세션 평가와 교수자 분석 보강

docs/guides/architecture.md

@@ -90,7 +90,7 @@ vignette/
 `GET /health`는 liveness + DB readiness(`db.healthcheck()`) + 엔진 게이트웨이 readiness
 (`engine_client.health_detail()`)를 합쳐 `{"status": "ok|degraded", db, engine, engine_mode, ...}`를 반환한다.
 DB readiness는 auth/admin 테이블뿐 아니라 세션 read-model 핵심 테이블·컬럼
-(`app.sessions`, `app.turns.provider_events`, `app.session_review_status` worksheet 컬럼)을 함께 확인한다.
+(`app.sessions`, `app.turns` 음성 메타 컬럼, `app.session_review_status` worksheet 컬럼)을 함께 확인한다.
 
 ### 2.2 턴 오케스트레이터 — `app/services/orchestrator.py`
 
@@ -375,10 +375,15 @@ session lifecycle을 유지하며, future Node read API는 이 read-model contra
 
 - `GET /teacher/dashboard` — 담당 학습자 성장, 안전 알림, 종료 회기 검토 큐를 반환한다. 회기 요약에는
   `review_status`, `review_note`, `reviewed_at`를 포함해 교수자가 이미 검토한 회기를 구분한다.
+- `GET /teacher/learners/{learner_id}/analysis` — 담당 범위 안의 특정 학습자 전체 회기 타임라인을
+  오래된 순서로 반환한다. `summary`/`points`는 제한 없는 사용자별 추이를 담고, `stage_breakdown`은
+  라포·탐색·개입·정리 단계별 회기 수와 턴 수를 담는다. 담당 범위 밖 learner id는 404로 닫는다.
 - `PUT /teacher/sessions/{session_id}/review-status` — 교수자/관리자가 회기 검토 메모와 상태를 저장한다.
   저장 대상은 `app.session_review_status`이며, 검토 완료된 회기는 pending queue에서 제외된다.
-- `/teach/session/:sessionId/review` 화면은 같은 `GET /sessions/{id}/review` 자료를 교수자 읽기 전용으로 표시하고,
-  검토 메모 저장은 위 teacher endpoint로 분리한다.
+- `/teach` 교수 콘솔은 검토 큐·위기 알림·페르소나 검수·최근 회기 triage만 맡는다.
+  `/teach/analysis` 학생 분석은 별도 메뉴/라우트로 분리되어 담당 학습자 목록, 선택 학습자의
+  전체 회기·단계 분포·회기별 추이를 보여준다. `/teach/session/:sessionId/review` 화면은 같은
+  `GET /sessions/{id}/review` 자료를 교수자 읽기 전용으로 표시하고, 검토 메모 저장은 위 teacher endpoint로 분리한다.
 
 ### 2.9.2 운영 메일 알림 — `app/services/notifications.py`
 
@@ -541,6 +546,7 @@ React 19 + Vite. 라우팅은 `apps/web/src/App.tsx`(react-router-dom).
 | `/learn/session/:sessionId/review` | SessionReview(회기 리뷰) | learner/admin(learner 관점) |
 | `/learn/avatar-expressions` | AvatarExpressionLab | learner/admin(learner 관점) |
 | `/teach` | Professor(교수자 대시보드) | teacher/admin |
+| `/teach/analysis` | Professor(학생 분석 작업면) | teacher/admin |
 | `/teach/personas` | PersonaStudio(페르소나 저작·검수) | teacher/admin |
 | `/teach/session/:sessionId/review` | SessionReview(교수자 읽기 전용 회기 검토) | teacher/admin |
 | `/admin` | Admin(운영 홈) | admin |

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

@@ -62,7 +62,7 @@
 | **H1** | 계약 평가 KPI(자기효능감·기술숙련도·수련만족도 사전사후) 수집·입력·CSV/report 계산 2차 | `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. 2차에서는 `phase3_kpi_contract.py`가 KPI metric 이름·필수키·`computed_prepost`/`design_pending` status 값을 소유해 exporter/checker/test의 drift를 줄이고, 계산 가능한 pre/post evidence와 평가설계 전 미계산 KPI를 report 안에서 구분한다. | 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 3열 workbench 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. live turn은 프로세스 로컬 source pack snapshot을 재사용하지만, 관리자 sync/CLI는 `refresh=True`로 캐시를 비운 뒤 repo 파일을 다시 읽어 stale `content_hash` 비교를 막는다. 학습자 `SessionReview` 데스크톱은 요약/흐름, 축어록, 평가 rail의 3열 workbench와 하단 워크시트로 재배치했고, empty review는 2열 이하로 유지한다. 워크시트/pre-post/교수자 메모 입력과 발화 이동 버튼은 name/autocomplete/aria-label 및 공유 focus token으로 접근성 회귀 표면을 줄였다. | 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·항목형 목록 저작/프롬프트 검토 UI 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. `app/persona_read_model.py`는 catalog/review/draft/source/evidence DTO와 mapper를 route에서 분리해 OpenAPI schema 이름을 유지한다. PersonaStudio는 자동사고, 회기 시나리오, 말투 filler/verbal tic/nonverbal cue, 역린·금기 응답·금기어를 행 추가/삭제 UI로 편집하고, 저장 직전 빈 항목을 제거하되 기존 배열 schema를 유지한다. 프롬프트 탭은 raw JSON textarea 대신 L1 카드·인적 범주·임상 배경·말투·수치 파라미터·역린·회기 시나리오·추가 계약 섹션으로 같은 draft 데이터를 검토하게 한다. | 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 로컬 휴리스틱 + optional ko recognizer adapter + 15-case fixture/schema 평가 harness + 온보딩·동의 게이트 잔여 | Presidio `language='en'` 고정 한계를 보완하기 위해 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. 66차에서는 `제 이름은 김서연입니다`, `보호자 이름은 박민수입니다`, `저는 최하늘입니다` 같은 자연 발화형 이름 라벨·자기소개 패턴을 추가하고 `이름은 중요하지 않다` negative control로 오탐을 막았다. Presidio가 설치돼도 한국어 누락을 막기 위해 fallback을 후단에 한 번 더 태운다. 70차에서는 `guardrail.mask_pii()` 내부에 선택형 한국어 PII recognizer adapter 경계를 추가했다. adapter는 import-time hard dependency가 아니며 명시 등록 전에는 비활성이고, 실패해도 기존 regex fallback이 마지막 안전망으로 유지된다. fake adapter 테스트는 regex가 못 잡는 별명/기관 span을 `[NAME]`/`[ORG]`로 마스킹하고 같은 문장의 전화번호는 후단 regex가 `[PHONE]`으로 처리하는지, adapter 실패 시에도 fallback이 유지되는지 검증한다. 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 fixture 15케이스를 NAME/ORG/PHONE/EMAIL/RRN/NUMID/DATE/MONEY/ADDR/negative-control 범위에서 entity recall·forbidden substring removal·unexpected entity violation으로 평가한다. `data/privacy/pii-masking-eval-input.schema.json`과 `data/privacy/pii-masking-eval-report.schema.json`은 source/category/severity metadata와 summary-only `technical_dry_run` 리포트 계약을 고정하며, 기본 CLI JSON은 `masked_text`/`forbidden_remaining` 원문 증거를 제외한다. `소속`/`안내`/`이름` NAME 오탐도 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. | 실제 ko recognizer 모델/provider 선정, 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) |
+| **H4** | PII 마스킹 한국어 로컬 휴리스틱 + optional ko recognizer adapter + 16-case fixture/schema 평가 harness + 온보딩·동의 게이트 잔여 | Presidio `language='en'` 고정 한계를 보완하기 위해 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. 66차에서는 `제 이름은 김서연입니다`, `보호자 이름은 박민수입니다`, `저는 최하늘입니다` 같은 자연 발화형 이름 라벨·자기소개 패턴을 추가하고 `이름은 중요하지 않다` negative control로 오탐을 막았다. Presidio가 설치돼도 한국어 누락을 막기 위해 fallback을 후단에 한 번 더 태운다. 70차에서는 `guardrail.mask_pii()` 내부에 선택형 한국어 PII recognizer adapter 경계를 추가했다. adapter는 import-time hard dependency가 아니며 명시 등록 전에는 비활성이고, 실패해도 기존 regex fallback이 마지막 안전망으로 유지된다. fake adapter 테스트는 regex가 못 잡는 별명/기관 span을 `[NAME]`/`[ORG]`로 마스킹하고 같은 문장의 전화번호는 후단 regex가 `[PHONE]`으로 처리하는지, adapter 실패 시에도 fallback이 유지되는지 검증한다. 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 fixture 16케이스를 NAME/ORG/PHONE/EMAIL/RRN/NUMID/DATE/MONEY/ADDR/negative-control 범위에서 entity recall·forbidden substring removal·unexpected entity violation으로 평가한다. `data/privacy/pii-masking-eval-input.schema.json`과 `data/privacy/pii-masking-eval-report.schema.json`은 source/category/severity metadata와 summary-only `technical_dry_run` 리포트 계약을 고정하며, 기본 CLI JSON은 `masked_text`/`forbidden_remaining` 원문 증거를 제외한다. `소속`/`안내`/`이름` 및 `진로는` 같은 NAME 오탐도 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. | 실제 ko recognizer 모델/provider 선정, 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
 
@@ -91,7 +91,7 @@
 - **H2 1차+라이브 코칭+리뷰 3열 workbench 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. 관리자 sync/CLI는 source pack manifest 생성 전 process-local cache를 refresh해 현재 repo JSON 기준으로 비교한다. 학습자 `SessionReview` 데스크톱은 요약/흐름, 축어록, 평가 rail의 3열 workbench와 하단 워크시트로 재배치했고, 교수자/모바일 레이아웃은 기존 규칙을 유지한다. 후속은 골든셋·임상팀 루브릭·source pack 임상 검수 상태 운영.
 - **H3 10차 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. `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 했고, `app/persona_read_model.py`로 persona DTO/mapper 경계를 분리했다. PersonaStudio의 자동사고·회기 시나리오·말투 목록·역린/금기 목록은 행 추가/삭제 UI로 바꾸고 기존 배열 payload 계약을 유지한다. 이번 패스에서 프롬프트 미리보기 raw JSON textarea를 라벨형 검토 섹션으로 교체했다. 후속은 루브릭·이론 콘텐츠 외부화, 임상팀 최종 검수 evidence, 암호화 blob/vault 기반 원문 실저장.
 - **H3 11차 / L1 계약 보강 완료**: `app/persona_generation_contract.py`가 페르소나 draft structured schema, prompt bundle id/version/hash, `GenerateResponse` payload extraction, generated draft defaults/coercion을 소유한다. `routes/personas.py`는 auth, RAG evidence, engine invocation, provenance assembly, HTTP error mapping을 유지한다. 이어서 evaluator/live-coach의 로컬 structured payload alias를 제거하고 `structured_payload_from_response()`를 직접 호출하게 했으며, `SessionEvaluationWrite`가 `app.session_evaluation` 저장 packet을 소유한다. 최신 L1 검증은 persona contract+review 39 passed, gateway contract 27 passed, backend focused 120 passed, Node conformance OK, `npm run check:api-types`, `npm run typecheck`.
-- **H4(부분)·X1·X2**: 한국어 날짜/금액/주소 및 이름/기관 로컬 휴리스틱 마스킹, 15-case 합성 fixture 평가 harness와 input/report schema(summary-only `technical_dry_run` report), 자연 발화형 이름 라벨·자기소개 마스킹 보강, optional ko recognizer adapter 인터페이스와 fake/failure 회귀, 외부 LLM 호출 metadata-only `audit.llm_call_log` 적재 경로, 학습자 동의 수락/철회/회기 시작 하드게이트 골격은 완료했다. 실제 ko recognizer 모델/provider 선정, 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 writer, 다음 턴 EngineMessage 주입 회귀, digest contract/local quality harness, one-shot worker/runner/default-off scheduler/CAS 경계까지 완료했다. L1은 Node.js conformance runner, `gateway-default` default-routing sentinel 정규화, session/persona read-model 분리까지 완료했다. 실제 provider 기반 한숨·울음 감지는 후속.
+- **H4(부분)·X1·X2**: 한국어 날짜/금액/주소 및 이름/기관 로컬 휴리스틱 마스킹, 16-case 합성 fixture 평가 harness와 input/report schema(summary-only `technical_dry_run` report), 자연 발화형 이름 라벨·자기소개 마스킹 보강, optional ko recognizer adapter 인터페이스와 fake/failure 회귀, 외부 LLM 호출 metadata-only `audit.llm_call_log` 적재 경로, 학습자 동의 수락/철회/회기 시작 하드게이트 골격은 완료했다. 실제 ko recognizer 모델/provider 선정, 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 writer, 다음 턴 EngineMessage 주입 회귀, digest contract/local quality harness, one-shot worker/runner/default-off scheduler/CAS 경계까지 완료했다. L1은 Node.js conformance runner, `gateway-default` default-routing sentinel 정규화, session/persona read-model 분리까지 완료했다. 실제 provider 기반 한숨·울음 감지는 후속.
 
 ### B. 소유자 결정 / 외부(임상팀·기관) 의존
 

docs/guides/testing.md

@@ -15,12 +15,12 @@ Vignette 저장소의 모든 검증 수단(백엔드 단위 테스트, 웹 타
 
 | 검증 | 작업 디렉터리 | 명령 | DB | API(8000) | 웹(5173) | 엔진GW(9099) | 브라우저 | 현재 통과 |
 |---|---|---|---|---|---|---|---|---|
-| 백엔드 단위 테스트 | `apps/api` | `python -m pytest app/ -q` | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 기준선 178 pass |
+| 백엔드 단위 테스트 | `apps/api` | `python -m pytest app/ -q` | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 현재 309 pass |
 | 엔진 게이트웨이 테스트 | `apps/api` | `python -m pytest engine_gateway/ -q` | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 현재 27 pass |
 | API 타입 생성 체크 | `apps/web` | `npm run check:api-types` | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 불필요 | pass |
 | 웹 타입체크 | `apps/web` | `npm run typecheck` | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 불필요 | pass |
 | 웹 빌드 | `apps/web` | `npm run build` | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 불필요 | 불필요 | pass |
-| Playwright E2E(전체) | `apps/web` | `npm run e2e` | **필요(+시드)** | **필요** | 자동기동 | 일부만 | **필요** | 113 tests / 17 files |
+| Playwright E2E(전체) | `apps/web` | `npm run e2e` | **필요(+시드)** | **필요** | 자동기동 | 일부만 | **필요** | 162 tests / 18 files |
 
 핵심 원칙: **단위 테스트(pytest)와 타입체크/빌드는 외부 서비스 없이 단독 실행된다.**
 **E2E만 풀스택(DB+API+웹+브라우저)을 요구한다.** 아래 각 절에서 근거와 절차를 설명한다.
@@ -42,14 +42,14 @@ Vignette 저장소의 모든 검증 수단(백엔드 단위 테스트, 웹 타
 
 ```sh
 # apps/api
-python -m pytest app/ -q              # 앱 단위 테스트 기준선 178 pass
+python -m pytest app/ -q              # 앱 단위 테스트 현재 309 pass
 python -m pytest engine_gateway/ -q   # 게이트웨이 단위 테스트 현재 27 pass
 ```
 
 수집만 빠르게 확인하려면:
 
 ```sh
-python -m pytest app/ --collect-only -q            # 기준선: "178 tests collected"
+python -m pytest app/ --collect-only -q            # 현재: "305 tests collected"
 python -m pytest engine_gateway/ --collect-only -q # 현재: "27 tests collected"
 ```
 
@@ -258,23 +258,26 @@ VITE_API_BASE=http://127.0.0.1:8000 npm run e2e        # 프록시 대신 API
 
 ### 3.6 실측 테스트 개수 (현재)
 
-`npx playwright test --list` 기준 **총 113 tests / 17 files**.
+`npx playwright test --list` 기준 **총 162 tests / 18 files**.
 
-- **병렬 시나리오**: 96 tests (desktop + mobile)
-- **`@single-run` 직렬 시나리오**: 17 tests (DB 영속화·세션 MVP·음성 성공경로 등)
+- **병렬 시나리오**: 130 tests (desktop 65 + mobile 65)
+- **`@single-run` 직렬 시나리오**: 32 tests (DB 영속화·세션 MVP·음성 성공경로·회기말 평가 저장·교수자 사용자별 분석 등)
 - `e2e/voice-success.spec.ts`는 직접 `/voice/ws` 캐스케이드와 Session 마이크 UI를 함께 검증하며,
-  브라우저 `<audio>.play()`가 차단된 조건에서도 Web Audio buffer source 재생이 시작되는지 확인한다.
-- 2026-06-27/28 기준선: `PLAYWRIGHT_PORT=5174 npm run e2e` **113 passed**.
+  브라우저 `<audio>.play()`가 차단된 조건에서도 Web Audio buffer source 재생이 시작되는지와
+  Session 마이크 UI가 `audio_end`에 browser voice activity/silence 메타를 싣는지 확인한다.
+- 2026-07-01 focused 검증: `PLAYWRIGHT_PORT=5205 npx playwright test e2e/session-persistence.spec.ts --project=chromium-single-run --workers=1` **7 passed**. 실제 브라우저 `openSessionStream()` → `/sessions/{id}/stream` → DB-backed `/review` 축어록 저장 경로, AI 튜터 코칭 이력 저장/재로딩, WebSocket `stt_result` 음성 비언어 메타데이터, Session 마이크 UI가 생성한 voice activity/silence 메타, Phase 3 pre/post 점수의 DB-backed 저장/재조회, 그리고 세션 종료 background deep 평가가 durable DB row로 저장되어 교수자 리뷰가 `평가 완료`로 전환되는지 검증한다.
+- 2026-07-01 focused 검증: `PLAYWRIGHT_PORT=5193 npx playwright test e2e/session-mvp.spec.ts --project=chromium-single-run --workers=1` **2 passed**. MVP 종료/리뷰 흐름과 위기 안전 게이트가 빈 내담자 응답 신호에 덮이지 않는지 검증한다.
+- 2026-07-01 focused 검증: `PLAYWRIGHT_PORT=5211 npx playwright test e2e/teacher.spec.ts --project=chromium-single-run --workers=1` **9 passed**. 교수자 콘솔의 페르소나 검수, 검토 큐, 최근 회기 진입과 별도 `/teach/analysis` 학생 분석 메뉴, 전체 회기 타임라인 전환을 검증한다.
 
 레이아웃·시각 회귀 게이트(핵심 합격선):
 
 | 게이트 | 스펙 | 구성 | 개수 |
 |---|---|---|---|
 | 세션 레이아웃 | `e2e/session-layout.spec.ts` | 4 테스트 × (desktop+mobile) | **8 / 8** |
-| 시각 레이아웃 게이트 | `e2e/layout-visual-gate.spec.ts` | `@single-run`, 9개 화면 × 7개 폭 검사 + 다크 테마 assertion | **9 / 9** |
+| 시각 레이아웃 게이트 | `e2e/layout-visual-gate.spec.ts` | `@single-run`, 11개 화면 × 7개 폭 검사 + 다크 테마 assertion | **11 / 11** |
 | 레이아웃 포커스(재설계 화면) | `session-layout`·`session-review`·`admin`·`learner`·`settings`·`teacher`, `@single-run` 제외 | desktop+mobile 병렬 | **54** |
 
-> `layout-visual-gate`는 7개 폭(390/720/861/900/1024/1280/1440)에서 9개 핵심 화면의 가로
+> `layout-visual-gate`는 7개 폭(390/720/861/900/1024/1280/1440)에서 11개 핵심 화면의 가로
 > 오버플로·잘린 컨트롤·다크 테마 적용을 검사하고 전체 페이지 스크린샷을
 > `node_modules/.tmp/layout-gate/`에 남긴다.
 > `session-layout`은 회기 전/활성 화면이 뷰포트를 벗어나지 않는지, 우측 패널이 코어 영역을