diff --git a/server/app.py b/server/app.py
index 4d48125..dfe2f3b 100644
--- a/server/app.py
+++ b/server/app.py
@@ -12,6 +12,7 @@ import json
 import os
 import shutil
 import subprocess
+import time
 import urllib.parse
 import urllib.request
 
@@ -354,6 +355,7 @@ async def auto_stream(aid: str) -> StreamingResponse:
             yield _sse({"type": "manifest", "steps": [
                 {"id": "parse", "label": "오팔 JSON 파싱"},
                 {"id": "comments", "label": "댓글 수집 (h-lab)"},
+                {"id": "recommend", "label": "컷별 댓글 추천"},
             ]})
             yield _sse({"type": "step", "id": "parse", "status": "start"})
             import re as _re
@@ -427,6 +429,7 @@ async def auto_stream(aid: str) -> StreamingResponse:
             yield _sse({"type": "manifest", "steps": [
                 {"id": "parse", "label": "구간 JSON 파싱"},
                 {"id": "comments", "label": "댓글 수집 (h-lab)"},
+                {"id": "recommend", "label": "컷별 댓글 추천"},
             ]})
             yield _sse({"type": "step", "id": "parse", "status": "start"})
             try:
@@ -444,6 +447,7 @@ async def auto_stream(aid: str) -> StreamingResponse:
             if mode == "full":
                 steps.append({"id": "step3", "label": "편집안 생성 (Gemini, 구간별 동시)"})
             steps.append({"id": "comments", "label": "댓글 수집 (h-lab)"})
+            steps.append({"id": "recommend", "label": "컷별 댓글 추천"})
             yield _sse({"type": "manifest", "steps": steps})
             # 댓글은 URL을 이미 아니까 Step1 과 동시에 수집
             com_task = asyncio.create_task(asyncio.to_thread(hlab.fetch_comments, url))
@@ -526,13 +530,21 @@ async def auto_stream(aid: str) -> StreamingResponse:
         # 후보(candidates)는 분:초 언급이 아예 없는 댓글만 — 타임스탬프 댓글은
         # 자기 구간의 ⭐에서 잡히므로, 다른 구간 얘기하는 댓글이 섞이지 않게.
         #
+        # 하이라이트마다 Gemini 를 순차로 부른다(동시 호출은 429 를 부른다 — Step 3 도 같은 이유로
+        # 시차 재시도를 쓴다). 최악 5×90초라 진행 표시가 없으면 사용자가 멈춘 줄 알고 새로고침해
+        # 분석이 통째로 날아간다 → 스텝 + 하이라이트별 로그를 반드시 흘린다.
         no_ts = [c for c in comments if not c["times"]]
-        for h in highlights:
-            if "paste" not in h:
-                continue
+        targets = [h for h in highlights if "paste" in h]
+        yield _sse({"type": "step", "id": "recommend", "status": "start"})
+        t_rec = time.perf_counter()
+        for n, h in enumerate(targets, 1):
             matched = hlab.match_window(comments, h["start"], h["end"])
             h["matched"] = matched
             h["candidates"] = hlab.top_liked(no_ts, set(matched), len(no_ts))
+            yield _sse({"type": "log",
+                        "msg": f"ID {h.get('id')} 컷별 댓글 추천 중… "
+                               f"({n}/{len(targets)}, 컷 "
+                               f"{len(h['paste'].get('cuts') or [])}개)"})
             # 컷별 추천 — 실패해도 위의 matched/candidates 로 화면이 돌아간다.
             # Gemini 호출이 섞여 있어 블로킹이므로 스레드로 뺀다.
             try:
@@ -549,6 +561,9 @@ async def auto_stream(aid: str) -> StreamingResponse:
                 warnings.append(
                     f"ID {h.get('id')} 컷별 추천 실패 — 기존 방식으로 표시 "
                     f"({type(exc).__name__}: {exc})")
+        yield _sse({"type": "step", "id": "recommend", "status": "done",
+                    "elapsed": round(time.perf_counter() - t_rec, 1),
+                    "detail": f"{len(targets)}개 하이라이트"})
         yield _sse({"type": "result", "highlights": highlights,
                     "comments": comments, "warnings": warnings})