{
  "generated_at": "2026-06-21T21:59:45.472Z",
  "artifact": "lbr_professor_outreach_launch_packet",
  "public_artifact": "lbr_professor_outreach_launch_packet_public",
  "version": "2026-06-22-professor-outreach-launch-v1",
  "product": "LawBar Rebellion",
  "status": "ready_to_send_public_safe_professor_outreach",
  "primary_public_url": "https://lawbar-forge.pages.dev",
  "default_model": "gpt-5.4-mini",
  "fallback_model": "gpt-5.4-nano",
  "public_safe": true,
  "raw_private_text_included": false,
  "student_identifiers_included": false,
  "score_originals_included": false,
  "api_key_included": false,
  "account_credentials_included": false,
  "completion_claim": "not_complete_until_human_receipt",
  "objective_fit": "기술 데모를 교수 회신, 허락 자료 1묶음, 검수 책임자, 예산 신호로 전환하기 위한 오늘 발송용 실행 패킷입니다.",
  "source_artifacts": {
    "professor_interview_sprint": "preview/data/lbr-professor-interview-sprint.json",
    "outreach_send_log_template": "preview/data/lbr-professor-outreach-send-log-template.tsv",
    "professor_evidence_receipt_gate": "preview/data/lbr-professor-evidence-receipt-gate.json",
    "hackathon_proof_matrix": "preview/data/lbr-hackathon-proof-matrix.json",
    "notebooklm_bridge_research": "preview/data/lbr-notebooklm-bridge-research.json",
    "notebooklm_professor_trial_pack": "preview/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json"
  },
  "current_blocker_to_close": [
    "professor_interviews=0",
    "allowed_source_bundles=0",
    "review_owners=0",
    "paid_pilot_signals=0"
  ],
  "notebooklm_sidecar_script": {
    "status": "ready_for_professor_notebooklm_sidecar_without_openai_api_dependency",
    "connection_type": "manual_handoff_not_api",
    "script": "교수님이 NotebookLM을 이미 쓰신다면 LBR은 계정에 로그인하지 않습니다. LBR은 source pack export를 제공하고, 교수님이 직접 NotebookLM을 실행한 뒤, JSON/Markdown 응답을 LBR response import에 붙여넣습니다. 그 결과는 review queue promotion 전까지 draft입니다.",
    "receipt_fields": [
      "sourcepack_id",
      "notebook_reference_label_private_only",
      "response_import_hash",
      "lbr_import_batch_id",
      "external_ai_allowed",
      "review_owner",
      "promotion_decision"
    ],
    "never_request": [
      "NotebookLM login",
      "NotebookLM password",
      "2FA code",
      "session token",
      "browser cookie"
    ]
  },
  "notebooklm_trial_pack_handoff": {
    "artifact": "lbr_notebooklm_professor_trial_pack",
    "status": "ready_for_public_safe_professor_notebooklm_trial",
    "sourcepack_id": "lbr-notebooklm-trial-civil-default-20260622",
    "public_url": "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json",
    "professor_message": "교수님이 NotebookLM을 이미 쓰신다면 이 15분 파일럿 팩을 기준으로 자료 범위 확인, 교수님 NotebookLM 직접 실행, LBR 응답 회수, 검수 큐 draft, API/local DB 30문항 승격 여부를 한 번에 확인합니다.",
    "target_candidate_count": 5,
    "later_api_batch_target": 30,
    "candidate_formats": [
      "choice",
      "case",
      "record"
    ],
    "credential_boundary": [
      "lbr_credentials_stored=false",
      "no_session_stored=true",
      "NotebookLM password/session/2FA/cookie never requested"
    ],
    "promotion_boundary": "NotebookLM trial pack 결과는 draft/human_review_required 상태이며, source_citations와 rights_status가 통과한 row만 gpt-5.4-mini API/local DB 30문항 batch로 승격합니다."
  },
  "launch_checklist": [
    "공개 링크 https://lawbar-forge.pages.dev 를 비로그인 창에서 엽니다.",
    "operator.html, dean-demo.html, lbr-hackathon-proof-matrix.json, lbr-professor-evidence-receipt-gate.json을 proof bundle로 열어둡니다.",
    "5개 발송안에서 교수 실명, 이메일, 원문 자료, 학생 식별자, API key, local path가 없는지 확인합니다.",
    "발송 후 lbr-professor-outreach-send-log-template.tsv의 sent_at, reply_status는 private receipt에서 먼저 갱신합니다.",
    "회신은 점수화한 뒤 NotebookLM source pack, API/local DB 30문항 batch, Private only, Ask follow-up, Paid pilot/SOW ask 중 하나로 닫습니다."
  ],
  "reply_score_to_route": [
    {
      "score": "0-39",
      "route": "Ask follow-up",
      "action": "빠진 7개 필드만 재질문하고 생성·배포·유료 제안은 보류합니다."
    },
    {
      "score": "40-69",
      "route": "NotebookLM source pack or Private only",
      "action": "권리·외부 AI·검수자 상태에 따라 교수-owned NotebookLM handoff 또는 private-only로 닫습니다."
    },
    {
      "score": "70-100",
      "route": "API/local DB 30문항 batch",
      "action": "허락 자료, 검수 책임자, 삭제·export 기준이 모두 있으면 30문항 batch와 검수 큐로 승격합니다."
    },
    {
      "score": "70-100 + budget signal",
      "route": "Paid pilot/SOW ask",
      "action": "1주 과목 파일럿 SOW와 150만~300만원 가격 질문을 보냅니다."
    }
  ],
  "send_sequence": [
    {
      "sequence": 1,
      "candidate_id": "prof-candidate-01",
      "safe_label": "민법 교수 후보 A",
      "subject_area": "민법 / 채무불이행",
      "planned_channel": "email_or_short_message",
      "route_hypothesis": "API/local DB 30문항 batch",
      "send_now_status": "ready_to_send_not_sent",
      "message_subject": "[LawBar Rebellion] 민법 / 채무불이행 15분 데모 및 자료 권한 확인",
      "short_message": "교수님 자료 1묶음으로 30문항 draft, 검수 큐, Anki, 가명 정답률 리포트까지 이어지는 15분 데모를 보여드리고 싶습니다. NotebookLM source pack과 API/로컬 DB 운영 경로를 분리해 설명드리겠습니다.",
      "email_body_lines": [
        "민법 교수 후보 A님께 드릴 공개-safe 발송안입니다.",
        "교수님, LawBar Rebellion은 교수 자료 1묶음을 변호사시험형 30문항, 검수 큐, 문항별 Anki, 가명 정답률 리포트로 바꾸는 로스쿨 평가 운영 도구입니다. NotebookLM은 교수님이 직접 다루는 source pack 근거 확인층으로 두고, API/로컬 DB는 사이트 안 30문항 생성·풀이·Anki·교수 리포트 운영층으로 분리합니다. 15분만 가능하시면 자료 권한, 외부 AI 허용 범위, 검수 책임자, 삭제/export 기준, 1주 파일럿 예산 가능성을 확인하고 싶습니다.",
        "민법 / 채무불이행 기준으로 1주 30문항 파일럿 가격·삭제 기준 확인을 확인하고 싶습니다.",
        "자료 권한과 검수 책임자가 확인되면 gpt-5.4-mini API/local DB 경로로 30문항 draft, 검수 큐, Anki TSV, 가명 정답률 리포트를 한 run log로 묶겠습니다.",
        "NotebookLM 15분 파일럿 팩: https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json",
        "15분만 가능하시면 1. 제공 가능한 자료 범위, 2. NotebookLM/API/local DB 허용 범위, 3. 검수 책임자, 4. 학생 데이터 상태, 5. 삭제·보관·export 기준, 6. 1주 파일럿 예산 신호, 7. 다음 일정만 확인하겠습니다.",
        "원문 시험지, OCR 원문, 학생 실명, 점수표 원본, API key, 계정 비밀번호, 세션 쿠키는 보내지 말아 주세요.",
        "시연 링크: https://lawbar-forge.pages.dev",
        "근거 매트릭스: https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json"
      ],
      "expected_reply_fields": [
        "provided_materials",
        "external_ai_permission",
        "raw_hwp_ocr_scope",
        "student_data_status",
        "review_owner",
        "retention_delete_rule",
        "paid_pilot_budget_signal"
      ],
      "proof_bundle_links": [
        "https://lawbar-forge.pages.dev",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/operator.html",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-hackathon-proof-matrix.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-professor-evidence-receipt-gate.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-professor-outreach-send-log-template.tsv"
      ],
      "follow_up_24h": "어제 드린 15분 데모 요청은 자료 원문을 요구하는 것이 아니라, 공개 가능한 요약·쟁점표 또는 private-only 분류 기준부터 확인하는 방식입니다. 가능하신 시간대 하나만 알려주시면 맞추겠습니다.",
      "next_after_reply": "70점 이상이면 gpt-5.4-mini API/local DB 30문항 batch와 paid pilot SOW gate로 보냅니다.",
      "paid_pilot_ask_trigger": "reply_score >= 70, 허락 자료 1묶음, 검수 책임자, 삭제·export 기준, 예산 신호가 모두 있을 때만 1주 파일럿 SOW를 보냅니다.",
      "do_not_attach": [
        "raw exam paper",
        "OCR original",
        "school private original",
        "student name",
        "student number",
        "raw score sheet",
        "API key",
        "NotebookLM credentials",
        "password",
        "session cookie",
        "2FA code",
        "local absolute path"
      ],
      "log_update_rule": "발송 후에도 공개 JSON은 not_sent/ready 상태를 유지하고, 실제 sent_at·회신 내용은 private receipt에 먼저 기록한 뒤 public-safe bucket만 반영합니다."
    },
    {
      "sequence": 2,
      "candidate_id": "prof-candidate-02",
      "safe_label": "헌법 교수 후보 B",
      "subject_area": "헌법 / 기본권",
      "planned_channel": "email_or_short_message",
      "route_hypothesis": "NotebookLM source pack",
      "send_now_status": "ready_to_send_not_sent",
      "message_subject": "[LawBar Rebellion] 헌법 / 기본권 15분 데모 및 자료 권한 확인",
      "short_message": "교수님 자료 1묶음으로 30문항 draft, 검수 큐, Anki, 가명 정답률 리포트까지 이어지는 15분 데모를 보여드리고 싶습니다. NotebookLM source pack과 API/로컬 DB 운영 경로를 분리해 설명드리겠습니다.",
      "email_body_lines": [
        "헌법 교수 후보 B님께 드릴 공개-safe 발송안입니다.",
        "교수님, LawBar Rebellion은 교수 자료 1묶음을 변호사시험형 30문항, 검수 큐, 문항별 Anki, 가명 정답률 리포트로 바꾸는 로스쿨 평가 운영 도구입니다. NotebookLM은 교수님이 직접 다루는 source pack 근거 확인층으로 두고, API/로컬 DB는 사이트 안 30문항 생성·풀이·Anki·교수 리포트 운영층으로 분리합니다. 15분만 가능하시면 자료 권한, 외부 AI 허용 범위, 검수 책임자, 삭제/export 기준, 1주 파일럿 예산 가능성을 확인하고 싶습니다.",
        "헌법 / 기본권 기준으로 NotebookLM 소스팩과 API/local DB 30문항 전환 가능성 확인을 확인하고 싶습니다.",
        "교수님이 이미 NotebookLM을 쓰신다면 LBR은 계정에 로그인하지 않고 source pack export, professor-run NotebookLM, response import, review queue promotion만 담당하겠습니다.",
        "NotebookLM 15분 파일럿 팩: https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json",
        "15분만 가능하시면 1. 제공 가능한 자료 범위, 2. NotebookLM/API/local DB 허용 범위, 3. 검수 책임자, 4. 학생 데이터 상태, 5. 삭제·보관·export 기준, 6. 1주 파일럿 예산 신호, 7. 다음 일정만 확인하겠습니다.",
        "원문 시험지, OCR 원문, 학생 실명, 점수표 원본, API key, 계정 비밀번호, 세션 쿠키는 보내지 말아 주세요.",
        "시연 링크: https://lawbar-forge.pages.dev",
        "근거 매트릭스: https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json"
      ],
      "expected_reply_fields": [
        "provided_materials",
        "external_ai_permission",
        "raw_hwp_ocr_scope",
        "student_data_status",
        "review_owner",
        "retention_delete_rule",
        "paid_pilot_budget_signal"
      ],
      "proof_bundle_links": [
        "https://lawbar-forge.pages.dev",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/operator.html",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-hackathon-proof-matrix.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-professor-evidence-receipt-gate.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-professor-outreach-send-log-template.tsv"
      ],
      "follow_up_24h": "어제 드린 15분 데모 요청은 자료 원문을 요구하는 것이 아니라, 공개 가능한 요약·쟁점표 또는 private-only 분류 기준부터 확인하는 방식입니다. 가능하신 시간대 하나만 알려주시면 맞추겠습니다.",
      "next_after_reply": "sourcepack_id와 response_import_hash를 회수하고 LBR 검수 큐로 import합니다.",
      "paid_pilot_ask_trigger": "reply_score >= 70, 허락 자료 1묶음, 검수 책임자, 삭제·export 기준, 예산 신호가 모두 있을 때만 1주 파일럿 SOW를 보냅니다.",
      "do_not_attach": [
        "raw exam paper",
        "OCR original",
        "school private original",
        "student name",
        "student number",
        "raw score sheet",
        "API key",
        "NotebookLM credentials",
        "password",
        "session cookie",
        "2FA code",
        "local absolute path"
      ],
      "log_update_rule": "발송 후에도 공개 JSON은 not_sent/ready 상태를 유지하고, 실제 sent_at·회신 내용은 private receipt에 먼저 기록한 뒤 public-safe bucket만 반영합니다."
    },
    {
      "sequence": 3,
      "candidate_id": "prof-candidate-03",
      "safe_label": "형사법 교수 후보 C",
      "subject_area": "형법 / 구성요건",
      "planned_channel": "email_or_short_message",
      "route_hypothesis": "Ask follow-up",
      "send_now_status": "ready_to_send_not_sent",
      "message_subject": "[LawBar Rebellion] 형법 / 구성요건 15분 데모 및 자료 권한 확인",
      "short_message": "교수님 자료 1묶음으로 30문항 draft, 검수 큐, Anki, 가명 정답률 리포트까지 이어지는 15분 데모를 보여드리고 싶습니다. NotebookLM source pack과 API/로컬 DB 운영 경로를 분리해 설명드리겠습니다.",
      "email_body_lines": [
        "형사법 교수 후보 C님께 드릴 공개-safe 발송안입니다.",
        "교수님, LawBar Rebellion은 교수 자료 1묶음을 변호사시험형 30문항, 검수 큐, 문항별 Anki, 가명 정답률 리포트로 바꾸는 로스쿨 평가 운영 도구입니다. NotebookLM은 교수님이 직접 다루는 source pack 근거 확인층으로 두고, API/로컬 DB는 사이트 안 30문항 생성·풀이·Anki·교수 리포트 운영층으로 분리합니다. 15분만 가능하시면 자료 권한, 외부 AI 허용 범위, 검수 책임자, 삭제/export 기준, 1주 파일럿 예산 가능성을 확인하고 싶습니다.",
        "형법 / 구성요건 기준으로 15분 데모 요청과 자료 권한 확인을 확인하고 싶습니다.",
        "자료 권한, 외부 AI 허용 범위, 검수 책임자, 삭제·export 기준 중 비어 있는 항목만 짧게 확인하고 생성·배포·유료 제안은 보류하겠습니다.",
        "NotebookLM 15분 파일럿 팩: https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json",
        "15분만 가능하시면 1. 제공 가능한 자료 범위, 2. NotebookLM/API/local DB 허용 범위, 3. 검수 책임자, 4. 학생 데이터 상태, 5. 삭제·보관·export 기준, 6. 1주 파일럿 예산 신호, 7. 다음 일정만 확인하겠습니다.",
        "원문 시험지, OCR 원문, 학생 실명, 점수표 원본, API key, 계정 비밀번호, 세션 쿠키는 보내지 말아 주세요.",
        "시연 링크: https://lawbar-forge.pages.dev",
        "근거 매트릭스: https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json"
      ],
      "expected_reply_fields": [
        "provided_materials",
        "external_ai_permission",
        "raw_hwp_ocr_scope",
        "student_data_status",
        "review_owner",
        "retention_delete_rule",
        "paid_pilot_budget_signal"
      ],
      "proof_bundle_links": [
        "https://lawbar-forge.pages.dev",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/operator.html",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-hackathon-proof-matrix.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-professor-evidence-receipt-gate.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-professor-outreach-send-log-template.tsv"
      ],
      "follow_up_24h": "어제 드린 15분 데모 요청은 자료 원문을 요구하는 것이 아니라, 공개 가능한 요약·쟁점표 또는 private-only 분류 기준부터 확인하는 방식입니다. 가능하신 시간대 하나만 알려주시면 맞추겠습니다.",
      "next_after_reply": "빠진 reply field만 재질문하고 NotebookLM/API/유료 제안은 보류합니다.",
      "paid_pilot_ask_trigger": "reply_score >= 70, 허락 자료 1묶음, 검수 책임자, 삭제·export 기준, 예산 신호가 모두 있을 때만 1주 파일럿 SOW를 보냅니다.",
      "do_not_attach": [
        "raw exam paper",
        "OCR original",
        "school private original",
        "student name",
        "student number",
        "raw score sheet",
        "API key",
        "NotebookLM credentials",
        "password",
        "session cookie",
        "2FA code",
        "local absolute path"
      ],
      "log_update_rule": "발송 후에도 공개 JSON은 not_sent/ready 상태를 유지하고, 실제 sent_at·회신 내용은 private receipt에 먼저 기록한 뒤 public-safe bucket만 반영합니다."
    },
    {
      "sequence": 4,
      "candidate_id": "prof-candidate-04",
      "safe_label": "상법 교수 후보 D",
      "subject_area": "상법 / 회사법",
      "planned_channel": "email_or_short_message",
      "route_hypothesis": "Ask follow-up",
      "send_now_status": "ready_to_send_not_sent",
      "message_subject": "[LawBar Rebellion] 상법 / 회사법 15분 데모 및 자료 권한 확인",
      "short_message": "교수님 자료 1묶음으로 30문항 draft, 검수 큐, Anki, 가명 정답률 리포트까지 이어지는 15분 데모를 보여드리고 싶습니다. NotebookLM source pack과 API/로컬 DB 운영 경로를 분리해 설명드리겠습니다.",
      "email_body_lines": [
        "상법 교수 후보 D님께 드릴 공개-safe 발송안입니다.",
        "교수님, LawBar Rebellion은 교수 자료 1묶음을 변호사시험형 30문항, 검수 큐, 문항별 Anki, 가명 정답률 리포트로 바꾸는 로스쿨 평가 운영 도구입니다. NotebookLM은 교수님이 직접 다루는 source pack 근거 확인층으로 두고, API/로컬 DB는 사이트 안 30문항 생성·풀이·Anki·교수 리포트 운영층으로 분리합니다. 15분만 가능하시면 자료 권한, 외부 AI 허용 범위, 검수 책임자, 삭제/export 기준, 1주 파일럿 예산 가능성을 확인하고 싶습니다.",
        "상법 / 회사법 기준으로 15분 데모 요청과 자료 권한 확인을 확인하고 싶습니다.",
        "자료 권한, 외부 AI 허용 범위, 검수 책임자, 삭제·export 기준 중 비어 있는 항목만 짧게 확인하고 생성·배포·유료 제안은 보류하겠습니다.",
        "NotebookLM 15분 파일럿 팩: https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json",
        "15분만 가능하시면 1. 제공 가능한 자료 범위, 2. NotebookLM/API/local DB 허용 범위, 3. 검수 책임자, 4. 학생 데이터 상태, 5. 삭제·보관·export 기준, 6. 1주 파일럿 예산 신호, 7. 다음 일정만 확인하겠습니다.",
        "원문 시험지, OCR 원문, 학생 실명, 점수표 원본, API key, 계정 비밀번호, 세션 쿠키는 보내지 말아 주세요.",
        "시연 링크: https://lawbar-forge.pages.dev",
        "근거 매트릭스: https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json"
      ],
      "expected_reply_fields": [
        "provided_materials",
        "external_ai_permission",
        "raw_hwp_ocr_scope",
        "student_data_status",
        "review_owner",
        "retention_delete_rule",
        "paid_pilot_budget_signal"
      ],
      "proof_bundle_links": [
        "https://lawbar-forge.pages.dev",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/operator.html",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-hackathon-proof-matrix.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-professor-evidence-receipt-gate.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-professor-outreach-send-log-template.tsv"
      ],
      "follow_up_24h": "어제 드린 15분 데모 요청은 자료 원문을 요구하는 것이 아니라, 공개 가능한 요약·쟁점표 또는 private-only 분류 기준부터 확인하는 방식입니다. 가능하신 시간대 하나만 알려주시면 맞추겠습니다.",
      "next_after_reply": "빠진 reply field만 재질문하고 NotebookLM/API/유료 제안은 보류합니다.",
      "paid_pilot_ask_trigger": "reply_score >= 70, 허락 자료 1묶음, 검수 책임자, 삭제·export 기준, 예산 신호가 모두 있을 때만 1주 파일럿 SOW를 보냅니다.",
      "do_not_attach": [
        "raw exam paper",
        "OCR original",
        "school private original",
        "student name",
        "student number",
        "raw score sheet",
        "API key",
        "NotebookLM credentials",
        "password",
        "session cookie",
        "2FA code",
        "local absolute path"
      ],
      "log_update_rule": "발송 후에도 공개 JSON은 not_sent/ready 상태를 유지하고, 실제 sent_at·회신 내용은 private receipt에 먼저 기록한 뒤 public-safe bucket만 반영합니다."
    },
    {
      "sequence": 5,
      "candidate_id": "prof-candidate-05",
      "safe_label": "행정법 교수 후보 E",
      "subject_area": "행정법 / 처분성",
      "planned_channel": "email_or_short_message",
      "route_hypothesis": "Ask follow-up",
      "send_now_status": "ready_to_send_not_sent",
      "message_subject": "[LawBar Rebellion] 행정법 / 처분성 15분 데모 및 자료 권한 확인",
      "short_message": "교수님 자료 1묶음으로 30문항 draft, 검수 큐, Anki, 가명 정답률 리포트까지 이어지는 15분 데모를 보여드리고 싶습니다. NotebookLM source pack과 API/로컬 DB 운영 경로를 분리해 설명드리겠습니다.",
      "email_body_lines": [
        "행정법 교수 후보 E님께 드릴 공개-safe 발송안입니다.",
        "교수님, LawBar Rebellion은 교수 자료 1묶음을 변호사시험형 30문항, 검수 큐, 문항별 Anki, 가명 정답률 리포트로 바꾸는 로스쿨 평가 운영 도구입니다. NotebookLM은 교수님이 직접 다루는 source pack 근거 확인층으로 두고, API/로컬 DB는 사이트 안 30문항 생성·풀이·Anki·교수 리포트 운영층으로 분리합니다. 15분만 가능하시면 자료 권한, 외부 AI 허용 범위, 검수 책임자, 삭제/export 기준, 1주 파일럿 예산 가능성을 확인하고 싶습니다.",
        "행정법 / 처분성 기준으로 15분 데모 요청과 자료 권한 확인을 확인하고 싶습니다.",
        "자료 권한, 외부 AI 허용 범위, 검수 책임자, 삭제·export 기준 중 비어 있는 항목만 짧게 확인하고 생성·배포·유료 제안은 보류하겠습니다.",
        "NotebookLM 15분 파일럿 팩: https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json",
        "15분만 가능하시면 1. 제공 가능한 자료 범위, 2. NotebookLM/API/local DB 허용 범위, 3. 검수 책임자, 4. 학생 데이터 상태, 5. 삭제·보관·export 기준, 6. 1주 파일럿 예산 신호, 7. 다음 일정만 확인하겠습니다.",
        "원문 시험지, OCR 원문, 학생 실명, 점수표 원본, API key, 계정 비밀번호, 세션 쿠키는 보내지 말아 주세요.",
        "시연 링크: https://lawbar-forge.pages.dev",
        "근거 매트릭스: https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json"
      ],
      "expected_reply_fields": [
        "provided_materials",
        "external_ai_permission",
        "raw_hwp_ocr_scope",
        "student_data_status",
        "review_owner",
        "retention_delete_rule",
        "paid_pilot_budget_signal"
      ],
      "proof_bundle_links": [
        "https://lawbar-forge.pages.dev",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/operator.html",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-hackathon-proof-matrix.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-professor-evidence-receipt-gate.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-notebooklm-professor-trial-pack.json",
        "https://lawbar-forge.pages.dev/data/lbr-professor-outreach-send-log-template.tsv"
      ],
      "follow_up_24h": "어제 드린 15분 데모 요청은 자료 원문을 요구하는 것이 아니라, 공개 가능한 요약·쟁점표 또는 private-only 분류 기준부터 확인하는 방식입니다. 가능하신 시간대 하나만 알려주시면 맞추겠습니다.",
      "next_after_reply": "빠진 reply field만 재질문하고 NotebookLM/API/유료 제안은 보류합니다.",
      "paid_pilot_ask_trigger": "reply_score >= 70, 허락 자료 1묶음, 검수 책임자, 삭제·export 기준, 예산 신호가 모두 있을 때만 1주 파일럿 SOW를 보냅니다.",
      "do_not_attach": [
        "raw exam paper",
        "OCR original",
        "school private original",
        "student name",
        "student number",
        "raw score sheet",
        "API key",
        "NotebookLM credentials",
        "password",
        "session cookie",
        "2FA code",
        "local absolute path"
      ],
      "log_update_rule": "발송 후에도 공개 JSON은 not_sent/ready 상태를 유지하고, 실제 sent_at·회신 내용은 private receipt에 먼저 기록한 뒤 public-safe bucket만 반영합니다."
    }
  ],
  "public_claim_boundary": "이 패킷은 발송 준비물입니다. 실제 교수 면담, 자료 허락, 검수 책임자, 유료 파일럿 신호는 private human receipt가 들어오기 전까지 완료로 말하지 않습니다.",
  "do_not_say_or_send": [
    "실제 교수 파일럿 완료",
    "학교 구매 완료",
    "NotebookLM 자동 API 연동",
    "사람 검수 없이 학생 배포",
    "원문/private 자료를 외부 AI에 그대로 전송",
    "LBR이 교수님 계정에 자동 로그인",
    "학생 점수표 원본을 공개 리포트에 저장"
  ],
  "next_72_hours": [
    "5개 발송안 중 관계 온도가 높은 후보부터 실제 발송합니다.",
    "24시간 무응답이면 follow-up을 보내고 reply_status를 private log에 남깁니다.",
    "회신이 오면 receipt gate에 맞춰 public-safe bucket으로만 요약합니다.",
    "70점 이상 회신 1건을 30문항 batch와 paid pilot/SOW ask로 전환합니다.",
    "교수 NotebookLM 사용자는 manual_handoff_not_api 경로로 source pack export와 response import만 진행합니다."
  ],
  "receipt_gate_status": "ready_to_accept_private_receipts_without_public_overclaim"
}