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Sprint 2 — 텍스트 면접 E2E 작업 계획

범위: US-13 ~ US-20. 세션 생성 → 첫 질문 → 텍스트 답변 → 꼬리질문 → 세션 종료까지의 골든 패스 완성. 피드백 리포트(US-24)는 Sprint 3로 분리.

작성일: 2026-05-29 / 기준 브랜치: main (Sprint 1 #30까지 머지 완료)

1. Sprint 1 정리

  • 열린 PR 없음. Sprint 1 마지막 PR(#30, Sprint1 백엔드 및 AI서버 API 연동)이 5/28에 머지됨.
  • 머지 완료: auth(GitHub OAuth + JWT), resume 업로드/분석, GitHub repo 등록/분석, document 메타·요약·임베딩 upsert, SSE stream-token + 분석 상태 푸시, RabbitMQ DLX·DLQ + 재시도 정책(US-28), .env 자동 sync 워크플로.
  • Sprint 2 진입 준비 완료 상태.

2. 현재 면접 도메인 진척도

레이어 상태
DB 7개 테이블(interview_sessions, interview_messages, session_contexts, message_voice_analyses, session_feedbacks 등) + 모든 ENUM 이미 마이그레이션됨
Backend session/ InterviewSession.java, InterviewMessage.java, Repository, Enum 까지만. application/ · presentation/ · infrastructure/ 패키지 부재
AI 서버 analyze.resume / .repository / .web 컨슈머만 본 구현. generate.questions · generate.followup 큐는 정의만, 코드 없음 (ai/CLAUDE.md §16)
Frontend features/interview/index.ts, pages/Interview/index.ts, features/feedback/index.ts, pages/History/index.ts 모두 1줄 빈 export 스캐폴딩
RealTime SSE + RabbitMQ realtime.session.* bridge 동작 중. Core 가 publish 만 하면 그대로 fan-out
메시징 스펙 docs/messaging.md §5.6~5.9, envelope · 큐 · DLQ 모두 확정

데이터·흐름·SSE 이벤트 카탈로그 모두 사양화 완료 (docs/data-flow.md §3, docs/event-stream.md §3.3~3.4) — 사양은 다 있고 코드만 채우면 됨.

3. 작업 분해 — 트랙별

트랙 A — Backend session 도메인

세션 생성부터 종료까지의 트랜잭션 · 메시지 발행 · SSE push 전부.

A-1. Application / Presentation 계층 신설

  • session/application/SessionService
    • create(cmd) — interview_sessions INSERT(status=READY) + session_contexts INSERT
    • start(id) — READY → IN_PROGRESS, started_at 세팅
    • submitAnswer(id, content) — INTERVIEWEE 메시지 INSERT + generate.followup 발행
    • end(id, reason) — IN_PROGRESS → COMPLETED, ended_at
    • get(id), list(userId, pageable), getMessages(id)
  • session/application/dto/ — SessionCreateCommand, SessionResult, MessageSubmitCommand, MessageResult
  • session/presentation/SessionController
    • POST /api/sessions
    • POST /api/sessions/{id}/start
    • POST /api/sessions/{id}/messages
    • POST /api/sessions/{id}/end
    • GET /api/sessions/{id}
    • GET /api/sessions
    • GET /api/sessions/{id}/messages

A-2. RabbitMQ 발행 (session/infrastructure/SessionEventPublisher)

  • 세션 생성 commit 후 generate.questions 발행 (@TransactionalEventListener(AFTER_COMMIT), docs/messaging.md §3)
  • 답변 INSERT commit 후 generate.followup 발행

A-3. RabbitMQ 컨슈머 (session/infrastructure/SessionCallbackHandler)

core.callback.questions 구독, payload.kind로 분기.

  • POOL — 질문 풀 저장 + 첫 질문 interview_messages INSERT + SSE session.message push + (옵션) realtime.session.notify 발행
  • FOLLOWUP — INTERVIEWER 메시지 INSERT(parent_message_id 매핑) + SSE push + total_question_count >= max_questions 시 자동 종료 트리거

A-4. 세션 종료 정책

  • 백엔드 컷: total_question_count >= max_questions 또는 timeout
  • interview_sessions.status=COMPLETED, ended_at, SSE session.state push

A-5. ArchUnit 룰 위반 점검 (backend/CLAUDE.md §16)

A-6. 테스트

  • SessionServiceTest (Mockito)
  • SessionControllerTest (@WebMvcTest)
  • 컨슈머 통합 테스트 (Testcontainer RabbitMQ + PG)

트랙 B — AI 서버 질문 / 꼬리질문

ai/CLAUDE.md §14 절차 따라.

B-1. 메시지 모델

  • model/messages/generate.py — GenerateQuestionsPayload, GenerateFollowupPayload, CallbackQuestionsPayload

B-2. 컨슈머 2종

  • messaging/consumers/questions_consumer.py
  • messaging/consumers/followup_consumer.py
  • 멱등(messageId) 패턴은 기존 컨슈머 동일

B-3. 질문 풀 생성 체인 (chain/question_pool_chain.py)

  • 입력: interviewType, jobCategory, documentIds, maxQuestions
  • RAG: Core 내부 API POST /api/internal/embeddings/search 로 컨텍스트 chunk fetch → 프롬프트 주입
  • LLM: Pro 모델 (Gemini 3.1 Pro), Pydantic 출력 파서로 [{ category, question }] 강제
  • 프롬프트: chain/prompts/question_pool.py 신규

B-4. 꼬리질문 체인 (chain/followup_chain.py)

  • 입력: 직전 질문 / 답변, sessionId
  • Flash 모델 + 답변 평가 스키마(specificity, logic, structure)
  • SLA < 3 초 — 응답 토큰 cap, streaming 미사용

B-5. 임베딩 provider

  • 운영/개발: GeminiEmbeddingProvider 사용 (이미 구현되어 있음). 설정에서 default 로 스위치
  • 테스트: MockEmbeddingProvider 유지 (단위/통합 테스트 결정론 확보)
  • ai/CLAUDE.md §16 의 "MockEmbeddingProvider default" 기술은 본 스프린트에서 갱신

B-6. 콜백 발행

  • callback.questions (kind=POOL / FOLLOWUP)

B-7. ai_request_logs

  • Core API 또는 자체 publish 로 input/output 토큰 · latency 기록

B-8. 테스트

  • FakeListLLM mock 으로 chain 단위
  • Testcontainer 로 컨슈머 통합

트랙 C — Frontend Interview UX

frontend/CLAUDE.md §5 라우트 가이드 기준.

C-1. 라우터 등록

  • /sessions/new, /sessions/:id, /history, /history/:id
  • RequireAuth wrap

C-2. features/interview/

  • api/interview.ts — create / start / submitAnswer / end / get / list / getMessages
  • model/types.ts — Session, InterviewMessage, ENUM 미러 (docs/glossary.md)
  • model/useSession.ts, useSessionMessages.ts, useSubmitAnswer.ts
  • ui/SessionConfigForm.tsx — mode / type / jobCategory / maxQuestions / maxDuration + analyzed_documents 멀티셀렉트(컨텍스트 문서)
  • ui/MessageList.tsx, ui/AnswerInput.tsx, ui/SessionControls.tsx (start, end, 진행률)
  • ui/QuestionPendingState.tsx — AI 풀 생성 대기용 4-state pending

C-3. SSE 연동

  • 기존 useEventStream.ts 에 session.message · session.state 핸들러 추가
  • GET /api/stream/sessions/{sessionId} — Sprint 1 의 stream-token API 재사용

C-4. pages/Interview/

  • NewSessionPage (config form 만)
  • InterviewPage (:id, AsyncBoundary 로 감싸고 진행 중 / 종료 분기)

C-5. pages/History/

  • 세션 리스트(상태 뱃지) · 세션 상세(메시지 시퀀스)

C-6. 테스트

  • Vitest 로 hook
  • Playwright 로 "세션 생성 → 답변 3회 → 종료" 골든 패스

트랙 D — RealTime 서버

현재 q.realtime.session.notify 컨슈머가 SSE 로 fan-out 됨. Core 가 publish 만 시작하면 별도 작업 없음. 다만 확인할 것:

  • Core 가 q.realtime.session.notify 로 publish vs 자기 인메모리 SSE 둘 중 어디로 보낼지 정책 통일 (docs/event-stream.md §6) — Phase 1 은 Core 인메모리로도 충분. RealTime 경유로 가면 멀티 인스턴스 대비 가능. Sprint 2 에선 인메모리 + 별도 publish 둘 다 가능 — 결정 필요
  • session 권한 검증(/api/stream/sessions/:id 본인 세션 검사) 이 이미 들어가 있는지 확인

4. 결정 사항 / 미결정 사항

4.1 확정된 결정 (2026-05-29)

# 항목 결정 근거
1 임베딩 provider 운영 / 개발은 GeminiEmbeddingProvider 사용 (이미 구현됨), 테스트는 MockEmbeddingProvider 유지 Mock 만 쓰면 RAG 검색이 noise, 신규 구현체 도입 불필요
2 첫 질문 push 방식 Core 가 callback.questions (POOL) 수신 즉시 첫 질문을 interview_messages INSERT + SSE session.message push round-trip · race 회피, SSE 인프라 재사용
3 SSE 전송 경로 Phase 1 은 Core 인메모리 단일화 RT2 (분석 상태) 와 경로 통일, 디버깅 비용 ↓. RealTime 서버는 멀티 인스턴스 / 음성 단계에서 본격 활용
4 답변 멱등키 POST /api/sessions/{id}/messages 한정으로 Idempotency-Key 헤더 도입 (Frontend UUID 발급 → Core 가 processed_messages 테이블에 24h 캐시) (session_id, sequence_number) UNIQUE 깨짐 방지, SSE 재연결 + 자동 재시도 시 중복 INSERT 차단

4.2 미결정 사항 (Sprint 2 진입 전 픽스 필요)

# 항목 책임 메모
5 세션 종료 후 피드백 (US-24) Sprint 3 로 미루는지 확정 PO 본 계획은 분리를 가정. Sprint 2 종료 시점에 /sessions/:id/feedback placeholder 만 두는 안 검토
6 Flyway 추가 마이그레이션 필요 여부 Core 핵심 결정: 질문 풀 저장 위치 — interview_sessions.question_pool JSONB 컬럼 추가 vs 별도 테이블 vs Core 인메모리. 컬럼 추가 시 마이그레이션 1 개 필요

5. 권장 진행 순서

  1. 미결정 사항 5·6 회의로 픽스 (10 분)
  2. 메시지 스키마 정합성 PR — envelope 모델만 Core / AI 양쪽에 추가 → 트랙 A · B 의 unblock
  3. 트랙 A · B · C 병렬 진행 (각각 PR 1~2 개)
  4. 통합 시나리오 테스트 — 세션 생성 → 첫 질문 → 답변 → 꼬리질문 → 종료 골든 패스 E2E
  5. 트랙 D 정책 통일 + 멀티 인스턴스 대비 (선택)

Sprint 1 PR 들이 평균 12 개 도메인씩 끊어 머지된 패턴을 보면, Sprint 2 도 트랙별 PR 23 개씩(총 8~10 PR)으로 끊는 게 자연스러움.

6. Definition of Done

  • /sessions/new 에서 컨텍스트 문서를 골라 세션 생성 가능
  • 세션 생성 후 첫 질문이 SSE 로 도착
  • 답변 제출 → < 3 초 내 꼬리질문 push
  • maxQuestions 도달 시 자동 종료, /history 에 COMPLETED 표시
  • /history/:id 에서 전체 메시지 트리 조회 가능
  • DLQ 격리 정책 (docs/messaging.md §6) 가 generate.* 큐에도 적용 확인
  • ai_request_logs 에 질문 풀 / 꼬리질문 호출 기록
  • 골든 패스 E2E 테스트 통과