IMPROVEMENT Phase A~D + Phase 2 전체 반영

## IMPROVEMENT (Phase A~D)
- A-1: 4단계 Sonnet 디자인 조정 (_adjust_design) — CSS 변수 cascade
- A-2: 5단계 HTML 전문 프롬프트 전달
- A-3: shrink/expand 하드코딩 제거 → Sonnet target_ratio 기반
- A-4: rewrite action 구현
- A-5: overflow: visible (area 레벨 텍스트 잘림 방지)
- A-6: object-fit cover → contain (이미지 crop 방지)
- A-7: table-layout: fixed
- A-8: container query 폰트 스케일링
- B-1: details-block 템플릿 신규 (CSS 변수만 사용)
- B-2: 인쇄 시 details 자동 펼침 JS
- B-3: catalog에 details-block 등록
- B-4/B-5: images[]/tables[] 상세 판단 + fallback 3곳 동기화
- B-8: fallback card-grid → topic-header + char_guide 제거
- C-1: CLAUDE.md gradient 원칙 완화
- C-3: border-radius 9개 파일 var(--radius) 통일
- C-4: box-shadow 2레벨 → 1레벨
- D-0: 이미지 경로 입력 UI + API base_path
- D-1: Pillow 의존성 + image_utils.py
- D-2~D-4: 이미지 비율/축소방지 프롬프트 전달
- D-5: HTML에 이미지 base64 삽입

## Phase 2 (다른 Claude 작업)
- P2-A: FAISS 블록 검색 (bge-m3, 46개 블록)
- P2-B: SVG N개 자동 배치 (svg_calculator.py)
- P2-C: Opus 블록 추천 (Kei API 경유)
- P2-D: 5단계 재검토 루프 강화 (MAX_REVIEW_ROUNDS=2)
- P2-E: details-block fallback 연동

## 버그 수정 (BF-8~10)
- BF-8: 컨테이너 예산 기반 블록 배치
- BF-9: grid와 Sonnet 역할 분리
- BF-10: catalog mtime 캐시 자동 갱신

## 블록 라이브러리
- 46개 블록 (6 카테고리), catalog/BLOCK_SLOTS/INDEX 동기화
- 구 블록 제거 (quote-block, card-grid, comparison)
- 13개 _legacy 블록 보존

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

src/kei_client.py

@@ -35,7 +35,9 @@ KEI_PROMPT = (
     "- 본문 흐름을 뒷받침하는 근거/사례도 페이지 안에 배치한다. popup으로 빼지 않는다.\n"
     "- detail_target: true는 정말로 별도로 봐야 하는 상세 데이터(비교표, 상세 스펙)에만 사용한다.\n"
     "- 근거, 사례, 용어 정의는 detail_target이 아니다.\n"
-    "- 이미지/표가 있으면 그것도 판단해줘\n"
+    "- 이미지가 있으면: 몇 개인지, 어떤 꼭지 소속인지, 핵심(도표/차트)인지 보조(참고 사진)인지, 텍스트가 포함된 이미지인지 판단해줘\n"
+    "- 표가 있으면: 행/열 규모, 1페이지에 전체 표시 가능한지 판단해줘\n"
+    "- 이미지/표 판단 결과를 images[], tables[] 배열에 기록해줘\n"
     "- 1페이지 적정 꼭지: 5개. 초과 시 2페이지 분리.\n"
     "- 2페이지로 분리하는 기준: 꼭지 수가 아니라 콘텐츠 분량이 진짜 많을 때만.\n"
     "- 꼭지가 5~6개라도 각 꼭지의 내용이 적으면 1페이지에 충분히 담을 수 있다.\n"
@@ -50,7 +52,9 @@ KEI_PROMPT = (
     '"role": "flow|reference", '
     '"emphasis": true, "direction": "vertical|horizontal|flexible", '
     '"content_type": "text|image|table|mixed", '
-    '"detail_target": false, "page": 1}]}\n'
+    '"detail_target": false, "page": 1}], '
+    '"images": [{"topic_id": 1, "role": "key|supporting", "has_text": false, "description": "이미지 설명"}], '
+    '"tables": [{"topic_id": 2, "rows": 5, "cols": 3, "fits_single_page": true, "description": "표 설명"}]}\n'
     "```\n\n"
     "## 콘텐츠:\n"
 )
@@ -173,14 +177,21 @@ async def _call_anthropic_direct(content: str) -> dict[str, Any] | None:
         "- 슬라이드에 맞게 정리하되, 원본이 말하려는 흐름은 유지\n\n"
         "## 꼭지 추출 규칙\n"
         "- 본문에서 2~5개의 핵심 꼭지를 추출한다\n"
+        "- 참조 정보는 role: 'reference', 본문 흐름은 role: 'flow'로 표시\n"
         "- 1페이지 적정 꼭지 수: 5개\n"
-        "- 초과 시 2페이지 분리\n\n"
+        "- 초과 시 2페이지 분리\n"
+        "- 이미지가 있으면 images[]에, 표가 있으면 tables[]에 판단 기록\n\n"
         "## 출력 형식 (JSON만. 설명 없이.)\n"
-        '{"title": "제목", "total_pages": 1, "topics": ['
+        '{"title": "제목", "total_pages": 1, '
+        '"info_structure": "정보 구조 설명", '
+        '"topics": ['
         '{"id": 1, "title": "꼭지 제목", "summary": "요약", '
         '"layer": "intro|core|supporting|conclusion", '
+        '"role": "flow|reference", '
         '"emphasis": true, "direction": "vertical|horizontal|flexible", '
-        '"content_type": "text", "detail_target": false, "page": 1}]}'
+        '"content_type": "text|image|table|mixed", '
+        '"detail_target": false, "page": 1}], '
+        '"images": [], "tables": []}'
     )
 
     try:
@@ -227,12 +238,14 @@ def manual_classify(content: str) -> dict[str, Any]:
     return {
         "title": "슬라이드",
         "total_pages": 1,
+        "info_structure": "",
         "topics": [
             {
                 "id": 1,
                 "title": "핵심 내용",
                 "summary": content[:100],
                 "layer": "core",
+                "role": "flow",
                 "emphasis": False,
                 "direction": "flexible",
                 "content_type": "text",
@@ -240,4 +253,6 @@ def manual_classify(content: str) -> dict[str, Any]:
                 "page": 1,
             },
         ],
+        "images": [],
+        "tables": [],
     }