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.
