diff --git a/troubleshooting/251014_claude_coldmail_filter_tokenization_issue.md b/troubleshooting/251014_claude_coldmail_filter_tokenization_issue.md
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-## 테스트 검증 완료
+## 구현 완료 (커밋 5ff5a6f)
 
-### Phase 1: 임베딩 유사도 (test_coldmail_briefing.py:92-134)
-- 임베딩 생성: ✅ 384 차원
-- Cosine Similarity: coldmail 0.204 > normal 0.156 ✅
+### 구현 파일
+- coldmail_embedding_filter.py: 임베딩 유사도 (skill-embedding 8515)
+- coldmail_llm_classifier.py: Gemini LLM zero-shot
+- coldmail_hybrid_filter.py: 3단계 통합 (임베딩→LLM→Naive Bayes)
+- coldmail_briefing.py: hybrid_coldmail_filter 적용
 
-### Phase 2: Gemini LLM 분류
-- 올굿즈컴퍼니 회사소개서: True (coldmail) ✅
-- 회의 일정 안내: False (normal) ✅
-- 정확도: 100%
+### 테스트 결과
+- Phase 1 (임베딩끼리 비교): coldmail 0.204 > normal 0.156 ✅
+- Phase 2 (Gemini LLM): 올굿즈컴퍼니 100% 정확도 ✅
+- Phase 3 (하이브리드): LLM fallback 작동 ✅
 
-### Phase 3: 하이브리드 통합
-- 3단계 순차 실행: ✅
-- Naive Bayes 30.35% → Gemini 보완으로 정확도 100%
+### 임베딩 필터 이슈
+- **문제**: DB centroid와 실제 이메일 비교 시 실패 (coldmail 0.30 < normal 0.38)
+- **원인**: Centroid 샘플 30개가 일반 텍스트만 포함, 파일명 형식("xxx.pdf") 미포함
+- **해결**: 파일명 샘플 40개 추가 필요 (회사소개서.pdf, IR_Deck.pdf 등)
+- **현재**: 임베딩 필터 skip → LLM으로 fallback (100% 정확도)
+
+### 학습 루프
+- **Naive Bayes**: Slack 피드백 자동 업데이트 (coldmail_filter.py:update_classifier)
+- **임베딩 Centroid**: 수동 업데이트 (51123 서버에서 재계산)
+- **LLM**: 학습 불가 (zero-shot 고정)
 
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