feat(analyzer): score_combination에 weights 파라미터 추가 (None=기존 fixed)

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

lotto/app/analyzer.py

@@ -170,7 +170,11 @@ def build_number_weights(cache: Dict[str, Any]) -> Dict[int, float]:
     return weights
 
 
-def score_combination(numbers: List[int], cache: Dict[str, Any]) -> Dict[str, float]:
+def score_combination(
+    numbers: List[int],
+    cache: Dict[str, Any],
+    weights: Optional[List[float]] = None,
+) -> Dict[str, float]:
     """
     6개 번호 조합의 통계적 품질 점수 계산 (0~1 범위 정규화).
 
@@ -181,6 +185,13 @@ def score_combination(numbers: List[int], cache: Dict[str, Any]) -> Dict[str, fl
       - score_cooccur    (15%): 공동 출현 기댓값 대비
       - score_diversity  (10%): 연속번호, 범위, 구간 다양성
 
+    Args:
+        numbers: 6개 번호 리스트
+        cache: build_analysis_cache() 반환 딕셔너리
+        weights: 5가지 기법별 가중치 리스트 [frequency, fingerprint, gap, cooccur, diversity].
+                 None이면 기본값 [0.25, 0.30, 0.20, 0.15, 0.10] 사용.
+                 길이가 5가 아니면 ValueError 발생.
+
     Returns:
         {"score_total": ..., "score_frequency": ..., ...}
     """
@@ -282,12 +293,16 @@ def score_combination(numbers: List[int], cache: Dict[str, Any]) -> Dict[str, fl
     )
 
     # ── 최종 가중 합산 ────────────────────────────────────────────────────────
+    if weights is None:
+        weights = [0.25, 0.30, 0.20, 0.15, 0.10]
+    if len(weights) != 5:
+        raise ValueError("weights must have 5 elements")
     score_total = (
-        score_frequency   * 0.25
-        + score_fingerprint * 0.30
-        + score_gap         * 0.20
-        + score_cooccur     * 0.15
-        + score_diversity   * 0.10
+        score_frequency   * weights[0]
+        + score_fingerprint * weights[1]
+        + score_gap         * weights[2]
+        + score_cooccur     * weights[3]
+        + score_diversity   * weights[4]
     )
 
     return {