"""retry_loop.py — IDS Phase 1+2 retry-until-pass 루프. 목적: quality_evaluator.evaluate_image() FAIL 시 자동 재시도하여 PASS 이미지만 최종 산출. silent pass 절대 금지. 회장 3원칙: - 더 가볍게: 외부 API 호출 0 - 더 정확하게: 코드 수치 기반 PASS/FAIL 판정 - 더 퀄리티 높게: 5회 retry-until-pass, 실패 시 RuntimeError 발생 (운영팀 알림 의무) CRITICAL: silent pass 절대 금지. 5회 retry 후 PASS 미달 시 반드시 RuntimeError를 raise한다. 예외를 삼키거나 부분 결과를 반환하는 것은 금지. 5회 retry 후 ERROR 발생 시 운영팀 핸들링 의무. Phase 2 통합 (task-2428): _render_with_seed가 hybrid-image PATTERNS dict를 직접 dispatch한다. 6축 hint는 design_tokens에 'hint_*' prefix로 주입된다. 패턴은 모르는 hint 키를 graceful 무시하므로 회귀 0이 보장된다. - seed: random_seed (배경/레이아웃 변형) - hints["force_pattern_diversity"]: 단조 패턴 강제 회피 - hints["force_brand_color"]: design-md primary 색 강제 적용 - hints["force_pattern_signature"]: 5 hybrid 패턴별 특징 강제 - hints["min_font_px"]: 폰트 크기 강제 임계 - hints["force_korean_font"]: 한글 폰트 강제 (fallback 차단) - hints["force_spatial_coherence"]: 공간 일관성 강제 """ from __future__ import annotations import random from dataclasses import dataclass, field from pathlib import Path from typing import Any, Callable from .quality_evaluator import EvalResult, evaluate_image # --------------------------------------------------------------------------- # Pattern dispatch (lazy import to avoid hard dependency at module load) # --------------------------------------------------------------------------- # 풀네임 ↔ 짧은 키 매핑 (quality_evaluator.PATTERN_THRESHOLDS는 풀네임만 지원) _PATTERN_NAME_MAP: dict[str, str] = { "h1_photo_card": "h1", "h2_illustration_card": "h2", "h3_gpt_style_card": "h3", "h4_gradient_card": "h4", "h5_user_photo_card": "h5", } _HYBRID_PATTERNS_DIR = Path("/home/jay/workspace/skills/hybrid-image/patterns") _PATTERNS_MODULE_CACHE: Any | None = None def _load_hybrid_patterns_module() -> Any: """hybrid-image/patterns 모듈을 file-based importlib로 로드한다. skills/hybrid-image 디렉토리 이름에 하이픈이 있어 dotted import 불가능 → importlib.util.spec_from_file_location으로 우회한다. 동일 프로세스 내 1회 캐시. """ global _PATTERNS_MODULE_CACHE if _PATTERNS_MODULE_CACHE is not None: return _PATTERNS_MODULE_CACHE import importlib.util import sys init_path = _HYBRID_PATTERNS_DIR / "__init__.py" if not init_path.exists(): raise RuntimeError( f"hybrid-image patterns 디렉토리 부재: {init_path}" ) # patterns/__init__.py가 'from .h1_photo_card import render' 등 상대 import를 사용하므로 # 패키지로 등록해야 한다. _hybrid_patterns_pkg 이름으로 sys.modules에 주입. pkg_name = "_hybrid_patterns_pkg" if pkg_name in sys.modules: _PATTERNS_MODULE_CACHE = sys.modules[pkg_name] return _PATTERNS_MODULE_CACHE spec = importlib.util.spec_from_file_location( pkg_name, init_path, submodule_search_locations=[str(_HYBRID_PATTERNS_DIR)], ) if spec is None or spec.loader is None: raise RuntimeError(f"importlib spec 생성 실패: {init_path}") module = importlib.util.module_from_spec(spec) sys.modules[pkg_name] = module spec.loader.exec_module(module) _PATTERNS_MODULE_CACHE = module return module def _get_pattern_render_fn(pattern_full_name: str) -> Callable[..., Path]: """hybrid-image PATTERNS dict에서 render 함수를 가져온다. Lazy import — retry_loop를 단위 테스트 시 hybrid-image 의존 회피. """ if pattern_full_name not in _PATTERN_NAME_MAP: raise ValueError( f"unknown hybrid_pattern: {pattern_full_name} " f"(supported: {list(_PATTERN_NAME_MAP.keys())})" ) short_key = _PATTERN_NAME_MAP[pattern_full_name] patterns_module = _load_hybrid_patterns_module() return patterns_module.PATTERNS[short_key] # --------------------------------------------------------------------------- # Dataclass # --------------------------------------------------------------------------- @dataclass class RetryResult: """generate_with_eval 반환 결과.""" success: bool final_path: Path | None attempts: int final_eval: EvalResult history: list[dict[str, Any]] = field(default_factory=list) # 각 attempt: {"attempt": int, "seed": int, "hints": dict, "score": int, "fail_reasons": list} # --------------------------------------------------------------------------- # 내부: 렌더링 placeholder # --------------------------------------------------------------------------- def _render_with_seed( content: dict[str, Any], design_md: dict[str, Any], hybrid_pattern: str, target_size: tuple[int, int], output_path: Path, seed: int, hints: dict[str, Any], ) -> None: """hybrid 패턴으로 PNG를 렌더링한다 (task-2428 Phase 2-1 통합 완료). skills/hybrid-image/patterns/PATTERNS dict를 직접 dispatch한다. 6축 hint는 design_tokens에 'hint_*' prefix로 주입되며, 패턴은 모르는 키를 graceful 무시한다. (회귀 0) Args: content: {"title": str, "body": str, "background_path": Path | None, "prompt_hint": str | None} 카드뉴스 콘텐츠 design_md: {"primary": str, "secondary": str, "name": str} 브랜드 정보 hybrid_pattern: 'h1_photo_card' | 'h2_illustration_card' | 'h3_gpt_style_card' | 'h4_gradient_card' | 'h5_user_photo_card' target_size: (width, height) 픽셀 output_path: 출력 PNG 경로 seed: 랜덤 시드 (attempt별 변형값) hints: 이전 evaluate_image의 retry_hints (패턴/색상 강제 힌트 포함) Raises: ValueError: hybrid_pattern이 지원되지 않는 경우. RuntimeError: PATTERNS dict 호출 실패 (silent pass 차단). """ render_fn = _get_pattern_render_fn(hybrid_pattern) # design_md primary를 brand color로 우선 적용 (force_brand_color hint > design_md) brand_color = ( hints.get("force_brand_color") or design_md.get("primary") or "#0f1729" ) # design_tokens 조립 — 패턴이 직접 소비하는 표준 키 + 'hint_*' 확장 design_tokens: dict[str, Any] = { # 기존 표준 키 (회귀 0) "title_color": design_md.get("title_color", "#fafaf8"), "body_color": design_md.get("body_color", "#d4d8e0"), "accent_color": brand_color, # H4 gradient 테마 — seed 기반 회전 (단조 회피) "gradient_theme": _select_gradient_theme(seed), # 폰트 크기 — min_font_px hint 반영 (Codex sanitize: hint 미존재 시 기본값) "title_size": max(72, int(hints.get("min_font_px", 0) or 0)), "body_size": max(38, int(hints.get("min_font_px", 0) or 0) - 28 if hints.get("min_font_px") else 38), # 6축 hint 'hint_*' prefix 주입 (패턴이 graceful 무시) "hint_seed": seed, "hint_force_pattern_diversity": bool(hints.get("force_pattern_diversity", False)), "hint_force_brand_color": brand_color, "hint_force_pattern_signature": bool(hints.get("force_pattern_signature", False)), "hint_min_font_px": int(hints.get("min_font_px", 0) or 0), "hint_force_korean_font": bool(hints.get("force_korean_font", True)), "hint_force_spatial_coherence": bool(hints.get("force_spatial_coherence", False)), # H4 전용: brand 색을 직접 gradient에 inject할 수 있도록 flag "primary_hex": brand_color, } title = str(content.get("title", "")) body = str(content.get("body", "")) background_path = content.get("background_path") prompt_hint = content.get("prompt_hint") try: render_fn( title, body, output_path, size=target_size, design_tokens=design_tokens, background_path=background_path, prompt_hint=prompt_hint, ) except Exception as exc: # silent pass 차단 — 렌더링 실패 시 명시 RuntimeError raise raise RuntimeError( f"hybrid-image 렌더링 실패: pattern={hybrid_pattern}, " f"seed={seed}, output={output_path}, error={exc!r}" ) from exc # PNG 파일 존재 검증 (silent skip 차단) if not output_path.exists(): raise RuntimeError( f"렌더링 후 출력 PNG 부재: {output_path} " f"(pattern={hybrid_pattern}, seed={seed})" ) def _select_gradient_theme(seed: int) -> str: """seed 기반으로 gradient theme를 회전 선택한다 (h4 단조 회피). H4 gradient_card 패턴은 design_tokens["gradient_theme"]을 소비한다. 동일 seed → 동일 theme (결정성 보장). """ themes = ["navy", "warm", "mint", "rose", "mono"] return themes[seed % len(themes)] # --------------------------------------------------------------------------- # 공개 함수 # --------------------------------------------------------------------------- def generate_with_eval( content: dict[str, Any], design_md: dict[str, Any], hybrid_pattern: str, target_size: tuple[int, int], output_path: Path, max_retry: int = 5, initial_seed: int | None = None, ) -> RetryResult: """hybrid 패턴으로 PNG를 생성하고 품질 평가 PASS까지 재시도한다. CRITICAL — silent pass 절대 금지: max_retry 회 내 PASS 미달 시 RuntimeError를 raise한다. 예외를 삼키는 것은 절대 금지. 5회 retry 후 ERROR 발생 시 운영팀 알림 의무. Args: content: {"title": str, "body": str, ...} 카드뉴스 콘텐츠 design_md: {"primary": str, "secondary": str, "name": str} 브랜드 정보 hybrid_pattern: 'h1_photo_card' | 'h2_illustration_card' | 'h3_gpt_style_card' | 'h4_gradient_card' | 'h5_user_photo_card' target_size: (width, height) 픽셀 output_path: 최종 출력 PNG 경로 max_retry: 최대 재시도 횟수 (기본 5회) initial_seed: 초기 랜덤 시드 (None이면 자동 생성) Returns: RetryResult (success=True 보장, 실패 시 RuntimeError raise) Raises: RuntimeError: max_retry 회 내 PASS 미달 시 — 운영팀 핸들링 의무 """ # Step 1: seed 초기화 seed = initial_seed if initial_seed is not None else random.randint(0, 2**31) history: list[dict[str, Any]] = [] hints: dict[str, Any] = {} last_eval: EvalResult | None = None # Step 2: retry loop for attempt in range(1, max_retry + 1): # attempt별 seed 변형 (동일 seed 반복 방지) attempt_seed = seed + attempt * 1000 # Step 2a: PNG 렌더링 (task-2428 Phase 2-1 통합 완료) # _render_with_seed가 hybrid-image PATTERNS dict를 직접 dispatch. # 렌더링 실패 시 RuntimeError raise → 본 attempt fail로 기록 후 다음 시도. render_error: str | None = None try: _render_with_seed( content=content, design_md=design_md, hybrid_pattern=hybrid_pattern, target_size=target_size, output_path=output_path, seed=attempt_seed, hints=hints, ) except (RuntimeError, ValueError) as exc: # 렌더링 자체가 실패 (silent pass 차단) — 본 attempt 실패로 기록 render_error = f"렌더링 실패: {exc!s}" # Step 2b: 렌더링 실패 처리 if render_error: record: dict[str, Any] = { "attempt": attempt, "seed": attempt_seed, "hints": dict(hints), "score": 0, "fail_reasons": [render_error], "render_error": render_error, } history.append(record) # 다음 attempt로 계속 continue # Step 2c: 품질 평가 eval_result = evaluate_image( png_path=output_path, design_md=design_md, hybrid_pattern=hybrid_pattern, target_size=target_size, ) last_eval = eval_result record = { "attempt": attempt, "seed": attempt_seed, "hints": dict(hints), "score": eval_result.score, "fail_reasons": list(eval_result.fail_reasons), } history.append(record) # Step 2d: PASS → 즉시 반환 if eval_result.passed: return RetryResult( success=True, final_path=output_path, attempts=attempt, final_eval=eval_result, history=history, ) # Step 2e: FAIL → retry_hints 업데이트 후 다음 시도 hints.update(eval_result.retry_hints) # --------------------------------------------------------------------------- # CRITICAL: silent pass 절대 금지 # max_retry 도달 후 PASS 없음 → RuntimeError raise (운영팀 핸들링 의무) # --------------------------------------------------------------------------- final_fail_reasons = last_eval.fail_reasons if last_eval else ["렌더링 실패로 평가 불가"] fail_summary = "; ".join(final_fail_reasons) raise RuntimeError( f"retry-until-pass FAILED after {max_retry} attempts: {fail_summary}\n" f"[운영팀 알림 의무] 5회 retry 후 PASS 미달 — 수동 개입 필요.\n" f"마지막 점수: {last_eval.score if last_eval else 0}/100\n" f"history: {history}" )