 실패 시 재시도 로직이 실제로 돌았는지 확인. +4. **숫자·경로를 지어내지 않았는가.** 근거 없는 수치·파일명·저자 정보 금지. 애매하면 ``로 남기고 kkkim에게 묻는다. +5. **상태 기록.** 그 턴에 `HANDOFF.md`·`TODO.md`·`SESSION-LOG.md` 갱신. 인프라·도구 문제를 풀었으면 memory 기록(전역 규칙). +6. **정직 보고.** 검증한 것/미검증인 것을 명시. 테스트가 깨졌으면 출력과 함께 그대로 보고 — 성공한 척하지 않는다.