같은 상품 반복 검색 시 최저가를 스냅샷으로 적재 → 네이버/쿠팡/최종 3개 선 그래프.
배치 아님(조회된 상품만, 실제 검색 시각에 기록) — 트래픽/리소스 절약.
- price_history 테이블: product_code·triggered_at(X축)·naver/coupang/final 최저가+상세·outcome
- crud/price_history: record() + list_by_product(시각 오름차순)
- handler: AI 매칭 후 소스별 min + 전체 min 스냅샷 기록(_price_snapshot).
found/not_found 기록, 네거티브 캐시 히트·기술실패는 미기록
- API: GET /v1/lps/products/{product_code}/history → 그래프 데이터(시각 오름차순)
- tests: 스냅샷 계산/기록·조회/핸들러 기록규칙/API → 전체 54/54
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설정이 .env(시크릿)+toml(설정)로 갈려 있던 것을 config.local.toml 하나로 통합.
DB 비번이 이미 toml 에 있어 분리 기준이 임의적이었고, backend(하우스 패턴)도
toml 단일이라 일관성 확보. 환경별로 바뀌는 값(DB_HOST 등)만 env override 유지.
- config_models: NaverConfig(keys 로테이션)·OpenAIConfig·DecodoConfig 추가
- server_configs: 3개 로드, load_dotenv 제거(python-dotenv 의존성도 제거)
- proxy/naver/similarity/keyword/worker_main: os.environ → config 객체 참조
- config.local.toml.example: [NaverConfig]/[OpenAIConfig]/[DecodoConfig] 섹션
- .env/.env.example 삭제, README/주석 갱신 (배포는 toml 마운트 or env override)
- tests: DecodoConfig 기반으로 갱신 → 전체 44/44
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대시보드 실측 반영 — Decodo residential 은 포트 기반 sticky(gate:10001..N,
고정 user/pass, 각 포트=sticky 세션). IP 회전 = 포트 순환.
- proxy.DecodoProxy: 시간창 기반 포트 선택(창 안 동일 IP, 창 지나면 다음 포트=새 IP).
_UNSET sentinel 로 '미지정(env)' vs '명시적 빈값' 구분(테스트 결정성)
- coupang/adapter: 이미지/미디어/폰트/CSS 차단(block_resources) — per-GB 대역폭 대폭 절감,
Akamai(JS)·상품파싱엔 무영향. 라이브 검증: 차단 ON 에도 Akamai 통과+파싱 정상
- .env.example: DECODO_HOST/USERNAME/PASSWORD/PORT_START/PORT_END/SESSION_MINUTES
- tests: 포트범위/시간창 안정성/활성조건 5건 → 전체 44/44
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datacenter IP + Akamai 대응. 매 요청 IP 변경은 쿠키-IP 불일치로 재챌린지를
유발하므로, sticky 세션(일정 시간 같은 IP) + 주기적 회전 방식 사용.
- search/proxy.DecodoProxy: username 에 -session-<시간창id>-sessionduration-<분> 부착
→ 창 안에선 같은 IP, 창이 지나면 새 IP. 자격증명은 .env(DECODO_*), 4개 다 있어야 활성
- coupang/adapter: proxy 주입 + 세션창 경과 시 브라우저 재기동(IP 회전). 무프록시면 직접 연결
- worker_main: 쿠팡에만 DecodoProxy 경유(네이버는 공식 API라 미적용)
- .env.example: DECODO_HOST/PORT/USERNAME/PASSWORD/SESSION_MINUTES 슬롯
- tests: 활성조건·sticky username·server형식·세션창 회전 4건 → 전체 43/43
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파이프라인의 비워둔 슬롯(이상치 뒤·top-N 앞)에 OpenAI 유사도 판정을 결합.
"스탠리 텀블러" 검색 시 빨대마개·커버 등 호환 액세서리가 최저가로 올라오던
문제를 해결한다(기계적 최저가 → 같은 상품 최저가).
- ai/similarity: SimilarityJudge(OpenAI structured output). 액세서리/부품/다른규격 불일치 판별
- pipeline/core: apply_filters + rank_result 로 분리(AI 를 그 사이에 끼움), run_price_pipeline 동작 불변
- handler: judge 주입 시 ai_match STAGE 추가(필터 후 후보만 판정 → 토큰 절약), 미주입 시 생략
- worker_main: OPENAI_API_KEY 있으면 판정 ON
- requirements: openai / tests: fake judge 필터링 검증 → 전체 32/32
- 라이브: '스탠리 퀜처 887ml' → ai_match(60→15) → 실제 텀블러 top-6(액세서리 제거)
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네이버 쇼핑 오픈API 어댑터(크롤링 불필요) + 핸들러를 다중 소스로 확장.
쿠팡(브라우저)+네이버(API)를 동시 검색·병합해 교차 최저가를 뽑는다.
- search/naver/adapter: httpx + 오픈API + 키 로테이션(429/403 순환), .env 키 로드
- search/naver/transform: 순수 변환(태그/엔티티 정리, lprice). 가격비교(catalog) lprice 는
'여러 판매자 중 최저가'라 최저가 솔루션엔 핵심 → 유지
- handler: asyncio.gather 동시 검색 + 소스별 실패 격리(일부 죽어도 결과) + 전체 실패 시 잡 실패
- worker_main: adapters={coupang, naver}
- tests: 네이버 변환 + 병합/실패격리/전체실패 4건 → 전체 31/31
- 라이브: 쿠팡30+네이버30 병합 top-N 최저가(소스 라벨 포함)
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키는 코드/커밋이 아닌 환경변수로 주입한다(감사: 시크릿 하드코딩 금지).
config.local.toml=비-시크릿 설정, .env=시크릿으로 분리.
- .env.example(템플릿, 커밋) + .env(로컬, 미추적)로 키 슬롯 제공
· NAVER_CLIENT_ID/SECRET(+로테이션 _2..), OPENAI_API_KEY, AZURE_OPENAI_*
- server_configs 가 기동 시 lps/.env 를 load_dotenv 로 환경변수 주입
- requirements: python-dotenv 추가
- README: .env 셋업 단계 안내
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검색 결과를 실제 최저가로 정제하는 파이프라인을 핸들러에 결합한다.
검색→필터→이상치→정렬→top-N. AI 유사도 판정 슬롯은 비워둠(키 대기).
- pipeline/filters: keep_only_mall·filter_out_malls·filter_by_price_band(요청 현재가 기준 targeted 컷)
- pipeline/outliers: IQR 기반 이상치 제거(z-score 대신 — 분포 가정 없음, stdlib만)
- pipeline/core: STAGE in/out 관측 로깅 + top-N 최저가(레퍼런스 pipeline_log 계승)
- handler: 검색→run_price_pipeline 결합, 요청 price 를 밴드 기준으로 사용
- tests: 정렬/IQR(극단 저·고가 제거)/밴드/mall/빈입력/STAGE/실 fixture 7건 → 전체 27/27
- 라이브 확인: 스탠리 텀블러 40건→top-5 최저가, STAGE 카운트 노출
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큐를 실제로 돌린다: 적재 → 워커 claim → 핸들러 실행 → 결과 저장 → DONE.
API(적재)와 워커(소비)를 분리 프로세스로(코드베이스 공유, 독립 스케일).
- worker/notify: 전용 asyncpg LISTEN 리스너. enqueue 에서 pg_notify → 유휴 워커 즉시 기상(폴링 제거)
- worker/runner: Worker(claim→처리, 처리중 heartbeat 로 lease 갱신, complete/fail) + run_reaper
- worker/handlers: job_type 별 핸들러(주입식). SEARCH=소스 어댑터 검색→정규화 결과
- worker_main: API 분리 워커 진입점(브라우저 무거워 기본 동시성 1)
- job_crud.enqueue: 삽입 시 pg_notify (중복 스킵 시엔 미발생)
- tests: drain→DONE·실패→재시도→dead·reaper 회수 후 재처리·NOTIFY 기상 4건 (전체 20/20)
- 라이브 E2E 확인: 적재→워커가 실제 쿠팡 검색(8건)→DONE
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소스 어댑터 패턴으로 크롤링을 시작한다. 쿠팡은 Akamai Bot Manager 의
JS 행동 챌린지라 curl_cffi 단독 불가 → Patchright(스텔스 Playwright) +
실제 Chrome(channel=chrome)으로 챌린지를 통과하고 selectolax 로 파싱한다.
- contract: SearchAdapter(ABC)·NormalizedProduct·AdapterHealth·AdapterError
- coupang: adapter(브라우저 재사용, 챌린지 1회)·parser(순수)·selectors(외부화, webpack 해시 prefix 매칭)
- 공용: rate_limiter(2~8s 랜덤)·proxy(무프록시 off 인터페이스)·util.parse_price
- 가격 파싱: 단위가격 '(1개당 44,400원)'의 앞 '1' 오인 방지 — '원' 앞 숫자 앵커링
- deps: curl_cffi·selectolax·patchright(nodriver 는 py3.14 버그로 대체)
- tests: 파서 회귀(소형 fixture) — 라이브 2회 검색 + 파서 3/3 통과
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카탈로그 카드 추가/삭제/재정렬 시 action_id 가 밀려도 학습이 카드를 따라가도록,
Q-table 버전에 카탈로그 스냅샷(카드번호)을 저장하고 카드번호로 리맵한다.
- q_table_versions.action_cards JSONB 신설(카드번호 목록, index=action_id).
models.py + init.sql(DDL·ALTER) + 로컬 DB ALTER.
- 버전 생성(get_or_create/warm_start/migrate)이 action_cards 저장.
- migrate_active_version_dim: 옛 action_cards ↔ 새 카탈로그를 카드번호로 리맵
(중간 삽입/삭제 보정, 사라진 카드 버림, 새 카드 fresh). 레거시(스냅샷 없음)는 위치 폴백.
version_name 은 vid 접미로 유니크.
- model_store.load: card_list 계산 → 차원변경 OR 동일차원 내용변경 시 마이그레이션,
레거시 버전 action_cards backfill(set_version_action_cards).
- tools/reset_learning.py: learning 스키마만 비우는 리셋(카드·협상 데이터 보존),
--company/--yes 옵션. 카탈로그 바꾸고 학습 처음부터 할 때 사용.
- 테스트: 중간 카드 삭제 시 카드번호 리맵으로 학습 보존 검증. agent 100/100.
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backend 와 동일한 프레임워크로 lps/ 폴더를 신설한다. 구체적인 도메인
로직(크롤링/오픈API/최저가 산정)은 미정이라 골격만 구성한다.
- FastAPI 부트스트랩(web_main/router) + lifespan·CORS·gzip·로그 미들웨어 + /healthz
- TOML 설정 로더(APP_ENV) + pydantic config + DB env override
- DB 세션 매니저(논리 DB × R/W, service→람다 위임) — 엔진 lazy 라 DB 없이도 부팅
- 공통 응답 규약(gmodel) + ErrorType/DBType/DBWRType
- router→services→crud 계층 컨벤션(services/crud 는 빈 폴더로 자리만)
- 포트 9400(backend 9300·agent 9500 회피), Dockerfile/run_local_server.sh/README
- tests/test_health.py 스모크(healthz, DB 없이 통과)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
카탈로그 스코프를 공용(user_id NULL) 전용에서 "공용 + 그 회사 유저가 만든 카드"로 확장.
공용 먼저(action_id 0..N-1 안정) → 회사 카드 뒤(append) 정렬로 공용 카드 학습을 보호.
- get_nego_catalog(cdb, company_id): company_id 주면 공용 + company.users 소속 카드 함께 조회.
- registry._apply_db_catalog: company_id(UUID)면 회사 카드 포함(데모/비-UUID는 공용만).
- 효과: 견적이 회사 전용 카드를 선택해도 카탈로그에 있어 _selection_mask 가 매핑됨
(기존 스코프 불일치 갭 — 회사 카드 선택이 무시되던 문제 해소).
한계: 공용 카드 추가 시 회사 카드 action_id 밀림(공용은 안정) — 카드번호 기반 매핑 후속.
agent 99/99.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
카드 카탈로그(negodata)가 Q-table action space 를 정의하는 정본이 되고, 카드 변경이
config 수정·학습 손실 없이 agent 에 자동 반영되는 고리를 완성.
- action space 정리: 카탈로그 전체(NGC-001~011, 11장) 고정, 견적별 선택은 축소가 아니라
available_mask(_selection_mask) 로 처리 — action_id↔카드 대응을 견적마다 일정하게 유지해
Q-table 학습 일관성 보장. 구 인덱스 방식(selected[action_id]) 폐기.
- ① 카탈로그 DB 정본화: action_mapping.type=db 면 registry 가 card.nego_cards(user_id NULL,
number 순) 조회로 action_to_card 동적 구성(파일은 폴백). port/adapter(card_catalog_*).
_base=type:db. → negodata 카드 추가/삭제 시 config 수정 불필요.
- ② 차원 변경 학습 보존 마이그레이션: migrate_active_version_dim — 겹치는 셀 복사
(append/truncate 안전) + 새 카드 fresh. model_store.load 가 차원 불일치 시 호출.
- ③ reload 엔드포인트: /v1/catalog-refresh(테넌트) · /v1/catalog-refresh-all(전역, 화이트리스트).
- ④ 브랜드: company_profile_repo — 자동 온보딩 고객사(company_id UUID)는
company.companies.name 으로 {company_name} 채움. 데모 테넌트는 파일 유지.
- 크로스서비스: negodata card_service 가 공용 nego 카드 변경 시 agent_notify 로 전역 리로드 알림
(best-effort, is_test skip). config 에 agent_base_url.
- 하니스 episodes 400→600(action 11 수렴). 테스트 갱신·추가로 agent 98/98.
알려진 갭(후속): per-company 카탈로그 스코프(회사 카드도 action space 포함), 카탈로그 중간
삭제 시 카드번호 기반 마이그레이션.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
프론트 QtType 이 재협상·재견적(1·2)만 정의해, 신규협상(3)/신규견적(4)
세션은 목록 '구분'이 '-' 로 깨지고 필터로도 걸러지지 않았다.
backend·negodata enum 과 동일하게 4종으로 맞춘다.
- QtType/QT_TYPE_LABEL 에 NEW_NEGO(3)·NEW_QUOTE(4) 추가 → 목록 표시 정상화.
- filterOptions '구분' 에 신규견적·신규협상 노출 → 필터 선택 가능.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
목록 진입 시 "지금 할 일"이 먼저 보이도록 기본 정렬을 개선하고,
사용자가 마감일로 직접 훑어볼 수 있는 전체 정렬 모드를 추가한다.
- 기본(order 미지정): 협상생성·협상중을 상단 그룹으로 마감 임박순,
종료(완료·미참여·거부)는 하단 그룹으로 최근 마감순. 동일 마감은
session_id 로 tie-break 하여 페이지네이션 안정화.
- order=asc/desc: 그룹 구분 없이 전체를 마감(qt_end_time) 기준으로 정렬.
- router: order 기본값을 "asc" → None(Optional) 로 변경해 "그룹 기본"과
"명시적 전체 정렬"을 구분.
- frontend: SessionListParams.order 주석을 새 계약에 맞게 갱신(타입 무변경).
- tests: 기본=그룹 / 파라미터=전체 정렬 검증으로 분리(21 passed).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
_pick_wildcard 가 실제 선택 와일드카드와 매핑되지 않은 채 '와일드카드를
하나라도 골랐으면' 조건만으로 wild_card_budget(재원부족)을 반환해, 선택하지
않은 재원부족 멘트가 노출되는 오작동이 있었다.
- 재원부족 분기 삭제 → 해당 구간은 일반 가격협상으로 폴백. 와일드카드는
앵커<제시가≤앵커*1.02 구간의 1% 인하(wild_card_1pct)만 발동한다.
- wildcard_used 마킹을 1% 분기 안으로 이동 — 가격협상으로 돌아갈 때도
마킹하면 이후 라운드의 정당한 1% 카드까지 억제되는 부작용 방지.
- test_p7_chat: 와일드카드 발동 단언을 wild_card_1pct 로 교체.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- init 에서 미참여/거부(4·5) 세션 진입을 NEGO_NOT_PARTICIPABLE 로 차단
(participate/reject 와 동일 규칙). 프론트는 목록으로 복귀 처리.
- init 을 '진입 스냅샷'으로 격리: 화면 도중·포커스 재조회 제거, 언마운트 시
캐시 비움 → 정상 종료 후 튕김 방지 + 재진입 시 진입 게이트 재적용.
- 인디케이터를 session_status 직접 비교 → wasInProgress sticky 플래그로 전환:
진행 화면에서 실시간 완료돼도 유지, 완료/거부 결과 열람 재진입 시엔 숨김.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- 소유권 게이팅(common/authz): 변경 액션 본인∪OWNER, 협력사 삭제 OWNER 전용
- 견적 수동 낙찰(award) + 작성자명(creatorName) 표시 + 전화번호 입력 컴포넌트 + 카드 엑셀 업로드
- supplier_type 은 이번 커밋 미변경(다음 커밋에서 코드부터 정리 예정)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
str.format_map 이 {{·}} 를 이스케이프로 해석해 색 마커 {{강조|텍스트}} 를 {강조|텍스트} 로
붕괴시키던 버그 수정. 정규식 \{(\w+)\} 으로 {변수} 단일 토큰만 치환 — 색 마커는 내부 |(비-\w)로
매칭되지 않아 그대로 보존된다. {변수} 치환·미등록 토큰 원형 유지는 동일.
엔드투엔드 검증(backoffice_db + 실 DB 카드)에서 발견. 회귀 테스트 추가, agent 87/87.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
표현 아키텍처: agent 스크립트는 의미(텍스트)만 소유, 표현(굵기·색)은 프론트 소유.
Slate 는 negodata 에디터 내부에만 두고, 전송/저장은 마커 문자열 한 벌(구버전의 리치텍스트 이중관리 폐기).
- 트랙 A (negodata): serializeToMarker 추가 — Slate 마크(bold/underline/color)를 **/__/{{토큰}} 로
인코딩해 nego_cards.script 저장. edit_script(Slate 원본)는 재편집 전용. 고정 3색 → 시맨틱 토큰(강조/안내).
- 트랙 B (agent): 카드 멘트 DB 소스 — ICardScriptRepository/CardScriptDbRepository(port+adapter),
ScriptRepository.resolve_card_script 가 cards.source_type=backoffice_db 면 card.nego_cards.script 우선,
없으면 파일 폴백. action_id→card_id→nego_cards.number 매칭.
- 트랙 C (양 프론트): renderEmphasis 재귀 파서 — **굵게**·__밑줄__·{{강조|빨강}}·{{안내|파랑}} 중첩 렌더.
색은 시맨틱 토큰→디자인 토큰 클래스(다크모드 안전). negodata tokens.css 에 --info 신설. CardTable 미리보기 적용.
- supplier_items 연동: 유통코드=supplier_items.supply_type(→quotations.supplier_type 폴백),
파트너유형=상품별 매핑 협력사 수(→세션 이력 폴백).
- 가격 수용률: 기존 공급가(item_price) 기준 양보율로 정정 — 첫 라운드부터 실값(첫 제시가 기준 0 아님).
테스트: agent 86/86, 공급사 frontend·negodata front tsc 통과.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- gmodel: ErrorInfo(success/code/desc) + Res_WebPacketProtocol(result/msg)
에 description 추가 → 모든 Res_* 응답의 공통 봉투가 Swagger 에 채워짐.
- router: /healthz 에 summary/description 추가(유일하게 설명 없던 오퍼레이션).
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- protocol: ChatSummary 전 필드 + ChatMessage/Res_ChatInit/Res_ChatSend 의
빈 Field 에 description 추가. 혼동되던 두 배송 필드를 조립 코드 기준으로
구분 명시(item_delivery_type=상품 기본 폴백 / delivery_type=배송형태선택 결과).
- chat.py: session_id 경로 파라미터에 Path(description=...) 추가.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- negotiation_locustfile: 공급사 브라우징(list/chat init·messages) +
참여/거부 부하. reject 는 1회성이라 소비 전용 REJECT 풀(큐),
participate 는 IN_PROGRESS no-op 이라 재사용 READ 풀. 시드 세션마다
chat 오프닝 행을 심어 agent 호출 회피. catch_response 로 result.success 검증.
- run_local_locust.sh:
· 단일 파일 자동 선택(불필요한 프롬프트 생략) + 다중 시 입력 검증
· .venv 존재 확인, glob 수집, psql 에러 노출(2>/dev/null 제거)
· negotiation 선택 시 세션 풀(CTE+generate_series) 시딩 → 풀 파일 전달
· LOAD_READ_POOL / LOAD_REJECT_POOL 로 풀 크기 조절
검증: 10 users·20s 헤드리스에서 전 엔드포인트 0% 실패, agent 무호출 확인.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
KT-NEGOWIZ fe_v2 의 서비스 안내 팝업을 우리 구조로 이식.
- frontend: GuideContent(공용 본문, VAT/배송비는 chat init 메타로 동적 표시)
+ ServiceInfoPopup(채팅 진입 시 자동 — 안내 보지 않기/오늘 하루 보지 않기)
+ ServiceGuidePopup(메뉴 유의사항·이용 가이드 버튼 수동 — X/배경/ESC 닫기)
+ useServiceInfoPopup 훅(서버 상태 + localStorage 오늘 하루)
+ apis/auth 에 popupStatus 쿼리·hidePopup 뮤테이션, 헬프데스크 연락처 반영,
한국어 단어 잘림 방지(break-keep)
- backend: GET /v1/auth/popup/status, POST /v1/auth/popup/hide
(authenticate 공통 인증 + supplier_users.hide_service_info 영구 저장), 테스트 4건
- db: supplier_users.hide_service_info 컬럼 — 00-init 테이블 정의 갱신,
기존 DB 보정은 alters/2026-07-07-supplier-users-hide-service-info.sql 별도 파일
(기준선 이후 보정 ALTER 는 alters/ 파일로 관리하도록 규칙 변경)
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- 프론트: 채팅 반응형 레이아웃(~1024px)·정렬 보정, 협상 종료 캐시 무효화, 완료세션 재진입 검증 생략, 목록 테이블 레이아웃 정리
- DB: postgres-init 를 00-init.sql(스키마 전체+기존 DB 보정 ALTER) + temp-data.sql(시드) 2파일로 통합, 구 01~05 폐기
- 카드: script TEXT + tone·strategy_type 컬럼, 협상 카드 시드(일반 11장·와일드 5장, 변수 9종 체계)
- 문서: ENUM_TYPE.md 코드값 조견표 신설
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- ENUM_TYPE.md: SQL 코드값 16종 정리(값/코드명/의미/사용 컬럼), 진실 원천=각 서비스 enums.py 명시
- UserRole 값 2 서비스별 상이(OWNER/MANAGER)는 의도된 설계로 기재
- CardTone·CardStrategyType 앱 enum 미정의 표시, CardStatus 는 API 전용(available 매핑) 각주
- 00-init.sql 말미에 기존 DB 보정 섹션 신설(구 04-alter 역할): 카드 script TEXT + tone·strategy_type
멱등 ALTER — 기존 DB 재실행 시 최신 스키마로 보정, 신규 DB 는 no-op
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- 00-init.sql: 구 01(도메인)+02(learning)+05(anchoring) 통합, 구 04(누적 ALTER)는 01에 기반영되어 폐기
- temp-data.sql: 구 03 시드 + 협상 카드 시드(일반 11장·와일드 5장, 멱등 가드, available=TRUE)
- card 테이블: script TEXT 전환 + tone·strategy_type 컬럼 추가, 카드 변수 9종 체계 문서화
- 참조 갱신: 루트 README·docker-compose 주석, schedules/anchoring conftest(00-init 적용)·README·문서
- anchoring 테스트 20건 통과, 신규 DB 초기화·멱등성 검증 완료
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
