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- 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
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import unittest
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from . import turn_runtime
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from .services import guardrail, live_coach
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from .services import state_machine
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class LiveCoachPromptPrivacyTest(unittest.TestCase):
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def tearDown(self) -> None:
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guardrail.set_ko_pii_recognizer(None)
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def test_messages_remask_recent_turns_and_evaluation_payload(self) -> None:
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class FakeKoRecognizer:
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def analyze(self, text: str):
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spans = []
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for entity_type, value in (
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("NAME", "보라별"),
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("ORG", "미래학교상담연구랩"),
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):
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start = text.find(value)
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if start >= 0:
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spans.append(guardrail.PiiEntitySpan(entity_type, start, start + len(value)))
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return spans
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guardrail.set_ko_pii_recognizer(FakeKoRecognizer())
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item = live_coach.LiveCoachInput(
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session_id="privacy-live-coach",
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turn_seq=3,
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stage="exploration",
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effective_openness=0.42,
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theory_mode="humanistic",
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persona_code="P1",
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persona_name="서연",
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learner_text="별명은 보라별이고 기관은 미래학교상담연구랩입니다.",
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client_reply="전화는 010-1234-5678입니다.",
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recent_turns=[
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{
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"speaker": "counselor",
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"text": "보라별이 미래학교상담연구랩에서 힘들다고 했죠.",
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},
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{
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"speaker": "client",
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"text": "010-1234-5678로 연락하지 말아주세요.",
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},
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],
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evaluation={
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"appropriateness": "warn",
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"appropriateness_note": "보라별 연락처 010-1234-5678을 되물었다.",
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"nested": {"rationale": "기관 미래학교상담연구랩 언급"},
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},
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)
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messages = live_coach._messages(item, [])
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user_prompt = messages[1].content
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for raw in ("보라별", "미래학교상담연구랩", "010-1234-5678"):
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self.assertNotIn(raw, user_prompt)
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for masked in ("[NAME]", "[ORG]", "[PHONE]"):
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self.assertIn(masked, user_prompt)
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class LiveCoachQuotaRechargeTest(unittest.TestCase):
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def test_recharge_requires_positive_score_and_client_change(self) -> None:
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before = state_machine.SessionState(
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stage=state_machine.Stage.RAPPORT,
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turn_seq=2,
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effective_openness=0.15,
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)
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after = state_machine.SessionState(
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stage=state_machine.Stage.RAPPORT,
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turn_seq=3,
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effective_openness=0.19,
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)
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should_recharge, reason = turn_runtime.should_recharge_live_coach_credit(
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{"appropriateness": "pos", "rapport_signal": 0.45},
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before,
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after,
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)
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self.assertTrue(should_recharge)
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self.assertIn("개방도", reason)
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should_recharge, _ = turn_runtime.should_recharge_live_coach_credit(
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|
{"appropriateness": "pos", "rapport_signal": 0.45},
|
|
before,
|
|
state_machine.SessionState(
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|
stage=state_machine.Stage.RAPPORT,
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|
turn_seq=3,
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|
effective_openness=0.16,
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|
),
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)
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self.assertFalse(should_recharge)
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should_recharge, _ = turn_runtime.should_recharge_live_coach_credit(
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{"appropriateness": "neutral", "rapport_signal": 0.8},
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before,
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after,
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|
)
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self.assertFalse(should_recharge)
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if __name__ == "__main__":
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unittest.main()
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