#!/usr/bin/env python3
"""정정 반영 fresh E2E(1b4a975b) 검증 리포트 생성 → v16corr_report.html (8897).
검사: ①철제 계단 정정 상류→최종 관통 ②발명 어휘 전수 스캔+씬 원문 근거 대조
③FP 12장 갤러리(경찰서 FP=TASK 2 스타일 참조). 커밋 금지.
"""
import html
import json
import re
import shutil
from pathlib import Path
ROOT = Path("/Users/manta/Documents/Projects/TheRoad-I1")
PID = "1b4a975b-f4e5-46d7-8b28-876071d19907"
EID = "d5c3bffb-2ae7-4446-a17d-2221fea713b5"
CP = ROOT / "projects" / PID / "checkpoints" / "episodes" / EID
FP_DIR = ROOT / "projects" / PID / "episodes" / EID / "images" / "floor_plan"
OUT_DIR = ROOT / "scratchpad" / "forest_exp"
IMG_OUT = OUT_DIR / "out" / "fp_v16corr"
VOCAB = ["amber", "fog", "mist", "damp", "wet", "concrete", "cement",
r"45 ?m", "ominous", "steel", "콘크리트", "시멘트", "철제"]
def load(step):
return json.load(open(CP / step / "manifest.json", encoding="utf-8"))
def t2i_texts(shot):
out = []
for v in shot.get("t2i_variations") or []:
if isinstance(v, dict) and v.get("t2i_prompt"):
out.append((v.get("variant_label", "?"), v["t2i_prompt"]))
return out
def ctx_hits(text, kw, pad=90):
res = []
for m in re.finditer(kw, text, re.I):
a, b = max(0, m.start() - pad), min(len(text), m.end() + pad)
res.append("…" + text[a:b] + "…")
return res
# ── 데이터 수집 ──
detail = load("scene_detail")
shots = detail["data"]["scenes"]
segs = {s["scene_index"]: s for s in load("scene_save")["data"]["segments"]}
vocab_rows = [] # (kw, count, [(sid, ctx, verdict)])
for kw in VOCAB:
k = kw.replace(" ?", "")
entries = []
for sh in shots:
sid = f"S{sh['scene_index']}_{sh.get('_shot_index')}"
for label, t in t2i_texts(sh):
for c in ctx_hits(t, kw):
entries.append((sid, label, c))
vocab_rows.append((k, entries))
# 씬 원문 근거 요약
def scene_ev(idx, kws):
seg = segs.get(idx)
if not seg:
return {}
txt = seg["text"]
return {w: len(re.findall(w, txt)) for w in kws if re.findall(w, txt)}
EV = {
24: scene_ev(24, ["소나기", " 비", "젖"]),
26: scene_ev(26, ["안개", "포구", "바다", "소나기"]),
30: scene_ev(30, ["안개", "바다"]),
4: scene_ev(4, ["콘크리트", "시멘트", "옥탑", "옥상"]),
11: scene_ev(11, ["철제", "계단", "콘크리트"]),
}
# 정정 관통 증거 — 상류 shot_extract 계단 서술
extract_raw = json.dumps(load("shot_extract")["data"], ensure_ascii=False)
stair_upstream = ctx_hits(extract_raw, "철제 증축 계단", pad=120)
staging_raw = json.dumps(load("shot_staging")["data"], ensure_ascii=False)
stair_staging = ctx_hits(staging_raw, r"steel stair|철제 증축", pad=120)[:4]
# 최종 t2i 계단 발췌
stair_final = []
for sh in shots:
sid = f"S{sh['scene_index']}_{sh.get('_shot_index')}"
for label, t in t2i_texts(sh):
for c in ctx_hits(t, r"steel (stair|steps)", pad=150):
stair_final.append((sid, label, c))
# FP 이미지 복사
IMG_OUT.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
fp_imgs = sorted(FP_DIR.glob("*.png"))
for p in fp_imgs:
shutil.copy2(p, IMG_OUT / p.name)
# ── HTML ──
def esc(s):
return html.escape(str(s))
VERDICT = {
"amber": ("0건", "ok", "이전 v15 run 86건 → 소멸 유지"),
"fog": ("전건 근거", "ok",
f"S26(원문 안개×{EV[26].get('안개',0)})·S30(안개×{EV[30].get('안개',0)}) — 무근거 0"),
"mist": ("근거", "ok", "S30 바다/안개 씬"),
"damp": ("0건", "ok", ""),
"wet": ("근거", "ok", f"S24 소나기 씬(원문 소나기×{EV[24].get('소나기',0)})"),
"concrete": ("잔존 1건(비계단)", "warn",
"S4_1 'concrete roof deck' — 옥상 바닥 재질어, 원문 무근거(S#4 콘크리트 0회). "
"계단 아님. 이전 audit의 low_parapet 콘크리트와 동류 — 사용자 판단 후보"),
"cement": ("0건", "ok", ""),
"45m": ("0건", "ok", ""),
"ominous": ("0건", "ok", ""),
"steel": ("정정 반영", "good", "S4_1/S11_3/S11_4 — 철제 증축 계단 정정이 최종 t2i까지 관통"),
"콘크리트": ("0건", "ok", "(한글 표기 기준)"),
"시멘트": ("0건", "ok", ""),
"철제": ("0건(영문으로 반영)", "ok", "최종 t2i는 영문 — steel로 반영됨"),
}
rows = []
for k, entries in vocab_rows:
v = VERDICT.get(k, ("", "", ""))
cls = {"ok": "#e7f5e7", "good": "#d9ecff", "warn": "#fff3cd"}.get(v[1], "#fff")
ctxs = "".join(
f"
[{esc(sid)} {esc(lb)}] {esc(c)}
"
for sid, lb, c in entries[:10])
rows.append(
f"
{esc(k)}
"
f"
{len(entries)}
{esc(v[0])}
{esc(v[2])}"
f"{ctxs}
")
stair_up_html = "".join(f"
{esc(c)}
" for c in stair_upstream)
stair_st_html = "".join(f"
{esc(c)}
" for c in stair_staging)
stair_fin_html = "".join(
f"
[{esc(sid)} {esc(lb)}] {esc(c)}
"
for sid, lb, c in stair_final)
imgs_html = "".join(
f""
f"{esc(p.name)}"
f"{' ★ 경찰서 (TASK 2 스타일 참조)' if 'police' in p.name else ''}"
f""
for p in fp_imgs)
doc = f"""
v16corr 정정 반영 fresh E2E 검증 리포트
정정 반영 fresh E2E 검증 리포트 (v16corr · 2026-07-08)
프로젝트 금월도 E2E v16 정정검증 20260708 — pid {PID} /
ep {EID} 실행 53스텝 순차(텍스트 39 + floor_plan_render + FPDEP 13) 전부 완주, 실패 0 ·
scene_detail 54/54 completed(redo 불요) · 씬 스틸 이미지 0 정정 PUT 타이밍 프로젝트 생성 직후, 문서 업로드 이전 —
steel-retrofit-stair 1건 active
1. 철제 계단 정정 — 상류→최종 관통 증거
① shot_extract (최상류 소비 사이트)
{stair_up_html}
② shot_staging
{stair_st_html}
③ 최종 scene_detail t2i
{stair_fin_html}
판정: 정정이 3개 주입 사이트를 거쳐 최종 t2i 프롬프트까지 관통.
콘크리트 계단 재발명 0 (이전 run 유일 잔존이던 S13 concrete stair 소멸 —
staging의 "rather than a concrete stair" 1건은 정정의 명시적 부정 재진술).
2. 발명 어휘 전수 스캔 — 최종 t2i {len(shots)}샷 × 전 variation