diff --git a/troubleshooting/20251002_emotion_top-p_improvement.md b/troubleshooting/20251002_emotion_top-p_improvement.md
index b7ca1ce..3e69be0 100644
--- a/troubleshooting/20251002_emotion_top-p_improvement.md
+++ b/troubleshooting/20251002_emotion_top-p_improvement.md
@@ -29,10 +29,12 @@
 
 ## 해결 방안
 
-### 1. 감정 정보 노출 제거 (완료)
+### 1. 감정 정보 노출 제거 (부분 완료)
 - 커밋: 51e45d3
-- system_instruction을 context에 포함
-- 사용자에게 감정 분석 결과 절대 노출 금지
+- llm_service.py:87-98에서 system_instruction 생성
+- context['system_instruction']에 포함
+- **문제**: 핸들러(gemini/openai/claude)가 system_instruction 미사용
+- **결과**: 직접 노출은 제거되었으나 톤 조절 미적용
 
 ### 2. Top-p (Nucleus Sampling) 도입 (예정)
 
@@ -55,29 +57,29 @@ fear 45% + sadness 30% = 75% (> 70%)
 
 ### 3. 구현 계획
 
-#### 핵심 파일 위치
-- emotion/base.py:19-50 (EmotionState 구조)
-- emotion_llm.py:26-98 (analyze_user_emotion)
-- llm_service.py:86-94 (프롬프트 조절)
-- database.py:172-177 (DB 저장)
+#### 현재 상태 (코드 확인 완료)
+- EmotionState: base.py:19-24 (4개 필드)
+- 감정 분석: emotion_llm.py:26-98
+- 프롬프트 조절: llm_service.py:87-98 (system_instruction 생성만)
+- DB 저장: database.py:172-177 (top_label, top_p)
+- **미완성**: 핸들러가 system_instruction 무시
 
-#### emotion_llm.py:26-98 수정
-- Top-p 70% 로직 추가
-- 복합 감정 리스트 반환 (EmotionState 확장 또는 별도)
+#### 1단계: 핸들러 수정 (필수)
+- gemini_handler.py:59-150의 chat() 메서드
+- context['system_instruction'] 읽어서 프롬프트에 포함
+- openai/claude 핸들러도 동일 수정
 
-#### llm_service.py:86-94 수정
-- 단일/복합 감정 구분
-- 복합 감정별 system_instruction 매핑
-  - fear+sadness: "조심스럽고 따뜻하게"
-  - anger+disgust: "침착하고 객관적으로"
+#### 2단계: Top-p 로직 추가
+- emotion_llm.py:26-98에 Top-p 70% 계산
+- EmotionState 확장 또는 별도 반환
 
-#### database.py:172-177 수정
-- top_label (VARCHAR) → top_emotions (JSONB array)
-- top_p (FLOAT) → cumulative_p (FLOAT)
+#### 3단계: 복합 감정 처리
+- llm_service.py:87-98 복합 감정 매핑
+- fear+sadness: "조심스럽고 따뜻하게"
 
-#### EmotionState 확장 검토
-- 현재: emotion_dist, entropy, dominant, confidence
-- 추가 필요: top_emotions (List[str]), cumulative_p (float)
+#### 4단계: DB 스키마 변경
+- top_label → top_emotions (JSONB)
+- top_p → cumulative_p
 
 ## 참고 문헌
 - Top-p Sampling: https://en.wikipedia.org/wiki/Top-p_sampling