feat(cover-letter): 자소서(공채) 문항별 입력 + 분석 연동

[i3months]

변경 사항

대기업 공채는 포트폴리오(이력서)보다 자소서 + 면접 자기소개 중심이라, 자소서를 새 자료 유형으로 추가. 결정: 문항별(질문+답변 여러 개) 텍스트 입력. 분석→임베딩→세션컨텍스트→질문생성 파이프라인은 source 무관이라 그대로 재사용.

DB (V20)

• cover_letters 신규 (items JSONB = [{question, answer}], status).
• analyzed_documents.cover_letter_id FK + 단일소스 CHECK 를 (resume/repository/cover_letter) 3-택1로 확장.

Backend (이력서 흐름 미러링)

• coverletter 도메인(엔티티/서비스/컨트롤러): POST/GET/DELETE /api/cover-letters.
• 생성 → CoverLetterUploadedEvent → requestCoverLetterAnalysis: 문항을 마크다운으로 합쳐 inline으로 analyze.cover_letter 발행(이력서와 달리 S3 미사용).
• AnalyzedDocument.forCoverLetter, AnalysisCallbackService COVER_LETTER 처리, resolveSourceType(질문생성 + 문서조회 DTO) 분기.
• RabbitMQ ai.analyze.cover_letter 큐 + DLQ (definitions.json / RabbitMqConfig).

AI

• TargetType/SourceType COVER_LETTER, TextSourceExtractor(inline 본문), cover_letter_consumer(ResumeAnalyzer 재사용), 자소서 전용 분석 프롬프트(지원동기·인성·경험·직무적합 중심).

Frontend

• features/cover-letter: 문항(질문+답변) 반복 입력 폼 + 목록(상태 배지·분석 진행·삭제).
• 워크스페이스 '자소서' 섹션 + 사이드바 네비 + /workspace/cover-letters 라우트.
• 세션 생성 자료 선택기는 sourceType-무관이라 분석 완료된 자소서가 자동으로 면접 컨텍스트 후보에 포함. DocumentList에 COVER_LETTER 라벨.

검증

• 백엔드 ./gradlew test BUILD SUCCESSFUL(전체), AI uv run pytest 297 passed + flake8 clean, 프론트 npm run build 통과 / lint 신규 파일 clean.
• OpenAPI + 프론트 타입 재생성. 검증 중 read DTO(AnalyzedDocumentResult)의 누락 분기(자소서 → sourceType null)도 보강.

구현 메모

• 자소서 items 는 JSONB(별도 테이블 없음, tech_stack 매핑과 동일 패턴).
• ResumeAnalyzer 를 재사용(파라미터명이 resume-centric으로 읽히지만 기능 동일).

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Project	Deployment	Actions	Updated (UTC)
stackup	Ready	Preview, Comment	Jun 28, 2026 2:27pm