From 4d6434817d7bb1354da5c64c11a4ad06f23f07f4 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: happybell80 <happybell80@gmail.com>
Date: Sun, 14 Sep 2025 18:16:54 +0900
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?docs:=20=EA=B9=A1=ED=94=84=EB=A1=9C=20=EB=89=B4?=
 =?UTF-8?q?=EC=8A=A4=20=EC=9A=A9=EC=96=B4=20=EC=B6=94=EC=B6=9C=20=EA=B8=B0?=
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MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

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 ...�프로뉴스_용어추출_기능추가.md | 122 ++++++++++++++++++
 1 file changed, 122 insertions(+)
 create mode 100644 troubleshooting/250114_happybell80_깡프로뉴스_용어추출_기능추가.md

diff --git a/troubleshooting/250114_happybell80_깡프로뉴스_용어추출_기능추가.md b/troubleshooting/250114_happybell80_깡프로뉴스_용어추출_기능추가.md
new file mode 100644
index 0000000..a27bd04
--- /dev/null
+++ b/troubleshooting/250114_happybell80_깡프로뉴스_용어추출_기능추가.md
@@ -0,0 +1,122 @@
+# 깡프로 뉴스 용어 추출 기능 추가 (2025-01-14)
+
+## 요구사항
+매일 9시 10분 깡프로 뉴스(네이버 스타트업 헤드라인)에 "오늘 알아둘 용어" 섹션 추가
+
+### 목표 구조
+```
+오프닝 메시지
+↓
+출처 링크
+↓
+헤드라인 목록 (01-50번)
+↓
+오늘 알아둘 용어 (NEW)
+↓
+로빙에게 물어보기 CTA (NEW)
+↓
+클로징 메시지
+↓
+명언
+```
+
+## 현재 상태 분석
+
+### 1. 헤드라인 처리 흐름
+- **스케줄 등록**: rb8001 `main.py:206` - 매일 09:10 실행
+- **실행 함수**: `_run_headlines_job(channel_id)` at `main.py:394`
+- **수집 경로**:
+  - rb8001 → skill-news POST `/api/news/naver/startup-headlines`
+  - skill-news가 Slack 포맷 텍스트 반환 (`format=slack`)
+  - rb8001이 받은 텍스트 그대로 Slack 전송
+
+### 2. 문제점
+- rb8001은 skill-news가 준 포맷 그대로 전송만 함
+- 헤드라인 아이템 목록(`items[]`)을 rb8001이 직접 접근 불가
+- 용어 추출을 위한 LLM 호출 로직 없음
+
+## 구현 방안
+
+### 방안 1: rb8001에서 처리 (선택)
+```python
+# main.py:_run_headlines_job() 수정
+async def _run_headlines_job(channel_id: str):
+    # 1. JSON 포맷으로 헤드라인 수집
+    result = await sc.fetch_naver_headlines(fmt="json")  # slack → json
+    items = result.get("items", [])
+
+    # 2. 용어 추출 (환경변수 체크)
+    extract_terms = os.getenv("HEADLINES_EXTRACT_TERMS", "true").lower() == "true"
+    if extract_terms and items:
+        # 헤드라인 제목들 추출
+        titles = [item["title"] for item in items]
+
+        # LLM으로 용어 추출
+        terms_prompt = f"""
+        다음 스타트업 뉴스 헤드라인에서 비즈니스맨이 알아둬야 할 핵심 용어 {os.getenv("HEADLINES_TERMS_COUNT", "5")}개를 추출해줘.
+        전문용어, 신조어, 트렌드 키워드 위주로.
+
+        헤드라인:
+        {chr(10).join(titles[:20])}  # 상위 20개만
+
+        응답 형식: 용어1, 용어2, 용어3
+        """
+
+        llm_result = await router._call_internal_llm(
+            message=terms_prompt,
+            user_id="system",
+            task_type="extract",
+            context={},
+            channel="internal"
+        )
+
+        terms = llm_result.get("content", "").strip()
+
+    # 3. skill-news에서 slack 포맷 가져오기
+    slack_result = await sc.fetch_naver_headlines(fmt="slack")
+    text = slack_result.get("text", "")
+
+    # 4. 용어 섹션 삽입 (클로징 전에)
+    if extract_terms and terms:
+        lines = text.split("\n")
+        # 클로징 찾기 (빈 줄 2개 다음)
+        insert_idx = -1
+        for i in range(len(lines)-2, 0, -1):
+            if lines[i] == "" and lines[i-1] == "":
+                insert_idx = i
+                break
+
+        if insert_idx > 0:
+            terms_section = [
+                "",
+                f"*오늘 알아둘 용어*: {terms}",
+                "",
+                "궁금한 용어가 있으신가요? *로빙에게 물어보세요!*",
+                ""
+            ]
+            lines[insert_idx:insert_idx] = terms_section
+            text = "\n".join(lines)
+
+    # 5. Slack 전송
+    client.chat_postMessage(channel=channel_id, text=text)
+```
+
+### 환경변수 추가
+```bash
+# rb8001/.env
+HEADLINES_EXTRACT_TERMS=true      # 용어 추출 기능 활성화
+HEADLINES_TERMS_COUNT=5           # 추출할 용어 개수
+HEADLINES_TERMS_SAMPLE_SIZE=20    # 분석할 헤드라인 개수
+```
+
+## 구현 체크리스트
+- [ ] `_run_headlines_job()` 함수 수정
+- [ ] JSON 포맷 먼저 받아 items 확보
+- [ ] LLM 호출로 용어 추출
+- [ ] Slack 텍스트에 용어 섹션 삽입
+- [ ] 환경변수 추가 및 테스트
+
+## 교훈
+- skill-news의 slack 포맷은 완성된 텍스트라 수정 어려움
+- rb8001에서 JSON 받아 자체 포맷팅이 더 유연함
+- 향후 모든 포맷팅은 rb8001에서 처리하는 것이 바람직
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