1) 긴 호스트가 제목을 세로 한 줄짜리 컬럼으로 만들었다
.evidence-title 은 flex-wrap 없는 flex 행이고 source-chip·host-chip 둘 다
축소를 거부한다(flex: 0 0 auto). 그래서 제목에 남는 폭이 수십 px 이 되고
overflow-wrap: anywhere 가 그걸 한 단어씩 세로로 쪼갰다. 컨테이너에
flex-wrap, 제목에 min-width: 14ch 를 줘서 제목이 자기 줄로 내려간다.
실렌더 측정 (같은 DOM 에 수정 전 CSS 런타임 주입, Playwright):
360px 제목 51x95px (5줄) -> 246x19px (1줄), 행 높이 95 -> 50
1280px 제목 9x380px (~20줄) -> 205x19px, 행 높이 380 -> 50
주석은 데스크톱에서는 해결됐다고 적혀 있었지만, 45자 CDN 호스트로는
1280px 에서도 재현된다 — 폰 전용 문제가 아니었다.
2) 20ch 로 잘린 호스트를 읽을 방법이 없었다
칩 title 이 "게시 호스트" 고정 문구여서, 20자 접두어가 같은 두 CDN 호스트를
링크를 열지 않고 구분할 수 없었다 — 모노스페이스를 고른 이유가 그 판별이다.
툴팁에 실제 호스트를 싣는다.
3) 클라이언트 호스트 폴백이 서버보다 짧았다
_result_host 는 (url, result_url, page_url, source_page_url, blogger_link,
image_url) 를 순회하는데 evidenceHost 는 3개만 봤다. host 키가 생기기 전에
저장된 네이버 블로그 행이 bloggerLink 만 가진 경우 칩이 조용히 사라졌다 —
"레거시 증거가 자기 출처에 눈멀지 않게" 라는 폴백의 목적과 반대다.
4) 보존된 케이스가 설명 없는 깨진 이미지였다
assetMissing 을 읽는 소비자가 GUI·API·내보내기 어디에도 없었다. 판정은 DB 에
남지만 콘솔에서는 "판정 후 파일 아카이브" 와 "업로드 손상" 이 구분되지
않았다. 큐 썸네일과 케이스 이미지에 표시 + 파생물 노트에 사유를 붙인다.
5) PROMPT_VERSION 갱신 (ko-v3-structured -> ko-v4-structured-host)
847f7a8 이 PROMPT_DATA_FIELDS 의 domain -> host 로 모든 증거 줄의 내용을
바꿨는데 스탬프는 그대로여서, 한 버전이 서로 다른 두 프롬프트를 가리켰다.
화이트리스트가 다른 모듈에 있어도 프롬프트의 일부라는 점을 llm_prompts
독스트링의 규칙에 명시했다. 렌더된 줄이 host= 를 담는지 보는 행위 테스트도
추가했다(튜플 멤버십 검사로는 안 잡힌다).
CLAUDE.md 요구대로 실모델 프로브(qwen2.5:7b, 로컬 ollama): grounded 3 /
dropped 0 / verified True, 형식 예시 반향 없음, 인용 라벨 정확(E1=full match).
다만 모델은 host 를 문장에 쓰지 않고 page_title 로 서술했다 — 호스트는
운영자 칩에는 닿지만 서술에는 아직 반영되지 않는다(SYSTEM_PROMPT 과제).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01BStHFrjQj2VypecSG9ex1V
P1 3번("매칭 호스트 기반 신뢰출처 구분")을 착수하며 전제를 검증했더니 틀렸다.
호스트는 "이미 저장돼 있고 점수만 안 쓰는" 게 아니라 저장 시점에 파괴되고
있었다.
google_custom_search.py:240,296 이 실호스트(displayLink)를 data["domain"] 에
넣는데, store_serialization.py:298 이 data["provider"] 를 우선하므로 그 값이
API 이름으로 덮어써진다. Vision·Naver 는 호스트를 아예 안 넣고 URL 만 준다.
결과적으로 저장된 모든 행의 domain 이 "google" 이고, LLM 프롬프트 12줄이 전부
domain=google 이었다 — 저작권 심사에서 가장 결정적인 "어디에 떠 있나"를 모델도
운영자도 볼 수 없었다. 같은 케이스의 payload 55행 중 41행이 url 을 갖고 있는데도.
domain 필드는 재사용할 수 없다. provider 커버리지 동기화와 CSE 쿼리 시그니처
매칭이 그 값을 키로 쓰고(store_serialization.py:195, 599) 콘솔도 provider
라벨로 렌더한다. 그래서 host 를 별도 키로 신설했다.
_result_host(): data["domain"] 이 provider 와 다르면 그것을, 아니면 결과/페이지
URL 에서 호스트를 파싱한다. www 제거·소문자화. 파싱 실패는 "호스트 없음"이지
영속화 실패가 아니다.
점수에는 영향이 없다 — RiskScorer 는 domain 도 host 도 읽지 않는다. 증거 id 도
안 바뀐다: _evidence_id 는 도메인 객체의 data 를 해싱하고 payload 를 해싱하지
않으므로 payload 키 추가가 id 를 움직이지 않는다.
PROMPT_DATA_FIELDS 의 domain -> host. 화이트리스트 크기는 그대로.
콘솔은 증거 카드 제목 줄에 monospace host-chip 을 붙인다. 기존 저장 행에는 host
키가 없으므로 evidenceHost() 가 저장된 URL 에서 파생한다 — 292행 마이그레이션도,
bootstrap 마다 행당 파싱도 필요 없다(렌더되는 행만 지나간다).
실렌더 검증(127.0.0.1:9512, 실 DB)에서만 드러난 레이아웃 결함 2건을 고쳤다.
코드 리딩으로는 보이지 않았다.
1) 긴 CDN 호스트(cloudfront-ap-northeast-1.images.arcpublishing.com)가 제목 줄
폭을 다 먹어, evidence-title 의 overflow-wrap:anywhere 와 결합해 제목이 한
글자씩 세로로 깨졌다. 칩을 max-width 20ch 로 묶고 제목에 flex:1 1 auto 를 줘
남는 폭을 갖게 했다.
2) 그 수정 후에는 반대로 biz.chosun.com(14자)까지 잘렸다. 칩을 flex:0 0 auto 로
고정했다 — 제목("구글 full image match found")은 전 행이 동일한 상용구이고
호스트가 그 행의 실제 내용이므로, 들어갈 수 있는 호스트가 잘리는 쪽이 잘못이다.
최종: 칩 82개 전부 유효 호스트 형태(TLD com/edu/hk/jp/kr/net/org), 가시 칩 41개 중
잘리는 것 4개(모두 20자 초과 CDN), 콘솔 에러 0.
PROVENANCE 배점은 보류한다. 두 조건이 다 안 맞는다. (a) detect_screen_capture 의
카테고리가 geometry 와 subtitle_band 둘뿐인데 2개를 요구하므로 라벨의 실제 의미는
"geometry AND 자막"이고, 자막 없는 방송 캡처는 구조적으로 도달 불가다 — 임계를
낮추는 게 아니라 독립적인 세 번째 신호가 필요하고 그건 새 탐지기다. 한계를 실측과
함께 상수 옆에 기록했다. (b) "새 탐지 신호는 0점 라벨로 출시한 뒤 decision_stats
상관을 보고 가중치 부여"가 2026-07-25 결정이고, 판정 0건인 지금 배점하면 그 결정을
위반한다.
신뢰출처 판정 자체는 "어느 도메인이 우리 것/라이선스 계약처인가"라는 운영자
데이터가 있어야 한다. 호스트가 살아났으므로 목록만 정해지면 cleared_reference 와
같은 패턴(점수 0 + 사유 노출)으로 붙는다.
테스트 4건 추가. pytest 574 passed(착수 전 570), 린트 클린.
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 신호를 하나의 EvidenceSource.PROVENANCE 와 하나의 GUI 그룹으로 묶는다.
운영자 관점에서 둘 다 같은 질문("이 이미지가 어디서 왔나")에 답하고, 새
EvidenceSource 는 배관 12곳을 요구하므로 둘을 합쳐 한 번만 지불한다.
## EXIF/IPTC 권리 표기
저작권자가 파일에 직접 써 넣은 값을 지금까지 100% 버리고 있었다.
build_external_derivative 가 raw 픽셀로 재구성하며 메타를 전량 파기하는데,
그 전에 읽는 코드가 없었다. 추출 훅은 원본 바이트가 아직 살아 있는
InternalAnalyzer.analyze 진입부에 둔다.
읽는 것은 EXIF Copyright/Artist 와 IPTC CopyrightNotice/Credit/Source/By-line
뿐이다. 화이트리스트가 프라이버시 경계이므로 상수로 두고 테스트로 고정한다 —
GPS, 바디 시리얼, Make/Model 은 같은 EXIF 블록에 나란히 있어도 읽지 않는다.
메타데이터는 위조가 쉬우므로 reason 에 "자기신고" 를 명시한다. 이것이
클리어런스 증명으로 읽히면 안 된다.
XMP/C2PA 는 이번 범위에서 뺀다 — Pillow 의 getxmp() 는 defusedxml 이 없으면
경고와 함께 빈 dict 를 반환하고, defusedxml 은 requirements.txt 에 없다.
폐쇄망 타깃에서 조용히 no-op 이 되므로 별도 반입 심사 안건이다.
## 방송캡처 포렌식
결정적 영상처리만 사용한다(레터박스, 자막 밴드 엣지 밀도, 방송 프레임 크기).
모델 0, 신규 의존성 0.
레터박스와 방송 프레임 크기는 하나의 카테고리(geometry)로 묶는다. 레터박스된
1280x720 은 한 관측을 두 번 말한 것이고, 따로 세면 시네마틱 크롭 하나로
라벨이 붙는다. 서로 독립인 카테고리가 2개 이상일 때만 발화한다.
## 0점
둘 다 점수 0으로 출시한다(사용자 결정). 캘리브레이션 데이터가 없는 상태에서
정당화할 수 있는 가중치가 없다 — decision_stats 의 밴드x판정 교차표로 실제
반려와의 상관을 본 뒤 부여한다. reason 은 노출하므로 0점이어도 운영자가
바로 활용할 수 있다.
## 실측
실제 제출 이미지 6장: 캡처 오탐 0건, 권리 메타 히트 0건. 정밀도는 확인됐고
가치는 이 코퍼스에서 아직 입증되지 않았다 — 메신저/SNS 를 거친 이미지는 메타가
이미 제거돼 있어 히트율이 낮을 것이라는 사전 지적과 일치한다.
자막 밴드 절대 밀도 하한은 0.02 -> 0.01. 비율(밴드/프레임 = 2.5배)이 판별자이고
절대 하한은 "밴드에 뭔가 있긴 한가" 게이트일 뿐이며, 하한이 높으면 실제 한
줄짜리 자막이 걸러진다. 합성 픽스처 기반이므로 실제 캡처 이미지 확보 시
재확인이 필요하다.
pytest 531 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
- Image viewer controls (fit / 1:1 / rotate) now have handlers and reset per
case (were dead buttons).
- 'auto-entry deactivate' is scoped to the selected case's sourceSubmissionId
(was deactivating an arbitrary global entry).
- dismissCollectionCandidate persists via a real endpoint (was a local splice
that resurrected on the next refresh).
- setDecision has an in-flight guard; rerunSelectedEnrichment /
applyCoverageFilter get null guards and a best-effort refresh on partial
failure; deactivateCorrectionEntry skips already-inactive entries, tolerates
per-entry failures, and always refreshes (guarded).
- executeSuggestedQueries / runCandidateCollection commit only after success
so a failed run doesn't wipe the previous view; applyBootstrap clears a stale
error banner; renderCorrections guards derivedEntries.
- riskClass allowlists the band and case/similar/face-crop URLs route through
safeUrl (XSS defence-in-depth).
Backend (data-integrity / audit-trail):
- mark_evidence_status: make the read-modify-write + audit atomic under
_write_lock + _transaction (was 4 unlocked connections, last-writer-wins,
audit could diverge from DB state).
- promote_collection_candidates: acquire _write_lock, use a deterministic
_stable_id, wrap writes in _transaction, and guard already-promoted batches
so a retry/double-click cannot mint duplicate knowledge entries.
- risk_scoring: bucket web-detection entities by name so two distinct entities
in one image both count (was collapsed to one 'entity' bucket, under-scoring
high->medium). Identical entities still dedup.
Frontend (silent loss of operator actions):
- runManualSearch: in-flight guard; rerunHistoricalQuery voids the call,
preventing duplicate/racing search POSTs.
- deactivateCorrectionEntry: persist via the real knowledge-deactivate
endpoint instead of a local-only mutation + fake audit event.
- provider-retry button: report honestly (no backend endpoint) instead of
writing a fake 'Provider called' audit event.
Tests: +4 regression tests (mark_evidence_status rollback, batch-promote
idempotency, two distinct entities -> high, identical entity dedup).
Remaining Phase 1 item #6 (_auto_naver/_auto_google refactor) deferred.
Backend suite: 361 passed. app.js: node --check OK, 41 static tests pass.
Address commit security review: the same-origin branch of safeUrl accepted
//host and /\host, which browsers normalize to an external host (open
redirect). Allow only true same-origin paths.
Add safeUrl() to gate external search-result URLs into href/src (blocks
javascript:/data:), parse the response body before the ok check in apiJson
so non-JSON error bodies surface the real status, and hide broken evidence
preview images via onerror.
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.
