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42M results
수락기준
유효 골격+데이터 치환(OWPML), 한글에서 열림+데이터 정확. 완성본 서식3 구조 기준.
의존
#15
노리는 채점항목/레버
도입 가능성(30)
워크플로우.md §13 기반 · ISSUE-0 정답셋(eval/ground-truth.json) 기준
vertical
Sungho-pk42ac
수락기준
후보 확정·수정, 총괄책임자 수동 지정(자동지정 금지), 상태 저장(UI④).
의존
#13
노리는 채점항목/레버
도입 가능성(30)
워크플로우.md §13 기반 · ISSUE-0 정답셋(eval/ground-truth.json) 기준
ui
vertical
수락기준
직접 키워드 미연결을 그래프 경로로 찾은 케이스를 시각 강조(데모 핵심, UI③). 샘플1 케이스.
의존
#13
노리는 채점항목/레버
참신성(40)
워크플로우.md §13 기반 · ISSUE-0 정답셋(eval/ground-truth.json) 기준
demo
ui
vertical
수락기준
후보 카드 + 근거 패널 + 미니 그래프 시각화(UI③).
의존
#12
노리는 채점항목/레버
AI 구현 완성도
워크플로우.md §13 기반 · ISSUE-0 정답셋(eval/ground-truth.json) 기준
ui
vertical
- If a breath mark is inserted between two notes with a connected glissando, remove the glissando
- Breath marks may only be inserted after a non-grace note or rest. Currently you are allowing breath ...
aparajita
수락기준
재귀 CTE 간접연결 후보 확장, baseline 대비 recall delta(L1), LLM 근거 문장. L2: 경로→자연어 템플릿 문서화. 샘플1 delta 0 고정.
의존
#11
노리는 채점항목/레버
참신성(40) / L1·L2
워크플로우.md §13 기반 · ISSUE-0 정답셋(eval/ground-truth.json) 기준
demo
vertical
수락기준
채점 스크립트(eval/score-recall.ts) 우선 — eval/ground-truth.json으로 recall@5 전부형 측정. baseline recall 기록.
의존
#7, #9
노리는 채점항목/레버
데이터·WF 설계 / recall@5(D2)
워크플로우.md §13 기반 · ISSUE-0 정답셋(eval/ground-truth.json) ...
vertical
수락기준
추출 항목 헤어라인 데이터박스 표기(UI②).
의존
#9
노리는 채점항목/레버
AI 구현 완성도
워크플로우.md §13 기반 · ISSUE-0 정답셋(eval/ground-truth.json) 기준
ui
vertical
수락기준
공고 PDF→RfpRequirements(LLM+규칙), 5샘플 테스트. L2: 출력 JSON 스키마·few-shot 프롬프트 문서화.
의존
#8
노리는 채점항목/레버
데이터·프롬프트·WF 설계(40)
워크플로우.md §13 기반 · ISSUE-0 정답셋(eval/ground-truth.json) 기준
vertical
수락기준
드롭존 업로드→Storage 저장. 비대칭 히어로(UI①).
의존
#5
노리는 채점항목/레버
AI 구현 완성도
워크플로우.md §13 기반 · ISSUE-0 정답셋(eval/ground-truth.json) 기준
ui
vertical
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