Merge branch 'main' of https://github.com/hwanny1128/HGZero

.claude/settings.local.json

@@ -0,0 +1,11 @@
+{
+  "permissions": {
+    "allow": [
+      "Bash(git add:*)",
+      "Bash(git commit:*)",
+      "Bash(git push)"
+    ],
+    "deny": [],
+    "ask": []
+  }
+}

design/backend/sequence/inner/ai-결정사항제안.puml

@@ -6,27 +6,22 @@ title AI Service 내부 시퀀스 - 결정사항제안
 participant "SuggestionController" as Controller
 participant "DecisionSuggestionService" as Service
 participant "LLMClient" as LLM
-participant "SuggestionRepository" as Repo
 participant "TranscriptRepository" as TranscriptRepo
 database "Azure OpenAI<<E>>" as OpenAI
+database "Redis Cache<<E>>" as Cache
 database "PostgreSQL<<E>>" as DB
 
 == 실시간 결정사항 제안 요청 ==
 
 note over Controller
   TranscriptService로부터 호출
-  또는 API 직접 호출:
+  (회의록 자동작성 프로세스 내부)
-  POST /api/ai/suggestions/decision
-  Body: {
-    "meetingId": "{meetingId}",
-    "transcriptText": "최근 대화 내용"
-  }
 end note
 
 Controller -> Service: suggestDecisions(meetingId, transcriptText)
 activate Service
 
-== 회의 맥락 및 이전 결정 조회 ==
+== 회의 맥락 조회 ==
 
 Service -> TranscriptRepo: getMeetingContext(meetingId)
 activate TranscriptRepo
@@ -40,17 +35,15 @@ deactivate DB
 TranscriptRepo --> Service: meetingContext
 deactivate TranscriptRepo
 
-Service -> Repo: getPreviousDecisions(meetingId)
+Service -> Cache: GET decisions:{meetingId}
-activate Repo
+activate Cache
+note right
+  이전에 감지한 결정사항 조회
+  (중복 제거용)
+end note
 
-Repo -> DB: SELECT content FROM ai_suggestions\nWHERE meeting_id = {meetingId}\nAND suggestion_type = 'DECISION'\nAND status = 'APPLIED'
+Cache --> Service: previousDecisions
-activate DB
+deactivate Cache
-
-DB --> Repo: 이미 확정된 결정사항
-deactivate DB
-
-Repo --> Service: previousDecisions
-deactivate Repo
 
 == LLM 기반 결정사항 패턴 감지 ==
 
@@ -69,7 +62,7 @@ note right
 
   사용자 프롬프트:
   - 회의 참석자: {participants}
-  - 이미 확정된 결정: {previousDecisions}
+  - 이미 감지한 결정: {previousDecisions}
   - 현재 대화 내용: {transcriptText}
 
   지시사항:
@@ -140,7 +133,7 @@ Service -> Service: 결정사항 검증
 note right
   검증 기준:
   - 신뢰도 70% 이상만 선택
-  - 중복 제거 (이미 확정된 결정)
+  - 중복 제거 (이미 감지한 결정)
   - 명확성 검증
     * 주어, 목적어가 명확한가?
     * 결정 내용이 구체적인가?
@@ -155,46 +148,32 @@ loop 각 제안마다
       추가 정보:
       - 생성 시각
       - 회의 진행 시점 (분)
-      - 원문 위치 (라인 번호)
+      - 원문 위치 정보
-      - 상태: PENDING
+      - 고유 ID (UUID)
-      - 관련 논의사항 참조
     end note
 
 end
 
-== 제안 저장 ==
+== 임시 캐시 저장 (선택적) ==
 
-loop 각 검증된 제안마다
+Service -> Cache: APPEND decisions:{meetingId}
-
+activate Cache
-    Service -> Repo: saveSuggestion(meetingId, decision)
-    activate Repo
-
-    Repo -> DB: INSERT INTO ai_suggestions
-    activate DB
 note right
-      저장 데이터:
+  Redis에 임시 저장:
-      - meeting_id
+  - Key: decisions:{meetingId}
-      - suggestion_type: 'DECISION'
+  - Value: JSON array (제안 목록)
-      - content: {decision 내용}
+  - TTL: 2시간 (회의 시간)
-      - category: 결정 카테고리
+  - APPEND로 기존 목록에 추가
-      - decision_maker: 결정자
+
-      - participants: 참여자 목록 (JSON)
+  목적:
-      - confidence_score: 0.0-1.0
+  - 중복 감지용
-      - extracted_from: 원문
+  - 재접속 시 복원용
-      - context: 결정 배경
-      - status: PENDING
-      - created_at
 end note
 
-    DB --> Repo: suggestionId
+Cache --> Service: 저장 완료
-    deactivate DB
+deactivate Cache
 
-    Repo --> Service: suggestionId
+== 응답 반환 ==
-    deactivate Repo
-
-end
-
-== 응답 구성 ==
 
 Service -> Service: 응답 데이터 구성
 note right
@@ -208,20 +187,22 @@ note right
         "decisionMaker": "김철수",
         "confidence": 0.85,
         "extractedFrom": "원문 발췌",
-        "context": "결정 배경 설명",
+        "context": "결정 배경 설명"
-        "canApply": true
       }
     ],
     "totalCount": 제안 개수,
-    "displayHint": "오른쪽 탭 '결정사항' 섹션"
+    "timestamp": "생성 시각"
   }
 end note
 
-Service --> Controller: 결정사항 제안 생성 완료
+Service --> Controller: 결정사항 제안 목록
 deactivate Service
 
-Controller --> Controller: 200 OK 응답 반환
+Controller --> Controller: 이벤트 데이터에 포함하여 반환
 note right
+  TranscriptSummaryCreated 이벤트에
+  decisionSuggestions 필드로 포함
+
   프론트엔드 처리:
   - 오른쪽 "추천" 탭의 "결정사항" 섹션 표시
   - "적용" 버튼 활성화
@@ -234,49 +215,36 @@ end note
 
 note over Controller
   사용자가 "적용" 버튼 클릭 시:
-  PUT /api/ai/suggestions/{suggestionId}/apply
+  프론트엔드에서 직접 Meeting Service 호출
-end note
 
-Controller -> Service: applySuggestion(suggestionId, meetingId)
+  PUT /api/meetings/{meetingId}/transcript
-activate Service
+  Body: {
+    "addDecisionSection": {
+      "content": "결정 내용",
+      "category": "기술",
+      "decisionMaker": "김철수"
+    }
+  }
 
-Service -> Repo: updateSuggestionStatus(suggestionId, "APPLIED")
+  Meeting Service에서 회의록의
-activate Repo
-
-Repo -> DB: UPDATE ai_suggestions\nSET status = 'APPLIED',\napplied_at = NOW()
-activate DB
-
-DB --> Repo: 업데이트 완료
-deactivate DB
-
-Repo --> Service: 완료
-deactivate Repo
-
-Service -> Service: 결정사항을 회의록에 추가
-note right
-  Meeting Service API 호출하여
   "결정사항" 섹션에 항목 추가
 end note
 
-Service --> Controller: 적용 완료
-deactivate Service
-
-Controller --> Controller: 200 OK
-
 note over Controller, DB
 처리 시간:
 - 맥락 조회: 100-200ms
 - LLM 패턴 감지: 2-3초
 - 검증 및 필터링: 100-200ms
-- 저장 처리: 200-300ms
+- 캐시 저장: 50-100ms
-총 처리 시간: 약 3-4초
+총 처리 시간: 약 2.5-3.5초
 
-제안 정책:
+특징:
-- 신뢰도 70% 이상만 제안
+- DB 영구 저장 없음 (임시 데이터)
-- 명확한 결정 표현 우선
+- Redis 캐시만 활용
-- 중복 제거 (이미 확정된 것 제외)
+  * 중복 감지용
-- 카테고리별로 최대 10개까지
+  * 재접속 복원용
-- 실시간으로 계속 감지
+- 프론트엔드 메모리에서 관리
+- "적용" 시에만 회의록에 반영
 end note
 
 @enduml

design/backend/sequence/inner/ai-논의사항제안.puml

@@ -6,21 +6,16 @@ title AI Service 내부 시퀀스 - 논의사항제안
 participant "SuggestionController" as Controller
 participant "DiscussionSuggestionService" as Service
 participant "LLMClient" as LLM
-participant "SuggestionRepository" as Repo
 participant "TranscriptRepository" as TranscriptRepo
 database "Azure OpenAI<<E>>" as OpenAI
+database "Redis Cache<<E>>" as Cache
 database "PostgreSQL<<E>>" as DB
 
 == 실시간 논의사항 제안 요청 ==
 
 note over Controller
   TranscriptService로부터 호출
-  또는 API 직접 호출:
+  (회의록 자동작성 프로세스 내부)
-  POST /api/ai/suggestions/discussion
-  Body: {
-    "meetingId": "{meetingId}",
-    "transcriptText": "최근 대화 내용"
-  }
 end note
 
 Controller -> Service: suggestDiscussionTopics(meetingId, transcriptText)
@@ -139,42 +134,30 @@ loop 각 제안마다
       - 생성 시각
       - 제안 신뢰도 점수
       - 회의 진행 시점 (분)
-      - 상태: PENDING
+      - 고유 ID (UUID)
     end note
 
 end
 
-== 제안 저장 ==
+== 임시 캐시 저장 (선택적) ==
 
-loop 각 검증된 제안마다
+Service -> Cache: SET suggestions:discussion:{meetingId}
-
+activate Cache
-    Service -> Repo: saveSuggestion(meetingId, suggestion)
-    activate Repo
-
-    Repo -> DB: INSERT INTO ai_suggestions
-    activate DB
 note right
-      저장 데이터:
+  Redis에 임시 저장:
-      - meeting_id
+  - Key: suggestions:discussion:{meetingId}
-      - suggestion_type: 'DISCUSSION'
+  - Value: JSON array (제안 목록)
-      - content: {topic, reason}
+  - TTL: 2시간 (회의 시간)
-      - priority: HIGH/MEDIUM/LOW
+
-      - related_agenda: "안건 항목"
+  목적:
-      - estimated_time: 예상 시간
+  - 재접속 시 복원용
-      - confidence_score: 0.0-1.0
+  - WebSocket 재연결 대응
-      - status: PENDING
-      - created_at
 end note
 
-    DB --> Repo: suggestionId
+Cache --> Service: 저장 완료
-    deactivate DB
+deactivate Cache
 
-    Repo --> Service: suggestionId
+== 응답 반환 ==
-    deactivate Repo
-
-end
-
-== 응답 구성 ==
 
 Service -> Service: 응답 데이터 구성
 note right
@@ -187,20 +170,22 @@ note right
         "reason": "제안 이유",
         "priority": "HIGH",
         "relatedAgenda": "관련 안건",
-        "estimatedTime": 10,
+        "estimatedTime": 10
-        "canApply": true
       }
     ],
     "totalCount": 제안 개수,
-    "displayHint": "오른쪽 탭에 표시"
+    "timestamp": "생성 시각"
   }
 end note
 
-Service --> Controller: 논의사항 제안 생성 완료
+Service --> Controller: 논의사항 제안 목록
 deactivate Service
 
-Controller --> Controller: 200 OK 응답 반환
+Controller --> Controller: 이벤트 데이터에 포함하여 반환
 note right
+  TranscriptSummaryCreated 이벤트에
+  discussionSuggestions 필드로 포함
+
   프론트엔드 처리:
   - 오른쪽 "추천" 탭에 표시
   - "적용" 버튼 활성화
@@ -214,48 +199,33 @@ end note
 
 note over Controller
   사용자가 "적용" 버튼 클릭 시:
-  PUT /api/ai/suggestions/{suggestionId}/apply
+  프론트엔드에서 직접 Meeting Service 호출
-end note
 
-Controller -> Service: applySuggestion(suggestionId, meetingId)
+  PUT /api/meetings/{meetingId}/transcript
-activate Service
+  Body: {
+    "addDiscussionSection": {
+      "topic": "논의 주제",
+      "content": ""
+    }
+  }
 
-Service -> Repo: updateSuggestionStatus(suggestionId, "APPLIED")
+  Meeting Service에서 회의록에
-activate Repo
-
-Repo -> DB: UPDATE ai_suggestions\nSET status = 'APPLIED',\napplied_at = NOW()
-activate DB
-
-DB --> Repo: 업데이트 완료
-deactivate DB
-
-Repo --> Service: 완료
-deactivate Repo
-
-Service -> Service: 논의사항을 회의록에 추가하는 로직 실행
-note right
-  Meeting Service에 API 호출하여
   새로운 논의 섹션 추가
 end note
 
-Service --> Controller: 적용 완료
-deactivate Service
-
-Controller --> Controller: 200 OK
-
 note over Controller, DB
 처리 시간:
 - 맥락 정보 조회: 100-200ms
 - LLM 제안 생성: 2-3초
 - 검증 및 필터링: 100-200ms
-- 저장 처리: 200-300ms
+- 캐시 저장: 50-100ms
-총 처리 시간: 약 3-4초
+총 처리 시간: 약 2.5-3.5초
 
-제안 정책:
+특징:
-- 최대 5개까지만 제안
+- DB 영구 저장 없음 (임시 데이터)
-- 우선순위 HIGH가 1개 이상
+- Redis 캐시만 활용 (재접속 복원용)
-- 이미 논의한 주제는 제외
+- 프론트엔드 메모리에서 관리
-- 제안은 회의 중 언제든 생성 가능
+- "적용" 시에만 회의록에 반영
 end note
 
 @enduml

design/backend/sequence/inner/ai-실시간Todo추출.puml

@@ -6,21 +6,16 @@ title AI Service 내부 시퀀스 - 실시간Todo추출
 participant "SuggestionController" as Controller
 participant "RealtimeTodoService" as Service
 participant "LLMClient" as LLM
-participant "SuggestionRepository" as Repo
 participant "TranscriptRepository" as TranscriptRepo
 database "Azure OpenAI<<E>>" as OpenAI
+database "Redis Cache<<E>>" as Cache
 database "PostgreSQL<<E>>" as DB
 
 == 실시간 액션아이템 추출 요청 ==
 
 note over Controller
   TranscriptService로부터 호출
-  또는 API 직접 호출:
+  (회의록 자동작성 프로세스 내부)
-  POST /api/ai/suggestions/action-item
-  Body: {
-    "meetingId": "{meetingId}",
-    "transcriptText": "최근 대화 내용"
-  }
 end note
 
 Controller -> Service: extractRealtimeActionItems(meetingId, transcriptText)
@@ -40,17 +35,15 @@ deactivate DB
 TranscriptRepo --> Service: meetingContext
 deactivate TranscriptRepo
 
-Service -> Repo: getPreviousActionItems(meetingId)
+Service -> Cache: GET action-items:{meetingId}
-activate Repo
+activate Cache
+note right
+  이전에 추출한 액션아이템 조회
+  (중복 제거용)
+end note
 
-Repo -> DB: SELECT content FROM ai_suggestions\nWHERE meeting_id = {meetingId}\nAND suggestion_type = 'ACTION_ITEM'\nAND status IN ('PENDING', 'APPLIED')
+Cache --> Service: previousActionItems
-activate DB
+deactivate Cache
-
-DB --> Repo: 이미 추출된 액션아이템
-deactivate DB
-
-Repo --> Service: previousActionItems
-deactivate Repo
 
 == LLM 기반 액션아이템 패턴 감지 ==
 
@@ -169,47 +162,32 @@ loop 각 제안마다
       추가 정보:
       - 생성 시각
       - 회의 진행 시점 (분)
-      - 원문 위치 (라인 번호)
+      - 원문 위치 정보
-      - 상태: PENDING
+      - 고유 ID (UUID)
-      - 관련 결정사항 참조
-      - 관련 논의 섹션 참조
     end note
 
 end
 
-== 제안 저장 ==
+== 임시 캐시 저장 (선택적) ==
 
-loop 각 검증된 제안마다
+Service -> Cache: APPEND action-items:{meetingId}
-
+activate Cache
-    Service -> Repo: saveSuggestion(meetingId, actionItem)
-    activate Repo
-
-    Repo -> DB: INSERT INTO ai_suggestions
-    activate DB
 note right
-      저장 데이터:
+  Redis에 임시 저장:
-      - meeting_id
+  - Key: action-items:{meetingId}
-      - suggestion_type: 'ACTION_ITEM'
+  - Value: JSON array (제안 목록)
-      - content: 할 일 내용
+  - TTL: 2시간 (회의 시간)
-      - assignee: 담당자
+  - APPEND로 기존 목록에 추가
-      - due_date: 마감일
+
-      - priority: HIGH/MEDIUM/LOW
+  목적:
-      - confidence_score: 0.0-1.0
+  - 중복 감지용
-      - extracted_from: 원문
+  - 재접속 시 복원용
-      - related_decision_id: 관련 결정
-      - status: PENDING
-      - created_at
 end note
 
-    DB --> Repo: suggestionId
+Cache --> Service: 저장 완료
-    deactivate DB
+deactivate Cache
 
-    Repo --> Service: suggestionId
+== 응답 반환 ==
-    deactivate Repo
-
-end
-
-== 응답 구성 ==
 
 Service -> Service: 응답 데이터 구성
 note right
@@ -224,20 +202,22 @@ note right
         "priority": "HIGH",
         "confidence": 0.85,
         "extractedFrom": "원문 발췌",
-        "relatedDecision": "decision-uuid",
+        "relatedDecision": "decision-uuid"
-        "canApply": true
       }
     ],
     "totalCount": 제안 개수,
-    "displayHint": "오른쪽 탭 '액션아이템' 섹션"
+    "timestamp": "생성 시각"
   }
 end note
 
-Service --> Controller: 액션아이템 제안 생성 완료
+Service --> Controller: 액션아이템 제안 목록
 deactivate Service
 
-Controller --> Controller: 200 OK 응답 반환
+Controller --> Controller: 이벤트 데이터에 포함하여 반환
 note right
+  TranscriptSummaryCreated 이벤트에
+  actionItemSuggestions 필드로 포함
+
   프론트엔드 처리:
   - 오른쪽 "추천" 탭의 "액션아이템" 섹션 표시
   - "적용" 버튼 활성화
@@ -251,36 +231,14 @@ end note
 
 note over Controller
   사용자가 "적용" 버튼 클릭 시:
-  PUT /api/ai/suggestions/{suggestionId}/apply
+  프론트엔드에서 직접 Meeting Service 호출
-  Body: {
-    "assignee": "김철수" (수정 가능),
-    "dueDate": "2025-02-01" (수정 가능)
-  }
-end note
 
-Controller -> Service: applySuggestion(suggestionId, updateData)
+  POST /api/meetings/{meetingId}/todos
-activate Service
-
-Service -> Repo: updateSuggestionStatus(suggestionId, "APPLIED")
-activate Repo
-
-Repo -> DB: UPDATE ai_suggestions\nSET status = 'APPLIED',\napplied_at = NOW(),\nassignee = {updateData.assignee},\ndue_date = {updateData.dueDate}
-activate DB
-
-DB --> Repo: 업데이트 완료
-deactivate DB
-
-Repo --> Service: 완료
-deactivate Repo
-
-Service -> Service: Meeting Service에 Todo 생성 요청
-note right
-  POST /meetings/{meetingId}/todos
   Body: {
     "content": "할 일 내용",
-    "assignee": "담당자",
+    "assignee": "김철수",
-    "dueDate": "마감일",
+    "dueDate": "2025-02-01",
-    "priority": "우선순위",
+    "priority": "HIGH",
     "relatedSection": "관련 회의록 섹션"
   }
 
@@ -290,31 +248,26 @@ note right
   - 담당자에게 알림 발송
 end note
 
-Service --> Controller: 적용 완료
-deactivate Service
-
-Controller --> Controller: 200 OK
-
 note over Controller, DB
 처리 시간:
 - 맥락 조회: 100-200ms
 - LLM 패턴 감지: 1-2초
 - 검증 및 필터링: 100-200ms
-- 저장 처리: 200-300ms
+- 캐시 저장: 50-100ms
-총 처리 시간: 약 2-3초
+총 처리 시간: 약 1.5-2.5초
 
-제안 정책:
+특징:
-- 신뢰도 70% 이상만 제안
+- DB 영구 저장 없음 (임시 데이터)
-- 명확한 액션 표현 우선
+- Redis 캐시만 활용
-- 중복 제거 (유사도 90% 기준)
+  * 중복 감지용
-- 실시간으로 계속 감지
+  * 재접속 복원용
-- 최대 20개까지 누적 표시
+- 프론트엔드 메모리에서 관리
-- 적용된 것은 회색 처리
+- "적용" 시에만 Todo 생성
 
 차이점 (회의 종료 후 Todo 추출과):
-- 실시간: 5초마다 즉시 추출
+- 실시간: 5초마다 즉시 추출, 임시 제안
-- 종료 후: 전체 회의록 기반 종합 추출
+- 종료 후: 전체 회의록 기반 종합 추출, 자동 생성
-- 실시간은 "후보"로 제시
+- 실시간은 "후보"로 제시, 사용자 선택
 - 종료 후는 "확정" 추출 후 자동 생성
 end note
 

design/uiux/prototype/06-검증완료.html

@@ -82,7 +82,7 @@
     <!-- Header -->
     <header class="header">
       <div class="header-left">
-        <button class="icon-btn" onclick="history.back()">←</button>
+        <button class="back-btn" onclick="history.back()">←</button>
         <h1 class="header-title">검증 완료</h1>
       </div>
     </header>
@@ -134,7 +134,7 @@
               <span class="text-caption text-muted">2명 검증 완료</span>
             </div>
           </div>
-          <button class="btn-ghost btn-sm" onclick="viewSection(0)">보기</button>
+          <button class="btn btn-secondary btn-sm" onclick="viewSection(0)">보기</button>
         </div>
 
         <!-- 섹션 2 - 검증 완료 + 잠금 -->
@@ -154,7 +154,7 @@
               <span class="text-caption text-muted">3명 검증 완료 · 잠금됨</span>
             </div>
           </div>
-          <button class="btn-ghost btn-sm" onclick="unlockSection(1)">잠금해제</button>
+          <button class="btn btn-secondary btn-sm" onclick="unlockSection(1)">잠금해제</button>
         </div>
 
         <!-- 섹션 3 - 미검증 -->
@@ -169,7 +169,7 @@
               <span class="text-caption text-muted">1명 검증 완료</span>
             </div>
           </div>
-          <button class="btn-primary btn-sm" onclick="verifySection(2)">검증하기</button>
+          <button class="btn btn-primary btn-sm" onclick="verifySection(2)">검증하기</button>
         </div>
 
         <!-- 섹션 4 - 미검증 -->
@@ -181,7 +181,7 @@
               <span class="text-caption text-muted">아직 검증되지 않음</span>
             </div>
           </div>
-          <button class="btn-primary btn-sm" onclick="verifySection(3)">검증하기</button>
+          <button class="btn btn-primary btn-sm" onclick="verifySection(3)">검증하기</button>
         </div>
       </div>
 
@@ -209,8 +209,8 @@
         </div>
       </div>
       <div class="modal-footer">
-        <button class="btn-ghost" onclick="closeModal('sectionModal')">닫기</button>
+        <button class="btn btn-secondary btn-sm" onclick="closeModal('sectionModal')">닫기</button>
-        <button class="btn-primary" onclick="editSection()">편집</button>
+        <button class="btn btn-primary btn-sm" onclick="editSection()">편집</button>
       </div>
     </div>
   </div>
@@ -229,8 +229,8 @@
         </div>
       </div>
       <div class="modal-footer">
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         <p class="text-small mb-md">이 섹션의 잠금을 해제하시겠습니까?</p>
-        <div class="card" style="background: var(--warning); color: var(--white);">
+        <div class="card" style="background: transparent; color: var(--error); border: 1px solid var(--error);">
           <p class="text-small font-medium">⚠️ 잠금 해제 시 다른 참석자들이 내용을 수정할 수 있습니다.</p>
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