① 내부 내보내기가 현재 점수·현재 사용 표시 대신 decisionSnapshot 을 읽는다. 드리프트는
currentRiskScore·scoredVersion 열로 드러낸다. 스냅샷 없는 옛 행은 no-snapshot.
② 큐 열 '위험' → '검토 우선'(침해 판정 아님), 점수 구성 패널에 범위 한 줄, 가이드 명시.
③ docs/operations/operating-modes.md: 전체 egress / API 호스트만 / 완전 폐쇄에서 점수가
뜻하는 것. 완전 폐쇄는 키를 빼야 한다(남겨 두면 큐 전체가 실패 하한 30).
verify.ps1: ruff clean, 681 passed.
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③ 파일명 stem 충돌: 다른 폴더의 같은 이름 파일이 한 건으로 합쳐져 둘째가 조용히 미심사였다.
id 는 재유도하지 않고(기존 판정 보존) id_collisions() 로 탐지해 bootstrap.intakeConflicts 와
파일당 1회 감사로 남기고, 콘솔 투입 상태줄에 경고 목록을 띄운다.
④ 행 버튼 '미사용' 이 false_positive 로 가 대표 근거 하나를 고르면 나머지 점수가 지워졌다 →
'사용'/'무관', 사용 재클릭은 pending(표시 해제, 점수 유지).
⑤ 분모 0 비율은 None → '측정 불가'. 외부 검색이 꺼진 케이스는 점수 0 유지, 한 줄 요약에
'외부 검색 꺼짐'.
부채: operator-review-workflow 13px 넘침 해소(겹치지 않는 레인 병합) → 다이어그램 5종 첫
REBUILD OK, v6 이전 카드 문구 교정. tests/conftest.py 로 로컬 Ollama 격리(가동 중에도 통과).
루트 VERSION 0.1.0 단일 출처, /health 와 기동 로그에 버전·스코어러 버전.
verify.ps1 (Ollama 가동 중, override 없음): ruff clean, 680 passed.
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승인·보류는 A/H 한 키에 자동 다음 케이스 이동까지 되는데 반려만 메모가
필수라 흐름이 끊겼다. R 은 메모 필드에 포커스만 줬고, 입력 중에는 전역
단축키가 막히므로(J/K 가 글자로 들어가면 안 되니 의도된 동작) 거기서부터는
마우스로만 제출할 수 있었다. 저작권 심사에서 법적으로 가장 중요한 판정이
가장 느린 경로였다.
R 사유 선택 모드 (프리셋에 1~9 번호가 보인다)
1~9 그 사유로 즉시 반려 + 다음 미심사 케이스로
M 직접 입력으로 전환
Esc 취소
메모 안에서 Ctrl+Enter 자유 서술 반려 제출
화면의 번호가 곧 눌러야 할 키다. 프리셋 칩에 키 배지를 붙여 단축키를 외우지
않아도 되게 했다.
숫자는 사유 선택 모드 안에서만 의미를 갖는다. 모드 밖에서 숫자에 의미를 주면
잘못 누른 키 하나로 반려가 나간다 — 되돌릴 수 있는 동작이지만 주의목록 항목을
만들고 감사에 남으므로 사고로 일어나서는 안 된다. 가드가 숫자 분기보다 먼저
오는지를 테스트가 위치로 확인한다.
프리셋이 하나도 없으면 고를 것이 없으므로 모드를 열지 않고 예전처럼 메모
필드로 보낸다.
실렌더(Playwright 1440x900, 실제 서버 + 부트스트랩 스텁):
R -> 2 {"decision":"rejected","memo":"라이선스 확인 불가로 반려"}
메모 + Ctrl+Enter {"decision":"rejected","memo":"자유 서술 사유"}
콘솔 에러 0.
검증: ruff clean, pytest 645 passed (정적 3건 추가).
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이건 내가 만든 부채를 갚는 커밋이다. 스코어러에 풀 상한(v2/v3)과 신뢰 출처
제외(v4)를 넣으면서 증거 개수와 점수의 간극이 그 어느 때보다 벌어졌는데,
그 이유가 화면 어디에도 없었다. 운영자가 숫자를 믿지 못하면 그 우선순위는
우선순위가 아니고, 그러면 앞의 두 기능이 오히려 불신을 만든다.
ScoreResult.breakdown 을 신설했다. reasons 가 "어떤 증거가 말했는가"라면
breakdown 은 "그래서 몇 점인가"다.
지식DB 지문 매칭 80
웹 게시 (google) 60 원래 125 · 상한 60
웹 엔티티 라벨 20 원래 114 · 상한 20
신뢰 출처 posar.info 3행 제외
합계 115점이 상한 100에 걸렸습니다 — 이 구간의 케이스는 서로 구별되지 않습니다
마지막 줄이 특히 중요하다. 100 에 걸린 케이스들은 서로 구별되지 않으므로
우선순위 판단에 쓸 수 없는데, 지금까지는 그 사실이 숨어 있었다.
자리는 증거 요약과 증거 목록 사이다 - "51개 증거"를 읽은 직후, 목록을 훑기
직전이 바로 그 질문이 생기는 지점이다.
점수는 하나도 바뀌지 않는다. 계산 흐름에 기록만 붙였고 기존 스코어러 테스트
31건이 그대로 통과한다. 가중치·버킷·밴드가 불변이므로 SCORER_VERSION 은 v4 를
유지한다(설명을 추가하는 것은 스탬프 규칙의 대상이 아니다).
분해 합계가 항상 점수와 일치하는지를 테스트로 고정했다. 분해가 점수와 다른
이야기를 하면 그건 분해가 아니라 또 하나의 주장이 된다.
실렌더(Playwright 1440x900): 패널이 의도한 자리에 서고 콘솔 에러 0.
검증: ruff clean, pytest 642 passed (스코어러 5건 + 정적 1건 추가).
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8/8 실효성 평가가 "남은 것: 신뢰출처 판정 자체. 목록만 정해지면
cleared_reference 와 같은 패턴으로 바로 붙는다"로 남겨둔 항목이다. 전제였던
"호스트가 저장 시점에 파괴되는" 문제는 9/18 에 고쳤고, 저장 위치는 지식DB 로
정해졌다.
지식DB 의 trusted_host 항목 — 이름이 호스트, 별칭이 같은 주체의 다른 도메인
신뢰 철회는 기존 활성/비활성 수명주기 그대로 (두 번째 스위치를 만들지 않는다)
핵심은 **행 단위 제외**라는 것이다. 케이스 단위로 끄면 자사 사본이 있다는
이유로 스크래퍼 게시까지 덮인다. 실측: 우리 CDN 완전일치 + 블로그 게시가 같이
있을 때 신뢰 등록 전 80/high, 등록 후 35/medium — 블로그만 남는다.
제외된 행은 점수에서 빠지되 사유로는 남는다("신뢰 출처 posar.info — 위험
점수에서 제외"). 증거 목록에는 그 행이 그대로 보이므로, 왜 점수가 증거보다
조용한지 운영자에게 말해주지 않으면 도구를 불신하게 된다.
경계 처리:
서브도메인은 같은 주체다 (cdn.posar.info)
posar.info.evil.test 는 접미사가 아니라 다른 도메인이다
점 없는 값은 무시한다 — "com" 하나가 웹 전체를 신뢰 처리하면 안 된다
엔티티 라벨은 영향 없다 — "어디에 떠 있나"가 아니라 "무엇이 찍혔나"다
신선한 CSE 행은 host 키가 없어 domain(displayLink)에서 해석한다
호스트 해석이 store_serialization._result_host 와 따로 사는 이유는 층 때문이다.
analysis 는 server 를 import 할 수 없고, 한쪽은 값을 영속화하고 다른 쪽은
운영자 목록과 대조한다. 우선순위는 같게 맞추고 그 사실을 양쪽 주석에 적었다.
빈 목록이면 v3 과 동작이 같다. 등록하지 않은 배포는 아무것도 달라지지 않는다.
다이어그램 사실 게이트(9/21 신설)가 v3 -> v4 를 3개 다이어그램에서 자동으로
잡았다. 스펙을 고치고 rebuild-diagrams.ps1 로 재생성했다 — 게이트의 첫 실사용이고
의도대로 동작했다.
검증: ruff clean, pytest 632 passed (스코어러 7건 + 스토어 3건 추가).
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8/8 실효성 평가의 결론은 "검색·기록 노동은 줄여주나 심사 건수는 전혀 못 줄인다"
였다. 이 커밋은 그 축을 직접 건드리는 첫 기능이다.
중복 탐지는 이 도구에서 실증으로 검증된 유일한 판별 기능이다 — 재저장(JPEG q90)
/80%축소/50%축소/밝기+10% 변형 24건 중 24건 그룹핑, 같은 24건에서 SHA-256
완전일치는 0건. 그런데 그 결과를 쓰는 곳이 없었다. 서버는 store_duplicates.py
에서 priorDecisions 와 conflicting 을 계산해 내려보내는데, 콘솔은 그것을 큐
배지의 title 속성에만 넣었다. 마우스를 올린 사람만 "이거 지난주에 반려한
이미지"임을 알 수 있었고, 재제출은 처음부터 다시 심사됐다.
서버는 건드리지 않았다. 자리만 옮겼다.
큐 배지 "동일 이미지 3건 · 선례 반려" (title 이 아니라 본문에)
판정 패널 결정 메모 바로 위에 선례 배너 + [선례 승계] 1타
승계는 별도 판정 경로를 만들지 않는다. 메모를 채워 기존 setDecision 을 그대로
타므로 반려 메모 필수 검사 · 판정 시점 스냅샷 · 감사 이벤트가 유지되고, 승계
사실은 메모로 감사에 남는다("선례 승계: 동일 이미지 SUB-OLD1, SUB-OLD2 와 같은
판정").
판정 불일치는 승계 대상이 아니다. 같은 이미지에 서로 다른 판정이 있다는 것은
자동 처리할 상황이 아니라 사람이 봐야 하는 신호이므로, conflicting 이면 버튼을
아예 내지 않고 색을 갈라 표시한다.
실렌더 확인(Playwright 1440x900, 실제 서버 + 부트스트랩 스텁):
세 상태(승계 가능 / 판정 불일치 / 선례 없음)의 배너 문구와 버튼 유무가 의도대로,
승계 클릭 시 POST 본문이 위 메모 그대로, 콘솔 에러 0, 가로 오버플로 없음.
검증: ruff clean, pytest 622 passed (정적 3건 추가).
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단일 파일이 프로젝트 상한(800줄)의 6.8배였다. 분할은 순수 라인범위 추출이며
어떤 구문도 수정·재배치·재포맷하지 않았다 — 15개 파트의 연결 결과가 원본
app.js 와 바이트 단위로 동일함을 확인하고 나눴다(125,689B).
클래식 스크립트(모듈 아님)라 하나의 전역 스코프를 공유하므로 로드 순서가 곧
계약이다. 원본에서 로드 시점에 실행되는 최상위 구문은 파일 끝의 리스너 등록
2개뿐이었고(DOMContentLoaded/hashchange), 나머지 참조는 전부 함수 본문 안이라
순서만 지키면 의미가 보존된다. 그 순서를 index.html 에 명시하고 테스트로 고정:
- test_index_loads_every_app_part_exactly_once_in_declared_order
각 파트가 정확히 1회, 선언 순서대로 로드되는지 + 디스크의 app-*.js 가
전부 배선됐는지 + 구 app.js 가 남아있지 않은지
- test_app_parts_stay_within_the_file_size_budget (800줄 상한)
정적 스펙 31곳은 app.js 본문을 문자열로 검사하고 있었다. 이 스펙들의 관심사는
'어느 파일에 있는가'가 아니라 '콘솔에 그 동작이 있는가'이므로, 파트를 로드
순서대로 이어붙여 읽는 _read_app() 으로 바꿨다.
검증: Playwright E2E 6건이 실브라우저에서 통과(콘솔 에러 0 단언 포함).
운영 콘솔 실렌더 확인 — 큐/케이스 심사 정상, 스크립트 15개 전부 200,
새로고침 후 콘솔 메시지 0건.
코드 리딩으로는 나오지 않는 결함들이다. 서버를 실제로 띄우고 브라우저로
케이스 화면을 열어서 찾았다.
## 1. 서버가 기동조차 하지 않았다 (납품 치명)
COPYRIGHTER_AUTH_TOKEN 없이 실행하면 경고 문구 안의 em dash 가 한국어
Windows 콘솔(cp949)에서 UnicodeEncodeError 를 일으켜, 포트를 바인딩하기도
전에 프로세스가 죽었다. 납품 대상이 정확히 그 환경이다.
기동 진단 문자열을 ASCII 로 바꾸고, stdout/stderr 를 errors="replace" 로
재설정한다. 진단 메시지가 기동을 막을 수 있어서는 안 된다 — 죽는 것은
프로세스가 아니라 표현 불가능한 문자여야 한다.
## 2. 요약이 모델이 본 적 없는 근거를 인용했다 (거버넌스)
프롬프트는 MAX_PROMPT_EVIDENCE 로 잘리는데 source_urls /
source_evidence_ids 는 여전히 전체 증거에서 뽑혔다. 실측: 79행짜리 케이스가
12행만 읽은 요약을 만들고 화면에는 "연결 근거 78건" 이 떴다. 정책 검사는
통과했고 숫자는 허구였다.
앞선 커밋의 입력 경계는 이 구멍의 절반만 막았다. 이제 연결 근거는 검증된
claim 이 실제로 인용한 행이고, 인용이 하나도 살아남지 못하면 모델에게
보여준 행으로 폴백한다. verified 도 이제 "요약이 검증됐다" 를 뜻한다 —
이전에는 "케이스에 증거가 있다" 의 재진술이었다.
## 3. 조작 감지 지표가 저장되지 않았다
grounded_claims / dropped_claims 를 evidence.data 에는 넣었으나
_evidence_payload 에 매핑하지 않아 영속화되지 않았다. 모델이 지어내기
시작해도 아무도 볼 수 없는 상태였다.
## 4. 클라이언트가 서버의 그룹 분류를 무시했다
서버가 group=provenance 를 보내는데 app.js 의 evidenceGroupFor 가 자체
매핑으로 internal 로 재분류했다. 배관 목록에 서버 쪽만 넣고 클라이언트
쪽을 빠뜨렸다. 증거 출처 필터 드롭다운에도 항목이 없었다.
## 5. 기본 모델이 두 곳에서 서로 달랐다
OllamaGenerateLlmClient.__init__ 는 qwen2.5:3b-instruct(미설치), env_clients
는 qwen2.5:7b. 런타임 404 가 날 때까지 아무것도 실패하지 않았다. 클라이언트가
값을 소유하고 env_clients 가 재수출하도록 바꿔 드리프트를 구조적으로 막는다.
## 실렌더 확인 결과
- 출처 표기 그룹이 자체 섹션으로 렌더 (제목/건수/설명/칩)
- 요약이 [E1, E2, ...] 인용이 붙은 한국어 2단으로 렌더
- sourceIds 78 -> 10, verified=True, grounded=2 dropped=0
- qwen2.5:7b 6.0초, initialRiskScore 21/low vs 실시간 100/high 분기 확인
pytest 534 passed.
두 갈래의 작업이 한 커밋에 들어 있다. llm_assistance.py 에서 T0-4 가 앞선
작업의 프롬프트 수정을 대체했기 때문에(프롬프트 리터럴이 llm_prompts.py 로
이동), 분리하려면 실제로 존재한 적 없는 중간 상태를 만들어야 한다.
## (1) 앞서 진행 중이던 review-intelligence 작업
- decision_stats(): 위험밴드 x 실제판정 교차표 + 캘리브레이션 지표
- cleared_reference 지식엔트리 타입: 이전에 클리어된 이미지 매칭은 +80 이
아니라 0점 긍정 신호
- LLM 요약 본문 영속화(_evidence_payload 에 summary/sourceUrls) — 그전까지
요약이 저장되지 않아 운영자에게 한 번도 보인 적이 없었다
- 운영자 GUI 반영
## (2) 실사용 투입 전 T0 — 첫 판정 이후에는 소급 불가한 것들
- T0-1 initialRiskScore/initialRiskBand/scorerVersion 각인.
_rescore_submission 이 12곳에서 riskScore 를 덮어쓰므로 저장된 점수는 늘
왕복 점수였고, 그것을 재채점과 비교하는 테스트는 항상 통과하는 빈 테스트다.
레거시 행은 scorerVersion="legacy" 로 표시만 하고 점수를 날조하지 않는다.
- T0-2 얼굴검출 Haar -> YuNet, 인물 등급(identifiable/background) 도입.
기존의 평평한 +35 는 사람이 찍힌 모든 사진을 medium 문턱 위로 올려 밴드
분포를 붕괴시켰다(실측 high 4 / medium 2 / low 0). 등급은 payload 라운드
트립으로 보존한다 — 잃으면 재채점마다 조용히 +35 로 되돌아간다.
가중치는 models/(gitignore) 에 두고 offline-install.md 에 sha256 반입 절차.
가중치가 없으면 Haar 로 강등하고 1회만 경고한다.
- T0-3 판정 시점 피처 스냅샷. 큐가 riskScore 내림차순이고 화면이 점수를 먼저
보여준 뒤 판정을 받으므로, 스냅샷 없이 모은 라벨은 "이 근거가 반려를
예측한다"가 아니라 "운영자가 내가 보여준 점수에 동의했다"를 기록한다.
- T0-4 모델/프롬프트 버전 + latency_ms 스탬프. latency_ms 는 _evidence_id
해시에서 제외한다 — 포함하면 같은 요약이 재생성될 때마다 id 가 바뀐다.
## (3) 임베딩 저장 금지 정책 개정
금지의 취지는 생체 식별이지 이미지 유사도가 아니므로 범위를 좁힌다.
장면 임베딩(전체 이미지 의미 벡터)을 이미지 유사도 판정에 한해 허용하되
얼굴 마스킹 / 인물 지배 프레임 제외 / 목적 제한 / 별도 저장 클래스 /
연쇄 삭제 5조건을 assert_scene_embedding_allowed 로 강제한다. 마스킹 증명이
없으면 거부한다 — 누락은 마스킹을 건너뛴 것과 구별할 수 없다.
얼굴 임베딩 금지는 landmarks/face_descriptor/face_encoding 추가로 강화.
pytest 502 passed (착수 전 463).
- Keyboard review mode: J/K to move, A/H to decide and jump to the next
unreviewed case, R to focus the memo, N for next unreviewed, ? for help, with
a live position/backlog indicator; disabled while typing.
- Batch decisions: POST /api/submissions/decision-batch applies one decision to
many selected cases through per-case transactions/audit/watchlist, reports
per-case success and failure, caps at 200, requires a memo for reject and
confirms when high-risk cases are included. Lifts the v1 "no bulk
approve/reject" spec restriction under those guardrails (spec revised, static
layout test updated to assert the guardrails instead of the absence).
- Decision-memo presets: GET/POST /api/decision-memo-presets (upsert by label),
one-click chips in the decision pane, "save current memo" action.
- Submission duplicate / prior-case index: seed backfills fingerprints onto the
submission record (idempotent), exact + pHash>=0.97 clustering, queue badge
and group select, prior-decision chips and a conflicting-decision flag.
- Decision export: GET /api/decisions/export with separate internal and
applicant field whitelists (applicant view never carries score/evidence),
CSV with a BOM.
- Online backup/restore: POST /api/admin/backup snapshots the WAL database via
the sqlite backup API plus the media dirs into a timestamped zip with
retention rotation; `--restore` is an offline CLI that keeps the pre-restore
database. GET /api/admin/backups lists snapshots.
Also folds in the co-located HTTP hardening (non-object/non-UTF8 JSON body ->
400, non-ASCII Authorization/cookie compared as bytes -> 401, media OSError ->
404) and the line-buffered startup logging that share these files.
Verified against a live server (auth gate, seeding, duplicate index, batch
decision guardrails, presets, export, backup + restore round-trip). pytest
tests/rights_filter tests/operator_gui: 457 passed.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01E6GD9gxUtfUiVB3JHejGpU
Correctness:
- Make the local-artifact audit test skip on fresh clones (data/ is
gitignored), so the suite passes outside this workstation
- Drop the transform from the viewRise entrance animation: an animated
transform made .view.active a containing block for 320ms and threw
the fixed decision panel off-screen on every workbench entry
- Collapse the queue toolbar at 1380px instead of 1180px; 1280x800
laptops no longer get a horizontal scrollbar (verified live)
- Serve .woff2 as font/woff2 with an immutable cache header so the
2MB bundled font is fetched once, not per page load (with test)
- Clip overflow on top-bar status chips (long apiError strings spilled
over neighbors at 981-1180px)
- Give queue-row selection a selector that outranks the even-row
zebra stripe (selection background was parity-dependent)
Cleanup:
- Replace the stale old-palette focus ring and ::selection literals
with color-mix over var(--teal)
- Delete dead tokens: unused back-compat aliases (the comment claiming
they were referenced was false), --rail-bot, --ochre-deep, and
--font-stamp (identical to --font-ui since the Pretendard switch)
- Tokenize scattered raw colors: rail ink scale, soft tint levels,
inset-well and bevel shadows, naver/internal source-chip triplets
- Remove the asset-preload div and three orphan SVGs nothing renders;
tests now reject reintroducing them
Verified: 359 tests pass; Playwright audit at 1440/1280/390 shows zero
horizontal overflow on all views, Pretendard active, decision panel
fixed at the viewport corner mid-animation.
- Bundle Pretendard Variable woff2 locally (air-gapped safe, no CDN)
and switch UI/stamp font stacks to it; preload in index.html
- Replace the forensic-dossier paper theme with a flat neutral cool
palette: single teal accent, white cards, no noise texture, and
zero linear/radial gradients (per design contract)
- Restore the product-purpose top-bar block and its CSS, drop the
unused global search form, and strip the stray UTF-8 BOM
- Re-skin queue hover/selection, eyebrows, nav rail, chips, and
empty states to the neutral palette; tabular numerals for numbers
- Regenerate ui-overhaul final audit artifacts: zero horizontal
overflow across 8 views at 1440x900 and 390x844, Pretendard active
Design spec: docs/superpowers/specs/2026-06-11-operator-console-clean-review-ui-design.md
Plan: docs/plans/2026-06-11-001-feat-operator-console-clean-review-ui-plan.md
Tests: 358 passed (full suite incl. browser smoke)
Image rights / copyright detection system: SQLite store, HTTP app,
search integrations (Naver, Google Custom Search, Google Cloud Vision
web detection), image analysis (fingerprints, face/person detection,
evidence enrichment, risk scoring), an admin/review layer, governance
and retention policies, batch jobs, and a browser-based operator GUI.
This baseline incorporates a full code-review remediation pass
(46 fixes; 358 tests passing). Highlights:
CRITICAL
- Prevent evidence cascade-delete during the schema-constraint
migration by disabling FK enforcement around the table rebuild.
Security
- Sandbox served media (neutralize stored XSS from uploaded/collected
SVGs) via CSP + nosniff on the untrusted media routes.
- Strip embedded EXIF/GPS from external image derivatives before they
are sent to third-party APIs.
- Return a clean 404 (not an uncaught StopIteration) for PATCH on an
unknown provider.
Correctness
- LLM-summary failures no longer add +30 to the risk score.
- Decode only explicit JS escapes so Korean image URLs are not mangled.
- Consume search quota only after a successful request.
- Naver/Google adapters map responses inside the failure boundary, so a
malformed response degrades to evidence instead of crashing enrichment.
- Domain-aware provider attribution; face-box IoU de-duplication; count
searches (not result items); per-box crop isolation; clamp evidence
confidence and Google CSE num; real submittedEpoch; and more.
Robustness
- Offline LLM connect fast-fails (short connect timeout) so seed/reload
requests are not stalled; full read timeout preserved for generation.
- Malformed numeric env vars fall back to defaults instead of crashing
startup.
Performance
- Per-submission evidence reads (no full-table scan per rescore),
audit-log LIMIT, lazy active-store lookup, hoisted timestamps.
Tests
- ~24 regression tests added pinning the above fixes.
Runtime data (data/, outputs/, *.sqlite3, *.log), secrets (.env), and
node_modules are gitignored.
