C.E.L_Slide_test2/tests/matching/pipeline_16_deck_4pages.py

"""Pipeline Step 16 — 4 페이지 deck 생성 (A4 1 페이지씩).

Page 1: TARGET (01-2) × V1~V4 Top-3 이미지 + 점수
Page 2: Holdout (02-2.1) × V1~V4 Top-3 이미지 + 점수
Page 3: V1~V4 각각이 무엇인가 + 어떻게 매칭되는가 (방법 설명)
Page 4: V4 가 Figma DB 를 어떻게 정리하는가 (Frame 12 예시)
"""
import base64
import sys
from collections import Counter
from pathlib import Path
import yaml

HERE = Path(__file__).parent
PNG_DIR = (HERE / '..' / '..' / 'data' / 'figma_previews').resolve()

DECK_01 = HERE / 'DECK_01_TARGET_01_2.html'
DECK_02 = HERE / 'DECK_02_HOLDOUT_02_2_1.html'
DECK_03 = HERE / 'DECK_03_METHODS.html'
DECK_04 = HERE / 'DECK_04_DB_STRUCTURE.html'
DECK_05 = HERE / 'DECK_05_STRUCTURE_KEYWORD.html'
DECK_06 = HERE / 'DECK_06_FIGMA_TO_DB.html'
DECK_07 = HERE / 'DECK_07_KEYWORD_PIPELINE.html'

_IMG_CACHE = {}


def img_uri(fn):
    if fn in _IMG_CACHE:
        return _IMG_CACHE[fn]
    p = PNG_DIR / f'{fn:02d}.png'
    if not p.exists():
        return ''
    uri = 'data:image/png;base64,' + base64.b64encode(p.read_bytes()).decode('ascii')
    _IMG_CACHE[fn] = uri
    return uri


def build_frame_descriptions(auto):
    out = {}
    for fid, info in auto['frame_stats'].items():
        fnum = info['frame_number']
        for set_id, sinfo in auto['source_text_sets'].items():
            if sinfo['frame_id'] == fid and sinfo['source_text_index'] == 1:
                out[fnum] = sinfo['source_text_raw']
                break
        if fnum not in out:
            out[fnum] = f'Frame {fnum}'
    return out


CSS_BASE = """
@page { size: A4 portrait; margin: 12mm; }
* { box-sizing: border-box; }
body {
    font-family: -apple-system, "Segoe UI", Pretendard, "Malgun Gothic", sans-serif;
    background: white; color: #1e293b; margin: 0; font-size: 9.5pt; line-height: 1.4;
}
@media screen {
    body { max-width: 210mm; margin: 10mm auto; box-shadow: 0 4px 24px rgba(0,0,0,0.12); padding: 12mm; background: #fff; }
}
h1 { font-size: 13pt; border-bottom: 2pt solid #2563eb; padding-bottom: 3pt; margin: 0 0 4pt 0; color: #0f172a; }
h2 { font-size: 10pt; color: #1e293b; margin: 6pt 0 3pt; padding: 2pt 5pt; background: #e0e7ff; border-left: 3pt solid #0a6; border-radius: 2pt; }
.meta { color: #64748b; font-size: 8pt; font-style: italic; margin-bottom: 5pt; }
.mdx-card { background: #f8fafc; border: 0.5pt solid #cbd5e1; border-radius: 3pt; padding: 5pt 8pt; margin: 3pt 0 5pt; }
.mdx-card .title { font-weight: 700; color: #0f172a; font-size: 9.5pt; margin-bottom: 2pt; }
.popup-tag { display: inline-block; padding: 1pt 5pt; background: #eef2ff; color: #3730a3; border-radius: 8pt; font-size: 7.5pt; font-weight: 700; margin-left: 4pt; vertical-align: middle; }
.mdx-card ul { margin: 2pt 0 0 0; padding-left: 12pt; font-size: 8pt; color: #475569; }
table { border-collapse: collapse; width: 100%; font-size: 9pt; }
th, td { border: 0.5pt solid #cbd5e1; padding: 3pt 5pt; text-align: left; vertical-align: top; }
th { background: #1e293b; color: white; font-weight: 700; font-size: 8.5pt; text-align: center; }
code { background: #f1f5f9; padding: 0 3pt; border-radius: 2pt; font-family: ui-monospace, Menlo, monospace; font-size: 8.5pt; color: #0f172a; }
.formula-box { background: #eff6ff; border: 0.7pt solid #93c5fd; border-radius: 3pt; padding: 5pt 8pt; margin: 3pt 0; font-size: 9pt; color: #1e3a8a; }
.label-use_as_is { background: #d1fae5; color: #065f46; padding: 1pt 5pt; border-radius: 2pt; font-size: 7.5pt; font-weight: 700; }
.label-light_edit { background: #dbeafe; color: #1e40af; padding: 1pt 5pt; border-radius: 2pt; font-size: 7.5pt; font-weight: 700; }
.label-restructure { background: #fef3c7; color: #92400e; padding: 1pt 5pt; border-radius: 2pt; font-size: 7.5pt; font-weight: 700; }
.label-reject { background: #fee2e2; color: #991b1b; padding: 1pt 5pt; border-radius: 2pt; font-size: 7.5pt; font-weight: 700; }
"""

CSS_DECK_12 = CSS_BASE + """
/* DECK 1, 2: V1~V4 × Top-3 매트릭스 */
table.cascade { table-layout: fixed; margin-top: 4pt; }
table.cascade th.method-col { width: 13%; background: #1e293b; color: white; }
table.cascade td.method-cell { background: #f1f5f9; text-align: center; vertical-align: middle; font-weight: 700; color: #1e293b; font-size: 9pt; padding: 3pt; }
table.cascade td.method-cell strong { color: #2563eb; font-size: 10pt; display: block; }
table.cascade td.method-cell small { font-size: 7pt; color: #64748b; display: block; margin-top: 2pt; line-height: 1.2; }
table.cascade td.frame-cell { width: 29%; text-align: center; vertical-align: top; padding: 3pt; }
table.cascade td.frame-cell img { max-width: 100%; max-height: 28mm; border: 0.5pt solid #94a3b8; border-radius: 2pt; display: block; margin: 0 auto; }
table.cascade td.frame-cell .frame-label { font-size: 8pt; font-weight: 600; color: #2563eb; margin-top: 2pt; }
table.cascade td.frame-cell .frame-desc { font-size: 7pt; color: #64748b; margin-top: 1pt; line-height: 1.2; min-height: 2em; }
table.cascade td.frame-cell .frame-score { font-size: 8pt; color: #059669; font-family: ui-monospace, monospace; margin-top: 2pt; font-weight: 600; }
table.cascade td.frame-cell.answer { background: #fffbeb; }
table.cascade td.frame-cell.answer .frame-label { color: #dc2626; }
table.cascade td.empty-cell { background: #f8fafc; text-align: center; color: #94a3b8; font-size: 11pt; vertical-align: middle; }
"""

CSS_DECK_3 = CSS_BASE + """
/* DECK 3: 방법 설명 */
.method-block { border: 0.7pt solid #cbd5e1; border-radius: 4pt; padding: 8pt 10pt; margin: 5pt 0; background: #fafafa; }
.method-block .method-name { font-size: 12pt; font-weight: 700; color: #2563eb; margin-bottom: 2pt; }
.method-block .method-name .badge { display: inline-block; padding: 2pt 7pt; background: #2563eb; color: white; border-radius: 3pt; font-size: 9pt; margin-right: 6pt; }
.method-block .method-tagline { font-size: 9pt; color: #475569; margin-bottom: 5pt; font-style: italic; }
.method-block .method-formula { background: white; border: 0.5pt solid #cbd5e1; padding: 4pt 7pt; border-radius: 2pt; font-family: ui-monospace, Menlo, monospace; font-size: 8.5pt; color: #0f172a; margin: 3pt 0; }
.method-block .method-detail { font-size: 9pt; line-height: 1.5; color: #1e293b; }
.method-block .method-detail b { color: #0f172a; }
.cascade-arrow { text-align: center; font-size: 12pt; color: #64748b; margin: 2pt 0; }
"""

CSS_DECK_4 = CSS_BASE + """
/* DECK 4: MDX 1 vs Top-3 프레임 비교 표 */
@page { size: A4 portrait; margin: 10mm; }
table.cmp { width: 100%; border-collapse: collapse; font-size: 7.5pt; line-height: 1.32; table-layout: fixed; margin-top: 4pt; }
table.cmp col.lbl  { width: 17%; }
table.cmp col.mdx  { width: 19%; }
table.cmp col.frm  { width: 21.33%; }
table.cmp th, table.cmp td { border: 0.4pt solid #cbd5e1; padding: 3pt 4pt; vertical-align: top; word-break: keep-all; overflow-wrap: anywhere; }
table.cmp td.lbl-col { background: #f1f5f9; font-weight: 700; color: #1e293b; }
table.cmp td.lbl-col .def { display: block; color: #64748b; font-size: 7pt; font-weight: 400; margin-top: 1pt; line-height: 1.3; }
table.cmp td.mdx-col { background: #fefce8; }
table.cmp td.frm-col { background: #f0f9ff; }
table.cmp tr.answer td.frm-col.is-ans { background: #fffbeb; box-shadow: inset 0 0 0 0.7pt #f59e0b; }
table.cmp tr.section-head td { background: #1e293b; color: white; font-weight: 700; padding: 4pt 6pt; font-size: 8.5pt; letter-spacing: 0.5pt; }
table.cmp tr.formula-row td { background: #eff6ff; font-family: ui-monospace, Menlo, monospace; font-size: 7.5pt; color: #1e3a8a; padding: 4pt 6pt; }
table.cmp tr.score-row td { background: #ecfdf5; font-family: ui-monospace, monospace; font-weight: 700; color: #059669; text-align: center; font-size: 8.5pt; }
table.cmp tr.score-row td.lbl-col, table.cmp tr.score-row td.mdx-col { background: #f1f5f9; color: #475569; text-align: left; font-weight: 600; font-family: -apple-system, sans-serif; }
table.cmp tr.img-row td { text-align: center; padding: 5pt 3pt; vertical-align: middle; }
table.cmp tr.img-row img { max-width: 100%; max-height: 30mm; border: 0.5pt solid #94a3b8; border-radius: 2pt; display: block; margin: 0 auto; }
table.cmp tr.img-row .name { font-size: 7.5pt; font-weight: 700; color: #2563eb; margin-top: 2pt; line-height: 1.2; }
table.cmp tr.img-row .name.ans { color: #dc2626; }
table.cmp .mdx-head { padding: 5pt 6pt; background: #fefce8; }
table.cmp .mdx-head .title { font-weight: 700; font-size: 8.5pt; color: #ca8a04; margin-bottom: 2pt; }
table.cmp .mdx-head .meta { font-size: 7pt; color: #64748b; margin-bottom: 2pt; line-height: 1.3; }
table.cmp .mdx-head ul { margin: 1pt 0; padding-left: 10pt; font-size: 7pt; line-height: 1.3; color: #1e293b; }
table.cmp tr.label-row td { text-align: center; font-size: 8pt; padding: 4pt; }
table.cmp tr.label-row td.lbl-col, table.cmp tr.label-row td.mdx-col { background: #f1f5f9; text-align: left; font-weight: 600; color: #475569; }
.routing-table { width: 100%; font-size: 7.5pt; border-collapse: collapse; margin-top: 5pt; }
.routing-table th { background: #1e293b; color: white; padding: 3pt 5pt; font-size: 8pt; }
.routing-table td { border: 0.4pt solid #cbd5e1; padding: 3pt 6pt; vertical-align: top; }
.routing-table td.center { text-align: center; }
.routing-table td.num { text-align: center; font-family: ui-monospace, monospace; font-weight: 700; }
table.cmp tr.method-row td { background: #fffbeb; padding: 5pt 8pt; font-size: 7.5pt; line-height: 1.45; color: #78350f; border-top: 0.7pt solid #f59e0b; }
table.cmp tr.method-row .head { font-weight: 700; color: #92400e; margin-bottom: 3pt; font-size: 8pt; display: block; }
table.cmp tr.method-row .item { margin: 2pt 0; }
table.cmp tr.method-row .item b { color: #78350f; }
table.cmp tr.method-row code { background: #fef3c7; padding: 0 3pt; border-radius: 2pt; font-size: 7pt; }
table.cmp tr.method-row .limit { color: #991b1b; font-weight: 600; }
"""


def html_wrap(title, css, body):
    return f"""<!DOCTYPE html>
<html lang="ko"><head><meta charset="utf-8"><title>{title}</title>
<style>{css}</style></head><body>{body}</body></html>"""


# ============================================================
# DECK 1, 2 공통 — V1~V4 Top-3 매트릭스
# ============================================================

def render_cascade_deck(sid, mdx_title, popup_label, mdx_lines, v1, v2, v3_r5, v4_r2,
                        descriptions, is_target, page_subtitle):
    v1_sec = v1['mdx_sections'][sid]
    answer = v1_sec.get('answer_frame_number') if is_target else None

    body = []
    body.append(f'<h1>{page_subtitle}</h1>')
    body.append('<div class="meta">매칭점수 = '
                '<code>0.414×핵심 + 0.320×세트 + 0.265×연관</code> · '
                'V2 ko-sroberta cosine · V3 v2 schema rerank · V4 template-fit-v1 판정')
    body.append('</div>')

    # MDX
    body.append('<div class="mdx-card">')
    body.append(f'<div class="title">MDX {sid} · {mdx_title}'
                + (f'<span class="popup-tag">{popup_label}</span>' if popup_label else '')
                + '</div>')
    if mdx_lines:
        body.append('<ul>')
        for ln in mdx_lines:
            body.append(f'<li>{ln}</li>')
        body.append('</ul>')
    body.append('</div>')

    # V1~V4 cascade table — V4 는 32 전체 평가 결과 사용 (v4_full32)
    v1_top3 = v1_sec['rank_by_matching_score'][:3]
    v2_top3 = sorted(v2['mdx_sections'][sid]['v2_rerank'], key=lambda x: x['v2_rank'])[:3]
    v3_top3 = sorted(v3_r5['mdx_sections'][sid]['v3_r5_rerank'], key=lambda x: x['v3_r5_rank'])[:3]
    # V4: 32 전체 평가에서 reject 제외, confidence 내림차순 Top-3
    v4_full_sec = v4_r2['mdx_sections'].get(sid, {})  # 여기서 v4_r2 는 v4_full32 로 교체됨
    v4_all = v4_full_sec.get('judgments_full32', [])
    v4_usable = [j for j in v4_all if j['label'] != 'reject'][:3]
    v4_top3 = v4_usable

    body.append('<table class="cascade">')
    body.append('<thead><tr><th class="method-col">방식</th>'
                '<th>1순위</th><th>2순위</th><th>3순위</th></tr></thead><tbody>')

    def render_row(method_label, sub_label, top3, score_fmt, extra_fmt=None,
                   empty_message=None):
        cells = [f'<td class="method-cell"><strong>{method_label}</strong><small>{sub_label}</small></td>']
        # 후보 없는 경우 — 전체 colspan 으로 메시지
        if not top3 and empty_message:
            cells.append(f'<td class="frame-cell empty-cell" colspan="3">{empty_message}</td>')
            return '<tr>' + ''.join(cells) + '</tr>'
        # 후보 채우기 (3 미만이면 빈 셀로)
        for i in range(3):
            if i < len(top3):
                r = top3[i]
                fn = r['frame_number']
                is_ans = answer is not None and fn == answer
                cls = 'frame-cell answer' if is_ans else 'frame-cell'
                score_html = score_fmt(r)
                extra_html = extra_fmt(r) if extra_fmt else ''
                badge = ' 🎯' if is_ans else ''
                cells.append(
                    f'<td class="{cls}">'
                    f'<img src="{img_uri(fn)}" alt="{fn:02d}"/>'
                    f'<div class="frame-label">Frame {fn}{badge}</div>'
                    f'<div class="frame-desc">{descriptions.get(fn, "")[:30]}</div>'
                    f'<div class="frame-score">{score_html}</div>'
                    + (f'<div style="margin-top:2pt">{extra_html}</div>' if extra_html else '')
                    + '</td>'
                )
            else:
                cells.append('<td class="frame-cell empty-cell">—</td>')
        return '<tr>' + ''.join(cells) + '</tr>'

    body.append(render_row('V1', '키워드', v1_top3,
                           lambda r: f"score {r['matching_score']:.3f}"))
    body.append(render_row('V2', '+ 의미', v2_top3,
                           lambda r: f"sem {r['semantic_score']:.3f}"))
    body.append(render_row('V3', '+ 구조', v3_top3,
                           lambda r: f"struct {r['v3_r5_total']:.3f}"))
    # V4 — reject 제외, 사용 가능 후보만. 0 개면 "재구성 필요" 메시지.
    rejected_count = sum(1 for j in v4_all if j['label'] == 'reject')
    empty_msg = (
        f'<div style="font-size:9pt;color:#991b1b;font-weight:700;padding:8pt">'
        f'사용 가능한 프레임 없음<br/>'
        f'<span style="font-size:8pt;color:#7f1d1d;font-weight:400">'
        f'(32 프레임 전체 평가에서 모두 reject — 기존 프레임에 없는 신규 콘텐츠 → 재구성 필요)'
        f'</span></div>'
    )
    body.append(render_row(
        'V4', '+ 판정', v4_top3,
        lambda r: f"conf {r['confidence']:.3f}",
        lambda r: f'<span class="label-{r["label"]}">{r["label"]}</span>',
        empty_message=empty_msg if not v4_top3 else None,
    ))

    body.append('</tbody></table>')

    # V4 후보 개수 안내 (32 전체 기준)
    total_usable = v4_full_sec.get('usable_count', 0)
    total_reject = v4_full_sec.get('reject_count', 0)
    body.append(
        f'<div style="margin-top:5pt;font-size:8pt;color:#475569">'
        f'※ V4 는 32 프레임 전체 평가 결과에서 <code>reject</code> 제외 후 confidence 상위. '
        f'<b>사용 가능 {total_usable}개 / reject {total_reject}개 (총 32)</b>'
        f'</div>'
    )
    return ''.join(body)


# ============================================================
# DECK 1: TARGET 01-2
# ============================================================

def build_deck1(v1, v2, v3_r5, v4_r2, descriptions):
    return html_wrap(
        '01. TARGET 01-2 매칭',
        CSS_DECK_12,
        render_cascade_deck(
            sid='01-2',
            mdx_title='DX와 BIM의 구분',
            popup_label='01.mdx §2 내부 <details> 팝업',
            mdx_lines=[
                'BIM ≪ DX (Engineering + Management 통합) | 범위 | Only 3D',
                '제작·운영 (상용+전용 40~80개) | S/W | 모델 제작용 상용 SW (Revit, Civil 3D, Navisworks, Autocad)',
                '근본적 문제의식을 통한 개선 | 프로세스 | 기존 2D 설계 방식 유지',
                '공학 정보·콘텐츠 연계 | 성과품 | 3D 모델 중심',
            ],
            v1=v1, v2=v2, v3_r5=v3_r5, v4_r2=v4_r2,
            descriptions=descriptions,
            is_target=True,
            page_subtitle='01. TARGET (정답 있음) — MDX 01-2 × V1~V4 Top-3',
        )
    )


# ============================================================
# DECK 2: Holdout 02-2.1
# ============================================================

def build_deck2(v1, v2, v3_r5, v4_r2, descriptions):
    return html_wrap(
        '02. Holdout 02-2.1 매칭',
        CSS_DECK_12,
        render_cascade_deck(
            sid='02-2.1',
            mdx_title='업무 수행 과정(Process)의 변화',
            popup_label='02.mdx §2.1 (정답 미지정 · 블라인드)',
            mdx_lines=[
                '생산 방식: 수작업 의존의 반복 업무 → SW 활용한 체계화된 방식으로 전환',
                '인지·검토: 2D 도면 해석 → 3D 모델 기반의 직관적 인지·검토 체계로 전환',
                '협업 구조: 개별 문서 중심 → 데이터 통합 기반의 정보 공유·관리 환경으로 전환',
                '검증·대응: 사후 대응 중심 → 사전 검증 중심의 예방적 업무 방식으로 전환',
            ],
            v1=v1, v2=v2, v3_r5=v3_r5, v4_r2=v4_r2,
            descriptions=descriptions,
            is_target=False,
            page_subtitle='02. Holdout (정답 미지정) — MDX 02-2.1 × V1~V4 Top-3',
        )
    )


# ============================================================
# DECK 3: 방법 설명
# ============================================================

def build_deck3():
    body = []
    body.append('<h1>03. V1~V4 매칭 방법 — 무엇이고 어떻게 적용되는가</h1>')
    body.append('<div class="meta">키워드 → 의미 → 구조 → 적용 가능성으로 신호를 누적해 캐스케이드 매칭.</div>')

    # V1
    body.append('<div class="method-block">')
    body.append('<div class="method-name"><span class="badge">V1</span>키워드 매칭 (Baseline)</div>')
    body.append('<div class="method-tagline">"이 단어들이 같이 나오나?" — 빠른 후보 필터</div>')
    body.append('<div class="method-formula">'
                'matching_score = 0.414 × 핵심(단독) + 0.320 × 세트(co-occurrence) + 0.265 × 연관'
                '</div>')
    body.append('<div class="method-detail">'
                '· 프레임 텍스트에서 <b>핵심 / 세트 / 연관</b> 3계층 키워드 추출<br/>'
                '· 가중치는 <b>Logistic Regression 학습</b> (TARGET 4 × 32, LOOCV 4/4)<br/>'
                '· 32 프레임 중 1위 = 후보 프레임. <b>TARGET 4/4 정답</b>'
                '</div>')
    body.append('</div>')

    body.append('<div class="cascade-arrow">↓ V1 Top-K 후보를 다음 축으로 재정렬</div>')

    # V2
    body.append('<div class="method-block">')
    body.append('<div class="method-name"><span class="badge">V2</span>의미 매칭 (semantic rerank)</div>')
    body.append('<div class="method-tagline">"단어가 달라도 의미가 같은가?"</div>')
    body.append('<div class="method-formula">'
                'similarity = cosine(MDX summary embedding, frame.content embedding) · '
                'model = jhgan/ko-sroberta-multitask'
                '</div>')
    body.append('<div class="method-detail">'
                '· V1 Top-K 후보 안에서 의미 유사도로 재정렬<br/>'
                '· 키워드는 다르지만 같은 주제를 다룰 때 잡아냄'
                '</div>')
    body.append('</div>')

    body.append('<div class="cascade-arrow">↓</div>')

    # V3
    body.append('<div class="method-block">')
    body.append('<div class="method-name"><span class="badge">V3</span>구조 매칭 (structure rerank)</div>')
    body.append('<div class="method-tagline">"이 콘텐츠를 담을 수 있는 레이아웃인가?"</div>')
    body.append('<div class="method-formula">'
                'score = 0.40 × layout_compat + 0.35 × content_affinity + 0.25 × structure_intent'
                '</div>')
    body.append('<div class="method-detail">'
                '· content_affinity 12 enum (concept_definition / goal_axes / persona_benefit / ...)<br/>'
                '· structure_intent 9 enum (binary_compare / multi_parallel / state_transition / ...)<br/>'
                '· alternative_patterns — 대안 layout 관계 (cycle ↔ 3col-parallel 등)'
                '</div>')
    body.append('</div>')

    body.append('<div class="cascade-arrow">↓</div>')

    # V4
    body.append('<div class="method-block">')
    body.append('<div class="method-name"><span class="badge">V4</span>적용 가능성 판정 (template-fit-v1)</div>')
    body.append('<div class="method-tagline">"실제로 쓸 수 있나? 어느 정도 수정해야 하나?"</div>')
    body.append('<div class="method-formula">'
                'multi-axis: anchor + cardinality + relation + slot + content - penalty<br/>'
                '→ 라벨: '
                '<span class="label-use_as_is">use_as_is</span> / '
                '<span class="label-light_edit">light_edit</span> / '
                '<span class="label-restructure">restructure</span> / '
                '<span class="label-reject">reject</span>'
                '</div>')
    body.append('<div class="method-detail">'
                '· 점수 1위 ≠ 실사용 가능. <b>판정 라벨</b>로 결정<br/>'
                '· reject 면 기존 프레임에 없는 신규 콘텐츠 → 재구성 신호'
                '</div>')
    body.append('</div>')

    return html_wrap('03. V1~V4 방법 설명', CSS_DECK_3, ''.join(body))


# ============================================================
# DECK 4: V4 → DB 구조 (Frame 12 예시)
# ============================================================

def build_deck4(ontology_r2, auto, v1, v3_r5, v4_full, descriptions):
    """DECK 4 — MDX → Figma 매칭 프로세스 예시 (MDX 01-2 ↔ Frame 18)

    구성:
      [상단] 좌:MDX 01-2 텍스트 | 우:Frame 18 이미지 (어떤 콘텐츠 ↔ 어떤 프레임)
      [매칭] ① 키워드 매칭 (V1) — 매칭 결과 + 산식 + 점수
            ② 구조 매칭 (V3) — 4 항목 좌우 비교 + 산식 + 점수
            ③ 종합 판정 (V4) — confidence + 임계값 라우팅
    """
    SHORT_ID = '18'
    FRAME_NUM = 18
    templates = ontology_r2['templates_v2']
    fid = next(fid for fid, e in templates.items() if e.get('short_id') == SHORT_ID)
    e = templates[fid]
    vp = e['visual_pattern']
    aff = e['content_affinity']
    intent = e['structure_intent_v2']
    alts = e.get('alternative_patterns', [])
    slots = e.get('slots', [])
    card = vp.get('cardinality', {})

    # ─── 키워드 데이터 ───
    detail = v1['mdx_sections']['01-2']['per_frame_detail'][fid]
    standalone_kws = sorted(detail['standalone']['total'])
    all_tokens = set()
    for sid, s in auto['source_text_sets'].items():
        if s['frame_id'] != fid:
            continue
        for t in s.get('terms', []):
            all_tokens.add(t['token'])
    related_kws = sorted(all_tokens - set(standalone_kws))

    sets_for_frame = []
    for sid, s in auto['source_text_sets'].items():
        if s['frame_id'] != fid:
            continue
        sets_for_frame.append(s['source_text_raw'])

    # ─── 한글 라벨 (영문 enum 은 보고용에서 숨김) ───
    aff_ko = {
        'comparative_matrix': '행렬형 비교 — 여러 항목을 행/열로 체계적 대조',
        'capability_requirements': '역량 / 요건 명세',
        'interrelation': '항목 간 상호관계',
        'before_after_change': '변화 / 전환 (AS-IS → TO-BE)',
        'concept_definition': '개념 정의',
        'concept_comparison': '개념 비교',
        'goal_axes': '목표 축',
        'persona_benefit': '대상별 효익',
        'process_steps': '단계 흐름',
        'policy_requirements': '정책 / 요구사항',
        'stakeholder_roles': '이해관계자 역할',
    }
    intent_ko = {
        'matrix_coverage': '모든 비교축을 한눈에 보여주는 매트릭스',
        'binary_compare': '2 항목 직접 비교',
        'cycle_interrelation': '순환 / 상호 관계',
        'state_transition': '상태 전환',
        'sequence': '순차 단계',
        'hierarchy': '위계',
        'enumeration': '항목 나열',
        'spotlight': '단일 강조',
    }
    slot_ko = {
        'title': '제목', 'col_a_label': 'A 컬럼 라벨', 'col_b_label': 'B 컬럼 라벨',
        'rows': '비교 행 데이터', 'banner_left': '좌측 배너', 'banner_right': '우측 배너',
        'col_a_title': 'A 컬럼 제목', 'col_a_as_is': 'A AS-IS', 'col_a_to_be': 'A TO-BE',
        'col_b_title': 'B 컬럼 제목', 'col_b_as_is': 'B AS-IS', 'col_b_to_be': 'B TO-BE',
    }
    layout_ko = {
        'table-2col': '2단 표', 'table-3col': '3단 표', 'paired-rows': '쌍을 이룬 행',
        'compare-2col': '2단 좌우 비교', 'compare-rows': '행 단위 비교 매트릭스',
        'compare-2banner-top-2col-bottom': '상단 배너 + 하단 2단',
        '2col-paired': '2단 짝맞춤', '2-boxes': '2개 박스 비교', 'central-split': '가운데 분할',
    }

    def ko_aff(k): return aff_ko.get(k, k)
    def ko_intent(k): return intent_ko.get(k, k)
    def ko_slot(k): return slot_ko.get(k, k)
    def ko_layout(k): return layout_ko.get(k, k)

    # ─── Top-3 프레임 (V4 reject 제외 confidence 순) ───
    sys.path.insert(0, str(HERE))
    from pipeline_08_v3_r4_structure_rerank import detect_mdx_v2_profile_r4, v3_r4_score
    mdx_profile = detect_mdx_v2_profile_r4('01-2')

    sec_v4 = v4_full['mdx_sections']['01-2']
    usable = [j for j in sec_v4['judgments_full32'] if j['label'] != 'reject'][:3]

    templates = ontology_r2['templates_v2']
    answer_fn = v1['mdx_sections']['01-2'].get('answer_frame_number')

    # 각 프레임 데이터 수집
    cols = []
    for j in usable:
        fid = j['frame_id']
        fn = j['frame_number']
        tpl = templates[fid]
        d = v1['mdx_sections']['01-2']['per_frame_detail'][fid]
        v3s = v3_r4_score(mdx_profile, tpl)

        # Frame 핵심 키워드 매칭
        sk_total = int(d['standalone'].get('total_count', 0))
        sk_hit = sorted(d['standalone'].get('hit', []))
        sk_hit_count = int(d['standalone'].get('hit_count', 0))

        # Frame 세트 매칭 — coverage > 0 인 세트들
        groups = d['keyword_group'].get('groups', [])
        g_total = int(d['keyword_group'].get('total_count', len(groups)))
        hit_groups = [g for g in groups if g.get('coverage', 0) > 0]
        # 가장 잘 매칭된 세트 (coverage 높은 순)
        hit_groups.sort(key=lambda x: -x.get('coverage', 0))

        # Frame 연관 키워드 매칭
        rel_total = int(d['related'].get('total_count', 0))
        rel_hit = sorted(d['related'].get('hit', []))
        rel_hit_count = int(d['related'].get('hit_count', 0))

        s_score = float(d['standalone']['score'])
        g_score = float(d['keyword_group'].get('score_avg', 0))
        r_score = float(d['related']['score'])
        kw_score = 0.414 * s_score + 0.320 * g_score + 0.265 * r_score

        cols.append({
            'fid': fid, 'fn': fn, 'tpl': tpl,
            'title': tpl['source']['title'],
            'is_ans': fn == answer_fn,
            # 키워드 매칭 정보 (MDX ↔ Frame)
            'sk_total': sk_total, 'sk_hit': sk_hit, 'sk_hit_count': sk_hit_count,
            'g_total': g_total, 'hit_groups': hit_groups,
            'rel_total': rel_total, 'rel_hit': rel_hit, 'rel_hit_count': rel_hit_count,
            's_score': s_score, 'g_score': g_score, 'r_score': r_score, 'kw_score': kw_score,
            'v3_total': v3s['total'],
            'v3_layout': v3s['layout_compat'],
            'v3_aff': v3s['content_affinity'],
            'v3_intent': v3s['structure_intent'],
            'v4_conf': j['confidence'],
            'v4_label': j['label'],
            'v4_axes': j['axes'],
            'aff': tpl['content_affinity']['primary'],
            'intent': tpl['structure_intent_v2']['primary'],
            'card': tpl['visual_pattern'].get('cardinality', {}),
            'rel': tpl['visual_pattern'].get('relation_type'),
            'slots': [s['id'] for s in tpl.get('slots', [])],
        })

    # ─── 한글 라벨 ───
    aff_ko = {
        'comparative_matrix': '행렬형 비교', 'concept_definition': '개념 정의',
        'concept_comparison': '개념 비교', 'capability_requirements': '역량/요건 명세',
        'interrelation': '상호관계', 'before_after_change': '변화/전환',
        'goal_axes': '목표 축', 'persona_benefit': '대상별 효익',
        'process_steps': '단계 흐름', 'policy_requirements': '정책/요구사항',
        'stakeholder_roles': '이해관계자 역할',
    }
    intent_ko = {
        'matrix_coverage': '매트릭스 (모든 축을 한눈에)',
        'binary_compare': '2 항목 직접 비교',
        'cycle_interrelation': '순환/상호 관계', 'state_transition': '상태 전환',
        'sequence': '순차 단계', 'hierarchy': '위계',
        'enumeration': '항목 나열', 'spotlight': '단일 강조',
    }
    label_ko = {
        'use_as_is': ('그대로 사용', '#065f46', '#d1fae5'),
        'light_edit': ('가벼운 편집', '#1e40af', '#dbeafe'),
        'restructure': ('구조 재배치', '#92400e', '#fef3c7'),
        'reject': ('사용 불가', '#991b1b', '#fee2e2'),
    }

    body = []
    body.append('<h1>04. MDX 01-2 ↔ Top-3 프레임 매칭 비교 — DX 와 BIM 의 구분</h1>')
    body.append('<div class="meta">DECK 01 의 정답 프레임 + 차순위 2개. '
                '각 프레임이 어떤 키워드/구조로 MDX 와 매칭되었는지 항목별 비교.</div>')

    body.append('<table class="cmp">')
    body.append('<colgroup>'
                '<col class="lbl"><col class="mdx">'
                '<col class="frm"><col class="frm"><col class="frm">'
                '</colgroup>')

    # ─── 헤더 행: MDX 정보 + Frame 이미지들 ───
    body.append('<tr class="img-row">')
    body.append('<td class="lbl-col" style="background:#1e293b;color:white;text-align:center;'
                'font-weight:700;font-size:8pt">항목</td>')
    body.append('<td class="mdx-head">'
                '<div class="title">MDX 01-2 · DX 와 BIM 의 구분</div>'
                '<div class="meta">4개 비교축 × 2개 항목(BIM ↔ DX) 행렬 비교</div>'
                '</td>')
    for c in cols:
        ans_cls = 'ans' if c['is_ans'] else ''
        ans_mark = ' 🎯' if c['is_ans'] else ''
        body.append(f'<td class="frm-col">'
                    f'<img src="{img_uri(c["fn"])}" alt="Frame {c["fn"]}"/>'
                    f'<div class="name {ans_cls}">Frame {c["fn"]}{ans_mark}<br/>'
                    f'<span style="font-size:7pt;color:#475569;font-weight:400">{c["title"]}</span>'
                    f'</div></td>')
    body.append('</tr>')

    # ─── < 키워드 매칭 > 섹션 ───
    body.append('<tr class="section-head"><td colspan="5">&lt; 키워드 매칭 &gt; '
                '— 프레임 키워드와 MDX 본문의 일치도</td></tr>')

    # MDX 본문 단어 예시 (헤더에서 추출 — 본문 그대로의 단어들)
    mdx_core_ex = 'BIM, DX, Autocad, Navisworks, Civil 3D 등'
    mdx_set_ex = ('· Only 3D · 모델 제작용 상용 SW · '
                  '2D 설계방식 유지 등')
    mdx_rel_ex = '2D, 3D, S/W, 모델, 제작, 상용, 운영, 설계, 방식 등'

    # 핵심 키워드 — MDX 본문에서 매칭된 단어 vs 각 프레임의 매칭 결과
    body.append('<tr>')
    body.append('<td class="lbl-col">핵심 키워드'
                '<span class="def">해당 프레임에만 등장하는 고유 키워드</span></td>')
    body.append(f'<td class="mdx-col"><b>MDX 본문 핵심 단어</b><br/>{mdx_core_ex}</td>')
    for c in cols:
        if c['sk_hit_count'] == 0:
            body.append(f'<td class="frm-col"><span style="color:#dc2626">일치 없음</span> '
                        f'<span style="color:#64748b">(0/{c["sk_total"]})</span></td>')
        else:
            kw_show = ', '.join(c['sk_hit'][:6])
            rest = f', … <span style="color:#64748b">{c["sk_hit_count"]}/{c["sk_total"]} 일치</span>' \
                if c['sk_hit_count'] > 6 \
                else f' <span style="color:#64748b">({c["sk_hit_count"]}/{c["sk_total"]} 일치)</span>'
            body.append(f'<td class="frm-col">{kw_show}{rest}</td>')
    body.append('</tr>')

    # 세트 키워드 — 매칭된 세트 raw text + coverage
    body.append('<tr>')
    body.append('<td class="lbl-col">세트 키워드'
                '<span class="def">함께 등장하는 키워드 묶음</span></td>')
    body.append(f'<td class="mdx-col"><b>MDX 본문 문장 단위</b><br/>{mdx_set_ex}</td>')
    for c in cols:
        hit_g = c['hit_groups']
        if not hit_g:
            body.append(f'<td class="frm-col"><span style="color:#dc2626">일치 없음</span> '
                        f'<span style="color:#64748b">(0/{c["g_total"]})</span></td>')
        else:
            shows = []
            for g in hit_g[:2]:
                raw = g.get('source_text_raw', '')
                if len(raw) > 26:
                    raw = raw[:25] + '…'
                cov = g.get('coverage', 0)
                shows.append(f'· {raw} <span style="color:#059669">({cov:.0%})</span>')
            hit_count = len(hit_g)
            body.append(f'<td class="frm-col">{"<br/>".join(shows)}'
                        f'<br/><span style="color:#64748b">등 {hit_count}/{c["g_total"]} 세트 일치</span></td>')
    body.append('</tr>')

    # 연관 키워드
    body.append('<tr>')
    body.append('<td class="lbl-col">연관 키워드'
                '<span class="def">여러 프레임에 공통 등장하는 보조 키워드</span></td>')
    body.append(f'<td class="mdx-col"><b>MDX 본문 일반어</b><br/>{mdx_rel_ex}</td>')
    for c in cols:
        if c['rel_hit_count'] == 0:
            body.append(f'<td class="frm-col"><span style="color:#dc2626">일치 없음</span></td>')
        else:
            kw_show = ', '.join(c['rel_hit'][:6])
            body.append(f'<td class="frm-col">{kw_show}, … '
                        f'<span style="color:#64748b">{c["rel_hit_count"]}/{c["rel_total"]} 일치</span></td>')
    body.append('</tr>')

    # V1 점수 행
    body.append('<tr class="score-row">')
    body.append('<td class="lbl-col">키워드 점수<span class="def">V1 매칭 점수</span></td>')
    body.append('<td class="mdx-col">— (정답 텍스트)</td>')
    for c in cols:
        body.append(f'<td>{c["kw_score"]:.3f}</td>')
    body.append('</tr>')

    # 키워드 산식
    body.append('<tr class="formula-row"><td colspan="5">'
                '키워드 점수 = 0.414 × 핵심 + 0.320 × 세트 + 0.265 × 연관 '
                '<span style="color:#64748b">(가중치 = Logistic Regression 학습, TARGET 4/4)</span>'
                '</td></tr>')

    # ─── < 구조 매칭 > 섹션 ───
    body.append('<tr class="section-head"><td colspan="5">&lt; 구조 매칭 &gt; '
                '— MDX 글 구조 분석 결과와 프레임 4 항목 대조</td></tr>')

    # 콘텐츠 성격
    mdx_aff = mdx_profile.get('content_affinity', {}).get('primary', '—')
    body.append('<tr>')
    body.append('<td class="lbl-col">콘텐츠 성격'
                '<span class="def">콘텐츠 종류</span></td>')
    body.append(f'<td class="mdx-col">{aff_ko.get(mdx_aff, mdx_aff)}</td>')
    for c in cols:
        body.append(f'<td class="frm-col">{aff_ko.get(c["aff"], c["aff"])}</td>')
    body.append('</tr>')

    # 시각 의도
    mdx_intent = mdx_profile.get('structure_intent', {}).get('primary', '—')
    body.append('<tr>')
    body.append('<td class="lbl-col">시각 의도'
                '<span class="def">레이아웃이 전달하는 시각적 표현 방식</span></td>')
    body.append(f'<td class="mdx-col">{intent_ko.get(mdx_intent, mdx_intent)}</td>')
    for c in cols:
        body.append(f'<td class="frm-col">{intent_ko.get(c["intent"], c["intent"])}</td>')
    body.append('</tr>')

    # 편집 슬롯
    body.append('<tr>')
    body.append('<td class="lbl-col">편집 슬롯'
                '<span class="def">텍스트 교체 가능한 영역</span></td>')
    body.append('<td class="mdx-col">'
                '<b>표에서 컬럼 2개 추출</b> — 각 컬럼의 헤더=라벨, 첫 행=본문<br/>'
                '<span style="font-size:7pt;color:#1e293b">'
                '[1] label=<b>"DX"</b>, body="BIM &lt;&lt; DX (Engineering + Management 통합)"<br/>'
                '[2] label=<b>"BIM"</b>, body="Only 3D (형상 구현 중심)"'
                '</span><br/>'
                '<span style="font-size:7pt;color:#dc2626">'
                '※ 표면적 추출 — 첫 행만, 나머지 행 (S/W·프로세스·성과품) 무시됨'
                '</span></td>')
    for c in cols:
        slot_s = float(c['v4_axes'].get('slot', 0))
        # 분해: within(0.5) + labels(0.3) + bodies(0.2)
        # MDX 01-2 의 detected item_count = 2
        mdx_n = 2
        within = c['card'].get('min', 0) <= mdx_n <= c['card'].get('max', 99)
        within_part = '0.5 (항목수 일치)' if within else '0.0 <span style="color:#dc2626">(항목수 불일치)</span>'
        body.append(f'<td class="frm-col">'
                    f'<b style="color:#059669">{slot_s:.2f}</b> = {within_part} + 0.3 (라벨) + 0.2 (본문)<br/>'
                    f'<span style="font-size:7pt;color:#64748b">'
                    f'프레임 슬롯 정의: ' + ', '.join(c["slots"][:4]) + '</span></td>')
    body.append('</tr>')

    # 항목수 / 관계
    mdx_card = mdx_profile.get('cardinality', {}).get('ideal', '—')
    mdx_rel = mdx_profile.get('relation_type', '—')
    body.append('<tr>')
    body.append('<td class="lbl-col">항목 수 / 관계'
                '<span class="def">비교 단위 개수와 관계 유형(비교/병렬/순서)</span></td>')
    body.append(f'<td class="mdx-col">{mdx_card}개 / {mdx_rel}</td>')
    for c in cols:
        cv = c['card'].get('ideal', '—')
        body.append(f'<td class="frm-col">{cv}개 / {c["rel"]}</td>')
    body.append('</tr>')

    # V3 점수
    body.append('<tr class="score-row">')
    body.append('<td class="lbl-col">구조 점수<span class="def">V3 구조 매칭 점수</span></td>')
    body.append('<td class="mdx-col">— (정답 텍스트)</td>')
    for c in cols:
        body.append(f'<td>{c["v3_total"]:.3f}</td>')
    body.append('</tr>')

    # 구조 산식
    body.append('<tr class="formula-row"><td colspan="5">'
                '구조 점수 = 0.40 × 레이아웃 일치 + 0.35 × 콘텐츠 성격 일치 + 0.25 × 시각 의도 일치 '
                '<span style="color:#64748b">(0~1)</span>'
                '</td></tr>')


    # ─── < 종합 판정 > 섹션 ───
    body.append('<tr class="section-head"><td colspan="5">&lt; 종합 판정 &gt; '
                '— 키워드 + 구조 + 의미 신호 가중 합산</td></tr>')

    # confidence 행
    body.append('<tr class="score-row">')
    body.append('<td class="lbl-col">confidence<span class="def">V4 종합 점수 (0~1)</span></td>')
    body.append('<td class="mdx-col">— (정답 텍스트)</td>')
    for c in cols:
        body.append(f'<td style="font-size:10pt">{c["v4_conf"]:.3f}</td>')
    body.append('</tr>')

    # 라벨 행
    body.append('<tr class="label-row">')
    body.append('<td class="lbl-col">판정 라벨<span class="def">후속 작업 분기</span></td>')
    body.append('<td class="mdx-col">— (정답 텍스트)</td>')
    for c in cols:
        ko, fg, bg = label_ko.get(c['v4_label'], (c['v4_label'], '#000', '#eee'))
        body.append(f'<td class="frm-col">'
                    f'<span style="background:{bg};color:{fg};padding:2pt 7pt;border-radius:3pt;'
                    f'font-weight:700;font-size:8pt">{c["v4_label"]}</span><br/>'
                    f'<span style="font-size:7pt;color:#475569">{ko}</span></td>')
    body.append('</tr>')

    # 종합 산식
    body.append('<tr class="formula-row"><td colspan="5">'
                'confidence = 0.25 × 핵심 키워드 + 0.20 × 항목 수 + 0.20 × 관계 유형 '
                '+ 0.15 × 편집 슬롯 + 0.20 × 의미 임베딩 − 페널티'
                '</td></tr>')

    body.append('</table>')

    # ─── 라벨 / 후속 작업 비용 표 ───
    body.append('<table class="routing-table">'
                '<thead><tr>'
                '<th style="width:14%">판정 라벨</th>'
                '<th style="width:12%">confidence</th>'
                '<th style="width:42%">후속 작업</th>'
                '<th style="width:32%">비용</th>'
                '</tr></thead><tbody>')
    body.append('<tr><td class="center"><span class="label-use_as_is">use_as_is</span></td>'
                '<td class="num">≥ 0.90</td>'
                '<td>슬롯에 텍스트만 매핑</td>'
                '<td>자동, AI 호출 0회</td></tr>')
    body.append('<tr><td class="center"><span class="label-light_edit">light_edit</span></td>'
                '<td class="num">≥ 0.75</td>'
                '<td>AI 가 슬롯 텍스트 다듬기</td>'
                '<td>AI 1회 호출</td></tr>')
    body.append('<tr><td class="center"><span class="label-restructure">restructure</span></td>'
                '<td class="num">≥ 0.60</td>'
                '<td>항목 수 조정 또는 대안 layout 으로 이동</td>'
                '<td>사람 + AI 여러 호출</td></tr>')
    body.append('<tr><td class="center"><span class="label-reject">reject</span></td>'
                '<td class="num">&lt; 0.60</td>'
                '<td>새로 디자인</td>'
                '<td>사람 디자인</td></tr>')
    body.append('</tbody></table>')

    return html_wrap('04. MDX ↔ Top-3 프레임 비교', CSS_DECK_4, ''.join(body))


# ============================================================
# DECK 5: 구조 매칭 4 항목 — MDX 분석 방법 상세
# ============================================================

CSS_DECK_5 = CSS_BASE + """
@page { size: A4 portrait; margin: 12mm; }
.sk-block { background: #fafafa; border: 0.7pt solid #cbd5e1; border-radius: 4pt; padding: 6pt 9pt; margin: 5pt 0; }
.sk-block .sk-title { font-size: 11pt; font-weight: 700; color: #2563eb; margin-bottom: 3pt; }
.sk-block .sk-title .num { display: inline-block; background: #2563eb; color: white; width: 18pt; height: 18pt; line-height: 18pt; text-align: center; border-radius: 50%; font-size: 9pt; margin-right: 6pt; }
.sk-block .sk-title .accuracy { float: right; font-size: 8pt; padding: 2pt 7pt; border-radius: 8pt; font-weight: 700; }
.sk-block .accuracy.good { background: #d1fae5; color: #065f46; }
.sk-block .accuracy.weak { background: #fee2e2; color: #991b1b; }
.sk-block .what { font-size: 9pt; color: #475569; margin: 3pt 0; }
.sk-block .what b { color: #0f172a; }
.sk-block .how { background: white; border-left: 2.5pt solid #2563eb; padding: 4pt 8pt; margin: 4pt 0; font-size: 8.5pt; line-height: 1.5; }
.sk-block .how b { color: #1e3a8a; }
.sk-block table.dict { width: 100%; font-size: 8pt; border-collapse: collapse; margin-top: 3pt; }
.sk-block table.dict th { background: #1e293b; color: white; padding: 2pt 5pt; font-size: 7.5pt; text-align: left; }
.sk-block table.dict td { border: 0.4pt solid #cbd5e1; padding: 2pt 5pt; vertical-align: top; }
.sk-block table.dict td.cat { font-weight: 700; color: #1e3a8a; width: 30%; background: #eff6ff; font-family: ui-monospace, monospace; font-size: 7.5pt; }
.sk-block table.dict td.kws { color: #475569; font-size: 7.5pt; }
.sk-block .example { background: #fffbeb; border: 0.5pt solid #f59e0b; border-radius: 2pt; padding: 4pt 7pt; margin-top: 4pt; font-size: 8pt; color: #78350f; }
.sk-block .example b { color: #92400e; }
.sk-block .limit { background: #fee2e2; color: #991b1b; padding: 1pt 5pt; border-radius: 2pt; font-size: 7.5pt; font-weight: 600; }
"""


def build_deck5_structure_keyword():
    """DECK 5 — 구조 매칭 4 항목 각각이 MDX 본문을 어떻게 분석하나"""
    body = []
    body.append('<h1>05. 구조 매칭 4 항목 — MDX 본문을 어떻게 분석하나</h1>')
    body.append('<div class="meta">DECK 04 의 「구조 매칭」 4 항목이 코드에서 실제로 어떻게 동작하는지 상세 설명. '
                '각 항목별 정의 + 매칭 방법 + 사용하는 키워드 사전.</div>')

    # ─── 1) 콘텐츠 성격 ───
    body.append('<div class="sk-block">')
    body.append('<div class="sk-title"><span class="num">1</span>콘텐츠 성격 (content_affinity)'
                '<span class="accuracy weak">정확도 약함</span></div>')
    body.append('<div class="what"><b>무엇인가</b> : MDX 콘텐츠가 어떤 종류의 정보를 담는가 '
                '(개념 정의 / 비교 / 정책·요구사항 / 단계 흐름 / 변화 / 역할 등 12 카테고리)</div>')
    body.append('<div class="how"><b>매칭 방법</b> : 사전 정의 12 카테고리의 키워드 사전을 가지고 '
                'MDX 본문에서 각 키워드 등장 횟수를 카운트 → <b>가장 많이 매칭된 카테고리 = primary</b>. '
                '(2위·3위 = secondary)</div>')

    body.append('<table class="dict"><thead><tr><th style="width:32%">카테고리 (영문 enum / 한글)</th><th>매칭 키워드</th></tr></thead><tbody>')
    aff_dict = [
        ('concept_definition', '개념 정의', '정의, 이란, 분류, 구분'),
        ('concept_comparison', '개념 비교', '비교, 대조, 차이, vs, VS, 상호관계'),
        ('goal_axes', '목표 축', '목표, 궁극적, 비전, 목적, 지향'),
        ('persona_benefit', '대상별 효익', '발주자, 설계자, 시공자, 기대효과, 혜택, 이익'),
        ('process_steps', '단계 흐름', '단계, 순서, Step, 1단계, 2단계, 흐름'),
        ('before_after_change', '변화 / 전환', 'AS-IS, TO-BE, 전환, 혁신, 변화, 이중 변환, 과정 <span style="color:#dc2626">(STRONG 패턴 필수)</span>'),
        ('capability_requirements', '역량 / 요건', '필수, 요건, 필요, 역량, S/W, 도구'),
        ('comparative_matrix', '행렬형 비교', '다면, 다축, 관점별, 여러 관점, 축'),
        ('stakeholder_roles', '이해관계자 역할', '역할, 책임, 주도'),
        ('policy_requirements', '정책 / 요구사항', '정책, 제도, 도입, 거버넌스, 전면 도입, 국외, 국내, 선진, 현황, 사례'),
        ('tool_ecosystem', '도구 생태계', 'Revit, Navisworks, SketchUp, 소프트웨어, S/W 생태'),
        ('interrelation', '상호관계', '상호관계, 순환, 조화, 교차, 수렴, 3원, 순환도, 관계도'),
    ]
    for cat, ko, kws in aff_dict:
        body.append(f'<tr><td class="cat">{cat}<br/><span style="color:#475569;font-weight:400">{ko}</span></td><td class="kws">{kws}</td></tr>')
    body.append('</tbody></table>')

    body.append('<div class="example"><b>예시 — MDX 01-2 (DX 와 BIM 의 구분)</b><br/>'
                '본문에 「국내, 도입, 사례, 현황」 다수 등장 → <code>policy_requirements</code> (정책/요구사항) 1위로 잘못 잡힘. '
                '<span class="limit">한계 : 단순 카운트라 부정확</span> '
                '(사람이 보면 「행렬형 비교」가 맞음)</div>')
    body.append('</div>')

    # ─── 2) 시각 의도 ───
    body.append('<div class="sk-block">')
    body.append('<div class="sk-title"><span class="num">2</span>시각 의도 (structure_intent)'
                '<span class="accuracy weak">정확도 약함</span></div>')
    body.append('<div class="what"><b>무엇인가</b> : 콘텐츠를 어떤 방식으로 시각적으로 표현하려는지 '
                '(2 항목 비교 / 매트릭스 / 순환 / 단계 / 위계 / 강조 등 9 카테고리)</div>')
    body.append('<div class="how"><b>매칭 방법</b> : 사전 9 카테고리 키워드 매칭 (콘텐츠 성격과 동일 방식) '
                '+ 일부 카테고리는 <b>STRONG 구절 패턴 추가 검증</b> 필수 '
                '(예: state_transition 은 「AS-IS / TO-BE」 같은 강한 구절 1개 이상)</div>')

    body.append('<table class="dict"><thead><tr><th style="width:32%">카테고리 (영문 enum / 한글)</th><th>매칭 키워드</th></tr></thead><tbody>')
    int_dict = [
        ('binary_compare', '2 항목 직접 비교', '2개 비교, 2개 개념, 대조, 양분'),
        ('state_transition', '상태 전환', 'AS-IS, TO-BE, 전환, 혁신, 이중 Transformation, 과정 <span style="color:#dc2626">(STRONG 필수)</span>'),
        ('cycle_interrelation', '순환 / 상호 관계', '상호관계, 순환, 조화, 교차, 3원'),
        ('multi_parallel', '다항목 병렬', '3개 병렬, 4개 병렬, 카드 3열, 3관점'),
        ('hierarchy', '위계', '<i style="color:#64748b">단일 키워드 매칭 금지 — STRONG 구절 패턴만 인정</i>'),
        ('sequence', '순차 단계', '단계, 순서, 흐름, step'),
        ('matrix_coverage', '매트릭스 (모든 축 한눈에)', '다면, 관점별, 여러 관점, 축별'),
        ('persona_mapping', '주체별 매핑', '주체별, 발주자/설계자/시공자, 역할별'),
        ('singleton_emphasis', '단일 강조', '강조, 문제, 진단, 약점'),
    ]
    for cat, ko, kws in int_dict:
        body.append(f'<tr><td class="cat">{cat}<br/><span style="color:#475569;font-weight:400">{ko}</span></td><td class="kws">{kws}</td></tr>')
    body.append('</tbody></table>')

    body.append('<div class="example"><b>예시 — MDX 01-2</b><br/>'
                '제목·본문에 「상호관계」 단어가 있어 <code>cycle_interrelation</code> (순환/상호 관계) 1위로 잡힘. '
                '<span class="limit">한계 : 도메인 키워드 사전이라 일반 표현은 못 잡음</span></div>')
    body.append('</div>')

    # ─── 3) 편집 슬롯 ───
    body.append('<div class="sk-block">')
    body.append('<div class="sk-title"><span class="num">3</span>편집 슬롯 (slot)'
                '<span class="accuracy weak">표면적 검사만</span></div>')
    body.append('<div class="what"><b>무엇인가</b> : 프레임에서 텍스트 교체 가능한 영역 '
                '(예: 제목 / A 컬럼 라벨 / B 컬럼 라벨 / 행 데이터). '
                'MDX 콘텐츠가 이 슬롯들을 채울 수 있는가가 핵심.</div>')
    body.append('<div class="how"><b>매칭 방법</b> : MDX 본문에서 슬롯 후보를 자동 추출 → 후보의 라벨/본문 유무로 점수.<br/>'
                '&nbsp;&nbsp;· <b>슬롯 후보 추출 우선순위</b> :<br/>'
                '&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;① subsections (`##` 헤딩) 있으면 → 각 헤딩이 슬롯. label = 헤딩 텍스트, body = 헤딩 아래 본문<br/>'
                '&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;② 표 있으면 → 각 컬럼이 슬롯. label = 컬럼 헤더, body = 첫 행 데이터<br/>'
                '&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;③ 불릿 (`*`, `-`) 있으면 → 각 불릿이 슬롯. label = 불릿 첫 단어, body = 불릿 나머지<br/>'
                '&nbsp;&nbsp;· <b>점수 계산</b> (휴리스틱) :<br/>'
                '&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;① MDX 항목 수가 frame cardinality [min, max] 범위 안 → +0.5<br/>'
                '&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;② 모든 후보에 라벨이 비어있지 않음 → +0.3<br/>'
                '&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;③ 모든 후보에 본문이 비어있지 않음 → +0.2 / 최대 1.0</div>')
    body.append('<div class="example"><b>예시 — MDX 01-2 ↔ Frame 18</b><br/>'
                'MDX 본문에 표 발견 → 컬럼 2개 추출 :<br/>'
                '&nbsp;&nbsp;[1] label=<b>"DX"</b>, body="BIM &lt;&lt; DX (Engineering + Management 통합)"<br/>'
                '&nbsp;&nbsp;[2] label=<b>"BIM"</b>, body="Only 3D (형상 구현 중심)"<br/>'
                '→ Frame 18 cardinality 2/2/2 범위 내 (+0.5) + 라벨 둘 다 있음 (+0.3) + 본문 둘 다 있음 (+0.2) = <b>1.00</b><br/>'
                '<span class="limit">한계 1 : 표 첫 행만 추출, 나머지 행 (S/W·프로세스·성과품) 무시</span><br/>'
                '<span class="limit">한계 2 : "BIM → col_a_label, DX → col_b_label" 같은 frame 슬롯과의 의미 매핑 없음</span> '
                '(후속 단계 텍스트 편집자 책임)</div>')
    body.append('</div>')

    # ─── 4) 항목 수 / 관계 ───
    body.append('<div class="sk-block">')
    body.append('<div class="sk-title"><span class="num">4</span>항목 수 / 관계 (cardinality + relation_type)'
                '<span class="accuracy good">비교적 정확</span></div>')
    body.append('<div class="what"><b>무엇인가</b> : MDX 콘텐츠의 비교 단위 개수와 관계 유형. '
                '관계 유형 = <code>compare</code>(비교) / <code>parallel</code>(병렬) / <code>sequence</code>(순서) 중 하나.</div>')
    body.append('<div class="how"><b>매칭 방법</b> : <code>detect_mdx_layout_v2</code> 함수가 MDX 본문에서 '
                '구조 패턴을 자동 감지 → <code>MDX_LAYOUT_STRUCTURE</code> 사전에서 해당 layout 의 '
                'family / relation_type / cardinality_ideal 가져옴.<br/>'
                '&nbsp;&nbsp;· 표 형태 (`|`, `|---|`) 패턴 → table family<br/>'
                '&nbsp;&nbsp;· `1.`, `2.`, `Step 1`, `→` 등 → sequence<br/>'
                '&nbsp;&nbsp;· 카드 나열 / `*` 불릿 N개 → parallel + cardinality</div>')
    body.append('<div class="example"><b>예시 — MDX 01-2</b><br/>'
                '본문이 4 행 표 (범위/SW/프로세스/성과품 × BIM/DX) → <code>compare-rows</code> layout 감지 '
                '→ family=table, relation_type=compare, cardinality=2. '
                '<b style="color:#065f46">정확</b> (구조적 신호라 안정적)</div>')
    body.append('</div>')

    return html_wrap('05. 구조 매칭 4 항목 상세', CSS_DECK_5, ''.join(body))


# ============================================================
# DECK 6: Frame 18 → DB 저장 샘플
# ============================================================

CSS_DECK_6 = CSS_BASE + """
@page { size: A4 portrait; margin: 12mm; }
.db-header { display: table; width: 100%; margin-bottom: 6pt; }
.db-header > div { display: table-cell; vertical-align: middle; }
.db-header .img-col { width: 30%; text-align: center; padding-right: 10pt; }
.db-header .img-col img { max-width: 100%; max-height: 35mm; border: 0.5pt solid #94a3b8; border-radius: 3pt; }
.db-header .info-col .name { font-weight: 700; color: #2563eb; font-size: 11pt; }
.db-header .info-col .desc { font-size: 8.5pt; color: #475569; margin-top: 3pt; line-height: 1.5; }
.db-section { background: #f8fafc; border: 0.7pt solid #cbd5e1; border-radius: 4pt; padding: 6pt 10pt; margin: 5pt 0; }
.db-section .sec-title { font-size: 10pt; font-weight: 700; color: #2563eb; margin-bottom: 4pt; padding-bottom: 2pt; border-bottom: 1pt solid #cbd5e1; }
.db-section .sec-desc { font-size: 8pt; color: #64748b; margin-bottom: 4pt; }
pre.yaml { background: #1e293b; color: #e2e8f0; border-radius: 3pt; padding: 6pt 10pt; font-family: ui-monospace, "Menlo", monospace; font-size: 7.5pt; line-height: 1.4; margin: 3pt 0; overflow-x: auto; white-space: pre-wrap; word-break: break-all; }
pre.yaml .key { color: #7dd3fc; }
pre.yaml .str { color: #fde68a; }
pre.yaml .num { color: #86efac; }
pre.yaml .com { color: #94a3b8; font-style: italic; }
"""


def build_deck6_figma_to_db(ontology_r2, auto, v1):
    """DECK 6 — Frame 18 (BIM과 DX의 이해) 의 DB 저장 형태 샘플"""
    SHORT_ID = '18'
    FRAME_NUM = 18
    templates = ontology_r2['templates_v2']
    fid = next(fid for fid, e in templates.items() if e.get('short_id') == SHORT_ID)
    tpl = templates[fid]

    # 키워드 데이터
    detail = v1['mdx_sections']['01-2']['per_frame_detail'][fid]
    standalone_kws = sorted(detail['standalone'].get('total', []))

    sets_for_frame = []
    for sid_a, s in auto['source_text_sets'].items():
        if s['frame_id'] != fid:
            continue
        sets_for_frame.append({
            'raw': s['source_text_raw'],
            'tokens': [t['token'] for t in s.get('terms', [])],
        })

    all_tokens = set()
    for s in auto['source_text_sets'].values():
        if s['frame_id'] != fid:
            continue
        for t in s.get('terms', []):
            all_tokens.add(t['token'])
    related_kws = sorted(all_tokens - set(standalone_kws))

    # 구조 데이터 (templates_v2 에서)
    vp = tpl['visual_pattern']
    aff = tpl['content_affinity']
    intent = tpl['structure_intent_v2']
    alts = tpl.get('alternative_patterns', [])
    slots = tpl.get('slots', [])

    body = []
    body.append('<h1>06. Figma 디자인이 들어오면 DB 에 어떻게 저장되나 — Frame 18 샘플</h1>')
    body.append('<div class="meta">새 Figma 프레임이 입력되면 「키워드 추출」 + 「구조 분석」 두 갈래로 '
                'DB 에 저장. 매칭 시 이 DB 가 후보 풀이 됨. Frame 18 (BIM과 DX의 이해) 실제 저장 형태.</div>')

    # ─── 헤더 ───
    body.append('<div class="db-header">')
    body.append('<div class="img-col">')
    body.append(f'<img src="{img_uri(FRAME_NUM)}" alt="Frame {FRAME_NUM}"/>')
    body.append('</div>')
    body.append('<div class="info-col">')
    body.append(f'<div class="name">Frame {FRAME_NUM} · {tpl["source"]["title"]}</div>')
    body.append(f'<div class="desc">레이아웃 : <code>{vp["layout"]}</code> '
                f'(2 항목 × N 행 행렬형 비교)<br/>'
                f'정답 매칭 사례 : MDX 01-2 (DX 와 BIM 의 구분) → use_as_is (confidence 0.946)</div>')
    body.append('</div></div>')

    # ─── 키워드 DB ───
    body.append('<div class="db-section">')
    body.append('<div class="sec-title">키워드 DB — 프레임 텍스트에서 추출</div>')
    body.append('<div class="sec-desc">Figma 프레임의 모든 텍스트 노드를 토큰화 → '
                '식별력(unique) / 구조성(co-occur) / 보조성(common) 3 계층으로 분류해 저장.</div>')

    # YAML 형식으로 표시
    yaml_kw = []
    yaml_kw.append('<span class="com"># 핵심 키워드 (이 프레임에만 등장 — 식별력 강함)</span>')
    yaml_kw.append(f'<span class="key">standalone</span>:')
    yaml_kw.append(f'  <span class="key">total_count</span>: <span class="num">{len(standalone_kws)}</span>')
    yaml_kw.append(f'  <span class="key">terms</span>:')
    for k in standalone_kws[:8]:
        yaml_kw.append(f'    - <span class="str">{k}</span>')
    if len(standalone_kws) > 8:
        yaml_kw.append(f'    <span class="com"># … 외 {len(standalone_kws)-8}개</span>')
    yaml_kw.append('')
    yaml_kw.append('<span class="com"># 키워드 세트 (같은 줄에 함께 등장하는 묶음 — 구조 단위)</span>')
    yaml_kw.append(f'<span class="key">source_text_sets</span>:')
    yaml_kw.append(f'  <span class="key">total_count</span>: <span class="num">{len(sets_for_frame)}</span>')
    yaml_kw.append(f'  <span class="key">sets</span>:')
    for s in sets_for_frame[:3]:
        raw = s["raw"][:50] + ("…" if len(s["raw"]) > 50 else "")
        toks = s["tokens"][:6]
        toks_str = ', '.join(f'<span class="str">{t}</span>' for t in toks)
        if len(s["tokens"]) > 6:
            toks_str += f' <span class="com"># … 외 {len(s["tokens"])-6}개</span>'
        yaml_kw.append(f'    - <span class="key">raw</span>: <span class="str">"{raw}"</span>')
        yaml_kw.append(f'      <span class="key">tokens</span>: [{toks_str}]')
    if len(sets_for_frame) > 3:
        yaml_kw.append(f'    <span class="com"># … 외 {len(sets_for_frame)-3}개 세트</span>')
    yaml_kw.append('')
    yaml_kw.append('<span class="com"># 연관 키워드 (여러 프레임 공통 — 보조 신호)</span>')
    yaml_kw.append(f'<span class="key">related</span>:')
    yaml_kw.append(f'  <span class="key">total_count</span>: <span class="num">{len(related_kws)}</span>')
    yaml_kw.append(f'  <span class="key">terms</span>: ['
                   + ', '.join(f'<span class="str">{k}</span>' for k in related_kws[:8])
                   + f' <span class="com"># … 외 {len(related_kws)-8}개</span>]')

    body.append('<pre class="yaml">' + '\n'.join(yaml_kw) + '</pre>')
    body.append('</div>')

    # ─── 구조 DB ───
    body.append('<div class="db-section">')
    body.append('<div class="sec-title">구조 DB — 프레임 분석 결과</div>')
    body.append('<div class="sec-desc">Figma 프레임의 레이아웃·항목수·관계를 분석 + '
                'AI / 사람이 콘텐츠 성격·시각 의도·슬롯·대안 레이아웃 라벨링 → 저장.</div>')

    yaml_st = []
    yaml_st.append('<span class="com"># 시각 패턴 (자동 감지)</span>')
    yaml_st.append('<span class="key">visual_pattern</span>:')
    yaml_st.append(f'  <span class="key">layout</span>: <span class="str">{vp["layout"]}</span>'
                   f'         <span class="com"># 표/카드 등 레이아웃 ID</span>')
    yaml_st.append(f'  <span class="key">family</span>: <span class="str">{vp.get("family")}</span>'
                   f'              <span class="com"># table / cards / visual / emphasis</span>')
    yaml_st.append(f'  <span class="key">relation_type</span>: <span class="str">{vp.get("relation_type")}</span>'
                   f'        <span class="com"># compare / parallel / sequence</span>')
    card = vp.get('cardinality', {})
    yaml_st.append(f'  <span class="key">cardinality</span>:')
    yaml_st.append(f'    <span class="key">ideal</span>: <span class="num">{card.get("ideal")}</span>'
                   f'  <span class="key">min</span>: <span class="num">{card.get("min")}</span>'
                   f'  <span class="key">max</span>: <span class="num">{card.get("max")}</span>')
    yaml_st.append('')
    yaml_st.append('<span class="com"># 콘텐츠 성격 (12 카테고리)</span>')
    yaml_st.append('<span class="key">content_affinity</span>:')
    yaml_st.append(f'  <span class="key">primary</span>: <span class="str">{aff["primary"]}</span>'
                   f'    <span class="com"># 행렬형 비교</span>')
    if aff.get('secondary'):
        yaml_st.append(f'  <span class="key">secondary</span>: ['
                       + ', '.join(f'<span class="str">{s}</span>' for s in aff['secondary'])
                       + ']')
    yaml_st.append('')
    yaml_st.append('<span class="com"># 시각 의도 (9 카테고리)</span>')
    yaml_st.append('<span class="key">structure_intent</span>:')
    yaml_st.append(f'  <span class="key">primary</span>: <span class="str">{intent["primary"]}</span>'
                   f'    <span class="com"># 매트릭스</span>')
    if intent.get('secondary'):
        yaml_st.append(f'  <span class="key">secondary</span>: ['
                       + ', '.join(f'<span class="str">{s}</span>' for s in intent['secondary'])
                       + ']')
    yaml_st.append('')
    yaml_st.append('<span class="com"># 편집 슬롯 (텍스트 교체 가능 영역)</span>')
    yaml_st.append('<span class="key">slots</span>:')
    for s in slots:
        yaml_st.append(f'  - <span class="str">{s["id"]}</span>')
    yaml_st.append('')
    yaml_st.append('<span class="com"># 대안 레이아웃 (이 프레임으로 못 담을 때 대체 가능)</span>')
    yaml_st.append('<span class="key">alternative_patterns</span>:')
    for a in alts[:4]:
        yaml_st.append(f'  - <span class="key">pattern</span>: <span class="str">{a["pattern"]}</span>'
                       f'  <span class="key">confidence</span>: <span class="num">{a["confidence"]:.2f}</span>')
    if len(alts) > 4:
        yaml_st.append(f'  <span class="com"># … 외 {len(alts)-4}개</span>')

    body.append('<pre class="yaml">' + '\n'.join(yaml_st) + '</pre>')
    body.append('</div>')

    # ─── 매칭 시 사용 ───
    body.append('<div class="db-section" style="background:#f0fdf4;border-color:#86efac">')
    body.append('<div class="sec-title" style="color:#065f46;border-color:#86efac">'
                '저장된 DB 가 매칭 시 어떻게 쓰이나</div>')
    body.append('<div style="font-size:8.5pt;color:#1e293b;line-height:1.6">')
    body.append('· <b>키워드 매칭 (V1)</b> : <code>standalone</code> / <code>source_text_sets</code> / '
                '<code>related</code> 가 MDX 본문 단어와 대조 → 키워드 점수<br/>')
    body.append('· <b>구조 매칭 (V3)</b> : <code>visual_pattern.layout</code> / <code>content_affinity</code> / '
                '<code>structure_intent</code> 가 MDX 의 자동 분석 결과와 대조 → 구조 점수<br/>')
    body.append('· <b>종합 판정 (V4)</b> : <code>cardinality</code> / <code>relation_type</code> / '
                '<code>slots</code> 가 V4 5축의 cardinality/relation/slot 점수에 사용 → confidence<br/>')
    body.append('· <b>적용 불가 시</b> : <code>alternative_patterns</code> 의 후보로 fallback')
    body.append('</div></div>')

    return html_wrap('06. Frame → DB 저장 샘플', CSS_DECK_6, ''.join(body))


# ============================================================
# DECK 7: 키워드집 정리 과정 + Frame 18 샘플
# ============================================================

CSS_DECK_7 = CSS_BASE + """
@page { size: A4 portrait; margin: 12mm; }
.kp-section { margin: 5pt 0 8pt; }
.kp-section .kp-title { font-size: 11pt; font-weight: 700; color: #2563eb; padding: 3pt 7pt; background: #e0e7ff; border-left: 3pt solid #2563eb; border-radius: 2pt; margin-bottom: 4pt; }
.kp-section .kp-title .num { display: inline-block; background: #2563eb; color: white; width: 18pt; height: 18pt; line-height: 18pt; text-align: center; border-radius: 50%; font-size: 9pt; margin-right: 6pt; }
table.kp { width: 100%; font-size: 9pt; border-collapse: collapse; margin: 3pt 0; }
table.kp th { background: #1e293b; color: white; padding: 4pt 7pt; font-size: 8.5pt; text-align: left; }
table.kp td { border: 0.5pt solid #cbd5e1; padding: 4pt 7pt; vertical-align: top; }
table.kp td.num { text-align: right; font-family: ui-monospace, monospace; font-weight: 700; color: #0f172a; }
table.kp tr.total td { background: #fef3c7; font-weight: 700; color: #78350f; }
.kp-rules { background: #fafafa; border: 0.5pt solid #cbd5e1; border-radius: 3pt; padding: 5pt 9pt; font-size: 8.5pt; line-height: 1.55; margin: 3pt 0; }
.kp-rules b { color: #0f172a; }
.kp-rules ul { margin: 2pt 0; padding-left: 14pt; }
.kp-rules code { background: #f1f5f9; padding: 0 4pt; border-radius: 2pt; font-family: ui-monospace, monospace; font-size: 8pt; }
.kp-result { background: #ecfdf5; border: 0.7pt solid #059669; border-radius: 3pt; padding: 5pt 9pt; font-size: 9pt; color: #065f46; margin: 4pt 0; }
.kp-result b { color: #064e3b; font-size: 11pt; }
.kp-sample { background: #fffbeb; border: 0.7pt solid #f59e0b; border-radius: 3pt; padding: 6pt 10pt; margin: 4pt 0; }
.kp-sample .sample-head { font-size: 9.5pt; font-weight: 700; color: #92400e; margin-bottom: 4pt; }
.kp-sample .row { font-size: 8.5pt; line-height: 1.6; margin: 3pt 0; }
.kp-sample .row .label { display: inline-block; min-width: 22mm; font-weight: 700; color: #78350f; }
.kp-sample .row .count { color: #b45309; font-weight: 700; }
.kp-sample .row .terms { color: #1e293b; }
"""


def build_deck7_keyword_pipeline(auto, v1):
    """DECK 7 — 키워드집 생성 과정 (수집 → 전처리 → 분류) + Frame 18 샘플"""
    # Frame 18 샘플 데이터
    fid_18 = next((fid for fid, info in auto['frame_stats'].items()
                   if info.get('frame_number') == 18), None)
    detail_18 = v1['mdx_sections']['01-2']['per_frame_detail'][fid_18]
    sk_18 = sorted(detail_18['standalone'].get('total', []))
    sets_18 = [s['source_text_raw'] for s in auto['source_text_sets'].values()
               if s['frame_id'] == fid_18]
    all_tokens_18 = set()
    for s in auto['source_text_sets'].values():
        if s['frame_id'] != fid_18:
            continue
        for t in s.get('terms', []):
            all_tokens_18.add(t['token'])
    related_18 = sorted(all_tokens_18 - set(sk_18))

    body = []
    body.append('<h1>07. 키워드집 정리 과정 — 어떻게 1,713개로 정리되었나</h1>')
    body.append('<div class="meta">Figma + BEPS + MDX 문장을 수집 → 형태소 분석 + 표기 통합 → '
                '등장 범위별 분류 → 최종 1,713개 키워드 확정.</div>')

    # ─── 1. 수집 ───
    body.append('<div class="kp-section">')
    body.append('<div class="kp-title"><span class="num">1</span>수집 — 3 출처에서 문장 수집</div>')
    body.append('<table class="kp"><thead><tr>'
                '<th>출처</th><th style="width:18%">입력 문서</th><th style="width:22%">수집된 문장</th>'
                '</tr></thead><tbody>')
    body.append('<tr><td>Figma 프레임 텍스트</td><td class="num">32 개</td><td class="num">586</td></tr>')
    body.append('<tr><td>BEPS 마스터 텍스트</td><td class="num">1 개</td><td class="num">1,410</td></tr>')
    body.append('<tr><td>MDX 검증 구간</td><td class="num">4 개</td><td class="num">129</td></tr>')
    body.append('<tr class="total"><td>합계</td><td class="num">37 개</td><td class="num">2,125</td></tr>')
    body.append('</tbody></table>')
    body.append('</div>')

    # ─── 2. 전처리 ───
    body.append('<div class="kp-section">')
    body.append('<div class="kp-title"><span class="num">2</span>전처리 — 형태소 분석 + 표기 통합</div>')
    body.append('<table class="kp"><thead><tr>'
                '<th>단계</th><th style="width:22%">전체 등장 수</th><th style="width:22%">고유 단어 수</th>'
                '</tr></thead><tbody>')
    body.append('<tr><td>형태소 분석 결과 (원시)</td><td class="num">13,913</td><td class="num">1,738</td></tr>')
    body.append('<tr><td>전처리 후 (표기 통합 + 보존 규칙 적용)</td><td class="num">14,161</td><td class="num"><b>1,713</b></td></tr>')
    body.append('</tbody></table>')
    body.append('<div class="kp-rules">')
    body.append('<b>적용 규칙</b>')
    body.append('<ul>')
    body.append('<li><b>중요 표기 보존</b> : <code>DX</code>, <code>BIM</code>, <code>S/W</code>, <code>H/W</code>, '
                '<code>2D</code>, <code>3D</code>, <code>AS-IS</code>, <code>TO-BE</code> 등 13개 — 깨지면 안 되는 표기</li>')
    body.append('<li><b>표기 통합</b> : "디지털 전환", "디지털전환" → 대표 표기 <code>DX</code> 로 합침</li>')
    body.append('<li><b>제외</b> : 1글자 단어, 순수 숫자, 공백/기호만 있는 토큰</li>')
    body.append('<li><b>품사 사용</b> : 일반명사 / 고유명사 / 외국어 표기 / 숫자 표기만 (조사·동사 등 제외)</li>')
    body.append('</ul></div>')
    body.append('</div>')

    # ─── 3. 분류 ───
    body.append('<div class="kp-section">')
    body.append('<div class="kp-title"><span class="num">3</span>분류 — 등장 범위별 3 계층 (1,713 = 451 + 1,238 + 24)</div>')
    body.append('<table class="kp"><thead><tr>'
                '<th style="width:22%">계층</th><th style="width:14%">개수</th>'
                '<th style="width:18%">등장 범위</th><th>의미 / 용도</th>'
                '</tr></thead><tbody>')
    body.append('<tr><td><b>핵심 키워드</b></td><td class="num">451</td>'
                '<td>1 프레임에만</td>'
                '<td>특정 프레임에만 등장 → <b>식별력 강함</b>. V1 매칭 가중치 0.414</td></tr>')
    body.append('<tr><td><b>연관 키워드</b></td><td class="num">1,238</td>'
                '<td>2~9 프레임</td>'
                '<td>여러 프레임에 보조 등장 → <b>맥락 보강</b>. V1 매칭 가중치 0.265</td></tr>')
    body.append('<tr><td><b>광범위 공통어</b></td><td class="num">24</td>'
                '<td>10+ 프레임</td>'
                '<td>너무 흔해 식별력 낮음 → 매칭에서 가중 작음</td></tr>')
    body.append('<tr class="total"><td>합계</td><td class="num">1,713</td><td>—</td><td>전체 고유 키워드</td></tr>')
    body.append('</tbody></table>')
    body.append('<div style="font-size:8pt;color:#64748b;margin-top:2pt">'
                '※ 위에 더해 <b>키워드 세트 524개</b> 별도 — 같은 프레임 내 함께 등장하는 키워드 묶음 '
                '(frame-level 시그니처). V1 매칭 가중치 0.320'
                '</div>')
    body.append('</div>')

    # ─── 결과 ───
    body.append('<div class="kp-result">'
                '<b>결과</b> &nbsp; 2,125 문장 → 형태소 분석 13,913 등장 (고유 1,738) → '
                '전처리 후 <b>최종 1,713 고유 키워드</b> + <b>524 키워드 세트</b>.<br/>'
                '키워드는 등장 범위로 3 계층 (451 / 1,238 / 24) — V1 매칭의 핵심·연관·광범위 신호로 사용.'
                '</div>')

    # ─── 4. 샘플 — Frame 18 ───
    body.append('<div class="kp-sample">')
    body.append('<div class="sample-head">샘플 — Frame 18 (BIM과 DX의 이해) 의 매칭 키워드</div>')
    body.append(f'<div class="row"><span class="label">핵심 키워드</span>'
                f'<span class="count">{len(sk_18)} 개</span> · '
                f'<span class="terms">{", ".join(sk_18[:12])}'
                f'{f", … 외 {len(sk_18)-12}개" if len(sk_18)>12 else ""}</span></div>')
    sets_short = []
    for s in sets_18[:4]:
        sets_short.append(s[:30] + ('…' if len(s) > 30 else ''))
    body.append(f'<div class="row"><span class="label">키워드 세트</span>'
                f'<span class="count">{len(sets_18)} 개</span> · '
                f'<span class="terms">{", ".join(sets_short)}'
                f'{f", … 외 {len(sets_18)-4}개" if len(sets_18)>4 else ""}</span></div>')
    body.append(f'<div class="row"><span class="label">연관 키워드</span>'
                f'<span class="count">{len(related_18)} 개</span> · '
                f'<span class="terms">{", ".join(related_18[:12])}'
                f'{f", … 외 {len(related_18)-12}개" if len(related_18)>12 else ""}</span></div>')
    body.append('<div style="font-size:8pt;color:#78350f;margin-top:5pt;border-top:0.5pt dashed #f59e0b;padding-top:3pt">'
                f'→ Frame 18 은 핵심 {len(sk_18)} + 세트 {len(sets_18)} + 연관 {len(related_18)} 개 키워드를 가지고 '
                'MDX 본문과 매칭. MDX 01-2 (DX와 BIM의 구분) 와는 핵심 25/{0} 일치, 세트 38/{1} 일치, 연관 75/{2} 일치 '
                '→ 키워드 점수 0.930 → V4 confidence 0.946 → use_as_is (그대로 사용)'
                .format(len(sk_18), len(sets_18), len(related_18))
                + '</div>')
    body.append('</div>')

    return html_wrap('07. 키워드집 정리 과정', CSS_DECK_7, ''.join(body))


# ============================================================
# 메인
# ============================================================

def main():
    v1 = yaml.safe_load((HERE / 'mdx_matching_result.yaml').read_text(encoding='utf-8'))
    v2 = yaml.safe_load((HERE / 'v2_semantic_rerank_result.yaml').read_text(encoding='utf-8'))
    v3_r5 = yaml.safe_load((HERE / 'v3_structure_rerank_r5_result.yaml').read_text(encoding='utf-8'))
    # V4 = 32 전체 평가 (v4_full32_result.yaml) 사용
    v4_r2 = yaml.safe_load((HERE / 'v4_full32_result.yaml').read_text(encoding='utf-8'))
    auto = yaml.safe_load((HERE / 'auto_anchor_candidates.yaml').read_text(encoding='utf-8'))
    ontology_r2 = yaml.safe_load((HERE / 'structure_ontology_v2_final_r2.yaml').read_text(encoding='utf-8'))
    descriptions = build_frame_descriptions(auto)

    DECK_01.write_text(build_deck1(v1, v2, v3_r5, v4_r2, descriptions), encoding='utf-8')
    DECK_02.write_text(build_deck2(v1, v2, v3_r5, v4_r2, descriptions), encoding='utf-8')
    DECK_03.write_text(build_deck3(), encoding='utf-8')
    DECK_04.write_text(build_deck4(ontology_r2, auto, v1, v3_r5, v4_r2, descriptions), encoding='utf-8')
    DECK_05.write_text(build_deck5_structure_keyword(), encoding='utf-8')
    DECK_06.write_text(build_deck6_figma_to_db(ontology_r2, auto, v1), encoding='utf-8')
    DECK_07.write_text(build_deck7_keyword_pipeline(auto, v1), encoding='utf-8')

    print('=' * 70)
    print('Deck 7 페이지 생성 완료 (A4 1 페이지씩)')
    print('=' * 70)
    for p in [DECK_01, DECK_02, DECK_03, DECK_04, DECK_05, DECK_06, DECK_07]:
        size_kb = p.stat().st_size / 1024
        print(f'  {p.name:38} {size_kb:>8.0f} KB')


if __name__ == '__main__':
    main()