# Phase 2 실행 프로세스 ## 절대 규칙 (모든 작업에 적용) ``` 🔴 단발성/하드코딩 금지 — 모든 구현은 N개, M종류에 범용 동작 🔴 회귀 금지 — Phase 1 확정 구조(catalog 매핑, grid 분리, Kei API 우선) 되돌리지 않음 🔴 Opus→Sonnet 대체 금지 — Kei API가 기본, Sonnet은 fallback만 🔴 "일단 돌아가게" 금지 — 설계대로 구현하거나 설계를 먼저 변경 ``` --- ## Phase 1 완료 자산 | 항목 | 수량/상태 | |------|----------| | 블록 라이브러리 | 46개 (6 카테고리) | | catalog.yaml | 46개 (when/not_for/slots/height_cost) | | BLOCK_SLOTS + _apply_defaults | 46개 동기화 | | SVG premium | venn-diagram 3개 고정 검증 | | 5단계 파이프라인 | 동작 (BF-4~10 수정) | | Kei API 연동 | 1단계(실장) + 3단계(편집자) | | grid 역할 분리 | BF-9 (코드가 grid, Sonnet은 blocks만) | | catalog→renderer 매핑 | mtime 캐시 (BF-10) | --- ## 실행 순서 ``` Phase 2-A (FAISS 블록 검색) ↓ Phase 2-B (SVG N개 자동 배치) ← 2-A와 병렬 가능 ↓ Phase 2-D (5단계 재검토 강화) ← 2-A/2-B와 병렬 가능 ↓ Phase 2-E (누락 기능: Pillow, details-block) ↓ Phase 2-C (Step A: Opus + FAISS) ← 2-A 완료 필수 ``` --- ## Phase 2-A: FAISS 블록 검색 인덱스 ### 목적 팀장(Step B) 프롬프트에 46개 catalog 전문 대신, FAISS 검색으로 **관련 블록 5~8개만** 전달. ### 수정 파일 | 파일 | 변경 | 신규/수정 | |------|------|---------| | `src/block_search.py` | FAISS 인덱스 구축 + 검색 함수 | **신규** | | `src/design_director.py` | `_load_catalog()` → 검색 결과로 교체 | 수정 (line 294) | | `data/block_index.faiss` | 인덱스 파일 | **신규** | | `data/block_metadata.json` | id→블록 매핑 | **신규** | | `pyproject.toml` | faiss-cpu, sentence-transformers 의존성 | 수정 | ### 기술 상세 ``` 임베딩 모델: BAAI/bge-m3 (1024차원) → Kei persona에서 검증됨 (retriever.py line 49) → 한국어 최적화 인덱스 방식: faiss.IndexFlatIP (Inner Product = 코사인 유사도) → Kei와 동일 패턴 (retriever.py line 88) 검색 입력: 꼭지별 title + summary + layer + role 검색 출력: 상위 8개 블록 (id + visual + when + not_for + slots) fallback: FAISS 인덱스 없거나 검색 실패 시 → catalog.yaml 전문 (기존 방식) ``` ### 프로세스 ``` 1. scripts/build_block_index.py 실행 (1회성) → catalog.yaml 읽기 → 각 블록의 (name + visual + when) 임베딩 → data/block_index.faiss + data/block_metadata.json 생성 2. src/block_search.py → 서버 시작 시 인덱스 로드 → search_blocks(query, top_k=8) → 관련 블록 목록 반환 3. src/design_director.py 수정 → _load_catalog() 대신 search_blocks() 호출 → 꼭지별 검색 → 카테고리별 최소 1개 보장 → 프롬프트에 삽입 ``` ### 충돌 검토 ``` design_director.py _load_catalog(): 문자열 반환 → 문자열 반환 (인터페이스 동일) ✅ renderer.py _load_catalog_map(): 별도 함수, 영향 없음 ✅ content_editor.py: BLOCK_SLOTS만 참조, 영향 없음 ✅ pipeline.py: create_layout_concept() 인터페이스 동일 ✅ ``` ### 점검 - [ ] FAISS 실패 시 catalog 전문 fallback 동작하는가? - [ ] 검색 결과에 카테고리별 최소 1개 보장되는가? - [ ] 블록 60개로 늘어나도 인덱스 재구축만으로 동작하는가? --- ## Phase 2-B: SVG N개 자동 배치 ### 목적 venn-diagram의 원 3개 고정 → N개(2~7) 자동 배치. cos/sin 수학적 계산. ### 수정 파일 | 파일 | 변경 | 신규/수정 | |------|------|---------| | `src/svg_calculator.py` | 좌표 계산 함수 | **신규** | | `src/renderer.py` | venn-diagram 렌더링 전 좌표 전처리 | 수정 (render_multi_page 내) | | `templates/blocks/visuals/venn-diagram.html` | 하드코딩 좌표 → 동적 `{{ item.cx }}` | 수정 | ### 기술 상세 ``` src/svg_calculator.py: calc_circle_positions(n, center_x, center_y, radius) → [{cx, cy}, ...] → angle = (2π × i / n) - π/2 (12시부터 시계방향) → 의존성: Python math (내장) calc_circle_radius(n) → int → n≤3: 120, n≤5: 80, n≤7: 60 → 하드코딩 아님: base_radius / (1 + (n-3)*0.15) 공식 calc_outer_circle(n) → int → 큰 원 반지름도 N에 따라 조정 renderer.py 수정: render_multi_page() 안에서 block_type == "venn-diagram" 일 때: 1. items = block_data.get("items", []) 2. positions = calc_circle_positions(len(items)) 3. for i, item in enumerate(items): item["cx"] = positions[i]["cx"] 4. 나머지는 Jinja2가 처리 venn-diagram.html 수정: 현재: cx="265" (하드코딩) 변경: cx="{{ item.cx }}" (동적) fallback: items에 cx가 없으면 기존 3개 고정 좌표 사용 ``` ### 충돌 검토 ``` renderer.py: render_multi_page()에 if 분기 추가 — 기존 흐름에 영향 없음 ✅ (venn-diagram 아닌 블록은 그대로 통과) venn-diagram.html: Phase 1 고정 SVG → 동적으로 변경 → fallback(cx 없으면 기존 좌표) 필수 ✅ pipeline.py: 변경 없음 ✅ content_editor.py: items[].cx는 renderer에서 추가, 편집자는 모름 ✅ ``` ### 점검 - [ ] N=2, 3, 4, 5, 6, 7 각각 렌더링 테스트 - [ ] items에 cx/cy가 없을 때 Phase 1 고정 SVG로 fallback - [ ] 원끼리 겹침 없이 배치되는가? (N=7 특히) - [ ] 큰 원 안에 모든 작은 원이 들어가는가? --- ## Phase 2-D: 5단계 재검토 강화 ### 목적 _review_balance가 실질적으로 동작하도록 강화. shrink/rewrite 구현. ### 수정 파일 | 파일 | 변경 | 신규/수정 | |------|------|---------| | `src/pipeline.py` | _review_balance 프롬프트 + _apply_adjustments 3개 action | 수정 | ### 기술 상세 ``` _review_balance 개선: 현재: 블록별 데이터 양(글자수)만 전달 변경: 블록별 (area + type + 데이터 양 + height_cost) 전달 + 전체 zone 예산 대비 사용량 _apply_adjustments 개선: 현재: expand만 동작 (char_guide * 1.5) 변경: expand: char_guide * 1.5 (현재와 동일) shrink: char_guide * 0.7 (신규) rewrite: block["data"] 제거 → fill_content 재호출 시 재작성 (신규) 재조정 루프: MAX_ADJUSTMENTS = 2 (상수, 하드코딩 아닌 설정값) for attempt in range(MAX_ADJUSTMENTS): ... ``` ### 충돌 검토 ``` pipeline.py 내부 함수만 수정 ✅ fill_content 재호출: Kei API 우선 (Phase 1에서 수정됨) ✅ renderer.py: 변경 없음 ✅ ``` ### 점검 - [ ] expand/shrink/rewrite 3개 action 모두 동작하는가? - [ ] MAX_ADJUSTMENTS 초과 시 루프 종료되는가? - [ ] fill_content 재호출이 Kei API를 거치는가? (Sonnet 직접 아닌지) - [ ] rewrite 후 _apply_defaults로 빈 데이터가 처리되는가? --- ## Phase 2-E: 누락 기능 ### E-1: Pillow 이미지 크기 | 파일 | 변경 | |------|------| | `src/design_director.py` | create_layout_concept() 내 이미지 크기 확인 | ``` 수정 위치: topics 순회할 때 content_type=="image" 확인 → Pillow Image.open().size로 width, height 읽기 → topic에 image_width, image_height, image_ratio 추가 → Step B 프롬프트에 이미지 크기 정보 포함 → 팀장이 가로형→image-full, 세로형→image-side-text 판단 가능 fallback: 이미지 파일 없으면 → 기본 비율 1.5 (가로형 가정) ⚠️ 이것은 하드코딩이 아닌 "정보 부재 시 안전한 기본값" ``` ### E-2: details-block 연결 | 파일 | 변경 | |------|------| | `src/design_director.py` | detail_target 꼭지를 "생략" → "details-block 배치"로 | | `src/content_editor.py` | detail_target 꼭지에 summary + detail 두 버전 작성 | ``` 현재: design_director.py에서 detail_target 꼭지를 "생략 (미구현)"으로 처리 변경: detail_target 꼭지를 details-block으로 body/sidebar에 배치 → 편집자가 summary(3줄) + detail(전체) 작성 → renderer가
/로 조립 ``` ### 점검 - [ ] 이미지 없는 콘텐츠에서 Pillow 에러 안 나는가? - [ ] detail_target 꼭지가 details-block으로 렌더링되는가? - [ ]
접기/펼치기가 브라우저에서 동작하는가? - [ ] 인쇄 시 자동 펼침 JavaScript가 동작하는가? --- ## Phase 2-C: Step A Opus+FAISS ### 목적 규칙 4줄 → Opus가 FAISS 검색으로 구조/블록 선정 + 배치/크기 결정. ### 수정 파일 | 파일 | 변경 | 신규/수정 | |------|------|---------| | `src/design_director.py` | select_preset() 유지 + _opus_block_selection() 추가 | 수정 | ### 기술 상세 ``` 현재 흐름: Step A: select_preset() → 규칙 기반 (코드) Step B: Sonnet → 블록 매핑 Phase 2 흐름: Step A-1: select_preset() → 프리셋 선택 (유지, 안정적) Step A-2: _opus_block_selection() → Kei API(Opus)로 블록 후보 선정 입력: 꼭지 분석 + FAISS 검색 결과 출력: 각 꼭지에 추천 블록 + 배치 방향 + 크기 가이드 Step B: Sonnet → Opus 추천 기반으로 최종 매핑 + 글자수 가이드 핵심: Opus 호출은 반드시 Kei API 경유 → kei_client.py의 _call_kei_api() 패턴 재사용 → anthropic.AsyncAnthropic 직접 호출 절대 금지 ``` ### 의존성 ``` Phase 2-A 완료 필수 (FAISS 인덱스 + search_blocks 함수) Kei API(localhost:8000) 안정 동작 필요 ``` ### 충돌 검토 ``` select_preset(): 유지 (삭제하지 않음) ✅ create_layout_concept(): Step A-2 결과를 Step B에 전달하는 구조 추가 → 기존 인터페이스(return {"title": ..., "pages": [...]}) 동일 ✅ pipeline.py: create_layout_concept() 호출 방식 동일 ✅ ``` ### 점검 - [ ] Opus 호출이 Kei API를 거치는가? (`grep "AsyncAnthropic" → fallback만`) - [ ] Kei API 실패 시 현재 방식(규칙+Sonnet)으로 fallback - [ ] FAISS 검색 결과가 Opus에게 전달되는가? - [ ] select_preset()이 삭제되지 않았는가? (안정적 규칙은 유지) --- ## 산출물 체크리스트 ### 코드 파일 ``` 신규: src/block_search.py ← 2-A src/svg_calculator.py ← 2-B scripts/build_block_index.py ← 2-A data/block_index.faiss ← 2-A data/block_metadata.json ← 2-A 수정: src/design_director.py ← 2-A, 2-C, 2-E src/renderer.py ← 2-B src/pipeline.py ← 2-D, 2-E templates/blocks/visuals/venn-diagram.html ← 2-B pyproject.toml ← 2-A (의존성) ``` ### 문서 ``` docs/PHASE2-PLAN.md ← 완료 docs/PHASE2-PROCESS.md ← 이 파일 docs/PHASE2-TECH-REVIEW.md ← 완료 PLAN.md ← Phase 2 태스크 추가 필요 PROGRESS.md ← Phase 2 진행 상황 추적 ```