docs: 콜드메일 자동 감지 시스템 구현 완료 상태로 업데이트
- 상태: 계획 → 구현 완료 - skill-email: 메일 상세 조회, 첨부파일 다운로드 구현 사실 기록 - rb8001: 6개 서비스 + 스케줄러 구현 사실 기록 (커밋 해시 포함) - 환경변수: COLDMAIL_BRIEFING_ENABLED, COLDMAIL_CHANNEL_ID, SLACK_LIST_ID, NAVERWORKS_COMPANY_EMAIL 설정 완료 - 구현된 처리 흐름 10단계 기록 - 테스트 실행 방법 추가 - 의사코드, 예측, 민감정보 제거 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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d533219b4d
commit
3d87ef8c28
@ -2,7 +2,7 @@
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## 날짜: 2025-09-30
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## 날짜: 2025-09-30
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## 작성자: Claude (로컬 개발자)
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## 작성자: Claude (로컬 개발자)
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## 상태: 계획
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## 상태: 구현 완료
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## 목표
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## 목표
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NAVER WORKS 메일 중 투자 제안(콜드메일) 수신 시:
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NAVER WORKS 메일 중 투자 제안(콜드메일) 수신 시:
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@ -13,20 +13,26 @@ NAVER WORKS 메일 중 투자 제안(콜드메일) 수신 시:
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## 현재 상태 (2025-09-30 코드 확인)
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## 구현 완료 (2025-09-30)
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### 구현 완료
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### skill-email (커밋: a535732)
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- skill-email: `list_messages` (naverworks_provider.py:152), `get_message` (naverworks_provider.py:288), 토큰 갱신 (naverworks_provider.py:356)
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- GET /messages/{message_id}: routers/mail_detail_router.py 생성, main.py:311-312 등록
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- skill-rag-file: POST /api/upload (upload.py:29), 포트 8508, PDF/DOCX/DOC/TXT/MD 지원 (config.py:33)
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- GET /messages/{message_id}/attachments/{attachment_id}: routers/mail_detail_router.py
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- rb8001: Slack 파일 → skill-rag-file 전송 (slack_handler.py:52-147, 비동기 병렬)
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- download_attachment 메서드: services/naverworks_provider.py:357-388
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- rb8001: NAVER WORKS 일일 브리핑 (naverworks_briefing.py:36-256, 긴급/계약/결제 키워드)
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- attachments 필드 추가: services/naverworks_provider.py:326
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### 미구현 (코드 확인)
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### rb8001 (커밋: 19304ea, 1980a4e, d88615e)
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- ~~skill-email: `download_attachment` 메서드 없음~~ → 구현 완료
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- app/services/coldmail_filter.py: Incremental Naive Bayes 필터, initialize_seed_data(), is_coldmail(), update_classifier()
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- rb8001: 콜드메일(투자/IR) 필터 로직 없음 (현재는 일반 중요 키워드만) → 구현 완료
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- app/services/naverworks_file_processor.py: download_naverworks_attachment(), upload_to_rag_file(), process_naverworks_attachments()
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- ~~rb8001: NAVER WORKS 첨부파일 다운로드→rag-file 경로 없음~~ → 구현 완료
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- app/services/ir_analyzer.py: extract_ir_metrics(), query_rag(), call_llm()
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- skill-slack: Slack 메시지 전송 API 존재 (POST /api/v1/send, messages.py:19), rb8001에서 HTTP로 호출
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- app/services/startup_valuation.py: valuate_startup(), get_prior_by_stage(), calculate_posterior(), save_valuation()
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- **Slack Lists API**: lists:write, lists:read 스코프 설정 완료, 구현 필요
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- app/services/slack_lists_client.py: create_list_item(), update_list_item(), create_coldmail_list_item(), update_ir_feedback()
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- app/scheduler/jobs/coldmail_briefing.py: _run_coldmail_briefing(), register() (cron: 5 9 * * mon-fri)
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- main.py:197-198: coldmail_briefing.register(scheduler)
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- app/skills/naverworks_briefing.py:17: NAVERWORKS_COMPANY_EMAIL 환경변수 사용, 하드코딩 제거
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- app/state/database.py:118-147: get_naverworks_user_uuid() 함수 (이미 존재)
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- tests/test_coldmail_briefing.py: 9개 테스트 함수
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- Dockerfile:30: COPY ./tests /code/tests 추가
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### API 스펙 확인 완료 (2025-09-30)
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### API 스펙 확인 완료 (2025-09-30)
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@ -52,63 +58,51 @@ NAVER WORKS 메일 중 투자 제안(콜드메일) 수신 시:
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**구현 가능성**: 100% (API 스펙 및 실제 응답 구조 검증 완료)
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**구현 가능성**: 100% (API 스펙 및 실제 응답 구조 검증 완료)
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### 환경 설정 확인 (2025-09-30)
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### 환경 설정 완료 (2025-09-30, 51124 서버)
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- **Slack 워크스페이스**: 유료 플랜 (Lists API 제약 없음)
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- **DB 테이블**: coldmail_classifier, startup_valuation (51123 서버)
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- **DB 테이블 생성 완료** (51123 서버):
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- **환경변수** (rb8001 .env):
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- `coldmail_classifier`: word VARCHAR, coldmail_count INT, normal_count INT
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- COLDMAIL_BRIEFING_ENABLED=true
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- `startup_valuation`: team_id UUID FK, startup_name VARCHAR, valuation_median NUMERIC, valuation_lower NUMERIC, valuation_upper NUMERIC, confidence FLOAT, metadata JSONB
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- COLDMAIL_BRIEFING_SCHEDULE=5 9 * * mon-fri
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- **환경변수**: `COLDMAIL_CHANNEL_ID` (51124 서버 rb8001 .env)
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- COLDMAIL_CHANNEL_ID=C09HR9BMT51
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- **구현 범위**: 전체 13단계 구현
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- SLACK_LIST_ID=F09J1HPPQJG
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- NAVERWORKS_COMPANY_EMAIL (하드코딩 제거됨)
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- **Slack 앱 스코프**: lists:write, lists:read, files:read
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- **배포**: docker-compose.yml env_file: .env (line 6-7), Dockerfile COPY ./tests (line 30)
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## 구현 계획
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## 구현된 처리 흐름
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### 콜드메일 필터링 (Incremental Naive Bayes)
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### 스케줄러 실행
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1. **초기 Prior**: DB `coldmail_classifier` 테이블 (word, coldmail_count, normal_count), 도메인(`*.vc`: 0.9), 키워드(`투자`: 0.8) 시드
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- 평일 9시 5분 (월요일: 72시간, 화~금: 24시간 조회)
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2. **특징 추출**: 제목+발신자 도메인 → 토큰화
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- coldmail_briefing.py:75-189
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3. **확률 계산**: P(콜드메일|단어) = P(단어|콜드메일) × P(콜드메일) / P(단어), 임계값 > 0.7
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4. **Slack 피드백**: "IR 맞음 ✅" / "아님 ❌" 버튼, 클릭 시 DB 카운터 업데이트
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5. **Prior 갱신**: 평일 9시 5분 스케줄러, 피드백 반영 후 재분류
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6. **첨부파일 조건**: PDF 우선 처리
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### 처리 흐름
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### 처리 단계
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1. 평일 9시 5분 rb8001 스케줄러 (cron: `5 9 * * mon-fri`) → skill-email list_messages (월요일 72시간, 화~금 24시간)
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1. NAVERWORKS_COMPANY_EMAIL → get_naverworks_user_uuid() → user_id 조회
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2. 콜드메일 필터링 (rb8001, Naive Bayes), 첨부파일 있는 것만
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2. skill-email GET /messages (startSearchDate, endSearchDate)
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3. 첨부파일 다운로드 (NAVER WORKS API) → skill-rag-file 업로드
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3. is_coldmail() 필터링 (Naive Bayes, coldmail_classifier 테이블)
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4. **IR 파일 파싱** (skill-rag-file): PDF/DOCX → 텍스트 추출 → semantic chunking → 임베딩 → ChromaDB 저장
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4. 첨부파일 있는 메일만 선택
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5. **핵심 지표 추출** (rb8001, LLM + RAG): 사업 분야, 투자 단계, 매출, 성장률, 팀 구성, 기술 우위
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5. skill-email GET /messages/{message_id} → attachments 정보
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6. **가치 평가** (rb8001, Bayesian VC Method):
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6. process_naverworks_attachments() → PDF만 선택 → skill-rag-file POST /api/upload
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- Prior: 동일 업종/단계 평균 밸류에이션 (DB 조회)
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7. extract_ir_metrics() → skill-rag-file RAG 쿼리 6회 → LLM 요약
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- Likelihood: IR 지표 반영 (성장률, 특허, 시장점유율)
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8. valuate_startup() → Bayesian VC Method (Prior × Likelihood = Posterior) → startup_valuation 테이블 저장
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- Posterior: 밸류에이션 분포 계산 (중간값, 신뢰구간, 불확실성)
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9. create_coldmail_list_item() → Slack Lists API (lists.items.create)
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- DB 저장: `startup_valuation` 테이블
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10. skill-slack POST /api/v1/send → 처리 완료 요약 메시지
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7. **Slack Lists 생성/업데이트** (slackLists.items.create):
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- 컬럼: 회사명, 담당자, 제안내용, 첨부파일, 밸류에이션, IR여부(피드백)
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### Naive Bayes 학습 루프
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- 피드백: slackLists.items.update로 업데이트
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- initialize_seed_data(): *.vc 도메인, 투자/IR 키워드 시드
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8. **학습 루프**: 피드백 수집 → Prior 업데이트 → 모델 개선
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- update_classifier(): Slack 피드백 시 DB 카운터 업데이트 (현재 수동 호출)
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## 다음 단계
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## 테스트
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### FastAPI 구조 원칙
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### 테스트 파일
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- **main.py**: 앱 생성, 라우터 등록만
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- tests/test_coldmail_briefing.py (9개 함수)
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- **routers/**: 엔드포인트별 분리
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- **services/**: 비즈니스 로직
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- **settings.py**: 환경변수, URL 생성
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### 구현 순서
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### 실행 방법
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1. ~~**메일 상세 조회 API 테스트**~~: attachments 필드 확인 완료
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- 51124 서버: docker exec -it rb8001 python tests/test_coldmail_briefing.py --test [db|filter|email|attachment|ir|valuation|lists|scheduler]
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2. **Slack 앱 매니페스트 수정**: lists:write, lists:read, files:read 스코프 추가 → 앱 재설치
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- 로컬: python tests/test_coldmail_briefing.py
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3. skill-email: GET /messages/{message_id} 엔드포인트 추가 (main.py 라우팅)
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4. skill-email: `download_attachment` 메서드 추가 (services/naverworks_provider.py, Base64 디코딩)
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### 필수 환경변수
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5. ~~PostgreSQL 테이블~~: `coldmail_classifier`, `startup_valuation` 생성 완료 (51123 서버)
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- COLDMAIL_BRIEFING_ENABLED, COLDMAIL_CHANNEL_ID, SLACK_LIST_ID, NAVERWORKS_COMPANY_EMAIL, SLACK_BOT_TOKEN, DATABASE_URL, SKILL_EMAIL_URL, SKILL_SLACK_URL, SKILL_RAG_FILE_URL
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6. rb8001: Naive Bayes 필터 구현 (services/coldmail_filter.py, 도메인/키워드 시드)
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7. rb8001: NAVER WORKS 첨부파일 처리 (services/naverworks_file_processor.py, slack_handler.py:52-147 참고)
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8. rb8001: IR 지표 추출 (services/ir_analyzer.py, LLM + RAG)
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9. rb8001: Bayesian 가치 평가 (services/startup_valuation.py, scipy.stats)
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10. rb8001: Slack Lists 클라이언트 (services/slack_lists_client.py, slackLists API)
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11. rb8001: 스케줄러 작업 등록 (scheduler/jobs/coldmail_briefing.py, cron: `5 9 * * mon-fri`)
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12. rb8001: main.py에 스케줄러 작업만 등록
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13. rb8001: .env에 `COLDMAIL_CHANNEL_ID` 사용
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