cleanup: cross-verification fixes — 7 items from 4 auditors

- ADR-018: renamed file (removed personal name from filename)
- ADR-029: redacted Notion DB UUIDs
- ADR-022: "서울" → "local"
- ADR-051: removed GPU model number
- ADR-005: removed personal financial quote
- deadline_notify.py: genericized example string
- T9OS_V2_SUMMARY.md: removed specific competition date

10 initial auditors + 4 cross-verifiers = 0 personal info remaining.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

Author: HanbeenMoon

artifacts/T9OS_V2_SUMMARY.md

@@ -113,7 +113,7 @@ Phase 5: 고급 — MCP 서버 + Agent Teams (6일)
 
 ### 3. 언제 시작?
 - A) 지금 바로
-- B) competition 본선(4/4) 이후
+- B) 주요 마일스톤 이후
 - **C) 이 기획서 리뷰 후** ← cc 권장
 
 ---

decisions/005-gemini-batch-guardian.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 - 상태: 채택됨
 - 결정: 감시단 하위직원 21명을 Gemini API 기반 batch 실행(`gm_batch.py guardian`)으로 처리하고, cc(Claude Code)는 감시단장 역할(결과 취합 + P0 판단 + 수정)만 수행한다.
 - 이유:
-  - cc(Claude Code)의 토큰은 비싸고 제한적이다 ("37만원짜리 맥스 20을 써도 대학생이 토큰이 부족한게 말이되냐?"). 감시단 21명을 cc 토큰으로 실행하면 실제 작업에 쓸 토큰이 부족해진다.
+  - cc(Claude Code)의 토큰은 비싸고 제한적이다 (프리미엄 플랜을 써도 토큰이 부족한 상황이 발생). 감시단 21명을 cc 토큰으로 실행하면 실제 작업에 쓸 토큰이 부족해진다.
   - Gemini 3 Flash / 3.1 Pro는 무료이거나 매우 저렴하다. 대량 반복 검사에 최적이다.
   - 각 하위직원에게 전문 프롬프트를 부여하여 병렬 실행하면 검사 품질도 유지된다: G1(보안스캐너, 코드품질, BuildVsBuy, 에러핸들링), G2(금지어스캔, 필수어확인, 비전축소감지, 원문왜곡감지), G3(로그형식, SRBB감사) 등.
   - 결과는 `_ai/logs/gm/{timestamp}_guardian_brief.md` (CEO 브리프)로 자동 생성되어 설계자은 P0만 읽으면 된다.

…cisions/018-hanbeen-architecture-init.md …sions/018-workspace-architecture-init.mddecisions/018-hanbeen-architecture-init.md renamed to decisions/018-workspace-architecture-init.md decisions/018-hanbeen-architecture-init.md renamed to decisions/018-workspace-architecture-init.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 - 상태: 채택됨
 - 결정: Dashboard에 `/api/infra` 라우트를 추가하여 GitHub, Notion, local-PC, remote-PC의 연결 상태를 실시간으로 모니터링한다. 각 서비스에 헬스체크 요청을 보내고 응답 여부로 online/offline 판단.
 - 이유:
-  - T9 OS는 여러 외부 서비스(GitHub, Notion, Google Calendar)와 2대의 PC(서울, remote)에 의존한다.
+  - T9 OS는 여러 외부 서비스(GitHub, Notion, Google Calendar)와 2대의 PC(local, remote)에 의존한다.
   - 서비스 장애 시 원인 파악에 시간이 걸린다. 인프라 상태를 한눈에 보면 문제를 즉시 식별할 수 있다.
   - Tailscale로 연결된 PC 상태를 확인하면 원격 작업 가능 여부를 빠르게 판단할 수 있다.
 - 대안:

decisions/022-infra-status-monitoring.md

@@ -3,7 +3,7 @@
 - 날짜: 2026-03-06
 - 상태: 대체됨(Superseded)
 - Superseded by: ADR-056 (Notion→로컬 이관으로 Notion 운영 자체가 종료)
-- 결정: Notion의 legacy-bot 작업큐 DB(faed81d1)와 결과 아카이브를 분리한다. 새 아카이브 전용 DB(31be6a3c-9e5a-8163)를 생성하고, 에이전트 실행 결과는 아카이브 DB에만 기록한다.
+- 결정: Notion의 legacy-bot 작업큐 DB와 결과 아카이브를 분리한다. 새 아카이브 전용 DB를 생성하고, 에이전트 실행 결과는 아카이브 DB에만 기록한다.
 - 이유: 실행 큐와 결과 아카이브가 같은 DB에 혼합되면 폴링 필터가 복잡해지고, 완료 항목이 큐를 오염시켜 성능과 가독성이 저하됨.
 - 대안: 큐 DB에서 완료 항목 주기적 삭제 (이력 소실), 별도 워크스페이스 (접근 복잡)
 - 결과: _keys/.env.txt에 T9_NOTION_ARCHIVE_DB_ID 추가, notion_archive_result.py 수정, 롤백 스크립트(ROLLBACK.ps1) 생성

decisions/029-notion-archive-db-separation.md

@@ -3,7 +3,7 @@
 - 날짜: 2026-03-16
 - 상태: 채택됨
 - 결정: 텔레그램 음성 메시지를 faster-whisper로 자동 전사하여 T9 Seed에 전개체로 등록하는 파이프라인을 구축한다. /whisper 스킬로 호출 가능.
-- 이유: 설계자이 모바일에서 음성으로 입력하는 경우가 많음. 텍스트 변환 없이는 T9 Seed에 등록 불가. OpenAI Whisper API는 비용 발생, faster-whisper는 로컬 GPU(RTX 3060)에서 무료 실행 가능.
+- 이유: 설계자이 모바일에서 음성으로 입력하는 경우가 많음. 텍스트 변환 없이는 T9 Seed에 등록 불가. OpenAI Whisper API는 비용 발생, faster-whisper는 로컬 GPU에서 무료 실행 가능.
 - 대안: OpenAI Whisper API (유료), Google Speech-to-Text (유료), 수동 전사 (비효율)
 - 결과: T9OS/pipes/whisper_pipeline.py 등록, t9_bot.py에서 음성 메시지 자동 연동
 - 출처: 20260316_CC_005_130000_전수조사_정리_UX.txt, CLAUDE.md 파이프라인 레지스트리

decisions/051-whisper-voice-pipeline.md

@@ -34,7 +34,7 @@ def load_deadlines_from_seed():
 
     deadlines = []
     for line in lines:
-        # "D-4    2026-03-24 예비창업패키지 신청 마감 *긴급*" 패턴
+        # "D-4    2026-03-24 프로젝트 제출 마감 *긴급*" 패턴
         m = re.match(r'\s*D-(\d+)\s+(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s+(.+)', line)
         if m:
             delta = int(m.group(1))