feat(ai): 멀티 면접관 패널 피드백 평가 (Phase 1 — AI 단독, 출력 호환)#112
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단일 평가자 → 직군·논리·커뮤니케이션 평가위원이 각자 한 축을 병렬 채점 후 가중평균 종합. 콜백 출력 형식(4점수+요약+키워드)은 그대로라 Core/프론트 무변경. - prompts/feedback_panel.py: persona/평가축을 변수로 받는 단일 평가위원 프롬프트 - PanelFeedbackGenerator: 3개 평가위원 asyncio.gather 병렬 → 가중평균 - overall = 기술 0.5 / 논리 0.25 / 커뮤 0.25 (None 차원은 가중 재정규화) - PERSONALITY 모드는 기술 평가자를 인성·협업 평가자로 교체 - 단일 직군이어도 3관점 평가(요청 페이로드는 대표 직군 1개 — 다직군 가중은 Phase 2) - strengths/weaknesses 는 관점별 라벨([기술]/[논리]/[전달])로 병합, 키워드 dedup - 평가위원 1명 실패해도 나머지로 종합(예외 격리) - runner: FeedbackConsumer 를 PanelFeedbackGenerator 로 와이어 - 테스트 4건(가중평균/None 재정규화/모드 교체/키워드 dedup) 비용: 피드백당 LLM콜 3개(병렬, 지연은 단일콜 수준). Phase 2(후속): Core 가 jobCategories 복수+질문 직군 태그 전송 → 다직군 가중, 평가위원별 분해 저장·UI 노출. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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단일 평가자 → 직군·논리·커뮤니케이션 평가위원이 각자 한 축을 병렬 채점 후
가중평균 종합. 콜백 출력 형식(4점수+요약+키워드)은 그대로라 Core/프론트 무변경.
비용: 피드백당 LLM콜 3개(병렬, 지연은 단일콜 수준).
Phase 2(후속): Core 가 jobCategories 복수+질문 직군 태그 전송 → 다직군 가중, 평가위원별 분해 저장·UI 노출.
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