SCOPE_AND_METRICS.md 신규. 연구개발계획서(2-4 성능지표, 나-3 개발내용,
나 성과물 목표)를 대조해 오투오 몫을 정리했다.
- 성능지표 8개 중 우리가 수치를 책임지는 것은 No.3·4·7 세 개다.
- No.4 는 재현율이 아니라 정밀도라 애매하면 표절이라 말하지 않는 쪽이
지표에 유리하다. 이 성질이 설계를 지배한다.
- 사용자 맞춤형 요약의 상세도·강조 내용 옵션이 계획서에 있는데 미구현이다.
- python 3.9 호환성 위험: 평가환경이 3.9 고정인데 config.py 와 schemas.py 가
from __future__ import annotations 없이 PEP 604 를 쓴다. 둘 다 Pydantic
모델이라 어노테이션이 런타임에 평가된다. 현재 개발환경이 3.14 라 안 드러난다.
- No.3 귀속이 오투오/고려대 사이에서 불분명해 확인이 필요하다.
AI_DETECTION.md 에 「위상과 기준」절 추가. AI 생성 판별은 성능지표 8개
어디에도 없고 계획서 개발내용에도 없다. "콘텐츠 표절 여부 AI 탐지 모듈"은
AI로 표절을 탐지하는 모듈이지 AI가 쓴 글을 탐지하는 모듈이 아니다.
따라서 정확도를 보고하지 않는다. 정답 라벨이 없는 대상에 정확도를 주장하면
검토자를 과신하게 만들 뿐이다. 대신 근거(79권 대비 문체 이례도)와
기준(실측 백분위 컷)을 명시하고, 할 수 있는 말과 없는 말을 표로 구분했다.
8장의 예시 컷이 자리표시자 값이라 실측값으로 갱신했다.
DATA_REQUEST_SPEC.md §5 요약 정답셋 가이드 보강. 다중 참조 포맷, 줄글 규격,
dev/test 분리(test 는 사람 직접 작성 — LLM 이 쓴 정답을 LLM 출력으로 맞히면
점수가 부풀고 방어할 수 없다), book 단위 누출 방지, §5.1 파일럿 절차,
§5.2 recall 정정 이력.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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