붙여넣기 탭에 자동 탭과 같은 분석→추천→빌드 3단계 서버 흐름 추가

지금까지 붙여넣기 탭은 편집안 JSON을 받으면 바로 드래프트를 만들었는데,
자동 탭처럼 컷별 댓글 카드를 추천받아 검토한 뒤 만들 수 있도록
/paste/analyze(검증)·/paste/stream/{aid}(다운로드·무음·받아쓰기+h-lab
댓글 수집+추천)·/paste/build(보관한 상태로 드래프트만) 3종 엔드포인트를
추가했다. 추천에는 받아쓰기가 항상 필요해 analyze 단계는
remove_silence·asr_bottom을 강제로 켜고, build에서 asr_bottom을 끄면
받아쓰기 자막을 원래 JSON 자막으로 되돌려 압축 타임라인에 재매핑한다.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>

server/app.py

@@ -20,7 +20,10 @@ from fastapi import FastAPI, File, Form, UploadFile
 from fastapi.responses import HTMLResponse, JSONResponse, Response, StreamingResponse
 from fastapi.staticfiles import StaticFiles
 
-from capcut_agent.pipeline import process_bg_template, process_paste
+from capcut_agent.pipeline import (
+    process_bg_template, process_paste, paste_analyze, paste_draft,
+    paste_steps as pipeline_paste_steps, _remap_caps,
+)
 from capcut_agent.paste import parse_paste
 from capcut_agent.draft import DEFAULT_DRAFT_ROOT, list_drafts, repair_layers
 from capcut_agent import comments as hlab
@@ -45,6 +48,10 @@ JOBS: dict[str, dict] = {}
 # analysis_id → {"url": …}  (분석은 SSE 1회성 — 결과는 브라우저가 들고 있음)
 ANALYSES: dict[str, dict] = {}
 
+# 📋 붙여넣기 탭(새 흐름) — analysis_id → {"state", "places", "orig", "payload"}
+# /paste/stream 이 채우고 /paste/build 가 꺼내 쓴다(서버 재시작 시 소실 — 재분석 필요).
+PSTATES: dict[str, dict] = {}
+
 
 _DEFAULT_CDIR = os.path.join(os.path.dirname(BASE_DIR), "댓글카드")
 
@@ -213,7 +220,18 @@ async def stream(job_id: str) -> StreamingResponse:
             yield _sse({"type": "error", "message": "알 수 없는 작업입니다."})
             return
         try:
-            if job.get("paste"):     # 붙여넣기(JSON) 모드
+            if job.get("paste_state"):   # 📋 붙여넣기 탭(새 흐름) — 이미 분석된 상태로 드래프트만
+                stream_iter = paste_draft(
+                    job["paste_state"],
+                    video_scale=job.get("video_scale", 1.0),
+                    flip_horizontal=job.get("flip", False),
+                    scene_split=job.get("scene", False),
+                    comments_dir=job.get("comments_dir", ""),
+                    cards_fixed=job.get("cards_fixed", False),
+                    card_cuts=job.get("card_cuts") or None,
+                    bg_white=job.get("bg_white", False),
+                )
+            elif job.get("paste"):     # 붙여넣기(JSON) 모드
                 stream_iter = process_paste(
                     job["paste"], job["draft_name"],
                     video_scale=job.get("video_scale", 1.0),
@@ -680,6 +698,157 @@ async def auto_build(
                          "cards": len(cards)})
 
 
+@app.post("/paste/analyze")
+async def paste_analyze_start(data: str = Form(...)) -> JSONResponse:
+    """📋 붙여넣기 탭(새 흐름) 1단계 — 편집안 검증 후 분석 예약. 실제 작업은 /paste/stream 에서."""
+    try:
+        payload = parse_paste(data)
+    except ValueError as e:
+        return JSONResponse({"error": str(e)}, 400)
+    aid = hashlib.sha1(("paste|" + data).encode()).hexdigest()[:12]
+    ANALYSES[aid] = {"payload": payload}
+    return JSONResponse({"analysis_id": aid})
+
+
+@app.get("/paste/stream/{aid}")
+async def paste_stream(aid: str) -> StreamingResponse:
+    """📋 붙여넣기 탭(새 흐름) — 다운로드·무음·받아쓰기 → h-lab 댓글 매칭 → 검토 화면용 result.
+
+    추천을 하려면 받아쓰기가 항상 필요하므로 remove_silence·asr_bottom 은 여기서
+    True 로 고정한다. 사용자가 화면에서 끄는 asr_bottom 옵션은 화면 자막에만
+    적용되며 /paste/build 단계에서 처리한다.
+    """
+    a = ANALYSES.get(aid)
+
+    async def gen():
+        if not a:
+            yield _sse({"type": "error", "message": "알 수 없는 분석입니다."})
+            return
+        payload = a["payload"]
+        warnings: list[str] = []
+        yield _sse({"type": "manifest", "steps": pipeline_paste_steps(True) +
+                    [{"id": "comments", "label": "댓글 수집 (h-lab)"},
+                     {"id": "recommend", "label": "컷별 댓글 추천"}]})
+        com_task = asyncio.create_task(
+            asyncio.to_thread(hlab.fetch_comments, payload["url"]))
+        state = None
+        try:
+            async for ev in paste_analyze(payload, "paste_" + aid,
+                                          remove_silence=True, asr_bottom=True):
+                if ev.get("type") == "state":   # 내부 전용 — 밖으로 흘리지 않는다
+                    state = ev["state"]
+                    continue
+                if ev.get("type") == "error":
+                    com_task.cancel()
+                    yield _sse(ev)
+                    return
+                yield _sse(ev)
+        except Exception as exc:  # noqa: BLE001 — 다운로드 등 실패는 드래프트 생성을 막는다
+            com_task.cancel()
+            yield _sse({"type": "error", "message": f"{type(exc).__name__}: {exc}"})
+            return
+        if state is None:
+            com_task.cancel()
+            yield _sse({"type": "error", "message": "분석 상태를 만들지 못했습니다."})
+            return
+
+        comments: list[dict] = []
+        try:
+            comments = await com_task
+            yield _sse({"type": "step", "id": "comments", "status": "done",
+                        "detail": f"{len(comments)}개"})
+        except Exception as exc:  # noqa: BLE001 — 댓글 실패는 진행을 막지 않는다
+            warnings.append(f"h-lab 연결 실패 — 댓글 없이 진행합니다 ({exc})")
+            yield _sse({"type": "step", "id": "comments", "status": "done",
+                        "detail": "실패(생략)"})
+
+        yield _sse({"type": "step", "id": "recommend", "status": "start"})
+        # ⚠ 좌표계 둘: places/captions = 압축 타임라인(카드·자막 추출용),
+        #   orig = 원본 영상 시각(⭐ 분:초 매칭용). 섞으면 카드가 통째로 어긋난다.
+        places = state["card_places"]
+        orig = [(s, e) for s, e, _, _ in state["cuts"]]
+        cuts, need, ai_failed = await asyncio.to_thread(
+            recommend.cuts_from_state, places, orig, state["bottom_caps"], comments)
+        if ai_failed:
+            warnings.append("AI 추천 실패(Gemini 응답 없음) — 분:초·자막단어·좋아요로 배정했습니다")
+        yield _sse({"type": "step", "id": "recommend", "status": "done",
+                    "detail": f"{len(cuts)}컷 · 카드 {need}장"})
+
+        PSTATES[aid] = {"state": state, "places": places, "orig": orig, "payload": payload}
+        no_ts = [c for c in comments if not c["times"]]
+        matched = hlab.match_ranges(comments, orig) if comments else []
+        yield _sse({"type": "result", "cuts": cuts, "need": need,
+                    "total": round(state["timeline_dur"], 1),
+                    "cutRanges": [{"start": s, "end": e} for s, e in orig],
+                    "matched": matched,
+                    "candidates": hlab.top_liked(no_ts, set(matched), len(no_ts)),
+                    "comments": comments, "warnings": warnings})
+
+    return StreamingResponse(gen(), media_type="text/event-stream",
+                             headers={"Cache-Control": "no-cache",
+                                      "X-Accel-Buffering": "no"})
+
+
+@app.post("/paste/build")
+async def paste_build(
+    aid: str = Form(...),
+    cards: list[UploadFile] = File(default=[]),
+    card_cuts: str = Form(""),
+    video_scale: str = Form("144"),
+    flip: str = Form(""),
+    scene: str = Form(""),
+    bg_white: str = Form(""),
+    cards_fixed: str = Form(""),
+    asr_bottom: str = Form("1"),
+) -> JSONResponse:
+    """📋 붙여넣기 탭(새 흐름) 3단계 — 보관한 상태로 드래프트만 만든다(다운로드·받아쓰기 다시 안 함)."""
+    st = PSTATES.get(aid)
+    if not st:
+        return JSONResponse({"error": "분석 결과가 만료됐습니다. 다시 분석해 주세요."}, 404)
+    state = st["state"]
+
+    # asr_bottom을 끈 경우 — 화면 자막을 받아쓰기 결과가 아니라 원래 JSON bottom으로
+    # 되돌린다. state["bottom_caps"]는 analyze가 항상 asr_bottom=True로 돈 결과라
+    # 받아쓰기로 덮여 있다 — paste_analyze가 하던 것과 같은 식으로 원본 JSON 자막을
+    # 다시 만들고, 무음 제거로 압축된 타임라인에 맞춰 _remap_caps로 재매핑한다.
+    if not _truthy(asr_bottom):
+        dur = state["dur"]
+        bottom_caps = [(p0, min(p1, dur), b) for (p0, p1), (_, _, b, _)
+                       in zip(state["placements"], state["cuts"]) if b and p0 < dur]
+        bottom_caps = _remap_caps(bottom_caps, state["video_clips"])
+        state = {**state, "bottom_caps": bottom_caps}
+
+    # 카드별 소속 컷 — 값이 깨져도 빌드를 막지 않는다(없으면 전체 균등 배치)
+    cut_map: list[int] = []
+    try:
+        parsed = json.loads(card_cuts) if card_cuts.strip() else []
+        if isinstance(parsed, list):
+            cut_map = [int(v) for v in parsed if isinstance(v, int) and not isinstance(v, bool)]
+    except (json.JSONDecodeError, ValueError, TypeError):
+        cut_map = []
+
+    sig = (aid + "|" + card_cuts + "|" + video_scale + "|" + flip + "|" + scene + "|"
+           + bg_white + "|" + cards_fixed + "|" + asr_bottom + "|" + str(len(cards)))
+    h = hashlib.sha1(sig.encode()).hexdigest()[:12]
+    cdir = ""
+    if cards:
+        cdir = os.path.join(COMMENTS_DIR, h)
+        if os.path.isdir(cdir):        # 재빌드 시 이전 카드 잔재 제거
+            shutil.rmtree(cdir, ignore_errors=True)
+        os.makedirs(cdir, exist_ok=True)
+        for i, f in enumerate(cards, 1):
+            body = await f.read()
+            with open(os.path.join(cdir, f"{i:03d}.png"), "wb") as out:
+                out.write(body)
+
+    JOBS[h] = {
+        "paste_state": state, "card_cuts": cut_map,
+        "video_scale": _scale(video_scale), "flip": _truthy(flip), "scene": _truthy(scene),
+        "comments_dir": cdir, "bg_white": _truthy(bg_white), "cards_fixed": _truthy(cards_fixed),
+    }
+    return JSONResponse({"job_id": h})
+
+
 @app.post("/open-capcut")
 async def open_capcut() -> JSONResponse:
     """CapCut 실행 (Start Menu 바로가기 우선, 없으면 최신 버전 exe)."""