feat(feedback): 질문별 복기 — 답변마다 모범 답안·리라이트·코칭#120
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면접 도구를 "채점기"에서 "코치"로. 피드백 생성 시 자기소개를 제외한 모든
답변에 대해 AI가 모범 답안 + 내 답변 리라이트 + 한 줄 코칭을 생성하고,
피드백 리포트의 답변 버블 아래 '복기' 아코디언으로 보여준다(평가 점수 포함).
- AI: answer_coaching 프롬프트 + LlmAnswerCoach(Flash). FeedbackConsumer 가
자기소개 제외 (질문,답변) 쌍을 찾아 답변별 병렬 코칭 → callback.feedback 의
answerCoaching[{messageId, modelAnswer, answerRewrite, coachingComment}].
종합 generate·첫인상·직무 적합도와 asyncio.gather 병렬, 실패해도 피드백 계속.
- Core: V19(interview_messages +3컬럼) + InterviewMessage.recordCoaching.
FeedbackCallbackService 가 각 답변 메시지에 기록. MessageResult/Response 가
답변 평가 점수 + 복기를 노출(종료 세션 조회에서만 — expectedSignal 동일 게이팅).
- Frontend: AnswerCoachingAccordion(답변 버블 아래 '복기' 토글). OpenAPI 재생성.
- 테스트(AI/Core) + docs(database/messaging/CLAUDE) 갱신.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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변경 사항
면접 도구를 "채점기" → "코치" 로 끌어올립니다. 사용자는 점수뿐 아니라 "그래서 어떻게 답했어야 하는지" 를 봅니다.
피드백 생성 시, 자기소개를 제외한 모든 답변에 대해 AI가:
을 생성하고, 피드백 리포트의 답변 버블 아래 '복기' 아코디언(평가 점수 포함)으로 보여줍니다.
상세
AI
chain/prompts/answer_coaching.py+LlmAnswerCoach(Flash).FeedbackConsumer가 자기소개 제외 (질문,답변) 쌍을 찾아 답변별 병렬 코칭 →callback.feedback.answerCoaching[{messageId, modelAnswer, answerRewrite, coachingComment}]asyncio.gather병렬. 실패/빈 답변/자기소개는 건너뜀(피드백은 정상 발행). 답변 수 상한(기본 30)Core
interview_messages에model_answer/answer_rewrite/coaching_comment추가 +InterviewMessage.recordCoachingFeedbackCallbackService가answerCoaching[]을 각 답변 메시지에 기록(다른 세션 메시지는 방어적 skip)MessageResult/MessageResponse가 답변 평가 점수 + 복기를 노출하되 종료 세션 조회에서만(expectedSignal과 동일 게이팅 — 라이브 중 정답 유출 방지)Frontend
AnswerCoachingAccordion— 답변 버블 아래 '복기 보기' 토글(평가 점수 칩 → 한 줄 코칭 → 모범 답안 → 리라이트). 피드백 페이지의 기존InterviewTranscript재사용. OpenAPI 타입 재생성테스트
_collect_coachable_pairs·forwarding → 269 passed, black·flake8 통과FeedbackCallbackServiceTest코칭 기록 케이스 추가, 세션·ArchUnit·Flyway(V19) 통과tsc+ eslint + 인터뷰 테스트 통과문서
docs/database.md(V19 컬럼),docs/messaging.md(answerCoaching),backend·aiCLAUDE.md🤖 Generated with Claude Code