style(agent-office): match card image to 941x1672 aspect, fill grid width

- Card image aspect-ratio 1/1 → 941/1672 (real image ratio, no crop)
- object-fit cover → contain (defensive against rounding)
- Drop card aspect-ratio so it grows from natural image+name height
- Drop grid max-width 720px so grid fills the viewport width

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

CLAUDE.md

@@ -26,7 +26,7 @@
 | `/lab/day-calc` | `DayCalc` | 날짜 계산기 |
 | `/lab/music` | `MusicStudio` | AI 음악 생성 스튜디오 (Sonic Forge) |
 | `/todo` | `Todo` | 태스크 보드 |
-| `/blog-lab` | `BlogMarketing` | 블로그 마케팅 수익화 대시보드 |
+| `/insta` | `InstaCards` | 뉴스 키워드 발굴 → AI 카드 10장 자동 생성 → 인스타 업로드 |
 | `/agent-office` | `AgentOffice` | AI 에이전트 가상 오피스 (WebSocket + 채팅) |
 | `/portfolio` | `Portfolio` | 개인 포트폴리오 (프로필·경력·프로젝트·자기소개) |
 
@@ -65,7 +65,7 @@ proxy: {
 }
 ```
 
-- `/api/*` → NAS 백엔드 (nginx가 서비스별 라우팅: lotto, personal, stock-lab, music-lab 등)
+- `/api/*` → NAS 백엔드 (nginx가 서비스별 라우팅: lotto, personal, stock, music-lab 등)
 - `/media/*` → NAS 미디어 파일 (여행 사진 `/media/travel/`, 음악 `/media/music/`)
 - 개발 서버 포트: **3007**
 
@@ -113,9 +113,11 @@ proxy: {
 | 여행 | POST | `/api/travel/sync` |
 | 여행 | PUT | `/api/travel/albums/:album/cover`, `/api/travel/albums/:album/region` |
 | 여행 | PUT | `/api/travel/regions/:id` |
-| 블로그마케팅 | POST | `/api/blog-marketing/research`, `/api/blog-marketing/generate` |
+| 인스타 | GET | `/api/insta/status`, `/api/insta/news/articles`, `/api/insta/keywords`, `/api/insta/slates`, `/api/insta/slates/:id` |
-| 블로그마케팅 | GET | `/api/blog-marketing/posts`, `/api/blog-marketing/dashboard` |
+| 인스타 | POST | `/api/insta/news/collect`, `/api/insta/keywords/extract`, `/api/insta/slates`, `/api/insta/slates/:id/render` |
-| 블로그마케팅 | POST | `/api/blog-marketing/market/:id`, `/api/blog-marketing/review/:id` |
+| 인스타 | DELETE | `/api/insta/slates/:id` |
+| 인스타 | GET/PUT | `/api/insta/templates/prompts/:name` |
+| 인스타 | GET | `/api/insta/tasks/:task_id` |
 | 에이전트 | GET | `/api/agent-office/agents`, `/api/agent-office/states` |
 | 에이전트 | POST | `/api/agent-office/command`, `/api/agent-office/approve` |
 | 에이전트 | WS | `/api/agent-office/ws` |

docs/superpowers/plans/2026-05-14-ai-news-articles-source.md

@@ -0,0 +1,999 @@
+# AI News Phase 1 — articles Source Implementation Plan
+
+> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.
+
+**Goal:** ai_news 파이프라인의 데이터 소스를 Naver 스크래퍼에서 기존 `articles` 테이블로 교체. 종목명 substring 매핑으로 시총 상위 100 ticker 의 뉴스 sentiment 산출. `news_sentiment.source` 컬럼 추가로 Phase 2 비교 baseline 확보.
+
+**Architecture:** 신규 `articles_source.py` 모듈이 `articles` 테이블 + `krx_master.name` substring 매핑으로 ticker별 뉴스 dict 반환. `pipeline.py`는 scraper 호출 대신 articles_source 사용. `analyzer.py` 가 LLM prompt 에 `summary` 포함. 텔레그램 메시지에 매핑 hit-rate 라인 추가. legacy `scraper.py` 는 deprecate 주석만 추가하고 보존.
+
+**Tech Stack:** Python 3.11 / SQLite (WAL + busy_timeout) / anthropic AsyncClient / FastAPI / pytest + pytest-asyncio.
+
+**선행 spec**: `web-ui/docs/superpowers/specs/2026-05-14-ai-news-articles-source-design.md`
+
+---
+
+## 파일 구조
+
+신규 파일 (backend):
+```
+web-backend/stock-lab/app/screener/ai_news/
+  articles_source.py             ← DB articles 조회 + 종목명 매핑
+
+web-backend/stock-lab/tests/
+  test_ai_news_articles_source.py    ← 6 tests
+```
+
+수정 파일 (backend):
+```
+web-backend/stock-lab/app/screener/
+  schema.py                      ← news_sentiment.source 컬럼 + migration
+  ai_news/pipeline.py            ← articles_source 사용, _make_http 제거
+  ai_news/analyzer.py            ← prompt에 summary/pub_date 포함
+  ai_news/telegram.py            ← build_message 에 mapping 라인
+  ai_news/scraper.py             ← deprecate 주석만 추가
+  router.py                      ← post_refresh_news_sentiment 에 mapping 전달
+
+web-backend/stock-lab/tests/
+  test_ai_news_pipeline.py       ← articles_source mock 으로 갱신
+  test_ai_news_analyzer.py       ← summary 케이스 추가
+  test_ai_news_telegram.py       ← mapping 인자 케이스 추가
+  test_ai_news_router.py         ← mapping 응답 필드 검증
+```
+
+---
+
+### Task 1: schema.py — `news_sentiment.source` 컬럼 + migration
+
+**Files:**
+- Modify: `web-backend/stock-lab/app/screener/schema.py`
+
+- [ ] **Step 1: DDL 본문에 `source` 컬럼 정의 추가**
+
+`schema.py` 의 `DDL` 문자열 안 `news_sentiment` 테이블 정의에 `source` 컬럼을 `model` 컬럼 다음에 추가:
+```sql
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS news_sentiment (
+  ticker          TEXT NOT NULL,
+  date            TEXT NOT NULL,
+  score_raw       REAL NOT NULL,
+  reason          TEXT NOT NULL DEFAULT '',
+  news_count      INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+  tokens_input    INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+  tokens_output   INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+  model           TEXT NOT NULL DEFAULT 'claude-haiku-4-5-20251001',
+  source          TEXT NOT NULL DEFAULT 'articles',
+  created_at      TEXT NOT NULL DEFAULT (datetime('now','localtime')),
+  PRIMARY KEY (ticker, date)
+);
+```
+
+- [ ] **Step 2: `ensure_screener_schema()` 함수에 1회성 migration 블록 추가**
+
+기존 ai_news weight migration 블록 (라인 ~142-156 근처) 직전 또는 직후에 다음을 추가:
+```python
+    # news_sentiment.source 컬럼 1회 추가 (기존 운영 환경)
+    cols = {r[1] for r in conn.execute(
+        "PRAGMA table_info(news_sentiment)"
+    ).fetchall()}
+    if "source" not in cols:
+        conn.execute(
+            "ALTER TABLE news_sentiment "
+            "ADD COLUMN source TEXT NOT NULL DEFAULT 'articles'"
+        )
+```
+
+위치는 `executescript(DDL)` 직후, 기존 ai_news weight migration block 안이 자연스러움.
+
+- [ ] **Step 3: 기존 schema 테스트 회귀**
+
+```bash
+cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-backend\stock-lab
+python -m pytest app/test_screener_schema.py -v
+```
+Expected: PASS — 3 tests passed (migration 추가에도 idempotency 유지).
+
+- [ ] **Step 4: Commit**
+
+```bash
+git add app/screener/schema.py
+git commit -m "feat(ai_news): add news_sentiment.source column with migration"
+```
+
+---
+
+### Task 2: `articles_source.py` — DB 매핑 모듈 + 6 tests
+
+**Files:**
+- Create: `web-backend/stock-lab/app/screener/ai_news/articles_source.py`
+- Test: `web-backend/stock-lab/tests/test_ai_news_articles_source.py`
+
+- [ ] **Step 1: 실패하는 테스트 작성**
+
+`tests/test_ai_news_articles_source.py`:
+```python
+import datetime as dt
+import sqlite3
+import pytest
+
+from app.screener.ai_news import articles_source
+from app.screener.schema import ensure_screener_schema
+
+
+@pytest.fixture
+def conn():
+    c = sqlite3.connect(":memory:")
+    c.row_factory = sqlite3.Row
+    ensure_screener_schema(c)
+    # krx_master + articles 시드 helper 는 각 테스트에서 진행
+    yield c
+    c.close()
+
+
+def _seed_master(conn, ticker, name):
+    conn.execute(
+        "INSERT INTO krx_master (ticker, name, market, market_cap, updated_at) "
+        "VALUES (?, ?, 'KOSPI', 1_000_000_000, datetime('now'))",
+        (ticker, name),
+    )
+
+
+def _seed_article(conn, title, summary="", crawled_at="2026-05-14T07:30:00"):
+    import hashlib
+    h = hashlib.md5(f"{title}|x".encode()).hexdigest()
+    conn.execute(
+        "INSERT INTO articles (hash, title, summary, link, press, pub_date, crawled_at) "
+        "VALUES (?, ?, ?, '', '', '2026-05-14', ?)",
+        (h, title, summary, crawled_at),
+    )
+
+
+ASOF = dt.date(2026, 5, 14)
+
+
+def test_single_ticker_match_in_title(conn):
+    _seed_master(conn, "005930", "삼성전자")
+    _seed_article(conn, "삼성전자, HBM 양산 가시화")
+    conn.commit()
+    out, stats = articles_source.gather_articles_for_tickers(
+        conn, ["005930"], ASOF, window_days=1, max_per_ticker=5,
+    )
+    assert len(out["005930"]) == 1
+    assert out["005930"][0]["title"] == "삼성전자, HBM 양산 가시화"
+    assert stats["matched_pairs"] == 1
+    assert stats["hit_tickers"] == 1
+
+
+def test_single_ticker_match_in_summary(conn):
+    _seed_master(conn, "005930", "삼성전자")
+    _seed_article(conn, "메모리 시장 회복세", summary="삼성전자가 1분기 어닝 서프라이즈")
+    conn.commit()
+    out, _ = articles_source.gather_articles_for_tickers(
+        conn, ["005930"], ASOF, window_days=1, max_per_ticker=5,
+    )
+    assert len(out["005930"]) == 1
+
+
+def test_multi_ticker_match(conn):
+    _seed_master(conn, "005930", "삼성전자")
+    _seed_master(conn, "000660", "SK하이닉스")
+    _seed_article(conn, "삼성전자와 SK하이닉스, 메모리 양산 경쟁")
+    conn.commit()
+    out, stats = articles_source.gather_articles_for_tickers(
+        conn, ["005930", "000660"], ASOF, window_days=1, max_per_ticker=5,
+    )
+    assert len(out["005930"]) == 1
+    assert len(out["000660"]) == 1
+    assert stats["matched_pairs"] == 2
+    assert stats["hit_tickers"] == 2
+
+
+def test_no_match_returns_empty_list(conn):
+    _seed_master(conn, "005930", "삼성전자")
+    _seed_article(conn, "엔비디아 실적 발표", summary="AI 칩 수요 견조")
+    conn.commit()
+    out, stats = articles_source.gather_articles_for_tickers(
+        conn, ["005930"], ASOF, window_days=1, max_per_ticker=5,
+    )
+    assert out["005930"] == []
+    assert stats["matched_pairs"] == 0
+    assert stats["hit_tickers"] == 0
+
+
+def test_max_per_ticker_caps_results(conn):
+    _seed_master(conn, "005930", "삼성전자")
+    for i in range(6):
+        _seed_article(conn, f"삼성전자 뉴스 #{i}", crawled_at=f"2026-05-14T0{i}:00:00")
+    conn.commit()
+    out, _ = articles_source.gather_articles_for_tickers(
+        conn, ["005930"], ASOF, window_days=1, max_per_ticker=5,
+    )
+    assert len(out["005930"]) == 5
+
+
+def test_window_days_filters_old_articles(conn):
+    _seed_master(conn, "005930", "삼성전자")
+    _seed_article(conn, "삼성전자 최신 뉴스", crawled_at="2026-05-14T07:00:00")
+    _seed_article(conn, "삼성전자 오래된 뉴스", crawled_at="2026-05-01T07:00:00")
+    conn.commit()
+    out, _ = articles_source.gather_articles_for_tickers(
+        conn, ["005930"], ASOF, window_days=1, max_per_ticker=5,
+    )
+    assert len(out["005930"]) == 1
+    assert "최신" in out["005930"][0]["title"]
+```
+
+- [ ] **Step 2: 테스트 실패 확인**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_ai_news_articles_source.py -v
+```
+Expected: FAIL — "No module named 'app.screener.ai_news.articles_source'".
+
+- [ ] **Step 3: `articles_source.py` 구현** — 정확히:
+
+```python
+"""기존 articles 테이블에서 종목별 뉴스 매핑."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import datetime as dt
+import logging
+import sqlite3
+from typing import Any, Dict, List, Tuple
+
+log = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def gather_articles_for_tickers(
+    conn: sqlite3.Connection,
+    tickers: List[str],
+    asof: dt.date,
+    *,
+    window_days: int = 1,
+    max_per_ticker: int = 5,
+) -> Tuple[Dict[str, List[Dict[str, Any]]], Dict[str, int]]:
+    """articles 에서 ticker.name substring 매칭으로 종목별 뉴스 dict 반환.
+
+    Returns:
+        (
+          {ticker: [{"title": str, "summary": str, "press": str, "pub_date": str}, ...]},
+          {"total_articles": int, "matched_pairs": int, "hit_tickers": int},
+        )
+    """
+    out: Dict[str, List[Dict[str, Any]]] = {t: [] for t in tickers}
+    stats = {"total_articles": 0, "matched_pairs": 0, "hit_tickers": 0}
+
+    if not tickers:
+        return out, stats
+
+    cutoff = (asof - dt.timedelta(days=window_days)).isoformat()
+
+    placeholders = ",".join("?" * len(tickers))
+    name_rows = conn.execute(
+        f"SELECT ticker, name FROM krx_master WHERE ticker IN ({placeholders})",
+        tickers,
+    ).fetchall()
+    # 2글자 미만 회사명은 false positive 위험으로 제외
+    name_map = {r[0]: r[1] for r in name_rows if r[1] and len(r[1]) >= 2}
+
+    articles = conn.execute(
+        "SELECT title, summary, press, pub_date, crawled_at "
+        "FROM articles WHERE crawled_at >= ? ORDER BY crawled_at DESC",
+        (cutoff,),
+    ).fetchall()
+    stats["total_articles"] = len(articles)
+
+    for a in articles:
+        title = (a[0] or "").strip()
+        summary = (a[1] or "").strip()
+        haystack = title + " " + summary
+        for ticker, name in name_map.items():
+            if name not in haystack:
+                continue
+            if len(out[ticker]) >= max_per_ticker:
+                continue
+            out[ticker].append({
+                "title": title,
+                "summary": summary,
+                "press": a[2] or "",
+                "pub_date": a[3] or "",
+            })
+            stats["matched_pairs"] += 1
+
+    stats["hit_tickers"] = sum(1 for arts in out.values() if arts)
+    return out, stats
+```
+
+- [ ] **Step 4: 테스트 통과 확인**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_ai_news_articles_source.py -v
+```
+Expected: PASS — 6 tests passed.
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+git add app/screener/ai_news/articles_source.py tests/test_ai_news_articles_source.py
+git commit -m "feat(ai_news): articles_source module (substring ticker matching)"
+```
+
+---
+
+### Task 3: `analyzer.py` — prompt 에 summary/pub_date 포함
+
+**Files:**
+- Modify: `web-backend/stock-lab/app/screener/ai_news/analyzer.py`
+- Modify: `web-backend/stock-lab/tests/test_ai_news_analyzer.py`
+
+- [ ] **Step 1: 테스트 갱신 (실패 유도)**
+
+`tests/test_ai_news_analyzer.py` 의 `NEWS` 상수와 `test_score_sentiment_success_parses_json` 테스트를 다음으로 교체/보강:
+```python
+NEWS = [
+    {"title": "삼성전자, HBM 양산", "summary": "1분기 영업이익 사상 최대", "pub_date": "2026-05-14"},
+    {"title": "메모리 가격 반등", "summary": "", "pub_date": "2026-05-14"},
+]
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_score_sentiment_includes_summary_in_prompt():
+    """summary 가 있으면 prompt 에 포함, 없으면 title 만."""
+    llm = _mk_llm(json.dumps({"score": 5.0, "reason": "ok"}))
+    await analyzer.score_sentiment(llm, "005930", NEWS, name="삼성전자")
+    # mock 의 messages.create 호출 인자 확인
+    call = llm.messages.create.call_args
+    user_msg = call.kwargs["messages"][0]["content"]
+    assert "1분기 영업이익 사상 최대" in user_msg  # summary 포함
+    assert "삼성전자, HBM 양산" in user_msg  # title 포함
+    assert "2026-05-14" in user_msg  # pub_date 포함
+```
+
+- [ ] **Step 2: 테스트 실행으로 실패 확인**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_ai_news_analyzer.py::test_score_sentiment_includes_summary_in_prompt -v
+```
+Expected: FAIL — `1분기 영업이익 사상 최대` 가 prompt 에 없음.
+
+- [ ] **Step 3: `analyzer.py` 의 news_block 빌더 분리 + summary 포함**
+
+기존 prompt 빌드 부분 수정. `score_sentiment` 함수의 prompt build 직전에 helper 함수 추가:
+
+```python
+def _format_news_block(news: List[Dict[str, Any]]) -> str:
+    """news dict 리스트 → prompt 에 들어가는 텍스트 블록.
+
+    summary 가 있으면 title 다음 줄에 indent 해서 포함 (최대 200자).
+    pub_date 가 있으면 title 앞에 표시.
+    """
+    lines: List[str] = []
+    for n in news:
+        date = (n.get("pub_date") or "").strip()
+        title = (n.get("title") or "").strip()
+        summary = (n.get("summary") or "").strip()
+        prefix = f"[{date}] " if date else ""
+        if summary:
+            lines.append(f"- {prefix}{title}\n  {summary[:200]}")
+        else:
+            lines.append(f"- {prefix}{title}")
+    return "\n".join(lines)
+```
+
+그리고 `score_sentiment` 안 `news_block` 계산 라인을 다음으로 교체:
+```python
+    news_block = _format_news_block(news)
+```
+
+- [ ] **Step 4: 테스트 통과 확인**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_ai_news_analyzer.py -v
+```
+Expected: PASS — 5 tests (기존 4 + 신규 1) 모두 통과.
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+git add app/screener/ai_news/analyzer.py tests/test_ai_news_analyzer.py
+git commit -m "feat(ai_news): include summary + pub_date in LLM prompt"
+```
+
+---
+
+### Task 4: `pipeline.py` — articles_source 사용으로 교체
+
+**Files:**
+- Modify: `web-backend/stock-lab/app/screener/ai_news/pipeline.py`
+- Modify: `web-backend/stock-lab/tests/test_ai_news_pipeline.py`
+
+- [ ] **Step 1: 테스트 갱신 (실패 유도)**
+
+`tests/test_ai_news_pipeline.py` 의 `test_refresh_daily_happy_path` 를 다음으로 교체:
+```python
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_refresh_daily_happy_path(conn):
+    """3종목 mini integration — articles_source mock + analyzer mock.
+
+    각 종목에 매핑되는 articles 1개씩 있다고 가정.
+    """
+    asof = dt.date(2026, 5, 13)
+
+    fake_articles_by_ticker = {
+        "005930": [{"title": "삼성 뉴스", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
+        "000660": [{"title": "SK 뉴스", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
+        "373220": [{"title": "LG 뉴스", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
+    }
+    fake_stats = {"total_articles": 3, "matched_pairs": 3, "hit_tickers": 3}
+
+    scores_by_ticker = {
+        "005930": 7.5, "000660": 4.0, "373220": -6.0,
+    }
+    async def fake_score(llm, ticker, news, *, name=None, model="m"):
+        return {
+            "ticker": ticker, "score_raw": scores_by_ticker[ticker],
+            "reason": f"r{ticker}", "news_count": 1,
+            "tokens_input": 100, "tokens_output": 20, "model": model,
+        }
+
+    with patch.object(pipeline, "articles_source") as mas, \
+         patch.object(pipeline, "_analyzer") as ma, \
+         patch.object(pipeline, "_make_llm") as ml:
+        mas.gather_articles_for_tickers = MagicMock(
+            return_value=(fake_articles_by_ticker, fake_stats)
+        )
+        ma.score_sentiment = fake_score
+        ml.return_value.__aenter__.return_value = AsyncMock()
+        ml.return_value.__aexit__.return_value = None
+        result = await pipeline.refresh_daily(conn, asof, concurrency=3)
+
+    assert result["asof"] == "2026-05-13"
+    assert result["updated"] == 3
+    assert result["failures"] == []
+    assert result["top_pos"][0]["ticker"] == "005930"
+    assert result["top_neg"][0]["ticker"] == "373220"
+    assert result["mapping"] == fake_stats
+
+    rows = conn.execute("SELECT ticker, score_raw, source FROM news_sentiment "
+                        "WHERE date=?", ("2026-05-13",)).fetchall()
+    assert len(rows) == 3
+    assert all(r["source"] == "articles" for r in rows)
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_refresh_daily_no_match_ticker_skipped(conn):
+    """매핑 0인 ticker 는 LLM 호출 skip + news_sentiment 행 미생성."""
+    asof = dt.date(2026, 5, 13)
+
+    fake_articles_by_ticker = {
+        "005930": [{"title": "삼성", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
+        "000660": [],  # 매핑 없음
+        "373220": [],  # 매핑 없음
+    }
+    fake_stats = {"total_articles": 1, "matched_pairs": 1, "hit_tickers": 1}
+
+    async def fake_score(llm, ticker, news, *, name=None, model="m"):
+        return {
+            "ticker": ticker, "score_raw": 5.0, "reason": "r",
+            "news_count": 1, "tokens_input": 100, "tokens_output": 20,
+            "model": model,
+        }
+
+    with patch.object(pipeline, "articles_source") as mas, \
+         patch.object(pipeline, "_analyzer") as ma, \
+         patch.object(pipeline, "_make_llm") as ml:
+        mas.gather_articles_for_tickers = MagicMock(
+            return_value=(fake_articles_by_ticker, fake_stats)
+        )
+        ma.score_sentiment = fake_score
+        ml.return_value.__aenter__.return_value = AsyncMock()
+        ml.return_value.__aexit__.return_value = None
+        result = await pipeline.refresh_daily(conn, asof, concurrency=3)
+
+    assert result["updated"] == 1
+    rows = conn.execute("SELECT ticker FROM news_sentiment "
+                        "WHERE date=?", ("2026-05-13",)).fetchall()
+    assert {r["ticker"] for r in rows} == {"005930"}
+```
+
+기존 `test_refresh_daily_failures_isolated` 는 articles_source 매핑 데이터를 추가해야 함:
+```python
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_refresh_daily_failures_isolated(conn):
+    asof = dt.date(2026, 5, 13)
+
+    fake_articles_by_ticker = {
+        "005930": [{"title": "h", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
+        "000660": [{"title": "h", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
+        "373220": [{"title": "h", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
+    }
+    fake_stats = {"total_articles": 3, "matched_pairs": 3, "hit_tickers": 3}
+
+    async def fake_score(llm, ticker, news, *, name=None, model="m"):
+        if ticker == "000660":
+            raise RuntimeError("llm exploded")
+        return {
+            "ticker": ticker, "score_raw": 5.0, "reason": "r", "news_count": 1,
+            "tokens_input": 100, "tokens_output": 20, "model": model,
+        }
+
+    with patch.object(pipeline, "articles_source") as mas, \
+         patch.object(pipeline, "_analyzer") as ma, \
+         patch.object(pipeline, "_make_llm") as ml:
+        mas.gather_articles_for_tickers = MagicMock(
+            return_value=(fake_articles_by_ticker, fake_stats)
+        )
+        ma.score_sentiment = fake_score
+        ml.return_value.__aenter__.return_value = AsyncMock()
+        ml.return_value.__aexit__.return_value = None
+        result = await pipeline.refresh_daily(conn, asof, concurrency=3)
+
+    assert result["updated"] == 2
+    assert len(result["failures"]) == 1
+```
+
+상단 import 에 `MagicMock` 추가 확인:
+```python
+from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock, patch
+```
+
+- [ ] **Step 2: 테스트 실패 확인**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_ai_news_pipeline.py -v
+```
+Expected: FAIL — pipeline 이 articles_source 를 아직 사용 안 함.
+
+- [ ] **Step 3: `pipeline.py` 본문 교체**
+
+`pipeline.py` 의 다음을 변경:
+
+(1) 상단 import 에 articles_source 추가:
+```python
+from . import scraper as _scraper          # legacy, kept for backward import
+from . import analyzer as _analyzer
+from . import articles_source              # 신규
+```
+
+(2) `_make_http()` 함수와 `DEFAULT_RATE_LIMIT_SEC` 상수는 제거 (또는 deprecate). 더 이상 사용 안 함.
+
+(3) `_process_one()` 함수를 다음으로 교체:
+```python
+async def _process_one(
+    ticker: str, name: str, articles: List[Dict[str, Any]],
+    sem: asyncio.Semaphore, llm, model: str,
+) -> Dict[str, Any]:
+    async with sem:
+        return await _analyzer.score_sentiment(
+            llm, ticker, articles, name=name, model=model,
+        )
+```
+
+(4) `refresh_daily()` 시그니처 + 본문 교체:
+```python
+async def refresh_daily(
+    conn: sqlite3.Connection,
+    asof: dt.date,
+    *,
+    top_n: int = DEFAULT_TOP_N,
+    concurrency: int = DEFAULT_CONCURRENCY,
+    max_news_per_ticker: int = DEFAULT_NEWS_PER_TICKER,
+    window_days: int = 1,
+    model: str = _analyzer.DEFAULT_MODEL,
+) -> Dict[str, Any]:
+    started = time.time()
+    tickers = _top_market_cap_tickers(conn, n=top_n)
+    name_map = {
+        r[0]: r[1] for r in conn.execute(
+            f"SELECT ticker, name FROM krx_master WHERE ticker IN "
+            f"({','.join('?' * len(tickers))})", tickers,
+        ).fetchall()
+    } if tickers else {}
+
+    articles_by_ticker, mapping_stats = articles_source.gather_articles_for_tickers(
+        conn, tickers, asof,
+        window_days=window_days,
+        max_per_ticker=max_news_per_ticker,
+    )
+
+    sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
+    async with _make_llm() as llm:
+        tasks = []
+        for t in tickers:
+            arts = articles_by_ticker.get(t, [])
+            if not arts:
+                continue  # 매핑 0 — score 미생성
+            tasks.append(_process_one(t, name_map.get(t, t), arts, sem, llm, model))
+        raw_results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
+
+    successes: List[Dict[str, Any]] = []
+    failures: List[str] = []
+    for r in raw_results:
+        if isinstance(r, BaseException):
+            failures.append(repr(r))
+        elif isinstance(r, dict):
+            successes.append(r)
+
+    if successes:
+        _upsert_news_sentiment(conn, asof, successes, source="articles")
+
+    top_pos = sorted(successes, key=lambda r: -r["score_raw"])[:5]
+    top_neg = sorted(successes, key=lambda r: r["score_raw"])[:5]
+
+    return {
+        "asof": asof.isoformat(),
+        "updated": len(successes),
+        "failures": failures,
+        "duration_sec": round(time.time() - started, 2),
+        "tokens_input": sum(r["tokens_input"] for r in successes),
+        "tokens_output": sum(r["tokens_output"] for r in successes),
+        "top_pos": top_pos,
+        "top_neg": top_neg,
+        "model": model,
+        "mapping": mapping_stats,
+    }
+```
+
+(5) `_upsert_news_sentiment()` 함수에 `source` 인자 추가 + INSERT 에 컬럼 포함:
+```python
+def _upsert_news_sentiment(
+    conn: sqlite3.Connection, asof: dt.date,
+    rows: List[Dict[str, Any]], *, source: str = "articles",
+) -> None:
+    iso = asof.isoformat()
+    data = [
+        (
+            r["ticker"], iso, r["score_raw"], r["reason"], r["news_count"],
+            r["tokens_input"], r["tokens_output"], r["model"], source,
+        )
+        for r in rows
+    ]
+    conn.executemany(
+        """INSERT INTO news_sentiment
+             (ticker, date, score_raw, reason, news_count,
+              tokens_input, tokens_output, model, source)
+           VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+           ON CONFLICT(ticker, date) DO UPDATE SET
+             score_raw=excluded.score_raw,
+             reason=excluded.reason,
+             news_count=excluded.news_count,
+             tokens_input=excluded.tokens_input,
+             tokens_output=excluded.tokens_output,
+             model=excluded.model,
+             source=excluded.source
+        """,
+        data,
+    )
+    conn.commit()
+```
+
+- [ ] **Step 4: 테스트 통과 확인**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_ai_news_pipeline.py -v
+```
+Expected: PASS — `test_refresh_daily_happy_path`, `test_refresh_daily_failures_isolated`, `test_refresh_daily_no_match_ticker_skipped`, `test_top_market_cap_tickers` 모두 통과 (4 tests).
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+git add app/screener/ai_news/pipeline.py tests/test_ai_news_pipeline.py
+git commit -m "feat(ai_news): pipeline uses articles_source (replaces Naver scraper)"
+```
+
+---
+
+### Task 5: `telegram.py` — 매핑 라인 추가
+
+**Files:**
+- Modify: `web-backend/stock-lab/app/screener/ai_news/telegram.py`
+- Modify: `web-backend/stock-lab/tests/test_ai_news_telegram.py`
+
+- [ ] **Step 1: 테스트 갱신 (실패 유도)**
+
+`tests/test_ai_news_telegram.py` 끝에 새 테스트 추가:
+```python
+def test_build_message_includes_mapping_line():
+    msg = tg.build_message(
+        asof="2026-05-14",
+        top_pos=[_row("005930", 8.5, "HBM 호재")],
+        top_neg=[],
+        tokens_input=1000, tokens_output=200,
+        mapping={"total_articles": 35, "matched_pairs": 50, "hit_tickers": 42},
+    )
+    assert "매핑" in msg
+    assert "42" in msg
+    assert "50" in msg
+    assert "35" in msg
+
+
+def test_build_message_without_mapping_omits_line():
+    msg = tg.build_message(
+        asof="2026-05-14",
+        top_pos=[],
+        top_neg=[],
+        tokens_input=1000, tokens_output=200,
+    )
+    assert "매핑" not in msg
+```
+
+- [ ] **Step 2: 테스트 실패 확인**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_ai_news_telegram.py -v
+```
+Expected: FAIL — `mapping` 인자 미지원.
+
+- [ ] **Step 3: `telegram.py` 의 `build_message` 시그니처 + footer 갱신**
+
+```python
+def build_message(
+    *,
+    asof: str,
+    top_pos: List[Dict[str, Any]],
+    top_neg: List[Dict[str, Any]],
+    tokens_input: int,
+    tokens_output: int,
+    mapping: Dict[str, int] | None = None,
+) -> str:
+    lines: List[str] = [
+        f"🌅 *AI 뉴스 분석* \\({_escape(asof)} 08:00\\)",
+        "",
+        "📈 *호재 Top 5*",
+    ]
+    if top_pos:
+        for i, r in enumerate(top_pos, 1):
+            lines.append(_row_line(i, r))
+    else:
+        lines.append(_escape("- (없음)"))
+
+    lines += ["", "📉 *악재 Top 5*"]
+    if top_neg:
+        for i, r in enumerate(top_neg, 1):
+            lines.append(_row_line(i, r))
+    else:
+        lines.append(_escape("- (없음)"))
+
+    cost = _cost_won(tokens_input, tokens_output)
+    mapping_part = ""
+    if mapping:
+        mapping_part = (
+            f"매핑 {mapping['hit_tickers']}/100 ticker "
+            f"\\({mapping['matched_pairs']}쌍 / articles {mapping['total_articles']}건\\) · "
+        )
+    lines += [
+        "",
+        f"_분석: 시총 상위 100종목 · {mapping_part}"
+        f"토큰 {tokens_input:,} in / {tokens_output:,} out · "
+        f"약 ₩{cost:,}_",
+    ]
+    return "\n".join(lines)
+```
+
+- [ ] **Step 4: 테스트 통과 확인**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_ai_news_telegram.py -v
+```
+Expected: PASS — 6 tests (기존 4 + 신규 2) 모두 통과.
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+git add app/screener/ai_news/telegram.py tests/test_ai_news_telegram.py
+git commit -m "feat(ai_news): telegram includes article mapping stats line"
+```
+
+---
+
+### Task 6: `router.py` — mapping 응답 필드 전달
+
+**Files:**
+- Modify: `web-backend/stock-lab/app/screener/router.py`
+- Modify: `web-backend/stock-lab/tests/test_ai_news_router.py`
+
+- [ ] **Step 1: 테스트 갱신**
+
+`tests/test_ai_news_router.py` 의 `test_refresh_news_sentiment_weekday_invokes_pipeline` 보강:
+```python
+def test_refresh_news_sentiment_weekday_invokes_pipeline():
+    fake_summary = {
+        "asof": "2026-05-13", "updated": 3, "failures": [],
+        "duration_sec": 1.0, "tokens_input": 100, "tokens_output": 20,
+        "top_pos": [], "top_neg": [], "model": "m",
+        "mapping": {"total_articles": 5, "matched_pairs": 8, "hit_tickers": 3},
+    }
+    with patch("app.screener.router._ai_pipeline") as mp, \
+         patch("app.screener.router._ai_telegram") as mt:
+        mp.refresh_daily = AsyncMock(return_value=fake_summary)
+        mt.build_message = lambda **kw: f"TEXT_with_mapping={kw.get('mapping')}"
+        client = TestClient(app)
+        resp = client.post(
+            "/api/stock/screener/snapshot/refresh-news-sentiment?asof=2026-05-13"
+        )
+    assert resp.status_code == 200
+    body = resp.json()
+    assert body["mapping"]["hit_tickers"] == 3
+    assert "mapping=" in body["telegram_text"]
+```
+
+- [ ] **Step 2: 테스트 실패 확인**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_ai_news_router.py -v
+```
+Expected: FAIL — `mapping` 이 build_message 호출에 전달되지 않음.
+
+- [ ] **Step 3: `router.py` 의 `post_refresh_news_sentiment` 의 telegram_text 빌드 갱신**
+
+기존:
+```python
+    summary["telegram_text"] = _ai_telegram.build_message(
+        asof=summary["asof"],
+        top_pos=summary["top_pos"], top_neg=summary["top_neg"],
+        tokens_input=summary["tokens_input"],
+        tokens_output=summary["tokens_output"],
+    )
+```
+
+다음으로 교체:
+```python
+    summary["telegram_text"] = _ai_telegram.build_message(
+        asof=summary["asof"],
+        top_pos=summary["top_pos"], top_neg=summary["top_neg"],
+        tokens_input=summary["tokens_input"],
+        tokens_output=summary["tokens_output"],
+        mapping=summary.get("mapping"),
+    )
+```
+
+- [ ] **Step 4: 테스트 통과 확인**
+
+```bash
+python -m pytest tests/test_ai_news_router.py -v
+```
+Expected: PASS — 2 tests.
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+git add app/screener/router.py tests/test_ai_news_router.py
+git commit -m "feat(ai_news): router forwards mapping stats to telegram"
+```
+
+---
+
+### Task 7: 전체 회귀 + scraper deprecate 주석
+
+**Files:**
+- Modify: `web-backend/stock-lab/app/screener/ai_news/scraper.py` (주석만)
+
+- [ ] **Step 1: scraper.py 상단에 deprecate 주석 추가**
+
+기존 docstring 을 다음으로 교체:
+```python
+"""[DEPRECATED] 네이버 finance 종목 뉴스 스크래핑.
+
+본 모듈은 ai_news Phase 1 (2026-05-14, `cdfa31b` spec) 에서 더 이상
+파이프라인에서 사용되지 않음. 데이터 소스는 stock-lab 의 articles 테이블
+(`ai_news/articles_source.py`) 로 전환됨.
+
+삭제 시점: Phase 2 (DART 도입) 결정 후. IC 검증 4주 누적 후 노드 활성화
+여부에 따라 본 모듈을 (a) 완전 삭제 또는 (b) DART 와 함께 ensemble
+fallback 으로 재활용.
+"""
+```
+
+다른 라인은 유지 (테스트가 여전히 import 함).
+
+- [ ] **Step 2: 전체 stock-lab 테스트 실행**
+
+```bash
+cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-backend\stock-lab
+python -m pytest --ignore=app/test_scraper.py -q
+```
+Expected: 신규 6 + 갱신 테스트 포함 **82 tests passed** (이전 76 + ai_news_articles_source 6 - 변동 없음).
+
+- [ ] **Step 3: Commit**
+
+```bash
+git add app/screener/ai_news/scraper.py
+git commit -m "docs(ai_news): mark scraper.py deprecated (Phase 1 transition)"
+```
+
+---
+
+### Task 8: 운영 검증 + 배포
+
+**Files:** (실행만, 수동 점검)
+
+- [ ] **Step 1: backend push**
+
+```bash
+cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-backend
+git push origin main
+```
+실패 시: 사용자에게 Gitea 자격증명 입력 요청.
+
+- [ ] **Step 2: deployer 반영 확인 (~1분)**
+
+```bash
+docker logs stock-lab --tail 20 2>&1 | grep -i "starting\|started"
+docker logs agent-office --tail 20 2>&1 | grep -i "starting\|started"
+```
+두 컨테이너 모두 새 startup 시각 확인.
+
+- [ ] **Step 3: 운영 DB 마이그레이션 자동 적용 확인**
+
+```bash
+docker exec stock-lab python -c "
+import sqlite3
+c = sqlite3.connect('/app/data/stock.db')
+cols = [r[1] for r in c.execute('PRAGMA table_info(news_sentiment)').fetchall()]
+print('news_sentiment columns:', cols)
+print('has source:', 'source' in cols)
+"
+```
+Expected: `has source: True`.
+
+- [ ] **Step 4: 수동 트리거**
+
+```bash
+curl -X POST "https://gahusb.synology.me/api/agent-office/command" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"agent":"stock","action":"run_ai_news"}'
+```
+응답 `{"ok": true}` 받으면 30-60초 후 텔레그램에 메시지 도착.
+
+- [ ] **Step 5: 텔레그램 메시지 검증**
+
+수신 메시지에 다음 패턴 모두 포함되는지 확인:
+- `🌅 AI 뉴스 분석 (YYYY-MM-DD 08:00)` 헤더
+- `📈 호재 Top 5` / `📉 악재 Top 5` 섹션
+- 종목명 + 티커 형태 (예: `삼성전자 (005930)`)
+- `매핑 N/100 ticker (M쌍 / articles K건)` 라인 (신규)
+- 토큰/비용 라인
+
+매핑 hit_tickers 가 합리적 범위 (예: 20~60) 인지 확인.
+
+- [ ] **Step 6: DB 검증**
+
+```bash
+docker exec stock-lab python -c "
+import sqlite3
+c = sqlite3.connect('/app/data/stock.db')
+rows = c.execute('SELECT COUNT(*), SUM(news_count), SUM(tokens_input) FROM news_sentiment WHERE date = date(\"now\") AND source = \"articles\"').fetchone()
+print('articles rows / total_news / tokens:', rows)
+# Naver 데이터와 비교
+naver = c.execute('SELECT COUNT(*) FROM news_sentiment WHERE source = \"articles\"').fetchone()
+print('all articles-source rows:', naver[0])
+"
+```
+Expected: `articles rows >= 10` (매핑 hit 종목 수), `source='articles'`.
+
+- [ ] **Step 7: 메모리 업데이트**
+
+`C:\Users\jaeoh\.claude\projects\C--Users-jaeoh-Desktop-workspace-web-ui\memory\project_stock_screener.md` 의 hotfix 이력에 본 슬라이스 commits 추가:
+- Phase 1 (`cdfa31b` spec + 본 plan 의 task commit SHA들)
+- 매핑 hit-rate 측정 결과 (예: "첫 실행 매핑 42/100, articles 35건, LLM cost ₩42")
+- 다음 단계: 4주 후 IC 측정 결과 보고 Phase 2 (DART) 또는 노드 삭제 결정
+
+---
+
+## 완료 후 검증 체크리스트
+
+본 plan 완료 시:
+- [ ] stock-lab `news_sentiment` 테이블에 `source` 컬럼 존재
+- [ ] 운영 트리거 시 source='articles' 행 생성, news_count > 0
+- [ ] 텔레그램 메시지에 매핑 N/100 라인 표시
+- [ ] 외부 HTTP 호출 (Naver) 0건
+- [ ] LLM cost 텔레그램 ₩ 라인이 이전(~₩60)보다 작거나 비슷 (~₩40-80)
+- [ ] 단위 테스트 신규 6 + 갱신 4 모두 통과, 기존 회귀 없음
+- [ ] `news_sentiment.source` 컬럼이 idempotent 하게 추가 (재기동 시 재추가 시도 없음)
+- [ ] legacy `scraper.py` 에 deprecate 주석 (코드 보존)
+
+## 후속 슬라이스 (이번 plan 완료 후)
+
+본 spec §15 명시:
+- **Phase 1.5** — 매핑 hit-rate < 30% 면 alias dict 추가
+- **Phase 2** — 4주 IC ≥ 0.05 시 DART OpenAPI 추가
+- **Phase X** — IC < 0.05 시 노드 deprecate

docs/superpowers/plans/2026-05-15-signal-v2-phase1-webai-api.md

@@ -0,0 +1,858 @@
+# Signal V2 Phase 1 — stock WebAI API Implementation Plan
+
+> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.
+
+**Goal:** Confidence Signal Pipeline V2 의 Phase 2 (web-ai pull worker) 가 polling 할 stock 의 인증된 입력 계약 3종 (`/api/webai/portfolio`, `/api/webai/news-sentiment`, X-WebAI-Key 인증 인프라) 을 신설.
+
+**Architecture:** stock FastAPI app 에 `/api/webai/*` prefix 의 신규 endpoint 2개 추가. 인증은 `verify_webai_key` FastAPI dependency (단일 정적 키 `WEBAI_API_KEY` 환경변수 비교). nginx 에 `/api/webai/` location + `limit_req` rate limit. 기존 `/api/portfolio` 무변경, web-ui 영향 0.
+
+**Tech Stack:** FastAPI / pytest + TestClient / sqlite3 / nginx (limit_req_zone)
+
+**Spec:** `web-ui/docs/superpowers/specs/2026-05-15-signal-v2-phase1-webai-api.md`
+
+---
+
+## 파일 구조
+
+| 파일 | 책임 |
+|------|------|
+| `web-backend/stock/app/auth.py` (신규) | `verify_webai_key` FastAPI dependency — X-WebAI-Key 헤더 검증, env 미설정 503, 인증 실패 401 + logger.warning |
+| `web-backend/stock/app/main.py` (수정) | 2 신규 endpoint: `GET /api/webai/portfolio`, `GET /api/webai/news-sentiment`. 기존 `get_portfolio()` 응답 위에 pnl_pct augment mapper |
+| `web-backend/stock/app/test_webai_auth.py` (신규) | `verify_webai_key` 단위 3 케이스 |
+| `web-backend/stock/app/test_webai_endpoints.py` (신규) | 두 endpoint × 4 + 공통 4 = 12 통합 케이스 |
+| `web-backend/nginx/default.conf` (수정) | `limit_req_zone webai` + `/api/webai/` location |
+| `web-backend/docker-compose.yml` (수정) | stock 컨테이너 env 에 `WEBAI_API_KEY` 추가 |
+
+---
+
+## Task 순서
+
+```
+Task 1: auth.py + verify_webai_key 단위 테스트 (TDD)
+Task 2: /api/webai/portfolio + 응답 보강 + 통합 4 케이스 (TDD)
+Task 3: /api/webai/news-sentiment + DB SELECT + 통합 4 케이스 (TDD)
+Task 4: 공통 통합 4 케이스 (401 leak / 503 / wrong key / unknown date)
+Task 5: docker-compose env 추가
+Task 6: nginx config (rate limit + location + 헤더 forward)
+Task 7: 배포 + 사용자 .env 갱신 + manual smoke 검증
+```
+
+각 Task 는 TDD 패턴 (test 먼저 → fail 확인 → 구현 → pass → commit).
+
+---
+
+### Task 1: auth.py + verify_webai_key 단위 테스트
+
+**Files:**
+- Create: `web-backend/stock/app/auth.py`
+- Create: `web-backend/stock/app/test_webai_auth.py`
+
+- [ ] **Step 1: Write the failing test**
+
+Create `web-backend/stock/app/test_webai_auth.py`:
+
+```python
+import pytest
+from fastapi import HTTPException
+from starlette.requests import Request
+
+
+def _make_request() -> Request:
+    """Minimal Request stub for verify_webai_key (only request.url.path + request.client used)."""
+    scope = {
+        "type": "http",
+        "path": "/api/webai/test",
+        "headers": [],
+        "client": ("1.2.3.4", 12345),
+    }
+    return Request(scope=scope)
+
+
+def test_verify_with_valid_key_passes(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("WEBAI_API_KEY", "secret-key-abc")
+    from app.auth import verify_webai_key
+    verify_webai_key(_make_request(), x_webai_key="secret-key-abc")
+
+
+def test_verify_without_key_raises_401(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("WEBAI_API_KEY", "secret-key-abc")
+    from app.auth import verify_webai_key
+    with pytest.raises(HTTPException) as exc:
+        verify_webai_key(_make_request(), x_webai_key=None)
+    assert exc.value.status_code == 401
+    assert "X-WebAI-Key" in exc.value.detail
+
+
+def test_verify_with_wrong_key_raises_401(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("WEBAI_API_KEY", "secret-key-abc")
+    from app.auth import verify_webai_key
+    with pytest.raises(HTTPException) as exc:
+        verify_webai_key(_make_request(), x_webai_key="wrong-key")
+    assert exc.value.status_code == 401
+
+
+def test_verify_returns_503_when_env_missing(monkeypatch):
+    monkeypatch.delenv("WEBAI_API_KEY", raising=False)
+    from app.auth import verify_webai_key
+    with pytest.raises(HTTPException) as exc:
+        verify_webai_key(_make_request(), x_webai_key="anything")
+    assert exc.value.status_code == 503
+```
+
+- [ ] **Step 2: Run test to verify it fails**
+
+Run: `cd web-backend/stock && python -m pytest app/test_webai_auth.py -v`
+Expected: ImportError: cannot import name 'verify_webai_key' from 'app.auth' (또는 ModuleNotFoundError: No module named 'app.auth')
+
+- [ ] **Step 3: Write minimal implementation**
+
+Create `web-backend/stock/app/auth.py`:
+
+```python
+import os
+import logging
+
+from fastapi import Header, HTTPException
+from starlette.requests import Request
+
+logger = logging.getLogger("stock")
+
+
+def verify_webai_key(
+    request: Request,
+    x_webai_key: str | None = Header(default=None, alias="X-WebAI-Key"),
+) -> None:
+    """
+    /api/webai/* 보호용 FastAPI dependency.
+
+    - WEBAI_API_KEY env 미설정 → 503 (다른 endpoint 무영향)
+    - 헤더 누락 또는 키 불일치 → 401 + logger.warning(ip)
+    """
+    configured = os.getenv("WEBAI_API_KEY", "").strip()
+    if not configured:
+        logger.error("WEBAI_API_KEY not configured — refusing /api/webai/* request")
+        raise HTTPException(status_code=503, detail="webai auth not configured")
+
+    if not x_webai_key or x_webai_key != configured:
+        remote = request.client.host if request.client else "?"
+        logger.warning("auth_fail path=%s remote=%s", request.url.path, remote)
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="invalid or missing X-WebAI-Key")
+```
+
+- [ ] **Step 4: Run test to verify it passes**
+
+Run: `cd web-backend/stock && python -m pytest app/test_webai_auth.py -v`
+Expected: 4 passed
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+git add web-backend/stock/app/auth.py web-backend/stock/app/test_webai_auth.py
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+feat(stock-webai): add X-WebAI-Key auth dependency + tests
+
+verify_webai_key FastAPI dependency: 401 on missing/wrong key,
+503 when WEBAI_API_KEY env unset. 4 unit tests pass.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+---
+
+### Task 2: /api/webai/portfolio + 응답 보강 + 통합 4 케이스
+
+**Files:**
+- Modify: `web-backend/stock/app/main.py` (신규 endpoint + helper)
+- Create: `web-backend/stock/app/test_webai_endpoints.py` (portfolio 4 케이스)
+
+- [ ] **Step 1: Write the failing tests (portfolio 4 케이스)**
+
+Create `web-backend/stock/app/test_webai_endpoints.py`:
+
+```python
+import os
+import sqlite3
+import pytest
+from fastapi.testclient import TestClient
+
+from app.screener.schema import ensure_screener_schema
+from app.db import init_db
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def isolated_db_and_auth(tmp_path, monkeypatch):
+    db_path = tmp_path / "stock.db"
+    # 기본 stock DB 스키마
+    monkeypatch.setenv("STOCK_DB_PATH", str(db_path))
+    init_db()
+    # screener 스키마 (news_sentiment, krx_master 등)
+    c = sqlite3.connect(db_path)
+    ensure_screener_schema(c)
+    c.close()
+    # WEBAI_API_KEY 활성화
+    monkeypatch.setenv("WEBAI_API_KEY", "test-secret")
+
+
+@pytest.fixture
+def client():
+    from app.main import app
+    return TestClient(app)
+
+
+HEADERS_OK = {"X-WebAI-Key": "test-secret"}
+
+
+def _seed_portfolio(broker="키움", ticker="005930", name="삼성전자",
+                    quantity=100, avg_price=75000.0, purchase_price=75500.0):
+    from app.db import add_portfolio_item
+    return add_portfolio_item(broker, ticker, name, quantity, avg_price,
+                              purchase_price=purchase_price)
+
+
+def test_webai_portfolio_normal_response_includes_pnl_pct(client, monkeypatch):
+    _seed_portfolio()
+
+    # current_price 모킹 — profit_rate 4.67% 만들기
+    from app import main
+    monkeypatch.setattr(
+        main, "get_current_prices_detail",
+        lambda tickers: {"005930": {"price": 78500.0, "session": "REGULAR", "as_of": "2026-05-15T15:30:00"}}
+    )
+
+    r = client.get("/api/webai/portfolio", headers=HEADERS_OK)
+    assert r.status_code == 200
+    body = r.json()
+    assert len(body["holdings"]) == 1
+    h = body["holdings"][0]
+    assert h["pnl_pct"] is not None
+    assert abs(h["pnl_pct"] - 0.0467) < 0.0005  # 0.0467 ± rounding
+
+
+def test_webai_portfolio_summary_has_total_pnl_pct(client, monkeypatch):
+    _seed_portfolio()
+    from app import main
+    monkeypatch.setattr(
+        main, "get_current_prices_detail",
+        lambda tickers: {"005930": {"price": 78500.0, "session": "REGULAR", "as_of": "x"}}
+    )
+
+    r = client.get("/api/webai/portfolio", headers=HEADERS_OK)
+    body = r.json()
+    assert "total_pnl_pct" in body["summary"]
+    assert abs(body["summary"]["total_pnl_pct"] - 0.0467) < 0.0005
+
+
+def test_webai_portfolio_pnl_pct_matches_profit_rate_divided_100(client, monkeypatch):
+    _seed_portfolio()
+    from app import main
+    monkeypatch.setattr(
+        main, "get_current_prices_detail",
+        lambda tickers: {"005930": {"price": 78500.0, "session": "REGULAR", "as_of": "x"}}
+    )
+
+    r = client.get("/api/webai/portfolio", headers=HEADERS_OK)
+    h = r.json()["holdings"][0]
+    assert h["pnl_pct"] == round(h["profit_rate"] / 100, 6)
+
+
+def test_webai_portfolio_missing_key_returns_401(client):
+    r = client.get("/api/webai/portfolio")
+    assert r.status_code == 401
+    assert "X-WebAI-Key" in r.json()["detail"]
+```
+
+- [ ] **Step 2: Run tests to verify they fail**
+
+Run: `cd web-backend/stock && python -m pytest app/test_webai_endpoints.py -v`
+Expected: 4 failed with 404 (endpoint not defined yet) — except `missing_key_returns_401` 도 404 (endpoint 자체가 없으므로)
+
+- [ ] **Step 3: Write minimal implementation**
+
+Modify `web-backend/stock/app/main.py` — add right after the imports block (around line 27):
+
+```python
+from .auth import verify_webai_key
+```
+
+And add the new endpoint right after the existing `get_portfolio()` function (after line 384):
+
+```python
+def _augment_portfolio_with_pnl_pct(raw: dict) -> dict:
+    """Add pnl_pct (ratio) to each holding and total_pnl_pct to summary."""
+    holdings = []
+    for h in raw["holdings"]:
+        pnl_pct = round(h["profit_rate"] / 100, 6) if h.get("profit_rate") is not None else None
+        holdings.append({**h, "pnl_pct": pnl_pct})
+
+    summary = dict(raw["summary"])
+    rate = summary.get("total_profit_rate")
+    summary["total_pnl_pct"] = round(rate / 100, 6) if rate is not None else 0.0
+
+    return {"holdings": holdings, "cash": raw["cash"], "summary": summary}
+
+
+@app.get("/api/webai/portfolio", dependencies=[Depends(verify_webai_key)])
+def get_webai_portfolio():
+    """web-ai 전용 portfolio (인증 필수, pnl_pct 비율 필드 추가)."""
+    return _augment_portfolio_with_pnl_pct(get_portfolio())
+```
+
+- [ ] **Step 4: Run tests to verify they pass**
+
+Run: `cd web-backend/stock && python -m pytest app/test_webai_endpoints.py -v`
+Expected: 4 passed
+
+Also run full stock suite to verify no regression:
+
+Run: `cd web-backend/stock && python -m pytest --ignore=app/test_scraper.py -q`
+Expected: 86 + 4 = 90 passed
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+git add web-backend/stock/app/main.py web-backend/stock/app/test_webai_endpoints.py
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+feat(stock-webai): /api/webai/portfolio + pnl_pct augment
+
+Reuses get_portfolio() and adds pnl_pct (ratio, profit_rate/100) to
+each holding plus total_pnl_pct to summary. 4 integration tests pass.
+verify_webai_key dependency enforced.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+---
+
+### Task 3: /api/webai/news-sentiment + DB SELECT + 통합 4 케이스
+
+**Files:**
+- Modify: `web-backend/stock/app/main.py` (신규 endpoint + helper)
+- Modify: `web-backend/stock/app/test_webai_endpoints.py` (news-sentiment 4 케이스 추가)
+
+- [ ] **Step 1: Write the failing tests (news-sentiment 4 케이스)**
+
+Append to `web-backend/stock/app/test_webai_endpoints.py`:
+
+```python
+def _seed_news_sentiment(date_str: str, rows: list[tuple]):
+    """rows: list of (ticker, score_raw, reason, news_count)."""
+    db_path = os.environ["STOCK_DB_PATH"]
+    c = sqlite3.connect(db_path)
+    for ticker, score, reason, news_count in rows:
+        c.execute(
+            "INSERT OR REPLACE INTO news_sentiment "
+            "(ticker, date, score_raw, reason, news_count, source) "
+            "VALUES (?, ?, ?, ?, ?, 'articles')",
+            (ticker, date_str, score, reason, news_count)
+        )
+    c.commit()
+    c.close()
+
+
+def _seed_krx_master(rows: list[tuple]):
+    """rows: list of (ticker, name)."""
+    db_path = os.environ["STOCK_DB_PATH"]
+    c = sqlite3.connect(db_path)
+    import datetime as dt
+    now = dt.datetime.utcnow().isoformat()
+    for ticker, name in rows:
+        c.execute(
+            "INSERT OR REPLACE INTO krx_master "
+            "(ticker, name, market, market_cap, updated_at) VALUES (?, ?, 'KOSPI', 0, ?)",
+            (ticker, name, now)
+        )
+    c.commit()
+    c.close()
+
+
+def test_webai_news_sentiment_returns_latest_date_when_no_param(client):
+    _seed_krx_master([("005930", "삼성전자"), ("000660", "SK하이닉스")])
+    _seed_news_sentiment("2026-05-14", [("005930", 5.0, "old", 5)])
+    _seed_news_sentiment("2026-05-15", [
+        ("005930", 6.2, "HBM 양산 가시화", 12),
+        ("000660", 5.5, "PPI 우려에도 강세", 8),
+    ])
+
+    r = client.get("/api/webai/news-sentiment", headers=HEADERS_OK)
+    assert r.status_code == 200
+    body = r.json()
+    assert body["date"] == "2026-05-15"
+    assert body["count"] == 2
+    # sorted by score DESC
+    assert body["items"][0]["ticker"] == "005930"
+    assert body["items"][0]["score"] == 6.2
+    assert body["items"][0]["name"] == "삼성전자"
+    assert body["items"][0]["reason"] == "HBM 양산 가시화"
+
+
+def test_webai_news_sentiment_filters_by_date_param(client):
+    _seed_krx_master([("005930", "삼성전자")])
+    _seed_news_sentiment("2026-05-14", [("005930", 5.0, "yesterday", 5)])
+    _seed_news_sentiment("2026-05-15", [("005930", 6.2, "today", 12)])
+
+    r = client.get("/api/webai/news-sentiment?date=2026-05-14", headers=HEADERS_OK)
+    body = r.json()
+    assert body["date"] == "2026-05-14"
+    assert body["count"] == 1
+    assert body["items"][0]["reason"] == "yesterday"
+
+
+def test_webai_news_sentiment_empty_table_returns_count_zero(client):
+    r = client.get("/api/webai/news-sentiment", headers=HEADERS_OK)
+    body = r.json()
+    assert body["date"] is None
+    assert body["count"] == 0
+    assert body["items"] == []
+
+
+def test_webai_news_sentiment_items_sorted_by_score_desc(client):
+    _seed_krx_master([("A", "A주"), ("B", "B주"), ("C", "C주")])
+    _seed_news_sentiment("2026-05-15", [
+        ("A", 1.0, "low", 1),
+        ("B", 9.0, "high", 1),
+        ("C", 5.0, "mid", 1),
+    ])
+
+    r = client.get("/api/webai/news-sentiment", headers=HEADERS_OK)
+    items = r.json()["items"]
+    assert [i["score"] for i in items] == [9.0, 5.0, 1.0]
+```
+
+- [ ] **Step 2: Run tests to verify they fail**
+
+Run: `cd web-backend/stock && python -m pytest app/test_webai_endpoints.py::test_webai_news_sentiment_returns_latest_date_when_no_param app/test_webai_endpoints.py::test_webai_news_sentiment_filters_by_date_param app/test_webai_endpoints.py::test_webai_news_sentiment_empty_table_returns_count_zero app/test_webai_endpoints.py::test_webai_news_sentiment_items_sorted_by_score_desc -v`
+Expected: 4 failed with 404 (endpoint not defined)
+
+- [ ] **Step 3: Write minimal implementation**
+
+Modify `web-backend/stock/app/main.py` — add right after the portfolio endpoint added in Task 2:
+
+```python
+def _fetch_news_sentiment_dump(date: str | None) -> dict:
+    """news_sentiment 일별 dump (krx_master JOIN, score DESC)."""
+    from .db import _conn  # _conn() is the shared connection helper
+    conn = _conn()
+    try:
+        # 1) date resolve — None 이면 최신 date
+        if date is None:
+            row = conn.execute(
+                "SELECT MAX(date) FROM news_sentiment"
+            ).fetchone()
+            date = row[0] if row and row[0] else None
+
+        if date is None:
+            return {"date": None, "count": 0, "items": []}
+
+        # 2) JOIN krx_master.name (없으면 ticker 그대로)
+        rows = conn.execute(
+            """
+            SELECT ns.ticker,
+                   COALESCE(km.name, ns.ticker) AS name,
+                   ns.score_raw,
+                   ns.reason,
+                   ns.news_count,
+                   ns.source
+            FROM news_sentiment ns
+            LEFT JOIN krx_master km ON km.ticker = ns.ticker
+            WHERE ns.date = ?
+            ORDER BY ns.score_raw DESC
+            """,
+            (date,)
+        ).fetchall()
+    finally:
+        conn.close()
+
+    items = [
+        {"ticker": r[0], "name": r[1], "score": r[2],
+         "reason": r[3], "news_count": r[4], "source": r[5]}
+        for r in rows
+    ]
+    return {"date": date, "count": len(items), "items": items}
+
+
+@app.get("/api/webai/news-sentiment", dependencies=[Depends(verify_webai_key)])
+def get_webai_news_sentiment(date: str | None = None):
+    """web-ai 전용 news sentiment 일별 dump."""
+    return _fetch_news_sentiment_dump(date)
+```
+
+- [ ] **Step 4: Run tests to verify they pass**
+
+Run: `cd web-backend/stock && python -m pytest app/test_webai_endpoints.py -v`
+Expected: 8 passed (4 portfolio + 4 news-sentiment)
+
+Run full suite:
+Run: `cd web-backend/stock && python -m pytest --ignore=app/test_scraper.py -q`
+Expected: 86 + 8 = 94 passed
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+git add web-backend/stock/app/main.py web-backend/stock/app/test_webai_endpoints.py
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+feat(stock-webai): /api/webai/news-sentiment daily dump
+
+JOINs news_sentiment with krx_master for name fallback. Sorted by
+score DESC. Date param defaults to latest. Empty table returns
+{date: null, count: 0, items: []}. 4 integration tests pass.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+---
+
+### Task 4: 공통 통합 4 케이스 (401 leak / 503 / wrong key / unknown date)
+
+**Files:**
+- Modify: `web-backend/stock/app/test_webai_endpoints.py` (공통 4 케이스 추가)
+
+- [ ] **Step 1: Write the tests**
+
+Append to `web-backend/stock/app/test_webai_endpoints.py`:
+
+```python
+def test_webai_401_response_has_no_payload_leak(client):
+    """인증 실패 응답에는 portfolio/sentiment 데이터가 없어야 한다."""
+    _seed_portfolio()
+    r = client.get("/api/webai/portfolio")  # 헤더 없음
+    assert r.status_code == 401
+    body = r.json()
+    assert "holdings" not in body
+    assert "cash" not in body
+    assert "summary" not in body
+
+
+def test_webai_503_when_env_missing(client, monkeypatch):
+    """WEBAI_API_KEY env 미설정 시 503, 다른 endpoint 영향 없음."""
+    monkeypatch.delenv("WEBAI_API_KEY", raising=False)
+
+    r1 = client.get("/api/webai/portfolio", headers={"X-WebAI-Key": "anything"})
+    assert r1.status_code == 503
+
+    # 기존 endpoint 무영향 — /api/portfolio 는 200 (빈 portfolio)
+    r2 = client.get("/api/portfolio")
+    assert r2.status_code == 200
+
+
+def test_webai_wrong_key_returns_401(client):
+    r = client.get("/api/webai/portfolio", headers={"X-WebAI-Key": "wrong"})
+    assert r.status_code == 401
+
+
+def test_webai_news_sentiment_unknown_date_returns_empty(client):
+    r = client.get("/api/webai/news-sentiment?date=1999-01-01", headers=HEADERS_OK)
+    assert r.status_code == 200
+    body = r.json()
+    assert body["count"] == 0
+    assert body["items"] == []
+```
+
+- [ ] **Step 2: Run tests to verify they pass**
+
+Run: `cd web-backend/stock && python -m pytest app/test_webai_endpoints.py -v`
+Expected: 12 passed (4 + 4 + 4)
+
+Also run full stock suite:
+Run: `cd web-backend/stock && python -m pytest --ignore=app/test_scraper.py -q`
+Expected: 86 + 12 = 98 passed (note: spec said 101, but 86 stock + 4 auth + 12 endpoint = 102; the count in the spec was approximate, actual = current_baseline + 4 + 12)
+
+- [ ] **Step 3: Commit**
+
+```bash
+git add web-backend/stock/app/test_webai_endpoints.py
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+test(stock-webai): edge cases — 401 no leak, 503 env missing, unknown date
+
+Verifies auth failure responses contain no portfolio/sentiment data,
+503 when WEBAI_API_KEY env unset (existing endpoints unaffected),
+news-sentiment unknown date returns empty result.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+---
+
+### Task 5: docker-compose env 추가
+
+**Files:**
+- Modify: `web-backend/docker-compose.yml` (stock 서비스 env)
+
+- [ ] **Step 1: Locate the stock environment block**
+
+Run: `grep -n -A 20 "^  stock:" web-backend/docker-compose.yml | head -30`
+Expected: stock 서비스 블록 출력. environment 또는 env_file 항목 확인.
+
+- [ ] **Step 2: Add WEBAI_API_KEY to stock env**
+
+Edit `web-backend/docker-compose.yml` — find the `stock:` service block and add `WEBAI_API_KEY=${WEBAI_API_KEY}` line to the `environment:` list.
+
+Example final state (excerpt):
+```yaml
+  stock:
+    container_name: stock
+    build:
+      context: ./stock
+    environment:
+      - TZ=Asia/Seoul
+      - STOCK_DB_PATH=/app/data/stock.db
+      - WEBAI_API_KEY=${WEBAI_API_KEY}
+      # ... other vars
+```
+
+- [ ] **Step 3: Verify compose config**
+
+Run: `cd web-backend && docker compose config | grep -A 30 "stock:" | grep WEBAI_API_KEY`
+Expected: `WEBAI_API_KEY: ""` (env 미설정 시 빈 문자열) 또는 실제 값
+
+If the line is missing, re-check the edit.
+
+- [ ] **Step 4: Commit**
+
+```bash
+cd web-backend
+git add docker-compose.yml
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+chore(stock-webai): pass WEBAI_API_KEY env to stock container
+
+Required by /api/webai/* endpoints. Operator must set WEBAI_API_KEY
+in NAS /volume1/docker/webpage/.env before deploy.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+---
+
+### Task 6: nginx config (rate limit + location + 헤더 forward)
+
+**Files:**
+- Modify: `web-backend/nginx/default.conf`
+
+- [ ] **Step 1: Add limit_req_zone to http {} block**
+
+Edit `web-backend/nginx/default.conf` — find the existing `limit_req_zone` directive (or the top of `http {}` block / top of `server {}` context) and add:
+
+```nginx
+# /api/webai/* rate limit — web-ai pull worker (default 60/min, burst 20)
+limit_req_zone $binary_remote_addr zone=webai:5m rate=60r/m;
+```
+
+Place it at the top of the http context (before any server blocks) or alongside existing limit_req_zone directives.
+
+- [ ] **Step 2: Add /api/webai/ location block**
+
+In the same file, find the existing `location /api/stock/` (or similar) block inside the relevant `server {}` and add the new location BEFORE it (to ensure prefix matching priority is explicit):
+
+```nginx
+location /api/webai/ {
+    limit_req zone=webai burst=20 nodelay;
+    limit_req_status 429;
+
+    proxy_pass http://stock:8000;
+    proxy_set_header Host $host;
+    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+    proxy_set_header X-WebAI-Key $http_x_webai_key;
+}
+```
+
+- [ ] **Step 3: Validate nginx config syntax**
+
+Run: `cd web-backend && docker compose run --rm --no-deps frontend nginx -t -c /etc/nginx/conf.d/default.conf 2>&1 | tail -5`
+
+If frontend image isn't built locally, use:
+Run: `docker run --rm -v "$(pwd)/nginx/default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf:ro" nginx:alpine nginx -t 2>&1`
+Expected: `nginx: configuration file /etc/nginx/nginx.conf test is successful`
+
+If the test fails due to missing upstream resolution (`host not found in upstream "stock"`), that's expected outside the compose network — the syntax check is what matters here. Ignore upstream resolution errors.
+
+- [ ] **Step 4: Commit**
+
+```bash
+cd web-backend
+git add nginx/default.conf
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+feat(nginx-webai): /api/webai/ location with rate limit + X-WebAI-Key forward
+
+limit_req_zone webai:5m rate=60r/m, burst=20 nodelay, return 429 on
+limit hit. Proxies to stock:8000 with X-Real-IP, X-Forwarded-For,
+and X-WebAI-Key headers preserved.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+---
+
+### Task 7: 배포 + 사용자 .env 갱신 + manual smoke 검증
+
+**Files:**
+- 운영 `.env` (NAS `/volume1/docker/webpage/.env`) — 사용자 수동
+- web-ai `.env` (Windows PC) — 사용자 수동 (Phase 2 진입 시 사용, 본 Phase 에서 미사용 OK)
+
+**This task requires user action (NAS SSH + push). The implementer should pause and request the user to perform these steps. Do NOT mark the task complete until the user reports smoke test results.**
+
+- [ ] **Step 1: Generate WEBAI_API_KEY (사용자)**
+
+Sample command for the user to run locally:
+```bash
+python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe(48))"
+```
+
+Save the output. This is the `WEBAI_API_KEY` value.
+
+- [ ] **Step 2: Update NAS .env (사용자)**
+
+SSH to NAS:
+```bash
+ssh user@gahusb.synology.me
+sudo vi /volume1/docker/webpage/.env
+```
+
+Add line:
+```
+WEBAI_API_KEY=<the key generated in Step 1>
+```
+
+- [ ] **Step 3: Push web-backend (사용자)**
+
+Locally:
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend && git push
+```
+Wait for Gitea webhook → deployer rsync + docker compose up.
+
+If deployer DEPLOY_FAIL false alarm (known issue, see graduation experience):
+```bash
+ssh user@gahusb.synology.me
+cd /volume1/docker/webpage
+docker compose up -d --build stock frontend
+docker ps --format "{{.Names}}: {{.Status}}" | grep -E "stock|frontend"
+```
+Expected: both `healthy`.
+
+- [ ] **Step 4: Manual smoke — auth success**
+
+```bash
+export WEBAI_API_KEY=<the value>
+curl -s -H "X-WebAI-Key: $WEBAI_API_KEY" https://gahusb.synology.me/api/webai/portfolio | head -c 200
+```
+Expected: 200 JSON beginning with `{"holdings":[`. If portfolio empty, `{"holdings":[],"cash":[...`.
+
+```bash
+curl -s -H "X-WebAI-Key: $WEBAI_API_KEY" "https://gahusb.synology.me/api/webai/news-sentiment" | head -c 300
+```
+Expected: 200 JSON with `"date":` and `"items":` keys.
+
+- [ ] **Step 5: Manual smoke — auth failure**
+
+```bash
+curl -i -s https://gahusb.synology.me/api/webai/portfolio | head -5
+```
+Expected:
+```
+HTTP/1.1 401 Unauthorized
+...
+{"detail":"invalid or missing X-WebAI-Key"}
+```
+
+```bash
+curl -i -s -H "X-WebAI-Key: wrong" https://gahusb.synology.me/api/webai/portfolio | head -5
+```
+Expected: 401 with same detail.
+
+- [ ] **Step 6: Manual smoke — rate limit**
+
+```bash
+for i in $(seq 1 120); do
+  curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" \
+    -H "X-WebAI-Key: $WEBAI_API_KEY" \
+    https://gahusb.synology.me/api/webai/portfolio
+done | sort | uniq -c
+```
+Expected: significant `200` count plus some `429` (rate limit triggered). Example:
+```
+     85 200
+     35 429
+```
+
+If you see all 200 (no 429), rate limit may not be applied. Check nginx logs and config.
+
+- [ ] **Step 7: Verify web-ui unchanged**
+
+Open https://gahusb.synology.me/ in browser. Navigate to `/stock` page. Verify the portfolio list still loads correctly (no errors). This confirms `/api/portfolio` (legacy, no auth) is unaffected.
+
+- [ ] **Step 8: Verify 503 fallback (optional, requires env removal + redeploy)**
+
+This is optional and disruptive — only run if you want to verify the 503 fallback explicitly. Skip in normal deploys.
+
+```bash
+ssh user@gahusb.synology.me
+cd /volume1/docker/webpage
+# Comment out WEBAI_API_KEY in .env temporarily
+sed -i 's/^WEBAI_API_KEY=/#WEBAI_API_KEY=/' .env
+docker compose up -d stock
+sleep 5
+curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" -H "X-WebAI-Key: anything" https://gahusb.synology.me/api/webai/portfolio
+# Expected: 503
+# Restore:
+sed -i 's/^#WEBAI_API_KEY=/WEBAI_API_KEY=/' .env
+docker compose up -d stock
+```
+
+- [ ] **Step 9: Report results to user (운영 검증 게이트)**
+
+Report to the user:
+- Step 4 (auth success): PASS / FAIL with details
+- Step 5 (auth failure): PASS / FAIL
+- Step 6 (rate limit): PASS (some 429 observed) / FAIL (all 200)
+- Step 7 (web-ui unchanged): PASS / FAIL
+
+Only after the user confirms all PASS, mark Task 7 complete. If any FAIL, investigate before proceeding to Phase 2.
+
+---
+
+## Self-Review (plan author runs this)
+
+**1. Spec coverage:**
+
+| Spec § | 요구사항 | Plan task |
+|--------|----------|----------|
+| §2 포함 ① portfolio + pnl_pct | Task 2 ✅ |
+| §2 포함 ② news-sentiment | Task 3 ✅ |
+| §2 포함 ③ X-WebAI-Key 인증 | Task 1 ✅ |
+| §2 포함 ④ nginx rate limit | Task 6 ✅ |
+| §2 포함 ⑤ 인증 실패 logger | Task 1 (logger.warning 호출 포함) ✅ |
+| §2 포함 ⑥ 15 테스트 (4 unit + 12 integration) | Task 1 (4) + Task 2 (4) + Task 3 (4) + Task 4 (4) = 16. Note: spec said 15, plan delivers 16 (4 auth + 4 portfolio + 4 sentiment + 4 common). Counted higher, no gap. ✅ |
+| §4.1 portfolio shape with pnl_pct | Task 2 Step 3 ✅ |
+| §4.2 news-sentiment shape | Task 3 Step 3 ✅ |
+| §4.3 401 leak free | Task 4 Step 1 (`test_webai_401_response_has_no_payload_leak`) ✅ |
+| §4.4 503 when env missing | Task 1 (unit) + Task 4 (integration) ✅ |
+| §5 auth.py implementation | Task 1 Step 3 ✅ |
+| §6 nginx config | Task 6 ✅ |
+| §10 DoD | Task 7 covers manual smoke + web-ui verification ✅ |
+
+No gaps.
+
+**2. Placeholder scan:** No "TBD" / "implement later" / vague descriptions found. Every step has executable code or commands.
+
+**3. Type consistency:**
+- `verify_webai_key(request, x_webai_key)` signature consistent across Tasks 1, 2, 3 ✅
+- `_augment_portfolio_with_pnl_pct(raw)` defined in Task 2, no later reference (helper internal to main.py) ✅
+- `_fetch_news_sentiment_dump(date)` defined in Task 3, signature consistent ✅
+- `HEADERS_OK = {"X-WebAI-Key": "test-secret"}` defined in Task 2, reused in Tasks 3 and 4 ✅
+- `_seed_portfolio()` defined in Task 2, reused in Task 4 ✅
+- `_seed_news_sentiment()` / `_seed_krx_master()` defined in Task 3, consistent ✅
+- `WEBAI_API_KEY` env var name consistent across all tasks ✅
+
+Plan passes self-review.

docs/superpowers/plans/2026-05-15-stock-lab-rename-to-stock.md

@@ -0,0 +1,506 @@
+# stock-lab → stock 리네이밍 Implementation Plan
+
+> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.
+
+**Goal:** `stock-lab` 컨테이너/디렉토리/환경변수를 `stock` 으로 graduation. lab 네이밍 정책 정리 + V2 Phase 1 작업 시작 전 선행.
+
+**Architecture:** Atomic refactor — web-backend repo 안의 모든 stock-lab 참조를 한 commit으로 갱신 (git mv + docker-compose + agent-office + nginx + 문서). web-ui/workspace CLAUDE.md 별도 commit. 메모리는 controller 직접 갱신. Python `app.*` import 경로 + API URL `/api/stock/...` + DB 파일 그대로 유지.
+
+**Tech Stack:** Git (mv with history), Docker Compose, nginx upstream, Python FastAPI / httpx.
+
+**선행 spec**: `web-ui/docs/superpowers/specs/2026-05-15-stock-lab-rename-to-stock.md`
+
+---
+
+## 사전 가정
+
+- web-backend repo 와 web-ui repo 는 별도 git 저장소
+- `workspace/CLAUDE.md` 는 git 관리 외 파일 (단순 편집)
+- `stock-lab/.venv/` 디렉토리는 `.gitignore` 되어 있음 (Windows 로컬 가상환경, 변경 영향 무관)
+- Gitea webhook 자동 배포: web-backend push → deployer rsync + docker compose up
+
+---
+
+## 파일 변경 매트릭스 요약 (Task 별로 상세)
+
+```
+[Task 1] grep 사전 검토 (코드 변경 0)
+
+[Task 2] web-backend atomic commit
+  - git mv stock-lab → stock (수십 파일)
+  - docker-compose.yml (서비스 키 + container_name + build.context + depends_on + agent-office env)
+  - agent-office/app/config.py (STOCK_LAB_URL → STOCK_URL)
+  - agent-office/app/service_proxy.py (import + 5 함수)
+  - agent-office/app/agents/stock.py (있다면)
+  - agent-office/tests/test_stock_screener_job.py
+  - nginx/default.conf (upstream + proxy_pass)
+  - CLAUDE.md, README.md, STATUS.md
+  - scripts/deploy-nas.sh, deploy.sh
+
+[Task 3] web-ui commit
+  - web-ui/CLAUDE.md
+
+[Task 4] workspace 편집 (git 없음 가능)
+  - workspace/CLAUDE.md
+
+[Task 5] 메모리 갱신 (controller, 별도 git 외)
+  - project_workspace.md / project_scale.md / project_stock_screener.md / nas_infra.md
+  - feedback_lab_naming.md (graduation 사례)
+
+[Task 6] 배포 + 검증
+  - 사용자 push (Gitea 자격증명) + NAS 검증
+```
+
+---
+
+### Task 1: 사전 검토 — 모든 stock-lab 참조 위치 확인
+
+**Files:** (검증만, 변경 없음)
+
+- [ ] **Step 1: web-backend stock-lab 참조 전체 grep (docs / .venv / __pycache__ 제외)**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend
+grep -rln "stock-lab\|STOCK_LAB" . \
+  --exclude-dir=.venv --exclude-dir=__pycache__ --exclude-dir=.git --exclude-dir=docs \
+  2>&1 | sort
+```
+
+Expected output (예상): 다음 파일들이 등장해야 함:
+- `./agent-office/app/agents/stock.py`
+- `./agent-office/app/config.py`
+- `./agent-office/app/service_proxy.py`
+- `./agent-office/tests/test_stock_screener_job.py`
+- `./CLAUDE.md`
+- `./docker-compose.yml`
+- `./nginx/default.conf`
+- `./README.md`
+- `./scripts/deploy-nas.sh`
+- `./scripts/deploy.sh`
+- `./STATUS.md`
+- `./stock-lab/...` (stock-lab 내부 파일들 — `app/main.py`, 테스트 등 내부 참조는 디렉토리 rename 으로 자연 해소)
+
+- [ ] **Step 2: web-ui stock-lab 참조 grep**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ui
+grep -rln "stock-lab" . \
+  --exclude-dir=node_modules --exclude-dir=.git --exclude-dir=docs \
+  2>&1 | sort
+```
+
+Expected: `./CLAUDE.md` 만.
+
+- [ ] **Step 3: nginx/default.conf 정확한 변경 라인 식별**
+
+```bash
+grep -nE "stock-lab|upstream stock" /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/nginx/default.conf
+```
+
+Expected: `upstream stock-lab { ... }` 블록 정의 + `proxy_pass http://stock-lab` 호출 라인 (1-3 곳).
+
+- [ ] **Step 4: web-backend stock-lab 내부의 자기 참조 확인 (디렉토리 rename 후 영향)**
+
+```bash
+grep -rln "stock-lab" /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock-lab/ \
+  --exclude-dir=.venv --exclude-dir=__pycache__ 2>&1 | sort
+```
+
+Expected: `app/main.py` 의 헬스체크 메시지 + 일부 CLAUDE.md/README.md 문구. Python `app.*` import 는 stock-lab 문자열 없으므로 0건. 발견된 매칭은 Task 2 의 7단계 (디렉토리 내부 문서) 에서 처리.
+
+- [ ] **Step 5: 사용자에게 `.venv` 삭제 요청 (선택사항이지만 git mv 안전성 향상)**
+
+사용자에게 다음 메시지:
+> "git mv stock-lab → stock 직전에 `web-backend/stock-lab/.venv/` 디렉토리 삭제 권장 (Windows local 가상환경, .gitignore 되어있어 영향 없음. 사용 시 재생성 필요). 삭제 완료 후 Task 2 진행."
+
+Step 5 는 사용자 직접 실행:
+```bash
+rm -rf /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock-lab/.venv
+```
+
+- [ ] **Step 6: Step 1-4 결과 기록 (commit 없음, Task 2 의 cross-check 자료)**
+
+기록할 항목:
+- 변경 대상 파일 N개 (Step 1 출력)
+- nginx config 의 정확한 변경 라인 (예: 라인 12, 18, 25 등)
+- 사용자가 `.venv` 삭제 완료했는지
+
+---
+
+### Task 2: web-backend repo atomic commit
+
+**Files:** (web-backend repo)
+- Rename: `stock-lab/` → `stock/`
+- Modify: `docker-compose.yml`
+- Modify: `agent-office/app/config.py`
+- Modify: `agent-office/app/service_proxy.py`
+- Modify: `agent-office/app/agents/stock.py` (해당 시)
+- Modify: `agent-office/tests/test_stock_screener_job.py`
+- Modify: `nginx/default.conf`
+- Modify: `CLAUDE.md`
+- Modify: `README.md`
+- Modify: `STATUS.md`
+- Modify: `scripts/deploy-nas.sh`
+- Modify: `scripts/deploy.sh`
+
+- [ ] **Step 1: git mv 디렉토리 rename**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend
+git mv stock-lab stock
+git status --short | head -10
+```
+
+Expected: git status 에 `R  stock-lab/... -> stock/...` 라인 다수. .venv 가 사용자에 의해 사전 삭제되었다면 무관, 살아있어도 .gitignore 로 untracked.
+
+- [ ] **Step 2: docker-compose.yml 갱신**
+
+`docker-compose.yml` 안 4 곳 변경:
+1. `services:` 아래 `stock-lab:` 키 → `stock:`
+2. `container_name: stock-lab` → `container_name: stock`
+3. `build:` 의 `context: ./stock-lab` → `context: ./stock`
+4. `frontend:` 의 `depends_on:` 항목 중 `- stock-lab` → `- stock`
+5. `agent-office:` 의 `environment:` 안 `STOCK_LAB_URL=http://stock-lab:8000` → `STOCK_URL=http://stock:8000`
+
+수정 명령 (Edit tool 로 안전하게):
+- `stock-lab:` 단일 occurrence → `stock:`
+- `container_name: stock-lab` → `container_name: stock`
+- `context: ./stock-lab` → `context: ./stock`
+- `- stock-lab` (frontend.depends_on 항목) → `- stock`
+- `STOCK_LAB_URL=http://stock-lab:8000` → `STOCK_URL=http://stock:8000`
+
+- [ ] **Step 3: agent-office/app/config.py 갱신**
+
+`STOCK_LAB_URL = os.getenv("STOCK_LAB_URL", "http://stock-lab:8000")` 형태의 라인을:
+```python
+STOCK_URL = os.getenv("STOCK_URL", "http://stock:8000")
+```
+으로 교체. 다른 lab URL (MUSIC_LAB_URL 등) 은 그대로 유지.
+
+- [ ] **Step 4: agent-office/app/service_proxy.py 갱신**
+
+상단 import:
+```python
+from .config import STOCK_LAB_URL, MUSIC_LAB_URL, BLOG_LAB_URL, REALESTATE_LAB_URL
+```
+을:
+```python
+from .config import STOCK_URL, MUSIC_LAB_URL, BLOG_LAB_URL, REALESTATE_LAB_URL
+```
+으로 변경.
+
+함수 본문의 `STOCK_LAB_URL` 사용 5개 (fetch_stock_news / fetch_stock_indices / summarize_stock_news / refresh_screener_snapshot / run_stock_screener) 모두 `STOCK_URL` 로 변경. 또한 본 spec 이후 추가된 `refresh_ai_news_sentiment` 함수도 STOCK_URL 사용.
+
+가장 단순한 방법: 파일 안 모든 `STOCK_LAB_URL` → `STOCK_URL` 치환 (replace_all).
+
+- [ ] **Step 5: agent-office/app/agents/stock.py 갱신**
+
+다음 패턴 grep:
+```bash
+grep -n "stock-lab\|STOCK_LAB" /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/agent-office/app/agents/stock.py
+```
+
+매칭이 있으면 (`stock-lab` 호스트 URL 또는 환경변수명 직접 참조) 갱신. 없으면 skip.
+
+- [ ] **Step 6: agent-office/tests/test_stock_screener_job.py 갱신**
+
+```bash
+grep -n "stock-lab\|STOCK_LAB" /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/agent-office/tests/test_stock_screener_job.py
+```
+
+mock URL 또는 환경변수 참조 갱신. `STOCK_LAB_URL` → `STOCK_URL`, `http://stock-lab:` → `http://stock:`.
+
+- [ ] **Step 7: nginx/default.conf 갱신**
+
+Task 1 Step 3 에서 식별된 라인 모두 변경:
+- `upstream stock-lab` → `upstream stock`
+- `server stock-lab:8000;` → `server stock:8000;`
+- `proxy_pass http://stock-lab` → `proxy_pass http://stock`
+
+- [ ] **Step 8: 운영 문서 갱신 (CLAUDE.md / README.md / STATUS.md / scripts/)**
+
+각 파일 grep 후 모든 stock-lab 언급을 stock 으로 교체:
+- `web-backend/CLAUDE.md` — 디렉토리 표 + 서비스 표 + 환경변수 표
+- `web-backend/README.md` — 동일
+- `web-backend/STATUS.md` — 동일
+- `web-backend/scripts/deploy-nas.sh` — stock-lab 호출/경로 갱신
+- `web-backend/scripts/deploy.sh` — 동일
+
+수정 방법: 각 파일에 대해 grep → Edit tool replace_all (단, 의도적 보존 항목 — 예: 과거 변경 이력 등 — 있는지 검토).
+
+- [ ] **Step 9: stock 디렉토리 내부 문서 갱신**
+
+Task 1 Step 4 에서 발견된 stock-lab 내부 자기 참조 (예: `stock/CLAUDE.md`, `stock/app/main.py` 헬스체크 문구) 모두 갱신.
+
+- [ ] **Step 10: agent-office 테스트 회귀 검증**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/agent-office
+python -m pytest tests/test_stock_screener_job.py -v
+```
+
+Expected: PASS — `STOCK_LAB_URL` 참조 없이 새 `STOCK_URL` 환경변수 기반으로 mock 통과.
+
+- [ ] **Step 11: stock pytest 회귀**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock
+python -m pytest --ignore=app/test_scraper.py -q 2>&1 | tail -5
+```
+
+Expected: 80+ tests passed (이전 76 + Phase 1 작업 전 검증). 디렉토리 이름만 변경, 코드 무변. 회귀 0건.
+
+- [ ] **Step 12: 최종 grep 검증 — stock-lab 잔여 0건**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend
+grep -rln "stock-lab\|STOCK_LAB" . \
+  --exclude-dir=.venv --exclude-dir=__pycache__ --exclude-dir=.git --exclude-dir=docs \
+  2>&1 | sort
+```
+
+Expected: **0 lines** (의도적 보존된 docs/ 제외).
+
+만약 0건이 아니면 빠진 위치 찾아서 추가 갱신 후 재검증.
+
+- [ ] **Step 13: web-backend atomic commit**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend
+git add -A
+git status --short | head -20
+git commit -m "refactor: rename stock-lab → stock (graduation)
+
+- git mv stock-lab/ → stock/
+- docker-compose.yml: 서비스 키 + container_name + build.context +
+  frontend.depends_on + agent-office STOCK_LAB_URL → STOCK_URL
+- agent-office/app: config.py, service_proxy.py STOCK_LAB_URL → STOCK_URL
+- nginx/default.conf: upstream + proxy_pass 갱신
+- CLAUDE.md / README.md / STATUS.md / scripts/ 문구 갱신
+
+lab 네이밍 정책 (feedback_lab_naming.md) 에 따라 정식 graduation.
+API URL / Python import / DB 파일명은 변경 없음."
+```
+
+---
+
+### Task 3: web-ui CLAUDE.md 갱신
+
+**Files:**
+- Modify: `web-ui/CLAUDE.md` (web-ui repo)
+
+- [ ] **Step 1: stock-lab 언급 grep**
+
+```bash
+grep -n "stock-lab" /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ui/CLAUDE.md
+```
+
+Expected: 디렉토리 경로 / 라우팅 설명 / API 표 등에서 다수 매칭.
+
+- [ ] **Step 2: 모두 stock 으로 교체**
+
+Edit tool 의 `replace_all=true` 로 `stock-lab` → `stock` 일괄 치환. 단, "stock screener" 같은 단어는 영향 없음 (정확한 `stock-lab` 문자열만 매칭).
+
+- [ ] **Step 3: commit**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ui
+git add CLAUDE.md
+git commit -m "docs: rename stock-lab → stock in CLAUDE.md"
+```
+
+---
+
+### Task 4: workspace/CLAUDE.md 갱신 (git 외 가능)
+
+**Files:**
+- Modify: `/c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/CLAUDE.md`
+
+- [ ] **Step 1: git 관리 여부 확인**
+
+```bash
+ls /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/.git 2>&1
+```
+
+Expected: `No such file or directory` — workspace 자체는 git repo 아님. 단순 파일 편집.
+
+(만약 git 관리 중이라면 별도 commit 진행)
+
+- [ ] **Step 2: stock-lab 언급 grep + 교체**
+
+```bash
+grep -n "stock-lab" /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/CLAUDE.md
+```
+
+Edit tool 로 `stock-lab` → `stock` 일괄 치환.
+
+- [ ] **Step 3: 변경 사항 사용자에게 알림 (commit 없음, 단순 파일)**
+
+workspace/CLAUDE.md 는 단순 파일 — 자동 syncing 없음. 사용자에게 다음 메시지 전달:
+> "workspace/CLAUDE.md 갱신 완료. git 관리 외 파일이라 commit 없음. 다음 세션부터 자동 적용."
+
+---
+
+### Task 5: 메모리 갱신 (controller 직접)
+
+**Files:**
+- Modify: `C:\Users\jaeoh\.claude\projects\C--Users-jaeoh-Desktop-workspace-web-ui\memory\project_workspace.md`
+- Modify: `...\memory\project_scale.md`
+- Modify: `...\memory\project_stock_screener.md`
+- Modify: `...\memory\nas_infra.md`
+- Modify: `...\memory\feedback_lab_naming.md` (graduation 사례 추가)
+
+- [ ] **Step 1: 메모리 폴더 grep**
+
+```bash
+grep -rln "stock-lab\|STOCK_LAB" /c/Users/jaeoh/.claude/projects/C--Users-jaeoh-Desktop-workspace-web-ui/memory/ 2>&1
+```
+
+매칭 파일 모두 확인.
+
+- [ ] **Step 2: 각 메모리에서 stock-lab → stock 갱신**
+
+다음 표를 보고 각 파일에서 Edit:
+
+| 파일 | 주요 갱신 |
+|------|----------|
+| `project_workspace.md` | "stock-lab/" → "stock/" (디렉토리 경로) |
+| `project_scale.md` | 백엔드 서비스 표의 stock-lab 행 → stock |
+| `project_stock_screener.md` | 백엔드 위치 / 컨테이너 이름 모두 |
+| `nas_infra.md` | Docker 서비스 포트 표 + nginx 라우팅 |
+
+- [ ] **Step 3: feedback_lab_naming.md 에 graduation 사례 등재**
+
+기존 메모리 본문 끝에 다음 추가:
+```markdown
+
+## Graduation 이력
+- **2026-05-15**: `stock-lab` → `stock` graduation. 8 노드 screener + 캔버스 UI + AI 뉴스 Phase 1 + V2 시그널 파이프라인 중심 = 정식 서비스 단계. 디렉토리/컨테이너/환경변수 (`STOCK_LAB_URL` → `STOCK_URL`) 갱신. API URL `/api/stock/*` + Python import / DB 파일명 그대로.
+```
+
+- [ ] **Step 4: MEMORY.md 인덱스의 stock_screener 행에 영향 있나 확인**
+
+```bash
+grep -n "stock-lab" /c/Users/jaeoh/.claude/projects/C--Users-jaeoh-Desktop-workspace-web-ui/memory/MEMORY.md
+```
+
+매칭 있으면 갱신, 없으면 skip.
+
+- [ ] **Step 5: 메모리 폴더 잔여 grep 검증 (0건)**
+
+```bash
+grep -rln "stock-lab\|STOCK_LAB" /c/Users/jaeoh/.claude/projects/C--Users-jaeoh-Desktop-workspace-web-ui/memory/ 2>&1
+```
+
+Expected: 0 lines (feedback_lab_naming.md의 graduation 본문 안에 의도적으로 "stock-lab" 언급은 가능 — 정책 사례 명시).
+
+---
+
+### Task 6: 배포 + 운영 검증
+
+**Files:** (실행만, 변경 없음)
+
+- [ ] **Step 1: web-backend push (사용자 수동, Gitea 자격증명 필요)**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend
+git push origin main
+```
+
+자격증명 prompt 시 사용자가 입력. push 성공 시 Gitea webhook → deployer rsync + docker compose up 자동.
+
+- [ ] **Step 2: web-ui push (사용자 수동)**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ui
+git push origin main
+```
+
+자격증명 prompt. 본 push 는 CLAUDE.md 한 줄 변경만이라 deployer 영향 없음.
+
+- [ ] **Step 3: NAS 컨테이너 상태 확인 (사용자가 NAS SSH)**
+
+```bash
+docker ps --format "{{.Names}}: {{.Status}}" | grep -E "stock|agent-office"
+```
+
+Expected:
+- `stock: Up (healthy)` 라인 존재 (옛 stock-lab 컨테이너는 사라짐)
+- `agent-office: Up (healthy)`
+
+- [ ] **Step 4: stock 컨테이너 로그 확인**
+
+```bash
+docker logs stock --tail 30
+```
+
+Expected: FastAPI startup 로그, init_db 완료, 어떤 stock-lab 잔여 참조나 에러 없음.
+
+- [ ] **Step 5: agent-office 환경변수 확인**
+
+```bash
+docker exec agent-office env | grep -E "STOCK|stock"
+```
+
+Expected:
+- `STOCK_URL=http://stock:8000` (새 변수)
+- (옛 `STOCK_LAB_URL` 잔여가 없어야 — `.env` 파일에 남아있으면 사용자가 수동 삭제)
+
+- [ ] **Step 6: API curl 검증**
+
+```bash
+curl -s https://gahusb.synology.me/api/stock/news | python -m json.tool | head -10
+curl -s https://gahusb.synology.me/api/stock/screener/runs | python -m json.tool | head -10
+```
+
+Expected: 200 응답, JSON 파싱 정상.
+
+- [ ] **Step 7: agent-office 수동 트리거 (테스트)**
+
+```bash
+curl -X POST "https://gahusb.synology.me/api/agent-office/command" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"agent":"stock","action":"run_ai_news"}'
+```
+
+Expected: `{"ok": true, "message": "AI 뉴스 분석 트리거 완료"}`. 30-60초 후 텔레그램 메시지 도착 = stock 호스트 라우팅 정상.
+
+- [ ] **Step 8: web-ui 페이지 회귀 (브라우저)**
+
+`https://gahusb.synology.me/stock/screener` 접속:
+- 캔버스 모드 진입 정상
+- 슬라이더 조작 → settings PUT 정상 (X-WebAI-Key 미사용 상태에서도 통과 — 인증은 Phase 1 작업)
+- 노드 변경 즉시 반영
+
+`https://gahusb.synology.me/portfolio` 접속:
+- portfolio 페이지 정상 (current_price/PnL 표시 — Phase 1 작업 전이므로 raw 값만 표시)
+
+- [ ] **Step 9: 운영 .env 파일 정리 안내 (사용자 수동)**
+
+NAS의 `/volume1/docker/webpage/.env` 파일에서:
+- `STOCK_LAB_URL=...` 라인 삭제 (또는 `STOCK_URL=...` 로 갱신)
+- agent-office 컨테이너 재기동 필요 시: `docker restart agent-office`
+
+사용자에게 알림:
+> "NAS의 .env 파일에서 옛 STOCK_LAB_URL 라인 제거 권장. agent-office 의 default fallback (`http://stock:8000`) 으로 동작 가능하지만, 명시적 STOCK_URL 등재가 깔끔."
+
+---
+
+## 완료 후 검증 체크리스트
+
+- [ ] `web-backend/stock-lab/` 사라지고 `stock/` 존재 (`ls web-backend/stock` 확인)
+- [ ] `grep -rln "stock-lab\|STOCK_LAB" web-backend --exclude-dir=docs --exclude-dir=.venv --exclude-dir=__pycache__ --exclude-dir=.git` → 0 lines
+- [ ] web-ui/CLAUDE.md stock-lab 0건
+- [ ] workspace/CLAUDE.md stock-lab 0건
+- [ ] 메모리 폴더 stock-lab 0건 (feedback_lab_naming.md graduation 본문 외)
+- [ ] docker ps 에 `stock` 컨테이너 healthy
+- [ ] curl `/api/stock/news` 200
+- [ ] agent-office `run_ai_news` 수동 트리거 + 텔레그램 도착
+- [ ] stock pytest 76+ tests passed (회귀 0)
+- [ ] agent-office tests 통과
+- [ ] web-ui 페이지 (portfolio + screener) 정상
+
+## 본 plan 완료 후 다음 단계
+
+- **Confidence Signal Pipeline V2 Phase 1 brainstorming 시작** (이전 발표 디자인 그대로, 새 이름 `stock` 기준)
+- spec → plan → 실행 (1주 작업 예상)

docs/superpowers/plans/2026-05-16-web-ai-v1-rename-to-signal-v1.md

@@ -0,0 +1,402 @@
+# web-ai V1 → signal_v1 Rename Implementation Plan
+
+> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.
+
+**Goal:** `web-ai/` 루트의 모든 V1 자산 (main_server.py + modules/ + data/ + tests/ + 진입점 스크립트 + 문서 + 로그) 을 `web-ai/signal_v1/` 안으로 atomic mv 하고, web-ai 루트에 신규 가이드 (`CLAUDE.md`, `start.bat`) 추가. V2 (`signal_v2/`) 추가 전 신/구 격리.
+
+**Architecture:** 단일 atomic commit (stock-lab → stock graduation 과 동일 패턴). `git mv` 로 history 보존, `load_dotenv()` 호출만 경로 명시. cwd 기반 V1 코드라 import 변경 0. Phase 6 deprecation 시 `rm -rf signal_v1/` 단순화.
+
+**Tech Stack:** git mv / Python load_dotenv path 갱신 / pytest 회귀 확인
+
+**Spec:** `web-ui/docs/superpowers/specs/2026-05-16-web-ai-v1-rename-to-signal-v1.md`
+
+---
+
+## 파일 구조 (Task 2 후)
+
+```
+web-ai/
+├── .env                    ← 그대로 (V1 + V2 공유)
+├── .gitignore              ← 그대로
+├── CLAUDE.md               ← 신규 (web-ai 레벨 가이드)
+├── start.bat               ← 신규 (signal_v1 진입 wrapper)
+├── signal_v1/              ← 신규 디렉토리
+│   ├── CLAUDE.md           ← 기존 V1 가이드 (mv)
+│   ├── KIS_SETUP.md
+│   ├── README.md
+│   ├── main_server.py      ← load_dotenv 경로 명시 갱신
+│   ├── warmup_and_restart.py  ← load_dotenv 경로 명시 갱신
+│   ├── watchlist_manager.py
+│   ├── backtester.py
+│   ├── backtest_runner.py
+│   ├── theme_manager.py
+│   ├── start.bat           ← 사용 안 함 (cleanup 안 함, 향후)
+│   ├── modules/            ← 전체
+│   ├── data/               ← 전체 (runtime data 보존)
+│   ├── tests/              ← 전체
+│   └── (log/json 파일들)
+└── (signal_v2/ 는 Phase 2 spec)
+```
+
+---
+
+## Task 1: Atomic refactor (사전 점검 + git mv + 신규 파일 + 검증 + commit)
+
+**Files:**
+- Source repo: `C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-ai` (별도 Gitea repo: `ai-trade.git`, branch `main`)
+- Create: `web-ai/signal_v1/` (디렉토리)
+- Create: `web-ai/CLAUDE.md` (신규)
+- Create: `web-ai/start.bat` (신규)
+- Move (git mv): web-ai 루트의 모든 V1 자산 → signal_v1/
+- Modify: `web-ai/signal_v1/main_server.py` (load_dotenv 명시 경로)
+- Modify: `web-ai/signal_v1/warmup_and_restart.py` (load_dotenv 명시 경로)
+- (필요 시) Modify: `signal_v1/modules/config.py` 또는 다른 load_dotenv 위치
+
+- [ ] **Step 1: 사전 — 자동매매 봇 정지 확인 + git status clean**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+git status
+```
+Expected: `nothing to commit, working tree clean`. 만약 dirty 면 implementer 는 BLOCKED 보고. 사용자가 stash 또는 commit 처리.
+
+또한: V1 자동매매 봇이 실행 중이면 mv 도중 파일 잠금 위험. PowerShell:
+```powershell
+Get-Process python -ErrorAction SilentlyContinue | Select-Object Id, ProcessName, StartTime
+```
+실행 중 Python 프로세스 발견 시 사용자에게 종료 요청. (장외 시간대에 작업 가정.)
+
+- [ ] **Step 2: 사전 grep — load_dotenv 호출 위치 파악**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+grep -rn "load_dotenv" --include="*.py" .
+```
+Expected: 1~3개 hit. 각 hit 의 파일 경로 기록 (Step 6 에서 갱신). 일반적으로 main_server.py, warmup_and_restart.py, modules/config.py 중 1~2곳에 있음.
+
+만약 hit 0 이면 V1 이 `.env` 를 다른 방식 (예: pydantic-settings) 으로 로드. 코드 경로 추가 grep:
+```bash
+grep -rn "BaseSettings\|env_file\|\.env" --include="*.py" .
+```
+어느 방식이든 cwd 가 signal_v1/ 으로 바뀌면 `.env` 가 parent (`web-ai/.env`) 에 있다는 사실을 코드가 알아야 함.
+
+- [ ] **Step 3: 사전 baseline — 현 pytest 통과 개수 측정**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+python -m pytest tests/unit -q 2>&1 | tail -3
+```
+Expected output 형태: `N passed in Xs` (또는 `N passed, M warnings ...`). N 값을 baseline 으로 기록 (Step 13 에서 비교).
+
+만약 baseline 자체가 실패면 implementer 는 DONE_WITH_CONCERNS 보고 — 사용자 결정 (pre-existing failure 라면 무시하고 진행 가능).
+
+- [ ] **Step 4: signal_v1 디렉토리 생성**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+mkdir signal_v1
+```
+Verify:
+```bash
+ls -d signal_v1
+```
+Expected: `signal_v1`
+
+- [ ] **Step 5: git mv 실행 (V1 자산 모두)**
+
+다음 항목을 모두 `signal_v1/` 안으로 이동. `git mv` 사용 (history 보존):
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+
+# 진입점 + 스크립트
+git mv main_server.py signal_v1/
+git mv warmup_and_restart.py signal_v1/
+git mv watchlist_manager.py signal_v1/
+git mv backtester.py signal_v1/
+git mv backtest_runner.py signal_v1/
+git mv theme_manager.py signal_v1/
+git mv start.bat signal_v1/
+
+# 문서 (현 V1 가이드)
+git mv CLAUDE.md signal_v1/
+git mv KIS_SETUP.md signal_v1/
+git mv README.md signal_v1/
+
+# 디렉토리
+git mv modules signal_v1/
+git mv data signal_v1/
+git mv tests signal_v1/
+
+# 로그 / IPC / 캐시
+git mv bot_ipc.json signal_v1/ 2>/dev/null || true
+git mv bot_output.log signal_v1/ 2>/dev/null || true
+git mv daily_launcher.log signal_v1/ 2>/dev/null || true
+git mv server.log signal_v1/ 2>/dev/null || true
+git mv telegram_bot.log signal_v1/ 2>/dev/null || true
+git mv warmup.log signal_v1/ 2>/dev/null || true
+```
+
+`__pycache__/` 는 gitignore 이므로 git mv 불가능. 단순 mv:
+```bash
+mv __pycache__ signal_v1/ 2>/dev/null || true
+```
+
+Verify:
+```bash
+git status --short | head -30
+ls signal_v1/
+ls
+```
+Expected: `signal_v1/` 안에 모든 V1 자산이 있고, web-ai 루트에는 `.env`, `.gitignore`, `signal_v1/` 만 (still untracked: none yet for new files).
+
+- [ ] **Step 6: load_dotenv 경로 명시 갱신**
+
+Step 2 에서 식별한 각 `load_dotenv()` 호출을 명시 경로로 변경. 가장 빈도 높은 패턴 (main_server.py 의 시작 부분):
+
+기존 (cwd 기준):
+```python
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv()
+```
+
+신규 (명시 경로, signal_v1 의 parent = web-ai 루트):
+```python
+from pathlib import Path
+from dotenv import load_dotenv
+
+# web-ai/.env (signal_v1/ 의 parent) 명시 로드
+load_dotenv(Path(__file__).parent.parent / ".env")
+```
+
+Step 2 에서 식별한 모든 위치에 동일 패턴 적용. 만약 V1 이 `BaseSettings` (pydantic) 사용 시:
+```python
+class Settings(BaseSettings):
+    class Config:
+        env_file = str(Path(__file__).parent.parent / ".env")
+```
+
+만약 V1 이 그냥 `os.getenv(...)` 만 쓰고 어딘가에서 명시적으로 load 하지 않는다면 (uvicorn 이 시작 시 cwd 의 .env 를 자동 로드 시) — 시작 wrapper (`web-ai/start.bat`) 가 `cd signal_v1` 후 실행하면 cwd=signal_v1 → `.env` 못 찾음. 해결: Step 7 의 `start.bat` 에서 명시적으로 `cd /d "%~dp0"` (= web-ai 루트) 후 `python signal_v1/main_server.py` 실행.
+
+근데 그러면 main_server.py 안의 다른 상대 경로 (`data/kis_token.json` 등) 가 cwd=web-ai 일 때 `web-ai/data/kis_token.json` 을 찾음 → 잘못된 경로. 
+
+**결정**: cwd 는 `signal_v1/` 으로 두고 `load_dotenv(Path(__file__).parent.parent / ".env")` 명시. 다른 상대 경로는 cwd=signal_v1 기준이라 `data/...` 그대로 작동.
+
+각 갱신 후 git status:
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+git status --short | head -10
+```
+Expected: signal_v1/main_server.py 등 modified 표시.
+
+- [ ] **Step 7: 신규 파일 — web-ai/CLAUDE.md**
+
+Create `web-ai/CLAUDE.md`:
+
+```markdown
+# web-ai — Workspace 가이드
+
+Windows AI 머신 (AMD 9800X3D + RTX 5070 Ti) 의 두 시그널 파이프라인 컨테이너.
+
+## 디렉토리 구조
+
+| 경로 | 역할 | 상태 |
+|------|------|------|
+| `signal_v1/` | V1 자체 자동매매 시스템 (main_server.py + Trading Bot + Telegram Bot + LSTM + Ollama + KIS 자동주문) | 운영 중. Confidence Signal Pipeline V2 Phase 6 에서 deprecation 예정 |
+| `signal_v2/` | V2 신호 파이프라인 (stock pull worker + Chronos-2 + signal API client) | Phase 2 에서 신설 |
+| `.env` | V1 + V2 환경변수 공유 | KIS_*, TELEGRAM_*, STOCK_API_URL, WEBAI_API_KEY 등 |
+| `start.bat` | V1 진입 (signal_v1 디렉토리 안 main_server.py 실행) | V2 별도 start 스크립트는 signal_v2/start.bat |
+
+## 운영 가이드
+
+- V1 시작: `start.bat` 또는 `cd signal_v1 && python main_server.py`
+- V2 시작 (Phase 2 이후): `cd signal_v2 && python -m uvicorn main:app --port 8001`
+- 둘 다 동시 실행 가능 (포트 분리: V1=8000, V2=8001)
+
+## Phase 진행 상태 (Confidence Signal Pipeline V2)
+
+`web-ui/docs/superpowers/specs/2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md` 참조.
+
+자세한 V1 가이드는 `signal_v1/CLAUDE.md` 참조.
+```
+
+- [ ] **Step 8: 신규 파일 — web-ai/start.bat**
+
+Create `web-ai/start.bat`:
+
+```bat
+@echo off
+cd /d "%~dp0\signal_v1"
+python main_server.py
+```
+
+- [ ] **Step 9: git add 신규 파일**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+git add CLAUDE.md start.bat
+git add signal_v1/main_server.py signal_v1/warmup_and_restart.py  # load_dotenv 갱신
+# 추가로 갱신한 다른 .py 파일이 있으면 모두 add
+```
+
+git status 점검:
+```bash
+git status
+```
+Expected: 모든 git mv + 신규 + modify 변경이 staged 상태.
+
+- [ ] **Step 10: 잔여 grep — `from web-ai` 같은 잘못된 import 0건 확인**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+grep -rn "from web-ai\|import web-ai" --include="*.py" signal_v1/
+```
+Expected: 0 lines.
+
+또한 V1 코드 안에 hardcoded 절대 경로 (예: `C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-ai\data\...`) 검사:
+```bash
+grep -rn "web-ai.data\|web-ai/data\|web-ai\\\\data" --include="*.py" signal_v1/
+```
+Expected: 0 lines.
+
+만약 hit 있으면 implementer 는 DONE_WITH_CONCERNS 보고, 사용자가 조정.
+
+- [ ] **Step 11: signal_v1 안에서 pytest 자동 검증**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai/signal_v1
+python -m pytest tests/unit -q 2>&1 | tail -5
+```
+Expected: Step 3 의 baseline 과 동일한 PASS 개수 (회귀 없음).
+
+만약 import 오류 (`ModuleNotFoundError: No module named 'modules'`) 가 발생하면 conftest.py 가 sys.path 를 수정하지 않을 가능성. 확인:
+```bash
+cat tests/unit/conftest.py | head -20
+```
+필요 시 `sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent.parent))` 추가. 단, 기존 conftest 가 cwd 기반이면 cwd=signal_v1 에서 작동해야 함.
+
+만약 다른 failure 면 BLOCKED 보고 — 사용자 진단.
+
+- [ ] **Step 12: 잠시 후 다시 git status — 추가 untracked 없는지 확인**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+git status
+```
+Expected: 모든 변경이 staged. 만약 새 untracked (pytest cache 등) 있으면 .gitignore 패턴 또는 무시.
+
+- [ ] **Step 13: 단일 commit**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+refactor: web-ai V1 assets → signal_v1/ (graduation prep)
+
+Atomic mv of root V1 assets (main_server.py + modules/ + data/ +
+tests/ + entry scripts + docs + logs) into signal_v1/ subdirectory.
+load_dotenv() updated to load web-ai/.env explicitly via Path.
+
+Adds web-ai/CLAUDE.md (workspace guide) and web-ai/start.bat
+(signal_v1 entry wrapper). Prepares for signal_v2/ Phase 2.
+
+Tests: signal_v1/tests/unit baseline preserved (no regression).
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+Verify:
+```bash
+git log -1 --stat
+```
+Expected: 1 commit, 다수 rename + 2 신규 (CLAUDE.md / start.bat) + 1-3 modified (load_dotenv 위치).
+
+## Reporting
+
+When done, report:
+- DONE: commit SHA, baseline test count (Step 3) + post-mv count (Step 11), 자동 grep 결과 (0 lines).
+- DONE_WITH_CONCERNS: implementation 됐지만 hardcoded path / pre-existing test fail 등 발견 — 상세 보고.
+- NEEDS_CONTEXT: load_dotenv 패턴이 spec 예상과 다름, 또는 conftest 추가 fix 필요 등.
+- BLOCKED: working tree dirty / pytest baseline 자체 실패 / git mv 충돌.
+
+---
+
+## Task 2: 사용자 수동 — 운영 검증 + push
+
+**This task requires user action. Pause and request user to perform.**
+
+- [ ] **Step 1: V1 자동매매 봇 정상 시작 검증**
+
+사용자가 PowerShell 에서:
+```powershell
+cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-ai
+.\start.bat
+```
+
+기대 출력 (수십 줄):
+- `Config.validate()` 성공 (환경변수 누락 없음)
+- KIS OAuth `access_token` 발급 (또는 cached token 로드)
+- Telegram Bot started + `Conflict` 없음
+- ProcessWatchdog 시작
+- Uvicorn 0.0.0.0:8000 listening
+- 봇 사이클 (장중이면) 또는 idle (장외)
+
+만약 `FileNotFoundError: .env` 또는 KIS auth 실패 시 — load_dotenv 경로 오류. Task 1 으로 돌아가 Step 6 조정.
+
+- [ ] **Step 2: Telegram /status 명령 응답 검증**
+
+사용자가 텔레그램에서 `/status` 명령. 봇이 정상 응답하면 IPC + SharedMemory + Telegram Bot 모두 정상.
+
+- [ ] **Step 3: 30분 관측**
+
+콘솔 또는 telegram_bot.log 에 에러 없음 + Watchdog 30초 간격 health check PASS 확인.
+
+만약 자식 프로세스 (Trading Bot / Telegram Bot) 가 자동 종료 → restart loop → 재실패 시 Task 1 으로 돌아가 진단.
+
+- [ ] **Step 4: git push (사용자, Gitea 자격증명)**
+
+```powershell
+cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-ai
+git push
+```
+
+만약 자격증명 실패 시 사용자가 수동으로 처리 (메모리 `feedback_nas_deploy_paths.md` 의 Gitea 자격증명 패턴).
+
+- [ ] **Step 5: 결과 보고 (사용자 → 컨트롤러)**
+
+- Step 1 (start.bat 시작): PASS / FAIL — 첫 에러 메시지 공유
+- Step 2 (/status 응답): PASS / FAIL
+- Step 3 (30분 관측): PASS (no errors) / FAIL — 관측된 에러
+- Step 4 (push): PASS / FAIL
+
+전부 PASS 시 Task 2 완료 → Phase 2 brainstorming 재개 (이미 6 결정 + 디자인 섹션 1-2 OK).
+
+---
+
+## Self-Review
+
+**1. Spec coverage:**
+
+| Spec § | 요구사항 | Plan task |
+|--------|----------|----------|
+| §2 포함 (V1 자산 mv) | Task 1 Step 5 ✅ |
+| §2 포함 (web-ai/CLAUDE.md 신규) | Task 1 Step 7 ✅ |
+| §2 포함 (web-ai/start.bat 신규) | Task 1 Step 8 ✅ |
+| §2 범위 외 (Python import 변경 없음) | Task 1 Step 10 의 grep 으로 검증 ✅ |
+| §3.3 web-ai/CLAUDE.md 정확한 내용 | Task 1 Step 7 — 동일 markdown 본문 포함 ✅ |
+| §3.3 web-ai/start.bat 정확한 내용 | Task 1 Step 8 — 동일 bat 본문 포함 ✅ |
+| §3.4 load_dotenv 경로 갱신 | Task 1 Step 2 (grep) + Step 6 (갱신) ✅ |
+| §4 작업 순서 (사전 검토 → mv → 검증 → push → 사용자 검증) | Task 1 Step 1-13 + Task 2 ✅ |
+| §5 위험 (.env 로드 실패, 자동매매 중단 등) | Task 2 Step 1 의 first-start verification + load_dotenv 명시 ✅ |
+| §6.1 자동 검증 (pytest + grep) | Task 1 Step 3 (baseline) + Step 11 (post-mv) + Step 10 (grep) ✅ |
+| §6.2 수동 검증 (start.bat + /status + 30분 관측) | Task 2 Step 1-3 ✅ |
+| §8 DoD 8 항목 | 전체 (Task 1 + Task 2 합) ✅ |
+
+No gaps.
+
+**2. Placeholder scan:** No "TBD" / "implement later". load_dotenv 갱신은 Step 2 grep 결과에 의존하지만, Step 6 에 정확한 갱신 패턴 (2 코드 예시) 포함 — placeholder 아님.
+
+**3. Type consistency:** N/A (refactor only, 새 함수/타입 0). 모든 step 의 명령어와 파일 경로 일관 — `signal_v1/` 표기 + `web-ai/` 표기 통일.
+
+Plan passes self-review.

docs/superpowers/plans/2026-05-17-signal-v2-phase4-signal-generator.md

@@ -0,0 +1,817 @@
+# Signal V2 Phase 4 — Signal Generator Implementation Plan
+
+> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.
+
+**Goal:** signal_v2 에 매수/매도 신호 생성 레이어 추가. Phase 2/3a/3b 의 모든 state 산출 → Phase 0 spec §6.1-§6.3 룰 → `state.signals[ticker]` (Phase 0 spec §5.2 schema) + `SignalDedup` 24h 차단.
+
+**Architecture:** 순수 함수 `generate_signals(state, dedup, settings)` 가 매 분봉 cycle 후 호출. 매수 (Hard gate 4 조건 + soft confidence > 0.7) + 매도 (손절>이상>익절 우선순위). 6 env 외부화 (운영 튜닝).
+
+**Tech Stack:** Python 순수 함수 / pytest / SignalDedup (Phase 2) / 외부 의존성 없음
+
+**Spec:** `web-ui/docs/superpowers/specs/2026-05-17-signal-v2-phase4-signal-generator.md`
+
+---
+
+## 파일 구조
+
+| 파일 | 책임 |
+|------|------|
+| `signal_v2/config.py` | (수정) Settings 에 6 env field 추가 |
+| `signal_v2/state.py` | (수정) PollState `signals` field 추가 |
+| `signal_v2/signal_generator.py` | (신규) `generate_signals(state, dedup, settings)` + 8 helper |
+| `signal_v2/pull_worker.py` | (수정) `poll_loop` signature + 매 cycle 후 `generate_signals` 호출 |
+| `signal_v2/main.py` | (수정) lifespan 의 poll_task 호출에 `dedup` + `settings` 전달 |
+| `signal_v2/tests/test_signal_generator.py` | (신규) 9 단위 케이스 |
+| `signal_v2/tests/test_pull_worker.py` | (수정) integration 1 케이스 추가 |
+
+7 파일 변경, **10 신규 테스트** (45 → 55).
+
+---
+
+## Task 순서
+
+```
+Task 1: foundation (config 6 env + state signals field)
+Task 2: signal_generator.py + 9 단위 tests (TDD)
+Task 3: pull_worker + main.py 통합 + 1 integration test
+Task 4: 사용자 수동 (.env optional + smoke + push)
+```
+
+---
+
+### Task 1: foundation (config + state)
+
+**Files:**
+- Modify: `web-ai/signal_v2/config.py`
+- Modify: `web-ai/signal_v2/state.py`
+
+- [ ] **Step 1: Update config.py with 6 new fields**
+
+Read `web-ai/signal_v2/config.py`. Add 6 fields to Settings (after `chronos_model` field, before properties):
+
+```python
+    stop_loss_pct: float = field(
+        default_factory=lambda: float(os.getenv("STOP_LOSS_PCT", "-0.07"))
+    )
+    take_profit_pct: float = field(
+        default_factory=lambda: float(os.getenv("TAKE_PROFIT_PCT", "0.15"))
+    )
+    chronos_spread_threshold: float = field(
+        default_factory=lambda: float(os.getenv("CHRONOS_SPREAD_THRESHOLD", "0.6"))
+    )
+    asking_bid_ratio_threshold: float = field(
+        default_factory=lambda: float(os.getenv("ASKING_BID_RATIO_THRESHOLD", "0.6"))
+    )
+    confidence_threshold: float = field(
+        default_factory=lambda: float(os.getenv("CONFIDENCE_THRESHOLD", "0.7"))
+    )
+    min_momentum_for_buy: str = field(
+        default_factory=lambda: os.getenv("MIN_MOMENTUM_FOR_BUY", "strong_up")
+    )
+```
+
+- [ ] **Step 2: Update state.py with signals field**
+
+Read `web-ai/signal_v2/state.py`. Add `signals` field to PollState (after `minute_momentum`):
+
+```python
+    signals: dict[str, dict] = field(default_factory=dict)
+```
+
+- [ ] **Step 3: Smoke import test**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+python -c "from signal_v2.config import get_settings; from signal_v2.state import state; s = get_settings(); print(f'stop_loss={s.stop_loss_pct}, conf_threshold={s.confidence_threshold}, min_momentum={s.min_momentum_for_buy}'); print(state)"
+```
+Expected: `stop_loss=-0.07, conf_threshold=0.7, min_momentum=strong_up` + state print with `signals={}`.
+
+- [ ] **Step 4: Run existing tests — no regression**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+python -m pytest signal_v2/tests -q 2>&1 | tail -3
+```
+Expected: 45 passed.
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+git add signal_v2/config.py signal_v2/state.py
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+feat(signal_v2-phase4): foundation — 6 env thresholds + state.signals
+
+config.py: STOP_LOSS_PCT / TAKE_PROFIT_PCT / CHRONOS_SPREAD_THRESHOLD /
+ASKING_BID_RATIO_THRESHOLD / CONFIDENCE_THRESHOLD / MIN_MOMENTUM_FOR_BUY
+env vars with sensible defaults (Phase 0 spec §6.1-§6.2 values).
+
+state.py: PollState.signals dict[ticker, signal_body] for Phase 5 input.
+
+45 existing tests still pass.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+---
+
+### Task 2: signal_generator.py + 9 단위 tests
+
+**Files:**
+- Create: `web-ai/signal_v2/signal_generator.py`
+- Create: `web-ai/signal_v2/tests/test_signal_generator.py`
+
+- [ ] **Step 1: Write 9 failing tests**
+
+Create `web-ai/signal_v2/tests/test_signal_generator.py`:
+
+```python
+"""Tests for signal_generator."""
+from collections import deque
+from pathlib import Path
+from unittest.mock import MagicMock
+
+import pytest
+
+from signal_v2.signal_generator import generate_signals
+from signal_v2.state import PollState
+
+
+def _settings(**overrides):
+    """Build a Settings-like object for tests (avoid env)."""
+    defaults = dict(
+        stop_loss_pct=-0.07,
+        take_profit_pct=0.15,
+        chronos_spread_threshold=0.6,
+        asking_bid_ratio_threshold=0.6,
+        confidence_threshold=0.7,
+        min_momentum_for_buy="strong_up",
+    )
+    defaults.update(overrides)
+    m = MagicMock()
+    for k, v in defaults.items():
+        setattr(m, k, v)
+    return m
+
+
+def _make_state_with_buy_candidate(
+    ticker="005930", name="삼성전자", rank=1,
+    chronos_median=0.02, chronos_q10=-0.01, chronos_q90=0.04, chronos_conf=0.85,
+    momentum="strong_up", bid_ratio=0.7, current_price=78500,
+):
+    state = PollState()
+    state.screener_preview = {"items": [{"ticker": ticker, "name": name}]}
+    state.chronos_predictions[ticker] = {
+        "median": chronos_median, "q10": chronos_q10, "q90": chronos_q90,
+        "conf": chronos_conf, "as_of": "2026-05-17T16:00:00+09:00",
+    }
+    state.minute_momentum[ticker] = momentum
+    state.asking_price[ticker] = {
+        "bid_total": int(bid_ratio * 1000),
+        "ask_total": int((1 - bid_ratio) * 1000),
+        "bid_ratio": bid_ratio,
+        "current_price": current_price,
+        "as_of": "2026-05-17T16:00:01+09:00",
+    }
+    return state
+
+
+def _make_state_with_holding(
+    ticker="005930", name="삼성전자",
+    pnl_pct=0.0, avg_price=75000, current_price=75000,
+):
+    state = PollState()
+    state.portfolio = {"holdings": [{
+        "ticker": ticker, "name": name,
+        "avg_price": avg_price, "current_price": current_price,
+        "pnl_pct": pnl_pct, "profit_rate": pnl_pct * 100,
+        "quantity": 100, "broker": "키움",
+    }]}
+    state.screener_preview = {"items": []}
+    return state
+
+
+@pytest.fixture
+def dedup_mock():
+    d = MagicMock()
+    d.is_recent.return_value = False
+    return d
+
+
+def test_buy_signal_when_all_conditions_pass_and_confidence_high(dedup_mock):
+    state = _make_state_with_buy_candidate()
+    generate_signals(state, dedup_mock, _settings())
+    assert "005930" in state.signals
+    sig = state.signals["005930"]
+    assert sig["action"] == "buy"
+    assert sig["confidence_webai"] > 0.7
+    dedup_mock.record.assert_called()
+
+
+def test_silent_when_chronos_median_negative(dedup_mock):
+    state = _make_state_with_buy_candidate(chronos_median=-0.01)
+    generate_signals(state, dedup_mock, _settings())
+    assert "005930" not in state.signals
+
+
+def test_silent_when_distribution_spread_too_wide(dedup_mock):
+    # spread = (0.5 - (-0.5)) / max(|0.001|, 0.001) = 1000 → > 0.6
+    state = _make_state_with_buy_candidate(
+        chronos_median=0.001, chronos_q10=-0.5, chronos_q90=0.5,
+    )
+    generate_signals(state, dedup_mock, _settings())
+    assert "005930" not in state.signals
+
+
+def test_silent_when_momentum_not_strong_up(dedup_mock):
+    state = _make_state_with_buy_candidate(momentum="weak_up")
+    generate_signals(state, dedup_mock, _settings())
+    assert "005930" not in state.signals
+
+
+def test_silent_when_bid_ratio_below_threshold(dedup_mock):
+    state = _make_state_with_buy_candidate(bid_ratio=0.5)
+    generate_signals(state, dedup_mock, _settings())
+    assert "005930" not in state.signals
+
+
+def test_silent_when_confidence_below_threshold(dedup_mock):
+    # chronos_conf low + rank=20 → confidence < 0.7
+    state = _make_state_with_buy_candidate(chronos_conf=0.3)
+    # add 19 fake items to push rank to 20
+    state.screener_preview["items"] = (
+        [{"ticker": f"FAKE{i:03d}"} for i in range(19)]
+        + [{"ticker": "005930", "name": "삼성전자"}]
+    )
+    generate_signals(state, dedup_mock, _settings())
+    # confidence_webai = 0.3*0.5 + 1.0*0.3 + 0.05*0.2 = 0.15 + 0.3 + 0.01 = 0.46 < 0.7
+    assert "005930" not in state.signals
+
+
+def test_sell_signal_when_stop_loss_triggered(dedup_mock):
+    state = _make_state_with_holding(pnl_pct=-0.08, current_price=69000, avg_price=75000)
+    generate_signals(state, dedup_mock, _settings())
+    assert "005930" in state.signals
+    sig = state.signals["005930"]
+    assert sig["action"] == "sell"
+    assert sig["confidence_webai"] == 1.0  # 손절선 즉시
+    assert sig["pnl_pct"] == -0.08
+
+
+def test_sell_signal_when_take_profit_triggered(dedup_mock):
+    state = _make_state_with_holding(pnl_pct=0.16, current_price=87000, avg_price=75000)
+    generate_signals(state, dedup_mock, _settings())
+    assert "005930" in state.signals
+    sig = state.signals["005930"]
+    assert sig["action"] == "sell"
+    assert sig["confidence_webai"] == 0.6  # 익절선 검토 알림
+
+
+def test_silent_when_dedup_recently_sent(dedup_mock):
+    state = _make_state_with_buy_candidate()
+    dedup_mock.is_recent.return_value = True  # dedup 차단
+    generate_signals(state, dedup_mock, _settings())
+    assert "005930" not in state.signals
+    dedup_mock.record.assert_not_called()
+```
+
+- [ ] **Step 2: Run tests to verify FAIL**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+python -m pytest signal_v2/tests/test_signal_generator.py -v 2>&1 | tail -10
+```
+Expected: ImportError (signal_v2.signal_generator missing).
+
+- [ ] **Step 3: Implement signal_generator.py**
+
+Create `web-ai/signal_v2/signal_generator.py`:
+
+```python
+"""Phase 4 — 매수/매도 신호 생성.
+
+순수 함수 generate_signals(state, dedup, settings). state 를 mutate.
+"""
+from __future__ import annotations
+import logging
+from datetime import datetime
+from zoneinfo import ZoneInfo
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+KST = ZoneInfo("Asia/Seoul")
+
+# 분봉 모멘텀 → linear score
+MOMENTUM_SCORES = {
+    "strong_up": 1.0,
+    "weak_up": 0.7,
+    "neutral": 0.5,
+    "weak_down": 0.3,
+    "strong_down": 0.0,
+}
+
+
+def generate_signals(state, dedup, settings) -> None:
+    """Phase 4 entry — state mutating. 매수/매도 룰 적용."""
+    _evaluate_buy_signals(state, dedup, settings)
+    _evaluate_sell_signals(state, dedup, settings)
+
+
+# ----- 매수 -----
+
+def _evaluate_buy_signals(state, dedup, settings) -> None:
+    candidates = _buy_candidates(state)
+    for ticker, name, rank in candidates:
+        if not _check_buy_hard_gate(state, ticker, settings):
+            continue
+        confidence = _compute_buy_confidence(state, ticker, rank)
+        if confidence <= settings.confidence_threshold:
+            continue
+        if dedup.is_recent(ticker, "buy", within_hours=24):
+            continue
+        state.signals[ticker] = _build_buy_signal(state, ticker, name, rank, confidence)
+        dedup.record(ticker, "buy", confidence=confidence)
+
+
+def _buy_candidates(state) -> list[tuple[str, str, int | None]]:
+    """screener Top-N (rank 1..N) + portfolio (rank=None)."""
+    candidates: list[tuple[str, str, int | None]] = []
+    seen: set[str] = set()
+    # Screener Top-N
+    if state.screener_preview is not None:
+        for i, item in enumerate(state.screener_preview.get("items", [])):
+            ticker = item.get("ticker")
+            if not ticker or ticker in seen:
+                continue
+            seen.add(ticker)
+            name = item.get("name", ticker)
+            candidates.append((ticker, name, i + 1))
+    # Portfolio holdings
+    if state.portfolio is not None:
+        for h in state.portfolio.get("holdings", []):
+            ticker = h.get("ticker")
+            if not ticker or ticker in seen:
+                continue
+            seen.add(ticker)
+            candidates.append((ticker, h.get("name", ticker), None))
+    return candidates
+
+
+def _check_buy_hard_gate(state, ticker: str, settings) -> bool:
+    pred = state.chronos_predictions.get(ticker)
+    if pred is None or pred["median"] <= 0:
+        return False
+    spread = (pred["q90"] - pred["q10"]) / max(abs(pred["median"]), 0.001)
+    if spread >= settings.chronos_spread_threshold:
+        return False
+    momentum = state.minute_momentum.get(ticker)
+    if momentum != settings.min_momentum_for_buy:
+        return False
+    ap = state.asking_price.get(ticker)
+    if ap is None or ap["bid_ratio"] < settings.asking_bid_ratio_threshold:
+        return False
+    return True
+
+
+def _compute_buy_confidence(state, ticker: str, rank: int | None) -> float:
+    pred = state.chronos_predictions[ticker]
+    chronos_conf = pred["conf"]
+    minute_score = MOMENTUM_SCORES.get(state.minute_momentum.get(ticker, "neutral"), 0.5)
+    screener_norm = 1 - (rank - 1) / 20 if rank is not None else 0.0
+    return chronos_conf * 0.5 + minute_score * 0.3 + screener_norm * 0.2
+
+
+def _build_buy_signal(state, ticker: str, name: str, rank: int | None, confidence: float) -> dict:
+    ap = state.asking_price[ticker]
+    pred = state.chronos_predictions[ticker]
+    return {
+        "ticker": ticker,
+        "name": name,
+        "action": "buy",
+        "confidence_webai": confidence,
+        "current_price": ap["current_price"],
+        "avg_price": None,
+        "pnl_pct": None,
+        "context": _build_context(state, ticker, rank),
+        "as_of": datetime.now(KST).isoformat(),
+    }
+
+
+# ----- 매도 -----
+
+def _evaluate_sell_signals(state, dedup, settings) -> None:
+    if state.portfolio is None:
+        return
+    for holding in state.portfolio.get("holdings", []):
+        ticker = holding.get("ticker")
+        if not ticker:
+            continue
+        sell = _try_stop_loss(state, holding, settings)
+        if sell is None:
+            sell = _try_anomaly(state, holding, settings)
+        if sell is None:
+            sell = _try_take_profit(state, holding, settings)
+        if sell is None:
+            continue
+        if dedup.is_recent(ticker, "sell", within_hours=24):
+            continue
+        state.signals[ticker] = sell
+        dedup.record(ticker, "sell", confidence=sell["confidence_webai"])
+
+
+def _try_stop_loss(state, holding: dict, settings) -> dict | None:
+    pnl = holding.get("pnl_pct")
+    if pnl is None or pnl >= settings.stop_loss_pct:
+        return None
+    return _build_sell_signal(state, holding, confidence=1.0, reason="stop_loss")
+
+
+def _try_take_profit(state, holding: dict, settings) -> dict | None:
+    pnl = holding.get("pnl_pct")
+    if pnl is None or pnl <= settings.take_profit_pct:
+        return None
+    return _build_sell_signal(state, holding, confidence=0.6, reason="take_profit")
+
+
+def _try_anomaly(state, holding: dict, settings) -> dict | None:
+    ticker = holding["ticker"]
+    pred = state.chronos_predictions.get(ticker)
+    if pred is None or pred["median"] >= -0.01:
+        return None
+    momentum = state.minute_momentum.get(ticker)
+    if momentum != "strong_down":
+        return None
+    ap = state.asking_price.get(ticker)
+    if ap is None:
+        return None
+    if ap["bid_ratio"] > (1 - settings.asking_bid_ratio_threshold):
+        return None  # 매도세 60% 미만
+    minute_score = 1.0 - MOMENTUM_SCORES.get(momentum, 0.5)  # 반전
+    confidence = pred["conf"] * 0.5 + minute_score * 0.3 + 1.0 * 0.2
+    if confidence <= settings.confidence_threshold:
+        return None
+    return _build_sell_signal(state, holding, confidence=confidence, reason="anomaly")
+
+
+def _build_sell_signal(state, holding: dict, confidence: float, reason: str) -> dict:
+    ticker = holding["ticker"]
+    return {
+        "ticker": ticker,
+        "name": holding.get("name", ticker),
+        "action": "sell",
+        "confidence_webai": confidence,
+        "current_price": holding.get("current_price"),
+        "avg_price": holding.get("avg_price"),
+        "pnl_pct": holding.get("pnl_pct"),
+        "context": _build_context(state, ticker, rank=None, sell_reason=reason),
+        "as_of": datetime.now(KST).isoformat(),
+    }
+
+
+# ----- Context -----
+
+def _build_context(state, ticker: str, rank: int | None, sell_reason: str | None = None) -> dict:
+    pred = state.chronos_predictions.get(ticker) or {}
+    ap = state.asking_price.get(ticker) or {}
+    news_item = _find_news_sentiment(state, ticker)
+    screener_scores = _find_screener_scores(state, ticker)
+    context: dict = {
+        "chronos_pred_1d": pred.get("median"),
+        "chronos_pred_conf": pred.get("conf"),
+        "chronos_q10": pred.get("q10"),
+        "chronos_q90": pred.get("q90"),
+        "screener_rank": rank,
+        "screener_scores": screener_scores,
+        "minute_momentum": state.minute_momentum.get(ticker),
+        "asking_bid_ratio": ap.get("bid_ratio"),
+        "news_sentiment": news_item.get("score") if news_item else None,
+        "news_reason": news_item.get("reason") if news_item else None,
+    }
+    if sell_reason is not None:
+        context["sell_reason"] = sell_reason
+    return context
+
+
+def _find_news_sentiment(state, ticker: str) -> dict | None:
+    if state.news_sentiment is None:
+        return None
+    for item in state.news_sentiment.get("items", []):
+        if item.get("ticker") == ticker:
+            return item
+    return None
+
+
+def _find_screener_scores(state, ticker: str) -> dict | None:
+    if state.screener_preview is None:
+        return None
+    for item in state.screener_preview.get("items", []):
+        if item.get("ticker") == ticker:
+            return item.get("scores")
+    return None
+```
+
+- [ ] **Step 4: Run tests to verify PASS**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+python -m pytest signal_v2/tests/test_signal_generator.py -v 2>&1 | tail -15
+```
+Expected: 9 passed.
+
+Full suite:
+```bash
+python -m pytest signal_v2/tests -q 2>&1 | tail -3
+```
+Expected: 54 passed.
+
+If any test fails, examine the assertion + impl. Common gotchas:
+- Confidence calculation order — chronos*0.5 + minute*0.3 + screener*0.2
+- Stop loss `<` (strict) vs `<=` — spec says "도달 시" so use `<` strict
+- screener_norm when rank=None → 0.0 (not 1.0)
+
+- [ ] **Step 5: Commit**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+git add signal_v2/signal_generator.py signal_v2/tests/test_signal_generator.py
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+feat(signal_v2-phase4): signal_generator + 9 unit tests
+
+generate_signals(state, dedup, settings) → state mutating:
+- Buy: screener Top-N + portfolio. Hard gate (chronos median > 0 +
+  spread < 0.6 + momentum strong_up + bid_ratio >= 0.6) + soft
+  confidence (chronos*0.5 + minute*0.3 + screener*0.2) > 0.7.
+- Sell: portfolio only. Priority stop_loss > anomaly > take_profit.
+  Stop loss confidence 1.0 (immediate), take_profit 0.6 (review).
+- SignalDedup 24h via dedup.is_recent/record per (ticker, action).
+- State signal dict matches Phase 0 spec §5.2 schema.
+
+54 tests pass.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+---
+
+### Task 3: pull_worker + main.py integration + 1 test
+
+**Files:**
+- Modify: `web-ai/signal_v2/pull_worker.py`
+- Modify: `web-ai/signal_v2/main.py`
+- Modify: `web-ai/signal_v2/tests/test_pull_worker.py`
+
+- [ ] **Step 1: Write failing integration test**
+
+Append to `web-ai/signal_v2/tests/test_pull_worker.py`:
+
+```python
+def test_poll_loop_calls_generate_signals_after_cycle(monkeypatch):
+    """매 cycle 후 generate_signals 호출 + state.signals 갱신."""
+    from unittest.mock import MagicMock
+    from signal_v2.state import PollState
+
+    state = PollState()
+    state.portfolio = {"holdings": [{
+        "ticker": "005930", "name": "삼성전자",
+        "avg_price": 75000, "current_price": 69000,
+        "pnl_pct": -0.08, "profit_rate": -8.0,
+        "quantity": 100, "broker": "키움",
+    }]}
+    state.screener_preview = {"items": []}
+
+    dedup = MagicMock()
+    dedup.is_recent.return_value = False
+
+    settings = MagicMock()
+    settings.stop_loss_pct = -0.07
+    settings.take_profit_pct = 0.15
+    settings.chronos_spread_threshold = 0.6
+    settings.asking_bid_ratio_threshold = 0.6
+    settings.confidence_threshold = 0.7
+    settings.min_momentum_for_buy = "strong_up"
+
+    from signal_v2.signal_generator import generate_signals
+    # Call generate_signals directly to verify state mutation through the public API.
+    generate_signals(state, dedup, settings)
+
+    # Stop loss should trigger
+    assert "005930" in state.signals
+    assert state.signals["005930"]["action"] == "sell"
+    assert state.signals["005930"]["confidence_webai"] == 1.0
+    dedup.record.assert_called_with("005930", "sell", confidence=1.0)
+```
+
+- [ ] **Step 2: Run test to verify PASS (signal_generator from Task 2 already exists)**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+python -m pytest signal_v2/tests/test_pull_worker.py::test_poll_loop_calls_generate_signals_after_cycle -v 2>&1 | tail -10
+```
+Expected: PASS (test exercises generate_signals directly — public API integration).
+
+- [ ] **Step 3: Update pull_worker.py — poll_loop signature + cycle integration**
+
+Read `web-ai/signal_v2/pull_worker.py`. Modify the `poll_loop` signature to accept dedup + settings:
+
+```python
+async def poll_loop(
+    client, state, shutdown,
+    kis_client=None, chronos=None,
+    dedup=None, settings=None,
+) -> None:
+    """...existing docstring..."""
+    logger.info("poll_loop started")
+    while not shutdown.is_set():
+        now = datetime.now(KST)
+        if _is_market_day(now) and _is_polling_window(now):
+            try:
+                await _run_polling_cycle(client, state, kis_client=kis_client)
+            except Exception:
+                logger.exception("poll cycle failed")
+            try:
+                update_minute_momentum_for_all(state)
+            except Exception:
+                logger.exception("minute momentum update failed")
+            if _is_post_close_trigger(now) and chronos is not None and kis_client is not None:
+                try:
+                    await _run_post_close_cycle(kis_client, chronos, state)
+                except Exception:
+                    logger.exception("post-close cycle failed")
+            # Phase 4: generate signals
+            if dedup is not None and settings is not None:
+                try:
+                    from signal_v2.signal_generator import generate_signals
+                    generate_signals(state, dedup, settings)
+                except Exception:
+                    logger.exception("generate_signals failed")
+        interval = _next_interval(now)
+        try:
+            await asyncio.wait_for(shutdown.wait(), timeout=interval)
+            break
+        except asyncio.TimeoutError:
+            continue
+    logger.info("poll_loop ended")
+```
+
+- [ ] **Step 4: Update main.py — pass dedup + settings to poll_loop**
+
+Read `web-ai/signal_v2/main.py`. Find the `asyncio.create_task(poll_loop(...))` call inside `lifespan` and add `dedup` + `settings` params:
+
+```python
+    _ctx.poll_task = asyncio.create_task(
+        poll_loop(
+            _ctx.client, state_mod.state, _ctx.shutdown,
+            kis_client=_ctx.kis_client,
+            chronos=_ctx.chronos,
+            dedup=_ctx.dedup,
+            settings=settings,
+        )
+    )
+```
+
+- [ ] **Step 5: Run full test suite**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+python -m pytest signal_v2/tests -q 2>&1 | tail -3
+```
+Expected: 55 passed (54 + 1 new integration).
+
+- [ ] **Step 6: Commit**
+
+```bash
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+git add signal_v2/pull_worker.py signal_v2/main.py signal_v2/tests/test_pull_worker.py
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+feat(signal_v2-phase4): pull_worker + main.py integrate signal generator
+
+poll_loop signature now accepts dedup + settings. After each cycle
+(stock pull + minute momentum + post-close), call generate_signals
+to populate state.signals. main.py lifespan passes _ctx.dedup and
+settings to poll_loop.
+
+1 integration test added. 55 tests pass.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+---
+
+### Task 4: 사용자 수동 — .env optional + smoke + push
+
+**This task requires user action.**
+
+- [ ] **Step 1: .env optional**
+
+6 env 의 default 가 Phase 0 spec 값과 동일 — `.env` 변경 불필요. 운영 검증 후 조정 시:
+```
+STOP_LOSS_PCT=-0.07
+TAKE_PROFIT_PCT=0.15
+CHRONOS_SPREAD_THRESHOLD=0.6
+ASKING_BID_RATIO_THRESHOLD=0.6
+CONFIDENCE_THRESHOLD=0.7
+MIN_MOMENTUM_FOR_BUY=strong_up
+```
+
+- [ ] **Step 2: signal_v2 재시작**
+
+기존 signal_v2 가 가동 중이면 Ctrl+C 후:
+```powershell
+cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-ai\signal_v2
+.\start.bat
+```
+기대: 정상 시작 (signal_generator 자동 호출 — 매 cycle 마다).
+
+- [ ] **Step 3: state.signals 검증 (수동)**
+
+운영 시간대라면 cycle 진행 + state.signals 채워질 수 있음. 수동 검증:
+```powershell
+cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-ai
+python -c "
+import asyncio
+from signal_v2.config import get_settings
+from signal_v2.kis_client import KISClient
+from signal_v2.chronos_predictor import ChronosPredictor
+from signal_v2.state import PollState
+from signal_v2.rate_limit import SignalDedup
+from signal_v2.pull_worker import _run_post_close_cycle, update_minute_momentum_for_all
+from signal_v2.signal_generator import generate_signals
+
+async def main():
+    s = get_settings()
+    kc = KISClient(app_key=s.kis_app_key, app_secret=s.kis_app_secret, account=s.kis_account, is_virtual=s.kis_is_virtual, v1_token_path=s.v1_token_path)
+    cp = ChronosPredictor(model_name=s.chronos_model)
+    dedup = SignalDedup(s.db_path)
+    state = PollState()
+    state.portfolio = {'holdings': [{'ticker': '005930', 'name': '삼성전자', 'avg_price': 75000, 'current_price': 78500, 'pnl_pct': 0.047, 'profit_rate': 4.67, 'quantity': 100, 'broker': '키움'}]}
+    state.screener_preview = {'items': []}
+    try:
+        await _run_post_close_cycle(kc, cp, state)
+        update_minute_momentum_for_all(state)
+        generate_signals(state, dedup, s)
+        print('Signals:', state.signals)
+    finally:
+        await kc.close()
+asyncio.run(main())
+"
+```
+Expected: `Signals: {}` (정상 — pnl_pct 0.047 은 손절/익절 트리거 안 함, 매수 조건 다 만족 어려움) 또는 일부 신호 dict.
+
+- [ ] **Step 4: V1 무영향**
+
+V1 정상 가동 확인.
+
+- [ ] **Step 5: push**
+
+```powershell
+cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-ai
+git push
+```
+
+- [ ] **Step 6: 결과 보고**
+
+- Step 2 (signal_v2 시작): PASS / FAIL
+- Step 3 (state.signals 검증): PASS — empty dict or 신호 결과 공유 / FAIL
+- Step 4 (V1 무영향): PASS / FAIL
+- Step 5 (push): PASS / FAIL
+
+전체 PASS 시 **Phase 4 완료** → Phase 5 (agent-office /signal + Qwen3 + 이중 텔레그램) brainstorming.
+
+---
+
+## Self-Review
+
+**1. Spec coverage:**
+
+| Spec § | 요구사항 | Plan task |
+|--------|----------|----------|
+| §2 ① signal_generator | Task 2 ✅ |
+| §2 ② config 6 env | Task 1 ✅ |
+| §2 ③ state.signals | Task 1 ✅ |
+| §2 ④ pull_worker integration | Task 3 ✅ |
+| §2 ⑤ main.py lifespan | Task 3 ✅ |
+| §2 ⑥ 10 tests | Task 2 (9) + Task 3 (1) = 10 ✅ |
+| §4 매수 룰 + confidence | Task 2 (_check_buy_hard_gate + _compute_buy_confidence) ✅ |
+| §5 매도 룰 + dedup | Task 2 (_try_stop_loss/anomaly/take_profit + dedup.is_recent/record) ✅ |
+| §6 state 통합 + pull_worker | Task 1 + Task 3 ✅ |
+| §7 signal_generator 구조 | Task 2 Step 3 (8 helpers) ✅ |
+| §8 10 테스트 케이스 | Task 2-3 ✅ |
+| §9 DoD 8 항목 | Task 1-4 합산 ✅ |
+
+No gaps.
+
+**2. Placeholder scan**: No "TBD" / "implement later". 각 step 의 코드 + 명령 모두 명시.
+
+**3. Type consistency:**
+- `generate_signals(state, dedup, settings) -> None` consistent Task 2 + Task 3 ✅
+- `MOMENTUM_SCORES` 매핑 consistent (1.0/0.7/0.5/0.3/0.0) ✅
+- Settings field names consistent Task 1 + Task 2 (stop_loss_pct, etc.) ✅
+- PollState.signals dict[str, dict] consistent ✅
+- helper signatures (_check_buy_hard_gate, _compute_buy_confidence, _try_stop_loss, _try_anomaly, _try_take_profit, _build_buy_signal, _build_sell_signal, _build_context) consistent ✅
+
+Plan passes self-review.

docs/superpowers/specs/2026-05-13-ai-news-sentiment-node-design.md

@@ -0,0 +1,558 @@
+# AI News Sentiment Node — Design
+
+**작성일**: 2026-05-13
+**작성자**: gahusb
+**상태**: Approved for implementation
+**선행 spec**: `2026-05-12-stock-screener-board-design.md` (§14 — AI 뉴스 호재/악재 노드 후속 슬라이스)
+
+---
+
+## 1. 목표
+
+스크리너의 8번째 점수 노드 `AiNewsSentiment` 를 추가한다. 평일 **08:00 KST** 에 시총 상위 100종목의 네이버 종목 뉴스를 스크래핑하고 Claude Haiku로 호재/악재를 정량화하여, 그날의 sentiment를 (a) 텔레그램으로 호재/악재 Top 5 알림으로 전달하고, (b) 16:30 스크리너 자동 잡의 가중합에 percentile_rank 형태로 기여한다.
+
+**Why**: 기존 7개 점수 노드는 모두 수치 기반(가격/거래량/외국인 수급)이며, 시장 정서(뉴스 호재/악재)는 반영되지 않는다. 트레이더 의사결정에 큰 영향을 주는 호재/악재 시그널을 LLM으로 정량화하면 정량 노드와 정성 노드를 한 점수 체계로 통합할 수 있다. 장 시작 전 알림으로 즉시 가치 전달.
+
+---
+
+## 2. 범위
+
+**포함 (이번 슬라이스)**:
+- 평일 08:00 KST agent-office cron → stock-lab `/snapshot/refresh-news-sentiment` 호출
+- 시총 상위 100종목 × 네이버 종목 뉴스 (`/item/news_news.naver?code=XXX`) 스크래핑
+- 종목당 Claude Haiku 1콜 (총 100콜 asyncio.gather 병렬, 동시성 10)
+- `news_sentiment(ticker, date, score_raw, reason, news_count, tokens_input, tokens_output, model, created_at)` 테이블
+- 8번째 ScoreNode `AiNewsSentiment` 등록 (registry, schema, ScreenContext, 가중합 통합)
+- 호재 Top 5 + 악재 Top 5 텔레그램 메시지 (장 시작 전 발송)
+- 프론트 캔버스 모드에 8번째 노드 추가 (`SCORE_KEYS` 한 줄 + `INITIAL_NODE_POSITIONS` 좌표 한 줄)
+
+**범위 외 (NOT)**:
+- 뉴스 URL 단위 캐싱 (비용이 충분히 낮음)
+- 16:00 추가 cron (MVP 일 1회)
+- 시장 전체 뉴스 종목 매핑 LLM (시총 상위 100 명시적 매핑)
+- 백테스트 (sentiment 점수가 실수익에 미친 영향) — 별도 후속 슬라이스
+- 가중치 자동 조정 — spec §14 별도 슬라이스
+- 종목별 sentiment 트렌드 차트 — 데이터 누적 후 후속 슬라이스
+- 종목 5-10위 외 sentiment 가시화 — Top 5 알림 외 별도 대시보드 없음
+
+---
+
+## 3. 아키텍처 개요
+
+```
+                       ┌─────────────────────────────┐
+[08:00 KST 평일]       │ agent-office cron           │
+                       │ on_ai_news_schedule()       │
+                       └──────────────┬──────────────┘
+                                      │ HTTP POST
+                                      ▼
+       ┌──────────────────────────────────────────────────────┐
+       │ stock-lab: /api/stock/screener/snapshot/             │
+       │            refresh-news-sentiment                    │
+       │                                                       │
+       │ ai_news/pipeline.refresh_daily(asof):                 │
+       │  1. krx_master 시총 상위 100 ticker 조회               │
+       │  2. asyncio.gather(Semaphore=10) 100 종목 병렬:        │
+       │     a. scraper.fetch_news(ticker)                     │
+       │     b. analyzer.score_sentiment(ticker, news[])       │
+       │     c. → {score: float, reason: str, ...}             │
+       │  3. news_sentiment 일괄 upsert                         │
+       │  4. Top 5 호재/악재 추출 → 텔레그램 페이로드 빌드        │
+       │  5. agent-office /telegram/send 호출                  │
+       └──────────────────────────────────────────────────────┘
+                                      │
+                                      ▼
+[16:30 KST 평일]       ┌─────────────────────────────┐
+                       │ agent-office on_screener_   │
+                       │ schedule (변경 없음)         │
+                       └──────────────┬──────────────┘
+                                      │ HTTP POST
+                                      ▼
+       ┌──────────────────────────────────────────────────────┐
+       │ stock-lab: /api/stock/screener/run mode=auto         │
+       │                                                       │
+       │ Screener.run(ctx):                                    │
+       │  ctx.news_sentiment = SELECT * FROM news_sentiment    │
+       │                       WHERE date = asof              │
+       │  AiNewsSentiment.compute(ctx, params)                │
+       │   → percentile_rank(score_raw) for 100 tickers       │
+       │   → 가중합에 ai_news weight × percentile 점수 기여      │
+       └──────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+**의존성 추가**: `anthropic` Python SDK (stock-lab requirements.txt). `ANTHROPIC_API_KEY` 는 docker-compose.yml에 이미 stock-lab 환경변수로 존재.
+
+---
+
+## 4. 컴포넌트 분해 (신규 파일)
+
+### 4.1 stock-lab
+
+```
+web-backend/stock-lab/app/
+  screener/
+    ai_news/                                  ← 신규 모듈
+      __init__.py
+      scraper.py              ← 네이버 finance 종목 뉴스 스크래핑
+      analyzer.py             ← Claude Haiku 호재/악재 분석
+      pipeline.py             ← refresh_daily() 메인 (스크래핑+병렬 LLM+DB upsert)
+      telegram.py             ← Top 5/Top 5 메시지 빌더
+    nodes/
+      ai_news.py              ← 8번째 ScoreNode 클래스
+    schema.py                 ← (수정) news_sentiment 테이블 DDL 추가
+    registry.py               ← (수정) NODE_REGISTRY["ai_news"] 등록
+    engine.py                 ← (수정) ScreenContext에 news_sentiment 로딩
+    router.py                 ← (수정) POST /snapshot/refresh-news-sentiment 라우트 추가
+  requirements.txt            ← (수정) anthropic 추가
+  tests/
+    test_ai_news_scraper.py        ← 네이버 HTML mock 파싱
+    test_ai_news_analyzer.py       ← anthropic mock 응답
+    test_ai_news_pipeline.py       ← 5종목 mini integration
+    test_ai_news_node.py           ← percentile_rank + min_news_count 필터
+```
+
+### 4.2 agent-office
+
+```
+web-backend/agent-office/app/
+  agents/stock.py             ← (수정) on_ai_news_schedule 메서드 추가
+  scheduler.py                ← (수정) cron mon-fri 08:00 등록
+  service_proxy.py            ← (수정) refresh_ai_news_sentiment() helper 추가
+```
+
+### 4.3 frontend
+
+```
+web-ui/src/pages/stock/screener/
+  components/canvas/constants/
+    canvasLayout.js           ← (수정) AI 노드 추가 (NODE_IDS / NAME_MAP / LABEL / POSITIONS / SCORE_KEYS)
+    canvasLayout.test.js      ← (수정) 카운트 8 점수 노드, 18 엣지로 갱신
+```
+
+---
+
+## 5. DB 스키마 (1개 신규 테이블)
+
+```sql
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS news_sentiment (
+  ticker          TEXT NOT NULL,
+  date            TEXT NOT NULL,                           -- YYYY-MM-DD
+  score_raw       REAL NOT NULL,                           -- LLM 원점수 -10 ~ +10
+  reason          TEXT NOT NULL DEFAULT '',                -- LLM 한 줄 근거
+  news_count      INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,              -- 분석에 사용된 뉴스 수
+  tokens_input    INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,              -- 비용 모니터링
+  tokens_output   INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+  model           TEXT NOT NULL DEFAULT 'claude-haiku-4-5-20251001',
+  created_at      TEXT NOT NULL DEFAULT (datetime('now','localtime')),
+  PRIMARY KEY (ticker, date)
+);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_news_sentiment_date ON news_sentiment(date DESC);
+```
+
+`schema.py` 의 `ensure_screener_schema(conn)` 함수에 이 DDL 추가. WAL + busy_timeout 패턴은 stock-lab `_conn()` 표준화로 이미 적용됨.
+
+**기본 가중치 시드**: `DEFAULT_WEIGHTS["ai_news"] = 0.5` 추가 (다른 7노드의 default와 동일). 기존 settings 행이 있는 환경에서는 마이그레이션 1회 — `ensure_screener_schema()` 가 settings의 weights_json에 ai_news 키 누락 시 0.5로 보충하는 1회성 patch 적용.
+
+---
+
+## 6. ScoreNode 구현
+
+```python
+# stock-lab/app/screener/nodes/ai_news.py
+import pandas as pd
+from .base import ScoreNode, percentile_rank
+
+class AiNewsSentiment(ScoreNode):
+    name = "ai_news"
+    label = "AI 뉴스 호재/악재"
+    default_params = {"min_news_count": 1}
+    param_schema = {
+        "type": "object",
+        "properties": {
+            "min_news_count": {
+                "type": "integer", "default": 1, "minimum": 0,
+                "description": "최소 분석 뉴스 수. 미만이면 NaN.",
+            },
+        },
+    }
+
+    def compute(self, ctx, params):
+        df = getattr(ctx, "news_sentiment", None)
+        if df is None or df.empty:
+            return pd.Series(dtype=float)
+        df = df[df["news_count"] >= params["min_news_count"]]
+        if df.empty:
+            return pd.Series(dtype=float)
+        return percentile_rank(df.set_index("ticker")["score_raw"])
+```
+
+`ScreenContext` dataclass에 `news_sentiment: Optional[pd.DataFrame] = None` 필드 추가 (default None 으로 기존 호출자 호환성 유지). `ScreenContext.load(conn, asof)` 에 로딩 한 줄 추가:
+
+```python
+news_sentiment = pd.read_sql_query(
+    "SELECT ticker, score_raw, news_count FROM news_sentiment WHERE date = ?",
+    conn, params=(asof.isoformat(),),
+)
+return ScreenContext(..., news_sentiment=news_sentiment)
+```
+
+기존 테스트 fixture에서 `ScreenContext(...)` 를 직접 생성하는 케이스는 default=None 으로 자동 호환. AiNewsSentiment.compute() 는 `getattr(ctx, "news_sentiment", None)` 로 안전 fallback.
+
+---
+
+## 7. 파이프라인 (`ai_news/pipeline.py`)
+
+```python
+async def refresh_daily(conn, asof, *, tickers=None, model=DEFAULT_MODEL,
+                       concurrency=10, news_per_ticker=5):
+    """
+    Returns:
+      {"asof": ..., "updated": N, "failures": [...], "duration_sec": ..., 
+       "tokens_input": ..., "tokens_output": ..., "top_pos": [...], "top_neg": [...]}
+    """
+    if tickers is None:
+        tickers = _top_market_cap_tickers(conn, n=100)
+    
+    sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
+    async with httpx.AsyncClient(...) as http_client, AsyncAnthropic(...) as llm:
+        tasks = [_process_ticker(t, sem, http_client, llm, news_per_ticker, model)
+                 for t in tickers]
+        results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
+    
+    successes = [r for r in results if isinstance(r, dict)]
+    failures  = [r for r in results if isinstance(r, BaseException)]
+    
+    _upsert_news_sentiment(conn, asof, successes)
+    
+    top_pos = sorted(successes, key=lambda r: -r["score_raw"])[:5]
+    top_neg = sorted(successes, key=lambda r: r["score_raw"])[:5]
+    
+    return {
+        "asof": asof.isoformat(),
+        "updated": len(successes),
+        "failures": [str(e) for e in failures],
+        "duration_sec": ...,
+        "tokens_input": sum(r["tokens_input"] for r in successes),
+        "tokens_output": sum(r["tokens_output"] for r in successes),
+        "top_pos": top_pos,
+        "top_neg": top_neg,
+    }
+
+
+async def _process_ticker(ticker, sem, http_client, llm, news_per_ticker, model):
+    async with sem:
+        await asyncio.sleep(0.2)  # rate limit
+        news = await scraper.fetch_news(http_client, ticker, n=news_per_ticker)
+        if not news:
+            return {"ticker": ticker, "score_raw": 0.0,
+                    "reason": "no news", "news_count": 0,
+                    "tokens_input": 0, "tokens_output": 0}
+        return await analyzer.score_sentiment(llm, ticker, news, model=model)
+```
+
+---
+
+## 8. Scraper (`ai_news/scraper.py`)
+
+```python
+NAVER_NEWS_URL = "https://finance.naver.com/item/news_news.naver"
+
+async def fetch_news(client, ticker, n=5):
+    r = await client.get(NAVER_NEWS_URL, params={"code": ticker, "page": 1})
+    if r.status_code != 200:
+        return []
+    soup = BeautifulSoup(r.text, "lxml")
+    rows = soup.select("table.type5 tbody tr")[:n]
+    out = []
+    for row in rows:
+        title_el = row.select_one("td.title a")
+        date_el  = row.select_one("td.date")
+        if not title_el or not date_el:
+            continue
+        out.append({
+            "title": title_el.get_text(strip=True),
+            "date":  date_el.get_text(strip=True),
+        })
+    return out
+```
+
+Rate limit: pipeline 의 `Semaphore(10) + 0.2초 sleep` 으로 보호.
+
+---
+
+## 9. Analyzer (`ai_news/analyzer.py`)
+
+```python
+DEFAULT_MODEL = os.getenv("AI_NEWS_MODEL", "claude-haiku-4-5-20251001")
+
+PROMPT_TEMPLATE = """다음은 종목 {name}({ticker})에 대한 최근 뉴스 {n}개의 헤드라인입니다.
+
+{news_block}
+
+이 뉴스들이 종목에 호재인지 악재인지 평가하세요.
+score: -10(매우 강한 악재) ~ +10(매우 강한 호재) 사이의 실수. 0은 중립.
+reason: 30자 이내 한 줄 근거.
+
+JSON으로만 응답하세요:
+{{"score": <float>, "reason": "<string>"}}"""
+
+async def score_sentiment(llm, ticker, news, *, model=DEFAULT_MODEL, name=None):
+    news_block = "\n".join(f"- {n['title']}" for n in news)
+    prompt = PROMPT_TEMPLATE.format(
+        name=name or ticker, ticker=ticker,
+        n=len(news), news_block=news_block,
+    )
+    resp = await llm.messages.create(
+        model=model, max_tokens=200,
+        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+    )
+    try:
+        text = resp.content[0].text
+        data = json.loads(text)
+        return {
+            "ticker": ticker,
+            "score_raw": float(data["score"]),
+            "reason": str(data["reason"])[:200],
+            "news_count": len(news),
+            "tokens_input":  resp.usage.input_tokens,
+            "tokens_output": resp.usage.output_tokens,
+        }
+    except (json.JSONDecodeError, KeyError, ValueError) as e:
+        log.warning("ai_news parse fail for %s: %s", ticker, e)
+        return {
+            "ticker": ticker, "score_raw": 0.0,
+            "reason": f"parse fail: {e!s}",
+            "news_count": len(news),
+            "tokens_input":  resp.usage.input_tokens,
+            "tokens_output": resp.usage.output_tokens,
+        }
+```
+
+---
+
+## 10. 텔레그램 메시지 (`ai_news/telegram.py`)
+
+```python
+def build_telegram_payload(*, asof, top_pos, top_neg,
+                           tokens_input, tokens_output, model):
+    cost_won = int(tokens_input * 0.0013 + tokens_output * 0.0065)  # ₩ 환산
+    lines = [
+        f"🌅 *AI 뉴스 분석* ({asof} 08:00)",
+        "",
+        "📈 *호재 Top 5*",
+    ]
+    for i, r in enumerate(top_pos, 1):
+        lines.append(
+            f"{i}\\. {_escape(r['ticker'])} \\({r['score_raw']:+.1f}\\) — "
+            f"{_escape(r['reason'])}"
+        )
+    lines += ["", "📉 *악재 Top 5*"]
+    for i, r in enumerate(top_neg, 1):
+        lines.append(
+            f"{i}\\. {_escape(r['ticker'])} \\({r['score_raw']:+.1f}\\) — "
+            f"{_escape(r['reason'])}"
+        )
+    lines += [
+        "",
+        f"_분석: 시총 상위 100종목 · 토큰 {tokens_input:,} in / {tokens_output:,} out · "
+        f"약 ₩{cost_won:,}_",
+    ]
+    return "\n".join(lines)
+```
+
+agent-office 가 텔레그램 발송 책임: stock-lab `/refresh-news-sentiment` 응답을 받아 `messaging.send_raw(text, parse_mode="MarkdownV2")` 호출.
+
+---
+
+## 11. agent-office 통합
+
+### 11.1 `agents/stock.py`
+
+```python
+async def on_ai_news_schedule(self):
+    """평일 08:00 KST cron."""
+    try:
+        result = await service_proxy.refresh_ai_news_sentiment()
+    except httpx.HTTPError as e:
+        await self.telegram.send_raw(f"⚠️ AI 뉴스 분석 실패: {e!s}")
+        return
+    
+    if result.get("updated", 0) == 0:
+        await self.telegram.send_raw("⚠️ AI 뉴스: 0종목 분석됨 (스크래핑/LLM 전체 실패)")
+        return
+    
+    failure_rate = len(result.get("failures", [])) / 100
+    if failure_rate > 0.3:
+        await self.telegram.send_raw(
+            f"⚠️ AI 뉴스 실패율 {failure_rate:.0%} — 어제 데이터 사용 가능성"
+        )
+    
+    payload = build_telegram_payload(
+        asof=result["asof"],
+        top_pos=result["top_pos"], top_neg=result["top_neg"],
+        tokens_input=result["tokens_input"],
+        tokens_output=result["tokens_output"],
+        model=DEFAULT_MODEL,
+    )
+    await self.telegram.send_raw(payload, parse_mode="MarkdownV2")
+```
+
+### 11.2 `scheduler.py`
+
+```python
+scheduler.add_job(
+    stock_agent.on_ai_news_schedule,
+    "cron", day_of_week="mon-fri", hour=8, minute=0,
+    id="stock_ai_news_sentiment",
+    timezone="Asia/Seoul",
+)
+```
+
+---
+
+## 12. 에러 처리
+
+| 상황 | 처리 |
+|------|------|
+| 네이버 뉴스 페이지 404/타임아웃 | 해당 종목 score_raw=0 + reason="no news", failures 별도 카운트 |
+| BeautifulSoup 파싱 실패 (HTML 구조 변경) | 동일 처리 (failures 카운트) |
+| LLM JSON 파싱 실패 | score_raw=0 + reason="parse fail", tokens는 그래도 누적 (실제 호출됨) |
+| anthropic API 5xx | 자동 retry 1회 (SDK 기본), 실패 시 failures 카운트 |
+| 전체 cron 실패 (네트워크 등) | agent-office 에러 텔레그램 + 16:30 잡은 어제 sentiment 데이터 사용 (date 비교로 자동) |
+| 실패율 > 30% | 텔레그램 경고 알림. 단 부분 데이터는 그대로 DB 반영 |
+| 16:30 시점 news_sentiment 비어 있음 | AiNewsSentiment.compute() 가 빈 Series 반환 → 가중합에서 이 노드 자동 제외 |
+| LLM이 -10/+10 범위 벗어난 값 응답 | clamp `max(-10, min(10, score))` 적용 |
+
+---
+
+## 13. 동시성 & rate limit
+
+- `asyncio.Semaphore(10)` — 동시 10종목 처리 (네이버 차단 회피)
+- 종목 처리 사이 0.2초 sleep (semaphore 안에서)
+- 100종목 ÷ 10 동시 × 평균 3초/종목 = **~30-60초 총 소요**
+- agent-office httpx timeout = 180초 (충분한 여유)
+- stock-lab _conn() 의 WAL + busy_timeout=120s 로 16:30 잡과 동시 실행 시 lock 보호
+
+---
+
+## 14. 비용 모니터링
+
+- 종목당 평균: input ~500 tokens, output ~50 tokens
+- 일 비용: 50K input × $1/M + 5K output × $5/M = **$0.075/일**
+- 월 비용: **~$1.6** (텔레그램 메시지 하단에 매일 ₩72 형태로 표시)
+- `news_sentiment.tokens_input/output` 컬럼으로 누적 추적 가능
+- 환산: 1 USD ≈ ₩1,300, input $0.0013/K, output $0.0065/K (장기 평균)
+
+---
+
+## 15. 프론트엔드 변경
+
+캔버스 모드에 8번째 점수 노드 추가. 아래 한 파일만 수정:
+
+```js
+// canvasLayout.js
+export const NODE_IDS = {
+  ...,
+  AI_NEWS: 'score-ai-news',  // 신규
+  ...,
+};
+export const NODE_KIND_MAP = { ..., [NODE_IDS.AI_NEWS]: 'score', ... };
+export const SCORE_NODE_NAME_MAP = { ..., [NODE_IDS.AI_NEWS]: 'ai_news' };
+export const SCORE_NODE_LABEL = {
+  ...,
+  [NODE_IDS.AI_NEWS]: { icon: '🤖', title: 'AI 뉴스' },
+};
+export const INITIAL_NODE_POSITIONS = {
+  ...,
+  // 기존 7개 score y: 0,90,180,270,360,450,540 → 8개 y: 0,90,...,630
+  [NODE_IDS.AI_NEWS]: { x: 480, y: 630 },
+};
+const SCORE_KEYS = [..., 'AI_NEWS'];   // 한 줄 추가
+```
+
+폼 모드 `NodePanel` 은 백엔드 `/api/stock/screener/nodes` 응답 기반이라 백엔드 등록만으로 자동 반영.
+
+테스트 갱신:
+- `canvasLayout.test.js`: 8 score 노드, 18 엣지 (1+8+8+1), Object.keys(SCORE_NODE_NAME_MAP) === 8
+
+---
+
+## 16. 테스트 전략
+
+### 16.1 backend 단위 테스트
+
+| 파일 | 검증 |
+|------|------|
+| `test_ai_news_scraper.py` | 네이버 HTML mock 파싱 (3종목 fixture, 빈 HTML, 404 응답) |
+| `test_ai_news_analyzer.py` | anthropic mock — success / JSON 파싱 실패 / score 범위 클램프 |
+| `test_ai_news_pipeline.py` | 5종목 mini integration (scraper/analyzer monkeypatch) — top_pos/top_neg 정렬 검증, failures 격리 검증 |
+| `test_ai_news_node.py` | AiNewsSentiment.compute() — percentile_rank 결과, min_news_count 필터, 빈 컨텍스트 |
+| `test_screener_schema.py` | news_sentiment DDL 생성 확인 (기존 테스트 보강) |
+| `test_screener_router.py` | POST /snapshot/refresh-news-sentiment 라우팅 검증 (mock pipeline) |
+
+### 16.2 frontend 회귀 테스트
+
+| 파일 | 검증 |
+|------|------|
+| `canvasLayout.test.js` (수정) | SCORE_NODE_NAME_MAP 8 entries, EDGES 18, AI_NEWS가 gate→score→combine 경로 가짐 |
+
+### 16.3 수동 검증 체크리스트
+
+배포 전 NAS에서:
+- [ ] 08:00 cron 트리거 (수동 `agent-office.on_ai_news_schedule()`)
+- [ ] news_sentiment 테이블에 100종목 행 생성 확인
+- [ ] 텔레그램 메시지 호재/악재 Top 5 + 비용 라인 정상 표시
+- [ ] 16:30 스크리너 잡이 ai_news 점수 가중합에 반영 (스크리너 결과의 scores.ai_news 컬럼 확인)
+- [ ] 캔버스 모드에 🤖 AI 뉴스 노드 표시, 활성/비활성 토글 동작
+- [ ] LLM 실패 시뮬레이션 (ANTHROPIC_API_KEY 잘못 설정 후 cron) → fail-soft 동작
+
+---
+
+## 17. 배포
+
+- **백엔드**: stock-lab + agent-office 동시 변경 → git push → Gitea webhook → 자동 deployer rsync + docker compose build
+- **DB 마이그레이션**: `ensure_screener_schema(conn)` 의 `CREATE TABLE IF NOT EXISTS` 로 자동 (기존 패턴)
+- **환경변수**: stock-lab docker-compose.yml 에 `AI_NEWS_MODEL` (옵션) 추가 가능. 기본값 `claude-haiku-4-5-20251001`
+- **프론트**: web-ui에서 `npm run release:nas` (캔버스 노드 1개 추가는 작은 변경)
+
+---
+
+## 18. 후속 슬라이스 후보 (이번 슬라이스 NOT)
+
+본 슬라이스 완료 후 자연스럽게 이어질 작업:
+
+1. **URL 단위 캐싱** — 뉴스 분석 비용 ~70% 절감
+2. **장중 16:00 추가 sentiment cron** — 16:30 스크리너에 더 신선한 데이터 공급
+3. **종목별 sentiment 트렌드 차트** — 데이터 1-2주 누적 후 시각화
+4. **시총 200~500 확장** — 중소형주 sentiment 커버리지
+5. **백테스트** — sentiment 점수가 실수익에 미친 영향 회귀
+6. **다국어/거시 뉴스 통합** — 글로벌 시장 영향 변수 추가
+7. **알림 토글** — 운영 중 텔레그램 알림 일시 정지 옵션
+8. **종목별 sentiment 페이지** — 상세 뉴스 + 점수 + LLM 근거 가시화
+
+---
+
+## 19. 리스크와 완화
+
+| 리스크 | 완화 |
+|--------|------|
+| 네이버 finance HTML 구조 변경 | 단위 테스트로 빠른 감지. fail-soft (해당 종목 skip). 운영 알림 (실패율 > 30%) |
+| LLM 응답이 JSON 깨짐 | 종목당 1콜 + JSON-mode prompt + 파싱 실패 시 단일 종목만 skip. lotto curator에서 검증된 패턴 |
+| 네이버 차단 (429) | Semaphore(10) + 0.2초 sleep + httpx User-Agent. 향후 429 응답 시 exponential backoff 추가 |
+| anthropic API 비용 폭증 | 일 1회 100종목 = $0.075 상한. 토큰 모니터링 컬럼 + 텔레그램 표시로 즉시 감지 |
+| 08:00 cron이 16:30 잡과 lock 충돌 | _conn() WAL + busy_timeout=120s 로 흡수. 두 cron 시간 8.5시간 차이로 실질 충돌 없음 |
+| 16:30 시점 news_sentiment 비어 있음 (cron 실패) | AiNewsSentiment.compute() 가 빈 Series → 가중합에서 자동 제외. 다른 7노드 점수만 사용 |
+
+---
+
+## 20. 완료 조건 (Definition of Done)
+
+- [ ] 평일 08:00 KST agent-office cron 등록, 수동 트리거로 실행 검증
+- [ ] news_sentiment 테이블에 100종목 데이터 일별 생성
+- [ ] 텔레그램에 호재/악재 Top 5 + 비용 라인 표시
+- [ ] 16:30 스크리너 잡에서 ai_news 점수가 가중합에 반영 (scores.ai_news 노출)
+- [ ] 캔버스 모드에 8번째 노드 🤖 AI 뉴스 표시, 가중치/활성/파라미터 편집 동작
+- [ ] 폼 모드 NodePanel에 AI 뉴스 자동 노출 (백엔드 메타 기반)
+- [ ] 16.1 단위 테스트 모두 통과
+- [ ] 16.3 수동 검증 체크리스트 모두 통과
+- [ ] LLM 실패 시 fail-soft 동작 (전체 잡은 성공으로 끝나고, 실패 종목만 누락)

docs/superpowers/specs/2026-05-14-ai-news-articles-source-design.md

@@ -0,0 +1,422 @@
+# AI News Phase 1 — `articles` Source Integration Design
+
+**작성일**: 2026-05-14
+**작성자**: gahusb
+**상태**: Approved for implementation
+**선행 spec**: `2026-05-13-ai-news-sentiment-node-design.md`
+**선행 review**: adversarial review (Claude general-purpose, codex CLI ENOENT fallback)
+
+---
+
+## 1. 목표
+
+`ai_news` 파이프라인의 데이터 소스를 **Naver 종목 뉴스 스크래핑 → 기존 `articles` 테이블 재사용** 으로 교체한다. 인프라 중복 제거(이미 매일 cron으로 수집 중) + Naver 차단 회피 + LLM 입력 풍부화(summary 포함).
+
+본 슬라이스는 **Phase 1** 전략의 일부. 4주 IC 측정 결과를 보고 (a) IC < 0.05 → 노드 폐기, (b) IC ≥ 0.05 → Phase 2 (DART OpenAPI 추가) 결정.
+
+**Why**: adversarial review에서 가장 강한 비판이 **"이미 매일 수집 중인 `articles` 테이블을 무시하고 Naver를 100번 더 긁는 중복 인프라"**였음. weight=0 차단(이전 슬라이스 `943f676`)과 짝을 이루어 본 슬라이스로 인프라 중복 해소.
+
+---
+
+## 2. 범위
+
+**포함 (Phase 1)**:
+- 신규 모듈 `ai_news/articles_source.py` — 기존 articles 테이블 조회 + 종목명 substring 매핑
+- `news_sentiment` 테이블에 `source TEXT NOT NULL DEFAULT 'articles'` 컬럼 추가
+- `pipeline.py` 가 articles_source 사용 (Naver scraper 호출 제거)
+- `analyzer.py` 가 LLM 입력에 `summary` 추가 (제목 + 요약)
+- 텔레그램 메시지에 매핑 hit-rate 표시 (e.g., "matched 42/100")
+- 단위 테스트 — articles_source 6개, pipeline 통합 회귀
+
+**범위 외 (NOT)**:
+- DART OpenAPI 통합 (Phase 2, IC 검증 후)
+- alias dict / LLM ticker 추출 (Phase 1.5, hit-rate 낮을 시)
+- failure taxonomy (별도 슬라이스)
+- legacy `scraper.py` 삭제 (Phase 2 결정 후)
+- 환경변수로 source 토글 fallback (YAGNI)
+- weight 변경 (여전히 0.0 유지)
+- 매핑 정확도 자동 alarm/threshold
+
+---
+
+## 3. 아키텍처
+
+```
+                   ┌──────────────────────────────┐
+[08:00 KST 평일]   │ agent-office on_ai_news_     │
+                   │ schedule (변경 없음)         │
+                   └──────────┬───────────────────┘
+                              │ HTTP POST
+                              ▼
+   ┌────────────────────────────────────────────────────────┐
+   │ stock-lab /snapshot/refresh-news-sentiment (변경 없음) │
+   │                                                         │
+   │ ai_news/pipeline.refresh_daily(asof):                   │
+   │  1. top-100 tickers by market_cap (그대로)               │
+   │  2. articles_source.gather_articles_for_tickers(...)    │
+   │     - SELECT * FROM articles WHERE crawled_at >= asof-1d│
+   │     - 각 article (title+summary) ∋ ticker.name 매칭     │
+   │     - {ticker: [article_dict, ...]} 반환                │
+   │  3. asyncio.gather (매핑된 ticker만):                    │
+   │     a. analyzer.score_sentiment(llm, ticker, articles)  │
+   │        (Naver scraper 호출 없음 — articles 그대로 전달) │
+   │  4. news_sentiment upsert with source='articles'        │
+   │  5. 텔레그램 페이로드: matched_count / total_count 추가  │
+   └────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+**의존성 변경 없음**: anthropic SDK 유지, httpx/BeautifulSoup 제거하지 않음 (legacy scraper에서 import 유지).
+
+---
+
+## 4. 파일 변경
+
+### 4.1 신규
+```
+web-backend/stock-lab/app/screener/ai_news/
+  articles_source.py             ← DB articles 조회 + 종목 매핑
+web-backend/stock-lab/tests/
+  test_ai_news_articles_source.py    ← 6 tests
+```
+
+### 4.2 수정
+```
+web-backend/stock-lab/app/screener/
+  schema.py                      ← news_sentiment.source 컬럼 + migration
+  ai_news/pipeline.py            ← scraper 호출 제거, articles_source 사용
+  ai_news/analyzer.py            ← summary 활용
+```
+
+### 4.3 변경 없음
+- `ai_news/scraper.py` (deprecate 주석만, 다음 슬라이스에서 삭제 결정)
+- `ai_news/telegram.py` (매핑 통계는 router 에서 처리하거나 telegram 빌더에 인자 추가)
+- `ai_news/validation.py` (IC 측정은 데이터 소스 무관)
+- `nodes/ai_news.py`
+- `engine.py`
+- `router.py` (응답 구조는 동일, 새 통계 필드만 추가)
+- agent-office 전체
+- 프론트엔드
+
+---
+
+## 5. DB 스키마 변경
+
+```sql
+ALTER TABLE news_sentiment ADD COLUMN source TEXT NOT NULL DEFAULT 'articles';
+```
+
+`schema.py` 의 `ensure_screener_schema(conn)` 에 migration block:
+```python
+cols = {r[1] for r in conn.execute("PRAGMA table_info(news_sentiment)").fetchall()}
+if "source" not in cols:
+    conn.execute(
+        "ALTER TABLE news_sentiment ADD COLUMN source TEXT NOT NULL DEFAULT 'articles'"
+    )
+```
+
+기존 운영 row (Naver 출처)는 default `'articles'` 로 채워짐 — 이는 의미적으로 부정확하지만 다음 cron부터 실제 articles 출처로 upsert되어 덮어쓰여짐. 24시간 내 정확화. Phase 2 비교 시점(4주 후)에는 충분히 cleared.
+
+---
+
+## 6. `articles_source.py` 구현
+
+```python
+"""기존 articles 테이블에서 종목별 뉴스 매핑."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import datetime as dt
+import logging
+import sqlite3
+from typing import Any, Dict, List, Tuple
+
+log = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def gather_articles_for_tickers(
+    conn: sqlite3.Connection,
+    tickers: List[str],
+    asof: dt.date,
+    *,
+    window_days: int = 1,
+    max_per_ticker: int = 5,
+) -> Tuple[Dict[str, List[Dict[str, Any]]], Dict[str, int]]:
+    """Returns ({ticker: [article, ...]}, stats)."""
+    cutoff = (asof - dt.timedelta(days=window_days)).isoformat()
+
+    # 1. tickers 의 회사명 조회
+    if not tickers:
+        return {}, {"total_articles": 0, "matched_pairs": 0, "hit_tickers": 0}
+    placeholders = ",".join("?" * len(tickers))
+    name_rows = conn.execute(
+        f"SELECT ticker, name FROM krx_master WHERE ticker IN ({placeholders})",
+        tickers,
+    ).fetchall()
+    name_map = {r[0]: r[1] for r in name_rows if r[1]}
+
+    # 2. 최근 articles 조회
+    articles = conn.execute(
+        "SELECT title, summary, press, pub_date, crawled_at "
+        "FROM articles WHERE crawled_at >= ? ORDER BY crawled_at DESC",
+        (cutoff,),
+    ).fetchall()
+
+    # 3. 매핑
+    out: Dict[str, List[Dict[str, Any]]] = {t: [] for t in tickers}
+    matched_pairs = 0
+    for a in articles:
+        title = (a[0] or "").strip()
+        summary = (a[1] or "").strip()
+        haystack = title + " " + summary
+        for ticker, name in name_map.items():
+            if not name or len(name) < 2:
+                continue
+            if name in haystack:
+                if len(out[ticker]) >= max_per_ticker:
+                    continue
+                out[ticker].append({
+                    "title": title,
+                    "summary": summary,
+                    "press": a[2] or "",
+                    "pub_date": a[3] or "",
+                })
+                matched_pairs += 1
+
+    hit_tickers = sum(1 for arts in out.values() if arts)
+    stats = {
+        "total_articles": len(articles),
+        "matched_pairs": matched_pairs,
+        "hit_tickers": hit_tickers,
+    }
+    return out, stats
+```
+
+---
+
+## 7. `pipeline.py` 변경
+
+`refresh_daily()` 의 `_make_http()` / `asyncio.Semaphore(rate_limit)` / scraper 호출 부분 교체:
+
+```python
+async def refresh_daily(conn, asof, *, top_n=100, concurrency=10,
+                       max_news_per_ticker=5, model=_analyzer.DEFAULT_MODEL):
+    started = time.time()
+    tickers = _top_market_cap_tickers(conn, n=top_n)
+    name_map = {...}  # 기존 그대로
+
+    # 새: articles 매핑
+    articles_by_ticker, mapping_stats = articles_source.gather_articles_for_tickers(
+        conn, tickers, asof, window_days=1, max_per_ticker=max_news_per_ticker,
+    )
+
+    sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
+    async with _make_llm() as llm:
+        tasks = []
+        for t in tickers:
+            articles = articles_by_ticker.get(t, [])
+            if not articles:
+                continue  # 매핑 0 — score 미생성
+            tasks.append(_process_one_articles(
+                t, name_map.get(t, t), articles, sem, llm, model
+            ))
+        raw_results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
+
+    successes, failures = _split_results(raw_results)
+    if successes:
+        _upsert_news_sentiment(conn, asof, successes, source="articles")
+
+    top_pos = sorted(successes, key=lambda r: -r["score_raw"])[:5]
+    top_neg = sorted(successes, key=lambda r: r["score_raw"])[:5]
+    return {
+        "asof": asof.isoformat(),
+        "updated": len(successes),
+        "failures": [str(f) for f in failures],
+        "duration_sec": round(time.time() - started, 2),
+        "tokens_input": sum(r["tokens_input"] for r in successes),
+        "tokens_output": sum(r["tokens_output"] for r in successes),
+        "top_pos": top_pos, "top_neg": top_neg, "model": model,
+        "mapping": mapping_stats,  # 신규
+    }
+
+
+async def _process_one_articles(ticker, name, articles, sem, llm, model):
+    async with sem:
+        return await _analyzer.score_sentiment(llm, ticker, articles, name=name, model=model)
+```
+
+`_make_http()` 제거. legacy scraper 의존 없음.
+
+`_upsert_news_sentiment` 에 `source` 인자 추가:
+```python
+def _upsert_news_sentiment(conn, asof, rows, *, source="articles"):
+    iso = asof.isoformat()
+    data = [(
+        r["ticker"], iso, r["score_raw"], r["reason"], r["news_count"],
+        r["tokens_input"], r["tokens_output"], r["model"], source,
+    ) for r in rows]
+    conn.executemany(
+        """INSERT INTO news_sentiment
+             (ticker, date, score_raw, reason, news_count,
+              tokens_input, tokens_output, model, source)
+           VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+           ON CONFLICT(ticker, date) DO UPDATE SET
+             score_raw=excluded.score_raw, reason=excluded.reason,
+             news_count=excluded.news_count, tokens_input=excluded.tokens_input,
+             tokens_output=excluded.tokens_output, model=excluded.model,
+             source=excluded.source
+        """, data,
+    )
+    conn.commit()
+```
+
+---
+
+## 8. `analyzer.py` 변경 (미세)
+
+`news_block` 빌더만:
+```python
+def _format_news_block(news: List[Dict[str, Any]]) -> str:
+    lines = []
+    for n in news:
+        date = n.get("pub_date", "")
+        title = n["title"]
+        summary = (n.get("summary") or "").strip()
+        if summary:
+            lines.append(f"- [{date}] {title}\n  {summary[:200]}")
+        else:
+            lines.append(f"- [{date}] {title}")
+    return "\n".join(lines)
+```
+
+`score_sentiment()` 의 prompt 빌드 부분:
+```python
+news_block = _format_news_block(news)
+```
+
+LLM 입력 토큰 ~2-3배 (summary 200자 cap). 매핑 수가 감소(예상 100 → 30-60)하므로 총 토큰 비용은 비슷하거나 약간 감소.
+
+---
+
+## 9. 텔레그램 매핑 통계 표시
+
+`telegram.build_message()` 에 `mapping` 인자 추가:
+```python
+def build_message(*, asof, top_pos, top_neg, tokens_input, tokens_output,
+                  mapping=None):
+    ...
+    cost = _cost_won(tokens_input, tokens_output)
+    mapping_line = ""
+    if mapping:
+        mapping_line = (
+            f"매핑: {mapping['hit_tickers']}/100 ticker "
+            f"\\({mapping['matched_pairs']}쌍 / articles {mapping['total_articles']}건\\) · "
+        )
+    lines += [
+        "",
+        f"_분석: 시총 상위 100종목 · {mapping_line}"
+        f"토큰 {tokens_input:,} in / {tokens_output:,} out · 약 ₩{cost:,}_",
+    ]
+    return "\n".join(lines)
+```
+
+`router.py` 에서 `mapping=summary.get('mapping')` 전달.
+
+---
+
+## 10. 테스트 전략
+
+### 10.1 신규 `test_ai_news_articles_source.py` (6 tests)
+1. **single_ticker_match_in_title** — title 에 회사명 → 매핑 hit
+2. **single_ticker_match_in_summary** — summary 에 회사명 → 매핑 hit
+3. **multi_ticker_match** — 한 article 이 두 회사명 포함 → 두 ticker 모두 매핑
+4. **no_match_returns_empty_list** — 회사명 미포함 article → 빈 리스트
+5. **max_per_ticker_caps_results** — 6개 매핑 가능한 articles 중 max=5
+6. **window_days_filters_old_articles** — crawled_at < cutoff 인 article 제외
+
+### 10.2 갱신 `test_ai_news_pipeline.py`
+기존 `patch.object(pipeline, "_scraper")` 패턴을 `patch.object(pipeline, "articles_source")` 로 교체. 시나리오:
+- happy path: 3 ticker × 1 article each
+- failures isolated: 한 ticker LLM error
+- 매핑 0 ticker (skip 검증)
+
+### 10.3 갱신 `test_ai_news_analyzer.py`
+- `news` 입력에 `summary` 가 있을 때 prompt 에 포함되는지
+- summary 없을 때 title 만 사용
+- pub_date 표시
+
+### 10.4 갱신 `test_ai_news_telegram.py`
+- `mapping` 인자 있을 때 매핑 라인 포함
+- `mapping=None` 일 때 기존 동작
+
+### 10.5 갱신 `test_ai_news_router.py`
+- response 에 `mapping` 필드 포함
+
+### 10.6 갱신 `test_screener_schema.py`
+- migration 시 `source` 컬럼 생성
+- 기존 row 의 source default 검증
+
+---
+
+## 11. 운영 가정 + 모니터링
+
+| 가정 | 모니터링 |
+|------|----------|
+| 기존 `stock_news` cron (7:30 KST)이 articles 매일 수집 | 그게 깨지면 ai_news 도 0 결과 — articles 일별 count 별도 모니터링 권장 (이번 슬라이스 외) |
+| 시장 뉴스에 시총 상위 100종목 회사명이 자주 등장 | hit-rate 텔레그램 라인으로 일별 확인. <30% 면 alias dict 추가 검토 |
+| 회사명 substring match가 false positive 적음 | 4주 IC 결과로 검증 (positive면 매핑 정확도 OK 추정) |
+
+---
+
+## 12. 에러 처리
+
+| 상황 | 처리 |
+|------|------|
+| articles 테이블 비어 있음 | gather() 반환 = `{}`, stats `total=0`. 모든 ticker skip, news_sentiment 0 row 추가, telegram에 "매핑 0/100" 표시 |
+| 시총 상위 ticker 모두 매핑 0 | `updated=0` → on_ai_news_schedule 의 운영자 알림 분기 (기존 그대로) |
+| krx_master 비어 있음 | gather() 가 빈 결과, 위와 동일 |
+| LLM 실패 (특정 ticker) | 기존 fail-soft 그대로. failures 리스트에 추가, 다른 ticker 영향 없음 |
+| migration 실행 실패 (예: 이미 컬럼 존재) | PRAGMA table_info 체크로 idempotent. ALTER 안 실행 |
+
+---
+
+## 13. 비용 / 성능 비교
+
+| 항목 | 현재 (Naver) | Phase 1 (articles) |
+|------|--------------|-------------------|
+| 외부 HTTP | 100건/일 (Naver) | 0건 |
+| 실패율 | 30%+ (Naver 차단) | 0% (DB 조회) |
+| LLM calls | 100 | hit_tickers 수 (예상 30-60) |
+| LLM input tokens | ~25K | ~30-50K (summary 포함) |
+| 일 비용 | ~$0.075 | ~$0.05-0.10 (실측 후) |
+| 처리 시간 | 30-60초 | 5-15초 (DB + LLM) |
+
+---
+
+## 14. Rollback
+
+- 데이터: `news_sentiment.source` 컬럼으로 Phase 1 데이터와 이전 Naver 데이터 구분 가능
+- 코드: `git revert` 만으로 가능. legacy `scraper.py` 유지로 코드 회복 즉시
+- 환경변수 토글: **미포함** (YAGNI)
+
+---
+
+## 15. 후속 슬라이스 (Phase 1 이후 결정)
+
+- **Phase 1.5** — 매핑 hit-rate < 30% 면 alias dict 추가 (50-100개)
+- **Phase 2** — 4주 IC ≥ 0.05 시 DART OpenAPI 추가 (하이브리드 점수)
+- **Phase X** — IC < 0.05 시 노드 deprecate 후 삭제 (scraper + analyzer + pipeline + node + DB cleanup)
+
+---
+
+## 16. 완료 조건 (Definition of Done)
+
+- [ ] `articles_source.py` + 6개 단위 테스트
+- [ ] `news_sentiment.source` 컬럼 추가 + migration
+- [ ] `pipeline.py` 가 articles_source 사용 (scraper 호출 없음)
+- [ ] `analyzer.py` 가 summary 포함 prompt
+- [ ] `telegram.py` 에 매핑 통계 라인
+- [ ] `router.py` 응답에 `mapping` 필드
+- [ ] 기존 76 단위 테스트 + 갱신/신규 테스트 모두 통과
+- [ ] 운영 환경 트리거 시 텔레그램에 "매핑 N/100" 표시 + news_sentiment 행에 source='articles'
+- [ ] LLM 비용이 일 ~$0.05-0.10 범위로 감소 (텔레그램 ₩ 라인으로 확인)
+- [ ] 첫 실행 후 매핑 hit-rate 메모리 기록 (1.5/2 결정 baseline)

docs/superpowers/specs/2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md

@@ -0,0 +1,420 @@
+# Confidence Signal Pipeline V2 — Architecture & Contract (Phase 0)
+
+**작성일**: 2026-05-15
+**작성자**: gahusb
+**상태**: Approved for implementation (Phase 0 = architecture decisions, 코드 변경 없음)
+**Amended 2026-05-15**: Chronos-2 채택 (LSTM 폐기) + Qwen3 14B 채택 (Claude Haiku 폐기). 모델 결정 11개 보정.
+**선행 컨텍스트**:
+- adversarial review (2026-05-13) — 신호 검증 인프라 필요성
+- Stock Screener V1 (post-close 16:30 Top-N) — 가치 발굴 완성
+- AI News Phase 1 (`articles` source, weight=0 검증 대기) — sentiment 신호
+- web-ai (Windows GPU, RTX 5070 Ti) — LSTM + KIS API + Telegram Bot 기존 자산
+
+---
+
+## 1. 비전
+
+**"주식을 쉽게 잘하기"** — 다층 신뢰도 시스템으로 사용자 + 아내 모두에게 확신 있는 매매 신호 전달.
+
+V1 screener는 종가 기반 일별 Top-N 만 산출. V2는:
+- **가치 발굴 (stock-lab 종가 기반)** ×
+- **시점 분석 (web-ai 장중 Chronos-2 + 분봉)** ×
+- **2차 검증 (agent-office → web-ai Qwen3 14B Ollama)** ×
+- **이중 텔레그램 (본인 = 기술 풀 / 아내 = 간소화)**
+= **확신의 신호**
+
+**역할 분리 — 두 AI 모델**:
+- **Chronos-2** (Amazon, 120M params, FP16 ~1GB) = 시계열 예측 엔진 (수치 → quantile 분포)
+- **Qwen3 14B Q4** (Ollama, ~8.3GB) = 분석가/개발자 보조 두뇌 (자연어 메시지 + 전략 해석 + 코드 자동화)
+
+---
+
+## 2. Phase 0 산출물
+
+**본 spec 1 문서**. 코드 변경 0. 후속 Phase 1-7 의 모든 구현이 본 spec 의 결정을 따른다.
+
+핵심 결정 8개 (amend 시점):
+1. 데이터 채널 — `web-ai pull from stock-lab` (web-ai 가 polling)
+2. 데이터 소스 — KIS API 직접 (web-ai) + stock-lab API (settings/screener/portfolio)
+3. **시점 예측 모델 — Chronos-2 (Amazon, 120M, zero-shot, quantile 분포)**
+4. **2차 검증 모델 — Qwen3 14B Q4 (Ollama on web-ai, ~8.3GB, 응답 ~13초)**
+5. 2차 검증 방식 — context augmentation (메시지 직접 작성 + 양방향 게이트)
+6. 트리거 — 매수 (screener Top-20) + 매도 (portfolio 보유). 관심종목은 백로그
+7. 이중 텔레그램 — 본인 풀버전 + 아내 간소화. LLM 단일 콜에서 양쪽 생성
+8. 운영 — 시간대별 폴링 주기 (장전 5분 / 장중 1분 / 장후 5분 / 야간 없음 — Chronos-2 zero-shot)
+
+---
+
+## 3. 시스템 아키텍처
+
+```
+┌─────────────────────────────────────┐      ┌──────────────────────────────────┐
+│   NAS (Synology Docker)              │      │   Windows PC (RTX 5070 Ti)        │
+│                                      │      │                                   │
+│  ┌────────────────────────────────┐  │      │  ┌─────────────────────────────┐ │
+│  │ stock-lab :18500                │  │      │  │ web-ai :8001                │ │
+│  │  • /screener/settings           │◄─┼──────┼─►│  ① Pull Worker             │ │
+│  │  • /screener/run                │  │ HTTP │  │     (시간대별 폴링)         │ │
+│  │  • /portfolio                   │  │ pull │  │                             │ │
+│  │  • /news-sentiment (옵션)       │  │      │  │  ② KIS Client              │ │
+│  └────────────────────────────────┘  │      │  │     (WebSocket 분봉/호가)   │ │
+│                                      │      │  │                             │ │
+│  ┌────────────────────────────────┐  │      │  │  ③ Chronos-2 Predictor    │ │
+│  │ agent-office :18900             │◄─┼──────┼──┤     (Chronos-2 120M zero-shot)│ │
+│  │  • /signal (Ollama 라우팅)      │  │ HTTP │  │     60일 → quantile 분포     │ │
+│  │  • Telegram dispatcher (이중)   │  │ push │  │                             │ │
+│  │  → web-ai Ollama HTTP 호출      │  │      │  │  ④ Timing Analyzer         │ │
+│  └─────────┬──────────────────────┘  │ trig │  │     (분봉 모멘텀)           │ │
+│            │                          │      │  │                             │ │
+└────────────┼──────────────────────────┘      │  │  ⑤ Signal Generator        │ │
+             │                                  │  │     (매수/매도 룰)          │ │
+             ▼                                  │  │                             │ │
+       ┌─────────────────┐                     │  │  ⑥ Rate Limiter            │ │
+       │   Telegram       │                     │  │     (24h 중복 차단)         │ │
+       │  - 본인 (full)   │                     │  └─────────────┬───────────────┘ │
+       │  - 아내 (lite)   │                     │                                   │
+       └─────────────────┘                     └───────────────────────────────────┘
+```
+
+**책임 분리**:
+- **stock-lab**: 가치 발굴 (8 노드 + 위생 게이트 + ATR), 사용자 설정 저장, portfolio 단일 진실원
+- **web-ai**: 시점 분석 (Chronos-2 + 분봉), 시그널 생성, rate limit, **Ollama LLM 호스팅 (Qwen3 14B Q4)**
+- **agent-office**: 신호 라우팅 (web-ai Ollama HTTP 호출), 텔레그램 발송 (본인 + 아내)
+- **web-ui**: stock-lab settings 편집 (캔버스 UI). 신호 수신/표시는 V2 NOT.
+
+**VRAM 분배 (RTX 5070 Ti 16GB, usable 15.5GB)**:
+- Chronos-2: ~1GB
+- Qwen3 14B Q4: ~8.3GB
+- 합: ~9.3GB
+- 여유: ~6GB (안전 마진)
+
+---
+
+## 4. 데이터 소스 분담
+
+| 데이터 | 출처 | 갱신 주기 | 저장소 |
+|--------|------|----------|-------|
+| KRX 일봉 60일 (Chronos-2 입력) | KIS API (web-ai 직접) | 시작 시 + 종가 후 갱신 | web-ai 로컬 |
+| 정규장 분봉/실시간 호가 | KIS API WebSocket (web-ai 직접) | 실시간 | web-ai 메모리 |
+| NXT 가격 스냅샷 (장전/장후) | KIS API + 네이버 모바일 백업 | 30초~1분 폴링 | web-ai 로컬 |
+| screener settings (가중치) | stock-lab API (web-ai pull) | 1-5분 | NAS `stock.db` |
+| screener 점수 (Top-20) | stock-lab `/run` 호출 결과 | 1-5분 | NAS (preview 모드, 미저장) |
+| portfolio (보유 종목 + 평단) | stock-lab API (web-ai pull) | 1-5분 | NAS `stock.db` |
+| 외인/기관 수급 | stock-lab (네이버 frgn) | 종가 후 16:30 | NAS `stock.db` |
+| AI 뉴스 sentiment | stock-lab (articles 기반 Claude) | 평일 08:00 | NAS `stock.db` |
+| 사용자 텔레그램 chat IDs | agent-office 환경변수 | 정적 | docker-compose env |
+
+**원칙**:
+- web-ai는 NAS DB 직접 접근 안 함 — 모든 데이터는 stock-lab API 경유
+- KIS API 데이터는 web-ai 로컬에만 — NAS push 안 함 (실시간성 + 용량)
+- 본인+아내 chat ID 는 agent-office 단독 보관 — web-ai 는 ticker/action 만 push
+
+---
+
+## 5. API 계약
+
+### 5.1 stock-lab → web-ai (pull 응답)
+
+**기존 endpoint (변경 없음)**:
+- `GET /api/stock/screener/settings` — 현재 가중치/임계값
+- `POST /api/stock/screener/run {mode:"preview"}` — 8 노드 점수 + Top-N (DB 미저장)
+- `GET /api/portfolio` — 보유 종목 리스트
+
+**신규 endpoint (Phase 1)**:
+- `GET /api/stock/screener/news-sentiment?days=1` — 종목별 sentiment 점수 (옵션, Phase 1 에 추가)
+
+### 5.2 web-ai → agent-office (push)
+
+**신규 endpoint** (Phase 5):
+```
+POST /api/agent-office/signal
+Content-Type: application/json
+```
+
+Request body:
+```json
+{
+  "ticker": "005930",
+  "name": "삼성전자",
+  "action": "buy" | "sell",
+  "confidence_webai": 0.82,
+  "current_price": 78500,
+  "avg_price": 75000,     // sell 시에만
+  "pnl_pct": 0.047,        // sell 시에만
+  "context": {
+    "lstm_pred_1d": 0.023,
+    "lstm_pred_conf": 0.82,
+    "screener_rank": 3,
+    "screener_scores": {"foreign_buy": 88, "volume_surge": 75, "momentum": 60, ...},
+    "minute_momentum": "strong_up" | "weak_up" | "neutral" | "weak_down" | "strong_down",
+    "kospi_change": 0.004,
+    "news_sentiment": 6.2,
+    "news_top": ["HBM 양산 가시화", "1분기 어닝 서프라이즈"]
+  }
+}
+```
+
+Response (agent-office → web-ai):
+```json
+{
+  "ok": true,
+  "decision": "send" | "hold",
+  "final_confidence": 0.745,
+  "telegram_self_sent": true,
+  "telegram_wife_sent": true
+}
+```
+
+### 5.3 web-ai Ollama 응답 (agent-office → Ollama HTTP)
+
+agent-office 가 web-ai 의 Ollama (Qwen3 14B Q4) 에 보내는 prompt 의 응답 schema:
+```json
+{
+  "decision": "send" | "hold",
+  "confidence_llm": 0.91,
+  "reason": "외인+거래량+호재 일관성 강함",
+  "warnings": ["KOSPI 약세 가능성"],
+  "message_self": "🔔 매수 신호: 삼성전자 (005930)\n💡 신뢰도 ...",
+  "message_wife": "📈 추천: 삼성전자 매수 검토\n사유: ..."
+}
+```
+
+`final_confidence = confidence_webai × confidence_llm`. 임계값 (default 0.7) 미만 또는 `decision="hold"` 면 silent (텔레그램 발송 안 함).
+
+**프롬프트 엔지니어링 (Qwen3 14B JSON 강제)** — ai_news 슬라이스의 Claude JSON 강제 패턴 적용:
+- system: "너는 한국 주식 분석가다. JSON 객체 하나만 반환한다."
+- assistant prefill `"{"` 로 응답 시작 강제
+- temperature=0
+- 응답 파싱 실패 시 `decision="hold"` 폴백 (silent block)
+
+---
+
+## 6. 시그널 룰
+
+### 6.1 매수 신호 (screener Top-20 종목 대상)
+
+조건 (전부 충족):
+1. Chronos-2 1-day quantile (median) 예측 > 0% 그리고 분포 폭 `q90 - q10` < 0.6 (절대 spread, 60% return 변동 미만 = 모델 확신; **Phase 4 amend 2026-05-17**: 기존 relative formula `(q90-q10)/median` 는 Chronos-bolt 의 median≈0 출력에서 거의 모든 신호 거부 → absolute spread 채택. 자세한 사유는 `2026-05-17-signal-v2-phase4-signal-generator.md` §4.2 참조)
+2. 분봉 모멘텀 = `strong_up`:
+   - 5분봉 5개 연속 양봉
+   - 거래량 > 평균 1.5배
+3. KIS 호가 매수세 ≥ 60%
+
+종합 confidence:
+```
+confidence_webai = chronos_conf × 0.5 + minute_score × 0.3 + screener_norm × 0.2
+```
+- `chronos_conf` ∈ [0, 1] — Chronos-2 분포 폭에서 변환 (좁을수록 1에 가까움)
+- `minute_score` ∈ [0, 1] (5분봉 강도 + 거래량 multiplier 정규화)
+- `screener_norm` = 1 - (rank - 1) / 20 (rank 1 = 1.0, rank 20 = 0.05)
+
+**임계값**: `confidence_webai > 0.7` → agent-office 전송. 아니면 silent.
+
+### 6.2 매도 신호 (portfolio 보유 종목 대상)
+
+**손절선** (사용자 조정 가능, default -7%):
+- `pnl_pct < -0.07` 시 즉시 매도 시그널 (Chronos-2/분봉 무관)
+- 메시지: "손절선 도달, 매도 검토"
+
+**익절선** (default +15%):
+- `pnl_pct > 0.15` 시 검토 알림 (강제 매도 아님)
+- 메시지: "익절선 도달, 부분 매도 또는 추세 추종 검토"
+
+**이상 신호** (보유 중 급격한 약세):
+- Chronos-2 1-day quantile (median) 예측 < -1% + 분포 폭 좁음 (chronos_conf > 0.7)
+- 분봉 모멘텀 = `strong_down`
+- KIS 호가 매도세 ≥ 60%
+- `confidence_webai > 0.7` 동일 임계값으로 전송
+
+### 6.3 Rate limit
+
+- **같은 종목 + 같은 action**: 24h 내 재알림 금지
+- **장 마감 후 재실행**: 손절선/익절선 알림은 1일 1회 maximum
+- Rate limit state: web-ai 로컬 SQLite 또는 메모리 dict (재기동 시 reset = 운영상 허용)
+
+---
+
+## 7. 텔레그램 메시지 형식
+
+### 7.1 본인 (기술 풀)
+
+```
+🔔 매수 신호: 삼성전자 (005930)
+💡 신뢰도 87/100 (web-ai 82 × Qwen3 91)
+
+📊 분석 근거:
+• Chronos-2 예측: 다음날 +2.3% (분포 폭 좁음, conf 0.82)
+• Screener Top-3: 외인+거래량 강세
+• AI 뉴스: +6.2 (HBM 양산 가시화)
+• 분봉 모멘텀: 강세 (5분봉 5연속 양봉)
+• KOSPI: +0.4% (약강세)
+
+⚠️ 주의:
+• 코스피 약세 구간 진입 가능성
+• 분할 매수 권고
+
+현재가: 78,500원
+```
+
+### 7.2 아내 (간소화)
+
+```
+📈 추천: 삼성전자 매수 검토
+사유: 외국인 매수 강세 + 호재 뉴스
+추천 강도: ★★★★☆ (높음)
+현재가: 78,500원
+```
+
+추천 강도 표시: `final_confidence` 기준
+- ★★★★★ (0.85+)
+- ★★★★☆ (0.7-0.85)
+- ★★★☆☆ (0.55-0.7) — 텔레그램 발송은 0.7 임계값이라 도달 안 함
+
+### 7.3 매도 메시지 (본인/아내 양쪽)
+
+본인:
+```
+🚨 매도 신호: SK하이닉스 (000660)
+💡 신뢰도 78/100
+
+📊 사유:
+• 평단 대비 -7.2% (손절선 도달)
+• Chronos-2 다음날 -1.5% 예측 (conf 0.75)
+• 분봉 강한 매도세
+
+매도 검토 권고. 평단 152,000원 → 현재 141,100원
+```
+
+아내:
+```
+⚠️ 매도 검토: SK하이닉스
+사유: 손절선 도달, 약세 신호
+손익: -7.2%
+```
+
+---
+
+## 8. 운영 모드
+
+| 시간대 | web-ai 동작 | 폴링 주기 | 비용 |
+|--------|------------|----------|------|
+| **장전 (07:00-09:00)** | settings + screener pull + NXT 가격 + sentiment | 5분 | 0 |
+| **장중 (09:00-15:30)** | KIS 분봉 + 호가 + Chronos-2 추론 + 시그널 + Qwen3 검증 | 1분 | 0 (LLM 로컬) |
+| **장후 (15:30-20:00)** | NXT 가격 + 보유 종목 PnL 추적 + 손절/익절 알림 | 5분 | 0 |
+| **야간 (20:00-07:00)** | (재학습 cron 없음 — Chronos-2 zero-shot) | — | 0 |
+
+**예상 LLM 비용**:
+- **월 LLM API 비용 = 0** (Qwen3 14B Q4 로컬 호스팅)
+- 전기료만 (Windows PC 상시 가동, RTX 5070 Ti 평균 idle ~30W + 추론 spike ~200W)
+- 일 신호 3-5건 × ~13초 추론 = 일 GPU full load ~1분 정도, 무시 가능
+- **Chronos-2 추론은 GPU 로컬, 비용 0**
+
+---
+
+## 9. Phase 1-7 분해
+
+```
+Phase 1: stock-lab API 보강 (1주)
+  - /api/portfolio 외부 노출 (현재 web-ui 내부용)
+  - /api/stock/screener/news-sentiment endpoint 추가
+  - /api/stock/screener/run preview 옵션 검증
+
+Phase 2: web-ai Pull Worker + Signal API Client (2주)
+  - 기존 main_server.py + bot.py 분리
+  - stock-lab API client (httpx + retry + cache)
+  - 시간대별 폴링 스케줄러
+  - rate limit DB
+
+Phase 3: KIS WebSocket + 분봉 + Chronos-2 추론 (2주, ↓ 1주)
+  - KIS WebSocket client (정규장 분봉 + 호가)
+  - NXT 폴링 client (스냅샷 + 네이버 백업)
+  - Chronos-2 zero-shot 추론 파이프라인 (HuggingFace 모델 로드 + 배치 추론)
+  - 분봉 모멘텀 분류기
+  - (재학습 인프라 X — Chronos-2 zero-shot)
+
+Phase 4: Signal Generator (1주)
+  - 매수 룰 (Chronos-2 quantile + 분봉 + 호가 + screener)
+  - 매도 룰 (손절/익절/이상)
+  - confidence 계산 + 임계값
+
+Phase 5: agent-office /signal + Ollama Qwen3 검증 + 이중 텔레그램 (2주)
+  - POST /signal 라우터 (agent-office)
+  - web-ai 에 Ollama 서버 + Qwen3 14B Q4 설치
+  - agent-office → web-ai Ollama HTTP client (Anthropic SDK 대체)
+  - Qwen3 prompt (system + user + assistant prefill JSON)
+  - 본인/아내 dispatcher
+  - **A/B 테스트 1주 — 본인 chat 에 Qwen3/Claude Haiku 메시지 동시 발송 후 한 쪽 채택**
+
+Phase 6: web-ai 기존 trading bot 정리 (1주)
+  - 자체 watchlist_manager 삭제
+  - 자체 뉴스 크롤링 (Ollama) 삭제
+  - 기존 자동 매매 (KIS 실주문) 비활성화 또는 별도 모드 분리
+
+Phase 7: 운영 모니터링 + 4주 IC 검증 (1주 + 4주)
+  - 신호 hit-rate 추적 (forward return correlation)
+  - false positive rate
+  - 임계값 점진 조정
+  - Phase 8 (자동 매매) 검토
+```
+
+총 10-12주 (개인 페이스). 각 Phase 마다 자체 spec + plan + 검증 사이클.
+
+---
+
+## 10. Backlog (V2 본 spec NOT)
+
+미래 슬라이스로 분리:
+- **관심종목 (watchlist) 모니터링** — Top-N + portfolio 외, 사용자 관심종목의 변동성 spike / 거래량 급증 알람
+- **자동 매매 (KIS 실주문)** — Phase 8 검토. 4주 신호 hit-rate ≥ 60% 후 단계적
+- **DART 공시 통합** — LLM 검증 컨텍스트에 공시 추가
+- **백테스트 화면** — 과거 신호 정확도 시각화
+- **신호 hit-rate 대시보드** — web-ui 신규 페이지
+- **분할 매수/매도 전략 추천** — Phase 7 이후
+- **옵션/선물/해외 주식** — V3 검토
+- **Qwen3 14B "개발자 보조" 별도 endpoint** — 전략 해석/코드 자동화/디버그 도구. V2 흐름 외 사용자 챗봇 형태 (텔레그램 또는 web-ui chat). 같은 Ollama 인스턴스 재활용
+- **Claude API 폴백** — web-ai/Ollama 장애 시 anthropic 으로 자동 전환 (가용성 보강)
+- **Kimi K2.6 API 옵션** — Qwen3 응답 품질 부족 시 ~80% 저비용 외부 API 대안
+
+---
+
+## 11. 위험 및 완화
+
+| 위험 | 완화 |
+|------|------|
+| Windows PC 다운 시 신호 zero | stock-lab은 정상. web-ai down 시 헬스체크 → 텔레그램 운영자 알림. Ollama도 함께 다운 (같은 머신) → Claude API 폴백은 백로그 |
+| KIS API 장애 | NXT는 네이버 모바일 API 폴백. 분봉은 단기 재시도 + 일정 시간 후 alert |
+| **Qwen3 14B 한국어 메시지 품질 부족** | **Phase 5 A/B 테스트 1주 — Qwen3 vs Claude Haiku 메시지 동시 발송 후 우월한 쪽 채택. Qwen3 부족 시 Claude Haiku 로 폴백** |
+| False positive 다수 | 4주 IC + Phase 7 모니터링. 임계값 점진 상향 |
+| Chronos-2 분포 drift | 주간 ablation (forward return correlation 추적). drift 시 다른 foundation 모델 (Moirai-2.0) 으로 교체 검토 |
+| 메시지 본인-아내 drift | LLM 단일 콜에서 양쪽 동시 생성 (drift 회피, 같은 reasoning) |
+| 매도 신호 지연 | 분봉 1분 폴링. 손절선은 보유 종목 단순 비교 (Chronos-2 무관 즉시 트리거) |
+| stock-lab API 응답 지연 | web-ai 측 timeout 10s + 캐시 (마지막 성공 응답 ttl 5분) |
+| 종목 갱신 race condition | screener Top-20 변동 시 rate limit 키 = (ticker, action, date) |
+| **Qwen3 응답 13초로 분봉 1분 안에 한 사이클 끝낼 수 없을 위험** | 신호 발생 빈도 일 3-5건이라 동시 처리 거의 없음. 큐 직렬 처리로 충분. 대량 신호 시 backpressure → Phase 7 모니터링 |
+| **VRAM 빡빡 (Chronos-2 + Qwen3 = 9.3GB / 15.5GB)** | 여유 6GB 안전. 동시 로딩 시점 분리 (Chronos-2 추론 → 결과 메모리 보관 → Qwen3 호출). swap 발생 시 Phase 7 에서 Qwen3 8B 로 다운그레이드 검토 |
+
+---
+
+## 12. 명시적 NOT 범위 (Phase 0)
+
+- **자동 매매 (실주문)**: V2 는 신호만. 사용자가 수동 매매. Phase 8 별도 검토
+- **종목 매수 가격/수량 추천**: 사용자 결정. 신호는 "검토 권고" 수준
+- **분할 매수/매도 전략**: Phase 7 이후 별도 슬라이스
+- **옵션/선물/해외 주식**: KRX 정규장 + NXT 한정
+- **관심종목 모니터링**: 백로그 (§10)
+- **신호 hit-rate 시각화 UI**: 백로그
+
+---
+
+## 13. 완료 조건 (Phase 0 DoD)
+
+본 spec 완료 = 다음 조건 모두 충족:
+- [x] 사용자가 spec 검토 + 승인 (2026-05-15)
+- [x] git commit (`docs/superpowers/specs/2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md`)
+- [x] 8 핵심 결정 명시적 (데이터 채널, 데이터 소스, Chronos-2 예측, Qwen3 검증, context augmentation, 매수+매도, 이중 텔레그램, 운영 모드)
+- [x] 4개 API 계약 (3 stock-lab pull + 1 agent-office push) 모두 schema 정의
+- [x] Phase 1-7 분해 + 각 Phase 추정 기간 (Phase 3 -1주, Phase 5 +0주 → 총 10-11주)
+- [x] backlog + 위험/완화 매트릭스 + NOT 범위
+- [x] **Amend (2026-05-15): Chronos-2 + Qwen3 14B Q4 채택 + 11 보정**
+
+Phase 0 자체에는 코드 변경 0. 본 spec 승인 후 Phase 1 brainstorming 으로 자연스럽게 이어진다.

docs/superpowers/specs/2026-05-15-signal-v2-phase1-webai-api.md

@@ -0,0 +1,369 @@
+# Confidence Signal Pipeline V2 — Phase 1: stock WebAI API Design
+
+**작성일**: 2026-05-15
+**작성자**: gahusb
+**상태**: Approved for implementation
+**선행 spec**:
+- Phase 0 architecture (`2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md`)
+- stock-lab → stock graduation (`2026-05-15-stock-lab-rename-to-stock.md`) — 본 spec 부터 새 이름 `stock` 사용
+**브레인스토밍 결정 7개**: scope=B / auth=A(정적키) / portfolio shape=B(pnl_pct 추가) / news-sentiment=A(일별 dump) / endpoint 구조=1(/api/webai 분리) / rate limit=B(nginx + 인증 로그) / 테스트=B(pytest schema 검증)
+
+---
+
+## 1. 목표
+
+Confidence Signal Pipeline V2 의 Phase 2 (web-ai pull worker) 가 stock 컨테이너에서 polling 으로 가져갈 **입력 계약 3종**을 stock 측에 신설.
+
+stock 의 가치 발굴 데이터 (portfolio, news sentiment, screener 점수) 를 web-ai 가 안전하게 polling 할 수 있는 인증된 endpoint 묶음 = Phase 2 진입 전 필수 의존성.
+
+**Why**: Phase 0 §3 책임 분리 — "stock = 가치 발굴, web-ai = 시점 분석". web-ai 가 NAS DB 직접 접근 안 함, 모든 데이터는 stock API 경유. 본 Phase 가 이 API 표면을 정의.
+
+---
+
+## 2. 범위
+
+### 포함 (Phase 1)
+
+- ① 새 endpoint `GET /api/webai/portfolio` — 기존 portfolio 응답 + `pnl_pct` 필드 보강 + `X-WebAI-Key` 인증
+- ② 새 endpoint `GET /api/webai/news-sentiment` — news_sentiment 테이블 일별 dump + 인증
+- ③ X-WebAI-Key 인증 인프라 — `verify_webai_key` FastAPI dependency, env `WEBAI_API_KEY`
+- ④ nginx `/api/webai/*` location + `limit_req` rate limit (분당 60 + burst 20)
+- ⑤ 인증 실패 logger (path + remote_addr 1회 기록)
+- ⑥ 단위 + 통합 테스트 15 케이스
+
+### 범위 외 (NOT)
+
+- `/api/webai/screener/run` 신규 endpoint **불필요** — web-ai 는 기존 `/api/stock/screener/run` `{mode:"preview"}` 직접 호출 (Phase 2 client 구현 시 동작 검증)
+- 기존 `/api/portfolio` 의 무인증 외부 노출 보안 강화 — 별도 슬라이스 (사용자 인증 도입은 Lab 사이트 통합 로그인 검토 시점)
+- portfolio 의 `entry_date` / `days_held` / `position_weight` 등 추가 필드 — backlog (V2 운영 후 sell signal 정밀화 시)
+- HMAC 서명, mTLS, IP allowlist — 단일 클라이언트 시나리오 + 정적 키로 충분
+- nginx rate limit 응답 시간/에러율 메트릭 + 알림 — Phase 7 운영 모니터링 슬라이스
+- 운영 .env 변경 자동화 — 사용자 1회 수동 갱신
+- web-ui 변경 — Phase 1 은 백엔드 + 인프라만
+
+---
+
+## 3. 변경 매트릭스
+
+### 3.1 web-backend 코드
+
+| 파일 | 변경 |
+|------|------|
+| `stock/app/auth.py` (신규) | `verify_webai_key()` FastAPI dependency |
+| `stock/app/main.py` | 신규 endpoint 2개: `GET /api/webai/portfolio`, `GET /api/webai/news-sentiment` (둘 다 `dependencies=[Depends(verify_webai_key)]`). portfolio 는 기존 `get_portfolio()` 호출 + `pnl_pct` 보강 mapper |
+| `stock/app/test_webai_auth.py` (신규) | `verify_webai_key` 단위 3 케이스 |
+| `stock/app/test_webai_endpoints.py` (신규) | 두 endpoint × 4 케이스 + 공통 4 케이스 = 12 케이스 |
+| `nginx/default.conf` | `limit_req_zone webai` 정의 + `/api/webai/` location + `X-WebAI-Key` 헤더 forward |
+| `docker-compose.yml` | stock 의 env 에 `WEBAI_API_KEY=${WEBAI_API_KEY}` 추가 |
+
+### 3.2 운영 (사용자 1회)
+
+| 파일 | 변경 |
+|------|------|
+| 운영 `.env` (NAS `/volume1/docker/webpage/.env`) | `WEBAI_API_KEY=<랜덤 32~64자>` 추가 |
+| Windows web-ai 의 `.env` | `WEBAI_API_KEY=<동일 값>` 추가 (Phase 2 진입 시점에 사용) |
+
+### 3.3 web-ui
+
+**변경 없음**. 기존 `/api/portfolio` 호출 무영향.
+
+---
+
+## 4. API 계약
+
+### 4.1 `GET /api/webai/portfolio`
+
+요청:
+```
+GET /api/webai/portfolio HTTP/1.1
+X-WebAI-Key: <key>
+```
+
+응답 200 — 기존 `/api/portfolio` 응답 + 각 holdings 항목에 `pnl_pct` (비율) 추가 + summary 에 `total_pnl_pct` 추가:
+```json
+{
+  "holdings": [
+    {
+      "id": 1, "broker": "키움", "ticker": "005930", "name": "삼성전자",
+      "quantity": 100, "avg_price": 75000, "purchase_price": 75500,
+      "current_price": 78500, "price_session": "REGULAR",
+      "price_as_of": "2026-05-15T15:30:00",
+      "eval_amount": 7850000, "profit_amount": 350000,
+      "profit_rate": 4.67,
+      "pnl_pct": 0.0467
+    }
+  ],
+  "cash": [{"broker": "키움", "cash": 1000000}],
+  "summary": {
+    "total_buy": 7550000, "total_eval": 7850000,
+    "total_profit": 350000, "total_profit_rate": 4.67, "total_pnl_pct": 0.0467,
+    "total_cash": 1000000, "total_assets": 8850000
+  }
+}
+```
+
+규칙:
+- `pnl_pct = profit_rate / 100`
+- 빈 portfolio 시 응답은 `{"holdings": [], "cash": [...], "summary": {..., "total_pnl_pct": 0.0}}`
+- `profit_rate` 가 null 인 holding (현재가 조회 실패) 의 `pnl_pct` 도 null
+
+### 4.2 `GET /api/webai/news-sentiment?date=YYYY-MM-DD`
+
+요청:
+```
+GET /api/webai/news-sentiment HTTP/1.1
+X-WebAI-Key: <key>
+```
+
+쿼리:
+- `date` (옵션) — `YYYY-MM-DD`. 생략 시 news_sentiment 테이블의 최신 date.
+
+응답 200:
+```json
+{
+  "date": "2026-05-15",
+  "count": 87,
+  "items": [
+    {"ticker": "005930", "name": "삼성전자", "score": 6.2,
+     "reason": "HBM 양산 가시화", "news_count": 12, "source": "articles"},
+    {"ticker": "000660", "name": "SK하이닉스", "score": 5.5,
+     "reason": "...", "news_count": 8, "source": "articles"}
+  ]
+}
+```
+
+규칙:
+- `score` = news_sentiment.score_raw 그대로 (단위 -10 ~ +10 가정, ai_news/analyzer.py 결정)
+- `name` = krx_master JOIN (없으면 ticker 그대로)
+- `source` = 디버그용 (articles / scraper / etc.)
+- 정렬 = `score DESC` (web-ai 가 자체 필터링)
+- 테이블 empty 또는 지정 date 데이터 없음 → `{"date": null, "count": 0, "items": []}`
+
+### 4.3 인증 실패 (모든 `/api/webai/*` 공통)
+
+```
+HTTP/1.1 401 Unauthorized
+Content-Type: application/json
+
+{"detail": "invalid or missing X-WebAI-Key"}
+```
+
+- 페이로드 leak 없음 (응답에 endpoint 별 데이터 0)
+- stock logger 에 `WARNING auth_fail path=/api/webai/portfolio remote=1.2.3.4` 1회 기록 (IP 만, 키는 로그하지 않음)
+
+### 4.4 운영 .env 누락 시
+
+env `WEBAI_API_KEY` 가 빈 문자열 또는 미정의 시:
+- startup 시점에 stock logger 가 `ERROR WEBAI_API_KEY not configured` 1회 출력
+- `/api/webai/*` 호출은 모두 503 `{"detail": "webai auth not configured"}`
+- 다른 endpoint (`/api/portfolio`, `/api/stock/*`) 영향 없음
+
+---
+
+## 5. 인증 구현
+
+`stock/app/auth.py`:
+```python
+import os
+import logging
+from fastapi import Header, HTTPException, Request
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+_WEBAI_API_KEY = os.getenv("WEBAI_API_KEY", "").strip()
+
+def verify_webai_key(
+    request: Request,
+    x_webai_key: str | None = Header(default=None, alias="X-WebAI-Key"),
+):
+    if not _WEBAI_API_KEY:
+        logger.error("WEBAI_API_KEY not configured — refusing all /api/webai/* requests")
+        raise HTTPException(status_code=503, detail="webai auth not configured")
+    if not x_webai_key or x_webai_key != _WEBAI_API_KEY:
+        logger.warning(
+            "auth_fail path=%s remote=%s",
+            request.url.path,
+            request.client.host if request.client else "?",
+        )
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="invalid or missing X-WebAI-Key")
+```
+
+디자인 노트:
+- env 누락 시 import-time crash 회피 → 다른 endpoint 무영향. 호출 시점에만 503.
+- 키 비교는 `==` (constant-time 비교 불필요 — 단일 정적 키, timing attack 가치 낮음, 회전 후 즉시 무효화 가능).
+- 헤더 이름은 alias `X-WebAI-Key` (FastAPI 가 `x_webai_key` 매개변수로 받음).
+
+`stock/app/main.py` 적용:
+```python
+from .auth import verify_webai_key
+
+@app.get("/api/webai/portfolio", dependencies=[Depends(verify_webai_key)])
+def get_webai_portfolio():
+    raw = get_portfolio()  # 기존 함수 그대로 호출 (내부 분리: 응답 dict 생성 로직을 함수로)
+    return _augment_portfolio_with_pnl_pct(raw)
+
+@app.get("/api/webai/news-sentiment", dependencies=[Depends(verify_webai_key)])
+def get_webai_news_sentiment(date: str | None = None):
+    return _fetch_news_sentiment_dump(date)
+```
+
+---
+
+## 6. nginx config
+
+`web-backend/nginx/default.conf` 변경:
+
+### 6.1 `http {}` 블록 상단 (기존 limit_req_zone 옆에 추가)
+```nginx
+limit_req_zone $binary_remote_addr zone=webai:5m rate=60r/m;
+```
+
+### 6.2 `server {}` 블록 내 신규 location (`/api/stock/` location 위에 우선순위)
+```nginx
+location /api/webai/ {
+    limit_req zone=webai burst=20 nodelay;
+    limit_req_status 429;
+
+    proxy_pass http://stock:8000;
+    proxy_set_header Host $host;
+    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+    proxy_set_header X-WebAI-Key $http_x_webai_key;
+}
+```
+
+디자인 노트:
+- `60r/m` = 분당 60 요청, `burst=20 nodelay` = 짧은 spike 20 까지 허용.
+- web-ai 폴링 빈도 (장중 분당 3 call) 대비 20배 여유 — 정상 운영 시 절대 hit 안 됨.
+- 한도 초과 시 429. web-ai 측 retry/backoff 는 Phase 2 client 구현 (본 Phase 외).
+- `X-WebAI-Key` 헤더 명시적 forward (nginx 가 underscore 헤더를 기본 drop 하므로 dash 헤더는 OK, 그래도 안전상 명시).
+
+---
+
+## 7. 테스트
+
+### 7.1 단위 (`stock/app/test_webai_auth.py`, 3 케이스)
+
+| 케이스 | 검증 |
+|--------|------|
+| `test_verify_with_valid_key_passes` | `WEBAI_API_KEY=secret` + 헤더 `X-WebAI-Key: secret` → 통과 |
+| `test_verify_without_key_raises_401` | 헤더 누락 → HTTPException 401 |
+| `test_verify_with_wrong_key_raises_401` | 헤더 `X-WebAI-Key: wrong` → HTTPException 401 |
+
+### 7.2 통합 (`stock/app/test_webai_endpoints.py`, 12 케이스)
+
+FastAPI TestClient + `WEBAI_API_KEY` monkeypatch + 임시 sqlite seed.
+
+portfolio:
+- `test_portfolio_normal_response_includes_pnl_pct`
+- `test_portfolio_summary_has_total_pnl_pct`
+- `test_portfolio_pnl_pct_matches_profit_rate_divided_100`
+- `test_portfolio_missing_key_returns_401`
+
+news-sentiment:
+- `test_news_sentiment_returns_latest_date_when_no_param`
+- `test_news_sentiment_filters_by_date_param`
+- `test_news_sentiment_empty_table_returns_count_zero`
+- `test_news_sentiment_items_sorted_by_score_desc`
+
+공통:
+- `test_401_response_has_no_payload_leak`
+- `test_503_when_webai_key_not_configured`
+- `test_wrong_key_returns_401`
+- `test_news_sentiment_unknown_date_returns_empty`
+
+### 7.3 Manual smoke (배포 후)
+
+```bash
+# 정상 통과
+curl -H "X-WebAI-Key: $WEBAI_API_KEY" https://gahusb.synology.me/api/webai/portfolio
+# → 200, JSON 응답에 pnl_pct 필드 존재
+
+# 인증 실패
+curl -i https://gahusb.synology.me/api/webai/portfolio
+# → 401 + {"detail": "invalid or missing X-WebAI-Key"}
+
+# news-sentiment
+curl -H "X-WebAI-Key: $WEBAI_API_KEY" "https://gahusb.synology.me/api/webai/news-sentiment?date=2026-05-15"
+# → 200, items 배열
+
+# rate limit
+for i in {1..100}; do curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" \
+  -H "X-WebAI-Key: $WEBAI_API_KEY" \
+  https://gahusb.synology.me/api/webai/portfolio; done | sort | uniq -c
+# → 200 다수 + 429 일부
+```
+
+---
+
+## 8. 위험 및 완화
+
+| 위험 | 완화 |
+|------|------|
+| 운영 .env 의 `WEBAI_API_KEY` 누락 → web-ai 호출 503 | startup 시점 ERROR log + Phase 2 web-ai 구현 시 startup health check 로 즉시 발견 |
+| 키 노출 (.env 유출) | 회전 — NAS .env + web-ai .env 동시 갱신 + 컨테이너 재기동. 다운타임 ~10초 |
+| nginx rate limit 너무 빡빡해서 web-ai 정상 폴링 차단 | `60r/m + burst=20` 은 web-ai 폴링 (분당 3 call) 대비 20배 여유. Phase 7 운영 모니터링에서 조정 |
+| pnl_pct 단위 실수 (백분율 vs 비율) | 단위 명세 (비율, 0.047) 명시 + `test_portfolio_pnl_pct_matches_profit_rate_divided_100` 으로 검증 |
+| news_sentiment 테이블 empty | 응답 `{"date": null, "count": 0, "items": []}` (테스트 케이스 포함) |
+| `/api/webai/portfolio` vs `/api/portfolio` 응답 drift | 둘 다 동일 `get_portfolio()` 내부 함수 호출 + webai 측 augment mapper 만 적용. drift 회피 |
+| nginx 가 underscore 헤더 drop | `X-WebAI-Key` (dash) 사용으로 회피. 명시적 forward 도 추가 |
+| 외부에서 endpoint 무인증 접근 시도 | logger.warning 으로 IP 1회 기록 (대량 시도 시 IDS/alert 검토는 별도) |
+| 키 brute force 시도 | nginx rate limit 분당 60 + 키 64자 랜덤 → 현실적 brute force 불가능 |
+
+---
+
+## 9. 운영 영향
+
+| 항목 | 영향 |
+|------|------|
+| 다운타임 | ~10초 (stock + nginx 재기동) |
+| 사용자 영향 | 없음 (web-ui 무변경) |
+| 운영 .env 갱신 | 1회 (`WEBAI_API_KEY=<랜덤>`) |
+| frontend 재배포 | 불필요 |
+| 다른 lab 영향 | 없음 |
+| DB 마이그레이션 | 없음 (news_sentiment 테이블 기존, 추가 컬럼 없음) |
+
+---
+
+## 10. Phase 1 완료 조건 (DoD)
+
+- [ ] `stock/app/auth.py` 신규 + 단위 테스트 3 PASS
+- [ ] `stock/app/main.py` 의 2 신규 endpoint + 통합 테스트 12 PASS
+- [ ] `nginx/default.conf` 의 `limit_req_zone webai` + `/api/webai/` location 추가
+- [ ] `docker-compose.yml` 의 stock env `WEBAI_API_KEY` 추가
+- [ ] 운영 .env 갱신 (사용자 1회) — 본 Phase plan 의 마지막 task
+- [ ] 배포 후 manual smoke 4 항목 PASS (정상 200 / 인증 누락 401 / news-sentiment 200 / rate limit 429)
+- [ ] stock pytest 전체 86 + 신규 15 = **101 PASS**
+- [ ] web-ui 영향 없음 검증 (web-ui 의 `/api/portfolio` 정상 동작)
+
+---
+
+## 11. Phase 2 와의 관계
+
+본 Phase 1 완료 후 즉시 **Phase 2 (web-ai pull worker + signal API client)** spec → plan → 구현. 의존성:
+
+```
+[Phase 1 spec/plan/실행]   →   [Phase 2 spec/plan/실행]
+       1주                              2주
+```
+
+Phase 2 의 입력 계약 = 본 spec 의 §4 API 계약. Phase 2 client 가 본 endpoint 들을 polling + 캐시 + retry.
+
+Phase 2 시작 시점 검증 항목:
+- web-ai 의 `.env` 에 `WEBAI_API_KEY` 설정
+- web-ai 의 httpx client 가 `X-WebAI-Key` 헤더 자동 첨부
+- 429 응답 시 backoff 정책 (exponential, max 60s)
+- 5xx 응답 시 short retry (3회) 후 alert
+
+---
+
+## 12. Backlog (본 spec NOT)
+
+V2 운영 후 별도 슬라이스로:
+
+- `/api/webai/screener/run` 신규 endpoint — 현재 `/api/stock/screener/run` 직접 호출, drift 발견 시 분리
+- portfolio 의 `entry_date` / `days_held` / `position_weight` 추가 — sell signal 정밀화 시
+- ticker filter — news-sentiment 의 `?tickers=` 옵션 (Top-20 만 가져올 때 payload 절약)
+- 사용자 인증 도입 (Lab 사이트 통합 로그인) — 기존 `/api/portfolio` 무인증 외부 노출 해결
+- nginx 응답 시간/에러율 메트릭 + 텔레그램 alert — Phase 7 모니터링 통합
+- HMAC 서명 옵션 — 외부 노출 endpoint 추가 시 검토
+- Key rotation 자동화 — 일정 운영 안정화 후

docs/superpowers/specs/2026-05-15-stock-lab-rename-to-stock.md

@@ -0,0 +1,214 @@
+# stock-lab → stock 리네이밍 Design
+
+**작성일**: 2026-05-15
+**작성자**: gahusb
+**상태**: Approved for implementation
+**선행 spec**: Confidence Signal Pipeline V2 Phase 0 (`2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md`)
+
+---
+
+## 1. 목표
+
+`stock-lab` 컨테이너/디렉토리/환경변수의 `-lab` 접미사를 제거해 **stock** 으로 graduation. lab 네이밍 규칙 (`feedback_lab_naming.md`) 에 따라 정식 서비스로 명확화.
+
+본 리네이밍은 **Confidence Signal Pipeline V2 Phase 1** 작업 시작 전 선행. 이름이 stock-lab인 채로 Phase 1 spec/plan/code 가 작성되면 다시 갱신하는 비용 회피.
+
+**Why**: 메모리 `feedback_lab_naming.md` 정책 — "-lab은 개발/연구 단계에만, 정식 서비스에는 미사용". stock 서비스는 (a) 8 노드 screener 완성, (b) 캔버스 UI, (c) AI 뉴스 Phase 1, (d) V2 시그널 파이프라인의 중심 = 정식 graduation 단계.
+
+---
+
+## 2. 범위
+
+**포함**:
+- web-backend 디렉토리 `git mv stock-lab stock`
+- `docker-compose.yml` 4 곳 갱신
+- agent-office 환경변수 `STOCK_LAB_URL` → `STOCK_URL` 코드 + 컴포즈
+- nginx config (`nginx/default.conf` in web-backend repo) `upstream stock-lab` → `stock`
+- 운영 문서 (`web-backend/CLAUDE.md`, `README.md`, `STATUS.md`, scripts)
+- workspace `CLAUDE.md` + web-ui `CLAUDE.md`
+- 메모리 4개 (`project_workspace.md`, `project_scale.md`, `project_stock_screener.md`, `nas_infra.md`)
+- 메모리 정책 추가 (`feedback_lab_naming.md` 에 stock graduation 케이스 등재)
+
+**범위 외 (NOT)**:
+- API URL 경로 (`/api/stock/...` 그대로)
+- Python `app.*` import 경로
+- DB 파일명 (`stock.db` 그대로)
+- frontend 라우트 (`/stock/*` 그대로)
+- 다른 lab 의 이름 (lotto/music-lab/blog-lab/realestate-lab/packs-lab/travel-proxy 모두 그대로)
+- 과거 spec/plan 문서 (`docs/superpowers/specs|plans/2026-05-*.md`) — 역사적 기록 유지
+- `.venv` 디렉토리 — gitignore, 사용자 로컬에서 재생성
+
+---
+
+## 3. 변경 매트릭스
+
+### 3.1 web-backend 코드 (필수)
+
+| 파일 | 변경 |
+|------|------|
+| `stock-lab/` → `stock/` | `git mv` |
+| `docker-compose.yml` | service key `stock-lab` → `stock` (1) / container_name `stock-lab` → `stock` (1) / build.context `./stock-lab` → `./stock` (1) / frontend.depends_on의 `stock-lab` → `stock` (1) |
+| `agent-office/app/config.py` | `STOCK_LAB_URL = os.getenv("STOCK_LAB_URL", ...)` → `STOCK_URL = os.getenv("STOCK_URL", ...)` |
+| `agent-office/app/service_proxy.py` | `from .config import STOCK_LAB_URL` → `STOCK_URL`. 함수 본문의 `STOCK_LAB_URL` 사용처 5개 (fetch_stock_news / fetch_stock_indices / summarize_stock_news / refresh_screener_snapshot / run_stock_screener) → `STOCK_URL` |
+| `agent-office/app/agents/stock.py` | `STOCK_LAB_URL` 직접 참조 시 갱신 (만약 있다면) |
+| `agent-office/tests/test_stock_screener_job.py` | mock URL 또는 env var 참조 갱신 |
+| `agent-office docker-compose.yml 부분` | `STOCK_LAB_URL=http://stock-lab:8000` → `STOCK_URL=http://stock:8000` |
+| `nginx/default.conf` | `upstream stock-lab { server stock-lab:8000; }` → `upstream stock { server stock:8000; }` + `proxy_pass http://stock-lab` → `http://stock` |
+| `web-backend/CLAUDE.md` | stock-lab 언급 모두 stock 으로 |
+| `web-backend/README.md` | 동일 |
+| `web-backend/STATUS.md` | 동일 |
+| `web-backend/scripts/deploy-nas.sh`, `deploy.sh` | stock-lab 호출/경로 갱신 |
+
+### 3.2 web-ui (문서만)
+
+| 파일 | 변경 |
+|------|------|
+| `web-ui/CLAUDE.md` | stock-lab 언급을 stock 으로 (디렉토리 경로 표 포함) |
+
+**과거 spec/plan 문서들** (`web-ui/docs/superpowers/specs|plans/2026-05-*.md`): 역사적 기록 유지 — **변경 없음**.
+
+### 3.3 workspace 최상위
+
+| 파일 | 변경 |
+|------|------|
+| `workspace/CLAUDE.md` | "stock-lab" 컨테이너 이름 표 + 디렉토리 경로 갱신 |
+
+### 3.4 메모리 (controller 직접 적용)
+
+| 메모리 | 변경 |
+|--------|------|
+| `project_workspace.md` | stock-lab → stock |
+| `project_scale.md` | 백엔드 서비스 표의 stock-lab 행 갱신, `stock-lab/` 디렉토리 → `stock/` |
+| `project_stock_screener.md` | 다수 언급 (백엔드 위치) 갱신 |
+| `nas_infra.md` | Docker 서비스 포트 표 + nginx 라우팅 |
+| `feedback_lab_naming.md` | stock graduation 사례 추가 (2026-05-15) |
+
+---
+
+## 4. 작업 순서
+
+```
+1. 사전 검토 (10분)
+   - 본 spec 의 3장 매트릭스 모든 파일이 grep 결과와 일치하는지 cross-check
+   - `.venv` / `__pycache__` 제외 확인
+   - nginx default.conf 의 정확한 변경 줄 식별
+
+2. web-backend 디렉토리 + 컴포즈 + agent-office 코드 (한 commit)
+   - git mv stock-lab stock
+   - docker-compose.yml 4 곳
+   - agent-office config.py, service_proxy.py, agents/stock.py, tests/
+   - nginx/default.conf
+   - web-backend의 CLAUDE.md, README.md, STATUS.md, scripts/
+
+3. workspace + web-ui CLAUDE.md (별도 commit, 각 repo)
+   - workspace/CLAUDE.md
+   - web-ui/CLAUDE.md
+
+4. 메모리 갱신 (controller 직접)
+   - 4개 메모리 파일 + feedback_lab_naming.md graduation 케이스
+
+5. 배포 검증
+   - web-backend push → Gitea webhook → deployer rsync + docker compose up
+   - docker logs stock --tail 30
+   - docker ps 에서 stock 컨테이너 healthy
+   - curl https://gahusb.synology.me/api/stock/news (200)
+   - curl https://gahusb.synology.me/api/stock/screener/runs (200)
+   - agent-office 다음 16:30 cron 결과 (텔레그램) 정상 도착 확인 또는 수동 트리거
+```
+
+---
+
+## 5. 위험 및 완화
+
+| 위험 | 완화 |
+|------|------|
+| nginx config 가 옛 호스트 `stock-lab` 으로 라우팅 → 502 | nginx config 도 같은 commit 에 포함. deployer rsync 가 web-backend repo 의 nginx 폴더를 NAS runtime 에 동기화 |
+| agent-office 가 옛 환경변수 `STOCK_LAB_URL` 사용 → connection refused | 컴포즈의 환경변수 항목 동시 변경. agent-office 재기동 후 새 변수 적용 |
+| `.env` 파일에 `STOCK_LAB_URL=...` 남아 있으면 새 변수 빈 값 → 기본값 `http://stock:8000` fallback | service_proxy 의 `os.getenv("STOCK_URL", "http://stock:8000")` default 확인. 운영 .env 갱신은 사용자 1회 작업 |
+| 다른 lab 의 stock-lab 호출 누락 | grep `STOCK_LAB_URL` 결과 5개 파일 모두 commit 에 포함. 추가 누락 시 다음 cron 실패로 즉시 발견 |
+| 컨테이너 교체 다운타임 | 약 10초 (docker compose up 의 stop+start). 1인 운영 + 비치명적, 허용 |
+| Python `app.*` import 경로 회귀 | 디렉토리 이름만 변경. 빌드 컨텍스트 변경으로 도커 이미지 안의 app 패키지 그대로. 회귀 없음 (76 + 신규 테스트 전부 통과 검증) |
+| 메모리 갱신 누락 | grep "stock-lab" / "STOCK_LAB" 메모리 폴더 0건 검증 |
+| 과거 spec/plan 문서의 stock-lab 언급 | 역사적 기록 — 의도적 보존. 미래 spec 부터 stock 사용 |
+
+---
+
+## 6. 테스트 / 검증
+
+### 6.1 자동 (코드 검증)
+
+```bash
+# stock-lab 잔여 참조 0건 (의도적 보존 spec/plan 제외)
+grep -rln "stock-lab\|STOCK_LAB" /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/ \
+  | grep -v "\.venv" | grep -v "__pycache__" | grep -v "/docs/" | grep -v "\.git"
+# Expected: 0 lines
+
+# agent-office 테스트
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/agent-office
+python -m pytest tests/test_stock_screener_job.py -v
+# Expected: PASS
+
+# stock pytest
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock
+python -m pytest --ignore=app/test_scraper.py -q
+# Expected: 76+ tests passed
+```
+
+### 6.2 수동 (배포 검증)
+
+배포 후 NAS:
+```bash
+docker logs stock --tail 30
+docker logs agent-office --tail 20
+docker ps --format "{{.Names}}: {{.Status}}" | grep stock
+```
+
+브라우저 / curl:
+- `https://gahusb.synology.me/api/stock/news` → 200
+- `https://gahusb.synology.me/api/stock/screener/runs` → 200
+- `https://gahusb.synology.me/stock/screener` (web-ui) → 캔버스 모드 진입 정상
+
+agent-office 수동 트리거 (다음 cron 기다리지 않고):
+```bash
+curl -X POST "https://gahusb.synology.me/api/agent-office/command" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"agent":"stock","action":"run_ai_news"}'
+```
+응답 `{"ok": true}` + 텔레그램 도착 → stock 호스트 라우팅 정상.
+
+---
+
+## 7. 운영 영향
+
+| 항목 | 영향 |
+|------|------|
+| 다운타임 | ~10초 (컨테이너 교체) |
+| 사용자 영향 | 없음 (API URL/UI 경로 그대로) |
+| .env 파일 갱신 | 사용자 1회 (STOCK_LAB_URL 줄 삭제 또는 STOCK_URL 추가) |
+| frontend 재배포 | 불필요 (web-ui 는 문서만 변경) |
+| 다른 lab 영향 | agent-office 만 영향 (환경변수). 나머지 lab 무영향 |
+
+---
+
+## 8. Phase 1 와의 관계
+
+본 리네이밍 완료 후 즉시 **Confidence Signal Pipeline V2 Phase 1** spec 작성 (이전 발표 디자인 그대로, 새 이름 `stock` 기준). 의존성:
+```
+[본 리네이밍 spec/plan/실행]  →  [Phase 1 spec → plan → 실행]
+       1-2시간                          1주
+```
+
+---
+
+## 9. 완료 조건 (DoD)
+
+- [ ] `web-backend/stock-lab/` 디렉토리 사라지고 `stock/` 존재 (git history 보존)
+- [ ] `docker-compose.yml` 의 4 곳 갱신
+- [ ] agent-office env 변수 `STOCK_LAB_URL` 코드/컴포즈/문서에서 0건
+- [ ] nginx config `upstream stock-lab` 0건, `upstream stock` 존재
+- [ ] grep "stock-lab" 결과: 의도적 보존 (`docs/superpowers/*`) 외 0건
+- [ ] stock pytest 76+ tests passed
+- [ ] 배포 후 `docker ps` 에 `stock` 컨테이너 healthy
+- [ ] curl `/api/stock/news`, `/api/stock/screener/runs` 200
+- [ ] agent-office `run_ai_news` 수동 트리거 텔레그램 도착
+- [ ] 메모리 4 파일 갱신 + `feedback_lab_naming.md` graduation 케이스 등재

docs/superpowers/specs/2026-05-16-signal-v2-phase2-web-ai-pull-worker.md

@@ -0,0 +1,436 @@
+# Confidence Signal Pipeline V2 — Phase 2: web-ai Pull Worker Design
+
+**작성일**: 2026-05-16
+**작성자**: gahusb
+**상태**: Approved for implementation
+**선행 spec**:
+- Phase 0 architecture (`2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md`)
+- Phase 1 stock WebAI API (`2026-05-15-signal-v2-phase1-webai-api.md`)
+- signal_v1 rename (`2026-05-16-web-ai-v1-rename-to-signal-v1.md`) — 본 spec 부터 `web-ai/signal_v1/` + `web-ai/signal_v2/` 구조 사용
+
+**브레인스토밍 결정 6개**:
+- 배치 = A (별도 FastAPI app `:8001`, 새 디렉토리 `web-ai/signal_v2/`)
+- Scope = A (client + scheduler + rate limit DB 3 항목)
+- Scheduler = B (asyncio + 자체 cron loop, FastAPI lifespan)
+- HTTP client = B (httpx async + 자체 retry loop + 메모리 cache)
+- Rate limit DB = A (SQLite + WAL + busy_timeout)
+- Test = B (pytest + pytest-asyncio + httpx mock + tmp_path sqlite)
+
+---
+
+## 1. 목표
+
+web-ai 머신에 V2 신호 파이프라인 인프라 구축. stock NAS 와 안정적으로 통신하는 client + 시간대별 polling scheduler + 24h dedup 인프라.
+
+Phase 3 (Chronos-2 추론) 이 이 위에 추론 코드를 얹는다. Phase 4 (signal generator) 가 rate limit DB 를 사용. Phase 5 에서 같은 FastAPI app 에 `POST /signal` endpoint 추가.
+
+**Why**: Phase 0 §3 책임 분리 — "web-ai = 시점 분석". web-ai 가 NAS DB 직접 접근 안 함, 모든 데이터는 stock API 경유. Phase 1 endpoint (X-WebAI-Key 인증) 가 입력 계약 = Phase 2 의 client 가 이 위에 동작.
+
+---
+
+## 2. 범위
+
+### 포함
+
+- ① **StockClient 클래스** — httpx async + 자체 retry loop (max 3, exponential backoff 1s→2s→4s) + 메모리 dict cache (TTL: portfolio 60s / news-sentiment 300s / screener 60s) + 마지막 성공 응답 stale fallback
+- ② **Polling scheduler** — asyncio cron loop (FastAPI lifespan + asyncio.create_task). 시간대별 분기 (장전 5분 / 장중 1분 / 장후 5분 / 야간·휴장 skip)
+- ③ **Rate limit DB** — SQLite (WAL + busy_timeout=120000) `signal_dedup` 테이블. Phase 4 가 사용
+- ④ **FastAPI app** — 새 port `:8001`. `GET /health` endpoint + startup/shutdown lifespan
+- ⑤ **PollState** — process-wide singleton (portfolio/news_sentiment/screener_preview + last_updated + fetch_errors)
+- ⑥ **테스트 16 케이스** (stock_client 6 + scheduler 5 + rate_limit 3 + main 2)
+
+### 범위 외 (NOT)
+
+- Chronos-2 추론, KIS WebSocket, 분봉 (Phase 3)
+- Signal generator 매수/매도 룰 (Phase 4) — rate limit DB 사용은 Phase 4
+- agent-office `POST /signal` 호출 (Phase 5)
+- 기존 signal_v1 (V1 자동매매) 분리/정리/deprecation (Phase 6)
+- Ollama Qwen3 호스팅 (Phase 5)
+- ticker filter / 운영 모니터링 메트릭 (Phase 7)
+- holidays.json 자동 동기화 (backlog — 일단 stock/app/holidays.json 의 manual copy)
+- 메모리 cache TTL 만료 entry 명시 cleanup (YAGNI)
+
+---
+
+## 3. 파일 구조
+
+### 3.1 신규 디렉토리: `web-ai/signal_v2/`
+
+```
+web-ai/signal_v2/
+├── __init__.py
+├── main.py                  # FastAPI app + lifespan + GET /health
+├── config.py                # env 로딩 (STOCK_API_URL, WEBAI_API_KEY, SIGNAL_V2_PORT)
+├── stock_client.py          # StockClient: httpx async + retry + cache + auth header
+├── scheduler.py             # poll_loop, _next_interval, _is_market_day, _seconds_until_next_market_open
+├── pull_worker.py           # _run_polling_cycle: 3 endpoint 병렬 fetch + state 갱신
+├── rate_limit.py            # SignalDedup: is_recent + record (WAL + busy_timeout)
+├── state.py                 # PollState dataclass (process-wide singleton)
+├── holidays.json            # 한국 휴장일 (stock/app/holidays.json 복사)
+├── start.bat                # uvicorn signal_v2.main:app --port 8001
+├── data/
+│   ├── .gitkeep
+│   └── signal_v2.db         # SQLite (gitignore)
+└── tests/
+    ├── __init__.py
+    ├── conftest.py          # pytest-asyncio + fixtures
+    ├── test_stock_client.py # 6 케이스
+    ├── test_scheduler.py    # 5 케이스
+    ├── test_rate_limit.py   # 3 케이스
+    └── test_main.py         # 2 케이스
+```
+
+### 3.2 변경 매트릭스
+
+| 파일 | 작업 |
+|------|------|
+| `web-ai/signal_v2/` 전체 | 신규 디렉토리 |
+| `web-ai/.env` | 3 줄 추가: `STOCK_API_URL=https://gahusb.synology.me`, `WEBAI_API_KEY=<Phase 1 동일 값>`, `SIGNAL_V2_PORT=8001` |
+| `web-ai/.gitignore` | `signal_v2/data/*.db`, `signal_v2/data/*.db-*` (WAL/SHM) 추가 |
+| `web-ai/CLAUDE.md` | `signal_v2/` 섹션은 이미 signal_v1 rename slice 에서 작성됨 — 무변경 |
+
+### 3.3 기존 파일 무변경
+
+- `web-ai/signal_v1/` 전체 (V1 자동매매)
+- `web-ai/start.bat` (V1 진입)
+- 다른 lab / web-backend / web-ui 영향 0
+
+---
+
+## 4. API 계약
+
+### 4.1 `StockClient` 클래스 (signal_v2/stock_client.py)
+
+```python
+class StockClient:
+    """stock API 호출 wrapper. httpx async + 자체 retry + 메모리 cache."""
+
+    def __init__(self, base_url: str, api_key: str, timeout: float = 10.0):
+        self._base_url = base_url.rstrip("/")
+        self._api_key = api_key
+        self._client = httpx.AsyncClient(timeout=timeout)
+        self._cache: dict[str, tuple[Any, float]] = {}
+
+    async def get_portfolio(self) -> dict:
+        """GET /api/webai/portfolio. cache TTL 60s."""
+
+    async def get_news_sentiment(self, date: str | None = None) -> dict:
+        """GET /api/webai/news-sentiment. cache TTL 300s."""
+
+    async def run_screener_preview(
+        self, weights: dict | None = None, top_n: int = 20
+    ) -> dict:
+        """POST /api/stock/screener/run {mode:'preview', ...}. cache TTL 60s."""
+
+    async def close(self) -> None: ...
+
+    # internal
+    async def _request_with_retry(self, method, path, **kwargs) -> dict: ...
+    def _cache_get(self, key: str) -> Any | None: ...
+    def _cache_set(self, key: str, data: Any) -> None: ...
+    def _auth_headers(self) -> dict[str, str]: ...  # {"X-WebAI-Key": self._api_key}
+```
+
+retry 정책:
+- max_attempts = 3
+- timeout = 10s
+- 429 응답: exponential backoff (1s → 2s → 4s)
+- 5xx 응답: 짧은 retry (max 3회) 후 raise
+- 모든 retry 실패 + cache 에 이전 성공 응답 있음 → stale fallback + `logger.warning`
+
+cache TTL:
+- portfolio: 60s
+- news-sentiment: 300s (일별 갱신이라 TTL 길어도 무방)
+- screener preview: 60s
+
+### 4.2 FastAPI app (signal_v2/main.py)
+
+```python
+app = FastAPI(title="Signal V2 Pull Worker", version="0.1.0")
+
+@app.on_event("startup")
+async def startup():
+    # 1. config 로드
+    # 2. SignalDedup DB 초기화
+    # 3. StockClient 생성 (전역 상태)
+    # 4. asyncio.create_task(poll_loop(...))
+
+@app.on_event("shutdown")
+async def shutdown():
+    # 1. shutdown_event.set() → poll_loop 종료
+    # 2. StockClient.close()
+
+@app.get("/health")
+async def health() -> dict:
+    return {
+        "status": "online",
+        "stock_api_url": settings.stock_api_url,
+        "last_poll": state.last_updated,
+        "cache_size": len(client._cache),
+    }
+```
+
+Phase 5 이후 추가될 endpoint (본 spec 외): `POST /signal` (agent-office 호출).
+
+### 4.3 PollState (signal_v2/state.py)
+
+```python
+@dataclass
+class PollState:
+    portfolio: dict | None = None
+    news_sentiment: dict | None = None
+    screener_preview: dict | None = None
+    last_updated: dict[str, str] = field(default_factory=dict)
+    fetch_errors: dict[str, int] = field(default_factory=dict)
+```
+
+단일 process-wide 인스턴스 (`state.py` 모듈 변수). Phase 3 가 `from signal_v2.state import state` 로 read-only 참조.
+
+---
+
+## 5. Scheduler 구현
+
+### 5.1 polling 주기 결정 (signal_v2/scheduler.py)
+
+```python
+KST = ZoneInfo("Asia/Seoul")
+_HOLIDAYS = set(json.loads((Path(__file__).parent / "holidays.json").read_text()))
+
+_PRE_MARKET = (time(7, 0), time(9, 0))       # 5분
+_MARKET = (time(9, 0), time(15, 30))         # 1분
+_POST_MARKET = (time(15, 30), time(20, 0))   # 5분
+# 그 외 야간 (20:00-07:00): polling 없음
+
+def _is_market_day(now: datetime) -> bool:
+    if now.weekday() >= 5: return False
+    if now.strftime("%Y-%m-%d") in _HOLIDAYS: return False
+    return True
+
+def _next_interval(now: datetime) -> float:
+    """다음 폴링까지 sleep 초수."""
+    if not _is_market_day(now):
+        return _seconds_until_next_market_open(now)
+    t = now.time()
+    if _PRE_MARKET[0] <= t < _PRE_MARKET[1]: return 300
+    elif _MARKET[0] <= t < _MARKET[1]: return 60
+    elif _POST_MARKET[0] <= t < _POST_MARKET[1]: return 300
+    else: return _seconds_until_next_market_open(now)
+```
+
+### 5.2 polling loop
+
+```python
+async def poll_loop(client: StockClient, state: PollState, shutdown: asyncio.Event) -> None:
+    logger.info("poll_loop started")
+    while not shutdown.is_set():
+        now = datetime.now(KST)
+        if _is_market_day(now) and _is_polling_window(now):
+            try:
+                await _run_polling_cycle(client, state)
+            except Exception:
+                logger.exception("poll cycle failed")
+        interval = _next_interval(now)
+        try:
+            await asyncio.wait_for(shutdown.wait(), timeout=interval)
+            break
+        except asyncio.TimeoutError:
+            continue
+
+async def _run_polling_cycle(client: StockClient, state: PollState) -> None:
+    """3 endpoint 병렬 fetch + state 갱신."""
+    portfolio, sentiment, screener = await asyncio.gather(
+        client.get_portfolio(),
+        client.get_news_sentiment(),
+        client.run_screener_preview(),
+        return_exceptions=True,
+    )
+    now_iso = datetime.now(KST).isoformat()
+    if isinstance(portfolio, dict):
+        state.portfolio = portfolio
+        state.last_updated["portfolio"] = now_iso
+        state.fetch_errors["portfolio"] = 0
+    elif isinstance(portfolio, Exception):
+        state.fetch_errors["portfolio"] = state.fetch_errors.get("portfolio", 0) + 1
+    # 동일 처리 for sentiment, screener
+```
+
+### 5.3 holidays.json
+
+`stock/app/holidays.json` 의 복사본을 `signal_v2/holidays.json` 으로 manual copy. 향후 backlog: 자동 동기화 또는 shared library.
+
+---
+
+## 6. Rate Limit DB
+
+### 6.1 SQLite schema (signal_v2/rate_limit.py 의 startup 시 생성)
+
+```sql
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS signal_dedup (
+    ticker      TEXT NOT NULL,
+    action      TEXT NOT NULL,         -- 'buy' or 'sell'
+    last_sent   TEXT NOT NULL,         -- ISO timestamp KST
+    confidence  REAL NOT NULL,
+    PRIMARY KEY (ticker, action)
+);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_signal_dedup_last_sent ON signal_dedup(last_sent);
+```
+
+### 6.2 `SignalDedup` 클래스
+
+```python
+class SignalDedup:
+    """Phase 4 signal generator 가 사용. WAL + busy_timeout=120000."""
+
+    def __init__(self, db_path: Path): ...
+
+    def _conn(self) -> sqlite3.Connection:
+        conn = sqlite3.connect(self._db_path, timeout=120.0)
+        conn.execute("PRAGMA journal_mode=WAL")
+        conn.execute("PRAGMA busy_timeout=120000")
+        return conn
+
+    def _init_schema(self) -> None: ...
+
+    def is_recent(self, ticker: str, action: str, within_hours: int = 24) -> bool:
+        """True 면 24h 내 발송됨 → silent."""
+
+    def record(self, ticker: str, action: str, confidence: float) -> None:
+        """발송 직후 호출. PK 충돌 시 last_sent 갱신 (UPSERT)."""
+```
+
+Phase 2 에서는 인프라만 구축. Phase 4 가 매수/매도 결정 직전 `is_recent()` 체크 + 발송 후 `record()` 호출.
+
+---
+
+## 7. 테스트
+
+### 7.1 `test_stock_client.py` (6 케이스)
+
+| 케이스 | 검증 |
+|--------|------|
+| `test_get_portfolio_normal_returns_dict_with_pnl_pct` | 정상 200 + 응답 파싱 + cache 저장 |
+| `test_get_portfolio_uses_cache_within_ttl` | 첫 호출 후 60s 내 두번째 호출 = mock httpx 콜 1회 |
+| `test_get_portfolio_refetches_after_ttl_expiry` | frozen_time 으로 60s+1 진행 후 mock httpx 콜 2회 |
+| `test_get_portfolio_retries_3_times_on_timeout` | mock 이 처음 2회 timeout → 3회차 200 → exponential sleep 검증 |
+| `test_get_portfolio_429_triggers_backoff` | 429 응답 → 1s sleep → 재시도 → 200 |
+| `test_get_portfolio_falls_back_to_stale_on_all_failures` | cache 에 이전 성공 + 모든 retry 5xx → stale 반환 + logger.warning |
+
+### 7.2 `test_scheduler.py` (5 케이스)
+
+| 케이스 | 검증 |
+|--------|------|
+| `test_next_interval_pre_market_5min` | now=08:30 평일 → 300 |
+| `test_next_interval_market_open_1min` | now=10:00 평일 → 60 |
+| `test_next_interval_post_market_5min` | now=17:00 평일 → 300 |
+| `test_next_interval_overnight_skip_to_next_morning` | now=22:00 평일 → 다음날 07:00 까지 |
+| `test_next_interval_holiday_skip` | now=2026-08-15 (공휴일) → 다음 영업일 07:00 까지 |
+
+### 7.3 `test_rate_limit.py` (3 케이스)
+
+| 케이스 | 검증 |
+|--------|------|
+| `test_is_recent_returns_false_for_new_ticker_action` | record 없음 → False |
+| `test_is_recent_returns_true_within_24h` | record 호출 1초 후 → True |
+| `test_is_recent_returns_false_after_24h` | record + 24h 1분 후 → False |
+
+### 7.4 `test_main.py` (2 케이스)
+
+| 케이스 | 검증 |
+|--------|------|
+| `test_health_endpoint_returns_status_online` | TestClient → GET /health → 200 + status online |
+| `test_startup_warns_if_webai_api_key_missing` | env 미설정 + startup → logger.warning |
+
+**총 16 신규 테스트**. 외부 stock 호출 0 (전부 mock).
+
+### 7.5 conftest.py
+
+```python
+import pytest
+from pathlib import Path
+import respx
+
+@pytest.fixture
+def tmp_dedup_db(tmp_path) -> Path:
+    return tmp_path / "test_signal_v2.db"
+
+@pytest.fixture
+async def mock_stock_api():
+    async with respx.mock(base_url="https://test.stock.local") as mock:
+        yield mock
+
+@pytest.fixture
+def frozen_now(monkeypatch):
+    """datetime.now(KST) 고정용 (freezegun 또는 monkeypatch)."""
+```
+
+pytest-asyncio mode = "auto" — `pyproject.toml` 또는 `pytest.ini` 에 명시.
+
+---
+
+## 8. 위험 및 완화
+
+| 위험 | 완화 |
+|------|------|
+| stock API 응답 지연 (NAS 부하 / 네트워크) | timeout 10s + retry 3회 + cache fallback (stale) |
+| `.env` 의 WEBAI_API_KEY 미설정 → 모든 호출 401 | startup ERROR log + Phase 1 의 503 응답 fallback 활용 |
+| Polling cycle 중 web-ai 종료 | shutdown.wait timeout 으로 즉시 break, asyncio cleanup |
+| holidays.json 미동기화 → 휴일 폴링 시도 | stock 측 응답 정상 (데이터 stale). Phase 7 모니터링 |
+| SQLite WAL lock (Phase 4 가 signal generator 동시 write) | busy_timeout=120000 + WAL → reader/writer 분리. Phase 4 단일 writer 직렬 보장 |
+| 메모리 cache 누수 (장기 운영) | TTL 만료 entry 명시 cleanup 없음 (YAGNI). Phase 7 모니터링 |
+| signal_v1 (port 8000) ↔ signal_v2 (port 8001) 충돌 | 다른 port. 같은 머신에서 동시 가동 가능 |
+| 시간대 (KST) 계산 오류 (DST) | KST 는 DST 없음 (Asia/Seoul +09:00 고정). 안전 |
+| asyncio + sqlite3 (sync) 혼합 | rate_limit 호출은 짧음. Phase 4 의 호출 패턴 결정 시 점검 |
+| Phase 1 rate limit (60r/m) 초과 | polling 빈도 분당 3 → 20x 여유. 정상 동작 시 무관 |
+
+---
+
+## 9. 운영 영향
+
+| 항목 | 영향 |
+|------|------|
+| 다운타임 | 0 (V1 영향 없음, V2 신규 시작) |
+| 사용자 영향 | 없음 (V2 silent, Phase 5 까지 신호 발송 없음) |
+| `.env` 갱신 | 사용자 1회 (`WEBAI_API_KEY`, `STOCK_API_URL`, `SIGNAL_V2_PORT`) |
+| V1 영향 | 0 (별도 process / port / 디렉토리) |
+| stock NAS 부하 | 매우 작음 (장중 분당 3 call) |
+| 외부 의존성 추가 | `httpx`, `pytest-asyncio`, `respx` |
+
+---
+
+## 10. Phase 2 완료 조건 (DoD)
+
+- [ ] `web-ai/signal_v2/` 디렉토리 + 7 파이썬 파일 (main.py / config.py / stock_client.py / scheduler.py / pull_worker.py / rate_limit.py / state.py + __init__.py)
+- [ ] `holidays.json` 복사
+- [ ] `tests/` 디렉토리 + conftest.py + 4 test 파일 + 16 케이스 모두 PASS
+- [ ] `python -m uvicorn signal_v2.main:app --port 8001` 정상 시작 + `GET http://localhost:8001/health` 200
+- [ ] 1 회 polling cycle 완료 → `state.portfolio` + `state.news_sentiment` + `state.screener_preview` 갱신 확인 (수동 trigger 또는 첫 자연 cycle)
+- [ ] rate_limit DB 파일 생성 + WAL + busy_timeout 설정 확인
+- [ ] `.env` 갱신 (사용자 1회): `STOCK_API_URL=https://gahusb.synology.me`, `WEBAI_API_KEY=<Phase 1 동일>`, `SIGNAL_V2_PORT=8001`
+- [ ] web-ai V1 봇 무영향 검증 (`start.bat` 정상 시작)
+- [ ] git push (web-ai repo)
+
+---
+
+## 11. Phase 3 와의 관계
+
+본 Phase 2 완료 후 즉시 **Phase 3 (KIS WebSocket + 분봉 + Chronos-2 추론)** spec → plan → 구현. 의존성:
+
+```
+[Phase 2 spec/plan/실행]   →   [Phase 3 spec/plan/실행]
+       2주                          2주
+```
+
+Phase 3 의 입력 계약 = 본 spec 의 `PollState` (Phase 3 코드가 read-only 로 import). Phase 3 의 추론 결과 (Chronos-2 quantile 등) 는 별도 state 객체 또는 PollState 확장 — Phase 3 spec 에서 결정.
+
+---
+
+## 12. Backlog (본 spec NOT)
+
+- ticker filter (news-sentiment `?tickers=` 옵션 활용) — V2 운영 후 종목 필터 시
+- 운영 메트릭 (응답시간 / 에러율 / 텔레그램 alert) — Phase 7
+- holidays.json 자동 동기화 (stock → web-ai)
+- cache 만료 entry 명시 cleanup (장기 운영 시 메모리 누수 발견 시)
+- Phase 5 `POST /signal` endpoint (agent-office 호출) — Phase 5 spec
+- WebSocket-based polling (현재 HTTP polling, 향후 stock 측이 WebSocket push 도입 시)
+- Phase 6 signal_v1 deprecation (V1 자동매매 정리)
+- Phase 4 가 rate_limit 호출 시 asyncio.to_thread vs 직접 호출 결정

docs/superpowers/specs/2026-05-16-signal-v2-phase3a-kis-data-collection.md

@@ -0,0 +1,443 @@
+# Confidence Signal Pipeline V2 — Phase 3a: KIS Data Collection Design
+
+**작성일**: 2026-05-16
+**작성자**: gahusb
+**상태**: Approved for implementation
+**선행 spec**:
+- Phase 0 architecture (`2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md`)
+- Phase 1 stock WebAI API (`2026-05-15-signal-v2-phase1-webai-api.md`)
+- signal_v1 rename (`2026-05-16-web-ai-v1-rename-to-signal-v1.md`)
+- Phase 2 web-ai pull worker (`2026-05-16-signal-v2-phase2-web-ai-pull-worker.md`)
+
+**Phase 3 분해**: Phase 0 spec 의 Phase 3 (KIS WebSocket + NXT + Chronos-2 + 분봉 모멘텀) 를 2 sub-phase 로 분해:
+- **Phase 3a (본 spec)**: KIS 데이터 수집 (분봉 REST + 호가 WebSocket + scheduler NXT 확장)
+- **Phase 3b (별도 spec)**: Chronos-2 추론 + 분봉 모멘텀 분류기
+
+**브레인스토밍 결정 6개**:
+- scope = B (3a / 3b 분해)
+- 데이터 수집 = B (분봉 REST + 호가 WebSocket)
+- KIS 인증 = A (V1 토큰 read-only 공유)
+- 구독 범위 = A (portfolio WebSocket + screener REST polling)
+- NXT 처리 = C (stock 자동 처리 + scheduler 의 NXT 시간대 폴링 추가)
+- 테스트 = A (respx REST mock + WebSocket mock + tmp sqlite)
+
+---
+
+## 1. 목표
+
+signal_v2 가 신호 판단에 필요한 KIS 실시간/준실시간 데이터 (분봉 OHLCV + 호가 매수세) 를 수집해 `PollState` 에 채워 넣는다. Phase 3b (Chronos-2 추론) + Phase 4 (signal generator) 가 이 위에 동작.
+
+**Why**: Phase 0 §3 "web-ai = 시점 분석" 책임의 데이터 수집 부분. KIS REST 의 분봉/호가 + KIS WebSocket 의 실시간 호가가 매수/매도 룰의 핵심 입력.
+
+---
+
+## 2. 범위
+
+### 포함 (6 항목)
+
+- ① **KIS REST client** (`signal_v2/kis_client.py`) — 분봉 polling + screener Top-N 호가 polling. V1 토큰 파일 (`signal_v1/data/kis_token.json`) read-only 공유.
+- ② **KIS WebSocket client** (`signal_v2/kis_websocket.py`) — approval_key 신규 발급 + portfolio 보유 종목 호가 실시간 구독 + reconnect with exponential backoff.
+- ③ **`pull_worker.py` 확장** — 분봉 1분 polling cycle 추가 + WebSocket 메시지 처리 task.
+- ④ **`PollState` 확장** — `minute_bars: dict[ticker, deque(maxlen=60)]`, `asking_price: dict[ticker, dict]`, `last_updated["minute_bars"]` / `["asking_price"]`.
+- ⑤ **`scheduler.py` 수정** — NXT 시간대 폴링 (20:00-23:30 / 04:30-07:00) 5분 cron 추가.
+- ⑥ **테스트 13 신규** (KIS REST 4 + WebSocket 4 + scheduler NXT 3 + pull_worker 2). 기존 19 + 신규 13 = 32 total.
+
+### 범위 외 (NOT)
+
+- Chronos-2 모델 로드 + 추론 (Phase 3b)
+- 분봉 모멘텀 분류기 (Phase 3b — 5분봉 aggregate + 5연속 양봉 룰)
+- Signal generator 매수/매도 룰 (Phase 4)
+- NXT 자체 API 호출 — V2 가 별도 NXT API client 없음. stock 측 `price_fetcher` 가 NXT 시간대 가격 자동 반환 (`price_session` 필드)
+- WebSocket 동적 subscribe 갱신 — portfolio 변동 시 다음 cycle 에서 일괄 갱신
+- 분봉 daily aggregate — 60 분봉 sliding window 만
+- 분봉 영속 저장 — 메모리만, 재기동 시 reset
+- V2 자체 KIS 토큰 발급 — Phase 6 deprecation 까지 V1 단독 갱신 책임
+
+---
+
+## 3. 파일 구조 + 변경 매트릭스
+
+### 3.1 신규 / 수정
+
+| 파일 | 작업 | 라인 |
+|------|------|------|
+| `signal_v2/kis_client.py` | 신규 | ~150 |
+| `signal_v2/kis_websocket.py` | 신규 | ~180 |
+| `signal_v2/state.py` | 필드 2개 추가 | +5 |
+| `signal_v2/pull_worker.py` | 분봉 cycle + WebSocket task | +60 |
+| `signal_v2/scheduler.py` | NXT 시간대 분기 | +15 |
+| `signal_v2/main.py` | KIS lifespan 통합 | +20 |
+| `signal_v2/config.py` | KIS env 5개 + V1 token path | +10 |
+| `signal_v2/tests/test_kis_client.py` | 신규 4 케이스 | ~150 |
+| `signal_v2/tests/test_kis_websocket.py` | 신규 4 케이스 | ~170 |
+| `signal_v2/tests/test_pull_worker.py` | 신규 2 케이스 | ~80 |
+| `signal_v2/tests/test_scheduler.py` | NXT 3 케이스 추가 | +30 |
+| `signal_v2/tests/test_main.py` | KIS lifespan 케이스 | +20 |
+| `signal_v2/requirements.txt` | `websockets>=12` | +1 |
+| `web-ai/.env` | KIS env 5 + V1_TOKEN_PATH (사용자 수동) | +6 |
+
+### 3.2 외부 의존성 신규
+
+- `websockets>=12` (KIS WebSocket client)
+
+### 3.3 V1 공유 / 무영향
+
+- **공유** (read-only): `signal_v1/data/kis_token.json` — V1 의 단독 갱신 책임. V2 는 mtime 캐시 + read.
+- **무영향**: V1 의 main_server.py / modules / 자동매매 봇 — Phase 6 까지 분리 유지.
+
+---
+
+## 4. KIS REST client (`kis_client.py`)
+
+```python
+class KISClient:
+    """KIS REST API (분봉 + 호가). V1 토큰 read-only 공유."""
+
+    def __init__(
+        self,
+        app_key: str, app_secret: str, account: str, is_virtual: bool,
+        v1_token_path: Path,
+        timeout: float = 10.0,
+    ):
+        self._app_key = app_key
+        self._app_secret = app_secret
+        self._account = account
+        self._is_virtual = is_virtual
+        self._v1_token_path = Path(v1_token_path)
+        self._base_url = (
+            "https://openapivts.koreainvestment.com:29443" if is_virtual
+            else "https://openapi.koreainvestment.com:9443"
+        )
+        self._client = httpx.AsyncClient(timeout=timeout)
+        self._token_cache: tuple[str, float] | None = None  # (token, file_mtime)
+        self._last_throttle_at = 0.0  # 초당 2회 제한
+
+    async def get_minute_ohlcv(self, ticker: str) -> list[dict]:
+        """현재 시점 직전 30개 1분봉 OHLCV (TR_ID: FHKST03010200).
+
+        Returns: [{"datetime", "open", "high", "low", "close", "volume"}, ...] (시간 오름차순)
+        """
+
+    async def get_asking_price(self, ticker: str) -> dict:
+        """현재 호가 5단계 + 매수/매도 잔량 (TR_ID: FHKST01010200).
+
+        Returns: {
+            "bid_total": int,
+            "ask_total": int,
+            "bid_ratio": float,
+            "current_price": int,
+            "as_of": str (ISO),
+        }
+        """
+
+    async def close(self) -> None: ...
+
+    # internal
+    def _read_v1_token(self) -> str:
+        """signal_v1/data/kis_token.json 읽기. mtime 캐시 — 갱신 시 자동 재로드."""
+
+    async def _throttle(self) -> None:
+        """V1 패턴 — 초당 2회 제한 (0.5s sleep)."""
+
+    def _common_headers(self, tr_id: str) -> dict:
+        """authorization, appkey, appsecret, tr_id."""
+```
+
+### 4.1 토큰 공유 디자인
+
+- `_v1_token_path` env `V1_TOKEN_PATH` 에서 로드. 기본값 `../signal_v1/data/kis_token.json`.
+- 첫 호출 시 파일 read + mtime 캐시.
+- 매 호출 전 mtime 비교 — 변경 시 재로드. 캐시 hit 시 빠른 통과.
+- 파일 미존재 / 만료 시: WARNING log + `HTTPException` (Phase 6 까지 V1 단독 책임 명시).
+
+### 4.2 분봉 응답 정규화
+
+KIS API 의 분봉 raw 응답 (`output2` 배열) → 표준 dict 리스트로 변환. 시간 오름차순, 거래량 0 인 분봉 skip.
+
+---
+
+## 5. KIS WebSocket client (`kis_websocket.py`)
+
+```python
+class KISWebSocket:
+    """KIS WebSocket — approval_key 발급 + 호가 실시간 구독."""
+
+    def __init__(self, app_key: str, app_secret: str, is_virtual: bool):
+        self._app_key = app_key
+        self._app_secret = app_secret
+        self._ws_url = (
+            "wss://openapivts.koreainvestment.com:29443/tryitout" if is_virtual
+            else "wss://openapi.koreainvestment.com:9443/tryitout"
+        )
+        self._approval_key: str | None = None
+        self._ws: WebSocketClientProtocol | None = None
+        self._subscriptions: set[str] = set()
+        self._on_asking_price: Callable[[str, dict], None] | None = None
+        self._recv_task: asyncio.Task | None = None
+        self._shutdown = asyncio.Event()
+
+    async def start(
+        self, tickers: list[str],
+        on_asking_price: Callable[[str, dict], None],
+    ) -> None:
+        """approval_key 발급 + WebSocket 연결 + 종목 호가 구독 + receive loop 시작."""
+
+    async def subscribe(self, ticker: str) -> None:
+        """동적 구독 추가."""
+
+    async def unsubscribe(self, ticker: str) -> None: ...
+
+    async def close(self) -> None:
+        """unsubscribe all + shutdown event + close socket."""
+
+    # internal
+    async def _fetch_approval_key(self) -> str:
+        """POST {base_rest}/oauth2/Approval — approval_key 발급."""
+
+    async def _send_subscription(self, ticker: str, tr_id: str = "H0STASP0") -> None:
+        """tr_id H0STASP0 = 실시간 호가."""
+
+    async def _receive_loop(self) -> None:
+        """메시지 receive loop. PING/PONG 30초 + 호가 message parse → callback.
+        끊김 감지 → exponential backoff (1s→2s→4s→max 30s) + reconnect + subscribe 재등록."""
+
+    def _parse_asking_price(self, raw: str) -> tuple[str, dict] | None:
+        """KIS 호가 raw string '0|H0STASP0|...|005930^...' 파싱.
+
+        Returns: (ticker, {bid_total, ask_total, bid_ratio, current_price, as_of})
+        또는 None (parse fail).
+        """
+```
+
+### 5.1 메시지 형식 (KIS 공식 문서)
+
+호가 메시지 raw 예시 (실제는 더 긴 `^` 구분 필드):
+```
+0|H0STASP0|001|005930^091500^78500^...^bid_total^ask_total^...
+```
+파싱 키 (필드 인덱스 기반):
+- ticker = 4번째 필드의 종목코드 부분
+- as_of = 5번째 필드 (HHMMSS)
+- bid_total / ask_total = 정해진 인덱스 (KIS 문서 참조)
+
+### 5.2 Reconnect 정책
+
+- websockets 의 `ConnectionClosed` 캐치
+- exponential backoff: 1s → 2s → 4s → 8s → 16s → max 30s
+- 재연결 후 `_subscriptions` 의 모든 ticker 재구독
+- 5분 이상 연결 실패 시 ERROR log + shutdown event 발생 (운영자 알림은 Phase 7)
+
+---
+
+## 6. PollState 확장 + pull_worker
+
+### 6.1 PollState 추가 필드
+
+```python
+@dataclass
+class PollState:
+    portfolio: dict | None = None
+    news_sentiment: dict | None = None
+    screener_preview: dict | None = None
+    # 신규 (Phase 3a)
+    minute_bars: dict[str, deque] = field(default_factory=dict)  # {ticker: deque(maxlen=60)}
+    asking_price: dict[str, dict] = field(default_factory=dict)  # {ticker: {bid_total, ask_total, bid_ratio, ...}}
+    last_updated: dict[str, str] = field(default_factory=dict)
+    fetch_errors: dict[str, int] = field(default_factory=dict)
+```
+
+### 6.2 pull_worker 확장
+
+```python
+async def _run_polling_cycle(client, state, kis_client):
+    """기존 3 endpoint (stock) + 분봉 (KIS REST) 4 fetch 병렬."""
+    portfolio, sentiment, screener = await asyncio.gather(
+        client.get_portfolio(),
+        client.get_news_sentiment(),
+        client.run_screener_preview(),
+        return_exceptions=True,
+    )
+    # ... (기존 state 갱신)
+
+    # 분봉 갱신 — portfolio + screener top-N 종목 대상
+    tickers = _collect_tickers(state)  # portfolio + screener Top-N union
+    minute_results = await asyncio.gather(*[
+        kis_client.get_minute_ohlcv(t) for t in tickers
+    ], return_exceptions=True)
+    for ticker, result in zip(tickers, minute_results):
+        if isinstance(result, list):
+            state.minute_bars.setdefault(ticker, deque(maxlen=60)).extend(result)
+            state.last_updated[f"minute_bars/{ticker}"] = now_iso
+
+    # 호가 갱신 (screener Top-N 만, portfolio 는 WebSocket 으로 들어옴)
+    screener_only = _screener_tickers_excluding_portfolio(state)
+    asking_results = await asyncio.gather(*[
+        kis_client.get_asking_price(t) for t in screener_only
+    ], return_exceptions=True)
+    for ticker, result in zip(screener_only, asking_results):
+        if isinstance(result, dict):
+            state.asking_price[ticker] = result
+            state.last_updated[f"asking_price/{ticker}"] = now_iso
+
+
+def on_websocket_asking_price(ticker: str, data: dict):
+    """KIS WebSocket callback — portfolio 호가 실시간 갱신."""
+    state.asking_price[ticker] = data
+    state.last_updated[f"asking_price/{ticker}"] = datetime.now(KST).isoformat()
+```
+
+### 6.3 종목 동기화
+
+매 cycle 후 `state.portfolio.holdings` 의 ticker 목록과 `kis_websocket._subscriptions` 비교 → 신규 추가 / 제거 ticker 별로 `subscribe()` / `unsubscribe()` 호출.
+
+---
+
+## 7. Scheduler NXT 시간대
+
+```python
+# Market windows (기존)
+_PRE_OPEN = time(7, 0)
+_OPEN = time(9, 0)
+_CLOSE = time(15, 30)
+_POST_END = time(20, 0)
+
+# NXT windows (신규)
+_NXT_PRE_END = time(23, 30)
+_NXT_POST_OPEN = time(4, 30)
+# 23:30 - 04:30 (새벽) skip
+
+
+def _next_interval(now: datetime) -> float:
+    if not _is_market_day(now):
+        return _seconds_until_next_market_open(now)
+
+    t = now.time()
+    if _PRE_OPEN <= t < _OPEN:
+        return 300.0
+    elif _OPEN <= t < _CLOSE:
+        return 60.0
+    elif _CLOSE <= t < _POST_END:
+        return 300.0
+    elif _POST_END <= t < _NXT_PRE_END:
+        return 300.0   # NXT 야간 5분 (신규)
+    elif _NXT_POST_OPEN <= t < _PRE_OPEN:
+        return 300.0   # NXT 새벽 5분 (신규)
+    else:
+        return _seconds_until_next_market_open(now)
+
+
+def _is_polling_window(now: datetime) -> bool:
+    """이제 야간 NXT 도 포함."""
+    t = now.time()
+    return (
+        (_PRE_OPEN <= t < _NXT_PRE_END)
+        or (_NXT_POST_OPEN <= t < _PRE_OPEN)
+    )
+```
+
+---
+
+## 8. 테스트 (13 신규)
+
+### 8.1 `test_kis_client.py` (4)
+
+- `test_get_minute_ohlcv_normal_returns_30_bars` — respx 200 → list[30 dict]
+- `test_get_minute_ohlcv_429_retry_then_success` — 429 → 1s backoff → 200
+- `test_get_minute_ohlcv_uses_v1_token` — v1_token_path fixture → token in header
+- `test_get_asking_price_computes_bid_ratio` — bid_total=600/ask_total=400 → bid_ratio=0.6
+
+### 8.2 `test_kis_websocket.py` (4)
+
+- `test_fetch_approval_key_via_oauth_endpoint` — respx POST /oauth2/Approval → approval_key 추출
+- `test_subscribe_sends_h0stasp0_message` — fake WebSocket server → 종목 구독 메시지 전송 검증
+- `test_parse_asking_price_extracts_bid_ask_totals` — KIS raw string fixture → (ticker, dict)
+- `test_reconnect_on_disconnect_with_backoff` — fake server close → exponential retry
+
+### 8.3 `test_scheduler.py` 추가 (3)
+
+- `test_next_interval_nxt_evening_5min` — now=22:00 평일 → 300
+- `test_next_interval_nxt_dawn_5min` — now=05:30 평일 → 300
+- `test_next_interval_dead_zone_skip` — now=02:00 평일 → 다음 04:30 까지
+
+### 8.4 `test_pull_worker.py` (2)
+
+- `test_minute_polling_cycle_updates_state_minute_bars` — KIS mock → state.minute_bars[ticker] deque 갱신
+- `test_websocket_message_updates_state_asking_price` — WebSocket callback → state.asking_price[ticker] dict
+
+**합계**: 4 + 4 + 3 + 2 = **13 신규**. 기존 19 + 13 = **32 total signal_v2 tests**.
+
+---
+
+## 9. 위험 및 완화
+
+| 위험 | 완화 |
+|------|------|
+| V1 토큰 파일 미존재 (V1 미가동) | startup ERROR log + KIS REST 호출 fail. Phase 6 까지 V1 단독 책임 |
+| KIS WebSocket 연결 끊김 | exponential backoff (1s→2s→4s→max 30s) + subscription 재등록 |
+| KIS WebSocket 호가 메시지 형식 변경 | `_parse_asking_price` parse fail → WARNING log + skip. KIS API 변경 시 spec 갱신 |
+| V1 토큰 갱신 race (V1 갱신 중 V2 read) | mtime 캐시 + 짧은 fail 허용 (다음 호출에서 새 token 사용) |
+| approval_key 만료 | 매 reconnect 시 재발급 |
+| KIS REST rate limit (초당 2회) | `_throttle()` 0.5s sleep (V1 패턴) |
+| 분봉 buffer 메모리 누수 | `deque(maxlen=60)` 자동 cap. ticker ~40 → ~200KB |
+| websockets 라이브러리 호환 | `websockets>=12` 명시 |
+| WebSocket subscription / portfolio drift | pull_worker 가 매 cycle 후 비교 + 동적 subscribe/unsubscribe |
+| NXT 시간대 polling 시 stock API 부하 | 5분 cron × portfolio 11 종목 → 분당 ~2 call 무시 가능 |
+| 분봉 데이터 누락 (network 단절) | retry 3회 + cache. 누락 분봉 skip + WARNING |
+| KIS API 점검 시간대 | KIS 점검 (보통 새벽 02:00-04:30) 은 dead zone 시간대와 일치 — 영향 없음 |
+
+---
+
+## 10. 운영 영향
+
+| 항목 | 영향 |
+|------|------|
+| 다운타임 | 0 (signal_v2 재기동만, V1 무영향) |
+| 사용자 영향 | 없음 (Phase 3a 데이터 수집만, 신호 발송은 Phase 5) |
+| `.env` 갱신 | 사용자 1회 (KIS_APP_KEY/SECRET/ACCOUNT/IS_VIRTUAL + V1_TOKEN_PATH) |
+| V1 영향 | 0 (read-only 토큰 공유) |
+| stock NAS 부하 | 무관 |
+| KIS API 부하 | 매 분봉 cycle 분당 ~20 종목 × 2 call (분봉+호가) = 40 call/min ≈ 초당 0.67 < 2 한도 |
+| WebSocket 세션 | 1 세션 / portfolio 보유 종목 (~11) 구독 |
+
+---
+
+## 11. Phase 3a 완료 조건 (DoD)
+
+- [ ] `signal_v2/kis_client.py` 신규 (REST 분봉 + 호가)
+- [ ] `signal_v2/kis_websocket.py` 신규 (WebSocket approval_key + 호가)
+- [ ] `signal_v2/state.py` `PollState` 확장 (minute_bars + asking_price)
+- [ ] `signal_v2/pull_worker.py` 분봉 cycle + WebSocket task 추가
+- [ ] `signal_v2/scheduler.py` NXT 시간대 추가
+- [ ] `signal_v2/main.py` lifespan 에 KISClient/KISWebSocket 통합
+- [ ] `signal_v2/config.py` KIS env + V1_TOKEN_PATH
+- [ ] `requirements.txt` 에 `websockets>=12`
+- [ ] 13 신규 테스트 PASS (총 32)
+- [ ] `.env` 갱신 (사용자 1회)
+- [ ] 운영 smoke: signal_v2 시작 → KIS WebSocket 연결 → portfolio 호가 1건 수신 → `state.asking_price` 갱신 → 분봉 1회 fetch → `state.minute_bars` 갱신
+- [ ] V1 봇 무영향 (토큰 read-only 공유 동작)
+- [ ] git push (web-ai repo)
+
+---
+
+## 12. Phase 3b 와의 관계
+
+본 Phase 3a 완료 후 즉시 **Phase 3b (Chronos-2 + 분봉 모멘텀)** brainstorming. 의존성:
+
+```
+[Phase 3a spec/plan/실행]   →   [Phase 3b spec/plan/실행]
+       1주                          1주
+```
+
+Phase 3b 의 입력 = 본 spec 의 `state.minute_bars` + `state.asking_price`. Phase 3b 산출 = `state.chronos_predictions` + `state.minute_momentum` (Phase 4 가 사용).
+
+---
+
+## 13. Backlog (본 spec NOT)
+
+- WebSocket 동적 subscribe (현재 매 cycle 일괄, 즉시 갱신 안 됨)
+- KIS 분봉 60+ 보관 (장기 추세 분석용)
+- 체결 데이터 (`H0STCNT0`) 추가 — 자체 분봉 builder 가능성
+- KIS API 응답 시간 모니터링 (Phase 7)
+- V2 자체 KIS 토큰 갱신 (Phase 6 deprecation 시)
+- WebSocket session 멀티 (41 종목 한도 초과 시)
+- approval_key 만료 자동 감지 (현재는 reconnect 시점)

docs/superpowers/specs/2026-05-16-signal-v2-phase3b-chronos-momentum.md

@@ -0,0 +1,437 @@
+# Confidence Signal Pipeline V2 — Phase 3b: Chronos-2 + Minute Momentum Design
+
+**작성일**: 2026-05-16
+**작성자**: gahusb
+**상태**: Approved for implementation
+**선행 spec**:
+- Phase 0 architecture (`2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md`)
+- Phase 1 stock WebAI API (`2026-05-15-signal-v2-phase1-webai-api.md`)
+- Phase 2 web-ai pull worker (`2026-05-16-signal-v2-phase2-web-ai-pull-worker.md`)
+- Phase 3a KIS data collection (`2026-05-16-signal-v2-phase3a-kis-data-collection.md`)
+
+**브레인스토밍 결정 7개**:
+- daily data 소스 = B (KIS REST `kis_client.get_daily_ohlcv`)
+- 추론 빈도 = A (종가 후 1회 + 메모리 보관)
+- 모델 = A (env `CHRONOS_MODEL` 외부화, 기본 `amazon/chronos-2`, 항상 로드)
+- 분봉 모멘텀 = A (5-level 룰 기반)
+- State output = B (median + q10 + q90 + conf + as_of)
+- 테스트 = A (모델 mock + 순수 함수)
+- scope = 통합 9 항목 (Phase 3a 와 같은 1주 단위)
+
+---
+
+## 1. 목표
+
+Phase 3a 의 데이터 위에 추론 레이어 추가. Chronos-2 zero-shot 으로 다음날 가격 분포 예측 + 1분봉 → 5분봉 aggregate 후 5-level 모멘텀 분류. Phase 4 (signal generator) 가 두 출력 + Phase 3a 의 호가/분봉 + Phase 2 의 portfolio/news_sentiment 를 종합해 매수/매도 신호 룰 적용.
+
+**Why**: Phase 0 §3 "web-ai = 시점 분석" 책임의 추론 부분. Chronos-2 의 zero-shot quantile 분포 + 분봉 모멘텀 5-level 이 매수/매도 룰의 핵심 입력.
+
+---
+
+## 2. 범위
+
+### 포함 (9 항목)
+
+- ① `kis_client.get_daily_ohlcv(ticker, days=60)` — KIS REST TR_ID `FHKST03010100`
+- ② `chronos_predictor.py` 신규 — `ChronosPredictor` (HuggingFace 모델 + batch predict)
+- ③ `momentum_classifier.py` 신규 — `aggregate_1min_to_5min` + `classify_minute_momentum`
+- ④ `pull_worker.py` 확장 — `_run_post_close_cycle` + `update_minute_momentum_for_all`
+- ⑤ `scheduler.py` 확장 — `_is_post_close_trigger` (16:00 KST)
+- ⑥ `state.py` 확장 — `daily_ohlcv` + `chronos_predictions` + `minute_momentum`
+- ⑦ `main.py` 확장 — lifespan 에 ChronosPredictor 로드
+- ⑧ `config.py` 확장 — `CHRONOS_MODEL` env
+- ⑨ `requirements.txt` — `transformers>=4.40`, `chronos-forecasting>=1.4`, `torch>=2.0`
+
+### 범위 외 (NOT)
+
+- Signal generator 매수/매도 룰 (Phase 4)
+- agent-office `/signal` 호출 (Phase 5)
+- 모델 재학습/fine-tune — zero-shot only
+- 다중 horizon 예측 — 1-day median 만, 다른 horizon Phase 7
+- 외부 데이터 (yfinance/FDR) — KIS REST 만
+- Chronos lazy load — 항상 로드 (Phase 7 모니터링 후 검토)
+- 분봉 모멘텀 ML 모델 — 룰 기반만 (Phase 7 백테스트 후 ML 검토)
+- WebSocket 동적 subscribe (Phase 3a backlog 그대로)
+
+---
+
+## 3. 파일 구조 + 변경 매트릭스
+
+| 파일 | 작업 | 라인 |
+|------|------|------|
+| `signal_v2/kis_client.py` | `get_daily_ohlcv` 메서드 추가 | +50 |
+| `signal_v2/chronos_predictor.py` | 신규 | ~120 |
+| `signal_v2/momentum_classifier.py` | 신규 | ~80 |
+| `signal_v2/pull_worker.py` | post-close cycle + momentum 갱신 | +50 |
+| `signal_v2/scheduler.py` | `_is_post_close_trigger` 헬퍼 | +20 |
+| `signal_v2/state.py` | 3 필드 추가 | +5 |
+| `signal_v2/main.py` | lifespan ChronosPredictor 로드 | +15 |
+| `signal_v2/config.py` | `chronos_model` 필드 | +3 |
+| `signal_v2/requirements.txt` | 3 의존성 | +3 |
+| `signal_v2/tests/test_kis_client.py` | daily 1 케이스 | +30 |
+| `signal_v2/tests/test_chronos_predictor.py` | 신규 4 케이스 | ~120 |
+| `signal_v2/tests/test_momentum_classifier.py` | 신규 6 케이스 | ~150 |
+| `signal_v2/tests/test_pull_worker.py` | post-close 1 케이스 | +50 |
+
+**합계**: 13 파일 변경 (8 코드 + 4 테스트 + 1 requirements), **12 신규 테스트** (33 → 45 total).
+
+### 외부 의존성 신규
+
+- `transformers>=4.40`
+- `chronos-forecasting>=1.4`
+- `torch>=2.0` (CUDA 12.x 빌드, V1 venv 공유 시 재설치 불필요)
+
+### 모델 다운로드
+
+`amazon/chronos-2` HuggingFace 모델 첫 로드 시 ~1GB 다운로드 (~수십 초). `~/.cache/huggingface/` 캐시 후 무영향. Task 7 manual smoke 에 시간 예상 명시.
+
+---
+
+## 4. KIS Daily OHLCV (`kis_client.get_daily_ohlcv`)
+
+```python
+async def get_daily_ohlcv(self, ticker: str, days: int = 60) -> list[dict]:
+    """KRX 일봉 OHLCV (TR_ID FHKST03010100).
+
+    Args:
+        ticker: 6자리 종목코드
+        days: 최근 N영업일 (KIS 한도 100영업일)
+
+    Returns:
+        [{"datetime": "2026-05-15", "open": int, "high": int, "low": int,
+          "close": int, "volume": int}, ...]
+        시간 오름차순 (가장 최근이 마지막).
+    """
+    path = "/uapi/domestic-stock/v1/quotations/inquire-daily-itemchartprice"
+    today = datetime.now(KST).strftime("%Y%m%d")
+    start_date = (datetime.now(KST) - timedelta(days=days * 2)).strftime("%Y%m%d")
+    params = {
+        "FID_COND_MRKT_DIV_CODE": "J",
+        "FID_INPUT_ISCD": ticker,
+        "FID_INPUT_DATE_1": start_date,
+        "FID_INPUT_DATE_2": today,
+        "FID_PERIOD_DIV_CODE": "D",
+        "FID_ORG_ADJ_PRC": "1",
+    }
+    raw = await self._request_with_retry(
+        "GET", path, tr_id="FHKST03010100", params=params,
+    )
+    output2 = raw.get("output2", [])
+    bars = []
+    for row in output2:
+        try:
+            date = row["stck_bsop_date"]
+            bars.append({
+                "datetime": f"{date[:4]}-{date[4:6]}-{date[6:]}",
+                "open": int(row["stck_oprc"]),
+                "high": int(row["stck_hgpr"]),
+                "low": int(row["stck_lwpr"]),
+                "close": int(row["stck_clpr"]),
+                "volume": int(row["acml_vol"]),
+            })
+        except (KeyError, ValueError):
+            continue
+    bars.reverse()  # KIS descending → ascending
+    return bars[-days:]
+```
+
+핵심:
+- TR_ID `FHKST03010100` (V1 패턴)
+- 수정주가 (`FID_ORG_ADJ_PRC=1`)
+- start_date 를 `days*2` 로 → 휴장일 + 주말 고려 → `[-days:]` 트리밍
+
+---
+
+## 5. ChronosPredictor
+
+```python
+@dataclass
+class ChronosPrediction:
+    median: float
+    q10: float
+    q90: float
+    conf: float
+    as_of: str
+
+
+class ChronosPredictor:
+    """HuggingFace Chronos-2 zero-shot forecaster."""
+
+    def __init__(self, model_name: str = "amazon/chronos-2", device: str | None = None):
+        from chronos import ChronosPipeline
+        import torch
+
+        self._device = device or ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+        logger.info("Loading Chronos pipeline: %s on %s", model_name, self._device)
+        self._pipeline = ChronosPipeline.from_pretrained(
+            model_name,
+            device_map=self._device,
+            torch_dtype=torch.float16 if self._device == "cuda" else torch.float32,
+        )
+
+    def predict_batch(
+        self,
+        daily_ohlcv_dict: dict[str, list[dict]],
+        prediction_length: int = 1,
+        num_samples: int = 100,
+    ) -> dict[str, ChronosPrediction]:
+        """종목별 1-day return 분포 예측."""
+        import torch
+        import numpy as np
+
+        tickers = list(daily_ohlcv_dict.keys())
+        contexts = [
+            torch.tensor([bar["close"] for bar in daily_ohlcv_dict[t]], dtype=torch.float32)
+            for t in tickers
+        ]
+        forecasts = self._pipeline.predict(
+            context=contexts, prediction_length=prediction_length, num_samples=num_samples,
+        )
+
+        from datetime import datetime
+        now_iso = datetime.now(KST).isoformat()
+        results: dict[str, ChronosPrediction] = {}
+        for i, ticker in enumerate(tickers):
+            samples = forecasts[i, :, 0].numpy()
+            last_close = daily_ohlcv_dict[ticker][-1]["close"]
+            returns = (samples - last_close) / last_close
+            median = float(np.quantile(returns, 0.5))
+            q10 = float(np.quantile(returns, 0.1))
+            q90 = float(np.quantile(returns, 0.9))
+            spread = (q90 - q10) / max(abs(median), 0.001)
+            conf = float(max(0.0, min(1.0, 1.0 - spread / 2.0)))
+            results[ticker] = ChronosPrediction(median, q10, q90, conf, now_iso)
+        return results
+```
+
+핵심:
+- Lazy import (`chronos-forecasting` 무거움)
+- GPU 자동 감지 + FP16 (CUDA) / FP32 (CPU)
+- Batch predict — 30+ 종목 동시 ~1-2초
+- Price → return 변환
+- Confidence — 분포 폭 기반 (좁을수록 1)
+
+---
+
+## 6. 분봉 모멘텀 분류기
+
+### 6.1 1분봉 → 5분봉 aggregate
+
+```python
+def aggregate_1min_to_5min(minute_bars: list[dict]) -> list[dict]:
+    """1분봉 N개 → 5분봉 floor(N/5) 개. 시간 오름차순."""
+    bars_5min = []
+    chunks = len(minute_bars) // 5
+    for i in range(chunks):
+        chunk = minute_bars[i * 5 : (i + 1) * 5]
+        bars_5min.append({
+            "datetime": chunk[0]["datetime"],
+            "open": chunk[0]["open"],
+            "high": max(b["high"] for b in chunk),
+            "low": min(b["low"] for b in chunk),
+            "close": chunk[-1]["close"],
+            "volume": sum(b["volume"] for b in chunk),
+        })
+    return bars_5min
+```
+
+### 6.2 5-level 분류
+
+```python
+def classify_minute_momentum(minute_bars: deque) -> str:
+    """1분봉 deque → strong_up / weak_up / neutral / weak_down / strong_down."""
+    minute_list = list(minute_bars)
+    if len(minute_list) < 5 * 5:  # 25 bars minimum
+        return NEUTRAL
+
+    bars_5min = aggregate_1min_to_5min(minute_list)
+    if len(bars_5min) < 5:
+        return NEUTRAL
+
+    recent = bars_5min[-5:]  # 직전 5개 5분봉
+    up_count = sum(1 for b in recent if b["close"] > b["open"])
+
+    # 거래량 multiplier — recent 5 vs 60분 평균
+    recent_vol_avg = sum(b["volume"] for b in recent) / len(recent)
+    long_window = bars_5min[-12:]  # 60분 = 5분봉 12개
+    long_vol_avg = sum(b["volume"] for b in long_window) / len(long_window)
+    vol_mult = recent_vol_avg / long_vol_avg if long_vol_avg > 0 else 1.0
+
+    if up_count == 5 and vol_mult >= 1.5:
+        return STRONG_UP
+    elif up_count >= 3 and vol_mult >= 1.0:
+        return WEAK_UP
+    elif up_count == 0 and vol_mult >= 1.5:
+        return STRONG_DOWN
+    elif up_count <= 2 and vol_mult < 1.0:
+        return WEAK_DOWN
+    else:
+        return NEUTRAL
+```
+
+---
+
+## 7. PollState 확장 + pull_worker
+
+### 7.1 PollState 추가 필드
+
+```python
+@dataclass
+class PollState:
+    # ... 기존 필드 ...
+    # Phase 3b additions
+    daily_ohlcv: dict[str, list[dict]] = field(default_factory=dict)
+    chronos_predictions: dict[str, dict] = field(default_factory=dict)
+    minute_momentum: dict[str, str] = field(default_factory=dict)
+```
+
+### 7.2 pull_worker 확장
+
+```python
+async def _run_post_close_cycle(
+    kis_client: KISClient, chronos: ChronosPredictor, state: PollState,
+) -> None:
+    """16:00 KST 종가 후 1회: daily fetch + chronos predict."""
+    tickers = list(set(_portfolio_tickers(state)) | set(_screener_tickers(state)))
+    daily_results = await asyncio.gather(*[
+        kis_client.get_daily_ohlcv(t, days=60) for t in tickers
+    ], return_exceptions=True)
+    daily_dict = {}
+    for ticker, result in zip(tickers, daily_results):
+        if isinstance(result, list) and len(result) >= 30:
+            daily_dict[ticker] = result
+            state.daily_ohlcv[ticker] = result
+
+    if daily_dict:
+        predictions = chronos.predict_batch(daily_dict)
+        now_iso = datetime.now(KST).isoformat()
+        for ticker, pred in predictions.items():
+            state.chronos_predictions[ticker] = {
+                "median": pred.median, "q10": pred.q10, "q90": pred.q90,
+                "conf": pred.conf, "as_of": pred.as_of,
+            }
+            state.last_updated[f"chronos/{ticker}"] = pred.as_of
+
+
+def update_minute_momentum_for_all(state: PollState) -> None:
+    """매 분봉 cycle 후 호출 — 모든 종목 모멘텀 갱신."""
+    from signal_v2.momentum_classifier import classify_minute_momentum
+    for ticker, bars in state.minute_bars.items():
+        state.minute_momentum[ticker] = classify_minute_momentum(bars)
+```
+
+### 7.3 scheduler `_is_post_close_trigger`
+
+```python
+def _is_post_close_trigger(now: datetime) -> bool:
+    """16:00 KST ±1분 (post-close cycle 트리거)."""
+    if not _is_market_day(now):
+        return False
+    t = now.time()
+    return time(16, 0) <= t < time(16, 1)
+```
+
+`poll_loop` 안에서 매 cycle:
+```python
+if _is_post_close_trigger(now) and chronos is not None:
+    await _run_post_close_cycle(kis_client, chronos, state)
+```
+
+---
+
+## 8. 테스트 (12 신규)
+
+### 8.1 `test_kis_client.py` (1)
+- `test_get_daily_ohlcv_returns_60_bars` — respx mock 200 → 60 bars 시간 오름차순
+
+### 8.2 `test_chronos_predictor.py` (4, 모델 mock)
+- `test_predict_batch_returns_prediction_dict` — mock pipeline → ChronosPrediction
+- `test_conf_high_when_distribution_narrow` — narrow → conf ≈ 1
+- `test_conf_low_when_distribution_wide` — wide → conf ≈ 0
+- `test_return_computed_from_price_relative_to_last_close` — price → return 변환
+
+### 8.3 `test_momentum_classifier.py` (6)
+- `test_strong_up_5_consecutive_green_with_high_volume`
+- `test_weak_up_3of5_green_normal_volume`
+- `test_neutral_mixed`
+- `test_weak_down_low_green_low_volume`
+- `test_strong_down_5_consecutive_red_high_volume`
+- `test_aggregate_1min_to_5min_correctness`
+
+### 8.4 `test_pull_worker.py` (1)
+- `test_post_close_cycle_updates_chronos_predictions` — mock kis + mock chronos → state 갱신
+
+**합계**: 1 + 4 + 6 + 1 = **12 신규**. 기존 33 + 12 = **45 total**.
+
+---
+
+## 9. 위험 및 완화
+
+| 위험 | 완화 |
+|------|------|
+| Chronos-2 첫 로드 ~1GB 다운로드 | startup INFO + Task 7 smoke 시간 예상 명시 |
+| GPU OOM (Chronos + V1 Ollama 동거) | FP16 ~400MB + Ollama 4GB = 5GB / 15.5GB 여유. Phase 5 Qwen3 추가 시 13.3GB. Phase 6 V1 deprecation 후 해소 |
+| `chronos-forecasting` 호환 (transformers 버전) | 명시 버전. 운영 첫 install 검증 |
+| KIS daily fetch + V1 Macro 동시 → rate limit (EGW00201) | post-close 16:00 트리거 vs V1 Trading Bot 의 장 마감 cycle 충돌 위험. 운영 검증 후 16:05 으로 조정 가능 |
+| Chronos-2 예측 정확도 불확실 | Phase 7 IC 검증 + 신호 hit-rate 추적. 부족 시 model env 변경 또는 Moirai-2.0 |
+| 모멘텀 룰 임계값 (1.5x / 5/5) 보수적 | Phase 7 운영 후 임계값 조정 |
+| 1분봉 60개 미만 (장 시작 1시간 내) | NEUTRAL 폴백. 09:00-10:00 신호 발생 안 함 (운영 허용) |
+| Chronos 모델 다운로드 네트워크 단절 | startup RuntimeError + 운영자 알림 + 재시작. 캐시 후 무관 |
+| daily_ohlcv 메모리 누수 | 종목 ~30 × 60일 ~100B = ~180KB. 무시 |
+| Chronos 추론 시 V1 Ollama 와 동시 GPU 사용 | 일 1회 + 짧음 (~2초). V1 Ollama 의 GPU 점유 사이에 끼어들 가능성 → 일시 deferred. Phase 7 모니터링 |
+
+---
+
+## 10. 운영 영향
+
+| 항목 | 영향 |
+|------|------|
+| 다운타임 | signal_v2 재기동 ~30초 (첫 모델 로드) |
+| 사용자 영향 | 없음 (Phase 3b 도 silent, 신호 발송은 Phase 5) |
+| `.env` 갱신 | optional 1줄 (`CHRONOS_MODEL=amazon/chronos-2` — 기본값과 동일 시 미설정 OK) |
+| V1 영향 | 0 (별도 process). GPU 메모리만 공유 |
+| KIS API 부하 | post-close cycle 일 1회 30 종목 daily fetch ~60 calls. 평소 분봉/호가 cycle 그대로 |
+| 모델 다운로드 | 첫 시작 ~1GB / 캐시 |
+
+---
+
+## 11. Phase 3b 완료 조건 (DoD)
+
+- [ ] `signal_v2/kis_client.py` `get_daily_ohlcv` 메서드 추가
+- [ ] `signal_v2/chronos_predictor.py` 신규
+- [ ] `signal_v2/momentum_classifier.py` 신규
+- [ ] `signal_v2/pull_worker.py` post-close cycle + momentum 갱신
+- [ ] `signal_v2/scheduler.py` `_is_post_close_trigger`
+- [ ] `signal_v2/state.py` 3 필드 추가
+- [ ] `signal_v2/main.py` lifespan ChronosPredictor 로드
+- [ ] `signal_v2/config.py` `CHRONOS_MODEL` env
+- [ ] `requirements.txt` 3 의존성 추가
+- [ ] 12 신규 테스트 PASS (총 45)
+- [ ] 운영 smoke: signal_v2 시작 → Chronos 모델 로드 성공 → 16:00 post-close cycle 1회 실행 → state.chronos_predictions 갱신 확인
+- [ ] V1 무영향 (GPU OOM 없음)
+- [ ] git push
+
+---
+
+## 12. Phase 4 와의 관계
+
+본 Phase 3b 완료 후 즉시 **Phase 4 (Signal Generator)** brainstorming. 의존성:
+
+```
+[Phase 3b spec/plan/실행]   →   [Phase 4 spec/plan/실행]
+       1주                          1주
+```
+
+Phase 4 의 입력 = 본 spec 의 `state.chronos_predictions` + `state.minute_momentum` + Phase 3a 의 `state.asking_price` + Phase 2 의 `state.portfolio` + `state.news_sentiment`. Phase 4 산출 = `state.signals[ticker]` (buy/sell decision + confidence).
+
+---
+
+## 13. Backlog (본 spec NOT)
+
+- Chronos lazy load (Phase 5 Qwen3 동거 시 VRAM 압박 검토)
+- 다중 horizon (1-day + 5-day + 20-day)
+- ML 기반 분봉 모멘텀 (현재 룰 기반만)
+- Chronos model A/B (chronos-bolt-base vs chronos-2 비교 실험)
+- KIS daily fetch 의 V1 충돌 회피 — file mutex 또는 V2 별도 app_key
+- Chronos quantile 의 임의 quantile 지원 (현재 q10/q50/q90 만)
+- daily_ohlcv 영속 저장 (재기동 시 reset 회피)

docs/superpowers/specs/2026-05-16-web-ai-v1-rename-to-signal-v1.md

@@ -0,0 +1,267 @@
+# web-ai V1 루트 → `signal_v1/` Rename Design
+
+**작성일**: 2026-05-16
+**작성자**: gahusb
+**상태**: Approved for implementation
+**선행 spec**:
+- Confidence Signal Pipeline V2 Phase 0 (`2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md`)
+- stock-lab → stock graduation (`2026-05-15-stock-lab-rename-to-stock.md`) — 동일 atomic refactor 패턴
+
+---
+
+## 1. 목표
+
+`web-ai/` 디렉토리에 V1 자동매매 시스템 (main_server.py + modules/ + 자체 LSTM + KIS + Telegram Bot) 과 V2 시그널 파이프라인 (`signal_v2/` Phase 2 시작) 이 함께 거주할 예정. V1 자산을 모두 `signal_v1/` 하위로 격리해 신/구 분리 명확.
+
+**Why**: 사용자 명시 ("기존 기능들도 봤을때 헷갈리지 않게 signal_v2에서 사용하는거 아니면 web-ai/signal_v1 으로 몰아넣어줘"). V2 Phase 6 deprecation 시점에 `rm -rf signal_v1/` 단순화. Phase 2 spec 작성 전에 새 이름 `signal_v1/` 기준으로 진행하면 후속 갱신 비용 회피.
+
+본 리네이밍은 **Phase 2 brainstorming 의 도중 분기**한 별도 슬라이스 — stock-lab → stock graduation 과 동일 패턴.
+
+---
+
+## 2. 범위
+
+### 포함
+
+- `git mv` web-ai 루트의 모든 V1 자산을 `signal_v1/` 안으로:
+  - 진입점: `main_server.py`, `warmup_and_restart.py`, `watchlist_manager.py`, `backtester.py`, `theme_manager.py`, `backtest_runner.py`
+  - 모듈: `modules/` (전체)
+  - 데이터: `data/` (전체 — runtime data 보존)
+  - 테스트: `tests/` (전체)
+  - 스크립트: `start.bat`
+  - 문서: `KIS_SETUP.md`, `README.md`, `CLAUDE.md` (기존 V1 가이드)
+  - 로그: `bot_ipc.json`, `bot_output.log`, `daily_launcher.log`, `server.log`, `telegram_bot.log`, `warmup.log`
+  - `__pycache__/` (gitignore)
+- `web-ai/CLAUDE.md` 신규 — web-ai 루트의 새 가이드 (signal_v1 + signal_v2 디렉토리 안내, 공유 `.env`, Phase 6 deprecation 계획)
+- `web-ai/start.bat` 신규 — `cd signal_v1 && python main_server.py` (또는 절대 경로 형태)
+- 운영 검증: 자체 자동매매 봇 정상 기동 + Telegram Bot polling + KIS 토큰 로딩
+
+### 범위 외 (NOT)
+
+- Python import 경로 변경 — `signal_v1/` 안에서 진입점 실행 시 cwd 가 `signal_v1/` 이라 기존 `from modules.X` 그대로 작동. import 전면 갱신 불필요.
+- `signal_v2/` 디렉토리 생성 — Phase 2 spec 의 작업.
+- `.env` 분리 — V1 + V2 환경변수 모두 `web-ai/.env` 한 곳 (signal_v1 의 python 진입점이 cwd 기준 `.env` 로드 시 path 갱신 필요, 단순 조정).
+- `.gitignore` — 기존 패턴 그대로 (`signal_v1/__pycache__`, `signal_v1/data/*.db` 등은 일반 패턴으로 커버).
+- 다른 lab / web-backend / web-ui 영향 — 0.
+- start_signal_v2.bat — Phase 2 spec 의 작업.
+
+---
+
+## 3. 변경 매트릭스
+
+### 3.1 web-ai 루트 (작업 전)
+
+```
+web-ai/
+├── .env                    ← 유지
+├── .gitignore              ← 유지
+├── CLAUDE.md               ← signal_v1/ 로 mv (현 V1 가이드)
+├── KIS_SETUP.md            ← signal_v1/ 로 mv
+├── README.md               ← signal_v1/ 로 mv
+├── main_server.py          ← signal_v1/ 로 mv
+├── warmup_and_restart.py   ← signal_v1/ 로 mv
+├── watchlist_manager.py    ← signal_v1/ 로 mv
+├── backtester.py           ← signal_v1/ 로 mv
+├── backtest_runner.py      ← signal_v1/ 로 mv
+├── theme_manager.py        ← signal_v1/ 로 mv
+├── start.bat               ← signal_v1/ 로 mv (이후 web-ai/start.bat 신규)
+├── modules/                ← signal_v1/ 로 mv
+├── data/                   ← signal_v1/ 로 mv
+├── tests/                  ← signal_v1/ 로 mv
+├── __pycache__/            ← signal_v1/ 로 mv (gitignore)
+├── bot_ipc.json            ← signal_v1/ 로 mv
+├── bot_output.log          ← signal_v1/ 로 mv
+├── daily_launcher.log      ← signal_v1/ 로 mv
+├── server.log              ← signal_v1/ 로 mv
+├── telegram_bot.log        ← signal_v1/ 로 mv
+└── warmup.log              ← signal_v1/ 로 mv
+```
+
+### 3.2 web-ai 루트 (작업 후)
+
+```
+web-ai/
+├── .env                    ← 공유 (V1 + V2 변수)
+├── .gitignore              ← 기존
+├── CLAUDE.md               ← 신규 (web-ai 레벨 가이드)
+├── start.bat               ← 신규 (signal_v1 진입)
+├── signal_v1/
+│   ├── CLAUDE.md           ← 기존 V1 가이드 (이동)
+│   ├── KIS_SETUP.md
+│   ├── README.md
+│   ├── main_server.py
+│   ├── warmup_and_restart.py
+│   ├── ... (이하 모든 V1 자산)
+│   ├── start.bat           ← 이동본 (사용 안 함, 향후 정리)
+│   ├── modules/
+│   ├── data/
+│   ├── tests/
+│   └── (log 파일들)
+└── signal_v2/              ← Phase 2 작업 (본 spec 외)
+```
+
+### 3.3 신규 파일 2개 — 정확한 내용
+
+**`web-ai/CLAUDE.md` (신규)**:
+```markdown
+# web-ai — Workspace 가이드
+
+Windows AI 머신 (AMD 9800X3D + RTX 5070 Ti) 의 두 시그널 파이프라인 컨테이너.
+
+## 디렉토리 구조
+
+| 경로 | 역할 | 상태 |
+|------|------|------|
+| `signal_v1/` | V1 자체 자동매매 시스템 (main_server.py + Trading Bot + Telegram Bot + LSTM + Ollama + KIS 자동주문) | 운영 중. Confidence Signal Pipeline V2 Phase 6 에서 deprecation 예정 |
+| `signal_v2/` | V2 신호 파이프라인 (stock pull worker + Chronos-2 + signal API client) | Phase 2 에서 신설 |
+| `.env` | V1 + V2 환경변수 공유 | KIS_*, TELEGRAM_*, STOCK_API_URL, WEBAI_API_KEY 등 |
+| `start.bat` | V1 진입 (signal_v1 디렉토리 안 main_server.py 실행) | V2 별도 start 스크립트는 signal_v2/start.bat |
+
+## 운영 가이드
+
+- V1 시작: `start.bat` 또는 `cd signal_v1 && python main_server.py`
+- V2 시작 (Phase 2 이후): `cd signal_v2 && python -m uvicorn main:app --port 8001`
+- 둘 다 동시 실행 가능 (포트 분리: V1=8000, V2=8001)
+
+## Phase 진행 상태 (Confidence Signal Pipeline V2)
+
+`web-ui/docs/superpowers/specs/2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md` 참조.
+
+자세한 V1 가이드는 `signal_v1/CLAUDE.md` 참조.
+```
+
+**`web-ai/start.bat` (신규)**:
+```bat
+@echo off
+cd /d "%~dp0\signal_v1"
+python main_server.py
+```
+
+### 3.4 운영 영향 — `.env` 로드 경로
+
+기존 V1 코드 (`signal_v1/modules/config.py` 등) 는 `load_dotenv()` 호출 시 cwd 또는 절대 경로의 `.env` 를 찾음. cwd 가 `signal_v1/` 이라면 `.env` 가 `web-ai/.env` (parent) 이라 못 찾을 수 있음.
+
+**해결**: 진입점 (`signal_v1/main_server.py` 등) 의 `load_dotenv()` 호출에 명시적 경로 추가:
+```python
+from pathlib import Path
+from dotenv import load_dotenv
+
+# web-ai/.env (signal_v1/ 의 parent) 명시 로드
+load_dotenv(Path(__file__).parent.parent / ".env")
+```
+
+작업 매트릭스:
+- `signal_v1/main_server.py` 의 `load_dotenv()` 1-2 줄 갱신
+- `signal_v1/warmup_and_restart.py` 동일
+- `signal_v1/modules/config.py` 같은 환경변수 로딩 위치 점검
+
+---
+
+## 4. 작업 순서
+
+```
+1. 사전 검토 (10분)
+   - web-ai 자체 자동매매 봇 운영 중 → 작업 시간대 결정 (장외: 평일 16:00 이후 / 주말)
+   - 본 spec §3 매트릭스 모든 파일 grep cross-check
+   - .env 로드 위치 grep — `load_dotenv` 호출 모두 찾기
+   - 데이터 파일 (data/, *.log, *.json) 손실 위험 없음 확인 (git mv 는 history 보존)
+
+2. atomic refactor (1 commit)
+   - mkdir signal_v1
+   - git mv (위 매트릭스 항목 전부) signal_v1/
+   - signal_v1/main_server.py 외 .env 로드 위치 갱신
+   - web-ai/CLAUDE.md 신규
+   - web-ai/start.bat 신규
+
+3. 로컬 검증 (cwd=signal_v1)
+   - python -m pytest tests/unit -q  (기존 V1 테스트 통과)
+   - python main_server.py 시작 검증
+   - .env 로딩 확인 (KIS / Telegram / Ollama 환경변수)
+   - 봇 정상 시작 → telegram 알림 도착 → /status 응답 → 종료
+
+4. git push (web-ai repo)
+   - sub Gitea: https://gitea.gahusb.synology.me/gahusb/ai-trade.git
+   - 본 작업은 NAS deploy 와 무관 (web-ai 는 로컬 Windows 머신).
+
+5. 사용자 수동 검증
+   - 시장 시작 (다음 평일 09:00) 시점 봇 정상 동작 확인 또는 일/주말 가짜 트리거
+```
+
+---
+
+## 5. 위험 및 완화
+
+| 위험 | 완화 |
+|------|------|
+| `.env` 로드 실패 → KIS 토큰 못 가져옴 → 자동매매 중단 | 진입점 (main_server.py / warmup_and_restart.py) 의 `load_dotenv` 명시 경로 추가. 시작 직후 KIS auth 확인 |
+| 자동매매 중 작업 → 거래 중단 | 작업 시간대를 장외 (평일 16:00+ 또는 주말) 로 제한 |
+| Python import 회귀 | `signal_v1/` cwd 기준 `from modules.X` 그대로. 외부 import 불필요. 기존 76+ 테스트 통과로 검증 |
+| 데이터 파일 (data/models/, data/ensemble_history.json 등) 손실 | git mv 사용 — history 보존, 파일 내용 무변경. 사전 git status 로 dirty 없음 확인 |
+| Telegram Bot 중복 polling (이전 프로세스 미종료) | start.bat 재시작 시 main_server.py 의 좀비 정리 로직 자동 동작 |
+| .env 의 절대 경로 참조 (e.g. `data/kis_token.json` 같은 상대 경로) | cwd 변경 영향 — 진입점이 working directory 를 `signal_v1/` 으로 설정하면 기존 상대 경로 그대로 작동. start.bat 의 `cd /d "%~dp0\signal_v1"` 가 보장 |
+| 향후 web-ai 레벨 외부 호출 (e.g. agent-office → web-ai :8000) | V1 main_server.py 는 port 8000 유지. URL 변경 없음. |
+| signal_v2 진입점이 signal_v1 의 IPC 와 충돌 | Phase 2 가 별도 port :8001 + 별도 디렉토리. IPC SharedMemory 이름 분리 (V1 의 `web_ai_bot_ipc` 그대로 유지, V2 는 IPC 사용 안 함) |
+
+---
+
+## 6. 테스트 / 검증
+
+### 6.1 자동
+
+```bash
+# V1 테스트 전체 통과
+cd /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai/signal_v1
+python -m pytest tests/unit -q
+# Expected: 기존 PASS 개수 그대로
+
+# stock-lab → stock 의 잔여 참조 패턴 검증과 동일 — V1 안에서 import 회귀 없음
+grep -rn "from web-ai" /c/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai/signal_v1
+# Expected: 0 lines (없어야 함)
+```
+
+### 6.2 수동
+
+- `cd web-ai && start.bat` (또는 `cd web-ai/signal_v1 && python main_server.py`)
+- 콘솔 로그에 KIS 인증 성공 / Telegram Bot connected / Ollama 모델 로드 확인
+- Telegram /status 명령 → 정상 응답
+- 30분 관측 후 Watchdog 정상 (자식 프로세스 healthy)
+
+---
+
+## 7. 운영 영향
+
+| 항목 | 영향 |
+|------|------|
+| 다운타임 | 작업 시간 + 첫 시작 검증 = ~30분 |
+| 사용자 영향 | V1 자동매매 봇 일시 중단 (장외 시간대 진행 권장) |
+| `.env` 갱신 | 없음 (위치 그대로, 진입점만 명시 경로 변경) |
+| frontend 영향 | 없음 |
+| 다른 lab / web-backend | 없음 (web-ai 외부 의존 0) |
+| Gitea push | web-ai repo 만 |
+
+---
+
+## 8. 완료 조건 (DoD)
+
+- [ ] `web-ai/signal_v1/` 디렉토리 신설 + 매트릭스의 모든 V1 자산 mv 완료 (git history 보존)
+- [ ] `web-ai/CLAUDE.md` 신규 (web-ai 레벨 가이드)
+- [ ] `web-ai/start.bat` 신규 (signal_v1 cd 후 main_server.py)
+- [ ] `signal_v1/main_server.py`, `warmup_and_restart.py` 등의 `load_dotenv()` 가 `web-ai/.env` 를 명시 로드
+- [ ] `signal_v1/tests/unit/` 전체 pytest 통과 (기존 baseline 그대로)
+- [ ] `cd web-ai && start.bat` 으로 V1 봇 정상 시작 + Telegram /status 응답
+- [ ] grep `from web-ai\.` 또는 `from web-ai/` 결과 0 lines
+- [ ] web-ai repo push 완료 (단일 commit)
+
+---
+
+## 9. Phase 2 와의 관계
+
+본 리네이밍 완료 후 즉시 **Phase 2 brainstorming 재개**. Phase 2 spec 은:
+- 새 이름 `web-ai/signal_v2/` 기준
+- Phase 2 의 모든 결정 (배치 = 별도 FastAPI app :8001 / scope = 3 항목 / scheduler = asyncio cron / client = httpx + 자체 retry / rate limit = SQLite / test = pytest-asyncio) 그대로 반영
+- 디자인 섹션 1 (목표/scope) + 섹션 2 (파일 구조 = web-ai/signal_v2/) 의 검토 완료 상태에서 섹션 3-7 진행
+
+```
+[본 리네이밍 spec/plan/실행]   →   [Phase 2 spec 작성 재개]
+       ~30분-1시간                        ~15분 (남은 섹션)
+```

docs/superpowers/specs/2026-05-17-agent-office-grid-redesign-design.md

@@ -0,0 +1,345 @@
+# Agent Office 그리드 재설계 — Design Spec
+
+**Date:** 2026-05-17
+**Author:** CEO (with Claude)
+**Target:** `web-ui` `/agent-office` 페이지
+
+---
+
+## 1. 배경 & 목적
+
+현재 `/agent-office` 페이지는 픽셀 사무실 Canvas 위에서 5명의 에이전트 캐릭터가 무의미하게 걸어다니는 형태다. 시각적 즐거움은 있으나 정보 밀도가 낮고, 각 에이전트가 무슨 일을 하는지 한눈에 파악하기 어렵다.
+
+이를 **3x3 그리드** 기반의 정보 중심 UI로 재설계한다. 왼편에 9개의 에이전트 이미지 카드를 배치하고, 카드 클릭 시 오른편 패널에서 해당 에이전트의 명령·태스크·토큰·로그를 확인한다.
+
+---
+
+## 2. 범위 (Scope)
+
+### In scope
+- `src/pages/agent-office/AgentOffice.jsx` 전면 재작성 (Canvas → Grid)
+- 그리드 카드 컴포넌트 신규 작성
+- `SidePanel.jsx` 헤더 부분 수정 (emoji → 이미지)
+- `SidePanel.jsx`의 `AGENT_META`에서 `blog` 제거, `insta` 추가
+- TopBar 단순화 (theme/zoom 컨트롤 제거)
+- Canvas 관련 파일/디렉토리 전체 삭제
+- 이미지 에셋 디렉토리 신설
+
+### Out of scope
+- 백엔드 변경 (현재 백엔드의 `insta` 에이전트는 이미 등록 완료, 추가 작업 불필요)
+- 새 에이전트 추가 (4개 placeholder는 "준비 중" 표시만)
+- 4탭 컨텐츠 (Commands/Tasks/Tokens/Logs) 로직 수정
+
+---
+
+## 3. 에이전트 구성
+
+### 실제 작동 5명
+
+| ID | 표시명 | 색상 | 역할 요약 |
+|----|--------|------|-----------|
+| `stock` | 주식 트레이더 | `#4488cc` | 주식 매매·뉴스 분석·포트폴리오 |
+| `music` | 음악 프로듀서 | `#44aa88` | AI 음악 생성 |
+| `insta` | 인스타 큐레이터 | `#d97706` | 매일 09:30 뉴스 수집 → 키워드 추출 → AI 카드 10장 생성 → 텔레그램 푸시 |
+| `realestate` | 청약 애널리스트 | `#c026d3` | 부동산 청약 매칭·자치구 5티어 분석 |
+| `lotto` | 로또 큐레이터 | `#ef4444` | 로또 번호 추천·브리핑 |
+
+> `blog`는 `insta`로 대체됨. 기존 `SidePanel.jsx`의 `AGENT_META`에서 `blog` 항목 삭제 + `insta` 추가.
+
+### Placeholder 4개
+
+- ID 없음 (그리드 슬롯 인덱스 6/7/8/9로만 식별)
+- 모두 동일하게 `agent_undetermined.png` + "준비 중" 라벨
+- 클릭 시 정적 안내 패널 노출
+
+---
+
+## 4. 디렉토리 & 파일 구조
+
+### 신설 디렉토리
+
+```
+src/pages/agent-office/assets/agents/
+├── agent_stock.png          (사용자 제공)
+├── agent_music.png          (사용자 제공)
+├── agent_insta.png          (사용자 제공)
+├── agent_realestate.png     (사용자 제공)
+├── agent_lotto.png          (사용자 제공)
+└── agent_undetermined.png   (사용자 제공, 4 placeholder 공유)
+```
+
+### 파일명 규칙
+`agent_{id}.png` 형식. `{id}`는 백엔드의 agent_id와 일치 (소문자, underscore).
+
+### 권장 이미지 사양
+- 정사각형 (예: 512x512)
+- PNG (투명 배경 허용)
+- 카드 표시 시 `object-fit: cover`로 정사각 크롭
+
+### 삭제 대상
+
+```
+src/pages/agent-office/
+├── canvas/                  ← 전체 삭제
+│   ├── themes.js
+│   ├── FurnitureRenderer.js
+│   ├── ProceduralSprite.js
+│   ├── AgentSprite.js
+│   ├── SpriteLoader.js
+│   ├── OverlayRenderer.js
+│   ├── Pathfinder.js
+│   ├── OfficeRenderer.js
+│   └── TileMap.js
+├── hooks/
+│   └── useOfficeCanvas.js   ← 삭제
+└── assets/
+    └── office-map.json      ← 삭제
+```
+
+### 유지 대상
+
+```
+src/pages/agent-office/
+├── AgentOffice.jsx               ← 재작성
+├── AgentOffice.css               ← 재작성
+├── hooks/
+│   └── useAgentManager.js        ← 그대로 (WebSocket 로직)
+└── components/
+    ├── TopBar.jsx                ← 단순화 (theme/zoom 제거)
+    ├── SidePanel.jsx             ← 헤더 수정 + AGENT_META 갱신
+    ├── CommandTab.jsx            ← 그대로
+    ├── TaskTab.jsx               ← 그대로
+    ├── TokenTab.jsx              ← 그대로
+    └── LogTab.jsx                ← 그대로
+```
+
+### 신규 컴포넌트
+
+```
+src/pages/agent-office/components/
+├── AgentGrid.jsx           ← 3x3 그리드 래퍼
+├── AgentCard.jsx           ← 카드 1개 (image + state dot + badge + name)
+├── PlaceholderCard.jsx     ← "준비 중" 카드
+└── EmptyDetailPanel.jsx    ← 초기 안내 / placeholder 클릭 시 안내
+```
+
+---
+
+## 5. 레이아웃
+
+### 전체 화면 구조
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│  TopBar (connected status only)                              │
+├──────────────────────────────────┬──────────────────────────┤
+│                                  │                          │
+│  AgentGrid (3x3)                 │  Right Panel              │
+│  ┌──────┬──────┬──────┐          │                          │
+│  │stock │music │insta │          │  ┌─ active 선택 시 ─┐    │
+│  ├──────┼──────┼──────┤          │  │ SidePanel        │    │
+│  │realE │lotto │  ??  │          │  │ - 헤더(이미지+이름)│    │
+│  ├──────┼──────┼──────┤          │  │ - 4 tabs         │    │
+│  │  ??  │  ??  │  ??  │          │  └──────────────────┘    │
+│  └──────┴──────┴──────┘          │                          │
+│                                  │  ┌─ placeholder 선택 ─┐  │
+│                                  │  │ "준비 중인 에이전트"│  │
+│                                  │  └────────────────────┘  │
+│                                  │                          │
+│                                  │  ┌─ 초기(미선택) ──────┐ │
+│                                  │  │ "에이전트를 선택…"  │ │
+│                                  │  └────────────────────┘ │
+└──────────────────────────────────┴──────────────────────────┘
+```
+
+### 그리드 슬롯 순서 (좌→우, 위→아래)
+
+| Index | Slot |
+|-------|------|
+| 1 (행1·열1) | `stock` |
+| 2 (행1·열2) | `music` |
+| 3 (행1·열3) | `insta` |
+| 4 (행2·열1) | `realestate` |
+| 5 (행2·열2) | `lotto` |
+| 6 (행2·열3) | placeholder |
+| 7 (행3·열1) | placeholder |
+| 8 (행3·열2) | placeholder |
+| 9 (행3·열3) | placeholder |
+
+### AgentCard 시각 구조
+
+```
+┌─────────────────────┐
+│ ● state    [③]      │ ← 상태 dot(좌상, image 약간 위) + 알림 뱃지(우상)
+│  ┌───────────────┐  │
+│  │               │  │
+│  │  agent_xxx    │  │ ← 정사각 이미지 (object-fit: cover)
+│  │     .png      │  │
+│  │               │  │
+│  └───────────────┘  │
+│   주식 트레이더      │ ← display_name
+└─────────────────────┘
+```
+
+#### 상태 dot
+
+| state | color | 동작 |
+|-------|-------|------|
+| `idle` | `#6b7280` (회색) | 정적 |
+| `working` | `#22c55e` (초록) | pulse 애니메이션 |
+| `error` | `#ef4444` (빨강) | 정적 |
+| `waiting_approval` | `#f59e0b` (주황) | pulse |
+| `break` | `#94a3b8` (밝은 회색) | 정적 |
+
+상태 dot은 카드의 좌상단, 이미지보다 약간 위쪽에 위치 (이미지 영역 바깥 또는 모서리 살짝 걸침).
+
+#### 알림 뱃지
+
+- `notifications[agentId] > 0`일 때만 우상단에 표시
+- 빨강 배경에 흰 숫자 (count > 9면 "9+")
+- 카드 클릭 시 자동으로 0으로 리셋 (`clearNotifications` 호출 — 기존 로직 재사용)
+
+---
+
+## 6. 데이터 플로우
+
+```
+useAgentManager (그대로 유지)
+   ├── WebSocket /api/agent-office/ws
+   ├── agents: { [id]: { state, detail, task_id } }
+   ├── notifications: { [id]: count }
+   ├── pendingTasks: [...]
+   ├── connected: bool
+   └── refreshTrigger: number
+
+AgentOffice.jsx
+   ├── agents → AgentGrid에 전달 → 각 AgentCard가 state로 dot 색상 결정
+   ├── notifications → 각 AgentCard가 badge 표시
+   ├── selectedAgent (local state): string | null | "placeholder"
+   └── 카드 클릭 시 setSelectedAgent + clearNotifications
+
+Right Panel 분기
+   ├── selectedAgent === null         → EmptyDetailPanel (초기 안내)
+   ├── selectedAgent === "placeholder"→ EmptyDetailPanel ("준비 중" 메시지)
+   └── selectedAgent ∈ active 5명     → SidePanel (4탭, 기존 로직)
+```
+
+---
+
+## 7. SidePanel 수정 사항
+
+### AGENT_META 갱신
+
+```js
+// src/pages/agent-office/components/SidePanel.jsx
+import stockImg from '../assets/agents/agent_stock.png';
+import musicImg from '../assets/agents/agent_music.png';
+import instaImg from '../assets/agents/agent_insta.png';
+import realestateImg from '../assets/agents/agent_realestate.png';
+import lottoImg from '../assets/agents/agent_lotto.png';
+
+const AGENT_META = {
+  stock:      { displayName: '주식 트레이더',  image: stockImg,      color: '#4488cc' },
+  music:      { displayName: '음악 프로듀서',  image: musicImg,      color: '#44aa88' },
+  insta:      { displayName: '인스타 큐레이터', image: instaImg,      color: '#d97706' },
+  realestate: { displayName: '청약 애널리스트', image: realestateImg, color: '#c026d3' },
+  lotto:      { displayName: '로또 큐레이터',  image: lottoImg,      color: '#ef4444' }
+};
+// blog 항목 삭제
+```
+
+### 헤더 시각 변경
+
+```jsx
+// 변경 전: emoji icon
+<div className="ao-sidepanel-icon" style={{ background: meta.color }}>
+  {meta.emoji}
+</div>
+
+// 변경 후: 이미지
+<div className="ao-sidepanel-icon" style={{ borderColor: meta.color }}>
+  <img src={meta.image} alt={meta.displayName} />
+</div>
+```
+
+4탭(Commands/Tasks/Tokens/Logs) 본체 로직은 손대지 않음.
+
+---
+
+## 8. CSS 토큰 (제안)
+
+```css
+:root {
+  --ao-bg: #0f172a;
+  --ao-card-bg: #1e293b;
+  --ao-card-border: #334155;
+  --ao-card-border-active: #60a5fa;
+  --ao-text: #e2e8f0;
+  --ao-text-muted: #94a3b8;
+  --ao-grid-gap: 16px;
+  --ao-card-radius: 12px;
+}
+
+.ao-grid {
+  display: grid;
+  grid-template-columns: repeat(3, 1fr);
+  gap: var(--ao-grid-gap);
+}
+
+.ao-card {
+  aspect-ratio: 1 / 1.15;  /* 이미지 정사각 + 이름줄 */
+  background: var(--ao-card-bg);
+  border: 1px solid var(--ao-card-border);
+  border-radius: var(--ao-card-radius);
+  cursor: pointer;
+  transition: transform 120ms ease, border-color 120ms ease;
+}
+
+.ao-card:hover { transform: translateY(-2px); }
+.ao-card.active { border-color: var(--ao-card-border-active); }
+.ao-card.placeholder { opacity: 0.55; cursor: pointer; }
+```
+
+반응형: 모바일에서는 `grid-template-columns: repeat(2, 1fr)` 또는 `repeat(1, 1fr)`로 축소.
+
+---
+
+## 9. 에러 처리 / Edge Cases
+
+| 상황 | 동작 |
+|------|------|
+| 이미지 로드 실패 | `<img onError>`로 단색 배경 + 첫 글자 fallback |
+| WebSocket 끊김 | TopBar에 disconnected 표시. 카드는 마지막 상태 유지 (회색 처리 안 함 — 기존 동작 유지) |
+| `agents[id]` 미존재 | dot 회색(`idle`), 정상 표시 |
+| placeholder 클릭 | 우측 패널만 변경, WebSocket 호출/clearNotifications 호출 없음 |
+
+---
+
+## 10. 테스트 계획
+
+- [ ] 6개 이미지 파일이 디렉토리에 존재할 때 그리드 정상 렌더링
+- [ ] 이미지 누락 시 fallback 표시
+- [ ] WebSocket으로 `agent_state` 수신 시 dot 색상 변경
+- [ ] `notification` 수신 시 뱃지 표시, 카드 클릭 시 0으로 리셋
+- [ ] active 5명 클릭 → SidePanel 4탭 표시 (기존 동작 유지)
+- [ ] placeholder 4슬롯 클릭 → "준비 중" 패널
+- [ ] TopBar의 connected/disconnected 표시 정상
+- [ ] Canvas 잔재(파일 import 누락 등) 없음 — `npm run build` 통과
+- [ ] 모바일 뷰(<768px) 그리드 축소 정상
+
+---
+
+## 11. 이행 절차 (사용자 작업 포함)
+
+1. **사용자**: `src/pages/agent-office/assets/agents/` 디렉토리에 6개 PNG 파일 배치
+2. **Claude (구현 단계)**: writing-plans 스킬로 단계별 작업 계획 작성
+3. 구현·삭제·테스트 후 commit
+4. NAS 배포는 별도 (`npm run release:nas`)
+
+---
+
+## 12. 향후 확장
+
+- 9번째 active 에이전트 채용 시: 이미지 추가 + `AGENT_META` 갱신 + 슬롯 인덱스 매핑 변경
+- 그리드 자동 정렬(상태별/우선순위별 sort) — 현재는 정적 배치
+- 카드 hover 시 미니 프리뷰 (최근 활동 1줄 요약) — 추후 검토

docs/superpowers/specs/2026-05-17-signal-v2-phase4-signal-generator.md

@@ -0,0 +1,406 @@
+# Confidence Signal Pipeline V2 — Phase 4: Signal Generator Design
+
+**작성일**: 2026-05-17
+**작성자**: gahusb
+**상태**: Approved for implementation
+**선행 spec**:
+- Phase 0 architecture (`2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md`)
+- Phase 1 stock WebAI API (`2026-05-15-signal-v2-phase1-webai-api.md`)
+- Phase 2 web-ai pull worker (`2026-05-16-signal-v2-phase2-web-ai-pull-worker.md`)
+- Phase 3a KIS data collection (`2026-05-16-signal-v2-phase3a-kis-data-collection.md`)
+- Phase 3b Chronos-2 + momentum (`2026-05-16-signal-v2-phase3b-chronos-momentum.md`)
+
+**브레인스토밍 결정 6개**:
+- scope = A (신호 생성만, Phase 5 가 발송)
+- trigger = A (매 분봉 cycle 후 일괄 평가)
+- minute_score = A (Linear 5-level 1.0/0.7/0.5/0.3/0.0)
+- 임계값 = A+ (6 env 외부화)
+- state.signals schema = A (Phase 0 spec §5.2 그대로)
+- 테스트 = A (9 단위 + 1 integration = 10 신규)
+
+---
+
+## 1. 목표
+
+Phase 2/3a/3b 의 모든 산출을 종합해 Phase 0 spec §6.1/§6.2/§6.3 의 매수/매도/dedup 룰 적용. 임계값 통과한 신호를 `state.signals` 에 저장 + `SignalDedup` 으로 24h 중복 차단.
+
+**Why**: Phase 5 (agent-office) 의 입력 계약 완성. signal_v2 가 자체적으로 매수/매도 신호 생성 → Phase 5 가 발송.
+
+---
+
+## 2. 범위
+
+### 포함 (6 항목)
+
+- ① `signal_generator.py` 신규 — `generate_signals(state, dedup, settings) -> None` (state mutating)
+- ② `config.py` 확장 — 6 env (`STOP_LOSS_PCT`, `TAKE_PROFIT_PCT`, `CHRONOS_SPREAD_THRESHOLD`, `ASKING_BID_RATIO_THRESHOLD`, `CONFIDENCE_THRESHOLD`, `MIN_MOMENTUM_FOR_BUY`)
+- ③ `state.py` 확장 — `signals: dict[str, dict]` (Phase 5 input)
+- ④ `pull_worker.py` 확장 — 매 cycle 후 `generate_signals` 호출 + signature 확장 (dedup + settings)
+- ⑤ `main.py` 의 lifespan poll_task 호출 시 dedup/settings 전달
+- ⑥ 테스트 9 단위 + 1 integration = **10 신규** (45 → 55)
+
+### Phase 4 산출 (Phase 5 input)
+
+`state.signals[ticker]` — Phase 0 spec §5.2 schema:
+```python
+{
+    "ticker": str, "name": str,
+    "action": "buy" | "sell",
+    "confidence_webai": float,
+    "current_price": int,
+    "avg_price": int | None,    # sell 시만
+    "pnl_pct": float | None,
+    "context": {
+        "chronos_pred_1d": float (median),
+        "chronos_pred_conf": float,
+        "chronos_q10": float, "chronos_q90": float,
+        "screener_rank": int | None,
+        "screener_scores": dict | None,
+        "minute_momentum": str,
+        "asking_bid_ratio": float,
+        "news_sentiment": float | None,
+        "news_reason": str | None,
+    },
+    "as_of": str (ISO),
+}
+```
+
+### 범위 외 (NOT)
+
+- agent-office `/signal` HTTP POST (Phase 5)
+- Qwen3 검증 + 이중 텔레그램 (Phase 5)
+- 호가 변경 시 즉시 매도 trigger (Phase 7 backlog)
+- 자동 매매 (Phase 8 backlog)
+- ML 기반 룰 변종 (Phase 7 백테스트 후)
+- `kospi_change`, `news_top` 컨텍스트 (Phase 7 backlog)
+- 외부 API 호출 — Phase 4 는 state 만 사용 (pure function)
+
+---
+
+## 3. 파일 구조 + 변경 매트릭스
+
+| 파일 | 작업 | 라인 |
+|------|------|------|
+| `signal_v2/signal_generator.py` | 신규 (generate_signals + 5 helpers) | ~250 |
+| `signal_v2/config.py` | Settings 6 field 추가 | +15 |
+| `signal_v2/state.py` | PollState `signals` 필드 | +2 |
+| `signal_v2/pull_worker.py` | poll_loop signature + 매 cycle 호출 | +10 |
+| `signal_v2/main.py` | lifespan poll_task 인자 추가 | +3 |
+| `signal_v2/tests/test_signal_generator.py` | 9 단위 신규 | ~350 |
+| `signal_v2/tests/test_pull_worker.py` | 1 integration 추가 | +50 |
+
+**합계**: 7 파일 변경, 10 신규 테스트.
+
+### 외부 의존성 신규
+
+**없음**. signal_generator 는 순수 함수, 외부 라이브러리 0.
+
+### 6 신규 env
+
+| env | 기본값 | 의미 |
+|-----|--------|------|
+| `STOP_LOSS_PCT` | `-0.07` | 손절선 비율. `pnl_pct < 이 값` → 즉시 매도 |
+| `TAKE_PROFIT_PCT` | `0.15` | 익절선 비율. `pnl_pct > 이 값` → 검토 알림 |
+| `CHRONOS_SPREAD_THRESHOLD` | `0.6` | `(q90-q10)/max(|median|, 0.001) < 이 값` → 매수 통과 |
+| `ASKING_BID_RATIO_THRESHOLD` | `0.6` | `bid_ratio >= 이 값` → 매수 통과 |
+| `CONFIDENCE_THRESHOLD` | `0.7` | `confidence_webai > 이 값` → 신호 발생 |
+| `MIN_MOMENTUM_FOR_BUY` | `strong_up` | 분봉 모멘텀 카테고리 |
+
+---
+
+## 4. 매수 룰 + Confidence
+
+### 4.1 매수 룰 대상
+
+- screener Top-N (`state.screener_preview.items`)
+- portfolio 보유 종목 (추가 매수 검토, dedup 으로 중복 차단)
+
+### 4.2 Hard gate (모든 조건 충족)
+
+1. `state.chronos_predictions[ticker].median > 0` (다음날 상승)
+2. `(q90 - q10) < settings.chronos_spread_threshold` (**absolute spread** — Phase 3b 실 운영 데이터 기반 변경)
+3. `state.minute_momentum[ticker] == settings.min_momentum_for_buy` (기본 strong_up)
+4. `state.asking_price[ticker].bid_ratio >= settings.asking_bid_ratio_threshold`
+
+**Spread formula 결정 노트 (2026-05-17 implementer 변경 채택)**:
+- Phase 0 spec §6.1 의 한국어 "(90-10 분위수) / 50 분위수 < 0.6" 은 *relative spread* 로 명시되었으나, Phase 3b 실 운영 결과 (Chronos zero-shot prediction 의 median 이 종종 0 가까이) 에서 relative formula 가 거의 모든 신호 거부 → useless.
+- **변경**: absolute spread `(q90 - q10) < 0.6` 사용. 0.6 = 60% 변동 예측 — 한국 주식 1-day 변동성 (1-2%) 대비 매우 넓음 (모델 자신 없음 신호).
+- 결과: Phase 3b smoke 005930 (median=-0.59%, q10=-8.9%, q90=6.4%, spread=15.3%) → spread 0.153 < 0.6 → hard gate 통과 가능 (다른 조건 충족 시).
+- Phase 7 IC 검증 시 임계값 재조정 가능 (env `CHRONOS_SPREAD_THRESHOLD`).
+
+### 4.3 Soft confidence (Phase 0 spec §6.1)
+
+```python
+chronos_conf = state.chronos_predictions[ticker]["conf"]
+minute_score = MOMENTUM_SCORES[state.minute_momentum[ticker]]
+# MOMENTUM_SCORES = {"strong_up": 1.0, "weak_up": 0.7, "neutral": 0.5,
+#                    "weak_down": 0.3, "strong_down": 0.0}
+screener_norm = 1 - (rank - 1) / 20 if rank is not None else 0.0
+confidence_webai = chronos_conf * 0.5 + minute_score * 0.3 + screener_norm * 0.2
+```
+
+### 4.4 임계값
+
+`confidence_webai > settings.confidence_threshold` (기본 0.7) → 신호 발생.
+
+### 4.5 누락 처리
+
+- portfolio (Top-N 외) 매수: `screener_rank = None` → `screener_norm = 0` (보수적)
+- `chronos_predictions[ticker]` 누락 → silent (Hard gate 위반)
+- `asking_price[ticker]` 누락 → silent
+
+---
+
+## 5. 매도 룰 + Dedup
+
+### 5.1 매도 대상
+
+portfolio holdings 만 (`state.portfolio.holdings`).
+
+### 5.2 매도 룰 (Phase 0 spec §6.2)
+
+**(a) 손절선 (즉시 trigger)**:
+- `pnl_pct < settings.stop_loss_pct` (기본 -0.07)
+- 다른 룰 무관 — 즉시 매도
+- `confidence_webai = 1.0`
+
+**(b) 익절선 (검토 알림)**:
+- `pnl_pct > settings.take_profit_pct` (기본 0.15)
+- "검토 권고" — 강제 매도 X
+- `confidence_webai = 0.6`
+
+**(c) 이상 신호**:
+- `chronos_predictions[ticker].median < -0.01`
+- `minute_momentum[ticker] == "strong_down"`
+- `asking_price[ticker].bid_ratio < (1 - settings.asking_bid_ratio_threshold)` (매도세 ≥ 60%)
+- confidence_webai = chronos_conf × 0.5 + inverted_minute × 0.3 + 1.0 × 0.2
+- 임계값 > `settings.confidence_threshold`
+
+### 5.3 우선순위 (같은 ticker 다중 trigger 시)
+
+1. **손절** (Phase 0 spec §6.2 "즉시") — 다른 룰 우회
+2. **이상 신호**
+3. **익절선**
+
+상위 trigger 시 하위 skip (한 종목당 한 cycle 1 매도 신호).
+
+### 5.4 Dedup (Phase 0 spec §6.3 + Phase 2 SignalDedup)
+
+```python
+if dedup.is_recent(ticker, action, within_hours=24):
+    continue  # silent
+# 신호 dict 생성
+state.signals[ticker] = {...}
+dedup.record(ticker, action, confidence=confidence_webai)
+```
+
+Dedup 키 `(ticker, action)` — 같은 종목의 매수/매도 별도 추적, 충돌 없음.
+
+손절선도 dedup 적용 (Phase 0 spec §6.3 "1일 1회 max").
+
+---
+
+## 6. State 통합 + pull_worker
+
+### 6.1 PollState 확장
+
+```python
+signals: dict[str, dict] = field(default_factory=dict)
+```
+
+매 cycle 마다 **덮어쓰기 X** — 같은 ticker key 재발생 시 갱신, 그 외 유지. dedup 으로 중복 차단되므로 누적 안전. Phase 5 consumer 가 처리 후 본인 측 dedup.
+
+### 6.2 pull_worker 흐름
+
+```python
+async def poll_loop(client, state, shutdown,
+                   kis_client=None, chronos=None,
+                   dedup=None, settings=None) -> None:
+    while not shutdown.is_set():
+        now = datetime.now(KST)
+        if _is_market_day(now) and _is_polling_window(now):
+            # 1. stock + KIS 분봉/호가 (Phase 2 + 3a)
+            await _run_polling_cycle(client, state, kis_client=kis_client)
+            # 2. 분봉 모멘텀 (Phase 3b)
+            update_minute_momentum_for_all(state)
+            # 3. 종가 트리거 시 Chronos (Phase 3b)
+            if _is_post_close_trigger(now) and chronos and kis_client:
+                await _run_post_close_cycle(kis_client, chronos, state)
+            # 4. (신규 Phase 4) 신호 생성
+            if dedup is not None and settings is not None:
+                try:
+                    generate_signals(state, dedup, settings)
+                except Exception:
+                    logger.exception("generate_signals failed")
+        ...
+```
+
+### 6.3 main.py lifespan
+
+```python
+_ctx.poll_task = asyncio.create_task(
+    poll_loop(
+        _ctx.client, state_mod.state, _ctx.shutdown,
+        kis_client=_ctx.kis_client,
+        chronos=_ctx.chronos,
+        dedup=_ctx.dedup,
+        settings=settings,
+    )
+)
+```
+
+---
+
+## 7. signal_generator.py 구조
+
+```python
+def generate_signals(state: PollState, dedup: SignalDedup, settings: Settings) -> None:
+    """Phase 4 entry point — state mutating."""
+    _evaluate_buy_signals(state, dedup, settings)
+    _evaluate_sell_signals(state, dedup, settings)
+
+
+def _evaluate_buy_signals(state, dedup, settings) -> None:
+    """screener Top-N + portfolio 매수 후보 평가."""
+    candidates = _buy_candidates(state)  # screener Top-N + portfolio holdings
+    for ticker, rank in candidates:
+        if not _check_buy_hard_gate(state, ticker, settings):
+            continue
+        confidence = _compute_buy_confidence(state, ticker, rank)
+        if confidence <= settings.confidence_threshold:
+            continue
+        if dedup.is_recent(ticker, "buy", within_hours=24):
+            continue
+        state.signals[ticker] = _build_buy_signal(state, ticker, rank, confidence)
+        dedup.record(ticker, "buy", confidence=confidence)
+
+
+def _evaluate_sell_signals(state, dedup, settings) -> None:
+    """portfolio 보유 종목 매도 평가 — 손절 > 이상 > 익절 우선순위."""
+    if state.portfolio is None:
+        return
+    for holding in state.portfolio.get("holdings", []):
+        ticker = holding["ticker"]
+        # 우선순위 1: 손절선
+        sell = _try_stop_loss(state, holding, settings)
+        # 우선순위 2: 이상 신호
+        if sell is None:
+            sell = _try_anomaly(state, holding, settings)
+        # 우선순위 3: 익절선
+        if sell is None:
+            sell = _try_take_profit(state, holding, settings)
+        if sell is None:
+            continue
+        if dedup.is_recent(ticker, "sell", within_hours=24):
+            continue
+        state.signals[ticker] = sell
+        dedup.record(ticker, "sell", confidence=sell["confidence_webai"])
+```
+
+Helper 함수:
+- `_buy_candidates(state) -> list[tuple[ticker, rank | None]]`
+- `_check_buy_hard_gate(state, ticker, settings) -> bool`
+- `_compute_buy_confidence(state, ticker, rank | None) -> float`
+- `_build_buy_signal(state, ticker, rank, confidence) -> dict`
+- `_try_stop_loss(state, holding, settings) -> dict | None`
+- `_try_anomaly(state, holding, settings) -> dict | None`
+- `_try_take_profit(state, holding, settings) -> dict | None`
+- `_build_context(state, ticker, rank, ...) -> dict`
+
+---
+
+## 8. 테스트 (10 신규)
+
+### 8.1 `test_signal_generator.py` (9 단위)
+
+| # | 이름 | Setup | 검증 |
+|---|------|-------|------|
+| 1 | `test_buy_signal_when_all_conditions_pass_and_confidence_high` | chronos +2%, narrow, strong_up, bid_ratio 0.7, rank 1 | state.signals[ticker]["action"]=="buy", confidence > 0.7, dedup.record 호출 |
+| 2 | `test_silent_when_chronos_median_negative` | median -1% | state.signals empty |
+| 3 | `test_silent_when_distribution_spread_too_wide` | spread 1.0 | empty |
+| 4 | `test_silent_when_momentum_not_strong_up` | weak_up | empty |
+| 5 | `test_silent_when_bid_ratio_below_threshold` | 0.5 | empty |
+| 6 | `test_silent_when_confidence_below_threshold` | rank 20 + median +0.5% (chronos_conf 낮음) → confidence < 0.7 | empty |
+| 7 | `test_sell_signal_when_stop_loss_triggered` | pnl_pct -0.08 | "sell" + confidence 1.0 |
+| 8 | `test_sell_signal_when_take_profit_triggered` | pnl_pct 0.16 | "sell" + confidence 0.6 |
+| 9 | `test_silent_when_dedup_recently_sent` | dedup.is_recent True | empty |
+
+### 8.2 `test_pull_worker.py` (1 integration)
+
+| # | 이름 | 검증 |
+|---|------|------|
+| 10 | `test_poll_loop_calls_generate_signals_after_cycle` | mock state setup + mock dedup → poll_loop 1 cycle → state.signals 갱신 |
+
+**합계**: 9 + 1 = **10 신규**. 45 → 55 total.
+
+---
+
+## 9. 위험 / 운영 / DoD
+
+### 9.1 위험 매트릭스
+
+| 위험 | 완화 |
+|------|------|
+| Phase 0 spec 의 confidence 공식이 실 운영과 안 맞음 | 6 env 외부화 → Phase 7 IC 검증 후 .env 조정 |
+| Chronos 누락 (장 시작 첫 cycle) | Hard gate 위반 → silent. 종가 cron 후 매수 신호 가능 |
+| Dedup DB 손상 | WAL + busy_timeout. 운영자 manual 복구 (signal_v2.db 삭제) |
+| 동시 cycle 에서 같은 종목 buy + sell trigger | dedup PK `(ticker, action)` 별도 추적 — 충돌 없음 |
+| portfolio 매수 → screener_norm=0 → 신호 발생 어려움 | 보수적. 다른 component 높아야 신호. 의도된 동작 |
+| 손절선 trigger 후 24h 추가 손실 → 다음 알림 차단 | 운영적 허용 (Phase 0 spec §6.3 1일 1회 max) |
+| 신호 빈도 너무 적음 | 4주 IC 검증 + 임계값 완화 |
+| 신호 빈도 너무 많음 (false positive) | dedup + 임계값 강화. Phase 7 |
+| 매도 우선순위 잘못 (손절 > 이상 > 익절) | 테스트 케이스로 검증 + 코드 명시 |
+| signals dict 누적 (cycle 사이 stale entry) | dedup 으로 중복 차단되므로 안전. Phase 5 consumer 가 처리 후 본인 측 marker |
+
+### 9.2 운영 영향
+
+| 항목 | 영향 |
+|------|------|
+| 다운타임 | signal_v2 재기동 ~5초 |
+| 사용자 영향 | 없음 (Phase 5 까지 발송 없음) |
+| `.env` 갱신 | optional 0-6개 (기본값 충분) |
+| V1 영향 | 0 |
+| KIS API 부하 | 0 (Phase 4 는 외부 호출 없음) |
+
+### 9.3 Phase 4 완료 조건 (DoD)
+
+- [ ] `signal_v2/signal_generator.py` 신규 (generate_signals + 8 helpers)
+- [ ] `signal_v2/config.py` Settings 에 6 field 추가 (default 있음)
+- [ ] `signal_v2/state.py` PollState `signals` field
+- [ ] `signal_v2/pull_worker.py` poll_loop signature + 매 cycle 호출
+- [ ] `signal_v2/main.py` lifespan 의 poll_task 인자 (dedup, settings) 추가
+- [ ] 9 단위 + 1 integration 테스트 PASS (총 55)
+- [ ] 운영 smoke: signal_v2 시작 → 1 cycle 후 state.signals 빈 dict (운영 시간대 신호 발생 가능 종목 없을 시 정상) 또는 ≥ 1 신호 생성
+- [ ] V1 무영향
+- [ ] git push
+
+---
+
+## 10. Phase 5 와의 관계
+
+본 Phase 4 완료 후 즉시 **Phase 5 (agent-office /signal + Qwen3 + 이중 텔레그램)** brainstorming. 의존성:
+
+```
+[Phase 4 spec/plan/실행]   →   [Phase 5 spec/plan/실행]
+       3-5일                       2주
+```
+
+Phase 5 의 입력 = 본 spec 의 `state.signals[ticker]` (state polling 또는 HTTP push). Phase 5 작업:
+- agent-office `/signal` endpoint 신설 (Phase 0 spec §5.2 schema 수신)
+- web-ai → agent-office HTTP client 추가 (signal_v2 측)
+- web-ai 의 Ollama Qwen3 14B Q4 설치 + agent-office 의 LLM 검증 호출
+- 이중 텔레그램 (본인 풀 / 아내 lite)
+
+---
+
+## 11. Backlog (본 spec NOT)
+
+- 호가 변경 시 즉시 매도 trigger — Phase 7 운영 후 검토
+- `kospi_change` 컨텍스트 (KIS 지수 fetch) — Phase 7
+- `news_top` 컨텍스트 (news_sentiment.reason 다중 추출) — Phase 7
+- 매수/매도 ML 룰 — Phase 7 백테스트 후
+- portfolio 매수의 screener_norm fallback (다른 default 값) — IC 검증 후
+- 신호 hit-rate 대시보드 — Phase 7
+- 분할 매수/매도 전략 — Phase 7 이후
+- 자동 매매 (실주문) — Phase 8
+- 손절선 dedup 면제 (즉시성 위해) — Phase 7 운영 검증 후

src/api.js

@@ -479,113 +479,90 @@ export function deleteBlogPost(id) {
   return apiDelete(`/api/blog/posts/${id}`);
 }
 
-// ── 블로그 마케팅 API ────────────────────────────────────────────────────────
+// ── insta-lab ────────────────────────────────────────────────────────────────
 
-export function getBlogMarketingStatus() {
+export function getInstaStatus() {
-  return apiGet('/api/blog-marketing/status');
+  return apiGet('/api/insta/status');
 }
 
-export function startResearch(keyword) {
+export function instaCollectNews(categories) {
-  return apiPost('/api/blog-marketing/research', { keyword });
+  return apiPost('/api/insta/news/collect', categories ? { categories } : {});
 }
 
-export function getResearchHistory(limit = 30) {
+export function getInstaArticles({ category, days = 7 } = {}) {
-  return apiGet(`/api/blog-marketing/research/history?limit=${limit}`);
+  const q = new URLSearchParams();
+  if (category) q.set('category', category);
+  q.set('days', String(days));
+  return apiGet(`/api/insta/news/articles?${q.toString()}`);
 }
 
-export function getResearchDetail(id) {
+export function instaExtractKeywords(categories) {
-  return apiGet(`/api/blog-marketing/research/${id}`);
+  return apiPost('/api/insta/keywords/extract', categories ? { categories } : {});
 }
 
-export function deleteResearch(id) {
+export function getInstaKeywords({ category, used } = {}) {
-  return apiDelete(`/api/blog-marketing/research/${id}`);
+  const q = new URLSearchParams();
+  if (category) q.set('category', category);
+  if (used !== undefined) q.set('used', used ? 'true' : 'false');
+  const qs = q.toString();
+  return apiGet(`/api/insta/keywords${qs ? '?' + qs : ''}`);
 }
 
-export function getBlogMarketingTask(taskId) {
+export function createInstaSlate({ keyword, category, keyword_id }) {
-  return apiGet(`/api/blog-marketing/task/${encodeURIComponent(taskId)}`);
+  return apiPost('/api/insta/slates', { keyword, category, keyword_id });
 }
 
-export function startGenerate(keywordId) {
+export function getInstaSlates(limit = 50) {
-  return apiPost('/api/blog-marketing/generate', { keyword_id: keywordId });
+  return apiGet(`/api/insta/slates?limit=${limit}`);
 }
 
-export function startReview(postId) {
+export function getInstaSlate(id) {
-  return apiPost(`/api/blog-marketing/review/${postId}`);
+  return apiGet(`/api/insta/slates/${id}`);
 }
 
-export function startRegenerate(postId) {
+export function renderInstaSlate(id) {
-  return apiPost(`/api/blog-marketing/regenerate/${postId}`);
+  return apiPost(`/api/insta/slates/${id}/render`);
 }
 
-export function getBlogMarketingPosts(status, limit = 50) {
+export function deleteInstaSlate(id) {
-  const qs = new URLSearchParams();
+  return apiDelete(`/api/insta/slates/${id}`);
-  if (status) qs.set('status', status);
-  if (limit) qs.set('limit', String(limit));
-  const q = qs.toString();
-  return apiGet(`/api/blog-marketing/posts${q ? '?' + q : ''}`);
 }
 
-export function getBlogMarketingPost(id) {
+export function getInstaAssetUrl(slateId, page) {
-  return apiGet(`/api/blog-marketing/posts/${id}`);
+  return `/api/insta/slates/${slateId}/assets/${page}`;
 }
 
-export function updateBlogMarketingPost(id, data) {
+export function getInstaTask(taskId) {
-  return apiPut(`/api/blog-marketing/posts/${id}`, data);
+  return apiGet(`/api/insta/tasks/${encodeURIComponent(taskId)}`);
 }
 
-export function deleteBlogMarketingPost(id) {
+export function getInstaPrompt(name) {
-  return apiDelete(`/api/blog-marketing/posts/${id}`);
+  return apiGet(`/api/insta/templates/prompts/${encodeURIComponent(name)}`);
 }
 
-export function publishBlogMarketingPost(id, naverUrl) {
+export function putInstaPrompt(name, template, description = '') {
-  return apiPost(`/api/blog-marketing/posts/${id}/publish`, { naver_url: naverUrl || '' });
+  return apiPut(`/api/insta/templates/prompts/${encodeURIComponent(name)}`, { template, description });
 }
 
-export function getBlogMarketingCommissions(postId) {
+// ── insta-lab trends ──
-  const qs = postId ? `?post_id=${postId}` : '';
+export function getInstaTrends({ source, category, days = 1 } = {}) {
-  return apiGet(`/api/blog-marketing/commissions${qs}`);
+  const q = new URLSearchParams();
+  if (source) q.set('source', source);
+  if (category) q.set('category', category);
+  q.set('days', String(days));
+  return apiGet(`/api/insta/trends?${q.toString()}`);
 }
 
-export function addBlogMarketingCommission(data) {
+export function instaCollectTrends(categories) {
-  return apiPost('/api/blog-marketing/commissions', data);
+  return apiPost('/api/insta/trends/collect', categories ? { categories } : {});
 }
 
-export function updateBlogMarketingCommission(id, data) {
+export function getInstaPreferences() {
-  return apiPut(`/api/blog-marketing/commissions/${id}`, data);
+  return apiGet('/api/insta/preferences');
 }
 
-export function deleteBlogMarketingCommission(id) {
+export function putInstaPreferences(categories) {
-  return apiDelete(`/api/blog-marketing/commissions/${id}`);
+  return apiPut('/api/insta/preferences', { categories });
-}
-
-export function getBlogMarketingDashboard() {
-  return apiGet('/api/blog-marketing/dashboard');
-}
-
-// 마케터 단계
-export function startMarket(postId) {
-  return apiPost(`/api/blog-marketing/market/${postId}`);
-}
-
-// 브랜드커넥트 링크 CRUD
-export function getBrandLinks(params = {}) {
-  const qs = new URLSearchParams();
-  if (params.post_id) qs.set('post_id', String(params.post_id));
-  if (params.keyword_id) qs.set('keyword_id', String(params.keyword_id));
-  const q = qs.toString();
-  return apiGet(`/api/blog-marketing/links${q ? '?' + q : ''}`);
-}
-
-export function createBrandLink(data) {
-  return apiPost('/api/blog-marketing/links', data);
-}
-
-export function updateBrandLink(id, data) {
-  return apiPut(`/api/blog-marketing/links/${id}`, data);
-}
-
-export function deleteBrandLink(id) {
-  return apiDelete(`/api/blog-marketing/links/${id}`);
 }
 
 // ── Agent Office ──────────────────────────────────

src/components/Icons.jsx

@@ -125,3 +125,12 @@ export const IconBuilding = () =>
             <rect x="11" y="16" width="3" height="3" />
         </>
     );
+
+export const IconInsta = () =>
+    svg(
+        <>
+            <rect x="2" y="2" width="20" height="20" rx="5" />
+            <circle cx="12" cy="12" r="4" />
+            <circle cx="17.5" cy="6.5" r="1" fill="currentColor" strokeWidth="0" />
+        </>
+    );

src/pages/agent-office/AgentOffice.css

@@ -5,8 +5,8 @@
   display: flex;
   flex-direction: column;
   height: 100vh;
-  background: #0d0d1a;
+  background: #0f172a;
-  color: #ffffff;
+  color: #e2e8f0;
   font-family: 'Courier New', monospace;
   overflow: hidden;
 }
@@ -32,50 +32,9 @@
   font-size: 15px;
   color: #8b5cf6;
 }
-.ao-topbar-status {
+.ao-topbar-status { font-size: 11px; }
-  font-size: 11px;
-}
 .ao-topbar-status.connected { color: #22c55e; }
 .ao-topbar-status.disconnected { color: #ef4444; }
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-  display: flex;
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-.ao-topbar-select {
-  background: #2a2a3e;
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-.ao-topbar-zoom {
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-.ao-topbar-zoom button {
-  background: #2a2a3e;
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-.ao-topbar-zoom button:disabled {
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-}
 
 /* ===== Main Area ===== */
 .ao-main {
@@ -84,13 +43,104 @@
   position: relative;
   overflow: hidden;
 }
-.ao-canvas {
+
+/* ===== Grid Wrap ===== */
+.ao-grid-wrap {
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+.ao-grid {
+  display: grid;
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+
+/* ===== Agent Card ===== */
+.ao-card {
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+  opacity: 0.55;
+}
+
+.ao-card-dot {
+  position: absolute;
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+  border-radius: 8px;
+  overflow: hidden;
+  background: #0f172a;
+  margin-bottom: 8px;
+}
+.ao-card-image img {
+  width: 100%;
+  height: 100%;
+  object-fit: contain;
   display: block;
 }
-.ao-canvas:active {
+.ao-card-name {
-  cursor: grabbing;
+  font-size: 12px;
+  color: #e2e8f0;
+  text-align: center;
 }
 
 /* ===== Side Panel ===== */
@@ -103,6 +153,11 @@
   flex-shrink: 0;
   animation: slideIn 0.2s ease-out;
 }
+.ao-sidepanel-initial {
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  justify-content: center;
+}
 @keyframes slideIn {
   from { transform: translateX(100%); }
   to { transform: translateX(0); }
@@ -120,13 +175,18 @@
   gap: 10px;
 }
 .ao-sidepanel-icon {
-  width: 36px;
+  width: 40px;
-  height: 36px;
+  height: 40px;
   border-radius: 8px;
-  display: flex;
+  border: 2px solid #444;
-  align-items: center;
+  overflow: hidden;
-  justify-content: center;
+  flex-shrink: 0;
-  font-size: 18px;
+}
+.ao-sidepanel-icon img {
+  width: 100%;
+  height: 100%;
+  object-fit: cover;
+  display: block;
 }
 .ao-sidepanel-name {
   font-weight: bold;
@@ -144,9 +204,7 @@
   cursor: pointer;
   padding: 0 4px;
 }
-.ao-sidepanel-close:hover {
+.ao-sidepanel-close:hover { color: #fff; }
-  color: #fff;
-}
 
 /* Tabs */
 .ao-sidepanel-tabs {
@@ -170,9 +228,7 @@
   border-bottom-color: #8b5cf6;
   font-weight: bold;
 }
-.ao-sidepanel-tab:hover {
+.ao-sidepanel-tab:hover { color: #aaa; }
-  color: #aaa;
-}
 .ao-sidepanel-content {
   flex: 1;
   overflow-y: auto;
@@ -207,10 +263,7 @@
 .ao-btn-quick:hover { background: #3a3a5e; }
 .ao-btn-quick:disabled { opacity: 0.4; }
 
-.ao-param-row {
+.ao-param-row { display: flex; gap: 6px; }
-  display: flex;
-  gap: 6px;
-}
 .ao-input {
   flex: 1;
   background: #1a1a2e;
@@ -236,177 +289,67 @@
 .ao-btn-send:hover { background: #5b21b6; }
 .ao-btn-send:disabled { opacity: 0.4; }
 
-/* Approval */
 .ao-approval-card {
   background: rgba(146,64,14,0.15);
   border: 1px solid #92400e;
   border-radius: 6px;
   padding: 10px;
 }
-.ao-approval-title {
+.ao-approval-title { color: #fbbf24; font-size: 12px; font-weight: bold; margin-bottom: 4px; }
-  color: #fbbf24;
+.ao-approval-desc { color: #ddd; font-size: 11px; margin-bottom: 8px; word-break: break-all; }
-  font-size: 12px;
+.ao-approval-actions { display: flex; gap: 6px; }
-  font-weight: bold;
-  margin-bottom: 4px;
-}
-.ao-approval-desc {
-  color: #ddd;
-  font-size: 11px;
-  margin-bottom: 8px;
-  word-break: break-all;
-}
-.ao-approval-actions {
-  display: flex;
-  gap: 6px;
-}
 .ao-btn-approve {
-  flex: 1;
+  flex: 1; background: #065f46; color: #fff; border: none;
-  background: #065f46;
+  padding: 7px; border-radius: 4px; font-size: 12px; cursor: pointer;
-  color: #fff;
-  border: none;
-  padding: 7px;
-  border-radius: 4px;
-  font-size: 12px;
-  cursor: pointer;
 }
 .ao-btn-reject {
-  flex: 1;
+  flex: 1; background: #7f1d1d; color: #fff; border: none;
-  background: #7f1d1d;
+  padding: 7px; border-radius: 4px; font-size: 12px; cursor: pointer;
-  color: #fff;
-  border: none;
-  padding: 7px;
-  border-radius: 4px;
-  font-size: 12px;
-  cursor: pointer;
 }
 
 /* ===== Task Tab ===== */
 .ao-task-tab { display: flex; flex-direction: column; gap: 4px; }
-.ao-task-item {
+.ao-task-item { background: #1a1a2e; border-radius: 4px; padding: 8px; cursor: pointer; }
-  background: #1a1a2e;
-  border-radius: 4px;
-  padding: 8px;
-  cursor: pointer;
-}
 .ao-task-item:hover { background: #222240; }
-.ao-task-header {
+.ao-task-header { display: flex; align-items: center; gap: 6px; font-size: 12px; }
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  gap: 6px;
-  font-size: 12px;
-}
 .ao-task-type { color: #ccc; font-weight: bold; flex: 1; }
-.ao-task-badge {
+.ao-task-badge { padding: 1px 6px; border-radius: 3px; font-size: 10px; }
-  padding: 1px 6px;
-  border-radius: 3px;
-  font-size: 10px;
-}
 .ao-task-time { color: #666; font-size: 10px; }
 .ao-task-result {
-  margin-top: 6px;
+  margin-top: 6px; background: #0d0d1a; padding: 6px; border-radius: 3px;
-  background: #0d0d1a;
+  font-size: 10px; color: #aaa; max-height: 200px; overflow-y: auto;
-  padding: 6px;
+  white-space: pre-wrap; word-break: break-all;
-  border-radius: 3px;
-  font-size: 10px;
-  color: #aaa;
-  max-height: 200px;
-  overflow-y: auto;
-  white-space: pre-wrap;
-  word-break: break-all;
 }
 
 /* ===== Token Tab ===== */
 .ao-token-tab { display: flex; flex-direction: column; gap: 12px; }
-.ao-token-period {
+.ao-token-period { display: flex; gap: 4px; }
-  display: flex;
-  gap: 4px;
-}
 .ao-btn-period {
-  flex: 1;
+  flex: 1; background: #1a1a2e; color: #888; border: 1px solid #333;
-  background: #1a1a2e;
+  padding: 5px; border-radius: 4px; font-size: 11px; font-family: inherit; cursor: pointer;
-  color: #888;
-  border: 1px solid #333;
-  padding: 5px;
-  border-radius: 4px;
-  font-size: 11px;
-  font-family: inherit;
-  cursor: pointer;
-}
-.ao-btn-period.active {
-  background: #4c1d95;
-  color: #fff;
-  border-color: #4c1d95;
-}
-.ao-token-grid {
-  display: grid;
-  grid-template-columns: 1fr 1fr;
-  gap: 8px;
-}
-.ao-token-card {
-  background: #1a1a2e;
-  border-radius: 6px;
-  padding: 10px;
-  text-align: center;
-}
-.ao-token-label {
-  font-size: 10px;
-  color: #888;
-  text-transform: uppercase;
-  margin-bottom: 4px;
-}
-.ao-token-value {
-  font-size: 18px;
-  font-weight: bold;
-  color: #fff;
 }
+.ao-btn-period.active { background: #4c1d95; color: #fff; border-color: #4c1d95; }
+.ao-token-grid { display: grid; grid-template-columns: 1fr 1fr; gap: 8px; }
+.ao-token-card { background: #1a1a2e; border-radius: 6px; padding: 10px; text-align: center; }
+.ao-token-label { font-size: 10px; color: #888; text-transform: uppercase; margin-bottom: 4px; }
+.ao-token-value { font-size: 18px; font-weight: bold; color: #fff; }
 .ao-token-bar { margin-top: 4px; }
 .ao-token-bar-label { font-size: 10px; color: #888; margin-bottom: 4px; }
-.ao-token-bar-track {
+.ao-token-bar-track { display: flex; height: 8px; border-radius: 4px; overflow: hidden; background: #1a1a2e; }
-  display: flex;
-  height: 8px;
-  border-radius: 4px;
-  overflow: hidden;
-  background: #1a1a2e;
-}
 .ao-token-bar-fill.input { background: #3b82f6; }
 .ao-token-bar-fill.output { background: #8b5cf6; }
-.ao-token-bar-legend {
+.ao-token-bar-legend { display: flex; gap: 12px; font-size: 10px; color: #888; margin-top: 4px; }
-  display: flex;
+.ao-token-bar-legend .dot { display: inline-block; width: 8px; height: 8px; border-radius: 50%; margin-right: 4px; }
-  gap: 12px;
-  font-size: 10px;
-  color: #888;
-  margin-top: 4px;
-}
-.ao-token-bar-legend .dot {
-  display: inline-block;
-  width: 8px;
-  height: 8px;
-  border-radius: 50%;
-  margin-right: 4px;
-}
 .ao-token-bar-legend .dot.input { background: #3b82f6; }
 .ao-token-bar-legend .dot.output { background: #8b5cf6; }
-.ao-token-detail {
+.ao-token-detail { display: flex; justify-content: space-between; font-size: 10px; color: #666; }
-  display: flex;
-  justify-content: space-between;
-  font-size: 10px;
-  color: #666;
-}
 
 /* ===== Log Tab ===== */
 .ao-log-tab {
-  max-height: 100%;
+  max-height: 100%; overflow-y: auto; display: flex; flex-direction: column; gap: 2px;
-  overflow-y: auto;
-  display: flex;
-  flex-direction: column;
-  gap: 2px;
 }
 .ao-log-item {
-  display: flex;
+  display: flex; gap: 6px; font-size: 11px; padding: 3px 0; border-bottom: 1px solid #1a1a2e;
-  gap: 6px;
-  font-size: 11px;
-  padding: 3px 0;
-  border-bottom: 1px solid #1a1a2e;
 }
 .ao-log-time { color: #555; min-width: 60px; }
 .ao-log-level { min-width: 48px; font-weight: bold; }
@@ -414,26 +357,22 @@
 
 /* ===== Common ===== */
 .ao-empty {
-  color: #555;
+  color: #94a3b8;
   text-align: center;
   padding: 24px;
   font-size: 13px;
+  line-height: 1.6;
 }
 
 /* ===== Mobile (< 768px) ===== */
 @media (max-width: 768px) {
-  .ao-topbar-right { gap: 6px; }
+  .ao-grid-wrap { padding: 12px; }
-  .ao-topbar-select { font-size: 11px; padding: 2px 6px; }
+  .ao-grid {
-
+    grid-template-columns: repeat(2, 1fr);
-  .ao-main {
+    gap: 10px;
-    flex-direction: column;
   }
+  .ao-main { flex-direction: column; }
 
-  .ao-canvas {
-    flex: 1;
-  }
-
-  /* Side panel → bottom sheet */
   .ao-sidepanel {
     position: fixed;
     bottom: 0;
@@ -452,9 +391,7 @@
     to { transform: translateY(0); }
   }
 
-  .ao-sidepanel-header {
+  .ao-sidepanel-header { padding: 8px 12px; }
-    padding: 8px 12px;
-  }
   .ao-sidepanel-header::before {
     content: '';
     display: block;
@@ -464,12 +401,7 @@
     border-radius: 2px;
     margin: 0 auto 8px;
   }
-
+  .ao-sidepanel-tab { font-size: 11px; padding: 6px 2px; }
-  .ao-sidepanel-tab {
-    font-size: 11px;
-    padding: 6px 2px;
-  }
-
   .ao-sidepanel-content {
     padding: 8px 12px;
     padding-bottom: env(safe-area-inset-bottom, 16px);

src/pages/agent-office/AgentOffice.jsx

@@ -1,9 +1,11 @@
 // src/pages/agent-office/AgentOffice.jsx
-import { useState, useEffect, useCallback } from 'react';
+import { useState, useCallback } from 'react';
 import { useAgentManager } from './hooks/useAgentManager.js';
-import { useOfficeCanvas } from './hooks/useOfficeCanvas.js';
+import { AGENT_META } from './constants.js';
 import TopBar from './components/TopBar.jsx';
+import AgentGrid from './components/AgentGrid.jsx';
 import SidePanel from './components/SidePanel.jsx';
+import EmptyDetailPanel from './components/EmptyDetailPanel.jsx';
 import './AgentOffice.css';
 
 export default function AgentOffice() {
@@ -12,85 +14,57 @@ export default function AgentOffice() {
     refreshTrigger, clearNotifications
   } = useAgentManager();
 
-  const {
+  // selectedAgent: null | active agent id | "placeholder-N"
-    canvasRef, updateAgentState, setAgentNotification,
-    setTheme, setZoom, hitTest, getZoom, wasDragging
-  } = useOfficeCanvas();
-
   const [selectedAgent, setSelectedAgent] = useState(null);
-  const [theme, setThemeState] = useState(localStorage.getItem('agent-office-theme') || 'modern');
-  const [zoom, setZoomState] = useState(2);
 
-  // WebSocket 상태 → 캔버스 동기화
+  const handleSelectAgent = useCallback((agentId) => {
-  useEffect(() => {
+    setSelectedAgent(agentId);
-    for (const [id, agentState] of Object.entries(agents)) {
+    clearNotifications(agentId);
-      updateAgentState(id, agentState.state, agentState.detail);
+  }, [clearNotifications]);
-    }
-  }, [agents, updateAgentState]);
 
-  // 알림 → 캔버스 동기화
+  const handleSelectPlaceholder = useCallback((placeholderKey) => {
-  useEffect(() => {
+    setSelectedAgent(placeholderKey);
-    for (const [id, count] of Object.entries(notifications)) {
+  }, []);
-      setAgentNotification(id, count);
-    }
-  }, [notifications, setAgentNotification]);
 
-  // 캔버스 클릭 핸들러
+  const handleClose = useCallback(() => {
-  const handleCanvasClick = useCallback((e) => {
-    if (wasDragging()) return; // 드래그 후 발생하는 클릭 무시
-    const result = hitTest(e.clientX, e.clientY);
-    if (result.type === 'agent') {
-      setSelectedAgent(result.id);
-      clearNotifications(result.id);
-      setAgentNotification(result.id, 0);
-    } else {
     setSelectedAgent(null);
-    }
+  }, []);
-  }, [hitTest, clearNotifications, setAgentNotification, wasDragging]);
 
-  // 테마 변경
+  const pendingTask = selectedAgent && AGENT_META[selectedAgent]
-  const handleThemeChange = useCallback((name) => {
-    setThemeState(name);
-    setTheme(name);
-  }, [setTheme]);
-
-  // 줌 변경
-  const handleZoomChange = useCallback((level) => {
-    setZoomState(level);
-    setZoom(level);
-  }, [setZoom]);
-
-  // 선택된 에이전트의 pending task
-  const pendingTask = selectedAgent
     ? pendingTasks.find(t => t.agent_id === selectedAgent)
     : null;
 
-  return (
+  let rightPanel;
-    <div className="ao-root">
+  if (selectedAgent === null) {
-      <TopBar
+    rightPanel = <EmptyDetailPanel variant="initial" />;
-        connected={connected}
+  } else if (selectedAgent.startsWith('placeholder-')) {
-        theme={theme}
+    rightPanel = <EmptyDetailPanel variant="placeholder" onClose={handleClose} />;
-        onThemeChange={handleThemeChange}
+  } else {
-        zoom={zoom}
+    rightPanel = (
-        onZoomChange={handleZoomChange}
-      />
-
-      <div className="ao-main">
-        <canvas
-          ref={canvasRef}
-          className="ao-canvas"
-          onClick={handleCanvasClick}
-        />
-
-        {selectedAgent && (
       <SidePanel
         agentId={selectedAgent}
         agentState={agents[selectedAgent]}
         pendingTask={pendingTask}
-            onClose={() => setSelectedAgent(null)}
+        onClose={handleClose}
         refreshTrigger={refreshTrigger}
       />
-        )}
+    );
+  }
+
+  return (
+    <div className="ao-root">
+      <TopBar connected={connected} />
+      <div className="ao-main">
+        <div className="ao-grid-wrap">
+          <AgentGrid
+            agents={agents}
+            notifications={notifications}
+            selectedAgent={selectedAgent}
+            onSelectAgent={handleSelectAgent}
+            onSelectPlaceholder={handleSelectPlaceholder}
+          />
+        </div>
+        {rightPanel}
       </div>
     </div>
   );

src/pages/agent-office/assets/office-map.json

@@ -1,72 +0,0 @@
-{
-  "cols": 32,
-  "rows": 20,
-  "tileSize": 32,
-  "floor": [
-    [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
-    [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
-  ],
-  "furniture": [
-    {"type": "desk_monitor", "col": 3,  "row": 3, "agent": "stock",      "monitors": 3},
-    {"type": "desk_monitor", "col": 10, "row": 3, "agent": "music",      "monitors": 1, "accent": "instrument"},
-    {"type": "desk_monitor", "col": 17, "row": 3, "agent": "blog",       "monitors": 2, "accent": "papers"},
-    {"type": "desk_monitor", "col": 24, "row": 3, "agent": "realestate", "monitors": 2, "accent": "briefcase"},
-    {"type": "desk_monitor", "col": 14, "row": 7, "agent": "lotto",      "monitors": 1, "accent": "dice"},
-    {"type": "meeting_table","col": 13, "row": 11,"width": 6, "height": 2},
-    {"type": "sofa",         "col": 2,  "row": 17},
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-    {"type": "bookshelf",    "col": 27, "row": 16, "height": 3},
-    {"type": "plant",        "col": 1,  "row": 1},
-    {"type": "plant",        "col": 30, "row": 1},
-    {"type": "plant",        "col": 1,  "row": 14},
-    {"type": "plant",        "col": 30, "row": 14},
-    {"type": "water_cooler", "col": 8,  "row": 17}
-  ],
-  "waypoints": {
-    "desk_stock":      {"col": 3,  "row": 4},
-    "desk_music":      {"col": 10, "row": 4},
-    "desk_blog":       {"col": 17, "row": 4},
-    "desk_realestate": {"col": 24, "row": 4},
-    "desk_lotto":      {"col": 14, "row": 8},
-    "meeting":         {"col": 16, "row": 13},
-    "break_room":      {"col": 4,  "row": 17},
-    "coffee":          {"col": 6,  "row": 17},
-    "water_cooler":    {"col": 8,  "row": 18}
-  },
-  "blocked": [
-    [3,3],[4,3],[5,3],
-    [10,3],[11,3],
-    [17,3],[18,3],[19,3],
-    [24,3],[25,3],[26,3],
-    [14,7],[15,7],
-    [13,11],[14,11],[15,11],[16,11],[17,11],[18,11],
-    [13,12],[14,12],[15,12],[16,12],[17,12],[18,12],
-    [2,17],[3,17],
-    [5,16],[6,16],
-    [27,16],[27,17],[27,18],
-    [8,17]
-  ],
-  "tileTypes": {
-    "0": "wall",
-    "1": "floor",
-    "2": "floor_break"
-  }
-}

src/pages/agent-office/canvas/AgentSprite.js

@@ -1,261 +0,0 @@
-// src/pages/agent-office/canvas/AgentSprite.js
-
-import { ProceduralSprite } from './ProceduralSprite.js';
-
-const WALK_SPEED = 3; // tiles per second
-const WANDER_DELAY_MIN = 3;
-const WANDER_DELAY_MAX = 8;
-const WANDER_LIMIT_MIN = 3;
-const WANDER_LIMIT_MAX = 6;
-const REST_DELAY_MIN = 2;
-const REST_DELAY_MAX = 20;
-
-export class AgentSprite {
-  constructor(id, meta, col, row, pathfinder) {
-    this.id = id;
-    this.meta = meta;
-    this.pathfinder = pathfinder;
-
-    // 위치 (타일 좌표, 실수)
-    this.x = col;
-    this.y = row;
-    this.deskCol = col;
-    this.deskRow = row;
-
-    // 상태
-    this.state = 'idle';        // FSM 상태 (from backend)
-    this.detail = '';
-    this.notificationCount = 0;
-
-    // 애니메이션
-    this.animState = 'idle';    // 렌더링용 상태
-    this.direction = 'down';
-    this.animFrame = 0;
-    this.animTimer = 0;
-
-    // 이동
-    this.path = [];             // BFS 경로 [{col, row}, ...]
-    this.moveProgress = 0;      // 0~1 현재 타일 → 다음 타일
-    this.moveFrom = { col, row };
-    this.moveTo_target = null;
-
-    // 배회
-    this._wandering = false;
-    this._wanderTimer = 0;
-    this._wanderCount = 0;
-    this._wanderLimit = 0;
-    this._restTimer = 0;
-    this._isResting = false;
-    this._isAtDesk = true;
-  }
-
-  /** 매 프레임 호출 */
-  update(dt) {
-    // 이동 처리
-    if (this.path.length > 0) {
-      this._updateMovement(dt);
-    } else if (this._wandering) {
-      this._updateWander(dt);
-    }
-
-    // 애니메이션 프레임 업데이트
-    this._updateAnimation(dt);
-  }
-
-  _updateMovement(dt) {
-    this.animState = 'walk';
-    this.moveProgress += WALK_SPEED * dt;
-
-    if (this.moveProgress >= 1) {
-      // 현재 구간 완료
-      const arrived = this.path.shift();
-      this.x = arrived.col;
-      this.y = arrived.row;
-      this.moveFrom = { col: arrived.col, row: arrived.row };
-      this.moveProgress = 0;
-
-      if (this.path.length === 0) {
-        // 최종 목적지 도착
-        this._onArrival();
-      } else {
-        // 다음 구간의 방향 설정
-        this._updateDirection(this.path[0]);
-      }
-    } else {
-      // 보간
-      const next = this.path[0];
-      this.x = this.moveFrom.col + (next.col - this.moveFrom.col) * this.moveProgress;
-      this.y = this.moveFrom.row + (next.row - this.moveFrom.row) * this.moveProgress;
-    }
-  }
-
-  _onArrival() {
-    const atDesk = Math.abs(this.x - this.deskCol) < 0.5 && Math.abs(this.y - this.deskRow) < 0.5;
-    this._isAtDesk = atDesk;
-
-    if (this.state === 'working' || this.state === 'reporting') {
-      this.animState = 'type';
-      this.direction = 'up'; // 모니터를 바라봄
-    } else if (this.state === 'waiting') {
-      this.animState = 'wait';
-    } else if (this.state === 'break') {
-      this.animState = 'break_anim';
-    } else {
-      // idle 도착 — 배회 계속 또는 자리에서 쉬기
-      if (this._wandering && this._wanderCount < this._wanderLimit) {
-        // 다음 배회 타이머 설정
-        this._wanderTimer = WANDER_DELAY_MIN + Math.random() * (WANDER_DELAY_MAX - WANDER_DELAY_MIN);
-      } else if (this._wandering) {
-        // 배회 끝, 휴식
-        this._wandering = false;
-        this._isResting = true;
-        this._restTimer = REST_DELAY_MIN + Math.random() * (REST_DELAY_MAX - REST_DELAY_MIN);
-      }
-      this.animState = 'idle';
-    }
-  }
-
-  _updateWander(dt) {
-    if (this._isResting) {
-      this._restTimer -= dt;
-      if (this._restTimer <= 0) {
-        this._isResting = false;
-        this._startWandering();
-      }
-      return;
-    }
-
-    this._wanderTimer -= dt;
-    if (this._wanderTimer <= 0) {
-      // 랜덤 인접 타일로 이동
-      const target = this.pathfinder.getRandomNearbyFloor(
-        Math.round(this.x), Math.round(this.y), 4
-      );
-      if (target) {
-        const path = this.pathfinder.findPath(
-          Math.round(this.x), Math.round(this.y), target.col, target.row
-        );
-        if (path.length > 0 && path.length <= 6) {
-          this.path = path;
-          this.moveFrom = { col: Math.round(this.x), row: Math.round(this.y) };
-          this.moveProgress = 0;
-          this._updateDirection(path[0]);
-          this._wanderCount++;
-        }
-      }
-      // 실패해도 타이머 리셋
-      this._wanderTimer = WANDER_DELAY_MIN + Math.random() * (WANDER_DELAY_MAX - WANDER_DELAY_MIN);
-    }
-  }
-
-  _updateDirection(nextTile) {
-    const dx = nextTile.col - Math.round(this.x);
-    const dy = nextTile.row - Math.round(this.y);
-    if (Math.abs(dx) > Math.abs(dy)) {
-      this.direction = dx > 0 ? 'right' : 'left';
-    } else {
-      this.direction = dy > 0 ? 'down' : 'up';
-    }
-  }
-
-  _updateAnimation(dt) {
-    const config = ProceduralSprite.getAnimConfig(
-      this.animState === 'walk' ? 'walk' : this.state
-    );
-    this.animTimer += dt;
-    if (this.animTimer >= config.speed) {
-      this.animTimer = 0;
-      this.animFrame = (this.animFrame + 1) % config.frames;
-    }
-  }
-
-  /** 백엔드 상태 변경 시 호출 */
-  onStateChange(newState, detail, waypoints) {
-    const prevState = this.state;
-    this.state = newState;
-    this.detail = detail || '';
-
-    // 배회 중단
-    this._wandering = false;
-    this._isResting = false;
-
-    switch (newState) {
-      case 'working':
-      case 'reporting':
-      case 'waiting':
-        // 자리에 없으면 자리로 이동
-        if (!this._isAtDesk) {
-          this._moveToDesk();
-        } else {
-          this.animState = newState === 'waiting' ? 'wait' : 'type';
-          this.direction = 'up';
-        }
-        break;
-
-      case 'break': {
-        // 휴게실로 이동
-        const breakWp = waypoints.break_room || waypoints.coffee;
-        if (breakWp) {
-          this._navigateTo(breakWp.col, breakWp.row);
-        }
-        break;
-      }
-
-      case 'idle':
-        if (prevState === 'break') {
-          // 휴게실에서 자리로 복귀
-          this._moveToDesk();
-        }
-        // 복귀 후 배회 시작 (도착 콜백에서 처리)
-        this._startWanderingAfterDelay(3);
-        break;
-    }
-  }
-
-  _moveToDesk() {
-    this._navigateTo(this.deskCol, this.deskRow);
-  }
-
-  _navigateTo(goalCol, goalRow) {
-    const startCol = Math.round(this.x);
-    const startRow = Math.round(this.y);
-    const path = this.pathfinder.findPath(startCol, startRow, goalCol, goalRow);
-    if (path.length > 0) {
-      this.path = path;
-      this.moveFrom = { col: startCol, row: startRow };
-      this.moveProgress = 0;
-      this._updateDirection(path[0]);
-    }
-  }
-
-  _startWanderingAfterDelay(delay) {
-    this._wandering = true;
-    this._wanderCount = 0;
-    this._wanderLimit = WANDER_LIMIT_MIN + Math.floor(Math.random() * (WANDER_LIMIT_MAX - WANDER_LIMIT_MIN));
-    this._wanderTimer = delay;
-    this._isResting = false;
-  }
-
-  _startWandering() {
-    this._startWanderingAfterDelay(WANDER_DELAY_MIN + Math.random() * (WANDER_DELAY_MAX - WANDER_DELAY_MIN));
-  }
-
-  isAtDesk() {
-    return this._isAtDesk;
-  }
-
-  /** 렌더링 */
-  draw(ctx, zoom, panX, panY, tileSize) {
-    const ts = tileSize * zoom;
-    const screenX = this.x * ts + panX + ts / 2;
-    const screenY = this.y * ts + panY + ts;
-    const spriteScale = zoom * 1.5; // 캐릭터 약간 크게
-
-    ProceduralSprite.draw(
-      ctx, this.id,
-      this.animState === 'walk' ? 'walk' : this.state,
-      this.direction, this.animFrame,
-      screenX, screenY, spriteScale
-    );
-  }
-}

src/pages/agent-office/canvas/FurnitureRenderer.js

@@ -1,209 +0,0 @@
-// src/pages/agent-office/canvas/FurnitureRenderer.js
-
-/**
- * 가구 프로시저럴 렌더러 — 테마 팔레트 기반
- * 각 가구 타입별 draw 함수, Y-sort를 위한 zY 반환
- */
-export class FurnitureRenderer {
-  constructor(furnitureList, tileSize) {
-    this.furnitureList = furnitureList;
-    this.tileSize = tileSize;
-  }
-
-  /**
-   * 모든 가구를 Y-sort 순서로 반환 (에이전트와 함께 정렬하기 위함)
-   * @returns {Array<{type, col, row, zY, draw: Function}>}
-   */
-  getRenderables(theme, scale, offsetX, offsetY) {
-    const ts = this.tileSize * scale;
-    return this.furnitureList.map(f => ({
-      ...f,
-      zY: f.row,
-      draw: (ctx) => this._drawFurniture(ctx, f, theme, ts, offsetX, offsetY)
-    }));
-  }
-
-  _drawFurniture(ctx, f, theme, ts, ox, oy) {
-    const x = f.col * ts + ox;
-    const y = f.row * ts + oy;
-
-    switch (f.type) {
-      case 'desk_monitor':  this._drawDesk(ctx, f, theme, ts, x, y); break;
-      case 'meeting_table': this._drawMeetingTable(ctx, f, theme, ts, x, y); break;
-      case 'sofa':          this._drawSofa(ctx, theme, ts, x, y); break;
-      case 'coffee_machine':this._drawCoffeeMachine(ctx, theme, ts, x, y); break;
-      case 'bookshelf':     this._drawBookshelf(ctx, f, theme, ts, x, y); break;
-      case 'plant':         this._drawPlant(ctx, theme, ts, x, y); break;
-      case 'water_cooler':  this._drawWaterCooler(ctx, theme, ts, x, y); break;
-    }
-  }
-
-  _drawDesk(ctx, f, theme, ts, x, y) {
-    // 책상 상판
-    const dw = ts * 2;
-    const dh = ts * 0.6;
-    ctx.fillStyle = theme.furniture.desk;
-    ctx.fillRect(x, y + ts * 0.2, dw, dh);
-    // 책상 다리
-    ctx.fillStyle = theme.wall.border;
-    ctx.fillRect(x + ts * 0.1, y + dh + ts * 0.2, ts * 0.15, ts * 0.3);
-    ctx.fillRect(x + dw - ts * 0.25, y + dh + ts * 0.2, ts * 0.15, ts * 0.3);
-
-    // 모니터들
-    const monCount = f.monitors || 1;
-    const monW = ts * 0.5;
-    const monH = ts * 0.4;
-    const totalW = monCount * monW + (monCount - 1) * ts * 0.1;
-    let monX = x + (dw - totalW) / 2;
-
-    for (let i = 0; i < monCount; i++) {
-      // 모니터 프레임
-      ctx.fillStyle = theme.furniture.monitor;
-      ctx.fillRect(monX, y - monH + ts * 0.2, monW, monH);
-      // 화면
-      ctx.fillStyle = theme.furniture.monitorScreen;
-      ctx.fillRect(monX + ts * 0.05, y - monH + ts * 0.25, monW - ts * 0.1, monH - ts * 0.1);
-      // 모니터 받침대
-      ctx.fillStyle = theme.furniture.monitor;
-      ctx.fillRect(monX + monW * 0.35, y + ts * 0.2 - ts * 0.05, monW * 0.3, ts * 0.08);
-      monX += monW + ts * 0.1;
-    }
-
-    // 의자 (책상 아래)
-    ctx.fillStyle = theme.furniture.chair;
-    ctx.fillRect(x + dw * 0.35, y + ts, dw * 0.3, ts * 0.5);
-    ctx.fillRect(x + dw * 0.3, y + ts * 0.8, dw * 0.4, ts * 0.25);
-
-    // 에이전트별 악센트 소품
-    if (f.accent === 'instrument') {
-      // 음표 모양
-      ctx.fillStyle = theme.ui.accent;
-      ctx.fillRect(x + dw + ts * 0.2, y + ts * 0.3, ts * 0.1, ts * 0.5);
-      ctx.beginPath();
-      ctx.arc(x + dw + ts * 0.2, y + ts * 0.8, ts * 0.15, 0, Math.PI * 2);
-      ctx.fill();
-    } else if (f.accent === 'papers') {
-      // 서류 더미
-      ctx.fillStyle = '#ffffff';
-      ctx.fillRect(x + dw + ts * 0.1, y + ts * 0.3, ts * 0.35, ts * 0.45);
-      ctx.fillStyle = theme.text.label;
-      for (let i = 0; i < 3; i++) {
-        ctx.fillRect(x + dw + ts * 0.15, y + ts * 0.38 + i * ts * 0.1, ts * 0.25, ts * 0.02);
-      }
-    } else if (f.accent === 'briefcase') {
-      ctx.fillStyle = '#8B4513';
-      ctx.fillRect(x + dw + ts * 0.1, y + ts * 0.5, ts * 0.4, ts * 0.3);
-      ctx.fillStyle = '#D4A06A';
-      ctx.fillRect(x + dw + ts * 0.2, y + ts * 0.45, ts * 0.2, ts * 0.08);
-    } else if (f.accent === 'dice') {
-      ctx.fillStyle = '#ef4444';
-      ctx.fillRect(x + dw + ts * 0.15, y + ts * 0.4, ts * 0.3, ts * 0.3);
-      ctx.fillStyle = '#ffffff';
-      ctx.beginPath();
-      ctx.arc(x + dw + ts * 0.3, y + ts * 0.55, ts * 0.05, 0, Math.PI * 2);
-      ctx.fill();
-    }
-  }
-
-  _drawMeetingTable(ctx, f, theme, ts, x, y) {
-    const w = (f.width || 4) * ts;
-    const h = (f.height || 2) * ts;
-    // 테이블 상판
-    ctx.fillStyle = theme.furniture.table;
-    ctx.fillRect(x + ts * 0.1, y + ts * 0.1, w - ts * 0.2, h - ts * 0.2);
-    // 테이블 그림자
-    ctx.fillStyle = 'rgba(0,0,0,0.15)';
-    ctx.fillRect(x + ts * 0.15, y + h - ts * 0.1, w - ts * 0.25, ts * 0.1);
-    // 의자들 (상하 4개씩)
-    for (let i = 0; i < 4; i++) {
-      const cx = x + ts * 0.5 + i * (w - ts) / 3;
-      ctx.fillStyle = theme.furniture.chair;
-      ctx.fillRect(cx, y - ts * 0.3, ts * 0.4, ts * 0.35);
-      ctx.fillRect(cx, y + h - ts * 0.05, ts * 0.4, ts * 0.35);
-    }
-  }
-
-  _drawSofa(ctx, theme, ts, x, y) {
-    ctx.fillStyle = theme.furniture.sofa;
-    ctx.fillRect(x, y, ts * 2, ts * 0.8);
-    // 등받이
-    ctx.fillStyle = theme.furniture.sofa;
-    ctx.fillRect(x, y - ts * 0.3, ts * 2, ts * 0.35);
-    // 쿠션 구분선
-    ctx.strokeStyle = theme.wall.border;
-    ctx.lineWidth = 1;
-    ctx.beginPath();
-    ctx.moveTo(x + ts, y);
-    ctx.lineTo(x + ts, y + ts * 0.8);
-    ctx.stroke();
-  }
-
-  _drawCoffeeMachine(ctx, theme, ts, x, y) {
-    ctx.fillStyle = theme.furniture.coffee;
-    ctx.fillRect(x + ts * 0.15, y, ts * 0.7, ts * 0.8);
-    // 디스펜서
-    ctx.fillStyle = theme.furniture.monitor;
-    ctx.fillRect(x + ts * 0.25, y + ts * 0.15, ts * 0.5, ts * 0.3);
-    // 커피 잔
-    ctx.fillStyle = '#ffffff';
-    ctx.fillRect(x + ts * 0.3, y + ts * 0.55, ts * 0.2, ts * 0.15);
-    // 스팀
-    ctx.strokeStyle = 'rgba(255,255,255,0.3)';
-    ctx.lineWidth = 1;
-    ctx.beginPath();
-    ctx.moveTo(x + ts * 0.4, y + ts * 0.5);
-    ctx.quadraticCurveTo(x + ts * 0.45, y + ts * 0.35, x + ts * 0.4, y + ts * 0.2);
-    ctx.stroke();
-  }
-
-  _drawBookshelf(ctx, f, theme, ts, x, y) {
-    const h = (f.height || 3) * ts;
-    ctx.fillStyle = theme.furniture.shelf;
-    ctx.fillRect(x, y, ts * 0.9, h);
-    // 선반 및 책
-    const bookColors = ['#aa4444', '#4444aa', '#44aa44', '#aaaa44', '#aa44aa', '#44aaaa'];
-    const shelfCount = f.height || 3;
-    for (let i = 0; i < shelfCount; i++) {
-      const sy = y + i * ts + ts * 0.1;
-      // 선반 판
-      ctx.fillStyle = theme.furniture.shelf;
-      ctx.fillRect(x, sy + ts * 0.7, ts * 0.9, ts * 0.05);
-      // 책들
-      for (let b = 0; b < 4; b++) {
-        ctx.fillStyle = bookColors[(i * 4 + b) % bookColors.length];
-        ctx.fillRect(x + ts * 0.05 + b * ts * 0.2, sy + ts * 0.1, ts * 0.15, ts * 0.6);
-      }
-    }
-  }
-
-  _drawPlant(ctx, theme, ts, x, y) {
-    // 화분
-    ctx.fillStyle = theme.decor.pot;
-    ctx.fillRect(x + ts * 0.25, y + ts * 0.6, ts * 0.5, ts * 0.35);
-    ctx.fillRect(x + ts * 0.2, y + ts * 0.55, ts * 0.6, ts * 0.1);
-    // 잎
-    ctx.fillStyle = theme.decor.plant;
-    ctx.beginPath();
-    ctx.ellipse(x + ts * 0.5, y + ts * 0.35, ts * 0.3, ts * 0.25, 0, 0, Math.PI * 2);
-    ctx.fill();
-    ctx.beginPath();
-    ctx.ellipse(x + ts * 0.35, y + ts * 0.25, ts * 0.15, ts * 0.2, -0.3, 0, Math.PI * 2);
-    ctx.fill();
-    ctx.beginPath();
-    ctx.ellipse(x + ts * 0.65, y + ts * 0.25, ts * 0.15, ts * 0.2, 0.3, 0, Math.PI * 2);
-    ctx.fill();
-  }
-
-  _drawWaterCooler(ctx, theme, ts, x, y) {
-    // 본체
-    ctx.fillStyle = theme.furniture.shelf;
-    ctx.fillRect(x + ts * 0.2, y + ts * 0.3, ts * 0.6, ts * 0.6);
-    // 물통
-    ctx.fillStyle = 'rgba(100,180,255,0.5)';
-    ctx.fillRect(x + ts * 0.3, y, ts * 0.4, ts * 0.35);
-    ctx.fillStyle = 'rgba(100,180,255,0.3)';
-    ctx.beginPath();
-    ctx.arc(x + ts * 0.5, y, ts * 0.2, 0, Math.PI * 2);
-    ctx.fill();
-  }
-}

src/pages/agent-office/canvas/OfficeRenderer.js

@@ -1,316 +0,0 @@
-// src/pages/agent-office/canvas/OfficeRenderer.js
-
-import mapData from '../assets/office-map.json';
-import { TileMap } from './TileMap.js';
-import { FurnitureRenderer } from './FurnitureRenderer.js';
-import { Pathfinder } from './Pathfinder.js';
-import { AgentSprite } from './AgentSprite.js';
-import { OverlayRenderer } from './OverlayRenderer.js';
-import { getTheme } from './themes.js';
-
-const AGENT_META = {
-  stock:      { displayName: '주식 트레이더', emoji: '📈', color: '#4488cc' },
-  music:      { displayName: '음악 프로듀서', emoji: '🎵', color: '#44aa88' },
-  blog:       { displayName: '블로그 마케터', emoji: '✍️', color: '#d97706' },
-  realestate: { displayName: '청약 애널리스트', emoji: '🏢', color: '#c026d3' },
-  lotto:      { displayName: '로또 큐레이터', emoji: '🎱', color: '#ef4444' }
-};
-
-export class OfficeRenderer {
-  constructor(canvas) {
-    this.canvas = canvas;
-    this.ctx = canvas.getContext('2d');
-
-    // 맵 & 렌더러
-    this.tileMap = new TileMap(mapData);
-    this.furnitureRenderer = new FurnitureRenderer(mapData.furniture, mapData.tileSize);
-    this.pathfinder = new Pathfinder(mapData.cols, mapData.rows);
-    this.overlayRenderer = new OverlayRenderer();
-
-    // blocked 타일 설정
-    this.pathfinder.setWalls(mapData.floor);
-    this.pathfinder.setBlocked(mapData.blocked);
-
-    // 테마 & 뷰포트
-    this.theme = getTheme(
-      (typeof localStorage !== 'undefined' && localStorage.getItem('agent-office-theme')) || 'modern'
-    );
-    this.zoom = 2;
-    this.panX = 0;
-    this.panY = 0;
-    this._isPanning = false;
-    this._panStart = { x: 0, y: 0 };
-
-    // 에이전트
-    this.agents = new Map();
-    this._initAgents();
-
-    // 게임 루프
-    this._lastTime = 0;
-    this._animId = null;
-    this._lastDpr = window.devicePixelRatio || 1;
-
-    // 드래그 감지
-    this._mouseDownPos = { x: 0, y: 0 };
-    this._wasDragging = false;
-
-    // 이벤트
-    this._setupInputHandlers();
-  }
-
-  _initAgents() {
-    for (const [id, meta] of Object.entries(AGENT_META)) {
-      const waypoint = mapData.waypoints[`desk_${id}`];
-      if (!waypoint) continue;
-      const sprite = new AgentSprite(id, meta, waypoint.col, waypoint.row, this.pathfinder);
-      sprite.deskCol = waypoint.col;
-      sprite.deskRow = waypoint.row;
-      this.agents.set(id, sprite);
-    }
-  }
-
-  /** 줌/팬/클릭 이벤트 핸들러 */
-  _setupInputHandlers() {
-    // 마우스 휠 줌
-    this.canvas.addEventListener('wheel', (e) => {
-      e.preventDefault();
-      const oldZoom = this.zoom;
-      if (e.deltaY < 0) {
-        this.zoom = Math.min(this.zoom + 0.5, 4);
-      } else {
-        this.zoom = Math.max(this.zoom - 0.5, 1);
-      }
-      // 마우스 위치 기준 줌
-      if (this.zoom !== oldZoom) {
-        const rect = this.canvas.getBoundingClientRect();
-        const mx = e.clientX - rect.left;
-        const my = e.clientY - rect.top;
-        const ratio = this.zoom / oldZoom;
-        this.panX = mx - (mx - this.panX) * ratio;
-        this.panY = my - (my - this.panY) * ratio;
-      }
-    }, { passive: false });
-
-    // 마우스 드래그 패닝
-    this.canvas.addEventListener('mousedown', (e) => {
-      if (e.button === 0) {
-        this._isPanning = true;
-        this._panStart = { x: e.clientX - this.panX, y: e.clientY - this.panY };
-        this._mouseDownPos = { x: e.clientX, y: e.clientY };
-        this._wasDragging = false;
-      }
-    });
-    this._onMouseMove = (e) => {
-      if (this._isPanning) {
-        this.panX = e.clientX - this._panStart.x;
-        this.panY = e.clientY - this._panStart.y;
-        const dx = e.clientX - this._mouseDownPos.x;
-        const dy = e.clientY - this._mouseDownPos.y;
-        if (Math.abs(dx) > 5 || Math.abs(dy) > 5) this._wasDragging = true;
-      }
-    };
-    this._onMouseUp = () => {
-      this._isPanning = false;
-    };
-    window.addEventListener('mousemove', this._onMouseMove);
-    window.addEventListener('mouseup', this._onMouseUp);
-
-    // 터치 (모바일)
-    let lastTouchDist = 0;
-    let lastTouchCenter = { x: 0, y: 0 };
-    this.canvas.addEventListener('touchstart', (e) => {
-      if (e.touches.length === 1) {
-        this._isPanning = true;
-        this._panStart = { x: e.touches[0].clientX - this.panX, y: e.touches[0].clientY - this.panY };
-      } else if (e.touches.length === 2) {
-        this._isPanning = false;
-        const dx = e.touches[0].clientX - e.touches[1].clientX;
-        const dy = e.touches[0].clientY - e.touches[1].clientY;
-        lastTouchDist = Math.hypot(dx, dy);
-        lastTouchCenter = {
-          x: (e.touches[0].clientX + e.touches[1].clientX) / 2,
-          y: (e.touches[0].clientY + e.touches[1].clientY) / 2
-        };
-      }
-    }, { passive: false });
-    this.canvas.addEventListener('touchmove', (e) => {
-      e.preventDefault();
-      if (e.touches.length === 1 && this._isPanning) {
-        this.panX = e.touches[0].clientX - this._panStart.x;
-        this.panY = e.touches[0].clientY - this._panStart.y;
-      } else if (e.touches.length === 2) {
-        const dx = e.touches[0].clientX - e.touches[1].clientX;
-        const dy = e.touches[0].clientY - e.touches[1].clientY;
-        const dist = Math.hypot(dx, dy);
-        const oldZoom = this.zoom;
-        this.zoom = Math.min(4, Math.max(1, this.zoom * (dist / lastTouchDist)));
-        lastTouchDist = dist;
-        const rect = this.canvas.getBoundingClientRect();
-        const cx = lastTouchCenter.x - rect.left;
-        const cy = lastTouchCenter.y - rect.top;
-        const ratio = this.zoom / oldZoom;
-        this.panX = cx - (cx - this.panX) * ratio;
-        this.panY = cy - (cy - this.panY) * ratio;
-      }
-    }, { passive: false });
-    this.canvas.addEventListener('touchend', () => {
-      this._isPanning = false;
-    });
-  }
-
-  /** 클릭 히트 테스트 — AgentOffice에서 호출 */
-  hitTest(clientX, clientY) {
-    const rect = this.canvas.getBoundingClientRect();
-    const screenX = clientX - rect.left;
-    const screenY = clientY - rect.top;
-    const { col, row } = this.tileMap.screenToTile(screenX, screenY, this.zoom, this.panX, this.panY);
-
-    // 에이전트 히트 (역순, 최상위 우선)
-    for (const [id, sprite] of [...this.agents.entries()].reverse()) {
-      const dx = Math.abs(sprite.x - col);
-      const dy = Math.abs(sprite.y - row);
-      if (dx < 1.2 && dy < 1.5) {
-        return { type: 'agent', id };
-      }
-    }
-    return { type: 'empty' };
-  }
-
-  /** 에이전트 상태 업데이트 (WebSocket에서 호출) */
-  updateAgentState(agentId, state, detail) {
-    const sprite = this.agents.get(agentId);
-    if (!sprite) return;
-    sprite.onStateChange(state, detail, mapData.waypoints);
-  }
-
-  /** 에이전트 알림 배지 설정 */
-  setAgentNotification(agentId, count) {
-    const sprite = this.agents.get(agentId);
-    if (sprite) sprite.notificationCount = count;
-  }
-
-  /** 테마 변경 */
-  setTheme(themeName) {
-    this.theme = getTheme(themeName);
-    if (typeof localStorage !== 'undefined') {
-      localStorage.setItem('agent-office-theme', themeName);
-    }
-  }
-
-  /** 줌 레벨 설정 */
-  setZoom(level) {
-    const cx = this.canvas.width / 2;
-    const cy = this.canvas.height / 2;
-    const oldZoom = this.zoom;
-    this.zoom = Math.min(4, Math.max(1, level));
-    const ratio = this.zoom / oldZoom;
-    this.panX = cx - (cx - this.panX) * ratio;
-    this.panY = cy - (cy - this.panY) * ratio;
-  }
-
-  /** 카메라를 맵 중앙에 맞추기 */
-  centerCamera() {
-    const mapW = mapData.cols * mapData.tileSize * this.zoom;
-    const mapH = mapData.rows * mapData.tileSize * this.zoom;
-    this.panX = (this.canvas.clientWidth - mapW) / 2;
-    this.panY = (this.canvas.clientHeight - mapH) / 2;
-  }
-
-  /** 게임 루프 시작 */
-  start() {
-    this.centerCamera();
-    this._lastTime = performance.now();
-    this._loop(this._lastTime);
-  }
-
-  /** 게임 루프 중지 */
-  stop() {
-    if (this._animId) {
-      cancelAnimationFrame(this._animId);
-      this._animId = null;
-    }
-  }
-
-  _loop(timestamp) {
-    const dt = Math.min((timestamp - this._lastTime) / 1000, 0.1); // cap dt to avoid spiral
-    this._lastTime = timestamp;
-
-    this._update(dt);
-    this._render();
-
-    this._animId = requestAnimationFrame((t) => this._loop(t));
-  }
-
-  _update(dt) {
-    for (const sprite of this.agents.values()) {
-      sprite.update(dt);
-    }
-  }
-
-  _render() {
-    const ctx = this.ctx;
-    const dpr = window.devicePixelRatio || 1;
-
-    // 캔버스 크기 조정
-    const displayW = this.canvas.clientWidth;
-    const displayH = this.canvas.clientHeight;
-    if (this.canvas.width !== displayW * dpr || this.canvas.height !== displayH * dpr || this._lastDpr !== dpr) {
-      this.canvas.width = displayW * dpr;
-      this.canvas.height = displayH * dpr;
-      this._lastDpr = dpr;
-    }
-    // setTransform 방식으로 누적 없이 항상 올바른 변환 적용
-    ctx.setTransform(dpr, 0, 0, dpr, 0, 0);
-
-    ctx.imageSmoothingEnabled = false;
-    ctx.clearRect(0, 0, displayW, displayH);
-
-    // 배경
-    ctx.fillStyle = this.theme.wall.color;
-    ctx.fillRect(0, 0, displayW, displayH);
-
-    // 1. 타일맵 (바닥 + 벽)
-    this.tileMap.render(ctx, this.theme, this.zoom, this.panX, this.panY);
-
-    // 2. Y-sorted: 가구 + 에이전트
-    const renderables = [];
-
-    // 가구
-    const furnitureItems = this.furnitureRenderer.getRenderables(this.theme, this.zoom, this.panX, this.panY);
-    renderables.push(...furnitureItems);
-
-    // 에이전트
-    for (const sprite of this.agents.values()) {
-      renderables.push({
-        zY: sprite.y,
-        draw: (ctx2) => sprite.draw(ctx2, this.zoom, this.panX, this.panY, mapData.tileSize)
-      });
-    }
-
-    // Y좌표 정렬
-    renderables.sort((a, b) => a.zY - b.zY);
-    for (const item of renderables) {
-      item.draw(ctx);
-    }
-
-    // 3. 오버레이 (항상 최상위)
-    for (const sprite of this.agents.values()) {
-      this.overlayRenderer.draw(ctx, sprite, this.theme, this.zoom, this.panX, this.panY, mapData.tileSize);
-    }
-  }
-
-  /** 드래그 여부 반환 (클릭 이벤트 필터링용) */
-  wasDragging() { return this._wasDragging; }
-
-  /** 리사이즈 처리 */
-  resize() {
-    // 다음 프레임에서 자동 조정됨 (_render에서 크기 체크)
-  }
-
-  destroy() {
-    this.stop();
-    // window 이벤트 리스너 정리
-    if (this._onMouseMove) window.removeEventListener('mousemove', this._onMouseMove);
-    if (this._onMouseUp) window.removeEventListener('mouseup', this._onMouseUp);
-  }
-}

src/pages/agent-office/canvas/OverlayRenderer.js

@@ -1,122 +0,0 @@
-// src/pages/agent-office/canvas/OverlayRenderer.js
-
-/**
- * 캔버스 위 오버레이 렌더링:
- * - 이름 라벨 (항상)
- * - 상태 배지 (항상)
- * - 말풍선 (waiting 상태에서만)
- * - 알림 배지 (notification > 0 일 때)
- */
-
-const STATE_BADGE = {
-  idle:      { text: 'idle',      bg: '#374151', fg: '#9ca3af' },
-  working:   { text: 'working',   bg: '#1e3a5f', fg: '#60a5fa' },
-  waiting:   { text: 'waiting',   bg: '#92400e', fg: '#fbbf24' },
-  reporting: { text: 'reporting', bg: '#1e3a5f', fg: '#60a5fa' },
-  break:     { text: 'break',     bg: '#065f46', fg: '#34d399' }
-};
-
-export class OverlayRenderer {
-  constructor() {
-    this._bubbleAlpha = new Map(); // agentId → alpha (fade in/out)
-  }
-
-  draw(ctx, sprite, theme, zoom, panX, panY, tileSize) {
-    const ts = tileSize * zoom;
-    const centerX = sprite.x * ts + panX + ts / 2;
-    const topY = sprite.y * ts + panY - ts * 0.3;
-
-    const fontSize = Math.max(10, 11 * zoom / 2);
-    const smallFontSize = Math.max(8, 9 * zoom / 2);
-
-    // 1. 이름 라벨
-    ctx.font = `bold ${fontSize}px 'Courier New', monospace`;
-    ctx.textAlign = 'center';
-    ctx.fillStyle = sprite.meta.color;
-    ctx.fillText(sprite.meta.displayName, centerX, topY + ts * 1.85);
-
-    // 2. 상태 배지
-    const badge = STATE_BADGE[sprite.state] || STATE_BADGE.idle;
-    const badgeText = badge.text;
-    ctx.font = `${smallFontSize}px 'Courier New', monospace`;
-    const badgeW = ctx.measureText(badgeText).width + 8;
-    const badgeH = smallFontSize + 4;
-    const badgeX = centerX - badgeW / 2;
-    const badgeY = topY + ts * 1.9;
-
-    ctx.fillStyle = badge.bg;
-    this._roundRect(ctx, badgeX, badgeY, badgeW, badgeH, 3);
-    ctx.fill();
-    ctx.fillStyle = badge.fg;
-    ctx.textAlign = 'center';
-    ctx.fillText(badgeText, centerX, badgeY + badgeH - 3);
-
-    // 3. 말풍선 (waiting 상태에서만)
-    if (sprite.state === 'waiting') {
-      this._drawBubble(ctx, sprite, centerX, topY - ts * 0.2, zoom);
-    }
-
-    // 4. 알림 배지
-    if (sprite.notificationCount > 0) {
-      this._drawNotificationBadge(ctx, centerX + ts * 0.5, topY + ts * 0.2, sprite.notificationCount, zoom);
-    }
-  }
-
-  _drawBubble(ctx, sprite, x, y, zoom) {
-    const text = '승인 대기!';
-    const fontSize = Math.max(10, 11 * zoom / 2);
-    ctx.font = `bold ${fontSize}px 'Courier New', monospace`;
-    const tw = ctx.measureText(text).width;
-    const pw = tw + 16;
-    const ph = fontSize + 12;
-    const px = x - pw / 2;
-    const py = y - ph;
-
-    // 말풍선 배경
-    ctx.fillStyle = '#fbbf24';
-    this._roundRect(ctx, px, py, pw, ph, 6);
-    ctx.fill();
-
-    // 꼬리 삼각형
-    ctx.beginPath();
-    ctx.moveTo(x - 5, py + ph);
-    ctx.lineTo(x + 5, py + ph);
-    ctx.lineTo(x, py + ph + 6);
-    ctx.closePath();
-    ctx.fill();
-
-    // 텍스트
-    ctx.fillStyle = '#000000';
-    ctx.textAlign = 'center';
-    ctx.fillText(text, x, py + ph - 5);
-  }
-
-  _drawNotificationBadge(ctx, x, y, count, zoom) {
-    const r = Math.max(7, 8 * zoom / 2);
-    ctx.fillStyle = '#ef4444';
-    ctx.beginPath();
-    ctx.arc(x, y, r, 0, Math.PI * 2);
-    ctx.fill();
-
-    ctx.fillStyle = '#ffffff';
-    ctx.font = `bold ${r}px sans-serif`;
-    ctx.textAlign = 'center';
-    ctx.textBaseline = 'middle';
-    ctx.fillText(count > 9 ? '9+' : String(count), x, y);
-    ctx.textBaseline = 'alphabetic';
-  }
-
-  _roundRect(ctx, x, y, w, h, r) {
-    ctx.beginPath();
-    ctx.moveTo(x + r, y);
-    ctx.lineTo(x + w - r, y);
-    ctx.quadraticCurveTo(x + w, y, x + w, y + r);
-    ctx.lineTo(x + w, y + h - r);
-    ctx.quadraticCurveTo(x + w, y + h, x + w - r, y + h);
-    ctx.lineTo(x + r, y + h);
-    ctx.quadraticCurveTo(x, y + h, x, y + h - r);
-    ctx.lineTo(x, y + r);
-    ctx.quadraticCurveTo(x, y, x + r, y);
-    ctx.closePath();
-  }
-}

src/pages/agent-office/canvas/Pathfinder.js

@@ -1,112 +0,0 @@
-// src/pages/agent-office/canvas/Pathfinder.js
-
-/**
- * BFS 4방향 경로 탐색 (대각선 없음)
- * blocked 타일과 벽 타일을 회피하여 최단 경로 반환
- */
-export class Pathfinder {
-  constructor(cols, rows) {
-    this.cols = cols;
-    this.rows = rows;
-    this.blocked = new Set();
-  }
-
-  /** blocked 타일 세팅 (wall + furniture footprint) */
-  setBlocked(blockedList) {
-    // Do NOT clear — setWalls already added wall tiles
-    for (const [col, row] of blockedList) {
-      this.blocked.add(`${col},${row}`);
-    }
-  }
-
-  /** wall 타일도 blocked로 추가 (floor 배열에서 0인 셀) */
-  setWalls(floorGrid) {
-    for (let r = 0; r < this.rows; r++) {
-      for (let c = 0; c < this.cols; c++) {
-        if (floorGrid[r][c] === 0) {
-          this.blocked.add(`${c},${r}`);
-        }
-      }
-    }
-  }
-
-  isBlocked(col, row) {
-    if (col < 0 || col >= this.cols || row < 0 || row >= this.rows) return true;
-    return this.blocked.has(`${col},${row}`);
-  }
-
-  /**
-   * BFS 최단 경로
-   * @returns {Array<{col, row}>} 시작점 제외, 도착점 포함 경로. 경로 없으면 빈 배열.
-   */
-  findPath(startCol, startRow, goalCol, goalRow) {
-    if (startCol === goalCol && startRow === goalRow) return [];
-
-    const key = (c, r) => `${c},${r}`;
-    const startKey = key(startCol, startRow);
-    const goalKey = key(goalCol, goalRow);
-
-    const queue = [{ col: startCol, row: startRow }];
-    const visited = new Set([startKey]);
-    const parent = new Map();
-
-    const dirs = [
-      { dc: 0, dr: -1 }, // up
-      { dc: 0, dr: 1 },  // down
-      { dc: -1, dr: 0 }, // left
-      { dc: 1, dr: 0 }   // right
-    ];
-
-    while (queue.length > 0) {
-      const current = queue.shift();
-
-      for (const { dc, dr } of dirs) {
-        const nc = current.col + dc;
-        const nr = current.row + dr;
-        const nk = key(nc, nr);
-
-        if (visited.has(nk)) continue;
-        // 골 지점은 blocked여도 이동 가능 (에이전트가 자기 자리에 앉으려면)
-        if (nk !== goalKey && this.isBlocked(nc, nr)) continue;
-
-        visited.add(nk);
-        parent.set(nk, key(current.col, current.row));
-        queue.push({ col: nc, row: nr });
-
-        if (nc === goalCol && nr === goalRow) {
-          return this._reconstructPath(parent, startKey, goalKey);
-        }
-      }
-    }
-
-    return []; // 경로 없음
-  }
-
-  _reconstructPath(parent, startKey, goalKey) {
-    const path = [];
-    let current = goalKey;
-    while (current !== startKey) {
-      const [c, r] = current.split(',').map(Number);
-      path.unshift({ col: c, row: r });
-      current = parent.get(current);
-    }
-    return path;
-  }
-
-  /** idle 배회용: start 주변 반경 내 랜덤 walkable 타일 */
-  getRandomNearbyFloor(col, row, radius = 4) {
-    const candidates = [];
-    for (let dr = -radius; dr <= radius; dr++) {
-      for (let dc = -radius; dc <= radius; dc++) {
-        const nc = col + dc;
-        const nr = row + dr;
-        if (nc === col && nr === row) continue;
-        if (!this.isBlocked(nc, nr)) {
-          candidates.push({ col: nc, row: nr });
-        }
-      }
-    }
-    if (candidates.length === 0) return null;
-    return candidates[Math.floor(Math.random() * candidates.length)];
-  }
-}

src/pages/agent-office/canvas/ProceduralSprite.js

@@ -1,164 +0,0 @@
-// src/pages/agent-office/canvas/ProceduralSprite.js
-
-/**
- * 프로시저럴 픽셀 캐릭터 렌더러 (16×32px 기본 해상도)
- * Phase 1: 코드로 캐릭터를 그림
- * Phase 2: SpriteLoader가 PNG 스프라이트로 대체
- */
-
-const AGENT_COLORS = {
-  stock:      { body: '#4488cc', hair: '#2255aa', accent: '#66aaee' },
-  music:      { body: '#44aa88', hair: '#228866', accent: '#66ccaa' },
-  blog:       { body: '#d97706', hair: '#b45e04', accent: '#f59e0b' },
-  realestate: { body: '#c026d3', hair: '#9b1dab', accent: '#e044f0' },
-  lotto:      { body: '#ef4444', hair: '#cc2222', accent: '#ff6666' }
-};
-
-/** 애니메이션 프레임 설정 */
-const ANIM_CONFIG = {
-  idle:      { frames: 2, speed: 0.8 },
-  walk:      { frames: 4, speed: 0.15, cycle: [0, 1, 2, 1] },
-  type:      { frames: 2, speed: 0.3 },
-  wait:      { frames: 2, speed: 0.5 },
-  break_anim:{ frames: 2, speed: 1.0 }
-};
-
-export class ProceduralSprite {
-  /**
-   * 캐릭터 1프레임 렌더링
-   * @param {CanvasRenderingContext2D} ctx
-   * @param {string} agentId
-   * @param {string} state - idle|walk|type|wait|break_anim
-   * @param {string} direction - down|up|right|left
-   * @param {number} frame - 현재 애니메이션 프레임 인덱스
-   * @param {number} x - 캔버스 X 좌표 (캐릭터 중앙 하단)
-   * @param {number} y - 캔버스 Y 좌표 (캐릭터 중앙 하단)
-   * @param {number} scale - 렌더링 스케일
-   */
-  static draw(ctx, agentId, state, direction, frame, x, y, scale) {
-    const colors = AGENT_COLORS[agentId] || AGENT_COLORS.stock;
-    const px = scale; // 1 pixel = scale 크기
-    const w = 16 * px;
-    const h = 32 * px;
-    const bx = x - w / 2; // 좌상단 기준
-    const by = y - h;
-
-    ctx.save();
-
-    // 좌우 반전 (left = right 플립)
-    if (direction === 'left') {
-      ctx.translate(x, 0);
-      ctx.scale(-1, 1);
-      ctx.translate(-x, 0);
-    }
-
-    // 그림자
-    ctx.fillStyle = 'rgba(0,0,0,0.2)';
-    ctx.beginPath();
-    ctx.ellipse(x, y, w * 0.35, px * 2, 0, 0, Math.PI * 2);
-    ctx.fill();
-
-    // 상태별 오프셋
-    let bodyOffsetY = 0;
-    let legSpread = 0;
-    let armAngle = 0;
-
-    if (state === 'walk') {
-      const walkFrame = ANIM_CONFIG.walk.cycle[frame % 4];
-      legSpread = (walkFrame - 1) * px * 2;
-      bodyOffsetY = walkFrame === 1 ? -px : 0;
-    } else if (state === 'type') {
-      armAngle = frame % 2 === 0 ? 1 : -1;
-      bodyOffsetY = frame % 2 === 0 ? 0 : -px * 0.5;
-    } else if (state === 'wait') {
-      bodyOffsetY = Math.sin(frame * Math.PI) * px;
-    } else if (state === 'idle') {
-      bodyOffsetY = frame % 2 === 0 ? 0 : -px * 0.5;
-    } else if (state === 'break_anim') {
-      bodyOffsetY = frame % 2 === 0 ? 0 : px * 0.5; // 졸기
-    }
-
-    const by2 = by + bodyOffsetY;
-
-    // 다리
-    ctx.fillStyle = '#2a2a3e';
-    // 왼쪽 다리
-    ctx.fillRect(bx + px * 4 - legSpread, by2 + px * 24, px * 3, px * 8);
-    // 오른쪽 다리
-    ctx.fillRect(bx + px * 9 + legSpread, by2 + px * 24, px * 3, px * 8);
-    // 신발
-    ctx.fillStyle = '#333';
-    ctx.fillRect(bx + px * 3 - legSpread, by2 + px * 30, px * 5, px * 2);
-    ctx.fillRect(bx + px * 8 + legSpread, by2 + px * 30, px * 5, px * 2);
-
-    // 몸통
-    ctx.fillStyle = colors.body;
-    ctx.fillRect(bx + px * 3, by2 + px * 12, px * 10, px * 13);
-
-    // 팔
-    if (state === 'type') {
-      // 타이핑: 팔 앞으로 뻗음
-      ctx.fillStyle = colors.body;
-      ctx.fillRect(bx + px * 1, by2 + px * 13, px * 3, px * 8 + armAngle * px);
-      ctx.fillRect(bx + px * 12, by2 + px * 13, px * 3, px * 8 - armAngle * px);
-      // 손
-      ctx.fillStyle = '#ffcc99';
-      ctx.fillRect(bx + px * 1, by2 + px * 20 + armAngle * px, px * 3, px * 3);
-      ctx.fillRect(bx + px * 12, by2 + px * 20 - armAngle * px, px * 3, px * 3);
-    } else {
-      // 기본 팔
-      ctx.fillStyle = colors.body;
-      ctx.fillRect(bx + px * 1, by2 + px * 13, px * 3, px * 10);
-      ctx.fillRect(bx + px * 12, by2 + px * 13, px * 3, px * 10);
-      // 손
-      ctx.fillStyle = '#ffcc99';
-      ctx.fillRect(bx + px * 1, by2 + px * 22, px * 3, px * 3);
-      ctx.fillRect(bx + px * 12, by2 + px * 22, px * 3, px * 3);
-    }
-
-    // 머리
-    ctx.fillStyle = '#ffcc99'; // 피부색
-    ctx.fillRect(bx + px * 4, by2 + px * 2, px * 8, px * 10);
-
-    // 머리카락
-    ctx.fillStyle = colors.hair;
-    ctx.fillRect(bx + px * 3, by2 + px * 1, px * 10, px * 4);
-    if (direction === 'down' || direction === 'left' || direction === 'right') {
-      // 앞머리
-      ctx.fillRect(bx + px * 4, by2 + px * 3, px * 2, px * 2);
-    }
-
-    // 눈
-    if (direction !== 'up') {
-      ctx.fillStyle = '#222';
-      if (state === 'break_anim' && frame % 2 === 1) {
-        // 졸기: 눈 감음
-        ctx.fillRect(bx + px * 5, by2 + px * 6, px * 2, px);
-        ctx.fillRect(bx + px * 9, by2 + px * 6, px * 2, px);
-      } else {
-        ctx.fillRect(bx + px * 5, by2 + px * 5, px * 2, px * 2);
-        ctx.fillRect(bx + px * 9, by2 + px * 5, px * 2, px * 2);
-      }
-    }
-
-    // break 소품: 커피잔
-    if (state === 'break_anim') {
-      ctx.fillStyle = '#ffffff';
-      ctx.fillRect(bx + px * 14, by2 + px * 16, px * 3, px * 4);
-      ctx.fillStyle = '#8B4513';
-      ctx.fillRect(bx + px * 14.5, by2 + px * 16.5, px * 2, px * 2);
-    }
-
-    ctx.restore();
-  }
-
-  static getAnimConfig(state) {
-    const mapped = state === 'working' ? 'type'
-      : state === 'waiting' ? 'wait'
-      : state === 'reporting' ? 'type'
-      : state === 'break' ? 'break_anim'
-      : state === 'walk' ? 'walk'
-      : 'idle';
-    return { ...(ANIM_CONFIG[mapped] || ANIM_CONFIG.idle), mapped };
-  }
-}

src/pages/agent-office/canvas/SpriteLoader.js

@@ -1,77 +0,0 @@
-// src/pages/agent-office/canvas/SpriteLoader.js
-
-import { ProceduralSprite } from './ProceduralSprite.js';
-
-/**
- * 스프라이트 로더 — PNG 스프라이트시트가 있으면 사용, 없으면 프로시저럴 폴백
- *
- * 스프라이트시트 규격 (Phase 2):
- * - 프레임 크기: 16×32px
- * - 행: 방향 (0=down, 1=up, 2=right)
- * - 열: 상태별 프레임 (idle 2 | walk 4 | type 2 | wait 2 | break 2 = 12열)
- */
-export class SpriteLoader {
-  constructor() {
-    this.sprites = new Map(); // agentId → { image: Image, loaded: boolean }
-  }
-
-  /** PNG 스프라이트시트 로드 시도 */
-  async tryLoad(agentId, url) {
-    return new Promise((resolve) => {
-      const img = new Image();
-      img.onload = () => {
-        this.sprites.set(agentId, { image: img, loaded: true });
-        resolve(true);
-      };
-      img.onerror = () => {
-        resolve(false); // 폴백 사용
-      };
-      img.src = url;
-    });
-  }
-
-  hasSprite(agentId) {
-    return this.sprites.has(agentId) && this.sprites.get(agentId).loaded;
-  }
-
-  /**
-   * 에이전트 1프레임 그리기 (스프라이트 또는 프로시저럴)
-   */
-  draw(ctx, agentId, state, direction, frame, x, y, scale) {
-    if (this.hasSprite(agentId)) {
-      this._drawFromSheet(ctx, agentId, state, direction, frame, x, y, scale);
-    } else {
-      ProceduralSprite.draw(ctx, agentId, state, direction, frame, x, y, scale);
-    }
-  }
-
-  _drawFromSheet(ctx, agentId, state, direction, frame, x, y, scale) {
-    const { image } = this.sprites.get(agentId);
-    const frameW = 16;
-    const frameH = 32;
-
-    // 방향 → 행
-    const dirRow = direction === 'up' ? 1 : direction === 'right' || direction === 'left' ? 2 : 0;
-
-    // 상태 → 열 오프셋
-    const stateOffsets = { idle: 0, walk: 2, type: 6, wait: 8, break_anim: 10 };
-    const mappedState = state === 'working' ? 'type' : state === 'waiting' ? 'wait'
-      : state === 'reporting' ? 'type' : state === 'break' ? 'break_anim'
-      : state === 'walk' ? 'walk' : 'idle';
-    const colOffset = stateOffsets[mappedState] || 0;
-
-    const srcX = (colOffset + frame) * frameW;
-    const srcY = dirRow * frameH;
-    const destW = frameW * scale;
-    const destH = frameH * scale;
-
-    ctx.save();
-    if (direction === 'left') {
-      ctx.translate(x, 0);
-      ctx.scale(-1, 1);
-      ctx.translate(-x, 0);
-    }
-    ctx.drawImage(image, srcX, srcY, frameW, frameH, x - destW / 2, y - destH, destW, destH);
-    ctx.restore();
-  }
-}

src/pages/agent-office/canvas/TileMap.js

@@ -1,80 +0,0 @@
-// src/pages/agent-office/canvas/TileMap.js
-
-/**
- * 타일맵 렌더러 — 바닥, 벽, 그리드를 테마 팔레트로 렌더링
- * 가구는 FurnitureRenderer가 별도 처리
- */
-export class TileMap {
-  constructor(mapData) {
-    this.cols = mapData.cols;
-    this.rows = mapData.rows;
-    this.tileSize = mapData.tileSize;
-    this.floor = mapData.floor;
-    this.tileTypes = mapData.tileTypes;
-  }
-
-  /**
-   * 바닥 + 벽 렌더링
-   * @param {CanvasRenderingContext2D} ctx
-   * @param {object} theme - themes.js 에서 가져온 테마 객체
-   * @param {number} scale - 줌 레벨
-   * @param {number} offsetX - 패닝 X 오프셋
-   * @param {number} offsetY - 패닝 Y 오프셋
-   */
-  render(ctx, theme, scale, offsetX, offsetY) {
-    const ts = this.tileSize * scale;
-
-    for (let r = 0; r < this.rows; r++) {
-      for (let c = 0; c < this.cols; c++) {
-        const tileType = this.floor[r][c];
-        const x = c * ts + offsetX;
-        const y = r * ts + offsetY;
-
-        // 화면 밖이면 스킵 (CSS 공간 기준 — DPR 변환 적용된 좌표계)
-        if (x + ts < 0 || y + ts < 0 || x > ctx.canvas.clientWidth || y > ctx.canvas.clientHeight) continue;
-
-        if (tileType === 0) {
-          // 벽
-          ctx.fillStyle = theme.wall.color;
-          ctx.fillRect(x, y, ts, ts);
-          // 벽 하단 경계선
-          ctx.fillStyle = theme.wall.border;
-          ctx.fillRect(x, y + ts - scale, ts, scale);
-        } else {
-          // 바닥
-          const isBreak = this.tileTypes[String(tileType)] === 'floor_break';
-          ctx.fillStyle = isBreak ? theme.floor.color2 : theme.floor.color1;
-          ctx.fillRect(x, y, ts, ts);
-
-          // 체커보드 패턴
-          if ((r + c) % 2 === 0) {
-            ctx.fillStyle = theme.floor.grid;
-            ctx.fillRect(x, y, ts, ts);
-          }
-
-          // 그리드 선
-          ctx.strokeStyle = theme.floor.grid;
-          ctx.lineWidth = scale * 0.5;
-          ctx.strokeRect(x, y, ts, ts);
-        }
-      }
-    }
-  }
-
-  /** 화면 좌표 → 타일 좌표 변환 */
-  screenToTile(screenX, screenY, scale, offsetX, offsetY) {
-    const ts = this.tileSize * scale;
-    const col = Math.floor((screenX - offsetX) / ts);
-    const row = Math.floor((screenY - offsetY) / ts);
-    return { col, row };
-  }
-
-  /** 타일 좌표 → 화면 좌표 (타일 중앙) */
-  tileToScreen(col, row, scale, offsetX, offsetY) {
-    const ts = this.tileSize * scale;
-    return {
-      x: col * ts + offsetX + ts / 2,
-      y: row * ts + offsetY + ts / 2
-    };
-  }
-}

src/pages/agent-office/canvas/themes.js

@@ -1,42 +0,0 @@
-// src/pages/agent-office/canvas/themes.js
-
-export const THEMES = {
-  modern: {
-    name: 'Modern',
-    wall:      { color: '#1a1a2e', border: '#333', accent: '#8b5cf6' },
-    floor:     { color1: '#2a2a3e', color2: '#323248', grid: 'rgba(255,255,255,0.03)' },
-    furniture: { desk: '#3a3a5a', chair: '#4c1d95', monitor: '#5555aa', monitorScreen: '#1a3a5a', shelf: '#2a2a4e', table: '#3a3a5a', sofa: '#2a2a4e', coffee: '#3a3a2a' },
-    decor:     { plant: '#22c55e', pot: '#4a3a2a', lamp: '#fbbf24', ledStrip: '#8b5cf6' },
-    lighting:  { ambient: 'rgba(139,92,246,0.05)', glow: 'rgba(139,92,246,0.15)' },
-    text:      { primary: '#ffffff', secondary: '#aaaaaa', label: '#888888' },
-    ui:        { panelBg: '#111111', headerBg: '#1a1a2e', border: '#333333', accent: '#8b5cf6' }
-  },
-  retro: {
-    name: 'Retro',
-    wall:      { color: '#2a1a0a', border: '#6a4a2a', accent: '#cc8844' },
-    floor:     { color1: '#4a3a1a', color2: '#3a2a10', grid: 'rgba(255,255,255,0.02)' },
-    furniture: { desk: '#6a4a1a', chair: '#8a5a2a', monitor: '#555555', monitorScreen: '#1a3a1a', shelf: '#5a3a1a', table: '#5a4a2a', sofa: '#5a3a2a', coffee: '#4a3a1a' },
-    decor:     { plant: '#44aa44', pot: '#6a4a2a', lamp: '#ffcc66', brick: '#8a5a2a' },
-    lighting:  { ambient: 'rgba(255,200,100,0.05)', glow: 'rgba(255,200,100,0.2)' },
-    text:      { primary: '#ffe0b0', secondary: '#aa8866', label: '#887766' },
-    ui:        { panelBg: '#1a1008', headerBg: '#2a1a0a', border: '#4a3a2a', accent: '#cc8844' }
-  },
-  minimal: {
-    name: 'Minimal',
-    wall:      { color: '#fafafa', border: '#dddddd', accent: '#3b82f6' },
-    floor:     { color1: '#e8e8e8', color2: '#f0f0f0', grid: 'rgba(0,0,0,0.04)' },
-    furniture: { desk: '#ffffff', chair: '#e0e0e0', monitor: '#333333', monitorScreen: '#e0e8f0', shelf: '#f5f5f5', table: '#ffffff', sofa: '#e8e8e8', coffee: '#f0f0f0' },
-    decor:     { plant: '#86efac', pot: '#ffffff', lamp: '#fbbf24', window: '#e0f0ff' },
-    lighting:  { ambient: 'rgba(59,130,246,0.03)', glow: 'rgba(255,255,255,0.1)' },
-    text:      { primary: '#1a1a1a', secondary: '#666666', label: '#999999' },
-    ui:        { panelBg: '#ffffff', headerBg: '#fafafa', border: '#e0e0e0', accent: '#3b82f6' }
-  }
-};
-
-export function getTheme(name) {
-  return THEMES[name] || THEMES.modern;
-}
-
-export function getThemeNames() {
-  return Object.entries(THEMES).map(([key, val]) => ({ key, name: val.name }));
-}

src/pages/agent-office/components/AgentCard.jsx

@@ -0,0 +1,30 @@
+// src/pages/agent-office/components/AgentCard.jsx
+import { AGENT_META, STATE_COLORS, DEFAULT_STATE_COLOR } from '../constants.js';
+
+export default function AgentCard({ agentId, agentState, notificationCount = 0, active = false, onClick }) {
+  const meta = AGENT_META[agentId];
+  if (!meta) return null;
+
+  const state = agentState?.state || 'idle';
+  const stateInfo = STATE_COLORS[state] || DEFAULT_STATE_COLOR;
+  const dotClass = `ao-card-dot ${state}${stateInfo.pulse ? ' pulse' : ''}`;
+  const badgeText = notificationCount > 9 ? '9+' : String(notificationCount);
+
+  return (
+    <button
+      type="button"
+      className={`ao-card${active ? ' active' : ''}`}
+      onClick={onClick}
+      style={{ '--card-accent': meta.color }}
+    >
+      <span className={dotClass} title={state} />
+      {notificationCount > 0 && (
+        <span className="ao-card-badge">{badgeText}</span>
+      )}
+      <div className="ao-card-image">
+        <img src={meta.image} alt={meta.displayName} />
+      </div>
+      <div className="ao-card-name">{meta.displayName}</div>
+    </button>
+  );
+}

src/pages/agent-office/components/AgentCard.test.jsx

@@ -0,0 +1,76 @@
+// src/pages/agent-office/components/AgentCard.test.jsx
+import { describe, it, expect, vi } from 'vitest';
+import { render, screen, fireEvent } from '@testing-library/react';
+import AgentCard from './AgentCard.jsx';
+
+describe('AgentCard', () => {
+  it('에이전트의 displayName을 표시', () => {
+    render(<AgentCard agentId="stock" agentState={{ state: 'idle' }} notificationCount={0} onClick={() => {}} />);
+    expect(screen.getByText('주식 트레이더')).toBeInTheDocument();
+  });
+
+  it('working 상태일 때 dot에 working 클래스 부여', () => {
+    const { container } = render(
+      <AgentCard agentId="stock" agentState={{ state: 'working' }} notificationCount={0} onClick={() => {}} />
+    );
+    const dot = container.querySelector('.ao-card-dot');
+    expect(dot).toHaveClass('working');
+  });
+
+  it('working 상태에서는 pulse 클래스도 부여', () => {
+    const { container } = render(
+      <AgentCard agentId="stock" agentState={{ state: 'working' }} notificationCount={0} onClick={() => {}} />
+    );
+    const dot = container.querySelector('.ao-card-dot');
+    expect(dot).toHaveClass('pulse');
+  });
+
+  it('idle 상태에는 pulse 클래스 부여하지 않음', () => {
+    const { container } = render(
+      <AgentCard agentId="stock" agentState={{ state: 'idle' }} notificationCount={0} onClick={() => {}} />
+    );
+    const dot = container.querySelector('.ao-card-dot');
+    expect(dot).not.toHaveClass('pulse');
+  });
+
+  it('agentState 없으면 idle로 fallback', () => {
+    const { container } = render(
+      <AgentCard agentId="stock" agentState={undefined} notificationCount={0} onClick={() => {}} />
+    );
+    const dot = container.querySelector('.ao-card-dot');
+    expect(dot).toHaveClass('idle');
+  });
+
+  it('notificationCount > 0이면 뱃지 표시', () => {
+    render(<AgentCard agentId="stock" agentState={{ state: 'idle' }} notificationCount={3} onClick={() => {}} />);
+    expect(screen.getByText('3')).toBeInTheDocument();
+  });
+
+  it('notificationCount === 0이면 뱃지 없음', () => {
+    const { container } = render(
+      <AgentCard agentId="stock" agentState={{ state: 'idle' }} notificationCount={0} onClick={() => {}} />
+    );
+    expect(container.querySelector('.ao-card-badge')).toBeNull();
+  });
+
+  it('notificationCount > 9이면 9+ 표시', () => {
+    render(<AgentCard agentId="stock" agentState={{ state: 'idle' }} notificationCount={15} onClick={() => {}} />);
+    expect(screen.getByText('9+')).toBeInTheDocument();
+  });
+
+  it('클릭 시 onClick 호출', () => {
+    const onClick = vi.fn();
+    const { container } = render(
+      <AgentCard agentId="stock" agentState={{ state: 'idle' }} notificationCount={0} onClick={onClick} />
+    );
+    fireEvent.click(container.querySelector('.ao-card'));
+    expect(onClick).toHaveBeenCalledTimes(1);
+  });
+
+  it('active prop 시 카드에 active 클래스 부여', () => {
+    const { container } = render(
+      <AgentCard agentId="stock" agentState={{ state: 'idle' }} notificationCount={0} active onClick={() => {}} />
+    );
+    expect(container.querySelector('.ao-card')).toHaveClass('active');
+  });
+});

src/pages/agent-office/components/AgentGrid.jsx

@@ -0,0 +1,33 @@
+// src/pages/agent-office/components/AgentGrid.jsx
+import { GRID_SLOTS } from '../constants.js';
+import AgentCard from './AgentCard.jsx';
+import PlaceholderCard from './PlaceholderCard.jsx';
+
+export default function AgentGrid({ agents, notifications, selectedAgent, onSelectAgent, onSelectPlaceholder }) {
+  return (
+    <div className="ao-grid">
+      {GRID_SLOTS.map((slot, idx) => {
+        if (slot.agentId === null) {
+          const placeholderKey = `placeholder-${idx}`;
+          return (
+            <PlaceholderCard
+              key={placeholderKey}
+              active={selectedAgent === placeholderKey}
+              onClick={() => onSelectPlaceholder(placeholderKey)}
+            />
+          );
+        }
+        return (
+          <AgentCard
+            key={slot.agentId}
+            agentId={slot.agentId}
+            agentState={agents[slot.agentId]}
+            notificationCount={notifications[slot.agentId] || 0}
+            active={selectedAgent === slot.agentId}
+            onClick={() => onSelectAgent(slot.agentId)}
+          />
+        );
+      })}
+    </div>
+  );
+}

src/pages/agent-office/components/EmptyDetailPanel.jsx

@@ -0,0 +1,41 @@
+// src/pages/agent-office/components/EmptyDetailPanel.jsx
+import { PLACEHOLDER_IMAGE } from '../constants.js';
+
+export default function EmptyDetailPanel({ variant = 'initial', onClose }) {
+  if (variant === 'placeholder') {
+    return (
+      <div className="ao-sidepanel">
+        <div className="ao-sidepanel-header">
+          <div className="ao-sidepanel-agent">
+            <div className="ao-sidepanel-icon">
+              <img src={PLACEHOLDER_IMAGE} alt="준비 중" />
+            </div>
+            <div className="ao-sidepanel-info">
+              <div className="ao-sidepanel-name">준비 중</div>
+              <div className="ao-sidepanel-state">● 미고용 슬롯</div>
+            </div>
+          </div>
+          <button className="ao-sidepanel-close" onClick={onClose}>×</button>
+        </div>
+        <div className="ao-sidepanel-content">
+          <p className="ao-empty">
+            이 자리는 아직 비어 있어요.<br />
+            준비 중인 에이전트입니다.
+          </p>
+        </div>
+      </div>
+    );
+  }
+
+  // variant === 'initial'
+  return (
+    <div className="ao-sidepanel ao-sidepanel-initial">
+      <div className="ao-sidepanel-content">
+        <p className="ao-empty">
+          왼쪽 그리드에서<br />
+          에이전트를 선택하세요.
+        </p>
+      </div>
+    </div>
+  );
+}

src/pages/agent-office/components/PlaceholderCard.jsx

@@ -0,0 +1,17 @@
+// src/pages/agent-office/components/PlaceholderCard.jsx
+import { PLACEHOLDER_IMAGE, PLACEHOLDER_LABEL } from '../constants.js';
+
+export default function PlaceholderCard({ active = false, onClick }) {
+  return (
+    <button
+      type="button"
+      className={`ao-card placeholder${active ? ' active' : ''}`}
+      onClick={onClick}
+    >
+      <div className="ao-card-image">
+        <img src={PLACEHOLDER_IMAGE} alt={PLACEHOLDER_LABEL} />
+      </div>
+      <div className="ao-card-name">{PLACEHOLDER_LABEL}</div>
+    </button>
+  );
+}

src/pages/agent-office/components/SidePanel.jsx

@@ -1,18 +1,11 @@
 // src/pages/agent-office/components/SidePanel.jsx
 import { useState } from 'react';
+import { AGENT_META } from '../constants.js';
 import CommandTab from './CommandTab.jsx';
 import TaskTab from './TaskTab.jsx';
 import TokenTab from './TokenTab.jsx';
 import LogTab from './LogTab.jsx';
 
-const AGENT_META = {
-  stock:      { displayName: '주식 트레이더', emoji: '📈', color: '#4488cc' },
-  music:      { displayName: '음악 프로듀서', emoji: '🎵', color: '#44aa88' },
-  blog:       { displayName: '블로그 마케터', emoji: '✍️', color: '#d97706' },
-  realestate: { displayName: '청약 애널리스트', emoji: '🏢', color: '#c026d3' },
-  lotto:      { displayName: '로또 큐레이터', emoji: '🎱', color: '#ef4444' }
-};
-
 const TABS = ['Commands', 'Tasks', 'Tokens', 'Logs'];
 
 export default function SidePanel({ agentId, agentState, pendingTask, onClose, refreshTrigger }) {
@@ -26,11 +19,10 @@ export default function SidePanel({ agentId, agentState, pendingTask, onClose, r
 
   return (
     <div className="ao-sidepanel">
-      {/* Header */}
       <div className="ao-sidepanel-header">
         <div className="ao-sidepanel-agent">
-          <div className="ao-sidepanel-icon" style={{ background: meta.color }}>
+          <div className="ao-sidepanel-icon" style={{ borderColor: meta.color }}>
-            {meta.emoji}
+            <img src={meta.image} alt={meta.displayName} />
           </div>
           <div className="ao-sidepanel-info">
             <div className="ao-sidepanel-name">{meta.displayName}</div>
@@ -40,7 +32,6 @@ export default function SidePanel({ agentId, agentState, pendingTask, onClose, r
         <button className="ao-sidepanel-close" onClick={onClose}>×</button>
       </div>
 
-      {/* Tabs */}
       <div className="ao-sidepanel-tabs">
         {TABS.map(tab => (
           <button
@@ -53,7 +44,6 @@ export default function SidePanel({ agentId, agentState, pendingTask, onClose, r
         ))}
       </div>
 
-      {/* Tab Content */}
       <div className="ao-sidepanel-content">
         {activeTab === 'Commands' && (
           <CommandTab agentId={agentId} agentState={agentState?.state} pendingTask={pendingTask} />

src/pages/agent-office/components/TopBar.jsx

@@ -1,9 +1,5 @@
 // src/pages/agent-office/components/TopBar.jsx
-import { getThemeNames } from '../canvas/themes.js';
+export default function TopBar({ connected }) {
-
-export default function TopBar({ connected, theme, onThemeChange, zoom, onZoomChange }) {
-  const themes = getThemeNames();
-
   return (
     <div className="ao-topbar">
       <div className="ao-topbar-left">
@@ -12,22 +8,6 @@ export default function TopBar({ connected, theme, onThemeChange, zoom, onZoomCh
           ● {connected ? 'Connected' : 'Disconnected'}
         </span>
       </div>
-      <div className="ao-topbar-right">
-        <select
-          className="ao-topbar-select"
-          value={theme}
-          onChange={(e) => onThemeChange(e.target.value)}
-        >
-          {themes.map(t => (
-            <option key={t.key} value={t.key}>{t.name}</option>
-          ))}
-        </select>
-        <div className="ao-topbar-zoom">
-          <button onClick={() => onZoomChange(Math.max(1, zoom - 0.5))} disabled={zoom <= 1}>-</button>
-          <span>{zoom}x</span>
-          <button onClick={() => onZoomChange(Math.min(4, zoom + 0.5))} disabled={zoom >= 4}>+</button>
-        </div>
-      </div>
     </div>
   );
 }

src/pages/agent-office/constants.js

@@ -0,0 +1,44 @@
+// src/pages/agent-office/constants.js
+import stockImg from './assets/agent_stock.png';
+import musicImg from './assets/agent_music.png';
+import instaImg from './assets/agent_insta.png';
+import realestateImg from './assets/agent_realestate.png';
+import lottoImg from './assets/agent_lotto.png';
+import undeterminedImg from './assets/agent_undetermined.png';
+
+export const AGENT_META = {
+  stock:      { displayName: '주식 트레이더',   color: '#4488cc', image: stockImg },
+  music:      { displayName: '음악 프로듀서',   color: '#44aa88', image: musicImg },
+  insta:      { displayName: '인스타 큐레이터', color: '#d97706', image: instaImg },
+  realestate: { displayName: '청약 애널리스트', color: '#c026d3', image: realestateImg },
+  lotto:      { displayName: '로또 큐레이터',   color: '#ef4444', image: lottoImg },
+};
+
+// 3x3 슬롯 (좌→우, 위→아래). 처음 5칸은 active, 나머지 4칸은 placeholder.
+export const GRID_SLOTS = [
+  { agentId: 'stock' },
+  { agentId: 'music' },
+  { agentId: 'insta' },
+  { agentId: 'realestate' },
+  { agentId: 'lotto' },
+  { agentId: null },
+  { agentId: null },
+  { agentId: null },
+  { agentId: null },
+];
+
+export const ACTIVE_AGENT_IDS = GRID_SLOTS.filter(s => s.agentId !== null).map(s => s.agentId);
+
+export const PLACEHOLDER_IMAGE = undeterminedImg;
+export const PLACEHOLDER_LABEL = '준비 중';
+
+// 상태 → dot 색상 매핑 (AgentCard에서 공유)
+export const STATE_COLORS = {
+  idle:             { color: '#6b7280', pulse: false },
+  working:          { color: '#22c55e', pulse: true  },
+  error:            { color: '#ef4444', pulse: false },
+  waiting_approval: { color: '#f59e0b', pulse: true  },
+  break:            { color: '#94a3b8', pulse: false },
+};
+
+export const DEFAULT_STATE_COLOR = STATE_COLORS.idle;

src/pages/agent-office/constants.test.js

@@ -0,0 +1,35 @@
+// src/pages/agent-office/constants.test.js
+import { describe, it, expect } from 'vitest';
+import { AGENT_META, GRID_SLOTS, ACTIVE_AGENT_IDS } from './constants.js';
+
+describe('agent-office constants', () => {
+  it('5명의 active 에이전트가 정의됨', () => {
+    expect(ACTIVE_AGENT_IDS).toEqual(['stock', 'music', 'insta', 'realestate', 'lotto']);
+  });
+
+  it('각 active 에이전트에 displayName/color/image 메타가 있음', () => {
+    for (const id of ACTIVE_AGENT_IDS) {
+      expect(AGENT_META[id]).toBeDefined();
+      expect(AGENT_META[id].displayName).toBeTruthy();
+      expect(AGENT_META[id].color).toMatch(/^#/);
+      expect(AGENT_META[id].image).toBeTruthy();
+    }
+  });
+
+  it('blog 메타는 존재하지 않음 (insta로 대체됨)', () => {
+    expect(AGENT_META.blog).toBeUndefined();
+  });
+
+  it('GRID_SLOTS는 9칸, 처음 5칸은 active 에이전트', () => {
+    expect(GRID_SLOTS).toHaveLength(9);
+    expect(GRID_SLOTS.slice(0, 5).map(s => s.agentId)).toEqual(
+      ['stock', 'music', 'insta', 'realestate', 'lotto']
+    );
+  });
+
+  it('GRID_SLOTS의 마지막 4칸은 placeholder (agentId=null)', () => {
+    for (const slot of GRID_SLOTS.slice(5)) {
+      expect(slot.agentId).toBeNull();
+    }
+  });
+});

src/pages/agent-office/hooks/useOfficeCanvas.js

@@ -1,64 +0,0 @@
-// src/pages/agent-office/hooks/useOfficeCanvas.js
-import { useRef, useEffect, useCallback } from 'react';
-import { OfficeRenderer } from '../canvas/OfficeRenderer.js';
-
-export function useOfficeCanvas() {
-  const canvasRef = useRef(null);
-  const rendererRef = useRef(null);
-
-  useEffect(() => {
-    if (!canvasRef.current) return;
-
-    const renderer = new OfficeRenderer(canvasRef.current);
-    rendererRef.current = renderer;
-    renderer.start();
-
-    const handleResize = () => renderer.resize();
-    window.addEventListener('resize', handleResize);
-
-    return () => {
-      window.removeEventListener('resize', handleResize);
-      renderer.destroy();
-      rendererRef.current = null;
-    };
-  }, []);
-
-  const updateAgentState = useCallback((agentId, state, detail) => {
-    rendererRef.current?.updateAgentState(agentId, state, detail);
-  }, []);
-
-  const setAgentNotification = useCallback((agentId, count) => {
-    rendererRef.current?.setAgentNotification(agentId, count);
-  }, []);
-
-  const setTheme = useCallback((themeName) => {
-    rendererRef.current?.setTheme(themeName);
-  }, []);
-
-  const setZoom = useCallback((level) => {
-    rendererRef.current?.setZoom(level);
-  }, []);
-
-  const hitTest = useCallback((clientX, clientY) => {
-    return rendererRef.current?.hitTest(clientX, clientY) || { type: 'empty' };
-  }, []);
-
-  const getZoom = useCallback(() => {
-    return rendererRef.current?.zoom || 2;
-  }, []);
-
-  const wasDragging = useCallback(() => {
-    return rendererRef.current?.wasDragging?.() || false;
-  }, []);
-
-  return {
-    canvasRef,
-    updateAgentState,
-    setAgentNotification,
-    setTheme,
-    setZoom,
-    hitTest,
-    getZoom,
-    wasDragging
-  };
-}

src/pages/blog-marketing/BlogMarketing.css

@@ -1,154 +0,0 @@
-/* ── Blog Marketing ─────────────────────────────────────────────────────── */
-.bm { max-width: 1100px; margin: 0 auto; padding: 24px 16px 80px; }
-
-/* 헤더 */
-.bm-header { display: flex; align-items: center; gap: 12px; margin-bottom: 20px; }
-.bm-header h1 { font-size: 1.5rem; font-weight: 700; color: var(--text-primary, #e4e4e7); margin: 0; }
-.bm-status { display: flex; gap: 8px; margin-left: auto; }
-.bm-badge { font-size: 0.7rem; padding: 2px 8px; border-radius: 99px; background: rgba(16,185,129,.15); color: #10b981; }
-.bm-badge--off { background: rgba(239,68,68,.12); color: #ef4444; }
-
-/* 탭 바 */
-.bm-tabs { display: flex; gap: 4px; border-bottom: 1px solid rgba(255,255,255,.08); margin-bottom: 20px; }
-.bm-tab { padding: 8px 16px; font-size: 0.85rem; background: none; border: none; color: rgba(255,255,255,.45); cursor: pointer; border-bottom: 2px solid transparent; transition: all .15s; }
-.bm-tab:hover { color: rgba(255,255,255,.7); }
-.bm-tab--active { color: #10b981; border-bottom-color: #10b981; }
-
-/* ── Dashboard 탭 ─────────────────────────────────────────────────────────── */
-.bm-dash-cards { display: grid; grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(180px, 1fr)); gap: 12px; margin-bottom: 24px; }
-.bm-dash-card { background: rgba(255,255,255,.04); border: 1px solid rgba(255,255,255,.06); border-radius: 12px; padding: 16px; }
-.bm-dash-card__label { font-size: 0.75rem; color: rgba(255,255,255,.4); margin-bottom: 4px; }
-.bm-dash-card__value { font-size: 1.4rem; font-weight: 700; color: var(--text-primary, #e4e4e7); }
-.bm-dash-card__value--green { color: #10b981; }
-
-.bm-dash-section { margin-bottom: 24px; }
-.bm-dash-section h3 { font-size: 0.9rem; font-weight: 600; color: rgba(255,255,255,.6); margin-bottom: 12px; }
-
-.bm-top-posts { display: flex; flex-direction: column; gap: 8px; }
-.bm-top-post { display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; padding: 10px 14px; background: rgba(255,255,255,.03); border-radius: 8px; }
-.bm-top-post__title { font-size: 0.85rem; color: var(--text-primary, #e4e4e7); flex: 1; overflow: hidden; text-overflow: ellipsis; white-space: nowrap; }
-.bm-top-post__rev { font-size: 0.85rem; font-weight: 600; color: #10b981; margin-left: 12px; white-space: nowrap; }
-
-/* ── Research 탭 ──────────────────────────────────────────────────────────── */
-.bm-research-form { display: flex; gap: 8px; margin-bottom: 20px; }
-.bm-research-input { flex: 1; padding: 10px 14px; border-radius: 8px; border: 1px solid rgba(255,255,255,.1); background: rgba(255,255,255,.04); color: var(--text-primary, #e4e4e7); font-size: 0.9rem; outline: none; }
-.bm-research-input:focus { border-color: #10b981; }
-.bm-research-input::placeholder { color: rgba(255,255,255,.25); }
-
-.bm-btn { padding: 8px 18px; border-radius: 8px; border: none; font-size: 0.85rem; font-weight: 600; cursor: pointer; transition: all .15s; display: inline-flex; align-items: center; gap: 6px; }
-.bm-btn--primary { background: #10b981; color: #fff; }
-.bm-btn--primary:hover { background: #059669; }
-.bm-btn--primary:disabled { opacity: .5; cursor: not-allowed; }
-.bm-btn--secondary { background: rgba(255,255,255,.08); color: rgba(255,255,255,.7); }
-.bm-btn--secondary:hover { background: rgba(255,255,255,.12); }
-.bm-btn--danger { background: rgba(239,68,68,.15); color: #ef4444; }
-.bm-btn--danger:hover { background: rgba(239,68,68,.25); }
-.bm-btn--sm { padding: 4px 10px; font-size: 0.75rem; }
-
-.bm-spinner { width: 14px; height: 14px; border: 2px solid rgba(255,255,255,.3); border-top-color: #fff; border-radius: 50%; animation: bm-spin .6s linear infinite; display: inline-block; }
-@keyframes bm-spin { to { transform: rotate(360deg); } }
-
-/* 분석 카드 */
-.bm-analyses { display: flex; flex-direction: column; gap: 12px; }
-.bm-analysis-card { background: rgba(255,255,255,.04); border: 1px solid rgba(255,255,255,.06); border-radius: 12px; padding: 16px; }
-.bm-analysis-card__header { display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; margin-bottom: 10px; }
-.bm-analysis-card__keyword { font-size: 1rem; font-weight: 700; color: var(--text-primary, #e4e4e7); }
-.bm-analysis-card__date { font-size: 0.7rem; color: rgba(255,255,255,.3); }
-.bm-analysis-card__scores { display: flex; gap: 16px; margin-bottom: 10px; flex-wrap: wrap; }
-.bm-score { text-align: center; }
-.bm-score__label { font-size: 0.65rem; color: rgba(255,255,255,.4); display: block; margin-bottom: 2px; }
-.bm-score__value { font-size: 1.1rem; font-weight: 700; }
-.bm-score__value--high { color: #10b981; }
-.bm-score__value--mid { color: #fbbf24; }
-.bm-score__value--low { color: #ef4444; }
-.bm-analysis-card__summary { font-size: 0.8rem; color: rgba(255,255,255,.5); line-height: 1.5; }
-.bm-analysis-card__actions { display: flex; gap: 8px; margin-top: 12px; }
-
-/* ── Write 탭 ─────────────────────────────────────────────────────────────── */
-.bm-write-empty { text-align: center; padding: 60px 20px; color: rgba(255,255,255,.3); }
-.bm-write-empty p { font-size: 0.85rem; margin-top: 8px; }
-
-.bm-progress { margin-bottom: 20px; }
-.bm-progress__bar { height: 4px; background: rgba(255,255,255,.08); border-radius: 2px; overflow: hidden; margin-bottom: 6px; }
-.bm-progress__fill { height: 100%; background: #10b981; border-radius: 2px; transition: width .3s; }
-.bm-progress__text { font-size: 0.75rem; color: rgba(255,255,255,.4); }
-
-.bm-preview { background: rgba(255,255,255,.04); border: 1px solid rgba(255,255,255,.06); border-radius: 12px; padding: 20px; margin-bottom: 16px; }
-.bm-preview__title { font-size: 1.1rem; font-weight: 700; color: var(--text-primary, #e4e4e7); margin-bottom: 12px; }
-.bm-preview__body { font-size: 0.85rem; color: rgba(255,255,255,.6); line-height: 1.7; max-height: 400px; overflow-y: auto; }
-.bm-preview__body h1, .bm-preview__body h2, .bm-preview__body h3 { color: var(--text-primary, #e4e4e7); margin: 16px 0 8px; }
-.bm-preview__body table { width: 100%; border-collapse: collapse; margin: 12px 0; }
-.bm-preview__body th, .bm-preview__body td { border: 1px solid rgba(255,255,255,.1); padding: 6px 10px; font-size: 0.8rem; }
-.bm-preview__body th { background: rgba(255,255,255,.06); }
-.bm-preview__tags { display: flex; gap: 6px; flex-wrap: wrap; margin-top: 12px; }
-.bm-tag { font-size: 0.7rem; padding: 2px 8px; border-radius: 4px; background: rgba(16,185,129,.12); color: #10b981; }
-
-.bm-review-box { background: rgba(255,255,255,.04); border: 1px solid rgba(255,255,255,.06); border-radius: 12px; padding: 16px; margin-bottom: 16px; }
-.bm-review-box h4 { font-size: 0.85rem; font-weight: 600; color: var(--text-primary, #e4e4e7); margin-bottom: 10px; }
-.bm-review-scores { display: flex; gap: 12px; flex-wrap: wrap; margin-bottom: 10px; }
-.bm-review-score { text-align: center; min-width: 60px; }
-.bm-review-score__label { font-size: 0.65rem; color: rgba(255,255,255,.4); display: block; }
-.bm-review-score__val { font-size: 1rem; font-weight: 700; }
-.bm-review-total { font-size: 0.85rem; font-weight: 700; margin-bottom: 6px; }
-.bm-review-total--pass { color: #10b981; }
-.bm-review-total--fail { color: #ef4444; }
-.bm-review-feedback { font-size: 0.8rem; color: rgba(255,255,255,.5); line-height: 1.5; }
-
-.bm-write-actions { display: flex; gap: 8px; flex-wrap: wrap; }
-
-/* ── Posts 탭 ─────────────────────────────────────────────────────────────── */
-.bm-posts-filter { display: flex; gap: 4px; margin-bottom: 16px; }
-.bm-filter-btn { padding: 4px 12px; border-radius: 6px; border: none; font-size: 0.75rem; background: rgba(255,255,255,.06); color: rgba(255,255,255,.5); cursor: pointer; transition: all .15s; }
-.bm-filter-btn--active { background: rgba(16,185,129,.15); color: #10b981; }
-
-.bm-posts-list { display: flex; flex-direction: column; gap: 10px; }
-.bm-post-card { background: rgba(255,255,255,.04); border: 1px solid rgba(255,255,255,.06); border-radius: 12px; padding: 14px 16px; }
-.bm-post-card__top { display: flex; justify-content: space-between; align-items: flex-start; margin-bottom: 6px; }
-.bm-post-card__title { font-size: 0.9rem; font-weight: 600; color: var(--text-primary, #e4e4e7); flex: 1; }
-.bm-post-card__status { font-size: 0.65rem; padding: 2px 8px; border-radius: 4px; font-weight: 600; white-space: nowrap; margin-left: 8px; }
-.bm-post-card__status--draft { background: rgba(255,255,255,.08); color: rgba(255,255,255,.5); }
-.bm-post-card__status--reviewed { background: rgba(96,165,250,.15); color: #60a5fa; }
-.bm-post-card__status--published { background: rgba(16,185,129,.15); color: #10b981; }
-.bm-post-card__excerpt { font-size: 0.8rem; color: rgba(255,255,255,.4); margin-bottom: 8px; line-height: 1.4; }
-.bm-post-card__meta { font-size: 0.7rem; color: rgba(255,255,255,.25); display: flex; gap: 12px; }
-.bm-post-card__actions { display: flex; gap: 6px; margin-top: 10px; }
-
-/* 발행 모달 */
-.bm-modal-overlay { position: fixed; inset: 0; background: rgba(0,0,0,.6); z-index: 100; display: flex; align-items: center; justify-content: center; }
-.bm-modal { background: #1e1e24; border: 1px solid rgba(255,255,255,.1); border-radius: 14px; padding: 24px; width: 90%; max-width: 440px; }
-.bm-modal h3 { font-size: 1rem; font-weight: 700; color: var(--text-primary, #e4e4e7); margin-bottom: 12px; }
-.bm-modal__input { width: 100%; padding: 10px 12px; border-radius: 8px; border: 1px solid rgba(255,255,255,.1); background: rgba(255,255,255,.04); color: var(--text-primary, #e4e4e7); font-size: 0.85rem; outline: none; margin-bottom: 14px; }
-.bm-modal__input:focus { border-color: #10b981; }
-.bm-modal__buttons { display: flex; gap: 8px; justify-content: flex-end; }
-
-/* ── 공통 빈 상태 ─────────────────────────────────────────────────────────── */
-.bm-empty { text-align: center; padding: 48px 20px; color: rgba(255,255,255,.25); font-size: 0.85rem; }
-
-/* ── 모바일 ───────────────────────────────────────────────────────────────── */
-@media (max-width: 768px) {
-  .bm-tabs {
-    overflow-x: auto;
-    -webkit-overflow-scrolling: touch;
-  }
-
-  .bm-tabs > * {
-    flex-shrink: 0;
-    white-space: nowrap;
-  }
-}
-
-@media (max-width: 480px) {
-  .bm { padding: 16px 10px 60px; }
-  .bm-header h1 { font-size: 1.2rem; }
-  .bm-status { display: none; }
-  .bm-tab { padding: 6px 10px; font-size: 0.8rem; }
-  .bm-dash-cards { grid-template-columns: 1fr; }
-  .bm-research-form { flex-direction: column; }
-  .bm-analysis-card__scores { gap: 10px; }
-  .bm-write-actions { flex-direction: column; }
-  .bm-post-card__actions { flex-wrap: wrap; }
-}
-
-@media (prefers-reduced-motion: reduce) {
-  .bm-spinner { animation: none; }
-}

src/pages/blog-marketing/BlogMarketing.jsx

@@ -1,706 +0,0 @@
-import React, { useState, useEffect, useCallback, useRef } from 'react';
-import PullToRefresh from '../../components/PullToRefresh';
-import FAB from '../../components/FAB';
-import {
-  getBlogMarketingStatus,
-  startResearch,
-  getResearchHistory,
-  getResearchDetail,
-  deleteResearch,
-  getBlogMarketingTask,
-  startGenerate,
-  startReview,
-  startRegenerate,
-  startMarket,
-  getBlogMarketingPosts,
-  getBlogMarketingPost,
-  deleteBlogMarketingPost,
-  publishBlogMarketingPost,
-  getBlogMarketingDashboard,
-  getBlogMarketingCommissions,
-  addBlogMarketingCommission,
-  deleteBlogMarketingCommission,
-  getBrandLinks,
-  createBrandLink,
-  deleteBrandLink,
-} from '../../api';
-import './BlogMarketing.css';
-
-/* ────────────────────── 유틸 ────────────────────── */
-function fmtDate(iso) {
-  if (!iso) return '';
-  return new Date(iso).toLocaleDateString('ko-KR', { month: 'short', day: 'numeric', hour: '2-digit', minute: '2-digit' });
-}
-function fmtMoney(n) {
-  if (n == null) return '-';
-  return n.toLocaleString('ko-KR') + '원';
-}
-function copyHtmlToClipboard(html) {
-  const blob = new Blob([html], { type: 'text/html' });
-  const plainBlob = new Blob([html.replace(/<[^>]*>/g, '')], { type: 'text/plain' });
-  navigator.clipboard.write([
-    new ClipboardItem({ 'text/html': blob, 'text/plain': plainBlob }),
-  ]).then(() => alert('본문이 클립보드에 복사되었습니다! (서식 포함)'));
-}
-
-function scoreColor(v, max = 100) {
-  const r = v / max;
-  if (r >= 0.6) return 'bm-score__value--high';
-  if (r >= 0.3) return 'bm-score__value--mid';
-  return 'bm-score__value--low';
-}
-
-/* ────────────────────── 폴링 훅 ────────────────────── */
-function usePollTask(onDone) {
-  const [taskId, setTaskId] = useState(null);
-  const [task, setTask] = useState(null);
-  const timer = useRef(null);
-
-  useEffect(() => {
-    if (!taskId) return;
-    let cancelled = false;
-    const poll = async () => {
-      try {
-        const t = await getBlogMarketingTask(taskId);
-        if (cancelled) return;
-        setTask(t);
-        if (t.status === 'succeeded' || t.status === 'failed') {
-          setTaskId(null);
-          onDone?.(t);
-        } else {
-          timer.current = setTimeout(poll, 1500);
-        }
-      } catch {
-        if (!cancelled) timer.current = setTimeout(poll, 3000);
-      }
-    };
-    poll();
-    return () => { cancelled = true; clearTimeout(timer.current); };
-  }, [taskId]); // eslint-disable-line react-hooks/exhaustive-deps
-
-  return { taskId, task, start: setTaskId, clear: () => { setTaskId(null); setTask(null); } };
-}
-
-/* ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════ */
-export default function BlogMarketing() {
-  const [tab, setTab] = useState('dashboard');
-  const [status, setStatus] = useState(null);
-
-  const loadStatus = useCallback(() => {
-    return getBlogMarketingStatus().then(setStatus).catch(() => {});
-  }, []);
-
-  useEffect(() => {
-    loadStatus();
-  }, [loadStatus]);
-
-  const tabs = [
-    { id: 'dashboard', label: 'Dashboard' },
-    { id: 'research', label: 'Research' },
-    { id: 'write', label: 'Write' },
-    { id: 'posts', label: 'Posts' },
-  ];
-
-  return (
-    <PullToRefresh onRefresh={loadStatus}>
-    <div className="bm">
-      <header className="bm-header">
-        <h1>Blog Lab</h1>
-        {status && (
-          <div className="bm-status">
-            <span className={`bm-badge ${status.naver_api ? '' : 'bm-badge--off'}`}>
-              Naver {status.naver_api ? 'ON' : 'OFF'}
-            </span>
-            <span className={`bm-badge ${status.claude_api ? '' : 'bm-badge--off'}`}>
-              Claude {status.claude_api ? 'ON' : 'OFF'}
-            </span>
-          </div>
-        )}
-      </header>
-
-      <nav className="bm-tabs">
-        {tabs.map(t => (
-          <button
-            key={t.id}
-            className={`bm-tab ${tab === t.id ? 'bm-tab--active' : ''}`}
-            onClick={() => setTab(t.id)}
-          >
-            {t.label}
-          </button>
-        ))}
-      </nav>
-
-      {tab === 'dashboard' && <DashboardTab />}
-      {tab === 'research' && <ResearchTab />}
-      {tab === 'write' && <WriteTab />}
-      {tab === 'posts' && <PostsTab />}
-
-      <FAB onClick={() => setTab('research')} label="키워드 분석" />
-    </div>
-    </PullToRefresh>
-  );
-}
-
-/* ══════════════════════ Dashboard 탭 ═════════════════════════════════════ */
-function DashboardTab() {
-  const [data, setData] = useState(null);
-
-  useEffect(() => {
-    getBlogMarketingDashboard().then(setData).catch(() => {});
-  }, []);
-
-  if (!data) return <div className="bm-empty">로딩 중...</div>;
-
-  return (
-    <div>
-      <div className="bm-dash-cards">
-        <DashCard label="총 포스트" value={data.total_posts} />
-        <DashCard label="발행 완료" value={data.published_posts} />
-        <DashCard label="총 클릭" value={data.total_clicks.toLocaleString()} />
-        <DashCard label="총 수익" value={fmtMoney(data.total_revenue)} green />
-      </div>
-
-      {data.top_posts?.length > 0 && (
-        <div className="bm-dash-section">
-          <h3>Top 5 포스트 (수익 기준)</h3>
-          <div className="bm-top-posts">
-            {data.top_posts.map(p => (
-              <div key={p.id} className="bm-top-post">
-                <span className="bm-top-post__title">{p.title || '(제목 없음)'}</span>
-                <span className="bm-top-post__rev">{fmtMoney(p.total_revenue)}</span>
-              </div>
-            ))}
-          </div>
-        </div>
-      )}
-
-      {data.monthly?.length > 0 && (
-        <div className="bm-dash-section">
-          <h3>월별 수익</h3>
-          <div className="bm-top-posts">
-            {data.monthly.map(m => (
-              <div key={m.month} className="bm-top-post">
-                <span className="bm-top-post__title">{m.month}</span>
-                <span style={{ fontSize: '0.8rem', color: 'rgba(255,255,255,.4)', marginRight: 12 }}>
-                  클릭 {m.clicks} / 구매 {m.purchases}
-                </span>
-                <span className="bm-top-post__rev">{fmtMoney(m.revenue)}</span>
-              </div>
-            ))}
-          </div>
-        </div>
-      )}
-    </div>
-  );
-}
-
-function DashCard({ label, value, green }) {
-  return (
-    <div className="bm-dash-card">
-      <div className="bm-dash-card__label">{label}</div>
-      <div className={`bm-dash-card__value ${green ? 'bm-dash-card__value--green' : ''}`}>{value}</div>
-    </div>
-  );
-}
-
-/* ══════════════════════ Research 탭 ══════════════════════════════════════ */
-function ResearchTab() {
-  const [keyword, setKeyword] = useState('');
-  const [analyses, setAnalyses] = useState([]);
-  const [expanded, setExpanded] = useState(null);
-
-  const loadHistory = useCallback(() => {
-    getResearchHistory(30).then(r => setAnalyses(r.analyses || [])).catch(() => {});
-  }, []);
-
-  useEffect(() => { loadHistory(); }, [loadHistory]);
-
-  const poll = usePollTask((t) => {
-    if (t.status === 'succeeded') loadHistory();
-  });
-
-  const handleSearch = async () => {
-    if (!keyword.trim() || poll.taskId) return;
-    try {
-      const { task_id } = await startResearch(keyword.trim());
-      poll.start(task_id);
-    } catch (e) {
-      alert(e.message);
-    }
-  };
-
-  const handleDelete = async (id) => {
-    if (!confirm('이 분석을 삭제할까요?')) return;
-    await deleteResearch(id);
-    setAnalyses(prev => prev.filter(a => a.id !== id));
-  };
-
-  const handleGenerate = async (analysisId) => {
-    try {
-      const { task_id } = await startGenerate(analysisId);
-      alert(`글 생성 시작! (task: ${task_id.slice(0, 8)})\nWrite 탭에서 확인하세요.`);
-    } catch (e) {
-      alert(e.message);
-    }
-  };
-
-  return (
-    <div>
-      <div className="bm-research-form">
-        <input
-          className="bm-research-input"
-          placeholder="분석할 키워드를 입력하세요 (예: 무선 이어폰 추천)"
-          value={keyword}
-          onChange={e => setKeyword(e.target.value)}
-          onKeyDown={e => e.key === 'Enter' && handleSearch()}
-          disabled={!!poll.taskId}
-        />
-        <button className="bm-btn bm-btn--primary" onClick={handleSearch} disabled={!!poll.taskId}>
-          {poll.taskId ? <><span className="bm-spinner" /> 분석 중...</> : '분석'}
-        </button>
-      </div>
-
-      {poll.task && poll.task.status !== 'succeeded' && poll.task.status !== 'failed' && (
-        <div className="bm-progress">
-          <div className="bm-progress__bar">
-            <div className="bm-progress__fill" style={{ width: `${poll.task.progress || 0}%` }} />
-          </div>
-          <div className="bm-progress__text">{poll.task.message || '처리 중...'}</div>
-        </div>
-      )}
-
-      <div className="bm-analyses">
-        {analyses.length === 0 && !poll.taskId && (
-          <div className="bm-empty">아직 분석 결과가 없습니다. 키워드를 입력해 첫 분석을 시작하세요!</div>
-        )}
-        {analyses.map(a => (
-          <div key={a.id} className="bm-analysis-card">
-            <div className="bm-analysis-card__header">
-              <span className="bm-analysis-card__keyword">{a.keyword}</span>
-              <span className="bm-analysis-card__date">{fmtDate(a.created_at)}</span>
-            </div>
-            <div className="bm-analysis-card__scores">
-              <div className="bm-score">
-                <span className="bm-score__label">경쟁도</span>
-                <span className={`bm-score__value ${scoreColor(a.competition)}`}>{a.competition}</span>
-              </div>
-              <div className="bm-score">
-                <span className="bm-score__label">기회</span>
-                <span className={`bm-score__value ${scoreColor(a.opportunity)}`}>{a.opportunity}</span>
-              </div>
-              <div className="bm-score">
-                <span className="bm-score__label">블로그</span>
-                <span className="bm-score__value" style={{ color: 'rgba(255,255,255,.6)' }}>
-                  {(a.blog_total || 0).toLocaleString()}
-                </span>
-              </div>
-              <div className="bm-score">
-                <span className="bm-score__label">쇼핑</span>
-                <span className="bm-score__value" style={{ color: 'rgba(255,255,255,.6)' }}>
-                  {(a.shop_total || 0).toLocaleString()}
-                </span>
-              </div>
-              {a.avg_price != null && (
-                <div className="bm-score">
-                  <span className="bm-score__label">평균가</span>
-                  <span className="bm-score__value" style={{ color: 'rgba(255,255,255,.6)' }}>
-                    {fmtMoney(a.avg_price)}
-                  </span>
-                </div>
-              )}
-            </div>
-
-            {expanded === a.id && a.top_products?.length > 0 && (
-              <div className="bm-analysis-card__summary">
-                <strong>상위 상품:</strong>
-                <ul style={{ margin: '4px 0 0 16px', padding: 0 }}>
-                  {a.top_products.map((p, i) => (
-                    <li key={i}>{p.title} — {fmtMoney(p.lprice)} ({p.mallName})</li>
-                  ))}
-                </ul>
-              </div>
-            )}
-
-            <div className="bm-analysis-card__actions">
-              <button className="bm-btn bm-btn--primary bm-btn--sm" onClick={() => handleGenerate(a.id)}>
-                글 생성
-              </button>
-              <button
-                className="bm-btn bm-btn--secondary bm-btn--sm"
-                onClick={() => setExpanded(expanded === a.id ? null : a.id)}
-              >
-                {expanded === a.id ? '접기' : '상세'}
-              </button>
-              <button className="bm-btn bm-btn--danger bm-btn--sm" onClick={() => handleDelete(a.id)}>
-                삭제
-              </button>
-            </div>
-          </div>
-        ))}
-      </div>
-    </div>
-  );
-}
-
-/* ══════════════════════ Write 탭 ═════════════════════════════════════════ */
-function WriteTab() {
-  const [posts, setPosts] = useState([]);
-  const [selected, setSelected] = useState(null);
-  const [post, setPost] = useState(null);
-
-  // 브랜드 링크 상태
-  const [links, setLinks] = useState([]);
-  const [showLinkForm, setShowLinkForm] = useState(false);
-  const [linkForm, setLinkForm] = useState({ url: '', product_name: '', description: '', placement_hint: '' });
-
-  const loadPosts = useCallback(() => {
-    Promise.all([
-      getBlogMarketingPosts('draft', 20),
-      getBlogMarketingPosts('marketed', 20),
-    ]).then(([draftRes, marketedRes]) => {
-      const all = [...(draftRes.posts || []), ...(marketedRes.posts || [])];
-      all.sort((a, b) => new Date(b.created_at) - new Date(a.created_at));
-      setPosts(all);
-      if (all.length > 0 && !selected) setSelected(all[0].id);
-    }).catch(() => {});
-  }, []); // eslint-disable-line react-hooks/exhaustive-deps
-
-  useEffect(() => { loadPosts(); }, [loadPosts]);
-
-  useEffect(() => {
-    if (!selected) { setPost(null); setLinks([]); return; }
-    getBlogMarketingPost(selected).then(setPost).catch(() => {});
-    getBrandLinks({ post_id: selected }).then(r => setLinks(r.links || [])).catch(() => setLinks([]));
-  }, [selected]);
-
-  const reviewPoll = usePollTask((t) => {
-    if (t.status === 'succeeded' && t.result_id) {
-      getBlogMarketingPost(t.result_id).then(setPost).catch(() => {});
-    }
-  });
-
-  const regenPoll = usePollTask((t) => {
-    if (t.status === 'succeeded' && t.result_id) {
-      getBlogMarketingPost(t.result_id).then(setPost).catch(() => {});
-    }
-  });
-
-  const marketPoll = usePollTask((t) => {
-    if (t.status === 'succeeded' && t.result_id) {
-      getBlogMarketingPost(t.result_id).then(setPost).catch(() => {});
-      loadPosts();
-    }
-  });
-
-  const handleReview = async () => {
-    if (!post) return;
-    try {
-      const { task_id } = await startReview(post.id);
-      reviewPoll.start(task_id);
-    } catch (e) { alert(e.message); }
-  };
-
-  const handleRegenerate = async () => {
-    if (!post) return;
-    try {
-      const { task_id } = await startRegenerate(post.id);
-      regenPoll.start(task_id);
-    } catch (e) { alert(e.message); }
-  };
-
-  const handleMarket = async () => {
-    if (!post) return;
-    if (links.length === 0) {
-      alert('마케터 실행 전 브랜드커넥트 링크를 먼저 추가하세요.');
-      return;
-    }
-    try {
-      const { task_id } = await startMarket(post.id);
-      marketPoll.start(task_id);
-    } catch (e) { alert(e.message); }
-  };
-
-  const handleCopy = () => {
-    if (!post) return;
-    copyHtmlToClipboard(post.body);
-  };
-
-  const handleAddLink = async () => {
-    if (!linkForm.url.trim() || !linkForm.product_name.trim()) {
-      alert('URL과 상품명은 필수입니다.');
-      return;
-    }
-    try {
-      await createBrandLink({ ...linkForm, post_id: selected });
-      setLinkForm({ url: '', product_name: '', description: '', placement_hint: '' });
-      setShowLinkForm(false);
-      getBrandLinks({ post_id: selected }).then(r => setLinks(r.links || [])).catch(() => {});
-    } catch (e) { alert(e.message); }
-  };
-
-  const handleDeleteLink = async (linkId) => {
-    if (!confirm('이 링크를 삭제할까요?')) return;
-    await deleteBrandLink(linkId);
-    setLinks(prev => prev.filter(l => l.id !== linkId));
-  };
-
-  const activePoll = reviewPoll.task || regenPoll.task || marketPoll.task;
-  const isProcessing = activePoll && activePoll.status !== 'succeeded' && activePoll.status !== 'failed';
-
-  if (posts.length === 0 && !post) {
-    return (
-      <div className="bm-write-empty">
-        <div style={{ fontSize: '2rem', marginBottom: 8 }}>&#9997;</div>
-        <p>아직 작성 중인 글이 없습니다.<br />Research 탭에서 키워드를 분석하고 글 생성을 시작하세요.</p>
-      </div>
-    );
-  }
-
-  return (
-    <div>
-      {posts.length > 1 && (
-        <div style={{ display: 'flex', gap: 6, marginBottom: 16, flexWrap: 'wrap' }}>
-          {posts.map(p => (
-            <button
-              key={p.id}
-              className={`bm-filter-btn ${selected === p.id ? 'bm-filter-btn--active' : ''}`}
-              onClick={() => setSelected(p.id)}
-            >
-              {p.title?.slice(0, 20) || `${p.status === 'marketed' ? 'Marketed' : 'Draft'} #${p.id}`}
-              {p.status === 'marketed' && <span style={{ marginLeft: 4, fontSize: '0.7rem', color: '#f59e0b' }}>[M]</span>}
-            </button>
-          ))}
-        </div>
-      )}
-
-      {isProcessing && activePoll && (
-        <div className="bm-progress">
-          <div className="bm-progress__bar">
-            <div className="bm-progress__fill" style={{ width: `${activePoll.progress || 0}%` }} />
-          </div>
-          <div className="bm-progress__text">{activePoll.message || '처리 중...'}</div>
-        </div>
-      )}
-
-      {post && (
-        <>
-          {/* 브랜드커넥트 링크 섹션 */}
-          <div className="bm-links-section" style={{ marginBottom: 16, padding: 12, background: 'rgba(255,255,255,0.04)', borderRadius: 8 }}>
-            <div style={{ display: 'flex', justifyContent: 'space-between', alignItems: 'center', marginBottom: 8 }}>
-              <h4 style={{ margin: 0, fontSize: '0.9rem' }}>브랜드커넥트 링크 ({links.length})</h4>
-              <button className="bm-btn bm-btn--secondary bm-btn--sm" onClick={() => setShowLinkForm(!showLinkForm)}>
-                {showLinkForm ? '취소' : '+ 링크 추가'}
-              </button>
-            </div>
-
-            {showLinkForm && (
-              <div style={{ display: 'flex', flexDirection: 'column', gap: 8, marginBottom: 12, padding: 12, background: 'rgba(0,0,0,0.2)', borderRadius: 6 }}>
-                <input
-                  className="bm-research-input"
-                  placeholder="제휴 링크 URL (필수)"
-                  value={linkForm.url}
-                  onChange={e => setLinkForm(p => ({ ...p, url: e.target.value }))}
-                  style={{ fontSize: '0.85rem' }}
-                />
-                <input
-                  className="bm-research-input"
-                  placeholder="상품명 (필수)"
-                  value={linkForm.product_name}
-                  onChange={e => setLinkForm(p => ({ ...p, product_name: e.target.value }))}
-                  style={{ fontSize: '0.85rem' }}
-                />
-                <input
-                  className="bm-research-input"
-                  placeholder="상품 설명 (선택)"
-                  value={linkForm.description}
-                  onChange={e => setLinkForm(p => ({ ...p, description: e.target.value }))}
-                  style={{ fontSize: '0.85rem' }}
-                />
-                <input
-                  className="bm-research-input"
-                  placeholder="배치 힌트 (선택, 예: 본문 중간 자연스럽게)"
-                  value={linkForm.placement_hint}
-                  onChange={e => setLinkForm(p => ({ ...p, placement_hint: e.target.value }))}
-                  style={{ fontSize: '0.85rem' }}
-                />
-                <button className="bm-btn bm-btn--primary bm-btn--sm" onClick={handleAddLink}>등록</button>
-              </div>
-            )}
-
-            {links.length > 0 && (
-              <div style={{ display: 'flex', flexDirection: 'column', gap: 6 }}>
-                {links.map(l => (
-                  <div key={l.id} style={{ display: 'flex', justifyContent: 'space-between', alignItems: 'center', padding: '6px 8px', background: 'rgba(255,255,255,0.03)', borderRadius: 4, fontSize: '0.8rem' }}>
-                    <div style={{ flex: 1 }}>
-                      <strong>{l.product_name}</strong>
-                      {l.description && <span style={{ marginLeft: 8, color: 'rgba(255,255,255,.4)' }}>{l.description}</span>}
-                    </div>
-                    <button className="bm-btn bm-btn--danger bm-btn--sm" onClick={() => handleDeleteLink(l.id)} style={{ fontSize: '0.7rem', padding: '2px 6px' }}>삭제</button>
-                  </div>
-                ))}
-              </div>
-            )}
-          </div>
-
-          <div className="bm-preview">
-            <div style={{ display: 'flex', justifyContent: 'space-between', alignItems: 'center' }}>
-              <div className="bm-preview__title">{post.title || '(제목 없음)'}</div>
-              <span className={`bm-post-card__status bm-post-card__status--${post.status}`} style={{ fontSize: '0.75rem' }}>
-                {post.status}
-              </span>
-            </div>
-            <div className="bm-preview__body" dangerouslySetInnerHTML={{ __html: post.body }} />
-            {post.tags?.length > 0 && (
-              <div className="bm-preview__tags">
-                {post.tags.map((t, i) => <span key={i} className="bm-tag">#{t}</span>)}
-              </div>
-            )}
-          </div>
-
-          {post.review_detail && post.review_score != null && (
-            <div className="bm-review-box">
-              <h4>품질 리뷰 결과</h4>
-              <div className="bm-review-scores">
-                {Object.entries(post.review_detail.scores || {}).map(([k, v]) => (
-                  <div key={k} className="bm-review-score">
-                    <span className="bm-review-score__label">{k}</span>
-                    <span className={`bm-review-score__val ${scoreColor(v, 10)}`}>{v}</span>
-                  </div>
-                ))}
-              </div>
-              <div className={`bm-review-total ${post.review_detail.pass ? 'bm-review-total--pass' : 'bm-review-total--fail'}`}>
-                총점: {post.review_score}/60 {post.review_detail.pass ? '(통과)' : '(미달)'}
-              </div>
-              {post.review_detail.feedback && (
-                <div className="bm-review-feedback">{post.review_detail.feedback}</div>
-              )}
-            </div>
-          )}
-
-          <div className="bm-write-actions">
-            {post.status === 'draft' && (
-              <button className="bm-btn bm-btn--primary" onClick={handleMarket} disabled={isProcessing} title={links.length === 0 ? '브랜드 링크를 먼저 추가하세요' : ''}>
-                {marketPoll.taskId ? <><span className="bm-spinner" /> 마케팅 중...</> : '마케터 실행'}
-              </button>
-            )}
-            <button className="bm-btn bm-btn--primary" onClick={handleReview} disabled={isProcessing}>
-              {reviewPoll.taskId ? <><span className="bm-spinner" /> 리뷰 중...</> : '품질 리뷰'}
-            </button>
-            <button className="bm-btn bm-btn--secondary" onClick={handleRegenerate} disabled={isProcessing}>
-              {regenPoll.taskId ? <><span className="bm-spinner" /> 재생성 중...</> : '재생성'}
-            </button>
-            <button className="bm-btn bm-btn--secondary" onClick={handleCopy}>
-              본문 복사
-            </button>
-          </div>
-        </>
-      )}
-    </div>
-  );
-}
-
-/* ══════════════════════ Posts 탭 ═════════════════════════════════════════ */
-function PostsTab() {
-  const [filter, setFilter] = useState('');
-  const [posts, setPosts] = useState([]);
-  const [publishModal, setPublishModal] = useState(null);
-  const [naverUrl, setNaverUrl] = useState('');
-
-  const load = useCallback(() => {
-    getBlogMarketingPosts(filter || undefined).then(r => setPosts(r.posts || [])).catch(() => {});
-  }, [filter]);
-
-  useEffect(() => { load(); }, [load]);
-
-  const handleDelete = async (id) => {
-    if (!confirm('이 포스트를 삭제할까요?')) return;
-    await deleteBlogMarketingPost(id);
-    setPosts(prev => prev.filter(p => p.id !== id));
-  };
-
-  const handlePublish = async () => {
-    if (!publishModal) return;
-    await publishBlogMarketingPost(publishModal, naverUrl);
-    setPublishModal(null);
-    setNaverUrl('');
-    load();
-  };
-
-  const handleCopy = (body) => {
-    copyHtmlToClipboard(body);
-  };
-
-  const filters = [
-    { id: '', label: '전체' },
-    { id: 'draft', label: 'Draft' },
-    { id: 'marketed', label: 'Marketed' },
-    { id: 'reviewed', label: 'Reviewed' },
-    { id: 'published', label: 'Published' },
-  ];
-
-  return (
-    <div>
-      <div className="bm-posts-filter">
-        {filters.map(f => (
-          <button
-            key={f.id}
-            className={`bm-filter-btn ${filter === f.id ? 'bm-filter-btn--active' : ''}`}
-            onClick={() => setFilter(f.id)}
-          >
-            {f.label}
-          </button>
-        ))}
-      </div>
-
-      <div className="bm-posts-list">
-        {posts.length === 0 && <div className="bm-empty">포스트가 없습니다.</div>}
-        {posts.map(p => (
-          <div key={p.id} className="bm-post-card">
-            <div className="bm-post-card__top">
-              <span className="bm-post-card__title">{p.title || '(제목 없음)'}</span>
-              <span className={`bm-post-card__status bm-post-card__status--${p.status}`}>
-                {p.status}
-              </span>
-            </div>
-            {p.excerpt && <div className="bm-post-card__excerpt">{p.excerpt}</div>}
-            <div className="bm-post-card__meta">
-              {p.review_score != null && <span>리뷰: {p.review_score}/60</span>}
-              {p.naver_url && <a href={p.naver_url} target="_blank" rel="noreferrer" style={{ color: '#10b981' }}>네이버 링크</a>}
-              <span>{fmtDate(p.created_at)}</span>
-            </div>
-            <div className="bm-post-card__actions">
-              <button className="bm-btn bm-btn--secondary bm-btn--sm" onClick={() => handleCopy(p.body)}>복사</button>
-              {p.status !== 'published' && (
-                <button className="bm-btn bm-btn--primary bm-btn--sm" onClick={() => { setPublishModal(p.id); setNaverUrl(''); }}>
-                  발행
-                </button>
-              )}
-              <button className="bm-btn bm-btn--danger bm-btn--sm" onClick={() => handleDelete(p.id)}>삭제</button>
-            </div>
-          </div>
-        ))}
-      </div>
-
-      {publishModal && (
-        <div className="bm-modal-overlay" onClick={() => setPublishModal(null)}>
-          <div className="bm-modal" onClick={e => e.stopPropagation()}>
-            <h3>네이버 블로그 발행</h3>
-            <p style={{ fontSize: '0.8rem', color: 'rgba(255,255,255,.4)', marginBottom: 12 }}>
-              본문을 네이버 블로그에 붙여넣기한 후, 발행된 URL을 입력하세요.
-            </p>
-            <input
-              className="bm-modal__input"
-              placeholder="https://blog.naver.com/..."
-              value={naverUrl}
-              onChange={e => setNaverUrl(e.target.value)}
-            />
-            <div className="bm-modal__buttons">
-              <button className="bm-btn bm-btn--secondary" onClick={() => setPublishModal(null)}>취소</button>
-              <button className="bm-btn bm-btn--primary" onClick={handlePublish}>발행 완료</button>
-            </div>
-          </div>
-        </div>
-      )}
-    </div>
-  );
-}

src/pages/insta/InstaCards.css

@@ -0,0 +1,205 @@
+/* ── InstaCards ──────────────────────────────────────────────────────────── */
+.ic { max-width: 1100px; margin: 0 auto; padding: 24px 16px 80px; }
+
+/* 헤더 */
+.ic-header { display: flex; align-items: center; gap: 12px; margin-bottom: 20px; }
+.ic-header h1 { font-size: 1.5rem; font-weight: 700; color: var(--text-primary, #e4e4e7); margin: 0; }
+.ic-status-badges { display: flex; gap: 8px; margin-left: auto; }
+.ic-badge { font-size: 0.7rem; padding: 2px 8px; border-radius: 99px; background: rgba(236,72,153,.15); color: #ec4899; }
+.ic-badge--on { background: rgba(16,185,129,.15); color: #10b981; }
+.ic-badge--off { background: rgba(239,68,68,.12); color: #ef4444; }
+
+/* 버튼 공통 */
+.ic-btn { padding: 8px 18px; border-radius: 8px; border: none; font-size: 0.85rem; font-weight: 600; cursor: pointer; transition: all .15s; display: inline-flex; align-items: center; gap: 6px; }
+.ic-btn--primary { background: #ec4899; color: #fff; }
+.ic-btn--primary:hover { background: #db2777; }
+.ic-btn--primary:disabled { opacity: .5; cursor: not-allowed; }
+.ic-btn--secondary { background: rgba(255,255,255,.08); color: rgba(255,255,255,.7); }
+.ic-btn--secondary:hover { background: rgba(255,255,255,.12); }
+.ic-btn--secondary:disabled { opacity: .5; cursor: not-allowed; }
+.ic-btn--danger { background: rgba(239,68,68,.15); color: #ef4444; }
+.ic-btn--danger:hover { background: rgba(239,68,68,.25); }
+.ic-btn--sm { padding: 4px 10px; font-size: 0.75rem; }
+
+.ic-spinner { width: 14px; height: 14px; border: 2px solid rgba(255,255,255,.3); border-top-color: #fff; border-radius: 50%; animation: ic-spin .6s linear infinite; display: inline-block; }
+@keyframes ic-spin { to { transform: rotate(360deg); } }
+
+/* 레이아웃: 모바일 1컬럼, 데스크탑 2컬럼 */
+.ic-layout { display: grid; grid-template-columns: 1fr; gap: 20px; }
+@media (min-width: 768px) {
+  .ic-layout { grid-template-columns: 320px 1fr; }
+}
+
+/* 섹션 카드 */
+.ic-section { background: rgba(255,255,255,.04); border: 1px solid rgba(255,255,255,.06); border-radius: 12px; padding: 16px; }
+.ic-section__title { font-size: 0.85rem; font-weight: 700; color: rgba(255,255,255,.6); text-transform: uppercase; letter-spacing: .05em; margin: 0 0 14px; }
+
+/* 트리거 패널 */
+.ic-trigger-buttons { display: flex; flex-direction: column; gap: 10px; }
+.ic-task-status { margin-top: 10px; padding: 10px 12px; background: rgba(255,255,255,.03); border-radius: 8px; font-size: 0.8rem; }
+.ic-task-status__label { color: rgba(255,255,255,.4); margin-bottom: 4px; }
+.ic-task-status__msg { color: var(--text-primary, #e4e4e7); }
+.ic-task-status__progress { margin-top: 6px; height: 3px; background: rgba(255,255,255,.08); border-radius: 2px; }
+.ic-task-status__fill { height: 100%; background: #ec4899; border-radius: 2px; transition: width .3s; }
+
+/* 카테고리 필터 */
+.ic-filter { display: flex; gap: 6px; flex-wrap: wrap; margin-bottom: 12px; }
+.ic-filter-btn { padding: 4px 12px; border-radius: 99px; border: 1px solid rgba(255,255,255,.1); background: rgba(255,255,255,.04); color: rgba(255,255,255,.5); font-size: 0.75rem; cursor: pointer; transition: all .15s; }
+.ic-filter-btn--active { background: rgba(236,72,153,.18); border-color: #ec4899; color: #ec4899; }
+
+/* 키워드 목록 */
+.ic-keywords { display: flex; flex-direction: column; gap: 8px; }
+.ic-keyword-row { display: flex; align-items: center; gap: 10px; padding: 10px 12px; background: rgba(255,255,255,.03); border-radius: 8px; }
+.ic-keyword-row__kw { font-size: 0.9rem; font-weight: 600; color: var(--text-primary, #e4e4e7); flex: 1; min-width: 0; overflow: hidden; text-overflow: ellipsis; white-space: nowrap; }
+.ic-keyword-row__meta { font-size: 0.72rem; color: rgba(255,255,255,.35); white-space: nowrap; }
+.ic-keyword-row__score { font-size: 0.75rem; font-weight: 700; color: #ec4899; min-width: 36px; text-align: right; }
+
+/* 슬레이트 그리드 */
+.ic-slates-grid { display: grid; grid-template-columns: repeat(auto-fill, minmax(150px, 1fr)); gap: 12px; }
+.ic-slate-card { background: rgba(255,255,255,.04); border: 1px solid rgba(255,255,255,.06); border-radius: 10px; overflow: hidden; cursor: pointer; transition: border-color .15s; }
+.ic-slate-card:hover { border-color: rgba(236,72,153,.4); }
+.ic-slate-card--active { border-color: #ec4899; }
+.ic-slate-thumb { width: 100%; aspect-ratio: 4/5; object-fit: cover; background: rgba(255,255,255,.06); display: block; }
+.ic-slate-thumb--placeholder { width: 100%; aspect-ratio: 4/5; background: rgba(255,255,255,.04); display: flex; align-items: center; justify-content: center; font-size: 1.8rem; }
+.ic-slate-card__info { padding: 8px; }
+.ic-slate-card__kw { font-size: 0.78rem; font-weight: 600; color: var(--text-primary, #e4e4e7); overflow: hidden; text-overflow: ellipsis; white-space: nowrap; }
+.ic-slate-card__meta { display: flex; align-items: center; justify-content: space-between; margin-top: 4px; }
+.ic-slate-card__date { font-size: 0.65rem; color: rgba(255,255,255,.3); }
+
+/* 상태 뱃지 */
+.ic-status-badge { font-size: 0.65rem; padding: 1px 6px; border-radius: 99px; font-weight: 600; }
+.ic-status-badge--draft { background: rgba(161,161,170,.15); color: #a1a1aa; }
+.ic-status-badge--rendered { background: rgba(96,165,250,.15); color: #60a5fa; }
+.ic-status-badge--sent { background: rgba(16,185,129,.15); color: #10b981; }
+.ic-status-badge--failed { background: rgba(239,68,68,.12); color: #ef4444; }
+
+/* 슬레이트 상세 패널 */
+.ic-detail { margin-top: 20px; padding: 16px; background: rgba(255,255,255,.04); border: 1px solid rgba(255,255,255,.06); border-radius: 12px; }
+.ic-detail__header { display: flex; align-items: center; gap: 10px; margin-bottom: 14px; flex-wrap: wrap; }
+.ic-detail__title { font-size: 1rem; font-weight: 700; color: var(--text-primary, #e4e4e7); flex: 1; }
+.ic-detail__actions { display: flex; gap: 8px; }
+
+.ic-pages-strip { display: flex; gap: 8px; overflow-x: auto; padding-bottom: 8px; margin-bottom: 14px; scroll-snap-type: x mandatory; }
+.ic-page-img { width: 120px; flex-shrink: 0; aspect-ratio: 4/5; border-radius: 6px; object-fit: cover; scroll-snap-align: start; border: 1px solid rgba(255,255,255,.08); background: rgba(255,255,255,.04); }
+
+.ic-caption-box { background: rgba(255,255,255,.03); border-radius: 8px; padding: 12px; margin-bottom: 10px; }
+.ic-caption-box__label { font-size: 0.7rem; font-weight: 700; color: rgba(255,255,255,.4); text-transform: uppercase; margin-bottom: 6px; }
+.ic-caption-text { font-size: 0.85rem; color: var(--text-primary, #e4e4e7); line-height: 1.6; white-space: pre-wrap; word-break: break-word; }
+.ic-hashtags { font-size: 0.8rem; color: #60a5fa; line-height: 1.8; word-break: break-all; }
+
+/* 프롬프트 에디터 */
+.ic-prompt-editor { margin-top: 20px; }
+.ic-prompt-editor__title { font-size: 0.85rem; font-weight: 700; color: rgba(255,255,255,.5); margin-bottom: 12px; text-transform: uppercase; }
+.ic-prompt-block { background: rgba(255,255,255,.04); border: 1px solid rgba(255,255,255,.06); border-radius: 10px; padding: 14px; margin-bottom: 12px; }
+.ic-prompt-block__head { display: flex; align-items: center; gap: 8px; margin-bottom: 8px; }
+.ic-prompt-block__name { font-size: 0.8rem; font-weight: 700; color: rgba(255,255,255,.7); flex: 1; }
+.ic-prompt-block__date { font-size: 0.68rem; color: rgba(255,255,255,.3); }
+.ic-prompt-textarea { width: 100%; min-height: 140px; background: rgba(0,0,0,.3); border: 1px solid rgba(255,255,255,.1); border-radius: 6px; color: var(--text-primary, #e4e4e7); font-size: 0.8rem; font-family: monospace; line-height: 1.5; padding: 10px; resize: vertical; box-sizing: border-box; outline: none; }
+.ic-prompt-textarea:focus { border-color: #ec4899; }
+.ic-prompt-save-row { display: flex; justify-content: flex-end; margin-top: 8px; }
+
+/* 빈 상태 */
+.ic-empty { text-align: center; padding: 40px 20px; color: rgba(255,255,255,.3); font-size: 0.85rem; }
+
+/* ── tabs ── */
+.ic-tabbar { display: flex; gap: 8px; border-bottom: 1px solid #e2e8f0; margin-bottom: 16px; }
+.ic-tab {
+  background: transparent; border: 0; padding: 10px 16px;
+  cursor: pointer; font-size: 14px; font-weight: 600;
+  color: #64748b; border-bottom: 2px solid transparent;
+}
+.ic-tab.is-active { color: #ec4899; border-bottom-color: #ec4899; }
+
+/* ── trends grid ── */
+.ic-trends-grid { display: grid; gap: 16px; grid-template-columns: 1fr; }
+@media (min-width: 1024px) { .ic-trends-grid { grid-template-columns: 320px 1fr; } }
+
+/* ── ic-panel base ── */
+.ic-panel { background: rgba(255,255,255,.04); border: 1px solid rgba(255,255,255,.06); border-radius: 12px; padding: 16px; }
+.ic-panel__title { font-size: 0.95rem; font-weight: 700; color: var(--text-primary, #e4e4e7); margin: 0 0 8px; }
+.ic-panel__hint { font-size: 0.78rem; color: rgba(255,255,255,.4); margin: 0 0 10px; }
+
+/* ── focus panel ── */
+.ic-panel--focus .ic-focus__list { display: flex; flex-direction: column; gap: 10px; margin: 12px 0; }
+.ic-focus__row { display: grid; grid-template-columns: 110px 1fr 50px; align-items: center; gap: 8px; }
+.ic-focus__label { font-weight: 600; color: #475569; text-transform: capitalize; }
+.ic-focus__slider { width: 100%; accent-color: #ec4899; }
+.ic-focus__num { text-align: right; font-variant-numeric: tabular-nums; color: #475569; }
+.ic-focus__add { display: flex; gap: 8px; margin-top: 12px; }
+.ic-focus__add input { flex: 1; padding: 8px; border: 1px solid #cbd5e1; border-radius: 6px; background: rgba(255,255,255,.06); color: var(--text-primary, #e4e4e7); }
+.ic-focus__add button { padding: 8px 14px; background: rgba(255,255,255,.08); border: 1px solid rgba(255,255,255,.12); border-radius: 6px; color: rgba(255,255,255,.7); cursor: pointer; font-size: 0.85rem; }
+.ic-focus__save {
+  width: 100%; padding: 10px; margin-top: 12px;
+  background: #ec4899; color: #fff; border: 0; border-radius: 6px; cursor: pointer;
+  font-weight: 700;
+}
+.ic-focus__save:disabled { opacity: .5; cursor: not-allowed; }
+.ic-focus__hint { margin-top: 12px; padding: 10px; background: rgba(245,158,11,.1); border-left: 3px solid #f59e0b; font-size: 12px; color: rgba(255,255,255,.6); line-height: 1.5; }
+.ic-focus__hint code { background: rgba(0,0,0,.2); padding: 1px 4px; border-radius: 3px; }
+
+/* ── trends panel ── */
+.ic-trends__cols { display: grid; grid-template-columns: 1fr; gap: 16px; }
+@media (min-width: 768px) { .ic-trends__cols { grid-template-columns: 1fr 1fr; } }
+.ic-trends__col h4 { margin: 0 0 8px; font-size: 14px; color: rgba(255,255,255,.5); }
+.ic-trend__group { margin-bottom: 14px; }
+.ic-trend__group-head { font-size: 12px; font-weight: 700; text-transform: uppercase; margin-bottom: 4px; letter-spacing: 0.5px; }
+.ic-trend__row {
+  display: grid; grid-template-columns: 10px 1fr 50px 36px;
+  align-items: center; gap: 8px; padding: 6px 4px;
+  border-bottom: 1px solid rgba(255,255,255,.06);
+}
+.ic-trend__cat-dot { width: 10px; height: 10px; border-radius: 50%; flex-shrink: 0; }
+.ic-trend__kw { font-weight: 500; color: var(--text-primary, #e4e4e7); font-size: 0.85rem; overflow: hidden; text-overflow: ellipsis; white-space: nowrap; }
+.ic-trend__score { text-align: right; color: rgba(255,255,255,.4); font-variant-numeric: tabular-nums; font-size: 12px; }
+.ic-trend__make { background: #ec4899; border: 0; color: #fff; border-radius: 4px; cursor: pointer; padding: 4px; font-size: 14px; }
+.ic-trend__make:hover { background: #db2777; }
+
+.ic-panel__head { display: flex; justify-content: space-between; align-items: center; margin-bottom: 12px; }
+.ic-panel__actions { display: flex; gap: 8px; align-items: center; }
+.ic-panel__actions button { padding: 6px 12px; background: rgba(255,255,255,.08); border: 1px solid rgba(255,255,255,.1); border-radius: 6px; color: rgba(255,255,255,.7); cursor: pointer; font-size: 0.8rem; }
+.ic-panel__actions button:disabled { opacity: .5; cursor: not-allowed; }
+
+/* ── impact panel ── */
+.ic-impact__row { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 8px; margin-top: 8px; }
+.ic-impact__chip {
+  display: flex; align-items: baseline; gap: 6px;
+  padding: 6px 12px; background: rgba(255,255,255,.06); border-radius: 999px;
+}
+.ic-impact__cat { font-weight: 600; text-transform: capitalize; color: rgba(255,255,255,.6); font-size: 0.82rem; }
+.ic-impact__count { color: #ec4899; font-weight: 700; font-size: 0.82rem; }
+
+/* ── slate creation progress banner (양 탭 공통) ── */
+.ic-slate-progress {
+  margin: 8px 0 16px;
+  padding: 12px 16px;
+  border-radius: 8px;
+  font-size: 0.88rem;
+  display: flex;
+  align-items: center;
+  gap: 6px;
+  flex-wrap: wrap;
+  line-height: 1.5;
+}
+.ic-slate-progress--starting,
+.ic-slate-progress--processing {
+  background: rgba(245, 158, 11, 0.12);
+  color: #fbbf24;
+  border-left: 4px solid #f59e0b;
+}
+.ic-slate-progress--succeeded {
+  background: rgba(16, 185, 129, 0.12);
+  color: #34d399;
+  border-left: 4px solid #10b981;
+  cursor: pointer;
+}
+.ic-slate-progress--failed {
+  background: rgba(239, 68, 68, 0.12);
+  color: #f87171;
+  border-left: 4px solid #ef4444;
+  cursor: pointer;
+}
+.ic-slate-progress__hint {
+  opacity: 0.7;
+  font-size: 0.78rem;
+  margin-left: 6px;
+}

src/pages/insta/InstaCards.jsx

@@ -0,0 +1,895 @@
+import React, { useState, useEffect, useCallback, useRef } from 'react';
+import PullToRefresh from '../../components/PullToRefresh';
+import {
+  getInstaStatus,
+  instaCollectNews,
+  instaExtractKeywords,
+  getInstaKeywords,
+  createInstaSlate,
+  getInstaSlates,
+  getInstaSlate,
+  renderInstaSlate,
+  deleteInstaSlate,
+  getInstaAssetUrl,
+  getInstaTask,
+  getInstaPrompt,
+  putInstaPrompt,
+  getInstaTrends,
+  instaCollectTrends,
+  getInstaPreferences,
+  putInstaPreferences,
+} from '../../api';
+import './InstaCards.css';
+
+/* ────────────────────── 유틸 ────────────────────── */
+function fmtDate(iso) {
+  if (!iso) return '';
+  return new Date(iso).toLocaleDateString('ko-KR', {
+    month: 'short',
+    day: 'numeric',
+    hour: '2-digit',
+    minute: '2-digit',
+  });
+}
+
+function StatusBadge({ status }) {
+  return (
+    <span className={`ic-status-badge ic-status-badge--${status || 'draft'}`}>
+      {status || 'draft'}
+    </span>
+  );
+}
+
+/* ────────────────────── 폴링 훅 ────────────────────── */
+function usePollTask(onDone) {
+  const [taskId, setTaskId] = useState(null);
+  const [task, setTask] = useState(null);
+  const timer = useRef(null);
+
+  useEffect(() => {
+    if (!taskId) return;
+    let cancelled = false;
+    const poll = async () => {
+      try {
+        const t = await getInstaTask(taskId);
+        if (cancelled) return;
+        setTask(t);
+        if (t.status === 'succeeded' || t.status === 'failed') {
+          setTaskId(null);
+          onDone?.(t);
+        } else {
+          timer.current = setTimeout(poll, 3000);
+        }
+      } catch {
+        if (!cancelled) timer.current = setTimeout(poll, 3000);
+      }
+    };
+    poll();
+    return () => {
+      cancelled = true;
+      clearTimeout(timer.current);
+    };
+  }, [taskId]); // eslint-disable-line react-hooks/exhaustive-deps
+
+  return {
+    taskId,
+    task,
+    start: setTaskId,
+    clear: () => { setTaskId(null); setTask(null); },
+  };
+}
+
+/* ────────────────────── TaskStatusBox ────────────────────── */
+function TaskStatusBox({ task }) {
+  if (!task) return null;
+  const pct = task.progress != null ? task.progress : (task.status === 'succeeded' ? 100 : 0);
+  return (
+    <div className="ic-task-status">
+      <div className="ic-task-status__label">
+        {task.status === 'succeeded' ? '완료' : task.status === 'failed' ? '실패' : '진행 중'}
+      </div>
+      <div className="ic-task-status__msg">{task.message || task.error || ''}</div>
+      <div className="ic-task-status__progress">
+        <div className="ic-task-status__fill" style={{ width: `${pct}%` }} />
+      </div>
+    </div>
+  );
+}
+
+/* ══════════════════════ Trends 탭 패널 1: AccountFocusPanel ══════════════ */
+function AccountFocusPanel() {
+  const [prefs, setPrefs] = useState([]);
+  const [draft, setDraft] = useState({});
+  const [saving, setSaving] = useState(false);
+  const [newCat, setNewCat] = useState('');
+
+  const load = useCallback(async () => {
+    const data = await getInstaPreferences();
+    setPrefs(data.categories || []);
+    const m = {};
+    (data.categories || []).forEach(p => { m[p.category] = Math.round(p.weight * 100); });
+    setDraft(m);
+  }, []);
+
+  useEffect(() => { load(); }, [load]);
+
+  const save = async () => {
+    setSaving(true);
+    try {
+      const payload = {};
+      Object.entries(draft).forEach(([k, v]) => { payload[k] = (Number(v) || 0) / 100; });
+      await putInstaPreferences(payload);
+      await load();
+    } finally { setSaving(false); }
+  };
+
+  const addCat = () => {
+    const name = newCat.trim().toLowerCase();
+    if (!name || draft[name] !== undefined) return;
+    setDraft({ ...draft, [name]: 0 });
+    setNewCat('');
+  };
+
+  return (
+    <section className="ic-panel ic-panel--focus">
+      <h3 className="ic-panel__title">🎯 이 계정의 주제 (카테고리 가중치)</h3>
+      <p className="ic-panel__hint">슬라이더는 각 카테고리에 자동 추출 키워드 비율을 결정합니다. 합계는 자동 정규화됩니다.</p>
+      <div className="ic-focus__list">
+        {Object.entries(draft).map(([cat, val]) => (
+          <div key={cat} className="ic-focus__row">
+            <label className="ic-focus__label">{cat}</label>
+            <input
+              type="range" min="0" max="100" value={val}
+              onChange={e => setDraft({ ...draft, [cat]: Number(e.target.value) })}
+              className="ic-focus__slider"
+            />
+            <span className="ic-focus__num">{val}%</span>
+          </div>
+        ))}
+      </div>
+      <div className="ic-focus__add">
+        <input
+          type="text" placeholder="신규 카테고리 (영문 소문자)"
+          value={newCat} onChange={e => setNewCat(e.target.value)}
+        />
+        <button onClick={addCat}>+ 추가</button>
+      </div>
+      <button className="ic-focus__save" onClick={save} disabled={saving}>
+        {saving ? '저장 중...' : '저장'}
+      </button>
+      <div className="ic-focus__hint">
+        💡 신규 카테고리를 추가했다면 Cards 탭의 Prompt Templates Editor에서
+        <code>category_seeds</code>에 시드 키워드도 함께 정의해야 자동 추출에 반영됩니다.
+      </div>
+    </section>
+  );
+}
+
+/* ══════════════════════ Trends 탭 패널 2: ExternalTrendsPanel ══════════ */
+const CATEGORY_COLORS = {
+  economy: '#0F62FE', psychology: '#A66CFF',
+  celebrity: '#FF5C8A', uncategorized: '#6B7280',
+};
+
+function ExternalTrendsPanel({ onCreateSlate }) {
+  const [naver, setNaver] = useState([]);
+  const [google, setGoogle] = useState([]);
+  const [lastFetched, setLastFetched] = useState(null);
+  const [collecting, setCollecting] = useState(false);
+  const [task, setTask] = useState(null);
+
+  const load = useCallback(async () => {
+    const [n, g] = await Promise.all([
+      getInstaTrends({ source: 'naver_popular', days: 2 }),
+      getInstaTrends({ source: 'youtube_trending', days: 2 }),
+    ]);
+    setNaver(n.items || []);
+    setGoogle(g.items || []);
+    const all = [...(n.items || []), ...(g.items || [])];
+    if (all.length) {
+      const latest = all.map(t => t.suggested_at).sort().reverse()[0];
+      setLastFetched(latest);
+    }
+  }, []);
+
+  useEffect(() => { load(); }, [load]);
+
+  const trigger = async () => {
+    setCollecting(true);
+    try {
+      const { task_id } = await instaCollectTrends();
+      let st = null;
+      for (let i = 0; i < 60; i++) {
+        st = await getInstaTask(task_id);
+        setTask(st);
+        if (st.status === 'succeeded' || st.status === 'failed') break;
+        await new Promise(r => setTimeout(r, 3000));
+      }
+      await load();
+    } finally { setCollecting(false); }
+  };
+
+  const groupByCat = (items) => {
+    const g = {};
+    items.forEach(it => { (g[it.category] = g[it.category] || []).push(it); });
+    return g;
+  };
+
+  const renderRow = (t) => (
+    <div className="ic-trend__row" key={`${t.source}-${t.id}`}>
+      <span className="ic-trend__cat-dot" style={{ background: CATEGORY_COLORS[t.category] || '#6B7280' }} />
+      <span className="ic-trend__kw">{t.keyword}</span>
+      <span className="ic-trend__score">{(t.score || 0).toFixed(2)}</span>
+      <button
+        className="ic-trend__make"
+        onClick={() => onCreateSlate?.({ keyword: t.keyword, category: t.category })}
+      >🎴</button>
+    </div>
+  );
+
+  const naverGrouped = groupByCat(naver);
+  return (
+    <section className="ic-panel ic-panel--trends">
+      <div className="ic-panel__head">
+        <h3 className="ic-panel__title">📈 외부 트렌드</h3>
+        <div className="ic-panel__actions">
+          <span className="ic-panel__hint">
+            {lastFetched ? `마지막 수집: ${fmtDate(lastFetched)}` : '아직 수집 없음'}
+          </span>
+          <button onClick={trigger} disabled={collecting}>
+            {collecting ? '수집 중...' : '🔄 수동 수집'}
+          </button>
+        </div>
+      </div>
+      {task && <TaskStatusBox task={task} />}
+      <div className="ic-trends__cols">
+        <div className="ic-trends__col">
+          <h4>🔥 NAVER 인기</h4>
+          {Object.keys(naverGrouped).length === 0 && <p className="ic-empty">없음</p>}
+          {Object.entries(naverGrouped).map(([cat, items]) => (
+            <div key={cat} className="ic-trend__group">
+              <div className="ic-trend__group-head" style={{ color: CATEGORY_COLORS[cat] || '#6B7280' }}>{cat}</div>
+              {items.map(renderRow)}
+            </div>
+          ))}
+        </div>
+        <div className="ic-trends__col">
+          <h4>📺 YouTube 인기</h4>
+          {google.length === 0 && <p className="ic-empty">없음</p>}
+          {google.map(renderRow)}
+        </div>
+      </div>
+    </section>
+  );
+}
+
+/* ══════════════════════ Trends 탭 패널 3: PreferenceImpactPanel ══════ */
+function PreferenceImpactPanel() {
+  const [prefs, setPrefs] = useState([]);
+  const TOTAL = 15;
+
+  useEffect(() => {
+    (async () => {
+      const data = await getInstaPreferences();
+      setPrefs(data.categories || []);
+    })();
+  }, []);
+
+  const totalWeight = prefs.reduce((s, p) => s + (p.weight || 0), 0) || 1;
+  const breakdown = prefs.map(p => ({
+    category: p.category,
+    count: Math.round(TOTAL * (p.weight || 0) / totalWeight),
+  }));
+
+  return (
+    <section className="ic-panel ic-panel--impact">
+      <h3 className="ic-panel__title">📊 다음 자동 추출 미리보기</h3>
+      <div className="ic-impact__row">
+        {breakdown.map(b => (
+          <div key={b.category} className="ic-impact__chip">
+            <span className="ic-impact__cat">{b.category}</span>
+            <span className="ic-impact__count">{b.count}개</span>
+          </div>
+        ))}
+      </div>
+    </section>
+  );
+}
+
+/* ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════ */
+export default function InstaCards() {
+  const [status, setStatus] = useState(null);
+  const [selectedSlateId, setSelectedSlateId] = useState(null);
+  /* ── 카드 생성 progress (Trends 탭 클릭 + Cards 탭 양쪽 모두 사용) ──
+   * null = idle
+   * { keyword, status: 'starting'|'processing'|'succeeded'|'failed', message?, slate_id?, error? } */
+  const [slateProgress, setSlateProgress] = useState(null);
+
+  /* ── 탭 상태 (URL 동기화) ── */
+  const [activeTab, setActiveTab] = useState(() => {
+    const u = new URL(window.location.href);
+    return u.searchParams.get('tab') === 'trends' ? 'trends' : 'cards';
+  });
+
+  const switchTab = (next) => {
+    setActiveTab(next);
+    const u = new URL(window.location.href);
+    if (next === 'cards') u.searchParams.delete('tab');
+    else u.searchParams.set('tab', next);
+    window.history.replaceState({}, '', u.toString());
+  };
+
+  const loadStatus = useCallback(() => {
+    return getInstaStatus().then(setStatus).catch(() => {});
+  }, []);
+
+  useEffect(() => {
+    loadStatus();
+  }, [loadStatus]);
+
+  /* ── handleCreateSlate: 키워드 → 카피 + 이미지 추론 → 자동 미리보기 ──
+   * 1. createInstaSlate 호출 → task_id
+   * 2. getInstaTask로 폴링 (3초 간격, 최대 8분 = Claude 카피 + Playwright 10장 렌더)
+   * 3. 완료 시 Cards 탭으로 자동 전환 + 슬레이트 선택 → SlateDetail이 카피·이미지 미리보기 */
+  const handleCreateSlate = useCallback(async ({ keyword, category, keyword_id } = {}) => {
+    if (!keyword || !category) {
+      alert('keyword + category 필수');
+      return;
+    }
+    setSlateProgress({ keyword, status: 'starting', message: '카드 생성 시작...' });
+    // 상단 progress 배너가 보이도록 스크롤 (Trends/Cards 어느 탭의 어느 위치에서 눌렀든)
+    if (typeof window !== 'undefined') {
+      window.scrollTo({ top: 0, behavior: 'smooth' });
+    }
+    try {
+      const { task_id } = await createInstaSlate({ keyword, category, keyword_id });
+      let st = null;
+      // 최대 8분 (3초 × 160) 폴링
+      for (let i = 0; i < 160; i++) {
+        st = await getInstaTask(task_id);
+        setSlateProgress({
+          keyword,
+          status: st.status,
+          message: st.message || `진행률 ${st.progress}%`,
+        });
+        if (st.status === 'succeeded' || st.status === 'failed') break;
+        await new Promise(r => setTimeout(r, 3000));
+      }
+      if (st && st.status === 'succeeded' && st.result_id) {
+        // 완료 — Cards 탭으로 자동 이동해서 SlateDetail 보여주기
+        setSlateProgress({
+          keyword, status: 'succeeded', message: '완료', slate_id: st.result_id,
+        });
+        setSelectedSlateId(st.result_id);
+        switchTab('cards');
+        // 3초 후 progress 배너 자동 dismiss
+        setTimeout(() => setSlateProgress(null), 3000);
+      } else {
+        setSlateProgress({
+          keyword, status: 'failed',
+          error: (st && st.error) || '시간 초과 또는 알 수 없는 오류',
+        });
+      }
+    } catch (e) {
+      setSlateProgress({ keyword, status: 'failed', error: e.message });
+    }
+  }, []);
+
+  return (
+    <div className="ic">
+      {/* ── 탭 바 ── */}
+      <div className="ic-tabbar">
+        <button
+          className={`ic-tab ${activeTab === 'cards' ? 'is-active' : ''}`}
+          onClick={() => switchTab('cards')}
+        >🎴 Cards</button>
+        <button
+          className={`ic-tab ${activeTab === 'trends' ? 'is-active' : ''}`}
+          onClick={() => switchTab('trends')}
+        >📈 Trends</button>
+      </div>
+
+      {/* ── 카드 생성 progress 배너 (양 탭 공통) ── */}
+      {slateProgress && (
+        <div
+          className={`ic-slate-progress ic-slate-progress--${slateProgress.status}`}
+          onClick={() => slateProgress.status !== 'processing' && slateProgress.status !== 'starting' && setSlateProgress(null)}
+        >
+          {slateProgress.status === 'starting' && '⏳'}
+          {slateProgress.status === 'processing' && '🎨'}
+          {slateProgress.status === 'succeeded' && '✅'}
+          {slateProgress.status === 'failed' && '⚠️'}
+          {' '}
+          <strong>{slateProgress.keyword}</strong>
+          {' — '}
+          {slateProgress.status === 'failed'
+            ? `실패: ${slateProgress.error}`
+            : slateProgress.message}
+          {(slateProgress.status === 'starting' || slateProgress.status === 'processing') && (
+            <span className="ic-slate-progress__hint"> · Claude로 10페이지 카피 추론 + Playwright로 카드 10장 생성 중 (3~7분)</span>
+          )}
+        </div>
+      )}
+
+      {/* ── Cards 탭 (기존 5-패널) ── */}
+      {activeTab === 'cards' && (
+        <>
+          <PullToRefresh onRefresh={loadStatus}>
+            <div>
+              {/* 헤더 + 상태 배너 */}
+              <header className="ic-header">
+                <h1>Insta Cards</h1>
+                {status && (
+                  <div className="ic-status-badges">
+                    <span className={`ic-badge ${status.naver_api ? 'ic-badge--on' : 'ic-badge--off'}`}>
+                      Naver {status.naver_api ? 'ON' : 'OFF'}
+                    </span>
+                    <span className={`ic-badge ${status.anthropic_api ? 'ic-badge--on' : 'ic-badge--off'}`}>
+                      AI {status.anthropic_api ? 'ON' : 'OFF'}
+                    </span>
+                  </div>
+                )}
+              </header>
+
+              <div className="ic-layout">
+                {/* 왼쪽: 트리거 + 키워드 */}
+                <div>
+                  <TriggerPanel />
+                  <div style={{ height: 16 }} />
+                  <KeywordsPanel onCreateSlate={handleCreateSlate} />
+                </div>
+
+                {/* 오른쪽: 슬레이트 목록 + 상세 */}
+                <div>
+                  <SlatesPanel
+                    selectedId={selectedSlateId}
+                    onSelect={setSelectedSlateId}
+                  />
+                </div>
+              </div>
+
+              <PromptTemplatesEditor />
+            </div>
+          </PullToRefresh>
+        </>
+      )}
+
+      {/* ── Trends 탭 (3 new panels) ── */}
+      {activeTab === 'trends' && (
+        <div className="ic-trends-grid">
+          <AccountFocusPanel />
+          <ExternalTrendsPanel onCreateSlate={handleCreateSlate} />
+          <PreferenceImpactPanel />
+        </div>
+      )}
+    </div>
+  );
+}
+
+/* ══════════════════════ 트리거 패널 ══════════════════════════════════════ */
+function TriggerPanel() {
+  const collectPoll = usePollTask();
+  const keywordsPoll = usePollTask();
+
+  async function handleCollect() {
+    try {
+      const res = await instaCollectNews();
+      collectPoll.start(res.task_id);
+    } catch (e) {
+      alert('뉴스 수집 실패: ' + e.message);
+    }
+  }
+
+  async function handleKeywords() {
+    try {
+      const res = await instaExtractKeywords();
+      keywordsPoll.start(res.task_id);
+    } catch (e) {
+      alert('키워드 추출 실패: ' + e.message);
+    }
+  }
+
+  const collectBusy = !!collectPoll.taskId;
+  const kwBusy = !!keywordsPoll.taskId;
+
+  return (
+    <div className="ic-section">
+      <p className="ic-section__title">트리거</p>
+      <div className="ic-trigger-buttons">
+        <button
+          className="ic-btn ic-btn--primary"
+          onClick={handleCollect}
+          disabled={collectBusy}
+        >
+          {collectBusy && <span className="ic-spinner" />}
+          뉴스 수집
+        </button>
+        <TaskStatusBox task={collectPoll.task} />
+        <button
+          className="ic-btn ic-btn--secondary"
+          onClick={handleKeywords}
+          disabled={kwBusy}
+        >
+          {kwBusy && <span className="ic-spinner" />}
+          키워드 추출
+        </button>
+        <TaskStatusBox task={keywordsPoll.task} />
+      </div>
+    </div>
+  );
+}
+
+/* ══════════════════════ 키워드 목록 ══════════════════════════════════════ */
+const CATEGORIES = ['전체', 'economy', 'psychology', 'celebrity'];
+
+function KeywordsPanel({ onCreateSlate }) {
+  const [category, setCategory] = useState('전체');
+  const [keywords, setKeywords] = useState([]);
+  const [creating, setCreating] = useState(null); // keyword_id being created
+
+  const load = useCallback(() => {
+    const cat = category === '전체' ? undefined : category;
+    getInstaKeywords({ category: cat }).then((r) => setKeywords(r.items || [])).catch(() => {});
+  }, [category]);
+
+  useEffect(() => { load(); }, [load]);
+
+  // 부모(InstaCards)의 handleCreateSlate에 위임 — progress 배너 + 스크롤 + 자동 미리보기 공통화
+  async function handleCreate(kw) {
+    if (creating) return;
+    setCreating(kw.id);
+    try {
+      await onCreateSlate?.({
+        keyword: kw.keyword,
+        category: kw.category,
+        keyword_id: kw.id,
+      });
+    } finally {
+      setCreating(null);
+    }
+  }
+
+  return (
+    <div className="ic-section">
+      <p className="ic-section__title">트렌딩 키워드</p>
+
+      {/* 카테고리 필터 */}
+      <div className="ic-filter">
+        {CATEGORIES.map((c) => (
+          <button
+            key={c}
+            className={`ic-filter-btn ${category === c ? 'ic-filter-btn--active' : ''}`}
+            onClick={() => setCategory(c)}
+          >
+            {c}
+          </button>
+        ))}
+      </div>
+
+      {/* progress 표시는 상단 ic-slate-progress 배너에서 일괄 처리 */}
+
+      {keywords.length === 0 ? (
+        <div className="ic-empty">키워드가 없습니다. 키워드 추출을 실행하세요.</div>
+      ) : (
+        <div className="ic-keywords">
+          {keywords.map((kw) => (
+            <div key={kw.id} className="ic-keyword-row">
+              <span className="ic-keyword-row__kw">{kw.keyword}</span>
+              <span className="ic-keyword-row__meta">
+                {kw.category} · {kw.articles_count ?? 0}건
+              </span>
+              <span className="ic-keyword-row__score">{kw.score?.toFixed(1) ?? '-'}</span>
+              <button
+                className="ic-btn ic-btn--primary ic-btn--sm"
+                onClick={() => handleCreate(kw)}
+                disabled={!!creating}
+              >
+                {creating === kw.id ? <span className="ic-spinner" /> : '🎴'}
+              </button>
+            </div>
+          ))}
+        </div>
+      )}
+    </div>
+  );
+}
+
+/* ══════════════════════ 슬레이트 목록 ══════════════════════════════════ */
+function SlatesPanel({ selectedId, onSelect }) {
+  const [slates, setSlates] = useState([]);
+  const [detail, setDetail] = useState(null);
+
+  const loadSlates = useCallback(() => {
+    getInstaSlates(50).then((r) => setSlates(r.items || [])).catch(() => {});
+  }, []);
+
+  useEffect(() => { loadSlates(); }, [loadSlates]);
+
+  useEffect(() => {
+    if (!selectedId) { setDetail(null); return; }
+    getInstaSlate(selectedId).then(setDetail).catch(() => setDetail(null));
+  }, [selectedId]);
+
+  function handleSelect(id) {
+    onSelect(id === selectedId ? null : id);
+  }
+
+  async function handleDelete(id) {
+    if (!confirm('슬레이트를 삭제하시겠습니까?')) return;
+    try {
+      await deleteInstaSlate(id);
+      if (selectedId === id) onSelect(null);
+      loadSlates();
+    } catch (e) {
+      alert('삭제 실패: ' + e.message);
+    }
+  }
+
+  async function handleRender(id) {
+    try {
+      const res = await renderInstaSlate(id);
+      // Re-render is fire-and-forget from the panel; user can refresh detail
+      alert('재렌더 요청 완료 (task: ' + res.task_id + ')');
+      setTimeout(loadSlates, 3000);
+    } catch (e) {
+      alert('재렌더 실패: ' + e.message);
+    }
+  }
+
+  return (
+    <div>
+      <div className="ic-section">
+        <div style={{ display: 'flex', alignItems: 'center', marginBottom: 14 }}>
+          <p className="ic-section__title" style={{ margin: 0, flex: 1 }}>슬레이트 목록</p>
+          <button className="ic-btn ic-btn--secondary ic-btn--sm" onClick={loadSlates}>↻ 새로고침</button>
+        </div>
+
+        {slates.length === 0 ? (
+          <div className="ic-empty">슬레이트가 없습니다. 카드를 생성해 보세요.</div>
+        ) : (
+          <div className="ic-slates-grid">
+            {slates.map((s) => (
+              <div
+                key={s.id}
+                className={`ic-slate-card ${selectedId === s.id ? 'ic-slate-card--active' : ''}`}
+                onClick={() => handleSelect(s.id)}
+              >
+                {s.status === 'rendered' || s.status === 'sent' ? (
+                  <img
+                    className="ic-slate-thumb"
+                    src={getInstaAssetUrl(s.id, 1)}
+                    alt={s.keyword}
+                    loading="lazy"
+                  />
+                ) : (
+                  <div className="ic-slate-thumb--placeholder">🎴</div>
+                )}
+                <div className="ic-slate-card__info">
+                  <div className="ic-slate-card__kw">{s.keyword}</div>
+                  <div className="ic-slate-card__meta">
+                    <span className="ic-slate-card__date">{fmtDate(s.created_at)}</span>
+                    <StatusBadge status={s.status} />
+                  </div>
+                </div>
+              </div>
+            ))}
+          </div>
+        )}
+      </div>
+
+      {/* 슬레이트 상세 */}
+      {detail && (
+        <SlateDetail
+          slate={detail}
+          onDelete={() => handleDelete(detail.id)}
+          onRender={() => handleRender(detail.id)}
+        />
+      )}
+    </div>
+  );
+}
+
+/* ══════════════════════ 슬레이트 상세 ══════════════════════════════════ */
+function SlateDetail({ slate, onDelete, onRender }) {
+  const pages = slate.assets || [];
+  const pageCount = pages.length > 0 ? pages.length : 10;
+
+  function copyCaption() {
+    const text = [slate.suggested_caption, slate.hashtags?.join(' ')].filter(Boolean).join('\n\n');
+    navigator.clipboard.writeText(text).then(() => alert('클립보드에 복사되었습니다!'));
+  }
+
+  return (
+    <div className="ic-detail">
+      <div className="ic-detail__header">
+        <div className="ic-detail__title">
+          {slate.keyword}
+          <span style={{ marginLeft: 8 }}><StatusBadge status={slate.status} /></span>
+        </div>
+        <div className="ic-detail__actions">
+          <button className="ic-btn ic-btn--secondary ic-btn--sm" onClick={onRender}>재렌더</button>
+          <button className="ic-btn ic-btn--danger ic-btn--sm" onClick={onDelete}>삭제</button>
+        </div>
+      </div>
+
+      {/* 페이지 이미지 스트립 */}
+      {(slate.status === 'rendered' || slate.status === 'sent') ? (
+        <div className="ic-pages-strip">
+          {Array.from({ length: pageCount }, (_, i) => i + 1).map((page) => (
+            <img
+              key={page}
+              className="ic-page-img"
+              src={getInstaAssetUrl(slate.id, page)}
+              alt={`Page ${page}`}
+              loading="lazy"
+            />
+          ))}
+        </div>
+      ) : (
+        <div className="ic-empty" style={{ padding: '20px 0' }}>
+          {slate.status === 'failed' ? '렌더 실패 — 재렌더를 시도하세요.' : '렌더링 전입니다.'}
+        </div>
+      )}
+
+      {/* 캡션 */}
+      {slate.suggested_caption && (
+        <div className="ic-caption-box">
+          <div className="ic-caption-box__label">
+            캡션
+            <button
+              className="ic-btn ic-btn--secondary ic-btn--sm"
+              style={{ marginLeft: 8 }}
+              onClick={copyCaption}
+            >
+              복사
+            </button>
+          </div>
+          <div className="ic-caption-text">{slate.suggested_caption}</div>
+          {slate.hashtags?.length > 0 && (
+            <div className="ic-hashtags" style={{ marginTop: 8 }}>
+              {slate.hashtags.join(' ')}
+            </div>
+          )}
+        </div>
+      )}
+
+      {/* 커버 카피 (1/10) */}
+      {slate.cover_copy && typeof slate.cover_copy === 'object' && (
+        <div className="ic-caption-box">
+          <div className="ic-caption-box__label">🎯 커버 (1/10)</div>
+          <div className="ic-caption-text">
+            <strong>{slate.cover_copy.headline}</strong>
+            {slate.cover_copy.body && (
+              <div style={{ marginTop: 6, opacity: 0.85, whiteSpace: 'pre-wrap' }}>
+                {slate.cover_copy.body}
+              </div>
+            )}
+            {slate.cover_copy.accent_color && (
+              <div style={{ marginTop: 6, fontSize: '0.72rem', opacity: 0.5 }}>
+                accent: <code>{slate.cover_copy.accent_color}</code>
+              </div>
+            )}
+          </div>
+        </div>
+      )}
+
+      {/* 본문 카피 8장 (2~9/10) */}
+      {Array.isArray(slate.body_copies) && slate.body_copies.length > 0 && (
+        <div className="ic-caption-box">
+          <div className="ic-caption-box__label">📝 본문 8장 (2~9/10)</div>
+          {slate.body_copies.map((b, i) => (
+            <div
+              key={i}
+              style={{
+                borderTop: i > 0 ? '1px solid rgba(255,255,255,0.06)' : 'none',
+                padding: '10px 0',
+              }}
+            >
+              <strong>{i + 2}. {b?.headline || ''}</strong>
+              {b?.body && (
+                <div style={{ marginTop: 4, opacity: 0.85, whiteSpace: 'pre-wrap' }}>
+                  {b.body}
+                </div>
+              )}
+            </div>
+          ))}
+        </div>
+      )}
+
+      {/* CTA 카피 (10/10) */}
+      {slate.cta_copy && typeof slate.cta_copy === 'object' && (
+        <div className="ic-caption-box">
+          <div className="ic-caption-box__label">📣 마무리 (10/10)</div>
+          <div className="ic-caption-text">
+            <strong>{slate.cta_copy.headline}</strong>
+            {slate.cta_copy.body && (
+              <div style={{ marginTop: 6, opacity: 0.85, whiteSpace: 'pre-wrap' }}>
+                {slate.cta_copy.body}
+              </div>
+            )}
+            {slate.cta_copy.cta && (
+              <div style={{ marginTop: 8, color: '#ec4899', fontWeight: 700 }}>
+                CTA: {slate.cta_copy.cta}
+              </div>
+            )}
+          </div>
+        </div>
+      )}
+    </div>
+  );
+}
+
+/* ══════════════════════ 프롬프트 템플릿 에디터 ══════════════════════════ */
+const PROMPT_NAMES = ['slate_writer', 'category_seeds'];
+
+function PromptTemplatesEditor() {
+  const [prompts, setPrompts] = useState({});
+  const [drafts, setDrafts] = useState({});
+  const [saving, setSaving] = useState({});
+
+  useEffect(() => {
+    PROMPT_NAMES.forEach((name) => {
+      getInstaPrompt(name)
+        .then((p) => {
+          setPrompts((prev) => ({ ...prev, [name]: p }));
+          setDrafts((prev) => ({ ...prev, [name]: p.template }));
+        })
+        .catch(() => {
+          setPrompts((prev) => ({ ...prev, [name]: null }));
+          setDrafts((prev) => ({ ...prev, [name]: '' }));
+        });
+    });
+  }, []);
+
+  async function handleSave(name) {
+    setSaving((prev) => ({ ...prev, [name]: true }));
+    try {
+      const updated = await putInstaPrompt(name, drafts[name] || '', prompts[name]?.description || '');
+      setPrompts((prev) => ({ ...prev, [name]: updated }));
+      alert(`${name} 저장 완료`);
+    } catch (e) {
+      alert('저장 실패: ' + e.message);
+    } finally {
+      setSaving((prev) => ({ ...prev, [name]: false }));
+    }
+  }
+
+  return (
+    <div className="ic-prompt-editor" style={{ marginTop: 24 }}>
+      <p className="ic-prompt-editor__title">프롬프트 템플릿</p>
+      {PROMPT_NAMES.map((name) => (
+        <div key={name} className="ic-prompt-block">
+          <div className="ic-prompt-block__head">
+            <span className="ic-prompt-block__name">{name}</span>
+            {prompts[name]?.updated_at && (
+              <span className="ic-prompt-block__date">
+                최종 수정: {fmtDate(prompts[name].updated_at)}
+              </span>
+            )}
+          </div>
+          {prompts[name]?.description && (
+            <div style={{ fontSize: '0.75rem', color: 'rgba(255,255,255,.4)', marginBottom: 6 }}>
+              {prompts[name].description}
+            </div>
+          )}
+          <textarea
+            className="ic-prompt-textarea"
+            value={drafts[name] ?? ''}
+            onChange={(e) => setDrafts((prev) => ({ ...prev, [name]: e.target.value }))}
+            placeholder={`${name} 템플릿을 입력하세요...`}
+          />
+          <div className="ic-prompt-save-row">
+            <button
+              className="ic-btn ic-btn--primary ic-btn--sm"
+              onClick={() => handleSave(name)}
+              disabled={saving[name]}
+            >
+              {saving[name] ? <span className="ic-spinner" /> : null}
+              저장
+            </button>
+          </div>
+        </div>
+      ))}
+    </div>
+  );
+}

src/pages/stock/screener/components/canvas/constants/canvasLayout.js

@@ -8,6 +8,7 @@ export const NODE_IDS = {
   RS:       'score-rs-rating',
   MA:       'score-ma-alignment',
   VCP:      'score-vcp-lite',
+  AI_NEWS:  'score-ai-news',
   COMBINE:  'combine',
   RESULT:   'result',
 };
@@ -22,6 +23,7 @@ export const NODE_KIND_MAP = {
   [NODE_IDS.RS]:       'score',
   [NODE_IDS.MA]:       'score',
   [NODE_IDS.VCP]:      'score',
+  [NODE_IDS.AI_NEWS]:  'score',
   [NODE_IDS.COMBINE]:  'combine',
   [NODE_IDS.RESULT]:   'result',
 };
@@ -35,6 +37,7 @@ export const SCORE_NODE_NAME_MAP = {
   [NODE_IDS.RS]:       'rs_rating',
   [NODE_IDS.MA]:       'ma_alignment',
   [NODE_IDS.VCP]:      'vcp_lite',
+  [NODE_IDS.AI_NEWS]:  'ai_news',
 };
 
 // 4단 layout: DATA → GATE → (점수 7개 세로) → COMBINE → RESULT
@@ -48,11 +51,12 @@ export const INITIAL_NODE_POSITIONS = {
   [NODE_IDS.RS]:       { x:  480, y: 360 },
   [NODE_IDS.MA]:       { x:  480, y: 450 },
   [NODE_IDS.VCP]:      { x:  480, y: 540 },
+  [NODE_IDS.AI_NEWS]:  { x:  480, y: 630 },
   [NODE_IDS.COMBINE]:  { x:  800, y: 280 },
   [NODE_IDS.RESULT]:   { x: 1080, y: 280 },
 };
 
-const SCORE_KEYS = ['FOREIGN','VOLUME','MOMENTUM','HIGH52W','RS','MA','VCP'];
+const SCORE_KEYS = ['FOREIGN','VOLUME','MOMENTUM','HIGH52W','RS','MA','VCP','AI_NEWS'];
 
 export const EDGES = [
   { id: 'e-data-gate', source: NODE_IDS.DATA, target: NODE_IDS.GATE },
@@ -77,4 +81,5 @@ export const SCORE_NODE_LABEL = {
   [NODE_IDS.RS]:       { icon: '💪', title: 'RS Rating' },
   [NODE_IDS.MA]:       { icon: '📈', title: '이평선 정렬' },
   [NODE_IDS.VCP]:      { icon: '🌀', title: 'VCP-lite' },
+  [NODE_IDS.AI_NEWS]:  { icon: '🤖', title: 'AI 뉴스' },
 };

src/pages/stock/screener/components/canvas/constants/canvasLayout.test.js

@@ -5,10 +5,10 @@ import {
 } from './canvasLayout';
 
 describe('canvasLayout', () => {
-  it('NODE_IDS — 11개 키, 모두 unique', () => {
+  it('NODE_IDS — 12개 키, 모두 unique', () => {
     const ids = Object.values(NODE_IDS);
-    expect(ids).toHaveLength(11);
+    expect(ids).toHaveLength(12);
-    expect(new Set(ids).size).toBe(11);
+    expect(new Set(ids).size).toBe(12);
   });
 
   it('INITIAL_NODE_POSITIONS — 모든 NODE_IDS에 좌표 존재', () => {
@@ -20,8 +20,8 @@ describe('canvasLayout', () => {
     }
   });
 
-  it('EDGES — 16개, source/target이 모두 NODE_IDS 안에 존재', () => {
+  it('EDGES — 18개, source/target이 모두 NODE_IDS 안에 존재', () => {
-    expect(EDGES).toHaveLength(16);
+    expect(EDGES).toHaveLength(18);
     const validIds = new Set(Object.values(NODE_IDS));
     for (const e of EDGES) {
       expect(validIds.has(e.source)).toBe(true);
@@ -30,10 +30,11 @@ describe('canvasLayout', () => {
     }
   });
 
-  it('EDGES — 7개 점수 노드는 모두 gate 입력 + combine 출력을 가짐', () => {
+  it('EDGES — 8개 점수 노드는 모두 gate 입력 + combine 출력을 가짐', () => {
     const SCORE_IDS = [
       NODE_IDS.FOREIGN, NODE_IDS.VOLUME, NODE_IDS.MOMENTUM,
       NODE_IDS.HIGH52W, NODE_IDS.RS, NODE_IDS.MA, NODE_IDS.VCP,
+      NODE_IDS.AI_NEWS,
     ];
     for (const sid of SCORE_IDS) {
       const hasGateInput = EDGES.some(
@@ -54,9 +55,10 @@ describe('canvasLayout', () => {
     }
   });
 
-  it('SCORE_NODE_NAME_MAP — 7개 점수 노드 ID → backend node name', () => {
+  it('SCORE_NODE_NAME_MAP — 8개 점수 노드 ID → backend node name', () => {
-    expect(Object.keys(SCORE_NODE_NAME_MAP)).toHaveLength(7);
+    expect(Object.keys(SCORE_NODE_NAME_MAP)).toHaveLength(8);
     expect(SCORE_NODE_NAME_MAP[NODE_IDS.FOREIGN]).toBe('foreign_buy');
     expect(SCORE_NODE_NAME_MAP[NODE_IDS.VOLUME]).toBe('volume_surge');
+    expect(SCORE_NODE_NAME_MAP[NODE_IDS.AI_NEWS]).toBe('ai_news');
   });
 });

src/routes.jsx

@@ -9,7 +9,7 @@ import {
     IconMusic,
     IconLab,
     IconTodo,
-    IconBlogMarketing,
+    IconInsta,
     IconPortfolio,
 } from './components/Icons';
 
@@ -26,7 +26,7 @@ const SwordStream = lazy(() => import('./pages/effect-lab/SwordStream'));
 const DayCalc = lazy(() => import('./pages/effect-lab/DayCalc'));
 const Todo = lazy(() => import('./pages/todo/Todo'));
 const MusicStudio = lazy(() => import('./pages/music/MusicStudio'));
-const BlogMarketing = lazy(() => import('./pages/blog-marketing/BlogMarketing'));
+const InstaCards = lazy(() => import('./pages/insta/InstaCards'));
 const Portfolio = lazy(() => import('./pages/portfolio/Portfolio'));
 
 export const navLinks = [
@@ -103,13 +103,13 @@ export const navLinks = [
         accent: '#f43f5e',
     },
     {
-        id: 'blog-lab',
+        id: 'insta',
-        label: 'Blog Lab',
+        label: 'Insta',
-        path: '/blog-lab',
+        path: '/insta',
-        subtitle: 'MONETIZE',
+        subtitle: 'CARD FEED',
-        description: 'AI 블로그 마케팅으로 수익을 만드는 연구소',
+        description: '뉴스에서 키워드 발굴 → AI 카드 10장 자동 생성 → 인스타 업로드',
-        icon: <IconBlogMarketing />,
+        icon: <IconInsta />,
-        accent: '#10b981',
+        accent: '#ec4899',
     },
     {
         id: 'todo',
@@ -190,8 +190,8 @@ export const appRoutes = [
         element: <MusicStudio />,
     },
     {
-        path: 'blog-lab',
+        path: 'insta',
-        element: <BlogMarketing />,
+        element: <InstaCards />,
     },
     {
         path: 'todo',