docs: 우선순위 2,3,4 완료 반영

- 커밋 해시 추가: 0ef3489, c2ac162
- 각 우선순위별 완료 표시 및 파일:줄번호
- 교훈 추가: LangGraph 직렬화, DRY + 파일 크기 제한

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

troubleshooting/251014_coldmail_ir_analysis_scenario.md

@@ -25,14 +25,25 @@
 
 ## 구현 완료 (2025-10-14)
 
-- coldmail_briefing.py:78-302: 전체 플로우
+### 초기 구현 (우선순위 1)
 - naverworks_file_processor.py:94-135: PDF → skill-rag-file 업로드
-- ir_analyzer.py:86-168: RAG 6회 쿼리 → LLM 요약
+- ir_analyzer.py:86-178: RAG 6회 쿼리 → LLM 요약
 - startup_valuation.py:63-173: 베이지안 VC Method
-- coldmail_briefing.py:191-221,241,246: Slack Lists 파일 첨부
-- coldmail_briefing.py:262-285: Slack 피드백 버튼
+- coldmail_briefing.py:204-232,252,257: Slack Lists 파일 첨부
+- coldmail_briefing.py:273-296: Slack 피드백 버튼
 - coldmail_filter.py:29-76: Naive Bayes 학습
 
+### 우선순위 2,3 (커밋 0ef3489)
+- ir_analyzer.py:155-163: LLM 마크다운 블록 전처리
+- coldmail_briefing.py:145,192-200,302-305: Slack 요약 메시지 포맷
+
+### 우선순위 4 (커밋 c2ac162)
+- requirements.txt:42: langgraph>=0.2.0
+- coldmail_email_fetcher.py:15-44: 메일 조회 (46줄)
+- coldmail_processor.py:23-191: IR 분석 + Slack 등록 (191줄)
+- workflows/coldmail_workflow.py:17-151: StateGraph (151줄)
+- coldmail_briefing.py:78-115: LangGraph 워크플로우 (114줄, 63% 감소)
+
 ---
 
 ## 분석 결과 예시
@@ -49,45 +60,19 @@
 - skill-slack/app/api/endpoints/files.py: POST /files/upload (X-API-Key)
 - coldmail_briefing.py:191-221, 241, 246: document_id → file_id 변환
 
-### 우선순위 2: LLM JSON 파싱 에러
-- ir_analyzer.py:155 다음 (156 전): llm_response 전처리
-  - cleaned = llm_response.strip()
-  - if cleaned.startswith("```json"): cleaned = cleaned[7:]
-  - if cleaned.startswith("```"): cleaned = cleaned[3:]
-  - if cleaned.endswith("```"): cleaned = cleaned[:-3]
-  - cleaned = cleaned.strip()
-- ir_analyzer.py:156: parsed = json.loads(cleaned)
+### 우선순위 2: LLM JSON 파싱 에러 (✅ 완료)
+- ir_analyzer.py:155-163: 마크다운 블록 제거 전처리
 
-### 우선순위 3: Slack 메시지에 IR 분석 결과 추가
-- coldmail_briefing.py:144 다음: processed_results = [] 추가
-- coldmail_briefing.py:188 다음: processed_results.append({...}) 추가
-  - company_name, ir_metrics.get("revenue"), valuation_result.median, valuation_result.confidence 포함
-- coldmail_briefing.py:291 교체:
-  - 기존: f"콜드메일 {processed_count}건 처리 완료 (...)"
-  - 변경: summary_lines = [f"콜드메일 {processed_count}건 처리 완료"]
-  - for item in processed_results: summary_lines.append(f"- {item['company']}: {item['median']}억원 (신뢰도 {int(item['confidence']*100)}%)")
-  - summary_text = "\\n".join(summary_lines)
+### 우선순위 3: Slack 메시지 IR 분석 결과 (✅ 완료)
+- coldmail_briefing.py:145,192-200,302-305: processed_results 추적 및 요약
 
-### 우선순위 4: LangGraph 워크플로우
-- requirements.txt: langgraph 추가
-- app/services/coldmail_email_fetcher.py 생성
-  - coldmail_briefing.py:93-121 로직 분리
-  - async def fetch_emails(user_id, start_time, now) -> list
-- app/services/coldmail_processor.py 생성
-  - coldmail_briefing.py:145-202 로직 분리
-  - async def process_coldmail(email, user_id) -> dict or None
-  - 반환: {company, median, confidence, lower, upper, revenue}
-- app/services/workflows/__init__.py: 빈 파일
-- app/services/workflows/coldmail_workflow.py 생성
-  - ColdmailState: emails, coldmail_candidates, processed_results, user_id, start_time, now
-  - 노드: fetch, filter, process, send
-  - route_after_filter: coldmail_candidates 유무로 END or process
-  - add_conditional_edges("filter", route_after_filter, {...})
-- coldmail_briefing.py:78-302 교체 (최종 ~100줄)
-  - coldmail_briefing.py:86-101 유지
-  - workflow.ainvoke(initial_state) 호출
-- 테스트: rb8001/tests/test_langgraph_workflow.py
-  - State 필드, 노드 플로우, 조건부 엣지 검증 완료
+### 우선순위 4: LangGraph 워크플로우 (✅ 완료)
+- requirements.txt:42: langgraph>=0.2.0
+- coldmail_email_fetcher.py:15-44: fetch_emails(user_id, start_time, now)
+- coldmail_processor.py:23-191: process_coldmail(email, user_id)
+- workflows/__init__.py: 빈 파일
+- workflows/coldmail_workflow.py:17-151: StateGraph 4노드 + 조건부 엣지
+- coldmail_briefing.py:78-115: workflow.ainvoke() 호출 (316줄 → 114줄)
 
 ---
 
@@ -95,3 +80,5 @@
 
 - 전체 시나리오 문서 먼저 작성 후 세부 구현
 - LLM 응답은 항상 전처리 (마크다운 블록 제거)
+- LangGraph State는 직렬화 가능한 타입만 (aiohttp.ClientSession은 각 노드에서 생성)
+- DRY 원칙 + 파일 크기 제한(300줄) → 로직 분리로 유지보수성 향상 (316줄 → 46+191+151+114줄)