kyeongmin
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5단계 AI 파이프라인: 1. Kei 실장(Opus via Kei API) — 꼭지 추출 + 정보 구조 파악 2. 디자인 팀장 — FAISS 블록 검색 + Opus 추천 + Sonnet 블록 매핑 3. Kei 편집자(Kei API) — 도메인 전문 텍스트 정리 4. 디자인 실무자(Sonnet + Jinja2) — CSS 변수 조정 + HTML 조립 5. 디자인 팀장(Sonnet) — 균형 재검토 (최대 2회 루프) 블록 라이브러리 46개 (6 카테고리) + _legacy 13개 FAISS 블록 검색 (bge-m3, 1024차원) SVG N개 동적 배치 (cos/sin 좌표 계산) Pillow 이미지 크기 측정 + base64 인라인 컨테이너 예산 기반 블록 배치 (zone별 높이 px) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
322 lines
11 KiB
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# Phase 2 실행 프로세스
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## 절대 규칙 (모든 작업에 적용)
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🔴 단발성/하드코딩 금지 — 모든 구현은 N개, M종류에 범용 동작
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🔴 회귀 금지 — Phase 1 확정 구조(catalog 매핑, grid 분리, Kei API 우선) 되돌리지 않음
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🔴 Opus→Sonnet 대체 금지 — Kei API가 기본, Sonnet은 fallback만
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🔴 "일단 돌아가게" 금지 — 설계대로 구현하거나 설계를 먼저 변경
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```
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## Phase 1 완료 자산
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| 항목 | 수량/상태 |
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| 블록 라이브러리 | 46개 (6 카테고리) |
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| catalog.yaml | 46개 (when/not_for/slots/height_cost) |
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| BLOCK_SLOTS + _apply_defaults | 46개 동기화 |
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| SVG premium | venn-diagram 3개 고정 검증 |
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| 5단계 파이프라인 | 동작 (BF-4~10 수정) |
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| Kei API 연동 | 1단계(실장) + 3단계(편집자) |
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| grid 역할 분리 | BF-9 (코드가 grid, Sonnet은 blocks만) |
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| catalog→renderer 매핑 | mtime 캐시 (BF-10) |
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## 실행 순서
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Phase 2-A (FAISS 블록 검색)
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↓
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Phase 2-B (SVG N개 자동 배치) ← 2-A와 병렬 가능
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↓
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Phase 2-D (5단계 재검토 강화) ← 2-A/2-B와 병렬 가능
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↓
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Phase 2-E (누락 기능: Pillow, details-block)
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↓
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Phase 2-C (Step A: Opus + FAISS) ← 2-A 완료 필수
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## Phase 2-A: FAISS 블록 검색 인덱스
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### 목적
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팀장(Step B) 프롬프트에 46개 catalog 전문 대신, FAISS 검색으로 **관련 블록 5~8개만** 전달.
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### 수정 파일
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| 파일 | 변경 | 신규/수정 |
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| `src/block_search.py` | FAISS 인덱스 구축 + 검색 함수 | **신규** |
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| `src/design_director.py` | `_load_catalog()` → 검색 결과로 교체 | 수정 (line 294) |
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| `data/block_index.faiss` | 인덱스 파일 | **신규** |
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| `data/block_metadata.json` | id→블록 매핑 | **신규** |
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| `pyproject.toml` | faiss-cpu, sentence-transformers 의존성 | 수정 |
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### 기술 상세
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임베딩 모델: BAAI/bge-m3 (1024차원)
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→ Kei persona에서 검증됨 (retriever.py line 49)
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→ 한국어 최적화
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인덱스 방식: faiss.IndexFlatIP (Inner Product = 코사인 유사도)
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→ Kei와 동일 패턴 (retriever.py line 88)
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검색 입력: 꼭지별 title + summary + layer + role
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검색 출력: 상위 8개 블록 (id + visual + when + not_for + slots)
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fallback: FAISS 인덱스 없거나 검색 실패 시 → catalog.yaml 전문 (기존 방식)
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```
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### 프로세스
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1. scripts/build_block_index.py 실행 (1회성)
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→ catalog.yaml 읽기
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→ 각 블록의 (name + visual + when) 임베딩
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→ data/block_index.faiss + data/block_metadata.json 생성
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2. src/block_search.py
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→ 서버 시작 시 인덱스 로드
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→ search_blocks(query, top_k=8) → 관련 블록 목록 반환
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3. src/design_director.py 수정
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→ _load_catalog() 대신 search_blocks() 호출
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→ 꼭지별 검색 → 카테고리별 최소 1개 보장 → 프롬프트에 삽입
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```
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### 충돌 검토
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```
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design_director.py _load_catalog(): 문자열 반환 → 문자열 반환 (인터페이스 동일) ✅
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renderer.py _load_catalog_map(): 별도 함수, 영향 없음 ✅
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content_editor.py: BLOCK_SLOTS만 참조, 영향 없음 ✅
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pipeline.py: create_layout_concept() 인터페이스 동일 ✅
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### 점검
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- [ ] FAISS 실패 시 catalog 전문 fallback 동작하는가?
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- [ ] 검색 결과에 카테고리별 최소 1개 보장되는가?
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- [ ] 블록 60개로 늘어나도 인덱스 재구축만으로 동작하는가?
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## Phase 2-B: SVG N개 자동 배치
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### 목적
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venn-diagram의 원 3개 고정 → N개(2~7) 자동 배치. cos/sin 수학적 계산.
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### 수정 파일
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| 파일 | 변경 | 신규/수정 |
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| `src/svg_calculator.py` | 좌표 계산 함수 | **신규** |
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| `src/renderer.py` | venn-diagram 렌더링 전 좌표 전처리 | 수정 (render_multi_page 내) |
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| `templates/blocks/visuals/venn-diagram.html` | 하드코딩 좌표 → 동적 `{{ item.cx }}` | 수정 |
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### 기술 상세
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src/svg_calculator.py:
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calc_circle_positions(n, center_x, center_y, radius) → [{cx, cy}, ...]
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→ angle = (2π × i / n) - π/2 (12시부터 시계방향)
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→ 의존성: Python math (내장)
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calc_circle_radius(n) → int
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→ n≤3: 120, n≤5: 80, n≤7: 60
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→ 하드코딩 아님: base_radius / (1 + (n-3)*0.15) 공식
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calc_outer_circle(n) → int
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→ 큰 원 반지름도 N에 따라 조정
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renderer.py 수정:
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render_multi_page() 안에서 block_type == "venn-diagram" 일 때:
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1. items = block_data.get("items", [])
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2. positions = calc_circle_positions(len(items))
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3. for i, item in enumerate(items): item["cx"] = positions[i]["cx"]
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4. 나머지는 Jinja2가 처리
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venn-diagram.html 수정:
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현재: cx="265" (하드코딩)
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변경: cx="{{ item.cx }}" (동적)
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fallback: items에 cx가 없으면 기존 3개 고정 좌표 사용
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```
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### 충돌 검토
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```
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renderer.py: render_multi_page()에 if 분기 추가 — 기존 흐름에 영향 없음 ✅
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(venn-diagram 아닌 블록은 그대로 통과)
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venn-diagram.html: Phase 1 고정 SVG → 동적으로 변경
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→ fallback(cx 없으면 기존 좌표) 필수 ✅
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pipeline.py: 변경 없음 ✅
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content_editor.py: items[].cx는 renderer에서 추가, 편집자는 모름 ✅
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### 점검
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- [ ] N=2, 3, 4, 5, 6, 7 각각 렌더링 테스트
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- [ ] items에 cx/cy가 없을 때 Phase 1 고정 SVG로 fallback
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- [ ] 원끼리 겹침 없이 배치되는가? (N=7 특히)
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- [ ] 큰 원 안에 모든 작은 원이 들어가는가?
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## Phase 2-D: 5단계 재검토 강화
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### 목적
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_review_balance가 실질적으로 동작하도록 강화. shrink/rewrite 구현.
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### 수정 파일
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| 파일 | 변경 | 신규/수정 |
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| `src/pipeline.py` | _review_balance 프롬프트 + _apply_adjustments 3개 action | 수정 |
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### 기술 상세
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_review_balance 개선:
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현재: 블록별 데이터 양(글자수)만 전달
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변경: 블록별 (area + type + 데이터 양 + height_cost) 전달
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+ 전체 zone 예산 대비 사용량
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_apply_adjustments 개선:
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현재: expand만 동작 (char_guide * 1.5)
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변경:
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expand: char_guide * 1.5 (현재와 동일)
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shrink: char_guide * 0.7 (신규)
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rewrite: block["data"] 제거 → fill_content 재호출 시 재작성 (신규)
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재조정 루프:
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MAX_ADJUSTMENTS = 2 (상수, 하드코딩 아닌 설정값)
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for attempt in range(MAX_ADJUSTMENTS): ...
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```
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### 충돌 검토
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```
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pipeline.py 내부 함수만 수정 ✅
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fill_content 재호출: Kei API 우선 (Phase 1에서 수정됨) ✅
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renderer.py: 변경 없음 ✅
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### 점검
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- [ ] expand/shrink/rewrite 3개 action 모두 동작하는가?
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- [ ] MAX_ADJUSTMENTS 초과 시 루프 종료되는가?
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- [ ] fill_content 재호출이 Kei API를 거치는가? (Sonnet 직접 아닌지)
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- [ ] rewrite 후 _apply_defaults로 빈 데이터가 처리되는가?
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## Phase 2-E: 누락 기능
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### E-1: Pillow 이미지 크기
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| 파일 | 변경 |
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| `src/design_director.py` | create_layout_concept() 내 이미지 크기 확인 |
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```
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수정 위치: topics 순회할 때 content_type=="image" 확인
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→ Pillow Image.open().size로 width, height 읽기
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→ topic에 image_width, image_height, image_ratio 추가
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→ Step B 프롬프트에 이미지 크기 정보 포함
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→ 팀장이 가로형→image-full, 세로형→image-side-text 판단 가능
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fallback: 이미지 파일 없으면 → 기본 비율 1.5 (가로형 가정)
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⚠️ 이것은 하드코딩이 아닌 "정보 부재 시 안전한 기본값"
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### E-2: details-block 연결
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| 파일 | 변경 |
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|------|------|
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| `src/design_director.py` | detail_target 꼭지를 "생략" → "details-block 배치"로 |
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| `src/content_editor.py` | detail_target 꼭지에 summary + detail 두 버전 작성 |
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현재: design_director.py에서 detail_target 꼭지를 "생략 (미구현)"으로 처리
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변경: detail_target 꼭지를 details-block으로 body/sidebar에 배치
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→ 편집자가 summary(3줄) + detail(전체) 작성
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→ renderer가 <details>/<summary>로 조립
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### 점검
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- [ ] 이미지 없는 콘텐츠에서 Pillow 에러 안 나는가?
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- [ ] detail_target 꼭지가 details-block으로 렌더링되는가?
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- [ ] <details> 접기/펼치기가 브라우저에서 동작하는가?
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- [ ] 인쇄 시 자동 펼침 JavaScript가 동작하는가?
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## Phase 2-C: Step A Opus+FAISS
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### 목적
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규칙 4줄 → Opus가 FAISS 검색으로 구조/블록 선정 + 배치/크기 결정.
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### 수정 파일
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| 파일 | 변경 | 신규/수정 |
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| `src/design_director.py` | select_preset() 유지 + _opus_block_selection() 추가 | 수정 |
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### 기술 상세
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현재 흐름:
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Step A: select_preset() → 규칙 기반 (코드)
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Step B: Sonnet → 블록 매핑
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Phase 2 흐름:
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Step A-1: select_preset() → 프리셋 선택 (유지, 안정적)
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Step A-2: _opus_block_selection() → Kei API(Opus)로 블록 후보 선정
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입력: 꼭지 분석 + FAISS 검색 결과
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출력: 각 꼭지에 추천 블록 + 배치 방향 + 크기 가이드
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Step B: Sonnet → Opus 추천 기반으로 최종 매핑 + 글자수 가이드
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핵심: Opus 호출은 반드시 Kei API 경유
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→ kei_client.py의 _call_kei_api() 패턴 재사용
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→ anthropic.AsyncAnthropic 직접 호출 절대 금지
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### 의존성
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Phase 2-A 완료 필수 (FAISS 인덱스 + search_blocks 함수)
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Kei API(localhost:8000) 안정 동작 필요
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### 충돌 검토
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select_preset(): 유지 (삭제하지 않음) ✅
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create_layout_concept(): Step A-2 결과를 Step B에 전달하는 구조 추가
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→ 기존 인터페이스(return {"title": ..., "pages": [...]}) 동일 ✅
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pipeline.py: create_layout_concept() 호출 방식 동일 ✅
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### 점검
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- [ ] Opus 호출이 Kei API를 거치는가? (`grep "AsyncAnthropic" → fallback만`)
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- [ ] Kei API 실패 시 현재 방식(규칙+Sonnet)으로 fallback
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- [ ] FAISS 검색 결과가 Opus에게 전달되는가?
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- [ ] select_preset()이 삭제되지 않았는가? (안정적 규칙은 유지)
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## 산출물 체크리스트
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### 코드 파일
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신규:
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src/block_search.py ← 2-A
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src/svg_calculator.py ← 2-B
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scripts/build_block_index.py ← 2-A
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data/block_index.faiss ← 2-A
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data/block_metadata.json ← 2-A
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수정:
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src/design_director.py ← 2-A, 2-C, 2-E
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src/renderer.py ← 2-B
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src/pipeline.py ← 2-D, 2-E
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||
templates/blocks/visuals/venn-diagram.html ← 2-B
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||
pyproject.toml ← 2-A (의존성)
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```
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### 문서
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docs/PHASE2-PLAN.md ← 완료
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docs/PHASE2-PROCESS.md ← 이 파일
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docs/PHASE2-TECH-REVIEW.md ← 완료
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PLAN.md ← Phase 2 태스크 추가 필요
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PROGRESS.md ← Phase 2 진행 상황 추적
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```
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