# task-635.1 완료 보고서
> ThreadAuto 서울대보험그룹 리쿠르팅 콘텐츠 데이터 구축

## SCQA

**S**: ThreadAuto 5단계 파이프라인의 사전 준비물 3종(MASTER_BRIEF, HOOK_BANK, LOGIC_MAP)이 task-628.2에서 초기 데이터로 구축 완료되어 서울대보험쌤/서울대연금쌤 2개 페르소나로 운영 중이다.

**C**: 서울대보험그룹 계정은 보험사 이직 경력직 리쿠르팅 목적이나, 기존 데이터는 보험/연금 교육 콘텐츠 위주로 리쿠르팅 전용 데이터가 부재하다. hook_bank 12개 중 리쿠르팅 특화 후킹이 0개, evergreen_topics 200개 중 리쿠르팅 카테고리가 없다.

**Q**: 기존 데이터를 훼손하지 않으면서 리쿠르팅 전용 페르소나, 후킹, 논리맵 교차연결을 구축할 수 있는가?

**A**: 3개 데이터 파일을 업데이트하고 1개 콘텐츠 파일을 보강하여 리쿠르팅 전용 데이터셋을 완성했다. 기존 데이터 무결성 유지, JSON 유효성 검증 통과, fact_db 기반 팩트 검증 완료.

## 변경 파일 목록

### 수정
- `/home/jay/projects/ThreadAuto/data/master_brief.json` — 서울대보험그룹 페르소나 추가 (2→3 페르소나)
- `/home/jay/projects/ThreadAuto/data/hook_bank.json` — 리쿠르팅 후킹 10개 추가 (12→22개), 도발형 technique + 리쿠르팅 category 추가
- `/home/jay/projects/ThreadAuto/data/logic_map.json` — 6개 주제에 related_evergreen_ids 교차참조 추가 (총 59건), evidence 보강
- `/home/jay/projects/ThreadAuto/content/evergreen_topics.json` — 리쿠르팅 전용 토픽 6개 추가 (200→206개, eg-201~eg-206)

### 미수정 (의도적)
- `fact_db.md` — 읽기 전용 참조
- `news_cache.json` — 읽기 전용 참조
- `*.py` — 파이프라인 코드 미수정

## 작업 상세

### 1. MASTER_BRIEF 업데이트
- 서울대보험그룹 페르소나 추가: 경력 3년차+ 보험설계사 타깃, 동료 톤, core_values 4개, legal_constraints 5개
- 기존 서울대보험쌤/서울대연금쌤 무수정 확인

### 2. HOOK_BANK 리쿠르팅 후킹 추가
- 웹 리서치 수행: 보험 리쿠르팅 SNS 트렌드 조사
- 10개 신규 후킹 추가, technique 균형 분포: 질문형 2 / 반전형 2 / 숫자형 2 / 감정형 2 / 도발형 2
- 기존 12개 무수정 확인 (git diff로 검증)

### 3. LOGIC_MAP + 콘텐츠 자산 통합
- 6개 주제 × evergreen_topics 키워드 매칭 → 59건 교차참조 연결
- evidence 보강: fact_db 미반영 항목 추가, news_cache 뉴스 참조 추가
- 기존 claims, logic_flow 무수정 확인

### 4. EVERGREEN_TOPICS 리쿠르팅 토픽 추가
- eg-201~eg-206: 수수료 전략, AI 도구, 서울대 시스템 차별점, 정착 로드맵, 수수료 구조 비교, 리쿠르팅 체크리스트

## 발견 이슈 및 해결

### 자체 해결 (2건)
1. **Hook #16 팩트 미검증 수치 "계약 건수 2.3배"** — fact_db에 없는 임의 수치 사용. "설계사 5,500명이 선택한 곳. 수수료 매출 1,863% 성장한 시스템의 비밀"로 수정 (fact_db §3 근거)
2. **Hook #17 팩트 미검증 수치 "전담 코칭 90일"** — fact_db에 없는 기간 수치. "정착지원금 최대 연봉 50% + 1:1 밀착 코칭"으로 수정 (fact_db §4, §6 근거)

### 범위 외 미해결 (1건)
1. **news_cache.json 리쿠르팅 직접 관련 뉴스 부재** — 현재 뉴스 캐시에 리쿠르팅 직접 관련 뉴스가 없음. 간접 관련 뉴스(수수료 분급제, OECD 제판분리, SNS 영업)만 evidence에 참조. 범위 외 사유: 뉴스 크롤링은 별도 시스템(news pipeline)이 담당.

## 검증 결과

- JSON 유효성: 4개 파일 모두 PASS
- 기존 데이터 무결성: 기존 페르소나 2개, 기존 후킹 12개, 기존 주제 6개, 기존 토픽 200개 모두 무수정 확인
- 교차참조 무결성: logic_map의 related_evergreen_ids 59건 모두 유효 ID 참조 확인
- 팩트 검증: 신규 후킹 수치 2건 수정 → fact_db 기반 수치로 교체 완료
- 중복 검사: 22개 후킹 모두 고유 텍스트 (중복 0건)

## QC 셀프 체크
- [x] 1. 다른 파일 영향: 4개 데이터/콘텐츠 파일만 수정, 코드 파일 미수정
- [x] 2. 엣지 케이스: 빈 배열, null 값 없음, 모든 필드 유효
- [x] 3. 작업 지시 일치: 3개 주요 작업 + 에버그린 토픽 추가 모두 완료
- [x] 4. 보안: 민감 정보 없음, 금지 표현 미사용
- [x] 5. 테스트 커버리지: Lv.1 데이터 작업 — JSON 유효성 + 무결성 검증으로 대체
- [x] 6. 이슈 자체 해결: 2건 해결, 1건 범위 외 명시

## QC 자동 검증 결과
- **Overall**: PASS (3 PASS, 7 SKIP)
- file_check: PASS — 4개 파일 모두 존재 + 유효 크기
- data_integrity: PASS — task-timers.json 정상
- critical_gap: PASS — 보고서에 CRITICAL 이슈 없음
- tdd_check: SKIP — Lv.1 데이터 작업 (코드 변경 없음)
- pyright_check/style_check: SKIP — Python 파일 변경 없음
- .done 생성: /home/jay/workspace/memory/events/task-635.1.done