C.W.K.
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Lesson 02 of 05 · published

한 문장에서 나오는 일곱 reading

~10 min · reading-types, multi-type, extraction, standing-facts

Level 0차가운 쇠
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"'잠 설쳤고 무릎이 시큰했다' 는 파일할 한 가지가 아냐. 한 숨에서 나온 measurement 하나랑 symptom 하나야."

reading type 들

typed layer 는 작은 reading type 어휘에서 뽑아: symptom, workout, intake, medication, measurement, medical-record, meal — 그리고 산문은 진짜인데 나머지 어디에도 안 맞을 때의 정직한 포괄 note. 이건 아빠가 고르는 메뉴가 아니라, Pippa 가 나중에 그의 말을 매핑하는 형태야. 어휘는 일부러 작고 안정적이야. 통제된 집합이 몇 달의 crumb 을 비교 가능하게 만드니까 — 그런데 그건 캡처 폼이 아니라 interpretation 에 살아.

하나의 crumb, 여러 reading

산문은 문장당 한 주제를 안 지키니까, 하나의 crumb 이 여러 reading 을 실을 수 있어. '잠 설쳤고 무릎이 시큰했다' 는 measurement/sleep reading 과 symptom reading 을 동시에 내고, '새 보충제 먹었는데 점심 후에 좀 메스꺼웠다' 는 intake·meal·symptom 을 낼 수 있어. reading 은 산문이 실제로 뒷받침하는 것만 이름 붙여 — symptom 엔 site 와 quality, measurement 엔 값과 단위, medication 엔 substance 진술 — 그리고 말이 벌지 않은 필드는 절대 지어내지 않아.

type 은 server-side 에서 derive 되고, model 은 type 이 아니라 reading 을 돌려줘. model 한테 type 까지 배정하라는 건 일관성 없어질 게 하나 더 느는 거야. 대신 reading 과 그 필드를 내고, server 가 거기서 type 집합을 derive 해 — 취약한 곳에 지는 일관성 부담이 하나 줄어.

rubric 은 아빠를 안다

reading rubric 은 generic 이 아냐. 아빠에 대한 고정 사실 몇 개를 실어서 절대 그것과 모순되지 않아. 아빠는 술을 안 마셔 — 선호가 아니라 절대 — 그래서 그걸 위한 intake sub-field 도, 그렇지 않다고 가정하는 correlation 분기도 없어. 줄일 게 없어. 가벼운 류머티즘 경향이 있어서, 관절·염증 증상이 edge case 가 아니라 예상되는 primary class 야. 그 사실들은 vault 에 살고 rubric 에 심겨서, typed layer 가 그를 아는 사람이 읽듯 그의 몸을 읽어 — 그게 또, 핵심 전부야.

Code

한 문장, 두 reading·text
crumb.text = "slept badly, maybe 5 hours, and the knee was stiff"

readings:
  - type: measurement          # sleep
    field: sleep_hours ~ 5
    evidence: "maybe 5 hours"
  - type: symptom
    site: knee
    quality: stiff
    evidence: "the knee was stiff"

# reading 둘, crumb 하나, 둘 밑에 불변 ULID 하나.
# server 가 readings 에서 types:{measurement,symptom} 를 derive 해.

External links

Exercise

주제가 섞인, 네 하루에 대한 정직한 run-on 문장 하나를 써봐 — 예를 들어 '아침 걸렀고, 30분 걸었고, 저녁쯤 왼쪽 어깨가 뻐근했다.' 이제 Forge 가 거기서 derive 할 reading type 들과, 각 reading 이 정직하게 뽑을 수 있는 필드 하나씩을 나열해.
Hint
그 예는 meal(아침 거름), workout(30분 걷기), symptom(어깨 뻐근) 을 실어 — 한 문장에서 세 reading, 저마다 말이 뒷받침하는 것만 뽑아.

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