fix: 평가 축·평가위원 이름을 직군 중립으로

ai/src/ai_server/chain/feedback_generation_chain.py

@@ -296,15 +296,18 @@ def _domain_spec(job_category: str, mode: str) -> _EvaluatorSpec:
             dimension_name="인성·협업 역량",
             dimension_guide=(
                 "- 협업/갈등 해결, 성장 경험, 태도, 자기주도성을 봅니다. "
-                "기술 정확도는 평가하지 않습니다."
+                "직무 역량은 평가하지 않습니다."
             ),
         )
     ko = _DOMAIN_KO.get((job_category or "").upper(), job_category)
     return _EvaluatorSpec(
         key="technical",
-        label="기술",
-        persona=f"{ko} 직군 시니어 기술 면접관",
-        dimension_name="기술 정확도·깊이",
+        label=ko,
+        # "기술 면접관" 이 아니다. 영업·인사 지원자를 기술 면접관이 기술 정확도로 채점하면
+        # **표시가 아니라 채점이 틀어진다** — 프롬프트가 평가의 틀을 정하기 때문이다.
+        # 직군별 실제 관점은 dimension_guide(_DOMAIN_TECH_GUIDE)가 이미 구분한다.
+        persona=f"{ko} 직군 시니어 실무 면접관",
+        dimension_name="직무 역량·깊이",
         dimension_guide=_tech_guide_for(job_category),
     )
 
@@ -324,8 +327,8 @@ def _domain_specs_weighted(
                 _EvaluatorSpec(
                     key=f"tech:{dom}",
                     label=ko,
-                    persona=f"{ko} 직군 시니어 기술 면접관",
-                    dimension_name="기술 정확도·깊이",
+                    persona=f"{ko} 직군 시니어 실무 면접관",
+                    dimension_name="직무 역량·깊이",
                     dimension_guide=_tech_guide_for(dom),
                 ),
                 weight,

ai/src/ai_server/chain/feedback_report.py

@@ -53,7 +53,7 @@ def _render_scores(lines: list[str], result: FeedbackResult) -> None:
     lines.append("| 항목 | 점수 |")
     lines.append("| --- | ---: |")
     lines.append(f"| 종합 | {_fmt_score(result.overall_score)} |")
-    lines.append(f"| 기술 정확도 | {_fmt_score(result.technical_accuracy)} |")
+    lines.append(f"| 직무 역량 | {_fmt_score(result.technical_accuracy)} |")
     lines.append(f"| 논리 | {_fmt_score(result.logic_score)} |")
     lines.append(f"| 전달력 | {_fmt_score(result.communication_score)} |")
 

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

@@ -6,7 +6,7 @@
     "당신은 IT 직군 면접 평가관입니다. 지원자의 모든 답변을 종합해 객관적이고 건설적인 피드백을 한국어로 작성합니다.\n"
     "- 점수 (0~100 정수형, 산정 불가 시 null):\n"
     "  - overall_score: 종합 점수\n"
-    "  - technical_accuracy: 기술 정확도\n"
+    "  - technical_accuracy: 직무 역량(개발 직군이면 기술 정확도)\n"
     "  - logic_score: 논리·인과관계 명확성\n"
     "  - communication_score: 답변의 명료성·구조화\n"
     "- 요약:\n"

ai/src/ai_server/chain/question_generation_chain.py

@@ -32,7 +32,7 @@ def _format_self_introduction(self_introduction: str | None) -> str:
 # 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·"
+        "직무 역량 — 개념·원리를 정확히 아는지 파고드는 질문. 개발 직군이면 사용한 기술의 동작 원리·트레이드오프·"
         "대안과의 비교를 묻고, 뭉뚱그린 답으로는 통과할 수 없게 구체적인 지점을 짚으세요."
     ),
     "LOGIC": (

ai/tests/test_feedback_panel.py

@@ -20,7 +20,7 @@ async def ainvoke(self, _v):
 
 
 # 평가축(dimension_name) 으로 라우팅하는 가짜 체인.
-TECH = "기술 정확도·깊이"
+TECH = "직무 역량·깊이"
 PERSONALITY = "인성·협업 역량"
 LOGIC = "논리·인과관계 명확성"
 COMM = "명료성·구조화·전달력"
@@ -67,10 +67,12 @@ async def test_weighted_overall_and_dimension_mapping():
     assert r.communication_score == 40
     # 0.5*80 + 0.25*60 + 0.25*40 = 65
     assert r.overall_score == 65
-    assert "[기술]" in r.strengths_summary and "[논리]" in r.strengths_summary
+    # 평가위원 라벨이 "기술" → 직군명("백엔드")이 됐다. 다직군 경로는 원래 직군명을
+    # 썼으므로 이제 단일/다직군이 일관되고, 표시도 더 구체적이다.
+    assert "[백엔드]" in r.strengths_summary and "[논리]" in r.strengths_summary
     assert set(r.improvement_keywords) == {"JPA", "trade-off", "STAR"}
     # 평가위원별 분해
-    assert [b.evaluator for b in r.panel_breakdown] == ["기술", "논리", "전달"]
+    assert [b.evaluator for b in r.panel_breakdown] == ["백엔드", "논리", "전달"]
     assert [b.score for b in r.panel_breakdown] == [80, 60, 40]
 
 
@@ -273,7 +275,7 @@ def test_literal_matches_db_check_constraint():
 
 def test_domain_spec_uses_domain_specific_guide():
     spec = _domain_spec("FRONTEND", "TECHNICAL")
-    assert spec.persona == "프론트엔드 직군 시니어 기술 면접관"
+    assert spec.persona == "프론트엔드 직군 시니어 실무 면접관"
     assert "렌더링" in spec.dimension_guide
 
 
@@ -315,8 +317,8 @@ async def ainvoke(self, v):
         rag_context="(none)",
         domain_question_counts={"BACKEND": 3, "FRONTEND": 1},
     )
-    be_guide = chain.guides_by_persona["백엔드 직군 시니어 기술 면접관"]
-    fe_guide = chain.guides_by_persona["프론트엔드 직군 시니어 기술 면접관"]
+    be_guide = chain.guides_by_persona["백엔드 직군 시니어 실무 면접관"]
+    fe_guide = chain.guides_by_persona["프론트엔드 직군 시니어 실무 면접관"]
     assert be_guide != fe_guide
     assert "트랜잭션" in be_guide
     assert "렌더링" in fe_guide
@@ -345,7 +347,7 @@ async def test_one_evaluator_failure_does_not_break_the_others():
             "논리·문제해결 평가위원": EvaluatorResult(score=60),
             "커뮤니케이션·전달력 평가위원": EvaluatorResult(score=40),
         },
-        fail_personas={"백엔드 직군 시니어 기술 면접관"},
+        fail_personas={"백엔드 직군 시니어 실무 면접관"},
     )
     gen = PanelFeedbackGenerator(chain)
     r = await gen.generate(
@@ -360,7 +362,7 @@ async def test_one_evaluator_failure_does_not_break_the_others():
     assert r.technical_accuracy is None
     # (60*0.25 + 40*0.25) / 0.5 = 50
     assert r.overall_score == 50
-    tech_item = next(b for b in r.panel_breakdown if b.evaluator == "기술")
+    tech_item = next(b for b in r.panel_breakdown if b.evaluator == "백엔드")
     assert tech_item.score is None
     assert tech_item.detail == _EVAL_FAILED_DETAIL
 
@@ -373,8 +375,8 @@ async def test_all_domain_evaluators_failing_still_returns_logic_and_comm():
             "커뮤니케이션·전달력 평가위원": EvaluatorResult(score=70),
         },
         fail_personas={
-            "백엔드 직군 시니어 기술 면접관",
-            "프론트엔드 직군 시니어 기술 면접관",
+            "백엔드 직군 시니어 실무 면접관",
+            "프론트엔드 직군 시니어 실무 면접관",
         },
     )
     gen = PanelFeedbackGenerator(chain)
@@ -394,3 +396,39 @@ async def test_all_domain_evaluators_failing_still_returns_logic_and_comm():
         item = next(b for b in r.panel_breakdown if b.evaluator == label)
         assert item.score is None
         assert item.detail == _EVAL_FAILED_DETAIL
+
+
+# ── 직군 중립 명명 ───────────────────────────────────────────────────────────
+#
+# 영업·인사 지원자를 "기술 면접관" 이 "기술 정확도" 로 채점하면 **표시가 아니라 채점이
+# 틀어진다** — 페르소나와 평가 축 이름이 프롬프트에 들어가 평가의 틀을 정하기 때문이다.
+# 서비스 대상이 취준생 전반이 된 이상 기본 명명은 중립이어야 한다.
+
+
+def test_persona_and_axis_are_not_engineering_flavoured():
+    from ai_server.chain.feedback_generation_chain import _domain_spec
+    from ai_server.model.messages.job_category import JobCategory
+    from typing import get_args
+
+    for category in get_args(JobCategory):
+        spec = _domain_spec(category, "TECHNICAL")
+        assert "기술 면접관" not in spec.persona, f"{category}: {spec.persona}"
+        assert "기술" not in spec.dimension_name, f"{category}: {spec.dimension_name}"
+
+
+def test_non_engineering_domain_spec_reads_naturally():
+    from ai_server.chain.feedback_generation_chain import _domain_spec
+
+    sales = _domain_spec("SALES", "TECHNICAL")
+    assert sales.persona == "영업·영업관리 직군 시니어 실무 면접관"
+    assert sales.dimension_name == "직무 역량·깊이"
+    # 직군별 실제 관점은 그대로 달라야 한다 — 이름만 중립으로 바꾼 게 아니다.
+    assert "고객 문제 파악" in sales.dimension_guide
+
+
+def test_engineering_domain_still_gets_engineering_guide():
+    """중립 명명이 개발 직군의 평가 관점까지 뭉개면 안 된다."""
+    from ai_server.chain.feedback_generation_chain import _domain_spec
+
+    backend = _domain_spec("BACKEND", "TECHNICAL")
+    assert "트랜잭션" in backend.dimension_guide

ai/tests/test_feedback_report.py

@@ -50,7 +50,7 @@ def _result(**overrides) -> FeedbackResult:
         panel_breakdown=[
             PanelBreakdownItem(
                 evaluator="기술",
-                dimension="기술 정확도",
+                dimension="직무 역량",
                 score=82.0,
                 strength="개념 정확",
                 weakness="사례 부족",
@@ -89,10 +89,10 @@ def test_renders_full_report_sections():
     assert "- 종료 사유: 질문 수 도달" in md
     # 점수 표: 85.0 → "85", 82.5 는 유지, None 은 —.
     assert "| 종합 | 85 |" in md
-    assert "| 기술 정확도 | 82.5 |" in md
+    assert "| 직무 역량 | 82.5 |" in md
     assert "| 전달력 | — |" in md
     # 패널.
-    assert "### 기술 — 기술 정확도 (82점)" in md
+    assert "### 기술 — 직무 역량 (82점)" in md
     assert "> 점수 근거: 예시 부재 감점" in md
     # 요약·키워드·플랜·하이라이트.
     assert "## 강점 요약" in md and "ACID 4요소를 명확히 답변." in md

backend/src/main/java/com/stackup/stackup/session/domain/SessionFocusArea.java

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 // 약점 집중 재도전에서 겨냥할 평가 축. session_feedbacks 의 점수 축과 1:1.
 public enum SessionFocusArea {
-    // technical_accuracy — 기술 정확도
+    // technical_accuracy — 직무 역량(개발 직군이면 기술 정확도). 컬럼명은 하위호환으로 유지.
     TECHNICAL,
     // logic_score — 논리력/구조
     LOGIC,

docs/glossary.md

@@ -59,7 +59,7 @@
 |--------|------|------|
 | 종합 피드백 | `session feedback` | 세션 종료 후 생성 |
 | 종합 점수 | `overall score` | 0~100 |
-| 기술 정확도 | `technical accuracy` | |
+| 직무 역량 | `technical accuracy` | 컬럼·필드명은 `technical_accuracy` 유지(하위호환). 표시는 직군 중립 — 영업·인사 지원자에게 '기술 정확도'는 맞지 않는다 |
 | 논리 점수 | `logic score` | |
 | 커뮤니케이션 점수 | `communication score` | |
 | 잘한 점 | `strengths summary` | |

docs/messaging.md

@@ -510,7 +510,7 @@
       { "messageId": 203, "modelAnswer": "이 질문에 강한 답변 예시…", "answerRewrite": "내 답변을 이렇게 고치면…", "coachingComment": "결론을 먼저 말하세요." }
     ],
     "panelBreakdown": [
-      { "evaluator": "백엔드", "dimension": "기술 정확도·깊이", "score": 80.0, "detail": "...", "scoreRationale": "..." },
+      { "evaluator": "백엔드", "dimension": "직무 역량·깊이", "score": 80.0, "detail": "...", "scoreRationale": "..." },
       { "evaluator": "첫인상", "dimension": "자기소개 전달력·구성·직무적합성", "score": 78.0, "detail": "...", "scoreRationale": "..." }
     ],
     "reportS3Key": "feedback/99/report.md"

frontend/src/features/feedback/ui/FeedbackReport.tsx

@@ -115,7 +115,7 @@ export function FeedbackReport({
           </div>
 
           <div className="flex flex-1 flex-col gap-4 sm:pb-2">
-            <ScoreBar label="기술 정확도" score={feedback.technicalAccuracy} />
+            <ScoreBar label="직무 역량" score={feedback.technicalAccuracy} />
             <ScoreBar label="논리력" score={feedback.logicScore} />
             <ScoreBar label="전달력" score={feedback.communicationScore} />
           </div>

frontend/src/features/history/ui/StatsSummary.tsx

@@ -15,7 +15,7 @@ export function StatsSummary({ stats }: { stats: UserStats }) {
         <div className="flex flex-col gap-3 border-t border-border pt-4">
           <Eyebrow>평균 점수</Eyebrow>
           <ScoreBar label="종합" score={a.overall} />
-          <ScoreBar label="기술 정확도" score={a.technical} />
+          <ScoreBar label="직무 역량" score={a.technical} />
           <ScoreBar label="논리력" score={a.logic} />
           <ScoreBar label="전달력" score={a.communication} />
         </div>

frontend/src/features/interview/lib/focusArea.test.ts

@@ -3,7 +3,7 @@ import { focusAreaLabel } from './focusArea'
 
 describe('focusAreaLabel', () => {
   it('알려진 축은 한국어 표시명으로 바꾼다', () => {
-    expect(focusAreaLabel('TECHNICAL')).toBe('기술 정확도')
+    expect(focusAreaLabel('TECHNICAL')).toBe('직무 역량')
     expect(focusAreaLabel('LOGIC')).toBe('논리력')
     expect(focusAreaLabel('COMMUNICATION')).toBe('전달력')
   })

frontend/src/features/interview/lib/focusArea.ts

@@ -1,6 +1,6 @@
 // 세션의 집중 영역(SessionFocusArea) 표시명. 서버가 축을 늘려도 화면이 깨지지 않게 원본을 폴백한다.
 const LABEL: Record<string, string> = {
-  TECHNICAL: '기술 정확도',
+  TECHNICAL: '직무 역량',
   LOGIC: '논리력',
   COMMUNICATION: '전달력',
 }

frontend/src/widgets/home-features/ui/FeatureVisuals.tsx

@@ -73,7 +73,7 @@ export function ScoringVisual() {
   return (
     <Card>
       <div className="flex items-baseline justify-between gap-3">
-        <span className="text-[14px] font-semibold text-fg-strong">기술 정확도·깊이</span>
+        <span className="text-[14px] font-semibold text-fg-strong">직무 역량·깊이</span>
         <span className="text-h5 font-bold text-fg">79</span>
       </div>