docs(home): 메인 홈 추천 Phase 3 계획을 정리한다

docs/20260529_메인_홈_추천_API/prd.md

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 - `orders` 기준으로 최대 20개를 조회한다.
 - 활성 배너만 노출한다.
 - 동일 `orders` 값이 있으면 랜덤으로 정렬한다.
-- 배너 대상 콘텐츠가 비활성 처리되었으면 노출하지 않는다.
+- 배너 대상 엔티티가 비활성 처리되었으면 노출하지 않는다. `EVENT`는 연결 이벤트가 활성인 경우만, `CREATOR`는 연결 크리에이터 회원이 활성인 경우만, `SERIES`는 연결 시리즈와 시리즈 소유 회원이 모두 활성인 경우만 노출한다. `LINK`는 별도 대상 엔티티가 없으므로 배너 자체 활성 상태만 적용한다.
 - 기존 배너 응답에서 앱 이동에 필요한 필드는 유지한다.
 
 ### Feature D. 방금 활동한 크리에이터
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 - 정책, 점수 계산, 노출 조건, 스냅샷 모델처럼 인프라 의존이 없는 코드는 `domain`에 둔다.
 - `kr.co.vividnext.sodalive.v2` 외부 코드는 엔티티만 재활용하고, Controller/Service/Repository/DTO는 신규 작성한다.
 - 기존 엔티티 후보는 `Member`, `LiveRoom`, `AudioContent`, `AudioContentBanner`, `CreatorFollowing`, `CreatorCommunity`, `CreatorCommunityLike`, `CreatorCommunityComment`, `CreatorCheers`, `ChannelDonationMessage`, `AudioContentComment`, `AudioContentLike`, `ChatCharacter` 등이다.
-- 조회 구현은 복잡도에 맞춰 선택한다. 단순 id 조회, 단건 조회, 명확한 조건 조회는 Spring Data JPA 기본 메서드 또는 `@Query`를 사용할 수 있고, 동적 조건/집계/서브쿼리/복합 정렬이 필요한 경우 QueryDSL을 사용한다.
+- 조회 구현은 복잡도에 맞춰 선택한다. 단순 id 조회, 단건 조회, 명확한 조건 조회는 Spring Data JPA 기본 메서드 또는 `@Query`를 사용할 수 있고, 동적 조건/집계/서브쿼리/복합 정렬이 필요한 경우 QueryDSL을 우선 사용한다.
+- native SQL은 CTE, window function, `union all`, DB-side exact scoring, DB별 랜덤 tie-breaker처럼 QueryDSL/JPA 표현이 부자연스럽거나 정확도/성능을 해칠 수 있는 경우에만 사용한다. native SQL을 사용할 때는 RED 단계에서 제외 조건, null aggregate, boundary window, 정렬/limit 순서, Kotlin 정책 산식과의 parity를 촘촘히 검증한다.
 - 홈 추천 조회에는 공통 차단 필터를 적용해 내가 차단했거나 나를 차단한 크리에이터의 데이터를 제외한다.
 - 커뮤니티 게시글 조회에는 비공개 제외, 유료 글 제외, 핀 고정 글 제외, 성인 노출 조건(`MemberContentPreference.isAdultContentVisible`)을 공통 적용한다.
 - 일 1회 갱신 섹션은 조회 시점마다 무거운 집계를 하지 않도록 집계 테이블 또는 스냅샷 엔티티를 신규로 둔다.
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 ## 10. Decisions
 - 실제 데뷔일을 계산할 첫 공개 콘텐츠와 첫 라이브가 모두 없는 크리에이터는 Phase 2 스냅샷 후보에서 제외한다.
 - Phase 2 점수 기반 스냅샷은 DB-side exact scoring으로 계산한다. service는 기준 시각 계산과 snapshot replace만 담당하고, 최종 점수 산식/정렬/limit은 repository query에서 처리한다.
+- 조회 구현은 JPA/QueryDSL 우선, native SQL 제한 사용의 하이브리드 전략으로 진행한다. native SQL은 SQL 고급 기능이 필요한 추천/랭킹/스냅샷 산정에 한정하고, 단순 상세 조회와 대상 활성 조건은 가능하면 QueryDSL/JPA 조건으로 표현한다.
 
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