feat(eval): 평가 AI fast-loop에 골든셋 few-shot 주입 — 합성 데이터 실활용

- evaluator._load_fewshot_examples/_fewshot_block: data/golden 골든셋에서
  기법 다양성 커버하는 상담자 발화 6개를 few-shot 예시로 로드(GOLDEN_DIR env,
  없으면 graceful 빈 블록).
- build_fast_messages 프롬프트에 주입 → 평가 라벨 일관성 보정.
- 윤찬 6결정 '재귀학습 few-shot부터' 실제 구현, P4-P7 골든셋 실활용.
- 검증: 9기법 커버(empathy/reflection/validation/holding/exploration/
  facilitative_question/interpretation/normalization/principle_explanation),
  app.main import OK.

apps/api/app/services/evaluator.py

@@ -25,6 +25,7 @@ MASTERPLAN §2.3 (평가 AI 2-tier 루프):
 from __future__ import annotations
 
 import json
+import os
 from typing import TYPE_CHECKING, Any, Optional
 
 from pydantic import BaseModel, Field
@@ -300,6 +301,62 @@ def _client_state_candidates_block() -> str:
     return f"[내담자 상태 후보 — code:라벨]\n- {items}"
 
 
+# ─ few-shot 골든셋 예시(data/golden) — 발화→기법 라벨 일관성 보정 ────────────
+# 윤찬 6결정 '재귀학습 few-shot부터' + taxonomy '0615 합성변형' 설계의 실제 활용.
+# 컨테이너/배포에선 GOLDEN_DIR env 로 마운트 경로 지정. 없으면 graceful(빈 블록).
+_GOLDEN_DIR = os.environ.get("GOLDEN_DIR") or os.path.join(
+    os.path.dirname(__file__), "..", "..", "..", "..", "data", "golden"
+)
+
+
+def _load_fewshot_examples(max_n: int = 6) -> list[dict[str, Any]]:
+    """골든셋에서 기법 다양성을 커버하는 상담자 발화 few-shot 예시(없으면 빈 리스트)."""
+    out: list[dict[str, Any]] = []
+    seen: set[str] = set()
+    try:
+        files = sorted(f for f in os.listdir(_GOLDEN_DIR) if f.endswith(".jsonl"))
+    except OSError:
+        return out
+    for fn in files:
+        try:
+            with open(os.path.join(_GOLDEN_DIR, fn), encoding="utf-8") as fh:
+                for line in fh:
+                    line = line.strip()
+                    if not line:
+                        continue
+                    d = json.loads(line)
+                    if d.get("speaker") != "counselor" or not d.get("techniques"):
+                        continue
+                    if set(d["techniques"]) - seen:  # 새 기법 커버 예시 우선
+                        out.append(d)
+                        seen.update(d["techniques"])
+                    if len(out) >= max_n:
+                        return out
+        except (OSError, json.JSONDecodeError):
+            continue
+    return out
+
+
+def _fewshot_block() -> str:
+    """발화→기법 few-shot 예시 블록(평가 라벨 일관성 보정). 골든셋 없으면 빈 문자열."""
+    ex = _load_fewshot_examples()
+    if not ex:
+        return ""
+    lines = ["[few-shot 예시 — 발화 → 기법 code (골든셋 참고, 라벨 일관성 보정용)]"]
+    for e in ex:
+        techs = ",".join(e.get("techniques", []))
+        text = (e.get("text") or "").replace("\n", " ")[:70]
+        rat = next(
+            (c.get("text", "") for c in e.get("comments", []) if c.get("kind") == "rationale"),
+            "",
+        )
+        line = f'- "{text}…" → {techs}'
+        if rat:
+            line += f"  (근거: {rat[:48]}…)"
+        lines.append(line)
+    return "\n".join(lines)
+
+
 def _theory_mode(ctx: "TurnContext") -> Optional[str]:
     """페르소나 theory_target 에서 이론 모드 힌트(이론부합 평가용). 없으면 None."""
     tt = getattr(ctx.persona, "theory_target", None)
@@ -325,10 +382,11 @@ def build_fast_messages(ctx: "TurnContext", client_reply: str) -> list[EngineMes
         )
 
     system = "\n\n".join(
-        [
+        p for p in [
             _EVAL_ROLE,
             _technique_candidates_block(),
             _client_state_candidates_block(),
+            _fewshot_block(),  # 골든셋 few-shot(없으면 빈 문자열 → 필터됨)
             (
                 "[평가 4차원]\n"
                 "① technique: 이번 *상담자(학습자)* 발화에 부착되는 기법(복수 가능, 후보 code 만).\n"
@@ -338,7 +396,7 @@ def build_fast_messages(ctx: "TurnContext", client_reply: str) -> list[EngineMes
                 "없으면 null. 이 항목은 가장 중요하다 — 무리한 생성 금지, 진짜 이탈만.\n"
                 "추가로 rapport_signal(−1~+1): 이 발화가 라포에 끼친 방향(공감·반영=+, 조언점프·평가=−)."
             ),
-        ]
+        ] if p
     )
 
     user = (