STATE — 말포이 5편 파이프라인 상태 공간

• 정본: state_schema.json(키·타입·reducer·쓰는/읽는 노드) · state.py(TypedDict + Annotated reducer) · pipeline.yaml(노드 reads/writes)
• 이 문서는 위 3파일에서 뽑은 사람용 정리. 노드 정본 = 설명/05_배선도/roster.json v2(77노드·113배선·반려 15)
• 원칙: 키는 도메인별 12개로만 묶음 → 노드는 자기 도메인 하위 키만 씀, 병렬로 같은 키에 써도 reducer가 합침
• 표기: W = 씀, R = 읽음, RW = 둘 다. 모든 노드는 추가로 runtime.trace에 자기 id를 누적(표에서 생략)

1. 한눈에

• 흐름 한 줄: brief → plan → (assets.images → assets.clips → assets.mattes) ∥ audio ∥ blocks → renders → docs, 옆에서 qa·budget·runtime이 계속 쌓이고 feedback이 rules를 키움

2. 상태 키 표

하위 키

3. reducer — 병렬 쓰기가 안 깨지는 이유

4. 스테이지 × 키 읽기/쓰기 행렬

• 읽는 법: 열 하나를 세로로 보면 그 키의 생산 → 소비 순서가 보임(예: assets는 S1·S2·S3에서 W, S6~S8에서 R)
• plan을 S6이 W하는 건 4편 c_v4가 edl.py로 78컷 EDL을 직접 만들기 때문
• rules를 S2가 W하는 건 360p 테스트 교훈(프레임 모드·flat solid blue·One continuous shot)을 규칙으로 박기 때문

5. 노드별 읽기/쓰기 (77)

6. 상태 전이 다이어그램

• 스테이지 단위. 분기(fork)·합류(join)·판정 루프·재시도·사용자 반려 되감기만 표시. 노드 단위 배선은 python3 graph.py --dry-run

stateDiagram-v2
    direction TB
    state "기획·리서치 S0<br>brief·plan W" as S0
    state "이미지 배치 S1<br>Send 행 단위 · codex 4" as S1
    state "이름 대조 img_fix" as FIX
    state "360p 테스트 flow_test" as TEST
    state "Flow 배치 S2<br>Send 잡 단위 · 동시 5" as S2
    state "클립 판정" as JUDGE
    state "매팅 큐 S3 · 2줄" as S3
    state "곡 후보 → 실측 S4 · 동시 2" as S4
    state "코드 배경 블록 S5" as S5
    state "편별 합성 S6 · heavy 2" as S6
    state "드래프트 컨택트시트" as SHEET
    state "user_review<br>interrupt()" as REVIEW
    state "효과·레이어 섹션 S7<br>Send 섹션 워커" as S7
    state "문서·뉴스레터·배선도 S8<br>Send 섹션 워커 → 판정 → 병합" as S8
    state fork1 <<fork>>
    state join1 <<join>>

    [*] --> S0
    S0 --> fork1
    fork1 --> S1
    fork1 --> S4
    fork1 --> S5
    S1 --> S1 : timeout 행만 재시도 1회 (TIMEOUT=600)
    S1 --> FIX
    FIX --> FIX : 내용↔파일명 불일치 → 교정·재대조 (≤2)
    FIX --> TEST
    TEST --> TEST : 불합격 → 교훈을 rules에 넣고 재테스트 (≤1)
    TEST --> S2 : 통과
    S2 --> JUDGE
    JUDGE --> S2 : regen 컷만 _r2 재생성 1회
    JUDGE --> S3 : 블루 컷
    JUDGE --> join1 : 인월드 컷(매팅 생략)
    S3 --> join1
    S4 --> S4 : 기준 충족 후보 0 → 요청 수정 재생성 (≤2)
    S4 --> join1
    S4 --> S5 : beats.json 실측 상수(점선)
    S5 --> join1
    join1 --> S6
    S6 --> SHEET
    SHEET --> S6 : 배치·박·자막 어긋남 (r1→r3)
    SHEET --> REVIEW : 최종·업로드본
    REVIEW --> S7 : 승인
    REVIEW --> S0 : 반려 → rewind_to(원인 노드)<br>+ rules 누적
    S7 --> S8
    S8 --> REVIEW : 뉴스레터·배선도
    S8 --> [*]

• 반려 되감기 15건(원인 노드): I01→flow_test · I02→img_design · I03→img_outfits · I04→mo_b · I05→flow_b_ref · I06→flow_b_v1 · I07→matte_gpu · I08→c_v2_fix · I09→au_v5_song · I10→c_v4 · I11→fx_merge · I12→lay_merge · I13→news_merge · I14→wire · I15→wire
• 되감기 방식: 체크포인트 이력에서 원인 노드가 next인 지점으로 포크 재실행, 반려 규칙은 configurable.inject로 실어 첫 노드가 rules·feedback에 넣음(graph.py rewind_to)
• 되감기 뒤 다시 도는 노드는 산출 파일이 있으면 건너뛰어야 함(실제 파이프라인도 imagegen_runner.py·matte_queue.sh가 멱등)

7. 그래프에만 있는 가상 노드

• 합계: roster 77 + 가상 45 = 그래프 노드 122, compile 후 get_graph() 노드 122 일치

8. 실행·검증

python3 verify.py                       # yaml·json 파싱, roster 77·113·15 대조, Schema 유효성, state.py↔schema, dry-run
python3 graph.py --dry-run              # 구조(노드·엣지) 출력. langgraph 있으면 compile 요약 추가
python3 graph.py --simulate             # stub으로 끝까지(외부 호출 0), 판정 루프는 실제 관측 횟수 재현
python3 graph.py --simulate --reject c_v2_fix   # 반려 → 되감기 경로 시험
python3 graph.py --simulate --review all        # 반려 대상 14노드 뒤마다 interrupt_after 정지

• langgraph 설치는 C 오염 없이: python3 -m venv /mnt/d/_cache/venv-langgraph && PIP_CACHE_DIR=/mnt/d/_cache/pip /mnt/d/_cache/venv-langgraph/bin/pip install langgraph pyyaml jsonschema
• 시뮬레이션 관측 재현값: img_s6 재시도 1 · flow_b_ref 2컷 재생성 · flow_b_v3 1컷 재생성 · c_v2 라운드 2 · c_v4 라운드 3