feat: POC 부록 맨 앞에 '두 점수 읽는 법' 슬라이드 추가 (14→15장, 부록 1/5~5/5 재번호)

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_0155BJMHJyhqqAPGYjGKYhPS

docs/reports/build_viewclinic_poc_deck.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 """
-Viewclinic AI Discovery POC Proposal 덱 빌드 (INFINITH Deck 규격, 14페이지)
+Viewclinic AI Discovery POC Proposal 덱 빌드 (INFINITH Deck 규격, 15페이지)
 
-제안 4장 + 진단 리포트 요약 5장 + 부록 4장(User Question Bank 120문항 실측) + 클로징 1장.
+제안 4장 + 진단 리포트 요약 5장 + 부록 5장(두 점수 읽는 법 + User Question Bank 120문항 실측) + 클로징 1장.
 부록 실측 데이터: docs/reports/Viewclinic_QB_Results_Combined.md (2026-09-01, OpenAI·Perplexity API)
 본문 텍스트는 기본값 대비 +2pt (rows/bullets 18, grid 16.25, quote 19.25).
 
@@ -181,10 +181,34 @@ s.stats3([
     ("W7–8", "재진단. 미검증 4개 반영해\n총점 재산정."),
 ], y=s.band_y + 0.6)
 
-# ── 부록 4장 · User Question Bank 120문항 실측 ───────────────────────────────
+# ── 부록 5장 · User Question Bank 120문항 실측 ───────────────────────────────
 
-# 10 Appendix 1 · Question Bank 설계
-s = d.slide(eyebrow="Appendix 1 / 4 · User Question Bank",
+# 10 Appendix 1 · 두 점수 읽는 법
+s = d.slide(eyebrow="Appendix 1 / 5 · How To Read Two Scores",
+            title="진단 50점과 랭킹 2위는 ", title_accent="같은 사실입니다",
+            lede=["보고서 점수는 인용될 준비(원인)를, TOP50 랭킹 점수는 실제 등장(결과)을 잽니다.",
+                  "뷰성형외과는 만점 840점 기준 23점, 168번의 답변 기회 중 6번 등장했습니다."],
+            section="Appendix · Two Scores")
+W, Rail = s.cards2(y=s.band_y, split=0.66)
+W.grid(
+    headers=["", "진단 점수 (보고서)", "랭킹 점수 (TOP50)"],
+    col_w=[2.2, 4.3, 4.4],
+    rows=[
+        ["재는 것", "인용될 준비가 됐는가 (원인)", "실제 답변에 등장했는가 (결과)"],
+        ["계산", "36개 항목 체크리스트", "84문항 × 2엔진, 등장 순위 가중 합산"],
+        ["만점", "100점", "840점 (전 답변 1위 등장 시)"],
+        ["뷰성형외과", "50점 · 등급 C", "23점 · 2위 (등장률 3.6%, 만점 대비 2.7%)"],
+    ],
+    row_h=0.62, size=GRID,
+)
+Rail.title("같이 읽는 법").bullets([
+    "2위는 빈 판의 상대 순위. 1위 디에이성형외과도 28/840.",
+    "진단에서 낮았던 B·C는 시술·가격 질문 등장 0회로, 높았던 D 표면은 23점 전부로 실증.",
+    "현재 순위의 근거는 남의 표면과 멈춘 블로그. 콘텐츠를 갖추면 1위 선점이 가능한 시점.",
+], size=BODY)
+
+# 11 Appendix 2 · Question Bank 설계
+s = d.slide(eyebrow="Appendix 2 / 5 · User Question Bank",
             title="환자의 질문 120개를 ", title_accent="먼저 만들었습니다",
             lede=["잠재 환자가 AI에게 실제로 묻는 문장을 퍼널 4단계(인지·탐색·비교·결정)로 설계했습니다.",
                   "질문마다 진단 실측 기준의 예상 판정을 붙여, 구축 전후 비교의 기준선으로 씁니다."],
@@ -210,8 +234,8 @@ Rail.title("설계 원칙").bullets([
     "사전판정: 인용 기대 5, 불안정 35, 인용 불가 80.",
 ], size=BODY)
 
-# 11 Appendix 2 · 실측 방법과 요약 (dark)
-s = d.slide(eyebrow="Appendix 2 / 4 · Measurement",
+# 12 Appendix 3 · 실측 방법과 요약 (dark)
+s = d.slide(eyebrow="Appendix 3 / 5 · Measurement",
             title="두 답변엔진에 120문항을 ", title_accent="전부 실측했습니다",
             lede="OpenAI와 Perplexity 정식 API로 서울 위치를 고정하고, 질문 원문 그대로 1회씩 질의했습니다.",
             dark=True, section="Appendix · Measurement")
@@ -223,8 +247,8 @@ k4.kpi("3%", "PERPLEXITY · 논브랜드", "84문항 중 3문항 언급")
 quote_up(s, "소비자 UI 자동 조회는 약관 위반이라 쓰지 않았습니다. 정식 API 측정과 반복 스팟체크로만 보고합니다.",
          "INFINITH 정직성 규약")
 
-# 12 Appendix 3 · 브랜드 vs 논브랜드
-s = d.slide(eyebrow="Appendix 3 / 4 · Findings",
+# 13 Appendix 4 · 브랜드 vs 논브랜드
+s = d.slide(eyebrow="Appendix 4 / 5 · Findings",
             title="이름을 모르는 환자에게는 ", title_accent="존재하지 않습니다",
             lede=["병원명을 아는 환자의 질문에는 두 엔진 모두 답합니다.",
                   "병원을 찾는 질문에서는 경쟁 병원이 추천 자리를 가져갑니다."],
@@ -241,8 +265,8 @@ R.chip("논브랜드 질문 · 언급 3~11%", "critical").rows([
     ("시술 정보 질문 전멸", "가격·회복기간·보형물 비교 질문에서 인용 0. FAQ 0개, HTML 표 0개의 직접 결과."),
 ], b_size=BODY)
 
-# 13 Appendix 4 · 핵심 증거
-s = d.slide(eyebrow="Appendix 4 / 4 · Key Evidence",
+# 14 Appendix 5 · 핵심 증거
+s = d.slide(eyebrow="Appendix 5 / 5 · Key Evidence",
             title="멈춘 블로그가 아직 ", title_accent="인용되고 있습니다",
             lede="ChatGPT가 논브랜드 질문에서 뷰성형외과를 인용한 드문 사례의 출처는 2024년 5월에 멈춘 자사 블로그였습니다.",
             section="Appendix · Evidence")
@@ -260,7 +284,7 @@ c.chip("함의", "good").title("P1 콘텐츠의 근거").bullets([
     "8주 재측정에서 같은 120문항으로 변화를 확인합니다.",
 ], size=BODY)
 
-# 14 Closing — 제안서 포맷 (웹 CTA 버튼 없음, 다음 단계 3줄)
+# 15 Closing — 제안서 포맷 (웹 CTA 버튼 없음, 다음 단계 3줄)
 raw = d._new(False)
 ifd._write(ifd._tb(raw, ifd.MARGIN, 2.12, ifd.CONTENT_W, 0.47), "NEXT STEP · POC PROPOSAL",
            ifd.T_EYEBROW, ifd.SANS, bold=True, color=ifd.VIOLET, spc=300)