kkkim-pipeline → main 승격 (11커밋) — P5 층② 봉인감사·BIOP01-45 설계·인계 아키텍처

.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/`.

.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.

.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-<venue>-<date>.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.

.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
@@ -17,15 +17,15 @@ 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).
    - **"지적 반영" / "최신 결과로 갱신"** → 변경 지점의 **하류 단계만** 다시.
 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).
 
@@ -45,11 +45,12 @@ 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-<venue>-<date>.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-<venue>-<date>.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.
@@ -67,12 +68,12 @@ 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-<venue>-<date>.md` | 집필(수정) |
+| 리뷰 | venue-reviewer | `manuscript/REVIEW-<venue>-<date>.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.

.github/workflows/harness-doctor.yml

@@ -0,0 +1,30 @@
+# 하네스 구성 정합성 게이트 (BIOP01-66).
+#
+# 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:
+    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)
+        run: python scripts/harness_doctor.py --repo . --manifest harness.yaml

.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/

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`