전수 E2E 순회·소유자 결정 6건 구현·디자인 감사 반영
- 전수 순회: IA 전 라우트 412개 기능 인벤토리를 체크리스트 백로그로 관리 (docs/ops/e2e-full-sweep-2026-07-27.md), 신규 full-sweep 스펙 10파일 추가. RED→GREEN으로 결함 12건 수정: 관리자 무한 렌더 프리즈(TanStack autoReset 루프), 복수 코호트 저장 유실, 페르소나 보관 503(SQL 컬럼 모호성), PII 과잉 마스킹, /admin/ai watchdog 오탐 오버레이, 모바일 겹침 2건, 설정 스크롤 스파이, 온보딩 전화번호 무검증, 리뷰 조사·난도 라벨, pending 피드백 등. - 소유자 결정 구현: 설정 아바타 변경, 동의 철회·재동의 전체 흐름, 신규 학습자 기초 우선 추천, 학생 분석 테이블 가상화(@tanstack/react-virtual), 저작 모드 죽은 레일 정리, 감정 밸런스 타임라인 차트(deep turn_valence + 결정론 파생 폴백). - 디자인 감사(142차): 라이트 팔레트 AA 대비, 다크 토큰 별칭 통일, 미정의 CSS 변수 정리, 한글 keep-all 전역화, 탭 타깃 24px, LCP preconnect. - 검증: npm run e2e 병렬 432 수집 GREEN + 직렬 49/49 exit 0, 백엔드 pytest 421, gateway 29, typecheck/build/design-ssot/dead-code/중복 게이트 통과, layout-visual-gate 15/15, session-layout 8/8. 상세는 SSOT 대시보드 142~144차 노트.
This commit is contained in:
Yun Chan
parent
0ae94499f2
commit
4511383cd9
55 changed files with 9333 additions and 573 deletions
|
|
@ -291,11 +291,18 @@ def _row_value(row, key: str, default=None):
|
|||
|
||||
|
||||
def _cohort_ids(cohort: str | None) -> list[str]:
|
||||
return [cohort] if cohort else []
|
||||
"""단일 TEXT 컬럼(콤마 직렬화)을 cohort id 리스트로 복원한다."""
|
||||
if not cohort:
|
||||
return []
|
||||
return [part for part in (piece.strip() for piece in cohort.split(",")) if part]
|
||||
|
||||
|
||||
def _cohort_value(cohort_ids: list[str] | None) -> str | None:
|
||||
return (cohort_ids or [None])[0]
|
||||
"""cohort id 리스트를 콤마 직렬화해 저장한다. 첫 항목만 남기던 유실 버그 수정."""
|
||||
cleaned = [part for part in ((item or "").strip() for item in cohort_ids or []) if part]
|
||||
if not cleaned:
|
||||
return None
|
||||
return ",".join(cleaned)
|
||||
|
||||
|
||||
async def _runtime_tables_ready(conn) -> bool:
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -36,6 +36,12 @@ _REVIEW_COLUMNS = """
|
|||
source_provenance, is_synthetic, created_at, approved_at
|
||||
"""
|
||||
|
||||
# UPDATE ... FROM target 처럼 다른 테이블이 스코프에 있는 RETURNING에서는
|
||||
# 무한정 `code`가 target.code와 모호해진다(AmbiguousColumnError → 보관 503).
|
||||
_REVIEW_COLUMNS_CARD_QUALIFIED = ", ".join(
|
||||
f"card.{column.strip()}" for column in _REVIEW_COLUMNS.split(",")
|
||||
)
|
||||
|
||||
_PERSONA_STATUSES = {"draft", "review", "approved", "archived"}
|
||||
_REVIEW_QUEUE_STATUSES = ("draft", "review")
|
||||
PersonaReviewAction = Literal["approve", "reject"]
|
||||
|
|
@ -818,7 +824,7 @@ async def archive_persona_family(
|
|||
FROM target
|
||||
WHERE upper(card.code) = upper(target.code)
|
||||
AND card.status <> 'archived'
|
||||
RETURNING {_REVIEW_COLUMNS}
|
||||
RETURNING {_REVIEW_COLUMNS_CARD_QUALIFIED}
|
||||
)
|
||||
SELECT {_REVIEW_COLUMNS}
|
||||
FROM archived
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -7,8 +7,10 @@ import time
|
|||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Literal
|
||||
|
||||
import re
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, File, HTTPException, Query, UploadFile, status
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field, model_validator
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field, field_validator, model_validator
|
||||
|
||||
from ..auth_types import RoleName
|
||||
from ..auth_sessions import (
|
||||
|
|
@ -128,6 +130,20 @@ class UserProfileResponse(BaseModel):
|
|||
onboarding_required: bool = True
|
||||
|
||||
|
||||
# 연락처: 선행 + 허용, 숫자·하이픈·공백·괄호·점만, 숫자 9~15자리.
|
||||
_PHONE_ALLOWED_RE = re.compile(r"^\+?[0-9()\-\s.]+$")
|
||||
|
||||
|
||||
def _validate_phone_format(value: str) -> str:
|
||||
trimmed = value.strip()
|
||||
digits = re.sub(r"\D", "", trimmed)
|
||||
if not _PHONE_ALLOWED_RE.fullmatch(trimmed) or not 9 <= len(digits) <= 15:
|
||||
raise ValueError(
|
||||
"연락처는 숫자 9~15자리의 전화번호 형식이어야 합니다 (예: 010-1234-5678)."
|
||||
)
|
||||
return trimmed
|
||||
|
||||
|
||||
class UserProfilePatch(BaseModel):
|
||||
display_name: str | None = Field(default=None, min_length=1, max_length=80)
|
||||
affiliation: str | None = Field(default=None, max_length=120)
|
||||
|
|
@ -140,6 +156,13 @@ class UserProfilePatch(BaseModel):
|
|||
self_introduction: str | None = Field(default=None, max_length=600)
|
||||
avatar_url: str | None = Field(default=None, max_length=500)
|
||||
|
||||
@field_validator("phone")
|
||||
@classmethod
|
||||
def _check_phone(cls, value: str | None) -> str | None:
|
||||
if value is None:
|
||||
return value
|
||||
return _validate_phone_format(value)
|
||||
|
||||
|
||||
class OnboardingRequest(BaseModel):
|
||||
legal_name: str = Field(..., min_length=1, max_length=80)
|
||||
|
|
@ -154,6 +177,11 @@ class OnboardingRequest(BaseModel):
|
|||
terms_accepted: bool
|
||||
privacy_accepted: bool
|
||||
|
||||
@field_validator("phone")
|
||||
@classmethod
|
||||
def _check_phone(cls, value: str) -> str:
|
||||
return _validate_phone_format(value)
|
||||
|
||||
|
||||
class AvatarUploadResponse(BaseModel):
|
||||
avatar_url: str
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -264,6 +264,13 @@ class TechniqueDistribution(BaseModel):
|
|||
underused: list[str] = Field(default_factory=list) # 과소/미사용 군집
|
||||
|
||||
|
||||
class TurnValencePoint(BaseModel):
|
||||
"""deep-loop 턴별 내담자 정서가 — 축어록 seq(1-based) 지목 + v(−1~+1)."""
|
||||
|
||||
seq: int # 마스킹 축어록의 1-based 턴 번호
|
||||
v: float # 정서가(−1 매우 부정 ~ +1 매우 긍정)
|
||||
|
||||
|
||||
class SessionEvaluation(BaseModel):
|
||||
"""deep-loop 회기말/단계전환 정밀 평가 결과.
|
||||
|
||||
|
|
@ -282,6 +289,9 @@ class SessionEvaluation(BaseModel):
|
|||
supervisor_rationale: Optional[str] = None # CommentKind.RATIONALE 종합
|
||||
supervisor_critique: Optional[str] = None # CommentKind.CRITIQUE 종합
|
||||
alternative_utterances: list[str] = Field(default_factory=list) # 대안 발화 제시
|
||||
turn_valence: list[TurnValencePoint] = Field(
|
||||
default_factory=list
|
||||
) # 내담자 발화별 정서가(리뷰 감정 밸런스 차트 원천)
|
||||
theory_mode: Optional[str] = None
|
||||
error: Optional[str] = None
|
||||
|
||||
|
|
@ -378,6 +388,19 @@ def _deep_schema() -> dict[str, Any]:
|
|||
"supervisor_rationale": {"type": "string"},
|
||||
"supervisor_critique": {"type": "string"},
|
||||
"alternative_utterances": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
|
||||
# 선택 필드 — 내담자 발화별 정서가(리뷰 감정 밸런스 차트 원천).
|
||||
"turn_valence": {
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": {
|
||||
"type": "object",
|
||||
"additionalProperties": False,
|
||||
"properties": {
|
||||
"seq": {"type": "integer", "minimum": 1},
|
||||
"v": {"type": "number", "minimum": -1, "maximum": 1},
|
||||
},
|
||||
"required": ["seq", "v"],
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
"required": ["strengths", "improvements"],
|
||||
}
|
||||
|
|
@ -583,7 +606,10 @@ def build_deep_messages(
|
|||
"- intent_deviations: '의도와 다른 부분' 전부 {dimension, expected, actual, severity}로.\n"
|
||||
"- supervisor_rationale: 회기 전반에서 적절했던 개입의 근거(rationale) 종합.\n"
|
||||
"- supervisor_critique: 과도/부족/평가적 시각 등 주의점(critique) 종합.\n"
|
||||
"- alternative_utterances: 핵심 장면에 더 나은 대안 상담자 발화 1~3개."
|
||||
"- alternative_utterances: 핵심 장면에 더 나은 대안 상담자 발화 1~3개.\n"
|
||||
"- turn_valence: *내담자* 발화 각각의 정서가를 {seq, v}로 산출. seq 는 축어록의 "
|
||||
"1-based 턴 번호, v 는 −1(매우 부정)~+1(매우 긍정). 근거 없는 극단값을 피하고 "
|
||||
"불확실하면 0 근처로."
|
||||
),
|
||||
]
|
||||
)
|
||||
|
|
@ -854,6 +880,18 @@ async def evaluate_session(
|
|||
dev = _parse_intent_deviation(d)
|
||||
if dev is not None:
|
||||
base.intent_deviations.append(dev)
|
||||
for item in payload.get("turn_valence") or []:
|
||||
if not isinstance(item, dict):
|
||||
continue
|
||||
seq = item.get("seq")
|
||||
v = item.get("v")
|
||||
if not isinstance(seq, int) or isinstance(seq, bool) or seq < 1:
|
||||
continue
|
||||
if not isinstance(v, (int, float)) or isinstance(v, bool):
|
||||
continue
|
||||
base.turn_valence.append(
|
||||
TurnValencePoint(seq=seq, v=max(-1.0, min(1.0, float(v))))
|
||||
)
|
||||
_evaluator_cache_put(cache_key, base.model_dump())
|
||||
return base
|
||||
|
||||
|
|
@ -888,6 +926,7 @@ __all__ = [
|
|||
"ClientStateRead",
|
||||
"TurnEvaluation",
|
||||
"TechniqueDistribution",
|
||||
"TurnValencePoint",
|
||||
"SessionEvaluation",
|
||||
"aggregate_distribution",
|
||||
"evaluate_turn",
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -46,6 +46,10 @@ _KOREAN_SURNAME_CHARS = (
|
|||
_KOREAN_FULL_NAME = rf"[{_KOREAN_SURNAME_CHARS}][가-힣]{{1,3}}"
|
||||
_KOREAN_FULL_NAME_BEFORE_SUFFIX = rf"[{_KOREAN_SURNAME_CHARS}][가-힣]{{1,3}}?"
|
||||
_KOREAN_CONTEXTLESS_NAME = rf"[{_KOREAN_SURNAME_CHARS}][가-힣]{{2,3}}"
|
||||
# 인명 마지막 글자로 사실상 쓰이지 않는 용언 활용/명사화 꼬리 글자. 문맥 단서가
|
||||
# 없는 인명 패턴이 "유의점은·방치되는·마무리했을·연결감과·표현함을·어지러움은"
|
||||
# 같은 일반 단어를 이름으로 오탐해 평가 문장을 훼손하는 것을 막는다(정밀도 가드).
|
||||
_KOREAN_NAME_TAIL_GUARD = "(?<![했됐되된될것듯점음움됨함감])"
|
||||
_KOREAN_NAME_STOPWORDS = {
|
||||
"연락",
|
||||
"연락처",
|
||||
|
|
@ -109,7 +113,7 @@ _PII_PATTERNS: list[tuple[str, re.Pattern[str]]] = [
|
|||
"NAME",
|
||||
re.compile(
|
||||
r"(?P<prefix>(?:(?:저는|나는|제가|내가)\s*)?)"
|
||||
rf"(?P<value>{_KOREAN_FULL_NAME_BEFORE_SUFFIX})"
|
||||
rf"(?P<value>{_KOREAN_FULL_NAME_BEFORE_SUFFIX}){_KOREAN_NAME_TAIL_GUARD}"
|
||||
r"(?P<suffix>\s*(?:입니다|이에요|예요|이고|이고요))"
|
||||
r"(?=$|[\s,.;!?。])"
|
||||
),
|
||||
|
|
@ -128,7 +132,7 @@ _PII_PATTERNS: list[tuple[str, re.Pattern[str]]] = [
|
|||
(
|
||||
"NAME",
|
||||
re.compile(
|
||||
rf"(?<![가-힣])(?P<value>{_KOREAN_CONTEXTLESS_NAME})"
|
||||
rf"(?<![가-힣])(?P<value>{_KOREAN_CONTEXTLESS_NAME}){_KOREAN_NAME_TAIL_GUARD}"
|
||||
r"(?P<suffix>(?:은|는|이|가|을|를|와|과|에게|한테|라고|이라는))"
|
||||
),
|
||||
),
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -431,7 +431,11 @@ async def _session_review_payload_and_recipients(
|
|||
OR lower(u.email) = ANY($1::text[])
|
||||
OR (
|
||||
u.role = 'instructor'
|
||||
AND ($2 = '' OR u.cohort = $2)
|
||||
AND (
|
||||
$2 = ''
|
||||
OR string_to_array(COALESCE(u.cohort, ''), ',')
|
||||
&& string_to_array($2, ',')
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
AND COALESCE((p.notifications->>'learner_progress')::boolean, true)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -750,6 +750,24 @@ def _client_name(raw: str) -> str:
|
|||
return name or raw.strip() or "내담자"
|
||||
|
||||
|
||||
_DIFFICULTY_KO = {"easy": "기초", "moderate": "중간", "hard": "고난도"}
|
||||
|
||||
|
||||
def _persona_label(code: str, difficulty: str) -> str:
|
||||
return f"{code} · {_DIFFICULTY_KO.get(difficulty, difficulty)}"
|
||||
|
||||
|
||||
def _josa_wa_gwa(name: str) -> str:
|
||||
"""이름 마지막 글자의 받침 유무로 와/과를 고른다. 한글이 아니면 병기한다."""
|
||||
tail = name[-1] if name else ""
|
||||
if "가" <= tail <= "힣":
|
||||
has_final = (ord(tail) - 0xAC00) % 28 != 0
|
||||
if has_final:
|
||||
return "과"
|
||||
return "와"
|
||||
return "와(과)"
|
||||
|
||||
|
||||
def _review_summary(*, client_name: str, reached_phase: StageLabel, turns: list[ReviewTurn]) -> str:
|
||||
if not turns:
|
||||
return (
|
||||
|
|
@ -760,7 +778,7 @@ def _review_summary(*, client_name: str, reached_phase: StageLabel, turns: list[
|
|||
client_count = sum(1 for turn in turns if turn.speaker == "client")
|
||||
return (
|
||||
f"이 리뷰는 현재 세션에 저장된 실제 축어록 {len(turns)}개를 기반으로 합니다. "
|
||||
f"{client_name}와의 회기는 {reached_phase} 단계까지 진행되었고, "
|
||||
f"{client_name}{_josa_wa_gwa(client_name)}의 회기는 {reached_phase} 단계까지 진행되었고, "
|
||||
f"학습자 발화 {learner_count}개와 내담자 응답 {client_count}개가 기록되었습니다. "
|
||||
"평가 AI 또는 교수자 코멘트가 아직 생성되지 않은 항목은 빈 상태로 남겨 둡니다."
|
||||
)
|
||||
|
|
@ -1405,6 +1423,185 @@ def _review_nonverbal_events(turn: TurnRecord) -> list[ReviewNonverbalEvent]:
|
|||
return events
|
||||
|
||||
|
||||
# ─ 감정 밸런스 타임라인(valence) 파생 — 순수 함수 ──────────────────────────────
|
||||
_VALENCE_MAX_POINTS = 10
|
||||
|
||||
# client_state_read 코드 → 정서가 극성(taxonomy.ClientState 코드 기준 휴리스틱 맵).
|
||||
_CLIENT_STATE_VALENCE: dict[str, float] = {
|
||||
# 음의 극성 — 방어·위축·위기 신호
|
||||
"involuntary": -0.5,
|
||||
"defensive": -0.7,
|
||||
"suicidal_ideation_admit": -0.9,
|
||||
"negative_self_perception": -0.7,
|
||||
"conflicted": -0.4,
|
||||
"lack_of_confidence": -0.4,
|
||||
"compliant_surface": -0.2,
|
||||
"externalizing": -0.3,
|
||||
"apparent_competence": -0.2,
|
||||
"active_passivity": -0.3,
|
||||
"self_harm_disclosure": -0.9,
|
||||
"somatic_complaint": -0.4,
|
||||
"affect_masking": -0.3,
|
||||
"focus_drift_fusion": -0.3,
|
||||
# 양의 극성 — 개방·접촉·진전 신호
|
||||
"affect_contact": 0.6,
|
||||
"thought_organizing": 0.5,
|
||||
"responds_to_exploration": 0.5,
|
||||
"expresses_plan": 0.7,
|
||||
"defense_loosening": 0.6,
|
||||
"seeks_guidance": 0.2,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _clamp_valence(value: float) -> float:
|
||||
return max(-1.0, min(1.0, value))
|
||||
|
||||
|
||||
def _valence_t(
|
||||
created_at: float, first_turn_ts: float, duration_seconds: float
|
||||
) -> float:
|
||||
"""턴 시각 → 회기 진행률(0~1 클램프)."""
|
||||
if duration_seconds <= 0:
|
||||
return 0.0
|
||||
return max(0.0, min(1.0, (created_at - first_turn_ts) / duration_seconds))
|
||||
|
||||
|
||||
def _finalize_valence_points(
|
||||
points: list[ReviewValencePoint],
|
||||
) -> list[ReviewValencePoint]:
|
||||
"""2개 미만이면 빈 배열(차트 빈 상태), 10개 초과면 균등 리샘플(양 끝점 유지)."""
|
||||
if len(points) < 2:
|
||||
return []
|
||||
if len(points) <= _VALENCE_MAX_POINTS:
|
||||
return points
|
||||
last = len(points) - 1
|
||||
indices: list[int] = []
|
||||
for i in range(_VALENCE_MAX_POINTS):
|
||||
idx = round(i * last / (_VALENCE_MAX_POINTS - 1))
|
||||
if not indices or idx != indices[-1]:
|
||||
indices.append(idx)
|
||||
return [points[i] for i in indices]
|
||||
|
||||
|
||||
def counselor_baseline_points(
|
||||
turns: list[TurnRecord],
|
||||
*,
|
||||
first_turn_ts: float,
|
||||
duration_seconds: float,
|
||||
) -> list[ReviewValencePoint]:
|
||||
"""학습자 턴 rapport_signal 누적 이동평균 → 상담자 기준선 궤적."""
|
||||
points: list[ReviewValencePoint] = []
|
||||
total = 0.0
|
||||
count = 0
|
||||
for turn in turns:
|
||||
if turn.speaker != "counselor":
|
||||
continue
|
||||
ev = session_metrics.turn_eval(turn)
|
||||
if ev is None or str(ev.get("error") or "").strip():
|
||||
continue
|
||||
rapport = session_metrics.turn_rapport(ev)
|
||||
if rapport is None:
|
||||
continue
|
||||
count += 1
|
||||
total += rapport
|
||||
points.append(
|
||||
ReviewValencePoint(
|
||||
t=_valence_t(turn.created_at, first_turn_ts, duration_seconds),
|
||||
v=_clamp_valence(total / count),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
return _finalize_valence_points(points)
|
||||
|
||||
|
||||
def _fallback_client_valence_points(
|
||||
turns: list[TurnRecord],
|
||||
*,
|
||||
first_turn_ts: float,
|
||||
duration_seconds: float,
|
||||
) -> list[ReviewValencePoint]:
|
||||
"""폴백 — 상담자 턴 평가의 client_state_read 극성과 appropriateness(0~1) 결합."""
|
||||
points: list[ReviewValencePoint] = []
|
||||
for turn in turns:
|
||||
if turn.speaker != "counselor":
|
||||
continue
|
||||
ev = session_metrics.turn_eval(turn)
|
||||
if ev is None or str(ev.get("error") or "").strip():
|
||||
continue
|
||||
polarities: list[float] = []
|
||||
for state in ev.get("client_state_read") or []:
|
||||
code = state.get("code") if isinstance(state, dict) else state
|
||||
mapped = _CLIENT_STATE_VALENCE.get(str(code or "").strip())
|
||||
if mapped is not None:
|
||||
polarities.append(mapped)
|
||||
score01 = session_metrics.turn_score(ev)
|
||||
parts: list[float] = []
|
||||
if polarities:
|
||||
parts.append(0.7 * (sum(polarities) / len(polarities)))
|
||||
if score01 is not None:
|
||||
parts.append(0.3 * (score01 * 2.0 - 1.0))
|
||||
if not parts:
|
||||
continue
|
||||
points.append(
|
||||
ReviewValencePoint(
|
||||
t=_valence_t(turn.created_at, first_turn_ts, duration_seconds),
|
||||
v=_clamp_valence(sum(parts)),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
return points
|
||||
|
||||
|
||||
def client_valence_points(
|
||||
turns: list[TurnRecord],
|
||||
evaluation_payload: dict[str, object],
|
||||
*,
|
||||
first_turn_ts: float,
|
||||
duration_seconds: float,
|
||||
) -> list[ReviewValencePoint]:
|
||||
"""내담자 정서가 궤적 — deep 평가 turn_valence 우선, 없으면 턴 평가 기반 폴백."""
|
||||
raw = (
|
||||
evaluation_payload.get("turn_valence")
|
||||
if isinstance(evaluation_payload, dict)
|
||||
else None
|
||||
)
|
||||
points: list[ReviewValencePoint] = []
|
||||
if isinstance(raw, list):
|
||||
for item in raw:
|
||||
if not isinstance(item, dict):
|
||||
continue
|
||||
seq = item.get("seq")
|
||||
v = item.get("v")
|
||||
if isinstance(seq, bool) or not isinstance(seq, int):
|
||||
continue
|
||||
if isinstance(v, bool) or not isinstance(v, (int, float)):
|
||||
continue
|
||||
index = seq - 1
|
||||
if index < 0 or index >= len(turns):
|
||||
continue
|
||||
points.append(
|
||||
ReviewValencePoint(
|
||||
t=_valence_t(
|
||||
turns[index].created_at, first_turn_ts, duration_seconds
|
||||
),
|
||||
v=_clamp_valence(float(v)),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
points.sort(key=lambda point: point.t)
|
||||
if not points:
|
||||
points = _fallback_client_valence_points(
|
||||
turns, first_turn_ts=first_turn_ts, duration_seconds=duration_seconds
|
||||
)
|
||||
return _finalize_valence_points(points)
|
||||
|
||||
|
||||
def _valence_axis(
|
||||
duration_seconds: int, *, has_points: bool, fallback: list[str]
|
||||
) -> list[str]:
|
||||
"""포인트가 있으면 시간 라벨 4개(0~회기말 균등), 없으면 기존 axis 유지."""
|
||||
if not has_points or duration_seconds <= 0:
|
||||
return fallback
|
||||
return [_offset_label(duration_seconds * i / 3) for i in range(4)]
|
||||
|
||||
|
||||
def build_session_review(read_input: SessionReviewReadInput) -> SessionReviewResponse:
|
||||
sess = read_input.session
|
||||
visible_turns = learner_visible_turns(sess)
|
||||
|
|
@ -1455,6 +1652,27 @@ def build_session_review(read_input: SessionReviewReadInput) -> SessionReviewRes
|
|||
)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 감정 밸런스 타임라인 — 학습자 기준선 + 내담자 정서가(비공개 턴 존재 시 비산출)
|
||||
counselor_baseline: list[ReviewValencePoint] = []
|
||||
client_valence: list[ReviewValencePoint] = []
|
||||
if not hidden_turns:
|
||||
counselor_baseline = counselor_baseline_points(
|
||||
visible_turns,
|
||||
first_turn_ts=first_turn_ts,
|
||||
duration_seconds=duration_seconds,
|
||||
)
|
||||
client_valence = client_valence_points(
|
||||
visible_turns,
|
||||
evaluation_payload,
|
||||
first_turn_ts=first_turn_ts,
|
||||
duration_seconds=duration_seconds,
|
||||
)
|
||||
valence_axis = _valence_axis(
|
||||
duration_seconds,
|
||||
has_points=bool(counselor_baseline or client_valence),
|
||||
fallback=axis,
|
||||
)
|
||||
|
||||
if not turns:
|
||||
session_signal = "기록 없음"
|
||||
elif sess.ended:
|
||||
|
|
@ -1533,7 +1751,7 @@ def build_session_review(read_input: SessionReviewReadInput) -> SessionReviewRes
|
|||
client=ReviewClient(
|
||||
name=client_name,
|
||||
initial=client_initial,
|
||||
persona=f"{sess.persona_code} · {sess.persona.difficulty}",
|
||||
persona=_persona_label(sess.persona_code, str(sess.persona.difficulty)),
|
||||
),
|
||||
date=datetime.fromtimestamp(sess.created_at).strftime("%Y-%m-%d"),
|
||||
durationLabel=_duration_label(duration_seconds),
|
||||
|
|
@ -1545,9 +1763,9 @@ def build_session_review(read_input: SessionReviewReadInput) -> SessionReviewRes
|
|||
summary=summary,
|
||||
phases=_phase_segments(stage_labels),
|
||||
phaseAxis=axis,
|
||||
valenceAxis=axis,
|
||||
clientValence=[],
|
||||
counselorBaseline=[],
|
||||
valenceAxis=valence_axis,
|
||||
clientValence=client_valence,
|
||||
counselorBaseline=counselor_baseline,
|
||||
turns=turns,
|
||||
rubric=rubric,
|
||||
goodMoments=good_moments,
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -21,6 +21,26 @@ class _Acquire:
|
|||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
class CohortSerializationTest(unittest.TestCase):
|
||||
"""2026-07-27 전수 순회 결함 #20: 서버가 cohort_ids 첫 항목만 저장하던 유실 회귀 가드."""
|
||||
|
||||
def test_multi_cohort_round_trip_preserves_every_id(self) -> None:
|
||||
from .auth_sessions import _cohort_ids, _cohort_value
|
||||
|
||||
self.assertEqual(_cohort_value(["co-a", "co-b"]), "co-a,co-b")
|
||||
self.assertEqual(_cohort_ids("co-a,co-b"), ["co-a", "co-b"])
|
||||
self.assertEqual(_cohort_ids(_cohort_value(["x-1", "x-2", "x-3"])), ["x-1", "x-2", "x-3"])
|
||||
|
||||
def test_cohort_value_trims_and_drops_empty_entries(self) -> None:
|
||||
from .auth_sessions import _cohort_ids, _cohort_value
|
||||
|
||||
self.assertEqual(_cohort_value([" co-a ", "", " ", "co-b"]), "co-a,co-b")
|
||||
self.assertIsNone(_cohort_value([]))
|
||||
self.assertIsNone(_cohort_value(None))
|
||||
self.assertEqual(_cohort_ids(None), [])
|
||||
self.assertEqual(_cohort_ids(" co-a , ,co-b "), ["co-a", "co-b"])
|
||||
|
||||
|
||||
class AdminOpsTest(unittest.IsolatedAsyncioTestCase):
|
||||
async def test_usage_from_database_orders_by_aggregated_token_sum(self) -> None:
|
||||
case = self
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -214,6 +214,21 @@ class OrchestratorMaskingGateTest(unittest.IsolatedAsyncioTestCase):
|
|||
)
|
||||
self.assertNotIn("NAME", masked.entities)
|
||||
|
||||
def test_mask_pii_does_not_mask_evaluator_abstract_words_as_names(self) -> None:
|
||||
# 실제 교수자 리뷰 화면에서 관측된 오탐 문형: 성씨 문자로 시작하는 일반
|
||||
# 명사/용언(유의점·방치되는·마무리했을·연결감·표현함·어지러움)이
|
||||
# 조사와 결합하면 문맥-없는 인명 패턴에 걸려 평가 문장이 훼손된다.
|
||||
text = (
|
||||
"유의점은 세 가지다. 정서 신호가 방치되는 것을 피하고, 회기를 "
|
||||
"마무리했을 때 연결감과 작업동맹을 지키며, 감정을 표현함을 존중한다. "
|
||||
"어지러움은 신체 신호로 다룬다."
|
||||
)
|
||||
|
||||
masked = guardrail.mask_pii(text)
|
||||
|
||||
self.assertEqual(masked.text_masked, text)
|
||||
self.assertNotIn("NAME", masked.entities)
|
||||
|
||||
def test_prepare_turn_masks_korean_pii_from_engine_messages(self) -> None:
|
||||
ctx = orchestrator.prepare_turn(
|
||||
session_id="masking-session",
|
||||
|
|
|
|||
50
apps/api/app/test_review_summary_josa.py
Normal file
50
apps/api/app/test_review_summary_josa.py
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,50 @@
|
|||
"""리뷰 요약 문장의 한국어 조사(와/과) 선택 회귀 테스트.
|
||||
|
||||
2026-07-27 전수 순회에서 발견: 받침 있는 내담자 이름(하늘) 뒤에도 "와의"가
|
||||
붙어 "하늘와의 회기는"으로 표기됐다. 마지막 글자 받침 유무에 따라 와/과를
|
||||
골라야 한다.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import unittest
|
||||
|
||||
from .session_read_model import ReviewTurn, _review_summary
|
||||
|
||||
|
||||
def _turns() -> list[ReviewTurn]:
|
||||
return [
|
||||
ReviewTurn(id="t1", ts="0:00", speaker="learner", who="나", text="안녕하세요."),
|
||||
ReviewTurn(id="t2", ts="0:01", speaker="client", who="하늘", text="...네."),
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
class ReviewPersonaLabelTest(unittest.TestCase):
|
||||
def test_difficulty_is_localized_to_korean(self) -> None:
|
||||
from .session_read_model import _persona_label
|
||||
|
||||
self.assertEqual(_persona_label("P4", "easy"), "P4 · 기초")
|
||||
self.assertEqual(_persona_label("P2", "moderate"), "P2 · 중간")
|
||||
self.assertEqual(_persona_label("P1", "hard"), "P1 · 고난도")
|
||||
# 알 수 없는 값은 원문 유지(빈 라벨로 숨기지 않는다)
|
||||
self.assertEqual(_persona_label("P9", "custom"), "P9 · custom")
|
||||
|
||||
|
||||
class ReviewSummaryJosaTest(unittest.TestCase):
|
||||
def test_name_with_final_consonant_uses_gwa(self) -> None:
|
||||
summary = _review_summary(client_name="하늘", reached_phase="라포", turns=_turns())
|
||||
self.assertIn("하늘과의 회기는", summary)
|
||||
self.assertNotIn("하늘와의", summary)
|
||||
|
||||
def test_name_without_final_consonant_uses_wa(self) -> None:
|
||||
summary = _review_summary(client_name="지우", reached_phase="라포", turns=_turns())
|
||||
self.assertIn("지우와의 회기는", summary)
|
||||
self.assertNotIn("지우과의", summary)
|
||||
|
||||
def test_non_hangul_tail_falls_back_to_gwa_slash_wa(self) -> None:
|
||||
summary = _review_summary(client_name="P4", reached_phase="라포", turns=_turns())
|
||||
self.assertIn("P4와(과)의 회기는", summary)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
unittest.main()
|
||||
287
apps/api/app/test_review_valence.py
Normal file
287
apps/api/app/test_review_valence.py
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,287 @@
|
|||
"""감정 밸런스 타임라인(리뷰 valence 차트) 파생 로직 회귀 테스트."""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import unittest
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from . import session_read_model
|
||||
from .engine_client import GenerateResponse
|
||||
from .services import evaluator, persona as persona_service, state_machine
|
||||
from .store import InProcSession, TurnRecord
|
||||
|
||||
|
||||
def _session(*, created_at: float = 1_000.0) -> InProcSession:
|
||||
card = persona_service.P1
|
||||
return InProcSession(
|
||||
session_id="review-valence-session",
|
||||
case_id="review-valence-case",
|
||||
learner_id="00000000-0000-0000-0000-000000000201",
|
||||
persona_code=card.code,
|
||||
theory_mode="humanistic",
|
||||
persona=card,
|
||||
state=state_machine.SessionState(
|
||||
resistance=card.base_resistance(),
|
||||
ideation_stage=card.ideation_baseline(),
|
||||
),
|
||||
created_at=created_at,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _turn(
|
||||
seq: int,
|
||||
speaker: str,
|
||||
created_at: float,
|
||||
evaluation: dict[str, Any] | None = None,
|
||||
) -> TurnRecord:
|
||||
return TurnRecord(
|
||||
turn_seq=seq,
|
||||
speaker=speaker,
|
||||
stage="rapport",
|
||||
text=f"발화 {seq}",
|
||||
text_masked=f"발화 {seq}",
|
||||
created_at=created_at,
|
||||
evaluation=evaluation,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class CounselorBaselineTest(unittest.TestCase):
|
||||
def test_cumulative_average_and_t_normalization(self) -> None:
|
||||
base = 1_000.0
|
||||
turns = [
|
||||
_turn(1, "counselor", base, {"rapport_signal": 0.5}),
|
||||
_turn(2, "client", base + 10.0),
|
||||
_turn(3, "counselor", base + 30.0, {"rapport_signal": -0.5}),
|
||||
_turn(4, "client", base + 40.0),
|
||||
_turn(5, "counselor", base + 60.0, {"rapport_signal": 0.5}),
|
||||
]
|
||||
points = session_read_model.counselor_baseline_points(
|
||||
turns, first_turn_ts=base, duration_seconds=120
|
||||
)
|
||||
self.assertEqual(len(points), 3)
|
||||
self.assertAlmostEqual(points[0].v, 0.5)
|
||||
self.assertAlmostEqual(points[1].v, 0.0)
|
||||
self.assertAlmostEqual(points[2].v, 0.5 / 3.0)
|
||||
self.assertAlmostEqual(points[0].t, 0.0)
|
||||
self.assertAlmostEqual(points[1].t, 0.25)
|
||||
self.assertAlmostEqual(points[2].t, 0.5)
|
||||
|
||||
def test_resamples_to_at_most_ten_points(self) -> None:
|
||||
base = 1_000.0
|
||||
turns = [
|
||||
_turn(i + 1, "counselor", base + i * 10.0, {"rapport_signal": 0.1})
|
||||
for i in range(12)
|
||||
]
|
||||
points = session_read_model.counselor_baseline_points(
|
||||
turns, first_turn_ts=base, duration_seconds=110
|
||||
)
|
||||
self.assertEqual(len(points), 10)
|
||||
# 균등 리샘플이어도 양 끝점은 유지된다.
|
||||
self.assertAlmostEqual(points[0].t, 0.0)
|
||||
self.assertAlmostEqual(points[-1].t, 1.0)
|
||||
# t 는 단조 증가·클램프 범위 내.
|
||||
for prev, cur in zip(points, points[1:]):
|
||||
self.assertLessEqual(prev.t, cur.t)
|
||||
for point in points:
|
||||
self.assertGreaterEqual(point.v, -1.0)
|
||||
self.assertLessEqual(point.v, 1.0)
|
||||
|
||||
def test_fewer_than_two_points_returns_empty(self) -> None:
|
||||
base = 1_000.0
|
||||
turns = [
|
||||
_turn(1, "counselor", base, {"rapport_signal": 0.4}),
|
||||
_turn(2, "client", base + 10.0),
|
||||
]
|
||||
self.assertEqual(
|
||||
session_read_model.counselor_baseline_points(
|
||||
turns, first_turn_ts=base, duration_seconds=60
|
||||
),
|
||||
[],
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class ClientValenceTest(unittest.TestCase):
|
||||
def test_prefers_payload_turn_valence(self) -> None:
|
||||
base = 1_000.0
|
||||
turns = [
|
||||
_turn(1, "counselor", base),
|
||||
_turn(2, "client", base + 30.0),
|
||||
_turn(3, "counselor", base + 60.0),
|
||||
_turn(4, "client", base + 90.0),
|
||||
]
|
||||
payload = {
|
||||
"turn_valence": [
|
||||
{"seq": 2, "v": 0.4},
|
||||
{"seq": 4, "v": -0.6},
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
points = session_read_model.client_valence_points(
|
||||
turns, payload, first_turn_ts=base, duration_seconds=120
|
||||
)
|
||||
self.assertEqual(len(points), 2)
|
||||
self.assertAlmostEqual(points[0].t, 0.25)
|
||||
self.assertAlmostEqual(points[0].v, 0.4)
|
||||
self.assertAlmostEqual(points[1].t, 0.75)
|
||||
self.assertAlmostEqual(points[1].v, -0.6)
|
||||
|
||||
def test_fallback_derives_from_turn_evaluations(self) -> None:
|
||||
base = 1_000.0
|
||||
negative_eval = {
|
||||
"client_state_read": [{"code": "defensive", "label_ko": "방어"}],
|
||||
"appropriateness": "warn",
|
||||
}
|
||||
positive_eval = {
|
||||
"client_state_read": [{"code": "defense_loosening", "label_ko": "방어 완화"}],
|
||||
"appropriateness": "pos",
|
||||
}
|
||||
turns = [
|
||||
_turn(1, "counselor", base, negative_eval),
|
||||
_turn(2, "client", base + 30.0),
|
||||
_turn(3, "counselor", base + 60.0, positive_eval),
|
||||
_turn(4, "client", base + 90.0),
|
||||
]
|
||||
points = session_read_model.client_valence_points(
|
||||
turns, {}, first_turn_ts=base, duration_seconds=120
|
||||
)
|
||||
self.assertEqual(len(points), 2)
|
||||
self.assertLess(points[0].v, 0.0)
|
||||
self.assertGreater(points[1].v, 0.0)
|
||||
for point in points:
|
||||
self.assertGreaterEqual(point.v, -1.0)
|
||||
self.assertLessEqual(point.v, 1.0)
|
||||
|
||||
|
||||
class BuildSessionReviewValenceTest(unittest.TestCase):
|
||||
def test_review_fills_valence_arrays_and_axis(self) -> None:
|
||||
base = 1_000.0
|
||||
sess = _session(created_at=base)
|
||||
sess.ended = True
|
||||
sess.ended_at = base + 120.0
|
||||
for i in range(4):
|
||||
counselor_eval = {
|
||||
"rapport_signal": 0.2 + i * 0.1,
|
||||
"client_state_read": [{"code": "affect_contact", "label_ko": "정서 접촉/표현"}],
|
||||
"appropriateness": "pos",
|
||||
}
|
||||
sess.turns.append(
|
||||
_turn(i * 2 + 1, "counselor", base + i * 30.0, counselor_eval)
|
||||
)
|
||||
sess.turns.append(_turn(i * 2 + 2, "client", base + i * 30.0 + 15.0))
|
||||
evaluation_record = {
|
||||
"status": "ready",
|
||||
"payload": {
|
||||
"strengths": ["감정 반영이 좋았습니다."],
|
||||
"improvements": [],
|
||||
"turn_valence": [
|
||||
{"seq": 2, "v": -0.3},
|
||||
{"seq": 4, "v": -0.1},
|
||||
{"seq": 6, "v": 0.2},
|
||||
{"seq": 8, "v": 0.5},
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
review = session_read_model.build_session_review(
|
||||
session_read_model.SessionReviewReadInput(
|
||||
session=sess,
|
||||
evaluation_record=evaluation_record,
|
||||
evaluation_durable=True,
|
||||
now_ts=base + 200.0,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
self.assertEqual(len(review.clientValence), 4)
|
||||
self.assertEqual(len(review.counselorBaseline), 4)
|
||||
# payload turn_valence 를 그대로 쓴다.
|
||||
self.assertAlmostEqual(review.clientValence[0].v, -0.3)
|
||||
self.assertAlmostEqual(review.clientValence[-1].v, 0.5)
|
||||
# x축 라벨은 3~5개.
|
||||
self.assertGreaterEqual(len(review.valenceAxis), 3)
|
||||
self.assertLessEqual(len(review.valenceAxis), 5)
|
||||
self.assertEqual(review.valenceAxis[0], "0:00")
|
||||
|
||||
def test_review_without_signals_keeps_empty_arrays(self) -> None:
|
||||
base = 1_000.0
|
||||
sess = _session(created_at=base)
|
||||
sess.ended = True
|
||||
sess.ended_at = base + 60.0
|
||||
sess.turns.append(_turn(1, "counselor", base))
|
||||
sess.turns.append(_turn(2, "client", base + 10.0))
|
||||
review = session_read_model.build_session_review(
|
||||
session_read_model.SessionReviewReadInput(
|
||||
session=sess,
|
||||
evaluation_record={"status": "ready", "payload": {}},
|
||||
evaluation_durable=True,
|
||||
now_ts=base + 100.0,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
self.assertEqual(review.clientValence, [])
|
||||
self.assertEqual(review.counselorBaseline, [])
|
||||
# 포인트가 없으면 기존 2원소 axis 를 유지한다.
|
||||
self.assertEqual(len(review.valenceAxis), 2)
|
||||
|
||||
|
||||
class _DeepValenceEngine:
|
||||
"""deep-loop 구조화 응답에 turn_valence 를 포함하는 가짜 엔진."""
|
||||
|
||||
def __init__(self) -> None:
|
||||
self.requests: list[Any] = []
|
||||
|
||||
async def generate(self, req: Any) -> GenerateResponse:
|
||||
self.requests.append(req)
|
||||
return GenerateResponse(
|
||||
text="",
|
||||
model="fake-deep",
|
||||
provider="fake-provider",
|
||||
structured={
|
||||
"strengths": ["공감 표현"],
|
||||
"improvements": [],
|
||||
"turn_valence": [
|
||||
{"seq": 2, "v": -0.4},
|
||||
{"seq": 4, "v": 1.7}, # 범위 초과 → 클램프
|
||||
{"seq": 0, "v": 0.2}, # 잘못된 seq → 버림
|
||||
],
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class DeepSchemaTurnValenceTest(unittest.IsolatedAsyncioTestCase):
|
||||
async def asyncSetUp(self) -> None:
|
||||
evaluator.clear_evaluator_semantic_cache()
|
||||
|
||||
async def asyncTearDown(self) -> None:
|
||||
evaluator.clear_evaluator_semantic_cache()
|
||||
|
||||
def test_deep_schema_declares_turn_valence(self) -> None:
|
||||
schema = evaluator._deep_schema()
|
||||
turn_valence = schema["properties"].get("turn_valence")
|
||||
self.assertIsNotNone(turn_valence)
|
||||
self.assertEqual(turn_valence["type"], "array")
|
||||
item_props = turn_valence["items"]["properties"]
|
||||
self.assertIn("seq", item_props)
|
||||
self.assertIn("v", item_props)
|
||||
# 선택 필드라 required 에는 없어야 한다.
|
||||
self.assertNotIn("turn_valence", schema["required"])
|
||||
|
||||
async def test_evaluate_session_parses_turn_valence(self) -> None:
|
||||
engine = _DeepValenceEngine()
|
||||
result = await evaluator.evaluate_session(
|
||||
session_id="review-valence-session",
|
||||
stage="라포",
|
||||
masked_turns=[
|
||||
{"seq": 1, "speaker": "counselor", "text": "요즘 어떠세요?"},
|
||||
{"seq": 2, "speaker": "client", "text": "잘 모르겠어요."},
|
||||
],
|
||||
engine=engine, # type: ignore[arg-type]
|
||||
)
|
||||
self.assertIsNone(result.error)
|
||||
self.assertEqual(len(result.turn_valence), 2)
|
||||
self.assertEqual(result.turn_valence[0].seq, 2)
|
||||
self.assertAlmostEqual(result.turn_valence[0].v, -0.4)
|
||||
self.assertAlmostEqual(result.turn_valence[1].v, 1.0) # 클램프
|
||||
# 영속 payload 경로(to_dict)에 turn_valence 가 실린다.
|
||||
payload = result.to_dict()
|
||||
self.assertIn("turn_valence", payload)
|
||||
self.assertEqual(payload["turn_valence"][0]["seq"], 2)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
unittest.main()
|
||||
68
apps/api/app/test_user_onboarding_validation.py
Normal file
68
apps/api/app/test_user_onboarding_validation.py
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,68 @@
|
|||
"""온보딩/프로필 연락처(phone) 형식 검증 회귀 테스트.
|
||||
|
||||
2026-07-27 전수 순회에서 발견: 온보딩 연락처에 "전화번호아님텍스트" 같은
|
||||
임의 문자열을 넣어도 클라이언트·서버 모두 통과되어 DB에 저장됐다.
|
||||
OnboardingRequest / UserProfilePatch 는 숫자 9~15자리(하이픈·공백·괄호·점·
|
||||
선행 + 허용)만 받아야 한다.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import unittest
|
||||
|
||||
from pydantic import ValidationError
|
||||
|
||||
from .routes.users import OnboardingRequest, UserProfilePatch
|
||||
|
||||
|
||||
def _onboarding_kwargs(**overrides: object) -> dict:
|
||||
base: dict = {
|
||||
"legal_name": "검증 사용자",
|
||||
"affiliation": "한신대학교",
|
||||
"department": "상담심리학과",
|
||||
"grade_level": "3학년",
|
||||
"phone": "010-1234-5678",
|
||||
"contact_address": "경기도 오산시 한신대길 137",
|
||||
"nickname": "검증",
|
||||
"self_introduction": "연락처 검증 테스트 사용자입니다.",
|
||||
"avatar_url": "",
|
||||
"terms_accepted": True,
|
||||
"privacy_accepted": True,
|
||||
}
|
||||
base.update(overrides)
|
||||
return base
|
||||
|
||||
|
||||
class OnboardingPhoneValidationTest(unittest.TestCase):
|
||||
def test_onboarding_rejects_non_numeric_phone_text(self) -> None:
|
||||
with self.assertRaises(ValidationError):
|
||||
OnboardingRequest(**_onboarding_kwargs(phone="전화번호아님텍스트"))
|
||||
|
||||
def test_onboarding_rejects_phone_with_too_few_digits(self) -> None:
|
||||
with self.assertRaises(ValidationError):
|
||||
OnboardingRequest(**_onboarding_kwargs(phone="010-12"))
|
||||
|
||||
def test_onboarding_accepts_common_korean_phone_formats(self) -> None:
|
||||
for phone in (
|
||||
"010-1234-5678",
|
||||
"01012345678",
|
||||
"010 1234 5678",
|
||||
"02-123-4567",
|
||||
"031-8000-9000",
|
||||
"+82-10-1234-5678",
|
||||
):
|
||||
with self.subTest(phone=phone):
|
||||
req = OnboardingRequest(**_onboarding_kwargs(phone=phone))
|
||||
self.assertEqual(req.phone, phone.strip())
|
||||
|
||||
def test_profile_patch_rejects_non_numeric_phone_text(self) -> None:
|
||||
with self.assertRaises(ValidationError):
|
||||
UserProfilePatch(phone="전화번호아님텍스트")
|
||||
|
||||
def test_profile_patch_allows_omitted_phone(self) -> None:
|
||||
patch = UserProfilePatch()
|
||||
self.assertIsNone(patch.phone)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
unittest.main()
|
||||
Loading…
Add table
Add a link
Reference in a new issue