세션 평가·라이브코치·교수자 분석 라운드 마감 + 문서 정리 + 코드품질 리팩터

- 누적 작업트리 커밋: 회기 평가 복구·durable 저장, 라이브 코치 이력/근거, 교수자 학생분석, 음성 비언어 메타, PII 마스킹, 운영 티켓/헬스 등
- 문서: 완료 기록 docs/archive/ 냉동 보관, docs/ 단일 인덱스(docs/README.md)+통합 TODO(docs/TODO.md)로 정리
- 리팩터(행위 보존): Stage enum SSOT(taxonomy 소유·state_machine re-export), store recent/masked_turns 중복 제거, speaker_ko_label 단일 헬퍼, _list_sessions N+1 제거(state/turns 배치 + 턴평가 하이드레이션 배치)
- 검증: 백엔드 pytest 352 passed, _list_sessions E2E chromium-single-run 2 passed

docs/ops/code-quality-research-2026-06-26.md

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 > 방법: 5개 차원 병렬 분석(데드코드·과다파라미터·중복·SSOT·추상화) + 방법론 연구 → 종합(워크플로우 code-quality-research).
 > 주의: 분석의 'location/참조 0건'은 착수 전 코드 재확인 권고. 자기수정 포함(예: make_eval_hook은 sessions 경로 주입 완료, voice 경로만 누락).
 > 2026-06-27 현행화: voice 경로도 `eval_hook=evaluator.make_eval_hook(engine_client)` 주입 완료. fast-loop 평가는 `TurnRecord.evaluation`에 더해 `app.feedback_scores`/`turn_technique`/`turn_client_state` 등 DB 정규화 적재·복원 경로가 추가됐다. 아래 표의 voice eval_hook 누락 항목은 과거 기록으로만 본다.
+> 2026-07-02 현행화: 3.4-2 **Stage enum 중복 해소** — `taxonomy.Stage`를 라벨 단일 정의(SoT)로 두고 `services.state_machine`이 re-export(중복 `class Stage(str,Enum)` 제거, 순환 import 없음). 검증: 단일 enum 정체성(`state_machine.Stage is taxonomy.Stage`), 수집 379 import 무결, 백엔드 352 passed. 3.3-1~3(턴 파이프라인 dead-dup)·3.5-1(tier)·3.5-4(eval_hook 주입)는 이전 라운드에 이미 해소됨. 이번 라운드 추가 해소: **3.3-6** store `recent_turns`/`masked_turns` Type-2 중복 → `masked_turns()[-k:]` 위임, **3.3-8/3.4-3(부분)** 화자 한글라벨 4× 삼항 → `taxonomy.speaker_ko_label` 단일 헬퍼. **3.5-5** `_list_sessions` N+1 제거 — (1차) 세션별 `session_state`/`turns` fetch 루프(1+2N) → `= ANY($ids)` 배치 3쿼리 + Python 그룹핑, (2차) 상세뷰 턴평가 하이드레이션도 세션별 evaluator 연결·로드 → 전 세션 turn_refs 배치(연결 1회). 검증: 실 DB 동등성 50세션/109턴 불일치 0, 왕복 101→3, 백엔드 352 passed(회귀 mock 시퀀스 갱신). **3.4-3/3.4-5** Speaker/Role 계약 레벨은 실측 결과 조치 불요(DB actor 매핑 1곳·`DB_ROLE_BY_APP`/`APP_ROLE_BY_DB` 이미 단일 dict·`AIRole` 단일 Literal). **→ 그룹 E의 클린·행위보존·테스트가능 항목 소진.** 잔여는 소유자 결정(eval_hook 정책)·미래(Node 게이트웨이 구현 시)·인프라(migration runner)로 코드 리팩터 성격이 아니다.
 
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