/**
 * Term matching utilities for compound negative/reflection attribution.
 *
 * Why this module exists (PR3 motivation):
 *   라운드 1~3 리뷰에서 반복적으로 발견된 문제의 근본 원인은
 *   `response.toLowerCase().includes(term.toLowerCase())` substring 매칭이었다.
 *
 * Matching model by script (라운드 3 정리):
 *
 *   | term script | 매칭 방식                                   | boundary 의미                |
 *   |-------------|--------------------------------------------|------------------------------|
 *   | 영어/숫자   | lookaround regex `(?<![a-zA-Z0-9])...(?![a-zA-Z0-9])` | `_`도 boundary (snake_case 분해) |
 *   | 한글        | text를 비-한글로 tokenize → stem 정규화 → Set lookup | 조사/어미 제거 후 정확 비교   |
 *   | 혼합 스크립트 | false 반환 + debug log                     | 이전 substring fallback 제거  |
 *
 *   한글 stem 정규화는 두 단계:
 *     1. `stripKoSuffix` (solution-format) — 일반 조사/어미 (`가`, `를`, `는`, …).
 *        **추출 시점에도 적용되므로 1글자 suffix는 한자어 명사를 깨뜨리지 않도록
 *        매우 보수적**. extractTags와 정합성을 유지하기 위해 매칭도 같은 함수 사용.
 *     2. `KO_VERBAL_SUFFIXES` (본 모듈) — 동사/명사 활용형 (`중`, `시`).
 *        매칭 전용이라 extractTags에 영향이 없고, stem 결과가 2글자 미만이면
 *        드롭해 `집중`→`집` 같은 false positive를 차단.
 *
 * 이 모듈의 원칙:
 *   1. **Unicode NFC normalize**: 입력 text와 term 모두 NFC로 정규화해 macOS
 *      NFD 경로명과의 매칭 실패를 방지. response는 classifyMatch 진입 시 한 번만.
 *   2. **extractTags 계약 정렬**: 영어 3글자 이상, 한국어 2글자 이상.
 *   3. **변조 cache 방어**: MAX_TERM_LENGTH(128) 가드로 거대 term에 의한 RegExp
 *      컴파일 실패 (~32K 이상에서 V8이 throw) 방지.
 *   4. **Negative term blocklist**: 흔한 메타 term은 term-filter 단계에서 제거.
 *   5. **매칭 강도 임계값**: identifier 길이 4 이상 단독도 strong 인정 (Python/C의
 *      `init`, `exit`, `main` 같은 공통 4글자 idents가 systematic miss되지 않도록).
 */
/**
 * Negative attribution에서 제외할 흔한 메타 term.
 * 거의 모든 Bash 오류/경고에 등장해 signal-to-noise ratio가 0에 가깝다.
 */
export declare const NEGATIVE_TERM_BLOCKLIST: Set<string>;
/**
 * Filter terms usable for word-boundary matching.
 *
 * - Drops non-strings (cache file can be hand-edited to contain garbage).
 * - Drops terms that are too long (MAX_TERM_LENGTH guard — RegExp DoS 방어).
 * - Drops terms that are too short to be meaningful (English < 3, Korean < 2).
 * - Drops meta terms that match almost any Bash error (NEGATIVE_TERM_BLOCKLIST).
 * - NFC normalize on ingest.
 *
 * Drop 사유는 debug 레벨로 로그해 cache 변조 또는 extractor 버그를 운영 중에
 * 추적할 수 있게 한다 (silent drop은 디버깅이 불가능).
 */
export declare function filterMatchableTerms(raw: unknown[]): string[];
/**
 * Check whether `term` matches inside `text` at a word boundary.
 *
 * 주의: 호출자는 일반적으로 `matchesInPrecomputed`를 써서 NFC normalize와
 * stem Set 계산을 재사용하는 게 효율적. 이 함수는 단발성 호출 또는 테스트용.
 */
export declare function matchesAtWordBoundary(text: string, term: string): boolean;
/**
 * Classify a solution's match strength against `response`.
 *
 * Returns one of:
 *   - 'strong'  : identifier 매칭으로 고신뢰 (길이 ≥4 단독, 또는 id≥2, 또는 id+tag)
 *   - 'multi'   : tag 2개 이상 매칭 (identifier 없음)
 *   - 'weak'    : tag 1개 OR 짧은 identifier(<4) 단독
 *   - 'none'    : 매칭 없음
 *
 * Callers (negative attribution, reflection) should only attribute on 'strong'
 * or 'multi'. 'weak' is over-attribution-prone and must be ignored.
 */
export type MatchStrength = 'none' | 'weak' | 'multi' | 'strong';
export interface MatchClassification {
    strength: MatchStrength;
    matchedIdentifiers: string[];
    matchedTags: string[];
}
export declare function classifyMatch(response: string, identifiers: unknown[], tags: unknown[]): MatchClassification;
/**
 * Convenience wrapper for callers that only care about "should attribute?".
 */
export declare function shouldAttribute(classification: MatchClassification): boolean;