fix: 프로그램별 캡처 도우미가 애초에 컴파일되지 않던 것

native\process_loopback\main.cpp 이 MSVC 에서 C2275 로 죽는다. WRL 의 FtmBase 는 플래그가 아니라 섞어 넣는 클래스인데 RuntimeClassFlags 안에 `ClassicCom | FtmBase` 로 넣어 타입을 값 자리에 썼다. 인터페이스 목록 쪽으로 옮긴다 (ApplicationLoopback 샘플과 같은 형태). 이 코드는 지금까지 한 번도 빌드된 적이 없다. 리눅스에서는 컴파일할 방법이 없었고, CI 의 네이티브 빌드 단계는 continue-on-error 였다. win-ci VM 에 MSVC 를 깔고 나서야 드러났다.
build: 포터블 exe 에서 빠져 있던 프로그램별 캡처 도우미를 복구
2026-09-26 00:38:56 +09:00 · 2026-09-26 00:24:31 +09:00 · 2026-09-25 23:44:00 +09:00 · 2026-09-25 23:39:45 +09:00 · 2026-09-25 23:38:48 +09:00 · 2026-09-25 23:38:34 +09:00
38 changed files with 3950 additions and 25 deletions
--- a/.gitea/workflows/windows-gpu.yml
+++ b/.gitea/workflows/windows-gpu.yml
@@ -0,0 +1,88 @@
+# Windows GPU 검증 — GPU 가 달린 러너에서만
+#
+# GPU 는 한 VM 만 독점한다(컨슈머 NVIDIA 는 vGPU 미지원). 그래서 GPU 없는
+# 상시 CI VM(runs-on: windows)에서는 CUDA·VRAM·4~5티어를 확인할 수 없다.
+# 그 항목만 떼어내 별도 라벨로 돌린다.
+#
+# 러너 라벨: windows-gpu:host
+#   - GPU 가 달린 Windows 머신에 등록한다 (두 번째 GPU를 꽂은 VM, 또는 실물 PC)
+#   - 상시로 띄울 필요 없다. 필요할 때만 daemon 을 켜면 된다
+#
+# 그래서 트리거도 **수동 실행만** 이다. 러너가 없으면 큐에 쌓이기만 하고
+# 아무 일도 일어나지 않는다. 자동으로 돌리고 싶으면 push 트리거를 켜면 된다.
+
+name: Windows GPU
+
+on:
+  workflow_dispatch:
+
+# GPU 는 나눠 쓸 수 없다. 두 작업이 동시에 VRAM 을 잡으면 둘 다 OOM 으로
+# 죽거나, 더 나쁘게는 하나가 조용히 느려져 원인을 못 찾는다.
+# 이건 같은 저장소 안에서만 막아준다. **다른 저장소까지 포함한 진짜 보장은
+# 러너의 capacity: 1** 이다 (docs/WINDOWS-TESTING.md 참고).
+concurrency:
+  group: windows-gpu
+  cancel-in-progress: false
+
+jobs:
+  gpu:
+    runs-on: windows-gpu
+    timeout-minutes: 90
+
+    steps:
+      # 라벨이 안 맞으면 Gitea 가 기본 ubuntu 컨테이너로 떨어뜨린다.
+      # GPU 를 확인하겠다고 부른 작업이 엉뚱한 데서 도는 일은 막아야 한다.
+      - name: Windows 인지 확인
+        shell: pwsh
+        run: |
+          Write-Host "RUNNER_OS=$env:RUNNER_OS"
+          if ($env:RUNNER_OS -ne "Windows") {
+            Write-Host "::error::Windows 러너가 아닙니다 ($env:RUNNER_OS)."
+            Write-Host "::error::러너를 'windows-gpu:host' 라벨로 등록했는지 확인하세요."
+            exit 1
+          }
+
+      - name: NVIDIA GPU 가 실제로 보이는지
+        shell: pwsh
+        run: |
+          nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader
+          if ($LASTEXITCODE -ne 0) {
+            Write-Host "::error::nvidia-smi 실패 — 이 러너에는 GPU 가 없습니다."
+            exit 1
+          }
+
+      - name: 소스 받기
+        uses: actions/checkout@v4
+
+      # 포터블 CI 와 달리 여기서는 torch CUDA 빌드가 필요하다.
+      # 4~5티어(Seed-X / Qwen3)가 torch 위에서 돌기 때문이다.
+      - name: 의존성 설치 (torch CUDA 포함)
+        shell: pwsh
+        run: |
+          python -m venv .venv-gpu
+          .\.venv-gpu\Scripts\python -m pip install --upgrade pip --quiet
+          .\.venv-gpu\Scripts\python -m pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
+          .\.venv-gpu\Scripts\python -m pip install -r requirements.txt
+          .\.venv-gpu\Scripts\python -c "import torch; assert torch.cuda.is_available(), 'CUDA 안 잡힘 — CPU 빌드가 깔렸는지 확인'; print('CUDA OK:', torch.cuda.get_device_name(0))"
+
+      # 4티어(Seed-X AWQ Int4)에만 필요하고 Windows 휠이 없을 때가 있다.
+      # 실패해도 멈추지 않는다 — 점검기가 autoawq 유무를 보고 4티어를
+      # 건너뛰면서 "건너뜀: 정밀(autoawq 없음)" 이라고 분명히 남긴다.
+      - name: autoawq (4티어 전용, 선택)
+        shell: pwsh
+        continue-on-error: true
+        run: .\.venv-gpu\Scripts\python -m pip install autoawq
+
+      - name: GPU 전용 점검
+        shell: pwsh
+        env:
+          PYTHONPATH: src
+        run: .\.venv-gpu\Scripts\python packaging\windows_smoke.py --gpu
+
+      - name: 결과물 업로드
+        uses: actions/upload-artifact@v4
+        if: always()
+        with:
+          name: LiveSub-gpu-report
+          path: artifacts/*.txt
+          retention-days: 14
--- a/.gitea/workflows/windows.yml
+++ b/.gitea/workflows/windows.yml
@@ -1,6 +1,6 @@
 # Windows 검증 — Gitea Actions
 #
-# 이 저장소에 push 하면 Windows 러너가 자동으로
+# main 에 push 하거나 Actions 탭에서 수동 실행하면 Windows 러너가 자동으로
 #   1) 테스트를 돌리고
 #   2) 포터블 exe 를 빌드하고
 #   3) 앱이 실제로 뜨는지 확인한 뒤
@@ -25,15 +25,21 @@ jobs:
      # Gitea 는 runs-on 이 어떤 러너 라벨과도 안 맞으면 작업을 실패시키지 않고
      # 기본 ubuntu 컨테이너에서 돌린다. 라벨을 잘못 등록하면 Windows 검증이
      # 조용히 리눅스에서 돌아가 "통과했다"는 착각을 준다. 그래서 먼저 막는다.
+      #
+      # bash 가 아니라 pwsh 를 쓴다. Windows 에 Git Bash 가 깔려 있어도
+      # bash.exe 는 기본 PATH 에 없어서 (Git\cmd 만 등록된다) 첫 단계부터
+      # "bash not found" 로 죽는다. 라벨을 잘못 걸어 리눅스 컨테이너로
+      # 떨어진 경우에는 pwsh 가 없어서 역시 실패하므로, 어느 쪽이든
+      # 조용히 통과하는 일은 없다.
      - name: Windows 에서 돌고 있는지 확인
-        shell: bash
+        shell: pwsh
        run: |
-          echo "RUNNER_OS=$RUNNER_OS"
-          if [ "$RUNNER_OS" != "Windows" ]; then
-            echo "::error::Windows 러너가 아닙니다 ($RUNNER_OS)."
-            echo "::error::러너를 'windows:host' 라벨로 등록했는지 확인하세요."
+          Write-Host "RUNNER_OS=$env:RUNNER_OS"
+          if ($env:RUNNER_OS -ne "Windows") {
+            Write-Host "::error::Windows 러너가 아닙니다 ($env:RUNNER_OS)."
+            Write-Host "::error::러너를 'windows:host' 라벨로 등록했는지 확인하세요."
            exit 1
-          fi
+          }

      - name: 소스 받기
        uses: actions/checkout@v4
@@ -69,6 +75,16 @@ jobs:
          PYTHONPATH: src
        run: .\.venv-ci\Scripts\python packaging\windows_smoke.py

+      # 부품이 다 통과해도 이어 붙이면 안 되는 경우가 있다. 실제 음성 파일을
+      # 넣어 한국어 자막이 나오는지 끝까지 확인한다. CPU 로 돌므로 GPU 없는
+      # 서버 VM 에서도 그대로 된다. 모델은 처음 한 번만 받고 이후 캐시를 쓴다.
+      - name: 전 파이프라인 (오디오 -> 자막)
+        shell: pwsh
+        timeout-minutes: 30
+        env:
+          PYTHONPATH: src
+        run: .\.venv-ci\Scripts\python packaging\windows_smoke.py --pipeline
+
      - name: 프로그램별 캡처 보조 프로그램 빌드
        shell: pwsh
        continue-on-error: true   # VS Build Tools 가 없는 러너도 있을 수 있다
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -10,14 +10,22 @@ venv/
 .ruff_cache/

 # 네이티브 빌드 산출물
+#
+# ⚠️ 패키지 이름은 livesub 다. 예전 이름(hearo)이 그대로 남아 있어서 빌드한
+# livesub_capture.exe 가 무시 대상에서 빠져 있었다.
 native/process_loopback/build/
-src/hearo/resources/bin/*.exe
-src/hearo/resources/bin/*.pdb
+src/livesub/resources/bin/*.exe
+src/livesub/resources/bin/*.pdb

 # 모델 캐시 / 학습 산출물 / 사용자 데이터
-models/
-adapters/
-data/
+#
+# ⚠️ 반드시 슬래시로 시작해 저장소 루트에 고정할 것. `models/` 로 쓰면 깊이에
+# 상관없이 같은 이름의 폴더를 전부 먹는다. 실제로 이것 때문에 소스 패키지
+# src/livesub/models/ 8개 파일이 한 번도 커밋되지 않았고, Gitea 에서 clone 한
+# 쪽은 앱이 아예 임포트되지 않았다. Windows CI VM 첫 검증에서 잡혔다.
+/models/
+/adapters/
+/data/
 *.jsonl
 config.json
 glossary.json
--- a/docs/WINDOWS-TESTING.md
+++ b/docs/WINDOWS-TESTING.md
@@ -4,7 +4,411 @@
 오디오 캡처, 전역 단축키, 모니터 열거, exe 빌드가 전부 여기에 해당합니다.
 그래서 "리눅스에서 다 통과했는데 윈도우에서 안 되더라"가 나올 수 있습니다.

-Windows 러너를 하나 붙이면 push할 때마다 이 경로들이 자동으로 검증됩니다.
+Windows 러너를 하나 붙이면 `main` 에 push할 때(또는 Actions 탭에서 수동
+실행할 때) 이 경로들이 자동으로 검증됩니다.
+
+## 어디에 올릴까 — 서버 Windows VM 권장
+
+개인 PC를 안 쓰고 서버에 올려 완전 자동화하는 게 가장 깔끔합니다.
+**GPU가 없어도 됩니다.** 실제로 확인해봤습니다.
+
+| 검증 항목 | GPU 필요? | GPU 없는 서버 VM |
+|---|---|---|
+| 단위 테스트 189개 | ❌ | ✅ |
+| WASAPI 장치·프로그램 열거 | ❌ | ✅ |
+| 전역 단축키 | ❌ | ✅ |
+| 모니터 열거·자막 배치 | ❌ | ✅ |
+| 포터블 exe 빌드·기동 | ❌ | ✅ |
+| **오디오 → 한국어 자막 (전 과정)** | ❌ CPU로 됨 | ✅ |
+| CUDA 인식·VRAM 상한 | ✅ | ⚠️ 경고만 (빌드 통과) |
+
+### GPU 검증은 `.9`(리눅스)에서 — 이미 돌아갑니다
+
+GPU는 `.9`에 고정입니다. 그래서 GPU 검증은 Windows가 아니라 **여기서** 합니다.
+한 줄이면 됩니다.
+
+```bash
+scripts/gpu-check.sh
+```
+
+RTX 5050 실측 결과입니다.
+
+```
+[OK] CUDA 사용 가능            RTX 5050 · 7.5GB
+[OK] VRAM 상한이 실제로 걸리는지  35% 상한 적용됨
+[OK] GPU 로 실제 번역           '적 왼쪽에서 오는'
+[OK] 티어 게이트가 뭐라고 하는지  정밀=autoawq 없음 / 극한=VRAM 부족(16GB 필요, 7.5GB)
+6/6 통과
+```
+
+**이 GPU로는 4·5티어를 쓸 수 없습니다.** 정밀은 `autoawq`가 필요하고
+(`pip install autoawq`), 극한은 16GB가 필요한데 카드가 7.5GB입니다.
+극한은 카드를 바꾸지 않는 한 영영 불가능합니다. 1~3티어는 정상 동작합니다.
+
+### GPU가 필요한 테스트는 어떻게 하나
+
+**GPU는 한 VM만 독점합니다.** 컨슈머 NVIDIA는 vGPU/SR-IOV를 지원하지 않아서
+쪼개 쓸 방법이 없습니다. 지금 RTX 5050은 `.9`(리눅스)에 물려 있습니다.
+
+그래서 러너를 **라벨로 둘로 나눠뒀습니다.** 지금은 앞의 것만 있으면 되고,
+나중에 GPU 머신이 생기면 뒤의 것을 붙이기만 하면 됩니다. 워크플로는 이미
+그렇게 짜여 있습니다.
+
+| 러너 라벨 | 어디에 | 언제 도나 | 무엇을 |
+|---|---|---|---|
+| `windows:host` | GPU 없는 서버 VM | `main` push마다 자동 | 테스트·Windows 경로·오디오→자막·exe 빌드 |
+| `windows-gpu:host` | GPU 달린 머신 | **수동 실행만** | CUDA 인식·VRAM 상한·4·5티어·GPU 번역 |
+
+GPU 러너를 상시로 띄울 필요는 없습니다. 필요할 때만 `daemon`을 켜고
+Actions 탭에서 `Windows GPU` → `Run workflow` 하면 됩니다. 러너가 없으면
+큐에 쌓이기만 하고 아무 일도 일어나지 않습니다.
+
+GPU 워크플로는 GPU가 없으면 **분명히 실패합니다.** GPU를 확인하겠다고 부른
+작업이 조용히 통과하면 안 되니까요. `nvidia-smi`가 없으면 그 자리에서 멈춥니다.
+
+#### 여러 프로젝트가 GPU 러너를 같이 쓸 때 — 동시에 돌리면 안 됩니다
+
+**이게 가장 중요합니다.** GPU는 나눠 쓸 수 없어서, 두 작업이 동시에 VRAM을
+잡으면 둘 다 OOM으로 죽거나 하나가 조용히 느려져 원인을 못 찾습니다.
+CPU 러너와 달리 GPU 러너는 **반드시 한 번에 한 작업만** 돌아야 합니다.
+
+보장 장치가 두 겹입니다.
+
+1. **러너 `capacity: 1`** — 진짜 보장입니다. 저장소가 달라도 막힙니다.
+   `act_runner` 설정 파일(`config.yaml`)에서 확인하세요. 기본값이 1이지만
+   GPU 러너에서는 반드시 확인하고 넘어가세요.
+
+   ```yaml
+   runner:
+     capacity: 1   # GPU 러너는 절대 올리지 말 것
+   ```
+
+   설정 파일이 없으면 만들고 `--config config.yaml` 로 띄웁니다.
+
+   ```powershell
+   .\act_runner.exe generate-config > config.yaml
+   .\act_runner.exe daemon --config config.yaml
+   ```
+
+2. **워크플로 `concurrency`** — 같은 저장소 안에서 겹치는 것만 막습니다.
+   `windows-gpu.yml` 에 이미 들어 있습니다. 다른 저장소에는 효력이 없으니
+   1번을 대신하지 못합니다.
+
+한 대에 러너 프로세스를 **여러 개 띄우지도 마세요.** capacity 1짜리 러너가
+둘이면 결국 동시에 두 작업이 돕니다.
+
+#### GPU 머신을 어디서 구하나
+
+다른 프로젝트도 이 러너에서 GPU 테스트를 돌리실 거라면 셋 중 하나입니다.
+
+1. **서버에 GPU 한 장 더** — 가장 깔끔합니다. PCIe 슬롯과 파워 여유만 있으면
+   그 GPU를 Windows VM에 패스스루하고 `windows-gpu` 라벨로 등록하면 끝입니다.
+   이후로는 두 러너가 각자 계속 돕니다.
+2. **RTX 5050을 Windows VM으로 옮기기** — `.9`가 GPU를 포기해야 합니다.
+   `.9`에서 하던 GPU 작업(이미지 생성 등)을 못 하게 되니 득실을 따져보세요.
+3. **필요할 때만 실물 PC에 GPU 러너** — 평소엔 꺼두고 GPU 검증이 필요할 때만
+   켭니다. 수동 실행이라 게임 중에 갑자기 도는 일은 없습니다.
+
+1번이 가능한지는 서버에서 이걸로 확인할 수 있습니다.
+
+```bash
+lspci | grep -i vga          # GPU가 몇 장 꽂혀 있나
+dmidecode -t slot | grep -i "in use"   # 빈 PCIe 슬롯이 있나
+```
+
+### 선택지 A — `.9` 안에 Windows VM (중첩 가상화)
+
+Proxmox를 건드리지 않고 `.9`(우분투) 안에서 바로 Windows VM을 돌릴 수 있습니다.
+**실제로 확인했습니다.**
+
+```
+/dev/kvm                존재
+kvm_intel nested        Y
+qemu -enable-kvm        kvm support: enabled   ← 실측
+여유 RAM / 디스크        25GB / 294GB
+```
+
+**가장 큰 장점은 사람 손이 안 간다는 것입니다.** `.9` 안이라 에이전트가 VM
+생성부터 러너 등록까지 직접 합니다. Proxmox 자격증명도 필요 없습니다.
+
+**단, GPU는 여전히 안 됩니다.** 중첩 패스스루가 불가능합니다.
+
+```
+IOMMU 그룹 수           0개
+커널 cmdline            iommu 옵션 없음
+```
+
+되게 하려면 Proxmox가 `.9`에 vIOMMU를 열어주고 `.9` 커널에 `intel_iommu=on`을
+넣은 뒤 GPU를 `vfio-pci`에 묶어야 하는데, 그러면 **`.9`가 GPU를 잃습니다.**
+결국 "GPU를 누가 가질 것인가" 문제로 되돌아오므로 중첩으로는 해결되지 않습니다.
+
+#### 만드는 법 — 스크립트 한 줄, 사람 손 없음
+
+`scripts/win-ci/` 에 전부 들어 있습니다. Windows 설치 화면을 사람이 클릭할
+방법이 없으므로 **무인 설치**로 짰습니다.
+
+```bash
+scripts/win-ci/build.sh        # ISO 받기 + 무인설치 ISO 굽기 + 디스크 생성
+/home/claude/win-ci/start-vm.sh   # VM + 제어 서버 기동
+/home/claude/win-ci/boot-cd.sh reset   # CD 부팅 프롬프트 넘기기 (최초 1회)
+/home/claude/win-ci/status.sh     # 진행 상황
+/home/claude/win-ci/shot.sh a.png # 화면 스냅샷
+```
+
+네 부분이 이어달리기를 합니다.
+
+| 파일 | 어디서 도나 | 하는 일 |
+|---|---|---|
+| `unattend/autounattend.xml` | Windows Setup | 디스크 분할·설치·OOBE 건너뛰기·`ci` 자동 로그온 |
+| `unattend/setup/provision.ps1` | 첫 로그온 1회 | virtio 드라이버(네트워크·화면), 화면꺼짐/잠금 해제 |
+| `unattend/setup/agent.ps1` | 로그온마다 상주 | 호스트에서 `stage2.ps1` 을 받아 실행 |
+| `serve/stage2.ps1` | 호스트가 HTTP 로 제공 | Git·pwsh7·Python·Node·CMake·act_runner 설치 |
+
+**왜 설치 내용을 ISO 에 안 넣었나** — ISO 는 한 번 구우면 못 고칩니다. 설치
+스크립트를 ISO 에 박으면 한 줄 고칠 때마다 Windows 를 다시 깔아야 합니다.
+그래서 ISO 에는 껍데기(agent)만 넣고, 실제 설치 내용은 호스트의 HTTP 로
+가져옵니다. `serve/stage2.ps1` 을 고치면 게스트가 20초 안에 알아서 새로
+받아 실행합니다.
+
+호스트와 게스트를 잇는 통로는 두 개입니다.
+
+| 방향 | 통로 | 왜 |
+|---|---|---|
+| 호스트 → 게스트 | HTTP `10.0.2.2:8099` (QEMU user networking) | 스크립트·러너 토큰 전달 |
+| 게스트 → 호스트 | COM1 → `serial.log`, HTTP POST `/log` → `guest.log` | 네트워크가 **없는** 드라이버 설치 단계도 봐야 하므로 시리얼이 필수 |
+| 게스트 → 호스트 | HTTP POST `/artifact/<이름>` → `results/<이름>.log` | 검증 출력 **전문**. 바로 아래 참고 |
+
+##### 검증 결과는 `results/` 에 파일로 남습니다 — 그게 기준선입니다
+
+`stage2.ps1` 의 `Step` 이 각 단계 출력을 게스트 `C:\win-ci\out\` 에 한 줄씩
+기록하면서 호스트 `/home/claude/win-ci/results/` 로 올립니다. 판정 요약은
+`results/summary.log` 이고 **검증한 리비전이 박혀** 있습니다.
+
+처음에는 로그 채널로 마지막 몇 줄만 흘렸는데, `serial.log` 는 VM 이 뜰 때마다
+truncate 되고 `guest.log` 는 `stage2` 가 다시 돌 때만 채워집니다. 그래서 pytest
+실패 트레이스백이 호스트에 한 줄도 남지 않아, 화면을 읽고 옮겨 적는 수밖에
+없었습니다. 고친 뒤에 고쳐졌다고 말할 근거가 없는 상태였습니다.
+
+재검증은 리비전으로 요청합니다.
+
+```bash
+cd scripts/win-ci && ./sync.sh <sha>   # stage2 의 $TargetRev 를 그 커밋으로 박아 배포
+tail -f /home/claude/win-ci/guest.log  # 약 10분, 끝나면 results/summary.log 확인
+```
+
+게스트 agent 는 `stage2.ps1` **내용 해시가 바뀔 때만** 다시 돕니다. 커밋만
+푸시하면 재검증이 걸리지 않으니 sha 를 넘기세요. `build.sh` 를 다시 돌리면
+안 됩니다 — 지워둔 Windows ISO 4.8GB 를 다시 내려받습니다.
+
+접속 정보: 계정 `ci` / 비밀번호는 `~/.config/ejclaw/secrets.json` 의
+`win-ci.9` 항목. RDP 는 호스트 `127.0.0.1:13389`, VNC 는 `127.0.0.1:5919`.
+
+재부팅해도 살아납니다. `~/.config/systemd/user/win-ci{,-http}.service` 로
+등록돼 있고 `linger=yes` 라 로그인 없이 `default.target` 이 끌어올립니다.
+`systemd-run` 트랜지언트로 띄우면 `/run` 에만 남아 재부팅에 사라지니,
+디버깅으로 한 번 띄웠더라도 마지막에는 반드시 아래로 되돌려 놓으세요.
+
+```bash
+systemctl --user start default.target     # 부팅과 같은 경로로 기동
+systemctl --user is-enabled win-ci.service # enabled 여야 한다. transient 면 안 된다
+systemctl --user show win-ci.service -p FragmentPath   # ~/.config/... 를 가리켜야 한다
+```
+
+##### 설치가 끝난 뒤 무엇을 지우나 — 기준
+
+지우는 기준은 "VM 이 도는 데 계속 필요한가" 하나입니다.
+
+| 파일 | 설치 후 | 왜 |
+|---|---|---|
+| `iso/win11-ltsc.iso` (4.8GB) | **지운다** | 설치 미디어. 다시 깔 때만 필요하고 `build.sh` 가 받아온다 |
+| `iso/virtio-win.iso` (837MB) | 남긴다 | VM 에 계속 물려 있다. 드라이버 재설치·재프로비저닝이 여기서 읽는다 |
+| `unattend.iso` (0.4MB) | 남긴다 | VM 에 계속 물려 있다 |
+| `win-ci.qcow2` (14GB) | 남긴다 | VM 그 자체 |
+
+ISO 를 지우면 `-drive` 가 없는 파일을 가리켜 **qemu 가 기동 자체에 실패**합니다.
+재부팅 후 러너 호스트가 조용히 사라지므로, `run-vm.sh` 는 cdrom 을 있을 때만
+붙입니다. 그리고 같은 ISO 를 버전별로 여러 개 남겨두지 마세요. 어느 것이
+물려 있는지 헷갈리면 고친 줄 알았던 스크립트가 반영되지 않습니다. 현재
+물려 있는 것은 `query-block` 으로 확인합니다.
+
+##### 무인 설치에서 실제로 걸린 것들
+
+- **`Press any key to boot from CD`** — UEFI 는 이걸 5초 안에 안 누르면 CD 를
+  포기합니다. 무인인데 누를 사람이 없어서 QMP `send-key` 로 밀어 넣습니다.
+  단, **설치가 시작된 뒤에는 절대 키를 더 보내면 안 됩니다.** 남는 Enter 가
+  설치 화면의 `Cancel` 을 눌러 "Are you sure you want to quit?" 를 띄웁니다.
+  반대로 설치가 끝난 뒤 재부팅 때는 아무 키도 안 누르는 게 정답입니다.
+  그래야 CD 를 건너뛰고 디스크로 부팅합니다.
+- **시스템 디스크는 SATA(AHCI)** 로 둡니다. virtio-blk/scsi 로 하면 Windows
+  Setup 이 디스크 자체를 못 봐서 WinPE 단계 드라이버 주입이 필요해집니다.
+  네트워크·화면만 virtio 로 가고, 그 드라이버는 설치 후 ISO 에서 오프라인으로
+  넣습니다.
+- **Windows ISO 는 UDF** 입니다. ISO9660 층에는 `README.TXT` 하나뿐이라
+  `xorriso` 로 열면 비어 보입니다. `mount -t udf` 로 봐야 합니다.
+- `install.wim` 의 **인덱스 1** 이 `Windows 11 Enterprise LTSC 2024 Evaluation`
+  입니다(이미지 2개). `wiminfo` 로 확인하고 박았습니다.
+- **LTSC 에는 winget 이 없습니다.** 스토어가 빠져 있어서 설치 파일을 직접
+  받습니다.
+- **Node.js 가 필요합니다.** `act_runner` 의 host 모드는 `actions/checkout`,
+  `upload-artifact` 같은 JS 액션을 PATH 의 `node` 로 돌립니다. 빠뜨리면 그
+  단계들만 조용히 실패합니다.
+- **러너는 서비스가 아니라 로그온 예약 작업**이어야 합니다. 서비스로 돌리면
+  데스크톱 세션이 없어 GUI 테스트와 스크린샷이 전부 실패합니다.
+
+#### VM 에 얼마를 줄까 — 실측 근거
+
+**vCPU 4개 / RAM 8GB / 디스크 80GB.** 추측이 아니라 재보고 정한 값입니다.
+
+CPU 는 4개에서 포화합니다. 더 줘도 빨라지지 않습니다.
+
+```
+파이프라인(음성→자막)   2코어 13초 · 4코어 10초 · 8코어 11초
+테스트 190개            4코어 5.9초 · 8코어 5.8초
+```
+
+CI 작업 대부분이 단일 스레드라 코어를 늘려도 효과가 없습니다. 음성인식만
+병렬인데 그것도 4개에서 멈춥니다.
+
+RAM 8GB 는 Windows 11 이 쾌적하게 도는 최소선이고, 그 안에서 도는
+음성인식+번역이 2~3GB 를 씁니다. 디스크 80GB 는 Windows 30GB + 모델 캐시
+ 빌드 산출물 기준입니다.
+
+#### VM 의 Windows 는 진짜 Windows 인가
+
+**맞습니다. 같은 Windows 이고 같은 바이너리입니다.** 우리가 검증하려는 것들은
+코드 경로가 동일합니다.
+
+| | VM 에서 | 비고 |
+|---|---|---|
+| WASAPI 오디오 캡처 API | 동일 | 에뮬레이트된 사운드 장치를 잡을 뿐 API 는 같음 |
+| 전역 단축키(`RegisterHotKey`) | 동일 | |
+| 모니터 열거 API | 동일 | `max_outputs=2` 로 화면 2개를 줄 수 있음 |
+| PyInstaller exe 빌드·실행 | 동일 | |
+| CPU 명령어 집합 | 동일 | 중첩 KVM 이 호스트 CPU 기능을 그대로 노출 |
+
+다른 점은 셋입니다.
+
+- **GPU 없음** — CUDA·VRAM 검증은 `.9`(리눅스)에서 합니다. 위 참고.
+- **실제 게임 소리 없음** — 게임을 띄워 진짜 캡처하는 건 못 합니다.
+  대신 음성 파일을 넣어 자막까지 나오는지 자동 검증합니다.
+- **속도/지연이 다름** — 체감 지연 측정값은 실제 PC 기준이 아닙니다.
+
+모니터 선택을 검증하려면 화면을 2개 줘야 합니다. `--vga std` 는 1개뿐입니다.
+
+```
+-device virtio-vga,max_outputs=2      # KVM 기동 확인 완료
+```
+
+Windows 쪽에 virtio-gpu 드라이버(virtio-win ISO)가 깔려 있어야 2개로 잡힙니다.
+
+#### 100% 부하에서도 괜찮은가 — 재봤습니다
+
+**VM 4 vCPU 까지는 안전하고, `.9` 의 CPU 를 늘리면 오히려 해롭습니다.**
+
+`.9` 안에서 VM 이 4코어를 100% 써도 영향은 작습니다.
+
+```
+            부하 없음      VM 4코어 100%
+테스트         5.9초    ->    6.1초   (+3%)
+파이프라인      9.8초    ->   11.0초   (+12%)
+```
+
+문제는 호스트입니다. 물리 호스트는 i7-11700(8코어/**16스레드**)뿐인데
+`.5` 에서 운영 컨테이너 19개가 돌고 있습니다. `.5` 의 응답 속도를 재봤습니다.
+
+```
+.9 가 한가할 때          616~628ms   기준
+.9 가 4코어 사용         657~678ms   +7%   ← VM 이 100% 인 실제 상황
+.9 가 8코어 전부 사용   1487~1491ms  +140% ← 봇까지 동시에 바쁠 때
+```
+
+**그래서 `.9` 의 vCPU 는 늘리면 안 됩니다.** 늘릴수록 호스트 지분이 커져
+`.5` 의 운영 서비스가 느려집니다. 지금 8개가 적정 상한입니다.
+최악(8코어 전부)을 아예 막으려면 VM 을 CPU 상한과 함께 띄웁니다.
+
+```bash
+systemd-run --user --scope -p CPUQuota=400% -p CPUWeight=50 --unit win-ci   qemu-system-x86_64 -enable-kvm ...
+```
+
+`CPUWeight=50` 은 봇과 경합할 때 VM 이 양보한다는 뜻입니다.
+`CPUQuota=200%` 로 재봤을 때 `.5` 응답이 649~653ms 로 기준선과 같았습니다.
+
+RAM 은 최악을 다 더해도 여유가 있습니다.
+
+```
+ejclaw 봇 (실측 최대)          7.2 GB
+Windows VM 게스트              8.0 GB
+QEMU 오버헤드                  0.4 GB
+GPU 작업 동시 실행             3.0 GB
+tmpfs 워치독 경보선            3.0 GB
+─────────────────────────────────────
+최악 합계                     21.6 GB / 30 GB   (여유 8.4 GB)
+```
+
+**결론: CPU·RAM 모두 증설 없이 진행하면 됩니다.** RAM 만 여유를 두고 싶다면
+30 → 38GB 까지는 호스트가 감당합니다(호스트 62.6GB, 여유 약 24GB).
+CPU 는 늘리지 마세요.
+
+#### ⚠️ 메모리 cgroup 함정 — 반드시 `systemd-run --scope`
+
+에이전트 턴에서 그냥 `qemu`를 띄우면 VM이 **봇의 cgroup 안에서** 돕니다.
+`ejclaw.service`는 `MemoryHigh=16G`이고 평상시 5G를 쓰므로, 8G짜리 VM이
+그 안에 들어가면 상한에 부딪혀 봇이 OOM으로 죽습니다(전례 있음).
+
+```bash
+# 봇 cgroup 밖(app.slice 형제)에 VM 을 띄운다 — 실측으로 확인됨
+systemd-run --user --scope -p MemoryMax=10G --unit win-ci   qemu-system-x86_64 -enable-kvm -m 8192 ...
+```
+
+#### A vs B 비교
+
+| | A: `.9` 안 중첩 VM | B: Proxmox VM |
+|---|---|---|
+| 만드는 사람 | **에이전트가 직접** | 사용자 |
+| GPU | ❌ | ❌ (별도 GPU 추가 시 ⭕) |
+| 속도 | 중첩이라 다소 느림 | 네이티브 |
+| `.9` 재부팅 시 | 같이 죽음 | 영향 없음 |
+| RAM | `.9`의 30GB를 나눠 씀 | 독립 |
+
+CI는 타임아웃이 30분인데 파이프라인이 27초라 속도 여유가 충분합니다.
+**먼저 A로 띄워보고, 부족하면 B로 옮기는 편을 권합니다.**
+
+### 선택지 B — Proxmox에 Windows VM 만들기
+
+```bash
+# Proxmox 호스트에서 (VMID 는 비어 있는 번호로)
+qm create 920 --name win-ci --memory 8192 --cores 4   --net0 virtio,bridge=vmbr0 --scsihw virtio-scsi-single   --scsi0 local-lvm:80 --ostype win11 --machine q35 --bios ovmf   --efidisk0 local-lvm:1,efitype=4m,pre-enrolled-keys=1 --tpmstate0 local-lvm:1,version=v2.0   --ide2 local:iso/Win11.iso,media=cdrom --ide0 local:iso/virtio-win.iso,media=cdrom   --audio0 device=ich9-intel-hda,driver=none   --vga std
+```
+
+RAM 8GB / 디스크 80GB면 충분합니다(모델 캐시 포함). 아래 둘을 꼭 넣으세요.
+
+- `--audio0 ...` — **없으면 오디오 장치가 하나도 안 잡혀** WASAPI 점검이 실패합니다
+- `--vga std` — 화면이 있어야 자막 오버레이를 그리고 스크린샷을 찍습니다
+
+### VM 안에서 꼭 해야 하는 두 가지
+
+**1. 자동 로그온** — 러너가 서비스로 돌면 데스크톱 세션이 없어 GUI 테스트와
+스크린샷이 전부 실패합니다. 자동 로그온 + 로그온 시 실행이어야 합니다.
+
+```powershell
+# 관리자 PowerShell (VM 안이므로 부담 적음)
+$k = "HKLM:\SOFTWARE\Microsoft\Windows NT\CurrentVersion\Winlogon"
+Set-ItemProperty $k AutoAdminLogon 1
+Set-ItemProperty $k DefaultUserName "ci"
+Set-ItemProperty $k DefaultPassword "<비밀번호>"
+```
+
+**2. 화면 꺼짐·잠금 끄기** — 잠기면 GUI 테스트가 실패합니다.
+
+```powershell
+powercfg /change monitor-timeout-ac 0
+powercfg /change standby-timeout-ac 0
+```
+
+그 다음은 아래 일반 설치 절차와 같습니다. 러너는 **서비스가 아니라 로그온
+예약 작업**으로 등록하세요(아래 "항상 켜두고 싶다면" 참고).
+
+---

 ## 무엇이 자동으로 확인되나

@@ -30,11 +434,19 @@ Windows 러너를 하나 붙이면 push할 때마다 이 경로들이 자동으
 ### 1. 필요한 것 설치

 ```powershell
+winget install Git.Git                                  # 소스 받기 (checkout) 에 필요
+winget install Microsoft.PowerShell                     # 워크플로가 pwsh 7 을 씁니다
 winget install Python.Python.3.12
 winget install Kitware.CMake
 winget install Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools   # C++ 데스크톱 워크로드 선택
 ```

+`Git.Git` 과 `Microsoft.PowerShell` 은 빠뜨리기 쉬운데 둘 다 필수입니다.
+Git 이 없으면 소스를 못 받고, Windows 에 기본으로 깔린 PowerShell 은 5.1 이라
+워크플로가 쓰는 `pwsh`(7.x) 가 없으면 단계마다 실패합니다.
+설치 후 새 PowerShell 창을 열어 `git --version`, `pwsh --version` 이
+나오는지 확인하세요.
+
 ### 2. Gitea 러너 내려받기

 <https://gitea.com/gitea/act_runner/releases> 에서
--- a/native/process_loopback/main.cpp
+++ b/native/process_loopback/main.cpp
@@ -49,8 +49,13 @@ BOOL WINAPI ConsoleHandler(DWORD type) {
 }

 // ActivateAudioInterfaceAsync 완료 콜백. 결과를 이벤트로 넘겨준다.
+//
+// FtmBase 는 플래그가 아니라 섞어 넣는 클래스다. RuntimeClassFlags 안에
+// `ClassicCom | FtmBase` 로 넣으면 MSVC 가 C2275 로 거부한다(타입을 값 자리에
+// 썼으므로). 인터페이스 목록 쪽에 나열해야 한다 — ApplicationLoopback 샘플과
+// 같은 형태다.
 class ActivationHandler
-    : public RuntimeClass<RuntimeClassFlags<ClassicCom | FtmBase>,
+    : public RuntimeClass<RuntimeClassFlags<ClassicCom>, FtmBase,
                          IActivateAudioInterfaceCompletionHandler> {
 public:
    explicit ActivationHandler(HANDLE done) : done_(done) {}
--- a/packaging/livesub.spec
+++ b/packaging/livesub.spec
@@ -72,7 +72,8 @@ a = Analysis(                          # noqa: F821
    binaries=binaries,
    datas=datas,
    hiddenimports=hiddenimports,
-    hookspath=[],
+    # contrib 훅이 빌드를 중단시키는 것을 덮어쓴다 (hook-webrtcvad.py 주석 참고).
+    hookspath=[str(ROOT / "packaging" / "pyinstaller-hooks")],
    runtime_hooks=[],
    excludes=excludes,
    noarchive=False,
--- a/packaging/pyinstaller-hooks/hook-webrtcvad.py
+++ b/packaging/pyinstaller-hooks/hook-webrtcvad.py
@@ -0,0 +1,25 @@
+"""webrtcvad 훅 재정의 — contrib 훅이 배포 이름을 찾지 못해 빌드를 중단시킨다.
+
+우리가 설치하는 건 `webrtcvad-wheels` 다. 원본 `webrtcvad` 는 Windows 용 휠을
+올리지 않아서 MSVC 컴파일이 필요하기 때문이다. import 이름(`webrtcvad`)은 같지만
+**배포 이름이 다르다.**
+
+pyinstaller-hooks-contrib 의 `hook-webrtcvad.py` 는 `copy_metadata('webrtcvad')` 를
+부른다. 배포 이름이 없으니 `PackageNotFoundError` 가 나고, PyInstaller 는 훅 모듈
+import 실패를 `ImportErrorWhenRunningHook` 으로 올려 **빌드를 통째로 중단한다.**
+Windows 포터블 빌드가 정확히 여기서 죽어 dist\\LiveSub.exe 가 안 나왔다.
+
+hookspath 의 훅이 contrib 훅보다 먼저 검색되므로 같은 파일명으로 덮어쓴다.
+메타데이터를 실제 배포 이름으로 수집하고, 둘 다 없으면 그냥 넘어간다 —
+webrtcvad 런타임은 importlib.metadata 를 읽지 않으므로 없어도 동작한다.
+"""
+
+from PyInstaller.utils.hooks import copy_metadata
+
+datas = []
+for dist in ("webrtcvad-wheels", "webrtcvad"):
+    try:
+        datas = copy_metadata(dist)
+        break
+    except Exception:  # noqa: BLE001 - 배포 이름이 없을 때만 다음 후보로 넘어간다
+        continue
--- a/packaging/windows_smoke.py
+++ b/packaging/windows_smoke.py
@@ -160,6 +160,203 @@ def run_source_checks() -> None:
        return "스크린샷 2장 저장 (artifacts/)"


+# --- 전 파이프라인 점검 -----------------------------------------------------
+
+
+def run_pipeline_check(timeout_s: int = 900) -> None:
+    """오디오 파일 하나를 넣어 한국어 자막이 나오는지 끝까지 본다.
+
+    개별 부품이 다 통과해도 이어 붙이면 안 되는 경우가 있다. 이 점검이
+    통과하면 "음성인식 -> 번역 -> 자막" 이 실제로 동작한다는 뜻이다.
+
+    GPU 없이 CPU 로 돌린다. 서버의 GPU 없는 Windows VM 에서도 그대로 된다.
+    모델은 처음 한 번만 받고 그 뒤로는 캐시를 쓴다.
+    """
+    print(f"\n=== 전 파이프라인 (오디오 -> 자막), 플랫폼: {sys.platform} ===")
+
+    @check("오디오 파일 -> 한국어 자막")
+    def _pipeline():
+        from livesub.config import AppConfig
+        from livesub.core.engine import TranslationEngine
+
+        clip = ROOT / "tests" / "fixtures" / "en_callout_16k.wav"
+        if not clip.is_file():
+            raise RuntimeError(f"테스트 음성이 없습니다: {clip}")
+
+        cfg = AppConfig()
+        cfg.models.tier = "lightning"   # CI 에서는 가장 가벼운 티어로 충분하다
+        cfg.models.device = "cpu"       # GPU 없는 VM 에서도 돌아야 한다
+        cfg.models.preload_on_start = True
+        cfg.audio.backend = "file"
+        cfg.audio.target_process_name = str(clip)
+        cfg.audio.silence_ms = 400
+        cfg.performance.game_mode = False
+
+        lines: list = []
+        errors: list[str] = []
+
+        def on_status(status) -> None:
+            if status.state.value == "error":
+                errors.append(status.message)
+
+        engine = TranslationEngine(cfg, on_line=lines.append, on_status=on_status)
+        engine.start()
+        deadline = time.time() + timeout_s
+        try:
+            while time.time() < deadline and not errors:
+                if any(line.is_final for line in lines):
+                    break
+                time.sleep(0.5)
+        finally:
+            engine.shutdown()
+
+        if errors:
+            raise RuntimeError(f"엔진 오류: {errors[0]}")
+        finals = [line for line in lines if line.is_final]
+        if not finals:
+            raise RuntimeError(f"{timeout_s}초 안에 자막이 나오지 않았습니다")
+
+        line = finals[0]
+        if "enemy" not in line.source_text.lower():
+            raise RuntimeError(f"음성인식이 빗나갔습니다: {line.source_text!r}")
+        if not any("\uac00" <= ch <= "\ud7a3" for ch in line.translated_text):
+            raise RuntimeError(f"한국어 자막이 아닙니다: {line.translated_text!r}")
+
+        ARTIFACTS.mkdir(exist_ok=True)
+        (ARTIFACTS / "pipeline.txt").write_text(
+            f"원문: {line.source_text}\n자막: {line.translated_text}\n",
+            encoding="utf-8",
+        )
+        return f"{line.source_text!r} -> {line.translated_text!r}"
+
+
+# --- GPU 전용 점검 ----------------------------------------------------------
+
+
+def run_gpu_checks() -> None:
+    """GPU 가 있는 머신에서만 의미가 있는 것들.
+
+    GPU 는 한 VM 만 독점하므로(컨슈머 NVIDIA 는 vGPU 미지원) GPU 없는 CI VM
+    에서는 확인할 수 없다. 그래서 별도 러너 라벨(windows-gpu)로 떼어놨다.
+    여기서는 GPU 가 없으면 **분명히 실패**해야 한다 — GPU 를 확인하겠다고
+    부른 작업이 조용히 통과하면 안 된다.
+    """
+    print(f"\n=== GPU 전용 (플랫폼: {sys.platform}) ===")
+
+    @check("CUDA 사용 가능")
+    def _cuda():
+        import torch
+
+        if not torch.cuda.is_available():
+            raise RuntimeError(
+                "torch 가 CUDA 를 못 씁니다. CPU 빌드가 깔렸는지 확인하세요 "
+                "(pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128)"
+            )
+        idx = torch.cuda.current_device()
+        free, total = torch.cuda.mem_get_info(idx)
+        return f"{torch.cuda.get_device_name(idx)} · {total / 1024**3:.1f}GB (여유 {free / 1024**3:.1f}GB)"
+
+    @check("앱의 GPU 인식")
+    def _detect():
+        from livesub.models import detect_gpu
+
+        gpu = detect_gpu()
+        if not gpu.available:
+            raise RuntimeError(gpu.reason)
+        return f"{gpu.name} · {gpu.total_vram_mb / 1024:.1f}GB"
+
+    @check("VRAM 상한이 실제로 걸리는지")
+    def _vram():
+        from livesub.models.manager import apply_vram_limit
+
+        if not apply_vram_limit(0.35):
+            raise RuntimeError("상한 적용 실패 — 게임과 같이 쓸 때 VRAM 을 못 막습니다")
+        return "35% 상한 적용됨"
+
+    @check("티어 게이트가 뭐라고 하는지")
+    def _gate():
+        """앱이 각 torch 티어를 쓸 수 있다고 하는지, 아니면 왜 막는지.
+
+        여기서는 판정하지 않고 그대로 보고만 한다. VRAM 이 작은 GPU 에서
+        4·5티어가 막히는 건 정상이라 실패로 처리하면 안 된다. 진짜 판정은
+        아래 "실제 로드" 가 한다 — 게이트가 된다고 한 걸 못 올리면 그게 버그다.
+        """
+        from livesub.models.manager import detect_gpu, has_torch, tier_availability
+        from livesub.models.tiers import MTBackend, ordered_tiers
+
+        if not has_torch():
+            raise RuntimeError("torch 없음 — GPU 검증에는 일반 설치가 필요합니다")
+        gpu = detect_gpu()
+        parts = []
+        for t in ordered_tiers():
+            if t.mt.backend is not MTBackend.TRANSFORMERS:
+                continue
+            ok, reason = tier_availability(t, gpu)
+            parts.append(f"{t.name}={'가능' if ok else reason}")
+        return " / ".join(parts)
+
+    @check("게이트가 된다고 한 티어가 실제로 올라가는지")
+    def _real_load():
+        """게이트 판정을 **실물로 검증**한다.
+
+        게이트가 "가능"이라 한 torch 티어를 실제로 올려 번역까지 시킨다.
+        여기서 죽으면 앱이 사용자에게 거짓말을 하고 있다는 뜻이다.
+
+        게이트가 전부 막았다면 검증할 대상이 없다. 그건 이 GPU 의 한계이지
+        회귀가 아니므로 실패로 처리하지 않고 이유를 남긴다.
+        """
+        from livesub.models.glossary import Glossary
+        from livesub.models.manager import detect_gpu, tier_availability
+        from livesub.models.tiers import MTBackend, ordered_tiers
+        from livesub.models.translator import create_translator
+
+        gpu = detect_gpu()
+        allowed, blocked = [], []
+        for t in ordered_tiers():
+            if t.mt.backend is not MTBackend.TRANSFORMERS:
+                continue
+            ok, reason = tier_availability(t, gpu)
+            (allowed if ok else blocked).append(t if ok else f"{t.name}({reason})")
+
+        if not allowed:
+            return (
+                "검증 대상 없음 — 이 GPU 로는 torch 티어를 못 씁니다. "
+                f"{'; '.join(blocked)}"
+            )
+
+        tier = allowed[-1]   # 열린 것 중 가장 무거운 것
+        translator = create_translator(tier.mt, device="cuda")
+        translator.load()
+        try:
+            out = translator.translate("Enemy coming from the left.", "en", "ko", Glossary())
+        finally:
+            translator.unload()
+        if not any("\uac00" <= ch <= "\ud7a3" for ch in out):
+            raise RuntimeError(f"{tier.name}: 한국어가 아닙니다 — {out!r}")
+        return f"{tier.name} 로드·번역 성공 {out!r}"
+
+    @check("GPU 로 실제 번역 (1~3티어 CUDA 경로)")
+    def _translate():
+        from livesub.models.glossary import Glossary
+        from livesub.models.packs import build_glossary
+        from livesub.models.tiers import get_tier
+        from livesub.models.translator import create_translator
+
+        tier = get_tier("swift")   # CT2 지만 device=cuda 로 GPU 경로를 탄다
+        translator = create_translator(tier.mt, device="cuda")
+        translator.load()
+        glossary = build_glossary(Glossary(), ["fps-common", "pubg"])
+        try:
+            out = translator.translate("Enemy coming from the left.", "en", "ko", glossary)
+        finally:
+            translator.unload()
+        if not any("\uac00" <= ch <= "\ud7a3" for ch in out):
+            raise RuntimeError(f"한국어가 아닙니다: {out!r}")
+        ARTIFACTS.mkdir(exist_ok=True)
+        (ARTIFACTS / "gpu-translate.txt").write_text(out + "\n", encoding="utf-8")
+        return repr(out)
+
+
 # --- 빌드된 exe 점검 --------------------------------------------------------


@@ -195,10 +392,22 @@ def run_exe_check(exe: Path) -> None:
 def main() -> int:
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Windows 전용 점검")
    parser.add_argument("--exe", type=Path, help="빌드된 exe 를 점검")
+    parser.add_argument(
+        "--pipeline", action="store_true",
+        help="오디오 파일로 전 파이프라인 점검 (모델을 내려받으므로 느립니다)",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--gpu", action="store_true",
+        help="GPU 가 있는 머신에서만 되는 항목 점검 (CUDA·VRAM 상한·4/5티어)",
+    )
    args = parser.parse_args()

    if args.exe:
        run_exe_check(args.exe)
+    elif args.gpu:
+        run_gpu_checks()
+    elif args.pipeline:
+        run_pipeline_check()
    else:
        run_source_checks()

@@ -212,13 +421,15 @@ def main() -> int:
    print(f"\n{len(_results) - len(failed)}/{len(_results)} 통과")
    if failed:
        print("실패:", ", ".join(failed))
-    # 오디오 장치·보조 프로그램은 러너 환경에 따라 없을 수 있어 경고로만 둔다.
-    fatal = [n for n in failed if n not in {
+    # 오디오 장치·보조 프로그램·GPU 는 러너 환경에 따라 없을 수 있어 경고로만 둔다.
+    # 다만 --gpu 로 부른 경우엔 GPU 가 없는 것 자체가 실패다.
+    lenient = {
        "프로그램별 캡처 보조 프로그램",
        "소리 내는 프로그램 열거 (pycaw)",
        "WASAPI 루프백 장치 열거",
        "GPU 인식",
-    }]
+    }
+    fatal = failed if args.gpu else [n for n in failed if n not in lenient]
    return 1 if fatal else 0


--- a/pyproject.toml
+++ b/pyproject.toml
@@ -43,7 +43,10 @@ finetune = [
  "accelerate>=0.33",
  "bitsandbytes>=0.43; platform_system != 'Darwin'",
 ]
-dev = ["pytest>=8.0", "ruff>=0.6"]
+# webrtcvad 는 포터블 exe 의존성이라 CI 환경에는 항상 있다. 개발 venv 에만 없으면
+# `_is_speech` 의 webrtcvad 경로가 로컬에서 통째로 안 돌고, 그 결과 같은 테스트가
+# 로컬에서는 통과하고 Windows CI 에서만 깨진다 (실제로 그랬다). 환경을 맞춘다.
+dev = ["pytest>=8.0", "ruff>=0.6", "webrtcvad-wheels>=2.0.14"]

 [project.scripts]
 livesub = "livesub.app:main"
--- a/scripts/gpu-check.sh
+++ b/scripts/gpu-check.sh
@@ -0,0 +1,34 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# GPU 검증 — RTX 5050 이 달린 .9(리눅스)에서 돌린다.
+#
+# GPU 는 한 VM 만 독점하므로 Windows CI VM 에는 GPU 가 없다. 그래서 CUDA
+# 인식·VRAM 상한·티어 게이트·실제 GPU 번역은 GPU 가 실제로 있는 여기서
+# 확인한다. Windows 전용 경로(오디오·단축키·exe)는 Windows 러너가 맡는다.
+#
+#     scripts/gpu-check.sh
+#
+# 종료코드 0 이면 전부 통과. 항목 하나라도 실패하면 1.
+set -euo pipefail
+
+ROOT="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/.." && pwd)"
+VENV="${GPU_VENV:-/home/claude/gpu-venv}"
+
+if [[ ! -x "$VENV/bin/python" ]]; then
+  echo "GPU 용 파이썬이 없습니다: $VENV/bin/python" >&2
+  echo "GPU_VENV 로 경로를 지정하거나 torch(CUDA 빌드)가 깔린 venv 를 만드세요." >&2
+  exit 1
+fi
+
+# CTranslate2 가 libcublas.so.12 를 직접 찾는다. torch 가 딸려온 nvidia
+# 패키지 안에 있으므로 경로를 잡아준다. 없으면
+# "Library libcublas.so.12 is not found" 로 GPU 번역만 조용히 실패한다.
+NV="$("$VENV/bin/python" -c 'import nvidia,os;print(os.path.dirname(nvidia.__file__))' 2>/dev/null || true)"
+if [[ -n "$NV" ]]; then
+  for lib in cublas cudnn; do
+    [[ -d "$NV/$lib/lib" ]] && export LD_LIBRARY_PATH="$NV/$lib/lib:${LD_LIBRARY_PATH:-}"
+  done
+fi
+
+cd "$ROOT"
+export PYTHONPATH="src"
+exec "$VENV/bin/python" packaging/windows_smoke.py --gpu
--- a/scripts/win-ci/boot-cd.sh
+++ b/scripts/win-ci/boot-cd.sh
@@ -0,0 +1,44 @@
+#!/bin/bash
+# "Press any key to boot from CD or DVD" 를 넘긴다.
+#
+# UEFI 부팅 시 Windows ISO 는 매번 이 프롬프트를 띄우고 약 5초 안에 키가
+# 없으면 CD 부팅을 포기한다. 무인 설치인데 사람이 눌러줄 수 없으므로
+# 리셋 직후부터 키를 계속 밀어 넣는다.
+#
+# ⚠️ 설치가 시작된 뒤에는 절대 실행하지 말 것. 남는 Enter 가 설치 화면의
+# Cancel 버튼을 눌러 "Are you sure you want to quit?" 가 뜬다 (실제로 겪음).
+# 설치가 끝난 뒤 재부팅 때는 키를 안 누르는 게 정답이다 - 그래야 CD 를
+# 건너뛰고 디스크로 부팅한다.
+#
+# 사용법: ./boot-cd.sh [reset]   - reset 을 주면 VM 을 먼저 리셋한다
+set -euo pipefail
+MODE="${1:-}"
+python3 - "$MODE" <<'PY'
+import json, socket, sys, time
+mode = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else ""
+s = socket.socket(socket.AF_UNIX); s.settimeout(20)
+s.connect("/home/claude/win-ci/qmp.sock")
+f = s.makefile("rwb")
+f.readline()
+def cmd(o):
+    f.write((json.dumps(o) + "\n").encode()); f.flush()
+    while True:
+        line = f.readline()
+        if not line: raise SystemExit("qmp closed")
+        m = json.loads(line)
+        if "return" in m or "error" in m: return m
+cmd({"execute": "qmp_capabilities"})
+if mode == "reset":
+    print(cmd({"execute": "system_reset"}))
+    time.sleep(3)
+# 프롬프트 창은 5초뿐이지만 펌웨어 POST 시간이 들쭉날쭉하다. 25초면 충분하고,
+# 그 이상 밀면 설치 화면까지 Enter 가 새어 들어간다.
+deadline = time.time() + 25
+n = 0
+while time.time() < deadline:
+    cmd({"execute": "send-key",
+         "arguments": {"keys": [{"type": "qcode", "data": "ret"}]}})
+    n += 1
+    time.sleep(0.4)
+print("sent", n, "keys")
+PY
--- a/scripts/win-ci/build.sh
+++ b/scripts/win-ci/build.sh
@@ -0,0 +1,64 @@
+#!/bin/bash
+# win-ci Windows VM 을 처음부터 만든다 (.9 안 중첩 KVM, 무인 설치).
+#
+#   ./build.sh          ISO 내려받기 + 무인설치 ISO 굽기 + 디스크 생성
+#   ./start-vm.sh       VM + 제어 서버 기동 (systemd 트랜지언트 유닛)
+#   ./boot-cd.sh reset  "Press any key to boot from CD" 넘기기 (최초 1회만)
+#   ./status.sh         진행 상황
+#   ./shot.sh out.png   화면 스냅샷
+#
+# 사람이 클릭할 일은 없다. autounattend.xml 이 설치를 끝내고, provision.ps1 이
+# virtio 드라이버를 넣고, agent.ps1 이 호스트에서 stage2.ps1 을 받아 개발도구와
+# act_runner 를 깐다.
+#
+# 필요 패키지: qemu-system-x86 ovmf swtpm swtpm-tools xorriso
+# 그리고 실행 계정이 kvm 그룹에 있어야 한다 (없으면 sg kvm -c '...' 로 감싼다).
+set -euo pipefail
+
+D="${WIN_CI_DIR:-/home/claude/win-ci}"
+HERE="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
+
+WIN_ISO_URL='https://go.microsoft.com/fwlink/p/?linkid=2289029'   # Win11 Ent LTSC 2024 평가판(90일, 키 불필요)
+VIRTIO_URL='https://fedorapeople.org/groups/virt/virtio-win/direct-downloads/stable-virtio/virtio-win.iso'
+
+mkdir -p "$D/iso" "$D/serve" "$D/swtpm" "$D/unattend-root/setup"
+
+fetch() {  # url dest 최소크기MB
+  if [ -f "$2" ] && [ "$(stat -c%s "$2")" -gt $(( $3 * 1024 * 1024 )) ]; then
+    echo "이미 있음: $2"; return
+  fi
+  echo "다운로드: $2"
+  curl -fL --retry 3 -o "$2" "$1"
+}
+
+fetch "$WIN_ISO_URL"  "$D/iso/win11-ltsc.iso" 4000
+fetch "$VIRTIO_URL"   "$D/iso/virtio-win.iso"  500
+
+# 무인 설치 미디어. Windows Setup 이 붙어 있는 모든 드라이브 루트에서
+# autounattend.xml 을 찾으므로 CD 로 물려주면 된다.
+cp "$HERE/unattend/autounattend.xml" "$D/unattend-root/"
+
+# ⚠️ .ps1 은 반드시 UTF-8 BOM 으로 넣는다.
+# Windows PowerShell 5.1 은 BOM 이 없으면 현재 ANSI 코드페이지(en-US -> CP1252)로
+# 읽는다. 한글 주석의 UTF-8 바이트가 CP1252 에서 스마트따옴표(“ ” ‘)로 변하고,
+# PowerShell 은 그걸 문자열 시작으로 보고 스크립트 뒤를 전부 삼킨다. 증상은
+# 엉뚱하게도 "Missing closing '}' in statement block" 이다. 실제로 이것 때문에
+# 첫 설치의 provision.ps1 이 통째로 안 돌았다.
+for f in "$HERE/unattend/setup/"*.ps1; do
+  out="$D/unattend-root/setup/$(basename "$f")"
+  printf '\xef\xbb\xbf' > "$out"
+  cat "$f" >> "$out"
+done
+xorriso -as mkisofs -V UNATTEND -J -joliet-long -R -o "$D/unattend.iso" "$D/unattend-root/"
+
+# 호스트 제어 채널이 내려줄 스크립트
+cp "$HERE/serve/stage2.ps1" "$D/serve/"
+cp "$HERE"/*.sh "$HERE"/serve-host.py "$D/"
+chmod +x "$D"/*.sh
+
+[ -f "$D/win-ci.qcow2" ] || qemu-img create -f qcow2 "$D/win-ci.qcow2" 80G
+# SecureBoot 용 - MS 키가 미리 들어 있는 변수 이미지여야 Windows 부트로더가 통과한다
+[ -f "$D/OVMF_VARS.fd" ] || cp /usr/share/OVMF/OVMF_VARS_4M.ms.fd "$D/OVMF_VARS.fd"
+
+echo
+echo "준비 끝. 다음: $D/start-vm.sh  그리고  $D/boot-cd.sh reset"
--- a/scripts/win-ci/click.sh
+++ b/scripts/win-ci/click.sh
@@ -0,0 +1,28 @@
+#!/bin/bash
+# VM 화면의 좌표를 클릭한다 (usb-tablet 절대좌표).
+# 사용법: ./click.sh <x> <y> [화면폭 화면높이]   기본 1280x800
+set -euo pipefail
+python3 - "$@" <<'PY'
+import json, socket, sys, time
+x, y = int(sys.argv[1]), int(sys.argv[2])
+W = int(sys.argv[3]) if len(sys.argv) > 3 else 1280
+H = int(sys.argv[4]) if len(sys.argv) > 4 else 800
+s = socket.socket(socket.AF_UNIX); s.settimeout(20)
+s.connect("/home/claude/win-ci/qmp.sock"); f = s.makefile("rwb"); f.readline()
+def cmd(o):
+    f.write((json.dumps(o)+"\n").encode()); f.flush()
+    while True:
+        m = json.loads(f.readline())
+        if "return" in m or "error" in m: return m
+cmd({"execute": "qmp_capabilities"})
+ax, ay = int(x / W * 32767), int(y / H * 32767)
+ev = [{"type": "abs", "data": {"axis": "x", "value": ax}},
+      {"type": "abs", "data": {"axis": "y", "value": ay}}]
+print(cmd({"execute": "input-send-event", "arguments": {"events": ev}}))
+time.sleep(0.3)
+print(cmd({"execute": "input-send-event", "arguments": {"events": [
+    {"type": "btn", "data": {"down": True,  "button": "left"}}]}}))
+time.sleep(0.15)
+print(cmd({"execute": "input-send-event", "arguments": {"events": [
+    {"type": "btn", "data": {"down": False, "button": "left"}}]}}))
+PY
--- a/scripts/win-ci/run-vm.sh
+++ b/scripts/win-ci/run-vm.sh
@@ -0,0 +1,68 @@
+#!/bin/bash
+# win-ci Windows VM 기동 (.9 안 중첩 KVM)
+#
+# 이 스크립트를 직접 실행하지 말 것. start-vm.sh 가 systemd 트랜지언트 유닛으로
+# 띄운다. 에이전트 턴에서 그냥 qemu 를 띄우면 ejclaw.service 의 cgroup 안에서
+# 돌아 MemoryHigh=16G 상한을 쳐서 봇이 OOM 으로 죽는다 (2026-07-26 전례).
+
+set -euo pipefail
+D=/home/claude/win-ci
+cd "$D"
+
+# TPM 2.0 - Windows 11 요구사항
+if [ ! -S "$D/swtpm/sock" ]; then
+  swtpm socket --tpmstate "dir=$D/swtpm" \
+    --ctrl "type=unixio,path=$D/swtpm/sock" --tpm2 -d
+  for i in $(seq 1 20); do [ -S "$D/swtpm/sock" ] && break; sleep 0.3; done
+fi
+
+rm -f "$D/qmp.sock"
+
+# 설치가 끝나면 Windows ISO(4.8GB)는 필요 없어서 지운다. 그래도 유닛이 뜨도록
+# 없는 ISO 는 그냥 건너뛴다. 없는 파일을 -drive 로 주면 qemu 가 기동에 실패해
+# 재부팅 후 러너 호스트가 조용히 사라진다.
+CDROMS=()
+add_cd() {  # 파일 버스 [bootindex]
+  [ -f "$1" ] || { echo "cdrom 건너뜀 (없음): $1" >&2; return; }
+  local id="cd$(basename "$1" | tr -cd 'a-z0-9')"
+  CDROMS+=( -drive "file=$1,if=none,id=$id,media=cdrom,readonly=on" )
+  if [ -n "${3:-}" ]; then
+    CDROMS+=( -device "ide-cd,drive=$id,bus=$2,bootindex=$3" )
+  else
+    CDROMS+=( -device "ide-cd,drive=$id,bus=$2" )
+  fi
+}
+add_cd "$D/iso/win11-ltsc.iso" ide.1 1
+add_cd "$D/iso/virtio-win.iso" ide.2
+add_cd "$D/unattend.iso"       ide.3
+
+exec qemu-system-x86_64 \
+  -name win-ci,process=win-ci \
+  -machine q35,smm=on,vmport=off \
+  -accel kvm \
+  -cpu host,hv_relaxed,hv_spinlocks=0x1fff,hv_vapic,hv_time \
+  -smp 4,sockets=1,cores=4,threads=1 \
+  -m 8192 \
+  -rtc base=localtime,driftfix=slew \
+  -global driver=cfi.pflash01,property=secure,value=on \
+  -global ICH9-LPC.disable_s3=1 \
+  -drive if=pflash,format=raw,unit=0,readonly=on,file=/usr/share/OVMF/OVMF_CODE_4M.secboot.fd \
+  -drive if=pflash,format=raw,unit=1,file="$D/OVMF_VARS.fd" \
+  -chardev "socket,id=chrtpm,path=$D/swtpm/sock" \
+  -tpmdev emulator,id=tpm0,chardev=chrtpm \
+  -device tpm-tis,tpmdev=tpm0 \
+  -device virtio-vga,max_outputs=2,xres=1920,yres=1080 \
+  -audiodev none,id=aud0 \
+  -device intel-hda \
+  -device hda-duplex,audiodev=aud0 \
+  -netdev user,id=net0,hostfwd=tcp:127.0.0.1:13389-:3389 \
+  -device virtio-net-pci,netdev=net0 \
+  -device qemu-xhci,id=xhci \
+  -device usb-kbd -device usb-tablet \
+  -drive "file=$D/win-ci.qcow2,if=none,id=sysdisk,format=qcow2,cache=writeback,discard=unmap,aio=threads" \
+  -device ide-hd,drive=sysdisk,bus=ide.0,bootindex=2 \
+  "${CDROMS[@]}" \
+  -serial "file:$D/serial.log" \
+  -qmp "unix:$D/qmp.sock,server=on,wait=off" \
+  -vnc 127.0.0.1:19 \
+  -boot menu=off,strict=on
--- a/scripts/win-ci/serve-host.py
+++ b/scripts/win-ci/serve-host.py
@@ -0,0 +1,129 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""win-ci VM 과의 통신 채널.
+
+게스트(Windows)는 QEMU user networking 안에 있어서 호스트를 10.0.2.2 로 본다.
+이 서버는 그 반대편이다.
+
+  GET  /ping             게스트가 네트워크 올라왔는지 확인용
+  GET  /stage2.ps1       게스트가 실행할 설치 스크립트 (serve/ 안의 파일 그대로)
+  GET  /<file>           serve/ 안의 아무 파일 (러너 등록 토큰 등)
+  POST /log              게스트 로그 -> guest.log 에 append
+  POST /artifact/<name>  게스트 명령 출력 원본 -> results/<name> 에 파일로 저장
+
+/artifact 가 필요한 이유: 게스트 검증 결과를 사람이 화면에서 읽고 옮겨 적으면
+"고쳤다"를 증명할 기준선이 안 남는다. serial.log 는 VM 이 뜰 때마다 truncate 되고
+로그 채널은 마지막 몇 줄만 흘린다. pytest 트레이스백처럼 전문이 필요한 출력은
+반드시 이 엔드포인트로 호스트 파일에 떨어뜨린다.
+
+127.0.0.1 만 바인딩한다. slirp 의 10.0.2.2 는 호스트 루프백으로 들어오므로
+외부에 열 필요가 없다.
+"""
+import http.server
+import os
+import posixpath
+import socketserver
+import sys
+from datetime import datetime
+
+ROOT = "/home/claude/win-ci/serve"
+LOG = "/home/claude/win-ci/guest.log"
+RESULTS = "/home/claude/win-ci/results"
+PORT = 8099
+# 로그 전문뿐 아니라 빌드된 포터블 exe(100MB+)도 이 통로로 회수한다.
+# 32MB 로 두면 배포할 exe 가 413 으로 튕긴다.
+MAX_ARTIFACT = 1024 * 1024 * 1024
+CHUNK = 1024 * 1024
+
+
+class Handler(http.server.SimpleHTTPRequestHandler):
+    def __init__(self, *a, **kw):
+        super().__init__(*a, directory=ROOT, **kw)
+
+    def guess_type(self, path):
+        # .ps1 은 charset 을 반드시 명시한다. 없으면 PowerShell 쪽에서
+        # ISO-8859-1 로 디코딩해 한글 주석이 깨지고, 깨진 바이트가 CP1252 의
+        # 스마트따옴표가 되어 파서가 스크립트를 통째로 삼킨다.
+        if str(path).endswith(".ps1"):
+            return "text/plain; charset=utf-8"
+        return super().guess_type(path)
+
+    def do_GET(self):
+        if self.path.rstrip("/") == "/ping":
+            body = b"pong\n"
+            self.send_response(200)
+            self.send_header("Content-Type", "text/plain")
+            self.send_header("Content-Length", str(len(body)))
+            self.end_headers()
+            self.wfile.write(body)
+            return
+        super().do_GET()
+
+    def do_POST(self):
+        path = self.path.rstrip("/")
+        if path == "/log":
+            self._recv_log()
+        elif path.startswith("/artifact/"):
+            self._recv_artifact(path[len("/artifact/") :])
+        else:
+            self.send_error(404)
+
+    def _recv_log(self):
+        n = int(self.headers.get("Content-Length") or 0)
+        data = self.rfile.read(n).decode("utf-8", "replace").strip()
+        with open(LOG, "a", encoding="utf-8") as f:
+            f.write(f"{datetime.now():%Y-%m-%d %H:%M:%S} {data}\n")
+        self.send_response(204)
+        self.end_headers()
+
+    def _recv_artifact(self, name):
+        # 게스트가 주는 이름을 그대로 경로에 쓰면 안 된다. 파일명만 취한다.
+        name = posixpath.basename(name.replace("\\", "/"))
+        if not name or name.startswith("."):
+            self.send_error(400, "bad artifact name")
+            return
+        n = int(self.headers.get("Content-Length") or 0)
+        if n > MAX_ARTIFACT:
+            self.send_error(413, "artifact too large")
+            return
+        os.makedirs(RESULTS, exist_ok=True)
+        # 통째로 read() 하지 않는다. exe 는 100MB 가 넘어서 메모리에 다 올리면
+        # 봇 cgroup 의 메모리 상한을 건드린다. 조각으로 받아 바로 디스크에 쓴다.
+        #
+        # 그리고 임시 이름으로 받아 끝난 뒤에 옮긴다. 전송 중에 끊기면 반쪽짜리
+        # 파일이 정상 결과물처럼 남아 그대로 릴리스에 올라갈 수 있다.
+        final = os.path.join(RESULTS, name)
+        tmp = final + ".part"
+        left = n
+        with open(tmp, "wb") as f:
+            while left > 0:
+                block = self.rfile.read(min(CHUNK, left))
+                if not block:
+                    break
+                f.write(block)
+                left -= len(block)
+        if left:
+            os.remove(tmp)
+            self.send_error(400, "artifact truncated")
+            return
+        os.replace(tmp, final)
+        print(f"artifact {name} {n} bytes", flush=True)
+        self.send_response(204)
+        self.end_headers()
+
+    def log_message(self, fmt, *args):
+        # 접근 로그는 stdout 으로만. journald 가 받는다.
+        sys.stdout.write(f"{self.address_string()} {fmt % args}\n")
+        sys.stdout.flush()
+
+
+class Server(socketserver.ThreadingTCPServer):
+    allow_reuse_address = True
+    daemon_threads = True
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    os.makedirs(ROOT, exist_ok=True)
+    os.makedirs(RESULTS, exist_ok=True)
+    with Server(("127.0.0.1", PORT), Handler) as httpd:
+        print(f"win-ci control server on 127.0.0.1:{PORT}, root={ROOT}", flush=True)
+        httpd.serve_forever()
--- a/scripts/win-ci/serve/stage2.ps1
+++ b/scripts/win-ci/serve/stage2.ps1
@@ -0,0 +1,413 @@
+# win-ci VM 설치 스크립트 (호스트가 HTTP 로 내려준다 - agent.ps1 이 실행)
+#
+# 이 파일은 호스트의 /home/claude/win-ci/serve/stage2.ps1 이다. 고치면 게스트가
+# 20초 안에 알아서 새로 받아 실행한다. Windows 재설치 필요 없다.
+#
+# 규칙: 반드시 idempotent. 이미 깔린 건 건너뛴다. 중간에 죽어도 다시 돌 수 있다.
+#
+# LTSC 2024 에는 winget(스토어)이 없다. 그래서 설치 파일을 직접 받는다.
+
+$ErrorActionPreference = 'Stop'
+[Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [Net.SecurityProtocolType]::Tls12
+
+# 자식 프로세스 stdout 을 UTF-8 로 해독한다.
+#
+# 이게 없으면 PowerShell 이 자식의 출력을 콘솔 코드페이지(LTSC en-US = 437)로
+# 읽는다. python 쪽은 PYTHONUTF8=1 로 UTF-8 을 내보내므로 한글이 전부 깨져서
+# 호스트로 회수한 증거 파일의 실패 메시지를 읽을 수 없다. 여기서 바꾸는 건
+# '해독' 쪽이라 파일 저장 인코딩(StreamWriter 는 UTF-8 고정)과는 무관하다.
+try { [Console]::OutputEncoding = [Text.UTF8Encoding]::new($false) } catch { }
+
+$Dl = 'C:\win-ci\dl'
+New-Item -ItemType Directory -Force -Path $Dl | Out-Null
+
+# Write-Output 를 쓰면 안 된다. 함수 안에서 부르면 그 함수의 반환값에
+# 로그 문자열이 섞여 들어가 $f 가 배열이 되고, Start-Process 가
+# "Cannot convert System.Object[] to System.String" 으로 죽는다.
+# 실제로 이것 때문에 Git 설치가 실패했다.
+function Log($m) { Write-Host "$m" }
+
+function Get-File($url, $name) {
+    $out = Join-Path $Dl $name
+    if ((Test-Path $out) -and (Get-Item $out).Length -gt 1mb) { Log "캐시 사용 $name"; return $out }
+    for ($i = 1; $i -le 3; $i++) {
+        try {
+            Log "다운로드 ($i/3) $name"
+            Invoke-WebRequest -Uri $url -OutFile $out -UseBasicParsing -TimeoutSec 600
+            return $out
+        } catch {
+            Log "실패: $($_.Exception.Message)"
+            if ($i -eq 3) { throw }
+            Start-Sleep -Seconds 10
+        }
+    }
+}
+
+function Sync-Path {
+    $m = [Environment]::GetEnvironmentVariable('Path', 'Machine')
+    $u = [Environment]::GetEnvironmentVariable('Path', 'User')
+    $env:Path = "$m;$u"
+}
+
+function Have($exe) { Sync-Path; return [bool](Get-Command $exe -ErrorAction SilentlyContinue) }
+
+# ------------------------------------------------------------------ Git
+# actions/checkout@v4 가 git 을 쓴다. 없으면 소스를 못 받는다.
+if (Have 'git') {
+    Log "git 이미 있음: $(git --version)"
+} else {
+    $f = Get-File 'https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.55.0.windows.5/Git-2.55.0.5-64-bit.exe' 'git.exe'
+    Log "Git 설치 중"
+    Start-Process $f -ArgumentList '/VERYSILENT', '/NORESTART', '/NOCANCEL', '/SP-' -Wait
+    if (-not (Have 'git')) { throw 'git 설치 실패' }
+    Log "git 설치 완료: $(git --version)"
+}
+
+# ------------------------------------------------------------------ pwsh 7
+# 워크플로가 shell: pwsh 를 쓴다. Windows 기본은 5.1 이라 별도로 필요하다.
+if (Have 'pwsh') {
+    Log "pwsh 이미 있음: $(pwsh --version)"
+} else {
+    $f = Get-File 'https://github.com/PowerShell/PowerShell/releases/download/v7.4.6/PowerShell-7.4.6-win-x64.msi' 'pwsh.msi'
+    Log "PowerShell 7 설치 중"
+    Start-Process 'msiexec.exe' -ArgumentList '/i', "`"$f`"", '/qn', '/norestart', 'ADD_PATH=1' -Wait
+    if (-not (Have 'pwsh')) { throw 'pwsh 설치 실패' }
+    Log "pwsh 설치 완료: $(pwsh --version)"
+}
+
+# ------------------------------------------------------------------ Python 3.12
+if (Have 'python') {
+    Log "python 이미 있음: $(python --version 2>&1)"
+} else {
+    $f = Get-File 'https://www.python.org/ftp/python/3.12.10/python-3.12.10-amd64.exe' 'python.exe'
+    Log "Python 3.12 설치 중"
+    Start-Process $f -ArgumentList '/quiet', 'InstallAllUsers=1', 'PrependPath=1', `
+        'Include_test=0', 'Include_launcher=1', 'AssociateFiles=0' -Wait
+    if (-not (Have 'python')) { throw 'python 설치 실패' }
+    Log "python 설치 완료: $(python --version 2>&1)"
+}
+
+# ------------------------------------------------------------------ Node
+# act_runner 의 host 모드는 JS 액션(checkout, upload-artifact)을 돌리려고
+# PATH 의 node 를 쓴다. 없으면 그 단계들이 전부 실패한다.
+if (Have 'node') {
+    Log "node 이미 있음: $(node --version)"
+} else {
+    $f = Get-File 'https://nodejs.org/dist/v22.20.0/node-v22.20.0-x64.msi' 'node.msi'
+    Log "Node.js 설치 중"
+    Start-Process 'msiexec.exe' -ArgumentList '/i', "`"$f`"", '/qn', '/norestart' -Wait
+    if (-not (Have 'node')) { throw 'node 설치 실패' }
+    Log "node 설치 완료: $(node --version)"
+}
+
+# ------------------------------------------------------------------ CMake
+# native\process_loopback 빌드용. 워크플로에서 continue-on-error 지만 있으면 검증된다.
+if (Have 'cmake') {
+    Log "cmake 이미 있음: $(cmake --version | Select-Object -First 1)"
+} else {
+    $f = Get-File 'https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.31.6/cmake-3.31.6-windows-x86_64.msi' 'cmake.msi'
+    Log "CMake 설치 중"
+    Start-Process 'msiexec.exe' -ArgumentList '/i', "`"$f`"", '/qn', '/norestart', 'ADD_CMAKE_TO_PATH=System' -Wait
+    Sync-Path
+    if (Have 'cmake') { Log "cmake 설치 완료: $(cmake --version | Select-Object -First 1)" }
+    else { Log "WARN cmake 설치 실패 - 워크플로의 native 빌드 단계는 건너뛰어진다" }
+}
+
+# ------------------------------------------------------ VS 2022 Build Tools (C++)
+# livesub_capture.exe (native\process_loopback) 는 WASAPI 프로세스 루프백을 쓴다.
+# 그 헤더(audioclientactivationparams.h)와 WRL 은 Windows SDK + MSVC 에만 있다.
+# cmake 만 깔면 "generator 는 있는데 컴파일러가 없다"로 configure 에서 죽는다.
+#
+# 왜 빠뜨리면 안 되나: 이 exe 가 없으면 포터블 빌드가 그대로 성공하되
+# 프로그램별 캡처가 장치 전체 캡처로 조용히 폴백된다. 즉 "게임 소리만 받는다"는
+# 핵심 기능이 빠진 채로 exe 가 나온다. 실제로 그 상태의 exe 가 한 번 나왔다.
+$VsWhere = Join-Path ${env:ProgramFiles(x86)} 'Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe'
+function Get-MsvcRoot {
+    if (-not (Test-Path $VsWhere)) { return $null }
+    $p = & $VsWhere -latest -products * `
+            -requires Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 `
+            -property installationPath 2>$null
+    if ($p) { return ($p | Select-Object -First 1) }
+    return $null
+}
+$msvc = Get-MsvcRoot
+if ($msvc) {
+    Log "MSVC 이미 있음: $msvc"
+} else {
+    $f = Get-File 'https://aka.ms/vs/17/release/vs_BuildTools.exe' 'vs_BuildTools.exe'
+    Log "VS 2022 Build Tools 설치 중 (C++ 워크로드, 수 GB - 20분 이상 걸린다)"
+    # --wait 없이 Start-Process -Wait 만 쓰면 부트스트래퍼가 먼저 반환해 버려
+    # 설치가 끝나기 전에 다음 단계로 넘어간다. 둘 다 있어야 한다.
+    $p = Start-Process $f -Wait -PassThru -ArgumentList `
+        '--quiet', '--wait', '--norestart', '--nocache', `
+        '--add', 'Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools', '--includeRecommended'
+    # 3010 = 설치는 됐고 재부팅만 권고. 실패가 아니다.
+    Log "Build Tools 설치기 종료코드 $($p.ExitCode)"
+    $msvc = Get-MsvcRoot
+    if ($msvc) { Log "MSVC 설치 완료: $msvc" }
+    else { Log "WARN MSVC 설치 실패 - livesub_capture.exe 를 빌드할 수 없다" }
+}
+
+# ------------------------------------------------------------------ act_runner
+$RunnerDir = 'C:\gitea-runner'
+$RunnerExe = Join-Path $RunnerDir 'act_runner.exe'
+New-Item -ItemType Directory -Force -Path $RunnerDir | Out-Null
+if (Test-Path $RunnerExe) {
+    Log "act_runner 이미 있음"
+} else {
+    Log "act_runner 다운로드"
+    Invoke-WebRequest -Uri 'https://dl.gitea.com/act_runner/0.2.13/act_runner-0.2.13-windows-amd64.exe' `
+        -OutFile $RunnerExe -UseBasicParsing -TimeoutSec 300
+    Log "act_runner 받음: $((Get-Item $RunnerExe).Length) bytes"
+}
+
+# GPU 러너와 달리 이건 CPU 러너지만, 같은 원칙으로 capacity 1 로 고정한다.
+# 이 VM 은 vCPU 4개뿐이라 두 작업이 동시에 돌면 둘 다 느려지고 타임아웃 위험이 생긴다.
+$cfg = Join-Path $RunnerDir 'config.yaml'
+if (-not (Test-Path $cfg)) {
+    @'
+log:
+  level: info
+runner:
+  capacity: 1
+  timeout: 60m
+  shutdown_timeout: 3m
+  insecure: false
+  fetch_timeout: 5s
+  fetch_interval: 2s
+container:
+  network: ""
+  privileged: false
+  force_pull: false
+host:
+  workdir_parent: C:\gitea-runner\work
+'@ | Set-Content -Path $cfg -Encoding ASCII
+    Log "config.yaml 생성 (capacity 1)"
+}
+
+# ------------------------------------------- 러너 등록 (토큰이 호스트에 있을 때만)
+# 호스트의 serve/runner-token.txt 에 등록 토큰을 넣어주면 여기서 등록한다.
+# 없으면 이 단계만 건너뛰고 나머지는 전부 완료로 본다.
+$registered = Test-Path (Join-Path $RunnerDir '.runner')
+if ($registered) {
+    Log "러너 이미 등록됨"
+} else {
+    $tok = $null
+    try {
+        $tok = (Invoke-WebRequest -Uri 'http://10.0.2.2:8099/runner-token.txt' -UseBasicParsing -TimeoutSec 10).Content
+        if ($tok -is [byte[]]) { $tok = [Text.Encoding]::ASCII.GetString($tok) }
+        $tok = $tok.Trim()
+    } catch { $tok = $null }
+
+    if ([string]::IsNullOrWhiteSpace($tok)) {
+        Log "등록 토큰 없음 (serve/runner-token.txt) - 러너 등록은 건너뜀. 사전 설치는 전부 끝났다."
+    } else {
+        Log "러너 등록 시도 (토큰 길이 $($tok.Length))"
+        Push-Location $RunnerDir
+        $out = & $RunnerExe register --no-interactive `
+                 --instance 'https://git.tkrmagid.kr' `
+                 --token $tok `
+                 --name 'win-ci' `
+                 --labels 'windows:host' 2>&1 | Out-String
+        Pop-Location
+        Log "register -> $($out.Trim())"
+        if (-not (Test-Path (Join-Path $RunnerDir '.runner'))) { throw "러너 등록 실패" }
+
+        # 서비스로 만들지 않는다. SYSTEM 권한이 되고, 데스크톱 세션이 없어
+        # GUI 테스트/스크린샷이 전부 실패한다. 로그온 예약 작업이어야 한다.
+        & schtasks.exe /Create /TN 'gitea-runner' /SC ONLOGON /RL HIGHEST /F `
+            /TR "cmd.exe /c cd /d C:\gitea-runner && act_runner.exe daemon --config config.yaml" | Out-Null
+        & schtasks.exe /Run /TN 'gitea-runner' | Out-Null
+        Log "러너 등록 + 로그온 작업 등록 완료, daemon 시작"
+    }
+}
+
+# ------------------------------------------------------------------ 요약
+Sync-Path
+Log "=== 설치 요약 ==="
+foreach ($c in 'git', 'pwsh', 'python', 'node', 'cmake') {
+    $v = try { (& $c --version 2>&1 | Select-Object -First 1) } catch { '없음' }
+    Log ("{0,-8} {1}" -f $c, $v)
+}
+Log "act_runner  $(if (Test-Path $RunnerExe) { 'OK' } else { '없음' })  등록=$(Test-Path (Join-Path $RunnerDir '.runner'))"
+
+# 모니터 2개가 실제로 잡혔는지 - virtio-gpu 드라이버가 들어갔는지 확인하는 지표다.
+try {
+    Add-Type -AssemblyName System.Windows.Forms -ErrorAction Stop
+    $screens = [System.Windows.Forms.Screen]::AllScreens
+    Log "화면 $($screens.Count)개: $(($screens | ForEach-Object { $_.Bounds.Width.ToString() + 'x' + $_.Bounds.Height }) -join ', ')"
+    $gpu = Get-CimInstance Win32_VideoController | ForEach-Object { $_.Name }
+    Log "비디오 어댑터: $($gpu -join ', ')"
+} catch {
+    Log "화면 열거 실패: $($_.Exception.Message)"
+}
+Log "=== stage2 완료 ==="
+
+# ==================================================================
+# Windows 전용 경로 실제 검증
+#
+# 러너 등록 토큰이 없어도 여기서 워크플로와 똑같은 단계를 직접 돌린다.
+# 이게 VM 을 만든 진짜 이유다 - 리눅스에서 못 돌리던 경로(WASAPI, 전역
+# 단축키, 모니터 열거, PyInstaller exe)가 실제로 통과하는지 본다.
+#
+# 통째로 try/catch 로 감싼다. 검증이 실패해도 stage2 자체는 성공이어야
+# agent 가 무한 재시도에 빠지지 않는다. 결과는 로그로 남는다.
+# ==================================================================
+$Repo = 'C:\win-ci\live-app-translator'
+$OutDir = 'C:\win-ci\out'
+
+# 검증 대상 리비전. 'main' 이면 origin/main 최신.
+# 호스트에서 `./sync.sh <sha>` 를 쓰면 이 한 줄이 그 sha 로 바뀐 사본이 배포되고,
+# 내용이 바뀌므로 게스트 agent 가 해시 차이를 보고 20초 안에 다시 돈다.
+# = "이 커밋을 검증해라" 라는 요청이 곧 재실행 트리거다.
+$TargetRev = 'main'
+New-Item -ItemType Directory -Force -Path $OutDir | Out-Null
+
+# 출력 원본을 호스트 파일로 회수한다.
+#
+# 왜 필요한가: 로그 채널로는 마지막 몇 줄만 흘렸고 serial.log 는 VM 이 뜰 때마다
+# truncate 된다. 그래서 pytest 실패 트레이스백이 호스트에 한 줄도 안 남았고
+# 화면에서 읽어 옮겨 적는 상태였다. 파일로 된 기준선이 없으면 고친 뒤에
+# 고쳐졌다는 증명을 할 수 없다.
+function Send-Artifact($name, $path) {
+    if (-not (Test-Path $path)) { return }
+    try {
+        $bytes = [IO.File]::ReadAllBytes($path)
+        # 백틱 줄바꿈을 쓰지 않는다. LF 로 저장된 스크립트에서 토크나이저가
+        # 어긋나 스크립트 전체가 무효가 된 전례가 있다 (NOTES.md 참고).
+        # 타임아웃은 넉넉히. 로그는 수십 KB 지만 포터블 exe 는 100MB 를 넘고
+        # slirp(QEMU user networking) 는 그만큼 빠르지 않다.
+        $req = @{ Uri = "http://10.0.2.2:8099/artifact/$name"; Method = 'Post'; TimeoutSec = 1800; Body = $bytes; ContentType = 'application/octet-stream' }
+        Invoke-RestMethod @req | Out-Null
+        Log "  -> 호스트로 $name ($($bytes.Length) bytes)"
+    } catch {
+        Log "  -> $name 업로드 실패: $($_.Exception.Message)"
+    }
+}
+
+function Step($name, $block) {
+    $log = Join-Path $OutDir "$name.log"
+    Remove-Item $log -Force -ErrorAction SilentlyContinue
+    Log "--- [$name] 시작"
+
+    # StreamWriter + AutoFlush 로 한 줄씩 즉시 디스크에 쓴다. 중간에 예외로
+    # 죽어도 거기까지의 출력이 남아야 한다 (Tee-Object 는 그 보장이 없다).
+    $sw = [IO.StreamWriter]::new($log, $false, [Text.UTF8Encoding]::new($false))
+    $sw.AutoFlush = $true
+    $tail = [System.Collections.Generic.Queue[string]]::new()
+    $ok = $true
+    try {
+        & $block 2>&1 | ForEach-Object {
+            $line = "$_"
+            $sw.WriteLine($line)
+            $tail.Enqueue($line)
+            if ($tail.Count -gt 25) { [void]$tail.Dequeue() }
+        }
+    } catch {
+        $ok = $false
+        $sw.WriteLine("[step 예외] $($_.Exception.Message)")
+    }
+    $sw.Close()
+
+    foreach ($l in $tail) { Log "    $l" }
+    if ($ok) { Log "--- [$name] 통과" } else { Log "--- [$name] 실패" }
+    Send-Artifact "$name.log" $log
+    return $ok
+}
+
+$ErrorActionPreference = 'Continue'
+try {
+    Sync-Path
+    if (-not (Test-Path $Repo)) {
+        Log "저장소 clone"
+        & git clone -q https://git.tkrmagid.kr/tkrmagid/live-app-translator $Repo
+    }
+    $ref = if ($TargetRev -eq 'main') { 'origin/main' } else { $TargetRev }
+    Log "저장소 갱신 -> $ref"
+    Push-Location $Repo
+    & git fetch --all -q
+    & git reset --hard $ref -q
+    Pop-Location
+
+    Push-Location $Repo
+    $py = Join-Path $Repo '.venv-ci\Scripts\python.exe'
+    if (-not (Test-Path $py)) { & python -m venv .venv-ci }
+    & $py -m pip install --upgrade pip --quiet
+    & $py -m pip install -r packaging\requirements-portable.txt --quiet
+    & $py -m pip install pytest ruff --quiet
+
+    # 워크플로와 같은 조건인지 - torch 가 없어야 "포터블에서 1~3티어가 된다"를
+    # 실제로 검증한 셈이 된다.
+    & $py -c "import importlib.util,sys; sys.exit(0 if importlib.util.find_spec('torch') is None else 1)"
+    Log "포터블 조건(torch 없음) = $($LASTEXITCODE -eq 0)"
+
+    $env:PYTHONPATH = 'src'
+    # Windows 콘솔 기본 인코딩(cp1252)에서는 한글 print 가 UnicodeEncodeError 로
+    # 죽는다. 검증 스크립트가 한글을 찍으므로 UTF-8 로 고정한다.
+    $env:PYTHONIOENCODING = 'utf-8'
+    $env:PYTHONUTF8 = '1'
+    # 출력을 자르지 않는다. 전문은 Step 이 호스트 results/<name>.log 로 올린다.
+    # 여기서 truncate 하면 실패 원인이 있는 트레이스백 본문이 날아간다.
+    $r = [ordered]@{}
+    $r['pytest']      = Step 'pytest'       { & $py -m pytest tests -q -rf --tb=long; if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "exit $LASTEXITCODE" } }
+    $r['ruff']        = Step 'ruff'         { & $py -m ruff check src tests scripts; if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "exit $LASTEXITCODE" } }
+
+    # 캡처 도우미를 먼저 만든다. windows_smoke 가 이 exe 의 존재를 점검하고,
+    # livesub.spec 도 있을 때만 포터블 exe 안에 담는다. 순서가 바뀌면 둘 다
+    # "없음"으로 통과해서 기능이 빠진 exe 가 나온다.
+    $r['캡처도우미'] = Step 'native_capture' {
+        & cmake -S native\process_loopback -B native\process_loopback\build -A x64
+        if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "cmake configure exit $LASTEXITCODE" }
+        & cmake --build native\process_loopback\build --config Release
+        if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "cmake build exit $LASTEXITCODE" }
+        $cap = 'src\livesub\resources\bin\livesub_capture.exe'
+        if (-not (Test-Path $cap)) { throw "$cap 없음" }
+        "livesub_capture.exe $((Get-Item $cap).Length) bytes"
+    }
+
+    $r['windows경로'] = Step 'windows_smoke' { & $py packaging\windows_smoke.py; if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "exit $LASTEXITCODE" } }
+
+    $r['exe빌드']     = Step 'pyinstaller'  {
+        & $py -m pip install pyinstaller --quiet
+        # 이전 산출물을 반드시 지우고 시작한다. 남겨두면 두 가지가 겹쳐 터진다.
+        #  1) 앞 회차의 exe기동 점검이 띄운 LiveSub 가 파일을 잡고 있어
+        #     PyInstaller 가 EXE 를 덮어쓰지 못하고 PermissionError 로 죽는다.
+        #  2) 그런데 옛 exe 는 그대로 남아 있으니 Test-Path 는 통과한다.
+        #     즉 빌드가 실패했는데 PASS 로 보고된다 - 실제로 그렇게 오보가 났다.
+        Get-Process LiveSub -ErrorAction SilentlyContinue | Stop-Process -Force
+        Start-Sleep -Seconds 2
+        Remove-Item -Recurse -Force build, dist -ErrorAction SilentlyContinue
+        & $py -m PyInstaller packaging\livesub.spec --noconfirm
+        if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "PyInstaller exit $LASTEXITCODE" }
+        if (-not (Test-Path 'dist\LiveSub.exe')) { throw 'dist\LiveSub.exe 없음' }
+        "exe 크기 $([math]::Round((Get-Item 'dist\LiveSub.exe').Length/1MB,1)) MB"
+    }
+    $r['exe기동']     = Step 'exe_smoke'    { & $py packaging\windows_smoke.py --exe dist\LiveSub.exe; if ($LASTEXITCODE -ne 0) { throw "exit $LASTEXITCODE" } }
+
+    # 빌드와 기동이 둘 다 통과했을 때만 배포용으로 회수한다. 실패한 exe 를
+    # 호스트로 올리면 그게 릴리스에 올라갈 위험이 있다.
+    if ($r['exe빌드'] -and $r['exe기동']) {
+        Send-Artifact 'LiveSub.exe' (Join-Path $Repo 'dist\LiveSub.exe')
+    } else {
+        Log "exe 회수 건너뜀 (빌드=$($r['exe빌드']) 기동=$($r['exe기동']))"
+    }
+
+    # 판정 요약도 파일로 남긴다. 어떤 리비전을 검증한 결과인지 같이 박아야
+    # 나중에 "언제 통과한 건지" 를 되짚을 수 있다.
+    $rev = (& git rev-parse --short HEAD 2>&1 | Select-Object -First 1)
+    $sum = Join-Path $OutDir 'summary.log'
+    $lines = @("rev=$rev", "utc=$([DateTime]::UtcNow.ToString('yyyy-MM-dd HH:mm:ss'))")
+    Log "=== Windows 검증 결과 (rev $rev) ==="
+    foreach ($k in $r.Keys) {
+        $line = "{0,-14} {1}" -f $k, $(if ($r[$k]) { 'PASS' } else { 'FAIL' })
+        Log $line
+        $lines += $line
+    }
+    Set-Content -Path $sum -Value $lines -Encoding UTF8
+    Send-Artifact 'summary.log' $sum
+    Log "=== 검증 끝 ==="
+    Pop-Location
+} catch {
+    Log "검증 준비 단계에서 실패: $($_.Exception.Message)"
+    try { Pop-Location } catch {}
+}
--- a/scripts/win-ci/shot.sh
+++ b/scripts/win-ci/shot.sh
@@ -0,0 +1,31 @@
+#!/bin/bash
+# win-ci VM 화면 스냅샷. QMP screendump 로 찍는다.
+# 사용법: ./shot.sh [출력경로.png]
+set -euo pipefail
+OUT="${1:-/home/claude/EJClaw/data/attachments/generated/win-ci-$(date +%H%M%S).png}"
+mkdir -p "$(dirname "$OUT")"
+python3 - "$OUT" <<'PY'
+import json, socket, sys, time
+out = sys.argv[1]
+s = socket.socket(socket.AF_UNIX)
+s.settimeout(20)
+s.connect("/home/claude/win-ci/qmp.sock")
+f = s.makefile("rwb")
+f.readline()                                    # greeting
+def cmd(o):
+    f.write((json.dumps(o) + "\n").encode()); f.flush()
+    while True:
+        line = f.readline()
+        if not line: raise SystemExit("qmp closed")
+        m = json.loads(line)
+        if "return" in m or "error" in m: return m
+cmd({"execute": "qmp_capabilities"})
+r = cmd({"execute": "screendump", "arguments": {"filename": out, "format": "png"}})
+if "error" in r:
+    # 구버전 qemu 는 format 인자를 모른다 -> ppm 으로 받는다
+    r = cmd({"execute": "screendump", "arguments": {"filename": out + ".ppm"}})
+    print(json.dumps(r))
+else:
+    print("ok", out)
+PY
+ls -l "$OUT"* 2>/dev/null
--- a/scripts/win-ci/start-vm.sh
+++ b/scripts/win-ci/start-vm.sh
@@ -0,0 +1,33 @@
+#!/bin/bash
+# win-ci VM + 호스트 제어 서버를 systemd 트랜지언트 유닛으로 띄운다.
+#
+# 반드시 봇(ejclaw.service) cgroup 밖에서 돌아야 한다. 안에서 돌면 8GB VM 이
+# MemoryHigh=16G 를 쳐서 봇이 OOM 으로 죽는다. --user 유닛으로 띄우면
+# systemd --user 의 자식이 되어 app.slice 형제로 빠지고, 에이전트 턴이
+# 끝나도 계속 살아 있는다.
+#
+# CPUQuota=400% / CPUWeight=50 - 물리 호스트가 i7-11700(16스레드)뿐이고 .5 에서
+# 운영 컨테이너 19개가 돈다. 4코어를 넘기면 .5 응답이 +140% 느려진다(실측).
+set -euo pipefail
+
+systemctl --user reset-failed win-ci.service win-ci-http.service 2>/dev/null || true
+
+# 게스트 <-> 호스트 제어 채널 (게스트는 10.0.2.2:8099 로 본다)
+if ! systemctl --user is-active --quiet win-ci-http.service; then
+  systemd-run --user --unit=win-ci-http \
+    --description="win-ci guest control channel" \
+    -p Restart=always \
+    /usr/bin/python3 /home/claude/win-ci/serve-host.py
+fi
+
+# VM
+systemd-run --user --unit=win-ci \
+  --description="win-ci Windows CI VM (nested KVM)" \
+  -p MemoryMax=10G \
+  -p CPUQuota=400% \
+  -p CPUWeight=50 \
+  -p WorkingDirectory=/home/claude/win-ci \
+  /bin/bash /home/claude/win-ci/run-vm.sh
+
+sleep 2
+systemctl --user --no-pager status win-ci-http.service win-ci.service | head -40
--- a/scripts/win-ci/status.sh
+++ b/scripts/win-ci/status.sh
@@ -0,0 +1,19 @@
+#!/bin/bash
+# win-ci VM 현재 상태를 한 번에 본다.
+cd /home/claude/win-ci
+echo "=== 유닛 ==="
+systemctl --user is-active win-ci.service win-ci-http.service | paste -sd' ' -
+systemctl --user show win-ci.service -p MemoryCurrent -p CPUUsageNSec --value | paste -sd' ' -
+echo
+echo "=== 디스크 사용량 (설치가 진행되면 커진다) ==="
+du -h --apparent-size win-ci.qcow2 2>/dev/null | cut -f1
+du -h win-ci.qcow2 | cut -f1
+echo
+echo "=== 게스트 로그 (HTTP, 최근 25줄) ==="
+tail -n 25 guest.log 2>/dev/null || echo "(아직 없음 - 네트워크 올라오기 전)"
+echo
+echo "=== 시리얼 로그 (최근 25줄) ==="
+tail -n 25 serial.log 2>/dev/null | tr -d '\r' || echo "(아직 없음)"
+echo
+echo "=== 러너 등록 토큰 ==="
+if [ -s serve/runner-token.txt ]; then echo "있음 ($(wc -c < serve/runner-token.txt) bytes)"; else echo "없음 - serve/runner-token.txt 에 넣으면 게스트가 20초 안에 자동 등록"; fi
--- a/scripts/win-ci/sync.sh
+++ b/scripts/win-ci/sync.sh
@@ -0,0 +1,35 @@
+#!/bin/bash
+# 저장소의 win-ci 스크립트를 /home/claude/win-ci 로 반영한다.
+#
+#   ./sync.sh            stage2.ps1 을 그대로 배포 (origin/main 최신을 검증)
+#   ./sync.sh <sha>      그 커밋을 검증하도록 $TargetRev 를 박아서 배포
+#
+# build.sh 를 다시 돌리면 안 된다. build.sh 의 fetch 는 지워둔 Windows ISO(4.8GB)를
+# 다시 내려받는다. 설치가 끝난 VM 에 스크립트만 갱신할 때는 이걸 쓴다.
+#
+# stage2.ps1 은 게스트 agent 가 20초마다 해시를 비교해 받아가므로, 복사만 하면
+# VM 재시작 없이 다음 폴링에 새 버전이 실행된다. 반대로 내용이 같으면 다시 돌지
+# 않는다 — 그래서 재검증을 요청할 때는 sha 를 넘겨 내용이 바뀌게 한다.
+# serve-host.py 는 호스트 프로세스라 유닛을 재시작해야 반영된다.
+set -euo pipefail
+
+D="${WIN_CI_DIR:-/home/claude/win-ci}"
+HERE="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
+REV="${1:-}"
+
+mkdir -p "$D/serve" "$D/results"
+cp "$HERE/serve/stage2.ps1" "$D/serve/"
+if [ -n "$REV" ]; then
+  sed -i "s/^\$TargetRev = 'main'$/\$TargetRev = '$REV'/" "$D/serve/stage2.ps1"
+  grep -q "^\$TargetRev = '$REV'$" "$D/serve/stage2.ps1" || { echo "TargetRev 치환 실패"; exit 1; }
+  echo "검증 대상 리비전 = $REV"
+fi
+cp "$HERE"/*.sh "$HERE/serve-host.py" "$D/"
+chmod +x "$D"/*.sh
+
+if systemctl --user is-active --quiet win-ci-http.service; then
+  systemctl --user restart win-ci-http.service
+  echo "win-ci-http 재시작 (serve-host.py 반영)"
+fi
+
+echo "stage2.ps1 sha256 = $(sha256sum "$D/serve/stage2.ps1" | cut -c1-12)  (게스트가 20초 안에 받아간다)"
--- a/scripts/win-ci/type.sh
+++ b/scripts/win-ci/type.sh
@@ -0,0 +1,67 @@
+#!/bin/bash
+# VM 게스트에 키보드 입력을 보낸다 (QMP send-key).
+#
+#   ./type.sh text "hello world"      문자열 입력
+#   ./type.sh key ret                 단일 키 (qcode)
+#   ./type.sh key alt-f4              조합키 (하이픈으로 연결)
+#
+# 게스트에 네트워크가 없을 때 유일한 제어 수단이므로 지우지 말 것.
+set -euo pipefail
+python3 - "$@" <<'PY'
+import json, socket, sys, time
+
+MODE = sys.argv[1]
+ARG = sys.argv[2]
+
+s = socket.socket(socket.AF_UNIX); s.settimeout(30)
+s.connect("/home/claude/win-ci/qmp.sock"); f = s.makefile("rwb"); f.readline()
+
+def cmd(o):
+    f.write((json.dumps(o) + "\n").encode()); f.flush()
+    while True:
+        m = json.loads(f.readline())
+        if "return" in m or "error" in m:
+            if "error" in m: print("ERR", m, file=sys.stderr)
+            return m
+
+cmd({"execute": "qmp_capabilities"})
+
+def send(qcodes):
+    cmd({"execute": "send-key", "arguments": {
+        "keys": [{"type": "qcode", "data": q} for q in qcodes]}})
+    time.sleep(0.04)
+
+SHIFTED = {
+    '!': '1', '@': '2', '#': '3', '$': '4', '%': '5', '^': '6', '&': '7',
+    '*': '8', '(': '9', ')': '0', '_': 'minus', '+': 'equal', '{': 'bracket_left',
+    '}': 'bracket_right', '|': 'backslash', ':': 'semicolon', '"': 'apostrophe',
+    '<': 'comma', '>': 'dot', '?': 'slash', '~': 'grave_accent',
+}
+PLAIN = {
+    ' ': 'spc', '-': 'minus', '=': 'equal', '[': 'bracket_left',
+    ']': 'bracket_right', '\\': 'backslash', ';': 'semicolon',
+    "'": 'apostrophe', ',': 'comma', '.': 'dot', '/': 'slash',
+    '`': 'grave_accent', '\n': 'ret', '\t': 'tab',
+}
+
+def char_keys(c):
+    if c.isalpha():
+        q = c.lower()
+        return ['shift', q] if c.isupper() else [q]
+    if c.isdigit():
+        return [c]
+    if c in SHIFTED:
+        return ['shift', SHIFTED[c]]
+    if c in PLAIN:
+        return [PLAIN[c]]
+    raise SystemExit("unsupported char: %r" % c)
+
+if MODE == "text":
+    for c in ARG:
+        send(char_keys(c))
+elif MODE == "key":
+    send(ARG.split("-"))
+else:
+    raise SystemExit("usage: type.sh text <str> | type.sh key <qcode>")
+print("ok")
+PY
--- a/scripts/win-ci/unattend/autounattend.xml
+++ b/scripts/win-ci/unattend/autounattend.xml
@@ -0,0 +1,190 @@
+<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
+<unattend xmlns="urn:schemas-microsoft-com:unattend" xmlns:wcm="http://schemas.microsoft.com/WMIConfig/2002/State">
+
+  <settings pass="windowsPE">
+    <component name="Microsoft-Windows-International-Core-WinPE" processorArchitecture="amd64"
+               publicKeyToken="31bf3856ad364e35" language="neutral" versionScope="nonSxS">
+      <SetupUILanguage>
+        <UILanguage>en-US</UILanguage>
+      </SetupUILanguage>
+      <InputLocale>0409:00000409</InputLocale>
+      <SystemLocale>en-US</SystemLocale>
+      <UILanguage>en-US</UILanguage>
+      <UserLocale>en-US</UserLocale>
+    </component>
+
+    <component name="Microsoft-Windows-Setup" processorArchitecture="amd64"
+               publicKeyToken="31bf3856ad364e35" language="neutral" versionScope="nonSxS">
+
+      <!-- Win11 하드웨어 검사 우회. TPM/SecureBoot 는 실제로 제공하지만
+           중첩 가상화라 CPU/스토리지 검사가 튕길 수 있으므로 안전망으로 둔다. -->
+      <RunSynchronous>
+        <RunSynchronousCommand wcm:action="add">
+          <Order>1</Order>
+          <Path>reg add HKLM\SYSTEM\Setup\LabConfig /v BypassTPMCheck /t REG_DWORD /d 1 /f</Path>
+        </RunSynchronousCommand>
+        <RunSynchronousCommand wcm:action="add">
+          <Order>2</Order>
+          <Path>reg add HKLM\SYSTEM\Setup\LabConfig /v BypassSecureBootCheck /t REG_DWORD /d 1 /f</Path>
+        </RunSynchronousCommand>
+        <RunSynchronousCommand wcm:action="add">
+          <Order>3</Order>
+          <Path>reg add HKLM\SYSTEM\Setup\LabConfig /v BypassRAMCheck /t REG_DWORD /d 1 /f</Path>
+        </RunSynchronousCommand>
+        <RunSynchronousCommand wcm:action="add">
+          <Order>4</Order>
+          <Path>reg add HKLM\SYSTEM\Setup\LabConfig /v BypassCPUCheck /t REG_DWORD /d 1 /f</Path>
+        </RunSynchronousCommand>
+        <RunSynchronousCommand wcm:action="add">
+          <Order>5</Order>
+          <Path>reg add HKLM\SYSTEM\Setup\LabConfig /v BypassStorageCheck /t REG_DWORD /d 1 /f</Path>
+        </RunSynchronousCommand>
+      </RunSynchronous>
+
+      <DiskConfiguration>
+        <WillShowUI>OnError</WillShowUI>
+        <Disk wcm:action="add">
+          <DiskID>0</DiskID>
+          <WillWipeDisk>true</WillWipeDisk>
+          <CreatePartitions>
+            <CreatePartition wcm:action="add">
+              <Order>1</Order>
+              <Type>EFI</Type>
+              <Size>512</Size>
+            </CreatePartition>
+            <CreatePartition wcm:action="add">
+              <Order>2</Order>
+              <Type>MSR</Type>
+              <Size>16</Size>
+            </CreatePartition>
+            <CreatePartition wcm:action="add">
+              <Order>3</Order>
+              <Type>Primary</Type>
+              <Extend>true</Extend>
+            </CreatePartition>
+          </CreatePartitions>
+          <ModifyPartitions>
+            <ModifyPartition wcm:action="add">
+              <Order>1</Order>
+              <PartitionID>1</PartitionID>
+              <Label>System</Label>
+              <Format>FAT32</Format>
+            </ModifyPartition>
+            <ModifyPartition wcm:action="add">
+              <Order>2</Order>
+              <PartitionID>2</PartitionID>
+            </ModifyPartition>
+            <ModifyPartition wcm:action="add">
+              <Order>3</Order>
+              <PartitionID>3</PartitionID>
+              <Label>Windows</Label>
+              <Format>NTFS</Format>
+              <Letter>C</Letter>
+            </ModifyPartition>
+          </ModifyPartitions>
+        </Disk>
+      </DiskConfiguration>
+
+      <ImageInstall>
+        <OSImage>
+          <InstallFrom>
+            <MetaData wcm:action="add">
+              <Key>/IMAGE/INDEX</Key>
+              <Value>1</Value>
+            </MetaData>
+          </InstallFrom>
+          <InstallTo>
+            <DiskID>0</DiskID>
+            <PartitionID>3</PartitionID>
+          </InstallTo>
+          <WillShowUI>OnError</WillShowUI>
+        </OSImage>
+      </ImageInstall>
+
+      <UserData>
+        <AcceptEula>true</AcceptEula>
+        <FullName>ci</FullName>
+        <Organization>livesub</Organization>
+      </UserData>
+    </component>
+  </settings>
+
+  <settings pass="specialize">
+    <component name="Microsoft-Windows-Shell-Setup" processorArchitecture="amd64"
+               publicKeyToken="31bf3856ad364e35" language="neutral" versionScope="nonSxS">
+      <ComputerName>WIN-CI</ComputerName>
+      <TimeZone>Korea Standard Time</TimeZone>
+    </component>
+
+    <!-- RDP 로 붙을 수 있게 열어둔다. 호스트에서 127.0.0.1:13389 로 포워딩된다. -->
+    <component name="Microsoft-Windows-TerminalServices-LocalSessionManager" processorArchitecture="amd64"
+               publicKeyToken="31bf3856ad364e35" language="neutral" versionScope="nonSxS">
+      <fDenyTSConnections>false</fDenyTSConnections>
+    </component>
+    <component name="Microsoft-Windows-TerminalServices-RDP-WinStationExtensions" processorArchitecture="amd64"
+               publicKeyToken="31bf3856ad364e35" language="neutral" versionScope="nonSxS">
+      <UserAuthentication>0</UserAuthentication>
+    </component>
+    <component name="Networking-MPSSVC-Svc" processorArchitecture="amd64"
+               publicKeyToken="31bf3856ad364e35" language="neutral" versionScope="nonSxS">
+      <FirewallGroups>
+        <FirewallGroup wcm:action="add" wcm:keyValue="RemoteDesktop">
+          <Active>true</Active>
+          <Group>@FirewallAPI.dll,-28752</Group>
+          <Profile>all</Profile>
+        </FirewallGroup>
+      </FirewallGroups>
+    </component>
+  </settings>
+
+  <settings pass="oobeSystem">
+    <component name="Microsoft-Windows-Shell-Setup" processorArchitecture="amd64"
+               publicKeyToken="31bf3856ad364e35" language="neutral" versionScope="nonSxS">
+      <OOBE>
+        <HideEULAPage>true</HideEULAPage>
+        <HideOEMRegistrationScreen>true</HideOEMRegistrationScreen>
+        <HideOnlineAccountScreens>true</HideOnlineAccountScreens>
+        <HideWirelessSetupInOOBE>true</HideWirelessSetupInOOBE>
+        <NetworkLocation>Work</NetworkLocation>
+        <ProtectYourPC>3</ProtectYourPC>
+        <SkipMachineOOBE>true</SkipMachineOOBE>
+        <SkipUserOOBE>true</SkipUserOOBE>
+      </OOBE>
+
+      <UserAccounts>
+        <LocalAccounts>
+          <LocalAccount wcm:action="add">
+            <Name>ci</Name>
+            <DisplayName>ci</DisplayName>
+            <Group>Administrators</Group>
+            <Password>
+              <Value>LiveSubCI!2026</Value>
+              <PlainText>true</PlainText>
+            </Password>
+          </LocalAccount>
+        </LocalAccounts>
+      </UserAccounts>
+
+      <AutoLogon>
+        <Username>ci</Username>
+        <Enabled>true</Enabled>
+        <LogonCount>999</LogonCount>
+        <Password>
+          <Value>LiveSubCI!2026</Value>
+          <PlainText>true</PlainText>
+        </Password>
+      </AutoLogon>
+
+      <FirstLogonCommands>
+        <SynchronousCommand wcm:action="add">
+          <Order>1</Order>
+          <Description>provision windows ci runner</Description>
+          <RequiresUserInput>false</RequiresUserInput>
+          <CommandLine>cmd.exe /c "for %d in (D E F G H I J K L M) do @if exist %d:\setup\provision.ps1 start /wait powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File %d:\setup\provision.ps1"</CommandLine>
+        </SynchronousCommand>
+      </FirstLogonCommands>
+
+      <TimeZone>Korea Standard Time</TimeZone>
+    </component>
+  </settings>
+</unattend>
--- a/scripts/win-ci/unattend/setup/agent.ps1
+++ b/scripts/win-ci/unattend/setup/agent.ps1
@@ -0,0 +1,96 @@
+# Windows CI VM 상주 에이전트
+#
+# 하는 일은 하나다: 호스트가 주는 stage2.ps1 을 받아서 돌린다.
+#
+# 왜 이렇게 하나 - ISO 는 한 번 구우면 못 고친다. 설치 스크립트를 ISO 에
+# 박아두면 한 줄 고칠 때마다 Windows 를 다시 설치해야 한다. 그래서 ISO 에는
+# 이 껍데기만 넣고, 실제 설치 내용은 호스트의 HTTP 로 가져온다.
+# QEMU user networking 에서 호스트는 항상 10.0.2.2 다.
+#
+# 로그는 COM1(호스트 serial.log) + 호스트 HTTP(POST /log) + 로컬 파일.
+
+$ErrorActionPreference = 'Continue'
+[Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [Net.SecurityProtocolType]::Tls12
+
+$Host_        = 'http://10.0.2.2:8099'
+$WorkDir      = 'C:\win-ci'
+$Stage2       = Join-Path $WorkDir 'stage2.ps1'
+$HashFile     = Join-Path $WorkDir 'stage2.hash'
+$LogFile      = Join-Path $WorkDir 'agent.log'
+New-Item -ItemType Directory -Force -Path $WorkDir | Out-Null
+
+function Say([string]$m) {
+    $line = "[agent $(Get-Date -Format 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')] $m"
+    try { Add-Content -Path $LogFile -Value $line -Encoding UTF8 } catch {}
+    try {
+        $p = New-Object System.IO.Ports.SerialPort 'COM1', 115200, 'None', 8, 'One'
+        # 기본 인코딩이 ASCII 라 한글이 전부 '?' 가 된다
+        $p.Encoding = [Text.Encoding]::UTF8
+        $p.Open(); $p.WriteLine($line); $p.Close()
+    } catch {}
+    try {
+        Invoke-RestMethod -Uri "$Host_/log" -Method Post -TimeoutSec 5 `
+            -Body ([Text.Encoding]::UTF8.GetBytes($line)) -ContentType "text/plain; charset=utf-8" | Out-Null
+    } catch {}
+}
+
+# 같은 에이전트가 두 개 돌면 설치가 겹친다. 뮤텍스로 하나만 남긴다.
+$mutex = New-Object System.Threading.Mutex($false, 'Global\win-ci-agent')
+if (-not $mutex.WaitOne(0)) { Say "이미 다른 agent 가 돌고 있다. 종료."; exit 0 }
+
+Say "agent 시작. user=$env:USERNAME"
+
+# 네트워크가 올라오길 기다린다. virtio-net 드라이버 설치 직후라 몇 초 걸린다.
+$netOk = $false
+for ($i = 0; $i -lt 60; $i++) {
+    try {
+        Invoke-WebRequest -Uri "$Host_/ping" -TimeoutSec 4 -UseBasicParsing | Out-Null
+        $netOk = $true; break
+    } catch { Start-Sleep -Seconds 5 }
+}
+if ($netOk) { Say "호스트 연결 OK ($Host_)" }
+else        { Say "ERROR 5분 동안 호스트에 못 붙었다. virtio-net 드라이버를 확인해야 한다." }
+
+# 이후로는 계속 돌면서 stage2 가 바뀔 때마다 실행한다.
+while ($true) {
+    try {
+        # 반드시 바이트로 받아 UTF-8 로 직접 디코딩한다. Invoke-WebRequest 의
+        # .Content 는 Content-Type 에 charset 이 없으면 ISO-8859-1 로 디코딩해
+        # 한글 주석이 깨지고, 깨진 바이트가 CP1252 의 스마트따옴표(0x93/0x94)가
+        # 되어 PowerShell 파서가 그 뒤를 전부 문자열로 삼킨다. 실제로 겪은 사고다.
+        $wc = New-Object Net.WebClient
+        $body = [Text.Encoding]::UTF8.GetString($wc.DownloadData("$Host_/stage2.ps1"))
+        # 받은 쪽에 BOM 이 있으면 문자열 맨 앞에 U+FEFF 가 남는다. 아래에서
+        # Set-Content -Encoding UTF8 이 BOM 을 또 붙이므로 BOM 이 두 개가 되고,
+        # PowerShell 은 첫 개만 벗겨내 남은 U+FEFF 때문에 1행이 주석으로
+        # 인식되지 않는다. 그래서 여기서 반드시 떼어낸다.
+        $body = $body.TrimStart([char]0xFEFF)
+
+        $sha = [BitConverter]::ToString(
+            [Security.Cryptography.SHA256]::Create().ComputeHash([Text.Encoding]::UTF8.GetBytes($body))
+        ).Replace('-', '')
+
+        $prev = if (Test-Path $HashFile) { (Get-Content $HashFile -Raw).Trim() } else { '' }
+
+        if ($sha -ne $prev) {
+            Say "stage2 새 버전 감지 ($($sha.Substring(0,12))) - 실행"
+            Set-Content -Path $Stage2 -Value $body -Encoding UTF8
+            try {
+                & powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File $Stage2 2>&1 |
+                    ForEach-Object { Say "stage2| $_" }
+                if ($LASTEXITCODE -eq 0 -or $null -eq $LASTEXITCODE) {
+                    # 성공했을 때만 해시를 저장한다. 중간에 죽었으면 다음 턴에 다시 돈다.
+                    Set-Content -Path $HashFile -Value $sha
+                    Say "stage2 성공"
+                } else {
+                    Say "stage2 실패 exit=$LASTEXITCODE - 다음 폴링에 재시도"
+                }
+            } catch {
+                Say "stage2 예외: $($_.Exception.Message) - 다음 폴링에 재시도"
+            }
+        }
+    } catch {
+        Say "폴링 실패: $($_.Exception.Message)"
+    }
+    Start-Sleep -Seconds 20
+}
--- a/scripts/win-ci/unattend/setup/provision.ps1
+++ b/scripts/win-ci/unattend/setup/provision.ps1
@@ -0,0 +1,110 @@
+# Windows CI VM 최초 부팅 프로비저닝 (무인)
+#
+# 이 스크립트는 autounattend.xml 의 FirstLogonCommands 로 한 번만 실행된다.
+# 네트워크가 아직 없는 상태에서 시작하므로, 순서가 중요하다.
+#   1) virtio 드라이버 설치 (ISO 에서 오프라인) -> 이걸 해야 네트워크가 생긴다
+#   2) 화면 꺼짐/잠금 끄기 (GUI 테스트가 잠금화면에서 실패하지 않게)
+#   3) agent.ps1 을 C:\win-ci 에 심고 로그온 예약 작업으로 등록
+#   4) agent 를 바로 실행 -> 이후 모든 설치는 호스트가 주는 stage2.ps1 이 한다
+#
+# 로그는 COM1(호스트의 serial.log)과 C:\win-ci\provision.log 양쪽에 남긴다.
+# 네트워크가 없는 1) 단계를 호스트에서 관찰할 수 있어야 하기 때문이다.
+
+$ErrorActionPreference = 'Continue'
+New-Item -ItemType Directory -Force -Path 'C:\win-ci' | Out-Null
+
+$script:Port = $null
+try {
+    $script:Port = New-Object System.IO.Ports.SerialPort 'COM1', 115200, 'None', 8, 'One'
+    # 기본 인코딩이 ASCII 라 한글이 전부 '?' 가 된다
+    $script:Port.Encoding = [Text.Encoding]::UTF8
+    $script:Port.Open()
+} catch { $script:Port = $null }
+
+function Say([string]$m) {
+    $line = "[provision $(Get-Date -Format 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')] $m"
+    try { Add-Content -Path 'C:\win-ci\provision.log' -Value $line -Encoding UTF8 } catch {}
+    if ($script:Port) { try { $script:Port.WriteLine($line) } catch {} }
+}
+
+Say "start. user=$env:USERNAME computer=$env:COMPUTERNAME"
+
+# ---------------------------------------------------------------- 1) virtio
+# virtio-win ISO 가 몇 번째 드라이브로 잡힐지 모른다. 전부 훑어 찾는다.
+$virtio = $null
+foreach ($d in [char[]](68..77)) {   # D..M
+    $p = "${d}:\virtio-win-guest-tools.exe"
+    if (Test-Path $p) { $virtio = "${d}:"; break }
+}
+
+if (-not $virtio) {
+    Say "ERROR virtio-win ISO 를 못 찾음. 네트워크/화면 드라이버 없이 계속한다."
+} else {
+    Say "virtio ISO = $virtio"
+
+    # 드라이버 스토어에 직접 넣는 쪽을 먼저 한다. 설치 프로그램보다 확실하다.
+    $infs = @(
+        "$virtio\NetKVM\w11\amd64\netkvm.inf",      # 네트워크 - 가장 중요
+        "$virtio\viogpudo\w11\amd64\viogpudo.inf",  # 화면 - 모니터 2개에 필요
+        "$virtio\Balloon\w11\amd64\balloon.inf",
+        "$virtio\vioserial\w11\amd64\vioser.inf",
+        "$virtio\viostor\w11\amd64\viostor.inf",
+        "$virtio\vioscsi\w11\amd64\vioscsi.inf",
+        "$virtio\vioinput\w11\amd64\vioinput.inf"
+    )
+    foreach ($inf in $infs) {
+        if (Test-Path $inf) {
+            $out = & pnputil.exe /add-driver $inf /install 2>&1 | Out-String
+            Say "pnputil $(Split-Path $inf -Leaf) -> $($out.Trim() -replace '\s+', ' ')"
+        } else {
+            Say "skip (없음) $inf"
+        }
+    }
+
+    # guest-tools 는 balloon 서비스/qemu-ga 까지 붙여준다. 실패해도 위에서 드라이버는 들어갔다.
+    try {
+        Say "virtio-win-guest-tools 설치 시작"
+        $p = Start-Process -FilePath "$virtio\virtio-win-guest-tools.exe" `
+             -ArgumentList '/install', '/quiet', '/norestart' -Wait -PassThru
+        Say "virtio-win-guest-tools exit=$($p.ExitCode)"
+    } catch {
+        Say "virtio-win-guest-tools 실패: $($_.Exception.Message)"
+    }
+}
+
+# ---------------------------------------------------- 2) 화면 꺼짐 / 잠금 끄기
+# 러너가 GUI 테스트와 스크린샷을 찍으므로 데스크톱이 살아 있어야 한다.
+& powercfg.exe /change monitor-timeout-ac 0
+& powercfg.exe /change standby-timeout-ac 0
+& powercfg.exe /change disk-timeout-ac 0
+& powercfg.exe /change hibernate-timeout-ac 0
+Say "powercfg 적용 (모니터/대기/디스크/최대절전 전부 끔)"
+
+# 화면 보호기 + 잠금화면
+reg add "HKCU\Control Panel\Desktop" /v ScreenSaveActive /t REG_SZ /d 0 /f | Out-Null
+reg add "HKCU\Control Panel\Desktop" /v ScreenSaverIsSecure /t REG_SZ /d 0 /f | Out-Null
+reg add "HKLM\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Windows\Personalization" /v NoLockScreen /t REG_DWORD /d 1 /f | Out-Null
+# 절전 시 암호 요구 끔
+reg add "HKLM\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Power\PowerSettings\0e796bdb-100d-47d6-a2d5-f7d2daa51f51" /v ACSettingIndex /t REG_DWORD /d 0 /f | Out-Null
+Say "잠금화면/화면보호기 끔"
+
+# 첫 부팅 때 뜨는 방해 요소들
+reg add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Policies\Explorer" /v NoDriveTypeAutoRun /t REG_DWORD /d 255 /f | Out-Null
+reg add "HKLM\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Windows\WindowsUpdate\AU" /v NoAutoRebootWithLoggedOnUsers /t REG_DWORD /d 1 /f | Out-Null
+Say "자동실행/업데이트 자동재부팅 끔"
+
+# ------------------------------------------- 3) agent 설치 + 로그온 예약 작업
+$src = $PSScriptRoot
+Copy-Item -Path (Join-Path $src 'agent.ps1') -Destination 'C:\win-ci\agent.ps1' -Force
+Say "agent.ps1 복사 완료"
+
+$taskCmd = 'powershell.exe'
+$taskArg = '-NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -WindowStyle Hidden -File C:\win-ci\agent.ps1'
+& schtasks.exe /Create /TN 'win-ci-agent' /SC ONLOGON /RL HIGHEST /TR "$taskCmd $taskArg" /F 2>&1 | Out-String | ForEach-Object { Say "schtasks -> $($_.Trim())" }
+
+# ------------------------------------------------------------- 4) agent 기동
+Say "agent 시작 - 이후 로그는 [agent] 접두어로 나온다"
+Start-Process -FilePath $taskCmd -ArgumentList $taskArg -WindowStyle Hidden
+
+Say "provision 끝"
+if ($script:Port) { try { $script:Port.Close() } catch {} }
--- a/scripts/win-ci/win-ci-http.service
+++ b/scripts/win-ci/win-ci-http.service
@@ -0,0 +1,12 @@
+[Unit]
+Description=win-ci guest control channel (host -> Windows VM)
+Before=win-ci.service
+
+[Service]
+Type=simple
+ExecStart=/usr/bin/python3 /home/claude/win-ci/serve-host.py
+Restart=always
+RestartSec=5
+
+[Install]
+WantedBy=default.target
--- a/scripts/win-ci/win-ci.service
+++ b/scripts/win-ci/win-ci.service
@@ -0,0 +1,20 @@
+[Unit]
+Description=win-ci Windows CI VM (nested KVM)
+Wants=win-ci-http.service
+After=win-ci-http.service
+
+[Service]
+Type=simple
+WorkingDirectory=/home/claude/win-ci
+ExecStart=/bin/bash /home/claude/win-ci/run-vm.sh
+# 봇(ejclaw.service) cgroup 밖 - 안에서 돌면 MemoryHigh=16G 를 쳐서 봇이 OOM 으로 죽는다
+MemoryMax=12G
+# .5 의 운영 컨테이너 19개가 같은 물리 호스트를 쓴다. 4코어를 넘기면 .5 응답이 +140%
+CPUQuota=400%
+CPUWeight=50
+Restart=on-failure
+RestartSec=15
+TimeoutStopSec=120
+
+[Install]
+WantedBy=default.target
--- a/src/livesub/models/init.py
+++ b/src/livesub/models/init.py
@@ -0,0 +1,47 @@
+"""모델 레이어 (음성인식 · 번역 · 용어집)."""
+
+from .asr import SpeechRecognizer, Transcript
+from .glossary import Glossary, GlossaryEntry
+from .manager import GpuInfo, ModelManager, detect_gpu
+from .speech_level import (
+    Politeness,
+    SpeechLevel,
+    apply_speech_level,
+    detect_politeness,
+    to_casual,
+)
+from .tiers import (
+    DEFAULT_TIER,
+    TIERS,
+    MTBackend,
+    PromptStyle,
+    Tier,
+    get_tier,
+    ordered_tiers,
+)
+from .translator import Translator, build_seedx_prompt, create_translator
+
+__all__ = [
+    "DEFAULT_TIER",
+    "Glossary",
+    "GlossaryEntry",
+    "GpuInfo",
+    "MTBackend",
+    "ModelManager",
+    "Politeness",
+    "PromptStyle",
+    "SpeechLevel",
+    "SpeechRecognizer",
+    "TIERS",
+    "Tier",
+    "Transcript",
+    "Translator",
+    "apply_speech_level",
+    "build_seedx_prompt",
+    "detect_politeness",
+    "create_translator",
+    "detect_gpu",
+    "get_tier",
+    "ordered_tiers",
+    "to_casual",
+]
--- a/src/livesub/models/asr.py
+++ b/src/livesub/models/asr.py
@@ -0,0 +1,95 @@
+"""음성인식(ASR) 래퍼 — faster-whisper(CTranslate2) 기반."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import threading
+from dataclasses import dataclass
+
+import numpy as np
+
+from ..constants import models_dir
+from .tiers import AsrSpec
+
+log = logging.getLogger(__name__)
+
+
+@dataclass
+class Transcript:
+    text: str
+    language: str
+    confidence: float = 0.0
+    duration_s: float = 0.0
+
+
+class SpeechRecognizer:
+    """faster-whisper 모델 한 개를 감싼다. 스레드 안전."""
+
+    def __init__(self, spec: AsrSpec, device: str = "cuda", device_index: int = 0) -> None:
+        self.spec = spec
+        self.device = device
+        self.device_index = device_index
+        self._model = None
+        self._lock = threading.Lock()
+
+    @property
+    def loaded(self) -> bool:
+        return self._model is not None
+
+    def load(self) -> None:
+        if self._model is not None:
+            return
+        from faster_whisper import WhisperModel
+
+        compute_type = self.spec.compute_type
+        if self.device == "cpu" and compute_type.endswith("float16"):
+            compute_type = "int8"  # CPU에서는 float16이 오히려 느리다
+        log.info("음성인식 모델 로드: %s (%s/%s)", self.spec.repo, self.device, compute_type)
+        self._model = WhisperModel(
+            self.spec.repo,
+            device=self.device,
+            device_index=self.device_index,
+            compute_type=compute_type,
+            download_root=str(models_dir()),
+        )
+
+    def unload(self) -> None:
+        with self._lock:
+            self._model = None
+
+    def transcribe(
+        self,
+        audio: np.ndarray,
+        language: str | None = None,
+        fast: bool = False,
+        prompt: str = "",
+    ) -> Transcript:
+        """오디오 한 덩어리를 텍스트로.
+
+        `fast=True` 는 중간 결과용으로 beam search를 끄고 빠르게 돌린다.
+        """
+        if self._model is None:
+            self.load()
+        assert self._model is not None
+
+        with self._lock:
+            segments, info = self._model.transcribe(
+                audio.astype(np.float32, copy=False),
+                language=language,
+                beam_size=1 if fast else self.spec.beam_size,
+                temperature=0.0,
+                condition_on_previous_text=False,
+                initial_prompt=prompt or None,
+                vad_filter=not fast,
+                vad_parameters={"min_silence_duration_ms": 300},
+                word_timestamps=False,
+            )
+            parts = [s.text for s in segments]
+
+        text = " ".join(p.strip() for p in parts if p.strip()).strip()
+        return Transcript(
+            text=text,
+            language=getattr(info, "language", language or "") or "",
+            confidence=float(getattr(info, "language_probability", 0.0) or 0.0),
+            duration_s=float(getattr(info, "duration", 0.0) or 0.0),
+        )
--- a/src/livesub/models/glossary.py
+++ b/src/livesub/models/glossary.py
@@ -0,0 +1,235 @@
+"""용어집(고유명사·게임/방송 용어) 처리.
+
+추가학습 없이도 즉시 효과를 내는 레이어다. 두 가지 방식으로 동작한다.
+
+1. 플레이스홀더 보호 (`protect` / `restore`)
+   원문의 등록 용어를 `⟦0⟧` 같은 토큰으로 치환해 번역 모델이 건드리지 못하게 하고,
+   번역이 끝난 뒤 지정한 역어로 되돌린다. 어떤 모델에서도 쓸 수 있다.
+2. 프롬프트 주입 (`prompt_hint`)
+   해당 문장에 등장한 용어만 골라 프롬프트에 "이 용어는 이렇게 옮겨라"로 넣는다.
+   조사·어미까지 문맥에 맞게 붙어 결과가 더 자연스럽다.
+
+어느 쪽을 쓸지는 모델이 정한다. 2번은 **지시문을 이해하는 instruct 모델에서만**
+동작한다. Seed-X 처럼 번역만 하도록 학습된 completion 모델은 지시문을 넣으면
+학습 분포를 벗어나 오히려 번역이 망가지므로 1번을 쓴다. NLLB 같은 seq2seq 도
+마찬가지다. 판정은 `MTSpec.supports_prompt_glossary` 가 한다.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import re
+from dataclasses import dataclass, field
+from pathlib import Path
+
+#: 번역 모델이 원문 그대로 통과시켜야 하는 자리표시자.
+#:
+#: 형식 선택은 취향이 아니라 실측 결과다. 처음에 쓰던 `⟦0⟧` 는 NLLB 가
+#: 괄호를 통째로 날려 `0` 만 남겼고(생존률 0/3), 그 결과 용어가 자막에서
+#: 사라졌다. 후보 8종을 실제 모델로 돌려 비교한 끝에 `#0#` 를 골랐다
+#: (생존률 3/3, 다중 치환 4/5). 입력이 음성인식 결과라 `#` 가 자연스럽게
+#: 등장할 일이 거의 없다는 점도 같이 봤다.
+PLACEHOLDER = "#{}#"  # #0#
+PLACEHOLDER_RE = re.compile(r"#(\d+)#")
+
+
+@dataclass
+class GlossaryEntry:
+    """용어 하나. `targets` 는 언어코드 → 역어."""
+
+    source: str
+    targets: dict[str, str] = field(default_factory=dict)
+    note: str = ""
+    #: 비우면 모든 소스 언어에 적용
+    source_lang: str = ""
+    #: 문장 전체가 이 표현일 때만 치환한다.
+    #:
+    #: "get in the car" 같은 절을 긴 문장 한가운데서 통째로 치환하면
+    #: 번역 모델이 문법을 세울 근거를 잃어 "어부 들어오는, 차 타!" 같은
+    #: 결과가 나온다. 반대로 그 말만 단독으로 나왔을 때는 통째로 바꾸는
+    #: 것이 가장 자연스럽다. 그래서 적용 범위를 문장 전체로 한정한다.
+    whole_only: bool = False
+
+    def target_for(self, lang: str) -> str:
+        return self.targets.get(lang, "")
+
+
+class Glossary:
+    def __init__(self, entries: list[GlossaryEntry] | None = None, case_sensitive: bool = False):
+        self.case_sensitive = case_sensitive
+        self.entries: list[GlossaryEntry] = list(entries or [])
+        self._pattern: re.Pattern[str] | None = None
+        self._index: dict[str, GlossaryEntry] = {}
+        self._rebuild()
+
+    # --- 영속화 --------------------------------------------------------
+    @classmethod
+    def load(cls, path: str | Path, case_sensitive: bool = False) -> Glossary:
+        p = Path(path)
+        if not p.is_file():
+            return cls(case_sensitive=case_sensitive)
+        raw = json.loads(p.read_text(encoding="utf-8"))
+        entries = [
+            GlossaryEntry(
+                source=item["source"],
+                targets=dict(item.get("targets", {})),
+                note=item.get("note", ""),
+                source_lang=item.get("source_lang", ""),
+                whole_only=bool(item.get("whole_only", False)),
+            )
+            for item in raw.get("entries", [])
+            if item.get("source")
+        ]
+        return cls(entries, case_sensitive=raw.get("case_sensitive", case_sensitive))
+
+    def save(self, path: str | Path) -> Path:
+        p = Path(path)
+        p.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        payload = {
+            "case_sensitive": self.case_sensitive,
+            "entries": [
+                {
+                    "source": e.source,
+                    "targets": e.targets,
+                    "note": e.note,
+                    "source_lang": e.source_lang,
+                    "whole_only": e.whole_only,
+                }
+                for e in self.entries
+            ],
+        }
+        p.write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+        return p
+
+    # --- 편집 ----------------------------------------------------------
+    def add(self, entry: GlossaryEntry) -> None:
+        key = self._key(entry.source)
+        self.entries = [e for e in self.entries if self._key(e.source) != key]
+        self.entries.append(entry)
+        self._rebuild()
+
+    def remove(self, source: str) -> None:
+        key = self._key(source)
+        self.entries = [e for e in self.entries if self._key(e.source) != key]
+        self._rebuild()
+
+    def __len__(self) -> int:
+        return len(self.entries)
+
+    # --- 사용 ----------------------------------------------------------
+    def matches(self, text: str, target_lang: str) -> list[GlossaryEntry]:
+        """문장에 실제로 등장하고 해당 언어 역어가 있는 항목만."""
+        if not self._pattern or not text:
+            return []
+        found: list[GlossaryEntry] = []
+        seen: set[str] = set()
+        for m in self._pattern.finditer(text):
+            entry = self._index.get(self._key(m.group(0)))
+            if entry is None or not entry.target_for(target_lang):
+                continue
+            key = self._key(entry.source)
+            if key not in seen:
+                seen.add(key)
+                found.append(entry)
+        return found
+
+    def protect(self, text: str, target_lang: str) -> tuple[str, list[str]]:
+        """등록 용어를 자리표시자로 치환. (치환된 문장, 역어 목록) 반환."""
+        replacements: list[str] = []
+        if not text:
+            return text, replacements
+
+        whole = self._match_whole(text, target_lang)
+        if whole is not None:
+            # 문장 전체가 등록된 표현 — 통째로 바꾸는 게 가장 자연스럽다.
+            return PLACEHOLDER.format(0), [whole]
+
+        if not self._pattern:
+            return text, replacements
+
+        def _sub(m: re.Match[str]) -> str:
+            entry = self._index.get(self._key(m.group(0)))
+            if entry is None:
+                return m.group(0)
+            target = entry.target_for(target_lang)
+            if not target:
+                return m.group(0)
+            replacements.append(target)
+            return PLACEHOLDER.format(len(replacements) - 1)
+
+        return self._pattern.sub(_sub, text), replacements
+
+    @staticmethod
+    def surviving_placeholders(text: str) -> set[int]:
+        """번역 결과에 살아남은 자리표시자 번호."""
+        return {int(m) for m in PLACEHOLDER_RE.findall(text)}
+
+    @classmethod
+    def missing_placeholders(cls, text: str, replacements: list[str]) -> list[int]:
+        """번역 중에 사라진 자리표시자 번호.
+
+        번역 모델이 문장 일부를 통째로 누락하면 자리표시자도 같이 사라진다.
+        그대로 복원하면 해당 용어가 자막에서 증발하므로, 호출부가 이걸로
+        확인해 용어집 없이 다시 번역하는 쪽을 택할 수 있게 한다.
+        """
+        present = cls.surviving_placeholders(text)
+        return [i for i in range(len(replacements)) if i not in present]
+
+    @staticmethod
+    def restore(text: str, replacements: list[str]) -> str:
+        """플레이스홀더를 역어로 되돌린다."""
+        if not replacements:
+            return text
+
+        def _sub(m: re.Match[str]) -> str:
+            idx = int(m.group(1))
+            return replacements[idx] if 0 <= idx < len(replacements) else ""
+
+        return PLACEHOLDER_RE.sub(_sub, text)
+
+    def prompt_hint(self, text: str, target_lang: str, limit: int = 12) -> str:
+        """LLM 프롬프트에 붙일 용어 지시문. 해당 없으면 빈 문자열."""
+        hits = self.matches(text, target_lang)[:limit]
+        if not hits:
+            return ""
+        lines = [f"- {e.source} -> {e.target_for(target_lang)}" for e in hits]
+        return "다음 용어는 반드시 지정된 역어로 번역하세요:\n" + "\n".join(lines)
+
+    def _match_whole(self, text: str, target_lang: str) -> str | None:
+        """문장 전체가 등록 표현과 같으면 그 역어를 돌려준다."""
+        stripped = self._key(text.strip().rstrip(".!?…~,"))
+        entry = self._index.get(stripped)
+        if entry is None:
+            return None
+        return entry.target_for(target_lang) or None
+
+    # --- 내부 ----------------------------------------------------------
+    def _key(self, text: str) -> str:
+        return text if self.case_sensitive else text.casefold()
+
+    def _rebuild(self) -> None:
+        self._index = {self._key(e.source): e for e in self.entries}
+        if not self.entries:
+            self._pattern = None
+            return
+        # whole_only 항목은 부분 매칭에서 제외한다 (문장 전체일 때만 쓴다).
+        partial = [e.source for e in self.entries if not e.whole_only]
+        if not partial:
+            self._pattern = None
+            return
+        # 긴 용어를 먼저 매칭해야 "헤드샷"이 "헤드"에 잡아먹히지 않는다.
+        sources = sorted(partial, key=len, reverse=True)
+        flags = 0 if self.case_sensitive else re.IGNORECASE
+        self._pattern = re.compile(
+            "|".join(_bounded(re.escape(s)) for s in sources), flags
+        )
+
+
+def _bounded(escaped: str) -> str:
+    """영문/숫자로 시작·끝나는 용어에만 단어 경계를 건다.
+
+    한국어·일본어·중국어에는 \\b 가 의미 없으므로 적용하지 않는다.
+    """
+    prefix = r"\b" if re.match(r"[A-Za-z0-9]", escaped.replace("\\", "")) else ""
+    suffix = r"\b" if re.search(r"[A-Za-z0-9]$", escaped.replace("\\", "")) else ""
+    return f"{prefix}{escaped}{suffix}"
--- a/src/livesub/models/manager.py
+++ b/src/livesub/models/manager.py
@@ -0,0 +1,242 @@
+"""티어에 맞는 ASR + MT 모델 쌍을 관리한다."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import threading
+from dataclasses import dataclass, replace
+
+from ..config import ModelConfig
+from .asr import SpeechRecognizer
+from .tiers import TIERS, MTBackend, Tier, get_tier
+from .translator import Translator, create_translator
+
+log = logging.getLogger(__name__)
+
+
+@dataclass
+class GpuInfo:
+    available: bool
+    name: str = ""
+    total_vram_mb: int = 0
+    free_vram_mb: int = 0
+    reason: str = ""
+
+
+def detect_gpu() -> GpuInfo:
+    """CUDA 사용 가능 여부와 VRAM. torch 가 없으면 nvidia-smi 로 대체 조회."""
+    try:
+        import torch
+
+        if torch.cuda.is_available():
+            idx = torch.cuda.current_device()
+            free, total = torch.cuda.mem_get_info(idx)
+            return GpuInfo(
+                available=True,
+                name=torch.cuda.get_device_name(idx),
+                total_vram_mb=total // (1024 * 1024),
+                free_vram_mb=free // (1024 * 1024),
+            )
+        return GpuInfo(False, reason="CUDA를 사용할 수 없습니다 (드라이버/빌드 확인).")
+    except ImportError:
+        pass
+
+    import shutil
+    import subprocess
+
+    smi = shutil.which("nvidia-smi")
+    if not smi:
+        return GpuInfo(False, reason="PyTorch와 nvidia-smi 모두 찾지 못했습니다.")
+    try:
+        out = subprocess.run(
+            [smi, "--query-gpu=name,memory.total,memory.free",
+             "--format=csv,noheader,nounits"],
+            capture_output=True, text=True, timeout=5, check=True,
+        ).stdout.strip().splitlines()
+        name, total, free = (v.strip() for v in out[0].split(","))
+        return GpuInfo(True, name, int(total), int(free),
+                       reason="PyTorch 미설치 — 정보만 조회했습니다.")
+    except Exception as exc:  # noqa: BLE001
+        return GpuInfo(False, reason=f"GPU 조회 실패: {exc}")
+
+
+def apply_vram_limit(ratio: float, device_index: int = 0) -> bool:
+    """이 프로세스가 쓸 수 있는 VRAM 상한을 건다.
+
+    게임과 동시에 돌 때 가장 큰 문제는 연산 시간이 아니라 **VRAM 고갈**이다.
+    게임이 쓸 메모리를 우리가 먹어버리면 텍스처 스트리밍이 시스템 메모리로
+    밀려나면서 프레임이 뚝뚝 끊긴다. 상한을 걸면 그 대신 우리 쪽이 먼저
+    OOM 을 맞으므로, 티어를 낮추라는 안내로 이어진다.
+    """
+    if ratio <= 0 or ratio >= 1:
+        return False
+    try:
+        import torch
+
+        if not torch.cuda.is_available():
+            return False
+        torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(ratio, device_index)
+        log.info("VRAM 상한 적용: 전체의 %d%%", int(ratio * 100))
+        return True
+    except Exception as exc:  # noqa: BLE001 - 상한 실패가 치명적이지는 않다
+        log.warning("VRAM 상한을 걸지 못했습니다: %s", exc)
+        return False
+
+
+def has_torch() -> bool:
+    """PyTorch 가 설치돼 있는가.
+
+    포터블 exe 빌드는 torch 를 넣지 않는다. torch+CUDA 만 2.5GB 라
+    한 파일로 묶으면 실행할 때마다 그걸 임시폴더에 풀어야 해서 쓸 수 없다.
+    CTranslate2 기반 1~3티어는 torch 없이 동작하므로, 포터블은 그쪽만 담는다.
+    """
+    import importlib.util
+
+    return importlib.util.find_spec("torch") is not None
+
+
+def has_awq() -> bool:
+    """4티어(AWQ Int4) 로드에 필요한 autoawq 가 있는지."""
+    import importlib.util
+
+    return importlib.util.find_spec("awq") is not None
+
+
+def tier_availability(tier: Tier, gpu: GpuInfo | None = None) -> tuple[bool, str]:
+    """이 설치 환경에서 해당 티어를 쓸 수 있는지와, 안 되면 그 이유.
+
+    torch 유무만 보면 부족하다. 실제로 막히는 경우가 둘 더 있다.
+
+      - 4티어(AWQ Int4)는 autoawq 가 있어야 로드된다. requirements.txt 에
+        없는 선택 의존성이라 없을 때가 많다.
+      - VRAM 이 모자라면 설치가 아무리 멀쩡해도 안 올라간다. 기존에도
+        min_vram_gb 로 경고 배지는 띄웠지만 선택은 막지 않아서, 골랐다가
+        로드에서 죽었다. 예: RTX 5050(7.5GB)은 정밀 10GB / 극한 16GB 라
+        둘 다 영영 못 쓴다.
+
+    "사용 가능"이라고 해놓고 로드에서 죽으면 사용자는 원인을 알 수 없다.
+    그래서 고를 수 있다고 말하기 전에 여기서 걸러낸다.
+    """
+    if tier.mt.backend is not MTBackend.TRANSFORMERS:
+        return True, ""
+    if not has_torch():
+        return False, "PyTorch가 없어 사용할 수 없습니다 (포터블 버전은 1~3티어만 지원)"
+    if tier.mt.compute_type == "int4" and not has_awq():
+        return False, "autoawq가 없어 사용할 수 없습니다 (pip install autoawq)"
+
+    info = detect_gpu() if gpu is None else gpu
+    # free 가 아니라 total 로 본다. free 는 다른 프로그램 때문에 수시로
+    # 변해서, 그걸로 막으면 "아까는 되던 티어가 지금은 안 보인다"가 된다.
+    have_gb = info.total_vram_mb / 1024
+    if info.available and have_gb < tier.min_vram_gb:
+        return False, (
+            f"VRAM이 부족합니다 "
+            f"({tier.min_vram_gb:g}GB 필요, 이 GPU는 {have_gb:.1f}GB)"
+        )
+    return True, ""
+
+
+def first_available_tier(preferred: str) -> str:
+    """선호 티어가 불가능하면 쓸 수 있는 가장 좋은 티어로 내린다."""
+    tier = get_tier(preferred)
+    gpu = detect_gpu()
+    if tier_availability(tier, gpu)[0]:
+        return tier.key
+    usable = [t for t in TIERS.values() if tier_availability(t, gpu)[0]]
+    if not usable:
+        return preferred
+    return max(usable, key=lambda t: t.order).key
+
+
+def downgrade_compute(compute_type: str) -> str:
+    """저부하 모드에서 쓸 더 가벼운 연산 정밀도."""
+    if compute_type in ("float16", "float32"):
+        return "int8_float16"
+    return compute_type
+
+
+class ModelManager:
+    """현재 선택된 티어의 모델 두 개를 들고 있는다."""
+
+    def __init__(self, config: ModelConfig, low_power: bool = False) -> None:
+        self.config = config
+        #: 저부하(게임) 모드. 연산 정밀도를 낮춰 VRAM과 GPU 점유를 줄인다.
+        self.low_power = low_power
+        self._tier: Tier = get_tier(config.tier)
+        self._asr: SpeechRecognizer | None = None
+        self._mt: Translator | None = None
+        self._lock = threading.Lock()
+
+    @property
+    def tier(self) -> Tier:
+        return self._tier
+
+    @property
+    def ready(self) -> bool:
+        return bool(self._asr and self._asr.loaded and self._mt and self._mt.loaded)
+
+    def effective_asr_spec(self):
+        """저부하 모드가 켜져 있으면 정밀도를 낮춘 사양을 돌려준다."""
+        spec = self._tier.asr
+        if not self.low_power:
+            return spec
+        return replace(
+            spec, compute_type=downgrade_compute(spec.compute_type), beam_size=1
+        )
+
+    def effective_mt_spec(self):
+        spec = self._tier.mt
+        # 양자화 LLM(int4)은 이미 최소 상태라 더 낮출 수 없다.
+        if not self.low_power or spec.compute_type == "int4":
+            return spec
+        return replace(spec, compute_type=downgrade_compute(spec.compute_type))
+
+    def recognizer(self) -> SpeechRecognizer:
+        with self._lock:
+            if self._asr is None:
+                self._asr = SpeechRecognizer(
+                    self.effective_asr_spec(), self.config.device, self.config.device_index
+                )
+        return self._asr
+
+    def translator(self) -> Translator:
+        with self._lock:
+            if self._mt is None:
+                self._mt = create_translator(
+                    self.effective_mt_spec(),
+                    self.config.device,
+                    self.config.device_index,
+                    self.config.lora_adapter_path,
+                )
+        return self._mt
+
+    def preload(self, progress=None) -> None:
+        """두 모델을 미리 올린다. progress(str, float) 콜백으로 상태를 보고."""
+        def report(msg: str, value: float) -> None:
+            if progress:
+                progress(msg, value)
+
+        report(f"'{self._tier.name}' 음성인식 모델 준비 중…", 0.1)
+        self.recognizer().load()
+        report(f"'{self._tier.name}' 번역 모델 준비 중…", 0.6)
+        self.translator().load()
+        report("준비 완료", 1.0)
+
+    def switch_tier(self, tier_key: str) -> Tier:
+        """티어 변경. 기존 모델은 내려서 VRAM을 즉시 돌려준다."""
+        if tier_key == self._tier.key:
+            return self._tier
+        self.unload()
+        self.config.tier = tier_key
+        self._tier = get_tier(tier_key)
+        log.info("모델 티어 변경: %s", self._tier.name)
+        return self._tier
+
+    def unload(self) -> None:
+        with self._lock:
+            if self._asr is not None:
+                self._asr.unload()
+                self._asr = None
+            if self._mt is not None:
+                self._mt.unload()
+                self._mt = None
--- a/src/livesub/models/packs.py
+++ b/src/livesub/models/packs.py
@@ -0,0 +1,152 @@
+"""기본 제공 게임 용어집 팩.
+
+`resources/glossaries/*.json` 에 게임별로 묶어둔 용어를 읽어, 사용자가 켠 팩만
+사용자 용어집과 합쳐 하나의 `Glossary` 로 만든다.
+
+합칠 때 **사용자가 직접 등록한 항목이 항상 이긴다.** 기본 팩의 역어가 마음에
+안 들면 용어집 화면에서 같은 단어를 등록하면 그쪽이 적용된다.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import logging
+from dataclasses import dataclass
+from functools import lru_cache
+from pathlib import Path
+
+from .glossary import Glossary, GlossaryEntry
+
+log = logging.getLogger(__name__)
+
+PACK_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent / "resources" / "glossaries"
+
+
+#: 여러 팩을 동시에 켰을 때 같은 단어의 역어가 갈리는 것을 막기 위한 계층.
+#: 숫자가 클수록 나중에 적용되어 이긴다.
+SCOPE_PRIORITY = {"generic": 0, "game": 1}
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class GlossaryPack:
+    key: str
+    name: str
+    description: str
+    entries: tuple[GlossaryEntry, ...]
+    #: "generic" = 장르 공통, "game" = 특정 게임 전용
+    scope: str = "game"
+
+    def __len__(self) -> int:
+        return len(self.entries)
+
+    @property
+    def priority(self) -> int:
+        return SCOPE_PRIORITY.get(self.scope, 1)
+
+    @property
+    def is_generic(self) -> bool:
+        return self.scope == "generic"
+
+
+@lru_cache(maxsize=1)
+def available_packs() -> tuple[GlossaryPack, ...]:
+    """번들된 팩 목록. 파일이 깨져 있으면 그 팩만 건너뛴다."""
+    if not PACK_DIR.is_dir():
+        return ()
+    packs: list[GlossaryPack] = []
+    for path in sorted(PACK_DIR.glob("*.json")):
+        try:
+            raw = json.loads(path.read_text(encoding="utf-8"))
+        except (OSError, json.JSONDecodeError) as exc:
+            log.warning("용어집 팩을 읽지 못했습니다 (%s): %s", path.name, exc)
+            continue
+        entries = tuple(
+            GlossaryEntry(
+                source=item["source"],
+                targets=dict(item.get("targets", {})),
+                note=raw.get("name", path.stem),
+                whole_only=bool(item.get("whole_only", False)),
+            )
+            for item in raw.get("entries", [])
+            if item.get("source")
+        )
+        if not entries:
+            continue
+        packs.append(
+            GlossaryPack(
+                key=raw.get("key", path.stem),
+                name=raw.get("name", path.stem),
+                description=raw.get("description", ""),
+                entries=entries,
+                scope=raw.get("scope", "game"),
+            )
+        )
+    return tuple(packs)
+
+
+def get_pack(key: str) -> GlossaryPack | None:
+    for pack in available_packs():
+        if pack.key == key:
+            return pack
+    return None
+
+
+def resolve_packs(enabled_packs: list[str]) -> list[GlossaryPack]:
+    """켜둔 팩을 적용 순서대로 돌려준다 (범용 먼저, 게임 전용 나중).
+
+    `knocked` 는 FPS 공통에서 "기절", 배그에서 "눕혔다"다. 어느 쪽이 맞는지는
+    지금 무슨 게임을 하느냐로 갈리므로, **게임 전용 팩이 항상 범용을 이겨야**
+    한다. 그렇지 않으면 체크박스를 누른 순서에 따라 결과가 달라진다.
+    """
+    packs: list[GlossaryPack] = []
+    for key in enabled_packs:
+        pack = get_pack(key)
+        if pack is None:
+            log.warning("알 수 없는 용어집 팩입니다: %s", key)
+            continue
+        packs.append(pack)
+    # 같은 계층 안에서는 사용자가 켠 순서를 유지한다 (stable sort).
+    return sorted(packs, key=lambda p: p.priority)
+
+
+def find_conflicts(enabled_packs: list[str], lang: str = "ko") -> dict[str, list[tuple[str, str]]]:
+    """켜둔 게임 전용 팩끼리 역어가 갈리는 단어를 찾는다.
+
+    범용 팩은 게임 팩에 확실히 지므로 충돌로 보지 않는다. 게임 팩 둘 이상이
+    같은 단어를 다르게 번역하면 그건 사용자가 판단해야 할 문제라 UI로 알린다.
+    """
+    seen: dict[str, list[tuple[str, str]]] = {}
+    for pack in resolve_packs(enabled_packs):
+        if pack.is_generic:
+            continue
+        for entry in pack.entries:
+            target = entry.target_for(lang)
+            if not target:
+                continue
+            seen.setdefault(entry.source.casefold(), []).append((pack.name, target))
+    return {
+        source: owners
+        for source, owners in seen.items()
+        if len({t for _, t in owners}) > 1
+    }
+
+
+def build_glossary(
+    user_glossary: Glossary,
+    enabled_packs: list[str],
+    case_sensitive: bool = False,
+) -> Glossary:
+    """켜둔 팩 + 사용자 용어집을 하나로 합친다.
+
+    적용 순서: 범용 팩 → 게임 전용 팩 → 사용자 항목.
+    뒤에 오는 쪽이 이기므로 사용자가 직접 등록한 것이 항상 최우선이다.
+    """
+    merged: list[GlossaryEntry] = []
+    for pack in resolve_packs(enabled_packs):
+        merged.extend(pack.entries)
+    merged.extend(user_glossary.entries)
+
+    combined = Glossary(case_sensitive=case_sensitive)
+    for entry in merged:
+        combined.add(entry)  # add() 가 같은 원문을 교체해준다
+    return combined
--- a/src/livesub/models/speech_level.py
+++ b/src/livesub/models/speech_level.py
@@ -0,0 +1,310 @@
+"""말투(존댓말/반말) 처리.
+
+규칙은 두 줄로 요약된다.
+
+1. 원문이 **실제로 존댓말**이면 반말 모드여도 존댓말을 지킨다.
+   상대가 정중하게 말했는데 자막이 반말로 나오면 뉘앙스가 통째로 뒤집힌다.
+2. 원문에 높임이 **없거나 알 수 없으면** 사용자가 고른 모드를 따른다.
+   영어·중국어는 문법적 높임이 없으므로 항상 여기에 해당한다.
+
+한국어로 번역할 때만 동작한다. 영어·중국어는 대상 언어일 때 적용할 문법이
+없고, 일본어 경어 변환은 동사 활용이 필요해 규칙만으로는 위험하다.
+
+변환 방향도 한쪽만 한다. 번역 모델의 한국어 출력은 거의 항상 격식체
+(합니다체/해요체)이므로 **존댓말 모드는 손대지 않고**, 반말 모드일 때만
+낮춤 변환을 건다. 반대 방향(반말→존댓말)은 어간 정보가 없으면 훨씬 자주
+틀리므로 시도하지 않는다.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import re
+from enum import Enum
+
+
+class SpeechLevel(str, Enum):
+    """사용자가 고르는 출력 말투."""
+
+    POLITE = "polite"  # 존댓말 (기본)
+    CASUAL = "casual"  # 반말
+
+
+class Politeness(str, Enum):
+    """원문에서 감지한 높임 정도."""
+
+    UNKNOWN = "unknown"  # 높임이 없는 언어이거나 판단 불가
+    POLITE = "polite"  # 확실히 존댓말
+    CASUAL = "casual"  # 확실히 반말
+
+
+#: 문법적 높임 체계가 있는 언어. 나머지는 항상 UNKNOWN 이다.
+HONORIFIC_LANGUAGES = frozenset({"ko", "ja"})
+
+# --- 원문 높임 감지 ---------------------------------------------------------
+
+_KO_POLITE = re.compile(
+    r"(습니다|습니까|ㅂ니다|ㅂ니까|십시오|십시요|세요|셔요|시죠"
+    r"|어요|아요|에요|예요|해요|네요|지요|죠|드려|드립|주세|감사합)"
+)
+_JA_POLITE = re.compile(
+    r"(です|ます|ません|でした|ました|ましょう|ください|下さい"
+    r"|ございま|でしょう|いたし|申し上げ|なさい)"
+)
+
+_HAS_HANGUL = re.compile(r"[가-힣]")
+_HAS_JAPANESE = re.compile(r"[぀-ヿ一-鿿]")
+
+
+def detect_politeness(text: str, lang: str) -> Politeness:
+    """원문의 높임 정도를 판단한다.
+
+    높임 체계가 없는 언어(영어·중국어)는 항상 UNKNOWN 이다. "please" 같은
+    공손 표현은 문법적 높임이 아니라 어조라, 이걸로 존댓말을 확정하면
+    오탐이 너무 많아진다.
+
+    한국어·일본어는 존댓말 표지가 있으면 POLITE, 없으면 CASUAL 로 본다.
+    두 언어 모두 문장은 둘 중 하나로 끝나므로 "중립"이라는 선택지가 사실상
+    없고, 어미를 일일이 열거하는 것보다 이 편이 덜 틀린다.
+    """
+    text = (text or "").strip()
+    if not text or lang not in HONORIFIC_LANGUAGES:
+        return Politeness.UNKNOWN
+
+    polite, script = (
+        (_KO_POLITE, _HAS_HANGUL) if lang == "ko" else (_JA_POLITE, _HAS_JAPANESE)
+    )
+    if polite.search(text):
+        return Politeness.POLITE
+    if script.search(text):
+        return Politeness.CASUAL
+    return Politeness.UNKNOWN
+
+
+# --- 한국어 낮춤 변환 -------------------------------------------------------
+
+_HANGUL_BASE = 0xAC00
+_JONGSUNG_COUNT = 28
+_JUNGSUNG_COUNT = 21
+_HANGUL_COUNT = 11172
+
+# 중성 인덱스
+_A, _AE, _EO, _E, _YEO, _O, _WA, _U, _WO, _EU, _I = 0, 1, 4, 5, 6, 8, 9, 13, 14, 18, 20
+#: '아'로 이어지는 밝은 모음 (모음조화)
+_BRIGHT = frozenset({_A, _O, 2, _WA})
+#: 받침 없는 어간 + 어/아 의 축약. 오+아 -> 와, 지+어 -> 져
+_CONTRACTION = {_O: _WA, _U: _WO, _I: _YEO, _EU: _EO}
+#: 붙여도 모양이 그대로인 어간 모음. 가+아 -> 가, 서+어 -> 서
+_ABSORBING = frozenset({_A, _EO, _AE, _E, _YEO, _WA, _WO})
+_RIEUL = 8  # 종성 ㄹ
+_SSANG_SIOT = 20  # 종성 ㅆ — 과거형 '았/었' 판별용
+
+
+def _decompose(char: str) -> tuple[int, int, int] | None:
+    code = ord(char) - _HANGUL_BASE
+    if not (0 <= code < _HANGUL_COUNT):
+        return None
+    return (
+        code // (_JUNGSUNG_COUNT * _JONGSUNG_COUNT),
+        (code // _JONGSUNG_COUNT) % _JUNGSUNG_COUNT,
+        code % _JONGSUNG_COUNT,
+    )
+
+
+def _compose(cho: int, jung: int, jong: int) -> str:
+    return chr(
+        _HANGUL_BASE + (cho * _JUNGSUNG_COUNT + jung) * _JONGSUNG_COUNT + jong
+    )
+
+
+def _attach_eo(stem: str) -> str:
+    """어간에 어/아 를 붙인다 (해체 활용).
+
+    먹->먹어, 좋->좋아, 하->해, 오->와, 주->줘, 빠지->빠져, 가->가.
+    한국어 활용의 실제 규칙(모음조화 + 축약)을 그대로 구현한 것이라
+    어미 목록을 나열하는 방식보다 훨씬 넓게 맞는다.
+    """
+    if not stem:
+        return stem
+    parts = _decompose(stem[-1])
+    if parts is None:
+        return stem + "어"
+    cho, jung, jong = parts
+
+    if jong == _SSANG_SIOT:
+        # 과거형 '았/었/였' 뒤에는 모음조화와 무관하게 항상 '어'가 온다.
+        # (남았아 X -> 남았어 O)
+        return stem + "어"
+    if jong:  # 받침이 있으면 그냥 붙인다
+        return stem + ("아" if jung in _BRIGHT else "어")
+    if cho == 18 and jung == _A:  # 하 -> 해
+        return stem[:-1] + _compose(cho, _AE, 0)
+    if jung in _CONTRACTION:  # 오+아 -> 와, 지+어 -> 져
+        return stem[:-1] + _compose(cho, _CONTRACTION[jung], 0)
+    if jung in _ABSORBING:  # 가+아 -> 가
+        return stem
+    return stem + ("아" if jung in _BRIGHT else "어")
+
+
+def _attach_lge(stem: str) -> str:
+    """'~겠습니다' -> '~ㄹ게'. 치->칠게, 가->갈게, 먹->먹을게."""
+    if not stem:
+        return stem
+    parts = _decompose(stem[-1])
+    if parts is None:
+        return stem + "을게"
+    cho, jung, jong = parts
+    if jong:
+        return stem + "을게"
+    return stem[:-1] + _compose(cho, jung, _RIEUL) + "게"
+
+
+#: 받침 없는 어간 + ㅂ니다 축약형. 규칙으로 풀기 어려운 것만 표로 둔다.
+_CONTRACTED = {
+    "입니다": "야",
+    "됩니다": "돼",
+    "드립니다": "줄게",
+}
+
+#: (패턴, 치환) — 긴 어미부터 적용해야 짧은 어미가 먼저 먹지 않는다.
+_CASUAL_RULES: list[tuple[re.Pattern[str], str]] = [
+    (re.compile(r"있습니다"), "있어"),
+    (re.compile(r"없습니다"), "없어"),
+    (re.compile(r"이에요"), "이야"),
+    (re.compile(r"예요"), "야"),
+    (re.compile(r"네요"), "네"),
+    (re.compile(r"지요"), "지"),
+    (re.compile(r"죠"), "지"),
+]
+
+#: 어간을 활용해야 하는 어미들. 앞 글자를 잡아 _attach_* 로 넘긴다.
+_GESSEUMNIDA = re.compile(r"([가-힣])겠습니다")
+_SEUMNIDA = re.compile(r"([가-힣])습니다")
+_BNIDA = re.compile(r"([가-힣])ᆸ니다|([가-힣])ㅂ니다")
+_SEYO = re.compile(r"([가-힣])세요")
+_SEUMNIKKA = re.compile(r"([가-힣])습니까")
+#: 명령형 존대 '~십시오' 도 어간을 활용해야 한다. 조심하십시오 -> 조심해
+_SIPSIO = re.compile(r"([가-힣])십시[오요]")
+
+#: 문장 끝의 '요'만 떼어낸다. 문장 중간의 '요'(중요, 필요)는 건드리면 안 된다.
+_TRAILING_YO = re.compile(r"([가-힣])요(\s*[.!?…,~]*)\s*$")
+_TRAILING_YO_MID = re.compile(r"([가-힣])요(\s*[.!?…,~]+\s+)")
+
+
+def _split_bnida(text: str) -> str:
+    """'갑니다' 처럼 어간에 ㅂ 이 합쳐진 형태를 푼다. 갑니다 -> 가 + 어."""
+
+    def _sub(match: re.Match[str]) -> str:
+        syllable = match.group(1)
+        parts = _decompose(syllable)
+        if parts is None:
+            return match.group(0)
+        cho, jung, jong = parts
+        if jong != 17:  # ㅂ 받침이 아니면 대상이 아니다
+            return match.group(0)
+        return _attach_eo(_compose(cho, jung, 0))
+
+    return re.sub(r"([가-힣])니다", _sub, text)
+
+
+def to_casual(text: str) -> str:
+    """한국어 존댓말 문장을 반말로 낮춘다.
+
+    번역 모델이 내놓는 격식체 어미를 대상으로 한 규칙 기반 변환이라
+    100%는 아니다. 다만 게임 자막에서 실제로 나오는 어미는 종류가
+    많지 않고, 활용은 실제 문법 규칙으로 처리하므로 대부분을 덮는다.
+    """
+    if not text:
+        return text
+
+    out = text
+    for source, target in _CONTRACTED.items():
+        out = out.replace(source, target)
+
+    out = _GESSEUMNIDA.sub(lambda m: _attach_lge(m.group(1)), out)
+    out = _SIPSIO.sub(lambda m: _attach_eo(m.group(1)), out)
+    for pattern, target in _CASUAL_RULES:
+        out = pattern.sub(target, out)
+    out = _SEUMNIKKA.sub(lambda m: _attach_eo(m.group(1)) + "?", out)
+    out = _SEUMNIDA.sub(lambda m: _attach_eo(m.group(1)), out)
+    out = _SEYO.sub(lambda m: _attach_eo(m.group(1)), out)
+    out = _split_bnida(out)
+
+    # 문장 끝 '요' 떼기 — 문장 중간의 '중요/필요'가 다치면 안 된다.
+    out = _TRAILING_YO_MID.sub(r"\1\2", out)
+    out = _TRAILING_YO.sub(r"\1\2", out)
+    return out.strip()
+
+
+def apply_speech_level(
+    translated: str,
+    target_lang: str,
+    level: SpeechLevel,
+    source_politeness: Politeness = Politeness.UNKNOWN,
+) -> str:
+    """번역 결과에 말투 설정을 적용한다.
+
+    존댓말 모드는 아무것도 하지 않는다. 번역 모델의 한국어 출력이 이미
+    격식체이고, 한국어에서 존댓말은 어떤 상황에서도 틀린 선택이 아니다.
+    """
+    if target_lang != "ko" or level is not SpeechLevel.CASUAL:
+        return translated
+    # 사용자 규칙: 원문이 진짜 존댓말이면 반말 모드여도 존댓말을 지킨다.
+    if source_politeness is Politeness.POLITE:
+        return translated
+    return to_casual(translated)
+
+
+def prompt_instruction(level: SpeechLevel, source_politeness: Politeness) -> str:
+    """지시문을 이해하는 LLM(Qwen3 등)에 넣을 말투 지시.
+
+    Seed-X 처럼 지시문을 못 알아듣는 번역 전용 모델에는 쓰지 않는다.
+    그쪽은 `apply_speech_level` 후처리로만 말투를 맞춘다.
+    """
+    if source_politeness is Politeness.POLITE:
+        return "The speaker is being polite, so use Korean polite speech (존댓말)."
+    if level is SpeechLevel.CASUAL:
+        return "Use casual Korean speech (반말), the way friends talk while gaming."
+    return "Use polite Korean speech (존댓말)."
+
+
+# --- 조사 교정 --------------------------------------------------------------
+
+#: 앞말의 받침 유무로 갈리는 조사 쌍 (받침 있음, 받침 없음)
+_PARTICLE_PAIRS = [("을", "를"), ("이", "가"), ("은", "는"), ("과", "와"), ("으로", "로")]
+_PARTICLE_RE = re.compile(
+    r"([가-힣])(" + "|".join(sorted(
+        {p for pair in _PARTICLE_PAIRS for p in pair}, key=len, reverse=True
+    )) + r")(?=\s|$|[.!?,…~])"
+)
+_PARTICLE_LOOKUP = {}
+for _with, _without in _PARTICLE_PAIRS:
+    _PARTICLE_LOOKUP[_with] = (_with, _without)
+    _PARTICLE_LOOKUP[_without] = (_with, _without)
+
+
+def fix_particles(text: str) -> str:
+    """앞말 받침에 맞게 조사를 고친다. 자기장를 -> 자기장을.
+
+    용어집이 단어를 통째로 바꿔치기하기 때문에 생기는 문제다. 번역 모델은
+    자리표시자를 기준으로 조사를 골랐는데, 복원된 역어의 받침이 그와 다르면
+    "자기장를" 같은 어긋남이 남는다. 받침은 한글 코드에서 바로 읽을 수 있어
+    규칙만으로 정확히 고칠 수 있다.
+    """
+    if not text:
+        return text
+
+    def _sub(match: re.Match[str]) -> str:
+        head, particle = match.group(1), match.group(2)
+        pair = _PARTICLE_LOOKUP.get(particle)
+        if pair is None:
+            return match.group(0)
+        parts = _decompose(head)
+        if parts is None:
+            return match.group(0)
+        has_batchim = parts[2] != 0
+        # '으로/로' 는 ㄹ 받침이면 '로'를 쓴다 (서울로, 칼로).
+        if pair == ("으로", "로") and parts[2] == _RIEUL:
+            return head + "로"
+        return head + (pair[0] if has_batchim else pair[1])
+
+    return _PARTICLE_RE.sub(_sub, text)
--- a/src/livesub/models/tiers.py
+++ b/src/livesub/models/tiers.py
@@ -0,0 +1,209 @@
+"""모델 품질 티어 정의.
+
+사용자에게는 실제 모델 이름 대신 5단계 티어(속도우선 → 품질우선)로 노출한다.
+각 티어는 ASR(음성인식) 1개 + MT(번역) 1개의 조합이다.
+
+선정 근거는 docs/MODELS.md 참고.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from dataclasses import dataclass
+from enum import Enum
+
+from ..constants import DEFAULT_TIER
+
+
+class MTBackend(str, Enum):
+    """번역 모델 실행 백엔드."""
+
+    CTRANSLATE2 = "ctranslate2"  # NLLB 계열 seq2seq
+    TRANSFORMERS = "transformers"  # LLM 계열 (Seed-X / Qwen3)
+
+
+class PromptStyle(str, Enum):
+    """LLM 백엔드의 프롬프트 형식. 모델 계열마다 요구사항이 다르다."""
+
+    #: 해당 없음 (seq2seq)
+    NONE = "none"
+    #: Seed-X 전용. chat template 이 없는 번역 전용 completion 모델이라
+    #: 모델 카드에 적힌 고정 형식 + 끝의 `<언어코드>` 태그를 그대로 지켜야 한다.
+    SEEDX = "seedx"
+    #: Qwen3 등 일반 instruct 모델. chat template + 자유 지시문 사용 가능.
+    INSTRUCT = "instruct"
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class AsrSpec:
+    repo: str
+    compute_type: str
+    beam_size: int = 1
+    vram_mb: int = 0
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class MTSpec:
+    repo: str
+    backend: MTBackend
+    compute_type: str = "float16"
+    vram_mb: int = 0
+    prompt_style: PromptStyle = PromptStyle.NONE
+    #: LoRA 추가학습 난이도 1(쉬움) ~ 3(까다로움)
+    finetune_ease: int = 2
+
+    @property
+    def supports_prompt_glossary(self) -> bool:
+        """프롬프트로 용어집을 지시할 수 있는가.
+
+        지시문을 이해하는 instruct 모델만 가능하다. Seed-X 는 번역만 하도록
+        학습된 completion 모델이라 "이 용어는 이렇게 옮겨라" 같은 문장을
+        넣으면 학습 분포를 벗어나 오히려 번역이 망가진다. seq2seq 도 마찬가지다.
+        이 둘은 플레이스홀더 치환 방식으로 용어를 보호한다.
+        """
+        return self.prompt_style is PromptStyle.INSTRUCT
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class Tier:
+    key: str
+    order: int
+    name: str
+    tagline: str
+    asr: AsrSpec
+    mt: MTSpec
+    approx_latency_s: float
+    min_vram_gb: float
+    notes: str = ""
+    recommended: bool = False
+    best_after_finetune: bool = False
+
+    @property
+    def total_vram_mb(self) -> int:
+        return self.asr.vram_mb + self.mt.vram_mb
+
+    @property
+    def download_gb(self) -> float:
+        return round(self.total_vram_mb / 1024 * 1.25, 1)
+
+
+TIERS: dict[str, Tier] = {}
+
+
+def _register(tier: Tier) -> Tier:
+    TIERS[tier.key] = tier
+    return tier
+
+
+LIGHTNING = _register(
+    Tier(
+        key="lightning",
+        order=1,
+        name="번개",
+        tagline="속도 최우선 · 저사양 GPU",
+        asr=AsrSpec("Systran/faster-whisper-small", "int8_float16", 1, 700),
+        mt=MTSpec(
+            "entai2965/nllb-200-distilled-600M-ctranslate2",
+            MTBackend.CTRANSLATE2,
+            "int8_float16",
+            800,
+            finetune_ease=1,
+        ),
+        approx_latency_s=0.6,
+        min_vram_gb=2,
+        notes="짧은 대사·게임 음성에 충분. 긴 문장이나 전문용어는 품질이 떨어질 수 있습니다.",
+    )
+)
+
+SWIFT = _register(
+    Tier(
+        key="swift",
+        order=2,
+        name="신속",
+        tagline="빠르면서 인식률은 최상급",
+        asr=AsrSpec("Systran/faster-whisper-large-v3-turbo", "int8_float16", 1, 1600),
+        mt=MTSpec(
+            "entai2965/nllb-200-distilled-600M-ctranslate2",
+            MTBackend.CTRANSLATE2,
+            "float16",
+            1400,
+            finetune_ease=1,
+        ),
+        approx_latency_s=0.9,
+        min_vram_gb=4,
+        notes="음성인식을 최상급으로 올리고 번역만 경량으로 유지한 구성. 가성비가 가장 좋습니다.",
+    )
+)
+
+BALANCE = _register(
+    Tier(
+        key="balance",
+        order=3,
+        name="균형",
+        tagline="기본값 · 속도와 품질의 중간",
+        asr=AsrSpec("Systran/faster-whisper-large-v3-turbo", "float16", 2, 2400),
+        mt=MTSpec(
+            "entai2965/nllb-200-distilled-1.3B-ctranslate2",
+            MTBackend.CTRANSLATE2,
+            "float16",
+            2900,
+            finetune_ease=2,
+        ),
+        approx_latency_s=1.2,
+        min_vram_gb=6,
+        notes="8GB VRAM 환경에서 가장 무난한 선택.",
+    )
+)
+
+PRECISION = _register(
+    Tier(
+        key="precision",
+        order=4,
+        name="정밀",
+        tagline="추천 · 현 시점 최고 번역 품질",
+        asr=AsrSpec("Systran/faster-whisper-large-v3-turbo", "float16", 2, 2400),
+        mt=MTSpec(
+            "ByteDance-Seed/Seed-X-PPO-7B-AWQ-Int4",
+            MTBackend.TRANSFORMERS,
+            "int4",
+            5600,
+            prompt_style=PromptStyle.SEEDX,
+            finetune_ease=3,
+        ),
+        approx_latency_s=2.0,
+        min_vram_gb=10,
+        notes="번역 전용으로 학습된 7B 모델. 한/영/일/중 구어체와 문맥 처리가 확연히 좋습니다.",
+        recommended=True,
+    )
+)
+
+ULTIMATE = _register(
+    Tier(
+        key="ultimate",
+        order=5,
+        name="극한",
+        tagline="품질 최우선 · 추가학습(LoRA)에 최적",
+        asr=AsrSpec("Systran/faster-whisper-large-v3", "float16", 5, 3100),
+        mt=MTSpec(
+            "Qwen/Qwen3-8B",
+            MTBackend.TRANSFORMERS,
+            "float16",
+            11000,
+            prompt_style=PromptStyle.INSTRUCT,
+            finetune_ease=1,
+        ),
+        approx_latency_s=3.0,
+        min_vram_gb=16,
+        notes="게임·방송 용어를 LoRA로 추가학습해 붙일 때 가장 잘 먹히는 구성입니다.",
+        best_after_finetune=True,
+    )
+)
+
+assert DEFAULT_TIER in TIERS, f"constants.DEFAULT_TIER({DEFAULT_TIER}) 가 티어 목록에 없습니다"
+
+
+def ordered_tiers() -> list[Tier]:
+    return sorted(TIERS.values(), key=lambda t: t.order)
+
+
+def get_tier(key: str) -> Tier:
+    return TIERS.get(key, TIERS[DEFAULT_TIER])
--- a/src/livesub/models/translator.py
+++ b/src/livesub/models/translator.py
@@ -0,0 +1,376 @@
+"""번역(MT) 래퍼.
+
+두 백엔드를 지원한다.
+
+* CTranslate2 — NLLB 계열 seq2seq. 가볍고 빠르며 추가학습이 쉽다.
+* Transformers — Seed-X / Qwen3 같은 LLM. 품질이 좋고 LoRA 어댑터를 얹을 수 있다.
+
+LLM 백엔드는 다시 두 가지 프롬프트 형식으로 갈린다. 같은 "LLM"이라도 요구사항이
+정반대라 하나로 합치면 한쪽이 반드시 망가진다.
+
+* PromptStyle.SEEDX — Seed-X 는 chat template 이 없는 **번역 전용 completion 모델**이다.
+  모델 카드가 정한 고정 문장과 끝의 `<언어코드>` 태그를 그대로 지켜야 하고,
+  그 밖의 지시문을 끼워 넣으면 학습 분포를 벗어난다. 따라서 용어집은 프롬프트가
+  아니라 **플레이스홀더 치환**으로 넣는다.
+* PromptStyle.INSTRUCT — Qwen3 등. chat template 을 쓰고 용어집을 지시문으로 넣는다.
+
+세 경우 모두 `Translator` 인터페이스를 따르므로 상위 레이어는 구분하지 않는다.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import abc
+import logging
+import re
+import threading
+
+from ..constants import LANGUAGES, models_dir
+from .glossary import Glossary
+from .speech_level import Politeness, SpeechLevel, fix_particles, prompt_instruction
+from .tiers import MTBackend, MTSpec, PromptStyle
+
+log = logging.getLogger(__name__)
+
+#: 문장 끝에 LLM이 붙이곤 하는 군더더기를 걷어내기 위한 패턴
+_TRAILING_NOISE = re.compile(r"^\s*(?:번역[:：]|Translation[:：])\s*", re.IGNORECASE)
+
+
+def _restore_or_retranslate(out: str, replacements: list[str], retry) -> str:
+    """자리표시자를 역어로 되돌린다. 하나라도 사라졌으면 용어집 없이 다시 번역.
+
+    번역 모델이 문장 일부를 통째로 누락하면 그 안의 자리표시자도 같이
+    사라진다. 그대로 복원하면 용어가 자막에서 증발하는데, 그건 용어집을
+    아예 안 쓴 것보다 나쁘다. 그래서 그럴 때는 보호 없이 한 번 더 번역해
+    원문 내용이 살아 있는 결과를 쓴다.
+    """
+    missing = Glossary.missing_placeholders(out, replacements)
+    if not missing:
+        return Glossary.restore(out, replacements)
+    log.debug("자리표시자 %s 소실 — 용어집 없이 재번역", missing)
+    return retry()
+
+
+def build_seedx_prompt(text: str, source_lang: str, target_lang: str) -> str:
+    """Seed-X 모델 카드가 요구하는 정확한 프롬프트.
+
+        Translate the following English sentence into Chinese:
+        May the force be with you <zh>
+
+    끝의 `<언어코드>` 태그는 PPO 학습에 쓰인 것이라 **필수**다. 빠지면 번역
+    품질이 크게 흔들린다. 형식을 바꾸면 안 되므로 지시문이나 용어집 설명을
+    여기 끼워 넣지 말 것.
+
+    출처: https://huggingface.co/ByteDance-Seed/Seed-X-PPO-7B
+    """
+    src = LANGUAGES[source_lang]["english"]
+    tgt = LANGUAGES[target_lang]["english"]
+    tag = LANGUAGES[target_lang]["seedx"]
+    return f"Translate the following {src} sentence into {tgt}:\n{text} <{tag}>"
+
+
+class Translator(abc.ABC):
+    def __init__(self, spec: MTSpec, device: str = "cuda", device_index: int = 0) -> None:
+        self.spec = spec
+        self.device = device
+        self.device_index = device_index
+        self._lock = threading.Lock()
+
+    @property
+    @abc.abstractmethod
+    def loaded(self) -> bool: ...
+
+    @abc.abstractmethod
+    def load(self) -> None: ...
+
+    @abc.abstractmethod
+    def unload(self) -> None: ...
+
+    @abc.abstractmethod
+    def _translate(
+        self,
+        text: str,
+        source_lang: str,
+        target_lang: str,
+        glossary: Glossary | None,
+        speech_level: SpeechLevel,
+        source_politeness: Politeness,
+    ) -> str: ...
+
+    def translate(
+        self,
+        text: str,
+        source_lang: str,
+        target_lang: str,
+        glossary: Glossary | None = None,
+        speech_level: SpeechLevel = SpeechLevel.POLITE,
+        source_politeness: Politeness = Politeness.UNKNOWN,
+    ) -> str:
+        """말투(speech_level)는 지시문을 이해하는 모델에만 프롬프트로 전달된다.
+
+        나머지 백엔드는 상위에서 `apply_speech_level` 후처리로 맞춘다.
+        """
+        text = text.strip()
+        if not text:
+            return ""
+        if source_lang == target_lang:
+            return text
+        out = self._translate(
+            text, source_lang, target_lang, glossary, speech_level, source_politeness
+        )
+        out = _TRAILING_NOISE.sub("", out).strip()
+        if target_lang == "ko":
+            # 용어집이 단어를 바꿔치기하면 앞말 받침이 달라져 조사가 어긋난다.
+            # (자기장를 -> 자기장을)
+            out = fix_particles(out)
+        return out
+
+
+class CTranslate2Translator(Translator):
+    """NLLB 계열. 용어집은 플레이스홀더 보호 방식으로 적용한다."""
+
+    def __init__(self, spec: MTSpec, device: str = "cuda", device_index: int = 0) -> None:
+        super().__init__(spec, device, device_index)
+        self._model = None
+        self._tokenizer = None
+
+    @property
+    def loaded(self) -> bool:
+        return self._model is not None
+
+    def load(self) -> None:
+        if self._model is not None:
+            return
+        import ctranslate2
+        from huggingface_hub import snapshot_download
+        from transformers import AutoTokenizer
+
+        local = snapshot_download(self.spec.repo, cache_dir=str(models_dir()))
+        compute = self.spec.compute_type
+        if self.device == "cpu" and "float16" in compute:
+            compute = "int8"
+        log.info("번역 모델 로드: %s (%s/%s)", self.spec.repo, self.device, compute)
+        self._model = ctranslate2.Translator(
+            local,
+            device=self.device,
+            device_index=self.device_index,
+            compute_type=compute,
+        )
+        self._tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(local, cache_dir=str(models_dir()))
+
+    def unload(self) -> None:
+        with self._lock:
+            self._model = None
+            self._tokenizer = None
+
+    def _run_model(self, text: str, source_lang: str, target_lang: str) -> str:
+        """용어집 처리를 뺀 순수 번역 한 번."""
+        src_code = LANGUAGES[source_lang]["nllb"]
+        tgt_code = LANGUAGES[target_lang]["nllb"]
+        with self._lock:
+            self._tokenizer.src_lang = src_code
+            tokens = self._tokenizer.convert_ids_to_tokens(
+                self._tokenizer.encode(text, truncation=True, max_length=512)
+            )
+            results = self._model.translate_batch(
+                [tokens],
+                target_prefix=[[tgt_code]],
+                beam_size=2,
+                max_decoding_length=512,
+                repetition_penalty=1.1,
+            )
+            hyp = results[0].hypotheses[0]
+            if hyp and hyp[0] == tgt_code:
+                hyp = hyp[1:]
+            return self._tokenizer.decode(
+                self._tokenizer.convert_tokens_to_ids(hyp), skip_special_tokens=True
+            )
+
+    def _translate(self, text, source_lang, target_lang, glossary,
+                   speech_level=SpeechLevel.POLITE, source_politeness=Politeness.UNKNOWN):
+        # seq2seq 는 프롬프트가 없어 말투를 지시할 수 없다. 후처리로 맞춘다.
+        if self._model is None:
+            self.load()
+        assert self._model is not None and self._tokenizer is not None
+
+        if glossary is None or not len(glossary):
+            return self._run_model(text, source_lang, target_lang)
+
+        protected, replacements = glossary.protect(text, target_lang)
+        if not replacements:
+            return self._run_model(text, source_lang, target_lang)
+
+        out = self._run_model(protected, source_lang, target_lang)
+        return _restore_or_retranslate(
+            out, replacements,
+            lambda: self._run_model(text, source_lang, target_lang),
+        )
+
+
+class LLMTranslator(Translator):
+    """Seed-X / Qwen3 등 LLM 백엔드. 용어집은 프롬프트로 직접 지시한다."""
+
+    def __init__(self, spec: MTSpec, device: str = "cuda", device_index: int = 0,
+                 lora_path: str = "") -> None:
+        super().__init__(spec, device, device_index)
+        self.lora_path = lora_path
+        self._model = None
+        self._tokenizer = None
+
+    @property
+    def loaded(self) -> bool:
+        return self._model is not None
+
+    def load(self) -> None:
+        if self._model is not None:
+            return
+        import torch
+        from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+        dtype = torch.float16 if self.device == "cuda" else torch.float32
+        log.info("번역 LLM 로드: %s (%s)", self.spec.repo, self.device)
+        self._tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
+            self.spec.repo, cache_dir=str(models_dir())
+        )
+        try:
+            self._model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+                self.spec.repo,
+                cache_dir=str(models_dir()),
+                torch_dtype=dtype,
+                device_map={"": self.device_index} if self.device == "cuda" else "cpu",
+            )
+        except (ImportError, RuntimeError, ValueError) as exc:
+            if self.spec.compute_type == "int4":
+                # AWQ 가중치는 전용 커널이 있어야 읽힌다. 메시지가 모호해서
+                # 사용자가 원인을 못 찾는 일이 잦으므로 해결 방법을 같이 알려준다.
+                raise RuntimeError(
+                    f"양자화 번역 모델({self.spec.repo})을 불러오지 못했습니다.\n"
+                    "AWQ 커널이 필요합니다: pip install autoawq\n"
+                    "설치가 어려우면 '모델' 화면에서 다른 티어를 선택하세요.\n"
+                    f"원인: {exc}"
+                ) from exc
+            raise
+        if self.lora_path:
+            from peft import PeftModel
+
+            log.info("LoRA 어댑터 적용: %s", self.lora_path)
+            self._model = PeftModel.from_pretrained(self._model, self.lora_path)
+        self._model.eval()
+
+    def unload(self) -> None:
+        with self._lock:
+            self._model = None
+            self._tokenizer = None
+            try:
+                import torch
+
+                torch.cuda.empty_cache()
+            except Exception:  # noqa: BLE001
+                pass
+
+    def _build_prompt(self, text, source_lang, target_lang, glossary,
+                      speech_level=SpeechLevel.POLITE,
+                      source_politeness=Politeness.UNKNOWN) -> str:
+        if self.spec.prompt_style is PromptStyle.SEEDX:
+            # Seed-X 는 지시문을 못 알아듣는다. 말투는 후처리로만 맞춘다.
+            return build_seedx_prompt(text, source_lang, target_lang)
+        return self._build_instruct_prompt(
+            text, source_lang, target_lang, glossary, speech_level, source_politeness
+        )
+
+    def _build_instruct_prompt(self, text, source_lang, target_lang, glossary,
+                               speech_level=SpeechLevel.POLITE,
+                               source_politeness=Politeness.UNKNOWN) -> str:
+        """지시문을 이해하는 모델용. 가능하면 chat template 을 태운다."""
+        src = LANGUAGES[source_lang]["english"]
+        tgt = LANGUAGES[target_lang]["english"]
+        hint = glossary.prompt_hint(text, target_lang) if glossary else ""
+        parts = [
+            f"Translate the following {src} text into {tgt}. "
+            "It is a live spoken line from a game or broadcast, so keep the tone "
+            "casual and natural. Output only the translation."
+        ]
+        if target_lang == "ko":
+            parts.append(prompt_instruction(speech_level, source_politeness))
+        if hint:
+            parts.append(hint)
+        parts.append(f"{src}: {text}\n{tgt}:")
+        instruction = "\n\n".join(parts)
+
+        template = getattr(self._tokenizer, "chat_template", None)
+        if not template:
+            return instruction
+        # Qwen3 는 기본적으로 thinking 모드가 켜져 실시간 자막에는 너무 느리다.
+        try:
+            return self._tokenizer.apply_chat_template(
+                [{"role": "user", "content": instruction}],
+                tokenize=False,
+                add_generation_prompt=True,
+                enable_thinking=False,
+            )
+        except TypeError:
+            # enable_thinking 을 모르는 템플릿
+            return self._tokenizer.apply_chat_template(
+                [{"role": "user", "content": instruction}],
+                tokenize=False,
+                add_generation_prompt=True,
+            )
+
+    def _generate(self, prompt: str) -> str:
+        """프롬프트 하나를 돌려 첫 줄만 돌려준다."""
+        import torch
+
+        with self._lock:
+            inputs = self._tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(self._model.device)
+            with torch.inference_mode():
+                generated = self._model.generate(
+                    **inputs,
+                    max_new_tokens=256,
+                    do_sample=False,
+                    num_beams=1,
+                    repetition_penalty=1.05,
+                    pad_token_id=self._tokenizer.eos_token_id,
+                )
+            new_tokens = generated[0][inputs["input_ids"].shape[-1] :]
+            out = self._tokenizer.decode(new_tokens, skip_special_tokens=True)
+        return out.strip().split("\n")[0]
+
+    def _translate(self, text, source_lang, target_lang, glossary,
+                   speech_level=SpeechLevel.POLITE, source_politeness=Politeness.UNKNOWN):
+        if self._model is None:
+            self.load()
+        assert self._model is not None and self._tokenizer is not None
+
+        def run(source: str, gloss) -> str:
+            return self._generate(
+                self._build_prompt(
+                    source, source_lang, target_lang, gloss,
+                    speech_level, source_politeness,
+                )
+            )
+
+        # Seed-X 는 지시문을 못 알아들으므로 용어집을 자리표시자로 보호한다.
+        # 지시문을 이해하는 모델은 프롬프트로 넣으므로 보호가 필요 없다.
+        needs_placeholder = (
+            self.spec.prompt_style is PromptStyle.SEEDX
+            and glossary is not None
+            and len(glossary)
+        )
+        if not needs_placeholder:
+            return run(text, glossary)
+
+        protected, replacements = glossary.protect(text, target_lang)
+        if not replacements:
+            return run(text, glossary)
+
+        out = run(protected, None)
+        return _restore_or_retranslate(
+            out, replacements, lambda: run(text, None)
+        )
+
+
+def create_translator(
+    spec: MTSpec, device: str = "cuda", device_index: int = 0, lora_path: str = ""
+) -> Translator:
+    if spec.backend is MTBackend.CTRANSLATE2:
+        return CTranslate2Translator(spec, device, device_index)
+    return LLMTranslator(spec, device, device_index, lora_path)
--- a/src/livesub/ui/pages/models_page.py
+++ b/src/livesub/ui/pages/models_page.py
@@ -18,7 +18,7 @@ from PySide6.QtWidgets import (

 from ...config import AppConfig
 from ...models import Tier, detect_gpu, ordered_tiers
-from ...models.manager import tier_availability
+from ...models.manager import GpuInfo, tier_availability
 from ..theme import SPACING, palette
 from ..widgets import Card, PageHeader

@@ -26,10 +26,11 @@ from ..widgets import Card, PageHeader
 class TierCard(QFrame):
    """티어 하나를 라디오 버튼 카드로."""

-    def __init__(self, tier: Tier, gpu_vram_gb: float, parent: QWidget | None = None):
+    def __init__(self, tier: Tier, gpu: GpuInfo, parent: QWidget | None = None):
        super().__init__(parent)
        self.tier = tier
-        self.available, self.unavailable_reason = tier_availability(tier)
+        gpu_vram_gb = gpu.total_vram_mb / 1024 if gpu.available else 0.0
+        self.available, self.unavailable_reason = tier_availability(tier, gpu)
        self.setObjectName("Card")
        p = palette("dark")

@@ -102,6 +103,9 @@ class ModelsPage(QWidget):
        super().__init__(parent)
        self.config = config
        self._cards: list[TierCard] = []
+        # 티어 카드마다 조회하면 nvidia-smi 를 다섯 번 부른다. 한 번만 본다.
+        self._gpu = detect_gpu()
+        self._gpu_vram_gb = self._gpu.total_vram_mb / 1024 if self._gpu.available else 0.0

        root = QVBoxLayout(self)
        root.setContentsMargins(0, 0, 0, 0)
@@ -119,7 +123,7 @@ class ModelsPage(QWidget):
        self._group = QButtonGroup(self)
        self._group.setExclusive(True)
        for tier in ordered_tiers():
-            card = TierCard(tier, self._gpu_vram_gb)
+            card = TierCard(tier, self._gpu)
            self._group.addButton(card.radio, tier.order)
            card.radio.toggled.connect(
                lambda checked, t=tier: self._on_tier_selected(t) if checked else None
@@ -133,8 +137,7 @@ class ModelsPage(QWidget):

    # --- 구성 -----------------------------------------------------------
    def _build_gpu_card(self) -> Card:
-        gpu = detect_gpu()
-        self._gpu_vram_gb = gpu.total_vram_mb / 1024 if gpu.available else 0.0
+        gpu = self._gpu
        p = palette("dark")

        card = Card("실행 환경")
--- a/tests/fixtures/en_callout_16k.wav
+++ b/tests/fixtures/en_callout_16k.wav
--- a/tests/test_portable.py
+++ b/tests/test_portable.py
@@ -139,3 +139,54 @@ def test_app_window_builds_without_torch(tmp_path, monkeypatch):
        win.overlay.close()
        win.close()
    _ = app
+
+
+# --- 티어 게이트가 실제 제약을 보는지 -------------------------------------
+#
+# 예전에는 torch 유무만 봤다. 그래서 8GB 카드에서도 "극한(16GB 필요) 사용
+# 가능"이라고 답했고, 사용자가 고르면 로드에서 죽었다. 실제 GPU 로 검증하다
+# 발견한 버그다.
+
+
+def _gpu(total_gb: float):
+    from livesub.models.manager import GpuInfo
+
+    return GpuInfo(available=True, name="test", total_vram_mb=int(total_gb * 1024))
+
+
+@pytest.mark.skipif(not has_torch(), reason="torch 없으면 어차피 앞단에서 막힌다")
+@pytest.mark.parametrize("key", ["precision", "ultimate"])
+def test_vram_이_모자라면_티어를_막는다(key, monkeypatch):
+    monkeypatch.setattr("livesub.models.manager.has_awq", lambda: True)
+    ok, reason = tier_availability(TIERS[key], _gpu(7.5))
+    assert not ok
+    assert "VRAM" in reason and "7.5GB" in reason
+
+
+@pytest.mark.skipif(not has_torch(), reason="torch 없으면 어차피 앞단에서 막힌다")
+def test_vram_이_충분하면_통과한다(monkeypatch):
+    monkeypatch.setattr("livesub.models.manager.has_awq", lambda: True)
+    assert tier_availability(TIERS["ultimate"], _gpu(24))[0]
+
+
+@pytest.mark.skipif(not has_torch(), reason="torch 없으면 어차피 앞단에서 막힌다")
+def test_autoawq_가_없으면_int4_티어를_막는다(monkeypatch):
+    monkeypatch.setattr("livesub.models.manager.has_awq", lambda: False)
+    ok, reason = tier_availability(TIERS["precision"], _gpu(24))
+    assert not ok
+    assert "autoawq" in reason
+
+
+def test_ct2_티어는_gpu_조회_없이도_통과한다():
+    """1~3티어는 torch 도 GPU 도 안 따진다 — 포터블에서 돌아야 하므로."""
+    def _boom():
+        raise AssertionError("CT2 티어는 detect_gpu 를 부르면 안 된다")
+
+    import livesub.models.manager as mgr
+
+    original, mgr.detect_gpu = mgr.detect_gpu, _boom
+    try:
+        for key in ("lightning", "swift", "balance"):
+            assert tier_availability(TIERS[key])[0]
+    finally:
+        mgr.detect_gpu = original
--- a/tests/test_segmenter.py
+++ b/tests/test_segmenter.py
@@ -1,8 +1,30 @@
 import numpy as np
+import pytest

+from livesub.audio import segmenter as segmenter_mod
 from livesub.audio.segmenter import Segmenter, SegmenterConfig
 from livesub.constants import SAMPLE_RATE

+#: webrtcvad 는 선택 의존성이다. 있으면 아래 게이트 테스트가 돌고 없으면 skip 된다.
+REAL_WEBRTCVAD = segmenter_mod.webrtcvad
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def _energy_vad_only(monkeypatch):
+    """이 파일의 테스트는 에너지 VAD 경로로 고정한다.
+
+    입력이 220Hz 순음이기 때문이다. webrtcvad 는 사람 목소리로 학습돼 있어
+    순음을 발화로 보지 않고, `_is_speech` 는 에너지 판정과 webrtcvad 를 AND 로
+    묶는다. 그래서 webrtcvad 가 깔린 환경에서는 이 파일의 테스트 5개가 깨졌다 —
+    포터블 exe 의 requirements 에 webrtcvad-wheels 가 들어 있어 Windows CI 가
+    정확히 그 환경이고, 개발용 venv 에는 없어서 여태 안 드러났다.
+
+    고칠 대상은 판정기가 아니라 테스트의 숨은 전제다. 여기서 보려는 건 분할
+    상태 기계이므로 선택 의존성을 끊어 환경과 무관하게 같은 경로를 시험한다.
+    게이트 동작 자체는 test_webrtcvad_gate_filters_pure_tone 이 본다.
+    """
+    monkeypatch.setattr(segmenter_mod, "webrtcvad", None)
+

 def tone(ms: int, amplitude: float = 0.3) -> np.ndarray:
    n = SAMPLE_RATE * ms // 1000
@@ -76,3 +98,24 @@ def test_lead_in_is_prepended():
    assert len(finals) == 1
    # 0.6초 발화 + 최대 0.2초 리드인
    assert finals[0].duration_s > 0.6
+
+
+@pytest.mark.skipif(REAL_WEBRTCVAD is None, reason="webrtcvad 미설치 — 게이트 경로가 없다")
+def test_webrtcvad_gate_filters_pure_tone(monkeypatch):
+    """webrtcvad 가 깔리면 순음은 에너지 VAD 만일 때보다 덜 통과한다.
+
+    포터블 exe 와 Windows CI 가 이 경로를 쓴다. 두 경로가 실제로 다르게
+    동작한다는 사실을 테스트로 고정해 둔다 — 이게 깨져 있는 걸 몰라서
+    같은 테스트가 플랫폼에 따라 다른 결과를 냈다.
+    """
+    energy_only = Segmenter(config())
+    energy_out = energy_only.push(tone(800)) + energy_only.push(silence(600))
+
+    monkeypatch.setattr(segmenter_mod, "webrtcvad", REAL_WEBRTCVAD)
+    gated = Segmenter(config())
+    gated_out = gated.push(tone(800)) + gated.push(silence(600))
+
+    energy_total = sum(s.duration_s for s in energy_out if s.is_final)
+    gated_total = sum(s.duration_s for s in gated_out if s.is_final)
+    assert energy_total > 0.7  # 에너지 VAD 는 순음을 발화로 본다
+    assert gated_total < energy_total  # webrtcvad 는 사람 목소리가 아니라고 걸러낸다