# Slack 연동 테스트 가이드

## 현재 상태
✅ Slack 토큰이 올바르게 설정됨  
✅ 서버가 정상 실행됨  
✅ API 엔드포인트 동작 확인됨  

## 테스트 방법

### 1. 직접 메시지 테스트 (ngrok 필요)
```bash
# ngrok 설치 후 실행
ngrok http 8000

# Slack 앱 설정에서 Request URL 업데이트
https://your-ngrok-url.ngrok.io/api/slack/events
```

### 2. Socket Mode 테스트 (권장)
Socket Mode를 사용하면 외부 URL 없이도 테스트 가능합니다.

### 3. API 직접 테스트
```bash
# 메시지 처리 테스트
curl -X POST "http://localhost:8000/api/test/message" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"text": "안녕하세요", "user_id": "test_user"}'

# 액션 추출 테스트  
curl -X POST "http://localhost:8000/api/test/extract-actions" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"text": "내일까지 보고서 작성해주세요"}'
```

## Socket Mode 설정 방법

1. Slack 앱 설정에서 "Socket Mode" 활성화
2. App-Level Token 생성 (connections:write 권한)
3. `.env` 파일에 SLACK_APP_TOKEN 설정
4. 서버 재시작

## 테스트 시나리오

### 기본 대화
- "안녕하세요 로빙!"
- "오늘 할 일을 정리해주세요"
- "어제 회의 내용을 요약해주세요"

### 액션 아이템 추출
- "내일까지 보고서를 작성하고 회의 준비를 해야 합니다"
- "클라이언트에게 이메일을 보내고 계약서를 검토해주세요"

### 요약 기능
- 긴 대화나 스레드에서 "요약해줘" 또는 "@로빙 요약"

## 현재 구현된 기능
- ✅ 기본 메시지 수신 및 응답
- ✅ AI 기반 대화 처리 (테스트 모드)
- ✅ 액션 아이템 추출 (기본 구현)
- ✅ 스레드 요약 (기본 구현)
- ✅ FastAPI 문서화 (/docs)

## 다음 단계
1. OpenAI API 키 설정하여 실제 AI 응답 테스트
2. Socket Mode 구현하여 실시간 메시지 처리
3. 벡터 DB 연동하여 기억 시스템 구현
4. 스탯 및 스킬 시스템 구현