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name: Drip-Feed Meta-Pattern — curated archetype + 機械的 promote (4 領域で同型実装)
description: ★★★★ 2026-05-03 sages / dialogue-results / philosophy-db / diagnose-questions の 4 領域で全く同じ shape のコードが書かれた = philosophical archetype は機械では育たない / 人間 curate + 機械の規律的 promote が最適という構造的真実
type: project
originSessionId: 50069f57-0fc9-49bd-bad5-cf25148241c7
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# Drip-Feed Meta-Pattern

「**curated archetype + 機械的 promote**」 を 1 件/run で進める pattern。 4 領域で同型実装され、 Rei-AIOS の auto-update infra の標準 shape として確立。

## 4 適用例

| 領域 | candidates queue | promote script | 統合先 |
|---|---|---|---|
| **sages** (歴史的偉人) | `data/discovery/sage-candidates.json` | `auto-append-sages.ts` | `src/renderer/data/sages.json` |
| **dialogue-results** (対話結果) | invention pipeline 由来 (auto-append) | `auto-append-dialogue-results.ts` | `src/renderer/data/dialogue-results.json` |
| **philosophy-db** (哲学検出 DB) | `data/discovery/philosophy-db-candidates.json` | `auto-append-philosophy-db.ts` | `src/renderer/data/philosophy-db.json` |
| **diagnose-questions** (D-FUMT₈ 診断) | `data/discovery/diagnose-question-candidates.json` | `auto-append-diagnose-questions.ts` | `src/renderer/data/diagnose-questions.json` |

統合 sync: `scripts/sync-discovery-data.ts` で `src/renderer/data/` → `data/discovery/` + `dist-renderer/data/discovery/`

## 共通 shape (script 構造)

```ts
1. data/discovery/<name>-candidates.json を読込
2. 既存 <name>.json と照合 (id 重複 skip)
3. queue 先頭 N 件 (PROMOTE_PER_RUN, default 1) を promote
4. promotion log を data/discovery/<name>-promotion-log.json に記録
5. queue から promoted 分を削除 (FIFO)
6. <name>.json と candidates.json を JSON 書戻し
```

**Why**: 哲学的 archetype (sage, philosophy, dialogue, diagnose 質問) は機械生成すると品質が落ちる (例: arXiv 著者を sage に大量 ingest → curated quality 薄まる)。 一方、 完全手動 commit は藤本さんの認知負荷が高い。 **「藤本さんが queue に追加するだけ → 機械が規律的に 1 件/run promote」** が両立解。

これは memory `feedback_invention_duplicate_prevention.md` (invention 承認 cooldown) や `project_invention_approval_*.md` (5 件/run, 全件藤本承認) の同型 pattern: **AI 生成 ≠ 自動承認、 必ず人間 curate を経由**。

**How to apply**:
- 「データを徐々に増やしたい」 要望が来たら、 まず **drip-feed pattern が適用可能か** を問う:
  1. 増やす対象は philosophical archetype (curated quality 重要) か?
  2. Yes → drip-feed pattern (上記 4 例の何れかを copy 改変)
  3. No (機械的に毎日生成可能) → invention pipeline 系 (cf. `auto-append-dialogue-results.ts` が invention pipeline を消費する例)
- 新 drip-feed を作る時は `auto-append-sages.ts` を template に複製。 `id 重複 skip` + `FIFO promote` + `promotion log` の 3 要素を維持。
- auto-publish.ts Phase 1.5b/d/e の系統に組込 (`ignoreError` モード — queue 空でも pipeline 止めない)。

## meta-pattern として確立した含意

**「philosophical archetype は機械では育たない / 人間 curate + 機械の規律的 promote が最適」** という構造的真実。 OUKC charter の「最高密度に構造化された学」 motto とも整合 (integrative density は人間判断、 accumulative growth は機械の規律)。

cf. `feedback_indra_net_density_strategy.md` (DDI/BQI/INI 3 段 metric — integrative density は人間が立てる旗)、 `feedback_integrative_vs_accumulative_density.md` (accumulative trap 回避)。