docs: 네이버웍스 브리핑 문서 간소화 및 scheduler/jobs 구조 반영
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5a2ced6244
commit
5da123ffc1
@ -1,13 +1,9 @@
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# NAVER WORKS → Slack 연동 [2/3] 일일 브리핑
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## 날짜: 2025-09-19
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## 작성자: Claude (51123 서버 관리자)
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## 관련 서비스: rb8001, skill-email, skill-slack(선택)
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## 상태: 미구현 (현행 코드 기준 사항 반영)
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## 관련 문서
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- [1/3 기본 구성](./250919_naverworks_slack_01_base_configuration.md)
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- [3/3 콜드메일 리스트업](./250919_naverworks_slack_03_cold_mail_list.md)
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## 날짜: 2025-09-19 (업데이트: 2025-09-22)
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## 작성자: Claude / happybell80
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## 관련 서비스: rb8001, skill-email, skill-slack
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## 상태: 계획
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@ -27,101 +23,52 @@
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## 2. 구현 방식
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### 2.1 트리거 방식
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- **스케줄러**: 매일 09:00 KST 자동 실행
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- **위치(현행)**: rb8001/main.py 내 APScheduler 초기화 및 잡 등록
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- **도구**: APScheduler (환경변수 기반 자동 등록 패턴 사용, **주의: Monday=0 체계 사용, 평일은 'mon-fri' 권장**)
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- **로그 이슈**: APScheduler 잡 실행 시 "Running job" 로그 누락, 래퍼 함수 필요
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- 매일 09:00 KST 자동 실행
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- APScheduler 사용 (mon-fri 형식 권장)
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### 2.2 처리 흐름 (계획)
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1. 스케줄러가 09:00에 rb8001 트리거 (main.py)
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2. rb8001이 skill-email GET `/messages` 호출
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- 쿼리 파라미터: `provider=naverworks&user_id={회사 대표메일 UUID}&startSearchDate={T-24h}&endSearchDate={T}`
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3. skill-email이 NAVER WORKS API로 24시간 메일 조회
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4. 중요도 필터링 적용 (긴급/계약/결제/공지)
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5. Gemini API로 요약 생성 (rb8001 내부 LLM 서비스 사용)
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6. Slack 포맷팅 후 전송
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- skill-slack POST `/api/v1/send` 활용
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7. 전송 대상: 환경변수로 지정된 채널 (NAVERWORKS_BRIEFING_CHANNEL_ID)
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### 2.2 처리 흐름
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1. 09:00 스케줄러 트리거
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2. DB에서 info@company-x.partners 계정 UUID 조회
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3. skill-email `/messages` 호출 (provider=naverworks, 24시간 필터)
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4. 중요 메일 필터링 (긴급/계약/결제/공지)
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5. Gemini 요약 생성
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6. skill-slack `/api/v1/send`로 채널 전송 (C09C98KK2TT)
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## 3. 구현 파일 구조
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### skill-email
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- GET `/messages`에서 `provider=naverworks` 및 날짜 파라미터 활용
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### skill-slack
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- POST `/api/v1/send` 활용하여 메시지 전송
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### rb8001
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- 새 파일: app/skills/naverworks_briefing_skill.py 생성
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- 스케줄러: main.py에서 APScheduler 잡 등록
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- 오케스트레이션: skill-email에서 데이터 조회 → 내부 LLM 요약 → Slack 전송
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- **app/scheduler/jobs/naverworks_briefing.py**: 스케줄 등록 함수
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- **app/skills/naverworks_briefing.py**: 브리핑 로직
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- **app/scheduler/registry.py**: 모든 스케줄 통합 관리
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- **main.py**: 2줄 추가 (registry.register_all_jobs)
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## 4. 구현 체크리스트
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### 4.1 skill-email 구현
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- [ ] 중요도 필터링 알고리즘 (제목/발신자 키워드 기반)
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- [ ] 24시간 필터 파라미터 표준화(startSearchDate/endSearchDate) 및 검증
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- [ ] (선택) `POST /daily-briefing`로 일괄 처리 엔드포인트 제공
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### 4.1 스케줄러 구조 개편
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- [ ] app/scheduler/registry.py 생성
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- [ ] app/scheduler/jobs/ 디렉토리 생성
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- [ ] 기존 스케줄 코드 main.py에서 이동 (130줄 감소)
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### 4.2 rb8001 구현
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- [ ] naverworks_briefing_skill.py 파일 생성
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- [ ] APScheduler 잡 등록 (09:00 KST, main.py)
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- 주의: main.py는 이미 732줄로 과도함, 최소한의 등록만
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- [ ] 환경변수 설정:
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- NAVERWORKS_BRIEFING_ENABLED=true
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- NAVERWORKS_BRIEFING_CHANNEL_ID=C09C98KK2TT
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- NAVERWORKS_BRIEFING_SCHEDULE=0 9 * * mon-fri
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- [ ] DB에서 info@company-x.partners 계정 조회 (UUID: 3550cef6-63e1-4ceb-8802-a25c9d1c6917)
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- [ ] skill-email `/messages` 호출 시 `provider=naverworks` 및 24시간 파라미터 포함
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- [ ] Gemini 기반 요약 생성(내부 LLM 서비스)
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- [ ] Slack 채널 전송 (skill-slack 활용)
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### 4.2 네이버웍스 브리핑 구현
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- [ ] app/scheduler/jobs/naverworks_briefing.py 생성
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- [ ] app/skills/naverworks_briefing.py 생성
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- [ ] 환경변수: NAVERWORKS_BRIEFING_ENABLED, CHANNEL_ID, SCHEDULE
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- [ ] DB에서 info@company-x.partners 조회
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- [ ] 중요 메일 필터링 로직
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- [ ] Gemini 요약 및 Slack 전송
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## 5. 문제점 및 개선 방안
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### 5.1 폴링 방식 문제
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- **문제**: 9,192개 메일 조회 시 API Rate Limit 위험
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- **개선**:
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- 최근 24시간 메일만 조회 (limit 파라미터)
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- 캐싱 적용 (중복 조회 방지)
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## 5. 문제점
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### 5.2 인증 방식
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- **문제**: 스케줄러는 사용자 로그인 없이 작동 필요
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- **개선**: JWT 기반 서비스 계정 도입 권장
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- API Rate Limit 위험: 24시간 메일만 조회로 해결
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- 보안: 제목/발신자만 요약, 본문 제외
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- main.py 732줄 문제: scheduler/ 분리로 해결
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### 5.3 보안 우려
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- **문제**: 메일 본문이 Gemini API로 전송
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- **개선**:
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- 민감정보 필터링
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- 발신자/제목/키워드만 요약
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- 상세 내용은 원본 메일 링크 제공
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## 6. 예상 출력 형식
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📅 일일 메일 브리핑 (2025-09-19)
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🔴 긴급 (2건)
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• [계약] OO사 계약 검토 요청 - 김과장
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• [결제] 월간 서버 비용 승인 필요 - 재무팀
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🟡 중요 (3건)
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• [공지] 9월 정기 점검 안내 - IT팀
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• [미팅] 다음주 프로젝트 킥오프 - PM팀
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• [요청] 마케팅 자료 검토 - 마케팅팀
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🟢 일반 (5건)
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• 기타 일반 메일 5건
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### 5.4 구현 시 주의사항
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- 계정 정보는 DB에서 조회 (환경변수 아님)
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- 설정값만 환경변수 사용
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- skill-email의 기존 API 최대한 활용
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## 6. 참고
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- [DB 기반 스케줄러 관리](./250919_naverworks_slack_04_db_scheduler_management.md)
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