[DOCS] 백엔드 전반 docstring 보강 (Google 스타일 Args/Returns/Raises)

[FIX] 일부 문구 수정

[FEAT] 시연 백엔드 — 이력 개인화·feature_trace 합 보정·문구 정리

[FIX] feature_trace — 상수·문자열·복합 formula 방어 (CS 제출 오류 해결)

[FEAT] 직장인 시나리오 데모 강화 (분석 서사·비즈니스 임팩트·멀티채널)

[P3] 결합 Q12 데이터 현실화 + Q3 문구 명확화

[P3] 직장인 회복 반응성 개선 + 번아웃 Intent 톤 순화

[FIX] 상담사 [상황] 순위변동 문구 제거 + bundle 인구통계 차원 분리

[FIX] 상담사 [상황] 행동/모델 feature 한글화 보강

[FIX] 추론 이유 feature 한글화·코드값 변환 + 요금제 설문 금액대 전환

[FIX] 상담사 [상황] feature 한글화 + 자연어체

[FEAT] 상담사 콘솔 [상황]을 동적 추론 이유로 — reasoning.situation_text

[FEAT] 기동 시 모델 워밍업 — 배포 후 자동 학습·등록

[FIX] 추론 이유 표시 개선 — 기본점수 제외·기여수치→현재값·순위변동 표기

[FEAT] Intent 추론 이유(reasoning) 추출 — 3 시나리오 공통

[FIX] cs 모델 톤다운(②) + 액션 intent base floor(③) — 스트레스 시뮬 후속

[FEAT] cs pattern 윈도우 시간기반→클릭기반(window_events) 옵션화

[FIX] cs 행동 boost 헤드룸 비례화 — 상위 동점(동일 확률) 해소

[FEAT] cs 미명시 Rule intent 기본값 0.05→0.0

[FEAT] 결합 모델 base-rate 보정 (분류기 간 비교 가능화)

[FEAT] 결합 시나리오 Intent 로직 고도화 — 체크포인트

[DOCS] 전 모듈 docstring·type hint 전수 보강

[REFACTOR] 모델 백엔드 용어 backend → predictive_model 통일

[REFACTOR] ML 백엔드 추상화 — sklearn 하드코딩 제거, config 선택형

[REFACTOR] Step F: GenericEngine 수렴 (Phase 4 완주)

[REFACTOR] Step E(cs): RULES 61개 → L2_inference.json rule + common 정리

[REFACTOR] Step E(bundle/worker): RULES → L2_inference.json rule

[REFACTOR] Step D2(cs): Index/Score 수식 → L1_feature.json batch_builder

[REFACTOR] Step D(bundle/worker): Index/Score 수식 → L1_feature.json batch_builder

[REFACTOR] Step C: pattern/event 추출을 L1_feature.json config로

[REFACTOR] Step B+: eval_formula 복합 조건·분기 식 확장

[REFACTOR] Step B: 선언형 수식 평가기 eval_formula

[FIX] Q13 해외 방문 빈도 → 로밍 이용 빈도, 해외 출국 빈도 feature 제거

[REFACTOR] 엔진 공통 추상화 + DB catalog 멀티 시나리오 + inference Config화

엔진 구조 통일 + 레이어 Config 아키텍처(Model 2)

결합·직장인 시나리오 추가 + 백엔드 멀티 시나리오화

[FEAT] 행동 신호 recency decay + Model 행동 feature 학습(skew 해소)

[FEAT] 행동→의도 직접 신호 + Action 3채널 구조

분포 임팩트 강화: softmax T 0.15 + Pattern boost 1.5배

설문 13문항·새 양식으로 코드 정합

시나리오 v2: 113개 Intent + 2단계 행동 트리 + Vector Space 시각화

Initial commit: roadshow-server-v3