StellaNet _r1

StellaNet은 세계관 위키를 보조하는 단순한 도구가 아니라, 세계관 전체를 하나의 로컬 웹 애플리케이션으로 통합한 것이다. 다음 여섯 가지 기능이 하나의 데이터 위에서 동작한다.

* 세계관 데이터베이스 — 성계, 행성, 함선, 인물, 조직 등 모든 Entity를 구조화된 형태로 관리
* 전략지도(Atlas) — 성계 간 거리·항로·세력권을 실제 좌표 기반으로 시각화
* 민간/군사 교통 — JR Misaki 철도망을 포함한 교통 체계 시뮬레이션
* WarSim — Canon과 분리된 전쟁 시뮬레이션 브랜치
* Stella Assistant — OpenAI/Anthropic/Gemini를 연결한 AI 설정 보조
* the tree 연동 — Namumark 매크로로 위키 문서에 지도·시간표 등을 임베드

지금까지 세계관 설정은 대화와 나무마크 문서로 흩어져 있었고, 연도 환산(ISF 기년 ↔ 서기), 성계 간 거리, 함대 병력 같은 수치가 문서마다 따로 관리되며 어긋나는 문제가 반복됐다. StellaNet은 이런 수치를 하나의 데이터베이스에 한 번만 기록하고, 위키·지도·시간표·AI 어시스턴트가 모두 그 데이터를 참조하도록 만들어 이 문제를 구조적으로 없애기 위해 만들어졌다.

핵심은 Working DB와 Public Snapshot의 분리다. 작업 중인 데이터(`db.json`)와 실제로 공개되는 데이터(`published.json`)가 나뉘어 있어서, 아직 확정되지 않은 설정을 자유롭게 실험해도 위키에는 영향을 주지 않는다.

모든 Entity(성계, 함선, 인물 등)는 다섯 가지 상태 중 하나를 가진다.

작업 흐름은 항상 Draft → Validation → Canon 순서를 따른다. AI 제안이나 WarSim 결과는 자동으로 Canon이 되지 않으며, 사람이 직접 검토하고 확정해야 한다.

확정된 Entity는 Lock을 걸어 실수로 덮어써지는 것을 막을 수 있다. AI 작업에서도 이 경계는 유지된다.

* Working DB(`data/db.json`) — 실제로 편집하는 데이터. Draft, Verify, 실험적 설정이 모두 여기 섞여 있어도 된다.
* Published Snapshot(`data/published.json`) — `Publish Validated Snapshot`을 실행해야 만들어지는 공개용 데이터. Draft와 기밀(Secret/Top Secret) 항목은 자동으로 제외된다.
* the tree embed와 Public API는 기본적으로 Published 데이터를 사용하도록 설계되어 있다.

Snapshot은 DB 전체 상태를 저장하는 백업이다. 큰 작업 전에는 반드시 만들어 두고, `Command Center`의 `Auto snapshot before Save All`을 켜 두면 저장할 때마다 자동으로 생성된다.

압축을 풀고(예: `C:StellaNetStellaNet-v3.26.1`), Node.js가 설치된 상태에서 프로젝트 폴더에서 다음을 실행한다.

npm install
npm start

# `Editor` 접속
# `Validation & Tools`에서 전체 상태 확인
# Snapshot 생성
# `QOL Studio → World Health` 실행
# `Civil & Transit` 또는 `Entities`에서 실제 작업 시작
# 작업 후 `Save all`
# 다시 Validation
# Canon으로 확정할 것만 확정
# `Publish & API`에서 Public Snapshot 생성

* localhost에서만 쓰면 Editor Token 없이도 편집할 수 있다. 외부 기기에서 쓰려면 `STELLANET_EDITOR_TOKEN` 환경 변수를 설정해야 한다.
* AI Provider 키(OpenAI/Anthropic/Gemini)는 UI에 입력해도 서버 재시작 시 사라진다. 계속 쓸 키는 환경 변수(`OPENAI_API_KEY` 등)로 등록하는 것이 안전하다.

Snapshot → `Entities → New → System Template` → 이름/Canon/좌표 입력 → `Atlas Layout`에서 위치 조정 → Territory 지정 → Distance Constraint 확인 → Validation → Save All

Snapshot → `Civil & Transit`에서 `jr-misaki-network` 확인 → Line Draft 생성 → Stations Draft 생성 → Platforms 생성 → Service 생성 → Headway Generator → Platform Conflict 검사 → PIDS 확인 → Journey Planner 확인 → Validation → Canon 검토 → Publish

Snapshot → Military Readiness/OOB 정리 → `WarSim → New Scenario`(Faction/Objective/Force IDs 입력) → Create Simulation Branch → Run Turns → 전투 발생 확인 → 필요 시 Fork → Story Studio/Markup → Draft Changeset 제안 → Dependency + Validation → 필요한 결과만 Canon

AI Key 설정 → Permission을 `Safe`로 → Inspect Context → Prompt 입력 → 결과 확인 → Changeset Review → Dependency/Dry Run → Apply Draft → Validation → Canon 여부는 직접 결정

Editor에서 Atlas 범위 확인 → Publish → `QOL Studio → Embed Preview` → `Publish & API → Embed Builder` → Namumark 복사 → the tree 문서에 삽입

# 작업 전 Snapshot
# 새 데이터는 Draft로
# AI/WarSim 결과는 Canon 아님 — 사람이 직접 검토
# Territory Border는 수동 Polygon이 권위 데이터
# JR Misaki 운행은 Service → Trip → Schedule → Platform 구조 유지
# 삭제 전 Dependency Scan
# Publish 전 Validation
# Public Wiki(the tree)는 Published Snapshot만 사용
# 모바일 Offline에는 Published 데이터만 캐싱
# 문제가 생기면 Support Bundle 생성 + `npm run verify`