claude-code 기준 provider 호환성과 compact 후속 흐름을 보강한다

- OpenAI 호환 tool_choice 400 오류에 대한 일반 fallback을 추가하고 Qwen·LLaMA·DeepSeek 계열 vLLM의 도구 호출 프로파일을 더 보수적으로 조정

- compact 이후 branch context와 최근 tool state를 query view에 재주입하고 UI 표현 수준에 맞춰 compact 카드/컨텍스트 사용 팝업/최종 보고 밀도를 세분화

- README와 DEVELOPMENT 문서 이력을 2026-04-12 23:45 KST 기준으로 갱신

- 검증: dotnet build src/AxCopilot/AxCopilot.csproj -c Release -v minimal -p:OutputPath=bin\\verify\\ -p:IntermediateOutputPath=obj\\verify\\ 경고 0 / 오류 0

README.md

@@ -7,6 +7,12 @@ Windows 전용 시맨틱 런처 & 워크스페이스 매니저
 개발 참고: Claw Code 동등성 작업 추적 문서  
 `docs/claw-code-parity-plan.md`
 
+- 업데이트: 2026-04-12 23:45 (KST)
+- `claude-code` 기준으로 남아 있던 provider/compact/UI 후속 차이를 더 줄였습니다. OpenAI 호환 도구 호출은 이제 모델 계열별 호환 프로파일을 적용해 Qwen·LLaMA·DeepSeek 같은 취약한 vLLM 계열에서 최근 structured tool history 범위를 더 좁히고, 병렬 tool call과 reasoning_effort도 더 보수적으로 전송합니다.
+- tool forcing fallback도 보강했습니다. IBM 배포형뿐 아니라 일반 OpenAI 호환 경로에서도 `tool_choice`가 400으로 거부되면, plain text 지시를 덧붙인 대체 요청으로 한 번 더 재시도해 `채팅은 되지만 Cowork/Code만 막히는` 조합을 줄였습니다.
+- compact 이후 query view에는 복원된 branch context와 최근 tool state까지 함께 다시 주입합니다. UI는 표현 수준(`rich/balanced/simple`)에 맞춰 compact 카드와 컨텍스트 사용 팝업 밀도를 다르게 보여주고, 최종 보고 프롬프트도 같은 수준에 맞춰 더 짧거나 더 구조적으로 정리되도록 맞췄습니다.
+- 검증: `dotnet build src/AxCopilot/AxCopilot.csproj -c Release -v minimal -p:OutputPath=bin\\verify\\ -p:IntermediateOutputPath=obj\\verify\\` 경고 0 / 오류 0
+
 - 업데이트: 2026-04-10 14:30 (KST)
 - **UI 프리징 근본 수정**: 스트리밍 중 렌더링 쓰로틀(1.5초 최소 간격), 이중 RenderMessages 제거, 타이머 Stop→Start 무한 루프 차단, 불필요 타이머 4개 일시 정지, 타이머 간격 2-10배 증가(350ms→5s, 500ms→2s 등). 에이전트 이벤트 디스패처 우선순위를 Normal→Background로 하향.
 - **모델 프로파일 도구 사용 버그 수정**: Ollama 모델에 `tool_choice: "required"` 미전달 버그 수정 — `BuildOpenAiToolBody`에서 Ollama 조기 리턴 전에 `tool_choice` 주입. `FindRegisteredModel`의 대소문자 민감 비교를 `OrdinalIgnoreCase`로 변경하여 프로파일 매칭 실패 방지.

docs/DEVELOPMENT.md

@@ -734,3 +734,12 @@ owKindCounts를 함께 남겨 %APPDATA%\\AxCopilot\\perf 기준으로 transcript
   - compact 뒤 첫 LLM 호출이 복원된 맥락의 종류를 더 안정적으로 전달받습니다.
   - transcript와 usage UI가 `claw-code`처럼 더 얇고 조용한 운영 메타 표현을 유지합니다.
 
+## claude-code식 provider/compact/UI 후속 정렬
+
+- 업데이트: 2026-04-12 23:45 (KST)
+- `LlmService.ToolUse`에 OpenAI 호환 provider별 도구 호출 호환 프로파일을 추가했습니다. Qwen·LLaMA·DeepSeek 계열 vLLM은 최근 structured tool history 범위를 더 작게 잡고, `parallel_tool_calls`와 `reasoning_effort` 전송을 더 보수적으로 사용합니다.
+- OpenAI 호환 도구 호출 재시도도 확장했습니다. IBM 배포형만이 아니라 일반 OpenAI 호환 경로에서도 `tool_choice`가 400으로 거부되면 `tool_choice` 없이 plain-text tool-only 지시를 덧붙인 fallback body로 한 번 더 재시도합니다.
+- `AgentQueryContextBuilder`의 post-compact context에는 compact summary, file/image refs 외에 `branch_context`와 최근 tool state를 함께 싣도록 보강했습니다. compact 직후 첫 턴에서 요약/분기/도구 맥락이 더 자연스럽게 이어지도록 맞춘 변경입니다.
+- `AgentLoopService`의 최종 보고 프롬프트는 `AgentUiExpressionLevel`을 반영합니다. `simple`은 매우 짧은 종료 보고, `balanced`는 기본 요약, `rich`는 review/high-impact 중심의 구조화 보고로 밀도를 달리합니다.
+- `ChatWindow.TimelinePresentation`, `ChatWindow.ContextUsagePresentation`도 표현 수준에 맞춰 compact 메타 노출량을 다르게 조정했습니다. `simple`은 짧은 한 줄 위주, `rich`는 필요한 경우 compact preview를 덧붙여 보여줍니다.
+- 검증: `dotnet build src/AxCopilot/AxCopilot.csproj -c Release -v minimal -p:OutputPath=bin\\verify\\ -p:IntermediateOutputPath=obj\\verify\\` 경고 0 / 오류 0

src/AxCopilot/Services/Agent/AgentLoopService.cs

@@ -3517,8 +3517,30 @@ public partial class AgentLoopService
             "찾을 수 없");
     }
 
+    private static string GetAgentUiExpressionLevel()
+    {
+        var app = System.Windows.Application.Current as App;
+        var raw = app?.SettingsService?.Settings?.Llm?.AgentUiExpressionLevel;
+        return (raw ?? "balanced").Trim().ToLowerInvariant() switch
+        {
+            "rich" => "rich",
+            "simple" => "simple",
+            _ => "balanced",
+        };
+    }
+
     private static string BuildFinalReportQualityPrompt(TaskTypePolicy taskPolicy, bool highImpact)
     {
+        var expressionLevel = GetAgentUiExpressionLevel();
+
+        if (expressionLevel == "simple" && !taskPolicy.IsReviewTask && !highImpact)
+        {
+            return "[System:FinalReportQuality] 최종 답변을 매우 짧게 정리하세요.\n" +
+                   "1. 변경 또는 산출물 한 줄\n" +
+                   "2. 확인한 근거 한 줄\n" +
+                   "실제 미해결 문제가 있을 때만 마지막 한 줄을 추가하세요.";
+        }
+
         if (!taskPolicy.IsReviewTask && !highImpact)
         {
             return "[System:FinalReportQuality] 최종 답변을 짧고 명확하게 정리하세요.\n" +
@@ -3531,6 +3553,19 @@ public partial class AgentLoopService
         var taskLine = taskPolicy.FinalReportTaskLine;
         var riskLine = "남은 리스크나 추가 확인 필요 사항이 실제로 남아 있을 때만 짧게 적으세요.\n";
 
+        if (expressionLevel == "rich")
+        {
+            return "[System:FinalReportQuality] 최종 답변을 구조적으로 정리하세요.\n" +
+                   "1. 무엇을 변경했는지\n" +
+                   "2. 어떤 파일/호출부/자료를 확인했는지\n" +
+                   "3. 어떤 build/test/검증 근거가 있는지\n" +
+                   "4. 실제 파일 경로 또는 파일명 1~3개를 명시하세요\n" +
+                   "5. review 작업이면 이슈별 상태를 구분하세요\n" +
+                   taskLine +
+                   riskLine +
+                   "후속 권유는 실제 미해결 위험이 남아 있을 때만 포함하세요.";
+        }
+
         return "[System:FinalReportQuality] 최종 답변을 더 구조적으로 정리하세요.\n" +
                "1. 무엇을 변경했는지\n" +
                "2. 어떤 파일/호출부를 확인했는지\n" +

src/AxCopilot/Services/Agent/AgentQueryContextBuilder.cs

@@ -157,21 +157,39 @@ public static class AgentQueryContextBuilder
             string.Equals(m.MetaKind, "microcompact_boundary", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)
             || string.Equals(m.MetaKind, "session_memory_compaction", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)
             || string.Equals(m.MetaKind, "collapsed_boundary", StringComparison.OrdinalIgnoreCase));
+        var branchContextCount = messages.Count(m =>
+            string.Equals(m.MetaKind, "branch_context", StringComparison.OrdinalIgnoreCase));
         var structuredToolHistoryCount = messages.Count(m =>
         {
             var content = m.Content ?? "";
             return content.StartsWith("{\"_tool_use_blocks\"", StringComparison.Ordinal)
                    || content.StartsWith("{\"type\":\"tool_result\"", StringComparison.Ordinal);
         });
+        var recentToolNames = messages
+            .Where(m => m.Role == "user")
+            .Select(m => TryExtractToolResultToolName(m, out var toolName) ? toolName : "")
+            .Where(toolName => !string.IsNullOrWhiteSpace(toolName))
+            .Distinct(StringComparer.OrdinalIgnoreCase)
+            .Take(4)
+            .ToList();
 
-        if (attachedFiles.Count == 0 && imageCount == 0 && compactSummaryCount == 0 && structuredToolHistoryCount == 0)
+        if (attachedFiles.Count == 0
+            && imageCount == 0
+            && compactSummaryCount == 0
+            && structuredToolHistoryCount == 0
+            && branchContextCount == 0
+            && recentToolNames.Count == 0)
             return;
 
         var lines = new List<string> { "[post-compact context]" };
         if (compactSummaryCount > 0)
             lines.Add($"restored compact summaries: {compactSummaryCount}");
+        if (branchContextCount > 0)
+            lines.Add($"restored branch context: {branchContextCount}");
         if (structuredToolHistoryCount > 0)
             lines.Add($"restored tool history blocks: {structuredToolHistoryCount}");
+        if (recentToolNames.Count > 0)
+            lines.Add("restored recent tools: " + string.Join(", ", recentToolNames));
         if (attachedFiles.Count > 0)
             lines.Add("restored file refs: " + string.Join(", ", attachedFiles));
         if (imageCount > 0)
@@ -190,4 +208,28 @@ public static class AgentQueryContextBuilder
             AttachedFiles = attachedFiles.Count > 0 ? attachedFiles : null,
         });
     }
+
+    private static bool TryExtractToolResultToolName(ChatMessage message, out string toolName)
+    {
+        toolName = "";
+        if (!string.Equals(message.Role, "user", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)
+            || string.IsNullOrWhiteSpace(message.Content)
+            || !message.Content.StartsWith("{\"type\":\"tool_result\"", StringComparison.Ordinal))
+            return false;
+
+        try
+        {
+            using var doc = System.Text.Json.JsonDocument.Parse(message.Content);
+            if (doc.RootElement.TryGetProperty("tool_name", out var toolNameEl))
+            {
+                toolName = toolNameEl.GetString() ?? "";
+                return !string.IsNullOrWhiteSpace(toolName);
+            }
+        }
+        catch
+        {
+        }
+
+        return false;
+    }
 }

src/AxCopilot/Services/LlmService.ToolUse.cs

@@ -545,10 +545,14 @@ public partial class LlmService
             var detail = ExtractErrorDetail(errBody);
             LogService.Warn($"[ToolUse] {activeService} API 오류 ({resp.StatusCode}): {errBody}");
 
-            if (isIbmDeployment && forceToolCall && (int)resp.StatusCode == 400)
+            if (forceToolCall && (int)resp.StatusCode == 400)
             {
-                LogService.Warn("[ToolUse] IBM 배포형 경로에서 tool_choice가 거부되어 대체 강제 전략으로 재시도합니다.");
+                LogService.Warn(isIbmDeployment
-                var fallbackBody = BuildIbmToolBody(messages, tools, forceToolCall: true, useToolChoice: false);
+                    ? "[ToolUse] IBM 배포형 경로에서 tool_choice가 거부되어 대체 강제 전략으로 재시도합니다."
+                    : "[ToolUse] OpenAI 호환 경로에서 tool_choice가 거부되어 텍스트 지시 기반 강제 전략으로 재시도합니다.");
+                var fallbackBody = isIbmDeployment
+                    ? BuildIbmToolBody(messages, tools, forceToolCall: true, useToolChoice: false)
+                    : BuildOpenAiToolBody(messages, tools, forceToolCall: true, useToolChoice: false);
                 var fallbackJson = JsonSerializer.Serialize(fallbackBody);
                 WorkflowLogService.LogLlmRawRequestFromContext(url, fallbackJson);
                 using var retryReq = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, url)
@@ -558,7 +562,7 @@ public partial class LlmService
                 await ApplyAuthHeaderAsync(retryReq, ct);
                 using var retryResp = await SendWithTlsAsync(retryReq, allowInsecureTls, ct, HttpCompletionOption.ResponseHeadersRead);
                 if (retryResp.IsSuccessStatusCode)
-                    return await ReadOpenAiToolBlocksFromStreamAsync(retryResp, true, prefetchToolCallAsync, ct);
+                    return await ReadOpenAiToolBlocksFromStreamAsync(retryResp, isIbmDeployment, prefetchToolCallAsync, ct);
             }
 
             // 400 BadRequest → 도구 없이 일반 응답으로 폴백 시도
@@ -686,11 +690,59 @@ public partial class LlmService
         }
     }
 
-    private object BuildOpenAiToolBody(List<ChatMessage> messages, IReadOnlyCollection<IAgentTool> tools, bool forceToolCall = false)
+    private sealed record OpenAiToolCompatibilityProfile(
+        int StructuredHistoryRecentWindow,
+        bool AllowParallelToolCalls,
+        bool IncludeReasoningEffort,
+        bool AddToolOnlyDirectiveOnFallback);
+
+    private OpenAiToolCompatibilityProfile GetOpenAiToolCompatibilityProfile(string service, string model)
+    {
+        var normalizedService = NormalizeServiceName(service);
+        var normalizedModel = (model ?? "").Trim().ToLowerInvariant();
+        var isFragileVllmFamily =
+            normalizedService == "vllm" &&
+            (normalizedModel.Contains("qwen", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)
+             || normalizedModel.Contains("llama", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)
+             || normalizedModel.Contains("deepseek", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)
+             || normalizedModel.Contains("mistral", StringComparison.OrdinalIgnoreCase));
+
+        if (isFragileVllmFamily)
+        {
+            return new OpenAiToolCompatibilityProfile(
+                StructuredHistoryRecentWindow: 4,
+                AllowParallelToolCalls: false,
+                IncludeReasoningEffort: false,
+                AddToolOnlyDirectiveOnFallback: true);
+        }
+
+        return new OpenAiToolCompatibilityProfile(
+            StructuredHistoryRecentWindow: 8,
+            AllowParallelToolCalls: true,
+            IncludeReasoningEffort: true,
+            AddToolOnlyDirectiveOnFallback: true);
+    }
+
+    private static string BuildOpenAiToolOnlyDirective(IReadOnlyCollection<IAgentTool> tools)
+    {
+        var toolNames = string.Join(", ", tools.Select(t => t.Name).Take(12));
+        return "[TOOL_ONLY] 텍스트로 설명하지 말고 지금 바로 도구를 호출하세요. " +
+               $"사용 가능한 도구: {toolNames}. " +
+               "plain text 대신 function/tool call을 사용하세요.";
+    }
+
+    private object BuildOpenAiToolBody(
+        List<ChatMessage> messages,
+        IReadOnlyCollection<IAgentTool> tools,
+        bool forceToolCall = false,
+        bool useToolChoice = true)
     {
         var llm = _settings.Settings.Llm;
+        var activeService = ResolveService();
+        var activeModel = ResolveModel();
+        var compatibilityProfile = GetOpenAiToolCompatibilityProfile(activeService, activeModel);
         var msgs = new List<object>();
-        var structuredHistoryStart = GetStructuredToolHistoryStartIndex(messages);
+        var structuredHistoryStart = GetStructuredToolHistoryStartIndex(messages, compatibilityProfile.StructuredHistoryRecentWindow);
 
         for (var messageIndex = 0; messageIndex < messages.Count; messageIndex++)
         {
@@ -790,6 +842,15 @@ public partial class LlmService
             }
         }
 
+        if (forceToolCall && !useToolChoice && compatibilityProfile.AddToolOnlyDirectiveOnFallback)
+        {
+            msgs.Add(new
+            {
+                role = "user",
+                content = BuildOpenAiToolOnlyDirective(tools),
+            });
+        }
+
         // ── tool_calls ↔ tool 메시지 쌍 검증 ──
         // 컨텍스트 압축 후 tool_calls assistant 메시지는 남아있는데
         // 대응하는 tool result 메시지가 누락되면 vLLM이 400 에러를 반환함.
@@ -822,8 +883,6 @@ public partial class LlmService
             };
         }).ToArray();
 
-        var activeService = ResolveService();
-        var activeModel = ResolveModel();
         var executionPolicy = GetActiveExecutionPolicy();
         var isOllama = activeService.Equals("ollama", StringComparison.OrdinalIgnoreCase);
         if (isOllama)
@@ -839,7 +898,7 @@ public partial class LlmService
                 ["options"] = new { temperature = ResolveToolTemperature() }
             };
             // Ollama에도 tool_choice 전달 — 프로파일 ForceInitialToolCall 적용
-            if (forceToolCall)
+            if (forceToolCall && useToolChoice)
                 ollamaBody["tool_choice"] = "required";
             return ollamaBody;
         }
@@ -852,23 +911,22 @@ public partial class LlmService
             ["stream"] = true,
             ["temperature"] = ResolveToolTemperature(),
             ["max_tokens"] = ResolveOpenAiCompatibleMaxTokens(),
-            ["parallel_tool_calls"] = executionPolicy.EnableParallelReadBatch,
+            ["parallel_tool_calls"] = executionPolicy.EnableParallelReadBatch && compatibilityProfile.AllowParallelToolCalls,
         };
         // 스트리밍 시 마지막 청크에 토큰 사용량 포함 요청 (vLLM/OpenAI 호환)
         body["stream_options"] = new { include_usage = true };
         // tool_choice: "required" — 모델이 반드시 도구를 호출하도록 강제
         // 아직 한 번도 도구를 호출하지 않은 첫 번째 요청에서만 사용 (chatty 모델 대응)
-        if (forceToolCall)
+        if (forceToolCall && useToolChoice)
             body["tool_choice"] = "required";
         var effort = ResolveReasoningEffort();
-        if (!string.IsNullOrWhiteSpace(effort))
+        if (compatibilityProfile.IncludeReasoningEffort && !string.IsNullOrWhiteSpace(effort))
             body["reasoning_effort"] = effort;
         return body;
     }
 
-    private static int GetStructuredToolHistoryStartIndex(IReadOnlyList<ChatMessage> messages)
+    private static int GetStructuredToolHistoryStartIndex(IReadOnlyList<ChatMessage> messages, int protectedRecentNonSystemMessages)
     {
-        const int protectedRecentNonSystemMessages = 8;
         var nonSystemMessages = messages
             .Select((message, index) => new { message, index })
             .Where(x => !string.Equals(x.message.Role, "system", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
@@ -1229,9 +1287,14 @@ public partial class LlmService
         {
             var errBody = await resp.Content.ReadAsStringAsync(ct);
             var detail = ExtractErrorDetail(errBody);
-            if (isIbmDeployment && forceToolCall && (int)resp.StatusCode == 400)
+            if (forceToolCall && (int)resp.StatusCode == 400)
             {
-                var fallbackBody = BuildIbmToolBody(messages, tools, forceToolCall: true, useToolChoice: false);
+                LogService.Warn(isIbmDeployment
+                    ? "[ToolUse] IBM 배포형 스트리밍 경로에서 tool_choice가 거부되어 대체 강제 전략으로 재시도합니다."
+                    : "[ToolUse] OpenAI 호환 스트리밍 경로에서 tool_choice가 거부되어 텍스트 지시 기반 강제 전략으로 재시도합니다.");
+                var fallbackBody = isIbmDeployment
+                    ? BuildIbmToolBody(messages, tools, forceToolCall: true, useToolChoice: false)
+                    : BuildOpenAiToolBody(messages, tools, forceToolCall: true, useToolChoice: false);
                 var fallbackJson = JsonSerializer.Serialize(fallbackBody);
                 WorkflowLogService.LogLlmRawRequestFromContext(url, fallbackJson);
                 using var retryReq = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, url)

src/AxCopilot/Views/ChatWindow.ContextUsagePresentation.cs

@@ -6,7 +6,7 @@ namespace AxCopilot.Views;
 
 public partial class ChatWindow
 {
-    // 토큰 추정 캐시: 메시지 수나 대화 ID가 달라질 때만 재계산
+    // 메시지 개수와 대화 ID가 바뀔 때만 재계산한다.
     private int _cachedMessageTokens;
     private int _cachedMessageCountForTokens = -1;
     private string? _cachedConvIdForTokens;
@@ -28,6 +28,7 @@ public partial class ChatWindow
         }
 
         var llm = _settings.Settings.Llm;
+        var expressionLevel = GetAgentUiExpressionLevel();
         var maxContextTokens = Math.Clamp(llm.MaxContextTokens, 1024, 1_000_000);
         var triggerPercent = Math.Clamp(llm.ContextCompactTriggerPercent, 10, 95);
         var triggerRatio = triggerPercent / 100.0;
@@ -45,6 +46,7 @@ public partial class ChatWindow
                 _cachedConvIdForTokens = convId;
                 _cachedMessageCountForTokens = msgCount;
             }
+
             messageTokens = _cachedMessageTokens;
         }
 
@@ -52,7 +54,7 @@ public partial class ChatWindow
         var draftTokens = string.IsNullOrWhiteSpace(draftText) ? 0 : Services.TokenEstimator.Estimate(draftText) + 4;
 
         var hasAnyMessages = messageTokens > 0 || _isStreaming;
-        int baseOverhead = 0;
+        var baseOverhead = 0;
         if (hasAnyMessages)
         {
             var sysPromptLen = _llm?.SystemPrompt?.Length ?? 0;
@@ -118,11 +120,21 @@ public partial class ChatWindow
         if (TokenUsagePopupUsage != null)
             TokenUsagePopupUsage.Text = $"{Services.TokenEstimator.Format(currentTokens)}/{Services.TokenEstimator.Format(maxContextTokens)}";
         if (TokenUsagePopupDetail != null)
-            TokenUsagePopupDetail.Text = detailText;
+            TokenUsagePopupDetail.Text = expressionLevel == "simple"
+                ? detailText
+                : $"{detailText} · 임계 {triggerPercent}%";
         if (TokenUsagePopupCompact != null)
+        {
             TokenUsagePopupCompact.Text = _sessionCompactionCount > 0
-                ? $"누적 압축 {_sessionCompactionCount}회 · 절감 {FormatTokenCount(_sessionCompactionSavedTokens)}"
+                ? expressionLevel switch
-                : "AX Agent가 컨텍스트를 자동 관리합니다";
+                {
+                    "simple" => $"압축 {_sessionCompactionCount}회 · {FormatTokenCount(_sessionCompactionSavedTokens)} 절감",
+                    _ => $"누적 압축 {_sessionCompactionCount}회 · 절감 {FormatTokenCount(_sessionCompactionSavedTokens)}"
+                }
+                : expressionLevel == "rich"
+                    ? "AX Agent가 컨텍스트를 자동 관리합니다"
+                    : "컨텍스트 자동 관리";
+        }
 
         TokenUsageCard.ToolTip = null;
 

src/AxCopilot/Views/ChatWindow.TimelinePresentation.cs

@@ -350,6 +350,7 @@ public partial class ChatWindow
 
     private Border CreateCompactionMetaCard(ChatMessage message, Brush primaryText, Brush secondaryText, Brush hintBg, Brush borderBrush, Brush accentBrush)
     {
+        var expressionLevel = GetAgentUiExpressionLevel();
         var icon = "\uE9CE";
         var title = message.MetaKind switch
         {
@@ -399,20 +400,40 @@ public partial class ChatWindow
         };
 
         var detailBits = new List<string>();
-        if (message.AttachedFiles?.Count > 0)
+        if (message.AttachedFiles?.Count > 0 && expressionLevel != "simple")
             detailBits.Add($"파일 {message.AttachedFiles.Count}개");
-        var compactDetail = detailBits.Count > 0
+        var compactDetail = expressionLevel switch
-            ? $"{summary} · {string.Join(", ", detailBits)}"
+        {
-            : summary;
+            "simple" => summary,
+            _ when detailBits.Count > 0 => $"{summary} · {string.Join(", ", detailBits)}",
+            _ => summary
+        };
 
         stack.Children.Add(new TextBlock
         {
             Text = compactDetail,
-            FontSize = 10.5,
+            FontSize = expressionLevel == "simple" ? 10 : 10.5,
             Foreground = secondaryText,
             TextWrapping = TextWrapping.Wrap,
         });
 
+        if (expressionLevel == "rich" && !string.IsNullOrWhiteSpace(message.Content))
+        {
+            var preview = message.Content.Trim();
+            if (preview.Length > 120)
+                preview = preview[..120] + "...";
+
+            stack.Children.Add(new TextBlock
+            {
+                Text = preview,
+                FontSize = 10,
+                Foreground = secondaryText,
+                Opacity = 0.88,
+                Margin = new Thickness(0, 6, 0, 0),
+                TextWrapping = TextWrapping.Wrap,
+            });
+        }
+
         wrapper.Child = stack;
         return wrapper;
     }