동의 게이트와 런타임 안정화

docs/guides/source-docs-and-gaps.md

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 | **H1** | 계약 평가 KPI(자기효능감·기술숙련도·수련만족도 사전사후) 수집·집계 전무 | `자기효능감/사전사후/수련만족/실험통제군` grep 0건. Phase3 KPI도 report shape만, 계산 코드 0줄. (분석) | 3척도 pre-post 폼·실험/통제군 배정·자동누적 대시보드·추이 시각화·검정 계산 코드. (κ/ICC·환각률은 doc4 미명시 → 평가설계 확정.) | doc4(20명 실험/통제군·단회기 50분·3척도 pre-post) |
 | **H2** | 턴별 회기 리뷰 fast-loop 1차 가동·골든셋/2열 UI 잔여 | `make_eval_hook`이 submit/voice 생성 경로에 주입되고, stream은 `_evaluate_stream_turn`으로 fast-loop 평가를 붙인다. 결과는 `feedback_scores`, `alternative_utterance` 등 정규화 테이블에 적재·hydrate된다. | 회기리뷰 UI 좌(축어록 타임라인+비언어)/우(기법·적절성·대안반응·이론) 2열 고도화, 원천 축어록 few-shot 골든셋 적재. | doc2·doc5(골드 포맷) |
 | **H3** | 임상팀 콘텐츠 입력 경로(페르소나 저작 CRUD) 부재 + P4~P7 미적재 | personas 라우트에 검수 승인/반려만, draft 생성·편집 API 없음. `persona_repository.py`는 in-code `SEED_PERSONAS`(P1~P3)만 materialize, 외부 JSON 미로드 ✓. | 페르소나 저작 CRUD(draft→review) + P4~P7 적재, 루브릭·이론 콘텐츠를 임상팀 편집 가능 데이터로 외부화. | doc3(R&R)·doc4(페르소나=전문가 산출물) |
-| **H4** | PII 마스킹 한국어 이름/기관 NER + 동의 게이트 잔여 | Presidio `language='en'` 고정이라 이름/기관명은 NER 보강이 필요하지만, 한국어 날짜·금액·행정구역 주소 정규식 폴백은 추가됐다. 외부 LLM 호출은 상담 생성(generate/stream)·fast/deep 평가 직후 `audit.llm_call_log`에 provider/model/token/cost/inference_geo/latency만 적재하도록 연결했고, prompt/completion 본문은 저장하지 않는다. 로컬 dev-login 실제 `/turn` smoke에서 `audit.llm_call_log` 3행 증가를 확인했다. `consent_at` 컬럼만 있고 동의 수집/게이트/철회 엔드포인트는 아직 없다. | 한국어 이름/기관 NER 추가, 미성년/guardian 동의 수집·게이트·철회. 공개 Google OAuth 실제 `/turn` proof는 별도 운영 게이트. | doc1/2/5(실명·날짜·미성년·자살시도 다수)·doc4(IRB·개인정보) |
+| **H4** | PII 마스킹 한국어 이름/기관 NER + 동의 게이트 잔여 | Presidio `language='en'` 고정이라 이름/기관명은 NER 보강이 필요하지만, 한국어 날짜·금액·행정구역 주소 정규식 폴백은 추가됐다. 외부 LLM 호출은 상담 생성(generate/stream)·fast/deep 평가 직후 `audit.llm_call_log`에 provider/model/token/cost/inference_geo/latency만 적재하도록 연결했고, prompt/completion 본문은 저장하지 않는다. 로컬 dev-login 실제 `/turn` smoke에서 `audit.llm_call_log` 3행 증가를 확인했다. `app_user.consent_at` 기반 학습자 동의 수락/철회 엔드포인트와 회기 시작·voice dev persona 시작 하드게이트를 추가했고, 프론트 세션 시작 전 동의 UI와 E2E 동의 seed를 연결했다. | 한국어 이름/기관 NER 추가, 미성년/guardian 및 법무 검토가 필요한 서명 동의서/개인정보 고지 evidence 확보. 공개 Google OAuth 실제 `/turn` proof는 별도 운영 게이트. | doc1/2/5(실명·날짜·미성년·자살시도 다수)·doc4(IRB·개인정보) |
 
 ### Medium+ (6) — M1~M3, X1~X2, L1
 
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 - **C3 1차 완료**: `theory_mode`가 세션·평가·생성 프롬프트까지 흐른다. 후속은 임상팀 CBT 체인·이론부합 루브릭·명시적 선택 UI.
 - **H2 1차 완료**: `make_eval_hook`과 stream 평가가 턴 파이프라인에 붙고 정규화 테이블로 적재·복원된다. 대안발화도 `app.alternative_utterance`로 정규화한다. 후속은 2열 리뷰 UI·골든셋.
 - **H3**: 페르소나 저작 CRUD(draft→review) + P4~P7 로드 경로.
-- **H4(부분)·X1·X2**: 마스킹 한국어 정규식 보강과 외부 LLM 호출 metadata-only `audit.llm_call_log` 적재 경로, dry-run JSONL export·PII scan·IAA 계산 1차는 완료했다. `ds.*` write는 `--write-dataset` 명시 시에만 수행한다. X2 비용 관측·예산 경고와 evaluator fast/deep 모델 override 1차는 완료했고 semantic cache·장기 한도 정책은 후속. M1/M2도 1차 구현 완료, provider 기반 비언어 감지와 case_digest/pinned_fact 실적재는 후속.
+- **H4(부분)·X1·X2**: 마스킹 한국어 정규식 보강, 외부 LLM 호출 metadata-only `audit.llm_call_log` 적재 경로, 학습자 동의 수락/철회/회기 시작 하드게이트 골격은 완료했다. 한국어 이름/기관 NER와 guardian/legal 서명 evidence는 후속이다. dry-run JSONL export·PII scan·IAA 계산 1차도 완료했고 `ds.*` write는 `--write-dataset` 명시 시에만 수행한다. X2 비용 관측·예산 경고와 evaluator fast/deep 모델 override 1차는 완료했고 semantic cache·장기 한도 정책은 후속. M1/M2도 1차 구현 완료, provider 기반 비언어 감지와 case_digest/pinned_fact 실적재는 후속.
 
 ### B. 소유자 결정 / 외부(임상팀·기관) 의존