diff --git a/journey/plans/251117_claude_robeing_diary_시스템_계획.md b/journey/plans/251117_claude_robeing_diary_시스템_계획.md
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 - 감정 상태: 단일 지배 감정만 쓸지, 감정 분포 그래프/지수까지 포함할지?
 - 사용자 프라이버시: 어떤 수준까지 실제 대화 내용을 일기에 포함할지, 익명화/요약 기준은 무엇으로 할지?
 
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+## 8. 로빙의 ‘반성/성찰’ 관점에서의 요구사항
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+### 8.1 어떤 신호를 반성 대상으로 삼을 것인가
+- **저신뢰/불확실 응답**  
+  - intent confidence가 일정 이하(예: 0.5 미만)이거나, UNKNOWN/clarify 흐름이 반복된 케이스.
+  - LLM 응답에 “잘 모르겠습니다/확실하지 않습니다” 패턴이 포함된 케이스.
+- **사용자 피드백/재질문**  
+  - 같은 질문이 짧은 시간 안에 반복되는 경우(“다시 설명해줘”, “이 말이 무슨 뜻이야?” 등).
+  - Slack/프론트에서 직접적인 불만/부정 감정이 나타난 대화(감정 모델 + 텍스트 패턴 조합).
+- **시스템 오류·윤리 필터**  
+  - 예외/500, ethics 필터 차단, 권한/인증 오류가 발생한 요청.
+  - intent_review_queue에 쌓인 케이스 중 “사람이 보기에도 잘못된 의도/응답”으로 라벨링된 항목.
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+### 8.2 일기 안에서의 구조 (반성/성찰 전용 섹션)
+```markdown
+## 3. 오늘의 반성 노트
+- 내가 잘 이해하지 못한 요청: (요약 1~3개)
+- 사용자가 헷갈려 했던 설명: (요약 1~3개)
+- 시스템/윤리 필터에 막힌 지점: (요약)
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+## 4. 배운 점과 내일의 실험
+- 오늘 배운 것: (패턴/원인 수준으로 서술)
+- 내일은 이렇게 대응해 보고 싶다: (구체 행동 2~3개)
+```
+- **중요**: 여기에 들어가는 내용은 “자기 비난”이 아니라 **행동/패턴 중심의 학습 포인트**여야 함 (예: “사용자가 화를 냈다”가 아니라 “나는 이메일 요약을 너무 길게 답했다 → 다음에는 먼저 요약 길이를 물어보자”).
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+### 8.3 어떤 데이터로 채울 것인가 (데이터 소스 매핑)
+- `conversation_log`:  
+  - 하루치 로그에서 intent, confidence, channel, timestamp 기준으로 “문제 가능성이 높은 대화”를 샘플링.
+- `intent_review_queue`:  
+  - 오늘 생성된 리뷰 항목 중 레이블이 확정된 것(사람이 ‘틀림/개선 필요’로 표시한 것)을 “배운 점” 후보로 사용.
+- 감정/윤리 시스템:  
+  - 감정 모델이 “강한 부정 감정 + 낮은 이해도”로 태깅한 순간, 윤리 필터에 의해 수정·차단된 응답을 별도 리스트업.
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+## 9. 프라이버시·비유출 원칙 (일기 활용 시 가드레일)
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+1. **저장 계층 분리**
+   - `robeing_diary`(가칭) 테이블/스토리지에만 일기 원문을 저장하고,  
+     - RAG 검색 인덱스(ChromaDB 등)에는 포함하지 않는다.
+     - 일반 대화 컨텍스트(최근 대화 불러오기)에도 직접 합치지 않는다.
+2. **LLM 컨텍스트 제공 방식**
+   - LLM 호출 시, 일기 원문 전체가 아니라 **요약된 메타정보만** 전달:
+     - 예: “최근 7일 동안 사용자가 피곤함을 자주 호소함”, “최근 이메일 요약을 길게 답해 불만이 있었음”.
+   - 시스템 프롬프트에 다음 규칙을 명시:
+     - “일기 내용(구체 사건/이름/회사)을 직접 인용하거나 언급하지 말 것.”
+     - “일기에서 배운 태도·주의점만 반영해 현재 대화 톤/전략을 조정할 것.”
+3. **외부 노출 경계**
+   - 관리자 페이지에서는 **일기 전체를 볼 수 있지만**,  
+     - API 단에서는 관리자용 인증 경로를 제외하고 일기 데이터를 제공하지 않는다.
+   - 사용자에게는 “일기”라는 개념을 설명하되, **원문을 그대로 보여주지 않고** 요약된 인사이트(“요즘 피곤해 보여서 답변을 조금 더 짧게 할게요” 정도)만 드러내도록 한다.
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+## 10. 단계별 구현 계획 (반성/성찰 기능 중심)
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+1. **Phase 1 – 데이터 수집·집계**
+   - conversation_log, intent_review_queue, 감정/윤리 로그에서 “문제 가능성이 높은 케이스”를 하루 단위로 집계하는 Aggregator를 설계·구현.
+   - 하루치 집계 결과를 JSON 형태로 파일/DB에 저장하고, 아직 일기 텍스트 생성은 하지 않음.
+2. **Phase 2 – 일기 텍스트 생성 (내부 전용)**
+   - Aggregator 출력 + 템플릿/LLM을 조합해, 위 5장·8장 포맷(오늘 한 일 + 감정 + 반성 노트 + 내일 계획)에 맞는 일기 텍스트를 생성.
+   - `robeing_diary` 저장소 설계: `date`, `robeing_id`, `summary_text`, `reflection_text`, `emotion_summary(jsonb)`, `meta(jsonb)` 등.
+3. **Phase 3 – Admin UI 및 안전한 활용**
+   - 관리자 대시보드에서 로빙/날짜별 일기 목록·상세 보기 추가 (검색/필터 포함).
+   - 일부 LLM 호출에서 “일기 메타정보”를 system context로 주입해, 로빙이 반성/성찰 내용을 행동에 반영하되, 일기 원문·비밀은 절대 외부 응답에 재인용하지 않도록 가드레일을 구현.