6 months of .md memory, conflicting facts are the hard part

# 충돌 감지 + Telegram 에스컬레이션 패턴 예시 (Python 슈도코드)

import json
from pathlib import Path

def check_conflict(new_fact: str, existing_facts: list[str], embedder, threshold=0.85) -> list[str]:
    """
    새 사실과 기존 사실들 사이의 의미적 충돌 감지
    """
    new_vec = embedder.encode(new_fact)
    conflicts = []
    for fact in existing_facts:
        sim = cosine_similarity(new_vec, embedder.encode(fact))
        if sim > threshold:  # 비슷한 주제인데
            # LLM에게 모순 여부 판단 요청
            prompt = f"""다음 두 사실이 서로 모순되는지 판단해줘.
사실1: {fact}
사실2: {new_fact}
모순이면 'CONFLICT', 아니면 'OK'로만 답해."""
            result = llm.complete(prompt)
            if 'CONFLICT' in result:
                conflicts.append(fact)
    return conflicts

def escalate_to_human(conflict_pair: tuple, bot_token: str, chat_id: str):
    """
    Telegram으로 충돌 사실 쌍을 사람에게 전송
    """
    import requests
    msg = f"""⚠️ 지식 충돌 감지!

기존: {conflict_pair[0]}
신규: {conflict_pair[1]}

어떤 게 맞나요?
1️⃣ 기존 사실 유지
2️⃣ 신규 사실로 교체
3️⃣ 둘 다 틀림 (직접 입력)"""
    requests.post(
        f"https://api.telegram.org/bot{bot_token}/sendMessage",
        json={"chat_id": chat_id, "text": msg}
    )

def save_resolution(fact_a: str, fact_b: str, truth: str, resolution_db_path: str, embedder):
    """
    해결 결과를 임베딩해서 나중에 유사 충돌 자동 해결에 활용
    """
    resolution = {
        "fact_a": fact_a,
        "fact_b": fact_b,
        "truth": truth,
        "embedding": embedder.encode(f"{fact_a} vs {fact_b}").tolist()
    }
    db = json.loads(Path(resolution_db_path).read_text())
    db.append(resolution)
    Path(resolution_db_path).write_text(json.dumps(db, indent=2))

# 메모리 구조 예시 (.md)
"""
# warm_memory.md  ← 오늘 업데이트된 학습/결정
## 최근 결정
- 2024-01-15: auth 모듈은 JWT 방식 사용 [[decisions/auth.md]]
- 2024-01-16: JWT 대신 session 기반으로 변경 ← 충돌 감지 대상!

# archive/auth.md  ← 크로스링크된 아카이브
## 관련 결정: [[warm_memory.md#최근-결정]]
## 히스토리: ...
"""