# 감정 분류기 Router 통합 계획

**날짜**: 2025-10-16
**목표**: 감정 분석을 대화 흐름에 통합

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## 구현 완료

**완료일**: 2025-10-16  
**커밋**: `413b1e0` (rb8001)  
**상세**: `troubleshooting/251016_emotion_classifier_router_integration.md`

### 완료 사항
- ✅ 환경변수 추가: `USE_EMOTION_ANALYSIS` (config.py)
- ✅ Router 통합: `router.py:_call_internal_llm()`에서 감정 분석 실행
- ✅ skill-embedding 연동: EmotionClassifier → HTTP API 호출
- ✅ Context 전달: `user_emotion`, `emotion_confidence`를 LLM context에 추가
- ✅ Graceful degradation: 실패 시 에러 로그만, 서비스 계속 작동

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## 구현 완료: 감정 기반 응답 톤 자동 조정

**완료일**: 2025-01-03  
**커밋**: (푸시 전)

### 완료 사항
- ✅ `llm_service.py`에서 감정 분석 후 system_instruction 동적 생성 (227-233줄)
- ✅ single_strategies/compound_strategies로 감정-전략 매핑 (202-208줄)
- ✅ XML 구조화된 system_instruction을 context에 추가하여 gemini_handler에 전달
- ✅ 이모지 제거: remove_emoji로 모든 이모지 제거 (원칙 준수: 명시적 요청 시만 허용)
- ✅ 응답 길이 명시적 제어: emotion_length_map 추가, system_instruction에 길이 지시 포함 (210-220줄, 244줄)

### 구현 상세

**감정별 응답 길이 매핑** (`llm_service.py:210-220`):
```python
emotion_length_map = {
    'fear': "짧게",
    'anger': "중간",
    'sadness': "중간",
    'joy': "중간",
    'happiness': "중간",
    'surprise': "중간",
    'disgust': "중간",
    'neutral': "중간"
}
```

**system_instruction에 길이 지시 추가** (`llm_service.py:244`):
- 전략 텍스트와 함께 길이 지시 포함: "{strategy} {length_instruction} 응답하세요."
- 예: "공감과 이해를 담아 부드럽게 짧게 응답하세요." (fear 감정)

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## 참고

- `troubleshooting/251016_emotion_router_integration.md`
- `311_FastAPI_구조_원칙.md`