- 250930_naverworks_slack_04: 구현 가이드 상세화
- skill-slack 실제 구조 확인 (app/services, app/api/endpoints)
- test_slack_lists.py 51124 서버 테스트 결과 반영
- 생성 파일 명시: slack_lists_service.py, lists.py
- rb8001 수정 위치 구체화 (coldmail_briefing.py:100-102)
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- 20251004_happybell80_로빙_뇌_기관_원칙_위반_현황.md: 원칙 위반 현황 및 개선 계획 추가
- 250930_naverworks_slack_03: 완료 문서로 전환 (완료 기능만 포함)
- 250930_naverworks_slack_04: Lists API skill-slack 통합 실행 계획 (신규)
- 250919_naverworks_slack_04 → 05: DB/스케줄러 관리 (순서 변경)
- 300_architecture: rb8001 직접 Slack 호출 제거, skill-slack HTTP 호출로 변경
- CLAUDE.md: "문서 100줄 이하 유지" 규칙 추가
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- 목표 재구성: Lists API와 files.upload API 분리
- 구현 상태 추가: Slack 파일 업로드(3번) 미구현 표시
- 상태 변경: "구현 완료" → "부분 완료"
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- robeing_metrics DB의 emotion_readings 테이블 문서화
- Top-p 기반 복합 감정 저장 (top_emotions, cumulative_p)
- TimescaleDB 하이퍼테이블 인덱스 및 제약 조건
- 예시 데이터 포함
- DB 분리 정보 (main_db vs robeing_metrics) 추가
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- plutchik_model.md 추가
- gratch_marsella_2005 수정 반영
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- Docker Compose 환경에서 /health 사용 충분
- Kubernetes 전환 계획 없어 불필요한 변경 제거
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- 원인 분석 3개 항목 모두 유지
- 구현 세부사항 file:line 참조 유지
- 테스트 결과 전체 보존
- 참고 문헌 2개로 축소
- 118줄 → 97줄 (100줄 제한 준수)
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- 6개 복합 감정 조합별 응답 톤 정의
- despair, contempt, envy, shame, love, disapproval
- Plutchik Dyads 참고문헌 추가
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- 기존 conversation_log의 1:1 대화 한계
- Event 테이블 6하원칙 설계 (who/what/when/where/why/how)
- JSONB로 복잡한 관계 표현 (to_who, using, affected)
- Graph DB vs Event Stream 비교
- 시간축 중심 설계 (베이지안 성장과 일치)
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- 감정 노출 제거: 부분 완료 (핸들러 미연동)
- system_instruction 생성만 완료, 사용 안됨
- 구현 계획 4단계로 구체화
- 라인 번호 최신 코드 기준 수정
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- 핵심 파일 4개 위치:줄번호 명시
- EmotionState 확장 검토
- DB 스키마 변경 계획
- 복합 감정 매핑 예시
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- 감정 정보 노출 문제 분석
- 단일/복합 감정 판단 한계
- Top-p 누적 확률 70% 방식 제안
- 임계값 설정 및 구현 계획
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- 20251002_emotion_circular_reference_fix.md: 순환 참조 해결 과정
- 20251002_file_size_refactoring_plan.md: 불필요한 코드 제거
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- llm_service.py: 343줄 → 254줄
- router.py: 557줄 → 384줄
- 감정 DB 저장 활성화
- 계층 위반 해소
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- 20251002_emotion_db_storage_fix.md: llm_service.py 주석 처리 문제 확인
- 311_FastAPI_구조_원칙.md: 파일 크기 제한 500줄 → 300줄 변경
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- models/schemas 분리 명시
- Repository 패턴 CRUD 캡슐화 설명 추가
- DB 세션 중앙화 예시 추가
- API 버전 관리 v1/v2 구조 추가
- 모범 사례 참고 섹션 추가
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- 세 개 DB 분리 운영 (main_db, robeing_metrics, rb8001_db)
- emotion_readings는 robeing_metrics에 정상 저장 (3건)
- conversation_log 시계열 이전 필요
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- Inside Out 2축 모델 → ONNX 7감정 모델로 변경
- 250807_로빙_감정_시스템_설계도.md 업데이트
- 검토 결과 및 수정 사항 문서화
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- 정확한 에러 발생 시간 (13:29:52, 13:30:01)
- 4곳의 에러 발생 위치 명시 (line 35, 67, 80-83, 89)
- 해결 전략 문서화
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- 문제: robeing 봇(U0935RJ60V6) 메시지 처리 시 403 에러 반복 발생
- 원인: 게이트웨이가 봇과 사용자를 구분하지 않고 UUID 매핑 요구
- 해결: 봇 메시지 필터링 로직 추가 제안
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- 최종 구현 완료 섹션 추가 (핵심 기능, 검증 결과, 아키텍처)
- 수정한 파일 목록 및 DB 현황 기록
- 작업 순서 체크리스트 완료 표시
- 테스트 결과 및 교훈 추가
- 마이크로서비스 아키텍처, asyncio, JSONB 교훈 정리
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- skill-email: mail_detail_router.py initialize_providers 수정 (c498ea2)
- rb8001: 8개 추가 커밋 반영 (Naive Bayes 개선, 피드백 학습, 버튼 구현)
- Naive Bayes 학습 루프: Slack 피드백 버튼 → update_classifier 동작 설명
- 테스트 결과: 30개 이메일, 101개 시드 단어, 4건 탐지 성공
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- 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
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- token_data JSONB에 통합 저장 명시
- 별도 access_token/refresh_token 컬럼 없음
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- Debug 로그 자기수집 무한루프 문제 분석
- Log_Level debug → info 변경으로 해결
- Mem_Buf_Limit 5MB → 50MB 증가
- 메모리 사용량 정상화 (5.6MB)
- rb8001 로그 수집 복구 확인
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- 9/29부터 발생한 Data Prepper JSON 배열 문제 문서화
- 시도한 해결책과 현재 상태 기록
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- 해결 과정 중 발생한 문제점 추가
- 최종 동작 상태 확인 내용 추가
- 커밋 이력 66b5ee8 추가
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