# Bug: 짚어둘 관찰 사항 (참고용) face-api.js 환경: face-api.js는 원래 브라우저용입니다. Node 단독 실행 시 @tensorfl...

## Date
2026-06-01

## Symptom
짚어둘 관찰 사항 (참고용) face-api.js 환경: face-api.js는 원래 브라우저용입니다. Node 단독 실행 시 @tensorflow/tfjs-node + canvas 네이티브 바인딩이 필요해 빌드가 까다롭습니다. Electron 렌더러(브라우저 환경)에서 돌리면 가장 자연스럽습니다 → 아래 1번 질문과 연결됩니다. 정확도 KPI ≥98%: 유사도 임계값(threshold)과 얼굴당 reference 사진 수에 크게 좌우됩니다. reference를 인물당 여러 장 등록받는 걸 권장합니다(평균 descriptor). 데이터 무결성 0 Error: '이동' 중 실패 대비 — 이동은 사실상 "복사 후 검증 후 원본 삭제" 순서로 구현해야 안전합니다. 이 부분은 제가 기본값으로 안전하게 설계하겠습니다. Move vs Copy 3인 케이스: PRD는 2인까지만 예시. 3명 모두 포함된 사진이면 "1번=이동, 2·3번=복사"로 일반화하면 됩니다(아래 4번에서 확정). 아래 4가지...

## Cause
Captured automatically from the current conversation. Confirm root cause during follow-up review if needed.

## Fix
결론: 제공해주신 관찰 사항은 기술적 구현의 난이도와 데이터 안정성을 결정짓는 매우 핵심적인 가이드라인입니다. 특히 `face-api.js`의 실행 환경(Electron vs Node)에 대한 판단과, 데이터 무결성을 위해 '복사 후 검증 후 삭제'라는 안전장치를 설계 원칙으로 세우신 점은 아키텍처의 신뢰도를 높이는 매우 탁월한 결정입니다. 제시해주신 4가지 사항을 바탕으로, 제가 설계를 진행하기 위해 확정해야 할 최종 의사결정 항목들을 정리하였습니다. 이 중 결정된 내용을 바탕으로 즉시 상세 설계에 착수하겠습니다. 1. 실행 환경 (Runtime Environment) - 현재: Electron 렌더러(브라우저 환경)를 권장하며, Node 단독 실행 시의 복잡성을 인지함. - 결정 필요: 타겟 플랫폼을 'Electron 기반 데스크톱 앱'으로 한정할 것인지, 아니면 서버 사이드(Node.js) 로직이 반드시 포함된 구조로 가져갈 것인지 확정해야 합니다. 2. 인식 정확도 전략 (A...

## Prevention
Keep automatic records tied to the active project and verify the relevant test or reproduction path.
