- 게이트웨이/모델이 system 역할을 무시해 평문으로 답하는 경우(팀원 VM /api/ito + 339 실측)
LLM_MERGE_SYSTEM=1 로 system 을 user 앞에 합쳐 보낸다
- summarize.ping 이 (그대로 → merge → merge+json_mode off) 순으로 시도해 되는 .env 값을 알려준다. --real 은 실제 조각 추출 프롬프트로
Co-Authored-By: Claude Fable 5.1 <noreply@anthropic.com>
- settings: LLM_PROVIDER/LLM_CHAT_PATH/LLM_BODY_MODEL/LLM_JSON_MODE/LLM_MAX_TOKENS, FABRIX_* 3종, llm_enabled()
- llm_client: headers()/body() 를 규격별로 구성. fabrix 는 x-openapi-token(Bearer)/x-generative-ai-client/
x-llm-model-id/x-generative-ai-user-email, body model 은 LLM_BODY_MODEL
- summarize/ping: 접속 점검 명령 (--show 로 요청만 확인)
- docs/llm-provider-plan.md: 계획·.env 값·오류별 조치. 기본값은 openai 라 기존 동작 불변
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- sap/: abap-mcp 의 catalog/sap_client/mcp_server 복사. import 와 .env 탐색만 이 저장소에 맞춤
- ingest/from_sap.py: 패키지명 → GET_PROGRAM_LIST → GET_PROGRAM_SOURCE(+Include) → data/raw/*.txt
(normalize 가 읽는 수집 JSON 형식 그대로). 받은 파일은 건너뛰고 --force 로 재수집
- normalize: 응답의 TCODE_LIST 를 tcodes.jsonl 로 (from_dir 와 같은 모양, 로더가 적재)
- .env.example 에 SAP_URL/SAP_USER/SAP_PASS, tests/test_from_sap.py
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