PNCAD AI 연출 렌더 설계 (design-ai-staging) — v2 무료 엔진 · 미니PC 워커

• 작성: [코디] 26.10.13(화) · 설계 worker(opus · max) · 장부 = C:\dev\seedchain\rules\model-ledger.md §3 「AI 연출 렌더」 L4(설계 max / 구현 high)
• 🆕v2 개정 26.10.13 18:3x KST — [페페] 2차 답(원문·해석 = C:\dev\_work\wtprobe\answers-1013b.md): 결제·추가 요금 0 · 유료 API 호출 금지 → 엔진 = ChatGPT 구독 웹 + 나노바나나 무료 웹UI(둘 다 미니PC 에서만) · PFS 는 요청을 쌓고 미니PC 워커가 끌어가 생성·합성·업로드 · OpenAI/Gemini API 어댑터는 코드만(월 예산 0 = 꺼짐). v1(유료 API·서버 워커) 설계는 §13 부록으로 내렸다(결제 붙일 때 다시 쓴다). 이어 web-designer 최종 처방(무료 엔진·대기열 반영판)을 §8 로 들이고 §4·§5·§6·§9·§11 을 맞췄다(모듈 photo-ai.js · 틀 안 = 출력 · 사용자당 진행 1건 · A/B 무작위·블라인드 투표 · 입력 7일 보관 · 문구 띠 덧붙임 = Q8).
• 근거: [페페] 26.10.13 「모두 추천진행」(A1~A6·B1) + 2차 답 · 상담 원문 C:\Users\delix\AppData\Local\Temp\claude\c--dev\ddfb8bd7-def9-41ef-80a8-e27c3fc9c32f\scratchpad\consult_out.json · 코드 사실(§1-3) · 실측(§2) · 코덱스 교차검토 3회(§14 — 3차는 화면 반영분만) · web-designer 상담(§8)
• 범위: 설계 + 작업단위 + 사전 실측까지. 코드·스키마·서버 설정 변경 0. 구현은 §11 의 worker.
• devplan = C:\dev\devplan\pncad-ai-staging.html (http://100.108.234.45:8799/pncad-ai-staging.html)

0. 페페 결정

0-1. 받은 답 (26.10.13 18:3x) → 설계 반영

0-2. 새로 필요한 결정 (선택지 + 추천)

이의 있을 때만 바꾸는 기본값(코디 판단): ① 1회 2장 = ChatGPT 1 + 나노바나나 1(엔진 비교 내장 · 한쪽이 한도·로그인 풀림이면 다른 쪽 2장) ② 대기 요청은 12시간 지나면 만료(장수 반환) ③ 웹 엔진은 전용 CDP 크롬(빈 포트 · delix0731 프로필 «복사» = 로그인 그대로 · 사람 클릭 0)에서 돈다 — 9334(페페 수동)와 분리 ④ B2 기본 엔진은 실사용 결과(1+1)와 블라인드 투표(A·B 엔진을 요청마다 무작위 배정 · 일반 사용자 화면엔 엔진명 없음 · §8)를 보고 나중에 ⑤ 1인 하루 20장(B1) 유지 — web-designer 는 공용 50장(≈25회) 대비 10~12장 시작을 제안(3명이면 하루치 소진) · env 한 줄이라 쓰는 양을 보고 조정 ⑥ 사용자당 진행(대기 포함) 1건.

1. 목표 · 확정 결정 · 코드 사실

1-1. 목표

몸통·도어만 있는 PNCAD 장면을 «방 안에 놓인 실사 사진»처럼 만든다. 벽·바닥·창·소품만 AI 가 그리고, 가구는 PNCAD 렌더 픽셀을 그대로 다시 덮는다(형상·치수·색 100% 보존). 고객 제출용. 추가 비용 0.

1-2. 확정 결정

1-3. 코드 사실(직접 확인)

2. 사전 실측 · 엔진 사실

2-1. API 실측 (26.10.13 17:5x KST — «유료 0» 답 «전»에 한 2회 · 키 값 기록 0 · 이후 유료 호출 0)

프로브 관찰(입력 = GS 안산 성포 84A 경로추적 캡처의 3D 뷰): OpenAI 가 오크 마루·흰 벽·왼쪽 창·화분·액자를 그렸고 벽 조각 틈(700mm)도 한 벽으로 메웠다. 장 위치·원근은 유지(가구 영역 평균 변화 19/255 vs 껍데기 48/255). 그래도 가구를 «깨끗하게» 다시 그렸다 → 재합성 필수 실증. 색 임계 마스크로 재합성하니 테두리 얼룩 → 마스크는 렌더 패스로(§4). 게시본 C:\dev\devplan\img\pncad-ai-staging\probe_*.jpg · 원본 C:\Users\delix\AppData\Local\Temp\claude\C--dev\ddfb8bd7-def9-41ef-80a8-e27c3fc9c32f\scratchpad\probe_out\.

2-2. 웹 엔진 사실(코드·기존 기록 — 이번엔 미실측, U0 에서 잰다)

2-3. 유료 API 단가(결제 붙일 때 참고 — 26.10.13 공식)

3. 아키텍처 v2

[브라우저 PNCAD]                         [PFS Flask(EC2)]                         [미니PC 워커 · 1분 주기 숨김 예약작업]           [전용 CDP 크롬]
① «AI 연출» 패널(#side 자리) · #view 안 점선 3:2 틀에 구도 · 프리셋·칩·메모 (3D 에 껍데기·창 광원 미리보기)
② photo.stageLayers(): 5:4 (위 3:2 = 틀 안 + 아래 띠) · 회색 껍데기 · 창 칩 광원 — 이 단계만 3D 잠금(3~10초)
   → base · furn(검은 배경) · matte(α) · shadow(α)
③ POST /api/pncad/stage ─────────────► 검증 · 1인 하루 20장 예약 · 잡 queued(외부 호출 0)
   ◄── 202 {job_no, 대기 순번, 미니PC 상태}
                                          ◄─ POST agent/ping (매 회차)
                                          ◄─ POST agent/claim ── lease + 슬롯 계획(엔진별 하루 상한 확인) + 프롬프트
                                          ◄─ GET  agent/<job>/input/*  (4 PNG)
                                                                       엔진별 생성(ChatGPT 탭 ∥ 나노바나나 탭) ─────────► 이미지
                                                                       정합 보정 → 가구 재합성 → 띠 크롭 → 하단 문구
                                          ◄─ POST agent/<job>/heartbeat (cancel 확인)
                                          ◄─ POST agent/<job>/result (final·raw·thumb · 슬롯별 · 멱등)
④ 폴링 GET /api/pncad/stage/<job> ◄──── 상태·대기 사유·슬롯별 단계·결과(슬롯마다 끝나는 즉시 — 점진 공개)
⑤ 작업 화면: A안·B안·원본(3D) · PNG 저장 · 더 나은 안 투표 · 같은 설정으로 다시 · 최근 연출 30일(탭 닫아도 칩·목록으로 받기)

• 역할: 브라우저 = GPU 렌더 · PFS = 검증·한도·대기열·저장·프롬프트(중앙) · 워커 = 생성·합성·업로드. 서버는 외부 AI 를 부르지 않는다(키 없음).
• 미니PC 꺼짐 = 요청은 대기(화면 «대기 중 · 미니PC 꺼짐») · 12시간 지나면 만료·장수 반환 · 서버가 «대기 30분+ & 워커 응답 없음»이면 텔레그램 1회.

4. 클라이언트 — 렌더 레이어

4-1. 모듈

4-2. 틀 = #view 안 점선 3:2(= 출력 그대로) + 아래 띠(5:4 렌더)

• 패널이 열리면 #view 안 가운데에 3:2 점선 틀 #aiFrame(w = min(viewW−32, (viewH−32)×1.5) · h = w/1.5 · ResizeObserver 로 재계산 · 바깥은 반투명 마스크). 틀 안 = 최종 1536×1024 그대로(화면 전체가 아니다 — web-designer 처방 §2, 1280×720 실측 594×396 · 카탈로그 접으면 914×609).
• 렌더 = 메인 카메라의 부분 절두체: s = 1536/frame.w · fullW = round(viewW·s) · fullH = round(viewH·s) · camera.setViewOffset(fullW, fullH, fx·s + dx, fy·s + dy, 1536, 1229)(fx·fy = 틀 좌상단 · dx·dy = 지터). 위 1024 = 틀 안, 아래 205 = 틀 아래로 이어지는 바닥 띠(화면 밖으로 나가도 된다 — 비대칭 절두체라 그대로 그려진다). 끝나면 clearViewOffset. 메인 카메라 fov·aspect 는 안 바꾼다.
• 나노바나나 = 5:4 전체(1536×1229)를 보낸다 → 결과 우하단 워터마크(높이 ~11~12%)가 띠(16.7%) 안에 떨어진다 → 띠를 잘라 3:2.
• ChatGPT = 워커가 위 3:2(1536×1024)만 잘라 보낸다(워터마크 없음).
• → 렌더는 한 번, 두 엔진이 같은 레이어를 나눠 쓴다. 최종은 둘 다 1536×1024 + 문구 띠 56(Q8 ①) = 1536×1080.
• 입력 렌더는 렌더 방식 설정(pncad.realpt)과 무관하게 항상 누적 AA(경로추적 준비 10~40초는 부적합).
• 사전 경고(처방 W-CUT·W-HID·E-EMPTY · 공용 한도 낭비 방지 — 헛요청 1건 = 하루치 4%): 카메라가 멈추고 150ms 뒤 보이는 장 AABB 를 화면 좌표로 투영해 틀 밖이면 «장 N개가 점선 밖으로 잘린다 [틀에 맞춤]»(= fit() 에 틀 비율 보정) · 숨긴 장 안내 · 보이는 장 0개면 차단.

4-3. 회색 껍데기 · 4패스

4-4. 광원 프리셋(창·시간대 칩 → 3D · 패널이 열린 동안 + 연출 렌더)

«왼쪽·오른쪽» = 화면(이미지) 기준(처방 §3) — 3D 를 돌려도 그림자는 늘 그 쪽에서 온다. 방향 = a·R + b·Y + c·C 를 정규화(R = 카메라 오른쪽 수평 단위벡터 · Y = 위 · C = 표적→카메라 수평 단위벡터). 카메라가 멈추고 150ms 뒤 다시 계산. | 칩 | (a, b, c) | |---|---| | 창 왼쪽 | (−0.85, 0.80, 0.55) — 그림자 오른쪽 뒤 | | 창 오른쪽 | (0.85, 0.80, 0.55) | | 창 없음 | (0.15, 1.0, 0.45) — 짧은 그림자 | | 저녁 | 색 #ffd4a8 · 세기 ×0.75 · env ×0.85 · b 0.80 → 0.55(해를 낮춰 그림자를 길게 · 처방 제안 — U5 에서 육안 조정) | - 프롬프트의 창 위치와 같은 쪽(이미지 기준). 덮어쓰기는 P.aiSun 별도 필드 → 패널을 닫으면 원복(«렌더 시작»·실사 일반 화면에 안 남는다). fitShadow() 가 방향 인자를 받아야 한다 → U5 는 v3 병합 뒤.

4-5. 그림자 v3 와의 경계(A6)

5. 서버 (PFS) — 대기열 · 저장 · 한도 · 프롬프트

5-1. 파일 (C:\dev\pfs)

api/pfs/pncad/controller/pncad_stage_controller.py   # 사용자 API + 에이전트 API(/api/pncad/stage…)
api/pfs/pncad/dao/pncad_stage_dao.py                 # SQL 전부(트랜잭션)
api/pfs/pncad/stage/conf.py      # env(켜기·한도·만료·예산) — 키 없음
api/pfs/pncad/stage/quota.py     # 1인 하루 · 엔진별 하루 · 동시 · 대기열 상한
api/pfs/pncad/stage/plan.py      # claim 때 슬롯 계획(엔진 상태·하루 상한·API 예산 0)
api/pfs/pncad/stage/prompt.py    # PROMPT_VER · 프리셋 6 · 칩 문구 · 엔진별 문안
api/pfs/pncad/stage/budget.py    # 유료 슬롯 예약·정산(지금 예산 0 → 항상 거절) — 단위 시험만
api/pfs/pncad/stage/auth.py      # 에이전트 이름 토큰(PFS_STAGE_TOKENS) · lease_token
api/pfs/pncad/stage/storage.py   # 경로 · 업로드 검증 · 30일 정리
migrations/patch63_pncad_stage.sql                   # 🆕U1 실측: patch62 = 자재 입고일이 이미 점유 → 63
tests_cody/test_pncad_stage_{quota,plan,prompt,storage,db,auth,controller}.py

• 전부 py3.6 문법 · 의존 추가 0. 서버에 엔진·합성 코드 없음(Pillow 는 업로드 검증만).

5-2. 사용자 API (/api/pncad)

응답 필드는 web-designer 처방 §11 을 이 문서 경로·이름으로 옮긴 것(처방과 다르면 이 표가 정본). | 메서드 · 경로 | 하는 일 | 권한·검사 | |---|---|---| | GET /stage/usage | 패널 열 때 · 상태 변화 뒤 · 관리자 접힘 30초 → {enabled, admin, dayLimit, dayLeft, bind:'user'\|'pool', worker:'online'\|'offline'\|'engine_down', queueLen, etaSec, resetDayAt, activeJobId, monthPct:null, estWon:null, engines?} · dayLeft = min(내 남은, 공용 남은) · 공용 남은 = Σ엔진(오늘 상한 − 오늘 슬롯) − 2×(아직 안 잡힌 대기 건) · 2 미만 = 0 · engines(엔진별 left·cap·state)는 관리자만 | 로그인 | | POST /stage | multipart base·furn·matte·shadow + meta(idem_key(= Idempotency-Key)·scene_no?·scene_name·scene_line·preset·opts{wall,floor,window,time,props}·memo·engine_pref(관리자만 · 나머지는 무시)) → 검증 → 사용자당 진행 1건(넘으면 409 busy) · 1인 하루(day_limit·day_short) · 공용 잔량(pool_limit) → 잡 queued(expire_at = +12시간) → 202 {job_no, status:'queued', position, expireAt} · 같은 키+같은 입력 = 기존 잡 200 · 같은 키+다른 입력 = 409 | 로그인 자사 계정 · Origin/Referer 같은 호스트 · PNG 서명·Pillow 열기·크기 정확히 1536×1229 · 파일당 ≤ 8MB · 합 ≤ 18MB · enum 허용목록(§5-6) · 메모 ≤ 60자(줄바꿈·제어문자 제거) · 엔진·장수는 서버가 정한다 | | GET /stage/<job_no> | {status: queued\|running\|done\|partial\|failed\|expired\|canceled, wait: queue\|offline\|engine\|null, position, etaSec, expireAt, slots:[{k:'A', st: wait\|gen\|compose\|done\|fail, thumb, w, h, sec, eng?, why?}, {k:'B', …}], pickable, pick, baseThumb, site, refund:{imgs}, err:{code}, createdAt, finishedAt, seen} — eng·why 는 관리자만 · 폴링 3초(작업 화면)·15초(칩만) | 본인 · 총관리자 | | POST /stage/<job_no>/cancel | 대기 = 즉시 canceled · 장수 2 반환 · 그리기 시작 뒤 = cancel_req → 워커가 다음 heartbeat 에서 멈춤(시작한 장은 장수에서 빠질 수 있다) · 이미 끝났으면 결과 그대로(경쟁) | 본인 | | POST /stage/<job_no>/again {idem_key} | 같은 입력 4장으로 새 잡(parent_job · n_req 2) — 입력은 부모 행 잠금(FOR UPDATE) 아래 새 잡 폴더로 복사(정리와 직렬화 · 부모 inputs_purged ≠ '0' 면 410) · 1·2단계 생략(3D 잠금 없음) · 생성 순서·한도·진행 1건·멱등 = POST /stage 와 같은 경로 | 본인 | | POST /stage/<job_no>/retry {k, idem_key} | partial·failed 잡의 실패 슬롯만 새 자식 잡으로(n_req = 실패 장수 · k 고정 · 입력 복사 · 자기 ymd·expire_at) — 부모 잡은 그대로(성공분·pick·seen 불변 · 환급 계산 안 흔들림) · 자식 조회 때 부모의 성공 슬롯을 inherited:true 로 붙여 보여 준다 · 입력 7일 넘으면 410 — P2 | 본인 | | POST /stage/<job_no>/pick {pick: A\|B\|tie} | 블라인드 투표 — 두 안이 다른 엔진이고 둘 다 완료일 때만(pickable) · 바꿀 수 있다 | 본인 | | POST /stage/<job_no>/seen | 안 본 완료 표시 해제(칩 · «새 결과») | 본인 | | GET /stage/<job_no>/img/<k>?kind=final\|thumb\|raw · img/base?kind=jpg\|thumb | 바이트(make_response — send_file(BytesIO) 금지) · 저장 이름 {작업명}_AI연출{A\|B}_{YYYY-MM-DD_HHmm}.png(엔진명 안 넣음) | 본인 · 총관리자(raw = 관리자만) | | GET /stage/recent?limit=20&before=<job_no> · ?pending=1 | 본인 최근 30일(썸네일·상태·현장명 · 진행 건 맨 위) · pending=1 = 진행 중 + 안 본 완료만(페이지 로드 때 칩 복원) | 본인(관리자 = 전체 + 사용자명) | - 오류 코드(UI 문구 = 처방 §7): day_limit · day_short · pool_limit · busy · queue_full · engine · safety · expired · off · auth. 응답이 HTML(로그인 페이지)이면 클라가 E-AUTH. - 🆕[코디] 26.10.13 U2 구현 확정(위 표와 다른 점) — ① 응답 = 평문 JSON(날짜 YYYY-MM-DD HH:MM:SS KST) · 오류 = HTTP + {code} ② Origin/Referer 불일치 = 400 origin(403 은 화면이 «로그인 만료»로 읽는다) · 남의 잡 = 403 forbidden · 없음 404 ③ 410 = {code:'expired', reason:'inputs_gone'}(again·retry 입력 7일) ④ 슬롯 st: unknown(결과 불명) = wait + hold:true(화면에 «확인 대기» 상태가 없어 fail 로 내면 [다시 만들기]가 409) · 끝난 잡의 todo = fail ⑤ 잡·목록에 own(관리자가 남의 잡을 볼 때 false) ⑥ usage 에 ready · 설정 문제(띠 해시·Pillow·폴더)면 enabled:false(관리자만 offReason) ⑦ 총관리자 판정 = DB(세션 값 불신) · 관리자 recent = 전 사용자(?mine=1 본인) · pending=1 은 늘 본인 ⑧ 다음 쪽(before)엔 진행 건 제외(첫 쪽 맨 위에 이미 나옴) ⑨ img final = Content-Disposition 저장 이름(엔진명 0). - 잡을 만드는 3경로(POST /stage·again·retry) 공통 순서(코덱스 3차): ① 사용자 잠금 GET_LOCK('pncad_stage_u<user_no>', 5)(못 잡으면 429 busy) ② idem_key 로 기존 잡 조회 — 있으면 그대로 반환(busy·한도 검사보다 먼저 · 세 경로 모두 idem_key 필수) ③ 사용자당 진행 1건 ④ 1인 하루·공용 잔량 ⑤ INSERT(+입력 저장·복사) ⑥ 커밋 ⑦ RELEASE_LOCK(finally · 연결이 끊겨도 풀린다). 공용 잔량은 사용자 사이 경쟁이 남지만(드묾) claim 의 원자 예약이 최종 방어선. - 대기 사유 wait: offline = 마지막 ping 3분+(워커가 1분 주기 작업이라 60초가 아니라 3분) · engine = 두 웹 엔진 모두 못 씀(한도·로그인·고장 — 상한이 찬 뒤 남은 드문 대기 건도 여기로, 자정 KST 에 풀리면 자동) · 그 밖 queue. etaSec = (앞 건수 + 1) × 최근 완료 20건 평균(없으면 120초).

5-3. 에이전트 API (/api/pncad/stage/agent/ — 워커 전용)

5-4. 슬롯 계획 (claim 때 서버 plan.py · claim 과 같은 트랜잭션)

1. 기본 = [ChatGPT 웹 1, 나노바나나 웹 1] · A·B 자리는 잡마다 무작위(항상 A = ChatGPT 로 굳으면 «A 가 낫다» 편향 · 블라인드 투표가 깨진다). 관리자 engine_pref(ChatGPT 2장 · 나노바나나 2장)는 그 요청에만.
2. 엔진 상태(최근 ping)가 ok 가 아니거나 그 엔진 «오늘 전체 상한»(Q6)이 찼으면 → 다른 웹 엔진으로 바꾼다(2장 모두 한 엔진 가능 · 이때 pickable=false · 일반 화면엔 표시 없음).
3. 둘 다 못 쓰면 claim 안 함(잡은 대기 유지 · 화면 «엔진 한도 — 한도 풀리면 자동»). 막힌 엔진의 잡이 뒤 잡을 막지 않게 «실행 가능한 잡»만 고른다.
4. 유료 API 슬롯 = 월 예산(PNCAD_STAGE_CAP_KRW) 0 → 계획 안 함 + 워커도 유료 어댑터 실행을 기본 차단(이중 안전).
5. 슬롯별로 pncad_stage_slot 행(k·attempt·엔진·상태)을 claim 트랜잭션 안에서 만든다 = 엔진 수량 원자 예약. 엔진별 하루 카운트 = KST 오늘 planned/gen/compose/ok/unknown 슬롯 수(생성 여부 불명은 반환 안 함 · lease 만료 뒤 다시 claim 하면 attempt+1 새 행이라 앞 시도의 소비가 지워지지 않는다).
6. 1인 하루 20장은 «잡 수가 아니라 이미지 수»(작성 때 n_req=2 예약 · 계산식 §5-5).

5-7. 결과 업로드 서버 검증 (A2 보장 — 코덱스 2차)

• 워커가 합성하지만 «가구 픽셀 그대로»는 서버가 확인한다(Pillow 8.4 로 충분): final 위 1536×1024 를 잘라 matte=255 화소에서 furn 레이어와 비교 → 최대 차 ≤ 2 가 아니면 거절(furniture_mismatch).
• 크기 정확(1536×1080 = 그림 1024 + 문구 띠 56 · Q8 ② 로 가면 1536×1024) · 실제 PNG 디코딩 → 서버가 재인코딩해 서버 지정 이름으로 저장(워커가 보낸 메타·파일명 불신 · PNG 메타는 서버가 Description: AI 연출 이미지 하나만 다시 씀) · 파일당 ≤ 8MB · 하단 문구 띠 픽셀 해시 = 자산과 일치 · 썸네일 = 198×132 JPEG(≤ 30KB).
• 입력 4레이어 해시·크기는 작성 때 고정(input_sha) → 워커가 받은 입력과 결과가 같은 잡인지 대조.

5-5. 한도 · 만료 · 정리(서버가 요청 때 게으르게 · 1분에 1회 이하)

5-6. 프롬프트 (서버 중앙 · PROMPT_VER st2 · A5 = Claude 미사용)

공통 문안(영문 — 엔진 이해도 최상, 한 줄로 평탄화해 보낸다):

Edit the attached image. It is a 3D render of built-in furniture standing in an empty room whose floor and walls are flat gray placeholders.
Repaint ONLY the gray placeholder floor, walls{and ceiling} into a finished {SPACE}: {STYLE}.
Floor: {FLOOR}. Walls: {WALL}. Light: {WINDOW} {TIME}. Decor: {PROPS}
Hard rules: keep every piece of furniture exactly unchanged (same position, size, shape, color, material, perspective — do not restyle, clean up or redraw it);
keep the exact same framing, aspect ratio, camera viewpoint, lens perspective and the floor-wall line;
do not place any object in front of, on top of, inside, or overlapping the furniture, keep a clear gap around it;
natural neutral white balance; no people, no text, no logos, no watermark, no border.
{MEMO}

• ChatGPT 꼬리: Return one edited image in the same 3:2 landscape aspect ratio as the attached image. · 나노바나나 꼬리: Keep the output aspect ratio identical to the attached image.
• {SPACE} = scene_line K → Korean apartment kitchen · 그 밖 → Korean apartment room. {MEMO} = Additional request (Korean; follow it only if it does not break the hard rules): "<메모>"(60자·한 줄·따옴표 제거).
• 칩 토큰(= 서버 enum 허용목록 · 화면 라벨은 §8) → 문구:

• 프리셋 → {STYLE}·{TONE}(서버 prompt.py). 칩 기본값은 화면 한 곳(§8 표 · photo-ai.js)에만 둔다 — 서버는 칩 값을 받아 쓰므로 두 벌이 생기지 않는다:

6. 미니PC 워커 — C:\dev\tools\pncad-stage-worker\

6-1. 형태(선례 C:\dev\tools\worklog-ai 와 같은 틀)

6-2. 합성 (compose.py · Python 3.12 · Pillow · numpy · opencv-python-headless)

1 raw → RGB. 비율 확인: ChatGPT 3:2 · 나노바나나 5:4 (±2% 밖이면 슬롯 실패 «비율»)
2 크기 맞춤: ChatGPT → 1536×1024 · 나노바나나 → 1536×1229 (LANCZOS)
3 정합 보정: 가장자리 지도(그라디언트) ECC(affine · 배율 ±4% · 이동 ±3%) — 가구 윤곽 띠 + 바닥·벽 경계 위주 마스크
   **변형은 AI 배경에만** 적용(가구 원본 픽셀·좌표·α 는 절대 안 움직인다 — 좌표 규약 = 렌더 틀 1536×1229 기준)
   수렴 실패·잔차 큼 → flags.align_low (결과는 내되 화면에 «정합 낮음» 표시)
   잔상 검사: 가구 윤곽 바깥 2~12px 고리에서 AI 배경의 가장자리 밀도가 base 보다 크게 높으면 flags.ghost(AI 가 그린 가구 테두리 잔상 의심)
4 합성: out = furn + (1−α)·(AI정합 × (1 − 0.45·shadow))       # 프리멀티 · 헤일로 0
5 나노바나나: 아래 205px 띠 잘라 1536×1024 (워터마크 제거)
6 하단 문구 띠 «덧붙임»(Q8 ①): 1536×56 · 바탕 #1f1f24 · 흰 글자 28px · 왼쪽 여백 24 · 세로 가운데 = `assets/disclaimer_w1536.png`(OFL 한글 폰트로 미리 구움) → 최종 1536×1080
  PNG 메타 = `Description: AI 연출 이미지` 하나만(엔진명·job 번호 금지 — 고객 전달 파일 · 엔진·job 은 DB 에만)
7 썸네일 198×132 JPEG(목록·작업 화면 공용 · ≤ 30KB) · raw 는 JPEG q90 으로 올림(관리자 검수용)
8 검수 플래그: align 잔차(px) · furn_mad(가구 영역에서 AI 가 바꾼 정도) · 워터마크 잔존 검사(우하단)
9 슬롯이 끝나는 즉시 그 1장을 올린다(다른 슬롯을 기다리지 않는다 — 화면 점진 공개)

• 문구는 워커가 박는다(서버·브라우저가 아니라 우리 상주 코드) → 고객용 PNG 에서 빠질 수 없다. 서버가 띠 픽셀 해시로 한 번 더 확인(§5-7).

7. 비용 · 한도 (B1 재해석)

• 웹 엔진 = 0원(구독·무료). 원장엔 엔진·0원 기록(cost_basis='sub').
• 유료 API = 월 예산 0(PNCAD_STAGE_CAP_KRW=0) → 계획 단계에서 거절 · 코드는 단위 시험만.
• 결제 붙일 때(페페 결정 뒤): 상한 10만원 · 80% 알림 · 100% 차단 · 최대값 예약→정산 · 공급자 하드 리밋 = §13 부록 그대로.
• 지금 한도 = 1인 하루 20장(B1) + 엔진별 전체 하루(Q6 · 공용 ≈ 25회) + 1회 2장 + 사용자당 진행 1건 + 대기 12시간 만료. 화면은 비용 칸 없이 «오늘 남은 장수»(= min(내, 공용))와 «예상 소요»만 보인다(§8).

8. UI (web-designer 처방)

• 처방 원문(구현 worker 입력) = C:\dev\_work\pncad-ai-staging\ui_prescription_web-designer_1013.md — 26.10.13 18:4x KST · 라이브 PNCAD 에 임시 DOM 주입 실측(파일 수정 0) · 시안 C:\dev\devplan\img\pncad-ai-staging\ui_mock_settings.jpg(설정+틀+칩 — 1차 시안: 비용 줄·«색» 라벨·틀 라벨 좌상단은 최종에서 바뀜) · ui_mock_result.jpg(작업 화면 완료 — 최종). 아래는 요약 + 설계와의 조정 표(처방과 다르면 조정 표가 이긴다).
• 전제: C:\dev\pncad\app.html 은 Bootstrap·jQuery 0건 — 독자 CSS · 전부 #aiPane 아이디 스코프 + 앱 토큰(--acc #3d5af1 · --ink2 #33333a) · 전역 button/input 12.5px·.note 11.5px 상속 함정 → 새 요소는 13px 직접 지정 · .note·.r·h4 재사용 금지 · word-break:keep-all.

8-1. 배치 · 흐름

8-2. 프리셋 · 칩(화면 = 칩 기본값의 단일 출처 · 서버 토큰 = §5-6)

8-3. 조정 표 (처방 ↔ 설계)

8-4. 우선순위 · 구현 뒤 잴 것

• P1 = 진입·패널·틀·설정(프리셋·칩·메모)·푸터 한도·작업 화면(5단계·대기 사유·점진 공개·저장·취소)·칩·최근 연출·오류 표·접근성·W-CUT/W-HID/E-EMPTY. P2 = 투표·나란히 보기·실패 슬롯만 다시·관리자 상태 두 줄·엔진 비교 요약. P3 = 프리셋 실제 샘플 썸네일·100% 확대·삭제·탭 제목.
• U6 검증(처방 §11): ① #aiPane 안 13px 미만 0 ② 버튼 라벨 1줄(최장 «같은 설정으로 다시 만들기 · 2장» 184px) ③ [×] ↔ QA 토글 교차 0(elementFromPoint) ④ 1280×720 · 1366×657 · 1536×864 · 1920×1080 에서 본문 스크롤량·#view·틀 크기 ⑤ 1단계 중 패널·카탈로그 토글 불가 ⑥ Tab 순서·Esc 표 ⑦ 대기(꺼짐)·진행·부분·만료 4상태에서 칩·최근·작업 화면 문구 일치 ⑧ 탭 숨김 → 폴링 정지 → 복귀 즉시 갱신.
• 회귀 위험(처방 원문 «회귀 위험» 절): #view 폭 변화 → resize()·U.ro · lock()/guardKey 가 패널 키를 삼킴(예외 추가) · 광원 덮어쓰기 원복 · pncad.fold 불리언 전용 · #hint·#sideTab 숨김 원복 · 폴링·타이머 누수 · 예약 차감·반환 뒤 usage 재조회.
• 사람 눈: 실제 가구 장면의 틀·마스크 농도 · 스와치·6번째 프리셋·«단색» · 문구 띠 실물(카톡·견적서) · 1366×657 스크롤 체감 · NVDA 낭독 순서.

9. DB 스키마 변경 — migrations/patch64_pncad_stage.sql (계획만 · 실행 금지)

• 🆕[코디] 26.10.14 번호 63→64 개명(pfs c12de112 · 내용 불변 · 테스트 DB 테이블은 이미 적용) — 다른 세션 patch63_list_type_count_index.sql 이 테스트·운영에 먼저 적용됨. 아래 patch63 표기는 이력.

• 🆕[코디] 26.10.13 번호 = patch63(U1 실측 — patch62 는 patch62_mat_orderpaper_item_receive_date 가 이미 점유) · U1 이 칸 3개 추가: job.kind(new|again|retry — 재시도 자식은 부모 슬롯 엔진을 이어받아 계획) · job.ks(이 잡이 만드는 슬롯 키 AB|A|B — 재시도 자식 = 실패한 k 만) · job.claim_at(현재 시도 claim 시각 = 최대 처리시간 20분 판정). job.lease_until 은 queued 일 때 «재시도 가능 시각»(실패 재큐 백오프)으로도 쓴다. 정본 SQL = C:\dev\_wt\pfs-ai-stage-u1\migrations\patch63_pncad_stage.sql(U2 브랜치도 그대로 · 아래 블록은 원 설계 + 3칸 표시).

• 🆕[코디] 26.10.13 U2 는 칸을 더 안 늘렸다 — 기존 TEXT 칸을 쓴다: slot.flags.by·slot.flags.lease(claim 때 임대 증명 = 토큰 이름 + lease_token sha256 앞 32 · 늦은 회수 대조) · job.flags.claim(claim_key sha256 앞 32 · claim 응답 유실 재전송 멱등). 원문 저장 0 · 화면·관리자 응답에 안 나간다.

새 테이블 4개 · 기존 ALTER 0. 적용 = 위험작업 → 테스트 RDS = 총괄 승인(G1) 뒤 SSM · 운영 RDS = 페페 채팅 승인(운영배포 직전). ensure_table() 안 씀(DDL 오류를 삼킨다) → 테이블이 없으면 기능은 «준비 안 됨»으로 닫힌다.

CREATE TABLE pncad_stage_job (
  job_no        INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  idem_key      VARCHAR(40)  NOT NULL,
  input_sha     CHAR(64)     NOT NULL,
  user_no       INT          NOT NULL,
  user_name     VARCHAR(100) NULL,
  scene_no      INT          NULL,                          -- pncad_scene 참조(FK 없음)
  scene_name    VARCHAR(200) NULL,                          -- 요청 시점 작업명(현장명) — 파일명·최근 목록
  scene_line    VARCHAR(4)   NULL,                          -- K|F
  parent_job    INT          NULL,                          -- «같은 설정으로 다시»(again)의 원본 잡
  kind          VARCHAR(6)   NOT NULL DEFAULT 'new',        -- 🆕U1 new|again|retry
  ks            VARCHAR(2)   NOT NULL DEFAULT 'AB',         -- 🆕U1 만들 슬롯 키 AB|A|B
  ymd           DATE         NOT NULL,                      -- KST(1인 하루 한도)
  n_req         TINYINT      NOT NULL DEFAULT 2,
  n_ok          TINYINT      NOT NULL DEFAULT 0,
  preset        VARCHAR(30)  NULL,
  opts          TEXT         NULL,                          -- 칩 JSON
  memo          VARCHAR(200) NULL,                          -- 60자 이하
  engine_pref   VARCHAR(16)  NULL,                          -- 관리자만: chatgpt|nano (NULL = 기본 1+1)
  prompt_ver    VARCHAR(12)  NOT NULL,
  status        VARCHAR(12)  NOT NULL DEFAULT 'queued',     -- queued|running|done|partial|failed|canceled|expired
  phase         VARCHAR(16)  NULL,
  expire_at     DATETIME     NOT NULL,                      -- queued 만료(작성 + 12시간)
  cancel_req    CHAR(1)      NOT NULL DEFAULT '0',
  worker_id     VARCHAR(40)  NULL,
  lease_token   CHAR(32)     NULL,
  lease_until   DATETIME     NULL,                          -- running = 임대 기한 · queued = 재시도 가능 시각
  claim_at      DATETIME     NULL,                          -- 🆕U1 현재 시도 claim 시각(최대 처리시간)
  attempts      TINYINT      NOT NULL DEFAULT 0,
  cost_krw      INT          NOT NULL DEFAULT 0,
  pick          VARCHAR(4)   NULL,                          -- 블라인드 투표 A|B|tie
  seen          CHAR(1)      NOT NULL DEFAULT '0',          -- 결과를 봤나(칩·«새 결과»)
  flags         TEXT         NULL,
  error         VARCHAR(500) NULL,
  inputs_purged CHAR(1)      NOT NULL DEFAULT '0',          -- 입력 4장 7일 뒤 삭제 · 0|P(지우는 중)|1
  files_purged  CHAR(1)      NOT NULL DEFAULT '0',          -- 결과 30일 뒤 삭제 · 0|P|1
  reg_date      DATETIME     DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  start_date    DATETIME     NULL,
  end_date      DATETIME     NULL,
  UNIQUE KEY uk_user_idem (user_no, idem_key),
  KEY idx_status (status, job_no),
  KEY idx_user_day (user_no, ymd),
  KEY idx_user_status (user_no, status, seen),
  KEY idx_reg (reg_date)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE pncad_stage_slot (                             -- 결과 1장의 claim 1회 = 1행(lease 만료 뒤 재claim = attempt+1 새 행)
  slot_no       INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  job_no        INT          NOT NULL,
  k             CHAR(1)      NOT NULL,                      -- A|B (엔진은 잡마다 무작위 배정)
  attempt       TINYINT      NOT NULL,                      -- = 그 claim 때의 job.attempts
  engine        VARCHAR(20)  NOT NULL,                      -- chatgpt_web|nanobanana_web|openai_api|gemini_api|mock
  model         VARCHAR(64)  NULL,
  ymd           DATE         NOT NULL,                      -- KST(엔진별 하루 한도)
  status        VARCHAR(10)  NOT NULL DEFAULT 'planned',    -- planned|gen|compose|ok|fail|unknown
  ms            INT          NULL,
  final_sha     CHAR(64)     NULL,                          -- 결과 멱등(같은 해시 재전송 = 기존 성공)
  cost_usd      DECIMAL(10,5) NULL,
  cost_krw      INT          NOT NULL DEFAULT 0,
  flags         TEXT         NULL,                          -- align 잔차·furn_mad·ghost 등
  error         VARCHAR(500) NULL,
  done_at       DATETIME     NULL,
  UNIQUE KEY uk_job_k_att (job_no, k, attempt),
  KEY idx_engine_day (engine, ymd, status)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE pncad_stage_worker (                           -- 미니PC 워커 상태(ping)
  worker_id     VARCHAR(40)  NOT NULL PRIMARY KEY,
  target        VARCHAR(8)   NOT NULL,                      -- test|prod
  version       VARCHAR(20)  NULL,
  engines       TEXT         NULL,                          -- 엔진별 state JSON
  last_ping     DATETIME     NOT NULL,
  alert_at      DATETIME     NULL                           -- 무응답 알림 1회 기록
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE pncad_stage_month (                            -- 유료 엔진 원장(지금 상한 0 · 결제 붙일 때 사용)
  ym            CHAR(7)      NOT NULL PRIMARY KEY,
  cap_krw       INT          NOT NULL,
  spent_krw     INT          NOT NULL DEFAULT 0,
  reserved_krw  INT          NOT NULL DEFAULT 0,
  alert80       VARCHAR(8)   NOT NULL DEFAULT 'none',
  alert100      VARCHAR(8)   NOT NULL DEFAULT 'none',
  modify_date   DATETIME     DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

• 되돌리기 = 네 테이블 DROP(새 테이블 · 다른 기능 영향 0 · DROP 도 승인).
• 검증 = SHOW CREATE TABLE 4개 대조 + mock 워커 스모크(테스트 RDS).
• (선택) 결제를 계속 안 붙일 거면 pncad_stage_month 는 빼도 된다 — 그 경우 유료 켤 때 patch 1개 추가.

10. 서버 외 설정 변경(게이트)

11. 작업단위 (U0~U9)

• 병렬: U0 ∥ U1 ∥ U6(모의) → U2 → U3 ∥ U4 → (v3 병합) U5 → U7 → U8 → U9. 예상 합 ≈ 24시간.
• 공통 브리프: pfs git add <파일>만(-A·디렉터리 금지) · git commit -- <파일> · 동시 작업이면 별도 worktree(C:\dev\pfs_wt_stage) · pncad worktree(C:\dev\_wt\pncad-stage) · CRLF 파일 Edit 뒤 CRLF 복원 · Playwright 끝에 close · 시크릿 파일 내용 출력 금지(grep -c) · 테스트 배포 확인(gh run watch) 생략 금지 · pfs 수정 = 사이트맵 재빌드까지 · CDP 는 cdplease · 상주·예약작업은 winledger 장부.
• U-L 로컬 모델 PoC(Q7 ③ 이면): 집PC RTX 4070(gpubox.py job 으로 깨워 쓰고 끔 · C: 여유 200GB 하한) ComfyUI + Qwen-Image-Edit(또는 FLUX Kontext dev, 12GB 라 fp8/GGUF) · 같은 프로브 입력 + 가구 마스크 인페인팅 3장 → 품질·소요(깨우기 포함)·정합 비교표 → 워커 엔진 local_gpu 로 붙일지 판단 — L4 · worker-opus-xhigh(원격 PC·모델 수십 GB) · 0원.
• 나중(결제 승인 뒤) U10 유료 엔진 켜기: 실행 위치(가: 같은 미니PC 워커 — 키 단일출처 유지 · 나: EC2 systemd 워커 — Q1 ①, 미니PC 꺼져도 동작) · 월 상한·하드 리밋 · §13 부록 — L4/L5.

12. 위험 · 함정

보고만(범위 밖): ① C:\dev\pfs\web\__init__.py L69 — 운영 PFS_SECRET_KEY 누락 시 개발용 기본키로 기동(코덱스 1차 지적) ② 포트 9350 충돌(gptapp.py 앱 CDP ↔ claude-console 크롬) ③ OpenAI 키 사본 2곳(C:\dev\SARA\.env·C:\dev\tools\agent-dialogue-hub\.env) = 단일출처 위반(Q2 이관 뒤 삭제는 승인).

13. 부록 — 유료 API 엔진 (결제 붙일 때)

13-1. 실행 위치(그때 결정)

가) 같은 미니PC 워커가 API 도 호출 — 키 .secrets 단일 출처 유지 · 서버 변경 0 · 대신 미니PC 의존. 나) EC2 systemd 워커(Q1 ①) — 미니PC 꺼져도 동작 · 서버에 키 사본(.env.production) · py3.6 이면 SDK·numpy 없음(요청·Pillow) 또는 새 Python 설치.

13-2. 어댑터·원장(v1 설계 요약 — 코드는 U3 에 «꺼진 채» 들어간다)

13-3. 칩 문구 · 프리셋

웹·API 엔진 공용이라 §5-6 으로 옮겼다(칩 토큰·문구·STYLE·TONE) · 칩 기본값 = §8. v1 의 6번째 «대리석 클래식»은 처방의 «클래식»(벽지·어두운 마루·저녁)으로 바뀌었다.

14. 코덱스 교차검토

14-1. 1차(v1 유료 API 설계 · 26.10.13 17:2x · 원문 …\scratchpad\codex_review.txt) → 반영

14-2. 2차(v2 미니PC pull 구조 · 26.10.13 18:3x · 원문 …\scratchpad\codex_review2.txt) → 반영

결론 = «pull 방향은 적절. 핵심 구멍은 생성 후 장애의 중복과 웹 자동화의 계정 의존성». 유료 0원은 서버 거절 + 워커 차단 둘 다. | 지적 | 반영 | |---|---| | 파일 락은 같은 PC 만 막는다 → claim·엔진 수량 예약을 한 DB 트랜잭션으로 · attempt·임대 식별자 | §5-3 claim · §5-4 · §6-1 | | 모든 에이전트 호출에 토큰 이름+attempt+임대 식별자+유효기간 · 만료 임대 부활 금지 · 하트비트 독립 · 최대 처리시간 | §5-3 · §6-1 하트비트 | | 생성 뒤 업로드 전 장애 → 슬롯별 로컬 진행기록·대화 주소·다운로드 파일로 재개 · 불확실하면 재생성 말고 확인 대기 | §5-5 lease 만료 · §6-1 진행 기록 | | 업로드 위변조 → 임대·소유권 검사 · 서버 지정 이름 · 크기·픽셀 제한 · 디코딩·재인코딩 · 원본 픽셀 보장은 서버가 마스크 영역 검증 | §5-7 서버 검증(matte=255 화소 = furn) | | _AGENT_PATHS 금지 → 별도 인증 분기 · 6경로+메서드 명시 · 핸들러 재검사 · 이름별 폐기·감사 | §5-3 인증 | | 결과 멱등 → 잡+슬롯 유일 · 같은 해시 = 기존 성공 · 다른 해시 = 충돌 · 완료 덮기 금지 | §5-3 result | | 1인 20장 = 이미지 수 · 엔진 수량 원자 예약 · 대체 엔진은 서버 승인 · 불명 실패는 수량 반환 보류 · 워커도 유료 차단 | §5-4 · §6-1 유료 차단 | | 대기열 굶주림 → 실행 가능 잡만 · 사용자별 순환 · 엔진별 백오프 · 독성 잡 격리 · 끝난 1장 보존·빠진 1장만 재시도 | §5-4 · §5-5 공정성 · §5-3 fail | | 게으른 정리는 요청이 없으면 안 돈다 → ping 에서도 제한량 처리 · 12시간 만료는 queued 만 | §5-5 | | 정합은 생성 배경에만 · 잔상 검사 · 띠 크롭은 원본 보존·범위 검증 | §6-2 3·5·8 | | 같은 구글 로그인 의존 = 장애 전파 · 프로필 복사는 격리 아님 → 엔진별 회로 차단 · 인증 오류·CAPTCHA 자동 반복 중단 · 수동 복구 경로 | §6-1 회로 차단 · Q7 | | (대안) 반자동(사람이 웹 생성, 워커는 합성) 또는 보유 장비 로컬 모델 | Q7 ③④ · U-L |

14-3. 3차(화면 처방 반영분만 · 26.10.13 19:xx · --cd C:\dev\seedchain\projects\pncad · 원문 …\scratchpad\codex_review3.txt) → 반영

15. 출처

• OpenAI gpt-image-2 https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2 · gpt-image-2.5-sunburst https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-image-2.5-sunburst · 가격 https://developers.openai.com/api/docs/pricing · 이미지 가이드 https://developers.openai.com/api/docs/guides/image-generation · 지출 한도 https://developers.openai.com/api/docs/guides/spend-limits
• Gemini 가격 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing · 이미지 생성 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation · GCP spend cap https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/budgets-spend-caps
• 실측 로그 C:\Users\delix\AppData\Local\Temp\claude\C--dev\ddfb8bd7-def9-41ef-80a8-e27c3fc9c32f\scratchpad\probe_out\result_openai.json · result_gemini.json
• 페페 2차 답 C:\dev\_work\wtprobe\answers-1013b.md