지금 위치: Phase 0은 public /turn proof만 남음.
Phase 1 MVP 코어 루프는 로컬 DB-backed 실증 완료.

PDF가 차별 기술로 꼽은 '저항·반응 조절'(AI가 너무 착하지 않게, 실제 환자처럼)·상태머신(라포→탐색→개입→정리)·RAG(자료검색)·이론모드(인간중심/CBT)·답변과 분리된 가드레일·SSE 스트리밍·React19·피드백 JSON Schema 강제(벤더중립)가 이미 구현·정렬됨. Stanford RCT(피드백 없는 연습=역효과)도 H2 턴평가로 충족 방향.

이 코어를 '교육용(비의료)' 포지션으로 유지. 평가는 교수자 검토용 보조지표로 표기.

라이브 테스트에서 수련생이 내담자를 "수동적 패배자"라 비난·조롱("웃음이 나오십니까")해도 민재가 공손히 흡수 → 훈련 가치 훼손. 수정: ① L0에 무례·모욕·조롱·인신공격 시 현실적 동맹 균열(위축·방어·따지기·종결의향) 지침 ② PersonaCard.triggers(역린) 필드 + CCD 핵심상처 파생 역린 블록(상담자가 핵심상처를 조롱·확정·강요·평가절하 시 가장 강한 반응). PDF '저항·반응 조절' 핵심 차별 강화. 무회귀 77/77.

PDF(9·16·18쪽): 자해·자살 감지 시 대화 중단 + 자살예방상담 109 안내 + 지도교수 자동 알림, 안전은 LLM 밖 별도 CrisisGate. 구현: CRISIS_HOTLINE_NUMBER=109, TurnResponse.crisis_resource/conversation_stopped, REST·SSE·voice 경로의 엔진 호출 전 중단, app.safety_events detail 적재, 교수자 대시보드 안전 알림 큐.

pytest app/test_session_turn_persistence.py app/test_voice_ws.py -q 20 passed, 안전 이벤트 DB insert payload 테스트 포함. pytest app/test_teacher_dashboard.py app/test_session_turn_persistence.py app/test_voice_ws.py -q 21 passed.

TeacherDashboardResponse.learner_growth를 추가해 턴별 fast-loop 평가의 appropriateness, rapport_signal, 기법 태그를 학습자별로 집계한다. 교수 콘솔은 학습자별 성장 카드, 회기별 막대 추이, 평균 라포, 변화폭, 최근 회기 점검 포인트를 표시한다. 평가가 없는 회기는 "평가 부족"으로 남겨 가짜 곡선을 만들지 않는다. 종료 회기 리뷰 대기 행은 /teach/session/{id}/review로 진입해 같은 회기 리뷰를 교수자 읽기 전용으로 열고, 워크시트는 학습자 제출물 수정 없이 검토 전용으로 표시한다.

pytest app/test_teacher_dashboard.py app/test_session_turn_persistence.py app/test_voice_ws.py -q 21 passed, pytest app/test_rbac_idor.py app/test_teacher_dashboard.py -q 9 passed, npm run check:api-types, npm run typecheck, npm run build passed. npx playwright test e2e/teacher.spec.ts --project=chromium-single-run --workers=1 4 passed.

교수자/관리자는 /sessions/{id}/review를 읽을 수 있고, 학습자 워크시트 저장은 learner 전용으로 유지한다. 교수자 검토 상태는 app.session_review_status에 review_status, review_note, reviewed_at로 저장되며, teacher dashboard 응답과 SessionReview가 이 값을 표시한다. PUT /teacher/sessions/{session_id}/review-status는 교수자 메모 저장과 검토 완료 처리를 담당하고, 검토 완료된 회기는 pending queue에서 제외한다.

pytest app/test_teacher_dashboard.py app/test_rbac_idor.py app/test_learner_dashboard.py -q 12 passed, npm run check:api-types, npm run typecheck, npm run build, teacher.spec.ts 4 passed. 교수 콘솔 검토 큐 노출과 학습자 리뷰의 교수자 전용 빈 grid 제거는 E2E/시각 게이트로 재검증했다.

교수자 성장 집계와 중복되던 점수·라포·기법 계산을 app.services.session_metrics로 공용화했다. GET /sessions/dashboard는 학습자 본인 세션만 집계해 overview, growth, persona_progress, achievements, recent_feedback를 반환하고, LearnerHome은 누적 회기·리뷰 대기·최근 평가·라포 흐름·페르소나별 진행·최근 피드백·마지막 세션 리캡을 실제 서버 데이터로 보여준다. 성취는 공식 수료/등급이 아니라 실제 연습 milestone만 사용한다.

pytest app/test_learner_dashboard.py app/test_teacher_dashboard.py app/test_rbac_idor.py -q 12 passed, npm run check:api-types, npm run typecheck, npm run build, learner.spec.ts 6 passed, session-review.spec.ts 2 passed, layout-visual-gate.spec.ts 9 passed, session-layout.spec.ts 4 passed.

① PDF: 고성능(Claude·GPT=내담자발화·실시간평가)/저비용 한국어(Solar=단순응답·사후요약) 2단계 + 캐싱 90%절감. 현재 client AI는 claude_cli 기본 라우팅, fast/deep evaluator는 EVALUATOR_FAST_MODEL/EVALUATOR_DEEP_MODEL 설정 시 모델 override를 gateway에 전달한다. evaluator structured 결과는 canonical request SHA-256 기반 인메모리 semantic cache 1차로 중복 호출을 줄이며, 원문 prompt·completion은 캐시에 저장하지 않는다. 벤더중립 인터페이스와 L0~L2 cache hint/session reuse도 유지한다. ② 백엔드 방향은 Node.js 우선 교체 가능성으로 정했다. 단, 현재 Python/FastAPI는 납품 핵심 경로라 전면 재작성하지 않고, 계약 경계를 먼저 고정해 갈아치울 수 있게 만든다. 이번 패스에서 앱 orchestrator가 raw gateway SSE line을 직접 해석하지 않도록 EngineClient.stream_packets() 경계를 추가했고, Python gateway의 /v1/generate 응답은 GenerateResponse 계약 모델로 반환한다. 추가로 app/session_read_model.py와 app/persona_read_model.py가 세션·페르소나 브라우저 응답 DTO와 builder/mapper를 소유하게 해, Node read API가 따라야 할 browser-facing contract 경계를 분리했다.

이번 점검 범위인 SEO/GEO 공유 카드, 온보딩 반영 E2E, 학습자 홈, 회기 시작/종료, 리뷰 공유 버튼, 음성 성공 경로, 레이아웃 회귀는 npm run e2e 113 passed + npm run typecheck/npm run build로 닫았다. 공개 API와 Tailnet 스모크도 녹색이고, 패키징 점검에서 더미 운영 env 기준 Docker compose fresh smoke도 통과했다. 과거 focused suite와 Phase 3 evidence는 별도 행의 과거 증거로 유지하되, 이번 완료 증거와 섞어 과장하지 않는다.

남은 원천문서 갭, 임상 루브릭/최종 평가설계, public Google OAuth 실제 /turn, 배포지 운영 비밀값 주입을 순서대로 닫는다.

doc1/4/5가 1급 산출물로 요구하는 워크시트 축(탐색 11항목·호소 5영역·인지삼제·1/2차 감정·보호/방해 4사분면·생물심리사회 목표)을 SessionReviewResponse.caseWorksheet로 노출한다. 서버는 저장된 축어록만 근거로 규칙 기반 초안을 만들고, 프론트 리뷰 화면은 근거 턴으로 점프 가능한 워크시트를 편집할 수 있다. 저장본은 PUT /sessions/{id}/review/worksheet → app.case_worksheet에 저장되고, 이후 GET /review는 saved_by_learner 워크시트를 자동 초안보다 우선 반환한다.

pytest app/test_session_turn_persistence.py app/test_rbac_idor.py -q 25 passed, npm run check:api-types, npm run typecheck, npm run build passed. 로컬 API smoke: 세션 생성→워크시트 저장→GET /review가 saved_by_learner:local smoke saved worksheet 반환.

prepare_turn→state_machine.evolve에 crisis.risk_level을 ideation_observed로 전달(위기 관측 상태머신 반영). escalate=True 시 REST·SSE·voice가 엔진 호출 전 중단하고 app.safety_events에 109 resource와 conversation_stopped를 적재한다. 교수자 대시보드는 이 레코드를 안전 알림 큐로 표시한다. 안전 이벤트 insert payload는 test_record_safety_event_writes_teacher_alert_payload로 회귀화했다.

TurnContext+prepare_turn에 theory_mode, sessions/voice가 sess.theory_mode 전달, evaluator._theory_mode가 세션 이론(학습자 선택) 우선. build_turn_messages도 THEORY_MODE_GUIDANCE를 통해 인간중심·CBT·통합 이론 프레이밍을 엔진 메시지에 넣는다. 프론트 Session.tsx는 기본값을 persona.theory_target에서 잡되, 세션 시작 전 humanistic/cbt/integrative segmented control로 학습자가 명시 선택할 수 있다. 선택값은 POST /sessions의 theory_mode로 전송된다. 검증: npm run typecheck, npm run build, C3 backend focused 31 passed, session-layout.spec.ts desktop/mobile 8 passed, session-mvp.spec.ts single-run 1 passed, layout-visual-gate.spec.ts 9 passed.

doc4가 요구한 3척도 pre-post에 대해 app.learner_prepost_measure 원장, 학습자 본인용 GET/PUT /users/me/prepost-measures, SessionReview의 파일럿 증거 원장 카드를 연결했다. 저장 shape는 measure_name(self_efficacy/skill_proficiency/training_satisfaction), timepoint(pre/post), raw/min/max score, instrument_version, item_count만 받으며, 문항 텍스트·효과크기·p-value·pass/fail은 만들지 않는다. 이번 패스에서 app.services.phase3_kpi_export와 scripts/export-phase3-kpi.py를 추가해 원장 row를 Phase 3 evidence root의 02-measures/prepost_measures.csv와 02-measures/kpi_report.json으로 산출한다. participant id는 P3-###로 가명화하고, 3척도 paired normalized mean pre/post/delta, complete/missing pair를 report에 채운다. 화면과 report 모두 공식 효과성·성적·수료 판정이 아니라 파일럿 evidence 계산임을 유지한다.

python -B -m py_compile app/services/phase3_kpi_export.py app/test_phase3_kpi_export.py scripts/export-phase3-kpi.py, python -B -m pytest -p no:cacheprovider app/test_phase3_kpi_export.py app/test_phase3_artifact_checker.py -q 9 passed, python -B -m pytest -p no:cacheprovider app/test_user_support_tickets.py app/test_runtime_policy.py app/test_admin_ops.py app/test_phase3_kpi_export.py app/test_phase3_artifact_checker.py -q 45 passed, python scripts/export-phase3-kpi.py --help passed. 기존 API/UI 검증은 backend 36 passed, API types/typecheck, SessionReview focused E2E 3 passed, visual gate 2 passed.

텍스트 /turn·/stream·음성 경로에서 fast-loop 턴 평가를 app.feedback_scores, app.turn_technique, app.turn_client_state, app.supervisor_comment, app.alternative_utterance로 정규화 적재 후 리뷰 조회에서 hydrate한다. 이번 패스에서 app/services/live_coach.py, data/kb/live_coaching_workbook_0615.json, data/kb/live_coaching_sources/*.json, POST /sessions/{id}/live-coach, GET /sessions/{id}/live-coach, POST /kb/live-coach/source-packs/sync, app.live_coach_events를 추가했다. 세션 UI는 코칭 모드에서 AI 코치 아바타 말풍선으로 즉시 개입하고, "근거 보기" 모달과 학습자 발화 우측 C 마커를 통해 받은 코칭 이력을 채팅 위 스크롤 오버레이로 보여준다. 저장 payload는 PII 마스킹 excerpt + 코칭 구조화 JSON이며, 공식 자료는 허가된 source pack의 version/citation/summary로 넣고 장문 원문·공식 문항을 재현하지 않는다. 같은 source pack은 app.services.source_pack_sync를 통해 evaluator 전용 RAG에 증분 색인하며, hash 변경 시 최신 active document version+1로 새 문서를 만든다. 학습자 SessionReview 데스크톱은 좌측 축어록 타임라인과 우측 요약·감정·흐름·루브릭·강점·개선점·pre/post·워크시트·피드백 작업열의 2열 구조로 재배치했고, 교수자 검토 화면과 모바일/태블릿은 기존 반응형 규칙을 유지한다.

python -m compileall app -q, 과거 pytest app/test_live_coach_sources.py app/test_orchestrator_masking.py app/test_session_turn_persistence.py -q 27 passed, source sync focused python -B -m pytest -p no:cacheprovider app/test_live_coach_sources.py -q 4 passed, py -3.11 scripts\sync-persona-sources.py --help, npm run generate:api-types, npm run check:api-types, npm run typecheck, npm run build, npm run e2e -- e2e/layout-visual-gate.spec.ts e2e/session-layout.spec.ts 15 passed. 이번 2열 UI 검증: npm run typecheck, npx playwright test e2e/session-review.spec.ts --project=chromium-desktop --workers=1 3 passed, npx playwright test e2e/layout-visual-gate.spec.ts --project=chromium-single-run --workers=1 9 passed, session-review__1440-desktop.png 직접 확인. 로컬 DB smoke: source pack sync 4 sources/15 chunks embedded, 재호출 skipped_unchanged=4, official_suicide_risk_guidelines source filter 검색 성공.

teacher/admin 전용 /teach/personas를 3열 스튜디오로 추가했다. 좌측은 저작 흐름·검수 큐·공개 카탈로그, 중앙은 RAG 자료 등록과 개요/임상/저항/회기/말투/안전/프롬프트 항목형 편집 탭, 우측은 검증·생성 근거·승인/반려 결정이다. 교수 콘솔은 진입점과 triage만 맡고 저작 본체는 스튜디오가 맡는다. 2026-06-27 UI 정리에서 중복 네이티브 파일 입력을 커스텀 SSOT 첨부 드롭존으로 교체하고, 저작 스테퍼·탭별 작성 가이드·검증 dot 정렬을 보강했다. 레이아웃 근거와 생성 시안은 docs/ops/layout-research-2026-06-27/persona-dashboard-layout-guideline.md에 묶었다. POST /personas/sources는 첨부/붙여넣기 자료를 PII 마스킹 후 kb.raw_source_artifact에 raw hash-only 격리 증거를 남기고, 별도 sanitized 파생본만 kb.source/document/chunk에 evaluator 전용(visible_to=['evaluator'], sensitivity=2) 근거 문서로 등록한다. rag.index_document()는 sensitivity=3 또는 raw source marker 청크를 DB 접근 전에 차단해 raw 원문이 kb.chunk/embedding/FTS에 들어가지 않게 한다. POST /personas/drafts/generate는 source_id 기반 RAG 검색 결과만 엔진에 넘기고, draft source_provenance와 engine metadata에 source id·doc/content hash·chunk id·prompt bundle id/version/hash(persona-draft-rag@2026-06-28.1)를 남긴다. 승인된 카드만 학습자 catalog에 노출되는 경계는 유지하되, P1~P7 시스템 페르소나는 DB 저작 카탈로그의 초기 부트스트랩으로 승격했다. 교수자는 공개 목록의 수정으로 승인본을 같은 persona_id의 다음 버전 draft로 복제해 편집하고, 삭제는 기존 회기 FK를 지키기 위해 같은 code family를 archived로 보관 처리한다. 기동 materializer는 누락분만 insert하고 기존 편집/archived row를 덮어쓰거나 되살리지 않는다. scripts/materialize-persona-seeds.py는 같은 seed manifest를 dry-run으로 보고하고, --apply일 때만 DB pool을 초기화한 뒤 기존 idempotent materializer를 실행한다. repo-managed source pack은 scripts/sync-persona-sources.py와 공용 sync service로 active content_hash/document version을 비교한다. 이번 패스에서 app/persona_read_model.py가 공개 카탈로그·검수 큐·초안 상세·source/evidence 응답 DTO와 mapper를 소유하고, routes/personas.py는 auth/DB/RAG/LLM side effect를 유지하도록 분리했다.

python -B -m py_compile app/services/rag.py app/routes/personas.py app/routes/kb.py app/test_persona_review.py app/test_live_coach_sources.py, python -B -m pytest -p no:cacheprovider app/test_persona_review.py app/test_live_coach_sources.py -q 38 passed, py -3.11 scripts\materialize-persona-seeds.py --json dry-run manifest_count=7, py -3.11 scripts\sync-persona-sources.py --help. 기존 PersonaStudio 공개본 수정/삭제 E2E: npx playwright test e2e/teacher.spec.ts --project=chromium-single-run --workers=1 6 passed, layout-visual-gate.spec.ts chromium-single-run 8 passed, session-layout.spec.ts desktop/mobile 8 passed. DTO/mapper 분리 검증: python -B -m py_compile app/persona_read_model.py app/routes/personas.py, python -B -m pytest -p no:cacheprovider app/test_persona_review.py -q 33 passed, npm run check:api-types, npm run typecheck.

정규식 폴백에 한국어 고위험 패턴 추가: 구체 날짜(2001.4.18→[DATE])·금액(1200원→[MONEY])·행정구역 주소(서울시 강남구 역삼동→[ADDR])에 더해, 이름/성명 라벨·성씨+이름+조사/호칭·대학교/학과/병원/센터 등 suffix 기반 한국어 NAME/ORG 로컬 휴리스틱 1차를 추가했다. 이번 패스에서 app.services.pii_masking_eval, data/privacy/pii-masking-ko-fixtures.json, scripts/evaluate-pii-masking.py를 추가해 합성 NAME/ORG fixture 5개를 entity recall·forbidden substring removal·unexpected entity violation으로 평가한다. fixture가 잡은 소속/안내 NAME 오탐도 stopword로 보정했다. Presidio가 설치돼도 한국어 누락을 막기 위해 regex fallback을 후단에 한 번 더 태운다. 상담 생성(generate/stream)·fast/deep 평가의 외부 LLM 호출 직후 audit.llm_call_log에 provider/model/token/cost/inference_geo/latency만 적재한다. prompt/completion 본문은 저장하지 않는다. fast evaluator prompt의 내담자 응답과 DB에 저장되는 client turn text_masked도 마스킹본을 쓰게 보강했다. 로컬 dev-login 실제 /turn smoke에서 audit.llm_call_log가 8→11로 3행 증가했다. 이번 패스에서 app_user에 이름·소속·학과·학년/직위·연락처·주소/수령지·닉네임·자기소개·아바타 URL·약관/개인정보 동의 시각·버전을 추가했다. 로그인 후 onboarding_completed_at이 없으면 전역 OnboardingGate가 /onboarding 외 URL(/learn, /settings, /admin, /dev/avatar-preview, /login 포함)을 모두 온보딩으로 돌리고, 온보딩 중에는 공용 셸 메뉴 없이 가입 직후 사용자 정보 입력 폼만 보여준다. learner 회기 시작도 온보딩 완료 전에는 막는다. /users/me/avatar는 PNG/JPG/WebP MIME·시그니처·3MB 제한 후 파일을 USER_UPLOAD_DIR/profile-avatars에 저장하고 URL만 보관한다. 약관·개인정보 처리방침 초안은 /users/legal-docs에서 제공한다. 관리자/교수자 권한은 온보딩에서 받지 않고 allowlist/관리자 사용자 관리로만 부여한다. 검증: pytest app/test_pii_masking_eval.py app/test_orchestrator_masking.py app/test_evaluation_persistence.py app/test_session_turn_persistence.py -q 41 passed, python scripts/evaluate-pii-masking.py --json 5/5 pass, 과거 온보딩/동의 검증은 pytest app/ -q 178 passed, pytest engine_gateway/ -q 11 passed, npm run check:api-types, npm run typecheck, npm run build, auth E2E 7 passed, 최종 PLAYWRIGHT_PORT=5174 npm run e2e 113 passed.

M1: voice learner turn의 audio_ref, silence_ms, speech_rate, barge_in을 리뷰 API nonverbal 이벤트로 파생하고, 회기 리뷰 축어록에 침묵·발화 속도·끼어듦·음성 입력 칩으로 표시한다. 2차로 provider_events JSONB 보존 슬롯을 추가해 control/STT provider 이벤트를 allowlist·size limit 후 저장한다. 3차에서는 저장 이벤트에 내부 taxonomy event_type/category를 추가해 sigh/cry/laugh/voice_activity/noise 등 canonical key를 남긴다. 4차에서는 인증된 회기 리뷰에 한숨·울음·웃음·호흡·운율·배경소음 계열만 한글 label/detail 칩으로 파생 노출한다. raw transcript/text payload, provider/source/raw type, 공개 공유 카드 노출은 제외했다. 실제 provider 기반 한숨·울음 감지와 live 마이크/WSS 장시간 실측은 아직 별도다. M2: case_profile을 learner-persona 안정 case로 upsert하고, session_no를 트랜잭션 안에서 원자 증가시킨다. 세션 종료 시 마스킹된 client-visible 축어록으로 fallback session_summary.digest와 case-level case_digest를 갱신하고, rapport_trajectory/alliance_level을 결정론 상태 수치에서 갱신한다. 종료 시점에는 마스킹된 client-visible 발화에서 [NAME]/[ORG] identity와 명시적 상담 약속만 pinned_fact로 upsert한다. 삽입 또는 값 변경 시에는 pinned_fact_history에 append-only 이력을 남기고, 같은 값 재확인과 locked fact는 이력을 늘리지 않는다. 5차에서는 명시적 상담 약속 철회/부정 문장만 기존 non-locked agreement:counseling fact를 contradicted로 격리하고 history reason contradiction을 남긴다. 새 contradicted fact를 임의 생성하거나 관계갈등·위기·임상 추론을 자동 모순 처리하지 않는다. 6차에서는 종료 저장 성공 뒤 background task로 마스킹된 client-visible 내담자 발화만 app.turn_embedding에 idempotent 색인한다. 시작/턴/voice 경로는 다음 회기 seed recall에서 case_digest, 직전 session_summary, client-visible non-contradicted pinned_fact, episodic recall 단편을 조립해 사용한다. M3: Google/SAML/dev-login이 AUTH_EMAIL_COHORT_MAP/AUTH_DOMAIN_COHORT_MAP 및 SAML cohort claim을 cohort_ids로 전달하고, DB app_user.external_id는 provider subject(google:/saml:/dev:) 기반으로 저장한다.

X1: scripts/export-recursive-dataset.py와 app.services.dataset_export로 masked-text JSONL dry-run, PII scan, κ/ICC 계산, approved export 게이트를 구현했다. 기본은 technical_dry_run이고 ds.* write는 --write-dataset 명시 시에만 수행한다. X2: app.turns의 provider/model/tokens/cost를 최근 7일 기준으로 집계하는 GET /admin/usage를 추가했고, 운영 콘솔 /admin에 누적 비용·입출력 토큰·계량 커버리지·provider/model breakdown, 일별 daily_cost 추이, ADMIN_USAGE_BUDGET_USD 기반 예산 경고(ok/warn/exceeded)를 표시한다. EVALUATOR_FAST_MODEL/EVALUATOR_DEEP_MODEL 설정 시 fast/deep 평가 호출만 해당 모델 override로 gateway에 전달하고, 비워두면 기존 default 라우팅을 유지한다. fast/deep evaluator structured 결과는 canonical request SHA-256 키의 인메모리 semantic cache로 재사용한다. 캐시는 EVALUATOR_SEMANTIC_CACHE_ENABLED, EVALUATOR_SEMANTIC_CACHE_TTL_SECONDS, EVALUATOR_SEMANTIC_CACHE_MAX_ENTRIES로 제한하며, 원문 prompt·completion은 저장하지 않고 성공 파싱 결과만 캐시한다. /admin/usage는 evaluator cache enabled/entries/hits/misses/stores/evictions/requests/hit_rate도 함께 반환하고, 관리자 AI 비용 카드가 hit-rate와 일별 비용/턴 추이를 표시한다. app.services.usage_report와 scripts/report-ai-usage.py는 같은 usage JSON에서 provider/model별 cost share, token share, cost/turn, cost/1k tokens, budget/cache warning을 산출한다. DB 미가용 dev에서는 runtime store로 fallback하지만 prod에서는 fail-closed한다. L1: 소유자 결정으로 Node.js 우선 교체 가능성 방향을 채택했다. docs/decisions/backend-node-transition.md에 FastAPI 유지 사유와 strangler 전환 원칙을 기록했고, app/contracts/engine_gateway.py를 추가해 Python client와 현재 gateway가 같은 요청/응답/SSE 계약을 공유한다. 이어서 EngineClient.stream_packets()와 gateway GenerateResponse 반환으로 서비스 레이어의 wire-format 의존을 줄였다. engine_gateway_contract.v1.json golden fixture와 engine_gateway_schema.v1.json schema artifact로 generate request/response와 stream token/done/error packet을 고정했고, scripts/check-engine-gateway-contract.mjs가 같은 artifact를 Node.js에서 Python import 없이 검증한다. app/session_read_model.py는 세션 목록·대시보드·상세·리뷰·공유 payload의 DTO와 builder를 route에서 분리했고, app/persona_read_model.py는 페르소나 catalog/review/draft/source/evidence DTO와 mapper를 route에서 분리했다. 각 route는 auth/RLS DB read/persistence/RAG/LLM side effect를 유지한다.

게이트웨이(9099 claude_cli)+API(8000, DB 미가용 시 in-memory degraded)+웹(5173)을 커맨드라인 기준 정리 후 결정론적 기동(--reload 워처 불안정 회피, uvicorn 있는 python 자동 해석). Docker가 사용 가능하면 vignette-dev-db healthcheck/pg_isready/role safety를 점검하고, compose infra\.env 필수값 누락도 경고한다. -NoGateway/-NoWeb는 해당 컴포넌트 정리도 건너뛰고, API 정리는 지정 -ApiPort만 대상으로 한다. dev-login + seed 페르소나. 로그 .devlogs/(gitignore). 검증: 3포트 health OK + 실제 AI 턴 생성·회기리뷰 동작, API-only 재기동 후 8001/8010/5173/9099/20241 보존.

직접 WS 재현으로 근본원인 규명: 키 없으면 백엔드가 degraded+1011 즉시 close → 마이크 깜빡·녹음 미도달. 현재 로컬 /voice/health는 available:true이고, 실제 P2 회기에서 MP3 발화를 /voice/ws로 보내 STT transcript 52자 → client reply 105자 → TTS 바이너리 66 chunks/266,496 bytes를 수신했다.

① 미설정 시 마이크 버튼 사전 비활성+명확 안내 ② TTS 지문 제거: (고개 끄덕)·（한숨）·[침묵] 등 무대지시를 음성으로 안 읽음(speakable_text, 자막엔 유지) ③ 아바타 애니메이션: 텍스트 턴 speaking 시 입 정지(0) 버그 수정 + thinking 표현 보강 ④ 브라우저 자동재생 차단 대응: 마이크 클릭 시 AudioContext.resume()으로 unlock하고 TTS Blob을 Web Audio buffer source로 재생, 실패 시 기존 <audio> fallback. typecheck+voice테스트+voice E2E+live WS smoke PASS.

라이브 회기에서 내담자(민재)가 "저는 Claude Code인데… Vignette 코드베이스… git status…"로 캐릭터를 깨고 개발 맥락 노출. 원인: ENGINE_MODE=claude_cli가 로컬 claude(=Claude Code)를 호출하는데 게이트웨이가 페르소나를 --append-system-prompt로 코딩 어시스턴트 정체성에 덧붙이고, cwd=repo라 CLAUDE.md·git status·env가 시스템프롬프트에 포함됨.

engine_gateway/gateway.py: --append-system-prompt→--system-prompt(페르소나만 교체 주입) + --exclude-dynamic-system-prompt-sections(cwd/env/git/메모리 섹션 제거). 라이브: 깨던 입력 그대로 → 민재 완벽 인캐릭터, 누출 0. 게이트웨이 11 passed + 전체 API 178 passed.

app/turn_runtime.py를 추가해 load_owned_session, record_completed_turn, append_completed_turn, update_session_state, record_safety_event를 공통화했다. 이번 패스에서 finalize_completed_turn을 추가해 record_completed_turn + record_safety_event 호출쌍을 REST submit/stream과 voice WS 라우트에서 제거했다. stream fast-loop 평가 누락, voice 세션 recall cache, visible_to/evaluator turn 분리는 보존.

pytest app/test_session_turn_persistence.py app/test_voice_ws.py engine_gateway/test_gateway_model.py app/test_phase3_artifact_checker.py app/test_dataset_export.py -q 40 passed.

apps/api/scripts/export-openapi.py와 apps/web/scripts/generate-api-types.mjs로 FastAPI OpenAPI를 apps/web/src/lib/api.gen.ts에 생성한다. npm run check:api-types가 재생성 누락을 잡는다. MeResponse, AuthConfigResponse, ConsentResponse, PersonaSummary, PersonaReviewSummary, admin/user/engine DTO, review leaf DTO, CrisisResourceResponse, teacher safety/growth leaf DTO, LearnerSessionsResponse, SessionReviewResponse, worksheet aggregate, TeacherDashboardResponse, TeacherSessionSummary, TeacherLearnerGrowth에 이어 SessionStartResponse, SessionDetailResponse, SessionDetailTurn도 ApiSchema<...> alias로 전환했다. 세션 응답 stage는 backend StageLabel enum으로 고정해 OpenAPI가 라포|탐색|개입|정리 union을 생성한다. generated optional/default 차이는 화면 form state, notification default helper, 배열 렌더링 fallback으로 흡수한다. .github/workflows/api-contract.yml은 PR/master push에서 같은 stale check를 실행해 OpenAPI type drift를 CI에서 막는다.

npm run check:api-types, npm run typecheck, npm run build passed. python -m pytest app/test_session_turn_persistence.py -q 16 passed. 영향 범위 E2E: learner.spec.ts + session-review.spec.ts + teacher.spec.ts + layout-visual-gate.spec.ts 32 passed.

apps/web/index.html에 canonical, description, Open Graph/Twitter Card, JSON-LD(WebApplication)를 추가했고, public/robots.txt, sitemap.xml, llms.txt로 공개 사이트와 AI 검색용 설명을 정리했다. 인증 내부 경로는 robots에서 차단한다. 학습자 회기 리뷰는 종료 후 POST /sessions/{id}/share로 공개 토큰을 만들고, GET /share/session/{token}이 서버 렌더 HTML/OG/JSON-LD를 반환한다. app.session_share_link에는 토큰 해시와 sanitized preview payload만 저장하며 원문 축어록·학습자 식별자는 저장하지 않는다.

pytest app/test_session_share.py app/test_session_turn_persistence.py -q 21 passed, python -m pytest app/ -q 178 passed, python -m pytest engine_gateway/ -q 11 passed, npm run check:api-types, npm run typecheck, npm run build passed.

LogHook/log_hook(caller 0) 타입·파라미터·분기·export 제거 · 게이트웨이/엔진클라 tier dead-contract 제거(write-only, gateway는 model만 사용). 잔여(RMS 힌트·Live2D 고아 자산·파라미터객체 init_state/prepare_turn/upsert)는 docs/ops/refactor-rag-patches-2026-06-26.{md,json}에 스테이징(단계 적용).

일괄 적용 대신 라이브 스택 보호 위해 그룹별 적용+pytest 검증.

임베더 BGE-M3 검증+버전핀(1.4.0 dtype버그→1.2.11/transformers 4.44.2). embed_query를 asyncio.to_thread로 offload. 턴 파이프라인 배선: retrieve_persona_memory→episodic recall, search_kb→kb_behavior_cues. KB seed 3청크 적재. rag.py latent 버그 3건 수정. GraphRAG는 2차 보류.

최초 RAG 배선이 회기 시작/턴에 임베더 로드(~7-13s)를 동기 await해 POST /sessions가 막힘 → session-layout E2E 4건 타임아웃. 수정: 회상·KB 회수를 _warm_rag_caches 백그라운드 task로 옮기고 턴은 캐시만 읽음(비차단). 이번 동의 게이트 E2E 재검증 중 여러 세션 warm task가 BGE-M3를 동시에 지연 로드해 API health/dev-login timeout이 반복된 문제는 embedder load/encode RLock과 warm semaphore 1개로 안정화했다. 재검증: session-layout 4/4 + 핵심 E2E 27/27·11/11·아바타 4/4, 최신 layout/session 조합 11/11 통과.

admin 1280 input "text-clipped-x" 1건은 폼 input 값 스크롤(설계상 정상) 오탐 — form 컨트롤을 text-clip 판정에서 제외했다. 당시 게이트는 7/7, 현재 strict gate는 빈 회기리뷰 포함 9/9다.