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DOCS/troubleshooting/250919_naverworks_slack_02_daily_briefing.md
happybell80 cf7785cbbd docs: NAVER WORKS 브리핑 구현 완료 
- API 키 인증 불필요 확인
- DB 데이터 설정 완료
- LLM 서비스 메서드 수정
- 토큰 갱신은 skill-email 내부 처리
2025-09-23 00:51:30 +09:00

3.9 KiB
Raw Blame History

NAVER WORKS → Slack 연동 [2/3] 일일 브리핑

날짜: 2025-09-19 (구현: 2025-09-23)

작성자: Claude / happybell80

관련 서비스: rb8001, skill-email, skill-slack

상태: 구현 완료, 테스트 대기

1. 일일 브리핑 개요

목적

회사 대표메일 중요사항을 매일 아침 자동으로 요약하여 Slack 지정 채널에 브리핑

핵심 기능

  • 최근 24시간 메일 중 중요 메일 필터링
  • AI 요약 생성
  • 우선순위별 정렬
  • Slack 지정 채널 자동 포스팅

2. 구현 방식

2.1 트리거 방식

  • 매일 09:00 KST 자동 실행
  • APScheduler 사용 (mon-fri 형식 권장)

2.2 처리 흐름

  1. 09:00 스케줄러 트리거
  2. DB에서 info@company-x.partners 계정 UUID 조회
  3. skill-email /messages 호출 (provider=naverworks, 24시간 필터)
  4. 중요 메일 필터링 (긴급/계약/결제/공지)
  5. Gemini 요약 생성
  6. SlackFormatter.briefing()으로 포맷팅
  7. skill-slack /api/v1/send로 채널 전송 (C09C98KK2TT)

3. 구현 파일 구조

첫 구현 (최소)

  • app/scheduler/jobs/naverworks_briefing.py: register(scheduler) 함수와 로깅 래퍼
  • app/skills/naverworks_briefing.py: 실제 브리핑 로직
  • main.py: 2줄 추가 (import + register 호출)

나중 확장

  • app/formatters/slack_formatter.py: 다른 스킬과 공유 시
  • app/scheduler/registry.py: 스케줄 2개 이상일 때

4. 구현 체크리스트

4.1 최소 구현

  • app/scheduler/jobs/ 디렉토리 생성
  • naverworks_briefing.py 파일 (등록 + 래퍼)
  • main.py 2줄 추가

4.2 브리핑 로직

  • app/skills/naverworks_briefing.py 생성
  • register() 함수: 환경변수 읽기, 스케줄 등록
  • 래퍼 함수: 로그 추가 ("Running job" 이슈 해결)
  • DB 조회: info@company-x.partners UUID
  • 중요 메일 필터: 긴급/계약/결제/공지
  • 통합: skill-email, Gemini, skill-slack

5. 구현 원칙

  • 최소 변경: main.py 2줄만, 기존 코드 유지
  • 단순 구조: register(scheduler) 하나, 환경변수는 함수 내부
  • 로그 해결: 래퍼 함수로 "Running job" 추가
  • 점진 확장: 작동 확인 후 registry, formatter 추가

6. 구현 준비도 (90%)

확인된 사항

  • skill-email: NaverWorksProvider 구현 완료, 토큰 갱신 로직 존재
  • skill-slack: /api/v1/send 엔드포인트 구현 완료 (API 키 인증 없음)
  • DB 접근: DATABASE_URL 환경변수, asyncpg 사용
  • DB 데이터: naverworks_token 테이블에 user_id, account_id 저장됨
  • NAVER WORKS API: /mail/mailfolders/0/children 엔드포인트 확인
  • 24시간 필터: startSearchDate, endSearchDate 파라미터 지원
  • LLM 서비스: process_request() 메서드, model="gemini-2.5-flash-lite"

필요 환경변수 (서버 설정)

  • NAVERWORKS_BRIEFING_ENABLED=true
  • NAVERWORKS_BRIEFING_CHANNEL=C09C98KK2TT
  • NAVERWORKS_BRIEFING_SCHEDULE="0 9 * * mon-fri"

7. 참고

8. 구현 내역 (2025-09-23)

생성 파일

  • app/scheduler/jobs/naverworks_briefing.py: 스케줄러 등록 및 래퍼 함수
  • app/skills/naverworks_briefing.py: 브리핑 비즈니스 로직
  • app/state/database.py: get_naverworks_user_uuid() 추가
  • test_naverworks_briefing.py: 테스트 스크립트
  • main.py: 2줄 추가 (import + register)

주요 결정사항

  • naverworks_token 테이블 직접 사용 (email_accounts 테이블 없음)
  • DB 접근 로직은 database.py에 위치
  • 하드코딩 없이 에러 발생으로 처리
  • Company-X 봇 토큰 사용 (COMPANYX_SLACK_BOT_TOKEN)

테스트 명령

# 24서버에서 실행
python test_naverworks_briefing.py --test all