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.
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@ -264,6 +264,13 @@ class TechniqueDistribution(BaseModel):
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underused: list[str] = Field(default_factory=list) # 과소/미사용 군집
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class TurnValencePoint(BaseModel):
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"""deep-loop 턴별 내담자 정서가 — 축어록 seq(1-based) 지목 + v(−1~+1)."""
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seq: int # 마스킹 축어록의 1-based 턴 번호
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v: float # 정서가(−1 매우 부정 ~ +1 매우 긍정)
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class SessionEvaluation(BaseModel):
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"""deep-loop 회기말/단계전환 정밀 평가 결과.
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@ -282,6 +289,9 @@ class SessionEvaluation(BaseModel):
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supervisor_rationale: Optional[str] = None # CommentKind.RATIONALE 종합
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supervisor_critique: Optional[str] = None # CommentKind.CRITIQUE 종합
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alternative_utterances: list[str] = Field(default_factory=list) # 대안 발화 제시
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turn_valence: list[TurnValencePoint] = Field(
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default_factory=list
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) # 내담자 발화별 정서가(리뷰 감정 밸런스 차트 원천)
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theory_mode: Optional[str] = None
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error: Optional[str] = None
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@ -378,6 +388,19 @@ def _deep_schema() -> dict[str, Any]:
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"supervisor_rationale": {"type": "string"},
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"supervisor_critique": {"type": "string"},
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"alternative_utterances": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
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# 선택 필드 — 내담자 발화별 정서가(리뷰 감정 밸런스 차트 원천).
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"turn_valence": {
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"type": "array",
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"items": {
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"type": "object",
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"additionalProperties": False,
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"properties": {
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"seq": {"type": "integer", "minimum": 1},
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"v": {"type": "number", "minimum": -1, "maximum": 1},
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},
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"required": ["seq", "v"],
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},
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},
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},
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"required": ["strengths", "improvements"],
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}
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@ -583,7 +606,10 @@ def build_deep_messages(
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"- intent_deviations: '의도와 다른 부분' 전부 {dimension, expected, actual, severity}로.\n"
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"- supervisor_rationale: 회기 전반에서 적절했던 개입의 근거(rationale) 종합.\n"
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"- supervisor_critique: 과도/부족/평가적 시각 등 주의점(critique) 종합.\n"
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"- alternative_utterances: 핵심 장면에 더 나은 대안 상담자 발화 1~3개."
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"- alternative_utterances: 핵심 장면에 더 나은 대안 상담자 발화 1~3개.\n"
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"- turn_valence: *내담자* 발화 각각의 정서가를 {seq, v}로 산출. seq 는 축어록의 "
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"1-based 턴 번호, v 는 −1(매우 부정)~+1(매우 긍정). 근거 없는 극단값을 피하고 "
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"불확실하면 0 근처로."
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),
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]
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)
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@ -854,6 +880,18 @@ async def evaluate_session(
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dev = _parse_intent_deviation(d)
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if dev is not None:
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base.intent_deviations.append(dev)
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||||
for item in payload.get("turn_valence") or []:
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||||
if not isinstance(item, dict):
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||||
continue
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||||
seq = item.get("seq")
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||||
v = item.get("v")
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||||
if not isinstance(seq, int) or isinstance(seq, bool) or seq < 1:
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||||
continue
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||||
if not isinstance(v, (int, float)) or isinstance(v, bool):
|
||||
continue
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||||
base.turn_valence.append(
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||||
TurnValencePoint(seq=seq, v=max(-1.0, min(1.0, float(v))))
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)
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||||
_evaluator_cache_put(cache_key, base.model_dump())
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||||
return base
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@ -888,6 +926,7 @@ __all__ = [
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"ClientStateRead",
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"TurnEvaluation",
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"TechniqueDistribution",
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"TurnValencePoint",
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"SessionEvaluation",
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"aggregate_distribution",
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||||
"evaluate_turn",
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@ -46,6 +46,10 @@ _KOREAN_SURNAME_CHARS = (
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_KOREAN_FULL_NAME = rf"[{_KOREAN_SURNAME_CHARS}][가-힣]{{1,3}}"
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||||
_KOREAN_FULL_NAME_BEFORE_SUFFIX = rf"[{_KOREAN_SURNAME_CHARS}][가-힣]{{1,3}}?"
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||||
_KOREAN_CONTEXTLESS_NAME = rf"[{_KOREAN_SURNAME_CHARS}][가-힣]{{2,3}}"
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# 인명 마지막 글자로 사실상 쓰이지 않는 용언 활용/명사화 꼬리 글자. 문맥 단서가
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# 없는 인명 패턴이 "유의점은·방치되는·마무리했을·연결감과·표현함을·어지러움은"
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# 같은 일반 단어를 이름으로 오탐해 평가 문장을 훼손하는 것을 막는다(정밀도 가드).
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_KOREAN_NAME_TAIL_GUARD = "(?<![했됐되된될것듯점음움됨함감])"
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_KOREAN_NAME_STOPWORDS = {
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||||
"연락",
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||||
"연락처",
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||||
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@ -109,7 +113,7 @@ _PII_PATTERNS: list[tuple[str, re.Pattern[str]]] = [
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|||
"NAME",
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||||
re.compile(
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||||
r"(?P<prefix>(?:(?:저는|나는|제가|내가)\s*)?)"
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||||
rf"(?P<value>{_KOREAN_FULL_NAME_BEFORE_SUFFIX})"
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||||
rf"(?P<value>{_KOREAN_FULL_NAME_BEFORE_SUFFIX}){_KOREAN_NAME_TAIL_GUARD}"
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||||
r"(?P<suffix>\s*(?:입니다|이에요|예요|이고|이고요))"
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||||
r"(?=$|[\s,.;!?。])"
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||||
),
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||||
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@ -128,7 +132,7 @@ _PII_PATTERNS: list[tuple[str, re.Pattern[str]]] = [
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|||
(
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||||
"NAME",
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||||
re.compile(
|
||||
rf"(?<![가-힣])(?P<value>{_KOREAN_CONTEXTLESS_NAME})"
|
||||
rf"(?<![가-힣])(?P<value>{_KOREAN_CONTEXTLESS_NAME}){_KOREAN_NAME_TAIL_GUARD}"
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||||
r"(?P<suffix>(?:은|는|이|가|을|를|와|과|에게|한테|라고|이라는))"
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),
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),
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@ -431,7 +431,11 @@ async def _session_review_payload_and_recipients(
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OR lower(u.email) = ANY($1::text[])
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OR (
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u.role = 'instructor'
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||||
AND ($2 = '' OR u.cohort = $2)
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||||
AND (
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$2 = ''
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||||
OR string_to_array(COALESCE(u.cohort, ''), ',')
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||||
&& string_to_array($2, ',')
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)
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)
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)
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||||
AND COALESCE((p.notifications->>'learner_progress')::boolean, true)
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