# 2025-10-22 Coldmail Naive Bayes 피처 확장 적용

## 개요
- 목적: 콜드메일 분류의 학습 신호를 제목 중심에서 본문/첨부/도메인까지 확대.
- 변경 범위: Naive Bayes 특징추출, 하이브리드 필터 연동.

## 코드 변경
- rb8001/app/services/coldmail_filter.py
  - `extract_features(subject, sender_email, body, attachments)`로 확장
  - 토큰화 대상: 제목 + 본문 + 첨부파일명 (+ 도메인 특수 토큰 `__DOMAIN_VC__`)
  - `is_coldmail(...)`와 `update_classifier(...)`가 확장 피처 사용
- rb8001/app/services/coldmail_hybrid_filter.py
  - Stage 3(NB) 호출에 `body`/`attachments` 전달

## 동작
- 판정: 라플라스 스무딩을 적용한 다항 나이브 베이즈로 P(coldmail|features) 산출
- 학습: Slack “맞음/아님” 피드백 시 `coldmail_classifier(word, coldmail_count, normal_count)`를 단어별 upsert
- 영향: 본문 키워드, 첨부파일명 시그널이 누적되어 향후 분류 정확도 개선

## 확인 방법
```bash
# 실DB 읽기 전용 쿼리 예시 (23 서버 main_db)
PGPASSWORD=robeings psql -h 192.168.219.45 -U robeings -d main_db -c \
  "SELECT word, coldmail_count, normal_count FROM coldmail_classifier WHERE word IN ('투자','ir','deck');"
```

## 릴리스 노트
- feat(coldmail): expand Naive Bayes features to include body and attachment tokens; wire through hybrid filter
- 관련 티켓: 하이브리드 필터 개선안(Explainability, Signal 확장)
