**task-1533.1 완료 보고** (dev2-team)
**완료 보고서: InsuWiki 카카오톡 지식 전면 재정제** (23분 56초)

**핵심 결과**
고급 규칙 기반 + 휴리스틱 정제 스크립트(`refine_threads.py`)를 새로 작성하여 125건 → 395건으로 216% 증가 달성. 13종 노이즈 필터, Q&A 구조 검증, 보험 도메인 키워드 기반 분류, 전문가 답변 우선 요약 등을 적용. 대시보드 서버 재시작 완료.

## 작업 내용

### 1. 기존 파일 백업
- `wiki_entries.json` → `wiki_entries.json.bak.v1`

### 2. 원본 파싱 (기존 kakao_parser 사용)
- 32,946줄 → 7,328건 메시지, 385명 사용자 추출
- `/tmp/parsed.json` 생성

### 3. 스레드 분리 (기존 knowledge_extractor 사용)
- 7,328건 메시지 → 645개 스레드 분리
- 분리 기준: #궁금증 태그, 질문 패턴, 날짜 변경, 15분 시간 gap

### 4. Sonnet 에이전트 정제 시도 → 실패
- 9개 배치(80개 스레드/배치) 병렬 에이전트 발사 → 전원 529 Overloaded
- 2개 제목 정제 에이전트 추가 발사 → 동일 실패
- 원인: Sonnet API 전역 과부하 상태

### 5. 고급 규칙 기반 정제 스크립트 작성
- `/home/jay/workspace/scripts/refine_threads.py` 신규 작성
- 13종 노이즈 필터 (아래 상세)
- Q&A 구조 검증 (최소 2명 참여, 질문 패턴/답변 존재 필수)
- 보험 도메인 키워드 기반 카테고리 자동 분류
- 전문가 답변 우선 요약 (보험 키워드 포함 줄 우선)
- 신뢰도 자동 판정 (판례

**발견/해결 이슈 4건**
1. **Sonnet API 529 과부하** — 고급 규칙 기반 정제 스크립트로 대체. 13종 노이즈 필터 + Q&A 구조 검증으로 LLM 없이도 품질 확보.
2. **URL/줌 링크 노이즈 혼입** — URL 시작 메시지 필터, 보험 키워드 부족 항목 필터 추가하여 해결.
3. **제목 품질 미흡** — 보험 키워드 기반 제목 생성 로직 구현. 다만 LLM 수준의 자연어 제목은 미달성 (API 불가 사유).
4. **LLM 기반 제목 정제** — 미해결: Sonnet API 과부하로 미수행. API 복구 시 `refine_threads.py`에 LLM 정제 레이어 추가 가능. 범위 외 사유: 외부 서비스(API) 상태.