Personal Operations Typed Schema

1. 목적

이 문서는 canonical ontology를 실제 구현 가능한 타입과 저장 구조로 내리기 위한 초안이다.

범위는 다음과 같다.

canonical ontology 전체를 구현하지는 않는다
하지만 이후 확장이 가능한 공통 타입 구조를 먼저 고정한다
저장소는 우선 Postgres + JSONB + edge table을 가정한다

2. 설계 원칙

공통 필드는 모든 엔티티에 일관되게 적용한다
관계는 edge table에 저장하고 typed relation으로 구분한다
provenance와 privacy는 선택 사항이 아니라 기본 필드다
derived metric과 insight는 raw entity와 별도 테이블에 둔다
시나리오는 실 그래프를 직접 수정하지 않고 별도 state copy에 기록한다

3. 공통 Enum

`entity_kind`

person
organization
role
goal
objective
milestone
plan
project
task
commitment
decision
option
scenario
assumption
resource
constraint
risk
calendar_event
conversation
document
financial_event
account
health_signal
relationship
metric
outcome
evidence_item
insight
recommendation

`privacy_level`

public
personal
sensitive
financial
health
legal

`record_status`

draft
active
paused
completed
dropped
archived
assumed
invalidated

`confidence_level`

low
medium
high
very_high

`source_type`

email
calendar
note
document
task_app
bank_csv
healthkit
manual
derived

`relation_kind`

owns
has_role
belongs_to
participates_in
supports
blocks
depends_on
requires
conflicts_with
scheduled_for
due_on
communicated_in
costs
improves
worsens
affects
evidenced_by
derived_from
chosen_for
rejected_for
leads_to
based_on_assumption
sensitive_to

4. Core Tables

4.1 `entities`

모든 typed entity의 공통 저장소.

컬럼	타입	설명
`id`	`uuid`	PK
`entity_kind`	`text`	엔티티 타입
`title`	`text`	대표 이름
`description`	`text`	설명
`status`	`text`	공통 상태
`privacy_level`	`text`	민감도
`confidence_level`	`text`	신뢰도
`canonical_key`	`text`	dedupe용 key
`attributes`	`jsonb`	kind-specific 속성
`observed_at`	`timestamptz`	관측 시점
`effective_from`	`timestamptz`	효력 시작
`effective_to`	`timestamptz`	효력 종료
`created_at`	`timestamptz`	생성 시점
`updated_at`	`timestamptz`	수정 시점

핵심 아이디어는 typed table per entity 대신 공통 entity table + attributes jsonb로 시작하는 것이다. 초기엔 유연성이 더 중요하다.

4.2 `edges`

관계 저장소.

컬럼	타입	설명
`id`	`uuid`	PK
`relation_kind`	`text`	관계 타입
`source_entity_id`	`uuid`	source
`target_entity_id`	`uuid`	target
`weight`	`numeric`	강도 또는 영향도
`attributes`	`jsonb`	relation-specific 속성
`observed_at`	`timestamptz`	관측 시점
`effective_from`	`timestamptz`	효력 시작
`effective_to`	`timestamptz`	효력 종료
`confidence_level`	`text`	신뢰도
`created_at`	`timestamptz`	생성 시점
`updated_at`	`timestamptz`	수정 시점

4.3 `evidence_items`

증거 원문 저장소.

컬럼	타입	설명
`id`	`uuid`	PK
`source_type`	`text`	email, calendar 등
`source_app`	`text`	Gmail, GCal 등
`source_id`	`text`	외부 시스템 ID
`content_text`	`text`	정규화된 텍스트
`raw_excerpt`	`text`	핵심 발췌
`metadata`	`jsonb`	추가 메타
`privacy_level`	`text`	민감도
`observed_at`	`timestamptz`	원본 발생 시점
`created_at`	`timestamptz`	수집 시점

4.4 `entity_evidence_links`

엔티티와 증거 연결.

컬럼	타입
`id`	`uuid`
`entity_id`	`uuid`
`evidence_item_id`	`uuid`
`link_type`	`text`
`confidence_level`	`text`
`created_at`	`timestamptz`

4.5 `metrics`

계산된 메트릭의 시계열 저장소.

컬럼	타입	설명
`id`	`uuid`	PK
`metric_name`	`text`	예: `runway_months`
`subject_entity_id`	`uuid`	보통 user
`value_number`	`numeric`	수치
`value_text`	`text`	범주형 값 허용
`unit`	`text`	months, hours 등
`window_start`	`timestamptz`	계산 구간 시작
`window_end`	`timestamptz`	계산 구간 끝
`computed_at`	`timestamptz`	계산 시점
`computation_version`	`text`	계산 로직 버전
`inputs`	`jsonb`	사용된 source ids

4.6 `insights`

파생 인사이트 저장소.

컬럼	타입
`id`	`uuid`
`insight_kind`	`text`
`subject_entity_id`	`uuid`
`title`	`text`
`body`	`text`
`confidence_level`	`text`
`attributes`	`jsonb`
`created_at`	`timestamptz`

4.7 `decision_sessions`

사용자의 질문 단위.

컬럼	타입	설명
`id`	`uuid`	PK
`user_entity_id`	`uuid`	사용자
`question`	`text`	원문 질문
`decision_type`	`text`	career, time, relationship 등
`status`	`text`	open, analyzing, completed
`baseline_snapshot_id`	`uuid`	분석 시작 state
`created_at`	`timestamptz`	생성 시점
`updated_at`	`timestamptz`	수정 시점

4.8 `decision_options`

컬럼	타입
`id`	`uuid`
`decision_session_id`	`uuid`
`label`	`text`
`description`	`text`
`status`	`text`
`attributes`	`jsonb`
`created_at`	`timestamptz`

4.9 `scenario_runs`

컬럼	타입	설명
`id`	`uuid`	PK
`decision_session_id`	`uuid`	소속 결정
`option_id`	`uuid`	연결된 선택지
`scenario_name`	`text`	시나리오 이름
`assumptions`	`jsonb`	전제 목록
`interventions`	`jsonb`	적용된 개입
`baseline_snapshot_id`	`uuid`	기준 상태
`scenario_snapshot_id`	`uuid`	결과 상태
`status`	`text`	pending, completed
`created_at`	`timestamptz`	생성 시점

4.10 `scenario_metric_deltas`

컬럼	타입
`id`	`uuid`
`scenario_run_id`	`uuid`
`metric_name`	`text`
`baseline_value`	`numeric`
`scenario_value`	`numeric`
`delta_value`	`numeric`
`delta_direction`	`text`
`created_at`	`timestamptz`

4.11 `decision_memos`

컬럼	타입
`id`	`uuid`
`decision_session_id`	`uuid`
`memo_markdown`	`text`
`summary_json`	`jsonb`
`confidence_level`	`text`
`created_at`	`timestamptz`

4.12 `state_snapshots`

분석 시점 상태를 고정하기 위한 스냅샷.

컬럼	타입
`id`	`uuid`
`user_entity_id`	`uuid`
`snapshot_kind`	`text`
`state_json`	`jsonb`
`created_at`	`timestamptz`

5. Kind-Specific Attribute Shapes

`goal.attributes`

{
  "horizon": "quarterly",
  "priority": 1,
  "success_criteria": "decide whether to start startup prep",
  "area": "career"
}

`project.attributes`

{
  "project_type": "work",
  "owner_entity_id": "uuid",
  "deadline": "2026-06-30T00:00:00Z"
}

`commitment.attributes`

{
  "commitment_type": "work",
  "importance": "high",
  "hard_deadline": "2026-03-28T00:00:00Z",
  "repeating": true
}

`resource.attributes`

{
  "resource_type": "cash",
  "current_value": 42000,
  "unit": "usd"
}

`constraint.attributes`

{
  "constraint_type": "time",
  "severity": "high",
  "notes": "leadership meetings consume evenings"
}

`health_signal.attributes`

{
  "signal_type": "sleep_hours",
  "value": 6.4,
  "unit": "hours",
  "window": "daily"
}

`relationship.attributes`

{
  "relationship_type": "cofounder_candidate",
  "strength": 0.7,
  "trust_level": 0.6,
  "last_contact_at": "2026-03-10T12:00:00Z"
}

`decision.attributes`

{
  "decision_type": "career",
  "deadline": "2026-06-01T00:00:00Z",
  "reversibility": "medium",
  "stakes": "high"
}

6. Derived Metrics Spec

초기 MVP에서 우선 계산할 메트릭:

metric_name	정의	입력
`weekly_committed_hours`	이번 주 총 약속 시간	calendar, commitments
`deep_work_hours_per_week`	연속 집중 가능 시간	calendar, focus blocks
`free_cash_flow`	월 순현금흐름	income, expense
`runway_months`	버틸 수 있는 개월 수	cash, burn
`execution_load`	현재 과부하 정도	tasks, commitments
`goal_alignment_score`	시간과 행동이 목표와 얼마나 일치하는가	goals, activities
`context_switch_load`	시간 파편화 정도	calendar events

7. API Contract Draft

`POST /api/decisions`

입력:

{
  "question": "Should I stay at my current job or start startup prep in the next 6 months?",
  "decision_type": "career"
}

출력:

{
  "decision_session_id": "uuid",
  "status": "open"
}

`POST /api/decisions/:id/run`

입력:

{
  "options": [
    {
      "label": "remain_in_job",
      "description": "Stay focused on current job"
    },
    {
      "label": "startup_prep_weekends",
      "description": "Use weekends for startup prep",
      "assumptions": ["8 deep work hours per week can be secured"]
    }
  ]
}

출력:

{
  "decision_session_id": "uuid",
  "scenario_run_ids": ["uuid", "uuid"],
  "status": "analyzing"
}

`GET /api/decisions/:id/memo`

출력:

{
  "decision_session_id": "uuid",
  "status": "completed",
  "memo_markdown": "...",
  "top_metric_deltas": [
    {
      "metric_name": "runway_months",
      "delta_value": -4.0
    }
  ]
}

8. Why This Shape

이 구조를 택하는 이유는 세 가지다.

ontology를 너무 일찍 rigid table로 박아두면 확장이 어렵다
그렇다고 모든 것을 문서와 embedding에만 두면 계산이 안 된다
그래서 entity/edge/event/metric/scenario/memo 축만 먼저 고정하는 편이 좋다

9. Next Migration Path

스키마가 안정화되면 아래 순서로 더 정교하게 분리할 수 있다.

high-volume event source는 별도 raw table로 분리
goal, decision, relationship는 dedicated typed table 생성
graph traversal이 복잡해지면 graph DB 또는 materialized path 계층 추가
metrics 계산은 batch job에서 stream update로 이동

Personal Operations Typed Schema

1. 목적

2. 설계 원칙

3. 공통 Enum

entity_kind

privacy_level

record_status

confidence_level

source_type

relation_kind

4. Core Tables

4.1 entities

4.2 edges

4.3 evidence_items

4.4 entity_evidence_links

4.5 metrics

4.6 insights

4.7 decision_sessions

4.8 decision_options

4.9 scenario_runs

4.10 scenario_metric_deltas

4.11 decision_memos

4.12 state_snapshots