서버 안정화와 평가 모델 라우팅 보강
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Yun Chan
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0cdbf8e4fe
commit
0eb7d925ed
10 changed files with 179 additions and 39 deletions
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<div class="phase-rail" id="phase-rail" aria-label="Phase 진행 추정"></div>
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<div class="mstrip" aria-label="검증 지표">
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<span class="mchip good">Full Playwright <b>72</b> 통과</span>
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<span class="mchip good">Backend pytest <b>118</b> 통과</span>
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<span class="mchip good">Backend pytest <b>122</b> 통과</span>
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<span class="mchip good">Layout 시각게이트 <b>7/7</b> accept</span>
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<span class="mchip">Pages prod <b>2a58ca49</b></span>
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<span class="mchip good">Public API <b>prod OK</b></span>
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<p class="dg-note">1차 적용(2026-06-27): 온화한 이미지 요소 보드는 구현 참고용으로만 두고, 앱 배경에는 전용 래스터 텍스처 `apps/web/public/design-elements/clinical-paper-ambient.png`를 연결했다. 보드·타일셋·누끼 시트 형태 이미지는 직접 UI 배경으로 쓰지 않는다.</p>
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<p class="dg-note">2차 적용(2026-06-27): 생성된 관리자/설정/리뷰 시안 기준으로 admin 역할의 상단바·사이드바를 어두운 운영 콘솔 크롬으로 전환했고, 관리자 사용자 관리 행을 조밀한 운영 테이블 밀도로 낮췄다. 회기 리뷰는 헤더·인사이트 카드·피드백 스테이지에 따뜻한 래스터 질감과 낮은 채도 틴트를 적용했다.</p>
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<p class="dg-note">3차 적용(2026-06-27): 상담 세션 시작/진행 화면을 시안 기준의 어두운 상담 스테이지로 재정렬했다. 시작 전 화면은 내담자 무대·브리핑·진행 초점 3영역으로 유지하고, 진행 중 화면은 어두운 캔버스 위에 중앙 스테이지와 자막/컨트롤을 배치한다.</p>
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<p class="dg-note">4차 적용(2026-06-27): 교수 콘솔은 시안의 triage 콘솔 구조에 맞춰 KPI를 전폭 6칸으로 재배치하고, 종료 회기 검토 큐와 최근 회기 기록을 첫 화면 2열 핵심 영역으로 올렸다. 성장 추적·페르소나 저작·검수 보조 큐는 하단 보조 업무로 낮췄고, 교수자 사이드바는 좁은 teal rail로 전환했다.</p>
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<div class="dg-principles" aria-label="디자인 생성 가드레일">
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<div><b>래스터만 사용</b><span>이미지 생성 도구 산출물은 PNG 기반 시안이다. SVG·벡터·와이어프레임·로고 시트로 해석하지 않는다.</span></div>
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<div><b>기능 우선</b><span>메인 라우트의 실제 액션과 정보 구조를 먼저 반영한다. 장식은 기능을 가리지 않는 수준에서만 쓴다.</span></div>
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<article class="scard" data-status="planned" data-cat="거버넌스·아키텍처" data-owner="1">
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<button class="scard-head" aria-expanded="false"><span class="chip c-plan">중기</span><span class="scard-mid"><span class="scard-title">2-tier 모델 전략 + 백엔드 언어(원안 차이)<span class="ownbadge">내 차례</span></span><span class="scard-sum">2-tier는 ENGINE_MODE로 점진 도입 가능. 백엔드 언어는 소유자 결정.</span></span><span class="caret" aria-hidden="true"></span></button>
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<div class="scard-body"><div class="kv"><b>현재</b><p>① PDF: 고성능(Claude·GPT=내담자발화·실시간평가)/저비용 한국어(Solar=단순응답·사후요약) 2단계 + 캐싱 90%절감. 현재 claude_cli 단일 — 벤더중립 인터페이스는 있음. ② PDF는 <b>Node.js 우선</b>(팀 보유기술·5개월 일정)/Spring 대안. 현재 <b>Python/FastAPI</b> — 재작성은 일정·인력 리스크.</p></div><div class="kv k-warn"><b>권고</b><p>2-tier는 ENGINE_MODE 라우팅으로 점진 도입. 백엔드 언어는 <b>소유자 결정</b>(팀 역량·유지보수 vs 재작성 비용).</p></div></div>
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<div class="scard-body"><div class="kv"><b>현재</b><p>① PDF: 고성능(Claude·GPT=내담자발화·실시간평가)/저비용 한국어(Solar=단순응답·사후요약) 2단계 + 캐싱 90%절감. 현재 client AI는 claude_cli 기본 라우팅, fast/deep evaluator는 <code>EVALUATOR_FAST_MODEL</code>/<code>EVALUATOR_DEEP_MODEL</code> 설정 시 모델 override를 gateway에 전달한다. 벤더중립 인터페이스와 L0~L2 cache hint/session reuse는 있음. ② PDF는 <b>Node.js 우선</b>(팀 보유기술·5개월 일정)/Spring 대안. 현재 <b>Python/FastAPI</b> — 재작성은 일정·인력 리스크.</p></div><div class="kv k-warn"><b>권고</b><p>2-tier는 evaluator 모델 override 이후 client AI/요약 모델 정책과 semantic cache로 점진 도입. 백엔드 언어는 <b>소유자 결정</b>(팀 역량·유지보수 vs 재작성 비용).</p></div></div>
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<article class="scard" data-status="done" data-cat="코어·차별" data-owner="0">
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<button class="scard-head" aria-expanded="false"><span class="chip c-done">검증 ✓</span><span class="scard-mid"><span class="scard-title">무회귀 검증 종합</span><span class="scard-sum">백엔드 118/118 + E2E 42 + 시각게이트 7/7 통과. 스택 라이브.</span></span><span class="caret" aria-hidden="true"></span></button>
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<div class="scard-body"><div class="kv"><b>현재</b><p>페르소나 격리(캐릭터 붕괴 버그)·RAG 비차단(세션생성 블로킹 회귀)·역린/misconduct·init_state 파라미터객체·데드코드(LogHook·tier·RMS)·OAuth state 복구·X1 dataset export dry-run — <b>백엔드 118/118 + E2E 42(데스크27·모바일11·아바타4) + 시각게이트 7/7</b> 통과. 스택 라이브(web·api·gateway·voice·RAG).</p></div><div class="kv"><b>다음</b><p>남은 원천문서 갭과 임상 콘텐츠 적재를 순서대로 닫는다.</p></div></div>
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<button class="scard-head" aria-expanded="false"><span class="chip c-done">검증 ✓</span><span class="scard-mid"><span class="scard-title">무회귀 검증 종합</span><span class="scard-sum">백엔드 122 + E2E 42 + 시각게이트 7/7 통과. 스택 라이브.</span></span><span class="caret" aria-hidden="true"></span></button>
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<div class="scard-body"><div class="kv"><b>현재</b><p>페르소나 격리(캐릭터 붕괴 버그)·RAG 비차단(세션생성 블로킹 회귀)·역린/misconduct·init_state 파라미터객체·데드코드(LogHook·tier·RMS)·OAuth state 복구·X1 dataset export dry-run — <b>백엔드 122 + E2E 42(데스크27·모바일11·아바타4) + 시각게이트 7/7</b> 통과. 스택 라이브(web·api·gateway·voice·RAG).</p></div><div class="kv"><b>다음</b><p>남은 원천문서 갭과 임상 콘텐츠 적재를 순서대로 닫는다.</p></div></div>
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<div class="scard-body"><div class="kv"><b>현재</b><p><code>POST/GET/PUT /personas/drafts</code>를 추가해 teacher/admin이 페르소나 카드를 draft로 생성·조회·편집하고 review 상태로 올릴 수 있다. 교수 콘솔에는 JSON 초안 패널과 검수 큐의 편집 불러오기를 연결했다. 승인된 카드만 학습자 catalog에 노출되는 기존 경계는 유지.</p></div><div class="kv"><b>검증</b><p><code>pytest app/test_persona_review.py -q</code> 19 passed, <code>pytest app/ -q</code> 119 passed, <code>npm run check:api-types</code>, <code>npm run typecheck</code>, <code>npm run build</code> passed.</p></div><div class="kv k-warn"><b>잔여</b><p>P4~P7 실제 임상 콘텐츠 적재, JSON 대신 항목형 저작 UI, 루브릭·이론 콘텐츠 외부화는 후속. 임상팀이 제공하지 않은 페르소나 내용을 임의 생성하지 않는다.</p></div></div>
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<article class="scard" data-status="done" data-cat="보안·PII" data-owner="0">
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<button class="scard-head" aria-expanded="false"><span class="chip c-done">H4 부분 DONE</span><span class="scard-mid"><span class="scard-title">PII 마스킹 + LLM 호출 감사</span><span class="scard-sum">날짜·금액·주소 정규식, metadata-only llm_call_log 적재. 전체 API 119.</span></span><span class="caret" aria-hidden="true"></span></button>
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<div class="scard-body"><div class="kv"><b>현재</b><p>정규식 폴백에 한국어 고위험 패턴 추가: 구체 날짜(2001.4.18→[DATE])·금액(1200원→[MONEY])·행정구역 주소(서울시 강남구 역삼동→[ADDR]). 상담 생성(generate/stream)·fast/deep 평가의 외부 LLM 호출 직후 <code>audit.llm_call_log</code>에 provider/model/token/cost/inference_geo/latency만 적재한다. prompt/completion 본문은 저장하지 않는다. 검증: 마스킹/감사 5 passed, 관련 회귀 27 passed, 전체 API 119 passed.</p></div><div class="kv k-warn"><b>잔여</b><p>이름/기관명은 NER 필요(Presidio ko 모델·spaCy ko, 무거움 — TODO 명시), 실제 운영 로그인 <code>/turn</code> 후 live DB row proof, 미성년/guardian 동의 수집·게이트·철회.</p></div></div>
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<button class="scard-head" aria-expanded="false"><span class="chip c-done">H4 부분 DONE</span><span class="scard-mid"><span class="scard-title">PII 마스킹 + LLM 호출 감사</span><span class="scard-sum">날짜·금액·주소 정규식, metadata-only llm_call_log 적재. 전체 API 122.</span></span><span class="caret" aria-hidden="true"></span></button>
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<div class="scard-body"><div class="kv"><b>현재</b><p>정규식 폴백에 한국어 고위험 패턴 추가: 구체 날짜(2001.4.18→[DATE])·금액(1200원→[MONEY])·행정구역 주소(서울시 강남구 역삼동→[ADDR]). 상담 생성(generate/stream)·fast/deep 평가의 외부 LLM 호출 직후 <code>audit.llm_call_log</code>에 provider/model/token/cost/inference_geo/latency만 적재한다. prompt/completion 본문은 저장하지 않는다. 로컬 dev-login 실제 <code>/turn</code> smoke에서 <code>audit.llm_call_log</code>가 8→11로 3행 증가했다. 검증: 마스킹/감사 5 passed, 관련 회귀 27 passed, 전체 API 122 passed.</p></div><div class="kv k-warn"><b>잔여</b><p>이름/기관명은 NER 필요(Presidio ko 모델·spaCy ko, 무거움 — TODO 명시), 미성년/guardian 동의 수집·게이트·철회. 공개 Google OAuth 실제 <code>/turn</code> proof는 별도 운영 게이트.</p></div></div>
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<article class="scard" data-status="planned" data-cat="리팩터·정리" data-owner="0">
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<button class="scard-head" aria-expanded="false"><span class="chip c-plan">MED M1~M3</span><span class="scard-mid"><span class="scard-title">비언어 임상이벤트(M1)·다회기 케이스 아크(M2)·SSO claim/식별자/감사(M3)</span><span class="scard-sum">M1/M2 1차 완료. M3는 cohort map + provider external_id 1차 완료, 기관 SAML/거버넌스는 남음.</span></span><span class="caret" aria-hidden="true"></span></button>
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<div class="scard-body"><div class="kv"><b>현재</b><p>M1: voice learner turn의 audio_ref, silence_ms, speech_rate, barge_in을 리뷰 API <code>nonverbal</code> 이벤트로 파생하고, 회기 리뷰 축어록에 침묵·발화 속도·끼어듦·음성 입력 칩으로 표시한다. 한숨·울음 감지와 live 마이크/STT/TTS 실측은 아직 별도다. M2: <code>case_profile</code>을 learner-persona 안정 case로 upsert하고, <code>session_no</code>를 트랜잭션 안에서 원자 증가시키며, 시작/턴/voice 경로가 직전 <code>session_summary</code> 기반 seed recall을 사용한다. episodic embedding writer와 case_digest/pinned_fact 실적재는 후속. M3: Google/SAML/dev-login이 <code>AUTH_EMAIL_COHORT_MAP</code>/<code>AUTH_DOMAIN_COHORT_MAP</code> 및 SAML cohort claim을 <code>cohort_ids</code>로 전달하고, DB <code>app_user.external_id</code>는 provider subject(<code>google:</code>/<code>saml:</code>/<code>dev:</code>) 기반으로 저장한다.</p></div><div class="kv k-warn"><b>권고</b><p>M1 한숨·울음/억양 등 provider 이벤트 보존, M2 session_summary digest/pinned_fact 압축·embedding writer·case_profile trajectory 갱신, M3 운영 SAML 서명검증·기관 claim schema/test tenant·deprovisioning audit는 외부 IdP 협의 후 진행.</p></div></div>
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<article class="scard" data-status="planned" data-cat="거버넌스·아키텍처" data-owner="1">
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<button class="scard-head" aria-expanded="false"><span class="chip c-plan">TRACK X1·X2 1차·L1</span><span class="scard-mid"><span class="scard-title">재귀학습 export(X1)·API 비용 관측(X2)·스택 정합성·일정(L1)<span class="ownbadge">내 차례</span></span><span class="scard-sum">X1/X2 1차는 구현 완료. X1 approved export와 L1 거버넌스는 외부 gate가 남음.</span></span><span class="caret" aria-hidden="true"></span></button>
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<div class="scard-body"><div class="kv"><b>현재</b><p>X1: <code>scripts/export-recursive-dataset.py</code>와 <code>app.services.dataset_export</code>로 masked-text JSONL dry-run, PII scan, κ/ICC 계산, approved export 게이트를 구현했다. 기본은 <code>technical_dry_run</code>이고 <code>ds.*</code> write는 <code>--write-dataset</code> 명시 시에만 수행한다. X2: <code>app.turns</code>의 provider/model/tokens/cost를 최근 7일 기준으로 집계하는 <code>GET /admin/usage</code>를 추가했고, 운영 콘솔 <code>/admin</code>에 누적 비용·입출력 토큰·계량 커버리지·provider/model breakdown과 <code>ADMIN_USAGE_BUDGET_USD</code> 기반 예산 경고(ok/warn/exceeded)를 표시한다. DB 미가용 dev에서는 runtime store로 fallback하지만 prod에서는 fail-closed한다. L1: doc4 신청서 스택(Spring Boot 3/Node.js·TimescaleDB) vs 실제 FastAPI/Python 불일치, 20주 단기일정·9월 저작권 등재 압박.</p></div><div class="kv k-warn"><b>권고</b><p>X1 approved export·골든셋 승격은 steward/legal 승인, reviewer disposition, IAA 게이트(κ≥0.6/ICC≥0.75) 이후만 진행한다. X2 후속은 캐싱·저비용 모델 분기, L1은 스택 정합 또는 변경사유 거버넌스 기록.</p></div></div>
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<button class="scard-head" aria-expanded="false"><span class="chip c-plan">TRACK X1·X2 1차·L1</span><span class="scard-mid"><span class="scard-title">재귀학습 export(X1)·API 비용 관측(X2)·스택 정합성·일정(L1)<span class="ownbadge">내 차례</span></span><span class="scard-sum">X1/X2 1차와 evaluator 모델 override는 구현 완료. X1 approved export와 L1 거버넌스는 외부 gate가 남음.</span></span><span class="caret" aria-hidden="true"></span></button>
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<div class="scard-body"><div class="kv"><b>현재</b><p>X1: <code>scripts/export-recursive-dataset.py</code>와 <code>app.services.dataset_export</code>로 masked-text JSONL dry-run, PII scan, κ/ICC 계산, approved export 게이트를 구현했다. 기본은 <code>technical_dry_run</code>이고 <code>ds.*</code> write는 <code>--write-dataset</code> 명시 시에만 수행한다. X2: <code>app.turns</code>의 provider/model/tokens/cost를 최근 7일 기준으로 집계하는 <code>GET /admin/usage</code>를 추가했고, 운영 콘솔 <code>/admin</code>에 누적 비용·입출력 토큰·계량 커버리지·provider/model breakdown과 <code>ADMIN_USAGE_BUDGET_USD</code> 기반 예산 경고(ok/warn/exceeded)를 표시한다. <code>EVALUATOR_FAST_MODEL</code>/<code>EVALUATOR_DEEP_MODEL</code> 설정 시 fast/deep 평가 호출만 해당 모델 override로 gateway에 전달하고, 비워두면 기존 default 라우팅을 유지한다. DB 미가용 dev에서는 runtime store로 fallback하지만 prod에서는 fail-closed한다. L1: doc4 신청서 스택(Spring Boot 3/Node.js·TimescaleDB) vs 실제 FastAPI/Python 불일치, 20주 단기일정·9월 저작권 등재 압박.</p></div><div class="kv k-warn"><b>권고</b><p>X1 approved export·골든셋 승격은 steward/legal 승인, reviewer disposition, IAA 게이트(κ≥0.6/ICC≥0.75) 이후만 진행한다. X2 후속은 semantic cache·장기 비용 추이/한도 정책·운영 모델별 비용 검증, L1은 스택 정합 또는 변경사유 거버넌스 기록.</p></div></div>
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<div class="detail-block"><h4>즉시 착수 가능(내부 코드, 외부 합의 불요)</h4><ul><li>C1/C2/C3/H2/H3은 1차 구조 완료. 후속은 저장형 워크시트, 임상 스크립트, CBT 체인, 2열 리뷰 UI, P4~P7 콘텐츠 적재처럼 데이터·정책·UI 고도화 영역이다.</li><li>H4(부분): 한국어 정규식 마스킹과 metadata-only LLM call audit 경로는 완료. 남은 내부 후보는 이름/기관 NER와 동의 게이트 골격이고, live row proof는 운영 로그인 증거가 필요하다. X1 dry-run export 1차와 X2 비용 관측·예산 경고 1차는 완료, X2 캐싱은 후속. M1/M2/M3 1차는 완료, provider 기반 한숨·울음 감지와 case_digest/pinned_fact 실적재, 운영 SAML 서명검증은 후속.</li></ul></div>
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<div class="detail-block"><h4>즉시 착수 가능(내부 코드, 외부 합의 불요)</h4><ul><li>C1/C2/C3/H2/H3은 1차 구조 완료. 후속은 저장형 워크시트, 임상 스크립트, CBT 체인, 2열 리뷰 UI, P4~P7 콘텐츠 적재처럼 데이터·정책·UI 고도화 영역이다.</li><li>H4(부분): 한국어 정규식 마스킹, metadata-only LLM call audit 경로, 로컬 live row proof는 완료. 남은 내부 후보는 이름/기관 NER와 동의 게이트 골격이다. X1 dry-run export 1차와 X2 비용 관측·예산 경고/evaluator 모델 override 1차는 완료, X2 semantic cache는 후속. M1/M2/M3 1차는 완료, provider 기반 한숨·울음 감지와 case_digest/pinned_fact 실적재, 운영 SAML 서명검증은 후속.</li></ul></div>
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<div class="detail-block"><h4>소유자 결정 / 외부(임상팀·기관) 의존</h4><ul><li>임상팀 산출물: C1 워크시트 항목·루브릭, C3 CBT 콘텐츠·체인, C2 위기 스크립트·서약 문안, H2 골든셋 코딩.</li><li>소유자 평가설계: H1 실험/통제군·3척도 문항·50분 흐름, κ/ICC·환각률 목표(doc4 미명시).</li><li>기관(한신 IT): M3 SSO IdP·test tenant·claim 스키마·인증서, 거버넌스 증거.</li><li>거버넌스: L1 스택 정합성 방향·저작권 등재 문서화·IP 협의.</li></ul></div>
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<div class="detail-block"><h4>판독 한계 (정직성)</h4><ul><li>핵심 축어록 2단 표는 PDF 시각 판독이 1차 근거(txt 일부 누락), OCR 잔재 존재.</li><li>doc4 κ/ICC·환각률은 신청서 본문 미명시 — 계약 확정 지표로 단정 금지.</li><li>'현재상태'는 grep/코드 사실 기반. C1~C3·H2·H3은 직접 재확인(✓), 그 외는 착수 전 코드 1차 재확인 권고.</li></ul></div>
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<article class="scard" data-status="done" data-cat="인프라·스택·RAG" data-owner="0">
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<button class="scard-head" aria-expanded="false"><span class="chip c-done">DEV STACK</span><span class="scard-mid"><span class="scard-title">로컬 개발 스택 1-커맨드 기동 — <code>scripts/dev-up.ps1</code></span><span class="scard-sum">게이트웨이9099+API8000+웹5173+Docker DB 보장. 3포트 health OK + 실 AI 턴.</span></span><span class="caret" aria-hidden="true"></span></button>
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<div class="scard-body"><div class="kv"><b>현재</b><p>게이트웨이(9099 claude_cli)+API(8000, DB 미가용 시 in-memory degraded)+웹(5173)을 커맨드라인 기준 정리 후 결정론적 기동(<code>--reload</code> 워처 불안정 회피, uvicorn 있는 python 자동 해석). Docker가 사용 가능하면 <code>vignette-dev-db</code> healthcheck/pg_isready/role safety를 점검하고, compose <code>infra\.env</code> 필수값 누락도 경고한다. dev-login + seed 페르소나. 로그 <code>.devlogs/</code>(gitignore). <b>검증</b>: 3포트 health OK + 실제 AI 턴 생성·회기리뷰 동작.</p></div><div class="kv k-warn"><b>비고</b><p>AI 턴은 로컬 claude CLI 사용(사용량 발생). 진입점 http://localhost:5173. <code>dev-down.ps1</code>은 기본적으로 DB 컨테이너를 보존하고, <code>-Db</code> 지정 시 함께 중지한다. 기존 <code>vignette-dev-db</code>는 accepting connections이나 healthcheck가 없고, <code>vignette_app</code>은 NOBYPASSRLS로 존재하지만 현재 API startup DDL은 owner 권한이 필요해 런타임 app-role 분리는 후속이다. <b>주의(무DB 한정)</b>: DB 없이 degraded면 페르소나가 <code>source:seed_fallback·degraded:true</code>라 프론트 <code>isUsablePersona</code>가 막아 "회기 시작" 버튼이 비활성 → UI 세션 시작엔 실제 Postgres(<code>127.0.0.1:55432</code>)가 필요.</p></div></div>
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<div class="scard-body"><div class="kv"><b>현재</b><p>게이트웨이(9099 claude_cli)+API(8000, DB 미가용 시 in-memory degraded)+웹(5173)을 커맨드라인 기준 정리 후 결정론적 기동(<code>--reload</code> 워처 불안정 회피, uvicorn 있는 python 자동 해석). Docker가 사용 가능하면 <code>vignette-dev-db</code> healthcheck/pg_isready/role safety를 점검하고, compose <code>infra\.env</code> 필수값 누락도 경고한다. <code>-NoGateway</code>/<code>-NoWeb</code>는 해당 컴포넌트 정리도 건너뛰고, API 정리는 지정 <code>-ApiPort</code>만 대상으로 한다. dev-login + seed 페르소나. 로그 <code>.devlogs/</code>(gitignore). <b>검증</b>: 3포트 health OK + 실제 AI 턴 생성·회기리뷰 동작, API-only 재기동 후 8001/8010/5173/9099/20241 보존.</p></div><div class="kv k-warn"><b>비고</b><p>AI 턴은 로컬 claude CLI 사용(사용량 발생). 진입점 http://localhost:5173. <code>dev-down.ps1</code>은 기본적으로 DB 컨테이너를 보존하고, <code>-Db</code> 지정 시 함께 중지한다. 기존 <code>vignette-dev-db</code>는 accepting connections이나 healthcheck가 없고, <code>vignette_app</code>은 NOBYPASSRLS로 존재하지만 현재 API startup DDL은 owner 권한이 필요해 런타임 app-role 분리는 후속이다. <b>주의(무DB 한정)</b>: DB 없이 degraded면 페르소나가 <code>source:seed_fallback·degraded:true</code>라 프론트 <code>isUsablePersona</code>가 막아 "회기 시작" 버튼이 비활성 → UI 세션 시작엔 실제 Postgres(<code>127.0.0.1:55432</code>)가 필요.</p></div></div>
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</article>
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<article class="scard" data-status="done" data-cat="인프라·스택·RAG" data-owner="0">
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<button class="scard-head" aria-expanded="false"><span class="chip c-done">VOICE 작동</span><span class="scard-mid"><span class="scard-title">음성 채팅 "바로 꺼짐" 해결 — provider 키 부재였음</span><span class="scard-sum">키 없으면 1011 즉시 close. .env에 OPENAI_API_KEY 설정→정상. TTS 지문 제거·아바타 모션 수정.</span></span><span class="caret" aria-hidden="true"></span></button>
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<div class="task-list">
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<div class="task-row"><div><span class="task-status s-doing">CHECK</span></div><div><b>LLMEngine 정규화 계약 고정</b><p>gateway SSE <code>token/done/error</code>와 generate cost 계약은 회귀화했다. claude_cli와 Messages API 폴백 동일성 검증은 남아 있다.</p></div><div><b>산출물</b><p><code>token</code>, <code>done</code>, <code>error</code>, cost 이벤트 계약과 contract test</p></div><div><b>검증</b><p>stream error 미저장 + stream/generate client turn telemetry 저장</p></div></div>
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<div class="task-row"><div><span class="task-status s-done">DONE</span></div><div><b>상주 <code>claude -p</code> 엔진풀 실증</b><p><code>session_id</code>가 살아 있는 gateway session을 재사용하고 missing session은 ephemeral로 닫히는 구조를 회귀화했고, live 게이트웨이(9099)로 실측까지 마쳤다. <code>probe-engine-gateway.py</code>가 단일 session_id로 2회 reused stream을 돌려 TTFT 1667–4199ms, cost 누적 0.068→0.123(turns 1→2), engine=claude_p, model=opus-4-8을 측정했다.</p></div><div><b>산출물</b><p><code>engine_gateway/test_gateway_model.py</code>, <code>scripts/probe-engine-gateway.py</code>, live probe JSON</p></div><div><b>검증</b><p>session reuse 7 tests OK; live probe 2 reused streams, TTFT/cost 실측, session_id 재사용 확인</p></div></div>
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<div class="task-row"><div><span class="task-status s-doing">CHECK</span></div><div><b>마스킹 게이트 + LLM call audit</b><p>current turn, recall, pinned fact, recent turns가 Presidio/가명처리 후에만 engine request로 들어가게 막았다. 외부 LLM 호출은 <code>audit.llm_call_log</code>에 provider/model/token/cost/inference_geo/latency metadata만 남기고 prompt/completion 본문은 저장하지 않는다. 실제 운영 로그인 <code>/turn</code> 후 live DB row proof는 남아 있다.</p></div><div><b>산출물</b><p><code>app/test_orchestrator_masking.py</code>, <code>app/test_evaluation_persistence.py</code>, <code>session_persistence.record_llm_call_audit</code></p></div><div><b>검증</b><p>phone/email/RRN raw 값이 generate/stream payload에 없음, 감사 payload 본문 미포함, 관련 회귀 27 passed, 전체 API 119 passed</p></div></div>
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<div class="task-row"><div><span class="task-status s-done">DONE</span></div><div><b>마스킹 게이트 + LLM call audit</b><p>current turn, recall, pinned fact, recent turns가 Presidio/가명처리 후에만 engine request로 들어가게 막았다. 외부 LLM 호출은 <code>audit.llm_call_log</code>에 provider/model/token/cost/inference_geo/latency metadata만 남기고 prompt/completion 본문은 저장하지 않는다.</p></div><div><b>산출물</b><p><code>app/test_orchestrator_masking.py</code>, <code>app/test_evaluation_persistence.py</code>, <code>session_persistence.record_llm_call_audit</code></p></div><div><b>검증</b><p>phone/email/RRN raw 값이 generate/stream payload에 없음, 감사 payload 본문 미포함, 관련 회귀 27 passed, 전체 API 122 passed, 로컬 live <code>/turn</code> smoke 후 <code>audit.llm_call_log</code> 8→11</p></div></div>
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<div class="task-row"><div><span class="task-status s-doing">CHECK</span></div><div><b>P1 상담 완주 플로우</b><p>통제된 UI E2E로 P1 선택, SSE 상담, 종료, 회기말 리뷰 피드백을 한 번에 통과시켰다. 실제 운영 로그인 proof는 P0 blocker와 함께 남아 있다.</p></div><div><b>산출물</b><p><code>e2e/session-mvp.spec.ts</code>, turn telemetry 저장 경로</p></div><div><b>검증</b><p><code>chromium-single-run</code> P1 MVP UI E2E 1 passed</p></div></div>
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<div class="task-row"><div><span class="task-status s-doing">CHECK</span></div><div><b>저항 엔진 정량 검증</b><p>공감 발화와 조언점프 발화 5턴 세트를 순수 상태머신 회귀 테스트로 비교했다. DB 쿼리 기반 운영 증거는 남아 있다.</p></div><div><b>산출물</b><p><code>app/test_state_machine_resistance.py</code></p></div><div><b>검증</b><p>공감 시 탐색 전이/개방도 상승, 조언점프 시 라포 단계 유지/개방도 0</p></div></div>
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<div class="task-row"><div><span class="task-status s-doing">CHECK</span></div><div><b>음성 왕복 1턴 PoC</b><p>Session UI 마이크 버튼 경로에서 synthetic <code>getUserMedia</code>/<code>MediaRecorder</code>로 실제 <code>/voice/ws</code>를 열고 audio_start, binary chunk, audio_end, transcript, reply, TTS 재생 상태까지 검증했다. 물리 마이크, 공개 WSS, live STT/TTS provider 증거는 아직 별도다.</p></div><div><b>산출물</b><p><code>apps/web/e2e/voice-success.spec.ts</code>, controlled OpenAI/engine providers, browser voice UI probe</p></div><div><b>검증</b><p><code>npx playwright test e2e/voice-success.spec.ts --project=chromium-single-run</code> 2 passed</p></div></div>
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<div class="task-row"><div><span class="task-status s-done">DONE</span></div><div><b>레이아웃 감사팀 / 전면 레이아웃 개선</b><p>서브에이전트 전담으로 1차 overflow/clipping 수리 후 2차 전면 재설계를 진행했고, 이번 라운드에서 7개 권장 너비 시각 수용까지 닫았다. 세션, 학습자 홈/리뷰, 교수 콘솔, 관리자, 설정 화면을 작업 화면 기준으로 재배치했고, 과한 빈칸·튀어나감·버튼/텍스트 잘림·모바일 테이블 사용성을 줄였다. 엄격한 시각 게이트 + 화면별 적대적 시각 재검수에서 7개 화면 모두 accept(critical/major 0, 회귀 0)를 받아 DONE으로 닫는다.</p></div><div><b>산출물</b><p><code>docs/ops/layout-redesign-handoff-2026-06-26.md</code>, page-by-page redesign patches, <code>apps/web/e2e/layout-visual-gate.spec.ts</code></p></div><div><b>검증</b><p><code>npm run typecheck</code> OK, 엄격 시각 게이트 7 passed, layout focused E2E desktop/mobile 54 passed, 적대적 시각 재검수 7/7 accept·회귀 0.</p></div></div>
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<div class="task-row"><div><span class="task-status s-done">DONE</span></div><div><b>엄격한 레이아웃 시각 게이트 구축 · 병렬 수정 · 적대적 재검수</b><p>핸드오프가 요구한 7개 권장 너비(390/720/861/900/1024/1280/1440) 시각 수용을 자동 게이트로 고정했다. 7개 재설계 화면을 각 너비에서 렌더링해 가로 overflow 0, 컨트롤 하드클립/텍스트클립 0을 강제하고 화면당 7장 총 49장 풀페이지 스크린샷을 남긴다. 화면별 1에이전트 병렬 시각 리뷰로 49장 직접 판독 → 6개 병렬 수정 에이전트(파일 비중첩)가 결함 수정 → 화면별 적대적 재검수로 해소·무회귀 확정.</p></div><div><b>산출물</b><p><code>apps/web/e2e/layout-visual-gate.spec.ts</code>, <code>node_modules/.tmp/layout-gate/*.png</code> 49장, 2× workflow(review/verify)·6× fix agent</p></div><div><b>검증</b><p>게이트 7 passed(재스크린샷). 해소된 핵심 결함: 학습자홈 1280/1440 3열 가운데 컬럼 붕괴(critical → 2열 분기 상향 + word-break:keep-all), 교수 'API 404' raw 배너 제거, 리뷰 빈상태 위계 역전, 관리자 스켈레톤, 설정 와이드 좌측 데드존 제거, 세션 모바일 44px 터치타깃. 적대적 재검수 7/7 accept, regression 0.</p></div></div>
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<div class="task-row"><div><span class="task-status s-done">DONE</span></div><div><b>레이아웃 cosmetic minor 폴리시 일괄 처리</b><p>적대적 재검수 잔여 cosmetic minor를 5개 병렬 폴리시 에이전트로 처리했다. 학습자홈 헬퍼문구 고아 글자, 세션 1024 일시정지 아이콘 정리 + 보내기 버튼 대비 강화, 설정 2x2 칩 행 높이 균일, 교수 검토 큐 카드 갭 제거, 관리자 2열 높이 동기화를 적용했다.</p></div><div><b>산출물</b><p>page-by-page polish patches(LearnerHome/Session/Settings/Professor/Admin)</p></div><div><b>검증</b><p><code>npm run typecheck</code> OK, 시각 게이트 7 passed, 레이아웃 E2E desktop/mobile 54 passed, session-layout 8/8 — 회귀 0.</p></div></div>
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<div class="task-row"><div><span class="task-status s-plan">MINOR</span></div><div><b>잔여(비차단) — 공용 셸 단일 항목 → 처리</b><p>축소 사이드바 세로 구분선이 본문 전체 높이까지 닿지 않던 건을 <code>components/shell/shell.css</code>에서 처리했다. <code>.vg-nav border-right</code> 제거 후 <code>.vg-shell__body</code> 컨테이너 배경 하어라인으로 본문 그리드 전체 높이 구분선을 그리고, 그리드·구분선 폭을 <code>--nav-cur</code>로 동기화. learner-home 로딩 스켈레톤 밀도도 실제 카드 구조 모사로 보강했다.</p></div><div><b>판정</b><p>구현 완료. 검증: <code>npm run typecheck</code> PASS + <code>vite build</code> PASS. 전 페이지 시각 회귀 게이트는 web+api+DB 스택으로 이 워크스테이션 미실행 — 스택 가용 시 1회 시각 확인 권장.</p></div></div>
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<div class="task-row"><div><span class="task-status s-done">DONE</span></div><div><b>잔여(비차단) — 공용 셸 단일 항목 → 처리</b><p>축소 사이드바 세로 구분선이 본문 전체 높이까지 닿지 않던 건을 <code>components/shell/shell.css</code>에서 처리했다. <code>.vg-nav border-right</code> 제거 후 <code>.vg-shell__body</code> 컨테이너 배경 하어라인으로 본문 그리드 전체 높이 구분선을 그리고, 그리드·구분선 폭을 <code>--nav-cur</code>로 동기화. learner-home 로딩 스켈레톤 밀도도 실제 카드 구조 모사로 보강했다.</p></div><div><b>판정</b><p>구현 완료. 검증: <code>npm run typecheck</code> PASS + <code>vite build</code> PASS. 전 페이지 시각 회귀 게이트는 web+api+DB 스택으로 이 워크스테이션 미실행 — 스택 가용 시 1회 시각 확인 권장.</p></div></div>
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</div>
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<div class="tab-subhead"><h4>검증 실행 상세 표</h4><p>요약하지 않고 실행 범위, 명령, 결과를 행 단위로 남긴다.</p></div>
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<tbody>
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<tr><td>Web typecheck</td><td><code>npm run typecheck</code></td><td>Passed</td></tr>
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<tr><td>API typegen SSOT</td><td><code>npm run check:api-types</code></td><td>Passed; FastAPI OpenAPI → <code>src/lib/api.gen.ts</code> stale check</td></tr>
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<tr><td>Backend pytest</td><td><code>python -m pytest app/ -q</code></td><td>119 passed</td></tr>
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<tr><td>Backend pytest</td><td><code>python -m pytest app/ -q</code></td><td>122 passed</td></tr>
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<tr><td>X2 evaluator model routing</td><td><code>python -m pytest app/test_evaluator_model_routing.py app/test_runtime_policy.py -q</code></td><td>23 passed; fast/deep evaluator model override and blank-default routing covered</td></tr>
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<tr><td>C1 case worksheet</td><td><code>python -m pytest app/test_session_turn_persistence.py -q</code> / <code>session-review.spec.ts</code></td><td>14 passed; session review exposes transcript-grounded <code>caseWorksheet</code> and UI evidence jump</td></tr>
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<tr><td>M3 auth claim mapping</td><td><code>python -m pytest app/test_auth_providers.py -q</code></td><td>22 passed; Google/SAML cohort maps, provider external_id, provider error reason covered</td></tr>
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<tr><td>CrisisGate 109</td><td><code>python -m pytest app/test_session_turn_persistence.py app/test_voice_ws.py -q</code></td><td>20 passed; real crisis stops before engine, returns 109 resource, safety event DB insert payload covered</td></tr>
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