"""task-2401 — 25장 stratified L1 evidence 생성 스크립트. 5 카테고리 × 5 패턴 × Latin square 사이즈 배분 → 25 PNG. 모든 PNG pass=True 검증. 실패 시 즉시 sys.exit(1). """ from __future__ import annotations import importlib.util import json import sys from pathlib import Path # ─── 경로 설정 ───────────────────────────────────────────────────────────── WORKSPACE = Path('/home/jay/workspace') EVIDENCE_DIR = Path(__file__).parent / 'evidence' EVIDENCE_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) RESULTS_JSON = Path(__file__).parent / 'evidence' / 'results.json' def _load(name: str, path: Path): spec = importlib.util.spec_from_file_location(name, path) assert spec is not None, f'failed to spec {path}' assert spec.loader is not None, f'no loader for {path}' mod = importlib.util.module_from_spec(spec) sys.modules[name] = mod spec.loader.exec_module(mod) return mod # ─── 모듈 로드 ───────────────────────────────────────────────────────────── render_mod = _load('_sc_render_run', WORKSPACE / 'skills/satori-cardnews/scripts/render_one.py') # ─── 25 조합 매트릭스 ────────────────────────────────────────────────────── CATEGORIES = ['financial', 'saas', 'consumer', 'luxury', 'tech_minimal'] PATTERNS = ['h1_photo_card', 'h2_illustration', 'h3_gpt_style', 'h4_gradient', 'h5_user_photo'] SIZES = [(1080, 1080), (1080, 1350), (1200, 630), (1200, 675), (1080, 1920)] # Latin square: (i+j) % 5 def get_size(i: int, j: int) -> tuple[int, int]: return SIZES[(i + j) % 5] # ─── 25 케이스 한글 텍스트 ──────────────────────────────────────────────── CASE_TEXTS: dict[tuple[str, str], tuple[str, str]] = { ('financial', 'h1_photo_card'): ('내 보험료 지금 바로 비교', '5분 만에 최저가 보험 찾기'), ('financial', 'h2_illustration'): ('실손보험 완벽 가이드', '청구 방법부터 갱신까지 한눈에'), ('financial', 'h3_gpt_style'): ('종신보험 vs 정기보험', '나에게 맞는 선택 기준 정리'), ('financial', 'h4_gradient'): ('2026 보험 트렌드 총정리', '꼭 알아야 할 변경 사항 7가지'), ('financial', 'h5_user_photo'): ('보험료 절약 꿀팁', '매월 3만원 아끼는 방법'), ('saas', 'h1_photo_card'): ('팀 협업 효율 300% 향상', '우리 팀만의 워크플로우 만들기'), ('saas', 'h2_illustration'): ('SaaS 도입 전 체크리스트', '실패 없는 도입을 위한 10가지'), ('saas', 'h3_gpt_style'): ('구독 비용 최적화 전략', '사용하지 않는 기능 정리하기'), ('saas', 'h4_gradient'): ('데이터 기반 의사결정', 'AI 분석 도구 활용 완전 정복'), ('saas', 'h5_user_photo'): ('스타트업 필수 툴스택', '월 10만원으로 운영하는 법'), ('consumer', 'h1_photo_card'): ('오늘의 특가 한정 할인', '24시간만 진행되는 특별 혜택'), ('consumer', 'h2_illustration'): ('신상품 출시 기념 이벤트', '첫 구매 고객 50% 할인'), ('consumer', 'h3_gpt_style'): ('리뷰 이벤트 참여하기', '별점 5개 남기고 적립금 받기'), ('consumer', 'h4_gradient'): ('여름 시즌 컬렉션 공개', '트렌디한 아이템 모아보기'), ('consumer', 'h5_user_photo'): ('고객 만족도 1위 달성', '4만 명이 선택한 브랜드'), ('luxury', 'h1_photo_card'): ('프리미엄 라이프스타일', '당신만을 위한 특별한 경험'), ('luxury', 'h2_illustration'): ('한정판 에디션 공개', '전 세계 500개만 제작된 작품'), ('luxury', 'h3_gpt_style'): ('장인 정신의 결정체', '100년 전통을 이어받은 기술'), ('luxury', 'h4_gradient'): ('익스클루시브 멤버십', 'VIP만을 위한 프라이빗 서비스'), ('luxury', 'h5_user_photo'): ('컬렉터를 위한 선택', '가치가 오르는 아이템 큐레이션'), ('tech_minimal', 'h1_photo_card'): ('개발 생산성을 높이는 법', '현직 개발자가 알려주는 팁'), ('tech_minimal', 'h2_illustration'): ('클린 코드 작성 원칙', '유지보수가 쉬운 코드 만들기'), ('tech_minimal', 'h3_gpt_style'): ('AI 코딩 도구 비교', 'Copilot vs Cursor vs Codeium'), ('tech_minimal', 'h4_gradient'): ('타입스크립트 마이그레이션', '단계별 전환 가이드 완성본'), ('tech_minimal', 'h5_user_photo'): ('오픈소스 기여 시작하기', '첫 PR 날리는 방법 정리'), } def main() -> None: results: list[dict] = [] fail_count = 0 print(f"\n{'='*60}") print("task-2401 — 25장 stratified L1 evidence 생성") print(f"{'='*60}\n") for i, cat in enumerate(CATEGORIES): for j, pat in enumerate(PATTERNS): w, h = get_size(i, j) title, body = CASE_TEXTS[(cat, pat)] fname = f"{cat}_{pat}_{w}x{h}.png" output_path = EVIDENCE_DIR / fname print(f"[{i*5+j+1:02d}/25] {cat} × {pat} @ {w}×{h}") print(f" title: {title}") print(f" body: {body}") try: result = render_mod.render_and_verify( brand=cat, pattern=pat, size=(w, h), title=title, body=body, output_path=output_path, ) file_size_kb = output_path.stat().st_size / 1024 if output_path.exists() else 0 tofu_score = result.get('metrics', {}).get('tofu_score', -1) passed = result.get('pass', False) record = { 'idx': i * 5 + j + 1, 'category': cat, 'pattern': pat, 'size': f'{w}x{h}', 'title': title, 'body': body, 'filename': fname, 'pass': passed, 'file_size_kb': round(file_size_kb, 2), 'tofu_score': tofu_score, 'checks': result.get('checks', {}), 'mode': result.get('mode', ''), 'errors': result.get('errors', []), } results.append(record) status = 'PASS' if passed else 'FAIL' print(f" → {status} | {file_size_kb:.1f}KB | tofu={tofu_score:.3f}") if not passed: fail_count += 1 print(f" !! FAIL errors: {result.get('errors', [])}") except Exception as exc: fail_count += 1 record = { 'idx': i * 5 + j + 1, 'category': cat, 'pattern': pat, 'size': f'{w}x{h}', 'title': title, 'body': body, 'filename': fname, 'pass': False, 'file_size_kb': 0, 'tofu_score': -1, 'checks': {}, 'mode': 'ERROR', 'errors': [str(exc)], } results.append(record) print(f" !! EXCEPTION: {exc}") # ─── results.json 저장 ────────────────────────────────────────────────── RESULTS_JSON.write_text(json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2)) print(f"\n결과 저장: {RESULTS_JSON}") # ─── summary ──────────────────────────────────────────────────────────── pass_count = sum(1 for r in results if r['pass']) total = len(results) avg_size = sum(r['file_size_kb'] for r in results) / total if total else 0 avg_tofu = sum(r['tofu_score'] for r in results if r['tofu_score'] >= 0) / max(1, sum(1 for r in results if r['tofu_score'] >= 0)) print(f"\n{'='*60}") print(f"SUMMARY") print(f"{'='*60}") print(f" pass: {pass_count}/{total}") print(f" 평균 파일크기: {avg_size:.1f} KB") print(f" 평균 tofu점수: {avg_tofu:.4f}") print(f"{'='*60}\n") if fail_count > 0: print(f"!!! {fail_count}장 FAIL — 재확인 필요") sys.exit(1) else: print("전체 25장 PASS") if __name__ == '__main__': main()