feat: 약점 집중 재도전 (B-3)

ai/CLAUDE.md

@@ -333,6 +333,11 @@ docker run --env-file .env -p 8000:8000 stackup-ai
   - 콜백: `callback.questions` (`kind=POOL|FOLLOWUP`)
   - **자기소개 기반 질문 생성**: `generate.questions` 는 자기소개 답변을 받은 뒤 발행되며, payload 의
     `selfIntroAnswer` 를 프롬프트(`chain/prompts/question_generation.py`)의 1차 근거로 사용한다(없으면 자료만으로).
+  - **약점 집중 질문 생성**: payload 의 `focusAreas`(TECHNICAL|LOGIC|COMMUNICATION, 지난 면접에서
+    낮았던 축)가 채워지면 프롬프트의 집중 영역 블록(`_format_focus_areas`, 축별 질문 설계 관점을
+    `_FOCUS_GUIDE` 로 명시)이 그 영역을 검증하는 질문을 과반으로 배치하게 한다. 라벨만 넘기면 LLM 이
+    제각각 해석하므로 관점 문구를 붙인다. 근거 없는 질문 생성 금지 조건은 그대로 — 자료가 부족하면
+    집중 비중을 줄인다. 지정이 없으면 "(지정 없음)" 이 들어가 일반 면접과 동일.
   - **직무 맞춤(JOB_TAILORED) 질문 생성**: `mode=JOB_TAILORED` 면 payload 의 `targetCompanyName`·
     `targetJobDescription`(JD)이 채워진다. 프롬프트가 `target_role` 블록으로 받아 이력서↔JD 교집합·갭,
     JD 요구 충족 검증, 지원동기·컬처핏 질문을 우선 생성한다(다른 모드는 '(일반 면접)' 안내라 무시).

ai/src/ai_server/chain/prompts/question_generation.py

@@ -51,6 +51,10 @@
     "---\n"
     "{self_introduction}\n"
     "---\n\n"
+    "이번 면접의 집중 영역 (약점 집중 재도전일 때만 채워짐):\n"
+    "---\n"
+    "{focus_areas}\n"
+    "---\n\n"
     "타깃 회사/직무 (직무 맞춤 모드일 때만 채워짐):\n"
     "---\n"
     "{target_role}\n"
@@ -84,7 +88,11 @@
     "   - expected_signal: 좋은 답변이 드러내야 할 핵심(평가 관점). 한 문장.\n"
     "5. 지원자 컨텍스트의 기술/프로젝트를 구체적으로 언급하는 PROJECT_DEEP_DIVE / "
     "TECH_CHOICE 질문을 우선합니다.\n"
-    "6. 아래는 같은 지원자가 최근 면접에서 이미 받은 질문들입니다. 이와 "
+    "6. **집중 영역이 지정돼 있으면** 그 영역을 검증하는 질문이 과반이 되도록 배치합니다. "
+    "다만 자료에 근거가 없는 질문을 지어내지는 마세요 — 근거가 부족하면 집중 영역 비중을 줄이고 "
+    "자료가 받쳐주는 질문으로 채웁니다. 집중 영역은 **무엇을 묻는가**를 바꾸는 것이지 "
+    "카테고리 규칙(4번의 target_evidence 필수 조건)을 면제하지 않습니다.\n"
+    "7. 아래는 같은 지원자가 최근 면접에서 이미 받은 질문들입니다. 이와 "
     "**의미상 중복되는 질문은 만들지 말고**, 새로운 주제나 다른 각도로 출제하세요:\n"
     "---\n"
     "{recent_questions}\n"

ai/src/ai_server/chain/question_generation_chain.py

@@ -29,6 +29,36 @@ def _format_self_introduction(self_introduction: str | None) -> str:
     return text if text else "(자기소개 없음)"
 
 
+# 평가 축 → 질문 설계 지침. 라벨만 넘기면 LLM 이 제각각 해석하므로 관점을 명시한다.
+_FOCUS_GUIDE = {
+    "TECHNICAL": (
+        "기술 정확도 — 개념을 정확히 아는지 파고드는 질문. 사용한 기술의 동작 원리·트레이드오프·"
+        "대안과의 비교를 묻고, 뭉뚱그린 답으로는 통과할 수 없게 구체적인 지점을 짚으세요."
+    ),
+    "LOGIC": (
+        "논리력 — 결론에 이른 근거와 판단 과정을 드러내게 하는 질문. 왜 그 선택이었는지, 다른 안을 "
+        "왜 버렸는지, 가정이 틀렸다면 어떻게 되는지를 묻습니다."
+    ),
+    "COMMUNICATION": (
+        "전달력 — 복잡한 내용을 상대 눈높이로 설명하게 하는 질문. 비전공자/신입에게 설명하기, "
+        "설계 의도를 짧게 요약하기처럼 구조적으로 말해야 풀리는 질문을 섞으세요."
+    ),
+}
+
+
+def _format_focus_areas(focus_areas: list[str] | None) -> str:
+    """약점 집중 블록. 지정이 없으면 일반 면접 안내."""
+    if not focus_areas:
+        return "(지정 없음 — 특정 영역에 치우치지 말고 자료가 받쳐주는 대로 출제.)"
+    lines = [
+        "지난 면접에서 아래 영역의 점수가 낮았습니다. 이번 면접은 그 영역을 다시 검증합니다:"
+    ]
+    for area in focus_areas:
+        guide = _FOCUS_GUIDE.get(area)
+        lines.append(f"- {area}: {guide}" if guide else f"- {area}")
+    return "\n".join(lines)
+
+
 def _format_target_role(company_name: str | None, job_description: str | None) -> str:
     """직무 맞춤 모드의 타깃 회사/JD 블록. 둘 다 없으면 일반 면접 안내."""
     company = (company_name or "").strip()
@@ -57,6 +87,7 @@ async def generate(
         self_introduction: str | None = None,
         target_company_name: str | None = None,
         target_job_description: str | None = None,
+        focus_areas: list[str] | None = None,
     ) -> GeneratedQuestionPool: ...
 
 
@@ -75,6 +106,7 @@ async def generate(
         self_introduction: str | None = None,
         target_company_name: str | None = None,
         target_job_description: str | None = None,
+        focus_areas: list[str] | None = None,
     ) -> GeneratedQuestionPool:
         result = await self._chain.ainvoke(
             {
@@ -87,6 +119,7 @@ async def generate(
                 "target_role": _format_target_role(
                     target_company_name, target_job_description
                 ),
+                "focus_areas": _format_focus_areas(focus_areas),
             }
         )
         if not isinstance(result, GeneratedQuestionPool):

ai/src/ai_server/messaging/consumers/questions_consumer.py

@@ -124,6 +124,7 @@ async def _generate_pool_payload(
                 self_introduction=req.self_intro_answer,
                 target_company_name=req.target_company_name,
                 target_job_description=req.target_job_description,
+                focus_areas=req.focus_areas,
             )
         except Exception as exc:  # noqa: BLE001
             log.exception(

ai/src/ai_server/model/messages/questions.py

@@ -45,6 +45,9 @@ class GenerateQuestionsRequest(BaseModel):
     # 직무 맞춤(JOB_TAILORED) 모드 전용. 지원 회사명 + 채용공고(JD) 원문. 다른 모드는 None/빈값.
     target_company_name: str | None = None
     target_job_description: str | None = None
+    # 약점 집중 재도전에서만 채워진다. TECHNICAL|LOGIC|COMMUNICATION 중 1~2개.
+    # 지난 면접에서 낮았던 평가 축이며, 그 영역을 검증하는 질문을 우선 배치한다.
+    focus_areas: list[str] = []
 
 
 class GeneratedQuestion(BaseModel):

ai/tests/test_question_focus_areas.py

@@ -0,0 +1,110 @@
+from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock
+
+import pytest
+
+from ai_server.chain.question_generation_chain import (
+    GeneratedQuestionPool,
+    LlmQuestionGenerator,
+    _format_focus_areas,
+)
+from ai_server.model.messages.questions import (
+    GeneratedQuestion,
+    GenerateQuestionsRequest,
+)
+
+
+class TestFormatFocusAreas:
+    def test_no_focus_says_do_not_skew(self) -> None:
+        text = _format_focus_areas(None)
+
+        assert "지정 없음" in text
+        # 지정이 없을 때 특정 영역으로 쏠리라는 지시가 새어 들어가면 안 된다.
+        assert "낮았습니다" not in text
+
+    def test_empty_list_is_same_as_none(self) -> None:
+        assert _format_focus_areas([]) == _format_focus_areas(None)
+
+    # 라벨만 넘기면 LLM 이 제각각 해석한다 — 축마다 질문 설계 관점을 붙여야 한다.
+    @pytest.mark.parametrize(
+        ("area", "expected"),
+        [
+            ("TECHNICAL", "동작 원리"),
+            ("LOGIC", "근거"),
+            ("COMMUNICATION", "전달력"),
+        ],
+    )
+    def test_known_area_carries_guidance(self, area: str, expected: str) -> None:
+        text = _format_focus_areas([area])
+
+        assert area in text
+        assert expected in text
+
+    def test_multiple_areas_are_all_listed(self) -> None:
+        text = _format_focus_areas(["LOGIC", "COMMUNICATION"])
+
+        assert "LOGIC" in text
+        assert "COMMUNICATION" in text
+
+    # Core 가 새 축을 추가해도 프롬프트가 깨지지 않아야 한다.
+    def test_unknown_area_degrades_gracefully(self) -> None:
+        text = _format_focus_areas(["SOMETHING_NEW"])
+
+        assert "SOMETHING_NEW" in text
+
+
+class TestGeneratorPassesFocusAreas:
+    @pytest.mark.asyncio
+    async def test_focus_areas_reach_the_prompt(self) -> None:
+        chain = MagicMock()
+        chain.ainvoke = AsyncMock(
+            return_value=GeneratedQuestionPool(
+                questions=[
+                    GeneratedQuestion(category="CS_FUNDAMENTAL", question="q?"),
+                ]
+            )
+        )
+        generator = LlmQuestionGenerator(chain)
+
+        await generator.generate(
+            job_categories=["BACKEND"],
+            mode="TECHNICAL",
+            max_questions=3,
+            context="ctx",
+            focus_areas=["LOGIC"],
+        )
+
+        variables = chain.ainvoke.await_args.args[0]
+        assert "LOGIC" in variables["focus_areas"]
+
+    @pytest.mark.asyncio
+    async def test_omitting_focus_areas_still_fills_the_slot(self) -> None:
+        chain = MagicMock()
+        chain.ainvoke = AsyncMock(
+            return_value=GeneratedQuestionPool(
+                questions=[
+                    GeneratedQuestion(category="CS_FUNDAMENTAL", question="q?"),
+                ]
+            )
+        )
+        generator = LlmQuestionGenerator(chain)
+
+        await generator.generate(
+            job_categories=["BACKEND"], mode="TECHNICAL", max_questions=3, context="ctx"
+        )
+
+        # 프롬프트 변수는 항상 채워져야 한다 — 비면 템플릿 렌더가 KeyError 로 깨진다.
+        assert "지정 없음" in chain.ainvoke.await_args.args[0]["focus_areas"]
+
+
+class TestRequestModel:
+    def test_focus_areas_default_to_empty(self) -> None:
+        req = GenerateQuestionsRequest(sessionId=1, mode="TECHNICAL")
+
+        assert req.focus_areas == []
+
+    def test_focus_areas_parse_from_camel_case(self) -> None:
+        req = GenerateQuestionsRequest(
+            sessionId=1, mode="TECHNICAL", focusAreas=["LOGIC", "COMMUNICATION"]
+        )
+
+        assert req.focus_areas == ["LOGIC", "COMMUNICATION"]

backend/CLAUDE.md

@@ -446,6 +446,17 @@ docker compose up -d
   분석 미완료에 `DOC_NOT_ANALYZED` 를 던지므로, 원본 설정을 그대로 재전송하면 그 사이 자료 하나
   지운 사용자는 재도전 자체가 막힌다. 빠진 자료는 응답 `contextDocumentIds` 를 원본과 비교해
   프론트가 안내한다.
+- **약점 집중 재도전 본 구현 (B-3)**: `POST /api/sessions/{id}/retry` 에 `{"focusOnWeakness":true}`
+  를 주면 `SessionService.retry` 가 원본 세션 피드백에서 낮은 평가 축을 골라 새 세션의
+  `focus_areas`(V25, JSONB, `SessionFocusArea` name 배열)에 새긴다. 선정 기준: 임계값
+  (`interview.weakness-focus.score-threshold`, 기본 70) 미만인 축을 낮은 순 최대 2개.
+  **전부 기준 이상이어도 가장 낮은 하나는 고른다** — 눌렀는데 아무것도 안 바뀌면 고장으로 보인다.
+  피드백이 없으면(중단 세션) 빈 목록이라 일반 재도전과 같아진다.
+  `SessionQuestionsRequester` 가 세션에서 읽어 `generate.questions.focusAreas` 로 싣고,
+  AI 프롬프트가 그 영역을 검증하는 질문을 과반으로 배치한다(단, 자료 근거 없는 질문 생성 금지 —
+  target_evidence 필수 조건은 면제되지 않는다).
+  - `@Value` 필드에 **자바 초기값도 함께** 둔다(`= 70`). Spring 밖(단위 테스트)에서는 주입이
+    안 돼 0.0 이 되고, 그러면 모든 축이 '기준 이상'으로 판정돼 조용히 다른 동작을 한다.
 - **Spring AI 미사용** — LLM·임베딩 호출은 모두 AI 서버 위임. Core는 RabbitMQ 발행만 담당.
 - **Redis 미사용** — 휘발성 데이터는 DB short-lived 레코드 또는 인메모리로.
 

backend/openapi.json

@@ -375,7 +375,7 @@
       "post" : {
         "tags" : [ "Sessions" ],
         "summary" : "같은 설정으로 다시 면접 (US-13 재도전)",
-        "description" : "기존 세션의 설정(모드·직군·질문 수·JD 등)을 그대로 복사해 새 세션을 만든다. 연결 자료는 지금도 살아있고 분석이 끝난 것만 다시 잇는다 — 그 사이 삭제된 자료 때문에 재도전 전체가 404 로 막히지 않게 하기 위함. 응답의 contextDocumentIds 를 원본과 비교하면 무엇이 빠졌는지 알 수 있다.",
+        "description" : "기존 세션의 설정(모드·직군·질문 수·JD 등)을 그대로 복사해 새 세션을 만든다. focusOnWeakness=true 면 원본 피드백에서 낮았던 평가 축을 집중 영역으로 새겨, 질문 생성이 그 영역을 검증하는 질문을 우선 배치한다. 연결 자료는 지금도 살아있고 분석이 끝난 것만 다시 잇는다 — 그 사이 삭제된 자료 때문에 재도전 전체가 404 로 막히지 않게 하기 위함. 응답의 contextDocumentIds 를 원본과 비교하면 무엇이 빠졌는지 알 수 있다.",
         "operationId" : "retrySession",
         "parameters" : [ {
           "name" : "sessionId",
@@ -386,6 +386,15 @@
             "format" : "int64"
           }
         } ],
+        "requestBody" : {
+          "content" : {
+            "application/json" : {
+              "schema" : {
+                "$ref" : "#/components/schemas/SessionRetryRequest"
+              }
+            }
+          }
+        },
         "responses" : {
           "201" : {
             "description" : "새 세션 생성 완료",
@@ -3056,6 +3065,12 @@
           "targetJobDescription" : {
             "type" : "string"
           },
+          "focusAreas" : {
+            "type" : "array",
+            "items" : {
+              "type" : "string"
+            }
+          },
           "createdAt" : {
             "type" : "string",
             "format" : "date-time"
@@ -3074,6 +3089,14 @@
           }
         }
       },
+      "SessionRetryRequest" : {
+        "type" : "object",
+        "properties" : {
+          "focusOnWeakness" : {
+            "type" : "boolean"
+          }
+        }
+      },
       "MessageSubmitRequest" : {
         "type" : "object",
         "properties" : {

backend/src/main/java/com/stackup/stackup/session/application/SessionQuestionsRequester.java

@@ -15,6 +15,7 @@
 import com.stackup.stackup.session.application.dto.GenerateQuestionsPayload.DocumentContext;
 import com.stackup.stackup.session.application.event.SelfIntroAnsweredEvent;
 import com.stackup.stackup.session.application.event.SessionCreatedEvent;
+import com.stackup.stackup.session.domain.InterviewSession;
 import com.stackup.stackup.session.domain.InterviewSessionRepository;
 import com.stackup.stackup.session.domain.SessionQuestionPoolRepository;
 import java.io.IOException;
@@ -44,6 +45,7 @@ public class SessionQuestionsRequester {
     private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(SessionQuestionsRequester.class);
     private static final JsonMapper JSON = JsonMapper.builder().build();
     private static final TypeReference<List<String>> TECH_STACK_TYPE = new TypeReference<>() {};
+    private static final TypeReference<List<String>> FOCUS_AREA_TYPE = new TypeReference<>() {};
     private static final long MAX_MARKDOWN_BYTES = 200_000L;  // envelope 비대화 방지
     private static final int DEFAULT_GENERAL_QUESTION_COUNT = 3;
 
@@ -91,6 +93,7 @@ public void onSelfIntroAnswered(SelfIntroAnsweredEvent event) {
         }
 
         List<String> recentQuestions = recentQuestions(event.userId(), event.sessionId());
+        List<String> focusAreas = focusAreas(event.sessionId());
         GenerateQuestionsPayload payload = new GenerateQuestionsPayload(
             event.sessionId(),
             event.mode(),
@@ -101,17 +104,35 @@ public void onSelfIntroAnswered(SelfIntroAnsweredEvent event) {
             recentQuestions,
             event.selfIntroAnswer(),
             event.targetCompanyName(),
-            event.targetJobDescription()
+            event.targetJobDescription(),
+            focusAreas
         );
         publisher.publishToAi(
             properties.routingKeys().generateQuestions(),
             payload,
             new MessageContext(event.userId(), event.sessionId(), null, null)
         );
         log.info("generate.questions published (post self-intro). sessionId={}, doc_count={}, "
-                + "pool_count={}, max={}, recent_q={}, intro_len={}",
+                + "pool_count={}, max={}, recent_q={}, intro_len={}, focus={}",
             event.sessionId(), documents.size(), poolCount, event.maxQuestions(), recentQuestions.size(),
-            event.selfIntroAnswer() == null ? 0 : event.selfIntroAnswer().length());
+            event.selfIntroAnswer() == null ? 0 : event.selfIntroAnswer().length(), focusAreas);
+    }
+
+    // 약점 집중 재도전으로 만들어진 세션이면 겨냥할 평가 축을 꺼낸다. 아니면 빈 목록.
+    // 이벤트를 늘리지 않고 세션에서 직접 읽는다(이미 sessionRepository 를 쓰고 있다).
+    private List<String> focusAreas(Long sessionId) {
+        return sessionRepository.findById(sessionId)
+            .map(InterviewSession::getFocusAreas)
+            .filter(json -> json != null && !json.isBlank())
+            .map(json -> {
+                try {
+                    return JSON.readValue(json, FOCUS_AREA_TYPE);
+                } catch (JsonProcessingException e) {
+                    log.warn("focus_areas parse failed. sessionId={}, raw={}", sessionId, json, e);
+                    return List.<String>of();
+                }
+            })
+            .orElseGet(List::of);
     }
 
     // 같은 유저의 최근 N개 세션에서 출제된 질문을 모아 AI 의 중복 회피용으로 전달.