docs: 콜드메일 IR 분석 시나리오 테스트 결과 반영

- 우선순위 1 완료 표시 (Slack Lists 파일 첨부)
- 우선순위 3 줄번호 수정: 255 → 291
- probability → confidence 수정 (ValuationResult 실제 속성)
- 베이지안 투자 확률 → 밸류에이션 및 신뢰도로 수정
- 95줄 (100줄 이하 유지)

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

troubleshooting/251014_coldmail_ir_analysis_scenario.md

@@ -13,12 +13,12 @@
 2. IR 첨부파일(PDF) 다운로드
 3. skill-rag-file에 업로드 → 51123 HDD 영구 저장
 4. AI 분석 실행:
-   - 페이지별 요약 (27페이지 → 핵심 내용)
-   - 기업 평가 (사업분야, 재무, 강약점)
-   - 베이지안 투자 확률 계산 (0~100%)
+   - 페이지별 요약 (RAG 기반 핵심 내용 추출)
+   - 기업 평가 (사업분야, 재무, 기술 우위)
+   - 베이지안 밸류에이션 및 신뢰도 계산
 5. Slack Lists에 정리된 보고서 첨부:
    - 회사명, 이메일, IR 파일
-   - 투자 확률, 밸류에이션, 핵심 평가
+   - 밸류에이션, 신뢰도, 핵심 평가
 6. Slack 채널에 요약 메시지 + 피드백 버튼
 
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@@ -44,7 +44,7 @@
 ## 미구현 및 버그
 
 **버그**: LLM JSON 파싱 (ir_analyzer.py:156 마크다운 블록 처리)
-**미구현**: Slack Lists 파일 첨부 (coldmail_briefing.py:207), 분석 결과 메시지 (coldmail_briefing.py:255)
+**미구현**: 분석 결과 메시지 (coldmail_briefing.py:291)
 
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@@ -57,34 +57,30 @@
 **강점**: 시장 문제 인식, IT 차별화, 24조 시장
 **약점**: 실적 전무, 소규모 팀, 자본 부족, 경쟁사 존재
 
-**베이지안 투자 확률**: 0%
-- 기본: 7.3% (Pre-A 15% × 밸류 70% × 신뢰도 70%)
-- 리스크: -35% (실적-30%, 팀-20%, 자본-20%, 기타+15%)
-
-**의견**: 투자 권장 안함 / MVP + 매출 + 인력 보강 시 60%
+**밸류에이션**: 100억원 (범위: 30-300억원)
+**신뢰도**: 90% (Bayesian adjustment factor 기반)
 
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 ## 구현 계획
 
-### 우선순위 1: Slack Lists 파일 첨부
+### 우선순위 1: Slack Lists 파일 첨부 (✅ 완료)
 - 상세: 251014_slack_lists_file_attachment.md
-- coldmail_briefing.py:207: document_id → Slack file_id 변환 필요
+- coldmail_briefing.py:191-221, 241: document_id → file_id 변환 완료
 
 ### 우선순위 2: LLM JSON 파싱 에러
-- ir_analyzer.py:153-156: llm_response 마크다운 블록(```json) 제거
+- ir_analyzer.py:156 전: llm_response 마크다운 블록(```json) 제거
 - strip("```json"), strip("```"), strip() 순차 적용
 
 ### 우선순위 3: Slack 메시지 포맷
-- coldmail_briefing.py:255: summary_text에 IR 분석 결과 추가
-- ir_metrics (business_area, revenue), valuation_result (median, probability) 포함
+- coldmail_briefing.py:291: summary_text에 IR 분석 결과 추가
+- ir_metrics (business_area, revenue), valuation_result (median, confidence) 포함
 
-### 우선순위 4: LangGraph 적용
-- coldmail_briefing.py:76-263 → LangGraph 워크플로우로 전환
-- 노드: fetch_emails → filter_coldmail → process_attachments → analyze_ir → create_slack_item → send_feedback
+### 우선순위 4: LangGraph 워크플로우
+- coldmail_briefing.py → LangGraph 전환
+- 노드: fetch_emails → filter → process_files → analyze_ir → create_list_item → send_feedback
 - 조건부 분기: 첨부파일 유무, IR 분석 성공/실패
-- 상태 관리: email_data, document_ids, ir_metrics, valuation_result
-- 재시도 로직, 에러 핸들링 개선
+- 상태: email_data, document_ids, ir_metrics, valuation_result
 
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