fix(title-case): parse the array out of a wrapped answer; document the role

README.ko.md

@@ -97,7 +97,7 @@ collect → gate → filter → rank → summarize → greet → render → deli
 - **SSM Parameter Store**. LangChain API 키와 Batch 큐/정의 이름을 저장합니다.
 - **SES**로 뉴스레터를 전달하고, **SNS**로 실행·헬스 알림을 보냅니다.
 - **Bedrock(us-west-2)**. GPT-6.1 Sol(필터), Claude Sonnet 5.5(요약), Claude Haiku 5.5(인사말,
-  출력 복구). [`app/src/constants.py`](./app/src/constants.py)의 `LanguageModelId`
+  제목 Title Case, 출력 복구). [`app/src/constants.py`](./app/src/constants.py)의 `LanguageModelId`
   카탈로그에 있는 모델은 OpenAI GPT-6 모델을 포함해 스테이지별로 골라 쓸 수 있습니다.
   모델별 요청 규칙(thinking 끄기 값, effort, GPT 호출 방식)은 design.md §8에 있습니다.
 

README.md

@@ -99,7 +99,7 @@ collect → gate → filter → rank → summarize → greet → render → deli
 - **SSM Parameter Store**. LangChain API key and Batch queue/definition names.
 - **SES**. newsletter delivery. **SNS** — run/health notifications.
 - **Bedrock (us-west-2)**. GPT-6.1 Sol (filter), Claude Sonnet 5.5 (summarize), Claude
-  Haiku 5.5 (greeting and output repair). Any model in the `LanguageModelId`
+  Haiku 5.5 (greeting, title casing and output repair). Any model in the `LanguageModelId`
   catalog in [`app/src/constants.py`](./app/src/constants.py) is selectable per
   stage, including OpenAI GPT-6 models; per-model request rules (thinking
   off-switches, effort, the GPT dialect) are in design.md §8.

app/src/title_caser.py

@@ -1,5 +1,4 @@
 import json
-import re
 
 import boto3
 from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
@@ -10,8 +9,6 @@
 from .prompts import TitleCasePrompt
 from .utils import retry_with_backoff
 
-_CODE_FENCE = re.compile(r"^```(?:json)?\s*|\s*```$")
-
 
 def accept_recased(original: str, recased: object) -> str:
     """``recased`` if it differs from ``original`` in letter case only, else
@@ -34,7 +31,10 @@ def parse_recased(answer: str, originals: list[str]) -> list[str]:
     Raises:
         ValueError: The answer is not a JSON array of the input's length.
     """
-    parsed = json.loads(_CODE_FENCE.sub("", answer.strip()))
+    # Only the array is parsed, so a code fence or a sentence around it does not
+    # cost the whole issue its casing.
+    start, end = answer.find("["), answer.rfind("]")
+    parsed = json.loads(answer[start : end + 1] if 0 <= start < end else answer)
     if not isinstance(parsed, list) or len(parsed) != len(originals):
         raise ValueError(f"expected a JSON array of {len(originals)} titles")
     return [accept_recased(o, r) for o, r in zip(originals, parsed, strict=True)]

docs/design.md

@@ -225,6 +225,7 @@ tech-digest/
 - `filtering_model_id` / `summarization_model_id` / `greeting_model_id`: 단계별
   Bedrock 모델 ID(Claude 또는 GPT). **세 값 모두 필수이고 기본값이 없습니다.** 템플릿과
   배포된 두 스테이지는 GPT-6.1 Sol / Sonnet 5.5 / Haiku 5.5를 씁니다(필터 모델을 고른 이유는 §9).
+  `greeting_model_id`는 카드 제목 Title Case 정리(§12)에도 쓰입니다.
 - `filtering_enable_thinking` / `summarization_enable_thinking`(기본 False): 해당
   단계에서 확장 사고(extended thinking)를 켭니다.
 - `filtering_thinking_budget_tokens` / `summarization_thinking_budget_tokens`(기본 비움 =
@@ -693,7 +694,7 @@ GPT-6 Astra를 Converse로 호출합니다. 직접 호출해 확인한 요청 
 ### `TokenUsageLogger`
 모든 LLM 호출의 토큰 사용량을 **어느 단계가 호출했는지**와 함께 로그로 남깁니다.
 Cost Explorer는 모델 단위로만 청구하는데, 필터링·요약·출력 교정이 같은 모델을 공유하고
-인사말과 교정이 또 같은 모델을 공유합니다. 특히 필터링(수집된 글마다 1회, 각각 전문을 실어
+인사말·제목 정리·교정이 또 같은 모델을 공유합니다. 특히 필터링(수집된 글마다 1회, 각각 전문을 실어
 보냄)은 요약(몇 건)과 비용 형태가 완전히 다르므로, 이 로그 없이 하는 최적화는 추측입니다.
 `get_model(stage=...)`로 붙이며, 콜백은 어떤 경우에도 생성을 실패시킬 수 없도록 모든 읽기를
 방어적으로 처리합니다.

tests/test_pipeline_guards.py

@@ -147,6 +147,29 @@ class summarization:
         main._title_case_titles([post], _Config(), None)
         assert post.title == "a guide"
 
+    def test_recased_titles_replace_the_feed_titles_in_order(self, monkeypatch):
+        from src.feed_parser import Post
+
+        class _Caser:
+            def __init__(self, *args, **kwargs):
+                pass
+
+            def recase(self, titles):
+                return [t.title() for t in titles]
+
+        monkeypatch.setattr(main, "TitleCaser", _Caser)
+
+        class _Config:
+            class summarization:
+                greeting_model_id = "unused"
+
+        posts = [
+            Post(title=t, link=f"https://x.example/{i}", published_date="2026-10-09")
+            for i, t in enumerate(["first post", "second post"])
+        ]
+        main._title_case_titles(posts, _Config(), None)
+        assert [p.title for p in posts] == ["First Post", "Second Post"]
+
 
 class TestTestRunsKeepOutOfTheLogFile:
     def test_no_file_handler_under_pytest(self):

tests/test_title_caser.py

@@ -48,6 +48,10 @@ def test_pairs_titles_in_order(self):
             "Fine-Tuning gpt-oss with LoRA",
         ]
 
+    def test_a_sentence_around_the_array_is_tolerated(self):
+        answer = "Here are the titles:\n" + json.dumps(TITLES) + "\nDone."
+        assert parse_recased(answer, TITLES) == TITLES
+
     def test_a_code_fence_is_tolerated(self):
         answer = "```json\n" + json.dumps([t.upper() for t in TITLES]) + "\n```"
         assert parse_recased(answer, TITLES) == [t.upper() for t in TITLES]
@@ -84,3 +88,11 @@ def test_malformed_answer_keeps_the_feed_titles(self):
 
     def test_no_titles_makes_no_call(self):
         assert self._caser(lambda _t: pytest.fail("called")).recase([]) == []
+
+
+def test_titles_with_braces_reach_the_prompt_verbatim():
+    from app.src.prompts import TitleCasePrompt
+
+    titles = json.dumps(["Using {placeholders} in f-strings"])
+    rendered = TitleCasePrompt.get_prompt().format_messages(titles=titles)
+    assert "Using {placeholders} in f-strings" in rendered[-1].content