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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).
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Project INDEX
- 2026-07-24 · 멀티에이전트 프로젝트 점검(에이전트 109, 적대적 검증 포함) — pytest 377/379, 런타임 스모크 9/9 통과, 신규 CONFIRMED 43건(HIGH 7) + 7/11 체크리스트 중 3건 실수정 확인 + 기능 제안 상위 5 선정 → docs/reviews/2026-07-24-project-review.md
- 2026-07-25 · 실사용 투입 전 T0 4종 + 임베딩 정책 개정 구현 — (T0-1)
initialRiskScore/initialRiskBand/scorerVersion각인, (T0-2) YuNet 얼굴검출 교체 + 인물 등급(identifiable/background) 도입 및 라운드트립 보존, (T0-3) 판정 시점 피처 스냅샷(라벨 순환 차단), (T0-4) 모델·프롬프트 버전 +latency_ms스탬프. Scene Embedding Policy 신설로 임베딩 금지 범위를 생체 식별로 축소(얼굴 임베딩 금지는 landmark·descriptor 추가로 강화). YuNet 가중치는models/(gitignore) +offline-install.md에 sha256 반입 절차. pytest 502 passed(착수 전 463). 실측: 6장 기준 검출 378ms(YuNet) vs 654ms(Haar), 2장에서 등급 판정이 갈림 - 2026-07-25 · AI 기능 확장 브레인스토밍(에이전트 14: 5렌즈 발산 30건 → 적대적 실현가능성 검증 6건 REFUTED → 심사 3인 채점) — 1위 「LLM 예산·계측·입력 경계」 7.90(만장일치). 검증 중 실측으로 확인: 판정 라벨 0건·
operatorStatus292행 전부 None·밴드 high 4/medium 2/low 0(4건 100점 포화)·_perceptual_hash는 pHash가 아닌 8x8 평균해시. 문서의 WAL 미설정 주장은 검증 결과 오류로 정정(이미 적용됨) → docs/brainstorms/2026-07-25-ai-capability-expansion-brainstorm.md - 2026-07-24 · 위 점검의 전체 remediation + 신규 기능 5종 구현 — HIGH 7·MEDIUM 15·LOW 21 및 F1~F5(키보드 심사·일괄 판정/메모 프리셋·지문 중복 인덱스·판정 내보내기·백업 복구) 완료. cv2 환경 드리프트 복구(OpenCV 5.0.0 제거). pytest 457 passed(착수 전 377/2 failed), 실서버 스모크 및 백업 복구 왕복 검증. GUI 스펙의 "일괄 승인/반려 금지(v1)" 제약은 가드레일 조건부로 개정 이력 남기고 해제 → docs/reviews/2026-07-24-implementation-checklist.md