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C.E.L_Slide_test2/IMPROVEMENT-PHASE-Q-FIX.md
kyeongmin 29f56187c0 Phase P~S 전체 작업물: 검증 스크립트, 블록 템플릿, 설계 문서, 코드 수정
포함 내용:
- Phase P/Q/R/S 설계 문서 (IMPROVEMENT-PHASE-*.md)
- 영역별 검증 스크립트 (scripts/verify_*.py, test_*.py)
- 블록 템플릿 추가 (cards, emphasis 변형)
- 코드 수정: block_search, content_editor, design_director, slide_measurer
- catalog.yaml 블록 목록 업데이트
- CLAUDE.md, PROGRESS.md, README.md 업데이트

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-31 08:38:06 +09:00

190 lines
7.6 KiB
Markdown

# Phase Q 수정 계획: 정확한 문제 분석 + 정확한 해법
> 작성일: 2026-03-30
> 상태: 분석 완료, 수정 대기
> 근거: Phase Q 5차 테스트 결과 + Phase P/이전 run 비교 분석
---
## 1. 문제의 정확한 진단
### Phase Q에서 바꿔야 했던 것 vs 실제로 바꾼 것
| 구분 | 바꿔야 했던 것 | 실제로 바꾼 것 | 결과 |
|------|-------------|-------------|------|
| 블록 선택 | FAISS+Opus 환각 → 제약 기반 | ✅ 제대로 바꿈 | 블록 선택 개선 |
| 글자수 예산 | 없음 → 사전 계산 | ✅ 제대로 바꿈 | overflow 감소 |
| 텍스트 채우기 | **바꾸면 안 됐음** | ❌ fill_candidates → fill_content로 교체 | **텍스트 품질 파괴** |
| overflow 조정 | 피드백 루프 → 수학적 조정 | ✅ 글루 모델 추가 | 작동 |
| 품질 게이트 | 없음 → 비전 모델 | ✅ 추가 | 작동 |
**핵심 오류: 텍스트 채우기 방식을 바꿔서는 안 됐다.**
### Phase P의 텍스트 채우기 (잘 작동함)
```
fill_candidates(): topic 1개 + 후보 블록 3개 → Kei API 1회 호출
Kei가 topic의 source_data를 보고 블록 슬롯에 맞게 풍부하게 채움
결과: 604자 (DX vs BIM 상세 비교), 사례 2건, 출처 포함
```
**Phase P `step3_edited_variants.json` 실제 결과:**
- topic 2 (사례): 2건 모두 포함, 불릿 상세 (스마트건설방안 + 제7차 기본계획)
- topic 3 (핵심): DX vs BIM 8개 항목 비교, 604자
- topic 4 (용어): 3개 용어 풀 정의 + 출처 (국토교통부, 2020 / IBM, 2011)
- topic 5 (결론): 원문 그대로 ("BIM은 건설산업의 디지털전환(DX)을 수행하는 과정에서...")
### Phase Q의 텍스트 채우기 (파괴됨)
```
fill_content(): 전체 블록 5-6개를 한 번에 → Kei API 1회 호출
Kei가 한 번에 5-6개 블록을 처리하느라 각 블록을 축약
결과: topic당 30-50자 수준으로 과축약
```
**Phase Q `step3_fill_content.json` 실제 결과:**
- topic 2 (사례): 1건만 (제7차 기본계획 누락)
- topic 3 (핵심): "상위개념" 한 단어 수준 (604자 → ~20자)
- topic 4 (용어): 수식어 삭제, 출처 없음
- topic 5 (결론): 원문 보존 (이건 OK)
### 왜 이렇게 됐나
`fill_content()`는 원래 Phase O 이전부터 있던 함수로, **전체 슬라이드의 모든 블록을 한 번에 처리**한다.
한 번의 API 호출에 블록 5-6개의 슬롯 정보를 모두 담으니, 각 블록에 할당되는 응답 분량이 자연스럽게 줄어든다.
반면 `fill_candidates()`는 **topic 1개씩 개별 호출**이므로, Kei가 해당 topic에 집중하여 풍부한 텍스트를 생성한다.
**이건 프롬프트 문제가 아니라 호출 구조 문제.**
---
## 2. 정확한 해법
### 원칙
```
Phase Q가 개선한 것: 블록 선택 (FAISS → 제약 기반) ← 유지
Phase P에서 가져올 것: 텍스트 채우기 (topic별 개별 호출) ← 복원
합치면: 제약 기반 블록 선택 + topic별 풍부한 텍스트 채우기
```
### 수정 대상: pipeline.py의 Step 3
**현재 (Phase Q — 잘못된 방식):**
```python
# 전체 블록을 한 번에 fill_content() 호출
layout_concept = await fill_content(content, layout_concept, analysis)
```
**수정 (Phase P 방식 복원 + Phase Q 블록 선택 유지):**
```python
# topic별로 개별 호출 — Phase P의 fill_candidates() 방식
for topic in topics:
tid = topic.get("id")
block = selected_blocks.get(tid)
if not block:
continue
# Phase Q에서 선택된 단일 블록을 리스트로 감싸서 fill_candidates 호출
await fill_candidates(content, topic, [block], analysis)
```
### 변경 파일 + 범위
| 파일 | 변경 | 범위 |
|------|------|------|
| `src/pipeline.py` | Step 3에서 `fill_content()` → topic별 `fill_candidates()` 호출로 교체 | ~15줄 교체 |
| `src/content_editor.py` | `fill_candidates()`에 Phase Q 글자수 예산(`_char_budget`) 전달 추가 | ~5줄 추가 |
| `src/content_editor.py` | EDITOR_PROMPT 변경 **롤백** — Phase P 원본으로 복원 | 프롬프트 복원 |
### 건드리지 않는 것
| 파일 | 이유 |
|------|------|
| `src/block_selector.py` | Phase Q 블록 선택 — 잘 작동하고 있음 |
| `src/space_allocator.py` | 예산 계산 + 글루 모델 — 잘 작동하고 있음 |
| `src/kei_client.py` | Q-4 블록 선택 + Q-6 품질 게이트 — 잘 작동하고 있음 |
| `templates/catalog.yaml` | Phase Q 메타데이터 — 잘 작동하고 있음 |
| `personas/` | Kei persona — 절대 수정 금지 |
---
## 3. 구체적 수정 내용
### 3-A: pipeline.py Step 3 교체
```python
# 현재 (삭제 대상)
layout_concept = await fill_content(content, layout_concept, analysis)
# 수정 (Phase P 방식 복원)
from src.content_editor import fill_candidates
yield {"event": "progress", "data": "3/5 Kei 편집자가 텍스트를 정리 중..."}
for topic in topics:
tid = topic.get("id")
block = selected_blocks.get(tid)
if not block:
continue
# fill_candidates는 topic 1개 + 블록 리스트를 받으므로 [block]으로 감쌈
await fill_candidates(content, topic, [block], analysis)
logger.info(
f"[Q Step 3] topic {tid}: {block['type']}"
f"data={'있음' if block.get('data') else '없음'}"
)
```
### 3-B: fill_candidates()에 Phase Q 예산 전달
`fill_candidates()`의 컨테이너 제약 전달 부분에 `_char_budget`도 포함:
```python
# fill_candidates() 내부 — 이미 _container_height_px 전달하는 부분에 추가
char_budget = block.get("_char_budget", {})
if char_budget:
section += (
f"\n ★ 글자수 예산 (하드 제약):"
f"\n 총 글자: {char_budget.get('total_chars', '제한 없음')}"
f"\n 최대 항목: {char_budget.get('max_items', '제한 없음')}"
f"\n 항목당 글자: {char_budget.get('chars_per_item', '제한 없음')}"
)
```
### 3-C: EDITOR_PROMPT 롤백
Phase Q에서 5번 수정한 EDITOR_PROMPT를 **Phase P 원본 기반으로 복원**.
단, Phase Q의 핵심 규칙 2개만 추가:
1. "글자수 예산(★) 초과 금지"
2. "source_data가 있으면 그것을 우선 사용"
---
## 4. 기대 효과
| 지표 | Phase P (20점) | Phase Q 현재 | Phase Q 수정 후 (예상) |
|------|---------------|-------------|---------------------|
| 블록 선택 | 3종류, 유령 5개 | 5종류, 유령 0개 | 5종류, 유령 0개 (유지) |
| 텍스트 품질 | 풍부 (604자) | 축약 (~30자) | **풍부 (Phase P 수준 복원)** |
| overflow | 213px | 0~45px | 예산 제약으로 방지 |
| 사례 수 | 2건 | 1건 | **2건 (복원)** |
| 용어 정의 | 풀 버전 | 축약 | **풀 버전 + 출처 (복원)** |
| 의미 왜곡 | 있음 (순차↔포함) | 없음 | 없음 (유지) |
| 처리 시간 | ~40분 | ~6분 | ~8분 (topic별 호출 추가) |
---
## 5. 교훈
1. **작동하는 것을 바꾸지 마라.** Phase P의 텍스트 채우기는 잘 작동했다. Phase Q에서 바꿀 이유가 없었다.
2. **프롬프트 탓을 하기 전에 호출 구조를 확인하라.** 5번 프롬프트를 수정했지만, 문제는 "한 번에 6개 블록 요청"이라는 호출 구조였다.
3. **이전 결과물과 비교하라.** `step3_edited_variants.json`(Phase P)과 `step3_fill_content.json`(Phase Q)을 처음부터 비교했으면 원인을 즉시 찾았을 것이다.
4. **조사 결과를 적용할 때, 기존에 잘 작동하는 부분은 보존하라.** "계산 먼저, AI 판단 나중에"는 블록 선택에 적용할 원칙이었지, 텍스트 채우기에 적용할 원칙이 아니었다.