운영 문서와 상태판 동기화

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

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 |---|---|---|---|---|
 | **C1** | 사례개념화·치료계획 산출물 저장형 구조 2차 구현·채점/검수 잔여 | `SessionReviewResponse.caseWorksheet`가 축어록 근거 기반 초안을 제공하고, 리뷰 화면에서 학습자가 편집한 워크시트를 `PUT /sessions/{id}/review/worksheet`로 `app.case_worksheet`에 저장한다. 이후 `GET /review`는 `saved_by_learner` 저장본을 자동 초안보다 우선 반환한다. CCD는 숨은 정답키로 남고 저장본에 점수로 노출하지 않는다. | AI 축어록 초안 추출 고도화, 규칙 기반 채점, 교수자 검수 플로우. 루브릭은 임상팀 외부 정의 가능하게 외부화. | doc1·doc4·doc5 |
 | **C2** | 위기개입 프로토콜·생명유지서약·에스컬레이션 1차 배선 완료·임상 고도화 필요 | 실제 자해·자살 신호는 LLM/엔진 호출 전 중단하고 109 리소스와 `conversation_stopped`를 REST/SSE/voice 응답에 싣는다. `crisis.risk_level`은 상태머신 `ideation_observed`로 전달하고, escalate 시 `app.safety_events` detail 적재 및 교수자 대시보드 안전 알림 큐로 연결한다. | 남은 것은 임상팀 콘텐츠: 비밀보장 예외고지→단계적 탐색→생명유지서약 스크립트, 실시간 push/메일 알림 정책, 위기탐색 누락 시 회기리뷰 감점 루브릭. | doc1·doc5(핵심 시나리오)·doc4(IRB 전제) |
-| **C3** | 이론모드 1차 배선 완료·CBT 콘텐츠/선택 UI 잔여 | `TurnContext`/`prepare_turn`/sessions/voice/evaluator에 `theory_mode`가 전달되고, `build_turn_messages`도 인간중심·CBT·통합 이론 프레이밍을 엔진 메시지에 넣는다. 프론트는 `persona.theory_target` 기준으로 시작해 기존 `humanistic` 하드코딩을 제거했다. | 임상팀이 확정한 CBT 단계 프롬프트 체인, 이론부합 채점 루브릭, 학습자/교수자용 명시적 이론 선택 UI. 현재는 페르소나 설계 이론 자동 선택이다. | doc4(humanistic+CBT 필수)·doc2/doc5 |
+| **C3** | 이론모드 2차 배선·학습자 명시 선택 UI 완료·CBT 콘텐츠 잔여 | `TurnContext`/`prepare_turn`/sessions/voice/evaluator에 `theory_mode`가 전달되고, `build_turn_messages`도 인간중심·CBT·통합 이론 프레이밍을 엔진 메시지에 넣는다. 프론트는 `persona.theory_target` 기준 기본값을 잡되, 세션 시작 전 `humanistic`/`cbt`/`integrative` segmented control로 학습자가 명시 선택하고 `POST /sessions`의 `theory_mode`로 전송한다. | 임상팀이 확정한 CBT 단계 프롬프트 체인, 이론부합 채점 루브릭. 이번 UI는 임상 문안·루브릭·백엔드 enum을 확장하지 않았다. | doc4(humanistic+CBT 필수)·doc2/doc5 |
 
 ### High (4)
 
 | ID | 갭 | 현재상태 | 권고 | 근거 |
 |---|---|---|---|---|
-| **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 fast-loop + 라이브 코칭 1차 가동·골든셋/리뷰 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. 추가로 `app/services/live_coach.py`, `POST/GET /sessions/{id}/live-coach`, `POST /kb/live-coach/source-packs/sync`, `app.live_coach_events`, `data/kb/live_coaching_workbook_0615.json`, `data/kb/live_coaching_sources/*.json`을 연결해 워크북·DSM·공식 지침 요약 기반 코칭 아바타 말풍선·근거 모달·발화별 이력 오버레이와 RAG 증분 색인을 제공한다. | 회기리뷰 UI 좌(축어록 타임라인+비언어)/우(기법·적절성·대안반응·이론) 2열 고도화, 원천 축어록 few-shot 골든셋 적재, 임상팀 확정 루브릭과 source pack 버전·citation 운영정책 보강. | doc2·doc5(골드 포맷) |
-| **H3** | 임상팀 콘텐츠 입력 경로(페르소나 저작 CRUD) 2차 구현·임상 검수 잔여 | draft 생성·조회·편집·검수요청 API와 교수 콘솔 JSON 초안 패널은 연결됐다. `persona_repository.py`는 in-code `SEED_PERSONAS`(P1~P3)와 `data/personas/P4.json`~`P7.json`을 `PersonaCard`로 합쳐 `materialize_seed_personas()`와 seed fallback catalog에 포함한다. | JSON 대신 항목형 저작 UI, 루브릭·이론 콘텐츠 외부화, P4~P7 포함 임상팀 최종 검수/서면 evidence 확보. | doc3(R&R)·doc4(페르소나=전문가 산출물) |
-| **H4** | PII 마스킹 한국어 이름/기관 NER + 온보딩·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`에 이름·소속·학과·학년/직위·연락처·주소/수령지·닉네임·자기소개·아바타 URL·약관/개인정보 동의 버전 필드를 추가했고, 로그인 직후 `/onboarding` 완료 전에는 역할 홈과 learner 회기 시작을 막는다. 아바타 이미지는 `/users/me/avatar`에서 MIME/시그니처/3MB 제한 후 파일 저장소에 두고 URL만 보관한다. 온보딩 저장 시 learner `consent_at`도 함께 세팅하며 auth E2E에서 신규 계정 온보딩→아바타 업로드→학습자 홈 이동을 검증했다. | 한국어 이름/기관 NER 추가, 미성년/guardian 및 법무 검토가 필요한 최종 서명 동의서·개인정보 처리방침·약관 evidence 확보. 공개 Google OAuth 실제 `/turn` proof는 별도 운영 게이트. | doc1/2/5(실명·날짜·미성년·자살시도 다수)·doc4(IRB·개인정보) |
+| **H1** | 계약 평가 KPI(자기효능감·기술숙련도·수련만족도 사전사후) 수집·입력·CSV/report 계산 1차 | `app.learner_prepost_measure`, 학습자 본인용 `GET/PUT /users/me/prepost-measures`, `SessionReview`의 파일럿 증거 원장 카드가 3척도 pre/post 1~5 aggregate evidence를 저장·조회한다. `app.services.phase3_kpi_export`와 `scripts/export-phase3-kpi.py`는 원장 row를 Phase 3 evidence root의 `02-measures/prepost_measures.csv`와 `02-measures/kpi_report.json` scaffold로 산출한다. participant id는 가명화하고, 3척도 paired normalized mean pre/post/delta, complete/missing pair를 계산한다. | 공식 문항 확정, 실험/통제군 배정, 추이 시각화, 통계검정 종류/alpha/결측 처리, 실제 20명 evidence와 steward/legal/IAA 검수. 현재 API/UI/export는 공식 효과성·성적·수료 판정이 아니라 파일럿 evidence 계산이다. (κ/ICC·환각률은 doc4 미명시 → 평가설계 확정.) | doc4(20명 실험/통제군·단회기 50분·3척도 pre-post) |
+| **H2** | 턴별 fast-loop + 라이브 코칭 1차 가동·학습자 리뷰 2열 UI 1차 완료·골든셋 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. 추가로 `app/services/live_coach.py`, `POST/GET /sessions/{id}/live-coach`, `POST /kb/live-coach/source-packs/sync`, `app.live_coach_events`, `data/kb/live_coaching_workbook_0615.json`, `data/kb/live_coaching_sources/*.json`을 연결해 워크북·DSM·공식 지침 요약 기반 코칭 아바타 말풍선·근거 모달·발화별 이력 오버레이와 RAG 증분 색인을 제공한다. `app.services.source_pack_sync`가 repo source pack의 active `content_hash`를 비교하고 변경 시 document version을 최신+1로 올린다. 학습자 `SessionReview` 데스크톱은 좌측 축어록 타임라인, 우측 요약·감정·흐름·루브릭·강점·개선점·pre/post·워크시트·피드백 작업열의 2열 구조로 재배치했다. | 원천 축어록 few-shot 골든셋 적재, 임상팀 확정 루브릭과 source pack 임상 검수 상태 운영정책 보강. | doc2·doc5(골드 포맷) |
+| **H3** | 임상팀 콘텐츠 입력 경로(페르소나 저작 CRUD) 2차 구현·원문 격리 정책 1차 완료·임상 검수 잔여 | draft 생성·조회·편집·검수요청 API와 교수 콘솔 JSON 초안 패널은 연결됐다. `persona_repository.py`는 in-code `SEED_PERSONAS`(P1~P3)와 `data/personas/P4.json`~`P7.json`을 `PersonaCard`로 합쳐 `materialize_seed_personas()`와 seed fallback catalog에 포함한다. `scripts/materialize-persona-seeds.py`는 같은 seed manifest를 dry-run 기본으로 보고하고, `--apply`에서만 DB pool을 초기화한 뒤 기존 idempotent DB materializer를 호출한다. `scripts/sync-persona-sources.py`는 DB-backed dry-run/apply runner로 repo-managed source pack의 `content_hash`/document version을 비교한다. RAG 기반 draft 생성은 source/chunk evidence와 함께 `persona-draft-rag@2026-06-28.1` prompt bundle id/version/hash를 engine metadata 및 draft `source_provenance`에 남긴다. `POST /personas/sources`는 raw 원문 hash-only 증거를 `kb.raw_source_artifact`에 따로 기록하고, sanitized 파생본만 evaluator-only RAG chunk로 색인한다. `rag.index_document()`는 `sensitivity=3` 또는 raw marker chunk를 DB 접근 전에 차단한다. | JSON 대신 항목형 저작 UI, 루브릭·이론 콘텐츠 외부화, P4~P7 포함 임상팀 최종 검수/서면 evidence 확보, 암호화 blob/vault 기반 원문 실저장. | doc3(R&R)·doc4(페르소나=전문가 산출물) |
+| **H4** | PII 마스킹 한국어 이름/기관 로컬 1차 + fixture 평가 harness + 온보딩·동의 게이트 잔여 | Presidio `language='en'` 고정이라 한국어 이름/기관 정밀 NER 한계는 남아 있지만, 정규식 폴백에 한국어 날짜·금액·행정구역 주소와 함께 이름/성명 라벨, 성씨+이름+조사/호칭, 대학교·학과·병원·센터 등 기관 suffix 기반 로컬 휴리스틱 마스킹을 추가했다. Presidio가 설치돼도 한국어 누락을 막기 위해 fallback을 후단에 한 번 더 태운다. 상담 생성(generate/stream), fast evaluator prompt, client turn `text_masked`에서 한국어 NAME/ORG raw 값이 남지 않도록 회귀화했다. `app.services.pii_masking_eval`, `data/privacy/pii-masking-ko-fixtures.json`, `scripts/evaluate-pii-masking.py`로 합성 NAME/ORG 5케이스를 entity recall·forbidden substring removal·unexpected entity violation으로 평가하고, `소속`/`안내` NAME 오탐을 stopword로 보정했다. 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`에 이름·소속·학과·학년/직위·연락처·주소/수령지·닉네임·자기소개·아바타 URL·약관/개인정보 동의 버전 필드를 추가했고, 로그인 직후 `/onboarding` 완료 전에는 역할 홈과 learner 회기 시작을 막는다. 아바타 이미지는 `/users/me/avatar`에서 MIME/시그니처/3MB 제한 후 파일 저장소에 두고 URL만 보관한다. 온보딩 저장 시 learner `consent_at`도 함께 세팅하며 auth E2E에서 신규 계정 온보딩→아바타 업로드→학습자 홈 이동을 검증했다. | 모델 기반 ko NER 정밀화, 실제 운영 말뭉치 기반 오탐/미탐 평가, 미성년/guardian 및 법무 검토가 필요한 최종 서명 동의서·개인정보 처리방침·약관 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
 
 | ID | 갭 | 현재상태 | 권고 |
 |---|---|---|---|
-| **M1** | 비언어/준언어 임상 이벤트 캡처·태깅 부재 | `voice.py`는 EOT용 `silence_ms`만, 침묵·한숨·울음 타임스탬프 이벤트 캡처·리뷰 표시 전무. 서버 RMS 힌트 프론트 미사용(dead). (분석) | 침묵·한숨·울음을 타임스탬프 메타 이벤트로 보존·시각화, '침묵 견디기'를 역량 지표화, 페르소나 의도적 침묵·비유창 한국어 렌더링. |
-| **M2** | 다회기 종단 케이스 아크·교차회기 사례개념화 부분 구동 | 1차로 `(persona_id, learner_id)` 안정 `case_profile` upsert, 원자적 `session_no`, 직전 `session_summary` 기반 seed recall, voice/REST/SSE recall cache 주입을 연결했다. `case_digest`/`pinned_fact` 실적재, episodic embedding writer, trajectory 갱신은 아직 없다. | case_state 런타임 보강, pinned_fact·case_digest 압축/갱신, 접수면접→다회기 연속성·자기개념 진화 실증. |
+| **M1** | 비언어/준언어 임상 이벤트 캡처·태깅 4차 진행 | 1차에서 `audio_ref`/`silence_ms`/`speech_rate`/`barge_in`을 learner voice turn에 저장하고 리뷰 `nonverbal` 칩으로 파생했다. 2차에서는 `app.turns.provider_events JSONB`와 `TurnRecord.provider_events`를 추가해 WebSocket control/STT provider 이벤트를 allowlist·size limit 후 보존한다. 3차에서는 저장 전 sanitizer에서 내부 taxonomy `event_type`/`category`를 붙인다. 4차에서는 인증된 회기 리뷰 API가 `sigh`/`cry`/`laugh`/`breath`, prosody, background noise 계열만 한글 label/detail 칩으로 파생 노출한다. raw transcript/text payload, provider/source/raw type, 공개 공유 카드 노출은 제외한다. | 실제 provider 기반 한숨·울음·억양 감지 연결, 장시간 마이크/WSS 실측, 리뷰 칩을 역량 지표로 해석할지에 대한 정책. |
+| **M2** | 다회기 종단 케이스 아크·교차회기 사례개념화 6차 구동 | `(persona_id, learner_id)` 안정 `case_profile` upsert, 원자적 `session_no`, voice/REST/SSE recall cache 주입을 연결했다. 세션 종료 시 마스킹 축어록 기반 fallback `session_summary.digest`, `case_profile.case_digest`, `rapport_trajectory`, `alliance_level`을 갱신하고, 다음 회기 seed recall은 `case_digest`·직전 `session_summary`·client-visible non-contradicted `pinned_fact`를 함께 조립한다. 3차에서는 마스킹된 client-visible 발화에서 `[NAME]`/`[ORG]` identity와 명시적 상담 약속만 보수적으로 `pinned_fact`에 upsert한다. 4차에서는 pinned fact 삽입 또는 값 변경 시 `pinned_fact_history`에 append-only 이력을 남긴다. 5차에서는 명시적 상담 약속 철회/부정만 기존 non-locked `agreement:counseling` fact를 `contradicted`로 격리하고 history reason `contradiction`을 남긴다. 6차에서는 세션 종료 저장 성공 뒤 마스킹된 client-visible 내담자 발화만 `app.turn_embedding`에 BGE-M3 dense/sparse로 idempotent 색인한다. 같은 값 재확인은 history를 늘리지 않고, `locked` fact는 건드리지 않는다. 관계갈등·위기·임상 추론은 자동 pinning/모순 처리에서 제외한다. | 관계·임상 fact 승격 기준, LLM digest 압축, 접수면접→다회기 연속성·자기개념 진화 실증. |
 | **M3** | SSO claim 매핑·식별자 안정성 1차 완료·운영 IdP 감사 미연결 | Google/SAML/dev-login이 `AUTH_EMAIL_COHORT_MAP`·`AUTH_DOMAIN_COHORT_MAP` 및 SAML cohort claim을 `cohort_ids`로 전달하고, `app_user.external_id`는 provider subject(`google:`/`saml:`/`dev:`) 기반으로 저장한다. 운영 SAML 서명검증, 기관 claim schema/test tenant, deprovisioning audit은 아직 없다. | 한신 IdP 확정 후 SAML 서명검증, claim→role/cohort/institution_user_id 매핑 표 실연동, role변경/삭제 audit, deprovisioning evidence. |
 | **X1** | 재귀학습·데이터셋 export 파이프라인 1차 구현 | `scripts/export-recursive-dataset.py`와 `app.services.dataset_export`로 masked-text JSONL dry-run, PII scan, kappa/ICC 계산, approved export 게이트를 구현했다. 기본은 `technical_dry_run`이며 실제 승인 export·골든셋 승격은 데이터 steward/legal review와 IAA 통과가 필요하다. | 파일럿 evidence에서 reviewer disposition, steward/legal 승인, gold annotation 라운드 적재 후 `approved_for_recursive_learning_seed` 승격 검증. |
-| **X2** | AI API 비용 관측·예산 경고 1차 완료·평가 저비용 라우팅 1차 완료 | 턴별 provider/model/tokens/cost 저장 경로와 `GET /admin/usage`, 관리자 비용 대시보드를 연결했다. `ADMIN_USAGE_BUDGET_USD` 기준 예산 상태(ok/warn/exceeded)도 응답/UI에 표시한다. `EVALUATOR_FAST_MODEL`/`EVALUATOR_DEEP_MODEL` 설정 시 fast/deep 평가 호출만 해당 모델 override로 gateway에 전달하고, 비워두면 기존 gateway default 라우팅을 유지한다. DB 미가용 dev는 runtime store fallback, prod는 fail-closed다. 캐싱은 L0~L2 cache hint와 gateway session reuse까지만 연결돼 있고 semantic cache·장기 한도 정책은 아직 없다. | semantic cache, 장기 비용 추이/한도 정책, 운영 모델별 비용 검증. |
-| **L1** | 기술스택 신청서-구현 불일치 및 단기일정 산출물 압박 | doc4 신청서 스택(Spring Boot 3/Node.js·TimescaleDB) vs 실제 FastAPI/Python 불일치, 20주 단기일정·9월 저작권 등재 압박. | 스택 정합 또는 변경 사유를 거버넌스 회의록으로, 9월 저작권 등재 문서화 수준을 일정 반영. |
+| **X2** | AI API 비용 관측·예산 경고·평가 저비용 라우팅·evaluator cache 관측·일별 비용 추이·모델별 비용 검증 리포트 2차 완료 | 턴별 provider/model/tokens/cost 저장 경로와 `GET /admin/usage`, 관리자 비용 대시보드를 연결했다. `ADMIN_USAGE_BUDGET_USD` 기준 예산 상태(ok/warn/exceeded)도 응답/UI에 표시한다. `EVALUATOR_FAST_MODEL`/`EVALUATOR_DEEP_MODEL` 설정 시 fast/deep 평가 호출만 해당 모델 override로 gateway에 전달하고, 비워두면 기존 gateway default 라우팅을 유지한다. fast/deep evaluator structured 결과는 canonical request SHA-256 기반 인메모리 semantic cache로 재사용하며, 원문 prompt·completion은 저장하지 않고 성공 파싱 결과만 TTL/entry 제한 안에서 캐시한다. `/admin/usage`와 관리자 비용 카드가 cache enabled/entries/hits/misses/stores/evictions/requests/hit_rate와 일별 `daily_cost` 추이를 노출한다. `app.services.usage_report`와 `scripts/report-ai-usage.py`는 같은 usage JSON에서 provider/model별 cost share, token share, cost/turn, cost/1k tokens, metered coverage, budget/cache warning을 산출한다. DB 미가용 dev는 runtime store fallback, prod는 fail-closed다. | 자동 차단·한도 enforcement 정책. |
+| **L1** | 기술스택 신청서-구현 불일치 및 단기일정 산출물 압박 | doc4 신청서 스택(Spring Boot 3/Node.js·TimescaleDB) vs 실제 FastAPI/Python 불일치, 20주 단기일정·9월 저작권 등재 압박. 소유자 결정으로 장기 교체 대상은 Node.js 우선, 현재 FastAPI 전면 재작성은 보류했다. 내부 전환 증거로 engine gateway 공유 계약, `EngineClient.stream_packets()` decode 경계, schema-backed golden fixture(`engine_gateway_contract.v1.json`/`engine_gateway_schema.v1.json`), Python import 없는 `scripts/check-engine-gateway-contract.mjs` Node.js conformance runner, 브라우저-facing 세션 read-model 분리(`app/session_read_model.py`)까지 고정했다. | 신청서/저작권 등재 문서에 FastAPI 유지 사유와 계약 우선 Node 전환 계획을 반영하는 외부 거버넌스 증거. 다음 내부 후보는 persona DTO/mapper 분리. |
 
 > X2 근거: doc3 회의록이 'AI API 비용'을 운영 리스크로 명시.
 
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 - **C1 2차 완료**: `caseWorksheet` 응답 구조, 리뷰 화면 편집 UI, `app.case_worksheet` 저장/재조회 경로. 후속은 임상 루브릭·AI 추출/채점·교수자 검수.
 - **C2 1차 완료**: 위기 신호는 엔진 전 중단, 109 안내, `safety_events` 적재, 교수자 알림 큐, `ideation_observed` 전달까지 배선했다. 후속은 임상 스크립트·서약 문안·감점 루브릭.
-- **C3 1차 완료**: `theory_mode`가 세션·평가·생성 프롬프트까지 흐른다. 후속은 임상팀 CBT 체인·이론부합 루브릭·명시적 선택 UI.
-- **H2 1차+라이브 코칭 완료**: `make_eval_hook`과 stream 평가가 턴 파이프라인에 붙고 정규화 테이블로 적재·복원된다. 대안발화도 `app.alternative_utterance`로 정규화한다. 라이브 코칭은 0615 워크북·DSM·공식 지침 요약/RAG 근거로 코칭 아바타 말풍선·근거 모달·발화별 이력 오버레이까지 연결했다. `POST /kb/live-coach/source-packs/sync`로 같은 source pack을 evaluator 전용 RAG에도 증분 색인한다. 후속은 2열 리뷰 UI·골든셋·임상팀 루브릭·source pack 버전 운영.
-- **H3 2차 완료**: 페르소나 저작 CRUD(draft→review)와 P4~P7 저장소 JSON 로드 경로가 붙었다. 후속은 항목형 저작 UI, 루브릭·이론 콘텐츠 외부화, 임상팀 최종 검수 evidence.
-- **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.
+- **C3 2차 완료**: `theory_mode`가 세션·평가·생성 프롬프트까지 흐르고, 학습자는 세션 시작 전 기존 3개 모드 중 하나를 명시 선택해 `POST /sessions`로 보낸다. 후속은 임상팀 CBT 체인·이론부합 루브릭.
+- **H2 1차+라이브 코칭+리뷰 2열 UI 완료**: `make_eval_hook`과 stream 평가가 턴 파이프라인에 붙고 정규화 테이블로 적재·복원된다. 대안발화도 `app.alternative_utterance`로 정규화한다. 라이브 코칭은 0615 워크북·DSM·공식 지침 요약/RAG 근거로 코칭 아바타 말풍선·근거 모달·발화별 이력 오버레이까지 연결했다. `POST /kb/live-coach/source-packs/sync`는 공용 source pack sync service를 통해 evaluator 전용 RAG에 증분 색인하고, hash 변경 시 document version을 최신+1로 올린다. 학습자 `SessionReview` 데스크톱은 좌측 축어록 타임라인과 우측 작업열의 2열 구조로 재배치했고, 교수자/모바일 레이아웃은 기존 규칙을 유지한다. 후속은 골든셋·임상팀 루브릭·source pack 임상 검수 상태 운영.
+- **H3 8차 완료**: 페르소나 저작 CRUD(draft→review), P4~P7 저장소 JSON 로드, RAG source 기반 draft generation, prompt bundle id/version/hash provenance와 seed/version materializer runner가 붙었다. seed runner는 dry-run/JSON manifest를 제공하고, `--apply`에서만 DB pool을 초기화해 기존 materializer를 호출한다. repo-managed source pack runner는 DB-backed dry-run/apply를 제공하며 active `content_hash`가 바뀐 문서만 최신 version+1로 sync한다. 이번 패스에서 `kb.raw_source_artifact` hash-only 레코드와 `rag.index_document()` raw/sensitivity=3 fail-closed guard를 추가해 raw 원문이 `kb.chunk`/embedding/FTS로 들어가지 않게 했다. 후속은 항목형 저작 UI 고도화, 루브릭·이론 콘텐츠 외부화, 임상팀 최종 검수 evidence, 암호화 blob/vault 기반 원문 실저장.
+- **H4(부분)·X1·X2**: 한국어 날짜/금액/주소 및 이름/기관 로컬 휴리스틱 마스킹, 합성 fixture 평가 harness, 외부 LLM 호출 metadata-only `audit.llm_call_log` 적재 경로, 학습자 동의 수락/철회/회기 시작 하드게이트 골격은 완료했다. 모델 기반 정밀 ko NER, 실제 운영 말뭉치 기반 평가, 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 경고, evaluator fast/deep 모델 override, evaluator semantic cache, 운영 hit-rate 관측, 일별 비용 추이, 모델별 비용 검증 리포트는 완료했고 자동 차단·한도 enforcement 정책은 후속. M1은 provider_events 보존 슬롯, 내부 taxonomy, 인증 리뷰용 제한 파생 칩까지 완료했고, M2는 보수적 identity/agreement pinned_fact 자동 실적재, append-only history, 명시적 상담 약속 철회 contradiction, episodic embedding writer까지 완료했다. L1은 Node.js conformance runner와 session read-model 분리까지 완료했다. 실제 provider 기반 한숨·울음 감지는 후속.
 
 ### B. 소유자 결정 / 외부(임상팀·기관) 의존
 
 - **임상팀(구훈정·어유경) 산출물**: C1 채점 루브릭·항목 확정, C3 CBT 이론 콘텐츠·프롬프트 체인, C2 위기 스크립트·서약 문안, H2 골든셋 코딩·라이브 코칭 루브릭 검수. DSM/공식 지침/논문은 사용 허가 확인 기준으로 KB 확장 가능하며, 각 source pack은 version/citation/임상 검수 상태를 남긴다. → 코드는 구조를 선제 구축하되 임상 문안과 평가기준은 외부 정의로 받는다.
 - **소유자 평가설계 결정**: H1 실험/통제군 배정·3척도 문항·50분 흐름. κ/ICC·환각률 목표는 doc4 미명시 → 평가설계 문서 확정.
 - **기관(한신 IT) 의존**: M3 SSO IdP 프로토콜·test tenant·claim 스키마, SAML 인증서, deprovisioning 거버넌스 증거.
-- **거버넌스 결정**: L1 스택 정합성 처리 방향, 저작권 등재 문서화 수준, IP 협의.
+- **거버넌스 증거**: L1 스택 정합성 처리 방향은 Node.js 우선 교체 가능성으로 결정됨. 남은 것은 FastAPI 유지 사유와 계약 우선 전환 계획의 외부 제출/저작권 등재 문서 반영, IP 협의 증거.
 
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@@ -128,6 +128,7 @@ rg -n "make_eval_hook" apps/api/app
 
 # H3: 페르소나 seed/materialize 로드 경로
 rg -n "SEED_PERSONAS|load_file_personas|built_in_personas|materialize_seed_personas" apps/api/app/persona_repository.py
+rg -n "materialize_seed_personas|init_pool|close_pool|--apply|--json" scripts/materialize-persona-seeds.py
 ```
 
 ### 검증 명령 (변경 후)
@@ -153,7 +154,7 @@ npm run e2e                         # Playwright — web+api+DB 스택 필요
 - OCR 잔재·오탈자 존재(doc1·doc5). 의미는 시각 보정했으나 일부 표현 불확실.
 - **doc4 κ/ICC·환각률은 신청서 본문 미명시** — 계약 확정 지표로 단정 금지.
 - doc4/doc3 행정 불일치(참여교수 1명 vs 2명, 서식 연도 '2025' 오기, 연구책임자 표기 불일치, 트웬티온스 성명 공란).
-- '현재상태'는 grep/코드 사실 기반 적대적 비평 인용에서 시작했으나, **C1·C2·C3·H2·H3·M3은 구현 후 재검증 완료** 기준이다. 그 외(H1·H4·M1·M2·X1·X2·L1)는 착수 전 코드 1차 재확인 권고.
+- '현재상태'는 grep/코드 사실 기반 적대적 비평 인용에서 시작했으나, **C1·C2·C3·H1·H2·H3·M1 provider_events 보존/taxonomy/인증 리뷰 파생 칩·M2 case memory/pinned_fact/history/명시철회 contradiction/episodic embedding writer·M3, H4 로컬 마스킹/fixture 평가/감사/온보딩 경로, X1 dry-run export, X2 비용 관측·evaluator routing/cache/hit-rate 관측·모델별 비용 리포트, L1 engine gateway contract/golden/schema/Node conformance runner/session read-model 분리는 구현 후 재검증 완료** 기준이다. 다만 H4의 모델 기반 정밀 NER, guardian/legal evidence, 공개 OAuth `/turn` proof, M1 실제 provider 기반 한숨·울음 감지는 여전히 게이트로 남아 있다. L1 외부 거버넌스는 FastAPI 유지 사유와 Node 전환 계획의 제출/등재 증거가 남아 있다.
 
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