fix: audit Korean Markdown emphasis across all posts

content/posts/claude-code-weekly-limits-september-2026.md

@@ -42,7 +42,7 @@ Anthropic은 2026년 5월 6일 공식 발표에서 Pro, Max, Team, seat-based En
 
 - [Anthropic: Higher usage limits for Claude and a compute deal with SpaceX](https://www.anthropic.com/news/higher-limits-spacex)
 
-이번 9월 변경의 핵심은 이 5시간 한도가 아니라 **주간 한도(weekly limit)**다.
+이번 9월 변경의 핵심은 이 5시간 한도가 아니라 **주간 한도**(weekly limit)다.
 
 Anthropic 도움말도 사용량 제한이 대화 길이, 복잡성, 사용하는 모델과 기능 등에 영향을 받으며, Claude.ai와 Claude Code 같은 여러 제품 영역의 사용량이 서로 영향을 줄 수 있다고 설명한다.
 

content/posts/gpt-6-astra-vs-claude-fable-5-1.md

@@ -28,7 +28,7 @@ GPT-6 Astra에서는 비동기 도구 호출과 작업 도중 사용자 개입
 
 OpenAI는 GPT-6 Astra를 복잡한 end-to-end 작업을 위한 자사의 가장 강력한 모델로 소개한다.
 
-OpenAI가 공개한 비교에서 [AutomationBench](https://openai.com/index/gpt-6-astra/) 점수는 GPT-6 Astra가 **41.4%**, Claude Fable 5.1이 **31.4%**다.
+OpenAI가 공개한 비교에서 [AutomationBench](https://openai.com/index/gpt-6-astra/) 점수는 GPT-6 Astra가 **41.4%**, Claude Fable 5.1이 **31.4**%다.
 
 AutomationBench는 여러 단계의 실제 업무 자동화 능력을 평가하는 벤치마크라서 이번 글의 주제인 에이전트 작업과도 꽤 직접적으로 연결된다.
 
@@ -83,7 +83,7 @@ GPT-6 Astra의 모델 사양은 눈에 띈다.
 
 [공식 모델 문서](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra)에 따르면 Astra는 **1,050,000 토큰 컨텍스트 윈도우**와 **128,000 토큰 최대 출력**을 지원한다.
 
-가격은 100만 토큰 기준 입력 **$10**, 캐시 입력 **$1**, 출력 **$50**이다. 272K 입력 토큰을 넘는 요청은 전체 요청에 더 높은 장문 요금이 적용된다.
+가격은 100만 토큰 기준 입력 **\$10**, 캐시 입력 **\$1**, 출력 **\$50**이다. 272K 입력 토큰을 넘는 요청은 전체 요청에 더 높은 장문 요금이 적용된다.
 
 하지만 더 중요한 변화는 이 숫자들이 아니다.
 
@@ -135,7 +135,7 @@ OpenAI가 [Responses API를 신규 프로젝트에 권장](https://developers.op
 
 Anthropic의 접근에서 특히 눈에 들어오는 것은 cache read 가격이다.
 
-Claude Fable 5.1의 기본 가격은 100만 토큰 기준 입력 **$10**, 출력 **$50**으로 Fable 5와 같다.
+Claude Fable 5.1의 기본 가격은 100만 토큰 기준 입력 **\$10**, 출력 **\$50**으로 Fable 5와 같다.
 
 그런데 Anthropic은 [cache read 가격을 75% 낮춰 100만 토큰당 $0.25](https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1)로 변경했다.
 
@@ -168,7 +168,7 @@ Fable 5.1은 반복 컨텍스트가 많은 작업에서 **캐시 비용을 크
 
 그리고 모델마다 하나의 작업을 끝내기 위해 소비하는 토큰과 도구 호출 횟수도 다를 수 있다.
 
-결국 개발자가 봐야 하는 숫자는 점점 `cost per token`보다 **`cost per completed task`**에 가까워진다.
+결국 개발자가 봐야 하는 숫자는 점점 `cost per token`보다 **`cost per completed task`에** 가까워진다.
 
 비싼 모델이 더 적은 시도와 토큰으로 작업을 끝내면 결과적으로 더 저렴할 수도 있다. 반대로 토큰 단가는 같아도 긴 컨텍스트를 계속 다시 읽거나 실패와 재시도가 많으면 실제 비용은 올라간다.
 

content/posts/korea-ai-third-place-dokpamo-evaluation.md

@@ -22,7 +22,7 @@ draft: false
 
 Artificial Analysis 기준 전체 모델 가운데 10위권에 해당하는 성적이었고, 미국과 중국을 제외하면 특히 눈에 띄는 결과였다.
 
-Artificial Analysis는 이후 한국을 미국과 중국에 이어 **"clear #3 nation in AI"**라고 평가했다.
+Artificial Analysis는 이후 한국을 미국과 중국에 이어 "**clear #3 nation in AI**"라고 평가했다.
 
 그런데 조금 이상한 일이 벌어졌다.
 
@@ -46,7 +46,7 @@ Artificial Analysis는 이후 한국을 미국과 중국에 이어 **"clear #3 n
 
 정부는 GPU, 데이터, 인프라 등을 지원하고 여러 정예팀이 경쟁하는 방식으로 프로젝트를 진행하고 있다.
 
-여기서 중요한 단어는 **'파운데이션 모델'**이다.
+여기서 중요한 단어는 '**파운데이션 모델**'이다.
 
 ChatGPT와 비슷한 챗봇 서비스를 하나 만드는 프로젝트가 아니다.
 
@@ -331,7 +331,7 @@ Web Interface
 
 ## 그렇다면 왜 '세계 3위'를 이야기할 때는 AAII를 사용했을까
 
-Artificial Analysis는 최근 한국을 미국과 중국에 이어 **"clear #3 nation in AI"**라고 평가했다.
+Artificial Analysis는 최근 한국을 미국과 중국에 이어 "**clear #3 nation in AI**"라고 평가했다.
 
 중요한 것은 하나의 모델만 보고 내린 평가가 아니라는 점이다.
 
@@ -343,7 +343,7 @@ Artificial Analysis는 최근 한국을 미국과 중국에 이어 **"clear #3 n
 
 한국의 글로벌 AI 경쟁력을 설명할 때는 AAII라는 글로벌 모델 성능 지표가 강력한 근거가 된다.
 
-그런데 독파모에서 지원팀을 선정할 때 같은 지표의 비중은 **25%**다.
+그런데 독파모에서 지원팀을 선정할 때 같은 지표의 비중은 **25**%다.
 
 즉,
 

e2e/markdown-emphasis.spec.ts

@@ -0,0 +1,55 @@
+import { expect, test } from "@playwright/test"
+
+const cases = [
+  {
+    slug: "korea-ai-third-place-dokpamo-evaluation",
+    phrases: [
+      ["clear #3 nation in AI", 2],
+      ["파운데이션 모델", 1],
+      ["25", 1],
+    ],
+  },
+  { slug: "claude-code-weekly-limits-september-2026", phrases: [["주간 한도", 1]] },
+  {
+    slug: "gpt-6-astra-vs-claude-fable-5-1",
+    phrases: [
+      ["완벽하지는 않지만 빨랐다", 1],
+      ["31.4", 1],
+      ["cost per completed task에", 1],
+      ["$10", 2],
+      ["$1", 1],
+      ["$50", 2],
+    ],
+  },
+] as const
+
+for (const { slug, phrases } of cases) {
+  test(`${slug} displays emphasis on the built page`, async ({ page }, testInfo) => {
+    await page.goto(`/posts/${slug}/`)
+    const article = page.locator("article[data-pagefind-body]")
+    await expect(article).toBeVisible()
+    for (const [phrase, count] of phrases) {
+      const strong = article
+        .locator("strong")
+        .filter({ hasText: new RegExp(`^${phrase.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, "\\$&")}$`) })
+      await expect(strong).toHaveCount(count)
+      for (let index = 0; index < count; index++) {
+        const item = strong.nth(index)
+        await item.scrollIntoViewIfNeeded()
+        await expect(item).toBeVisible()
+        expect(
+          await item.evaluate((element) =>
+            Number.parseInt(getComputedStyle(element).fontWeight, 10),
+          ),
+        ).toBeGreaterThanOrEqual(600)
+        const paragraph = item.locator("xpath=ancestor::p[1]")
+        await expect(paragraph).not.toContainText("**")
+        await expect(paragraph.locator(".katex")).toHaveCount(0)
+        await testInfo.attach(`${phrase}-${index}`, {
+          body: await paragraph.screenshot(),
+          contentType: "image/png",
+        })
+      }
+    }
+  })
+}

tests/markdown-cjk-emphasis.test.ts

@@ -11,3 +11,20 @@ describe("markdown emphasis around Korean particles", () => {
     expect(html).not.toContain("**완벽하지는 않지만 빨랐다**")
   })
 })
+
+it.each([
+  ['"**인용**"이라고', '"<strong>인용</strong>"이라고'],
+  ["'**용어**'이다", "'<strong>용어</strong>'이다"],
+  ["**한도**(limit)다", "<strong>한도</strong>(limit)다"],
+  ["**25**%다", "<strong>25</strong>%다"],
+  ["**`task`에** 가깝다", "<strong><code>task</code>에</strong> 가깝다"],
+  [
+    "**\\$10**, **\\$1**, **\\$50**이다",
+    "<strong>$10</strong>, <strong>$1</strong>, <strong>$50</strong>이다",
+  ],
+  ["**문장.**\n\n**평가 기준**이다", "<strong>평가 기준</strong>이다"],
+])("renders safe punctuation boundaries: %s", async (source, expected) => {
+  const { html } = await renderMarkdown(source)
+  expect(html).toContain(expected)
+  expect(html).not.toContain("**")
+})

tests/post-currency.test.ts

@@ -0,0 +1,10 @@
+import { expect, it } from "vitest"
+import { renderMarkdown } from "../src/lib/markdown"
+import { getPostBySlug } from "../src/lib/posts"
+
+it("currency remains strong prose", async () => {
+  const { html } = await renderMarkdown(getPostBySlug("gpt-6-astra-vs-claude-fable-5-1").content)
+  expect(html.match(/<strong>\$10<\/strong>/g)).toHaveLength(2)
+  expect(html.match(/<strong>\$50<\/strong>/g)).toHaveLength(2)
+  expect(html).toContain("<strong>$1</strong>")
+})

tests/post-emphasis.test.ts

@@ -0,0 +1,51 @@
+import { readdirSync, readFileSync } from "node:fs"
+import { join } from "node:path"
+import { Window } from "happy-dom"
+import { visit } from "unist-util-visit"
+import { describe, expect, it } from "vitest"
+import { renderMarkdown } from "../src/lib/markdown"
+import { createMarkdownProcessor } from "../src/lib/markdown/render"
+import { getPostBySlug } from "../src/lib/posts"
+
+const directory = join(process.cwd(), "content/posts")
+
+describe("all authored posts preserve emphasis", () => {
+  for (const file of readdirSync(directory).filter((name) => name.endsWith(".md"))) {
+    it(`${file} has no unparsed emphasis delimiters in prose`, async () => {
+      const source = readFileSync(join(directory, file), "utf8")
+      const body = source.replace(/^---\r?\n[\s\S]*?\r?\n---\r?\n/, "")
+      const tree = createMarkdownProcessor().parse(body)
+      const failures: string[] = []
+      visit(tree, "text", (node) => {
+        if (/\*\*|__/.test(node.value)) {
+          failures.push(`line ${node.position?.start.line}: ${node.value}`)
+        }
+      })
+      expect(failures).toEqual([])
+      const { html } = await renderMarkdown(body)
+      const window = new Window()
+      try {
+        window.document.body.innerHTML = html
+        for (const code of window.document.querySelectorAll("pre, code")) code.remove()
+        expect(window.document.body.textContent).not.toMatch(/\*\*|__/)
+      } finally {
+        await window.happyDOM.close()
+      }
+    })
+  }
+})
+
+describe("real post rendering regressions", () => {
+  it.each([
+    ["korea-ai-third-place-dokpamo-evaluation", "clear #3 nation in AI", 2],
+    ["korea-ai-third-place-dokpamo-evaluation", "파운데이션 모델", 1],
+    ["korea-ai-third-place-dokpamo-evaluation", "25", 1],
+    ["claude-code-weekly-limits-september-2026", "주간 한도", 1],
+    ["gpt-6-astra-vs-claude-fable-5-1", "31.4", 1],
+    ["gpt-6-astra-vs-claude-fable-5-1", "완벽하지는 않지만 빨랐다", 1],
+    ["gpt-6-astra-vs-claude-fable-5-1", "<code>cost per completed task</code>에", 1],
+  ])("%s renders %s as strong", async (slug, text, count) => {
+    const { html } = await renderMarkdown(getPostBySlug(slug).content)
+    expect(html.split(`<strong>${text}</strong>`).length - 1).toBe(count)
+  })
+})