diff --git a/README.md b/README.md
index 59030a0..d822ae1 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -78,7 +78,7 @@ render_html() 원문/쉬운본 나란히 HTML + 면책 + 배지
 ## 숫자로 보는 또박 (전부 실측·재현 가능)
 
 - 공개 합성 코퍼스 11쌍: K-ER 평균 **71.2 → 80.7 (Δ +9.5)**, 규칙 위반 평균 −2.09건,
-  **전 페어 Fidelity PASS** — 재현: `python -m tooling.annotate_corpus`
+  **전 페어 Fidelity PASS** — 재현: `python -m tooling.annotate_corpus --corpus`
 - 테스트 **417개** 통과 · 라이선스/보안 감사 clean (`ttobak audit`)
 - CI 5중 게이트: 정적분석(ruff) + pytest + 의존성 라이선스 허용목록 + 자산 분리 검사 + 감사
 
diff --git a/tests/tooling/test_annotate_corpus.py b/tests/tooling/test_annotate_corpus.py
new file mode 100644
index 0000000..605196f
--- /dev/null
+++ b/tests/tooling/test_annotate_corpus.py
@@ -0,0 +1,52 @@
+"""corpus 전체 재채점 모드 — 보고서·데이터셋 카드의 집계 수치가 나오는 출처.
+
+README·결과보고서가 "누구든 같은 명령으로 재현할 수 있다"고 말하는 그 명령이다.
+집계를 손으로 적지 않고 여기서 도출한다(재현 가능성 = 정직성).
+"""
+from pathlib import Path
+
+from tooling.annotate_corpus import summarize_corpus
+
+CORPUS = Path("corpus/pairs.jsonl")
+
+
+def test_summarize_corpus_covers_every_pair():
+    summary = summarize_corpus(CORPUS)
+    assert summary["n"] == len(CORPUS.read_text(encoding="utf-8").strip().splitlines())
+    assert len(summary["pairs"]) == summary["n"]
+
+
+#: 형태소 분석기 빌드 차이로 허용하는 페어 단위 K-ER 오차.
+#:
+#: 2026-08-25 관측: kiwipiepy 0.23.2 / kiwipiepy_model 0.23.0 으로 **버전이 같아도**
+#: 플랫폼 빌드가 다르면 (macOS arm64 wheel vs manylinux x86_64 wheel) 토큰화가 갈려
+#: 점수가 흔들린다. synth-0011 이 macOS 82.4 / Linux 81.9 로 0.5 차이가 났다.
+#: 손으로 쓴 주석이나 규칙 변경은 이보다 훨씬 크게 움직이므로, 이 폭을 허용해도
+#: 테스트의 목적(주석이 실제 엔진에서 나왔는가)은 유지된다.
+KER_BUILD_TOLERANCE = 1.0
+
+
+def test_recorded_ker_scores_match_a_live_rescore():
+    """코퍼스에 적힌 ker_score 가 지금 엔진이 내는 값과 (오차 내에서) 같아야 한다.
+
+    크게 어긋나면 주석이 손으로 쓰였거나 규칙이 바뀐 뒤 재주석하지 않은 것이다.
+    형태소 분석기 빌드 차이는 KER_BUILD_TOLERANCE 로 흡수한다.
+    """
+    summary = summarize_corpus(CORPUS)
+    drifted = [
+        p for p in summary["pairs"]
+        if abs(p["recorded"] - p["after"]) > KER_BUILD_TOLERANCE
+    ]
+    assert not drifted, f"기록값과 재채점이 {KER_BUILD_TOLERANCE} 넘게 다른 페어: {drifted}"
+
+
+def test_every_gold_pair_passes_the_fidelity_gate():
+    assert summarize_corpus(CORPUS)["all_fidelity_pass"] is True
+
+
+def test_reported_delta_is_derived_not_asserted():
+    summary = summarize_corpus(CORPUS)
+    assert summary["delta"] == round(summary["after_mean"] - summary["before_mean"], 2)
+    assert summary["violations_delta"] == round(
+        summary["violations_after_mean"] - summary["violations_before_mean"], 2
+    )
diff --git a/tooling/annotate_corpus.py b/tooling/annotate_corpus.py
index ebeea83..24d20e4 100644
--- a/tooling/annotate_corpus.py
+++ b/tooling/annotate_corpus.py
@@ -7,6 +7,7 @@
 사용:
     python -m tooling.annotate_corpus "<source_text>" "<easy_text>"        # 단일 페어 채점(JSON)
     python -m tooling.annotate_corpus --seed                                # corpus/pairs.jsonl 첫 줄 재채점
+    python -m tooling.annotate_corpus --corpus                              # corpus/pairs.jsonl 전체 재채점 + 집계
 
 프로그램적으로:
     from tooling.annotate_corpus import annotate
@@ -17,6 +18,7 @@
 import json
 import sys
 from datetime import date
+from pathlib import Path
 
 from ttobak.parse import parse
 from ttobak.metric import score
@@ -78,6 +80,7 @@ def annotate(source_text: str, easy_text: str, ref: date = REF_DATE) -> dict:
         "pictogram_refs": [p.model_dump() for p in pics],
         # 진단용(코퍼스 행에는 미수록)
         "_before_score": round(before.score, 1),
+        "_before_violation_count": len(before.violations),
         "_delta": round(after.score - before.score, 1),
         "_exact_fail_count": fid.exact_fail_count,
         "_drift_flags": list(getattr(fid, "drift_flags", []) or []),
@@ -85,9 +88,59 @@ def annotate(source_text: str, easy_text: str, ref: date = REF_DATE) -> dict:
     }
 
 
+def summarize_corpus(path: Path | str = "corpus/pairs.jsonl") -> dict:
+    """코퍼스 전체를 현재 엔진으로 재채점해 페어별 값과 집계를 낸다.
+
+    README·결과보고서·DATASET_CARD 가 인용하는 집계 수치(n, 평균 K-ER, Δ, 위반 평균)의
+    유일한 출처다. 손으로 적지 않는다 — 이 함수를 돌려 나온 값을 옮긴다.
+    """
+    rows = [
+        json.loads(line)
+        for line in Path(path).read_text(encoding="utf-8").splitlines()
+        if line.strip()
+    ]
+
+    pairs = []
+    for row in rows:
+        ann = annotate(row["source_text"], row["easy_text"])
+        pairs.append(
+            {
+                "pair_id": row.get("pair_id"),
+                "before": ann["_before_score"],
+                "after": ann["ker_score"],
+                "delta": ann["_delta"],
+                "recorded": row.get("ker_score"),
+                "violations_before": ann["_before_violation_count"],
+                "violations_after": len(ann["ker_rule_violations"]),
+                "fidelity_verdict": ann["fidelity_verdict"],
+            }
+        )
+
+    def _mean(key: str) -> float:
+        return round(sum(p[key] for p in pairs) / len(pairs), 2) if pairs else 0.0
+
+    before_mean, after_mean = _mean("before"), _mean("after")
+    vb_mean, va_mean = _mean("violations_before"), _mean("violations_after")
+    return {
+        "n": len(pairs),
+        "before_mean": before_mean,
+        "after_mean": after_mean,
+        "delta": round(after_mean - before_mean, 2),
+        "violations_before_mean": vb_mean,
+        "violations_after_mean": va_mean,
+        "violations_delta": round(va_mean - vb_mean, 2),
+        "all_fidelity_pass": all(p["fidelity_verdict"] == "PASS" for p in pairs),
+        "delta_range": [min(p["delta"] for p in pairs), max(p["delta"] for p in pairs)] if pairs else [],
+        "pairs": pairs,
+    }
+
+
 def _main(argv: list[str]) -> int:
+    if "--corpus" in argv:
+        summary = summarize_corpus()
+        print(json.dumps(summary, ensure_ascii=False, indent=2))
+        return 0
     if "--seed" in argv:
-        from pathlib import Path
         first = Path("corpus/pairs.jsonl").read_text(encoding="utf-8").splitlines()[0]
         row = json.loads(first)
         ann = annotate(row["source_text"], row["easy_text"])