diff --git a/.env.example b/.env.example
index cf0ca55..7e936b6 100644
--- a/.env.example
+++ b/.env.example
@@ -1,48 +1,23 @@
-# DEV: 개발 | PROD: 운영(임직원 이메일 로그인, 구 REAL) | SUPER: 데모·제한 완화
-OPS_STATE=DEV
+# 환경
+OPS_STATE=PROD   # DEV: 개발 | PROD: 운영(임직원 이메일 로그인) | SUPER: 데모·제한 완화 (REAL 은 PROD 와 동일)
 
 PORT=8030
 # HTTP 수신 주소 (기본 0.0.0.0 = 모든 인터페이스, 로컬만이면 127.0.0.1)
 HOST=0.0.0.0
 ADMIN_TOKEN=xavis-admin
-# --- OPS_STATE=PROD: 매직 링크 이메일 (앱 서버가 아웃바운드로 TCP 연결 가능한 SMTP만 동작)
-# BASE_URL=https://실제-도메인
-# AUTH_SECRET=운영용-비밀값
-# 사내 전용 게이트웨이(gw.* 등)는 클라우드에서 587이 ECONNREFUSED로 막히는 경우가 많음 →
-# Google Workspace SMTP 릴레이(smtp-relay.gmail.com + 발신 IP 허용), SendGrid, SES 등 사용 권장.
-# SMTP_HOST=smtp-relay.gmail.com
-# SMTP_PORT=587
-# SMTP_SECURE=0
-# SMTP_USER=
-# SMTP_PASS=
-# SMTP_FROM=noreply@xavis.co.kr
-# 선택: 587에서 STARTTLS 강제(기본 on). 특수 서버만 0
-# SMTP_REQUIRE_TLS=1
-# 이메일 로그인 세션: 로그인한 달력일(OPS_SESSION_TZ) + OPS_SESSION_TTL_DAYS일의 23:59:59까지(기본 15일)
-# OPS_SESSION_TZ=Asia/Seoul
-# OPS_SESSION_TTL_DAYS=15
 PAGE_SIZE=9
-# 학습센터 동영상 파일 업로드 최대 크기(MB, 기본 500). 리버스 프록시(Nginx 등)의 client_max_body_size도 같이 늘려야 합니다.
-LECTURE_VIDEO_MAX_MB=500
-# 대시보드 메뉴·경로 허용 이메일(OPS 로그인 @xavis.co.kr), 쉼표 구분. 비우면 대시보드 비표시
-DASHBOARD_MENU_ALLOWED_EMAILS=hmjin@xavis.co.kr,dsyoon@xavis.co.kr
-# DEV에서만: 관리자 모드일 때 MEETING_DEV_EMAIL을 허용 목록과 대조(로컬 테스트). 운영에서는 미설정 권장
-# DASHBOARD_MENU_DEV_USE_MEETING_EMAIL=1
-
 # 1=PostgreSQL 단일 소스, 0=data/lectures.json 사용
 ENABLE_POSTGRES=1
-DB_HOST=your-db-host
+DB_HOST=localhost
 DB_PORT=5432
-DB_DATABASE=your_database
-DB_USERNAME=your_user
-DB_PASSWORD=your_password
+DB_DATABASE=ai_web_platform
+DB_USERNAME=xavis
+DB_PASSWORD=wkqltm@@00492
+
 # DB 연결이 없거나 실패하면 회의록 AI는 data/meeting-ai.json에 저장됩니다(로컬 개발에 유용).
 # 회의 음성 업로드 최대 크기(MB, 기본 300). OpenAI 전사 API는 요청당 약 25MB이므로 초과분은 서버에서 ffmpeg로 분할 후 전사합니다.
 MEETING_AUDIO_MAX_MB=300
-# 회의록 저장 후 OpenAI JSON으로 체크리스트 추출 → 업무 체크리스트 자동 반영 (1=기본, 0=비활성)
-MEETING_AUTO_CHECKLIST=1
-# 추출 시 회의록 본문 최대 길이(문자). 긴 경우 끝부분(체크리스트가 뒤에 있을 때)만 사용
-MEETING_CHECKLIST_EXTRACT_MAX_CHARS=24000
+
 ENABLE_PPT_THUMBNAIL=1
 THUMBNAIL_WIDTH=1000
 THUMBNAIL_MAX_RETRY=2
@@ -50,12 +25,26 @@ THUMBNAIL_RETRY_DELAY_MS=5000
 THUMBNAIL_EVENT_KEEP=200
 THUMBNAIL_EVENT_PAGE_SIZE=50
 
+
+[인증 메일 정보]
+BASE_URL=https://ai.xavis.co.kr   # 메일 속 링크에 사용
+AUTH_SECRET=xavis-admin      # 세션 서명 (ADMIN_TOKEN 폴백 가능)
+# 메일 발송 (선택, 없으면 콘솔에 링크만)
+SMTP_HOST=gw.xavis.co.kr
+SMTP_PORT=25
+SMTP_SECURE=0
+SMTP_USER=dsyoon
+SMTP_PASS=!xavis5004
+SMTP_FROM=dsyoon@xavis.co.kr
+
+
+[채팅 기능 정보]
 # 채팅 기능용 API 키
 # OpenAI: https://platform.openai.com/api-keys
-OPENAI_API_KEY=
+OPENAI_API_KEY=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
 # 선택: UI의 gpt-5.4 / gpt-5-mini에 대응하는 실제 Chat Completions 모델 ID (미설정 시 gpt-4o / gpt-4o-mini)
-# OPENAI_MODEL_DEFAULT=gpt-4o
-# OPENAI_MODEL_MINI=gpt-4o-mini
+OPENAI_MODEL_DEFAULT=gpt-5-mini
+OPENAI_MODEL_MINI=gpt-5-mini
 # OpenAI Responses API 내장 웹 검색(기본 on). 끄려면 아래 주석 해제 후 0
 # OPENAI_WEB_SEARCH=0
 # 웹 검색 위치 힌트(선택)
@@ -63,16 +52,26 @@ OPENAI_API_KEY=
 # OPENAI_WEB_SEARCH_CITY=
 # OPENAI_WEB_SEARCH_REGION=
 # OPENAI_WEB_SEARCH_TIMEZONE=Asia/Seoul
+# gpt-4o 전사 API: 요청당 오디오+토큰 한도 → ffmpeg 분할 길이(초). 짧을수록 안전(호출 수 증가)
+OPENAI_TRANSCRIBE_SEGMENT_SEC=30
+
 # Anthropic Claude (claude-*): https://console.anthropic.com/
 CLAUDE_API_KEY=
 # Google Gemini (gemini-*): https://aistudio.google.com/apikey
 GENAI_API_KEY=
 
-# OPS_STATE=DEV + 관리자 토큰일 때 회의록 AI 등에 쓸 가상 사용자 이메일 (미설정 시 dev@xavis.co.kr)
-# MEETING_DEV_EMAIL=you@example.com
-# SUPER 모드에서 회의록·체크리스트용 데모 사용자 이메일 (미설정 시 MEETING_DEV_EMAIL 또는 demo@xavis.local)
-# MEETING_SUPER_EMAIL=demo@xavis.local
-# 회의록 음성 전사 기본 모델 (미설정 시 gpt-4o-mini-transcribe)
-# OPENAI_WHISPER_MODEL=gpt-4o-mini-transcribe
-# gpt-4o 전사 API: 요청당 오디오 토큰 한도 → ffmpeg 분할 길이(초, 15~600, 기본 120). 한도 오류 시 30 또는 15
-# OPENAI_TRANSCRIBE_SEGMENT_SEC=30
+
+
+[회의록 기능 정보]
+# 임직원 명단(회의록 인명 정규화). 기본 data/meeting-employee-names.txt 한 줄에 한 이름(또는 쉼표 구분)
+# MEETING_EMPLOYEE_NAMES_FILE=./data/meeting-employee-names.txt
+# 0 이면 전사→명단 퍼지 매칭 블록 비활성화
+# MEETING_NAME_NORMALIZATION=1
+# 관리자 토큰일 때 회의록 AI 등에 쓸 가상 사용자 이메일 (미설정 시 dev@xavis.co.kr)
+EETING_DEV_EMAIL=dsyoon@xavis.co.kr
+# 선택: Whisper 전사 모델 (기본 whisper-1)
+OPENAI_WHISPER_MODEL=gpt-4o-mini-transcribe
+MEETING_DEV_EMAIL=dsyoon@xavis.co.kr
+
+[경영성과 대시보드]
+DASHBOARD_MENU_ALLOWED_EMAILS=hmjin@xavis.co.kr,dsyoon@xavis.co.kr
diff --git a/README.md b/README.md
index 6eabac6..dab1e68 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -42,6 +42,7 @@
 - 학습센터 UI (좌측 메뉴 + 상단 헤더 + 강의 카드 레이아웃)
 - **AI 탐색** (`/ai-explore`): 전체 너비 레이아웃, AI 서비스 카드(프롬프트·회의록 등). 검색창에 **「프롬프트」**가 포함된 채 검색(Enter) 시 프롬프트 라이브러리로 이동
 - **회의록 AI** (`/ai-explore/meeting-minutes`): 회의록 생성 시스템 프롬프트는 `lib/meeting-minutes.js`의 `buildMeetingMinutesSystemPrompt`에서 구성하며, **추가 지시**가 형식·섹션(체크리스트 포함 여부, 액션 표기 등)에 우선합니다. DB `meeting_ai_prompts.include_checklist`가 `true`일 때만 회의 체크리스트 강제 블록을 넣고, 기본값은 `false`입니다. `include_checklist`가 `false`이면 생성 직후 `prepareMeetingMinutesForApi`에서 `## 회의 체크리스트` 등 블록을 **후처리로 제거**합니다(모델이 습관적으로 넣은 경우 대비). 기존 DB에 `include_checklist = true`가 남아 있으면 `UPDATE meeting_ai_prompts SET include_checklist = false`로 끄거나, 화면에서 **프롬프트 저장**으로 덮어씁니다. 기본 **추가 지시**는 `views/meeting-minutes.ejs`의 `mmDefaultCustomInstructions`입니다.
+- **임직원 인명 정규화**: `data/meeting-employee-names.txt`(또는 `MEETING_EMPLOYEE_NAMES_FILE`)에 성명을 두고, `lib/meeting-employee-names.js`가 전사·원문에서 **이름으로 보이는 토큰만** 명단과 퍼지 매칭해, 회의록 LLM 요청 **사용자 메시지 상단**에 짧은「이번 원문/전사 한정 · 임직원 표기 통일」블록만 붙입니다. 전 직원 명단을 시스템 프롬프트에 넣지 않습니다. 끄려면 `MEETING_NAME_NORMALIZATION=0`.
 - **대시보드** (`/dashboard`): AI 탐색과 유사한 카드 그리드·검색으로 대시보드를 모아 표시. 첫 카드 **경영성과 대시보드**는 `/dashboard/business-performance`로 연결
 - **경영성과 대시보드** (`/dashboard/business-performance`): **위쪽 대시보드 조회**(Chart.js 인라인), **아래 엑셀 업로드**(`.xlsx`, 매출일보 시트) 순서. 본문은 AI 프롬프트 페이지와 동일하게 **`main.container.container-ai-full`**(전체 너비·좌우 24px)로 맞춤. 대시보드 상단 **연도·분기**로 `mgmt_perf_uploads`에 저장된 해당 기간 **최신 스냅샷**을 불러오며, 쿼리 **`?year=2026&quarter=1`** 또는 폼 조회와 동일. 해당 기간 업로드가 없으면 기본 JSON 샘플을 쓰고 안내 문구를 표시합니다. `public/mgmt-perf/dashboard.css`에 있던 **범용 `.container { background: white }`** 는 앱 페이지에서 `main.container`까지 적용되어 회색 본문이 가려졌으므로 제거하고, 흰 카드는 **`.mgmt-perf-embed .container`** 만 사용합니다. 업로드는 DB(`mgmt_perf_uploads` / `mgmt_perf_snapshots`) 또는 DB 미연결 시 `data/mgmt-perf-last-state.json`에 스냅샷 저장. 최근 업로드 행 **`DELETE /api/mgmt-perf/upload/:id`** 로 삭제(PG는 CASCADE, 파일 전용 모드는 `id=file`). 단독 임베드 페이지는 `/dashboard/business-performance/embed`(본문에 `body.mgmt-perf-standalone`으로 어두운 배경). Express에서 **`/mgmt-perf/*` → `public/mgmt-perf/`** 정적 제공이 등록되어 있어 `dashboard-app.js`·`chart.umd.min.js`(CDN 대신 동봉)가 항상 같은 오리진에서 로드됩니다. 업로드 시 **한글 파일명**은 multer 기본(`defParamCharset` 생략 시 latin1)으로 온 `originalname`을 **`lib/decode-upload-filename.js`**의 `decodeUploadFilename`으로 보정합니다(`decodeURIComponent(escape(...))` 우선, 이어서 `Buffer` latin1→utf8). Busboy에 `defParamCharset: 'utf8'`를 켜면 이중 디코딩으로 깨질 수 있어 두지 않습니다. 탭 전환·차트 렌더는 **ASCII 섹션 id**(`mgmt-sec-sales` 등)와 `state.currentSection`으로 동기화합니다. 리버스 프록시 사용 시 업로드 실패하면 **`client_max_body_size`**(예: 64m)와 **`/api/`·`/mgmt-perf/` → Node** 전달 여부를 확인. 엑셀 집계 치환은 `npm install`로 `xlsx` 설치 후 서버 재시작.
 - **경영성과 데이터 확인**: 브라우저에서 `GET /api/mgmt-perf/status`(JSON)로 최근 스냅샷의 `payloadKeys`, `_uploadMeta`(행 수 등)를 확인할 수 있습니다. **현재 구현**은 엑셀에서 **매출일보 행 수·시트명만** `payload._uploadMeta`에 넣고, **차트 수치는 기본 시드 JSON**(`data/mgmt-perf-default-payload.json`)을 씁니다. 5,000행이어도 차트가 엑셀 집계와 일치하려면 **별도 집계·매핑 로직**이 필요합니다.
diff --git a/data/meeting-employee-names.txt b/data/meeting-employee-names.txt
new file mode 100644
index 0000000..e687543
--- /dev/null
+++ b/data/meeting-employee-names.txt
@@ -0,0 +1,7 @@
+# 임직원 성명 (한 줄에 한 이름, 또는 한 줄에 쉼표로 여러 이름)
+# 스프레드시트에서 붙여 넣어도 됩니다. # 으로 시작하는 줄은 무시됩니다.
+# 회의록 생성 시 전사에 등장한 토큰만 이 목록과 대조해「표기 통일」블록이 LLM에 전달됩니다.
+
+김창열
+이소은
+현아
diff --git a/lib/meeting-employee-names.js b/lib/meeting-employee-names.js
new file mode 100644
index 0000000..8634d09
--- /dev/null
+++ b/lib/meeting-employee-names.js
@@ -0,0 +1,293 @@
+/**
+ * 회의 전사/원문에 등장한 토큰만 임직원 명단과 퍼지 매칭해,
+ * 회의록 LLM 요청에「이번 텍스트 한정 표기 통일」블록만 붙인다(전체 명단을 시스템 프롬프트에 넣지 않음).
+ */
+const fs = require("fs");
+const path = require("path");
+
+const DEFAULT_NAMES_PATH = path.join(__dirname, "..", "data", "meeting-employee-names.txt");
+
+/** 회의 맥락에서 이름이 아닌 짧은 단어(오탐 감소) */
+const STOPWORDS = new Set([
+  "대표님",
+  "팀장",
+  "담당",
+  "참석",
+  "회의",
+  "논의",
+  "결정",
+  "검토",
+  "파일럿",
+  "라이선스",
+  "도입",
+  "확산",
+  "목표",
+  "일정",
+  "비용",
+  "운영",
+  "현황",
+  "보고",
+  "전사",
+  "고객",
+  "프로젝트",
+  "진행",
+  "확인",
+  "준비",
+  "완료",
+  "다음",
+  "오늘",
+  "내일",
+  "이번",
+  "주간",
+  "월간",
+  "분기",
+  "연간",
+  "슬랙",
+  "노션",
+  "클로드",
+  "커서",
+  "구글",
+  "엔터프라이즈",
+  "계정",
+  "사용",
+  "적용",
+  "전환",
+  "시연",
+  "발표",
+  "자료",
+  "문서",
+  "보안",
+  "네트워크",
+  "장비",
+  "미정",
+  "즉시",
+  "가능",
+  "필요",
+  "관련",
+  "내용",
+  "사항",
+  "기준",
+  "방안",
+  "계획",
+  "요청",
+  "제안",
+  "결과",
+  "챔피언",
+  "담당자",
+  "참석자",
+  "목적",
+  "배경",
+  "이슈",
+  "리스크",
+  "효과",
+  "대시보드",
+  "지표",
+  "활용",
+  "추가",
+  "삭제",
+  "수정",
+  "작성",
+  "제출",
+  "공유",
+  "연동",
+  "설정",
+  "구매",
+  "계약",
+  "예산",
+  "절감",
+  "확정",
+  "선발",
+  "명단",
+  "기한",
+  "우선",
+  "순위",
+  "단계",
+  "초기",
+  "전체",
+  "일부",
+  "해당",
+  "각각",
+  "모든",
+  "기타",
+]);
+
+let _rosterCache = null;
+let _rosterCachePath = null;
+let _rosterCacheMtime = 0;
+
+function resolveNamesPath() {
+  const env = (process.env.MEETING_EMPLOYEE_NAMES_FILE || "").trim();
+  if (env) {
+    return path.isAbsolute(env) ? env : path.join(process.cwd(), env);
+  }
+  return DEFAULT_NAMES_PATH;
+}
+
+/**
+ * 한 줄 한 이름(또는 쉼표 구분). # 으로 시작하는 줄·빈 줄 무시.
+ * @returns {string[]}
+ */
+function loadEmployeeRoster() {
+  if ((process.env.MEETING_NAME_NORMALIZATION || "1").trim() === "0") {
+    return [];
+  }
+  const filePath = resolveNamesPath();
+  try {
+    const st = fs.statSync(filePath);
+    if (_rosterCache != null && _rosterCachePath === filePath && st.mtimeMs === _rosterCacheMtime) {
+      return _rosterCache;
+    }
+    const raw = fs.readFileSync(filePath, "utf8");
+    const names = [];
+    const seen = new Set();
+    for (const line of raw.split(/\r?\n/)) {
+      const t = line.trim();
+      if (!t || t.startsWith("#")) continue;
+      for (const part of t.split(/[,，]/)) {
+        const clean = part.replace(/\s+/g, "").replace(/·/g, "").trim();
+        if (!clean || seen.has(clean)) continue;
+        if (!/^[가-힣]{2,5}$/.test(clean)) continue;
+        seen.add(clean);
+        names.push(clean);
+      }
+    }
+    _rosterCache = names;
+    _rosterCachePath = filePath;
+    _rosterCacheMtime = st.mtimeMs;
+    return names;
+  } catch {
+    return [];
+  }
+}
+
+function invalidateRosterCache() {
+  _rosterCache = null;
+  _rosterCachePath = null;
+  _rosterCacheMtime = 0;
+}
+
+/**
+ * @param {string} a
+ * @param {string} b
+ * @returns {number}
+ */
+function levenshtein(a, b) {
+  const m = a.length;
+  const n = b.length;
+  if (m === 0) return n;
+  if (n === 0) return m;
+  const v0 = new Array(n + 1);
+  const v1 = new Array(n + 1);
+  for (let j = 0; j <= n; j++) v0[j] = j;
+  for (let i = 0; i < m; i++) {
+    v1[0] = i + 1;
+    for (let j = 0; j < n; j++) {
+      const cost = a.charAt(i) === b.charAt(j) ? 0 : 1;
+      v1[j + 1] = Math.min(v1[j] + 1, v0[j + 1] + 1, v0[j] + cost);
+    }
+    for (let j = 0; j <= n; j++) v0[j] = v1[j];
+  }
+  return v0[n];
+}
+
+/**
+ * @param {string} text
+ * @returns {Set<string>}
+ */
+function extractHangulNameLikeTokens(text) {
+  const s = String(text || "");
+  const out = new Set();
+  const parts = s.split(/[\s,，.。:：;；·\[\]()（）「」『』"'`\-_/\\|\n\r\t]+/);
+  for (const p of parts) {
+    const t = p.trim();
+    if (!t) continue;
+    if (!/^[가-힣]{2,4}$/.test(t)) continue;
+    if (STOPWORDS.has(t)) continue;
+    out.add(t);
+  }
+  return out;
+}
+
+/**
+ * 토큰별 명단에서 최소 편집거리 후보. 동점 다수면 스킵(모호).
+ * @param {string} token
+ * @param {string[]} roster
+ * @returns {{ name: string, dist: number } | null}
+ */
+function bestRosterMatch(token, roster) {
+  const maxDist = token.length <= 2 ? 1 : token.length <= 3 ? 1 : 2;
+  let bestDist = Infinity;
+  const winners = [];
+  for (const r of roster) {
+    if (Math.abs(r.length - token.length) > maxDist) continue;
+    const d = levenshtein(token, r);
+    if (d > maxDist) continue;
+    if (d < bestDist) {
+      bestDist = d;
+      winners.length = 0;
+      winners.push(r);
+    } else if (d === bestDist) {
+      winners.push(r);
+    }
+  }
+  if (bestDist === Infinity || bestDist === 0) return null;
+  const uniq = [...new Set(winners)];
+  if (uniq.length !== 1) return null;
+  return { name: uniq[0], dist: bestDist };
+}
+
+/**
+ * 전사/원문에 대해 전사 표기 → 표준 표기 매핑 생성
+ * @param {string} transcript
+ * @param {string[]} roster
+ * @returns {Array<{ from: string, to: string }>}
+ */
+function buildNormalizationMappings(transcript, roster) {
+  if (!roster.length) return [];
+  const tokens = extractHangulNameLikeTokens(transcript);
+  /** @type {Map<string, string>} */
+  const fromTo = new Map();
+
+  for (const t of tokens) {
+    if (roster.includes(t)) continue;
+    const hit = bestRosterMatch(t, roster);
+    if (!hit || hit.dist === 0) continue;
+    if (hit.name === t) continue;
+    const existing = fromTo.get(t);
+    if (existing && existing !== hit.name) continue;
+    fromTo.set(t, hit.name);
+  }
+
+  return [...fromTo.entries()]
+    .map(([from, to]) => ({ from, to }))
+    .sort((a, b) => a.from.localeCompare(b.from, "ko"));
+}
+
+/**
+ * LLM user 메시지 앞에 붙일 짧은 블록(매핑 없으면 빈 문자열)
+ * @param {string} transcript
+ * @param {string[]} [roster]
+ */
+function buildNameNormalizationUserPrefix(transcript, roster) {
+  const r = roster || loadEmployeeRoster();
+  const maps = buildNormalizationMappings(transcript, r);
+  if (!maps.length) {
+    return "";
+  }
+  const lines = maps.map((m) => `- 전사·원문에 「${m.from}」로 보이면, 회의록 인명은 「${m.to}」로 통일합니다.`);
+  return (
+    "【이번 원문/전사 한정 · 임직원 표기 통일】\n" +
+    "아래 줄은 **이번 입력 텍스트에 실제로 등장한 토큰**만 명단과 대조한 결과입니다. 해당할 때만 표기를 바꾸고, 전사에 없는 사람을 새로 만들지 마세요.\n" +
+    lines.join("\n") +
+    "\n\n---\n\n"
+  );
+}
+
+module.exports = {
+  loadEmployeeRoster,
+  buildNormalizationMappings,
+  buildNameNormalizationUserPrefix,
+  invalidateRosterCache,
+  resolveNamesPath,
+  DEFAULT_NAMES_PATH,
+};
diff --git a/lib/meeting-minutes.js b/lib/meeting-minutes.js
index a09da8a..93074f0 100644
--- a/lib/meeting-minutes.js
+++ b/lib/meeting-minutes.js
@@ -4,6 +4,7 @@
 const fsSync = require("fs");
 const os = require("os");
 const path = require("path");
+const meetingEmployeeNames = require("./meeting-employee-names");
 const { execFile } = require("child_process");
 const { promisify } = require("util");
 const execFileAsync = promisify(execFile);
@@ -59,7 +60,8 @@ const ACTION_ITEMS_GUIDANCE_MINIMAL = [
 const EMPLOYEE_NAME_GUIDANCE_MINIMAL = [
   "【인명·담당자】",
   "참석자·담당자 이름은 **원문·전사에 실제로 등장한 표기**를 따릅니다. 음성 인식 오류로 같은 사람이 문맥상 확실할 때만 철자를 다듬습니다.",
-  "사내 다른 성명 목록으로 바꿔 끼우거나, 전사에 없는 사람을 만들어내지 마세요.",
+  "사용자 메시지 상단에「이번 원문/전사 한정 · 임직원 표기 통일」블록이 있으면, **그 안의 매핑만** 적용하고 다른 이름을 임의로 목록에서 끌어오지 마세요.",
+  "전사에 없는 사람을 만들어내지 마세요.",
 ];
 
 /** 회의 체크리스트 — 정의·목적·전·중·후 + 업무 체크리스트 AI 연동 */
@@ -708,13 +710,15 @@ async function transcribeMeetingAudio(openai, filePath, uiModel = DEFAULT_TRANSC
  */
 async function generateMeetingMinutes(openai, { systemPrompt, userContent, uiModel, resolveApiModel, omitMeetingChecklistSection }) {
   const apiModel = resolveApiModel(uiModel || "gpt-5-mini");
+  const namePrefix = meetingEmployeeNames.buildNameNormalizationUserPrefix(userContent);
+  const userPayload = namePrefix ? `${namePrefix}${userContent}` : userContent;
   const completion = await openai.chat.completions.create({
     model: apiModel,
     messages: [
       { role: "system", content: systemPrompt },
       {
         role: "user",
-        content: `아래는 회의 원문 또는 전사입니다. 위 지시에 맞게 회의록을 작성해 주세요.\n\n---\n\n${userContent}`,
+        content: `아래는 회의 원문 또는 전사입니다. 위 지시에 맞게 회의록을 작성해 주세요.\n\n---\n\n${userPayload}`,
       },
     ],
   });