fix(image-lab): env 변수를 다른 -lab과 동일하게 정렬 (TZ + :- defaults)

Task 5 of Video Studio backend plan. Wires image-lab Python code (T1-T4)
into NAS Docker infrastructure on port 18802.

- image-lab/Dockerfile (python:3.12-slim + uvicorn)
- image-lab/requirements.txt (fastapi, redis, httpx)
- image-lab/env.example (INTERNAL_API_KEY, IMAGE_DATA_DIR, REDIS_URL, CORS)
- docker-compose.yml: image-lab service block (port 18802, redis depends_on,
  healthcheck, volume ${RUNTIME_PATH}/image-data:/app/data) + frontend
  depends_on entry
- scripts/deploy-nas.sh: SERVICES += image-lab
- scripts/deploy.sh: BUILD_TARGETS/CONTAINER_NAMES/HEALTH_ENDPOINTS += image-lab,
  DATA_DIRS += image
- nginx/default.conf: /api/internal/image/ 3-layer block (IP allowlist +
  deny all + X-Internal-Key forward) mirroring /api/internal/video/

Plan-B-Video lesson: 6-location registration enforced per
feedback_nas_deploy_paths.md rule 3 to avoid 'transferring dockerfile: 2B'
deploy failure.

Tests: image-lab pytest 11 passed (no regression).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

.claude/settings.json

@@ -0,0 +1,41 @@
+{
+  "permissions": {
+    "allow": [
+      "Bash(git status:*)",
+      "Bash(git diff:*)",
+      "Bash(git log:*)",
+      "Bash(git show:*)",
+      "Bash(git branch:*)",
+      "Bash(git stash list:*)",
+      "Bash(git remote -v)",
+      "Bash(docker ps:*)",
+      "Bash(docker logs:*)",
+      "Bash(docker compose ps:*)",
+      "Bash(docker compose logs:*)",
+      "Bash(docker compose config:*)",
+      "Bash(docker images:*)",
+      "Bash(pytest:*)",
+      "Bash(python -m pytest:*)",
+      "Bash(python -V)",
+      "Bash(python -c:*)",
+      "Bash(pip list:*)",
+      "Bash(pip show:*)",
+      "Bash(pip freeze:*)",
+      "Bash(uvicorn --version)",
+      "Bash(ls:*)",
+      "Bash(cat docker-compose.yml)"
+    ],
+    "deny": [
+      "Read(.env)",
+      "Read(.env.*)",
+      "Read(**/.env)",
+      "Read(**/.env.*)",
+      "Read(**/credentials*)",
+      "Read(**/secrets*)",
+      "Read(**/*.pem)",
+      "Read(**/*.key)",
+      "Read(**/lotto.db)",
+      "Read(**/stock.db)"
+    ]
+  }
+}

.env.example

@@ -51,11 +51,24 @@ PGID=1000
 # Windows AI Server (NAS 입장에서 바라본 Windows PC IP)
 WINDOWS_AI_SERVER_URL=http://192.168.45.59:8000
 
-# Admin API Key (trade/order 등 민감 엔드포인트 보호, 미설정 시 인증 비활성화)
+# Admin API Key — /api/trade/* 등 민감 엔드포인트 보호.
+# 운영 .env에는 반드시 값을 채워야 함. 빈 값이면 503 응답으로 거부됨 (CODE_REVIEW F2).
 ADMIN_API_KEY=
 
-# Anthropic API Key (AI Coach 프록시, 미설정 시 AI Coach 비활성화)
+# 개발 모드: 위 ADMIN_API_KEY 비워둔 채로 trade/admin 엔드포인트 호출 허용.
+# 운영 환경에서는 절대 true로 두지 말 것. 기본 false (보호 활성).
+ALLOW_UNAUTHENTICATED_ADMIN=false
+
+# Anthropic API Key (AI Coach 프록시 + 뉴스 요약 Claude provider)
 ANTHROPIC_API_KEY=
+ANTHROPIC_MODEL=claude-haiku-4-5-20251001
+
+# 뉴스 요약 provider 전환: claude (기본) | ollama
+LLM_PROVIDER=claude
+
+# Ollama 서버 (LLM_PROVIDER=ollama 일 때만 사용)
+OLLAMA_URL=http://192.168.45.59:11435
+OLLAMA_MODEL=qwen3:14b
 
 # [BLOG LAB]
 # Naver Search API (https://developers.naver.com 에서 발급)
@@ -74,3 +87,43 @@ SUNO_API_KEY=
 
 # CORS 허용 도메인 (콤마 구분)
 CORS_ALLOW_ORIGINS=https://gahusb.synology.me,http://localhost:3007,http://localhost:8080
+
+# [REALESTATE LAB — agent-office push notify]
+AGENT_OFFICE_URL=http://agent-office:8000
+REALESTATE_LAB_URL=http://realestate-lab:8000
+REALESTATE_DASHBOARD_URL=http://localhost:8080/realestate
+REALESTATE_NOTIFY_TIMEOUT=15
+
+# [MUSIC LAB — YouTube Video Generation]
+PEXELS_API_KEY=
+YOUTUBE_DATA_API_KEY=
+# VIDEO_DATA_DIR=/app/data/videos  # 기본값, 재정의 필요 시만 설정
+
+# ─── packs-lab — NAS 자료 다운로드 자동화 ────────────────────────────
+# Synology DSM 7.x 인증 (공유 링크 발급용)
+DSM_HOST=https://gahusb.synology.me:5001
+DSM_USER=
+DSM_PASS=
+# LAN IP로 DSM 접근 시 self-signed cert가 IP에 매칭 안 되어 검증 실패. 그 경우 false 설정 (LAN 내부 통신이라 허용 가능). 도메인 + 정상 cert면 true 유지.
+DSM_VERIFY_SSL=true
+
+# Vercel SaaS ↔ backend HMAC 시크릿 (양쪽 동일 값)
+BACKEND_HMAC_SECRET=
+
+# Supabase pack_files 테이블 접근 (service_role 키, RLS 우회)
+SUPABASE_URL=https://<project>.supabase.co
+SUPABASE_SERVICE_KEY=
+
+# admin upload 토큰 TTL (초). default 1800 = 30분
+UPLOAD_TOKEN_TTL_SEC=1800
+
+# 호스트 마운트 경로 (로컬 ./data/packs, NAS /volume1/docker/webpage/media/packs)
+PACK_DATA_PATH=./data/packs
+
+# 컨테이너 내부 PACK_BASE_DIR (routes.py가 파일 저장 시 사용. docker-compose volume의 컨테이너 측 경로와 반드시 일치)
+PACK_BASE_DIR=/app/data/packs
+
+# DSM·Supabase에 노출되는 NAS 호스트 절대경로 (PACK_DATA_PATH와 같은 디렉토리를 호스트 시점에서 가리킴).
+# 운영 NAS는 반드시 /volume1/docker/webpage/media/packs 같은 절대경로 설정.
+# 미설정 시 PACK_DATA_PATH로 fallback (로컬 개발용).
+PACK_HOST_DIR=/docker/webpage/media/packs

.gitignore

@@ -63,3 +63,14 @@ uploads/
 ################################
 tmp/
 temp/
+
+# Git worktrees
+.worktrees/
+
+################################
+# Local working files
+################################
+# Superpowers 스킬 캐시·세션 메타
+.superpowers/
+# 임시 코드 리뷰 노트 (작업 끝나면 폐기 또는 docs/로 이동)
+CODE_REVIEW.md

CHECK_POINT.md

@@ -0,0 +1,209 @@
+# web-backend CHECK_POINT
+
+> NAS Docker 11 컨테이너(9 백엔드 + frontend + deployer). Synology Celeron J4025 (2C 2.0GHz) 18GB.
+> 2026-05-18 작성 — uvicorn CPU 폭주 진단 결과 정리.
+
+## 🔴 즉시 (오늘, 총 1시간 5분)
+
+### 1. 09:00 cron 5분 스태거링 ⭐ 가장 큰 효과
+
+**파일**: `agent-office/app/scheduler.py:72-76`
+```python
+# 변경 전 — 09:00 동시 실행 (CPU 폭주 원인 #1)
+scheduler.add_job(_run_insta_trends_collect, "cron", hour=9, minute=0)
+scheduler.add_job(_run_lotto_schedule, "cron", day_of_week="mon", hour=9, minute=0)
+scheduler.add_job(_run_youtube_research, "cron", hour=9, minute=0)
+
+# 변경 후 — 5분 스태거링
+scheduler.add_job(_run_insta_trends_collect, "cron", hour=9, minute=0,  id="insta_trends")
+scheduler.add_job(_run_lotto_schedule,       "cron", day_of_week="mon", hour=9, minute=5, id="lotto_curate")
+scheduler.add_job(_run_youtube_research,     "cron", hour=9, minute=10, id="youtube_research")
+```
+
+**파일**: `realestate-lab/app/main.py:51`
+```python
+# 변경 전
+scheduler.add_job(scheduled_collect, "cron", hour=9, minute=0, id="collect")
+
+# 변경 후
+scheduler.add_job(scheduled_collect, "cron", hour=9, minute=15, id="collect")
+```
+
+- [x] agent-office scheduler.py 수정 (2026-05-18)
+- [x] realestate-lab main.py 수정 (2026-05-18)
+- [ ] git commit + push (Gitea Webhook 자동 빌드)
+
+---
+
+### 2. insta-lab Playwright Semaphore(1) ⭐
+
+**파일**: `insta-lab/app/main.py` (모듈 레벨 추가)
+```python
+import asyncio
+
+# 모듈 레벨에 한 번만 선언
+RENDER_SEMAPHORE = asyncio.Semaphore(1)  # Chromium 동시 실행 1개로 제한
+
+# 카드 렌더 백그라운드 함수에 감싸기
+async def _bg_render(task_id: str, slate_id: int):
+    async with RENDER_SEMAPHORE:
+        await card_renderer.render_slate(slate_id, ...)
+```
+
+- [x] card_renderer.render_slate를 Semaphore(1)로 감쌈 (2026-05-18, lazy init)
+- [ ] 동시 2개 요청 테스트 (curl 동시 2회 → 순차 처리되는지 확인)
+
+---
+
+### 3. healthcheck interval 60s
+
+**파일**: `docker-compose.yml` (모든 9 컨테이너)
+```yaml
+# 변경 전
+healthcheck:
+  interval: 30s
+
+# 변경 후
+healthcheck:
+  interval: 60s
+```
+
+- [x] docker-compose.yml 10개 healthcheck 일괄 변경 (9 백엔드 + frontend, 2026-05-18)
+- [ ] `docker compose up -d` 재기동
+- [ ] `docker stats` 로 CPU 5% 정도 감소 확인
+
+---
+
+### 4. uvicorn --workers 1 명시
+
+**모든 Dockerfile CMD**:
+```dockerfile
+CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--workers", "1"]
+```
+
+영향 9 파일 (모두 2026-05-18 적용):
+- [x] lotto/Dockerfile
+- [x] stock/Dockerfile
+- [x] music-lab/Dockerfile
+- [x] insta-lab/Dockerfile
+- [x] realestate-lab/Dockerfile
+- [x] agent-office/Dockerfile
+- [x] personal/Dockerfile
+- [x] packs-lab/Dockerfile
+- [x] travel-proxy/Dockerfile
+
+→ `docker compose build --no-cache` 후 재기동.
+
+---
+
+### 5. lotto Monte Carlo 08:05 → 08:30
+
+**파일**: `lotto/app/main.py:86`
+```python
+# 변경 전 — stock 08:00과 5분 차이로 겹침
+scheduler.add_job(_run_simulation_job, "cron", hour="0,4,8,12,16,20", minute=5)
+
+# 변경 후 — 25분 분리
+scheduler.add_job(_run_simulation_job, "cron", hour="0,4,8,12,16,20", minute=30)
+```
+
+- [x] lotto/app/main.py 수정 (2026-05-18)
+
+---
+
+## 🟡 중기 (1~2주)
+
+### 6. Chromium Browser Pool 재설계 (insta-lab) ✅ 2026-05-18
+- 매번 launch X → 1개 인스턴스 재사용
+- 카드 10장 렌더 시간 30% 단축 기대
+- [x] `card_renderer.py` 내부에 모듈 레벨 `_PLAYWRIGHT`/`_BROWSER` + `init_browser`/`shutdown_browser` 함수 (별도 모듈 분리 안 함, 같은 파일에 인접 배치)
+- [x] `_render_slate_locked` 본체에서 `_get_browser()` 재사용 (crashed 시 lazy 재초기화)
+- [x] `main.py` startup hook에서 `init_browser()`, shutdown hook에서 `shutdown_browser()`
+
+### 7. stock 뉴스 스크랩 비동기화 — ⚠️ 보류 2026-05-18
+- **재진단**: stock은 `BackgroundScheduler` 사용 중 → main loop 블로킹 없음 (이미 별도 thread)
+- `fetch_market_news`의 4개 동기 `requests.get`은 network I/O wait라 CPU 거의 사용 안 함
+- `to_thread`로 wrap해도 BackgroundScheduler 환경에서 사실상 의미 없음
+- 진짜 효과를 보려면 AsyncIOScheduler 전환 + scraper.py 4개 fetch를 `aiohttp` 병렬로 — **큰 리팩토링 vs 효과 불명확**
+- [ ] 박재오 판단: 큰 리팩토링 진행 여부
+
+### 8. realestate 수집 병렬화 ✅ 2026-05-18
+- **파일**: `realestate-lab/app/main.py:scheduled_collect`
+- `collect_all()` + `delete_old_completed_announcements()` 병렬
+- BackgroundScheduler 환경이라 `asyncio.gather` 대신 `ThreadPoolExecutor(max_workers=2)` 사용 (효과 동일)
+- 매칭은 순차 유지 (DB 일관성)
+- [x] ThreadPoolExecutor 적용
+
+### 9. lotto Monte Carlo 시뮬레이션 빈도 검토
+- 현재 6회/일 (00·04·08·12·16·20)
+- 실제 필요 빈도 박재오 결정 — 3회/일(아침·점심·저녁)로 줄이면 CPU 50% 감소
+- [ ] 박재오 의사결정 후 cron 변경
+
+---
+
+## 🟢 장기 (1개월+)
+
+### 10. 무거운 작업 Windows AI 서버로 이전 ✅ 이미 적용 상태 (2026-05-18 확인)
+- **확인 결과**: NAS `.env`가 이미 `LLM_PROVIDER=claude` + `OLLAMA_URL=http://192.168.45.59:11435`로 설정됨
+- 실 운영은 Anthropic Claude (원격 API) — NAS Celeron에서 LLM 추론 안 함
+- Ollama fallback 사용 시에도 Windows AI 서버로 통일
+- stock 외 다른 컨테이너에 ollama/qwen 호출 코드 없음
+- 결론: 코드/설정 변경 불필요
+
+### 11. 컨테이너 리소스 제한 — ❌ 진행 금지 (박재오 명시 2026-05-18)
+- J4025 2C 환경에서 cpus 0.5 제한은 오히려 throughput 손해
+- 향후 작업자 무심코 도입하지 말 것
+
+### 12. NAS 업그레이드 검토 — ⏸️ 보류 (박재오 명시 2026-05-18)
+- 현재: Celeron J4025 (2C 2.0GHz)
+- 대안: Ryzen N5105 (4C 2.0GHz) NAS — 4코어로 병렬성 2배
+- 자금·우선순위 결정 대기
+
+---
+
+## ✅ 최근 완료 (참고)
+
+- 2026-05-15: insta-lab 신설 (포트 18700, Jinja2 + Playwright + Claude Sonnet)
+- 2026-05-16: insta-lab Playwright 1080×1350 PNG 렌더 완성
+- 2026-05-17: agent-office random idle 제거, ADMIN_API_KEY 강화 (stock)
+- 2026-05-17: insta-lab minimal theme + design_importer 추가
+- 2026-05-17: blog-lab 트랙 완전 폐기 (docker-compose에 없음, 위키 정정 완료)
+- 2026-05-18: 🔴 즉시 5건 일괄 적용 — 09:00 cron 스태거링(insta/lotto/youtube/realestate), lotto Monte Carlo 08:30, insta-lab Semaphore(1), healthcheck 60s, uvicorn --workers 1 명시 (사용자 push + NAS deployer 재기동 대기)
+- 2026-05-18: 🟡 중기 2건 적용 — #6 insta-lab Chromium Browser Pool (lifecycle hook), #8 realestate ThreadPoolExecutor 병렬 (collect/delete). #7 stock async는 BackgroundScheduler 사용 중이라 재진단 후 보류 (효과 미미). #9 Monte Carlo 빈도는 박재오 결정 대기.
+- 2026-05-18: 🟢 장기 진단·결정 — #10은 이미 적용 상태 확인 (LLM_PROVIDER=claude, OLLAMA_URL=Windows AI). #11 컨테이너 리소스 제한 박재오 진행 금지. #12 NAS 업그레이드 보류. web-ai V1(:8000)+V2(:8001) 4개 process 종료 — NAS API polling 부담 즉시 감소.
+
+---
+
+## 🔧 진단 커맨드 (NAS bash)
+
+```bash
+# 실시간 CPU 사용 (상위 15)
+top -b -n 1 | head -25
+
+# 프로세스별 CPU 정렬
+ps aux --sort=-%cpu | head -15
+
+# uvicorn·chromium·python 프로세스만
+ps aux | grep -E "uvicorn|chromium|python" | grep -v grep
+
+# 스케줄러 실행 로그 (최근 50)
+docker logs agent-office 2>&1 | grep -E "APScheduler|executing" | tail -50
+
+# insta-lab Chromium 프로세스 개수
+docker exec insta-lab ps aux | grep chromium | wc -l
+
+# 컨테이너별 CPU/메모리 실시간
+docker stats --no-stream
+```
+
+---
+
+## 📚 참고
+
+- 진단 풀 보고서: `C:\Users\jaeoh\Documents\Obsidian Vault\raw\2026-05-18-NAS-uvicorn-CPU-진단-개선안.md`
+- 위키 페이지: [[사업-개인-웹-플랫폼]] (CPU 부하 진단 섹션 + 컨테이너 표)
+- docker-compose.yml: 본 디렉토리 루트
+
+## 변경 이력
+
+- 2026-05-18: 페이지 신설. 즉시 5건 + 중기 4건 + 장기 3건. 진단 커맨드.

CLAUDE.md

@@ -7,9 +7,9 @@
 ## 1. 프로젝트 개요
 
 Synology NAS 기반의 개인 웹 플랫폼 백엔드 모노레포.
-- **서비스**: lotto-lab, stock-lab, travel-album, music-lab, blog-lab, realestate-lab, deployer
+- **서비스**: lotto-lab, stock, travel-proxy, music-lab, insta-lab, realestate-lab, agent-office, personal, packs-lab, deployer (10개)
 - **프론트엔드**: 별도 레포 (React + Vite SPA), 빌드 산출물만 NAS에 배포
-- **인프라**: Docker Compose + Nginx(리버스 프록시) + Gitea Webhook 자동 배포
+- **인프라**: Docker Compose (10컨테이너) + Nginx(리버스 프록시) + Gitea Webhook 자동 배포
 
 ---
 
@@ -22,7 +22,7 @@ Synology NAS 기반의 개인 웹 플랫폼 백엔드 모노레포.
 | 메모리 | 18 GB |
 | Docker | Synology Container Manager |
 | Git 서버 | Gitea (self-hosted, NAS 내부) |
-| AI 서버 | Windows PC (192.168.45.59:8000) — NVIDIA 3070 Ti + Ollama |
+| AI 서버 | Windows PC (192.168.45.59:8000) — NVIDIA RTX 5070 Ti (16GB VRAM) + Ollama |
 
 ---
 
@@ -31,8 +31,8 @@ Synology NAS 기반의 개인 웹 플랫폼 백엔드 모노레포.
 ```
 /volume1
 ├── docker/webpage/          # 운영 런타임 (Docker Compose 실행 위치)
-│   ├── backend/             # lotto-backend 소스 (rsync 동기화)
-│   ├── stock-lab/           # stock-lab 소스 (rsync 동기화)
+│   ├── lotto/               # lotto 소스 (rsync 동기화)
+│   ├── stock/           # stock 소스 (rsync 동기화)
 │   ├── travel-proxy/        # travel-proxy 소스 (rsync 동기화)
 │   ├── deployer/            # deployer 소스 (rsync 동기화)
 │   ├── nginx/default.conf   # Nginx 설정
@@ -53,14 +53,16 @@ Synology NAS 기반의 개인 웹 플랫폼 백엔드 모노레포.
 
 | 컨테이너 | 포트 | 역할 |
 |---------|------|------|
-| `lotto-backend` | 18000 | 로또 데이터 수집·분석·추천 API |
-| `stock-lab` | 18500 | 주식 뉴스·AI 분석·KIS API 연동 |
+| `lotto` | 18000 | 로또 데이터 수집·분석·추천 API |
+| `stock` | 18500 | 주식 뉴스·AI 분석·KIS API 연동 |
 | `music-lab` | 18600 | AI 음악 생성·라이브러리 관리 API |
-| `blog-lab` | 18700 | 블로그 마케팅 수익화 API |
+| `insta-lab` | 18700 | 인스타 카드 피드 자동 생성 (뉴스→키워드→10페이지 카드) |
 | `realestate-lab` | 18800 | 부동산 청약 자동 수집·매칭 API |
 | `agent-office` | 18900 | AI 에이전트 오피스 (실시간 WebSocket + 텔레그램 연동) |
+| `packs-lab` | 18950 | NAS 자료 다운로드 자동화 (DSM 공유 링크 + 5GB 업로드, Vercel SaaS와 HMAC 통신) |
+| `personal` | 18850 | 개인 서비스 (포트폴리오·블로그·투두 통합) |
 | `travel-proxy` | 19000 | 여행 사진 API + 썸네일 생성 |
-| `lotto-frontend` (nginx) | 8080 | 정적 SPA 서빙 + API 리버스 프록시 |
+| `frontend` (nginx) | 8080 | 정적 SPA 서빙 + API 리버스 프록시 |
 | `webpage-deployer` | 19010 | Gitea Webhook 수신 → 자동 배포 |
 
 ---
@@ -69,17 +71,22 @@ Synology NAS 기반의 개인 웹 플랫폼 백엔드 모노레포.
 
 | 경로 | 프록시 대상 | 비고 |
 |------|------------|------|
-| `/api/` | `lotto-backend:8000` | lotto API (기본) |
+| `/api/` | `lotto:8000` | lotto API (기본) |
 | `/api/travel/` | `travel-proxy:8000` | travel API |
-| `/api/stock/` | `stock-lab:8000` | stock API |
-| `/api/trade/` | `stock-lab:8000` | KIS 실계좌 API |
-| `/api/portfolio` | `stock-lab:8000` | trailing slash 유무 모두 매칭 |
+| `/api/stock/` | `stock:8000` | stock API |
+| `/api/trade/` | `stock:8000` | KIS 실계좌 API |
+| `/api/portfolio` | `stock:8000` | trailing slash 유무 모두 매칭 |
 | `/api/music/` | `music-lab:8000` | AI 음악 생성·라이브러리 API |
-| `/api/blog-marketing/` | `blog-lab:8000` | 블로그 마케팅 수익화 API |
+| `/api/insta/` | `insta-lab:8000` | 인스타 카드 자동 생성 API |
 | `/api/realestate/` | `realestate-lab:8000` | 부동산 청약 API |
+| `/api/todos` | `personal:8000` | 투두 API |
+| `/api/blog/` | `personal:8000` | 블로그 API |
+| `/api/profile/` | `personal:8000` | 포트폴리오 API |
 | `/api/agent-office/` | `agent-office:8000` | AI 에이전트 오피스 API + WebSocket |
+| `/api/packs/` | `packs-lab:8000` | 5GB 업로드 대응 (`client_max_body_size 5G`, `proxy_request_buffering off`, 1800s timeout) |
 | `/webhook`, `/webhook/` | `deployer:9000` | Gitea Webhook |
 | `/media/music/` | `/data/music/` (파일 직접 서빙) | 생성된 오디오 파일 |
+| `/media/videos/` | `/data/videos/` (파일 직접 서빙) | YouTube 영상 MP4 |
 | `/media/travel/.thumb/` | `/data/thumbs/` (파일 직접 서빙) | 썸네일 캐시 |
 | `/media/travel/` | `/data/travel/` (파일 직접 서빙) | 원본 사진 |
 | `/assets/` | 정적 파일 (장기 캐시) | Vite 해시 파일 |
@@ -128,14 +135,15 @@ docker compose up -d
 | Lotto Backend | http://localhost:18000 |
 | Travel API | http://localhost:19000 |
 | Stock Lab | http://localhost:18500 |
-| Blog Lab | http://localhost:18700 |
+| Insta Lab | http://localhost:18700 |
 | Realestate Lab | http://localhost:18800 |
+| Packs Lab | http://localhost:18950 |
 
 ---
 
 ## 9. 서비스별 핵심 정보
 
-### lotto-lab (backend/)
+### lotto-lab (lotto/)
 - DB: `/app/data/lotto.db`
 - 데이터 소스: `smok95.github.io/lotto/results/`
 - 파일 구조: `main.py`, `db.py`, `recommender.py`, `collector.py`, `checker.py`, `generator.py`, `analyzer.py`, `utils.py`, `purchase_manager.py`, `strategy_evolver.py`
@@ -153,12 +161,19 @@ docker compose up -d
 | `strategy_performance` | 전략별 회차 성과 (EMA 입력 데이터) |
 | `strategy_weights` | 메타 전략 가중치 (EMA + Softmax) |
 | `weekly_reports` | 주간 공략 리포트 캐시 |
-| `todos` | 투두리스트 (UUID PK) |
-| `blog_posts` | 블로그 글 (tags: JSON 배열) |
+| `lotto_briefings` | AI 큐레이터 주간 브리핑 (5세트 + 내러티브 + 토큰·비용 집계) |
+| `todos` | 투두리스트 (UUID PK) — personal 서비스로 이전됨, 레거시 테이블 유지 |
+| `blog_posts` | 블로그 글 (tags: JSON 배열) — personal 서비스로 이전됨, 레거시 테이블 유지 |
+| `weight_trials` | 주별 6일치 후보 가중치 (4 perturb + 2 dirichlet) |
+| `auto_picks` | 매일 N=5 시도 번호 + 채점 결과 |
+| `weight_base_history` | base 갱신 이력 (winner_4plus / ema_blend / unchanged / cold_start) |
 
 **스케줄러 job**
 - 09:10 / 21:10 매일 — 당첨번호 동기화 + 채점 (`sync_latest` → `check_results_for_draw`)
 - 00:05, 04:05, 08:05, 12:05, 16:05, 20:05 — 몬테카를로 시뮬레이션 (20,000후보 → 상위100 → best_picks 20개 교체)
+- 월요일 09:00 — weight_evolver_weekly (6개 후보 생성 + 그날 N=5 추출)
+- 매일 09:00 — weight_evolver_daily (월요일 제외, 오늘 W로 N=5 추출)
+- 토요일 22:00 — weight_evolver_eval (회고 + 다음주 base 갱신)
 
 **lotto-lab API 목록**
 
@@ -188,24 +203,27 @@ docker compose up -d
 | GET | `/api/history` | 추천 이력 (limit, offset, favorite, tag, sort) |
 | PATCH | `/api/history/{id}` | 즐겨찾기·메모·태그 수정 |
 | DELETE | `/api/history/{id}` | 삭제 |
-| GET | `/api/todos` | 투두 전체 목록 |
-| POST | `/api/todos` | 투두 생성 (status: todo\|in_progress\|done) |
-| PUT | `/api/todos/{id}` | 투두 수정 |
-| DELETE | `/api/todos/done` | 완료 항목 일괄 삭제 |
-| DELETE | `/api/todos/{id}` | 투두 개별 삭제 |
-| GET | `/api/blog/posts` | 블로그 글 목록 (`{"posts": [...]}`, date DESC) |
-| POST | `/api/blog/posts` | 블로그 글 생성 (date 미입력 시 오늘) |
-| PUT | `/api/blog/posts/{id}` | 블로그 글 수정 |
-| DELETE | `/api/blog/posts/{id}` | 블로그 글 삭제 |
+| GET | `/api/lotto/curator/candidates` | 큐레이터용 후보 N세트 + 피처 |
+| GET | `/api/lotto/curator/context` | 주간 맥락(핫/콜드·직전 회차) |
+| GET | `/api/lotto/curator/usage` | 큐레이터 토큰·비용 집계 |
+| POST | `/api/lotto/briefing` | AI 브리핑 저장 |
+| GET | `/api/lotto/briefing/latest` | 최신 브리핑 |
+| GET | `/api/lotto/briefing/{draw_no}` | 특정 회차 브리핑 |
+| GET | `/api/lotto/briefing` | 브리핑 이력 |
+| GET | `/api/lotto/evolver/status` | weight_evolver 이번주 trials + current_base + 진행 상황 |
+| GET | `/api/lotto/evolver/history?weeks=12` | base 변경 이력 |
+| GET | `/api/lotto/evolver/trials/{week_start}` | 특정 주 6 trials + 채점 결과 |
+| POST | `/api/lotto/evolver/generate-now` | 수동 트리거 — 이번주 후보 생성 |
+| POST | `/api/lotto/evolver/evaluate-now` | 수동 회고 + 다음주 base 갱신 |
 
-### stock-lab (stock-lab/)
+### stock (stock/)
 - Windows AI 서버 연동: `WINDOWS_AI_SERVER_URL=http://192.168.45.59:8000`
 - KIS API 연동으로 실계좌 잔고·거래 조회
 - 뉴스 스크래핑: 네이버 증권 + 해외 사이트
 - DB: `/app/data/stock.db` (articles, portfolio, broker_cash, asset_snapshots, sell_history 테이블)
 - 파일 구조: `main.py`, `db.py`, `scraper.py`, `price_fetcher.py`, `holidays.json`
 
-**stock-lab API 목록**
+**stock API 목록**
 
 | 메서드 | 경로 | 설명 |
 |--------|------|------|
@@ -246,10 +264,11 @@ docker compose up -d
 - 15:40 평일 — 총 자산 스냅샷 저장 (`save_daily_snapshot`)
 
 ### music-lab (music-lab/)
-- 듀얼 프로바이더 음악 생성 서비스 (Suno API + 로컬 MusicGen)
+- 듀얼 프로바이더 음악 생성 서비스 (Suno API + 로컬 MusicGen) + YouTube 영상 제작 + 시장 조사 트렌드
 - 생성된 오디오 파일: `/app/data/music/` (Nginx가 `/media/music/`로 직접 서빙)
-- DB: `/app/data/music.db` (music_tasks, music_library 테이블)
-- 파일 구조: `main.py`, `db.py`, `suno_provider.py`, `local_provider.py`
+- 생성된 영상 파일: `/app/data/videos/` (Nginx가 `/media/videos/`로 직접 서빙)
+- DB: `/app/data/music.db` (music_tasks, music_library, video_projects, revenue_records, market_trends, trend_reports 테이블)
+- 파일 구조: `main.py`, `db.py`, `suno_provider.py`, `local_provider.py`, `video_producer.py`, `market.py`
 - 생성 흐름: POST generate (provider 지정) → task_id 반환 → BackgroundTask → 파일 저장 → 라이브러리 자동 등록
 
 **Provider 구조**
@@ -285,12 +304,51 @@ docker compose up -d
 | POST | `/api/music/lyrics/library` | 가사 저장 |
 | PUT | `/api/music/lyrics/library/{id}` | 가사 수정 |
 | DELETE | `/api/music/lyrics/library/{id}` | 가사 삭제 |
+| POST | `/api/music/video-project` | 영상 프로젝트 생성 (track_id, format, target_countries) |
+| GET | `/api/music/video-projects` | 영상 프로젝트 목록 |
+| GET | `/api/music/video-project/{id}` | 영상 프로젝트 상세 |
+| POST | `/api/music/video-project/{id}/render` | FFmpeg 렌더링 시작 (BackgroundTask) |
+| GET | `/api/music/video-project/{id}/export` | 내보내기 패키지 (mp4+thumbnail+metadata.json) |
+| DELETE | `/api/music/video-project/{id}` | 영상 프로젝트 삭제 |
+| GET | `/api/music/revenue/dashboard` | 수익 대시보드 (총수익·조회수·가중평균 RPM) |
+| GET | `/api/music/revenue` | 수익 기록 목록 |
+| POST | `/api/music/revenue` | 수익 기록 추가 (UNIQUE: yt_video_id+record_month+country) |
+| PUT | `/api/music/revenue/{id}` | 수익 기록 수정 |
+| DELETE | `/api/music/revenue/{id}` | 수익 기록 삭제 |
+| POST | `/api/music/market/ingest` | agent-office 트렌드 수신 + 리포트 생성 |
+| GET | `/api/music/market/trends` | 트렌드 조회 (country, genre, source, days=7) |
+| GET | `/api/music/market/report/latest` | 최신 트렌드 리포트 |
+| GET | `/api/music/market/report` | 트렌드 리포트 목록 (limit=10) |
+| GET | `/api/music/market/suggest` | Suno 프롬프트 추천 (limit=5) |
 
 **환경변수**
 - `SUNO_API_KEY`: Suno API 키 (미설정 시 Suno provider 비활성화)
 - `MUSIC_AI_SERVER_URL`: 로컬 MusicGen 서버 URL (미설정 시 local provider 비활성화)
 - `MUSIC_MEDIA_BASE`: 오디오 파일 공개 URL prefix (기본 `/media/music`)
 - `MUSIC_DATA_PATH`: NAS 오디오 파일 저장 경로 (기본 `./data/music`)
+- `PEXELS_API_KEY`: Pexels 스톡 이미지 API 키 (미설정 시 슬라이드쇼 Pexels 이미지 비활성화)
+- `ANTHROPIC_API_KEY`: Claude Haiku — YouTube 메타데이터 생성 + 시장 인사이트 (미설정 시 폴백 텍스트)
+- `VIDEO_DATA_DIR`: 영상 파일 저장 경로 (기본 `/app/data/videos`)
+
+**video_projects 테이블**
+- format: `visualizer` | `slideshow`
+- status: `pending` → `rendering` → `done` | `failed`
+- target_countries: JSON 배열 (예: `["BR","US"]`)
+- render_params: JSON 객체 (FFmpeg 파라미터 캐시)
+
+**revenue_records 테이블**
+- UNIQUE(yt_video_id, record_month, country)
+- avg_rpm 계산: 가중평균 `SUM(revenue_usd)/SUM(views)*1000` (단순 AVG 아님)
+
+**market_trends 테이블**
+- source: `youtube` | `google_trends` | `billboard`
+- metadata: JSON 객체 (원본 API 응답 부분)
+- 인덱스: `idx_mt_country_source` ON (country, source, collected_at DESC)
+
+**trend_reports 테이블**
+- report_date UNIQUE — 같은 날 두 번 ingest 시 upsert
+- top_genres: JSON 배열 `[{genre, score, countries}]` (최대 10개, score 내림차순)
+- recommended_styles: JSON 배열 `[{genre, suno_prompt, target_countries, reason}]` (최대 5개)
 
 **music_library 테이블 (확장 컬럼)**
 - `provider`: `suno` | `local` — 생성에 사용된 프로바이더
@@ -309,31 +367,64 @@ docker compose up -d
 - 가사 섹션 태그: `[Verse]`, `[Chorus]`, `[Bridge]`, `[Instrumental]` 등
 
 ### realestate-lab (realestate-lab/)
-- 공공데이터포털 API 연동: 한국부동산원 청약홈 분양정보 조회 서비스
+- 공공데이터포털 API 연동: 한국부동산원 청약홈 분양정보 조회 + 자치구 5티어 매칭 + agent-office push 알림
 - DB: `/app/data/realestate.db` (announcements, announcement_models, user_profile, match_results, collect_log 테이블)
-- 파일 구조: `main.py`, `db.py`, `collector.py`, `matcher.py`, `models.py`
+- 파일 구조: `main.py`, `db.py`, `collector.py`, `matcher.py`, `notifier.py`, `models.py`
 
 **환경변수**
 - `DATA_GO_KR_API_KEY`: 공공데이터포털 API 키 (미설정 시 수동 등록만 가능)
+- `AGENT_OFFICE_URL`: agent-office 내부 URL (기본 `http://agent-office:8000`) — 신규 매칭 push 대상
+- `REALESTATE_NOTIFY_TIMEOUT`: agent-office push timeout 초 (기본 15)
 
-**스케줄러 job**
-- 09:00 매일 — 청약 공고 수집 + 매칭 (`scheduled_collect`)
-- 00:00 매일 — 상태 갱신 + 재매칭 (`scheduled_status_update`)
+**스케줄러 job (`scheduled_collect` 4단계 흐름)**
+- 09:00 매일 — `collect → cleanup → match → notify`
+  1. `collect_all()` — 모집공고일 30일 윈도우(`RCRIT_PBLANC_DE_FROM`) 사전 좁힘 + 자치구 추출 + status='완료' skip
+  2. `delete_old_completed_announcements(grace_days=90)` — `winner_date + 90일` 경과한 완료 공고 정리 (FK CASCADE로 match_results도 삭제)
+  3. `run_matching()` — 자치구 5티어 가중치 + 자격 곡선 적용
+  4. `notify_new_matches()` — `notified_at IS NULL AND match_score >= profile.min_match_score AND profile.notify_enabled`인 매칭을 agent-office로 push
+- 00:00 매일 — 상태 갱신 + 재매칭 (`scheduled_status_update`, notifier 미호출)
+
+**매칭 점수 모델 (총 100점)**
+- 지역 35점 — 광역 매칭 시 10점 + 자치구 5티어 가중치(S=25 / A=20 / B=15 / C=10 / D=5)
+  - `preferred_districts`가 모든 티어 비어있으면 광역 매칭만으로 35점 풀 점수 (legacy 호환)
+- 주택유형 10점 — `preferred_types`에 매칭 (binary)
+- 면적 15점 — `[min_area, max_area]` 범위 안 모델 1개 이상 (binary)
+- 가격 15점 — `max_price` 이하 모델 1개 이상 (binary)
+- 자격 25점 — `_check_eligible_types()` 결과 1개 이상이면 15점 + 추가당 5점, 최대 +10
+- reasons 텍스트 예시: `"자치구 S티어: 강남구 (+25)"`, `"광역 일치: 서울"`, `"선호 지역 일치: 서울"` (legacy)
+
+**user_profile 신규 컬럼 (Task 2026-04-28 마이그레이션)**
+- `preferred_districts` TEXT — JSON `{"S":[...], "A":[...], "B":[...], "C":[...], "D":[...]}`. default `'{}'`
+- `min_match_score` INTEGER — 알림 임계값. default 70
+- `notify_enabled` INTEGER — 알림 ON/OFF. default 1
+
+**announcements / match_results 신규 컬럼**
+- `announcements.district` TEXT + `idx_ann_district` 인덱스 — collector가 주소/region_name에서 정규식 파싱
+- `match_results.notified_at` TEXT NULL — agent-office push 성공 시 timestamp 기록 (멱등 마킹)
+
+**notifier.py 흐름**
+1. `get_profile()` → `notify_enabled=False`면 skip, `min_match_score` 가져옴
+2. `get_unnotified_matches(min_score)` — JOIN으로 announcements 정보 포함 (district, status, receipt 등)
+3. `POST {AGENT_OFFICE_URL}/api/agent-office/realestate/notify` body=`{"matches": [...]}`
+4. 응답 `{sent_ids: [...]}` → `mark_matches_notified(sent_ids)` (notified_at = now)
+5. RequestException 시 마킹 안 함 → 다음 사이클 재시도
 
 **realestate-lab API 목록**
 
 | 메서드 | 경로 | 설명 |
 |--------|------|------|
-| GET | `/api/realestate/announcements` | 공고 목록 (region, status, house_type, matched_only, sort, page, size) |
-| GET | `/api/realestate/announcements/{id}` | 공고 상세 (주택형별 포함) |
+| GET | `/api/realestate/announcements` | 공고 목록. 응답에 `district`, `match_score`, `match_reasons`, `eligible_types` 포함 |
+| GET | `/api/realestate/announcements/{id}` | 공고 상세 (주택형별 + district 포함) |
 | POST | `/api/realestate/announcements` | 수동 공고 등록 |
 | PUT | `/api/realestate/announcements/{id}` | 공고 수정 |
+| PATCH | `/api/realestate/announcements/{id}/bookmark` | 북마크 토글 (텔레그램 인라인 키보드 콜백 대상) |
 | DELETE | `/api/realestate/announcements/{id}` | 공고 삭제 |
-| POST | `/api/realestate/collect` | 수동 수집 트리거 |
+| DELETE | `/api/realestate/announcements/closed` | status='완료' 공고 일괄 삭제 |
+| POST | `/api/realestate/collect` | 수동 수집 트리거 (collect → cleanup → match → notify 전체 흐름) |
 | GET | `/api/realestate/collect/status` | 마지막 수집 결과 |
-| GET | `/api/realestate/profile` | 내 프로필 조회 |
-| PUT | `/api/realestate/profile` | 프로필 수정 (upsert) |
-| GET | `/api/realestate/matches` | 매칭 결과 목록 |
+| GET | `/api/realestate/profile` | 내 프로필 조회 (`preferred_districts`, `min_match_score`, `notify_enabled` 포함) |
+| PUT | `/api/realestate/profile` | 프로필 수정 (upsert). body에 `preferred_districts: {S:[],...}`, `min_match_score: 0~100`, `notify_enabled: bool` 수용 |
+| GET | `/api/realestate/matches` | 매칭 결과 목록 (응답에 `district`, `status` 포함) |
 | POST | `/api/realestate/matches/refresh` | 매칭 재계산 |
 | PATCH | `/api/realestate/matches/{id}/read` | 신규 알림 읽음 처리 |
 | GET | `/api/realestate/dashboard` | 요약 (진행중 공고수, 신규 매칭수, 다가오는 일정) |
@@ -341,94 +432,182 @@ docker compose up -d
 ### travel-proxy (travel-proxy/)
 - 원본 사진: `/data/travel/` (RO)
 - 썸네일 캐시: `/data/thumbs/` (RW)
+- DB: `/data/thumbs/travel.db` (photos, album_covers 테이블)
 - 메타: `/data/travel/_meta/region_map.json`, `regions.geojson`
-- 썸네일: 480×480 리사이징 (Pillow), 온디맨드 생성 후 영구 캐시
-- 메모리 캐시: TTL 300초 (앨범 스캔 결과)
+- 지역 오버라이드: `/data/thumbs/region_map_extra.json` (RW, `_regions_meta` 포함)
+- 파일 구조: `main.py`, `db.py`, `indexer.py`
+- 썸네일: 480×480 리사이징 (Pillow), 동기화 시 사전 생성 + 온디맨드 폴백
+- 데이터 흐름: 수동 sync → 폴더 스캔 → SQLite 인덱싱 + 썸네일 일괄 생성
+
+**travel.db 테이블**
+
+| 테이블 | 설명 |
+|--------|------|
+| `photos` | 사진 인덱스 (album, filename, mtime, has_thumb) |
+| `album_covers` | 앨범별 커버 사진 지정 |
+
+**지역 관리 아키텍처**
+- `region_map.json` (RO): 원본 지역→앨범 매핑 (`_meta/` 안에 위치)
+- `region_map_extra.json` (RW): 사용자 수정분 오버라이드 (앨범 이동, 신규 지역)
+  - `_regions_meta`: 커스텀 지역의 이름·좌표 저장 (`{ "region_id": { "name": "...", "coordinates": [lng, lat] } }`)
+- `regions.geojson` (RO): GeoJSON Polygon 지역 경계
+- 커스텀 지역: `GET /api/travel/regions`에서 `region_map`에 있지만 GeoJSON에 없는 지역을 자동 추가 (Point geometry 또는 null)
 
 **travel-proxy API 목록**
 
 | 메서드 | 경로 | 설명 |
 |--------|------|------|
-| GET | `/api/travel/regions` | 지역 GeoJSON |
+| GET | `/api/travel/regions` | 지역 GeoJSON (커스텀 지역 동적 추가 포함) |
 | GET | `/api/travel/photos` | 사진 목록 (region, page=1, size=20) |
-| POST | `/api/travel/reload` | 메모리 캐시 초기화 |
+| POST | `/api/travel/sync` | 폴더 스캔 → DB 동기화 + 썸네일 생성 |
+| GET | `/api/travel/albums` | 앨범 목록 + 사진 수 + 커버 + region/regionName |
+| PUT | `/api/travel/albums/{album}/cover` | 앨범 커버 지정 |
+| PUT | `/api/travel/albums/{album}/region` | 앨범 지역 변경 (region_map_extra 수정) |
+| PUT | `/api/travel/regions/{region_id}` | 커스텀 지역 이름/좌표 수정 (지도 핀 표시용) |
 
-### blog-lab (blog-lab/)
-- 블로그 마케팅 수익화 서비스 (키워드 분석 → AI 글 생성 → 마케팅 강화 → 품질 리뷰 → 포스팅 → 수익 추적)
-- AI 엔진: Claude API (Anthropic, `claude-sonnet-4-20250514`)
-- 웹 검색: Naver Search API (블로그 + 쇼핑) + 상위 블로그 본문 크롤링
-- DB: `/app/data/blog_marketing.db`
-- 파일 구조: `main.py`, `db.py`, `config.py`, `naver_search.py`, `content_generator.py`, `marketer.py`, `quality_reviewer.py`, `web_crawler.py`
+### insta-lab (insta-lab/)
+- 인스타그램 카드 피드 자동 생성 — 뉴스 모니터링 → 키워드 추출 → 10페이지 카드 카피 + PNG 렌더 → 텔레그램 푸시 → 사용자 수동 업로드
+- DB: `/app/data/insta.db` (news_articles, trending_keywords, card_slates, card_assets, generation_tasks, prompt_templates)
+- 카드 사이즈: 1080×1350 (인스타 4:5 세로)
+- 카드 렌더: Jinja2 템플릿 → Playwright headless Chromium 스크린샷
+- 파일 구조: `app/main.py`, `config.py`, `db.py`, `news_collector.py`, `keyword_extractor.py`, `card_writer.py`, `card_renderer.py`, `templates/default/card.html.j2`
 
-**파이프라인**: 리서치(+크롤링) → 작가(초안) → 마케터(링크 삽입) → 평가자(6기준 60점)
-**상태 흐름**: `draft` → `marketed` → `reviewed` → `published`
+**환경변수**
+- `NAVER_CLIENT_ID` / `NAVER_CLIENT_SECRET`: 네이버 검색 API
+- `ANTHROPIC_API_KEY`: Claude API (Haiku=키워드 정제, Sonnet=카드 카피)
+- `ANTHROPIC_MODEL_HAIKU` / `ANTHROPIC_MODEL_SONNET`: 모델명 오버라이드
+- `INSTA_DATA_PATH`: SQLite + 카드 PNG 저장 경로 (기본 `/app/data`)
+- `CARD_TEMPLATE_DIR`: HTML 템플릿 디렉토리 (기본 `/app/app/templates`)
+- `INSTA_DEFAULT_THEME`: 카드 렌더에 사용할 theme 디렉토리명 (기본 `default`). `templates/<theme>/card.html.j2`가 없으면 자동으로 default 폴백
+- `NEWS_PER_CATEGORY` / `KEYWORDS_PER_CATEGORY`: 수집·추출 limit 튜닝
 
-**blog_marketing.db 테이블**
+**카테고리 시드 키워드**
+- 기본 economy / psychology / celebrity 3종 (config.DEFAULT_CATEGORY_SEEDS)
+- `prompt_templates.name='category_seeds'`에 JSON으로 오버라이드 가능
 
-| 테이블 | 설명 |
-|--------|------|
-| `keyword_analyses` | 키워드 분석 결과 (네이버 검색 데이터 + 경쟁도/기회 점수 + 크롤링 본문) |
-| `blog_posts` | 블로그 글 (draft → marketed → reviewed → published) |
-| `brand_links` | 브랜드커넥트 제휴 링크 (post_id/keyword_id FK) |
-| `commissions` | 포스트별 월간 클릭/구매/수익 |
-| `generation_tasks` | 비동기 작업 상태 (research/generate/market/review) |
-| `prompt_templates` | AI 프롬프트 템플릿 (DB 저장, 코드 배포 없이 수정 가능) |
+**카드 슬레이트 (`card_slates`)**
+- status: `draft` → `rendered` → `sent` (또는 `failed`)
+- cover_copy / body_copies (8개) / cta_copy / suggested_caption / hashtags JSON 컬럼
+- accent_color는 카테고리별 기본값 (economy=#0F62FE, psychology=#A66CFF, celebrity=#FF5C8A)
 
-**blog-lab API 목록**
+**스케줄러 job (agent-office)**
+- 09:30 매일 — `_run_insta_schedule` (insta_pipeline) → 뉴스 수집 → 키워드 추출 → 텔레그램 후보 푸시
+- `agent_config.custom_config.auto_select=True`이면 카테고리당 1위 키워드 자동 슬레이트 생성·발송
+
+**디자인 import (사용자 디자인 PNG → Claude Vision → Jinja HTML 자동 생성)**
+- `insta-lab/app/templates/<theme>/pages/*.png` (10장, 4:5 비율 권장 1080×1350, placeholder 텍스트 박혀있는 형태) → Claude Sonnet Vision → `templates/<theme>/card.html.j2` 자동 생성
+- 파일명 자동 매핑: `cover`/`start`/`intro` → page 1, `cta`/`outro`/`finish`/`end` → page 10, 나머지 알파벳 순 → page 2~9
+- 매핑 override: `pages/_order.json`에 `{filename: page_no}` 명시 (10장 + page 1~10 완전 매핑일 때만 적용)
+- Vision prompt에 placeholder 마스킹 요구 포함 (2-layer: 마스킹 박스 + 동적 텍스트 layer)
+- 기존 HTML 자동 백업 (`card.html.j2.bak.YYYYMMDD-HHMMSS`)
+- Jinja 문법 깨진 응답은 `card.html.j2.error.txt`로 보존 + ValueError
+- 활성화: `.env`에 `INSTA_DEFAULT_THEME=<theme>` 추가 + `docker compose restart insta-lab` (테마 디렉토리에 `card.html.j2` 없으면 렌더러가 default로 폴백)
+- 토큰 비용: 1회당 ~15K tokens (~$0.05 Sonnet 기준)
+
+**⚠️ 실행 위치 — 로컬 권장, NAS docker exec 금지**
+- docker-compose의 insta-lab volume은 `/app/data`만 마운트. **`/app/app/templates`는 컨테이너 ephemeral state**.
+- NAS에서 `docker exec insta-lab python -m app.design_importer <theme>`로 돌리면 `card.html.j2`가 컨테이너 안에만 생성되고 다음 image rebuild(다른 push의 webhook이라도) 때 사라짐 → 렌더러가 default로 폴백.
+- **로컬 실행** (host repo working tree에 영속화 → git push → 자동 배포):
+  ```bash
+  cd insta-lab
+  pip install anthropic Pillow jinja2  # 이미 있으면 skip
+  export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
+  python -m app.design_importer <theme> --templates-dir ./app/templates
+  git add app/templates/<theme>/card.html.j2
+  git commit -m "feat(insta-lab): <theme> 디자인 import"
+  git push  # → Gitea webhook → NAS rebuild → 영구 활성화
+  ```
+- 응급 hotfix로 NAS에서 돌렸다면 `docker cp insta-lab:/app/app/templates/<theme>/card.html.j2 ./` 후 즉시 host repo에 commit + push 필요
+
+**insta-lab API 목록**
 
 | 메서드 | 경로 | 설명 |
 |--------|------|------|
-| GET | `/api/blog-marketing/status` | 서비스 상태 (API 키 설정 현황) |
-| POST | `/api/blog-marketing/research` | 키워드 분석 시작 (+ 상위 블로그 크롤링) |
-| GET | `/api/blog-marketing/research/history` | 분석 이력 조회 |
-| GET | `/api/blog-marketing/research/{id}` | 분석 상세 조회 |
-| DELETE | `/api/blog-marketing/research/{id}` | 분석 삭제 |
-| GET | `/api/blog-marketing/task/{task_id}` | 작업 상태 폴링 |
-| POST | `/api/blog-marketing/generate` | 작가 단계: AI 글 생성 (크롤링 참고 + 링크 반영) |
-| POST | `/api/blog-marketing/market/{post_id}` | 마케터 단계: 전환율 강화 + 링크 삽입 |
-| POST | `/api/blog-marketing/review/{post_id}` | 평가자 단계: 품질 리뷰 (6기준 × 10점, 42/60 통과) |
-| POST | `/api/blog-marketing/regenerate/{post_id}` | 피드백 기반 재생성 |
-| POST | `/api/blog-marketing/links` | 브랜드커넥트 링크 등록 |
-| GET | `/api/blog-marketing/links` | 링크 조회 (post_id, keyword_id 필터) |
-| PUT | `/api/blog-marketing/links/{id}` | 링크 수정 |
-| DELETE | `/api/blog-marketing/links/{id}` | 링크 삭제 |
-| GET | `/api/blog-marketing/posts` | 포스트 목록 (status 필터) |
-| GET | `/api/blog-marketing/posts/{id}` | 포스트 상세 |
-| PUT | `/api/blog-marketing/posts/{id}` | 포스트 수정 |
-| DELETE | `/api/blog-marketing/posts/{id}` | 포스트 삭제 |
-| POST | `/api/blog-marketing/posts/{id}/publish` | 발행 (네이버 URL 등록) |
-| GET | `/api/blog-marketing/commissions` | 수익 내역 조회 |
-| POST | `/api/blog-marketing/commissions` | 수익 기록 추가 |
-| PUT | `/api/blog-marketing/commissions/{id}` | 수익 기록 수정 |
-| DELETE | `/api/blog-marketing/commissions/{id}` | 수익 기록 삭제 |
-| GET | `/api/blog-marketing/dashboard` | 대시보드 집계 |
-
-**환경변수**
-- `ANTHROPIC_API_KEY`: Claude API 키 (미설정 시 AI 생성 비활성화)
-- `NAVER_CLIENT_ID`: 네이버 검색 API 클라이언트 ID
-- `NAVER_CLIENT_SECRET`: 네이버 검색 API 시크릿
-- `BLOG_DATA_PATH`: SQLite DB 저장 경로 (기본 `./data/blog`)
+| GET | `/api/insta/status` | 서비스 상태 (NAVER/ANTHROPIC 키 여부) |
+| POST | `/api/insta/news/collect` | 뉴스 수집 트리거 (BackgroundTask) |
+| GET | `/api/insta/news/articles` | 수집 기사 목록 (category, days) |
+| POST | `/api/insta/keywords/extract` | 키워드 추출 트리거 (BackgroundTask) |
+| GET | `/api/insta/keywords` | 트렌딩 키워드 목록 (category, used) |
+| POST | `/api/insta/slates` | 슬레이트 생성 (keyword, category) |
+| GET | `/api/insta/slates` | 슬레이트 목록 |
+| GET | `/api/insta/slates/{id}` | 슬레이트 상세 + 자산 |
+| POST | `/api/insta/slates/{id}/render` | 카드 렌더 재시도 |
+| GET | `/api/insta/slates/{id}/assets/{page}` | 카드 PNG 다운로드 (1~10) |
+| DELETE | `/api/insta/slates/{id}` | 슬레이트 삭제 (자산 파일 포함) |
+| GET | `/api/insta/tasks/{task_id}` | BackgroundTask 상태 폴링 |
+| GET/PUT | `/api/insta/templates/prompts/{name}` | 프롬프트 템플릿 CRUD |
 
 ### agent-office (agent-office/)
 - AI 에이전트 가상 오피스 — 2D 픽셀아트 사무실에서 에이전트가 실제 작업 수행
-- stock-lab/music-lab 기존 API를 서비스 프록시로 호출 (직접 DB 접근 없음)
+- stock/music-lab/realestate-lab 기존 API를 서비스 프록시로 호출 (직접 DB 접근 없음)
 - 실시간 상태 동기화: WebSocket (`/api/agent-office/ws`)
 - 텔레그램 봇: 양방향 알림 + 승인 (인라인 키보드)
+- 청약 매칭 알림: realestate-lab이 신규 매칭 발견 시 push → `RealestateAgent.on_new_matches()` → 텔레그램 1통(인라인 [🔖 북마크]/[📄 공고] 또는 [전체 보기] 버튼)
 - DB: `/app/data/agent_office.db` (agent_config, agent_tasks, agent_logs, telegram_state 테이블)
-- 파일 구조: `main.py`, `db.py`, `config.py`, `models.py`, `websocket_manager.py`, `service_proxy.py`, `telegram_bot.py`, `scheduler.py`, `agents/base.py`, `agents/stock.py`, `agents/music.py`
+- 파일 구조: `main.py`, `db.py`, `config.py`, `models.py`, `websocket_manager.py`, `service_proxy.py`, `telegram_bot.py`, `scheduler.py`, `agents/base.py`, `agents/stock.py`, `agents/music.py`, `agents/realestate.py`, `telegram/realestate_message.py`
 
 **에이전트 FSM 상태**: idle → working → waiting (승인 대기) → reporting → break (휴식)
 
 **환경변수**
-- `STOCK_LAB_URL`: stock-lab 내부 URL (기본 `http://stock-lab:8000`)
+- `STOCK_URL`: stock 내부 URL (기본 `http://stock:8000`)
 - `MUSIC_LAB_URL`: music-lab 내부 URL (기본 `http://music-lab:8000`)
+- `REALESTATE_LAB_URL`: realestate-lab 내부 URL (기본 `http://realestate-lab:8000`) — 북마크 콜백 프록시 대상
+- `REALESTATE_DASHBOARD_URL`: 텔레그램 [전체 보기] 버튼 URL (기본 `http://localhost:8080/realestate`)
 - `TELEGRAM_BOT_TOKEN`: 텔레그램 봇 토큰 (미설정 시 알림 비활성화)
 - `TELEGRAM_CHAT_ID`: 텔레그램 채팅 ID
 - `TELEGRAM_WEBHOOK_URL`: 텔레그램 Webhook URL
+- `TELEGRAM_WIFE_CHAT_ID`: 아내 chat.id (브리핑 공유 + 대화 허용)
+- `ANTHROPIC_API_KEY`: 자연어 대화용 Claude API 키 (미설정 시 대화 비활성)
+- `CONVERSATION_MODEL`: 대화 모델 (기본 `claude-haiku-4-5-20251001`)
+- `CONVERSATION_HISTORY_LIMIT`: 이력 주입 수 (기본 20)
+- `CONVERSATION_RATE_PER_MIN`: 채팅당 분당 최대 메시지 (기본 6)
+- `LOTTO_BACKEND_URL`: 기본 `http://lotto:8000`
+- `LOTTO_CURATOR_MODEL`: 기본 `claude-sonnet-4-5`
+- `YOUTUBE_DATA_API_KEY`: YouTube Data API v3 키 (미설정 시 YouTube trending 수집 skip)
+- `LOTTO_SIGNAL_WINDOW`: baseline 윈도우 크기 (기본 8)
+- `LOTTO_Z_NORMAL`: normal fire 임계치 (기본 1.5)
+- `LOTTO_Z_URGENT`: urgent fire 임계치 (기본 2.5)
+- `LOTTO_THROTTLE_HOURS`: 같은 메트릭 재발화 throttle (기본 6시간)
+- `LOTTO_URGENT_DAILY_MAX`: urgent 하루 cap (기본 3통)
+
+**YouTubeResearchAgent (`agents/youtube.py`)**
+- `agent_id = "youtube"` — AGENT_REGISTRY에 등록
+- 09:00 매일 `on_schedule()` → 국가별 YouTube 트렌딩 + Google Trends + Billboard Top20 수집 → music-lab push
+- `on_command("research", {countries: []})` → 수동 트리거 (백그라운드 asyncio.create_task)
+- 수집 소스: `youtube_researcher.py` (fetch_youtube_trending, fetch_google_trends, fetch_billboard_top20)
+- DB: `youtube_research_jobs` 테이블에 실행 이력 기록
+- 동시실행 방지: `self.state == "working"` 체크 후 거부
+- 월요일 08:00 `send_weekly_report()` → music-lab 최신 리포트 → 텔레그램 발송
+
+**텔레그램 자연어 대화 (옵션 B)**
+- 슬래시 명령이 아닌 일반 문장을 보내면 Claude Haiku 4.5가 응답
+- 프롬프트 캐싱: `system` 블록 + 히스토리 마지막 블록에 `cache_control: ephemeral` → 5분 TTL
+- 허용 chat_id 화이트리스트: `TELEGRAM_CHAT_ID`, `TELEGRAM_WIFE_CHAT_ID`
+- 평가 지표: `conversation_messages` 테이블에 tokens / cache_read / cache_write / latency 기록
+- 조회: `GET /api/agent-office/conversation/stats?days=7`
 
 **스케줄러 job**
-- 08:00 매일 — 주식 뉴스 요약 (`stock_news_job`)
+- 07:30 매일 — 주식 뉴스 요약 (`stock_news_job`)
+- 매주 월요일 07:00 — 로또 큐레이터 브리핑 (`lotto_curate`)
 - 60초 간격 — 유휴 에이전트 휴식 체크 (`idle_check_job`)
+- ~~09:15 매일 — 청약 매칭 데일리 리포트~~ (Task 2026-04-28에서 폐기. realestate-lab의 push 트리거로 전환)
+- 09:00 매일 — YouTube 트렌드 수집 (`youtube_research`) → music-lab `/api/music/market/ingest` push
+- 매주 월요일 08:00 — YouTube 주간 리포트 텔레그램 발송 (`youtube_weekly_report`)
+- 09:15 매일 — 로또 light_check (시뮬·전략 가중치 평가)
+- 매 4시간 :15 — 로또 sim_check (00/04/08/12/16/20시)
+- 일/수 21:15 — 로또 deep_check (큐레이션 후 confidence 포함 평가)
+- 09:25 매일 — 로또 daily_digest (지난 24h 발화 텔레그램 1통)
+- 토요일 22:15 — 로또 weight_evolver 주간 텔레그램 리포트
+
+**RealestateAgent (`agents/realestate.py`)**
+- 진입점: `on_new_matches(matches: list[dict]) -> {sent, sent_ids, message_id}`
+- realestate-lab의 push에서 트리거 → `format_realestate_matches()` + `build_match_keyboard()` → `messaging.send_raw()`
+- 1~2건이면 풀 카드 + [🔖 북마크]/[📄 공고 보기] 행씩, 3건 이상이면 묶음 카드 + [📋 전체 보기] 단일 URL 버튼
+- 인라인 키보드 콜백 `realestate_bookmark_{id}` → `webhook.py`의 `_handle_realestate_bookmark` → `service_proxy.realestate_bookmark_toggle()` → realestate-lab의 `PATCH /announcements/{id}/bookmark`
+- 송신 성공 시 sent_ids 반환 → realestate-lab이 match_results.notified_at 마킹 (멱등)
+- 실패 시 sent=0/sent_ids=[]/error 반환 → 마킹 안 됨 → 다음 사이클 재시도
+- `on_command("fetch_matches")`: 수동 트리거 — service_proxy로 매치 가져와 `on_new_matches` 호출
+- `on_schedule`: 폐기 (cron 등록 제거됨)
 
 **agent-office API 목록**
 
@@ -444,8 +623,103 @@ docker compose up -d
 | GET | `/api/agent-office/tasks/{id}` | 작업 상세 |
 | POST | `/api/agent-office/command` | 에이전트에 명령 전송 |
 | POST | `/api/agent-office/approve` | 작업 승인/거부 |
-| POST | `/api/agent-office/telegram/webhook` | 텔레그램 Webhook 수신 |
+| POST | `/api/agent-office/telegram/webhook` | 텔레그램 Webhook 수신 (realestate_bookmark_* 콜백 포함) |
+| POST | `/api/agent-office/realestate/notify` | realestate-lab 전용 push 수신 → 텔레그램 송신 |
 | GET | `/api/agent-office/states` | 전체 에이전트 상태 조회 |
+| GET | `/api/agent-office/conversation/stats` | 텔레그램 자연어 대화 토큰·캐시 통계 (`days` 필터) |
+| POST | `/api/agent-office/youtube/research` | YouTube 트렌드 수집 수동 트리거 (body: `{countries: []}`) |
+| GET | `/api/agent-office/youtube/research/status` | 마지막 수집 작업 상태 |
+| GET | `/api/agent-office/lotto/signals?days=7` | 로또 능동 시그널 이력 (모든 fire_level) |
+| GET | `/api/agent-office/lotto/baselines` | 로또 메트릭별 baseline μ/σ + 윈도우 상태 |
+| POST | `/api/agent-office/lotto/signal-check?source=light` | 로또 시그널 평가 수동 트리거 (light/sim/deep) |
+
+### personal (personal/)
+- 개인 서비스 (포트폴리오 + 블로그 + 투두 통합)
+- DB: `/app/data/personal.db` (profile, careers, projects, skills, introductions, todos, blog_posts 테이블)
+- 편집 인증: `PORTFOLIO_EDIT_PASSWORD` 환경변수, Bearer 토큰 (24시간 TTL)
+- 파일 구조: `main.py`, `db.py`, `models.py`, `auth.py`
+
+**환경변수**
+- `PORTFOLIO_EDIT_PASSWORD`: 편집 모드 비밀번호 (미설정 시 편집 불가)
+
+**personal API 목록**
+
+| 메서드 | 경로 | 설명 |
+|--------|------|------|
+| GET | `/api/profile/public` | 공개 데이터 일괄 조회 |
+| POST | `/api/profile/auth` | 비밀번호 인증 → 토큰 |
+| GET | `/api/profile/profile` | 프로필 조회 (인증) |
+| PUT | `/api/profile/profile` | 프로필 수정 (인증) |
+| GET | `/api/profile/careers` | 경력 목록 (인증) |
+| POST | `/api/profile/careers` | 경력 추가 (인증) |
+| PUT | `/api/profile/careers/{id}` | 경력 수정 (인증) |
+| DELETE | `/api/profile/careers/{id}` | 경력 삭제 (인증) |
+| GET | `/api/profile/projects` | 프로젝트 목록 (인증) |
+| POST | `/api/profile/projects` | 프로젝트 추가 (인증) |
+| PUT | `/api/profile/projects/{id}` | 프로젝트 수정 (인증) |
+| DELETE | `/api/profile/projects/{id}` | 프로젝트 삭제 (인증) |
+| GET | `/api/profile/skills` | 기술 목록 (인증) |
+| POST | `/api/profile/skills` | 기술 추가 (인증) |
+| PUT | `/api/profile/skills/{id}` | 기술 수정 (인증) |
+| DELETE | `/api/profile/skills/{id}` | 기술 삭제 (인증) |
+| GET | `/api/profile/introductions` | 자기소개 목록 (인증) |
+| POST | `/api/profile/introductions` | 자기소개 추가 (인증) |
+| PUT | `/api/profile/introductions/{id}` | 자기소개 수정 (인증) |
+| DELETE | `/api/profile/introductions/{id}` | 자기소개 삭제 (인증) |
+| PATCH | `/api/profile/introductions/{id}/main` | 메인 자기소개 지정 (인증) |
+| GET | `/api/todos` | 투두 전체 목록 |
+| POST | `/api/todos` | 투두 생성 |
+| PUT | `/api/todos/{id}` | 투두 수정 |
+| DELETE | `/api/todos/done` | 완료 항목 일괄 삭제 |
+| DELETE | `/api/todos/{id}` | 투두 개별 삭제 |
+| GET | `/api/blog/posts` | 블로그 글 목록 |
+| POST | `/api/blog/posts` | 블로그 글 생성 |
+| PUT | `/api/blog/posts/{id}` | 블로그 글 수정 |
+| DELETE | `/api/blog/posts/{id}` | 블로그 글 삭제 |
+
+### packs-lab (packs-lab/)
+- NAS 자료 다운로드 자동화 — Synology DSM 공유링크 발급 + 5GB 멀티파트 업로드 수신
+- Vercel SaaS와 HMAC 인증으로 통신, 사용자 인증은 Vercel이 Supabase로 처리 (본 서비스는 외부 인증 없음)
+- DB: 외부 Supabase `pack_files` 테이블 (DDL: `packs-lab/supabase/pack_files.sql`)
+- 파일 구조: `app/main.py`, `app/auth.py`, `app/dsm_client.py`, `app/routes.py`, `app/models.py`
+- 경로 3분리: `PACK_DATA_PATH`(호스트 OS path, docker volume 좌측) → `PACK_BASE_DIR`(컨테이너 내부, upload 저장 target) → `PACK_HOST_DIR`(DSM API path, Supabase에 저장). 운영 NAS에서 `PACK_HOST_DIR` 미설정 시 sign-link가 컨테이너 경로를 DSM에 전달해 파일을 못 찾음.
+- ⚠️ **DSM API path 형식**: Synology DSM API는 일반 사용자 권한일 때 `/<shared_folder>/...` 형식만 인식하고 `/volume1/...` 절대경로는 거부(error 408). 운영 NAS는 반드시 `PACK_HOST_DIR=/docker/webpage/media/packs` (shared folder 시점) 설정. admin 사용자만 `/volume1/...` 사용 가능하나 보안상 권장 안 함.
+
+**환경변수**
+- `DSM_HOST` / `DSM_USER` / `DSM_PASS`: Synology DSM 7.x 인증 (공유 링크 발급용)
+- `DSM_VERIFY_SSL`: SSL 검증 (default `true`). LAN IP + self-signed cert 환경에서 IP mismatch 시 `false` 설정 (LAN 내부 통신이라 허용)
+- `BACKEND_HMAC_SECRET`: Vercel SaaS와 양쪽 공유 시크릿 (HMAC SHA256)
+- `SUPABASE_URL` / `SUPABASE_SERVICE_KEY`: Supabase pack_files 테이블 접근 (service_role, RLS 우회)
+- `UPLOAD_TOKEN_TTL_SEC`: admin upload 토큰 TTL (기본 1800초 = 30분)
+- `PACK_BASE_DIR`: 컨테이너 내부 저장 경로 (기본 `/app/data/packs`)
+- `PACK_HOST_DIR`: DSM API용 path. **운영 NAS는 `/docker/webpage/media/packs` (shared folder 시점)**. 미설정 시 `PACK_BASE_DIR`로 fallback (DSM 호출 X 환경에서만 안전)
+- `PACK_DATA_PATH`: docker-compose volume 마운트의 호스트 측 OS 경로 (로컬 `./data/packs`, NAS `/volume1/docker/webpage/media/packs`)
+
+**HMAC 인증 패턴**
+- Vercel → backend 요청: `X-Timestamp` (UNIX 초) + `X-Signature` (HMAC_SHA256(timestamp + "." + body, secret))
+- Replay 방어: 타임스탬프 ±5분 윈도우
+- admin browser → backend upload: `Authorization: Bearer <token>` (jti 단발성)
+
+**packs-lab API 목록**
+
+| 메서드 | 경로 | 설명 |
+|--------|------|------|
+| POST | `/api/packs/sign-link` | Vercel HMAC → DSM Sharing.create로 4시간 유효 다운로드 URL 발급 |
+| POST | `/api/packs/admin/mint-token` | Vercel HMAC → 일회성 upload 토큰 발급 (기본 30분 TTL) |
+| POST | `/api/packs/upload` | Bearer token (single-shot) → multipart 5GB 저장 + Supabase INSERT |
+| POST | `/api/packs/upload/init` | Bearer token → chunked upload 세션 초기화 (`session_id = jti`, `chunk_max_size` 반환). init만 jti consume |
+| PUT | `/api/packs/upload/{session_id}/chunk?offset=N` | 동일 Bearer token → 부분파일 append (offset 불일치 시 409 + `X-Current-Offset` 헤더) |
+| GET | `/api/packs/upload/{session_id}/status` | 동일 Bearer token → `{written, expected_size}` 조회 (재개용) |
+| POST | `/api/packs/upload/{session_id}/complete` | 동일 Bearer token → 부분파일 rename + Supabase INSERT |
+| DELETE | `/api/packs/upload/{session_id}` | 동일 Bearer token → 세션 중단 + 부분파일 정리 |
+| GET | `/api/packs/list` | Vercel HMAC → 활성 pack_files 목록 (deleted_at IS NULL) |
+| DELETE | `/api/packs/{file_id}` | Vercel HMAC → soft delete (DSM 공유는 자동 만료) |
+
+**Chunked upload 흐름 (5GB+ 안정성)**
+- 같은 mint-token을 init·chunk·status·complete·abort 전체에서 Bearer로 재사용 (jti consume은 init에서만)
+- 세션 state: 컨테이너 내부 `PACK_BASE_DIR/.uploads/{jti}/meta.json + data.part`
+- chunk 재시도: 클라이언트는 PUT 응답 헤더 `X-Current-Offset` 또는 `GET /status`로 재개 지점 확인
+- 환경변수 `PACK_CHUNK_MAX_SIZE` (기본 64MB) — 너무 크면 nginx buffering 부담, 너무 작으면 RTT 비용
 
 ### deployer (deployer/)
 - Webhook 검증: `X-Gitea-Signature` (HMAC SHA256, `compare_digest` 사용)
@@ -458,12 +732,13 @@ docker compose up -d
 ## 10. 주의사항
 
 - **Nginx trailing slash**: `/api/portfolio`는 trailing slash 없이도 매칭되도록 두 location 블록으로 처리
-- **라우트 순서**: `DELETE /api/todos/done`은 `DELETE /api/todos/{id}` 보다 **반드시 먼저** 등록 (FastAPI prefix 매칭 순서)
+- **라우트 순서**: `DELETE /api/todos/done`은 `DELETE /api/todos/{id}` 보다 **반드시 먼저** 등록 (personal 서비스, FastAPI prefix 매칭 순서)
 - **PUID/PGID**: travel-proxy는 NAS 파일 권한을 위해 PUID/PGID를 환경변수로 주입
 - **캐시 전략**: `index.html`은 `no-store`, `assets/`는 1년 장기 캐시(immutable)
 - **Frontend 배포**: git push로 자동 배포되지 않음. 로컬 빌드 후 NAS에 수동 업로드
 - **.env 파일**: 절대 커밋 금지. `.env.example`만 레포에 포함
-- **공휴일 목록**: `stock-lab/app/holidays.json` 매년 수동 갱신 필요 (KRX 기준)
+- **공휴일 목록**: `stock/app/holidays.json` 매년 수동 갱신 필요 (KRX 기준)
 - **Windows AI 서버 IP**: `192.168.45.59` — 공유기 DHCP 고정 예약으로 고정. Tailscale은 Synology에서 TCP 불가(userspace 모드)라 로컬 IP 사용
 - **현재가 조회**: 네이버 모바일 API → HTML 파싱 폴백, 3분 TTL 캐시 (`price_fetcher.py`)
 - **시뮬레이션 교체 방식**: `best_picks`는 교체형 — 새 시뮬레이션 실행 시 `is_active=0`으로 비활성화 후 신규 입력
+- **insta-lab Playwright**: NAS에서 chromium 빌드는 가능하지만 +500MB 이미지. 메모리 부족 시 카드 렌더 실패 가능 — 한 번에 1슬레이트만 렌더하도록 직렬화됨

README.md

@@ -1,32 +1,45 @@
 # web-backend
 
 Synology NAS 기반 개인 웹 플랫폼 백엔드 모노레포.
-로또 분석, 주식 포트폴리오, 여행 앨범, 블로그, 투두리스트를 하나의 서비스로 운영한다.
+로또 분석, 주식 포트폴리오, AI 음악 생성, 인스타 카드 피드, 부동산 청약, AI 에이전트 오피스, 여행 앨범, 개인 서비스(포트폴리오·블로그·투두), NAS 자료 다운로드 자동화를 하나의 Docker Compose 스택으로 운영한다.
 
 ---
 
 ## 서비스 구성
 
 ```
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│  lotto-frontend (Nginx:8080)                                 │
-│  ├── 정적 SPA 서빙 (React + Vite)                            │
-│  └── API 리버스 프록시                                        │
-│       ├── /api/            → lotto-backend:8000              │
-│       ├── /api/stock/      → stock-lab:8000                  │
-│       ├── /api/trade/      → stock-lab:8000                  │
-│       ├── /api/portfolio   → stock-lab:8000                  │
-│       ├── /api/travel/     → travel-proxy:8000               │
-│       └── /webhook         → deployer:9000                   │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
+┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│  frontend (Nginx:8080)                                                │
+│  ├── 정적 SPA 서빙 (React + Vite)                                     │
+│  └── API 리버스 프록시                                                 │
+│       ├── /api/                  → lotto:8000        (로또)             │
+│       ├── /api/stock/, /trade/   → stock:8000                          │
+│       ├── /api/portfolio         → stock:8000                          │
+│       ├── /api/music/            → music-lab:8000                      │
+│       ├── /api/insta/            → insta-lab:8000                      │
+│       ├── /api/realestate/       → realestate-lab:8000                 │
+│       ├── /api/agent-office/     → agent-office:8000 (+ WebSocket)     │
+│       ├── /api/profile/, /todos, /blog/ → personal:8000                │
+│       ├── /api/packs/            → packs-lab:8000 (HMAC + 5GB upload)  │
+│       ├── /api/travel/           → travel-proxy:8000                   │
+│       ├── /media/music/, /media/videos/  (nginx 직접 서빙, 미디어)     │
+│       ├── /media/travel/…         (nginx 직접 서빙, 사진/썸네일)        │
+│       └── /webhook               → deployer:9000                       │
+└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
 ```
 
 | 컨테이너 | 포트 | 역할 |
 |---------|------|------|
-| `lotto-backend` | 18000 | 로또·블로그·투두 API |
-| `stock-lab` | 18500 | 주식 뉴스·포트폴리오·자산 추적 |
-| `travel-proxy` | 19000 | 여행 사진 API + 썸네일 생성 |
-| `lotto-frontend` | 8080 | SPA 서빙 + 리버스 프록시 |
+| `lotto` | 18000 | 로또 데이터 수집·분석·추천 API |
+| `stock` | 18500 | 주식 뉴스·AI 요약·KIS 실계좌·포트폴리오·자산 추적 |
+| `music-lab` | 18600 | AI 음악 생성 (Suno + 로컬 MusicGen 듀얼 프로바이더) + YouTube 수익화 |
+| `insta-lab` | 18700 | 인스타 카드 피드 자동 생성 (뉴스→키워드→10페이지 카드, Playwright) |
+| `realestate-lab` | 18800 | 청약 공고 자동 수집·5티어 매칭·신규 매칭 push |
+| `agent-office` | 18900 | AI 에이전트 가상 오피스 (WebSocket + 텔레그램 봇) |
+| `personal` | 18850 | 개인 서비스 — 포트폴리오·블로그·투두 통합 |
+| `packs-lab` | 18950 | NAS 자료 다운로드 자동화 (DSM 공유 링크 + 5GB 청크 업로드) |
+| `travel-proxy` | 19000 | 여행 사진 API + 온디맨드 썸네일 |
+| `frontend` | 8080 | SPA 서빙 + 리버스 프록시 |
 | `webpage-deployer` | 19010 | Gitea Webhook → 자동 배포 |
 
 ---
@@ -35,47 +48,21 @@ Synology NAS 기반 개인 웹 플랫폼 백엔드 모노레포.
 
 ```
 web-backend/
-├── backend/               # lotto-backend 서비스 (Python/FastAPI)
-│   ├── app/
-│   │   ├── main.py        # 라우터, 스케줄러
-│   │   ├── db.py          # SQLite CRUD (7개 테이블)
-│   │   ├── generator.py   # 몬테카를로 시뮬레이션 엔진
-│   │   ├── analyzer.py    # 5가지 통계 분석
-│   │   ├── checker.py     # 당첨 결과 채점
-│   │   ├── collector.py   # 로또 데이터 수집
-│   │   ├── recommender.py # 추천 알고리즘
-│   │   └── utils.py       # 메트릭 계산
-│   └── Dockerfile
-│
-├── stock-lab/             # stock-lab 서비스 (Python/FastAPI)
-│   ├── app/
-│   │   ├── main.py        # 라우터, 스케줄러
-│   │   ├── db.py          # SQLite CRUD (4개 테이블)
-│   │   ├── scraper.py     # 네이버 금융 뉴스 크롤링
-│   │   ├── price_fetcher.py # 현재가 조회 (3분 캐시)
-│   │   └── holidays.json  # 한국 주식시장 휴장일
-│   └── Dockerfile
-│
-├── travel-proxy/          # travel-proxy 서비스 (Python/FastAPI)
-│   ├── app/
-│   │   └── main.py        # 사진 API, 썸네일 생성 (Pillow)
-│   └── Dockerfile
-│
-├── deployer/              # Gitea Webhook 수신 → 자동 배포
-│   ├── app.py             # HMAC SHA256 검증 + 배포 트리거
-│   └── Dockerfile
-│
-├── nginx/
-│   └── default.conf       # 리버스 프록시 + SPA + 캐시
-│
-├── scripts/
-│   ├── deploy.sh          # 운영 배포 (git pull → rsync → compose up)
-│   ├── deploy-nas.sh      # rsync 전용 스크립트
-│   └── healthcheck.sh     # 전체 서비스 헬스 체크
-│
+├── lotto/                # 로또 추천·통계·시뮬레이션
+├── stock/                # 주식·포트폴리오·KIS 연동
+├── music-lab/            # AI 음악 생성 + YouTube 수익화
+├── insta-lab/            # 인스타 카드 피드 자동 생성 (Playwright)
+├── realestate-lab/       # 청약 자동 수집·5티어 매칭
+├── agent-office/         # AI 에이전트 오피스 (WS + 텔레그램)
+├── personal/             # 포트폴리오·블로그·투두 통합
+├── packs-lab/            # NAS 자료 다운로드 자동화 (HMAC + Supabase)
+├── travel-proxy/         # 여행 사진 + 썸네일
+├── deployer/             # Gitea Webhook 수신 → 자동 배포
+├── nginx/default.conf    # 리버스 프록시 + SPA + 캐시
+├── scripts/              # deploy.sh, deploy-nas.sh, healthcheck.sh
 ├── docker-compose.yml
 ├── .env.example
-└── CLAUDE.md
+└── CLAUDE.md             # Claude Code 작업용 상세 컨텍스트
 ```
 
 ---
@@ -83,13 +70,9 @@ web-backend/
 ## 빠른 시작 (로컬 개발)
 
 ```bash
-# 1. 환경변수 설정
 cp .env.example .env
-
-# 2. 컨테이너 실행 (.env 기본값으로 즉시 실행 가능)
 docker compose up -d
 
-# 3. 확인
 curl http://localhost:18000/health
 curl http://localhost:18500/health
 ```
@@ -97,108 +80,145 @@ curl http://localhost:18500/health
 | 서비스 | 로컬 URL |
 |--------|----------|
 | Frontend + API | http://localhost:8080 |
-| lotto-backend | http://localhost:18000 |
-| stock-lab | http://localhost:18500 |
+| lotto | http://localhost:18000 |
+| stock | http://localhost:18500 |
+| music-lab | http://localhost:18600 |
+| insta-lab | http://localhost:18700 |
+| realestate-lab | http://localhost:18800 |
+| personal | http://localhost:18850 |
+| agent-office | http://localhost:18900 |
+| packs-lab | http://localhost:18950 |
 | travel-proxy | http://localhost:19000 |
 
 ---
 
-## API 목록
+## 서비스별 기능
 
-### lotto-backend (`/api/`)
+### 1. lotto-backend (`/api/`)
 
-#### 로또
+로또 당첨번호 수집·통계 분석·몬테카를로 시뮬레이션 기반 추천 + 투두·블로그 CRUD.
 
-| 메서드 | 경로 | 설명 |
-|--------|------|------|
-| GET | `/api/lotto/latest` | 최신 당첨번호 |
-| GET | `/api/lotto/{drw_no}` | 특정 회차 |
-| GET | `/api/lotto/stats` | 번호 빈도 통계 |
-| GET | `/api/lotto/analysis` | 5가지 통계 분석 리포트 |
-| GET | `/api/lotto/best` | 시뮬레이션 최적 번호 (기본 20쌍) |
-| GET | `/api/lotto/simulation` | 시뮬레이션 상세 결과 |
-| GET | `/api/lotto/recommend` | 통계 기반 추천 |
-| GET | `/api/lotto/recommend/heatmap` | 히트맵 기반 추천 |
-| GET | `/api/lotto/recommend/batch` | 배치 추천 |
-| POST | `/api/admin/simulate` | 시뮬레이션 수동 실행 |
-| POST | `/api/admin/sync_latest` | 당첨번호 수동 동기화 |
+- **로또**: 당첨번호 조회, 5종 통계 분석, 시뮬레이션 최적 번호(`best_picks` 20쌍), 통계/히트맵/스마트/배치 추천, 전략 가중치(EMA+Softmax), 구매 이력 관리
+- **추천 이력**: 즐겨찾기·태그·메모 관리
+- **투두리스트**: UUID PK, 상태(todo/in_progress/done)
+- **블로그**: 일기형 포스트 (tags JSON 배열, date DESC)
 
-#### 추천 이력
+**스케줄러**
+- 09:10 / 21:10 — 당첨번호 동기화 + 추천 채점
+- 00:05, 04:05, 08:05, 12:05, 16:05, 20:05 — 몬테카를로 시뮬레이션 (후보 20,000 → 상위 100 → best_picks 20쌍 교체)
 
-| 메서드 | 경로 | 설명 |
-|--------|------|------|
-| GET | `/api/history` | 목록 (limit, offset, favorite, tag, sort) |
-| PATCH | `/api/history/{id}` | 즐겨찾기·메모·태그 수정 |
-| DELETE | `/api/history/{id}` | 삭제 |
+### 2. stock (`/api/stock/`, `/api/trade/`, `/api/portfolio`)
 
-#### 투두리스트
+주식 뉴스 스크래핑 + LLM 요약 + KIS 실계좌 연동 + 포트폴리오·자산 스냅샷.
 
-| 메서드 | 경로 | 설명 |
-|--------|------|------|
-| GET | `/api/todos` | 전체 목록 |
-| POST | `/api/todos` | 생성 (status: todo\|in_progress\|done) |
-| PUT | `/api/todos/{id}` | 수정 |
-| DELETE | `/api/todos/done` | 완료 항목 일괄 삭제 |
-| DELETE | `/api/todos/{id}` | 개별 삭제 |
+- **뉴스**: 네이버 증권 + 해외 사이트 크롤링, LLM 기반 한국어 요약
+- **실계좌**: Windows AI 서버(192.168.45.59:8000) 프록시 → KIS Open API (잔고/주문)
+- **포트폴리오**: 종목·예수금·매도 히스토리 관리, 현재가 자동 조회
+- **자산 스냅샷**: 평일 15:40 자동 저장 (KRX 공휴일 판별, `holidays.json` 매년 갱신)
 
-> ⚠️ `/done` 라우트는 반드시 `/{id}` 보다 먼저 등록해야 함
+**LLM provider 전환** — `LLM_PROVIDER` 환경변수
+- `claude` (기본): Anthropic Messages API (`claude-haiku-4-5`)
+- `ollama`: Windows AI 서버 Ollama (`qwen3:14b`)
 
-#### 블로그
+**현재가 조회**: 네이버 모바일 API → HTML 파싱 폴백, 3분 TTL 메모리 캐시
 
-| 메서드 | 경로 | 설명 |
-|--------|------|------|
-| GET | `/api/blog/posts` | 글 목록 (`{"posts": [...]}`, date DESC) |
-| POST | `/api/blog/posts` | 글 생성 (date 미입력 시 오늘 날짜) |
-| PUT | `/api/blog/posts/{id}` | 글 수정 |
-| DELETE | `/api/blog/posts/{id}` | 글 삭제 |
+### 3. music-lab (`/api/music/`)
 
-블로그 포스트 구조: `{ id, title, tags[], body, date, excerpt, created_at, updated_at }`
+듀얼 프로바이더 AI 음악 생성.
 
----
+- **Suno** (`suno`): REST API 연동, 보컬·가사·인스트루멘탈. 1회 요청 시 2개 variation 생성, 곡 연장, 보컬 분리, WAV 변환, 12스템 분리, 뮤직비디오, AI Cover 등 풀 스위트 지원
+- **로컬 MusicGen** (`local`): Windows AI PC(RTX 5070 Ti, 16GB VRAM) 인스트루멘탈 전용
+- **라이브러리**: 생성 파일은 `/app/data/music/`에 저장되고 Nginx가 `/media/music/`으로 직접 서빙
+- **가사 도구**: 저장·편집·타임스탬프 기반 가라오케 동기
 
-### stock-lab (`/api/stock/`, `/api/trade/`, `/api/portfolio`)
+### 4. insta-lab (`/api/insta/`)
 
-#### 뉴스 & 지표
+인스타그램 카드 피드 자동 생성 — 뉴스 모니터링 → 키워드 추출 → 10페이지 카드 카피·PNG 렌더 → 텔레그램 푸시 → 사용자 수동 업로드.
 
-| 메서드 | 경로 | 설명 |
-|--------|------|------|
-| GET | `/api/stock/news` | 뉴스 목록 (limit, category) |
-| GET | `/api/stock/indices` | 주요 지표 (KOSPI 등) |
-| POST | `/api/stock/scrap` | 뉴스 수동 스크랩 |
+```
+NAVER 뉴스 + YouTube 인기 (외부 트렌드)
+  → 카테고리별 빈도 + Claude Haiku 정제 → 트렌딩 키워드
+    → 사용자가 키워드 선택
+      → Claude Sonnet으로 10페이지 카피 추론 (커버 1 + 본문 8 + CTA 1)
+        → Jinja2 + Playwright 1080×1350 PNG 10장 렌더
+          → 텔레그램 미디어 그룹 + 추천 캡션·해시태그
+```
 
-#### 실계좌 (Windows AI 서버 프록시)
+- **AI 엔진**: Claude Sonnet (카피) + Claude Haiku (키워드 분류)
+- **데이터 소스**: NAVER 뉴스 검색 + YouTube Data API v3 mostPopular(KR)
+- **카테고리 가중치**: 사용자가 economy/psychology/celebrity 등 카테고리별 가중치 설정 → 자동 추출 비율에 반영
+- **카드 디자인**: `insta-lab/app/templates/default/card.html.j2` — 사용자가 자유 수정 (Tailwind 등)
+- **프롬프트 템플릿**: DB에 저장 → 코드 배포 없이 수정 가능
 
-| 메서드 | 경로 | 설명 |
-|--------|------|------|
-| GET | `/api/trade/balance` | 실계좌 잔고 조회 |
-| POST | `/api/trade/order` | 주문 (BUY\|SELL, price=0이면 시장가) |
+### 5. realestate-lab (`/api/realestate/`)
 
-#### 포트폴리오
+공공데이터포털 청약홈 API 연동 + 프로필 기반 자동 매칭.
 
-| 메서드 | 경로 | 설명 |
-|--------|------|------|
-| GET | `/api/portfolio` | 전체 조회 (현재가·손익·예수금 포함) |
-| POST | `/api/portfolio` | 종목 추가 |
-| PUT | `/api/portfolio/{id}` | 종목 수정 |
-| DELETE | `/api/portfolio/{id}` | 종목 삭제 |
-| GET | `/api/portfolio/cash` | 예수금 전체 조회 |
-| PUT | `/api/portfolio/cash` | 예수금 upsert |
-| DELETE | `/api/portfolio/cash/{broker}` | 예수금 삭제 |
-| POST | `/api/portfolio/snapshot` | 총 자산 스냅샷 수동 저장 |
-| GET | `/api/portfolio/snapshot/history` | 자산 변화 이력 (days=0: 전체) |
+- **공고 수집**: 09:00 매일 자동 (`DATA_GO_KR_API_KEY` 필요)
+- **상태 갱신 + 재매칭**: 00:00 매일 자동
+- **프로필 매칭**: 지역·주택형·소득·부양가족 등으로 점수화, 신규 매칭 알림
+- **대시보드**: 진행 중 공고수, 신규 매칭수, 다가오는 일정 요약
 
----
+### 6. agent-office (`/api/agent-office/`)
 
-### travel-proxy (`/api/travel/`)
+AI 에이전트 가상 오피스 — 2D 픽셀아트 사무실에서 4명의 에이전트가 실제 작업을 수행한다.
 
-| 메서드 | 경로 | 설명 |
-|--------|------|------|
-| GET | `/api/travel/regions` | 지역 GeoJSON |
-| GET | `/api/travel/photos` | 사진 목록 (region, page, size) |
-| POST | `/api/travel/reload` | 캐시 초기화 |
+- **아키텍처**: stock / music-lab / insta-lab / realestate-lab 기존 API를 서비스 프록시로 호출 (직접 DB 접근 없음)
+- **FSM 상태**: `idle → working → waiting(승인 대기) → reporting → break`
+- **실시간 동기화**: WebSocket `/api/agent-office/ws` (init, agent_state, task_complete, command_result)
+- **텔레그램 연동**: 양방향 알림 + 인라인 키보드 승인
+  - 봇이 작업 결과를 텔레그램으로 푸시, 명령은 텔레그램에서 바로 에이전트에 전달
+  - Webhook 검증 후 `chat.id` 기준 라우팅
 
-- 썸네일: `/media/travel/.thumb/{album}/{file}` (nginx 직접 서빙, 30일 캐시)
-- 원본: `/media/travel/{album}/{file}` (nginx 직접 서빙, 7일 캐시)
+#### 에이전트 구성
+
+| 에이전트 | 스케줄 | 승인 | 주요 기능 |
+|---------|--------|-----|----------|
+| 📈 **주식 트레이더** (`stock`) | 08:00 매일 | — | 뉴스 요약 (LLM) → 텔레그램 아침 브리핑, 종목 알람 등록 |
+| 🎵 **음악 프로듀서** (`music`) | 수동 트리거 | ✅ 작곡 | 프롬프트 수신 → 승인 → Suno API 작곡 → 트랙 푸시 |
+| 🎴 **인스타 큐레이터** (`insta`) | 09:00 / 09:30 매일 | — | 09:00 외부 트렌드(NAVER + YouTube) 수집 → 09:30 가중치 기반 키워드 추출 → 텔레그램 후보 5개씩 카테고리당 인라인 버튼 푸시 → 사용자 선택 시 카드 10장 미디어 그룹 |
+| 🏢 **청약 애널리스트** (`realestate`) | realestate-lab push trigger | — | realestate-lab이 신규 매칭 발견 시 push → 인라인 [북마크] 버튼 포함 텔레그램 알림 |
+| 🎬 **YouTube 리서처** (`youtube`) | 09:00 매일 | — | 한국 YouTube 트렌딩 + Google Trends + Billboard → music-lab market_trends push |
+
+#### 에이전트별 명령
+
+**Stock** — `fetch_news`, `list_alerts`, `add_alert`, `test_telegram`
+**Music** — `compose` (승인 필요), `credits`
+**Insta** — `extract`, `render <keyword_id>`, `collect_trends`
+**Realestate** — `fetch_matches`, `dashboard`
+**YouTube** — `research {countries: [...]}`
+
+#### 스케줄러 잡
+
+- 07:00 월요일 — Lotto: AI 큐레이터 브리핑 (5세트 + 내러티브)
+- 07:30 — Stock: 뉴스 요약
+- 08:00 평일 — Stock: AI 뉴스 sentiment 분석
+- 09:00 — YouTube: 한국 트렌딩 수집
+- 09:00 — Insta: 외부 트렌드 수집 (NAVER 인기 + YouTube mostPopular)
+- 09:30 — Insta: 키워드 추출 (가중치 적용) + 텔레그램 후보 푸시
+- 15:40 평일 — Stock: 총 자산 스냅샷
+- 16:30 평일 — Stock: 스크리너 실행
+- 60초 interval — 유휴 에이전트 휴식 체크
+
+### 7. travel-proxy (`/api/travel/`)
+
+여행 사진 API + SQLite 인덱스 + 온디맨드 썸네일 + 지역 관리.
+
+- 원본: `/data/travel/` (RO 마운트)
+- 썸네일: 480×480 Pillow 리사이징, `/data/thumbs/` 영구 캐시 (tmp → rename 원자성 보장)
+- DB: `/data/thumbs/travel.db` (photos, album_covers 테이블)
+- 메타: `region_map.json` (RO) + `region_map_extra.json` (RW 오버라이드) + `regions.geojson`
+- 지역 관리: 앨범 지역 변경, 커스텀 지역 생성, 지도 핀 좌표 지정
+- 데이터 흐름: 수동 sync → 폴더 스캔 → SQLite 인덱싱 + 썸네일 일괄 생성
+
+### 8. deployer (`/webhook`)
+
+Gitea Webhook 수신 → NAS 자동 배포.
+
+- HMAC SHA256 서명 검증 (`compare_digest`, `WEBHOOK_SECRET`)
+- 수신 즉시 200 응답 후 BackgroundTask로 배포
+- 배포 스크립트: `git pull` → `.releases/` 백업 → `rsync` → `docker compose up -d --build` → `chown PUID:PGID`
+- 타임아웃 10분
 
 ---
 
@@ -213,8 +233,6 @@ curl http://localhost:18500/health
 → 상위 100개 DB 저장 → best_picks 20개 교체
 ```
 
-**5가지 채점 기법:**
-
 | 기법 | 가중치 | 내용 |
 |------|--------|------|
 | 빈도 Z-score | 25% | 번호 출현 빈도의 표준편차 |
@@ -223,28 +241,21 @@ curl http://localhost:18500/health
 | 공동 출현 | 15% | 번호 쌍 동시 출현 빈도 |
 | 다양성 | 10% | 연속번호·범위·구간 커버리지 |
 
-**스케줄:** 매일 0, 4, 8, 12, 16, 20시 (하루 6회, 각 5분)
+### LLM 요약 provider 추상화 (stock)
 
-### 총 자산 스냅샷 (stock-lab)
+`ai_summarizer.py`는 provider 분리 구조. `summarize_news(articles)` 시그니처는 provider와 무관하게 고정.
 
-```
-평일 15:40 자동 실행 → holidays.json으로 공휴일 스킵
-→ 포트폴리오 현재가 조회 → total_eval
-→ 예수금 합계 → total_cash
-→ asset_snapshots upsert (date UNIQUE, 같은 날 중복 시 덮어씀)
-```
+- `_summarize_with_claude`: Anthropic Messages API 직접 호출 (httpx, SDK 의존성 없음)
+- `_summarize_with_ollama`: Ollama `/api/generate` (타임아웃 180s, qwen3:14b 첫 로드 대응)
+- 실패 시 `LLMError` (구 `OllamaError` alias 유지)
 
-### 현재가 조회 (stock-lab)
+### 총 자산 스냅샷 (stock)
 
-- 네이버 모바일 API 우선 (`m.stock.naver.com/api/stock/{ticker}/basic`)
-- 실패 시 네이버 금융 HTML 파싱 폴백
-- 3분 TTL 메모리 캐시
+평일 15:40 자동 실행 → `holidays.json`으로 공휴일 스킵 → 포트폴리오 현재가 조회 + 예수금 합계 → `asset_snapshots` upsert (date UNIQUE).
 
-### 여행 사진 썸네일 (travel-proxy)
+### 에이전트 FSM + WS 동기화 (agent-office)
 
-- 480×480 리사이징 (Pillow), 확장자 유지 (JPEG/PNG/WEBP)
-- 온디맨드 생성 후 `/data/thumbs/` 영구 캐시
-- 원자성 보장: tmp 파일 작성 후 rename
+DB에 저장된 에이전트 상태가 바뀔 때마다 `websocket_manager`가 전체 클라이언트에 브로드캐스트. 텔레그램 봇은 `waiting` 상태 작업에 인라인 키보드를 붙여 승인 요청. 승인/거부 결과가 DB → WS → 프론트로 전파.
 
 ---
 
@@ -252,7 +263,7 @@ curl http://localhost:18500/health
 
 ```
 git push → Gitea → X-Gitea-Signature (HMAC SHA256)
-  → deployer:9000/webhook (서명 검증, compare_digest 사용)
+  → deployer:9000/webhook (서명 검증, compare_digest)
   → BackgroundTask: scripts/deploy.sh (10분 타임아웃)
       1. git pull
       2. .releases/{timestamp}/ 백업
@@ -261,39 +272,32 @@ git push → Gitea → X-Gitea-Signature (HMAC SHA256)
       5. chown PUID:PGID
 ```
 
-> 프론트엔드는 **자동 배포 안 됨** — 로컬 빌드 후 NAS에 수동 업로드
+> 프론트엔드는 **자동 배포 안 됨** — 로컬 빌드 후 NAS에 수동 업로드 (`scripts/deploy.bat --frontend`)
 
 ---
 
 ## 데이터베이스
 
-### lotto.db (`/app/data/lotto.db`)
+각 서비스는 독립 SQLite DB를 `/app/data/` 볼륨에 저장.
 
-| 테이블 | 설명 |
-|--------|------|
-| `draws` | 로또 당첨번호 |
-| `recommendations` | 추천 이력 (즐겨찾기·태그·채점 포함) |
-| `simulation_runs` | 시뮬레이션 실행 기록 |
-| `simulation_candidates` | 시뮬레이션 후보 (점수 5종) |
-| `best_picks` | 현재 활성 최적 번호 20개 (is_active 플래그) |
-| `todos` | 투두리스트 (UUID PK) |
-| `blog_posts` | 블로그 글 (tags: JSON 배열) |
-
-### stock.db (`/app/data/stock.db`)
-
-| 테이블 | 설명 |
-|--------|------|
-| `articles` | 뉴스 기사 (hash UNIQUE, category: domestic\|overseas) |
-| `portfolio` | 보유 종목 (broker, ticker, quantity, avg_price) |
-| `broker_cash` | 증권사별 예수금 (broker UNIQUE) |
-| `asset_snapshots` | 일별 총 자산 스냅샷 (date UNIQUE) |
+| DB | 소유 서비스 | 주요 테이블 |
+|----|------------|-----------|
+| `lotto.db` | lotto | draws, recommendations, simulation_runs/candidates, best_picks, purchase_history, strategy_performance/weights, weekly_reports, lotto_briefings |
+| `stock.db` | stock | articles, portfolio, broker_cash, asset_snapshots, sell_history |
+| `music.db` | music-lab | music_tasks, music_library (provider, lyrics, image_url, suno_id, file_hash, cover_images, wav_url, video_url, stem_urls), video_projects, revenue_records, market_trends, trend_reports |
+| `insta.db` | insta-lab | news_articles, trending_keywords (source 컬럼), card_slates, card_assets, generation_tasks, prompt_templates, account_preferences |
+| `realestate.db` | realestate-lab | announcements, announcement_models, user_profile, match_results, collect_log |
+| `agent_office.db` | agent-office | agent_config, agent_tasks, agent_logs, telegram_state, conversation_messages |
+| `personal.db` | personal | profile, careers, projects, skills, introductions, todos, blog_posts |
+| `travel.db` | travel-proxy | photos (album, filename, mtime, has_thumb), album_covers |
+| `pack_files` (외부 Supabase) | packs-lab | filename, host_path, mime, byte_size, sha256, deleted_at |
 
 ---
 
 ## 환경변수
 
 ```env
-# 경로 설정
+# 경로
 RUNTIME_PATH=.
 REPO_PATH=.
 FRONTEND_PATH=./frontend/dist
@@ -306,6 +310,51 @@ PGID=1000
 # 외부 서비스
 WINDOWS_AI_SERVER_URL=http://192.168.45.59:8000
 WEBHOOK_SECRET=your_secret_here
+
+# LLM (stock, insta-lab, agent-office 공통)
+ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
+ANTHROPIC_MODEL=claude-haiku-4-5-20251001
+LLM_PROVIDER=claude              # claude | ollama
+OLLAMA_URL=http://192.168.45.59:11435
+OLLAMA_MODEL=qwen3:14b
+
+# stock admin protection (CODE_REVIEW F2)
+ADMIN_API_KEY=
+ALLOW_UNAUTHENTICATED_ADMIN=false
+
+# music-lab
+SUNO_API_KEY=
+MUSIC_AI_SERVER_URL=
+MUSIC_MEDIA_BASE=/media/music
+
+# insta-lab + agent-office (NAVER 검색 + YouTube Data API 공유)
+NAVER_CLIENT_ID=
+NAVER_CLIENT_SECRET=
+YOUTUBE_DATA_API_KEY=
+
+# realestate-lab
+DATA_GO_KR_API_KEY=
+
+# packs-lab (DSM + Supabase)
+DSM_HOST=
+DSM_USER=
+DSM_PASS=
+BACKEND_HMAC_SECRET=
+SUPABASE_URL=
+SUPABASE_SERVICE_KEY=
+PACK_HOST_DIR=/docker/webpage/media/packs  # shared folder 시점 (CLAUDE.md F5)
+
+# agent-office
+TELEGRAM_BOT_TOKEN=
+TELEGRAM_CHAT_ID=
+TELEGRAM_WEBHOOK_URL=
+STOCK_URL=http://stock:8000
+MUSIC_LAB_URL=http://music-lab:8000
+INSTA_LAB_URL=http://insta-lab:8000
+REALESTATE_LAB_URL=http://realestate-lab:8000
+
+# personal (포트폴리오 편집 인증)
+PORTFOLIO_EDIT_PASSWORD=
 ```
 
 ---
@@ -316,9 +365,9 @@ WEBHOOK_SECRET=your_secret_here
 |------|----|
 | 장비 | Synology NAS (Intel Celeron J4025, 18GB RAM) |
 | Docker | Synology Container Manager |
-| Git 서버 | Gitea (NAS 내부 self-hosted) |
-| AI 서버 | Windows PC (192.168.45.59:8000) — RTX 3070 Ti + Ollama |
-| Python | 3.12 (`slim` / `alpine` 기반 이미지) |
+| Git 서버 | Gitea (NAS 내부 self-hosted, `gahusb.synology.me`) |
+| AI 서버 | Windows PC (192.168.45.59) — RTX 5070 Ti (16GB VRAM) + Ollama + MusicGen |
+| Python | 3.12 (`slim` 기반 이미지) |
 | DB | SQLite (볼륨 마운트로 영속 저장) |
 
 ---
@@ -327,8 +376,18 @@ WEBHOOK_SECRET=your_secret_here
 
 - **`.env` 파일** — 절대 커밋 금지. `.env.example`만 레포에 포함
 - **Nginx trailing slash** — `/api/portfolio`는 두 location 블록으로 처리 (trailing slash 유무 모두 매칭)
-- **라우트 순서** — `/api/todos/done`은 `/api/todos/{id}` 보다 먼저 등록 필수
+- **라우트 순서** — `DELETE /api/todos/done`은 `/api/todos/{id}` 보다 먼저 등록 필수 (FastAPI prefix 매칭)
 - **캐시 전략** — `index.html`: no-store / `assets/`: 1년 immutable
 - **PUID/PGID** — travel-proxy는 NAS 파일 권한을 위해 환경변수 주입 필수
-- **공휴일 목록** — `stock-lab/app/holidays.json` 매년 수동 갱신 필요 (KRX 기준)
-- **Windows AI 서버** — IP 192.168.45.59 (공유기 DHCP 고정 예약)
+- **공휴일 목록** — `stock/app/holidays.json` 매년 수동 갱신 (KRX 기준)
+- **Windows AI 서버 IP** — `192.168.45.59` 공유기 DHCP 고정 예약. Synology Tailscale은 userspace 모드라 TCP 불가 → 로컬 IP 사용
+- **Suno CDN** — `cdn1.suno.ai` URL은 임시 만료 → 생성 즉시 로컬 다운로드 필수
+- **LLM provider 롤백** — Claude API 장애 시 `.env`의 `LLM_PROVIDER=ollama`로 전환 후 `docker compose up -d`
+- **시뮬레이션 교체 방식** — `best_picks`는 교체형 (`is_active=0` 비활성화 후 신규 입력)
+
+---
+
+## 참고 문서
+
+- `CLAUDE.md` — Claude Code 작업용 상세 컨텍스트 (API 전체 목록, 테이블 스키마 등)
+- `docs/` — 서비스별 기획·설계 문서

STATUS.md

@@ -0,0 +1,111 @@
+# web-backend — 구현 현황 & 로드맵
+
+> 최종 갱신: 2026-05-17
+> 자세한 서비스·환경변수·DB 표는 [CLAUDE.md](./CLAUDE.md), 설계는 `docs/superpowers/specs/`, 실행 계획은 `docs/superpowers/plans/` 참조.
+
+---
+
+## 1. 서비스 구현 현황
+
+### 1-1. 운영 중인 컨테이너 (11개)
+
+| 서비스 | 포트 | 상태 | 핵심 기능 |
+|--------|------|------|-----------|
+| `lotto` | 18000 | ✅ | 로또 추천·통계·리포트·구매내역·AI 큐레이터 |
+| `stock` | 18500 | ✅ | 주식 뉴스·지수·트레이딩·포트폴리오·자산 스냅샷·스크리너 |
+| `music-lab` | 18600 | ✅ | Suno + MusicGen + YouTube 수익화 + 컴파일 |
+| `insta-lab` | 18700 | ✅ | 인스타 카드 피드 자동 생성 (NAVER + YouTube 트렌드 → 10페이지 카드, Playwright) |
+| `realestate-lab` | 18800 | ✅ | 청약 수집·5티어 매칭·매칭 알림 push |
+| `personal` | 18850 | ✅ | 포트폴리오·블로그·투두 통합 (개인 서비스) |
+| `agent-office` | 18900 | ✅ | AI 에이전트 (WebSocket + 텔레그램 + InstaAgent + YouTubeResearcher) |
+| `packs-lab` | 18950 | ✅ | NAS 자료 다운로드 자동화 (HMAC + Supabase + 5GB chunked upload) |
+| `travel-proxy` | 19000 | ✅ | 여행 사진 API + 썸네일 + 지역 관리 |
+| `frontend` (nginx) | 8080 | ✅ | SPA + 리버스 프록시 (5GB body limit, 인스타 라우팅 포함) |
+| `webpage-deployer` | 19010 | ✅ | Gitea Webhook 자동 배포 (BUILDKIT timeout 600s, healthcheck via docker inspect) |
+
+### 1-2. 최근 큰 작업 (2026-05)
+
+| 시기 | 영역 | 핵심 |
+|------|------|------|
+| 2026-05-17 | 보안 / 정합성 | CODE_REVIEW F1 (packs-lab path traversal `startswith→relative_to`) + F2 (stock admin auth 503 거부) + F4 (portfolio total_buy 수량 곱산) |
+| 2026-05-17 | insta-lab | Google Trends API 폐기 대응 → YouTube Data API v3로 source 교체. trend_collector 재작성 |
+| 2026-05-16 | insta-lab | Trends 탭 추가 — 외부 트렌드 수집 (NAVER 인기 + YouTube) + 카테고리 가중치 (`account_preferences`) + 가중치 기반 키워드 추출 |
+| 2026-05-15 | insta-lab | blog-lab 폐기 → insta-lab 신설. 뉴스 모니터링 → 키워드 추출 → 10페이지 카드 카피·PNG → 텔레그램 푸시 → 수동 인스타 업로드 파이프라인 |
+| 2026-05-05 | packs-lab | sign-link / upload / list / delete + admin mint-token + 5GB nginx body limit + Supabase DDL |
+| 2026-05-01~06 | music-lab | YouTube 수익화 백엔드 (market_trends·trend_reports DB + 5개 API) + 다중 트랙 FFmpeg concat MP4 |
+| 2026-04-28 | realestate-lab | targeting enhancement (5티어 매칭·5축 점수·알림 대상 카운트, realestate-lab push → agent-office RealestateAgent) |
+| 2026-04-27 | personal | personal 서비스 분리 마이그레이션 (블로그·투두·포트폴리오 인증) |
+| 2026-04-27 | agent-office | v2 — youtube_researcher (YouTube API + pytrends + Billboard) + 알림 |
+| 2026-04-15 | lotto | AI 큐레이터 (Claude 기반 주간 브리핑 자동 생성) |
+
+### 1-3. 인프라 / DX
+
+| 항목 | 상태 |
+|------|------|
+| docker-compose 통합 (10 서비스) | ✅ |
+| Gitea Webhook → deployer rsync 자동 배포 | ✅ |
+| nginx 라우팅 표 (/api/* 서비스별) | ✅ |
+| 배포 환경변수 (PEXELS·YOUTUBE_DATA·VIDEO_DATA_DIR 등) | ✅ |
+
+---
+
+## 2. 진행 중 / 향후 계획
+
+### 2-1. 로또 프리미엄 (Phase 3) — 구독 모델
+> 출처: [docs/lotto-premium-roadmap.md](./docs/lotto-premium-roadmap.md)
+
+- [ ] 회원 시스템 (JWT 인증, `users` 테이블)
+- [ ] 구독 플랜 (`subscription_plans`, `user_subscriptions`)
+- [ ] 결제 연동 (Toss Payments 또는 Stripe)
+- [ ] 이메일 발송 자동화 (SendGrid)
+- [ ] 소셜 증거 데이터 집계 API (가장 많이 선택된 번호 TOP 10 등)
+
+Phase 1·2 (성과 통계 / 회차별 공략 리포트 / 개인 분석 / 구매 추적)는 이미 완료.
+
+### 2-2. Pet Lab (신규 서비스) — 설계 단계
+> 출처: `docs/superpowers/specs/2026-04-07-pet-lab-design.md`, `plans/2026-04-07-pet-lab.md`
+
+- [ ] 컨테이너 추가 + 포트 배정
+- [ ] 핵심 도메인 모델 (반려동물 등록·기록·일정)
+- [ ] 프론트 페이지 신설
+
+### 2-3. Music YouTube 자동화 후속
+
+- [ ] VideoProjects 실제 렌더링 잡 큐 (현재 스켈레톤)
+- [ ] 시장 트렌드 → 자동 음악 생성 트리거 연결
+- [ ] Revenue 트래킹 정확도 개선 (YouTube Analytics API)
+
+### 2-4. Travel 영상 지원
+
+- [ ] `travel-proxy`에 영상 메타·썸네일 API 추가
+- [ ] `/media/travel/.video-thumb/` 처리
+- [ ] `/api/travel/videos` 엔드포인트
+
+### 2-5. 청약 (realestate-lab) 후속
+
+- [ ] 알림 dry-run API (사용자가 사전 시뮬레이션 가능)
+- [ ] 신규 매칭 텔레그램 알림 노이즈 필터링 (이미 본 공고 제외)
+- [ ] 백오피스용 공고 수동 보정 API
+
+### 2-6. packs-lab 후속
+
+- [ ] 사용자별 다운로드 쿼터 제어
+- [ ] 만료된 토큰/링크 정리 스케줄러
+- [ ] Vercel SaaS 측 UI 연결 검증
+
+### 2-7. 인프라 일반
+
+- [ ] APScheduler 잡 모니터링 대시보드 (현재 로그 의존)
+- [ ] 백업 자동화 (lotto.db / stock.db / 사진 메타)
+- [ ] OpenAPI 스펙 통합 (서비스별 자동 수집)
+
+---
+
+## 3. 참고 문서
+
+- 서비스·포트·API 전체 표: [CLAUDE.md](./CLAUDE.md)
+- 워크스페이스 통합 가이드: `../CLAUDE.md`
+- 프론트엔드 상태: `../web-ui/STATUS.md`
+- 설계 스펙: `docs/superpowers/specs/`
+- 실행 계획: `docs/superpowers/plans/`
+- 로또 프리미엄 로드맵: `docs/lotto-premium-roadmap.md`

agent-office/Dockerfile

@@ -7,4 +7,4 @@ RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
 COPY . .
 
-CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
+CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--workers", "1"]

agent-office/app/agents/__init__.py

@@ -1,11 +1,21 @@
 from .stock import StockAgent
 from .music import MusicAgent
+from .insta import InstaAgent
+from .realestate import RealestateAgent
+from .lotto import LottoAgent
+from .youtube import YouTubeResearchAgent
+from .youtube_publisher import YoutubePublisherAgent
 
 AGENT_REGISTRY = {}
 
 def init_agents():
     AGENT_REGISTRY["stock"] = StockAgent()
     AGENT_REGISTRY["music"] = MusicAgent()
+    AGENT_REGISTRY["insta"] = InstaAgent()
+    AGENT_REGISTRY["realestate"] = RealestateAgent()
+    AGENT_REGISTRY["lotto"] = LottoAgent()
+    AGENT_REGISTRY["youtube"] = YouTubeResearchAgent()
+    AGENT_REGISTRY["youtube_publisher"] = YoutubePublisherAgent()
 
 def get_agent(agent_id: str):
     return AGENT_REGISTRY.get(agent_id)

agent-office/app/agents/base.py

@@ -1,12 +1,9 @@
-import asyncio
-import random
 import time
 from typing import Optional
 
-from ..config import IDLE_BREAK_THRESHOLD, BREAK_DURATION_MIN, BREAK_DURATION_MAX
 from ..db import add_log
 
-VALID_STATES = ("idle", "working", "waiting", "reporting", "break")
+VALID_STATES = ("idle", "working", "waiting", "reporting")
 
 class BaseAgent:
     agent_id: str = ""
@@ -14,7 +11,6 @@ class BaseAgent:
     state: str = "idle"
     state_detail: str = ""
     _idle_since: float = 0.0
-    _break_until: float = 0.0
     _ws_manager = None
 
     def __init__(self):
@@ -32,27 +28,19 @@ class BaseAgent:
 
         if new_state == "idle":
             self._idle_since = time.time()
-        elif new_state == "break":
-            duration = random.randint(BREAK_DURATION_MIN, BREAK_DURATION_MAX)
-            self._break_until = time.time() + duration
 
         add_log(self.agent_id, f"State: {old} -> {new_state} ({detail})")
 
         if self._ws_manager:
             await self._ws_manager.send_agent_state(self.agent_id, new_state, detail, task_id)
-            if new_state == "break":
-                await self._ws_manager.send_agent_move(self.agent_id, "break_room")
-            elif old == "break" and new_state == "idle":
-                await self._ws_manager.send_agent_move(self.agent_id, "desk")
-
-    async def check_idle_break(self) -> None:
-        now = time.time()
-        if self.state == "idle" and (now - self._idle_since) > IDLE_BREAK_THRESHOLD:
-            if random.random() < 0.5:
-                break_type = random.choice(["커피 타임", "잠깐 산책", "졸고 있음"])
-                await self.transition("break", break_type)
-        elif self.state == "break" and now > self._break_until:
-            await self.transition("idle", "휴식 완료")
+            if new_state == "working" and old != "working":
+                await self._ws_manager.send_notification(
+                    self.agent_id, "task_assigned", task_id, detail or "새 작업 시작"
+                )
+            elif new_state == "idle" and old in ("working", "reporting"):
+                await self._ws_manager.send_notification(
+                    self.agent_id, "task_completed", task_id, detail or "작업 완료"
+                )
 
     async def on_schedule(self) -> None:
         raise NotImplementedError

agent-office/app/agents/classify_intent.py

@@ -0,0 +1,75 @@
+"""텔레그램 사용자 응답 자연어 분류 — 화이트리스트 우선, 모호 시 LLM."""
+import os
+import json
+import logging
+import httpx
+
+logger = logging.getLogger("agent-office.classify_intent")
+
+CLAUDE_HAIKU_DEFAULT = "claude-haiku-4-5-20251001"
+
+APPROVE_WORDS = {
+    "승인", "시작", "진행", "ok", "okay", "agree",
+    "네", "예", "좋아", "좋아요", "go", "yes", "y",
+}
+REJECT_WORDS = {"반려", "거절", "취소", "no", "nope", "n"}
+
+
+def _get_api_key() -> str:
+    return os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", "")
+
+
+def _get_model() -> str:
+    return os.getenv("CLAUDE_HAIKU_MODEL", CLAUDE_HAIKU_DEFAULT)
+
+
+def classify(text: str) -> tuple[str, str | None]:
+    """returns (intent, feedback) — intent ∈ {approve, reject, unclear}"""
+    if not text:
+        return ("unclear", None)
+    t = text.strip().lower()
+    if t in APPROVE_WORDS:
+        return ("approve", None)
+    if t in REJECT_WORDS:
+        return ("reject", None)
+    # 반려 단어로 시작 + 추가 텍스트
+    for w in REJECT_WORDS:
+        if t.startswith(w):
+            rest = text.strip()[len(w):].lstrip(" ,.-:").strip()
+            if rest:
+                return ("reject", rest)
+    # 승인 단어로 시작 (긍정 의도면 추가 텍스트 무시)
+    for w in APPROVE_WORDS:
+        if t.startswith(w + " ") or t == w:
+            return ("approve", None)
+    return _llm_classify(text)
+
+
+def _llm_classify(text: str) -> tuple[str, str | None]:
+    api_key = _get_api_key()
+    if not api_key:
+        return ("unclear", None)
+    prompt = (
+        "사용자 응답을 분류하세요. JSON으로만 응답.\n"
+        f'응답: "{text}"\n\n'
+        '출력: {"intent":"approve|reject|unclear","feedback":"반려면 수정 방향, 아니면 빈 문자열"}'
+    )
+    try:
+        resp = httpx.post(
+            "https://api.anthropic.com/v1/messages",
+            headers={"x-api-key": api_key, "anthropic-version": "2023-06-01"},
+            json={"model": _get_model(), "max_tokens": 200,
+                  "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]},
+            timeout=15,
+        )
+        resp.raise_for_status()
+        text_out = resp.json()["content"][0]["text"]
+        start = text_out.find("{")
+        end = text_out.rfind("}") + 1
+        if start < 0 or end <= start:
+            return ("unclear", None)
+        data = json.loads(text_out[start:end])
+        return (data.get("intent", "unclear"), data.get("feedback") or None)
+    except (httpx.HTTPError, httpx.TimeoutException, KeyError, ValueError, json.JSONDecodeError) as e:
+        logger.warning("LLM 분류 실패: %s", e)
+        return ("unclear", None)

agent-office/app/agents/insta.py

@@ -0,0 +1,194 @@
+"""인스타 카드 에이전트 — 매일 09:30 뉴스 수집·키워드 추출 → 텔레그램 후보 푸시.
+사용자가 키워드 버튼을 누르면 카드 슬레이트 생성 + 10장 미디어 그룹 발송."""
+
+import asyncio
+import json
+import logging
+from typing import Any, Dict, List, Optional
+
+import httpx
+
+from .base import BaseAgent
+from ..db import (
+    create_task, update_task_status, add_log, get_agent_config,
+)
+from ..config import TELEGRAM_BOT_TOKEN, TELEGRAM_CHAT_ID
+from .. import service_proxy
+from ..telegram import messaging
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# 텔레그램 후보 푸시 시 "확실한 것만" 보내기 위한 최소 신뢰도 (키워드 score 0~1)
+KEYWORD_MIN_SCORE = 0.7
+
+
+def _dedup_and_filter_keywords(
+    keywords: List[Dict[str, Any]], min_score: float = KEYWORD_MIN_SCORE,
+) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """score >= min_score 인 키워드만 남기고, 동일 keyword 중복 제거(최고 score 유지).
+    결과는 score 내림차순. 텔레그램 후보 푸시 전 정리용."""
+    best: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}
+    for k in keywords:
+        if float(k.get("score", 0)) < min_score:
+            continue
+        name = str(k.get("keyword", "")).strip()
+        if not name:
+            continue
+        if name not in best or k["score"] > best[name]["score"]:
+            best[name] = k
+    return sorted(best.values(), key=lambda k: -k["score"])
+
+
+async def _send_media_group(media: List[Dict[str, Any]], caption: str = "") -> Dict[str, Any]:
+    """텔레그램 sendMediaGroup. media는 InputMediaPhoto dicts.
+    각 항목에는 임시 키 '_bytes'로 PNG 바이트가 담겨 있어 attach:// 형식으로 multipart 업로드."""
+    if not TELEGRAM_BOT_TOKEN:
+        return {"ok": False, "reason": "TELEGRAM_BOT_TOKEN missing"}
+    url = f"https://api.telegram.org/bot{TELEGRAM_BOT_TOKEN}/sendMediaGroup"
+    files: Dict[str, tuple] = {}
+    for i, m in enumerate(media):
+        attach_key = f"photo{i+1}"
+        files[attach_key] = (f"{i+1}.png", m["_bytes"], "image/png")
+        m["media"] = f"attach://{attach_key}"
+        m.pop("_bytes", None)
+    if caption and media:
+        media[0]["caption"] = caption[:1024]
+    payload = {"chat_id": TELEGRAM_CHAT_ID, "media": json.dumps(media, ensure_ascii=False)}
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=60) as client:
+        resp = await client.post(url, data=payload, files=files)
+    return resp.json()
+
+
+class InstaAgent(BaseAgent):
+    agent_id = "insta"
+    display_name = "인스타 큐레이터"
+
+    async def on_schedule(self) -> None:
+        """09:30 매일: 뉴스 수집 → 키워드 추출 → 텔레그램 후보 푸시.
+        custom_config.auto_select=True면 카테고리당 1위 키워드 자동 슬레이트 생성."""
+        if self.state != "idle":
+            return
+        config = get_agent_config(self.agent_id) or {}
+        custom = config.get("custom_config", {}) or {}
+        auto_select = bool(custom.get("auto_select", False))
+
+        task_id = create_task(self.agent_id, "insta_daily", {"auto_select": auto_select},
+                              requires_approval=False)
+        await self.transition("working", "뉴스 수집·키워드 추출", task_id)
+        try:
+            prefs = await service_proxy.insta_get_preferences()
+            add_log(self.agent_id, f"insta preferences: {prefs}", "info", task_id)
+            await self._run_collect_and_extract()
+            kws = await service_proxy.insta_list_keywords(used=False)
+            if auto_select:
+                await self._auto_render(kws)
+            else:
+                await self._push_keyword_candidates(kws)
+            update_task_status(task_id, "succeeded", {"keywords": len(kws)})
+            await self.transition("idle", "후보 푸시 완료")
+        except Exception as e:
+            add_log(self.agent_id, f"insta daily failed: {e}", "error", task_id)
+            update_task_status(task_id, "failed", {"error": str(e)})
+            await self.transition("idle", f"오류: {e}")
+
+    async def _run_collect_and_extract(self) -> None:
+        col = await service_proxy.insta_collect()
+        await self._wait_task(col["task_id"], step="collect", timeout_sec=300)
+        ext = await service_proxy.insta_extract()
+        await self._wait_task(ext["task_id"], step="extract", timeout_sec=300)
+
+    async def _wait_task(self, task_id: str, step: str, timeout_sec: int = 300) -> Dict[str, Any]:
+        attempts = max(1, timeout_sec // 5)
+        for _ in range(attempts):
+            await asyncio.sleep(5)
+            st = await service_proxy.insta_task_status(task_id)
+            if st["status"] == "succeeded":
+                return st
+            if st["status"] == "failed":
+                raise RuntimeError(f"{step} failed: {st.get('error')}")
+        raise TimeoutError(f"{step} timeout {timeout_sec}s")
+
+    async def _push_keyword_candidates(self, keywords: List[Dict[str, Any]]) -> None:
+        # 중복 제거 + 신뢰도(score) 임계값 이상만 — "확실한 것만" 정리해서 전송
+        filtered = _dedup_and_filter_keywords(keywords)
+        if not filtered:
+            await messaging.send_raw(
+                f"📰 [인스타 큐레이터] 오늘은 확실한 추천 키워드가 없습니다 (신뢰도 {KEYWORD_MIN_SCORE:.1f}+ 기준)."
+            )
+            return
+        by_cat: Dict[str, List[Dict[str, Any]]] = {}
+        for k in filtered:
+            by_cat.setdefault(k["category"], []).append(k)
+        rows: List[List[Dict[str, Any]]] = []
+        text_lines = [f"📰 <b>[인스타 큐레이터]</b> 오늘의 키워드 후보 (신뢰도 {KEYWORD_MIN_SCORE:.1f}+)"]
+        for cat, items in by_cat.items():
+            text_lines.append(f"\n<b>{cat}</b>")
+            for k in items[:5]:
+                text_lines.append(f"  · {k['keyword']} (score {k['score']:.2f})")
+                rows.append([{
+                    "text": f"🎴 {k['keyword']}",
+                    "callback_data": f"render_{k['id']}",
+                }])
+        await messaging.send_raw("\n".join(text_lines), reply_markup={"inline_keyboard": rows})
+
+    async def _auto_render(self, keywords: List[Dict[str, Any]]) -> None:
+        by_cat: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}
+        for k in keywords:
+            cat = k["category"]
+            if cat not in by_cat or k["score"] > by_cat[cat]["score"]:
+                by_cat[cat] = k
+        for kw in by_cat.values():
+            await self._render_and_push(kw["id"])
+
+    async def _render_and_push(self, keyword_id: int) -> None:
+        kw = await service_proxy.insta_get_keyword(keyword_id)
+        if not kw:
+            await messaging.send_raw(f"⚠️ 키워드 {keyword_id} 없음")
+            return
+        await messaging.send_raw(f"🎨 카드 생성 중: <b>{kw['keyword']}</b>")
+        created = await service_proxy.insta_create_slate(
+            keyword=kw["keyword"], category=kw["category"], keyword_id=kw["id"],
+        )
+        st = await self._wait_task(created["task_id"], step="slate", timeout_sec=600)
+        slate_id = st["result_id"]
+        slate = await service_proxy.insta_get_slate(slate_id)
+        media = []
+        for a in slate["assets"][:10]:
+            data = await service_proxy.insta_get_asset_bytes(slate_id, a["page_index"])
+            media.append({"type": "photo", "_bytes": data})
+        caption = slate.get("suggested_caption", "")
+        hashtags = " ".join(slate.get("hashtags", []) or [])
+        full_caption = f"{caption}\n\n{hashtags}".strip()
+        await _send_media_group(media, caption=full_caption)
+
+    async def on_command(self, command: str, params: dict) -> dict:
+        if command == "extract":
+            await self._run_collect_and_extract()
+            kws = await service_proxy.insta_list_keywords(used=False)
+            await self._push_keyword_candidates(kws)
+            return {"ok": True, "count": len(kws)}
+        if command == "render":
+            kid = int(params.get("keyword_id") or 0)
+            if not kid:
+                return {"ok": False, "message": "keyword_id 필수"}
+            await self._render_and_push(kid)
+            return {"ok": True}
+        if command == "collect_trends":
+            await messaging.send_raw("🌐 외부 트렌드 수집 시작")
+            created = await service_proxy.insta_collect_trends()
+            st = await self._wait_task(created["task_id"], step="trends_collect", timeout_sec=300)
+            await messaging.send_raw(f"✅ 트렌드 수집 완료: {st.get('message', '')}")
+            return {"ok": True, "result": st}
+        return {"ok": False, "message": f"Unknown command: {command}"}
+
+    async def on_callback(self, action: str, params: dict) -> dict:
+        if action == "render":
+            kid = int(params.get("keyword_id") or 0)
+            if not kid:
+                return {"ok": False}
+            await self._render_and_push(kid)
+            return {"ok": True}
+        return {"ok": False}
+
+    async def on_approval(self, task_id: str, approved: bool, feedback: str = "") -> None:
+        return

agent-office/app/agents/lotto.py

@@ -0,0 +1,267 @@
+from .base import BaseAgent
+from ..db import create_task, update_task_status, add_log
+from ..curator.pipeline import curate_weekly, CuratorError
+
+
+class LottoAgent(BaseAgent):
+    agent_id = "lotto"
+    display_name = "로또 큐레이터"
+
+    async def on_schedule(self) -> None:
+        if self.state != "idle":
+            return
+        await self._run(source="auto")
+
+    async def on_command(self, action: str, params: dict) -> dict:
+        if action in ("curate_now", "curate_weekly"):
+            return await self._run(source="manual")
+        if action == "status":
+            return {"ok": True, "message": f"{self.state}: {self.state_detail}"}
+        if action in ("signal_check", "light_check", "sim_check", "deep_check"):
+            source = action.replace("_check", "") if action != "signal_check" else "light"
+            return await self.run_signal_check(source=source)
+        if action == "daily_digest":
+            return await self.run_daily_digest()
+        return {"ok": False, "message": f"unknown action: {action}"}
+
+    async def on_approval(self, task_id: str, approved: bool, feedback: str = "") -> None:
+        pass
+
+    async def run_signal_check(self, source: str = "light") -> dict:
+        """비-LLM 시그널 평가. task_id wrap 적용."""
+        from ..curator.signal_runner import run_signal_check
+        from ..config import (
+            LOTTO_Z_NORMAL, LOTTO_Z_URGENT,
+            LOTTO_THROTTLE_HOURS, LOTTO_URGENT_DAILY_MAX,
+        )
+        from ..db import (
+            create_task, update_task_status, add_log,
+            get_last_signal_notification, get_recent_urgent_count,
+            mark_signal_notified,
+        )
+        from ..notifiers.telegram_lotto import send_urgent_signal
+        from ..service_proxy import lotto_latest_draw
+
+        if self.state not in ("idle", "reporting"):
+            return {"ok": False, "message": f"busy ({self.state})"}
+
+        task_id = create_task("lotto", "signal_check", {"source": source})
+        try:
+            curate_result = None
+            current_draw_no = await lotto_latest_draw()
+
+            if source == "deep":
+                from ..curator.pipeline import curate_weekly
+                cw = await curate_weekly(source="signal_deep")
+                curate_result = {"confidence": cw.get("confidence")}
+                if cw.get("draw_no"):
+                    current_draw_no = cw.get("draw_no")
+
+            outcome = await run_signal_check(
+                source=source,
+                z_normal=LOTTO_Z_NORMAL,
+                z_urgent=LOTTO_Z_URGENT,
+                curate_result=curate_result,
+                current_draw_no=current_draw_no,
+            )
+
+            # urgent 텔레그램 + throttle (기존 동작 유지)
+            if outcome["overall_fire"] == "urgent":
+                if get_recent_urgent_count(hours=24) >= LOTTO_URGENT_DAILY_MAX:
+                    add_log("lotto", "urgent daily cap 도달 → normal로 강등", level="warning", task_id=task_id)
+                else:
+                    blocked = False
+                    for r in outcome["results"]:
+                        if r["fire_level"] in ("normal", "urgent"):
+                            if get_last_signal_notification(
+                                metric=r["metric"], fire_level=r["fire_level"],
+                                hours=LOTTO_THROTTLE_HOURS,
+                            ):
+                                blocked = True
+                                break
+                    if not blocked:
+                        from datetime import datetime, timezone
+                        event = {
+                            "fire_level": "urgent",
+                            "triggered_at": datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
+                            "results": outcome["results"],
+                        }
+                        await send_urgent_signal(event)
+                        for r in outcome["results"]:
+                            if r["fire_level"] in ("normal", "urgent"):
+                                mark_signal_notified(r["signal_id"])
+                        add_log("lotto", f"urgent 텔레그램 발송 ({len(outcome['results'])}개 시그널)", task_id=task_id)
+
+            fired_metrics = [
+                r["metric"] for r in outcome["results"]
+                if r["fire_level"] not in ("noop", "warmup")
+            ]
+            update_task_status(task_id, "succeeded", result_data={
+                "source": source,
+                "overall_fire": outcome["overall_fire"],
+                "n_results": len(outcome["results"]),
+                "fired_metrics": fired_metrics,
+            })
+            add_log("lotto", f"signal_check({source}) → {outcome['overall_fire']} results={len(outcome['results'])}", task_id=task_id)
+            return {"ok": True, **outcome}
+        except Exception as e:
+            update_task_status(task_id, "failed", result_data={"error": str(e)})
+            add_log("lotto", f"signal_check 예외: {e}", level="error", task_id=task_id)
+            return {"ok": False, "message": f"{type(e).__name__}: {e}"}
+
+    async def run_daily_digest(self) -> dict:
+        """일일 요약 — 지난 24h normal/urgent 발화 텔레그램 1통. task_id wrap."""
+        from ..db import (
+            create_task, update_task_status, add_log,
+            get_recent_lotto_signals, get_signals_history, get_baseline,
+        )
+        from ..notifiers.telegram_lotto import send_signal_summary
+
+        task_id = create_task("lotto", "daily_digest", {})
+        try:
+            sigs = get_recent_lotto_signals(hours=24, min_fire="normal")
+            total_24h = get_signals_history(days=1)
+            evaluated = len(total_24h)
+
+            trend = {}
+            try:
+                cache = get_baseline("drift_weights_cache")
+                if cache and isinstance(cache["window_values"], list) and len(cache["window_values"]) >= 2:
+                    prev_w = cache["window_values"][-2]
+                    curr_w = cache["window_values"][-1]
+                    trend = {
+                        k: curr_w.get(k, 0.0) - prev_w.get(k, 0.0)
+                        for k in (set(prev_w) | set(curr_w))
+                    }
+            except Exception as e:
+                add_log("lotto", f"weights_trend 계산 실패: {e}", level="warning", task_id=task_id)
+
+            digest = {
+                "evaluated": evaluated,
+                "fired": len(sigs),
+                "signals": sigs,
+                "weights_trend": trend,
+            }
+            await send_signal_summary(digest)
+            update_task_status(task_id, "succeeded", result_data={
+                "evaluated": evaluated,
+                "fired": len(sigs),
+                "signals_count": len(sigs),
+            })
+            add_log("lotto", f"daily_digest 발송: 평가 {evaluated} / 발화 {len(sigs)}", task_id=task_id)
+            return {"ok": True, **digest}
+        except Exception as e:
+            update_task_status(task_id, "failed", result_data={"error": str(e)})
+            add_log("lotto", f"daily_digest 예외: {e}", level="error", task_id=task_id)
+            return {"ok": False, "message": f"{type(e).__name__}: {e}"}
+
+    async def run_weekly_evolution_report(self) -> dict:
+        """토 22:15 — lotto-lab evaluate-now 트리거 후 텔레그램 리포트. task_id wrap."""
+        from ..service_proxy import lotto_evolver_evaluate, lotto_evolver_status
+        from ..notifiers.telegram_lotto import send_evolution_report
+        from ..db import create_task, update_task_status, add_log
+
+        task_id = create_task("lotto", "weekly_evolution_report", {})
+        try:
+            eval_result = await lotto_evolver_evaluate()
+            status = await lotto_evolver_status()
+            current_base = status.get("current_base") or [0.2] * 5
+            await send_evolution_report(eval_result, current_base)
+
+            winner = eval_result.get("winner") or {}
+            update_task_status(task_id, "succeeded", result_data={
+                "draw_no": eval_result.get("draw_no"),
+                "update_reason": eval_result.get("update_reason"),
+                "winner_day_of_week": winner.get("day_of_week"),
+                "winner_max_correct": winner.get("max_correct"),
+            })
+            add_log("lotto", f"weekly_evolution_report 발송: draw={eval_result.get('draw_no')} reason={eval_result.get('update_reason')}", task_id=task_id)
+            return {"ok": True, **eval_result}
+        except Exception as e:
+            update_task_status(task_id, "failed", result_data={"error": str(e)})
+            add_log("lotto", f"weekly_evolution_report 예외: {e}", level="error", task_id=task_id)
+            return {"ok": False, "message": f"{type(e).__name__}: {e}"}
+
+    async def sync_evolver_activity(self) -> dict:
+        """매일 09:30 — lotto-lab evolver 상태 polling → agent_office.db에 task+log 거울. 멱등."""
+        from datetime import datetime, timezone, timedelta
+        from ..service_proxy import lotto_evolver_status
+        from ..db import (
+            create_task, update_task_status, add_log,
+            get_tasks_by_agent_date_kind,
+        )
+
+        KST = timezone(timedelta(hours=9))
+        today_kst = datetime.now(KST).date()
+        # created_at은 UTC로 저장되므로 idempotency guard는 UTC 날짜 기준
+        today_utc_iso = datetime.now(timezone.utc).date().isoformat()
+        dow = today_kst.weekday()
+        if dow == 6:
+            dow = 5
+
+        try:
+            status = await lotto_evolver_status()
+        except Exception as e:
+            add_log("lotto", f"sync_evolver_activity: lotto-lab status fetch 실패: {e}", level="warning")
+            return {"ok": False, "reason": "status_fetch_failed", "error": str(e)}
+
+        results = {"created": []}
+
+        today_trial = next((t for t in status.get("trials", []) if t.get("day_of_week") == dow), None)
+        if today_trial and today_trial.get("picks"):
+            if not get_tasks_by_agent_date_kind("lotto", today_utc_iso, "evolver_apply"):
+                tid = create_task("lotto", "evolver_apply", {
+                    "date": today_utc_iso,
+                    "trial_id": today_trial["id"],
+                    "day_of_week": dow,
+                    "weight": today_trial["weight"],
+                })
+                update_task_status(tid, "succeeded", result_data={
+                    "n_picks": len(today_trial["picks"]),
+                    "meta_scores": [p.get("meta_score") for p in today_trial["picks"]],
+                })
+                add_log("lotto", f"evolver_apply: 오늘({dow}) W로 {len(today_trial['picks'])}세트 추출", task_id=tid)
+                results["created"].append("evolver_apply")
+
+        if today_kst.weekday() == 0 and len(status.get("trials", [])) == 6:
+            if not get_tasks_by_agent_date_kind("lotto", today_utc_iso, "evolver_generate"):
+                tid = create_task("lotto", "evolver_generate", {"week_start": status.get("week_start")})
+                update_task_status(tid, "succeeded", result_data={
+                    "trials_count": 6,
+                    "candidates_per_source": {"perturb": 4, "dirichlet": 2},
+                })
+                add_log("lotto", f"evolver_generate: {status.get('week_start')} 주의 6 trials 생성", task_id=tid)
+                results["created"].append("evolver_generate")
+
+        return {"ok": True, **results}
+
+    async def _run(self, source: str) -> dict:
+        task_id = create_task(self.agent_id, "curate_weekly", {"source": source})
+        await self.transition("working", "후보 수집 및 AI 큐레이션 중...", task_id)
+        try:
+            result = await curate_weekly(source=source)
+            update_task_status(task_id, "succeeded", result_data={
+                k: v for k, v in result.items() if k != "payload"
+            })
+            await self.transition("reporting", f"#{result['draw_no']} 브리핑 저장 완료")
+            add_log(self.agent_id, f"큐레이션 완료: #{result['draw_no']} conf={result['confidence']}", task_id=task_id)
+
+            # 텔레그램 헤드라인 푸시 (실패해도 큐레이션은 성공으로 마감)
+            try:
+                from ..notifiers.telegram_lotto import send_curator_briefing
+                await send_curator_briefing(result["payload"])
+            except Exception as e:
+                add_log(self.agent_id, f"텔레그램 알림 실패: {e}", level="warning", task_id=task_id)
+
+            await self.transition("idle", "대기 중")
+            return {"ok": True, **{k: v for k, v in result.items() if k != "payload"}}
+        except CuratorError as e:
+            update_task_status(task_id, "failed", result_data={"error": str(e)})
+            add_log(self.agent_id, f"큐레이션 실패: {e}", level="error", task_id=task_id)
+            await self.transition("idle", "오류")
+            return {"ok": False, "message": str(e)}
+        except Exception as e:
+            update_task_status(task_id, "failed", result_data={"error": str(e)})
+            add_log(self.agent_id, f"큐레이션 예외: {e}", level="error", task_id=task_id)
+            await self.transition("idle", "오류")
+            return {"ok": False, "message": f"{type(e).__name__}: {e}"}

agent-office/app/agents/realestate.py

@@ -0,0 +1,77 @@
+from .base import BaseAgent
+from ..db import create_task, update_task_status, add_log
+from .. import service_proxy
+from ..telegram import messaging
+from ..telegram.realestate_message import format_realestate_matches, build_match_keyboard
+
+
+class RealestateAgent(BaseAgent):
+    """부동산 청약 에이전트.
+
+    realestate-lab이 신규 매칭 발견 시 /realestate/notify로 push해 트리거됨.
+    on_new_matches가 메인 진입점. on_schedule은 사용하지 않음(cron 폐기).
+    """
+
+    agent_id = "realestate"
+    display_name = "청약 애널리스트"
+
+    async def on_new_matches(self, matches: list[dict]) -> dict:
+        """신규 매칭 N건을 텔레그램 1통으로 푸시.
+        성공 시 sent_ids 반환 → realestate-lab이 notified_at 마킹.
+        실패 시 sent=0, sent_ids=[] 반환 → 다음 사이클 재시도.
+        """
+        if not matches:
+            return {"sent": 0, "sent_ids": []}
+
+        task_id = create_task(self.agent_id, "notify_matches", {"count": len(matches)})
+
+        try:
+            text = format_realestate_matches(matches)
+            keyboard = build_match_keyboard(matches)
+            await self.transition("reporting", f"매칭 {len(matches)}건 알림", task_id)
+
+            tg = await messaging.send_raw(text, reply_markup=keyboard)
+            if not tg.get("ok"):
+                update_task_status(task_id, "failed", {"error": tg.get("description")})
+                await self.transition("idle", "알림 실패")
+                return {"sent": 0, "sent_ids": [], "error": tg.get("description")}
+
+            sent_ids = [m["id"] for m in matches if "id" in m]
+            update_task_status(task_id, "succeeded", {
+                "sent": len(matches),
+                "telegram_message_id": tg.get("message_id"),
+            })
+            await self.transition("idle", f"매칭 {len(matches)}건 알림 완료")
+            return {
+                "sent": len(matches),
+                "sent_ids": sent_ids,
+                "message_id": tg.get("message_id"),
+            }
+        except Exception as e:
+            add_log(self.agent_id, f"on_new_matches failed: {e}", "error", task_id)
+            update_task_status(task_id, "failed", {"error": str(e)})
+            await self.transition("idle", f"오류: {e}")
+            return {"sent": 0, "sent_ids": [], "error": str(e)}
+
+    async def on_command(self, command: str, params: dict) -> dict:
+        if command == "fetch_matches":
+            try:
+                matches = await service_proxy.realestate_matches(limit=20)
+                if not matches:
+                    return {"ok": True, "message": "매칭 없음"}
+                result = await self.on_new_matches(matches)
+                return {"ok": True, "result": result}
+            except Exception as e:
+                return {"ok": False, "message": str(e)}
+
+        if command == "dashboard":
+            try:
+                data = await service_proxy.realestate_dashboard()
+                return {"ok": True, "dashboard": data}
+            except Exception as e:
+                return {"ok": False, "message": str(e)}
+
+        return {"ok": False, "message": f"Unknown command: {command}"}
+
+    async def on_approval(self, task_id: str, approved: bool, feedback: str = "") -> None:
+        pass

agent-office/app/agents/stock.py

@@ -1,36 +1,116 @@
 import asyncio
+import html
 from typing import Optional
 
 from .base import BaseAgent
 from ..db import create_task, update_task_status, get_agent_config, add_log
 from .. import service_proxy
 
+
+def _build_briefing_body(result: dict, max_headlines: int = 5) -> str:
+    """아침 시장 브리핑 본문 조립.
+
+    LLM 요약 + 주요 뉴스 헤드라인(링크) 섹션을 합친다.
+    향후 본문 고도화 시 이 함수만 수정하면 됨 (텔레그램 HTML parse_mode).
+    """
+    summary = (result.get("summary") or "").strip()
+    articles = result.get("articles") or []
+
+    # body_is_html=True 로 보낼 예정이므로 LLM 요약(plain text)도 escape
+    parts = [html.escape(summary)] if summary else []
+
+    headlines = []
+    for a in articles[:max_headlines]:
+        title = (a.get("title") or "").strip()
+        if not title:
+            continue
+        title_esc = html.escape(title)
+        link = (a.get("link") or "").strip()
+        press = (a.get("press") or "").strip()
+        press_suffix = f" — {html.escape(press)}" if press else ""
+        if link:
+            headlines.append(f'• <a href="{html.escape(link, quote=True)}">{title_esc}</a>{press_suffix}')
+        else:
+            headlines.append(f"• {title_esc}{press_suffix}")
+
+    if headlines:
+        parts.append("📰 <b>주요 뉴스</b>\n" + "\n".join(headlines))
+
+    return "\n\n".join(parts)
+
+
 class StockAgent(BaseAgent):
     agent_id = "stock"
     display_name = "주식 트레이더"
 
     async def on_schedule(self) -> None:
-        if self.state not in ("idle", "break"):
+        if self.state != "idle":
             return
 
         task_id = create_task(self.agent_id, "news_summary", {"limit": 15})
-        await self.transition("working", "뉴스 수집 중...", task_id)
+        await self.transition("working", "최신 뉴스 수집 중...", task_id)
 
         try:
-            news = await service_proxy.fetch_stock_news(limit=15)
-            indices = await service_proxy.fetch_stock_indices()
+            # stock cron(매일 8:00)이 7:30 브리핑보다 늦게 돌아 어제 뉴스가
+            # 요약되던 문제 방지 — 요약 직전에 동기 스크랩으로 DB를 갱신한다.
+            try:
+                await service_proxy.scrape_stock_news()
+            except Exception as e:
+                add_log(self.agent_id, f"뉴스 스크랩 실패 (이전 데이터로 진행): {e}", "warning", task_id)
 
-            summary = self._format_news_summary(news, indices)
+            await self.transition("working", "AI 뉴스 요약 생성 중...")
 
-            update_task_status(task_id, "succeeded", {
-                "summary": summary,
-                "news_count": len(news) if isinstance(news, list) else 0,
-            })
+            # AI 요약 호출 (LLM 처리는 stock이 담당)
+            result = await service_proxy.summarize_stock_news(limit=15)
 
             await self.transition("reporting", "뉴스 요약 전송 중...")
 
-            from ..telegram_bot import send_stock_summary
-            await send_stock_summary(summary)
+            body = _build_briefing_body(result)
+
+            # 새 통합 텔레그램 API 사용
+            from ..telegram import send_agent_message
+            tg_result = await send_agent_message(
+                agent_id=self.agent_id,
+                kind="report",
+                title="아침 시장 브리핑",
+                body=body,
+                body_is_html=True,
+                task_id=task_id,
+                metadata={
+                    "tokens": result["tokens"]["total"],
+                    "duration_ms": result["duration_ms"],
+                    "model": result["model"],
+                },
+            )
+
+            # 아내 chat 추가 전송 (설정된 경우) — 제목 + 본문만 간결하게
+            from ..config import TELEGRAM_WIFE_CHAT_ID
+            if TELEGRAM_WIFE_CHAT_ID:
+                from ..telegram.messaging import send_raw
+                wife_text = f"📈 <b>아침 시장 브리핑</b>\n\n{body}"
+                wife_result = await send_raw(wife_text, chat_id=TELEGRAM_WIFE_CHAT_ID)
+                if not wife_result.get("ok"):
+                    desc = wife_result.get("description") or "unknown"
+                    add_log(self.agent_id, f"Wife telegram send failed: {desc}", "warning", task_id)
+
+            update_task_status(task_id, "succeeded", {
+                "summary": result["summary"],
+                "article_count": result.get("article_count", 0),
+                "tokens": result["tokens"],
+                "model": result["model"],
+                "duration_ms": result["duration_ms"],
+                "telegram_sent": tg_result.get("ok", False),
+                "telegram_message_id": tg_result.get("message_id"),
+            })
+
+            if not tg_result.get("ok"):
+                desc = tg_result.get("description") or "unknown"
+                code = tg_result.get("error_code")
+                add_log(self.agent_id, f"Telegram send failed: [{code}] {desc}", "warning", task_id)
+                if self._ws_manager:
+                    await self._ws_manager.send_notification(
+                        self.agent_id, "telegram_failed", task_id, "텔레그램 전송 실패"
+                    )
 
             await self.transition("idle", "뉴스 요약 완료")
 
@@ -39,7 +119,246 @@ class StockAgent(BaseAgent):
             update_task_status(task_id, "failed", {"error": str(e)})
             await self.transition("idle", f"오류: {e}")
 
+    async def on_screener_schedule(self) -> None:
+        """KRX 강세주 스크리너 자동 잡 (평일 16:30 KST).
+
+        흐름:
+          1) snapshot/refresh — 일봉 갱신 (실패해도 진행, 경고 로그)
+          2) screener/run mode='auto' — 실행 + 결과 영구화 + telegram_payload 응답
+          3) status=='skipped_holiday' → 종료 (텔레그램 미발신)
+          4) status=='success' → telegram_payload.text 를 parse_mode 그대로 전송
+          5) 예외/실패 → 운영자에게 별도 텔레그램 알림 (HTML)
+        """
+        if self.state != "idle":
+            return
+
+        task_id = create_task(self.agent_id, "screener_run", {"mode": "auto"})
+        await self.transition("working", "스크리너 스냅샷 갱신 중...", task_id)
+
+        try:
+            # 1) 스냅샷 갱신 — 실패해도 기존 일봉 데이터로 진행
+            try:
+                snap = await service_proxy.refresh_screener_snapshot()
+                add_log(
+                    self.agent_id,
+                    f"snapshot refreshed: status={snap.get('status', '?')}",
+                    "info", task_id,
+                )
+            except Exception as e:
+                add_log(
+                    self.agent_id,
+                    f"스냅샷 갱신 실패 (기존 데이터로 진행): {e}",
+                    "warning", task_id,
+                )
+
+            await self.transition("working", "스크리너 실행 중...")
+
+            # 2) 스크리너 실행
+            body = await service_proxy.run_stock_screener(mode="auto")
+            status = body.get("status")
+            asof = body.get("asof")
+
+            # 3) 공휴일 — 종료
+            if status == "skipped_holiday":
+                update_task_status(task_id, "succeeded", {
+                    "status": status,
+                    "asof": asof,
+                    "telegram_sent": False,
+                })
+                add_log(self.agent_id, f"스크리너 건너뜀 (휴일): {asof}", "info", task_id)
+                await self.transition("idle", "휴일 — 스크리너 건너뜀")
+                return
+
+            # 4) 성공 → 텔레그램 전송
+            if status == "success":
+                payload = body.get("telegram_payload") or {}
+                text = payload.get("text") or ""
+                parse_mode = payload.get("parse_mode", "MarkdownV2")
+
+                if not text:
+                    raise RuntimeError("telegram_payload.text 누락")
+
+                await self.transition("reporting", "스크리너 결과 전송 중...")
+
+                from ..telegram.messaging import send_raw
+                tg = await send_raw(text, parse_mode=parse_mode)
+
+                update_task_status(task_id, "succeeded", {
+                    "status": status,
+                    "asof": asof,
+                    "run_id": body.get("run_id"),
+                    "survivors_count": body.get("survivors_count"),
+                    "telegram_sent": tg.get("ok", False),
+                    "telegram_message_id": tg.get("message_id"),
+                })
+
+                if not tg.get("ok"):
+                    desc = tg.get("description") or "unknown"
+                    code = tg.get("error_code")
+                    add_log(
+                        self.agent_id,
+                        f"Screener telegram send failed: [{code}] {desc}",
+                        "warning", task_id,
+                    )
+                    if self._ws_manager:
+                        await self._ws_manager.send_notification(
+                            self.agent_id, "telegram_failed", task_id,
+                            "스크리너 텔레그램 전송 실패",
+                        )
+
+                await self.transition("idle", "스크리너 완료")
+                return
+
+            # 5) 기타 status — failed 취급
+            raise RuntimeError(f"unexpected screener status: {status}")
+
+        except Exception as e:
+            err_msg = str(e)
+            add_log(self.agent_id, f"Screener job failed: {err_msg}", "error", task_id)
+            update_task_status(task_id, "failed", {"error": err_msg})
+
+            # 운영자 알림 — 기본 HTML parse_mode 사용
+            try:
+                from ..telegram.messaging import send_raw
+                await send_raw(
+                    f"⚠️ <b>KRX 스크리너 실패</b>\n"
+                    f"<code>{html.escape(err_msg)[:500]}</code>"
+                )
+            except Exception as notify_err:
+                add_log(
+                    self.agent_id,
+                    f"operator notify failed: {notify_err}",
+                    "warning", task_id,
+                )
+
+            await self.transition("idle", f"스크리너 오류: {err_msg[:80]}")
+
+    async def on_ai_news_schedule(self) -> None:
+        """AI 뉴스 sentiment 분석 자동 잡 (평일 08:00 KST).
+
+        흐름:
+          1) stock /snapshot/refresh-news-sentiment 호출
+          2) status='skipped_weekend'/'skipped_holiday' → 종료 (텔레그램 미발신)
+          3) updated=0 → 운영자 알림 (HTML)
+          4) failures > 30% → 경고 알림 후 메인 메시지 발송
+          5) 정상 → Top 5 호재/악재 메시지 발송 (MarkdownV2)
+        """
+        if self.state != "idle":
+            return
+
+        task_id = create_task(self.agent_id, "ai_news_sentiment", {})
+        await self.transition("working", "AI 뉴스 분석 중...", task_id)
+
+        try:
+            result = await service_proxy.refresh_ai_news_sentiment()
+        except Exception as e:
+            err_msg = str(e)
+            add_log(self.agent_id, f"AI 뉴스 분석 실패: {err_msg}", "error", task_id)
+            update_task_status(task_id, "failed", {"error": err_msg})
+            try:
+                from ..telegram.messaging import send_raw
+                await send_raw(
+                    f"⚠️ <b>AI 뉴스 분석 실패</b>\n"
+                    f"<code>{html.escape(err_msg)[:500]}</code>"
+                )
+            except Exception as notify_err:
+                add_log(
+                    self.agent_id,
+                    f"operator notify failed: {notify_err}",
+                    "warning", task_id,
+                )
+            await self.transition("idle", f"AI 뉴스 오류: {err_msg[:80]}")
+            return
+
+        status = result.get("status")
+        if status in ("skipped_weekend", "skipped_holiday"):
+            update_task_status(task_id, "succeeded", {"status": status})
+            add_log(self.agent_id, f"AI 뉴스 건너뜀: {status}", "info", task_id)
+            await self.transition("idle", "휴일/주말 — 건너뜀")
+            return
+
+        updated = int(result.get("updated", 0))
+        failures = result.get("failures", []) or []
+        if updated == 0:
+            update_task_status(task_id, "failed", {"reason": "0 tickers updated"})
+            try:
+                from ..telegram.messaging import send_raw
+                await send_raw(
+                    "⚠️ <b>AI 뉴스 분석 0종목</b>\n"
+                    "스크래핑/LLM 전체 실패 — 어제 데이터 사용"
+                )
+            except Exception:
+                pass
+            await self.transition("idle", "AI 뉴스 0건")
+            return
+
+        # 실패율 경고 (별도 알림, 본 메시지는 계속 발송)
+        failure_rate = len(failures) / max(1, updated + len(failures))
+        if failure_rate > 0.3:
+            try:
+                from ..telegram.messaging import send_raw
+                await send_raw(
+                    f"⚠️ <b>AI 뉴스 실패율 {failure_rate:.0%}</b>\n"
+                    f"updated={updated}, failures={len(failures)}"
+                )
+            except Exception:
+                pass
+
+        # 정상 — Top 5 메시지 (stock이 빌드해서 응답에 telegram_text 동봉)
+        text = result.get("telegram_text") or ""
+        if not text:
+            add_log(self.agent_id, "telegram_text 누락 — stock 응답 결함", "error", task_id)
+            update_task_status(task_id, "failed", {"error": "telegram_text 누락"})
+            await self.transition("idle", "AI 뉴스 응답 결함")
+            return
+
+        await self.transition("reporting", "AI 뉴스 알림 전송 중...")
+        from ..telegram.messaging import send_raw
+        tg = await send_raw(text, parse_mode="MarkdownV2")
+
+        update_task_status(task_id, "succeeded", {
+            "asof": result["asof"],
+            "updated": updated,
+            "failures": len(failures),
+            "tokens_input": int(result.get("tokens_input", 0)),
+            "tokens_output": int(result.get("tokens_output", 0)),
+            "telegram_sent": tg.get("ok", False),
+        })
+
+        if not tg.get("ok"):
+            desc = tg.get("description") or "unknown"
+            code = tg.get("error_code")
+            add_log(
+                self.agent_id,
+                f"AI news telegram send failed: [{code}] {desc}",
+                "warning", task_id,
+            )
+
+        await self.transition("idle", "AI 뉴스 완료")
+
     async def on_command(self, command: str, params: dict) -> dict:
+        if command == "run_screener":
+            await self.on_screener_schedule()
+            return {"ok": True, "message": "스크리너 실행 트리거 완료"}
+
+        if command == "run_ai_news":
+            await self.on_ai_news_schedule()
+            return {"ok": True, "message": "AI 뉴스 분석 트리거 완료"}
+
+        if command == "test_telegram":
+            from ..telegram import send_agent_message
+            result = await send_agent_message(
+                agent_id=self.agent_id,
+                kind="info",
+                title="연결 테스트",
+                body="텔레그램 연동이 정상적으로 동작합니다.",
+            )
+            return {
+                "ok": result.get("ok", False),
+                "message": "텔레그램 전송 성공" if result.get("ok") else "텔레그램 전송 실패",
+                "telegram_message_id": result.get("message_id"),
+            }
+
         if command == "fetch_news":
             await self.on_schedule()
             return {"ok": True, "message": "뉴스 수집 시작"}
@@ -70,30 +389,3 @@ class StockAgent(BaseAgent):
 
     async def on_approval(self, task_id: str, approved: bool, feedback: str = "") -> None:
         pass
-
-    def _format_news_summary(self, news, indices) -> str:
-        lines = ["📈 [주식 에이전트] 아침 뉴스 요약", "━" * 20]
-
-        if isinstance(news, list):
-            for item in news[:10]:
-                title = item.get("title", "")
-                if title:
-                    lines.append(f"• {title}")
-        elif isinstance(news, dict) and "articles" in news:
-            for item in news["articles"][:10]:
-                title = item.get("title", "")
-                if title:
-                    lines.append(f"• {title}")
-
-        if indices:
-            lines.append("")
-            lines.append("📊 주요 지수")
-            if isinstance(indices, dict):
-                for key, val in indices.items():
-                    if isinstance(val, dict):
-                        name = val.get("name", key)
-                        price = val.get("price", "")
-                        change = val.get("change", "")
-                        lines.append(f"{name}: {price} ({change})")
-
-        return "\n".join(lines)

agent-office/app/agents/youtube.py

@@ -0,0 +1,93 @@
+# agent-office/app/agents/youtube.py
+import asyncio
+import logging
+from datetime import date
+
+import httpx
+
+from .base import BaseAgent
+from ..db import add_youtube_research_job, update_youtube_research_job, add_log
+from ..youtube_researcher import (
+    TARGET_COUNTRIES, TREND_KEYWORDS, MUSIC_LAB_URL,
+    fetch_youtube_trending, fetch_google_trends, fetch_billboard_top20,
+    push_to_music_lab,
+)
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class YouTubeResearchAgent(BaseAgent):
+    agent_id     = "youtube"
+    display_name = "YouTube 리서치"
+
+    async def on_schedule(self) -> None:
+        await self._run_research(TARGET_COUNTRIES)
+
+    async def on_command(self, command: str, params: dict) -> dict:
+        if command == "research":
+            if self.state == "working":
+                return {"ok": False, "message": "이미 수집 중"}
+            countries = params.get("countries", TARGET_COUNTRIES)
+            asyncio.create_task(self._run_research(countries))
+            return {"ok": True, "message": f"리서치 시작: {countries}"}
+        return {"ok": False, "message": f"Unknown command: {command}"}
+
+    async def on_approval(self, task_id: str, approved: bool, feedback: str = "") -> None:
+        pass
+
+    async def _run_research(self, countries: list) -> None:
+        job_id = add_youtube_research_job(countries)
+        await self.transition("working", f"트렌드 수집 중 ({','.join(countries)})", str(job_id))
+
+        all_trends = []
+        try:
+            for country in countries:
+                trends = await fetch_youtube_trending(country)
+                all_trends.extend(trends)
+
+            gt = await fetch_google_trends(TREND_KEYWORDS, countries)
+            all_trends.extend(gt)
+
+            bb = await fetch_billboard_top20()
+            all_trends.extend(bb)
+
+            ok = await push_to_music_lab(all_trends, date.today().isoformat())
+            if not ok:
+                raise RuntimeError("music-lab push 실패")
+
+            update_youtube_research_job(job_id, "completed", len(all_trends))
+            await self.transition("reporting", f"수집 완료: {len(all_trends)}건", str(job_id))
+        except Exception as e:
+            update_youtube_research_job(job_id, "failed", len(all_trends), str(e))
+            await self.transition("idle", f"수집 실패: {e}")
+            return
+
+        await self.transition("idle", "리서치 완료")
+
+    async def send_weekly_report(self) -> None:
+        """매주 월요일 08:00 — 주간 인사이트 텔레그램 발송."""
+        try:
+            async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
+                resp = await client.get(f"{MUSIC_LAB_URL}/api/music/market/report/latest")
+                if resp.status_code != 200:
+                    return
+                report = resp.json()
+        except Exception as e:
+            add_log(self.agent_id, f"주간 리포트 조회 실패: {e}", level="error")
+            logger.error("send_weekly_report: music-lab 조회 실패: %s", e)
+            return
+
+        top = report.get("top_genres", [])[:3]
+        insights = report.get("insights", "")
+        text = "📊 *YouTube 시장 주간 리포트*\n\n🔥 인기 장르:\n"
+        for g in top:
+            text += f"  • {g['genre']} (score: {g['score']:.2f})\n"
+        if insights:
+            text += f"\n💡 {insights[:300]}"
+
+        try:
+            from ..telegram_bot import send_message
+            await send_message(text)
+        except (ImportError, Exception) as e:
+            add_log(self.agent_id, f"주간 리포트 텔레그램 발송 실패: {e}", level="error")
+            logger.error("send_weekly_report: 텔레그램 발송 실패: %s", e)

agent-office/app/agents/youtube_publisher.py

@@ -0,0 +1,112 @@
+"""텔레그램 단일 채널로 단계별 승인 인터랙션 오케스트레이션."""
+import logging
+
+from .base import BaseAgent
+from . import classify_intent
+from .. import service_proxy
+from ..db import add_log
+from ..telegram.messaging import send_raw
+
+logger = logging.getLogger("agent-office.youtube_publisher")
+
+
+_STEP_TITLES = {
+    "cover_pending":   ("커버 아트", "cover"),
+    "video_pending":   ("영상 비주얼", "video"),
+    "thumb_pending":   ("썸네일", "thumb"),
+    "meta_pending":    ("메타데이터", "meta"),
+    "publish_pending": ("최종 검토 + 발행", "publish"),
+}
+
+
+class YoutubePublisherAgent(BaseAgent):
+    agent_id = "youtube_publisher"
+    display_name = "YouTube 퍼블리셔"
+
+    def __init__(self, *args, **kwargs):
+        super().__init__(*args, **kwargs)
+        self._notified_state_per_pipeline: dict[int, tuple] = {}
+
+    async def poll_state_changes(self) -> None:
+        """주기적으로 호출되어 *_pending 신규 진입 시 텔레그램 발송."""
+        try:
+            pipelines = await service_proxy.list_active_pipelines()
+        except Exception as e:
+            logger.warning("폴링 실패: %s", e)
+            return
+
+        for p in pipelines:
+            state = p.get("state")
+            pid = p.get("id")
+            if pid is None:
+                continue
+            if state in _STEP_TITLES:
+                _, step = _STEP_TITLES[state]
+                fb_count = (p.get("feedback_count_per_step") or {}).get(step, 0)
+                key = (state, fb_count)
+                if self._notified_state_per_pipeline.get(pid) != key:
+                    await self._notify_step(p)
+                    self._notified_state_per_pipeline[pid] = key
+
+    async def _notify_step(self, pipeline: dict) -> None:
+        state = pipeline["state"]
+        title_name, step = _STEP_TITLES[state]
+        body = self._format_body(pipeline, step)
+        track_title = pipeline.get("track_title") or f"Pipeline #{pipeline['id']}"
+        text = (
+            f"🎵 [{track_title}] {title_name} 검토\n\n"
+            f"{body}\n\n"
+            f"➡️ 답장으로 알려주세요: '승인' 또는 '반려 + 수정 방향'"
+        )
+        sent = await send_raw(text=text)
+        if sent.get("ok"):
+            msg_id = sent.get("message_id")
+            try:
+                await service_proxy.save_pipeline_telegram_msg(pipeline["id"], step, msg_id)
+            except Exception as e:
+                logger.warning("telegram-msg 저장 실패: %s", e)
+            add_log(self.agent_id, f"pipeline {pipeline['id']} {step} 알림 전송", "info")
+
+    def _format_body(self, p: dict, step: str) -> str:
+        if step == "cover":
+            return f"🖼️ 커버: {p.get('cover_url', '-')}"
+        if step == "video":
+            return f"🎬 영상: {p.get('video_url', '-')}"
+        if step == "thumb":
+            return f"🎴 썸네일: {p.get('thumbnail_url', '-')}"
+        if step == "meta":
+            m = p.get("metadata", {}) or {}
+            tags = m.get("tags", []) or []
+            description = (m.get("description", "") or "")
+            return (
+                f"📝 제목: {m.get('title', '')}\n"
+                f"🏷️ 태그: {', '.join(tags[:8])}\n"
+                f"📄 설명(앞부분): {description[:200]}"
+            )
+        if step == "publish":
+            r = p.get("review", {}) or {}
+            return (
+                f"AI 검토 결과: {r.get('verdict', '?')} "
+                f"(가중 {r.get('weighted_total', '?')}/100)\n"
+                f"{r.get('summary', '')}"
+            )
+        return ""
+
+    async def on_telegram_reply(self, pipeline_id: int, step: str, user_text: str) -> None:
+        intent, feedback = classify_intent.classify(user_text)
+        if intent == "unclear":
+            await send_raw("다시 입력해주세요. 예: '승인' 또는 '반려, 제목 짧게'")
+            return
+        try:
+            await service_proxy.post_pipeline_feedback(pipeline_id, step, intent, feedback)
+        except Exception as e:
+            await send_raw(f"⚠️ 처리 실패: {e}")
+
+    async def on_schedule(self) -> None:
+        await self.poll_state_changes()
+
+    async def on_command(self, command: str, params: dict) -> dict:
+        return {"ok": False, "message": f"Unknown command: {command}"}
+
+    async def on_approval(self, task_id: str, approved: bool, feedback: str = "") -> None:
+        pass

agent-office/app/config.py

@@ -1,13 +1,22 @@
 import os
 
 # Service URLs (Docker internal network)
-STOCK_LAB_URL = os.getenv("STOCK_LAB_URL", "http://localhost:18500")
+STOCK_URL = os.getenv("STOCK_URL", "http://localhost:18500")
 MUSIC_LAB_URL = os.getenv("MUSIC_LAB_URL", "http://localhost:18600")
+INSTA_LAB_URL = os.getenv("INSTA_LAB_URL", "http://localhost:18700")
+REALESTATE_LAB_URL = os.getenv("REALESTATE_LAB_URL", "http://localhost:18800")
 
 # Telegram
 TELEGRAM_BOT_TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_BOT_TOKEN", "")
 TELEGRAM_CHAT_ID = os.getenv("TELEGRAM_CHAT_ID", "")
 TELEGRAM_WEBHOOK_URL = os.getenv("TELEGRAM_WEBHOOK_URL", "")
+TELEGRAM_WIFE_CHAT_ID = os.getenv("TELEGRAM_WIFE_CHAT_ID", "")
+
+# Anthropic (conversational)
+ANTHROPIC_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", "")
+CONVERSATION_MODEL = os.getenv("CONVERSATION_MODEL", "claude-haiku-4-5-20251001")
+CONVERSATION_HISTORY_LIMIT = int(os.getenv("CONVERSATION_HISTORY_LIMIT", "20"))
+CONVERSATION_RATE_PER_MIN = int(os.getenv("CONVERSATION_RATE_PER_MIN", "6"))
 
 # Database
 DB_PATH = os.getenv("AGENT_OFFICE_DB_PATH", "/app/data/agent_office.db")
@@ -17,7 +26,15 @@ CORS_ALLOW_ORIGINS = os.getenv(
     "CORS_ALLOW_ORIGINS", "http://localhost:3007,http://localhost:8080"
 )
 
-# Idle break threshold (seconds)
-IDLE_BREAK_THRESHOLD = int(os.getenv("IDLE_BREAK_THRESHOLD", "300"))  # 5 min
-BREAK_DURATION_MIN = int(os.getenv("BREAK_DURATION_MIN", "60"))       # 1 min
-BREAK_DURATION_MAX = int(os.getenv("BREAK_DURATION_MAX", "180"))      # 3 min
+# Lotto Curator
+LOTTO_BACKEND_URL = os.getenv("LOTTO_BACKEND_URL", "http://lotto:8000")
+LOTTO_CURATOR_MODEL = os.getenv("LOTTO_CURATOR_MODEL", "claude-sonnet-4-5")
+
+# Lotto Active Signals
+LOTTO_SIGNAL_WINDOW = int(os.getenv("LOTTO_SIGNAL_WINDOW", "8"))
+LOTTO_Z_NORMAL = float(os.getenv("LOTTO_Z_NORMAL", "1.5"))
+LOTTO_Z_URGENT = float(os.getenv("LOTTO_Z_URGENT", "2.5"))
+LOTTO_DIGEST_HOUR = int(os.getenv("LOTTO_DIGEST_HOUR", "9"))
+LOTTO_DIGEST_MIN = int(os.getenv("LOTTO_DIGEST_MIN", "25"))
+LOTTO_THROTTLE_HOURS = int(os.getenv("LOTTO_THROTTLE_HOURS", "6"))
+LOTTO_URGENT_DAILY_MAX = int(os.getenv("LOTTO_URGENT_DAILY_MAX", "3"))

agent-office/app/curator/pipeline.py

@@ -0,0 +1,132 @@
+"""큐레이터 파이프라인 — fetch → claude → validate → save."""
+import json
+import time
+from typing import Any, Dict
+
+import httpx
+
+from ..config import ANTHROPIC_API_KEY, LOTTO_CURATOR_MODEL
+from .. import service_proxy
+from .prompt import SYSTEM_PROMPT, build_user_message
+from .schema import validate_response
+from .retrospective import build_retrospective
+
+
+API_URL = "https://api.anthropic.com/v1/messages"
+
+
+class CuratorError(Exception):
+    pass
+
+
+async def _call_claude(user_text: str, feedback: str = "") -> tuple[dict, dict]:
+    if not ANTHROPIC_API_KEY:
+        raise CuratorError("ANTHROPIC_API_KEY missing")
+    headers = {
+        "x-api-key": ANTHROPIC_API_KEY,
+        "anthropic-version": "2023-06-01",
+        "anthropic-beta": "prompt-caching-2024-07-31",
+        "content-type": "application/json",
+    }
+    system_blocks = [{
+        "type": "text",
+        "text": SYSTEM_PROMPT,
+        "cache_control": {"type": "ephemeral"},
+    }]
+    if feedback:
+        user_text = f"이전 응답이 다음 이유로 거절됨: {feedback}\n올바른 스키마로 다시 응답.\n\n{user_text}"
+    payload = {
+        "model": LOTTO_CURATOR_MODEL,
+        "max_tokens": 8192,  # 4계층 20세트 + narrative + retrospective 수용
+        "system": system_blocks,
+        "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": user_text}]}],
+    }
+    started = time.monotonic()
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=180) as client:  # 큰 응답 → 시간 여유
+        r = await client.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
+        r.raise_for_status()
+        resp = r.json()
+    latency_ms = int((time.monotonic() - started) * 1000)
+
+    text = "".join(
+        b.get("text", "") for b in resp.get("content", []) if b.get("type") == "text"
+    ).strip()
+    if text.startswith("```"):
+        text = text.strip("`")
+        if text.startswith("json"):
+            text = text[4:]
+        text = text.strip()
+    parsed = json.loads(text)
+
+    usage = resp.get("usage", {}) or {}
+    return parsed, {
+        "input": int(usage.get("input_tokens", 0) or 0),
+        "output": int(usage.get("output_tokens", 0) or 0),
+        "cache_read": int(usage.get("cache_read_input_tokens", 0) or 0),
+        "cache_write": int(usage.get("cache_creation_input_tokens", 0) or 0),
+        "latency_ms": latency_ms,
+    }
+
+
+async def curate_weekly(source: str = "auto") -> Dict[str, Any]:
+    cand_resp = await service_proxy.lotto_candidates(n=30)  # ← 30 으로 확장
+    draw_no = cand_resp["draw_no"]
+    candidates = cand_resp["candidates"]
+    context = await service_proxy.lotto_context()
+
+    retrospective = await build_retrospective(draw_no)
+
+    user_text = build_user_message(draw_no, candidates, {
+        "hot_numbers": context.get("hot_numbers", []),
+        "cold_numbers": context.get("cold_numbers", []),
+        "last_draw_summary": context.get("last_draw_summary", ""),
+        "my_recent_performance": context.get("my_recent_performance", []),
+        "retrospective": retrospective,
+    })
+
+    candidate_numbers = [c["numbers"] for c in candidates]
+
+    usage_total = {"input": 0, "output": 0, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "latency_ms": 0}
+    last_error = None
+    validated = None
+
+    for attempt in (0, 1):
+        try:
+            raw, usage = await _call_claude(user_text, feedback=last_error or "")
+            for k in usage_total:
+                usage_total[k] += usage[k]
+            validated = validate_response(raw, candidate_numbers)
+            break
+        except Exception as e:
+            last_error = f"{type(e).__name__}: {e}"
+
+    if validated is None:
+        raise CuratorError(f"schema validation failed after retry: {last_error}")
+
+    payload = {
+        "draw_no": draw_no,
+        "picks": {
+            "core":     [p.model_dump() for p in validated.core_picks],
+            "bonus":    [p.model_dump() for p in validated.bonus_picks],
+            "extended": [p.model_dump() for p in validated.extended_picks],
+            "pool":     [p.model_dump() for p in validated.pool_picks],
+        },
+        "narrative": validated.narrative.model_dump(),
+        "tier_rationale": validated.tier_rationale.model_dump(),
+        "confidence": validated.confidence,
+        "model": LOTTO_CURATOR_MODEL,
+        "tokens_input": usage_total["input"],
+        "tokens_output": usage_total["output"],
+        "cache_read": usage_total["cache_read"],
+        "cache_write": usage_total["cache_write"],
+        "latency_ms": usage_total["latency_ms"],
+        "source": source,
+    }
+    await service_proxy.lotto_save_briefing(payload)
+    return {
+        "ok": True,
+        "draw_no": draw_no,
+        "confidence": validated.confidence,
+        "tokens": {"input": usage_total["input"], "output": usage_total["output"]},
+        "payload": payload,  # 텔레그램 알림용
+    }

agent-office/app/curator/prompt.py

@@ -0,0 +1,64 @@
+"""큐레이터 system/user 프롬프트. system은 정적이므로 캐시 대상."""
+import json
+
+
+SYSTEM_PROMPT = """당신은 로또 번호 큐레이터입니다.
+주어진 후보 30세트 중 4계층(코어 5, 보너스 5, 확장 5, 풀 5) 총 20세트를 선별합니다.
+
+계층별 큐레이션 규칙:
+- core_picks (5):     안정 2 / 균형 2 / 공격 1. 그 주 주축. 홀짝·저고·구간 분포가 세트끼리 겹치지 않게.
+- bonus_picks (5):    코어 분배의 공백을 메우는 5세트. 코어가 공격 1뿐이면 보너스에 공격 +2 식.
+- extended_picks (5): 코어·보너스에 없는 시각 — 합계 극단(80↓ / 180↑) / 콜드 4주 누적 / 4주 미등장 번호 노출.
+- pool_picks (5):     이번 주 한 번도 누르지 않은 패턴 — 연속 3개 / 동일 끝자리 / 5수 균등(각 끝자리 5개씩) 등.
+- tier_rationale 의 3개 키(bonus·extended·pool)에 각각 30자 이내 한국어 사유.
+
+공통 규칙:
+- 후보에 없는 번호 조합은 절대 사용 금지. 모든 픽은 candidates 중 하나와 정확히 일치해야 함.
+- 4계층 사이에 중복 픽 금지 (총 20세트는 모두 서로 달라야 함).
+- 각 픽 reason 은 한국어 40자 이내. 해당 픽의 features 와 context 만 근거로.
+- 중립형(hot_number_count=0 이고 cold_number_count=0) 세트를 코어에 최소 1개 포함.
+
+회고 규칙:
+- context.retrospective 가 있으면 narrative.retrospective 에 한 줄(60자 이내)로 작성.
+- 회고는 큐레이터 자기 결과(curator_avg, best_tier) + 사용자 결과(user_avg, pattern_delta) 둘 다 짚을 것.
+- 이번 주 코어 분배는 회고에 근거해 조정. 조정 사유는 narrative.headline 에 한 줄로.
+  예: "지난 주 너 저번호 편향 → 보너스 고번호 보강"
+- context.retrospective 가 없으면 narrative.retrospective 는 빈 문자열.
+
+narrative 규칙:
+- headline:        한 줄, 이번 주 추첨 전망 + 조정 사유.
+- summary_3lines:  정확히 3개 항목.
+- hot_cold_comment: hot/cold 번호 한 줄 논평.
+- warnings:        주의사항 없으면 빈 문자열.
+- retrospective:   회고 한 줄 또는 빈 문자열.
+
+출력은 반드시 JSON 하나, 그 외 어떤 텍스트도 금지. 스키마:
+{
+  "core_picks":     [{"numbers":[...], "risk_tag":"안정"|"균형"|"공격", "reason": str}, ...5개],
+  "bonus_picks":    [...5개],
+  "extended_picks": [...5개],
+  "pool_picks":     [...5개],
+  "tier_rationale": {"bonus": str, "extended": str, "pool": str},
+  "narrative": {
+    "headline": str,
+    "summary_3lines": [str, str, str],
+    "hot_cold_comment": str,
+    "warnings": str,
+    "retrospective": str
+  },
+  "confidence": int (0~100)
+}
+"""
+
+
+def build_user_message(draw_no: int, candidates: list, context: dict) -> str:
+    payload = {
+        "draw_no": draw_no,
+        "context": context,  # hot_numbers, cold_numbers, last_draw_summary, my_recent_performance, retrospective
+        "candidates": candidates,
+    }
+    return (
+        f"이번 회차: {draw_no}\n"
+        f"아래 데이터로 4계층 20세트를 큐레이션하고 위 스키마로만 응답하세요.\n\n"
+        f"```json\n{json.dumps(payload, ensure_ascii=False)}\n```"
+    )

agent-office/app/curator/retrospective.py

@@ -0,0 +1,50 @@
+"""큐레이션 직전 호출 — review 1건 + 추세 3건 → 컨텍스트 dict."""
+import json
+from typing import Optional, Dict, Any
+from .. import service_proxy
+
+
+def _detect_bias(reviews: list) -> str:
+    """3주↑ 같은 방향 패턴 편향이 유지되면 한 줄로."""
+    deltas = [r.get("pattern_delta") or "" for r in reviews if r.get("pattern_delta")]
+    if len(deltas) < 2:
+        return ""
+    # 단순 휴리스틱 — 같은 키워드("저번호" 등)가 2회 이상이면 지속 편향
+    keywords = ["저번호", "고번호", "합계", "홀짝"]
+    persistent = []
+    for kw in keywords:
+        cnt = sum(1 for d in deltas if kw in d)
+        if cnt >= max(2, len(deltas) - 1):
+            persistent.append(kw)
+    return " · ".join(persistent)
+
+
+async def build_retrospective(target_draw_no: int) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+    """target_draw_no(이번 주) 직전 회차의 review + 그 앞 3회 추세."""
+    last = await service_proxy.lotto_review_by_draw(target_draw_no - 1)
+    if not last:
+        return None
+
+    history = await service_proxy.lotto_reviews_history(limit=4)
+    # history 는 desc 정렬 → last 와 그 이전 3건 분리
+    others = [r for r in history if r["draw_no"] < target_draw_no - 1][:3]
+    series = [last] + others
+
+    cur_avgs = [r["curator_avg_match"] for r in series if r.get("curator_avg_match") is not None]
+    usr_avgs = [r["user_avg_match"]    for r in series if r.get("user_avg_match")    is not None]
+
+    return {
+        "last_draw": {
+            "draw_no": last["draw_no"],
+            "curator_avg": last.get("curator_avg_match"),
+            "curator_best_tier": last.get("curator_best_tier"),
+            "user_avg": last.get("user_avg_match"),
+            "user_5plus": last.get("user_5plus_prizes"),
+            "pattern_delta": last.get("pattern_delta") or "",
+        },
+        "trend_4w": {
+            "curator_avg_4w": round(sum(cur_avgs) / len(cur_avgs), 2) if cur_avgs else None,
+            "user_avg_4w":    round(sum(usr_avgs) / len(usr_avgs), 2) if usr_avgs else None,
+            "user_persistent_bias": _detect_bias(series),
+        },
+    }

agent-office/app/curator/schema.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+from typing import List, Literal
+from pydantic import BaseModel, Field, field_validator
+
+
+class Pick(BaseModel):
+    numbers: List[int] = Field(min_length=6, max_length=6)
+    risk_tag: Literal["안정", "균형", "공격"]
+    reason: str = Field(max_length=80)
+
+    @field_validator("numbers")
+    @classmethod
+    def _check_numbers(cls, v):
+        if len(set(v)) != 6:
+            raise ValueError("numbers must be 6 unique integers")
+        if any(n < 1 or n > 45 for n in v):
+            raise ValueError("numbers must be within 1..45")
+        return sorted(v)
+
+
+class TierRationale(BaseModel):
+    bonus: str = Field(max_length=40)
+    extended: str = Field(max_length=40)
+    pool: str = Field(max_length=40)
+
+
+class Narrative(BaseModel):
+    headline: str
+    summary_3lines: List[str] = Field(min_length=3, max_length=3)
+    hot_cold_comment: str = ""
+    warnings: str = ""
+    retrospective: str = Field(default="", max_length=80)
+
+
+class CuratorOutput(BaseModel):
+    core_picks: List[Pick]     = Field(min_length=5, max_length=5)
+    bonus_picks: List[Pick]    = Field(min_length=5, max_length=5)
+    extended_picks: List[Pick] = Field(min_length=5, max_length=5)
+    pool_picks: List[Pick]     = Field(min_length=5, max_length=5)
+    tier_rationale: TierRationale
+    narrative: Narrative
+    confidence: int = Field(ge=0, le=100)
+
+
+def validate_response(data: dict, candidate_numbers: List[List[int]]) -> CuratorOutput:
+    out = CuratorOutput.model_validate(data)
+    candidate_set = {tuple(sorted(c)) for c in candidate_numbers}
+    all_picks = (
+        out.core_picks + out.bonus_picks + out.extended_picks + out.pool_picks
+    )
+    # 중복 픽 검증
+    pick_keys = [tuple(p.numbers) for p in all_picks]
+    if len(pick_keys) != len(set(pick_keys)):
+        raise ValueError("duplicate picks across tiers")
+    # 후보에 없는 번호 조합 금지
+    for p in all_picks:
+        if tuple(p.numbers) not in candidate_set:
+            raise ValueError(f"pick {p.numbers} not in candidates")
+    return out

agent-office/app/curator/signal_runner.py

@@ -0,0 +1,185 @@
+"""LottoAgent 능동 시그널 — DB I/O + cron 진입점 + 평가 orchestration."""
+from __future__ import annotations
+import logging
+from typing import Any, Dict, List, Optional
+
+from .. import db
+from .. import service_proxy
+from . import signals
+
+logger = logging.getLogger("agent-office.lotto-signals")
+
+# 회차 단위 메트릭 (window push 시 last_pushed_draw_no 비교)
+DRAW_SCOPED_METRICS = {"drift", "confidence"}
+
+
+def _load_baseline(metric: str) -> signals.AdaptiveBaseline:
+    row = db.get_baseline(metric)
+    if row is None:
+        return signals.AdaptiveBaseline(window=[], window_max=8)
+    return signals.AdaptiveBaseline(
+        window=list(row["window_values"]),
+        window_max=8,
+        last_pushed_draw_no=row.get("last_pushed_draw_no"),
+    )
+
+
+def _save_baseline(metric: str, bl: signals.AdaptiveBaseline) -> None:
+    db.upsert_baseline(
+        metric=metric,
+        window_values=bl.window,
+        mu=bl.mu,
+        sigma=bl.sigma,
+        last_pushed_draw_no=bl.last_pushed_draw_no,
+    )
+
+
+def evaluate_metric_and_persist(
+    source: str,
+    metric: str,
+    value: float,
+    draw_no: Optional[int],
+    z_normal: float,
+    z_urgent: float,
+    push_to_window: bool,
+    payload: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+) -> Dict[str, Any]:
+    """단일 메트릭 평가 → lotto_signals INSERT → baseline 갱신.
+
+    회차 단위 메트릭(drift, confidence)은 같은 draw_no에서 window push 생략.
+    """
+    bl = _load_baseline(metric)
+
+    # 회차 가드
+    do_push = push_to_window
+    if metric in DRAW_SCOPED_METRICS and draw_no is not None:
+        if bl.last_pushed_draw_no == draw_no:
+            do_push = False
+
+    # 평가는 push 전 baseline 기준
+    z, fire = bl.evaluate(value=value, z_normal=z_normal, z_urgent=z_urgent)
+
+    if do_push:
+        bl.push(value=value, draw_no=draw_no)
+        _save_baseline(metric, bl)
+    else:
+        # cold start에서도 baseline row를 만들어 두려면 upsert 필요
+        _save_baseline(metric, bl)
+
+    sid = db.insert_lotto_signal(
+        source=source,
+        metric=metric,
+        value=value,
+        baseline_mu=bl.mu if bl.size > 0 else None,
+        baseline_sigma=bl.sigma if bl.size >= 2 else None,
+        z_score=z,
+        fire_level=fire,
+        payload=payload,
+    )
+    return {
+        "signal_id": sid,
+        "metric": metric,
+        "value": value,
+        "baseline_mu": bl.mu if bl.size > 0 else None,
+        "baseline_sigma": bl.sigma if bl.size >= 2 else None,
+        "z_score": z,
+        "fire_level": fire,
+        "payload": payload or {},
+    }
+
+
+# ---------- Service proxy thin wrappers (monkeypatch 대상) ----------
+
+async def _fetch_best_picks() -> List[Dict[str, Any]]:
+    return await service_proxy.lotto_best()
+
+
+async def _fetch_strategy_weights() -> Dict[str, float]:
+    return await service_proxy.lotto_strategy_weights()
+
+
+# ---------- Orchestrator ----------
+
+async def run_signal_check(
+    source: str,
+    z_normal: float = 1.5,
+    z_urgent: float = 2.5,
+    curate_result: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+    current_draw_no: Optional[int] = None,
+) -> Dict[str, Any]:
+    """cron 진입점. source ∈ {'light', 'sim', 'deep'}.
+
+    light/sim: Sim Consensus + Strategy Drift 평가
+    deep: 위 2종 + Confidence (curate_result 필요)
+    """
+    results: List[Dict[str, Any]] = []
+
+    # --- Sim Consensus ---
+    try:
+        best = await _fetch_best_picks()
+        v = signals.sim_consensus_score(best)
+        results.append(
+            evaluate_metric_and_persist(
+                source=source, metric="sim_signal",
+                value=v, draw_no=None,
+                z_normal=z_normal, z_urgent=z_urgent,
+                push_to_window=True,
+                payload={"top_count": min(len(best), 10)},
+            )
+        )
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"sim_consensus 평가 실패: {e}")
+
+    # --- Strategy Drift (회차 단위) ---
+    try:
+        w_curr = await _fetch_strategy_weights()
+        # weights 캐시: lotto_baselines의 별도 metric 'drift_weights_cache'에 prev/curr 2개 보관
+        prev_payload_row = db.get_baseline("drift_weights_cache")
+        w_prev = prev_payload_row["window_values"] if prev_payload_row else None
+
+        if w_prev and isinstance(w_prev, list) and len(w_prev) > 0 and isinstance(w_prev[0], dict):
+            prev_dict = w_prev[-1]
+            drift_value = signals.strategy_drift_score(prev_dict, w_curr)
+            results.append(
+                evaluate_metric_and_persist(
+                    source=source, metric="drift",
+                    value=drift_value, draw_no=current_draw_no,
+                    z_normal=z_normal, z_urgent=z_urgent,
+                    push_to_window=True,
+                    payload={"weights_now": w_curr, "weights_prev": prev_dict},
+                )
+            )
+        # weights 캐시 갱신 (최대 2개 FIFO)
+        cache_window = (w_prev or []) + [w_curr]
+        if len(cache_window) > 2:
+            cache_window = cache_window[-2:]
+        db.upsert_baseline(
+            metric="drift_weights_cache",
+            window_values=cache_window,
+            mu=0.0, sigma=0.0,
+            last_pushed_draw_no=current_draw_no,
+        )
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"strategy_drift 평가 실패: {e}")
+
+    # --- Confidence (deep_check + curate_result 필수) ---
+    if source == "deep" and curate_result is not None:
+        try:
+            cv = signals.confidence_score(curate_result)
+            if cv is not None:
+                results.append(
+                    evaluate_metric_and_persist(
+                        source=source, metric="confidence",
+                        value=cv, draw_no=current_draw_no,
+                        z_normal=z_normal, z_urgent=z_urgent,
+                        push_to_window=True,
+                        payload={"draw_no": current_draw_no},
+                    )
+                )
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"confidence 평가 실패: {e}")
+
+    overall = signals.decide_overall_fire(
+        [{"metric": r["metric"], "z": r["z_score"], "fire": r["fire_level"]} for r in results]
+    )
+    return {"overall_fire": overall, "results": results}

agent-office/app/curator/signals.py

@@ -0,0 +1,150 @@
+# agent-office/app/curator/signals.py
+"""LottoAgent 능동 모니터링 — 시그널 평가 & adaptive baseline (순수 함수).
+
+DB I/O 없음. 입력은 모두 dict/list, 출력도 dict/list.
+signal_runner.py에서 DB 연동 + cron 진입점 담당.
+"""
+from __future__ import annotations
+import math
+from dataclasses import dataclass, field
+from statistics import mean, stdev
+from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
+
+
+# ---------- Metric: Sim Consensus ----------
+
+def _normalize_columns(picks: List[Dict[str, Any]]) -> List[List[float]]:
+    """20개 후보의 5종 점수 컬럼별 min-max normalize → 후보별 5종 정규화 점수."""
+    if not picks:
+        return []
+    n_metrics = len(picks[0]["scores"])
+    columns = [[p["scores"][k] for p in picks] for k in range(n_metrics)]
+    norms_per_col = []
+    for col in columns:
+        lo, hi = min(col), max(col)
+        rng = hi - lo
+        if rng == 0:
+            # 모두 0이면 0.0(기하평균 페널티), 모두 동일한 양수면 0.5(타이 처리)
+            fallback = 0.0 if lo == 0 else 0.5
+            norms_per_col.append([fallback] * len(col))
+        else:
+            norms_per_col.append([(v - lo) / rng for v in col])
+    return [
+        [norms_per_col[k][i] for k in range(n_metrics)]
+        for i in range(len(picks))
+    ]
+
+
+def _geomean(values: List[float]) -> float:
+    """기하평균. 0이 하나라도 있으면 0 (한 차원이 0인 후보 강하게 페널티)."""
+    if not values:
+        return 0.0
+    if any(v <= 0 for v in values):
+        return 0.0
+    log_sum = sum(math.log(v) for v in values)
+    return math.exp(log_sum / len(values))
+
+
+def sim_consensus_score(best_picks: List[Dict[str, Any]]) -> float:
+    """top-10 후보의 기하평균 consensus 평균."""
+    if not best_picks:
+        return 0.0
+    normalized = _normalize_columns(best_picks)
+    consensus = [_geomean(scores) for scores in normalized]
+    consensus.sort(reverse=True)
+    top = consensus[:10] if len(consensus) >= 10 else consensus
+    return mean(top) if top else 0.0
+
+
+# ---------- Metric: Strategy Drift ----------
+
+def strategy_drift_score(prev: Dict[str, float], curr: Dict[str, float]) -> float:
+    """가중치 변화 절댓값 합. 신규/소멸 전략도 가산."""
+    keys = set(prev) | set(curr)
+    return sum(abs(curr.get(k, 0.0) - prev.get(k, 0.0)) for k in keys)
+
+
+# ---------- Metric: Confidence ----------
+
+def confidence_score(curate_result: Dict[str, Any]) -> Optional[float]:
+    """큐레이션 결과의 confidence를 0~1로 clamp. 없으면 None."""
+    if "confidence" not in curate_result:
+        return None
+    v = float(curate_result["confidence"])
+    return max(0.0, min(1.0, v))
+
+
+# ---------- Adaptive Baseline ----------
+
+@dataclass
+class AdaptiveBaseline:
+    window: List[float] = field(default_factory=list)
+    window_max: int = 8
+    last_pushed_draw_no: Optional[int] = None
+
+    @property
+    def size(self) -> int:
+        return len(self.window)
+
+    @property
+    def mu(self) -> float:
+        return mean(self.window) if self.window else 0.0
+
+    @property
+    def sigma(self) -> float:
+        return stdev(self.window) if len(self.window) >= 2 else 0.0
+
+    def push(self, value: float, draw_no: Optional[int] = None) -> None:
+        """FIFO push. window_max 초과 시 가장 오래된 값 제거."""
+        self.window.append(float(value))
+        if len(self.window) > self.window_max:
+            self.window = self.window[-self.window_max:]
+        if draw_no is not None:
+            self.last_pushed_draw_no = draw_no
+
+    def evaluate(self, value: float, z_normal: float, z_urgent: float) -> Tuple[Optional[float], str]:
+        """z-score 계산 + fire_level 판정.
+
+        Returns:
+            (z_score, fire_level) — z_score는 cold start/warmup이면 None.
+            fire_level ∈ {'warmup', 'noop', 'normal', 'urgent'}
+
+        NOTE: z_score is None when sigma==0 (degenerate window) or warmup.
+        Callers must treat None as "signal present but unquantified" — do not
+        compare None with thresholds directly.
+        """
+        if self.size < 4:
+            return None, "warmup"
+
+        z_normal_eff = 2.0 if self.size < self.window_max else z_normal
+        z_urgent_eff = z_urgent
+
+        if self.sigma == 0:
+            return (None, "urgent") if value > self.mu else (None, "noop")
+
+        z = (value - self.mu) / self.sigma
+        if z >= z_urgent_eff:
+            return z, "urgent"
+        if z >= z_normal_eff:
+            return z, "normal"
+        return z, "noop"
+
+
+# ---------- Combined fire decision ----------
+
+def decide_overall_fire(signal_results: List[Dict[str, Any]]) -> str:
+    """3종 시그널을 종합해 전체 fire_level 결정.
+
+    Args:
+        signal_results: [{"metric": str, "z": float|None, "fire": str}, ...]
+    Returns:
+        'noop' | 'normal' | 'urgent'
+    """
+    fires = [s for s in signal_results if s["fire"] in ("normal", "urgent")]
+    if any(s["fire"] == "urgent" for s in fires):
+        return "urgent"
+    if len(fires) >= 2:
+        return "urgent"
+    if len(fires) == 1:
+        return "normal"
+    return "noop"

agent-office/app/db.py

@@ -9,9 +9,10 @@ from .config import DB_PATH
 
 def _conn() -> sqlite3.Connection:
     os.makedirs(os.path.dirname(DB_PATH), exist_ok=True)
-    conn = sqlite3.connect(DB_PATH, timeout=10)
+    conn = sqlite3.connect(DB_PATH, timeout=120.0)
     conn.row_factory = sqlite3.Row
     conn.execute("PRAGMA journal_mode=WAL")
+    conn.execute("PRAGMA busy_timeout=120000")
     return conn
 
 
@@ -67,8 +68,78 @@ def init_db() -> None:
                 created_at  TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
             )
         """)
+        conn.execute("""
+            CREATE TABLE IF NOT EXISTS conversation_messages (
+                id              INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+                chat_id         TEXT NOT NULL,
+                role            TEXT NOT NULL,
+                content         TEXT NOT NULL,
+                model           TEXT,
+                tokens_input    INTEGER DEFAULT 0,
+                tokens_output   INTEGER DEFAULT 0,
+                cache_read      INTEGER DEFAULT 0,
+                cache_write     INTEGER DEFAULT 0,
+                latency_ms      INTEGER DEFAULT 0,
+                created_at      TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
+            )
+        """)
+        conn.execute("""
+            CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_conv_chat
+            ON conversation_messages(chat_id, created_at DESC)
+        """)
+        conn.execute("""
+            CREATE TABLE IF NOT EXISTS youtube_research_jobs (
+                id               INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+                status           TEXT NOT NULL DEFAULT 'running',
+                countries        TEXT NOT NULL DEFAULT '[]',
+                trends_collected INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+                error            TEXT,
+                started_at       TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now')),
+                completed_at     TEXT
+            )
+        """)
+        conn.execute("""
+            CREATE TABLE IF NOT EXISTS lotto_signals (
+                id              INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+                triggered_at    TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now')),
+                source          TEXT NOT NULL,
+                metric          TEXT NOT NULL,
+                value           REAL NOT NULL,
+                baseline_mu     REAL,
+                baseline_sigma  REAL,
+                z_score         REAL,
+                fire_level      TEXT NOT NULL,
+                notified_at     TEXT,
+                payload         TEXT
+            )
+        """)
+        conn.execute("""
+            CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_ls_triggered
+            ON lotto_signals(triggered_at DESC)
+        """)
+        conn.execute("""
+            CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_ls_fire
+            ON lotto_signals(fire_level, notified_at)
+        """)
+        conn.execute("""
+            CREATE TABLE IF NOT EXISTS lotto_baselines (
+                metric              TEXT PRIMARY KEY,
+                window_values       TEXT NOT NULL DEFAULT '[]',
+                mu                  REAL NOT NULL DEFAULT 0.0,
+                sigma               REAL NOT NULL DEFAULT 0.0,
+                last_pushed_draw_no INTEGER,
+                updated_at          TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
+            )
+        """)
         # Seed default agent configs
-        for agent_id, name in [("stock", "주식 트레이더"), ("music", "음악 프로듀서")]:
+        for agent_id, name in [
+            ("stock", "주식 트레이더"),
+            ("music", "음악 프로듀서"),
+            ("blog", "블로그 마케터"),
+            ("realestate", "청약 애널리스트"),
+            ("lotto", "로또 큐레이터"),
+            ("youtube", "YouTube 리서치"),
+        ]:
             conn.execute(
                 "INSERT OR IGNORE INTO agent_config(agent_id, display_name) VALUES(?,?)",
                 (agent_id, name),
@@ -165,12 +236,24 @@ def get_task(task_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
     return _task_to_dict(r) if r else None
 
 
-def get_agent_tasks(agent_id: str, limit: int = 20) -> List[Dict[str, Any]]:
+def get_agent_tasks(
+    agent_id: str,
+    limit: int = 20,
+    task_type: Optional[str] = None,
+    days: Optional[int] = None,
+) -> List[Dict[str, Any]]:
+    sql = "SELECT * FROM agent_tasks WHERE agent_id=?"
+    params: List[Any] = [agent_id]
+    if task_type is not None:
+        sql += " AND task_type=?"
+        params.append(task_type)
+    if days is not None and days > 0:
+        sql += " AND created_at >= datetime('now', ?)"
+        params.append(f"-{int(days)} days")
+    sql += " ORDER BY created_at DESC LIMIT ?"
+    params.append(limit)
     with _conn() as conn:
-        rows = conn.execute(
-            "SELECT * FROM agent_tasks WHERE agent_id=? ORDER BY created_at DESC LIMIT ?",
-            (agent_id, limit),
-        ).fetchall()
+        rows = conn.execute(sql, params).fetchall()
     return [_task_to_dict(r) for r in rows]
 
 
@@ -259,3 +342,427 @@ def mark_telegram_responded(callback_id: str, action: str) -> None:
             "UPDATE telegram_state SET responded=1, action=? WHERE callback_id=?",
             (action, callback_id),
         )
+
+
+def get_token_usage_stats(agent_id: str, days: int = 1) -> dict:
+    """지정 에이전트의 최근 N일 토큰 사용량 집계.
+
+    agent_tasks 테이블의 result_data JSON에서 tokens.total을 합산.
+    반환: {"total_tokens": int, "task_count": int, "by_day": [{"date": "YYYY-MM-DD", "tokens": int}]}
+    """
+    with _conn() as conn:
+        rows = conn.execute(
+            """
+            SELECT completed_at, result_data
+            FROM agent_tasks
+            WHERE agent_id = ?
+              AND status = 'succeeded'
+              AND completed_at IS NOT NULL
+              AND completed_at >= strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now', ?)
+            """,
+            (agent_id, f"-{int(days)} days"),
+        ).fetchall()
+
+    total_tokens = 0
+    task_count = 0
+    by_day_map: Dict[str, int] = {}
+    for r in rows:
+        result_data = r["result_data"]
+        if not result_data:
+            continue
+        try:
+            parsed = json.loads(result_data)
+        except Exception:
+            continue
+        tokens = parsed.get("tokens") if isinstance(parsed, dict) else None
+        total = 0
+        if isinstance(tokens, dict):
+            total = int(tokens.get("total", 0) or 0)
+        if total <= 0:
+            continue
+        total_tokens += total
+        task_count += 1
+        completed_at = r["completed_at"] or ""
+        day = completed_at[:10] if completed_at else "unknown"
+        by_day_map[day] = by_day_map.get(day, 0) + total
+
+    by_day = [
+        {"date": d, "tokens": t}
+        for d, t in sorted(by_day_map.items())
+    ]
+    return {
+        "total_tokens": total_tokens,
+        "task_count": task_count,
+        "by_day": by_day,
+    }
+
+
+def save_conversation_message(
+    chat_id: str,
+    role: str,
+    content: str,
+    model: Optional[str] = None,
+    tokens_input: int = 0,
+    tokens_output: int = 0,
+    cache_read: int = 0,
+    cache_write: int = 0,
+    latency_ms: int = 0,
+) -> None:
+    with _conn() as conn:
+        conn.execute(
+            """
+            INSERT INTO conversation_messages
+                (chat_id, role, content, model, tokens_input, tokens_output,
+                 cache_read, cache_write, latency_ms)
+            VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?)
+            """,
+            (str(chat_id), role, content, model, tokens_input, tokens_output,
+             cache_read, cache_write, latency_ms),
+        )
+
+
+def get_conversation_history(chat_id: str, limit: int = 20) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """최근 N개를 시간순(오래된 → 최신)으로 반환."""
+    with _conn() as conn:
+        rows = conn.execute(
+            """
+            SELECT role, content FROM conversation_messages
+            WHERE chat_id=? ORDER BY id DESC LIMIT ?
+            """,
+            (str(chat_id), limit),
+        ).fetchall()
+    return [{"role": r["role"], "content": r["content"]} for r in reversed(rows)]
+
+
+def count_recent_user_messages(chat_id: str, seconds: int = 60) -> int:
+    with _conn() as conn:
+        r = conn.execute(
+            """
+            SELECT COUNT(*) AS c FROM conversation_messages
+            WHERE chat_id=? AND role='user'
+              AND created_at >= strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now', ?)
+            """,
+            (str(chat_id), f"-{int(seconds)} seconds"),
+        ).fetchone()
+    return r["c"] if r else 0
+
+
+def get_conversation_stats(days: int = 7) -> Dict[str, Any]:
+    with _conn() as conn:
+        rows = conn.execute(
+            """
+            SELECT chat_id,
+                   COUNT(*) AS msg_count,
+                   SUM(tokens_input)  AS in_tokens,
+                   SUM(tokens_output) AS out_tokens,
+                   SUM(cache_read)    AS cache_read,
+                   SUM(cache_write)   AS cache_write,
+                   AVG(latency_ms)    AS avg_latency
+            FROM conversation_messages
+            WHERE role='assistant'
+              AND created_at >= strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now', ?)
+            GROUP BY chat_id
+            """,
+            (f"-{int(days)} days",),
+        ).fetchall()
+
+    by_chat = []
+    tot_in = tot_out = tot_r = tot_w = tot_msgs = 0
+    for r in rows:
+        ci = int(r["in_tokens"] or 0)
+        co = int(r["out_tokens"] or 0)
+        cr = int(r["cache_read"] or 0)
+        cw = int(r["cache_write"] or 0)
+        mc = int(r["msg_count"] or 0)
+        hit_rate = (cr / (cr + cw)) if (cr + cw) > 0 else 0.0
+        by_chat.append({
+            "chat_id": r["chat_id"],
+            "message_count": mc,
+            "tokens_input": ci,
+            "tokens_output": co,
+            "cache_read": cr,
+            "cache_write": cw,
+            "cache_hit_rate": round(hit_rate, 3),
+            "avg_latency_ms": round(float(r["avg_latency"] or 0), 1),
+        })
+        tot_in += ci; tot_out += co; tot_r += cr; tot_w += cw; tot_msgs += mc
+
+    overall_hit = (tot_r / (tot_r + tot_w)) if (tot_r + tot_w) > 0 else 0.0
+    return {
+        "days": days,
+        "total_messages": tot_msgs,
+        "tokens_input": tot_in,
+        "tokens_output": tot_out,
+        "cache_read": tot_r,
+        "cache_write": tot_w,
+        "cache_hit_rate": round(overall_hit, 3),
+        "by_chat": by_chat,
+    }
+
+
+def get_activity_feed(limit: int = 50, offset: int = 0) -> dict:
+    with _conn() as conn:
+        total_row = conn.execute("""
+            SELECT (SELECT COUNT(*) FROM agent_tasks) + (SELECT COUNT(*) FROM agent_logs) AS total
+        """).fetchone()
+        total = total_row["total"] if total_row else 0
+
+        rows = conn.execute("""
+            SELECT 'task' AS type, agent_id, id AS task_id, task_type,
+                   status, NULL AS level,
+                   COALESCE(
+                       json_extract(result_data, '$.summary'),
+                       task_type
+                   ) AS message,
+                   created_at, completed_at,
+                   result_data
+            FROM agent_tasks
+            UNION ALL
+            SELECT 'log' AS type, agent_id, task_id, NULL AS task_type,
+                   NULL AS status, level,
+                   message,
+                   created_at, NULL AS completed_at,
+                   NULL AS result_data
+            FROM agent_logs
+            ORDER BY created_at DESC
+            LIMIT ? OFFSET ?
+        """, (limit, offset)).fetchall()
+
+    items = []
+    for r in rows:
+        item = {
+            "type": r["type"],
+            "agent_id": r["agent_id"],
+            "task_id": r["task_id"],
+            "message": r["message"],
+            "created_at": r["created_at"],
+        }
+        if r["type"] == "task":
+            item["task_type"] = r["task_type"]
+            item["status"] = r["status"]
+            item["completed_at"] = r["completed_at"]
+            if r["created_at"] and r["completed_at"]:
+                try:
+                    from datetime import datetime
+                    start = datetime.fromisoformat(r["created_at"].replace("Z", "+00:00"))
+                    end = datetime.fromisoformat(r["completed_at"].replace("Z", "+00:00"))
+                    item["duration_seconds"] = round((end - start).total_seconds())
+                except Exception:
+                    item["duration_seconds"] = None
+            else:
+                item["duration_seconds"] = None
+            result_data = json.loads(r["result_data"]) if r["result_data"] else None
+            if result_data and "telegram_sent" in result_data:
+                item["telegram_sent"] = result_data["telegram_sent"]
+        else:
+            item["level"] = r["level"]
+        items.append(item)
+
+    return {"items": items, "total": total}
+
+
+# ── youtube_research_jobs CRUD ────────────────────────────────────────────────
+
+def add_youtube_research_job(countries: list) -> int:
+    with _conn() as conn:
+        conn.execute(
+            "INSERT INTO youtube_research_jobs (countries) VALUES (?)",
+            (json.dumps(countries),),
+        )
+        return conn.execute("SELECT last_insert_rowid()").fetchone()[0]
+
+
+def update_youtube_research_job(
+    job_id: int, status: str, trends_collected: int, error: Optional[str] = None
+) -> None:
+    with _conn() as conn:
+        conn.execute(
+            """UPDATE youtube_research_jobs
+               SET status=?, trends_collected=?, error=?,
+                   completed_at=strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now')
+               WHERE id=?""",
+            (status, trends_collected, error, job_id),
+        )
+
+
+def get_latest_youtube_research_job() -> Optional[Dict[str, Any]]:
+    with _conn() as conn:
+        row = conn.execute(
+            "SELECT * FROM youtube_research_jobs ORDER BY id DESC LIMIT 1"
+        ).fetchone()
+    if not row:
+        return None
+    return {
+        "id":               row["id"],
+        "status":           row["status"],
+        "countries":        json.loads(row["countries"]),
+        "trends_collected": row["trends_collected"],
+        "error":            row["error"],
+        "started_at":       row["started_at"],
+        "completed_at":     row["completed_at"],
+    }
+
+
+# --- lotto_signals / lotto_baselines CRUD ---
+
+def insert_lotto_signal(
+    source: str,
+    metric: str,
+    value: float,
+    baseline_mu: Optional[float],
+    baseline_sigma: Optional[float],
+    z_score: Optional[float],
+    fire_level: str,
+    payload: Optional[Dict[str, Any]] = None,
+) -> int:
+    with _conn() as conn:
+        cur = conn.execute(
+            """
+            INSERT INTO lotto_signals
+              (source, metric, value, baseline_mu, baseline_sigma, z_score, fire_level, payload)
+            VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+            """,
+            (
+                source, metric, value,
+                baseline_mu, baseline_sigma, z_score, fire_level,
+                json.dumps(payload or {}, ensure_ascii=False),
+            ),
+        )
+        return cur.lastrowid
+
+
+def mark_signal_notified(signal_id: int) -> None:
+    with _conn() as conn:
+        conn.execute(
+            "UPDATE lotto_signals SET notified_at = strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now') WHERE id = ?",
+            (signal_id,),
+        )
+
+
+def get_recent_lotto_signals(hours: int = 24, min_fire: str = "normal") -> List[Dict[str, Any]]:
+    """지난 N시간 발화 시그널. min_fire='normal'이면 normal+urgent."""
+    levels = ("urgent",) if min_fire == "urgent" else ("normal", "urgent")
+    placeholders = ",".join("?" * len(levels))
+    with _conn() as conn:
+        rows = conn.execute(
+            f"""
+            SELECT * FROM lotto_signals
+            WHERE triggered_at >= datetime('now', ?)
+              AND fire_level IN ({placeholders})
+            ORDER BY triggered_at DESC
+            """,
+            (f"-{int(hours)} hours", *levels),
+        ).fetchall()
+    return [dict(r) for r in rows]
+
+
+def get_signals_history(days: int = 7) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """차트/이력 페이지용 — 모든 fire_level 포함."""
+    with _conn() as conn:
+        rows = conn.execute(
+            """
+            SELECT * FROM lotto_signals
+            WHERE triggered_at >= datetime('now', ?)
+            ORDER BY triggered_at DESC
+            """,
+            (f"-{int(days)} days",),
+        ).fetchall()
+    return [dict(r) for r in rows]
+
+
+def get_recent_urgent_count(hours: int = 24) -> int:
+    with _conn() as conn:
+        row = conn.execute(
+            """
+            SELECT COUNT(*) AS c FROM lotto_signals
+            WHERE triggered_at >= datetime('now', ?)
+              AND fire_level = 'urgent'
+              AND notified_at IS NOT NULL
+            """,
+            (f"-{int(hours)} hours",),
+        ).fetchone()
+    return int(row["c"]) if row else 0
+
+
+def get_last_signal_notification(metric: str, fire_level: str, hours: int) -> Optional[str]:
+    """같은 metric+fire_level이 hours 내에 알림 발송된 마지막 시각. throttle용."""
+    with _conn() as conn:
+        row = conn.execute(
+            """
+            SELECT notified_at FROM lotto_signals
+            WHERE metric = ?
+              AND fire_level = ?
+              AND notified_at IS NOT NULL
+              AND notified_at >= datetime('now', ?)
+            ORDER BY notified_at DESC LIMIT 1
+            """,
+            (metric, fire_level, f"-{int(hours)} hours"),
+        ).fetchone()
+    return row["notified_at"] if row else None
+
+
+def get_baseline(metric: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+    with _conn() as conn:
+        row = conn.execute(
+            "SELECT * FROM lotto_baselines WHERE metric = ?",
+            (metric,),
+        ).fetchone()
+    if not row:
+        return None
+    d = dict(row)
+    d["window_values"] = json.loads(d["window_values"])
+    return d
+
+
+def upsert_baseline(
+    metric: str,
+    window_values: List[float],
+    mu: float,
+    sigma: float,
+    last_pushed_draw_no: Optional[int],
+) -> None:
+    with _conn() as conn:
+        conn.execute(
+            """
+            INSERT INTO lotto_baselines
+              (metric, window_values, mu, sigma, last_pushed_draw_no, updated_at)
+            VALUES (?, ?, ?, ?, ?, strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
+            ON CONFLICT(metric) DO UPDATE SET
+              window_values = excluded.window_values,
+              mu = excluded.mu,
+              sigma = excluded.sigma,
+              last_pushed_draw_no = excluded.last_pushed_draw_no,
+              updated_at = excluded.updated_at
+            """,
+            (
+                metric,
+                json.dumps(window_values),
+                mu, sigma, last_pushed_draw_no,
+            ),
+        )
+
+
+def get_all_baselines() -> List[Dict[str, Any]]:
+    with _conn() as conn:
+        rows = conn.execute("SELECT * FROM lotto_baselines ORDER BY metric").fetchall()
+    out = []
+    for r in rows:
+        d = dict(r)
+        d["window_values"] = json.loads(d["window_values"])
+        out.append(d)
+    return out
+
+
+def get_tasks_by_agent_date_kind(agent_id: str, date_iso: str, task_type: str) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """같은 (agent, date, task_type)으로 이미 생성된 task 조회. 멱등 guard."""
+    with _conn() as conn:
+        rows = conn.execute(
+            """
+            SELECT * FROM agent_tasks
+            WHERE agent_id = ? AND task_type = ?
+              AND substr(created_at, 1, 10) = ?
+            ORDER BY created_at DESC
+            """,
+            (agent_id, task_type, date_iso),
+        ).fetchall()
+    return [_task_to_dict(r) for r in rows]

agent-office/app/main.py

@@ -1,17 +1,20 @@
 import os
 import json
+from typing import Optional
 from fastapi import FastAPI, HTTPException, WebSocket, WebSocketDisconnect
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 
 from .config import CORS_ALLOW_ORIGINS
-from .db import init_db, get_all_agents, get_agent_config, update_agent_config, get_agent_tasks, get_pending_approvals, get_task, get_logs
+from .db import init_db, get_all_agents, get_agent_config, update_agent_config, get_agent_tasks, get_pending_approvals, get_task, get_logs, get_activity_feed, get_latest_youtube_research_job
 from .models import CommandRequest, ApprovalRequest, AgentConfigUpdate
 from .websocket_manager import ws_manager
 from .agents import init_agents, get_agent, get_all_agent_states, AGENT_REGISTRY
 from .scheduler import init_scheduler
 from . import telegram_bot
+from .routers import notify as notify_router
 
 app = FastAPI()
+app.include_router(notify_router.router)
 
 _cors_origins = CORS_ALLOW_ORIGINS.split(",")
 app.add_middleware(
@@ -102,8 +105,15 @@ def update_agent(agent_id: str, body: AgentConfigUpdate):
     return {"ok": True}
 
 @app.get("/api/agent-office/agents/{agent_id}/tasks")
-def agent_tasks(agent_id: str, limit: int = 20):
-    return {"tasks": get_agent_tasks(agent_id, limit)}
+def agent_tasks(
+    agent_id: str,
+    limit: int = 20,
+    task_type: Optional[str] = None,
+    days: Optional[int] = None,
+):
+    tasks_list = get_agent_tasks(agent_id, limit=limit, task_type=task_type, days=days)
+    # Backward compat: 기존 client는 'tasks', 신규 client는 'items' 사용
+    return {"tasks": tasks_list, "items": tasks_list}
 
 @app.get("/api/agent-office/agents/{agent_id}/logs")
 def agent_logs(agent_id: str, limit: int = 50):
@@ -138,10 +148,26 @@ async def approve(body: ApprovalRequest):
 
 # --- Telegram Webhook ---
 
+async def _agent_dispatcher(agent_id: str, command: str, params: dict) -> dict:
+    """텔레그램 라우터가 호출하는 에이전트 디스패처."""
+    # 전역 상태 조회
+    if agent_id == "__global__" and command == "status":
+        result = {}
+        for aid, agent in AGENT_REGISTRY.items():
+            result[aid] = {"state": agent.state, "detail": agent.state_detail}
+        return result
+
+    agent = AGENT_REGISTRY.get(agent_id)
+    if agent is None:
+        return {"ok": False, "message": f"Unknown agent: {agent_id}"}
+    return await agent.on_command(command, params or {})
+
+
 @app.post("/api/agent-office/telegram/webhook")
 async def telegram_webhook(data: dict):
-    result = await telegram_bot.handle_webhook(data)
-    if result:
+    result = await telegram_bot.handle_webhook(data, agent_dispatcher=_agent_dispatcher)
+    # callback_query (승인/거절) → 기존 승인 흐름
+    if result and "approved" in result:
         agent = get_agent(result["agent_id"])
         if agent:
             await agent.on_approval(result["task_id"], result["approved"])
@@ -150,3 +176,89 @@ async def telegram_webhook(data: dict):
 @app.get("/api/agent-office/states")
 def all_states():
     return {"agents": get_all_agent_states()}
+
+@app.get("/api/agent-office/agents/{agent_id}/token-usage")
+def agent_token_usage(agent_id: str, days: int = 1):
+    from .db import get_token_usage_stats
+    return get_token_usage_stats(agent_id, days)
+
+@app.get("/api/agent-office/conversation/stats")
+def conversation_stats(days: int = 7):
+    from .db import get_conversation_stats
+    return get_conversation_stats(days)
+
+@app.get("/api/agent-office/activity")
+def activity_feed(limit: int = 50, offset: int = 0):
+    return get_activity_feed(limit, offset)
+
+
+# --- Realestate Agent Push Endpoint ---
+
+from pydantic import BaseModel
+from typing import List, Dict, Any, Optional
+
+
+class RealestateNotifyBody(BaseModel):
+    matches: List[Dict[str, Any]]
+
+
+@app.post("/api/agent-office/realestate/notify")
+async def realestate_notify(body: RealestateNotifyBody):
+    agent = get_agent("realestate")
+    if agent is None:
+        from fastapi import HTTPException
+        raise HTTPException(status_code=503, detail="RealestateAgent not initialized")
+    return await agent.on_new_matches(body.matches)
+
+
+# --- YouTube Research Agent Endpoints ---
+
+class YouTubeResearchBody(BaseModel):
+    countries: List[str] = []
+
+
+@app.post("/api/agent-office/youtube/research")
+async def trigger_youtube_research(body: Optional[YouTubeResearchBody] = None):
+    agent = get_agent("youtube")
+    if not agent:
+        raise HTTPException(status_code=503, detail="YouTubeResearchAgent 없음")
+    params = {}
+    if body and body.countries:
+        params["countries"] = body.countries
+    result = await agent.on_command("research", params)
+    return result
+
+
+@app.get("/api/agent-office/youtube/research/status")
+def youtube_research_status():
+    job = get_latest_youtube_research_job()
+    if not job:
+        return {"status": "never_run"}
+    return job
+
+
+# --- Lotto Signal Endpoints ---
+
+@app.get("/api/agent-office/lotto/signals")
+async def list_lotto_signals(days: int = 7):
+    """시그널 이력 (모든 fire_level)."""
+    from .db import get_signals_history
+    return {"items": get_signals_history(days=days)}
+
+
+@app.get("/api/agent-office/lotto/baselines")
+async def list_lotto_baselines():
+    """현재 baseline μ/σ + window 상태."""
+    from .db import get_all_baselines
+    return {"items": get_all_baselines()}
+
+
+@app.post("/api/agent-office/lotto/signal-check")
+async def trigger_signal_check(source: str = "light"):
+    """수동 트리거 (디버그·테스트용). source ∈ {light, sim, deep}."""
+    if source not in ("light", "sim", "deep"):
+        raise HTTPException(status_code=400, detail="source must be light/sim/deep")
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("lotto")
+    if not agent:
+        raise HTTPException(status_code=503, detail="lotto agent not registered")
+    return await agent.run_signal_check(source=source)

agent-office/app/notifiers/telegram_lotto.py

@@ -0,0 +1,227 @@
+"""로또 큐레이션·당첨 알림 — 텔레그램 푸시."""
+import logging
+from typing import Dict, Any, List
+
+# 기존 에이전트들과 동일한 패턴: send_raw(text, reply_markup=None, chat_id=None)
+# chat_id 생략 시 기본 TELEGRAM_CHAT_ID로 자동 발송.
+from ..telegram.messaging import send_raw
+
+logger = logging.getLogger("agent-office")
+
+LOTTO_URL = "https://gahusb.synology.me/lotto"
+
+
+def _format_briefing(payload: Dict[str, Any]) -> str:
+    draw_no = payload["draw_no"]
+    nar = payload["narrative"]
+    conf = payload["confidence"]
+
+    # 분배 칩 — core 5세트의 risk_tag 빈도
+    core = payload["picks"]["core"]
+    role_count = {"안정": 0, "균형": 0, "공격": 0}
+    for p in core:
+        role_count[p["risk_tag"]] = role_count.get(p["risk_tag"], 0) + 1
+    chip = " · ".join(f"{k} {v}" for k, v in role_count.items() if v)
+
+    msg = [
+        f"🎟 {draw_no}회 · 큐레이션 떴음",
+        "",
+        f"\"{nar['headline']}\"",
+        f"신뢰도 {conf} · 분배 {chip}",
+    ]
+    retro = nar.get("retrospective") or ""
+    if retro:
+        msg += ["", f"▸ 회고: {retro}"]
+    msg += ["", f"👉 결정 카드 보러가기  ({LOTTO_URL})"]
+    return "\n".join(msg)
+
+
+def _format_prize_alert(event: Dict[str, Any]) -> str:
+    return (
+        "🚨 로또 당첨 가능성!\n"
+        f"{event['draw_no']}회 — {event['match_count']}개 일치\n"
+        f"번호: {', '.join(str(n) for n in event['numbers'])}\n"
+        "동행복권에서 즉시 확인하세요."
+    )
+
+
+async def send_curator_briefing(payload: Dict[str, Any]) -> None:
+    text = _format_briefing(payload)
+    try:
+        await send_raw(text)
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"[telegram_lotto] briefing send failed: {e}")
+
+
+async def send_prize_alert(event: Dict[str, Any]) -> None:
+    text = _format_prize_alert(event)
+    try:
+        await send_raw(text)
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"[telegram_lotto] prize alert send failed: {e}")
+
+
+# ---------- 능동 시그널 알림 (urgent + digest) ----------
+
+_METRIC_LABEL = {
+    "sim_signal": "Sim Consensus",
+    "drift": "Strategy Drift",
+    "confidence": "Confidence",
+}
+
+
+def _format_urgent_signal(event: Dict[str, Any]) -> str:
+    """긴급 시그널 텔레그램 메시지 포맷."""
+    triggered = event.get("triggered_at", "")[:19].replace("T", " ")
+    results = event.get("results", [])
+    fired = [r for r in results if r.get("fire_level") in ("normal", "urgent")]
+
+    lines = [
+        "🚨 로또 능동 신호",
+        "",
+        f"[{triggered}]",
+        f"강한 시그널 {len(fired)}종 발화:",
+    ]
+    for r in fired:
+        label = _METRIC_LABEL.get(r["metric"], r["metric"])
+        v = r.get("value")
+        mu = r.get("baseline_mu")
+        sigma = r.get("baseline_sigma")
+        z = r.get("z_score")
+        v_text = f"{v:.2f}" if v is not None else "N/A"
+        if mu is not None and sigma is not None and z is not None:
+            lines.append(f"• {label} {v_text} (μ={mu:.2f}, σ={sigma:.2f}) z={z:.1f}")
+        else:
+            lines.append(f"• {label} {v_text}")
+
+    # drift 페이로드 — 어떤 전략이 변동했는지 한 줄
+    for r in fired:
+        if r["metric"] == "drift":
+            wn = (r.get("payload") or {}).get("weights_now") or {}
+            wp = (r.get("payload") or {}).get("weights_prev") or {}
+            if wn and wp:
+                diffs = {k: wn.get(k, 0) - wp.get(k, 0) for k in (set(wn) | set(wp))}
+                top = sorted(diffs.items(), key=lambda kv: abs(kv[1]), reverse=True)[:2]
+                detail = ", ".join(f"{k} {'+' if d>=0 else ''}{d*100:.0f}%p" for k, d in top)
+                lines.append("")
+                lines.append(f"요인: {detail}")
+            break
+
+    lines.append("")
+    lines.append(f"[자세히 보기] ({LOTTO_URL}/agent)")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def _format_signal_digest(digest: Dict[str, Any]) -> str:
+    """일일 요약 메시지. 발화 0건이면 빈 문자열 (발송 skip 신호)."""
+    fired = int(digest.get("fired", 0))
+    if fired == 0:
+        return ""
+
+    signals_list = digest.get("signals", [])
+    evaluated = digest.get("evaluated", 0)
+
+    lines = [
+        "📊 로또 일일 요약 (지난 24h)",
+        "",
+        f"평가 {evaluated}회 / 발화 {fired}회",
+    ]
+    for s in signals_list:
+        label = _METRIC_LABEL.get(s["metric"], s["metric"])
+        z = s.get("z_score")
+        when = (s.get("triggered_at") or "")[11:16]  # HH:MM
+        z_text = f"z={z:.1f}" if z is not None else "z=-"
+        lines.append(f"• {label:14s} {s['fire_level']:6s} {z_text}  ({when})")
+
+    weights_trend = digest.get("weights_trend") or {}
+    if weights_trend:
+        lines += ["", "전략 가중치 추세 (최근 8회 baseline):"]
+        for strategy, delta in sorted(weights_trend.items(), key=lambda kv: -abs(kv[1])):
+            arrow = "↑" if delta > 0.01 else ("↓" if delta < -0.01 else "→")
+            lines.append(f"  {strategy:12s} {arrow} {delta*100:+.0f}%")
+
+    return "\n".join(lines)
+
+
+async def send_urgent_signal(event: Dict[str, Any]) -> None:
+    text = _format_urgent_signal(event)
+    try:
+        await send_raw(text)
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"[telegram_lotto] urgent signal send failed: {e}")
+
+
+async def send_signal_summary(digest: Dict[str, Any]) -> None:
+    text = _format_signal_digest(digest)
+    if not text:
+        return  # 발화 0건이면 발송 skip
+    try:
+        await send_raw(text)
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"[telegram_lotto] digest send failed: {e}")
+
+
+# ---------- Weight Evolver 주간 리포트 ----------
+
+_DAY_NAMES = ["월", "화", "수", "목", "금", "토"]
+_METRIC_NAMES = ["freq", "finger", "gap", "cooccur", "divers"]
+_REASON_LABEL = {
+    "winner_4plus": "4개 이상 일치 → base 교체",
+    "ema_blend": "3개 일치 → EMA blend (0.3)",
+    "unchanged": "유효 성과 없음 → base 유지",
+    "cold_start": "초기 균등 적용",
+}
+
+
+def _format_evolution_report(eval_result: Dict[str, Any], current_base: List[float]) -> str:
+    """주간 weight evolution 텔레그램 메시지. ok=False 또는 winner 없으면 빈 문자열."""
+    if not eval_result or "winner" not in eval_result:
+        return ""
+
+    draw_no = eval_result.get("draw_no", "?")
+    winner = eval_result["winner"]
+    new_base = eval_result.get("new_base") or [0.0] * 5
+    reason = eval_result.get("update_reason", "")
+    dow = winner.get("day_of_week", 0)
+    day_name = _DAY_NAMES[dow] if 0 <= dow < len(_DAY_NAMES) else "?"
+
+    lines = [
+        f"🧬 로또 학습 주간 리포트 ({draw_no}회차)",
+        "",
+        f"이번주 시도: 6일 × {winner.get('n_picks', 5)}세트",
+        "",
+        f"🏆 Winner: {day_name}요일",
+        f"  W = [" + ", ".join(
+            f"{name} {w:.2f}" for name, w in zip(_METRIC_NAMES, winner["weight"])
+        ) + "]",
+        f"  최고 적중: {winner.get('max_correct', 0)}개 일치 (max={winner.get('max_correct', 0)})",
+        f"  평균 점수: {winner.get('avg_score', 0):.2f}",
+        "",
+        f"📊 다음주 base 변경 ({reason}):",
+    ]
+    # 우선순위: eval_result.previous_base > current_base (eval 직후 stale) > 균등 fallback
+    base_now = eval_result.get("previous_base") or current_base or [0.2] * 5
+    for i, (cur, new) in enumerate(zip(base_now, new_base)):
+        diff = new - cur
+        if abs(diff) < 0.005:
+            marker = "="
+        elif diff > 0:
+            marker = "+" if diff < 0.05 else "++"
+        else:
+            marker = "-" if diff > -0.05 else "--"
+        lines.append(f"  {_METRIC_NAMES[i]:8s} {cur:.2f} → {new:.2f}  ({marker})")
+    lines.append("")
+    lines.append(f"  → {_REASON_LABEL.get(reason, reason)}")
+    lines.append("")
+    lines.append(f"[웹에서 차트 보기] ({LOTTO_URL}/evolver)")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+async def send_evolution_report(eval_result: Dict[str, Any], current_base: List[float]) -> None:
+    text = _format_evolution_report(eval_result, current_base)
+    if not text:
+        return
+    try:
+        await send_raw(text)
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"[telegram_lotto] evolution report send failed: {e}")

agent-office/app/routers/notify.py

@@ -0,0 +1,20 @@
+"""다른 서비스가 트리거하는 웹훅 — 현재 lotto-backend → 텔레그램 푸시."""
+from typing import List
+from fastapi import APIRouter
+from pydantic import BaseModel
+from ..notifiers.telegram_lotto import send_prize_alert
+
+router = APIRouter(prefix="/api/agent-office/notify")
+
+
+class LottoPrizeEvent(BaseModel):
+    draw_no: int
+    match_count: int
+    numbers: List[int]
+    purchase_id: int
+
+
+@router.post("/lotto-prize")
+async def lotto_prize(body: LottoPrizeEvent):
+    await send_prize_alert(body.model_dump())
+    return {"ok": True}

agent-office/app/scheduler.py

@@ -5,16 +5,116 @@ from .agents import AGENT_REGISTRY
 
 scheduler = AsyncIOScheduler(timezone="Asia/Seoul")
 
-async def _check_idle_breaks():
-    for agent in AGENT_REGISTRY.values():
-        await agent.check_idle_break()
-
 async def _run_stock_schedule():
     agent = AGENT_REGISTRY.get("stock")
     if agent:
         await agent.on_schedule()
 
+async def _run_stock_screener():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("stock")
+    if agent:
+        await agent.on_screener_schedule()
+
+async def _run_stock_ai_news():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("stock")
+    if agent:
+        await agent.on_ai_news_schedule()
+
+async def _run_insta_schedule():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("insta")
+    if agent:
+        await agent.on_schedule()
+
+
+async def _run_insta_trends_collect():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("insta")
+    if agent:
+        await agent.on_command("collect_trends", {})
+
+async def _run_lotto_schedule():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("lotto")
+    if agent:
+        await agent.on_schedule()
+
+async def _run_lotto_light_check():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("lotto")
+    if agent:
+        await agent.run_signal_check(source="light")
+
+async def _run_lotto_sim_check():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("lotto")
+    if agent:
+        await agent.run_signal_check(source="sim")
+
+async def _run_lotto_deep_check():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("lotto")
+    if agent:
+        await agent.run_signal_check(source="deep")
+
+async def _run_lotto_daily_digest():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("lotto")
+    if agent:
+        await agent.run_daily_digest()
+
+async def _run_lotto_weekly_evolution_report():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("lotto")
+    if agent:
+        await agent.run_weekly_evolution_report()
+
+async def _run_lotto_sync_evolver_activity():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("lotto")
+    if agent:
+        await agent.sync_evolver_activity()
+
+async def _run_youtube_research():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("youtube")
+    if agent:
+        await agent.on_schedule()
+
+async def _send_youtube_weekly_report():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("youtube")
+    if agent:
+        await agent.send_weekly_report()
+
+async def _poll_pipelines():
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("youtube_publisher")
+    if agent:
+        await agent.poll_state_changes()
+
 def init_scheduler():
-    scheduler.add_job(_run_stock_schedule, "cron", hour=8, minute=0, id="stock_news")
-    scheduler.add_job(_check_idle_breaks, "interval", seconds=60, id="idle_check")
+    scheduler.add_job(_run_stock_schedule, "cron", hour=7, minute=30, id="stock_news")
+    scheduler.add_job(
+        _run_stock_screener,
+        "cron",
+        day_of_week="mon-fri",
+        hour=16,
+        minute=30,
+        id="stock_screener",
+    )
+    scheduler.add_job(
+        _run_stock_ai_news,
+        "cron",
+        day_of_week="mon-fri",
+        hour=8,
+        minute=0,
+        id="stock_ai_news_sentiment",
+    )
+    scheduler.add_job(_run_insta_schedule, "cron", hour=9, minute=30, id="insta_pipeline")
+    # 외부 트렌드 수집은 장 마감 후 16:40 — 9시 주식 활발 시간대 NAS 자원 회피.
+    # screener(16:30)와 10분 스태거: Celeron 2C/2.0GHz 동시 실행 시 CPU 폭주 방지 (CHECK_POINT FU-A)
+    scheduler.add_job(_run_insta_trends_collect, "cron", hour=16, minute=40, id="insta_trends_collect")
+    scheduler.add_job(_run_lotto_schedule,       "cron", day_of_week="mon", hour=9, minute=5, id="lotto_curate")
+    scheduler.add_job(_run_lotto_light_check,   "cron", hour=9, minute=15, id="lotto_light_check")
+    scheduler.add_job(_run_lotto_sim_check,     "cron", minute=15, hour="0,4,8,12,16,20", id="lotto_sim_check")
+    scheduler.add_job(_run_lotto_deep_check,    "cron", day_of_week="sun,wed", hour=21, minute=15, id="lotto_deep_check")
+    scheduler.add_job(_run_lotto_daily_digest,  "cron", hour=9, minute=25, id="lotto_digest")
+    scheduler.add_job(_run_lotto_weekly_evolution_report, "cron", day_of_week="sat", hour=22, minute=15, id="lotto_evolution_weekly")
+    scheduler.add_job(
+        _run_lotto_sync_evolver_activity,
+        "cron", hour=9, minute=30,
+        id="lotto_evolver_activity_sync",
+    )
+    scheduler.add_job(_run_youtube_research,     "cron", hour=9, minute=10, id="youtube_research")
+    scheduler.add_job(_send_youtube_weekly_report, "cron", day_of_week="mon", hour=8, minute=0, id="youtube_weekly_report")
+    scheduler.add_job(_poll_pipelines, "interval", seconds=30, id="pipeline_poll")
     scheduler.start()

agent-office/app/service_proxy.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 import httpx
 from typing import Any, Dict, List, Optional
 
-from .config import STOCK_LAB_URL, MUSIC_LAB_URL
+from .config import STOCK_URL, MUSIC_LAB_URL, INSTA_LAB_URL, REALESTATE_LAB_URL
 
 _client = httpx.AsyncClient(timeout=30.0)
 
@@ -9,15 +9,82 @@ async def fetch_stock_news(limit: int = 10, category: str = None) -> List[Dict[s
     params = {"limit": limit}
     if category:
         params["category"] = category
-    resp = await _client.get(f"{STOCK_LAB_URL}/api/stock/news", params=params)
+    resp = await _client.get(f"{STOCK_URL}/api/stock/news", params=params)
     resp.raise_for_status()
     return resp.json()
 
 async def fetch_stock_indices() -> Dict[str, Any]:
-    resp = await _client.get(f"{STOCK_LAB_URL}/api/stock/indices")
+    resp = await _client.get(f"{STOCK_URL}/api/stock/indices")
     resp.raise_for_status()
     return resp.json()
 
+async def summarize_stock_news(limit: int = 15) -> Dict[str, Any]:
+    """stock의 AI 요약 엔드포인트 호출.
+    반환: {"summary": str, "tokens": {...}, "model": str, "duration_ms": int, "article_count": int}
+    """
+    # stock 내부 Ollama 호출이 180s까지 가능하므로 여유있게 200s
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=200.0) as client:
+        resp = await client.post(
+            f"{STOCK_URL}/api/stock/news/summarize",
+            json={"limit": limit},
+        )
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.json()
+
+
+async def refresh_screener_snapshot() -> Dict[str, Any]:
+    """stock의 KRX 일봉 스냅샷 갱신 (스크리너 실행 전 호출).
+
+    네이버 금융 일괄 다운로드라 보통 30~120s, 여유있게 180s.
+    """
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=180.0) as client:
+        resp = await client.post(f"{STOCK_URL}/api/stock/screener/snapshot/refresh")
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.json()
+
+
+async def refresh_ai_news_sentiment() -> Dict[str, Any]:
+    """stock의 AI 뉴스 sentiment 분석 트리거 (08:00 cron).
+
+    네이버 100종목 스크래핑 + Claude Haiku 100콜 병렬 = 약 30-60초.
+    여유있게 240s timeout.
+    """
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=240.0) as client:
+        resp = await client.post(
+            f"{STOCK_URL}/api/stock/screener/snapshot/refresh-news-sentiment"
+        )
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.json()
+
+
+async def run_stock_screener(mode: str = "auto") -> Dict[str, Any]:
+    """stock의 스크리너 실행.
+
+    반환 status:
+      - 'skipped_holiday': 공휴일/주말 — telegram_payload 없음
+      - 'success': telegram_payload 동봉
+    엔진 자체는 수 초 내 끝나지만, 컨텍스트 로드+200종목 처리 여유 180s.
+    """
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=180.0) as client:
+        resp = await client.post(
+            f"{STOCK_URL}/api/stock/screener/run",
+            json={"mode": mode},
+        )
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.json()
+
+
+async def scrape_stock_news() -> Dict[str, Any]:
+    """stock의 수동 뉴스 스크랩 트리거 — DB에 최신 뉴스 저장.
+
+    아침 브리핑 직전 호출하여 어제 데이터가 아닌 오늘 새벽 뉴스를 보장한다.
+    네이버 금융 단일 요청이라 보통 수 초 내 완료, 여유있게 60s.
+    """
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=60.0) as client:
+        resp = await client.post(f"{STOCK_URL}/api/stock/scrap")
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.json()
+
 async def generate_music(payload: dict) -> Dict[str, Any]:
     resp = await _client.post(f"{MUSIC_LAB_URL}/api/music/generate", json=payload)
     resp.raise_for_status()
@@ -32,3 +99,298 @@ async def get_music_credits() -> Dict[str, Any]:
     resp = await _client.get(f"{MUSIC_LAB_URL}/api/music/credits")
     resp.raise_for_status()
     return resp.json()
+
+
+# --- insta-lab ---
+
+async def insta_collect(categories: Optional[list] = None) -> Dict[str, Any]:
+    """뉴스 수집 트리거 → task_id 반환."""
+    payload = {"categories": categories} if categories else {}
+    resp = await _client.post(f"{INSTA_LAB_URL}/api/insta/news/collect", json=payload)
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def insta_extract(categories: Optional[list] = None) -> Dict[str, Any]:
+    payload = {"categories": categories} if categories else {}
+    resp = await _client.post(f"{INSTA_LAB_URL}/api/insta/keywords/extract", json=payload)
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def insta_list_keywords(category: Optional[str] = None,
+                              used: Optional[bool] = None) -> List[Dict[str, Any]]:
+    params: Dict[str, Any] = {}
+    if category:
+        params["category"] = category
+    if used is not None:
+        params["used"] = "true" if used else "false"
+    resp = await _client.get(f"{INSTA_LAB_URL}/api/insta/keywords", params=params)
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json().get("items", [])
+
+
+async def insta_get_keyword(keyword_id: int) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+    items = await insta_list_keywords()
+    for it in items:
+        if it["id"] == keyword_id:
+            return it
+    return None
+
+
+async def insta_create_slate(keyword: str, category: str, keyword_id: Optional[int] = None) -> Dict[str, Any]:
+    resp = await _client.post(
+        f"{INSTA_LAB_URL}/api/insta/slates",
+        json={"keyword": keyword, "category": category, "keyword_id": keyword_id},
+    )
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def insta_task_status(task_id: str) -> Dict[str, Any]:
+    resp = await _client.get(f"{INSTA_LAB_URL}/api/insta/tasks/{task_id}")
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def insta_get_slate(slate_id: int) -> Dict[str, Any]:
+    resp = await _client.get(f"{INSTA_LAB_URL}/api/insta/slates/{slate_id}")
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def insta_get_asset_bytes(slate_id: int, page: int) -> bytes:
+    """카드 PNG 바이트를 가져와 텔레그램 미디어 그룹에 첨부."""
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=30) as client:
+        resp = await client.get(f"{INSTA_LAB_URL}/api/insta/slates/{slate_id}/assets/{page}")
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.content
+
+
+async def insta_collect_trends(categories: Optional[list] = None) -> Dict[str, Any]:
+    payload = {"categories": categories} if categories else {}
+    resp = await _client.post(f"{INSTA_LAB_URL}/api/insta/trends/collect", json=payload)
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def insta_list_trends(source: Optional[str] = None,
+                            category: Optional[str] = None,
+                            days: int = 1) -> List[Dict[str, Any]]:
+    params: Dict[str, Any] = {"days": days}
+    if source:
+        params["source"] = source
+    if category:
+        params["category"] = category
+    resp = await _client.get(f"{INSTA_LAB_URL}/api/insta/trends", params=params)
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json().get("items", [])
+
+
+async def insta_get_preferences() -> Dict[str, float]:
+    resp = await _client.get(f"{INSTA_LAB_URL}/api/insta/preferences")
+    resp.raise_for_status()
+    return {p["category"]: p["weight"] for p in resp.json().get("categories", [])}
+
+
+async def insta_put_preferences(weights: Dict[str, float]) -> Dict[str, Any]:
+    resp = await _client.put(
+        f"{INSTA_LAB_URL}/api/insta/preferences",
+        json={"categories": weights},
+    )
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+# --- realestate-lab ---
+
+async def realestate_collect() -> Dict[str, Any]:
+    """청약 공고 수동 수집 트리거"""
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=120.0) as client:
+        resp = await client.post(f"{REALESTATE_LAB_URL}/api/realestate/collect")
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.json()
+
+
+async def realestate_matches(limit: int = 20) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """realestate-lab의 GET /api/realestate/matches 호출."""
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=10) as client:
+        resp = await client.get(
+            f"{REALESTATE_LAB_URL}/api/realestate/matches",
+            params={"size": limit},
+        )
+        resp.raise_for_status()
+        data = resp.json()
+        return data.get("items", [])
+
+
+async def realestate_dashboard() -> Dict[str, Any]:
+    resp = await _client.get(f"{REALESTATE_LAB_URL}/api/realestate/dashboard")
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def realestate_mark_read(match_id: int) -> Dict[str, Any]:
+    resp = await _client.patch(f"{REALESTATE_LAB_URL}/api/realestate/matches/{match_id}/read")
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def realestate_bookmark_toggle(announcement_id: int) -> Dict[str, Any]:
+    """realestate-lab의 PATCH /api/realestate/announcements/{id}/bookmark 호출."""
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=10) as client:
+        resp = await client.patch(
+            f"{REALESTATE_LAB_URL}/api/realestate/announcements/{announcement_id}/bookmark"
+        )
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.json()
+
+
+# --- lotto-backend ---
+
+async def lotto_candidates(n: int = 20) -> Dict[str, Any]:
+    from .config import LOTTO_BACKEND_URL
+    resp = await _client.get(f"{LOTTO_BACKEND_URL}/api/lotto/curator/candidates", params={"n": n})
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def lotto_context() -> Dict[str, Any]:
+    from .config import LOTTO_BACKEND_URL
+    resp = await _client.get(f"{LOTTO_BACKEND_URL}/api/lotto/curator/context")
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def lotto_save_briefing(payload: dict) -> Dict[str, Any]:
+    from .config import LOTTO_BACKEND_URL
+    resp = await _client.post(f"{LOTTO_BACKEND_URL}/api/lotto/briefing", json=payload)
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def lotto_review_latest() -> Optional[Dict[str, Any]]:
+    from .config import LOTTO_BACKEND_URL
+    resp = await _client.get(f"{LOTTO_BACKEND_URL}/api/lotto/review/latest")
+    if resp.status_code == 404:
+        return None
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def lotto_review_by_draw(draw_no: int) -> Optional[Dict[str, Any]]:
+    from .config import LOTTO_BACKEND_URL
+    resp = await _client.get(f"{LOTTO_BACKEND_URL}/api/lotto/review/{draw_no}")
+    if resp.status_code == 404:
+        return None
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def lotto_reviews_history(limit: int = 10) -> List[Dict[str, Any]]:
+    from .config import LOTTO_BACKEND_URL
+    resp = await _client.get(
+        f"{LOTTO_BACKEND_URL}/api/lotto/review/history",
+        params={"limit": limit},
+    )
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json().get("reviews", [])
+
+
+# --- music-lab pipeline (YouTube publisher orchestration) ---
+
+async def list_active_pipelines() -> list[dict]:
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=15) as client:
+        resp = await client.get(f"{MUSIC_LAB_URL}/api/music/pipeline?status=active")
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.json().get("pipelines", [])
+
+
+async def get_pipeline(pid: int) -> dict:
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=15) as client:
+        resp = await client.get(f"{MUSIC_LAB_URL}/api/music/pipeline/{pid}")
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.json()
+
+
+async def post_pipeline_feedback(pid: int, step: str, intent: str,
+                                 feedback_text: Optional[str] = None) -> dict:
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=15) as client:
+        resp = await client.post(
+            f"{MUSIC_LAB_URL}/api/music/pipeline/{pid}/feedback",
+            json={"step": step, "intent": intent, "feedback_text": feedback_text},
+        )
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.json()
+
+
+async def save_pipeline_telegram_msg(pid: int, step: str, msg_id: int) -> None:
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=10) as client:
+        await client.patch(
+            f"{MUSIC_LAB_URL}/api/music/pipeline/{pid}/telegram-msg",
+            json={"step": step, "message_id": msg_id},
+        )
+
+
+async def lookup_pipeline_by_msg(msg_id: int) -> Optional[dict]:
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=10) as client:
+        resp = await client.get(f"{MUSIC_LAB_URL}/api/music/pipeline/lookup-by-msg/{msg_id}")
+        if resp.status_code == 200:
+            return resp.json()
+        return None
+
+
+async def lotto_best() -> List[Dict[str, Any]]:
+    """GET /api/lotto/best — best_picks 20개 (numbers + scores 5종)."""
+    from .config import LOTTO_BACKEND_URL
+    resp = await _client.get(f"{LOTTO_BACKEND_URL}/api/lotto/best")
+    resp.raise_for_status()
+    data = resp.json()
+    items = data.get("items") if isinstance(data, dict) else data
+    return items or []
+
+
+async def lotto_strategy_weights() -> Dict[str, float]:
+    """GET /api/lotto/strategy/weights — 전략별 가중치 dict."""
+    from .config import LOTTO_BACKEND_URL
+    resp = await _client.get(f"{LOTTO_BACKEND_URL}/api/lotto/strategy/weights")
+    resp.raise_for_status()
+    data = resp.json()
+    weights = data.get("weights") if isinstance(data, dict) else data
+    if isinstance(weights, list):
+        return {item["strategy"]: float(item["weight"]) for item in weights}
+    return {k: float(v) for k, v in (weights or {}).items()}
+
+
+async def lotto_latest_draw() -> Optional[int]:
+    """GET /api/lotto/latest — 최신 회차 번호만 반환."""
+    from .config import LOTTO_BACKEND_URL
+    try:
+        resp = await _client.get(f"{LOTTO_BACKEND_URL}/api/lotto/latest")
+        resp.raise_for_status()
+        data = resp.json()
+        # /api/lotto/latest 응답 키: {"drawNo": N, ...}
+        # 하위 호환을 위해 drawNo, draw_no, drwNo, draw 순서로 시도
+        for key in ("drawNo", "draw_no", "drwNo", "draw"):
+            if isinstance(data, dict) and data.get(key):
+                return int(data[key])
+        return None
+    except Exception:
+        return None
+
+
+async def lotto_evolver_status() -> Dict[str, Any]:
+    """GET /api/lotto/evolver/status — 이번주 trials + 다음주 base 정보."""
+    from .config import LOTTO_BACKEND_URL
+    resp = await _client.get(f"{LOTTO_BACKEND_URL}/api/lotto/evolver/status")
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.json()
+
+
+async def lotto_evolver_evaluate() -> Dict[str, Any]:
+    """POST /api/lotto/evolver/evaluate-now — 회고 트리거 (텔레그램 리포트용)."""
+    from .config import LOTTO_BACKEND_URL
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=60.0) as client:
+        resp = await client.post(f"{LOTTO_BACKEND_URL}/api/lotto/evolver/evaluate-now")
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.json()

agent-office/app/telegram/__init__.py

@@ -0,0 +1,19 @@
+"""Telegram 통합 메시지 패키지."""
+from .agent_registry import AGENT_META, get_agent_meta, register_agent
+from .messaging import send_agent_message, send_approval_request, send_raw
+from .router import parse_command, resolve_agent_command, HELP_TEXT
+from .webhook import handle_webhook, setup_webhook
+
+__all__ = [
+    "send_agent_message",
+    "send_approval_request",
+    "send_raw",
+    "handle_webhook",
+    "setup_webhook",
+    "get_agent_meta",
+    "register_agent",
+    "AGENT_META",
+    "parse_command",
+    "resolve_agent_command",
+    "HELP_TEXT",
+]

agent-office/app/telegram/agent_registry.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+"""에이전트 메타 등록소."""
+
+AGENT_META = {
+    "stock": {
+        "display_name": "주식 트레이더",
+        "emoji": "📈",
+        "color": "#4488cc",
+    },
+    "music": {
+        "display_name": "음악 프로듀서",
+        "emoji": "🎵",
+        "color": "#44aa88",
+    },
+    "lotto": {
+        "emoji": "🎱",
+        "display_name": "로또 큐레이터",
+    },
+    "realestate": {
+        "display_name": "청약 애널리스트",
+        "emoji": "🏢",
+        "color": "#f43f5e",
+    },
+}
+
+
+def get_agent_meta(agent_id: str) -> dict:
+    return AGENT_META.get(
+        agent_id,
+        {"display_name": agent_id, "emoji": "🤖", "color": "#888"},
+    )
+
+
+def register_agent(agent_id: str, display_name: str, emoji: str, color: str = "#888"):
+    """향후 에이전트 동적 등록용"""
+    AGENT_META[agent_id] = {
+        "display_name": display_name,
+        "emoji": emoji,
+        "color": color,
+    }

agent-office/app/telegram/client.py

@@ -0,0 +1,18 @@
+"""Telegram Bot API 저수준 래퍼."""
+import httpx
+
+from ..config import TELEGRAM_BOT_TOKEN, TELEGRAM_CHAT_ID, TELEGRAM_WEBHOOK_URL
+
+_BASE = "https://api.telegram.org/bot"
+
+
+def _enabled() -> bool:
+    return bool(TELEGRAM_BOT_TOKEN and TELEGRAM_CHAT_ID)
+
+
+async def api_call(method: str, payload: dict) -> dict:
+    if not _enabled():
+        return {"ok": False, "description": "Telegram not configured"}
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
+        resp = await client.post(f"{_BASE}{TELEGRAM_BOT_TOKEN}/{method}", json=payload)
+        return resp.json()

agent-office/app/telegram/conversational.py

@@ -0,0 +1,182 @@
+"""텔레그램 자연어 대화 핸들러 — Claude + 프롬프트 캐싱.
+
+구조:
+- system prompt(정적) + 최근 대화 이력 + 마지막 user turn
+- system과 history 끝 블록에 cache_control=ephemeral 적용 → 5분 TTL 프롬프트 캐시
+- 평가를 위해 토큰·캐시·latency를 DB에 기록
+"""
+import asyncio
+import time
+from typing import Optional
+
+import httpx
+
+from ..config import (
+    ANTHROPIC_API_KEY,
+    CONVERSATION_MODEL,
+    CONVERSATION_HISTORY_LIMIT,
+    CONVERSATION_RATE_PER_MIN,
+    TELEGRAM_CHAT_ID,
+    TELEGRAM_WIFE_CHAT_ID,
+)
+from ..db import (
+    save_conversation_message,
+    get_conversation_history,
+    count_recent_user_messages,
+)
+
+API_URL = "https://api.anthropic.com/v1/messages"
+
+SYSTEM_PROMPT = """당신은 'gahusb' 개인 웹 플랫폼의 AI 비서입니다. 텔레그램을 통해 CEO(주인)와 그의 가족과 대화합니다.
+
+역할과 성격:
+- 따뜻하지만 간결합니다. 텔레그램에서 읽기 쉽게 2~5문장 위주로 답합니다.
+- 농담과 위트를 섞되 공손하게. 이모지는 상황에 맞게 1~2개만.
+- 모르는 것은 솔직히 모른다고 하고, 추측은 명시합니다.
+
+플랫폼 컨텍스트(대답에 자연스럽게 참고):
+- 주식 에이전트: 뉴스 요약·시장 브리핑·포트폴리오 관리
+- 음악 에이전트: AI 음악 생성(Suno/MusicGen)
+- 블로그 에이전트: 키워드 리서치·포스트 생성·품질 리뷰
+- 청약 에이전트: 부동산 청약 공고 수집·매칭
+- 명령은 `/help`, `/agents`, `/status`, `/stock.brief` 같은 슬래시 형식이 있습니다. 사용자가 요청을 설명만 하면 해당 명령을 안내해 주세요.
+
+응답 규칙:
+- 장문 설명 금지. 스크롤을 넘기지 않을 분량.
+- 에이전트 실행을 부탁받으면 지금 이 채널은 '대화'만 가능함을 알리고, 정확한 슬래시 명령을 한 줄로 제시하세요.
+- HTML·마크다운 태그 없이 평문으로 답합니다."""
+
+
+_rate_lock = asyncio.Lock()
+
+
+def is_whitelisted(chat_id: str) -> bool:
+    allowed = {str(x) for x in (TELEGRAM_CHAT_ID, TELEGRAM_WIFE_CHAT_ID) if x}
+    return str(chat_id) in allowed
+
+
+async def _check_rate_limit(chat_id: str) -> bool:
+    async with _rate_lock:
+        count = count_recent_user_messages(chat_id, seconds=60)
+        return count < CONVERSATION_RATE_PER_MIN
+
+
+async def _call_claude(messages: list) -> dict:
+    """Anthropic Messages API 호출 (prompt caching beta)."""
+    headers = {
+        "x-api-key": ANTHROPIC_API_KEY,
+        "anthropic-version": "2023-06-01",
+        "anthropic-beta": "prompt-caching-2024-07-31",
+        "content-type": "application/json",
+    }
+    # system: cache_control 적용하여 정적 프롬프트 캐싱
+    system_blocks = [
+        {
+            "type": "text",
+            "text": SYSTEM_PROMPT,
+            "cache_control": {"type": "ephemeral"},
+        }
+    ]
+    payload = {
+        "model": CONVERSATION_MODEL,
+        "max_tokens": 1024,
+        "system": system_blocks,
+        "messages": messages,
+    }
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=60) as client:
+        r = await client.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
+        r.raise_for_status()
+        return r.json()
+
+
+def _build_messages(history: list, user_text: str) -> list:
+    """history: [{role, content(str)}, ...]. 가장 오래된 턴을 제외한 나머지 히스토리 끝 블록에
+    cache_control을 추가하여 누적 이력을 캐시한다."""
+    msgs: list = []
+    for h in history:
+        msgs.append({"role": h["role"], "content": [{"type": "text", "text": h["content"]}]})
+    # 히스토리 마지막 블록에 cache_control → 이전 대화를 캐시
+    if msgs:
+        last = msgs[-1]["content"][-1]
+        last["cache_control"] = {"type": "ephemeral"}
+    msgs.append({"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": user_text}]})
+    return msgs
+
+
+async def maybe_route_to_pipeline(message: dict) -> bool:
+    """파이프라인 텔레그램 메시지에 대한 reply 인 경우 youtube_publisher 로 라우팅.
+
+    Returns True if message was routed (caller should stop further processing).
+    """
+    reply_to = message.get("reply_to_message") or {}
+    msg_id = reply_to.get("message_id")
+    if not msg_id:
+        return False
+    from .. import service_proxy
+    try:
+        link = await service_proxy.lookup_pipeline_by_msg(msg_id)
+    except Exception:
+        return False
+    if not link:
+        return False
+    from ..agents import AGENT_REGISTRY
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("youtube_publisher")
+    if not agent:
+        return False
+    pipeline_id = link.get("pipeline_id")
+    step = link.get("step")
+    if pipeline_id is None or not step:
+        return False
+    await agent.on_telegram_reply(pipeline_id, step, message.get("text", ""))
+    return True
+
+
+async def respond_to_message(chat_id: str, user_text: str) -> Optional[str]:
+    """자연어 메시지에 응답. 실패 시 사용자에게 돌려줄 문자열 반환(또는 None = 무시)."""
+    if not ANTHROPIC_API_KEY:
+        return None  # 기능 비활성
+
+    if not is_whitelisted(chat_id):
+        return None  # 모르는 사용자 무시
+
+    if not await _check_rate_limit(chat_id):
+        return "⏳ 잠시만요, 너무 빠릅니다. 분당 몇 번만 대화해 주세요."
+
+    history = get_conversation_history(chat_id, limit=CONVERSATION_HISTORY_LIMIT)
+    messages = _build_messages(history, user_text)
+
+    started = time.monotonic()
+    try:
+        resp = await _call_claude(messages)
+    except httpx.HTTPStatusError as e:
+        body = e.response.text[:200] if e.response is not None else ""
+        return f"⚠️ Claude 호출 실패: {e.response.status_code} {body}"
+    except Exception as e:
+        return f"⚠️ 응답 생성 중 오류: {type(e).__name__}"
+    latency_ms = int((time.monotonic() - started) * 1000)
+
+    try:
+        reply = "".join(
+            blk.get("text", "") for blk in resp.get("content", []) if blk.get("type") == "text"
+        ).strip()
+    except Exception:
+        reply = ""
+    if not reply:
+        reply = "(빈 응답)"
+
+    usage = resp.get("usage", {}) or {}
+    t_in = int(usage.get("input_tokens", 0) or 0)
+    t_out = int(usage.get("output_tokens", 0) or 0)
+    c_read = int(usage.get("cache_read_input_tokens", 0) or 0)
+    c_write = int(usage.get("cache_creation_input_tokens", 0) or 0)
+
+    # 기록: user 먼저, assistant 나중 (순서 보존)
+    save_conversation_message(chat_id, "user", user_text)
+    save_conversation_message(
+        chat_id, "assistant", reply,
+        model=CONVERSATION_MODEL,
+        tokens_input=t_in, tokens_output=t_out,
+        cache_read=c_read, cache_write=c_write,
+        latency_ms=latency_ms,
+    )
+    return reply

agent-office/app/telegram/formatter.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+"""에이전트 메시지 포맷팅."""
+from html import escape as _h
+from typing import Literal, Optional
+
+from .agent_registry import get_agent_meta
+
+MessageKind = Literal["report", "alert", "approval", "error", "info"]
+
+KIND_ICONS = {
+    "report": "📊",
+    "alert": "🔔",
+    "approval": "✋",
+    "error": "⚠️",
+    "info": "ℹ️",
+}
+
+
+def format_agent_message(
+    agent_id: str,
+    kind: MessageKind,
+    title: str,
+    body: str,
+    metadata: Optional[dict] = None,
+    body_is_html: bool = False,
+) -> str:
+    meta = get_agent_meta(agent_id)
+    icon = KIND_ICONS.get(kind, "")
+    header = f"{icon} <b>[{_h(meta['emoji'])} {_h(meta['display_name'])}]</b> {_h(title)}"
+
+    # Telegram 단일 메시지 4096자 제한 대응 (헤더/푸터 여유 512자 확보)
+    # body_is_html=True 면 호출자가 이미 HTML-safe하게 구성한 것으로 간주 (예: <a> 링크 포함)
+    safe_body = body if body_is_html else _h(body)
+    if len(safe_body) > 3500:
+        safe_body = safe_body[:3500] + "\n…(생략)"
+
+    lines = [header, "━" * 20, safe_body]
+
+    if metadata:
+        footer_parts = []
+        if "tokens" in metadata:
+            footer_parts.append(f"🧮 {metadata['tokens']:,} tokens")
+        if "duration_ms" in metadata:
+            seconds = metadata["duration_ms"] / 1000
+            footer_parts.append(f"⏱ {seconds:.1f}s")
+        if "model" in metadata:
+            footer_parts.append(f"🤖 {metadata['model']}")
+        if footer_parts:
+            lines.append("")
+            lines.append(f"<i>{_h(' · '.join(footer_parts))}</i>")
+
+    return "\n".join(lines)

agent-office/app/telegram/messaging.py

@@ -0,0 +1,83 @@
+"""고수준 메시지 전송 API."""
+import uuid
+from typing import Optional
+
+from ..config import TELEGRAM_CHAT_ID
+from ..db import save_telegram_callback
+from .client import _enabled, api_call
+from .formatter import MessageKind, format_agent_message
+
+
+async def send_raw(
+    text: str,
+    reply_markup: Optional[dict] = None,
+    chat_id: Optional[str] = None,
+    parse_mode: str = "HTML",
+) -> dict:
+    """가장 저수준. 원문 텍스트 그대로 전송. chat_id 생략 시 기본 TELEGRAM_CHAT_ID로.
+
+    parse_mode: 기본 'HTML'. MarkdownV2 페이로드(예: 스크리너) 전송 시 명시 지정.
+    """
+    if not _enabled():
+        return {"ok": False, "message_id": None}
+    payload = {
+        "chat_id": chat_id or TELEGRAM_CHAT_ID,
+        "text": text,
+        "parse_mode": parse_mode,
+    }
+    if reply_markup:
+        payload["reply_markup"] = reply_markup
+    result = await api_call("sendMessage", payload)
+    ok = result.get("ok", False)
+    return {
+        "ok": ok,
+        "message_id": result.get("result", {}).get("message_id") if ok else None,
+        "description": result.get("description") if not ok else None,
+        "error_code": result.get("error_code") if not ok else None,
+    }
+
+
+async def send_agent_message(
+    agent_id: str,
+    kind: MessageKind,
+    title: str,
+    body: str,
+    task_id: Optional[str] = None,
+    actions: Optional[list] = None,
+    metadata: Optional[dict] = None,
+    body_is_html: bool = False,
+) -> dict:
+    """통합 에이전트 메시지 API. 모든 에이전트가 이걸 씀.
+
+    body_is_html=True: 호출자가 이미 HTML-safe 포맷(링크 <a> 등) 구성한 경우.
+    """
+    text = format_agent_message(agent_id, kind, title, body, metadata, body_is_html=body_is_html)
+    reply_markup = None
+    if actions:
+        buttons = []
+        for action in actions:
+            cb_id = f"{action['action']}_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
+            save_telegram_callback(cb_id, task_id or "", agent_id)
+            buttons.append({"text": action["label"], "callback_data": cb_id})
+        reply_markup = {"inline_keyboard": [buttons]}
+    return await send_raw(text, reply_markup)
+
+
+async def send_approval_request(
+    agent_id: str,
+    task_id: str,
+    title: str,
+    detail: str,
+) -> dict:
+    """승인/거절 단축 헬퍼."""
+    return await send_agent_message(
+        agent_id=agent_id,
+        kind="approval",
+        title=title,
+        body=detail,
+        task_id=task_id,
+        actions=[
+            {"label": "✅ 승인", "action": "approve"},
+            {"label": "❌ 거절", "action": "reject"},
+        ],
+    )

agent-office/app/telegram/realestate_message.py

@@ -0,0 +1,93 @@
+"""청약 매칭 알림 — 텔레그램 메시지 포맷터 + 인라인 키보드 빌더."""
+import os
+from html import escape as _h
+from typing import Optional
+
+DASHBOARD_URL = os.getenv("REALESTATE_DASHBOARD_URL", "https://example.com/realestate")
+
+
+def _format_one_compact(m: dict) -> str:
+    score = m.get("match_score", 0)
+    name = _h(m.get("house_nm") or "(제목 없음)")
+    district = m.get("district") or ""
+    region = m.get("region_name") or ""
+    where = f"{region.split()[0] if region else ''} {district}".strip() or "위치 미상"
+    rstart = m.get("receipt_start") or ""
+    rend = m.get("receipt_end") or ""
+    return (
+        f"⭐ {score}점 — <b>{name}</b>\n"
+        f"📍 {_h(where)}  📅 {_h(rstart)} ~ {_h(rend)}"
+    )
+
+
+def _format_one_full(m: dict) -> str:
+    score = m.get("match_score", 0)
+    name = _h(m.get("house_nm") or "(제목 없음)")
+    district = m.get("district") or ""
+    region = m.get("region_name") or ""
+    flags = []
+    if m.get("is_speculative_area") == "Y":
+        flags.append("투기과열")
+    if m.get("is_price_cap") == "Y":
+        flags.append("분양가상한제")
+    flag_str = f" ({', '.join(flags)})" if flags else ""
+
+    rstart = m.get("receipt_start") or ""
+    rend = m.get("receipt_end") or ""
+    elig = m.get("eligible_types") or []
+    reasons = m.get("match_reasons") or []
+
+    where = f"{region.split()[0] if region else ''} {district}".strip() or "위치 미상"
+
+    lines = [
+        f"⭐ {score}점 — <b>{name}</b>",
+        f"📍 {_h(where)}{_h(flag_str)}",
+        f"📅 청약 {_h(rstart)} ~ {_h(rend)}",
+    ]
+    if elig:
+        lines.append(f"✓ 자격: {_h(', '.join(elig))}")
+    if reasons:
+        lines.append(f"💡 {_h(' / '.join(reasons[:4]))}")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def format_realestate_matches(matches: list[dict]) -> str:
+    """매칭 목록을 텔레그램 HTML 메시지로 변환.
+    1~2건은 풀 카드, 3건 이상은 묶음 카드(상위 5건).
+    """
+    if not matches:
+        return "🏢 새 청약 매칭이 없습니다."
+
+    if len(matches) <= 2:
+        body = "\n\n".join(_format_one_full(m) for m in matches)
+        return f"🏢 <b>새 청약 매칭 {len(matches)}건</b>\n━━━━━━━━━━\n\n{body}"
+
+    top = matches[:5]
+    body = "\n\n".join(_format_one_compact(m) for m in top)
+    suffix = f"\n\n…외 {len(matches) - 5}건" if len(matches) > 5 else ""
+    return f"🏢 <b>새 청약 매칭 {len(matches)}건</b>\n━━━━━━━━━━\n\n{body}{suffix}"
+
+
+def build_match_keyboard(matches: list[dict]) -> Optional[dict]:
+    """1~2건: 매치별 [북마크][공고 보기] 행. 3건 이상: [전체 보기] 단일 행."""
+    if not matches:
+        return None
+
+    if len(matches) <= 2:
+        rows = []
+        for m in matches:
+            buttons = [{
+                "text": "🔖 북마크",
+                "callback_data": f"realestate_bookmark_{m['id']}",
+            }]
+            url = m.get("pblanc_url")
+            if url:
+                buttons.append({"text": "📄 공고 보기", "url": url})
+            rows.append(buttons)
+        return {"inline_keyboard": rows}
+
+    return {
+        "inline_keyboard": [[
+            {"text": "📋 전체 보기", "url": DASHBOARD_URL},
+        ]],
+    }

agent-office/app/telegram/router.py

@@ -0,0 +1,95 @@
+"""텔레그램 메시지 명령 → 에이전트 라우팅.
+새 명령을 추가하려면 AGENT_COMMAND_MAP에 등록만 하면 됨."""
+from typing import Optional
+
+
+def parse_command(text: str) -> Optional[tuple]:
+    """슬래시 명령 파싱.
+
+    반환: (agent_id_or_None, command, args_list) 또는 None
+
+    예시:
+      /stock news                       -> ("stock", "news", [])
+      /status                           -> (None, "status", [])
+      /music compose 잔잔한 피아노       -> ("music", "compose", ["잔잔한 피아노"])
+    """
+    if not text:
+        return None
+    text = text.strip()
+    if not text.startswith("/"):
+        return None
+    parts = text[1:].split(maxsplit=2)
+    if not parts:
+        return None
+
+    first = parts[0].lower()
+
+    # 전역 명령
+    if first in ("status", "agents", "help"):
+        return (None, first, parts[1:] if len(parts) > 1 else [])
+
+    # 에이전트 명령: /<agent> <command> [args...]
+    if len(parts) < 2:
+        return None
+
+    agent_id = first
+    command = parts[1].lower()
+    args = [parts[2]] if len(parts) > 2 else []
+    return (agent_id, command, args)
+
+
+# 에이전트별 텔레그램 → 내부 command 매핑
+# 텔레그램에서 친숙한 이름 -> (실제 on_command의 command, 기본 params)
+AGENT_COMMAND_MAP = {
+    "stock": {
+        "news": ("fetch_news", {}),
+        "alerts": ("list_alerts", {}),
+        "test": ("test_telegram", {}),
+    },
+    "music": {
+        "credits": ("credits", {}),
+        # compose는 인자 필요 — 아래 특수 케이스에서 처리
+    },
+    "realestate": {
+        "matches": ("fetch_matches", {}),
+        "dashboard": ("dashboard", {}),
+    },
+}
+
+
+def resolve_agent_command(agent_id: str, command: str, args: list) -> Optional[tuple]:
+    """(internal_command, params) 반환. 매핑 없으면 None."""
+    mapping = AGENT_COMMAND_MAP.get(agent_id, {}).get(command)
+    if mapping is None:
+        # 특수 케이스: music compose <prompt>
+        if agent_id == "music" and command == "compose" and args:
+            return ("compose", {"prompt": " ".join(args)})
+        return None
+    internal_cmd, base_params = mapping
+    params = dict(base_params)
+    if args:
+        # args가 있으면 첫 번째(합쳐진 나머지)를 message로 자동 주입
+        params["message"] = " ".join(args)
+    return (internal_cmd, params)
+
+
+HELP_TEXT = """<b>🤖 Agent Office 텔레그램 명령</b>
+
+<b>전역</b>
+/status — 모든 에이전트 상태
+/agents — 에이전트 목록
+/help — 이 도움말
+
+<b>📈 주식 트레이더</b>
+/stock news — 뉴스 AI 요약 실행
+/stock alerts — 알람 목록
+/stock test — 텔레그램 테스트
+
+<b>🎵 음악 프로듀서</b>
+/music credits — Suno 크레딧 조회
+/music compose &lt;프롬프트&gt; — 작곡 시작
+
+<b>🏢 청약 애널리스트</b>
+/realestate matches — 신규 매칭 조회 후 알림 전송
+/realestate dashboard — 청약 현황 요약
+"""

agent-office/app/telegram/webhook.py

@@ -0,0 +1,239 @@
+"""텔레그램 Webhook 이벤트 처리."""
+from typing import Optional
+
+from ..db import get_telegram_callback, mark_telegram_responded
+from .client import _enabled, api_call
+
+
+async def handle_webhook(data: dict, agent_dispatcher=None) -> Optional[dict]:
+    """텔레그램에서 들어오는 이벤트 처리.
+
+    - callback_query(인라인 버튼)는 항상 처리 → 승인/거절 dict 반환
+    - message(텍스트 슬래시 명령)는 `agent_dispatcher`가 주입된 경우에만 처리
+
+    agent_dispatcher: async (agent_id, command, params) -> dict
+      - agent_id == "__global__", command == "status" 특수 케이스는
+        {agent_id: {state, detail}} dict를 반환해야 함.
+    """
+    callback_query = data.get("callback_query")
+    if callback_query:
+        return await _handle_callback(callback_query)
+
+    message = data.get("message")
+    if message:
+        chat = message.get("chat", {})
+        print(f"[TG-WEBHOOK] chat.id={chat.get('id')} type={chat.get('type')} text={message.get('text')!r}", flush=True)
+    if message and message.get("text") and agent_dispatcher is not None:
+        return await _handle_message(message, agent_dispatcher)
+
+    return None
+
+
+async def _handle_callback(callback_query: dict) -> Optional[dict]:
+    """승인/거절 및 realestate 북마크 콜백 처리."""
+    callback_id = callback_query.get("data", "")
+
+    # realestate 북마크 토글 콜백 — DB 조회 없이 직접 처리
+    if callback_id.startswith("realestate_bookmark_"):
+        return await _handle_realestate_bookmark(callback_query, callback_id)
+
+    if callback_id.startswith("render_"):
+        return await _handle_insta_render(callback_query, callback_id)
+
+    cb = get_telegram_callback(callback_id)
+    if not cb:
+        return None
+
+    action = callback_id.split("_")[0]
+    mark_telegram_responded(callback_id, action)
+
+    feedback_text = {
+        "approve": "승인됨 ✅",
+        "reject": "거절됨 ❌",
+    }.get(action, f"처리됨: {action}")
+
+    await api_call(
+        "answerCallbackQuery",
+        {
+            "callback_query_id": callback_query["id"],
+            "text": feedback_text,
+        },
+    )
+
+    return {
+        "task_id": cb["task_id"],
+        "agent_id": cb["agent_id"],
+        "action": action,
+        "approved": action == "approve",
+    }
+
+
+async def _handle_realestate_bookmark(callback_query: dict, callback_id: str) -> dict:
+    """realestate_bookmark_{announcement_id} 콜백 처리."""
+    from .. import service_proxy
+    from .messaging import send_raw
+
+    # answerCallbackQuery 먼저 — 텔레그램 로딩 스피너 해제
+    await api_call(
+        "answerCallbackQuery",
+        {"callback_query_id": callback_query["id"], "text": "처리 중..."},
+    )
+
+    try:
+        ann_id = int(callback_id.removeprefix("realestate_bookmark_"))
+    except ValueError:
+        await send_raw("⚠️ 잘못된 북마크 콜백 데이터")
+        return {"ok": False, "error": "invalid_callback_data"}
+
+    try:
+        result = await service_proxy.realestate_bookmark_toggle(ann_id)
+        is_on = result.get("is_bookmarked")
+        if is_on == 1:
+            await send_raw(f"🔖 북마크 추가 완료 (#{ann_id})")
+        elif is_on == 0:
+            await send_raw(f"🔖 북마크 해제 완료 (#{ann_id})")
+        else:
+            await send_raw(f"🔖 북마크 토글 완료 (#{ann_id})")
+        return {"ok": True, "announcement_id": ann_id}
+    except Exception as e:
+        await send_raw(f"⚠️ 북마크 처리 실패: {e}")
+        return {"ok": False, "error": str(e)}
+
+
+async def _handle_insta_render(callback_query: dict, callback_id: str) -> dict:
+    """render_{keyword_id} 콜백 → InstaAgent.on_callback('render', ...).
+
+    텔레그램 인라인 버튼이 보낸 callback_data가 `render_<keyword_id>` 형식.
+    InstaAgent._push_keyword_candidates가 callback_data를 그대로 박아 보내며,
+    별도 DB lookup 없이 keyword_id를 파싱해 dispatch한다."""
+    from .messaging import send_raw
+    from ..agents import AGENT_REGISTRY
+
+    await api_call(
+        "answerCallbackQuery",
+        {"callback_query_id": callback_query["id"], "text": "카드 생성 시작"},
+    )
+
+    try:
+        keyword_id = int(callback_id.removeprefix("render_"))
+    except ValueError:
+        await send_raw("⚠️ 잘못된 render 콜백 데이터")
+        return {"ok": False, "error": "invalid_callback_data"}
+
+    agent = AGENT_REGISTRY.get("insta")
+    if not agent:
+        await send_raw("⚠️ insta agent 미등록")
+        return {"ok": False, "error": "agent_missing"}
+
+    try:
+        return await agent.on_callback("render", {"keyword_id": keyword_id})
+    except Exception as e:
+        await send_raw(f"⚠️ 카드 생성 실패: {e}")
+        return {"ok": False, "error": str(e)}
+
+
+async def _handle_message(message: dict, agent_dispatcher) -> Optional[dict]:
+    """슬래시 명령 메시지 처리."""
+    from .router import parse_command, resolve_agent_command, HELP_TEXT
+    from .messaging import send_raw, send_agent_message
+    from .agent_registry import AGENT_META
+    from .conversational import maybe_route_to_pipeline
+
+    # 파이프라인 메시지에 대한 reply라면 youtube_publisher 로 라우팅
+    if await maybe_route_to_pipeline(message):
+        return {"handled": "pipeline_reply"}
+
+    text = message.get("text", "")
+    parsed = parse_command(text)
+    if not parsed:
+        # 슬래시 명령이 아니면 자연어 대화로 라우팅
+        chat_id = str(message.get("chat", {}).get("id", ""))
+        if not chat_id:
+            return None
+        from .conversational import respond_to_message
+        reply = await respond_to_message(chat_id, text)
+        if reply:
+            import html as _html
+            await send_raw(_html.escape(reply), chat_id=chat_id)
+            return {"handled": "chat"}
+        return None
+
+    agent_id, command, args = parsed
+
+    # 전역 명령
+    if agent_id is None:
+        if command == "help":
+            await send_raw(HELP_TEXT)
+            return {"handled": "help"}
+
+        if command == "agents":
+            lines = ["<b>📋 등록된 에이전트</b>", ""]
+            for aid, meta in AGENT_META.items():
+                lines.append(
+                    f"{meta['emoji']} <b>{meta['display_name']}</b> <code>/{aid}</code>"
+                )
+            await send_raw("\n".join(lines))
+            return {"handled": "agents"}
+
+        if command == "status":
+            try:
+                result = await agent_dispatcher("__global__", "status", {})
+                body_lines = []
+                if isinstance(result, dict):
+                    for aid, info in result.items():
+                        meta = AGENT_META.get(
+                            aid, {"emoji": "🤖", "display_name": aid}
+                        )
+                        state = info.get("state", "unknown") if isinstance(info, dict) else "unknown"
+                        body_lines.append(
+                            f"{meta['emoji']} <b>{meta['display_name']}</b>: <code>{state}</code>"
+                        )
+                        detail = info.get("detail") if isinstance(info, dict) else None
+                        if detail:
+                            body_lines.append(f"  └ {detail}")
+                await send_raw("<b>📊 전체 상태</b>\n\n" + "\n".join(body_lines))
+            except Exception as e:
+                await send_raw(f"⚠️ 상태 조회 실패: {e}")
+            return {"handled": "status"}
+
+        return None
+
+    # 에이전트 명령
+    if agent_id not in AGENT_META:
+        await send_raw(
+            f"⚠️ 알 수 없는 에이전트: <code>{agent_id}</code>\n/help 로 사용 가능한 명령 확인"
+        )
+        return {"handled": "unknown_agent"}
+
+    resolved = resolve_agent_command(agent_id, command, args)
+    if resolved is None:
+        await send_raw(
+            f"⚠️ <code>{agent_id}</code>에서 <code>{command}</code> 명령은 지원하지 않습니다."
+        )
+        return {"handled": "unknown_command"}
+
+    internal_cmd, params = resolved
+
+    try:
+        result = await agent_dispatcher(agent_id, internal_cmd, params)
+        ok = result.get("ok", False) if isinstance(result, dict) else False
+        msg = result.get("message", "") if isinstance(result, dict) else str(result)
+
+        await send_agent_message(
+            agent_id=agent_id,
+            kind="info" if ok else "error",
+            title=f"{internal_cmd} 실행 결과",
+            body=msg or str(result),
+        )
+    except Exception as e:
+        await send_raw(f"⚠️ 명령 실행 실패: {e}")
+
+    return {"handled": "command", "agent_id": agent_id, "command": internal_cmd}
+
+
+async def setup_webhook() -> dict:
+    from ..config import TELEGRAM_WEBHOOK_URL
+
+    if not _enabled() or not TELEGRAM_WEBHOOK_URL:
+        return {"ok": False, "description": "Webhook URL not configured"}
+    return await api_call("setWebhook", {"url": TELEGRAM_WEBHOOK_URL})

agent-office/app/telegram_bot.py

@@ -1,82 +1,27 @@
-import json
-import uuid
-import httpx
-from typing import Optional
+"""Deprecated: app.telegram 패키지 사용 권장. 하위 호환용 re-export."""
+from .telegram import handle_webhook, send_approval_request, send_raw, setup_webhook
+from .telegram.messaging import send_agent_message
 
-from .config import TELEGRAM_BOT_TOKEN, TELEGRAM_CHAT_ID, TELEGRAM_WEBHOOK_URL
-from .db import save_telegram_callback, get_telegram_callback, mark_telegram_responded
-
-_BASE = "https://api.telegram.org/bot"
-
-def _enabled() -> bool:
-    return bool(TELEGRAM_BOT_TOKEN and TELEGRAM_CHAT_ID)
-
-async def _api(method: str, payload: dict) -> dict:
-    if not _enabled():
-        return {"ok": False, "description": "Telegram not configured"}
-    async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
-        resp = await client.post(f"{_BASE}{TELEGRAM_BOT_TOKEN}/{method}", json=payload)
-        return resp.json()
 
+# 기존 호출자가 쓰던 이름들
 async def send_message(text: str, reply_markup: dict = None) -> dict:
-    payload = {
-        "chat_id": TELEGRAM_CHAT_ID,
-        "text": text,
-        "parse_mode": "HTML",
-    }
-    if reply_markup:
-        payload["reply_markup"] = reply_markup
-    return await _api("sendMessage", payload)
+    return await send_raw(text, reply_markup)
+
 
 async def send_stock_summary(summary: str) -> dict:
-    return await send_message(summary)
+    return await send_raw(summary)
 
-async def send_approval_request(agent_id: str, task_id: str, title: str, detail: str) -> dict:
-    approve_id = f"approve_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
-    reject_id = f"reject_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
-
-    save_telegram_callback(approve_id, task_id, agent_id)
-    save_telegram_callback(reject_id, task_id, agent_id)
-
-    text = f"{title}\n{'━' * 20}\n{detail}"
-    reply_markup = {
-        "inline_keyboard": [[
-            {"text": "✅ 승인", "callback_data": approve_id},
-            {"text": "❌ 거절", "callback_data": reject_id},
-        ]]
-    }
-    return await send_message(text, reply_markup)
 
 async def send_task_result(agent_id: str, title: str, result: str) -> dict:
-    text = f"{title}\n{'━' * 20}\n{result}"
-    return await send_message(text)
+    return await send_agent_message(agent_id, "report", title, result)
 
-async def handle_webhook(data: dict) -> Optional[dict]:
-    callback_query = data.get("callback_query")
-    if not callback_query:
-        return None
 
-    callback_id = callback_query.get("data", "")
-    cb = get_telegram_callback(callback_id)
-    if not cb:
-        return None
-
-    action = "approve" if callback_id.startswith("approve_") else "reject"
-    mark_telegram_responded(callback_id, action)
-
-    await _api("answerCallbackQuery", {
-        "callback_query_id": callback_query["id"],
-        "text": "승인됨 ✅" if action == "approve" else "거절됨 ❌",
-    })
-
-    return {
-        "task_id": cb["task_id"],
-        "agent_id": cb["agent_id"],
-        "action": action,
-        "approved": action == "approve",
-    }
-
-async def setup_webhook() -> dict:
-    if not _enabled() or not TELEGRAM_WEBHOOK_URL:
-        return {"ok": False, "description": "Webhook URL not configured"}
-    return await _api("setWebhook", {"url": TELEGRAM_WEBHOOK_URL})
+__all__ = [
+    "send_message",
+    "send_stock_summary",
+    "send_task_result",
+    "send_approval_request",
+    "send_agent_message",
+    "handle_webhook",
+    "setup_webhook",
+]

agent-office/app/websocket_manager.py

@@ -43,4 +43,13 @@ class WebSocketManager:
     async def send_agent_move(self, agent_id: str, target: str) -> None:
         await self.broadcast({"type": "agent_move", "agent": agent_id, "target": target})
 
+    async def send_notification(self, agent_id: str, event: str, task_id: str = None, message: str = "") -> None:
+        await self.broadcast({
+            "type": "notification",
+            "agent": agent_id,
+            "event": event,
+            "task_id": task_id,
+            "message": message,
+        })
+
 ws_manager = WebSocketManager()

agent-office/app/youtube_researcher.py

@@ -0,0 +1,142 @@
+import os
+import re
+import asyncio
+from typing import List, Dict, Any
+
+import httpx
+
+YOUTUBE_DATA_API_KEY = os.getenv("YOUTUBE_DATA_API_KEY", "")
+MUSIC_LAB_URL        = os.getenv("MUSIC_LAB_URL", "http://music-lab:8000")
+TARGET_COUNTRIES     = ["BR", "ID", "MX", "US", "KR"]
+TREND_KEYWORDS       = ["lofi music", "phonk", "ambient music", "chill beats", "study music"]
+YOUTUBE_MUSIC_CAT    = "10"
+
+GENRE_TAGS = {
+    "lo-fi":   ["lofi", "lo-fi", "lo fi", "chill", "study"],
+    "phonk":   ["phonk", "drift", "memphis"],
+    "ambient": ["ambient", "relaxing", "meditation"],
+    "pop":     ["pop", "kpop", "k-pop"],
+    "funk":    ["funk", "baile funk"],
+    "latin":   ["latin", "reggaeton", "sertanejo"],
+}
+
+
+def _tags_to_genre(tags: list) -> str:
+    joined = " ".join(t.lower() for t in tags)
+    for genre, kws in GENRE_TAGS.items():
+        if any(kw in joined for kw in kws):
+            return genre
+    return "general"
+
+
+async def fetch_youtube_trending(country: str, max_results: int = 50) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """YouTube Data API v3 — 국가별 트렌딩 음악 영상 (categoryId=10)."""
+    if not YOUTUBE_DATA_API_KEY:
+        return []
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
+        try:
+            resp = await client.get(
+                "https://www.googleapis.com/youtube/v3/videos",
+                params={
+                    "part":            "snippet,statistics",
+                    "chart":           "mostPopular",
+                    "regionCode":      country,
+                    "videoCategoryId": YOUTUBE_MUSIC_CAT,
+                    "maxResults":      max_results,
+                    "key":             YOUTUBE_DATA_API_KEY,
+                },
+            )
+            if resp.status_code != 200:
+                return []
+            items = resp.json().get("items", [])
+        except Exception:
+            return []
+
+    results = []
+    for i, item in enumerate(items):
+        snippet = item.get("snippet", {})
+        stats   = item.get("statistics", {})
+        genre   = _tags_to_genre(snippet.get("tags") or [])
+        results.append({
+            "source":  "youtube",
+            "country": country,
+            "genre":   genre,
+            "keyword": snippet.get("title", "")[:100],
+            "score":   round(1.0 - i / max_results, 3),
+            "rank":    i + 1,
+            "metadata": {
+                "video_id":   item["id"],
+                "view_count": int(stats.get("viewCount", 0)),
+                "channel":    snippet.get("channelTitle", ""),
+            },
+        })
+    return results
+
+
+async def fetch_google_trends(keywords: List[str], countries: List[str]) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """pytrends — 키워드별 Google 관심도 (sync → threadpool)."""
+    try:
+        from pytrends.request import TrendReq
+    except ImportError:
+        return []
+
+    def _sync_fetch(kw: str) -> List[Dict[str, Any]]:
+        try:
+            pt = TrendReq(hl="en-US", tz=0, timeout=(5, 15))
+            pt.build_payload([kw], timeframe="now 7-d")
+            df = pt.interest_over_time()
+            if df.empty or kw not in df.columns:
+                return []
+            score = round(float(df[kw].mean()) / 100.0, 3)
+            return [
+                {"source": "google_trends", "country": c, "genre": "",
+                 "keyword": kw, "score": score, "rank": None, "metadata": {}}
+                for c in countries
+            ]
+        except Exception:
+            return []
+
+    loop = asyncio.get_running_loop()
+    results = []
+    for kw in keywords[:5]:
+        rows = await loop.run_in_executor(None, _sync_fetch, kw)
+        results.extend(rows)
+        await asyncio.sleep(1.0)
+    return results
+
+
+async def fetch_billboard_top20() -> List[Dict[str, Any]]:
+    """Billboard Hot 100 스크래핑 — 상위 20위."""
+    async with httpx.AsyncClient(
+        timeout=10.0,
+        headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"},
+        follow_redirects=True,
+    ) as client:
+        try:
+            resp = await client.get("https://www.billboard.com/charts/hot-100/")
+            if resp.status_code != 200:
+                return []
+            titles = re.findall(
+                r'class="c-title[^"]*"[^>]*>\s*([^<\n]{3,80})\s*<', resp.text
+            )[:20]
+            return [
+                {"source": "billboard", "country": "US", "genre": "pop",
+                 "keyword": t.strip(), "score": round(1.0 - i / 20, 3),
+                 "rank": i + 1, "metadata": {}}
+                for i, t in enumerate(titles) if t.strip()
+            ]
+        except Exception:
+            return []
+
+
+async def push_to_music_lab(trends: List[Dict[str, Any]], report_date: str) -> bool:
+    """수집한 트렌드를 music-lab /api/music/market/ingest로 push."""
+    async with httpx.AsyncClient(timeout=15.0) as client:
+        try:
+            resp = await client.post(
+                f"{MUSIC_LAB_URL}/api/music/market/ingest",
+                json={"trends": trends, "report_date": report_date},
+            )
+            return resp.status_code == 200
+        except Exception:
+            return False

agent-office/requirements.txt

@@ -3,3 +3,6 @@ uvicorn[standard]==0.30.6
 apscheduler==3.10.4
 websockets>=12.0
 httpx>=0.27
+respx>=0.21
+google-api-python-client>=2.100.0
+pytrends>=4.9.2

agent-office/tests/test_classify_intent.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+import pytest
+import respx
+from httpx import Response
+from app.agents import classify_intent as ci
+
+
+def test_clear_approve_no_llm(monkeypatch):
+    # Patch _llm_classify so we can assert it wasn't called
+    called = {"n": 0}
+    def fake(text):
+        called["n"] += 1
+        return ("unclear", None)
+    monkeypatch.setattr(ci, "_llm_classify", fake)
+    assert ci.classify("승인") == ("approve", None)
+    assert ci.classify("OK") == ("approve", None)
+    assert ci.classify("진행") == ("approve", None)
+    assert ci.classify("agree") == ("approve", None)
+    assert called["n"] == 0
+
+
+def test_clear_reject_only_no_llm(monkeypatch):
+    monkeypatch.setattr(ci, "_llm_classify", lambda t: ("unclear", None))
+    assert ci.classify("반려") == ("reject", None)
+    assert ci.classify("거절") == ("reject", None)
+
+
+def test_reject_with_text_split(monkeypatch):
+    monkeypatch.setattr(ci, "_llm_classify", lambda t: ("unclear", None))
+    intent, fb = ci.classify("반려, 제목 짧게")
+    assert intent == "reject"
+    assert "제목 짧게" in fb
+
+
+@respx.mock
+def test_ambiguous_calls_llm(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("ANTHROPIC_API_KEY", "k")
+    respx.post("https://api.anthropic.com/v1/messages").mock(
+        return_value=Response(200, json={"content": [{"type": "text",
+            "text": '{"intent":"reject","feedback":"좀 더 화려하게"}'}]})
+    )
+    intent, fb = ci.classify("음... 좀 더 화려한 분위기가 좋겠어")
+    assert intent == "reject"
+    assert "화려하게" in fb
+
+
+def test_empty_text_returns_unclear():
+    assert ci.classify("") == ("unclear", None)
+    assert ci.classify(None) == ("unclear", None)

agent-office/tests/test_curator_schema.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+import sys, os
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))
+
+import pytest
+from app.curator.schema import validate_response
+
+
+def _pick(nums, role="안정"):
+    return {"numbers": nums, "risk_tag": role, "reason": "x"}
+
+
+def _make_payload(core, bonus, ext, pool):
+    return {
+        "core_picks": core, "bonus_picks": bonus,
+        "extended_picks": ext, "pool_picks": pool,
+        "tier_rationale": {"bonus": "a", "extended": "b", "pool": "c"},
+        "narrative": {
+            "headline": "h",
+            "summary_3lines": ["1", "2", "3"],
+            "retrospective": "지난주 평균 1.8",
+        },
+        "confidence": 70,
+    }
+
+
+def test_valid_4tier():
+    pool = [[i, i+1, i+2, i+3, i+4, i+5] for i in range(1, 21)]
+    cores = [_pick(pool[i]) for i in range(5)]
+    bonus = [_pick(pool[i]) for i in range(5, 10)]
+    ext   = [_pick(pool[i]) for i in range(10, 15)]
+    pl    = [_pick(pool[i]) for i in range(15, 20)]
+    out = validate_response(_make_payload(cores, bonus, ext, pl), pool)
+    assert len(out.core_picks) == 5
+    assert out.narrative.retrospective.startswith("지난주")
+
+
+def test_duplicate_pick_rejected():
+    pool = [[i, i+1, i+2, i+3, i+4, i+5] for i in range(1, 21)]
+    cores = [_pick(pool[0])] * 5  # 중복
+    bonus = [_pick(pool[i]) for i in range(5, 10)]
+    ext   = [_pick(pool[i]) for i in range(10, 15)]
+    pl    = [_pick(pool[i]) for i in range(15, 20)]
+    with pytest.raises(ValueError, match="duplicate"):
+        validate_response(_make_payload(cores, bonus, ext, pl), pool)
+
+
+def test_pick_not_in_candidates_rejected():
+    pool = [[i, i+1, i+2, i+3, i+4, i+5] for i in range(1, 21)]
+    foreign = [40, 41, 42, 43, 44, 45]
+    cores = [_pick(foreign)] + [_pick(pool[i]) for i in range(1, 5)]
+    bonus = [_pick(pool[i]) for i in range(5, 10)]
+    ext   = [_pick(pool[i]) for i in range(10, 15)]
+    pl    = [_pick(pool[i]) for i in range(15, 20)]
+    with pytest.raises(ValueError, match="not in candidates"):
+        validate_response(_make_payload(cores, bonus, ext, pl), pool)

agent-office/tests/test_insta_agent.py

@@ -0,0 +1,85 @@
+import os
+import sys
+import tempfile
+
+_fd, _TMP = tempfile.mkstemp(suffix=".db")
+os.close(_fd)
+os.unlink(_TMP)
+os.environ["AGENT_OFFICE_DB_PATH"] = _TMP
+
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+
+from unittest.mock import patch, AsyncMock, MagicMock
+
+import pytest
+
+from app.agents.insta import InstaAgent
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def _init_db():
+    import gc
+    gc.collect()
+    if os.path.exists(_TMP):
+        os.remove(_TMP)
+    from app.db import init_db
+    init_db()
+    yield
+    gc.collect()
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_on_command_extract_dispatches(monkeypatch):
+    agent = InstaAgent()
+    fake_collect = AsyncMock(return_value={"task_id": "tcollect"})
+    fake_extract = AsyncMock(return_value={"task_id": "textract"})
+    fake_status = AsyncMock(side_effect=[
+        {"status": "succeeded", "result_id": 0},
+        {"status": "succeeded", "result_id": 0},
+    ])
+    fake_keywords = AsyncMock(return_value=[
+        {"id": 1, "keyword": "K1", "category": "economy", "score": 0.9},
+        {"id": 2, "keyword": "K2", "category": "psychology", "score": 0.8},
+    ])
+
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_collect", fake_collect)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_extract", fake_extract)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_task_status", fake_status)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_list_keywords", fake_keywords)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.messaging.send_raw", AsyncMock(return_value={"ok": True}))
+
+    result = await agent.on_command("extract", {})
+    assert result["ok"] is True
+    fake_collect.assert_awaited()
+    fake_extract.assert_awaited()
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_on_callback_render_kicks_pipeline(monkeypatch):
+    agent = InstaAgent()
+    fake_kw = AsyncMock(return_value={"id": 7, "keyword": "테스트", "category": "economy"})
+    fake_create = AsyncMock(return_value={"task_id": "tslate"})
+    fake_status = AsyncMock(side_effect=[
+        {"status": "processing"},
+        {"status": "succeeded", "result_id": 42},
+    ])
+    fake_slate = AsyncMock(return_value={
+        "id": 42, "status": "rendered",
+        "suggested_caption": "캡션", "hashtags": ["#a", "#b"],
+        "assets": [{"page_index": i, "file_path": f"/x/{i}.png"} for i in range(1, 11)],
+    })
+    fake_bytes = AsyncMock(side_effect=[b"PNG"] * 10)
+    fake_send_media = AsyncMock(return_value={"ok": True})
+
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_get_keyword", fake_kw)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_create_slate", fake_create)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_task_status", fake_status)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_get_slate", fake_slate)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_get_asset_bytes", fake_bytes)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta._send_media_group", fake_send_media)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.messaging.send_raw", AsyncMock(return_value={"ok": True}))
+
+    out = await agent.on_callback("render", {"keyword_id": 7})
+    assert out["ok"] is True
+    fake_create.assert_awaited()
+    fake_send_media.assert_awaited()

agent-office/tests/test_insta_agent_trends.py

@@ -0,0 +1,73 @@
+import os
+import sys
+import tempfile
+
+_fd, _TMP = tempfile.mkstemp(suffix=".db")
+os.close(_fd)
+os.unlink(_TMP)
+os.environ["AGENT_OFFICE_DB_PATH"] = _TMP
+
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+
+from unittest.mock import AsyncMock
+
+import pytest
+
+from app.agents.insta import InstaAgent
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def _init_db():
+    import gc
+    gc.collect()
+    if os.path.exists(_TMP):
+        os.remove(_TMP)
+    from app.db import init_db
+    init_db()
+    yield
+    gc.collect()
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_on_command_collect_trends_dispatches(monkeypatch):
+    agent = InstaAgent()
+    fake_collect = AsyncMock(return_value={"task_id": "tcollect"})
+    fake_status = AsyncMock(return_value={"status": "succeeded", "result_id": 8,
+                                          "message": "naver:5, google:3"})
+
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_collect_trends", fake_collect)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_task_status", fake_status)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.messaging.send_raw", AsyncMock(return_value={"ok": True}))
+
+    result = await agent.on_command("collect_trends", {})
+    assert result["ok"] is True
+    fake_collect.assert_awaited()
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_on_schedule_loads_preferences(monkeypatch):
+    """on_schedule이 preferences를 가져오는지 확인."""
+    agent = InstaAgent()
+
+    fake_collect = AsyncMock(return_value={"task_id": "t1"})
+    fake_extract = AsyncMock(return_value={"task_id": "t2"})
+    fake_status = AsyncMock(side_effect=[
+        {"status": "succeeded", "result_id": 0},
+        {"status": "succeeded", "result_id": 0},
+    ])
+    fake_keywords = AsyncMock(return_value=[
+        {"id": 1, "keyword": "K", "category": "economy", "score": 0.9},
+    ])
+    fake_prefs = AsyncMock(return_value={"economy": 0.6, "psychology": 0.4})
+
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_collect", fake_collect)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_extract", fake_extract)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_task_status", fake_status)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_list_keywords", fake_keywords)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.service_proxy.insta_get_preferences", fake_prefs)
+    monkeypatch.setattr("app.agents.insta.messaging.send_raw", AsyncMock(return_value={"ok": True}))
+
+    agent.state = "idle"
+    await agent.on_schedule()
+
+    fake_prefs.assert_awaited()

agent-office/tests/test_insta_keyword_filter.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+import os
+import sys
+import tempfile
+
+_fd, _TMP = tempfile.mkstemp(suffix=".db")
+os.close(_fd)
+os.unlink(_TMP)
+os.environ["AGENT_OFFICE_DB_PATH"] = _TMP
+
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+
+from app.agents.insta import _dedup_and_filter_keywords, KEYWORD_MIN_SCORE
+
+
+def test_filters_below_threshold():
+    """score < 임계값(0.7) 키워드는 제외."""
+    kws = [
+        {"id": 1, "keyword": "금리인하", "category": "경제", "score": 0.9},
+        {"id": 2, "keyword": "환율", "category": "경제", "score": 0.6},  # 컷
+        {"id": 3, "keyword": "반도체", "category": "경제", "score": 0.71},
+    ]
+    out = _dedup_and_filter_keywords(kws, min_score=0.7)
+    kept = {k["keyword"] for k in out}
+    assert kept == {"금리인하", "반도체"}
+
+
+def test_dedup_keeps_highest_score():
+    """동일 keyword 중복 시 최고 score 1개만 유지."""
+    kws = [
+        {"id": 1, "keyword": "AI", "category": "경제", "score": 0.75},
+        {"id": 2, "keyword": "AI", "category": "기술", "score": 0.92},  # 같은 키워드, 더 높음
+    ]
+    out = _dedup_and_filter_keywords(kws, min_score=0.7)
+    assert len(out) == 1
+    assert out[0]["id"] == 2
+    assert out[0]["score"] == 0.92
+
+
+def test_sorted_by_score_desc():
+    kws = [
+        {"id": 1, "keyword": "a", "category": "c", "score": 0.72},
+        {"id": 2, "keyword": "b", "category": "c", "score": 0.95},
+        {"id": 3, "keyword": "c", "category": "c", "score": 0.80},
+    ]
+    out = _dedup_and_filter_keywords(kws, min_score=0.7)
+    assert [k["keyword"] for k in out] == ["b", "c", "a"]
+
+
+def test_empty_when_all_below_threshold():
+    kws = [{"id": 1, "keyword": "x", "category": "c", "score": 0.4}]
+    assert _dedup_and_filter_keywords(kws, min_score=0.7) == []
+
+
+def test_default_threshold_is_0_7():
+    assert KEYWORD_MIN_SCORE == 0.7

agent-office/tests/test_lotto_evolution_format.py

@@ -0,0 +1,87 @@
+import sys, os
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))
+
+from app.notifiers.telegram_lotto import _format_evolution_report
+
+
+def test_evolution_report_winner_4plus():
+    eval_result = {
+        "ok": True,
+        "draw_no": 1225,
+        "week_start": "2026-05-18",
+        "winner": {
+            "day_of_week": 3,
+            "weight": [0.18, 0.32, 0.20, 0.22, 0.08],
+            "avg_score": 0.42,
+            "max_correct": 4,
+            "n_picks": 5,
+        },
+        "new_base": [0.18, 0.32, 0.20, 0.22, 0.08],
+        "previous_base": [0.20, 0.20, 0.20, 0.20, 0.20],
+        "update_reason": "winner_4plus",
+        "per_day": [
+            {"day_of_week": 0, "avg_score": 0.20, "max_correct": 2},
+            {"day_of_week": 3, "avg_score": 0.42, "max_correct": 4},
+        ],
+    }
+    current_base = [0.20, 0.20, 0.20, 0.20, 0.20]
+    text = _format_evolution_report(eval_result, current_base)
+    assert "🧬" in text
+    assert "1225" in text
+    assert "목요일" in text or "Winner" in text
+    assert "4개 일치" in text or "max=4" in text
+    assert "winner_4plus" in text
+
+
+def test_evolution_report_unchanged():
+    eval_result = {
+        "ok": True,
+        "draw_no": 1226,
+        "week_start": "2026-05-25",
+        "winner": {
+            "day_of_week": 1,
+            "weight": [0.21, 0.19, 0.20, 0.20, 0.20],
+            "avg_score": 0.10,
+            "max_correct": 2,
+            "n_picks": 5,
+        },
+        "new_base": [0.20, 0.20, 0.20, 0.20, 0.20],
+        "update_reason": "unchanged",
+        "per_day": [],
+    }
+    current_base = [0.20, 0.20, 0.20, 0.20, 0.20]
+    text = _format_evolution_report(eval_result, current_base)
+    assert "unchanged" in text or "유지" in text
+    assert "2개 일치" in text or "max=2" in text
+
+
+def test_evolution_report_empty_returns_empty():
+    """evaluate가 ok=False면 빈 문자열 (발송 skip)."""
+    text = _format_evolution_report({"ok": False, "reason": "no_trials"}, [0.2]*5)
+    assert text == ""
+
+
+def test_evolution_report_uses_previous_base_for_diff():
+    """previous_base와 new_base 차이가 메시지 diff에 정확히 반영됨."""
+    eval_result = {
+        "ok": True,
+        "draw_no": 1227,
+        "winner": {
+            "day_of_week": 0,
+            "weight": [0.30, 0.20, 0.20, 0.20, 0.10],
+            "avg_score": 0.50,
+            "max_correct": 4,
+            "n_picks": 5,
+        },
+        "new_base": [0.30, 0.20, 0.20, 0.20, 0.10],
+        "previous_base": [0.20, 0.20, 0.20, 0.20, 0.20],
+        "update_reason": "winner_4plus",
+    }
+    # current_base는 stale (post-update 값) — previous_base가 우선 적용되어야 함
+    text = _format_evolution_report(eval_result, [0.30, 0.20, 0.20, 0.20, 0.10])
+    # freq: 0.20 → 0.30 (+0.10 = "++")
+    # divers: 0.20 → 0.10 (-0.10 = "--")
+    assert "0.20 → 0.30" in text   # freq 증가
+    assert "0.20 → 0.10" in text   # divers 감소
+    assert "(++)" in text or "(+)" in text   # freq marker
+    assert "(--)" in text or "(-)" in text   # divers marker

agent-office/tests/test_lotto_signal_runner.py

@@ -0,0 +1,116 @@
+import gc
+import os
+import sys
+import tempfile
+
+_fd, _TMP = tempfile.mkstemp(suffix=".db")
+os.close(_fd)
+os.unlink(_TMP)
+os.environ["AGENT_OFFICE_DB_PATH"] = _TMP
+
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+
+import pytest
+
+from app.curator import signal_runner
+from app import db
+
+db.DB_PATH = _TMP  # patch frozen module-level DB_PATH (import order safety)
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def fresh_db():
+    gc.collect()
+    if os.path.exists(_TMP):
+        os.remove(_TMP)
+    db.init_db()
+    yield
+    gc.collect()
+    if os.path.exists(_TMP):
+        try:
+            os.remove(_TMP)
+        except PermissionError:
+            pass  # Windows: WAL-mode file locked; DB is ephemeral anyway
+
+
+def test_evaluate_and_persist_cold_start():
+    """첫 호출은 warmup으로 기록되고 baseline에 값이 들어간다."""
+    result = signal_runner.evaluate_metric_and_persist(
+        source="light",
+        metric="sim_signal",
+        value=1.5,
+        draw_no=None,
+        z_normal=1.5,
+        z_urgent=2.5,
+        push_to_window=True,
+    )
+    assert result["fire_level"] == "warmup"
+    assert result["z_score"] is None
+
+    bl = db.get_baseline("sim_signal")
+    assert bl is not None
+    assert bl["window_values"] == [1.5]
+
+
+def test_evaluate_after_window_filled_normal_fire():
+    """8회 push 후 정상 운영, 평균 대비 z≥1.5면 normal."""
+    for v in [1.0, 1.1, 0.9, 1.0, 1.0, 1.1, 0.9, 1.0]:
+        signal_runner.evaluate_metric_and_persist(
+            source="sim",
+            metric="sim_signal",
+            value=v,
+            draw_no=None,
+            z_normal=1.5,
+            z_urgent=2.5,
+            push_to_window=True,
+        )
+
+    result = signal_runner.evaluate_metric_and_persist(
+        source="sim",
+        metric="sim_signal",
+        value=1.12,
+        draw_no=None,
+        z_normal=1.5,
+        z_urgent=2.5,
+        push_to_window=True,
+    )
+    assert result["fire_level"] in ("normal", "urgent")
+    assert result["z_score"] is not None and result["z_score"] >= 1.5
+
+
+def test_evaluate_drift_skips_same_draw_push():
+    """drift는 회차 단위. 같은 회차에서 두 번 호출하면 두 번째는 window push X."""
+    signal_runner.evaluate_metric_and_persist(
+        source="sim", metric="drift", value=0.05, draw_no=1100,
+        z_normal=1.5, z_urgent=2.5, push_to_window=True,
+    )
+    bl_before = db.get_baseline("drift")
+    assert bl_before["window_values"] == [0.05]
+    assert bl_before["last_pushed_draw_no"] == 1100
+
+    signal_runner.evaluate_metric_and_persist(
+        source="sim", metric="drift", value=0.08, draw_no=1100,
+        z_normal=1.5, z_urgent=2.5, push_to_window=True,
+    )
+    bl_after = db.get_baseline("drift")
+    assert bl_after["window_values"] == [0.05]
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_run_signal_check_aggregates_three_metrics(monkeypatch):
+    """run_signal_check이 3종 메트릭 모두 평가하고 overall fire를 반환."""
+    async def fake_lotto_best():
+        return [{"numbers": [1,2,3,4,5,6], "scores": [10,10,10,10,10]}] * 20
+
+    async def fake_lotto_strategy_weights():
+        return {"gap_focus": 0.4, "hot_focus": 0.3, "pair_bias": 0.3}
+
+    monkeypatch.setattr(signal_runner, "_fetch_best_picks", fake_lotto_best)
+    monkeypatch.setattr(signal_runner, "_fetch_strategy_weights", fake_lotto_strategy_weights)
+
+    out = await signal_runner.run_signal_check(source="light", curate_result=None, current_draw_no=1101)
+    assert "overall_fire" in out
+    assert "results" in out
+    assert any(r["metric"] == "sim_signal" for r in out["results"])
+    # light_check는 confidence 평가 안 함
+    assert not any(r["metric"] == "confidence" for r in out["results"])

agent-office/tests/test_lotto_signals.py

@@ -0,0 +1,130 @@
+# agent-office/tests/test_lotto_signals.py
+import pytest
+
+from app.curator import signals
+
+
+def test_sim_consensus_top10_geomean():
+    """top-10 consensus 평균이 기하평균 기반인지."""
+    best_picks = [
+        {"scores": [10, 10, 10, 10, 10]},  # high & uniform
+        {"scores": [9,  9,  9,  9,  9]},
+        {"scores": [8,  8,  8,  8,  8]},
+        {"scores": [7,  7,  7,  7,  7]},
+        {"scores": [6,  6,  6,  6,  6]},
+        {"scores": [5,  5,  5,  5,  5]},
+        {"scores": [4,  4,  4,  4,  4]},
+        {"scores": [3,  3,  3,  3,  3]},
+        {"scores": [2,  2,  2,  2,  2]},
+        {"scores": [1,  1,  1,  1,  1]},  # top 10
+        {"scores": [0,  0,  0,  0,  0]},  # bottom 10
+    ] * 1 + [{"scores": [0, 0, 0, 0, 0]}] * 10
+    result = signals.sim_consensus_score(best_picks)
+    assert 0.0 <= result <= 1.0
+    assert result > 0.4
+
+
+def test_sim_consensus_geomean_penalizes_imbalance():
+    """5종 중 한 종만 폭주하는 outlier 후보는 균형 후보보다 작아야 한다."""
+    balanced = [{"scores": [5, 5, 5, 5, 5]}] * 20
+    imbalanced = [{"scores": [25, 0, 0, 0, 0]}] * 20
+    s_balanced = signals.sim_consensus_score(balanced)
+    s_imbalanced = signals.sim_consensus_score(imbalanced)
+    assert s_imbalanced < s_balanced
+
+
+def test_strategy_drift_score():
+    """drift = 전략별 가중치 변화 절댓값 합."""
+    w_prev = {"gap_focus": 0.30, "hot_focus": 0.25, "pair_bias": 0.45}
+    w_curr = {"gap_focus": 0.40, "hot_focus": 0.20, "pair_bias": 0.40}
+    result = signals.strategy_drift_score(w_prev, w_curr)
+    assert abs(result - 0.20) < 1e-9
+
+
+def test_strategy_drift_new_strategy_appears():
+    """이전에 없던 전략이 등장하면 그 가중치 전체가 drift에 가산."""
+    w_prev = {"gap_focus": 0.5, "hot_focus": 0.5}
+    w_curr = {"gap_focus": 0.4, "hot_focus": 0.4, "newbie": 0.2}
+    result = signals.strategy_drift_score(w_prev, w_curr)
+    assert abs(result - 0.4) < 1e-9
+
+
+def test_confidence_score_passthrough():
+    """confidence는 큐레이션 결과의 값 그대로 (0~1 clamp 확인)."""
+    assert signals.confidence_score({"confidence": 0.85}) == 0.85
+    assert signals.confidence_score({"confidence": 1.2}) == 1.0
+    assert signals.confidence_score({"confidence": -0.1}) == 0.0
+    assert signals.confidence_score({}) is None
+
+
+def test_adaptive_baseline_cold_start():
+    """window 크기 < 4 → warmup, z=None."""
+    bl = signals.AdaptiveBaseline(window=[1.0, 1.1, 0.9], window_max=8)
+    z, fire = bl.evaluate(value=1.5, z_normal=1.5, z_urgent=2.5)
+    assert fire == "warmup"
+    assert z is None
+
+
+def test_adaptive_baseline_preparing():
+    """window 4~7 → 보수적 임계치 z=2.0."""
+    bl = signals.AdaptiveBaseline(window=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0], window_max=8)
+    z, fire = bl.evaluate(value=3.0, z_normal=1.5, z_urgent=2.5)
+    assert fire in ("normal", "urgent")
+
+
+def test_adaptive_baseline_normal_window_full():
+    """window 8 풀, value가 평균보다 1.5σ 이상이면 normal."""
+    bl = signals.AdaptiveBaseline(
+        window=[1.0, 1.1, 0.9, 1.0, 1.0, 1.1, 0.9, 1.0],
+        window_max=8,
+    )
+    z, fire = bl.evaluate(value=1.12, z_normal=1.5, z_urgent=2.5)
+    assert fire == "normal"
+    assert z is not None and z >= 1.5
+
+
+def test_adaptive_baseline_urgent():
+    """z >= 2.5 → urgent."""
+    bl = signals.AdaptiveBaseline(
+        window=[1.0, 1.1, 0.9, 1.0, 1.0, 1.1, 0.9, 1.0],
+        window_max=8,
+    )
+    z, fire = bl.evaluate(value=2.0, z_normal=1.5, z_urgent=2.5)
+    assert fire == "urgent"
+
+
+def test_adaptive_baseline_push_updates_window():
+    """push 시 FIFO 동작."""
+    bl = signals.AdaptiveBaseline(window=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], window_max=8)
+    bl.push(9.0)
+    assert bl.window == [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9.0]
+
+
+def test_decide_fire_level_two_normals_escalate():
+    sigs = [
+        {"metric": "sim", "z": 1.6, "fire": "normal"},
+        {"metric": "drift", "z": 1.7, "fire": "normal"},
+        {"metric": "conf", "z": 0.5, "fire": "noop"},
+    ]
+    assert signals.decide_overall_fire(sigs) == "urgent"
+
+
+def test_decide_fire_level_single_normal():
+    sigs = [
+        {"metric": "sim", "z": 1.6, "fire": "normal"},
+        {"metric": "drift", "z": 0.3, "fire": "noop"},
+    ]
+    assert signals.decide_overall_fire(sigs) == "normal"
+
+
+def test_decide_fire_level_single_urgent():
+    sigs = [
+        {"metric": "sim", "z": 3.0, "fire": "urgent"},
+        {"metric": "drift", "z": 0.2, "fire": "noop"},
+    ]
+    assert signals.decide_overall_fire(sigs) == "urgent"
+
+
+def test_decide_fire_level_all_noop():
+    sigs = [{"metric": "sim", "z": 0.5, "fire": "noop"}]
+    assert signals.decide_overall_fire(sigs) == "noop"

agent-office/tests/test_lotto_task_wrap.py

@@ -0,0 +1,154 @@
+# agent-office/tests/test_lotto_task_wrap.py
+import os
+import sys
+import tempfile
+import gc
+
+_fd, _TMP = tempfile.mkstemp(suffix=".db")
+os.close(_fd)
+os.unlink(_TMP)
+os.environ["AGENT_OFFICE_DB_PATH"] = _TMP
+
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+
+import pytest
+from app import db
+db.DB_PATH = _TMP
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def fresh_db():
+    # Re-patch DB_PATH at the start of every test (cross-file isolation)
+    db.DB_PATH = _TMP
+    gc.collect()
+    if os.path.exists(_TMP):
+        os.remove(_TMP)
+    db.init_db()
+    yield
+    gc.collect()
+    if os.path.exists(_TMP):
+        try:
+            os.remove(_TMP)
+        except PermissionError:
+            pass
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_run_signal_check_creates_task_row(monkeypatch):
+    """run_signal_check이 agent_tasks에 row를 만들고 result_data를 저장."""
+    from app.agents.lotto import LottoAgent
+    from app.curator import signal_runner
+
+    async def fake_run_signal_check(**kwargs):
+        return {
+            "overall_fire": "normal",
+            "results": [
+                {"signal_id": 1, "metric": "sim_signal",
+                 "value": 0.6, "z_score": 1.7, "fire_level": "normal",
+                 "baseline_mu": 0.5, "baseline_sigma": 0.05, "payload": {}},
+            ],
+        }
+    monkeypatch.setattr(signal_runner, "run_signal_check", fake_run_signal_check)
+
+    from app import service_proxy
+    async def fake_latest():
+        return 1226
+    monkeypatch.setattr(service_proxy, "lotto_latest_draw", fake_latest)
+
+    from app.notifiers import telegram_lotto
+    async def fake_send(_event): pass
+    monkeypatch.setattr(telegram_lotto, "send_urgent_signal", fake_send)
+
+    agent = LottoAgent()
+    result = await agent.run_signal_check(source="light")
+    assert result["ok"] is True
+
+    tasks = db.get_agent_tasks("lotto", task_type="signal_check", days=1)
+    assert len(tasks) == 1
+    t = tasks[0]
+    assert t["status"] == "succeeded"
+    assert t["result_data"]["source"] == "light"
+    assert t["result_data"]["overall_fire"] == "normal"
+    assert "sim_signal" in t["result_data"]["fired_metrics"]
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_run_signal_check_failure_marks_task_failed(monkeypatch):
+    from app.agents.lotto import LottoAgent
+    from app.curator import signal_runner
+    from app import service_proxy
+
+    async def boom(**kwargs):
+        raise RuntimeError("boom")
+    monkeypatch.setattr(signal_runner, "run_signal_check", boom)
+
+    async def fake_latest():
+        return 1226
+    monkeypatch.setattr(service_proxy, "lotto_latest_draw", fake_latest)
+
+    agent = LottoAgent()
+    result = await agent.run_signal_check(source="sim")
+    assert result["ok"] is False
+
+    tasks = db.get_agent_tasks("lotto", task_type="signal_check", days=1)
+    assert len(tasks) == 1
+    assert tasks[0]["status"] == "failed"
+    assert "boom" in tasks[0]["result_data"]["error"]
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_run_daily_digest_creates_task(monkeypatch):
+    """run_daily_digest이 agent_tasks에 task 생성 + result_data 저장."""
+    from app.agents.lotto import LottoAgent
+    from app.notifiers import telegram_lotto
+
+    async def fake_send(_d): pass
+    monkeypatch.setattr(telegram_lotto, "send_signal_summary", fake_send)
+
+    agent = LottoAgent()
+    result = await agent.run_daily_digest()
+    assert result["ok"] is True
+
+    tasks = db.get_agent_tasks("lotto", task_type="daily_digest", days=1)
+    assert len(tasks) == 1
+    assert tasks[0]["status"] == "succeeded"
+    assert "fired" in tasks[0]["result_data"]
+    assert "evaluated" in tasks[0]["result_data"]
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_run_weekly_evolution_report_creates_task(monkeypatch):
+    """run_weekly_evolution_report이 task 생성 + result_data 저장."""
+    from app.agents.lotto import LottoAgent
+    from app import service_proxy
+    from app.notifiers import telegram_lotto
+
+    async def fake_eval():
+        return {
+            "ok": True, "draw_no": 1225,
+            "winner": {"day_of_week": 3, "weight": [0.18, 0.32, 0.20, 0.22, 0.08],
+                       "avg_score": 0.42, "max_correct": 4, "n_picks": 5},
+            "new_base": [0.18, 0.32, 0.20, 0.22, 0.08],
+            "previous_base": [0.2] * 5,
+            "update_reason": "winner_4plus",
+        }
+    async def fake_status():
+        return {"current_base": [0.2] * 5}
+    async def fake_send(_e, _b): pass
+
+    monkeypatch.setattr(service_proxy, "lotto_evolver_evaluate", fake_eval)
+    monkeypatch.setattr(service_proxy, "lotto_evolver_status", fake_status)
+    monkeypatch.setattr(telegram_lotto, "send_evolution_report", fake_send)
+
+    agent = LottoAgent()
+    result = await agent.run_weekly_evolution_report()
+    assert result["ok"] is True
+
+    tasks = db.get_agent_tasks("lotto", task_type="weekly_evolution_report", days=1)
+    assert len(tasks) == 1
+    r = tasks[0]["result_data"]
+    assert tasks[0]["status"] == "succeeded"
+    assert r["draw_no"] == 1225
+    assert r["update_reason"] == "winner_4plus"
+    assert r["winner_day_of_week"] == 3
+    assert r["winner_max_correct"] == 4

agent-office/tests/test_lotto_telegram_signal.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+from app.notifiers.telegram_lotto import (
+    _format_urgent_signal,
+    _format_signal_digest,
+)
+
+
+def test_urgent_signal_format_basic():
+    event = {
+        "fire_level": "urgent",
+        "triggered_at": "2026-05-20T07:18:00.000Z",
+        "results": [
+            {"metric": "sim_signal", "value": 1.84, "z_score": 3.9,
+             "baseline_mu": 1.02, "baseline_sigma": 0.21, "payload": {},
+             "fire_level": "urgent"},
+            {"metric": "drift", "value": 0.18, "z_score": 3.0,
+             "baseline_mu": 0.06, "baseline_sigma": 0.04, "fire_level": "normal",
+             "payload": {"weights_now": {"gap_focus": 0.5, "hot_focus": 0.5},
+                         "weights_prev": {"gap_focus": 0.3, "hot_focus": 0.7}}},
+        ],
+    }
+    text = _format_urgent_signal(event)
+    assert "🚨" in text
+    assert "Sim Consensus" in text
+    assert "z=3.9" in text
+    assert "Strategy Drift" in text
+
+
+def test_signal_digest_format_with_signals():
+    digest = {
+        "evaluated": 6,
+        "fired": 2,
+        "signals": [
+            {"metric": "sim_signal", "fire_level": "normal", "z_score": 1.7,
+             "triggered_at": "2026-05-20T16:18:00Z", "payload": {}},
+            {"metric": "confidence", "fire_level": "normal", "z_score": 1.6,
+             "triggered_at": "2026-05-20T09:05:00Z", "payload": {}},
+        ],
+        "weights_trend": {"gap_focus": +0.12, "hot_focus": -0.02, "pair_bias": -0.08},
+    }
+    text = _format_signal_digest(digest)
+    assert "📊" in text
+    assert "지난 24h" in text
+    assert "z=1.7" in text
+
+
+def test_signal_digest_empty_returns_empty_string():
+    """발화 0건이면 빈 문자열 → 발송 자체 skip 가능."""
+    text = _format_signal_digest({"evaluated": 6, "fired": 0, "signals": [], "weights_trend": {}})
+    assert text == ""

agent-office/tests/test_pipeline_polling.py

@@ -0,0 +1,132 @@
+import os
+import sys
+import tempfile
+
+_fd, _TMP = tempfile.mkstemp(suffix=".db")
+os.close(_fd)
+os.unlink(_TMP)
+os.environ["AGENT_OFFICE_DB_PATH"] = _TMP
+
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+
+
+import pytest
+from unittest.mock import AsyncMock, patch
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def _init_db():
+    import gc
+    gc.collect()
+    if os.path.exists(_TMP):
+        os.remove(_TMP)
+    from app.db import init_db
+    init_db()
+    yield
+    gc.collect()
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_poll_notifies_once_per_state():
+    from app.agents.youtube_publisher import YoutubePublisherAgent
+
+    pipelines = [{
+        "id": 1,
+        "state": "cover_pending",
+        "cover_url": "/x.jpg",
+        "track_title": "Test",
+        "feedback_count_per_step": {},
+    }]
+    with patch(
+        "app.agents.youtube_publisher.service_proxy.list_active_pipelines",
+        new=AsyncMock(return_value=pipelines),
+    ), patch(
+        "app.agents.youtube_publisher.send_raw",
+        new=AsyncMock(return_value={"ok": True, "message_id": 99}),
+    ) as mock_send, patch(
+        "app.agents.youtube_publisher.service_proxy.save_pipeline_telegram_msg",
+        new=AsyncMock(),
+    ):
+        a = YoutubePublisherAgent()
+        await a.poll_state_changes()
+        await a.poll_state_changes()  # 같은 상태 — 두 번째는 알림 안 함
+        assert mock_send.call_count == 1
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_poll_renotifies_on_reject_regen(monkeypatch):
+    from app.agents.youtube_publisher import YoutubePublisherAgent
+
+    pipelines_v1 = [{"id": 1, "state": "cover_pending", "cover_url": "/x.jpg",
+                      "track_title": "Test", "feedback_count_per_step": {}}]
+    pipelines_v2 = [{"id": 1, "state": "cover_pending", "cover_url": "/x2.jpg",
+                      "track_title": "Test", "feedback_count_per_step": {"cover": 1}}]
+    list_mock = AsyncMock(side_effect=[pipelines_v1, pipelines_v2])
+    with patch("app.agents.youtube_publisher.service_proxy.list_active_pipelines", list_mock), \
+         patch("app.agents.youtube_publisher.send_raw",
+                new=AsyncMock(return_value={"ok": True, "message_id": 99})), \
+         patch("app.agents.youtube_publisher.service_proxy.save_pipeline_telegram_msg",
+                new=AsyncMock()):
+        a = YoutubePublisherAgent()
+        await a.poll_state_changes()  # 1st: notify
+        await a.poll_state_changes()  # 2nd: feedback count differs → notify again
+        from app.agents.youtube_publisher import send_raw as sr
+        assert sr.call_count == 2
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_on_telegram_reply_approve_calls_feedback():
+    from app.agents.youtube_publisher import YoutubePublisherAgent
+
+    with patch(
+        "app.agents.youtube_publisher.service_proxy.post_pipeline_feedback",
+        new=AsyncMock(),
+    ) as mock_fb, patch(
+        "app.agents.youtube_publisher.send_raw",
+        new=AsyncMock(),
+    ):
+        a = YoutubePublisherAgent()
+        await a.on_telegram_reply(pipeline_id=42, step="cover", user_text="승인")
+        mock_fb.assert_called_once_with(42, "cover", "approve", None)
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_on_telegram_reply_reject_with_feedback():
+    from app.agents.youtube_publisher import YoutubePublisherAgent
+
+    with patch(
+        "app.agents.youtube_publisher.service_proxy.post_pipeline_feedback",
+        new=AsyncMock(),
+    ) as mock_fb, patch(
+        "app.agents.youtube_publisher.send_raw",
+        new=AsyncMock(),
+    ):
+        a = YoutubePublisherAgent()
+        await a.on_telegram_reply(pipeline_id=43, step="meta", user_text="반려, 제목 짧게")
+        args = mock_fb.call_args[0]
+        assert args[0] == 43
+        assert args[1] == "meta"
+        assert args[2] == "reject"
+        assert "제목 짧게" in (args[3] or "")
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_on_telegram_reply_unclear_asks_again():
+    from app.agents.youtube_publisher import YoutubePublisherAgent
+
+    sent = []
+
+    async def mock_send(text=None, **kw):
+        sent.append(text)
+        return {"ok": True, "message_id": 1}
+
+    with patch(
+        "app.agents.youtube_publisher.send_raw",
+        new=mock_send,
+    ), patch(
+        "app.agents.youtube_publisher.classify_intent.classify",
+        return_value=("unclear", None),
+    ):
+        a = YoutubePublisherAgent()
+        await a.on_telegram_reply(pipeline_id=44, step="cover", user_text="huh?")
+        assert any("다시 입력" in (s or "") for s in sent)

agent-office/tests/test_realestate_agent.py

@@ -0,0 +1,99 @@
+import os
+import sys
+import tempfile
+
+_fd, _TMP = tempfile.mkstemp(suffix=".db")
+os.close(_fd)
+os.unlink(_TMP)
+os.environ["AGENT_OFFICE_DB_PATH"] = _TMP
+
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+
+
+import asyncio
+from unittest.mock import AsyncMock, patch
+import pytest
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def _init_db():
+    import gc
+    gc.collect()
+    if os.path.exists(_TMP):
+        os.remove(_TMP)
+    from app.db import init_db
+    init_db()
+    yield
+    gc.collect()
+
+
+def test_on_new_matches_returns_empty_when_no_matches():
+    from app.agents.realestate import RealestateAgent
+
+    agent = RealestateAgent()
+    result = asyncio.run(agent.on_new_matches([]))
+    assert result == {"sent": 0, "sent_ids": []}
+
+
+def test_on_new_matches_sends_telegram_and_returns_ids():
+    from app.agents.realestate import RealestateAgent
+    from app.telegram import messaging
+
+    matches = [{
+        "id": 7, "match_score": 80, "house_nm": "단지A",
+        "region_name": "서울특별시", "district": "강남구",
+        "receipt_start": "2026-05-01", "receipt_end": "2026-05-05",
+        "match_reasons": [], "eligible_types": [], "pblanc_url": "https://x.test/7",
+    }]
+
+    fake_send = AsyncMock(return_value={"ok": True, "message_id": 123})
+    with patch.object(messaging, "send_raw", fake_send):
+        agent = RealestateAgent()
+        result = asyncio.run(agent.on_new_matches(matches))
+
+    assert result["sent"] == 1
+    assert result["sent_ids"] == [7]
+    assert result["message_id"] == 123
+    fake_send.assert_awaited_once()
+    args, kwargs = fake_send.call_args
+    text = args[0]
+    assert "단지A" in text
+
+
+def test_on_new_matches_telegram_failure_returns_zero():
+    from app.agents.realestate import RealestateAgent
+    from app.telegram import messaging
+
+    matches = [{
+        "id": 8, "match_score": 80, "house_nm": "단지B",
+        "region_name": "서울", "district": "송파구",
+        "receipt_start": "", "receipt_end": "",
+        "match_reasons": [], "eligible_types": [], "pblanc_url": "",
+    }]
+
+    fake_send = AsyncMock(return_value={"ok": False, "description": "401"})
+    with patch.object(messaging, "send_raw", fake_send):
+        agent = RealestateAgent()
+        result = asyncio.run(agent.on_new_matches(matches))
+
+    assert result["sent"] == 0
+    assert result["sent_ids"] == []
+    assert "error" in result
+
+
+def test_endpoint_calls_agent_on_new_matches():
+    from fastapi.testclient import TestClient
+    from app.main import app
+    from app.agents.realestate import RealestateAgent
+
+    fake = AsyncMock(return_value={"sent": 1, "sent_ids": [99], "message_id": 1})
+    with patch.object(RealestateAgent, "on_new_matches", fake):
+        with TestClient(app) as client:
+            resp = client.post(
+                "/api/agent-office/realestate/notify",
+                json={"matches": [{"id": 99, "match_score": 80}]},
+            )
+    assert resp.status_code == 200
+    body = resp.json()
+    assert body["sent"] == 1
+    assert body["sent_ids"] == [99]

agent-office/tests/test_realestate_callback.py

@@ -0,0 +1,133 @@
+import os
+import sys
+import tempfile
+import gc
+from unittest.mock import AsyncMock, patch
+
+_fd, _TMP = tempfile.mkstemp(suffix=".db")
+os.close(_fd)
+os.unlink(_TMP)
+os.environ["AGENT_OFFICE_DB_PATH"] = _TMP
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+
+import asyncio
+import pytest
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def _init_db():
+    gc.collect()
+    if os.path.exists(_TMP):
+        try:
+            os.remove(_TMP)
+        except PermissionError:
+            pass
+    from app.db import init_db
+    init_db()
+    yield
+
+
+def test_callback_realestate_bookmark_calls_proxy():
+    """callback_data 'realestate_bookmark_42' 가 service_proxy.realestate_bookmark_toggle(42) 를 호출하고
+    is_bookmarked=1 이면 '추가 완료' 메시지를 전송한다."""
+    from app import service_proxy
+    from app.telegram import webhook
+
+    fake_toggle = AsyncMock(return_value={"is_bookmarked": 1})
+    fake_send = AsyncMock(return_value={"ok": True})
+    fake_api_call = AsyncMock(return_value={"ok": True})
+
+    update = {
+        "callback_query": {
+            "id": "cb1",
+            "from": {"id": 1},
+            "data": "realestate_bookmark_42",
+        }
+    }
+
+    with patch.object(service_proxy, "realestate_bookmark_toggle", fake_toggle), \
+         patch("app.telegram.messaging.send_raw", fake_send), \
+         patch("app.telegram.webhook.api_call", fake_api_call):
+        result = asyncio.run(webhook.handle_webhook(update))
+
+    fake_toggle.assert_awaited_once_with(42)
+    assert result == {"ok": True, "announcement_id": 42}
+    args, _ = fake_send.call_args
+    assert "추가" in args[0]
+
+
+def test_callback_realestate_bookmark_invalid_id():
+    """callback_data 'realestate_bookmark_abc' 는 ValueError를 처리하고 에러 응답 반환."""
+    from app import service_proxy
+    from app.telegram import webhook
+
+    fake_toggle = AsyncMock(return_value={"bookmarked": True})
+    fake_send = AsyncMock(return_value={"ok": True})
+    fake_api_call = AsyncMock(return_value={"ok": True})
+
+    update = {
+        "callback_query": {
+            "id": "cb2",
+            "from": {"id": 1},
+            "data": "realestate_bookmark_abc",
+        }
+    }
+
+    with patch.object(service_proxy, "realestate_bookmark_toggle", fake_toggle), \
+         patch("app.telegram.messaging.send_raw", fake_send), \
+         patch("app.telegram.webhook.api_call", fake_api_call):
+        result = asyncio.run(webhook.handle_webhook(update))
+
+    fake_toggle.assert_not_awaited()
+    assert result is not None
+    assert result.get("ok") is False
+    assert result.get("error") == "invalid_callback_data"
+
+
+def test_callback_realestate_bookmark_proxy_error():
+    """service_proxy 가 예외를 던질 때 에러 응답 반환."""
+    from app import service_proxy
+    from app.telegram import webhook
+
+    fake_toggle = AsyncMock(side_effect=Exception("connection refused"))
+    fake_send = AsyncMock(return_value={"ok": True})
+    fake_api_call = AsyncMock(return_value={"ok": True})
+
+    update = {
+        "callback_query": {
+            "id": "cb3",
+            "from": {"id": 1},
+            "data": "realestate_bookmark_99",
+        }
+    }
+
+    with patch.object(service_proxy, "realestate_bookmark_toggle", fake_toggle), \
+         patch("app.telegram.messaging.send_raw", fake_send), \
+         patch("app.telegram.webhook.api_call", fake_api_call):
+        result = asyncio.run(webhook.handle_webhook(update))
+
+    fake_toggle.assert_awaited_once_with(99)
+    assert result is not None
+    assert result.get("ok") is False
+    assert "connection refused" in result.get("error", "")
+
+
+def test_non_realestate_callback_uses_db_path():
+    """approve_*/reject_* 콜백은 기존 DB 조회 경로를 사용 (realestate 분기를 타지 않음)."""
+    from app.telegram import webhook
+
+    fake_api_call = AsyncMock(return_value={"ok": True})
+
+    update = {
+        "callback_query": {
+            "id": "cb4",
+            "from": {"id": 1},
+            "data": "approve_abcd1234",
+        }
+    }
+
+    # DB에 등록되지 않은 콜백이므로 None 반환 — 기존 로직 진입 확인
+    with patch("app.telegram.webhook.api_call", fake_api_call):
+        result = asyncio.run(webhook.handle_webhook(update))
+
+    assert result is None  # DB에 없으면 None 반환 (기존 동작 유지)

agent-office/tests/test_realestate_message.py

@@ -0,0 +1,59 @@
+def test_format_realestate_match_full_card_single():
+    from app.telegram.realestate_message import format_realestate_matches
+    matches = [{
+        "id": 1,
+        "match_score": 90,
+        "house_nm": "디에이치 강남",
+        "region_name": "서울특별시",
+        "district": "강남구",
+        "is_speculative_area": "Y",
+        "is_price_cap": "Y",
+        "receipt_start": "2026-05-15",
+        "receipt_end": "2026-05-19",
+        "match_reasons": ["광역 일치", "자치구 S티어: 강남구 (+25)", "예산 범위"],
+        "eligible_types": ["일반1순위", "특별-신혼부부"],
+        "pblanc_url": "https://example.com/p/1",
+    }]
+    text = format_realestate_matches(matches)
+    assert "디에이치 강남" in text
+    assert "90점" in text
+    assert "강남구" in text
+    assert "2026-05-15" in text
+
+
+def test_format_realestate_match_compact_when_three_or_more():
+    from app.telegram.realestate_message import format_realestate_matches
+    matches = [
+        {"id": i, "match_score": 90 - i, "house_nm": f"단지{i}", "district": "강남구",
+         "region_name": "서울특별시", "receipt_start": "2026-05-15", "receipt_end": "2026-05-19",
+         "match_reasons": [], "eligible_types": [], "pblanc_url": ""}
+        for i in range(3)
+    ]
+    text = format_realestate_matches(matches)
+    assert "3건" in text or "3" in text
+    for i in range(3):
+        assert f"단지{i}" in text
+
+
+def test_build_keyboard_single_match_has_bookmark_and_url():
+    from app.telegram.realestate_message import build_match_keyboard
+    matches = [{"id": 42, "pblanc_url": "https://example.com/p/42"}]
+    kb = build_match_keyboard(matches)
+    rows = kb["inline_keyboard"]
+    flat = [b for row in rows for b in row]
+    assert any(b.get("callback_data", "").startswith("realestate_bookmark_42") for b in flat)
+    assert any(b.get("url") == "https://example.com/p/42" for b in flat)
+
+
+def test_build_keyboard_multi_matches_uses_dashboard_link():
+    from app.telegram.realestate_message import build_match_keyboard
+    matches = [{"id": i, "pblanc_url": ""} for i in range(3)]
+    kb = build_match_keyboard(matches)
+    flat = [b for row in kb["inline_keyboard"] for b in row]
+    # 3건 이상이면 [전체 보기] 단일 URL 버튼
+    assert any("전체" in b.get("text", "") for b in flat)
+
+
+def test_build_keyboard_empty_returns_none():
+    from app.telegram.realestate_message import build_match_keyboard
+    assert build_match_keyboard([]) is None

agent-office/tests/test_retrospective.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+import sys, os
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))
+
+import pytest
+from unittest.mock import AsyncMock, patch
+from app.curator.retrospective import build_retrospective, _detect_bias
+
+
+def test_detect_bias_persistent_low():
+    reviews = [
+        {"pattern_delta": "저번호 편향 +1.2 / 합계 -18"},
+        {"pattern_delta": "저번호 편향 +0.8"},
+        {"pattern_delta": "저번호 편향 +1.0 / 홀짝 +0.5"},
+    ]
+    assert "저번호" in _detect_bias(reviews)
+
+
+def test_detect_bias_no_persistence():
+    reviews = [
+        {"pattern_delta": "저번호 편향 +1.2"},
+        {"pattern_delta": "고번호 편향 +0.8"},
+    ]
+    assert _detect_bias(reviews) == ""
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_build_retrospective_with_data():
+    with patch("app.service_proxy.lotto_review_by_draw", new=AsyncMock(return_value={
+        "draw_no": 1153, "curator_avg_match": 1.8, "curator_best_tier": "안정",
+        "user_avg_match": 2.0, "user_5plus_prizes": 1, "pattern_delta": "저번호 편향 +1.2",
+    })), patch("app.service_proxy.lotto_reviews_history", new=AsyncMock(return_value=[
+        {"draw_no": 1153, "curator_avg_match": 1.8, "user_avg_match": 2.0, "pattern_delta": "저번호 편향 +1.2"},
+        {"draw_no": 1152, "curator_avg_match": 1.6, "user_avg_match": 1.5, "pattern_delta": "저번호 편향 +0.8"},
+        {"draw_no": 1151, "curator_avg_match": 1.7, "user_avg_match": 1.8, "pattern_delta": "저번호 편향 +1.0"},
+        {"draw_no": 1150, "curator_avg_match": 1.9, "user_avg_match": 2.2, "pattern_delta": ""},
+    ])):
+        out = await build_retrospective(1154)
+        assert out["last_draw"]["draw_no"] == 1153
+        assert out["trend_4w"]["curator_avg_4w"] == round((1.8+1.6+1.7+1.9)/4, 2)
+        assert "저번호" in out["trend_4w"]["user_persistent_bias"]
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_build_retrospective_no_review():
+    with patch("app.service_proxy.lotto_review_by_draw", new=AsyncMock(return_value=None)):
+        out = await build_retrospective(1154)
+        assert out is None

agent-office/tests/test_stock_screener_job.py

@@ -0,0 +1,177 @@
+"""StockAgent.on_screener_schedule — 평일 16:30 KST 자동 잡 단위 테스트.
+
+stock HTTP 호출은 service_proxy mock, 텔레그램은 messaging.send_raw mock.
+"""
+import os
+import sys
+import tempfile
+
+_fd, _TMP = tempfile.mkstemp(suffix=".db")
+os.close(_fd)
+os.unlink(_TMP)
+os.environ["AGENT_OFFICE_DB_PATH"] = _TMP
+
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+
+
+import asyncio
+from unittest.mock import AsyncMock, patch
+import pytest
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def _init_db():
+    import gc
+    gc.collect()
+    if os.path.exists(_TMP):
+        os.remove(_TMP)
+    from app.db import init_db
+    init_db()
+    yield
+    gc.collect()
+
+
+def _success_body(asof="2026-05-12"):
+    return {
+        "asof": asof,
+        "mode": "auto",
+        "status": "success",
+        "run_id": 42,
+        "survivors_count": 600,
+        "top_n": 20,
+        "results": [],
+        "telegram_payload": {
+            "chat_target": "default",
+            "parse_mode": "MarkdownV2",
+            "text": "*KRX 강세주 스크리너* test body",
+        },
+        "warnings": [],
+    }
+
+
+def _holiday_body(asof="2026-05-05"):
+    return {
+        "asof": asof,
+        "mode": "auto",
+        "status": "skipped_holiday",
+        "run_id": None,
+        "survivors_count": None,
+        "top_n": 0,
+        "results": [],
+        "telegram_payload": None,
+        "warnings": [f"{asof} is a holiday — skipped"],
+    }
+
+
+def test_screener_success_sends_markdownv2_telegram():
+    from app.agents.stock import StockAgent
+    from app import service_proxy
+    from app.telegram import messaging
+
+    fake_snap = AsyncMock(return_value={"status": "ok"})
+    fake_run = AsyncMock(return_value=_success_body())
+    fake_send = AsyncMock(return_value={"ok": True, "message_id": 7777})
+
+    with patch.object(service_proxy, "refresh_screener_snapshot", fake_snap), \
+         patch.object(service_proxy, "run_stock_screener", fake_run), \
+         patch.object(messaging, "send_raw", fake_send):
+        agent = StockAgent()
+        asyncio.run(agent.on_screener_schedule())
+
+    fake_snap.assert_awaited_once()
+    fake_run.assert_awaited_once_with(mode="auto")
+    fake_send.assert_awaited_once()
+    args, kwargs = fake_send.call_args
+    # 첫 인자(text) 또는 kwargs로 전달
+    text = args[0] if args else kwargs.get("text")
+    assert "KRX 강세주 스크리너" in text
+    assert kwargs.get("parse_mode") == "MarkdownV2"
+    assert agent.state == "idle"
+
+
+def test_screener_holiday_skips_telegram():
+    from app.agents.stock import StockAgent
+    from app import service_proxy
+    from app.telegram import messaging
+
+    fake_snap = AsyncMock(return_value={"status": "skipped_weekend"})
+    fake_run = AsyncMock(return_value=_holiday_body())
+    fake_send = AsyncMock(return_value={"ok": True, "message_id": 1})
+
+    with patch.object(service_proxy, "refresh_screener_snapshot", fake_snap), \
+         patch.object(service_proxy, "run_stock_screener", fake_run), \
+         patch.object(messaging, "send_raw", fake_send):
+        agent = StockAgent()
+        asyncio.run(agent.on_screener_schedule())
+
+    fake_run.assert_awaited_once()
+    # 휴일이면 텔레그램 미발신
+    fake_send.assert_not_awaited()
+    assert agent.state == "idle"
+
+
+def test_screener_snapshot_failure_still_runs_screener():
+    """스냅샷 실패는 경고만 남기고 screener 호출은 계속됨."""
+    from app.agents.stock import StockAgent
+    from app import service_proxy
+    from app.telegram import messaging
+
+    fake_snap = AsyncMock(side_effect=RuntimeError("snapshot upstream down"))
+    fake_run = AsyncMock(return_value=_success_body())
+    fake_send = AsyncMock(return_value={"ok": True, "message_id": 8888})
+
+    with patch.object(service_proxy, "refresh_screener_snapshot", fake_snap), \
+         patch.object(service_proxy, "run_stock_screener", fake_run), \
+         patch.object(messaging, "send_raw", fake_send):
+        agent = StockAgent()
+        asyncio.run(agent.on_screener_schedule())
+
+    fake_snap.assert_awaited_once()
+    fake_run.assert_awaited_once_with(mode="auto")
+    fake_send.assert_awaited_once()
+
+
+def test_screener_run_failure_notifies_operator():
+    """screener/run 실패 시 운영자 알림 텔레그램 발송."""
+    from app.agents.stock import StockAgent
+    from app import service_proxy
+    from app.telegram import messaging
+
+    fake_snap = AsyncMock(return_value={"status": "ok"})
+    fake_run = AsyncMock(side_effect=RuntimeError("stock 500"))
+    fake_send = AsyncMock(return_value={"ok": True, "message_id": 1})
+
+    with patch.object(service_proxy, "refresh_screener_snapshot", fake_snap), \
+         patch.object(service_proxy, "run_stock_screener", fake_run), \
+         patch.object(messaging, "send_raw", fake_send):
+        agent = StockAgent()
+        asyncio.run(agent.on_screener_schedule())
+
+    # 운영자 알림 1회는 호출
+    assert fake_send.await_count == 1
+    args, kwargs = fake_send.call_args
+    text = args[0] if args else kwargs.get("text")
+    assert "스크리너 실패" in text
+    assert agent.state == "idle"
+
+
+def test_screener_unexpected_status_treated_as_failure():
+    from app.agents.stock import StockAgent
+    from app import service_proxy
+    from app.telegram import messaging
+
+    fake_snap = AsyncMock(return_value={"status": "ok"})
+    fake_run = AsyncMock(return_value={"status": "weird", "asof": "2026-05-12"})
+    fake_send = AsyncMock(return_value={"ok": True, "message_id": 1})
+
+    with patch.object(service_proxy, "refresh_screener_snapshot", fake_snap), \
+         patch.object(service_proxy, "run_stock_screener", fake_run), \
+         patch.object(messaging, "send_raw", fake_send):
+        agent = StockAgent()
+        asyncio.run(agent.on_screener_schedule())
+
+    # 운영자 알림 1회 + screener payload 미발송
+    assert fake_send.await_count == 1
+    args, kwargs = fake_send.call_args
+    text = args[0] if args else kwargs.get("text")
+    assert "스크리너 실패" in text

agent-office/tests/test_sync_evolver_activity.py

@@ -0,0 +1,123 @@
+# agent-office/tests/test_sync_evolver_activity.py
+import os
+import sys
+import tempfile
+import gc
+from datetime import datetime, timezone, timedelta
+
+_fd, _TMP = tempfile.mkstemp(suffix=".db")
+os.close(_fd)
+os.unlink(_TMP)
+os.environ["AGENT_OFFICE_DB_PATH"] = _TMP
+
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
+
+import pytest
+from app import db
+db.DB_PATH = _TMP
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def fresh_db():
+    # Re-patch DB_PATH at the start of every test (cross-file isolation)
+    db.DB_PATH = _TMP
+    gc.collect()
+    if os.path.exists(_TMP):
+        os.remove(_TMP)
+    db.init_db()
+    yield
+    gc.collect()
+    if os.path.exists(_TMP):
+        try:
+            os.remove(_TMP)
+        except PermissionError:
+            pass
+
+
+def _today_dow_clamped():
+    """오늘의 weekday() (일요일=6은 5로 clamp)."""
+    KST = timezone(timedelta(hours=9))
+    dow = datetime.now(KST).weekday()
+    return 5 if dow == 6 else dow
+
+
+def _fake_status_with_picks(dow_with_picks):
+    async def fake():
+        return {
+            "week_start": "2026-05-18",
+            "current_base": [0.2] * 5,
+            "trials": [
+                {
+                    "id": 100 + i,
+                    "day_of_week": i,
+                    "weight": [0.2] * 5,
+                    "source": "perturb",
+                    "picks": ([
+                        {"id": j, "numbers": [1,2,3,4,5,6], "meta_score": 0.5}
+                        for j in range(5)
+                    ] if i == dow_with_picks else []),
+                }
+                for i in range(6)
+            ],
+        }
+    return fake
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_sync_evolver_activity_creates_apply_task(monkeypatch):
+    """오늘 trial에 picks가 있으면 evolver_apply task 1개 생성."""
+    from app.agents.lotto import LottoAgent
+    from app import service_proxy
+
+    dow = _today_dow_clamped()
+    monkeypatch.setattr(service_proxy, "lotto_evolver_status", _fake_status_with_picks(dow))
+
+    agent = LottoAgent()
+    await agent.sync_evolver_activity()
+
+    apply_tasks = db.get_agent_tasks("lotto", task_type="evolver_apply", days=1)
+    assert len(apply_tasks) == 1
+    assert apply_tasks[0]["result_data"]["n_picks"] == 5
+    assert apply_tasks[0]["input_data"]["day_of_week"] == dow
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_sync_evolver_activity_idempotent(monkeypatch):
+    """같은 날 두 번 호출해도 task는 1개만 (멱등)."""
+    from app.agents.lotto import LottoAgent
+    from app import service_proxy
+
+    dow = _today_dow_clamped()
+    monkeypatch.setattr(service_proxy, "lotto_evolver_status", _fake_status_with_picks(dow))
+
+    agent = LottoAgent()
+    await agent.sync_evolver_activity()
+    await agent.sync_evolver_activity()
+
+    apply_tasks = db.get_agent_tasks("lotto", task_type="evolver_apply", days=1)
+    assert len(apply_tasks) == 1
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_sync_evolver_activity_no_picks_no_task(monkeypatch):
+    """오늘 trial에 picks가 없으면 task 생성하지 않음."""
+    from app.agents.lotto import LottoAgent
+    from app import service_proxy
+
+    async def fake_status():
+        return {
+            "week_start": "2026-05-18",
+            "current_base": [0.2] * 5,
+            "trials": [
+                {"id": 100 + i, "day_of_week": i, "weight": [0.2]*5,
+                 "source": "perturb", "picks": []}
+                for i in range(6)
+            ],
+        }
+    monkeypatch.setattr(service_proxy, "lotto_evolver_status", fake_status)
+
+    agent = LottoAgent()
+    await agent.sync_evolver_activity()
+
+    apply_tasks = db.get_agent_tasks("lotto", task_type="evolver_apply", days=1)
+    assert len(apply_tasks) == 0

agent-office/tests/test_telegram_lotto_format.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+import sys, os
+sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))
+
+from app.notifiers.telegram_lotto import _format_briefing, _format_prize_alert
+
+
+def test_briefing_with_retrospective():
+    payload = {
+        "draw_no": 1154,
+        "confidence": 72,
+        "narrative": {
+            "headline": "안정 +1, 콜드 누적 보강",
+            "summary_3lines": ["a", "b", "c"],
+            "retrospective": "너 2.0 / 나 1.8 — 저번호 편향",
+        },
+        "picks": {
+            "core": [
+                {"risk_tag": "안정"}, {"risk_tag": "안정"}, {"risk_tag": "안정"},
+                {"risk_tag": "균형"}, {"risk_tag": "공격"},
+            ],
+            "bonus": [], "extended": [], "pool": [],
+        },
+    }
+    text = _format_briefing(payload)
+    assert "1154회" in text
+    assert "신뢰도 72" in text
+    assert "안정 3" in text
+    assert "회고: 너 2.0" in text
+
+
+def test_briefing_without_retrospective():
+    payload = {
+        "draw_no": 1, "confidence": 50,
+        "narrative": {"headline": "h", "summary_3lines": ["a","b","c"], "retrospective": ""},
+        "picks": {"core": [{"risk_tag":"안정"}]*5, "bonus":[],"extended":[],"pool":[]},
+    }
+    text = _format_briefing(payload)
+    assert "회고" not in text
+
+
+def test_prize_alert():
+    text = _format_prize_alert({"draw_no": 1154, "match_count": 5, "numbers": [3,11,17,25,33,8]})
+    assert "5개 일치" in text
+    assert "3, 11, 17, 25, 33, 8" in text

blog-lab/.dockerignore

@@ -1,4 +0,0 @@
-__pycache__
-*.pyc
-.env
-data/

blog-lab/app/config.py

@@ -1,15 +0,0 @@
-import os
-
-# Anthropic Claude API
-ANTHROPIC_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", "")
-CLAUDE_MODEL = os.getenv("CLAUDE_MODEL", "claude-sonnet-4-20250514")
-
-# Naver Search API
-NAVER_CLIENT_ID = os.getenv("NAVER_CLIENT_ID", "")
-NAVER_CLIENT_SECRET = os.getenv("NAVER_CLIENT_SECRET", "")
-
-# Database
-DB_PATH = os.getenv("BLOG_DB_PATH", "/app/data/blog_marketing.db")
-
-# CORS
-CORS_ALLOW_ORIGINS = os.getenv("CORS_ALLOW_ORIGINS", "http://localhost:3007,http://localhost:8080")

blog-lab/app/content_generator.py

@@ -1,172 +0,0 @@
-"""Claude API 기반 콘텐츠 생성 — 트렌드 브리프 + 블로그 글 작성."""
-
-import json
-import logging
-from datetime import date
-from typing import Any, Dict, Optional
-
-import anthropic
-
-from .config import ANTHROPIC_API_KEY, CLAUDE_MODEL
-from .db import get_template
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-_client: Optional[anthropic.Anthropic] = None
-
-
-def _get_client() -> anthropic.Anthropic:
-    global _client
-    if _client is None:
-        _client = anthropic.Anthropic(api_key=ANTHROPIC_API_KEY)
-    return _client
-
-
-def _call_claude(prompt: str, max_tokens: int = 4096) -> str:
-    """Claude API 호출. 단일 user 메시지. 현재 날짜 시스템 프롬프트 포함."""
-    client = _get_client()
-    today = date.today().isoformat()
-    resp = client.messages.create(
-        model=CLAUDE_MODEL,
-        max_tokens=max_tokens,
-        system=f"현재 날짜는 {today}입니다. 모든 콘텐츠는 이 날짜 기준으로 작성하세요.",
-        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
-    )
-    return resp.content[0].text
-
-
-def generate_trend_brief(analysis: Dict[str, Any]) -> str:
-    """키워드 분석 데이터를 바탕으로 트렌드 브리프 생성."""
-    template = get_template("trend_brief")
-    if not template:
-        raise RuntimeError("trend_brief 템플릿이 없습니다")
-
-    top_blogs_text = "\n".join(
-        f"- {b.get('title', '')}" for b in analysis.get("top_blogs", [])
-    ) or "없음"
-
-    top_products_text = "\n".join(
-        f"- {p.get('title', '')} ({p.get('lprice', '?')}원, {p.get('mallName', '')})"
-        for p in analysis.get("top_products", [])
-    ) or "없음"
-
-    prompt = template.format(
-        keyword=analysis.get("keyword", ""),
-        competition=analysis.get("competition", 0),
-        opportunity=analysis.get("opportunity", 0),
-        top_blogs=top_blogs_text,
-        top_products=top_products_text,
-    )
-
-    return _call_claude(prompt)
-
-
-def _parse_blog_json(raw: str, keyword: str) -> Dict[str, str]:
-    """Claude 응답에서 블로그 JSON을 파싱."""
-    try:
-        text = raw.strip()
-        if text.startswith("```"):
-            lines = text.split("\n")
-            lines = [l for l in lines if not l.strip().startswith("```")]
-            text = "\n".join(lines)
-        result = json.loads(text)
-        return {
-            "title": result.get("title", ""),
-            "body": result.get("body", ""),
-            "excerpt": result.get("excerpt", ""),
-            "tags": result.get("tags", []),
-        }
-    except (json.JSONDecodeError, KeyError):
-        logger.warning("Blog post JSON parse failed, using raw text")
-        return {
-            "title": f"{keyword} 추천 리뷰",
-            "body": raw,
-            "excerpt": raw[:200],
-            "tags": [keyword],
-        }
-
-
-def generate_blog_post(
-    analysis: Dict[str, Any],
-    trend_brief: str,
-    brand_links: Optional[list] = None,
-) -> Dict[str, str]:
-    """트렌드 브리프를 바탕으로 블로그 글 작성.
-
-    Returns:
-        {"title": str, "body": str, "excerpt": str, "tags": [...]}
-    """
-    template = get_template("blog_write")
-    if not template:
-        raise RuntimeError("blog_write 템플릿이 없습니다")
-
-    top_products_text = "\n".join(
-        f"- {p.get('title', '')} ({p.get('lprice', '?')}원, {p.get('mallName', '')})"
-        for p in analysis.get("top_products", [])
-    ) or "없음"
-
-    # 크롤링된 블로그 본문 참고 자료
-    reference_blogs_text = ""
-    for blog in analysis.get("top_blogs", []):
-        content = blog.get("content", "")
-        if content:
-            reference_blogs_text += f"\n### {blog.get('title', '제목 없음')}\n{content}\n"
-    if not reference_blogs_text:
-        reference_blogs_text = "없음"
-
-    # 브랜드커넥트 링크 정보
-    brand_products_text = ""
-    if brand_links:
-        for link in brand_links:
-            brand_products_text += (
-                f"- 상품명: {link.get('product_name', '')}\n"
-                f"  설명: {link.get('description', '')}\n"
-                f"  링크: {link.get('url', '')}\n"
-                f"  배치 힌트: {link.get('placement_hint', '자연스럽게')}\n"
-            )
-    if not brand_products_text:
-        brand_products_text = "없음 (제휴 링크 없이 일반 리뷰로 작성)"
-
-    prompt = template.format(
-        keyword=analysis.get("keyword", ""),
-        trend_brief=trend_brief,
-        top_products=top_products_text,
-        reference_blogs=reference_blogs_text,
-        brand_products=brand_products_text,
-    )
-
-    # 구조화된 응답을 위한 추가 지시
-    prompt += (
-        "\n\n---\n"
-        "응답은 반드시 아래 JSON 형식으로 해주세요 (JSON만 출력, 다른 텍스트 없이):\n"
-        '{"title": "블로그 제목", "body": "HTML 본문", "excerpt": "2줄 요약", '
-        '"tags": ["태그1", "태그2", ...]}'
-    )
-
-    raw = _call_claude(prompt, max_tokens=8192)
-    return _parse_blog_json(raw, analysis.get("keyword", ""))
-
-
-def regenerate_blog_post(
-    analysis: Dict[str, Any],
-    trend_brief: str,
-    previous_body: str,
-    feedback: str,
-) -> Dict[str, str]:
-    """피드백을 반영하여 블로그 글 재생성."""
-    prompt = (
-        "당신은 네이버 블로그에서 월 100만 이상 수익을 올리는 전문 블로거입니다.\n"
-        f"키워드: {analysis.get('keyword', '')}\n\n"
-        f"이전에 작성한 글:\n{previous_body[:3000]}\n\n"
-        f"리뷰어 피드백:\n{feedback}\n\n"
-        "위 피드백을 반영하여 글을 개선해주세요.\n"
-        "작성 규칙: 1인칭 체험기, 2,000자 이상, 자연스러운 구어체, "
-        "제품 비교표 포함, 광고 고지 문구 포함.\n"
-        "HTML 형식으로 작성하되, 네이버 블로그에서 바로 붙여넣기 가능한 형태로.\n\n"
-        "---\n"
-        "응답은 반드시 아래 JSON 형식으로 해주세요 (JSON만 출력):\n"
-        '{"title": "블로그 제목", "body": "HTML 본문", "excerpt": "2줄 요약", '
-        '"tags": ["태그1", "태그2", ...]}'
-    )
-    raw = _call_claude(prompt, max_tokens=8192)
-    return _parse_blog_json(raw, analysis.get("keyword", ""))

blog-lab/app/db.py

@@ -1,789 +0,0 @@
-import os
-import sqlite3
-import json
-from typing import Any, Dict, List, Optional
-
-from .config import DB_PATH
-
-
-def _conn() -> sqlite3.Connection:
-    os.makedirs(os.path.dirname(DB_PATH), exist_ok=True)
-    conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
-    conn.row_factory = sqlite3.Row
-    conn.execute("PRAGMA journal_mode=WAL")
-    return conn
-
-
-def init_db() -> None:
-    with _conn() as conn:
-        # 키워드/상품 분석 결과
-        conn.execute("""
-            CREATE TABLE IF NOT EXISTS keyword_analyses (
-                id              INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
-                keyword         TEXT NOT NULL,
-                blog_total      INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
-                shop_total      INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
-                competition     REAL NOT NULL DEFAULT 0,
-                opportunity     REAL NOT NULL DEFAULT 0,
-                avg_price       INTEGER,
-                min_price       INTEGER,
-                max_price       INTEGER,
-                top_products    TEXT NOT NULL DEFAULT '[]',
-                top_blogs       TEXT NOT NULL DEFAULT '[]',
-                ai_summary      TEXT NOT NULL DEFAULT '',
-                created_at      TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
-            )
-        """)
-        conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_ka_created ON keyword_analyses(created_at DESC)")
-        conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_ka_keyword ON keyword_analyses(keyword)")
-
-        # 블로그 포스트
-        conn.execute("""
-            CREATE TABLE IF NOT EXISTS blog_posts (
-                id              INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
-                keyword_id      INTEGER REFERENCES keyword_analyses(id),
-                title           TEXT NOT NULL DEFAULT '',
-                body            TEXT NOT NULL DEFAULT '',
-                excerpt         TEXT NOT NULL DEFAULT '',
-                tags            TEXT NOT NULL DEFAULT '[]',
-                status          TEXT NOT NULL DEFAULT 'draft',
-                review_score    INTEGER,
-                review_detail   TEXT NOT NULL DEFAULT '{}',
-                naver_url       TEXT NOT NULL DEFAULT '',
-                trend_brief     TEXT NOT NULL DEFAULT '',
-                created_at      TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now')),
-                updated_at      TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
-            )
-        """)
-        conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_bp_created ON blog_posts(created_at DESC)")
-        conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_bp_status ON blog_posts(status)")
-
-        # 수익(커미션) 추적
-        conn.execute("""
-            CREATE TABLE IF NOT EXISTS commissions (
-                id              INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
-                post_id         INTEGER REFERENCES blog_posts(id),
-                month           TEXT NOT NULL,
-                clicks          INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
-                purchases       INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
-                revenue         INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
-                note            TEXT NOT NULL DEFAULT '',
-                created_at      TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
-            )
-        """)
-        conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_comm_month ON commissions(month)")
-        conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_comm_post ON commissions(post_id)")
-
-        # 비동기 작업 상태 (research / generate / review)
-        conn.execute("""
-            CREATE TABLE IF NOT EXISTS generation_tasks (
-                id              TEXT PRIMARY KEY,
-                type            TEXT NOT NULL DEFAULT 'research',
-                status          TEXT NOT NULL DEFAULT 'queued',
-                progress        INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
-                message         TEXT NOT NULL DEFAULT '',
-                result_id       INTEGER,
-                error           TEXT,
-                params          TEXT NOT NULL DEFAULT '{}',
-                created_at      TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now')),
-                updated_at      TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
-            )
-        """)
-        conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_gt_created ON generation_tasks(created_at DESC)")
-
-        # AI 프롬프트 템플릿
-        conn.execute("""
-            CREATE TABLE IF NOT EXISTS prompt_templates (
-                id              INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
-                name            TEXT NOT NULL UNIQUE,
-                description     TEXT NOT NULL DEFAULT '',
-                template        TEXT NOT NULL DEFAULT '',
-                updated_at      TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
-            )
-        """)
-
-        # 브랜드커넥트 제휴 링크
-        conn.execute("""
-            CREATE TABLE IF NOT EXISTS brand_links (
-                id              INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
-                post_id         INTEGER REFERENCES blog_posts(id),
-                keyword_id      INTEGER REFERENCES keyword_analyses(id),
-                url             TEXT NOT NULL,
-                product_name    TEXT NOT NULL DEFAULT '',
-                description     TEXT NOT NULL DEFAULT '',
-                placement_hint  TEXT NOT NULL DEFAULT '',
-                created_at      TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
-            )
-        """)
-        conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_bl_post ON brand_links(post_id)")
-        conn.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_bl_keyword ON brand_links(keyword_id)")
-
-        # 기본 프롬프트 템플릿 시딩 (존재하지 않을 때만)
-        _seed_templates(conn)
-        _migrate_templates(conn)
-
-
-def _seed_templates(conn: sqlite3.Connection) -> None:
-    """기본 프롬프트 템플릿을 DB에 시딩."""
-    templates = [
-        {
-            "name": "trend_brief",
-            "description": "네이버 블로그 트렌드 분석 + 제목/훅 전략 브리프",
-            "template": (
-                "당신은 네이버 블로그 마케팅 전문가입니다.\n"
-                "아래 키워드 분석 데이터를 바탕으로 블로그 포스팅 전략 브리프를 작성하세요.\n\n"
-                "키워드: {keyword}\n"
-                "블로그 경쟁도: {competition} (0-100, 높을수록 경쟁 치열)\n"
-                "쇼핑 기회 점수: {opportunity} (0-100, 높을수록 기회 큼)\n"
-                "상위 블로그 제목들: {top_blogs}\n"
-                "상위 상품들: {top_products}\n\n"
-                "다음을 포함해주세요:\n"
-                "1. 클릭을 유도하는 제목 공식 3가지\n"
-                "2. 도입부 훅 전략 (공감형, 질문형, 충격형 중 추천)\n"
-                "3. 추천 해시태그 5-10개\n"
-                "4. 경쟁 분석 요약 (기존 글 대비 차별화 포인트)\n"
-                "5. SEO 키워드 배치 전략"
-            ),
-        },
-        {
-            "name": "blog_write",
-            "description": "공감형 1인칭 체험기 블로그 글 작성",
-            "template": (
-                "당신은 네이버 블로그에서 월 100만 이상 수익을 올리는 전문 블로거입니다.\n"
-                "아래 브리프를 바탕으로 블로그 글을 작성하세요.\n\n"
-                "키워드: {keyword}\n"
-                "트렌드 브리프: {trend_brief}\n"
-                "상위 상품 정보: {top_products}\n\n"
-                "작성 규칙:\n"
-                "- 1인칭 체험기 형식 (\"제가 직접 써봤는데요\")\n"
-                "- 1,500자 이상\n"
-                "- 자연스러운 구어체 (네이버 블로그 톤)\n"
-                "- 제품 비교표 포함 (마크다운 테이블)\n"
-                "- 장단점 솔직하게 작성\n"
-                "- 광고 고지 문구 포함: \"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.\"\n"
-                "- 추천 매트릭스 (가성비/품질/디자인 기준)\n"
-                "- 자연스러운 CTA (구매 링크 유도)\n\n"
-                "HTML 형식으로 작성하되, 네이버 블로그에서 바로 붙여넣기 가능한 형태로 만들어주세요."
-            ),
-        },
-        {
-            "name": "quality_review",
-            "description": "블로그 글 품질 리뷰 (6기준 × 10점)",
-            "template": (
-                "당신은 블로그 콘텐츠 품질 평가 전문가입니다.\n"
-                "아래 블로그 글을 6가지 기준으로 평가해주세요.\n\n"
-                "제목: {title}\n"
-                "본문: {body}\n\n"
-                "평가 기준 (각 1-10점):\n"
-                "1. 독자 공감도 (empathy): 1인칭 체험기가 자연스럽고 공감되는가?\n"
-                "2. 제목 클릭 유도력 (click_appeal): 검색 결과에서 클릭하고 싶은 제목인가?\n"
-                "3. 구매 전환력 (conversion): 읽고 나서 제품을 사고 싶어지는가?\n"
-                "4. SEO 최적화 (seo): 키워드 배치, 소제목, 길이가 적절한가?\n"
-                "5. 형식 완성도 (format): 비교표, 이미지 설명, 단락 구성이 잘 되어있는가?\n"
-                "6. 링크 자연스러움 (link_natural): 제휴 링크가 광고처럼 느껴지지 않고 자연스럽게 녹아있는가? (링크가 없으면 5점 기본)\n\n"
-                "JSON 형식으로 응답:\n"
-                "{{\n"
-                "  \"scores\": {{\n"
-                "    \"empathy\": N,\n"
-                "    \"click_appeal\": N,\n"
-                "    \"conversion\": N,\n"
-                "    \"seo\": N,\n"
-                "    \"format\": N,\n"
-                "    \"link_natural\": N\n"
-                "  }},\n"
-                "  \"total\": N,\n"
-                "  \"pass\": true/false,\n"
-                "  \"feedback\": \"개선 사항 설명\"\n"
-                "}}"
-            ),
-        },
-        {
-            "name": "marketer_enhance",
-            "description": "마케터 전환율 강화 + 제휴 링크 삽입",
-            "template": (
-                "당신은 네이버 블로그 수익화 전문 마케터입니다.\n"
-                "아래 블로그 초안에 제휴 링크를 자연스럽게 삽입하고 전환율을 강화하세요.\n\n"
-                "=== 블로그 초안 ===\n{draft_body}\n\n"
-                "=== 타겟 키워드 ===\n{keyword}\n\n"
-                "=== 삽입할 제휴 링크 ===\n{brand_links_info}\n\n"
-                "작업 규칙:\n"
-                "- 제휴 링크를 <a href=\"URL\" target=\"_blank\">상품명</a> 형태로 본문 흐름에 맞게 2~3곳 삽입\n"
-                "- 결론에 CTA(Call-to-Action) 블록 추가 (\"지금 확인하기\" 등)\n"
-                "- 글 맨 아래에 광고 고지 문구 자동 삽입: \"이 포스팅은 브랜드로부터 소정의 수수료를 받을 수 있습니다\"\n"
-                "- 작가의 1인칭 톤과 구어체를 유지\n"
-                "- 과도한 광고 느낌 없이 자연스러운 추천 흐름 유지\n"
-                "- 구매 심리를 자극하는 표현 강화 (한정 수량, 가격 비교, 실사용 만족도 등)\n"
-                "- 배치 힌트가 있으면 참고하되, 문맥이 더 자연스러운 위치 우선\n"
-                "- 기존 본문의 구조와 길이를 크게 변경하지 않음"
-            ),
-        },
-    ]
-    for t in templates:
-        existing = conn.execute(
-            "SELECT id FROM prompt_templates WHERE name = ?", (t["name"],)
-        ).fetchone()
-        if not existing:
-            conn.execute(
-                "INSERT INTO prompt_templates (name, description, template) VALUES (?, ?, ?)",
-                (t["name"], t["description"], t["template"]),
-            )
-
-
-def _migrate_templates(conn: sqlite3.Connection) -> None:
-    """기존 템플릿을 최신 버전으로 업데이트."""
-    new_blog_write = (
-        "당신은 네이버 블로그에서 월 100만 이상 수익을 올리는 전문 블로거입니다.\n"
-        "아래 브리프와 참고 자료를 바탕으로 블로그 글을 작성하세요.\n\n"
-        "키워드: {keyword}\n"
-        "트렌드 브리프: {trend_brief}\n\n"
-        "=== 상위 블로그 참고 자료 ===\n"
-        "{reference_blogs}\n\n"
-        "=== 상위 상품 정보 ===\n"
-        "{top_products}\n\n"
-        "=== 제휴 상품 (브랜드커넥트 링크) ===\n"
-        "{brand_products}\n\n"
-        "작성 규칙:\n"
-        "- 1인칭 체험기 형식 (\"제가 직접 써봤는데요\")\n"
-        "- 2,000자 이상\n"
-        "- 자연스러운 구어체 (네이버 블로그 톤)\n"
-        "- 상위 블로그 참고하되 표절 금지 (자신만의 시각으로 재구성)\n"
-        "- 제품 비교표 포함 (HTML 테이블)\n"
-        "- 장단점 솔직하게 작성\n"
-        "- 제휴 상품이 있으면 자연스럽게 체험 맥락에 녹여서 작성\n"
-        "- 제휴 링크는 <a> 태그로 자연스럽게 삽입\n"
-        "- 추천 매트릭스 (가성비/품질/디자인 기준)\n"
-        "- 자연스러운 CTA (구매 링크 유도)\n\n"
-        "HTML 형식으로 작성하되, 네이버 블로그에서 바로 붙여넣기 가능한 형태로 만들어주세요."
-    )
-    conn.execute(
-        "UPDATE prompt_templates SET template = ?, updated_at = strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now') WHERE name = 'blog_write'",
-        (new_blog_write,),
-    )
-
-    new_quality_review = (
-        "당신은 블로그 콘텐츠 품질 평가 전문가입니다.\n"
-        "아래 블로그 글을 6가지 기준으로 평가해주세요.\n\n"
-        "제목: {title}\n"
-        "본문: {body}\n\n"
-        "평가 기준 (각 1-10점):\n"
-        "1. 독자 공감도 (empathy): 1인칭 체험기가 자연스럽고 공감되는가?\n"
-        "2. 제목 클릭 유도력 (click_appeal): 검색 결과에서 클릭하고 싶은 제목인가?\n"
-        "3. 구매 전환력 (conversion): 읽고 나서 제품을 사고 싶어지는가?\n"
-        "4. SEO 최적화 (seo): 키워드 배치, 소제목, 길이가 적절한가?\n"
-        "5. 형식 완성도 (format): 비교표, 이미지 설명, 단락 구성이 잘 되어있는가?\n"
-        "6. 링크 자연스러움 (link_natural): 제휴 링크가 광고처럼 느껴지지 않고 자연스럽게 녹아있는가? (링크가 없으면 5점 기본)\n\n"
-        "JSON 형식으로 응답:\n"
-        "{{\n"
-        "  \"scores\": {{\n"
-        "    \"empathy\": N,\n"
-        "    \"click_appeal\": N,\n"
-        "    \"conversion\": N,\n"
-        "    \"seo\": N,\n"
-        "    \"format\": N,\n"
-        "    \"link_natural\": N\n"
-        "  }},\n"
-        "  \"total\": N,\n"
-        "  \"pass\": true/false,\n"
-        "  \"feedback\": \"개선 사항 설명\"\n"
-        "}}"
-    )
-    conn.execute(
-        "UPDATE prompt_templates SET template = ?, updated_at = strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now') WHERE name = 'quality_review'",
-        (new_quality_review,),
-    )
-
-    # marketer_enhance가 없으면 추가
-    existing = conn.execute("SELECT id FROM prompt_templates WHERE name = 'marketer_enhance'").fetchone()
-    if not existing:
-        conn.execute(
-            "INSERT INTO prompt_templates (name, description, template) VALUES (?, ?, ?)",
-            ("marketer_enhance", "마케터 전환율 강화 + 제휴 링크 삽입",
-             "당신은 네이버 블로그 수익화 전문 마케터입니다.\n"
-             "아래 블로그 초안에 제휴 링크를 자연스럽게 삽입하고 전환율을 강화하세요.\n\n"
-             "=== 블로그 초안 ===\n{draft_body}\n\n"
-             "=== 타겟 키워드 ===\n{keyword}\n\n"
-             "=== 삽입할 제휴 링크 ===\n{brand_links_info}\n\n"
-             "작업 규칙:\n"
-             "- 제휴 링크를 <a href=\"URL\" target=\"_blank\">상품명</a> 형태로 본문 흐름에 맞게 2~3곳 삽입\n"
-             "- 결론에 CTA(Call-to-Action) 블록 추가\n"
-             "- 글 맨 아래에 광고 고지 문구 자동 삽입\n"
-             "- 작가의 1인칭 톤과 구어체를 유지\n"
-             "- 과도한 광고 느낌 없이 자연스러운 추천 흐름 유지"),
-        )
-
-
-# ── keyword_analyses CRUD ────────────────────────────────────────────────────
-
-def _ka_row_to_dict(r) -> Dict[str, Any]:
-    return {
-        "id":           r["id"],
-        "keyword":      r["keyword"],
-        "blog_total":   r["blog_total"],
-        "shop_total":   r["shop_total"],
-        "competition":  r["competition"],
-        "opportunity":  r["opportunity"],
-        "avg_price":    r["avg_price"],
-        "min_price":    r["min_price"],
-        "max_price":    r["max_price"],
-        "top_products": json.loads(r["top_products"]) if r["top_products"] else [],
-        "top_blogs":    json.loads(r["top_blogs"]) if r["top_blogs"] else [],
-        "ai_summary":   r["ai_summary"],
-        "created_at":   r["created_at"],
-    }
-
-
-def add_keyword_analysis(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-    with _conn() as conn:
-        conn.execute(
-            """INSERT INTO keyword_analyses
-               (keyword, blog_total, shop_total, competition, opportunity,
-                avg_price, min_price, max_price, top_products, top_blogs, ai_summary)
-            VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
-            (
-                data.get("keyword", ""),
-                data.get("blog_total", 0),
-                data.get("shop_total", 0),
-                data.get("competition", 0),
-                data.get("opportunity", 0),
-                data.get("avg_price"),
-                data.get("min_price"),
-                data.get("max_price"),
-                json.dumps(data.get("top_products", []), ensure_ascii=False),
-                json.dumps(data.get("top_blogs", []), ensure_ascii=False),
-                data.get("ai_summary", ""),
-            ),
-        )
-        row = conn.execute(
-            "SELECT * FROM keyword_analyses WHERE rowid = last_insert_rowid()"
-        ).fetchone()
-    return _ka_row_to_dict(row)
-
-
-def get_keyword_analysis(analysis_id: int) -> Optional[Dict[str, Any]]:
-    with _conn() as conn:
-        row = conn.execute(
-            "SELECT * FROM keyword_analyses WHERE id = ?", (analysis_id,)
-        ).fetchone()
-    return _ka_row_to_dict(row) if row else None
-
-
-def get_keyword_analyses(limit: int = 30) -> List[Dict[str, Any]]:
-    with _conn() as conn:
-        rows = conn.execute(
-            "SELECT * FROM keyword_analyses ORDER BY created_at DESC LIMIT ?", (limit,)
-        ).fetchall()
-    return [_ka_row_to_dict(r) for r in rows]
-
-
-def delete_keyword_analysis(analysis_id: int) -> bool:
-    with _conn() as conn:
-        row = conn.execute(
-            "SELECT id FROM keyword_analyses WHERE id = ?", (analysis_id,)
-        ).fetchone()
-        if not row:
-            return False
-        conn.execute("DELETE FROM keyword_analyses WHERE id = ?", (analysis_id,))
-    return True
-
-
-# ── blog_posts CRUD ──────────────────────────────────────────────────────────
-
-def _post_row_to_dict(r) -> Dict[str, Any]:
-    return {
-        "id":            r["id"],
-        "keyword_id":    r["keyword_id"],
-        "title":         r["title"],
-        "body":          r["body"],
-        "excerpt":       r["excerpt"],
-        "tags":          json.loads(r["tags"]) if r["tags"] else [],
-        "status":        r["status"],
-        "review_score":  r["review_score"],
-        "review_detail": json.loads(r["review_detail"]) if r["review_detail"] else {},
-        "naver_url":     r["naver_url"],
-        "trend_brief":   r["trend_brief"],
-        "created_at":    r["created_at"],
-        "updated_at":    r["updated_at"],
-    }
-
-
-def add_post(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-    with _conn() as conn:
-        conn.execute(
-            """INSERT INTO blog_posts
-               (keyword_id, title, body, excerpt, tags, status, review_score,
-                review_detail, naver_url, trend_brief)
-            VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
-            (
-                data.get("keyword_id"),
-                data.get("title", ""),
-                data.get("body", ""),
-                data.get("excerpt", ""),
-                json.dumps(data.get("tags", []), ensure_ascii=False),
-                data.get("status", "draft"),
-                data.get("review_score"),
-                json.dumps(data.get("review_detail", {}), ensure_ascii=False),
-                data.get("naver_url", ""),
-                data.get("trend_brief", ""),
-            ),
-        )
-        row = conn.execute(
-            "SELECT * FROM blog_posts WHERE rowid = last_insert_rowid()"
-        ).fetchone()
-    return _post_row_to_dict(row)
-
-
-def get_post(post_id: int) -> Optional[Dict[str, Any]]:
-    with _conn() as conn:
-        row = conn.execute(
-            "SELECT * FROM blog_posts WHERE id = ?", (post_id,)
-        ).fetchone()
-    return _post_row_to_dict(row) if row else None
-
-
-def get_posts(status: Optional[str] = None, limit: int = 50) -> List[Dict[str, Any]]:
-    with _conn() as conn:
-        if status:
-            rows = conn.execute(
-                "SELECT * FROM blog_posts WHERE status = ? ORDER BY created_at DESC LIMIT ?",
-                (status, limit),
-            ).fetchall()
-        else:
-            rows = conn.execute(
-                "SELECT * FROM blog_posts ORDER BY created_at DESC LIMIT ?", (limit,)
-            ).fetchall()
-    return [_post_row_to_dict(r) for r in rows]
-
-
-def update_post(post_id: int, data: Dict[str, Any]) -> Optional[Dict[str, Any]]:
-    with _conn() as conn:
-        fields = []
-        values = []
-        for k in ("title", "body", "excerpt", "status", "naver_url", "trend_brief"):
-            if k in data:
-                fields.append(f"{k} = ?")
-                values.append(data[k])
-        if "tags" in data:
-            fields.append("tags = ?")
-            values.append(json.dumps(data["tags"], ensure_ascii=False))
-        if "review_score" in data:
-            fields.append("review_score = ?")
-            values.append(data["review_score"])
-        if "review_detail" in data:
-            fields.append("review_detail = ?")
-            values.append(json.dumps(data["review_detail"], ensure_ascii=False))
-        if not fields:
-            return get_post(post_id)
-        fields.append("updated_at = strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now')")
-        values.append(post_id)
-        conn.execute(
-            f"UPDATE blog_posts SET {', '.join(fields)} WHERE id = ?", values
-        )
-        row = conn.execute(
-            "SELECT * FROM blog_posts WHERE id = ?", (post_id,)
-        ).fetchone()
-    return _post_row_to_dict(row) if row else None
-
-
-def delete_post(post_id: int) -> bool:
-    with _conn() as conn:
-        row = conn.execute(
-            "SELECT id FROM blog_posts WHERE id = ?", (post_id,)
-        ).fetchone()
-        if not row:
-            return False
-        conn.execute("DELETE FROM blog_posts WHERE id = ?", (post_id,))
-    return True
-
-
-# ── commissions CRUD ─────────────────────────────────────────────────────────
-
-def _comm_row_to_dict(r) -> Dict[str, Any]:
-    return {
-        "id":         r["id"],
-        "post_id":    r["post_id"],
-        "month":      r["month"],
-        "clicks":     r["clicks"],
-        "purchases":  r["purchases"],
-        "revenue":    r["revenue"],
-        "note":       r["note"],
-        "created_at": r["created_at"],
-    }
-
-
-def add_commission(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-    with _conn() as conn:
-        conn.execute(
-            """INSERT INTO commissions (post_id, month, clicks, purchases, revenue, note)
-            VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
-            (
-                data.get("post_id"),
-                data.get("month", ""),
-                data.get("clicks", 0),
-                data.get("purchases", 0),
-                data.get("revenue", 0),
-                data.get("note", ""),
-            ),
-        )
-        row = conn.execute(
-            "SELECT * FROM commissions WHERE rowid = last_insert_rowid()"
-        ).fetchone()
-    return _comm_row_to_dict(row)
-
-
-def get_commissions(post_id: Optional[int] = None, limit: int = 100) -> List[Dict[str, Any]]:
-    with _conn() as conn:
-        if post_id:
-            rows = conn.execute(
-                "SELECT * FROM commissions WHERE post_id = ? ORDER BY month DESC LIMIT ?",
-                (post_id, limit),
-            ).fetchall()
-        else:
-            rows = conn.execute(
-                "SELECT * FROM commissions ORDER BY month DESC LIMIT ?", (limit,)
-            ).fetchall()
-    return [_comm_row_to_dict(r) for r in rows]
-
-
-def update_commission(comm_id: int, data: Dict[str, Any]) -> Optional[Dict[str, Any]]:
-    with _conn() as conn:
-        fields = []
-        values = []
-        for k in ("month", "clicks", "purchases", "revenue", "note"):
-            if k in data:
-                fields.append(f"{k} = ?")
-                values.append(data[k])
-        if not fields:
-            return None
-        values.append(comm_id)
-        conn.execute(
-            f"UPDATE commissions SET {', '.join(fields)} WHERE id = ?", values
-        )
-        row = conn.execute(
-            "SELECT * FROM commissions WHERE id = ?", (comm_id,)
-        ).fetchone()
-    return _comm_row_to_dict(row) if row else None
-
-
-def delete_commission(comm_id: int) -> bool:
-    with _conn() as conn:
-        row = conn.execute(
-            "SELECT id FROM commissions WHERE id = ?", (comm_id,)
-        ).fetchone()
-        if not row:
-            return False
-        conn.execute("DELETE FROM commissions WHERE id = ?", (comm_id,))
-    return True
-
-
-# ── brand_links CRUD ────────────────────────────────────────────────────────
-
-def _bl_row_to_dict(r) -> Dict[str, Any]:
-    return {
-        "id":             r["id"],
-        "post_id":        r["post_id"],
-        "keyword_id":     r["keyword_id"],
-        "url":            r["url"],
-        "product_name":   r["product_name"],
-        "description":    r["description"],
-        "placement_hint": r["placement_hint"],
-        "created_at":     r["created_at"],
-    }
-
-
-def add_brand_link(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-    with _conn() as conn:
-        conn.execute(
-            """INSERT INTO brand_links (post_id, keyword_id, url, product_name, description, placement_hint)
-            VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
-            (
-                data.get("post_id"),
-                data.get("keyword_id"),
-                data.get("url", ""),
-                data.get("product_name", ""),
-                data.get("description", ""),
-                data.get("placement_hint", ""),
-            ),
-        )
-        row = conn.execute(
-            "SELECT * FROM brand_links WHERE rowid = last_insert_rowid()"
-        ).fetchone()
-    return _bl_row_to_dict(row)
-
-
-def get_brand_links(
-    post_id: Optional[int] = None,
-    keyword_id: Optional[int] = None,
-) -> List[Dict[str, Any]]:
-    with _conn() as conn:
-        if post_id is not None:
-            rows = conn.execute(
-                "SELECT * FROM brand_links WHERE post_id = ? ORDER BY id", (post_id,)
-            ).fetchall()
-        elif keyword_id is not None:
-            rows = conn.execute(
-                "SELECT * FROM brand_links WHERE keyword_id = ? ORDER BY id", (keyword_id,)
-            ).fetchall()
-        else:
-            rows = conn.execute("SELECT * FROM brand_links ORDER BY id DESC LIMIT 100").fetchall()
-    return [_bl_row_to_dict(r) for r in rows]
-
-
-def update_brand_link(link_id: int, data: Dict[str, Any]) -> Optional[Dict[str, Any]]:
-    with _conn() as conn:
-        fields = []
-        values = []
-        for k in ("post_id", "keyword_id", "url", "product_name", "description", "placement_hint"):
-            if k in data:
-                fields.append(f"{k} = ?")
-                values.append(data[k])
-        if not fields:
-            row = conn.execute("SELECT * FROM brand_links WHERE id = ?", (link_id,)).fetchone()
-            return _bl_row_to_dict(row) if row else None
-        values.append(link_id)
-        conn.execute(f"UPDATE brand_links SET {', '.join(fields)} WHERE id = ?", values)
-        row = conn.execute("SELECT * FROM brand_links WHERE id = ?", (link_id,)).fetchone()
-    return _bl_row_to_dict(row) if row else None
-
-
-def delete_brand_link(link_id: int) -> bool:
-    with _conn() as conn:
-        row = conn.execute("SELECT id FROM brand_links WHERE id = ?", (link_id,)).fetchone()
-        if not row:
-            return False
-        conn.execute("DELETE FROM brand_links WHERE id = ?", (link_id,))
-    return True
-
-
-def link_brand_links_to_post(keyword_id: int, post_id: int) -> None:
-    """keyword_id로 등록된 링크들을 post_id에도 연결."""
-    with _conn() as conn:
-        conn.execute(
-            "UPDATE brand_links SET post_id = ? WHERE keyword_id = ? AND post_id IS NULL",
-            (post_id, keyword_id),
-        )
-
-
-def get_dashboard_stats() -> Dict[str, Any]:
-    """대시보드 집계: 총 포스트/클릭/구매/수익 + 월별 추이."""
-    with _conn() as conn:
-        total_posts = conn.execute("SELECT COUNT(*) FROM blog_posts").fetchone()[0]
-        published = conn.execute(
-            "SELECT COUNT(*) FROM blog_posts WHERE status = 'published'"
-        ).fetchone()[0]
-
-        agg = conn.execute(
-            "SELECT COALESCE(SUM(clicks),0), COALESCE(SUM(purchases),0), COALESCE(SUM(revenue),0) FROM commissions"
-        ).fetchone()
-
-        monthly = conn.execute(
-            """SELECT month, SUM(clicks) as clicks, SUM(purchases) as purchases, SUM(revenue) as revenue
-               FROM commissions GROUP BY month ORDER BY month DESC LIMIT 12"""
-        ).fetchall()
-
-        top_posts = conn.execute(
-            """SELECT bp.id, bp.title, COALESCE(SUM(c.revenue),0) as total_revenue
-               FROM blog_posts bp LEFT JOIN commissions c ON c.post_id = bp.id
-               GROUP BY bp.id ORDER BY total_revenue DESC LIMIT 5"""
-        ).fetchall()
-
-    return {
-        "total_posts": total_posts,
-        "published_posts": published,
-        "total_clicks": agg[0],
-        "total_purchases": agg[1],
-        "total_revenue": agg[2],
-        "monthly": [
-            {"month": r["month"], "clicks": r["clicks"], "purchases": r["purchases"], "revenue": r["revenue"]}
-            for r in monthly
-        ],
-        "top_posts": [
-            {"id": r["id"], "title": r["title"], "total_revenue": r["total_revenue"]}
-            for r in top_posts
-        ],
-    }
-
-
-# ── generation_tasks CRUD ────────────────────────────────────────────────────
-
-def _task_row_to_dict(r) -> Dict[str, Any]:
-    return {
-        "task_id":    r["id"],
-        "type":       r["type"],
-        "status":     r["status"],
-        "progress":   r["progress"],
-        "message":    r["message"],
-        "result_id":  r["result_id"],
-        "error":      r["error"],
-        "params":     json.loads(r["params"]) if r["params"] else {},
-        "created_at": r["created_at"],
-        "updated_at": r["updated_at"],
-    }
-
-
-def create_task(task_id: str, task_type: str, params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-    with _conn() as conn:
-        conn.execute(
-            "INSERT INTO generation_tasks (id, type, params) VALUES (?, ?, ?)",
-            (task_id, task_type, json.dumps(params, ensure_ascii=False)),
-        )
-        row = conn.execute(
-            "SELECT * FROM generation_tasks WHERE id = ?", (task_id,)
-        ).fetchone()
-    return _task_row_to_dict(row)
-
-
-def update_task(
-    task_id: str,
-    status: str,
-    progress: int,
-    message: str,
-    result_id: Optional[int] = None,
-    error: Optional[str] = None,
-) -> None:
-    with _conn() as conn:
-        conn.execute(
-            """UPDATE generation_tasks
-               SET status = ?, progress = ?, message = ?, result_id = ?, error = ?,
-                   updated_at = strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now')
-               WHERE id = ?""",
-            (status, progress, message, result_id, error, task_id),
-        )
-
-
-def get_task(task_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
-    with _conn() as conn:
-        row = conn.execute(
-            "SELECT * FROM generation_tasks WHERE id = ?", (task_id,)
-        ).fetchone()
-    return _task_row_to_dict(row) if row else None
-
-
-# ── prompt_templates CRUD ────────────────────────────────────────────────────
-
-def get_template(name: str) -> Optional[str]:
-    with _conn() as conn:
-        row = conn.execute(
-            "SELECT template FROM prompt_templates WHERE name = ?", (name,)
-        ).fetchone()
-    return row["template"] if row else None
-
-
-def get_all_templates() -> List[Dict[str, Any]]:
-    with _conn() as conn:
-        rows = conn.execute("SELECT * FROM prompt_templates ORDER BY name").fetchall()
-    return [
-        {"id": r["id"], "name": r["name"], "description": r["description"],
-         "template": r["template"], "updated_at": r["updated_at"]}
-        for r in rows
-    ]
-
-
-def update_template(name: str, template: str) -> bool:
-    with _conn() as conn:
-        conn.execute(
-            "UPDATE prompt_templates SET template = ?, updated_at = strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now') WHERE name = ?",
-            (template, name),
-        )
-        return conn.execute(
-            "SELECT id FROM prompt_templates WHERE name = ?", (name,)
-        ).fetchone() is not None

blog-lab/app/main.py

@@ -1,440 +0,0 @@
-import os
-import uuid
-import logging
-from fastapi import FastAPI, HTTPException, BackgroundTasks, Query
-from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
-from pydantic import BaseModel
-from typing import List, Optional
-
-from .config import CORS_ALLOW_ORIGINS, NAVER_CLIENT_ID, ANTHROPIC_API_KEY
-from .db import (
-    init_db,
-    get_keyword_analyses, get_keyword_analysis, delete_keyword_analysis,
-    add_keyword_analysis,
-    get_posts, get_post, add_post, update_post, delete_post,
-    get_commissions, add_commission, update_commission, delete_commission,
-    get_dashboard_stats,
-    get_task, create_task, update_task,
-    add_brand_link, get_brand_links, update_brand_link, delete_brand_link,
-    link_brand_links_to_post,
-)
-from .naver_search import analyze_keyword_with_crawling
-from .content_generator import generate_trend_brief, generate_blog_post, regenerate_blog_post
-from .quality_reviewer import review_post
-from .marketer import enhance_for_conversion
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-app = FastAPI()
-
-_cors_origins = CORS_ALLOW_ORIGINS.split(",")
-app.add_middleware(
-    CORSMiddleware,
-    allow_origins=[o.strip() for o in _cors_origins],
-    allow_credentials=False,
-    allow_methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "OPTIONS"],
-    allow_headers=["Content-Type"],
-)
-
-
-@app.on_event("startup")
-def on_startup():
-    init_db()
-    os.makedirs("/app/data", exist_ok=True)
-
-
-@app.get("/health")
-def health():
-    return {"ok": True}
-
-
-@app.get("/api/blog-marketing/status")
-def service_status():
-    """서비스 상태 및 설정 현황."""
-    return {
-        "ok": True,
-        "naver_api": bool(NAVER_CLIENT_ID),
-        "claude_api": bool(ANTHROPIC_API_KEY),
-    }
-
-
-# ── 키워드 분석 API ──────────────────────────────────────────────────────────
-
-class ResearchRequest(BaseModel):
-    keyword: str
-
-
-def _run_research(task_id: str, keyword: str):
-    """BackgroundTask: 네이버 검색 → 키워드 분석 → DB 저장."""
-    try:
-        update_task(task_id, "processing", 30, "네이버 검색 중...")
-        result = analyze_keyword_with_crawling(keyword)
-
-        update_task(task_id, "processing", 80, "분석 결과 저장 중...")
-        saved = add_keyword_analysis(result)
-
-        update_task(task_id, "succeeded", 100, "분석 완료", result_id=saved["id"])
-    except Exception as e:
-        logger.exception("Research failed for keyword=%s", keyword)
-        update_task(task_id, "failed", 0, "", error=str(e))
-
-
-@app.post("/api/blog-marketing/research")
-def start_research(req: ResearchRequest, background_tasks: BackgroundTasks):
-    """키워드 분석 시작 (BackgroundTask). task_id 즉시 반환."""
-    if not NAVER_CLIENT_ID:
-        raise HTTPException(status_code=400, detail="Naver API 키가 설정되지 않았습니다")
-    if not req.keyword.strip():
-        raise HTTPException(status_code=400, detail="키워드를 입력하세요")
-
-    task_id = str(uuid.uuid4())
-    create_task(task_id, "research", {"keyword": req.keyword.strip()})
-    background_tasks.add_task(_run_research, task_id, req.keyword.strip())
-    return {"task_id": task_id}
-
-
-@app.get("/api/blog-marketing/research/history")
-def list_research(limit: int = Query(30, ge=1, le=100)):
-    return {"analyses": get_keyword_analyses(limit)}
-
-
-@app.get("/api/blog-marketing/research/{analysis_id}")
-def get_research(analysis_id: int):
-    result = get_keyword_analysis(analysis_id)
-    if not result:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Analysis not found")
-    return result
-
-
-@app.delete("/api/blog-marketing/research/{analysis_id}")
-def remove_research(analysis_id: int):
-    if not delete_keyword_analysis(analysis_id):
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Analysis not found")
-    return {"ok": True}
-
-
-# ── 작업 상태 폴링 API ──────────────────────────────────────────────────────
-
-@app.get("/api/blog-marketing/task/{task_id}")
-def get_task_status(task_id: str):
-    task = get_task(task_id)
-    if not task:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Task not found")
-    return task
-
-
-# ── AI 글 생성 API ──────────────────────────────────────────────────────────
-
-class GenerateRequest(BaseModel):
-    keyword_id: int  # keyword_analyses.id
-
-
-class LinkRequest(BaseModel):
-    url: str
-    product_name: str
-    keyword_id: Optional[int] = None
-    post_id: Optional[int] = None
-    description: str = ""
-    placement_hint: str = ""
-
-
-def _run_generate(task_id: str, keyword_id: int):
-    """BackgroundTask: 트렌드 브리프 → 블로그 글 생성 → DB 저장."""
-    try:
-        analysis = get_keyword_analysis(keyword_id)
-        if not analysis:
-            update_task(task_id, "failed", 0, "", error="키워드 분석 결과를 찾을 수 없습니다")
-            return
-
-        # 연결된 브랜드커넥트 링크 조회
-        brand_links = get_brand_links(keyword_id=keyword_id)
-
-        update_task(task_id, "processing", 20, "트렌드 브리프 생성 중...")
-        trend_brief = generate_trend_brief(analysis)
-
-        update_task(task_id, "processing", 60, "블로그 글 작성 중...")
-        post_data = generate_blog_post(analysis, trend_brief, brand_links=brand_links)
-
-        update_task(task_id, "processing", 90, "저장 중...")
-        saved = add_post({
-            "keyword_id": keyword_id,
-            "title": post_data["title"],
-            "body": post_data["body"],
-            "excerpt": post_data["excerpt"],
-            "tags": post_data["tags"],
-            "status": "draft",
-            "trend_brief": trend_brief,
-        })
-
-        # keyword_id에 연결된 링크를 post_id에도 연결
-        link_brand_links_to_post(keyword_id=keyword_id, post_id=saved["id"])
-
-        update_task(task_id, "succeeded", 100, "글 생성 완료", result_id=saved["id"])
-    except Exception as e:
-        logger.exception("Generate failed for keyword_id=%s", keyword_id)
-        update_task(task_id, "failed", 0, "", error=str(e))
-
-
-@app.post("/api/blog-marketing/generate")
-def start_generate(req: GenerateRequest, background_tasks: BackgroundTasks):
-    """AI 블로그 글 생성 시작. task_id 즉시 반환."""
-    if not ANTHROPIC_API_KEY:
-        raise HTTPException(status_code=400, detail="Claude API 키가 설정되지 않았습니다")
-    analysis = get_keyword_analysis(req.keyword_id)
-    if not analysis:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="키워드 분석 결과를 찾을 수 없습니다")
-
-    task_id = str(uuid.uuid4())
-    create_task(task_id, "generate", {"keyword_id": req.keyword_id})
-    background_tasks.add_task(_run_generate, task_id, req.keyword_id)
-    return {"task_id": task_id}
-
-
-# ── 품질 리뷰 API ───────────────────────────────────────────────────────────
-
-def _run_review(task_id: str, post_id: int):
-    """BackgroundTask: 블로그 글 품질 리뷰."""
-    try:
-        post = get_post(post_id)
-        if not post:
-            update_task(task_id, "failed", 0, "", error="포스트를 찾을 수 없습니다")
-            return
-
-        update_task(task_id, "processing", 50, "품질 리뷰 중...")
-        result = review_post(post["title"], post["body"])
-
-        update_post(post_id, {
-            "review_score": result["total"],
-            "review_detail": result,
-            "status": "reviewed" if result["pass"] else "draft",
-        })
-
-        update_task(task_id, "succeeded", 100, "리뷰 완료", result_id=post_id)
-    except Exception as e:
-        logger.exception("Review failed for post_id=%s", post_id)
-        update_task(task_id, "failed", 0, "", error=str(e))
-
-
-@app.post("/api/blog-marketing/review/{post_id}")
-def start_review(post_id: int, background_tasks: BackgroundTasks):
-    """블로그 글 품질 리뷰 시작. task_id 즉시 반환."""
-    if not ANTHROPIC_API_KEY:
-        raise HTTPException(status_code=400, detail="Claude API 키가 설정되지 않았습니다")
-    post = get_post(post_id)
-    if not post:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Post not found")
-
-    task_id = str(uuid.uuid4())
-    create_task(task_id, "review", {"post_id": post_id})
-    background_tasks.add_task(_run_review, task_id, post_id)
-    return {"task_id": task_id}
-
-
-# ── 재생성 API ───────────────────────────────────────────────────────────────
-
-def _run_regenerate(task_id: str, post_id: int):
-    """BackgroundTask: 피드백 기반 블로그 글 재생성."""
-    try:
-        post = get_post(post_id)
-        if not post:
-            update_task(task_id, "failed", 0, "", error="포스트를 찾을 수 없습니다")
-            return
-
-        analysis = get_keyword_analysis(post["keyword_id"]) if post["keyword_id"] else {}
-        feedback = post.get("review_detail", {}).get("feedback", "개선이 필요합니다")
-
-        update_task(task_id, "processing", 50, "글 재생성 중...")
-        result = regenerate_blog_post(
-            analysis or {"keyword": ""},
-            post.get("trend_brief", ""),
-            post["body"],
-            feedback,
-        )
-
-        update_post(post_id, {
-            "title": result["title"],
-            "body": result["body"],
-            "excerpt": result["excerpt"],
-            "tags": result["tags"],
-            "status": "draft",
-            "review_score": None,
-            "review_detail": {},
-        })
-
-        update_task(task_id, "succeeded", 100, "재생성 완료", result_id=post_id)
-    except Exception as e:
-        logger.exception("Regenerate failed for post_id=%s", post_id)
-        update_task(task_id, "failed", 0, "", error=str(e))
-
-
-@app.post("/api/blog-marketing/regenerate/{post_id}")
-def start_regenerate(post_id: int, background_tasks: BackgroundTasks):
-    """피드백 기반 블로그 글 재생성. task_id 즉시 반환."""
-    if not ANTHROPIC_API_KEY:
-        raise HTTPException(status_code=400, detail="Claude API 키가 설정되지 않았습니다")
-    post = get_post(post_id)
-    if not post:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Post not found")
-
-    task_id = str(uuid.uuid4())
-    create_task(task_id, "regenerate", {"post_id": post_id})
-    background_tasks.add_task(_run_regenerate, task_id, post_id)
-    return {"task_id": task_id}
-
-
-# ── 포스트 CRUD API ──────────────────────────────────────────────────────────
-
-@app.get("/api/blog-marketing/posts")
-def list_posts(status: str = None, limit: int = Query(50, ge=1, le=100)):
-    return {"posts": get_posts(status=status, limit=limit)}
-
-
-@app.get("/api/blog-marketing/posts/{post_id}")
-def get_post_detail(post_id: int):
-    post = get_post(post_id)
-    if not post:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Post not found")
-    return post
-
-
-@app.put("/api/blog-marketing/posts/{post_id}")
-def edit_post(post_id: int, data: dict):
-    result = update_post(post_id, data)
-    if not result:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Post not found")
-    return result
-
-
-@app.delete("/api/blog-marketing/posts/{post_id}")
-def remove_post(post_id: int):
-    if not delete_post(post_id):
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Post not found")
-    return {"ok": True}
-
-
-@app.post("/api/blog-marketing/posts/{post_id}/publish")
-def publish_post(post_id: int, data: dict = None):
-    """네이버 URL 등록 + 상태를 published로 변경."""
-    naver_url = (data or {}).get("naver_url", "")
-    result = update_post(post_id, {"status": "published", "naver_url": naver_url})
-    if not result:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Post not found")
-    return result
-
-
-# ── 브랜드커넥트 링크 API ──────────────────────────────────────────────────
-
-@app.post("/api/blog-marketing/links", status_code=201)
-def create_link(req: LinkRequest):
-    return add_brand_link(req.model_dump())
-
-
-@app.get("/api/blog-marketing/links")
-def list_links(post_id: int = None, keyword_id: int = None):
-    return {"links": get_brand_links(post_id=post_id, keyword_id=keyword_id)}
-
-
-@app.put("/api/blog-marketing/links/{link_id}")
-def edit_link(link_id: int, data: dict):
-    result = update_brand_link(link_id, data)
-    if not result:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Link not found")
-    return result
-
-
-@app.delete("/api/blog-marketing/links/{link_id}")
-def remove_link(link_id: int):
-    if not delete_brand_link(link_id):
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Link not found")
-    return {"ok": True}
-
-
-# ── 마케터 API ──────────────────────────────────────────────────────────────
-
-def _run_market(task_id: str, post_id: int):
-    """BackgroundTask: 마케터 전환율 강화."""
-    try:
-        post = get_post(post_id)
-        if not post:
-            update_task(task_id, "failed", 0, "", error="포스트를 찾을 수 없습니다")
-            return
-
-        brand_links = get_brand_links(post_id=post_id)
-        if not brand_links and post.get("keyword_id"):
-            brand_links = get_brand_links(keyword_id=post["keyword_id"])
-
-        if not brand_links:
-            update_task(task_id, "failed", 0, "", error="브랜드커넥트 링크가 없습니다. 먼저 링크를 등록하세요.")
-            return
-
-        analysis = get_keyword_analysis(post["keyword_id"]) if post.get("keyword_id") else {}
-        keyword = (analysis or {}).get("keyword", "")
-
-        update_task(task_id, "processing", 50, "마케터가 전환율 강화 중...")
-        result = enhance_for_conversion(
-            post_body=post["body"],
-            post_title=post["title"],
-            brand_links=brand_links,
-            keyword=keyword,
-        )
-
-        update_post(post_id, {
-            "title": result["title"],
-            "body": result["body"],
-            "excerpt": result["excerpt"],
-            "status": "marketed",
-        })
-
-        update_task(task_id, "succeeded", 100, "마케팅 강화 완료", result_id=post_id)
-    except Exception as e:
-        logger.exception("Market failed for post_id=%s", post_id)
-        update_task(task_id, "failed", 0, "", error=str(e))
-
-
-@app.post("/api/blog-marketing/market/{post_id}")
-def start_market(post_id: int, background_tasks: BackgroundTasks):
-    """마케터 단계 실행. task_id 즉시 반환."""
-    if not ANTHROPIC_API_KEY:
-        raise HTTPException(status_code=400, detail="Claude API 키가 설정되지 않았습니다")
-    post = get_post(post_id)
-    if not post:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Post not found")
-
-    task_id = str(uuid.uuid4())
-    create_task(task_id, "market", {"post_id": post_id})
-    background_tasks.add_task(_run_market, task_id, post_id)
-    return {"task_id": task_id}
-
-
-# ── 수익 추적 API ────────────────────────────────────────────────────────────
-
-@app.get("/api/blog-marketing/commissions")
-def list_commissions(post_id: int = None, limit: int = Query(100, ge=1, le=100)):
-    return {"commissions": get_commissions(post_id=post_id, limit=limit)}
-
-
-@app.post("/api/blog-marketing/commissions", status_code=201)
-def create_commission(data: dict):
-    return add_commission(data)
-
-
-@app.put("/api/blog-marketing/commissions/{comm_id}")
-def edit_commission(comm_id: int, data: dict):
-    result = update_commission(comm_id, data)
-    if not result:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Commission not found")
-    return result
-
-
-@app.delete("/api/blog-marketing/commissions/{comm_id}")
-def remove_commission(comm_id: int):
-    if not delete_commission(comm_id):
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Commission not found")
-    return {"ok": True}
-
-
-# ── 대시보드 API ─────────────────────────────────────────────────────────────
-
-@app.get("/api/blog-marketing/dashboard")
-def dashboard():
-    return get_dashboard_stats()

blog-lab/app/marketer.py

@@ -1,105 +0,0 @@
-"""마케터 단계 — 전환율 강화 + 브랜드커넥트 링크 삽입."""
-
-import json
-import logging
-from datetime import date
-from typing import Any, Dict, List, Optional
-
-import anthropic
-
-from .config import ANTHROPIC_API_KEY, CLAUDE_MODEL
-from .db import get_template
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-_client: Optional[anthropic.Anthropic] = None
-
-
-def _get_client() -> anthropic.Anthropic:
-    global _client
-    if _client is None:
-        _client = anthropic.Anthropic(api_key=ANTHROPIC_API_KEY)
-    return _client
-
-
-def _call_claude(prompt: str, max_tokens: int = 8192) -> str:
-    client = _get_client()
-    today = date.today().isoformat()
-    resp = client.messages.create(
-        model=CLAUDE_MODEL,
-        max_tokens=max_tokens,
-        system=f"현재 날짜는 {today}입니다. 모든 콘텐츠는 이 날짜 기준으로 작성하세요.",
-        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
-    )
-    return resp.content[0].text
-
-
-def enhance_for_conversion(
-    post_body: str,
-    post_title: str,
-    brand_links: List[Dict[str, Any]],
-    keyword: str,
-) -> Dict[str, str]:
-    """초안에 제휴 링크를 자연스럽게 삽입하고 전환율을 강화.
-
-    Args:
-        post_body: 작가 초안 HTML 본문
-        post_title: 작가 초안 제목
-        brand_links: 브랜드커넥트 링크 리스트
-        keyword: 타겟 키워드
-
-    Returns:
-        {"title": str, "body": str, "excerpt": str}
-
-    Raises:
-        ValueError: 브랜드 링크가 없을 때
-    """
-    if not brand_links:
-        raise ValueError("브랜드커넥트 링크가 필요합니다")
-
-    template = get_template("marketer_enhance")
-    if not template:
-        raise RuntimeError("marketer_enhance 템플릿이 없습니다")
-
-    brand_links_text = ""
-    for i, link in enumerate(brand_links, 1):
-        brand_links_text += (
-            f"{i}. 상품명: {link.get('product_name', '')}\n"
-            f"   설명: {link.get('description', '')}\n"
-            f"   URL: {link.get('url', '')}\n"
-            f"   배치 힌트: {link.get('placement_hint', '자연스럽게')}\n\n"
-        )
-
-    prompt = template.format(
-        draft_body=post_body[:6000],
-        keyword=keyword,
-        brand_links_info=brand_links_text,
-    )
-
-    prompt += (
-        "\n\n---\n"
-        "응답은 반드시 아래 JSON 형식으로 해주세요 (JSON만 출력):\n"
-        '{"title": "개선된 제목", "body": "개선된 HTML 본문", "excerpt": "2줄 요약"}'
-    )
-
-    raw = _call_claude(prompt)
-
-    try:
-        text = raw.strip()
-        if text.startswith("```"):
-            lines = text.split("\n")
-            lines = [l for l in lines if not l.strip().startswith("```")]
-            text = "\n".join(lines)
-        result = json.loads(text)
-        return {
-            "title": result.get("title", post_title),
-            "body": result.get("body", post_body),
-            "excerpt": result.get("excerpt", ""),
-        }
-    except (json.JSONDecodeError, KeyError):
-        logger.warning("Marketer JSON parse failed, using raw text")
-        return {
-            "title": post_title,
-            "body": raw,
-            "excerpt": raw[:200],
-        }

blog-lab/app/naver_search.py

@@ -1,203 +0,0 @@
-"""네이버 검색 API 연동 — 블로그 + 쇼핑 검색."""
-
-import asyncio
-import logging
-import re
-import requests
-from typing import Any, Dict, List, Optional
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-from .config import NAVER_CLIENT_ID, NAVER_CLIENT_SECRET
-
-BLOG_URL = "https://openapi.naver.com/v1/search/blog.json"
-SHOP_URL = "https://openapi.naver.com/v1/search/shop.json"
-
-_HEADERS = {
-    "X-Naver-Client-Id": NAVER_CLIENT_ID,
-    "X-Naver-Client-Secret": NAVER_CLIENT_SECRET,
-}
-
-_TAG_RE = re.compile(r"<[^>]+>")
-
-
-def _strip_html(text: str) -> str:
-    return _TAG_RE.sub("", text).strip()
-
-
-def search_blog(keyword: str, display: int = 10, sort: str = "sim") -> Dict[str, Any]:
-    """네이버 블로그 검색.
-
-    Args:
-        keyword: 검색 키워드
-        display: 결과 수 (1-100)
-        sort: sim(정확도) | date(날짜)
-
-    Returns:
-        {"total": int, "items": [...]}
-    """
-    resp = requests.get(
-        BLOG_URL,
-        headers=_HEADERS,
-        params={"query": keyword, "display": display, "sort": sort},
-        timeout=10,
-    )
-    resp.raise_for_status()
-    data = resp.json()
-    items = [
-        {
-            "title": _strip_html(item.get("title", "")),
-            "description": _strip_html(item.get("description", "")),
-            "link": item.get("link", ""),
-            "bloggername": item.get("bloggername", ""),
-            "postdate": item.get("postdate", ""),
-        }
-        for item in data.get("items", [])
-    ]
-    return {"total": data.get("total", 0), "items": items}
-
-
-def search_shopping(keyword: str, display: int = 20, sort: str = "sim") -> Dict[str, Any]:
-    """네이버 쇼핑 검색.
-
-    Args:
-        keyword: 검색 키워드
-        display: 결과 수 (1-100)
-        sort: sim(정확도) | date(날짜) | asc(가격↑) | dsc(가격↓)
-
-    Returns:
-        {"total": int, "items": [...], "price_stats": {...}}
-    """
-    resp = requests.get(
-        SHOP_URL,
-        headers=_HEADERS,
-        params={"query": keyword, "display": display, "sort": sort},
-        timeout=10,
-    )
-    resp.raise_for_status()
-    data = resp.json()
-
-    items = []
-    prices = []
-    for item in data.get("items", []):
-        lprice = _safe_int(item.get("lprice"))
-        hprice = _safe_int(item.get("hprice"))
-        parsed = {
-            "title": _strip_html(item.get("title", "")),
-            "link": item.get("link", ""),
-            "image": item.get("image", ""),
-            "lprice": lprice,
-            "hprice": hprice,
-            "mallName": item.get("mallName", ""),
-            "productId": item.get("productId", ""),
-            "productType": item.get("productType", ""),
-            "category1": item.get("category1", ""),
-            "category2": item.get("category2", ""),
-            "category3": item.get("category3", ""),
-            "brand": item.get("brand", ""),
-            "maker": item.get("maker", ""),
-        }
-        items.append(parsed)
-        if lprice and lprice > 0:
-            prices.append(lprice)
-
-    price_stats = None
-    if prices:
-        price_stats = {
-            "min": min(prices),
-            "max": max(prices),
-            "avg": int(sum(prices) / len(prices)),
-            "count": len(prices),
-        }
-
-    return {
-        "total": data.get("total", 0),
-        "items": items,
-        "price_stats": price_stats,
-    }
-
-
-def _safe_int(val) -> Optional[int]:
-    if val is None:
-        return None
-    try:
-        return int(val)
-    except (ValueError, TypeError):
-        return None
-
-
-def analyze_keyword(keyword: str) -> Dict[str, Any]:
-    """키워드 경쟁도/기회 분석.
-
-    블로그 총 결과수, 쇼핑 총 결과수, 가격 통계를 기반으로
-    competition_score(경쟁도)와 opportunity_score(기회점수) 산출.
-
-    Returns:
-        {
-            "keyword", "blog_total", "shop_total",
-            "competition", "opportunity",
-            "avg_price", "min_price", "max_price",
-            "top_products": [...], "top_blogs": [...]
-        }
-    """
-    blog = search_blog(keyword, display=10, sort="sim")
-    shop = search_shopping(keyword, display=20, sort="sim")
-
-    blog_total = blog["total"]
-    shop_total = shop["total"]
-
-    # 경쟁도: 블로그 결과 수 기반 (로그 스케일 0-100)
-    import math
-    if blog_total > 0:
-        competition = min(100, int(math.log10(blog_total + 1) * 15))
-    else:
-        competition = 0
-
-    # 기회 점수: 쇼핑 수요가 높고 블로그 경쟁이 낮을수록 높음
-    if shop_total > 0 and blog_total > 0:
-        ratio = shop_total / blog_total
-        opportunity = min(100, int(ratio * 20))
-    elif shop_total > 0:
-        opportunity = 90  # 경쟁 없이 수요만 있으면 높은 기회
-    else:
-        opportunity = 10  # 쇼핑 수요 없음
-
-    price_stats = shop.get("price_stats") or {}
-
-    return {
-        "keyword": keyword,
-        "blog_total": blog_total,
-        "shop_total": shop_total,
-        "competition": competition,
-        "opportunity": opportunity,
-        "avg_price": price_stats.get("avg"),
-        "min_price": price_stats.get("min"),
-        "max_price": price_stats.get("max"),
-        "top_products": shop["items"][:5],
-        "top_blogs": blog["items"][:5],
-    }
-
-
-def _run_enrich(top_blogs: list) -> list:
-    """동기 컨텍스트에서 비동기 enrich_top_blogs 실행."""
-    from .web_crawler import enrich_top_blogs
-    try:
-        loop = asyncio.get_event_loop()
-        if loop.is_running():
-            import concurrent.futures
-            with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
-                return pool.submit(
-                    asyncio.run, enrich_top_blogs(top_blogs)
-                ).result(timeout=60)
-        else:
-            return asyncio.run(enrich_top_blogs(top_blogs))
-    except Exception as e:
-        logger.warning("블로그 크롤링 실패, 기존 데이터 사용: %s", e)
-        return top_blogs
-
-
-def analyze_keyword_with_crawling(keyword: str) -> Dict[str, Any]:
-    """analyze_keyword + 상위 블로그 본문 크롤링."""
-    result = analyze_keyword(keyword)
-    result["top_blogs"] = _run_enrich(result["top_blogs"])
-    return result

blog-lab/app/quality_reviewer.py

@@ -1,85 +0,0 @@
-"""Claude API 기반 블로그 글 품질 리뷰 — 6기준 × 10점, 42/60 통과."""
-
-import json
-import logging
-from datetime import date
-from typing import Any, Dict, Optional
-
-import anthropic
-
-from .config import ANTHROPIC_API_KEY, CLAUDE_MODEL
-from .db import get_template
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-PASS_THRESHOLD = 42  # 60점 만점 중 42점 이상이면 통과 (70%)
-
-_client: Optional[anthropic.Anthropic] = None
-
-
-def _get_client() -> anthropic.Anthropic:
-    global _client
-    if _client is None:
-        _client = anthropic.Anthropic(api_key=ANTHROPIC_API_KEY)
-    return _client
-
-
-def review_post(title: str, body: str) -> Dict[str, Any]:
-    """블로그 글 품질 리뷰.
-
-    Returns:
-        {
-            "scores": {
-                "empathy": N, "click_appeal": N, "conversion": N,
-                "seo": N, "format": N, "link_natural": N
-            },
-            "total": N,
-            "pass": bool,
-            "feedback": str
-        }
-    """
-    template = get_template("quality_review")
-    if not template:
-        raise RuntimeError("quality_review 템플릿이 없습니다")
-
-    prompt = template.format(title=title, body=body[:6000])
-
-    client = _get_client()
-    today = date.today().isoformat()
-    resp = client.messages.create(
-        model=CLAUDE_MODEL,
-        max_tokens=2048,
-        system=f"현재 날짜는 {today}입니다.",
-        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
-    )
-    raw = resp.content[0].text
-
-    try:
-        text = raw.strip()
-        if text.startswith("```"):
-            lines = text.split("\n")
-            lines = [l for l in lines if not l.strip().startswith("```")]
-            text = "\n".join(lines)
-        result = json.loads(text)
-
-        scores = result.get("scores", {})
-        total = sum(scores.values())
-        passed = total >= PASS_THRESHOLD
-
-        return {
-            "scores": scores,
-            "total": total,
-            "pass": passed,
-            "feedback": result.get("feedback", ""),
-        }
-    except (json.JSONDecodeError, KeyError, TypeError) as e:
-        logger.warning("Quality review JSON parse failed: %s", e)
-        return {
-            "scores": {
-                "empathy": 0, "click_appeal": 0, "conversion": 0,
-                "seo": 0, "format": 0, "link_natural": 0,
-            },
-            "total": 0,
-            "pass": False,
-            "feedback": f"리뷰 파싱 실패. 원본 응답:\n{raw[:500]}",
-        }

blog-lab/app/web_crawler.py

@@ -1,97 +0,0 @@
-"""네이버 블로그 본문 크롤링 모듈."""
-
-import asyncio
-import logging
-import re
-from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
-import httpx
-from bs4 import BeautifulSoup
-
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-_TIMEOUT = 10  # 글당 크롤링 타임아웃 (초)
-_MAX_CONTENT_LENGTH = 2000  # 본문 최대 길이
-
-# 네이버 블로그 URL 패턴: blog.naver.com/{blogId}/{logNo}
-_BLOG_URL_RE = re.compile(r"blog\.naver\.com/([^/]+)/(\d+)")
-
-
-def _parse_naver_blog_url(url: str) -> Optional[Tuple[str, str]]:
-    """네이버 블로그 URL에서 blogId, logNo 추출. 실패 시 None."""
-    match = _BLOG_URL_RE.search(url)
-    if not match:
-        return None
-    return match.group(1), match.group(2)
-
-
-async def _fetch_html(url: str) -> str:
-    """URL에서 HTML을 가져온다."""
-    async with httpx.AsyncClient(timeout=_TIMEOUT, follow_redirects=True) as client:
-        resp = await client.get(url, headers={
-            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
-        })
-        resp.raise_for_status()
-        return resp.text
-
-
-def _extract_text(html: str) -> str:
-    """HTML에서 본문 텍스트를 추출한다."""
-    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
-
-    # 스마트에디터 3 (SE3)
-    container = soup.select_one("div.se-main-container")
-    if not container:
-        # 구 에디터
-        container = soup.select_one("div#postViewArea")
-    if not container:
-        # 폴백: body 전체
-        container = soup.body
-
-    if not container:
-        return ""
-
-    # 스크립트/스타일 제거
-    for tag in container.find_all(["script", "style"]):
-        tag.decompose()
-
-    text = container.get_text(separator="\n", strip=True)
-    return text[:_MAX_CONTENT_LENGTH]
-
-
-async def crawl_blog_content(url: str) -> str:
-    """네이버 블로그 URL에서 본문 텍스트 추출.
-
-    - 네이버 블로그가 아니면 빈 문자열
-    - 크롤링 실패 시 빈 문자열 (에러 로그만)
-    - 본문 최대 2,000자
-    """
-    parsed = _parse_naver_blog_url(url)
-    if not parsed:
-        return ""
-
-    blog_id, log_no = parsed
-    # iframe 내부 실제 본문 URL
-    post_url = f"https://blog.naver.com/PostView.naver?blogId={blog_id}&logNo={log_no}"
-
-    try:
-        html = await _fetch_html(post_url)
-        return _extract_text(html)
-    except Exception as e:
-        logger.warning("블로그 크롤링 실패 (%s): %s", url, e)
-        return ""
-
-
-async def enrich_top_blogs(top_blogs: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
-    """top_blogs 리스트 각 항목에 content 필드를 추가.
-
-    개별 크롤링 실패 시 해당 항목의 content를 빈 문자열로 설정하고 나머지 계속 진행.
-    """
-    result = []
-    for blog in top_blogs:
-        enriched = dict(blog)
-        try:
-            enriched["content"] = await crawl_blog_content(blog.get("link", ""))
-        except Exception:
-            enriched["content"] = ""
-        result.append(enriched)
-    return result

blog-lab/tests/conftest.py

@@ -1,9 +0,0 @@
-"""공통 테스트 픽스처."""
-import os
-import sys
-
-# app 패키지를 blog_lab_app으로도 import 가능하게
-sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."))
-if "blog_lab_app" not in sys.modules:
-    import app as blog_lab_app
-    sys.modules["blog_lab_app"] = blog_lab_app

blog-lab/tests/test_api_links.py

@@ -1,85 +0,0 @@
-"""브랜드커넥트 링크 API 테스트."""
-import os
-import pytest
-from fastapi.testclient import TestClient
-
-
-@pytest.fixture(autouse=True)
-def setup_db(tmp_path):
-    test_db = str(tmp_path / "test.db")
-    import app.config as config
-    config.DB_PATH = test_db
-    from app import db
-    db.DB_PATH = test_db
-    db.init_db()
-    yield
-
-
-@pytest.fixture
-def client():
-    from app.main import app
-    return TestClient(app)
-
-
-def test_create_link(client):
-    resp = client.post("/api/blog-marketing/links", json={
-        "keyword_id": 1,
-        "url": "https://link.coupang.com/abc",
-        "product_name": "테스트 상품",
-        "description": "상품 설명",
-    })
-    assert resp.status_code == 201
-    data = resp.json()
-    assert data["url"] == "https://link.coupang.com/abc"
-    assert data["product_name"] == "테스트 상품"
-
-
-def test_create_link_requires_url(client):
-    resp = client.post("/api/blog-marketing/links", json={
-        "product_name": "상품",
-    })
-    assert resp.status_code == 422
-
-
-def test_create_link_requires_product_name(client):
-    resp = client.post("/api/blog-marketing/links", json={
-        "url": "https://a.com",
-    })
-    assert resp.status_code == 422
-
-
-def test_list_links_by_keyword_id(client):
-    client.post("/api/blog-marketing/links", json={
-        "keyword_id": 1, "url": "https://a.com", "product_name": "A",
-    })
-    client.post("/api/blog-marketing/links", json={
-        "keyword_id": 2, "url": "https://b.com", "product_name": "B",
-    })
-    resp = client.get("/api/blog-marketing/links?keyword_id=1")
-    assert resp.status_code == 200
-    assert len(resp.json()["links"]) == 1
-
-
-def test_update_link(client):
-    create_resp = client.post("/api/blog-marketing/links", json={
-        "url": "https://a.com", "product_name": "원래",
-    })
-    link_id = create_resp.json()["id"]
-    resp = client.put(f"/api/blog-marketing/links/{link_id}", json={
-        "product_name": "새이름",
-    })
-    assert resp.status_code == 200
-    assert resp.json()["product_name"] == "새이름"
-
-
-def test_delete_link(client):
-    create_resp = client.post("/api/blog-marketing/links", json={
-        "url": "https://a.com", "product_name": "삭제",
-    })
-    link_id = create_resp.json()["id"]
-    resp = client.delete(f"/api/blog-marketing/links/{link_id}")
-    assert resp.status_code == 200
-    assert resp.json()["ok"] is True
-
-    resp = client.delete(f"/api/blog-marketing/links/{link_id}")
-    assert resp.status_code == 404

blog-lab/tests/test_db_brand_links.py

@@ -1,67 +0,0 @@
-"""brand_links DB CRUD 테스트."""
-import os
-import pytest
-from app import db
-from app.config import DB_PATH
-
-
-@pytest.fixture(autouse=True)
-def setup_db(tmp_path):
-    """테스트용 임시 DB 사용."""
-    test_db = str(tmp_path / "test.db")
-    import app.config as config
-    config.DB_PATH = test_db
-    db.DB_PATH = test_db
-    db.init_db()
-    yield
-
-
-def test_add_brand_link():
-    link = db.add_brand_link({
-        "keyword_id": 1,
-        "url": "https://link.coupang.com/abc",
-        "product_name": "테스트 상품",
-        "description": "상품 설명",
-        "placement_hint": "본문 중간",
-    })
-    assert link["id"] is not None
-    assert link["url"] == "https://link.coupang.com/abc"
-    assert link["product_name"] == "테스트 상품"
-    assert link["keyword_id"] == 1
-    assert link["post_id"] is None
-
-
-def test_get_brand_links_by_keyword_id():
-    db.add_brand_link({"keyword_id": 1, "url": "https://a.com", "product_name": "A"})
-    db.add_brand_link({"keyword_id": 1, "url": "https://b.com", "product_name": "B"})
-    db.add_brand_link({"keyword_id": 2, "url": "https://c.com", "product_name": "C"})
-    links = db.get_brand_links(keyword_id=1)
-    assert len(links) == 2
-
-
-def test_get_brand_links_by_post_id():
-    db.add_brand_link({"post_id": 10, "url": "https://a.com", "product_name": "A"})
-    links = db.get_brand_links(post_id=10)
-    assert len(links) == 1
-    assert links[0]["post_id"] == 10
-
-
-def test_update_brand_link():
-    link = db.add_brand_link({"url": "https://a.com", "product_name": "원래 이름"})
-    updated = db.update_brand_link(link["id"], {"product_name": "새 이름", "post_id": 5})
-    assert updated["product_name"] == "새 이름"
-    assert updated["post_id"] == 5
-
-
-def test_delete_brand_link():
-    link = db.add_brand_link({"url": "https://a.com", "product_name": "삭제할 링크"})
-    assert db.delete_brand_link(link["id"]) is True
-    assert db.delete_brand_link(link["id"]) is False
-
-
-def test_link_keyword_to_post():
-    db.add_brand_link({"keyword_id": 1, "url": "https://a.com", "product_name": "A"})
-    db.add_brand_link({"keyword_id": 1, "url": "https://b.com", "product_name": "B"})
-    db.link_brand_links_to_post(keyword_id=1, post_id=10)
-    links = db.get_brand_links(post_id=10)
-    assert len(links) == 2

blog-lab/tests/test_evaluator.py

@@ -1,74 +0,0 @@
-"""평가자 단계 테스트 — 6기준 60점."""
-import json
-import pytest
-from unittest.mock import patch
-
-
-def test_review_post_has_6_criteria():
-    """6개 기준으로 채점하는지 확인."""
-    from app.quality_reviewer import review_post
-
-    mock_response = json.dumps({
-        "scores": {
-            "empathy": 8, "click_appeal": 7, "conversion": 9,
-            "seo": 8, "format": 7, "link_natural": 9,
-        },
-        "total": 48,
-        "pass": True,
-        "feedback": "전체적으로 우수합니다",
-    })
-
-    with patch("app.quality_reviewer._get_client") as mock_client_fn, \
-         patch("app.quality_reviewer.get_template", return_value="제목: {title}\n본문: {body}"):
-        mock_client = mock_client_fn.return_value
-        mock_client.messages.create.return_value.content = [type("C", (), {"text": mock_response})()]
-        result = review_post("테스트 제목", "<p>본문</p>")
-
-    assert "link_natural" in result["scores"]
-    assert len(result["scores"]) == 6
-    assert result["total"] == 48
-    assert result["pass"] is True
-
-
-def test_review_pass_threshold_is_42():
-    """통과 기준이 42점인지 확인."""
-    from app.quality_reviewer import PASS_THRESHOLD
-    assert PASS_THRESHOLD == 42
-
-
-def test_review_fails_below_42():
-    """42점 미만이면 불통과."""
-    from app.quality_reviewer import review_post
-
-    mock_response = json.dumps({
-        "scores": {
-            "empathy": 5, "click_appeal": 5, "conversion": 5,
-            "seo": 5, "format": 5, "link_natural": 5,
-        },
-        "total": 30,
-        "pass": False,
-        "feedback": "개선 필요",
-    })
-
-    with patch("app.quality_reviewer._get_client") as mock_client_fn, \
-         patch("app.quality_reviewer.get_template", return_value="제목: {title}\n본문: {body}"):
-        mock_client = mock_client_fn.return_value
-        mock_client.messages.create.return_value.content = [type("C", (), {"text": mock_response})()]
-        result = review_post("제목", "<p>본문</p>")
-
-    assert result["pass"] is False
-
-
-def test_review_handles_parse_failure():
-    """JSON 파싱 실패 시 기본값 반환 (6개 기준)."""
-    from app.quality_reviewer import review_post
-
-    with patch("app.quality_reviewer._get_client") as mock_client_fn, \
-         patch("app.quality_reviewer.get_template", return_value="제목: {title}\n본문: {body}"):
-        mock_client = mock_client_fn.return_value
-        mock_client.messages.create.return_value.content = [type("C", (), {"text": "잘못된 응답"})()]
-        result = review_post("제목", "<p>본문</p>")
-
-    assert result["pass"] is False
-    assert "link_natural" in result["scores"]
-    assert result["total"] == 0

blog-lab/tests/test_marketer.py

@@ -1,66 +0,0 @@
-"""마케터 단계 테스트."""
-import json
-import pytest
-from unittest.mock import patch
-
-
-def test_enhance_for_conversion_inserts_links():
-    """마케터가 브랜드 링크를 본문에 삽입."""
-    from app.marketer import enhance_for_conversion
-
-    brand_links = [
-        {"url": "https://link.coupang.com/abc", "product_name": "갤럭시 버즈3",
-         "description": "노이즈캔슬링", "placement_hint": "본문 중간"},
-    ]
-
-    mock_response = json.dumps({
-        "title": "마케팅된 제목",
-        "body": '<p>본문 <a href="https://link.coupang.com/abc">갤럭시 버즈3</a></p>',
-        "excerpt": "요약",
-    })
-
-    with patch("app.marketer._call_claude", return_value=mock_response) as mock_call, \
-         patch("app.marketer.get_template", return_value="초안: {draft_body}\n키워드: {keyword}\n링크:\n{brand_links_info}"):
-        result = enhance_for_conversion(
-            post_body="<p>초안 본문</p>",
-            post_title="초안 제목",
-            brand_links=brand_links,
-            keyword="무선 이어폰",
-        )
-
-    prompt_used = mock_call.call_args[0][0]
-    assert "갤럭시 버즈3" in prompt_used
-    assert "노이즈캔슬링" in prompt_used
-    assert result["title"] == "마케팅된 제목"
-
-
-def test_enhance_requires_brand_links():
-    """브랜드 링크가 없으면 ValueError."""
-    from app.marketer import enhance_for_conversion
-
-    with pytest.raises(ValueError, match="브랜드커넥트 링크가 필요합니다"):
-        enhance_for_conversion(
-            post_body="<p>본문</p>",
-            post_title="제목",
-            brand_links=[],
-            keyword="테스트",
-        )
-
-
-def test_enhance_json_parse_fallback():
-    """JSON 파싱 실패 시 원본 제목 유지."""
-    from app.marketer import enhance_for_conversion
-
-    brand_links = [{"url": "https://a.com", "product_name": "상품"}]
-
-    with patch("app.marketer._call_claude", return_value="잘못된 JSON"), \
-         patch("app.marketer.get_template", return_value="초안: {draft_body}\n키워드: {keyword}\n링크:\n{brand_links_info}"):
-        result = enhance_for_conversion(
-            post_body="<p>원본</p>",
-            post_title="원본 제목",
-            brand_links=brand_links,
-            keyword="테스트",
-        )
-
-    assert result["title"] == "원본 제목"
-    assert result["body"] == "잘못된 JSON"

blog-lab/tests/test_pipeline_integration.py

@@ -1,146 +0,0 @@
-"""4단계 파이프라인 통합 테스트."""
-import os
-import pytest
-from unittest.mock import patch
-from fastapi.testclient import TestClient
-
-
-@pytest.fixture(autouse=True)
-def setup_db(tmp_path):
-    test_db = str(tmp_path / "test.db")
-    import app.config as config
-    config.DB_PATH = test_db
-    from app import db
-    db.DB_PATH = test_db
-    db.init_db()
-    yield
-
-
-@pytest.fixture
-def client():
-    from app.main import app
-    return TestClient(app)
-
-
-def test_full_pipeline_status_flow(client):
-    """draft → marketed → reviewed → published 상태 흐름."""
-    from app import db
-
-    # 1. 키워드 분석 결과 직접 삽입
-    analysis = db.add_keyword_analysis({
-        "keyword": "무선 이어폰",
-        "blog_total": 1000,
-        "shop_total": 500,
-        "competition": 45,
-        "opportunity": 60,
-        "top_products": [{"title": "에어팟", "lprice": 200000, "mallName": "애플"}],
-        "top_blogs": [{"title": "리뷰", "link": "https://blog.naver.com/user/123", "content": "본문"}],
-    })
-
-    # 2. 브랜드 링크 등록
-    resp = client.post("/api/blog-marketing/links", json={
-        "keyword_id": analysis["id"],
-        "url": "https://link.coupang.com/abc",
-        "product_name": "삼성 버즈3",
-        "description": "노이즈캔슬링",
-    })
-    assert resp.status_code == 201
-
-    # 3. 포스트 직접 생성 (generate는 Claude API 필요)
-    post = db.add_post({
-        "keyword_id": analysis["id"],
-        "title": "무선 이어폰 추천",
-        "body": "<p>초안 본문</p>",
-        "excerpt": "요약",
-        "tags": ["이어폰"],
-        "status": "draft",
-    })
-    db.link_brand_links_to_post(keyword_id=analysis["id"], post_id=post["id"])
-
-    # 4. 상태 확인: draft
-    resp = client.get(f"/api/blog-marketing/posts/{post['id']}")
-    assert resp.json()["status"] == "draft"
-
-    # 5. marketed 상태
-    db.update_post(post["id"], {"status": "marketed", "body": "<p>마케팅된 본문</p>"})
-    resp = client.get(f"/api/blog-marketing/posts/{post['id']}")
-    assert resp.json()["status"] == "marketed"
-
-    # 6. reviewed 상태 (점수 48/60 = 통과)
-    db.update_post(post["id"], {
-        "status": "reviewed",
-        "review_score": 48,
-        "review_detail": {
-            "scores": {"empathy": 8, "click_appeal": 8, "conversion": 8, "seo": 8, "format": 8, "link_natural": 8},
-            "total": 48, "pass": True, "feedback": "우수"
-        },
-    })
-    resp = client.get(f"/api/blog-marketing/posts/{post['id']}")
-    assert resp.json()["status"] == "reviewed"
-    assert resp.json()["review_score"] == 48
-
-    # 7. 발행
-    resp = client.post(f"/api/blog-marketing/posts/{post['id']}/publish", json={
-        "naver_url": "https://blog.naver.com/mypost/123",
-    })
-    assert resp.json()["status"] == "published"
-
-
-def test_links_associated_with_post(client):
-    """keyword_id로 등록한 링크가 post 생성 후 post_id로도 조회 가능."""
-    from app import db
-
-    analysis = db.add_keyword_analysis({"keyword": "테스트", "blog_total": 10, "shop_total": 5})
-    client.post("/api/blog-marketing/links", json={
-        "keyword_id": analysis["id"],
-        "url": "https://link.com/1",
-        "product_name": "상품1",
-    })
-
-    post = db.add_post({"keyword_id": analysis["id"], "title": "제목", "body": "본문", "status": "draft"})
-    db.link_brand_links_to_post(keyword_id=analysis["id"], post_id=post["id"])
-
-    resp = client.get(f"/api/blog-marketing/links?post_id={post['id']}")
-    links = resp.json()["links"]
-    assert len(links) == 1
-    assert links[0]["product_name"] == "상품1"
-
-
-@patch("app.main.ANTHROPIC_API_KEY", "fake-key-for-test")
-def test_market_endpoint_returns_404_for_missing_post(client):
-    """존재하지 않는 post_id로 마케터 호출 시 404."""
-    resp = client.post("/api/blog-marketing/market/9999")
-    assert resp.status_code == 404
-
-
-@patch("app.main.ANTHROPIC_API_KEY", "fake-key-for-test")
-def test_review_endpoint_returns_404_for_missing_post(client):
-    """존재하지 않는 post_id로 리뷰 호출 시 404."""
-    resp = client.post("/api/blog-marketing/review/9999")
-    assert resp.status_code == 404
-
-
-def test_multiple_links_per_keyword(client):
-    """하나의 키워드에 복수 링크 등록 가능."""
-    from app import db
-    analysis = db.add_keyword_analysis({"keyword": "테스트", "blog_total": 10, "shop_total": 5})
-
-    for i in range(3):
-        resp = client.post("/api/blog-marketing/links", json={
-            "keyword_id": analysis["id"],
-            "url": f"https://link.com/{i}",
-            "product_name": f"상품{i}",
-        })
-        assert resp.status_code == 201
-
-    resp = client.get(f"/api/blog-marketing/links?keyword_id={analysis['id']}")
-    assert len(resp.json()["links"]) == 3
-
-
-def test_dashboard_still_works(client):
-    """대시보드 API가 여전히 정상 작동."""
-    resp = client.get("/api/blog-marketing/dashboard")
-    assert resp.status_code == 200
-    data = resp.json()
-    assert "total_posts" in data
-    assert "published_posts" in data

blog-lab/tests/test_research_crawling.py

@@ -1,58 +0,0 @@
-"""리서치 단계 크롤링 통합 테스트."""
-from unittest.mock import patch
-
-
-def test_analyze_keyword_with_crawling_enriches_top_blogs():
-    """analyze_keyword_with_crawling가 top_blogs에 content 필드를 추가."""
-    from app.naver_search import analyze_keyword_with_crawling
-
-    mock_blog_result = {
-        "total": 100,
-        "items": [
-            {"title": "테스트 블로그", "link": "https://blog.naver.com/user1/111",
-             "bloggername": "유저1", "description": "설명", "postdate": "20260401"},
-        ],
-    }
-    mock_shop_result = {
-        "total": 50,
-        "items": [{"title": "상품1", "lprice": 10000, "mallName": "쿠팡"}],
-        "price_stats": {"min": 10000, "max": 10000, "avg": 10000, "count": 1},
-    }
-
-    with patch("app.naver_search.search_blog", return_value=mock_blog_result), \
-         patch("app.naver_search.search_shopping", return_value=mock_shop_result), \
-         patch("app.naver_search._run_enrich", return_value=[
-             {"title": "테스트 블로그", "link": "https://blog.naver.com/user1/111",
-              "bloggername": "유저1", "description": "설명", "postdate": "20260401",
-              "content": "크롤링된 본문 내용"}
-         ]):
-        result = analyze_keyword_with_crawling("테스트 키워드")
-
-    assert "content" in result["top_blogs"][0]
-    assert result["top_blogs"][0]["content"] == "크롤링된 본문 내용"
-
-
-def test_analyze_keyword_with_crawling_fallback_on_enrich_failure():
-    """크롤링 실패 시 기존 데이터 유지."""
-    from app.naver_search import analyze_keyword_with_crawling
-
-    mock_blog_result = {
-        "total": 50,
-        "items": [{"title": "블로그", "link": "https://blog.naver.com/u/1", "bloggername": "유저", "description": "설명"}],
-    }
-    mock_shop_result = {"total": 10, "items": [], "price_stats": None}
-
-    with patch("app.naver_search.search_blog", return_value=mock_blog_result), \
-         patch("app.naver_search.search_shopping", return_value=mock_shop_result), \
-         patch("app.naver_search._run_enrich", side_effect=Exception("크롤링 실패")):
-        # _run_enrich 내부에서 예외를 잡으므로 실제로는 이 테스트에서는
-        # _run_enrich 자체가 예외를 던지는 상황을 시뮬레이션
-        # 하지만 _run_enrich는 내부에서 잡으므로, 직접 fallback 테스트
-        pass
-
-    # _run_enrich 자체 fallback 테스트
-    from app.naver_search import _run_enrich
-    original_blogs = [{"title": "원본", "link": "https://blog.naver.com/u/1"}]
-    with patch("app.web_crawler.enrich_top_blogs", side_effect=Exception("fail")):
-        result = _run_enrich(original_blogs)
-    assert result == original_blogs  # fallback으로 원본 반환

blog-lab/tests/test_web_crawler.py

@@ -1,94 +0,0 @@
-"""web_crawler 모듈 테스트."""
-import pytest
-from unittest.mock import patch, AsyncMock
-from app.web_crawler import crawl_blog_content, enrich_top_blogs, _parse_naver_blog_url, _extract_text
-
-
-def test_parse_naver_blog_url_valid():
-    """blog.naver.com URL에서 blogId와 logNo를 올바르게 파싱."""
-    result = _parse_naver_blog_url("https://blog.naver.com/testuser/123456")
-    assert result == ("testuser", "123456")
-
-
-def test_parse_returns_none_for_invalid_url():
-    """잘못된 URL은 None 반환."""
-    result = _parse_naver_blog_url("https://example.com/post")
-    assert result is None
-
-
-def test_extract_text_prefers_se_main_container():
-    """SE3 에디터 컨테이너를 우선 선택."""
-    html = '<div class="se-main-container"><p>SE3 본문</p></div><div id="postViewArea"><p>구 에디터</p></div>'
-    assert _extract_text(html) == "SE3 본문"
-
-
-def test_extract_text_falls_back_to_post_view_area():
-    """SE3 없으면 구 에디터 컨테이너 사용."""
-    html = '<div id="postViewArea"><p>구 에디터 본문</p></div>'
-    assert _extract_text(html) == "구 에디터 본문"
-
-
-def test_extract_text_removes_script_and_style():
-    """스크립트/스타일 태그 제거."""
-    html = '<div class="se-main-container"><p>본문</p><script>alert(1)</script><style>.x{}</style></div>'
-    result = _extract_text(html)
-    assert "alert" not in result
-    assert ".x" not in result
-    assert "본문" in result
-
-
-def test_extract_text_returns_empty_on_no_container():
-    """컨테이너가 없고 body도 없으면 빈 문자열."""
-    assert _extract_text("") == ""
-
-
-@pytest.mark.asyncio
-async def test_crawl_returns_empty_on_non_naver_url():
-    """네이버 블로그가 아닌 URL은 빈 문자열 반환."""
-    result = await crawl_blog_content("https://example.com/post")
-    assert result == ""
-
-
-@pytest.mark.asyncio
-async def test_crawl_truncates_to_2000_chars():
-    """본문이 2000자를 초과하면 잘라낸다."""
-    long_html = f'<div class="se-main-container"><p>{"가" * 3000}</p></div>'
-    with patch("app.web_crawler._fetch_html", new_callable=AsyncMock, return_value=long_html):
-        result = await crawl_blog_content("https://blog.naver.com/testuser/123")
-    assert len(result) <= 2000
-
-
-@pytest.mark.asyncio
-async def test_crawl_returns_empty_on_fetch_failure():
-    """HTTP 요청 실패 시 빈 문자열 반환."""
-    with patch("app.web_crawler._fetch_html", new_callable=AsyncMock, side_effect=Exception("timeout")):
-        result = await crawl_blog_content("https://blog.naver.com/testuser/123")
-    assert result == ""
-
-
-@pytest.mark.asyncio
-async def test_enrich_top_blogs_adds_content_field():
-    """enrich_top_blogs가 각 블로그에 content 필드를 추가."""
-    blogs = [
-        {"title": "테스트", "link": "https://blog.naver.com/user1/111", "bloggername": "유저1", "description": "설명"},
-        {"title": "테스트2", "link": "https://blog.naver.com/user2/222", "bloggername": "유저2", "description": "설명2"},
-    ]
-    with patch("app.web_crawler.crawl_blog_content", new_callable=AsyncMock, return_value="크롤링된 본문"):
-        result = await enrich_top_blogs(blogs)
-    assert len(result) == 2
-    assert result[0]["content"] == "크롤링된 본문"
-    assert result[1]["content"] == "크롤링된 본문"
-
-
-@pytest.mark.asyncio
-async def test_enrich_top_blogs_handles_partial_failure():
-    """일부 크롤링 실패 시에도 나머지는 정상 처리."""
-    blogs = [
-        {"title": "성공", "link": "https://blog.naver.com/user1/111"},
-        {"title": "실패", "link": "https://blog.naver.com/user2/222"},
-    ]
-    side_effects = ["성공 본문", Exception("fail")]
-    with patch("app.web_crawler.crawl_blog_content", new_callable=AsyncMock, side_effect=side_effects):
-        result = await enrich_top_blogs(blogs)
-    assert result[0]["content"] == "성공 본문"
-    assert result[1]["content"] == ""

blog-lab/tests/test_writer.py

@@ -1,86 +0,0 @@
-"""작가 단계 테스트 -- 크롤링 본문 + 링크 참조 글 생성."""
-import json
-import pytest
-from unittest.mock import patch
-
-
-def test_generate_blog_post_includes_crawled_content():
-    """크롤링 본문이 프롬프트에 포함되는지 확인."""
-    from app.content_generator import generate_blog_post
-
-    analysis = {
-        "keyword": "무선 이어폰",
-        "top_products": [{"title": "에어팟", "lprice": 200000, "mallName": "애플"}],
-        "top_blogs": [
-            {"title": "에어팟 리뷰", "content": "에어팟을 한 달간 써봤는데 음질이 정말 좋았습니다."},
-        ],
-    }
-
-    mock_response = json.dumps({
-        "title": "무선 이어폰 추천",
-        "body": "<p>본문</p>",
-        "excerpt": "요약",
-        "tags": ["이어폰"],
-    })
-
-    with patch("app.content_generator._call_claude", return_value=mock_response) as mock_call, \
-         patch("app.content_generator.get_template", return_value=(
-             "키워드: {keyword}\n참고 블로그:\n{reference_blogs}\n상품: {top_products}\n링크 상품: {brand_products}"
-         )):
-        result = generate_blog_post(analysis, "트렌드 브리프", brand_links=[])
-
-    prompt_used = mock_call.call_args[0][0]
-    assert "에어팟을 한 달간 써봤는데" in prompt_used
-    assert result["title"] == "무선 이어폰 추천"
-
-
-def test_generate_blog_post_includes_brand_links():
-    """브랜드커넥트 링크 정보가 프롬프트에 포함되는지 확인."""
-    from app.content_generator import generate_blog_post
-
-    analysis = {"keyword": "무선 이어폰", "top_products": [], "top_blogs": []}
-    brand_links = [
-        {"url": "https://link.coupang.com/abc", "product_name": "삼성 버즈3",
-         "description": "노이즈캔슬링 지원", "placement_hint": "본문 중간"},
-    ]
-
-    mock_response = json.dumps({
-        "title": "제목", "body": "<p>본문</p>", "excerpt": "요약", "tags": ["태그"],
-    })
-
-    with patch("app.content_generator._call_claude", return_value=mock_response) as mock_call, \
-         patch("app.content_generator.get_template", return_value=(
-             "키워드: {keyword}\n참고 블로그:\n{reference_blogs}\n상품: {top_products}\n링크 상품: {brand_products}"
-         )):
-        result = generate_blog_post(analysis, "트렌드 브리프", brand_links=brand_links)
-
-    prompt_used = mock_call.call_args[0][0]
-    assert "삼성 버즈3" in prompt_used
-    assert "노이즈캔슬링 지원" in prompt_used
-
-
-def test_generate_blog_post_works_without_links():
-    """링크 없이도 정상 동작."""
-    from app.content_generator import generate_blog_post
-
-    analysis = {"keyword": "테스트", "top_products": [], "top_blogs": []}
-    mock_response = json.dumps({
-        "title": "제목", "body": "<p>본문</p>", "excerpt": "요약", "tags": ["태그"],
-    })
-
-    with patch("app.content_generator._call_claude", return_value=mock_response), \
-         patch("app.content_generator.get_template", return_value=(
-             "키워드: {keyword}\n참고 블로그:\n{reference_blogs}\n상품: {top_products}\n링크 상품: {brand_products}"
-         )):
-        result = generate_blog_post(analysis, "브리프")
-
-    assert result["title"] == "제목"
-
-
-def test_parse_blog_json_fallback():
-    """JSON 파싱 실패 시 원본 텍스트를 body로 사용."""
-    from app.content_generator import _parse_blog_json
-
-    result = _parse_blog_json("잘못된 JSON", "테스트 키워드")
-    assert result["title"] == "테스트 키워드 추천 리뷰"
-    assert result["body"] == "잘못된 JSON"

docker-compose.yml

@@ -1,12 +1,12 @@
 name: webpage
 
 services:
-  backend:
+  lotto:
     build:
-      context: ./backend
+      context: ./lotto
       args:
         APP_VERSION: ${APP_VERSION:-dev}
-    container_name: lotto-backend
+    container_name: lotto
     restart: unless-stopped
     ports:
       - "18000:8000"
@@ -18,16 +18,16 @@ services:
       - ${RUNTIME_PATH}/data:/app/data
     healthcheck:
       test: ["CMD", "python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
-      interval: 30s
+      interval: 60s
       timeout: 5s
       retries: 3
 
-  stock-lab:
+  stock:
     build:
-      context: ./stock-lab
+      context: ./stock
       args:
         APP_VERSION: ${APP_VERSION:-dev}
-    container_name: stock-lab
+    container_name: stock
     restart: unless-stopped
     ports:
       - "18500:8000"
@@ -38,12 +38,17 @@ services:
       - GEMINI_MODEL=${GEMINI_MODEL:-gemini-1.5-flash}
       - ADMIN_API_KEY=${ADMIN_API_KEY:-}
       - ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY:-}
+      - ANTHROPIC_MODEL=${ANTHROPIC_MODEL:-claude-haiku-4-5-20251001}
+      - LLM_PROVIDER=${LLM_PROVIDER:-claude}
+      - OLLAMA_URL=${OLLAMA_URL:-http://192.168.45.59:11435}
+      - OLLAMA_MODEL=${OLLAMA_MODEL:-qwen3:14b}
       - CORS_ALLOW_ORIGINS=${CORS_ALLOW_ORIGINS:-http://localhost:3007,http://localhost:8080}
+      - WEBAI_API_KEY=${WEBAI_API_KEY:-}
     volumes:
       - ${RUNTIME_PATH}/data/stock:/app/data
     healthcheck:
       test: ["CMD", "python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
-      interval: 30s
+      interval: 60s
       timeout: 5s
       retries: 3
 
@@ -57,35 +62,107 @@ services:
     environment:
       - TZ=${TZ:-Asia/Seoul}
       - MUSIC_AI_SERVER_URL=${MUSIC_AI_SERVER_URL:-}
-      - SUNO_API_KEY=${SUNO_API_KEY:-}
       - MUSIC_MEDIA_BASE=${MUSIC_MEDIA_BASE:-/media/music}
       - CORS_ALLOW_ORIGINS=${CORS_ALLOW_ORIGINS:-http://localhost:3007,http://localhost:8080}
+      - PEXELS_API_KEY=${PEXELS_API_KEY:-}
+      - ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY:-}
+      - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY:-}
+      - YOUTUBE_OAUTH_CLIENT_ID=${YOUTUBE_OAUTH_CLIENT_ID:-}
+      - YOUTUBE_OAUTH_CLIENT_SECRET=${YOUTUBE_OAUTH_CLIENT_SECRET:-}
+      - YOUTUBE_OAUTH_REDIRECT_URI=${YOUTUBE_OAUTH_REDIRECT_URI:-}
+      - CLAUDE_HAIKU_MODEL=${CLAUDE_HAIKU_MODEL:-claude-haiku-4-5-20251001}
+      - CLAUDE_SONNET_MODEL=${CLAUDE_SONNET_MODEL:-claude-sonnet-4-6}
+      - VIDEO_DATA_DIR=${VIDEO_DATA_DIR:-/app/data/videos}
+      - WINDOWS_VIDEO_ENCODER_URL=${WINDOWS_VIDEO_ENCODER_URL:-}
+      - NAS_VIDEOS_ROOT=${NAS_VIDEOS_ROOT:-/volume1/docker/webpage/data/videos}
+      - NAS_MUSIC_ROOT=${NAS_MUSIC_ROOT:-/volume1/docker/webpage/data/music}
+      - REDIS_URL=${REDIS_URL:-redis://redis:6379}
+      - INTERNAL_API_KEY=${INTERNAL_API_KEY:-}
+      - MUSIC_RENDER_URL=${MUSIC_RENDER_URL:-http://192.168.45.59:18711}
     volumes:
       - ${RUNTIME_PATH}/data/music:/app/data
+      - ${RUNTIME_PATH:-.}/data/videos:/app/data/videos
+    depends_on:
+      - redis
     healthcheck:
       test: ["CMD", "python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
-      interval: 30s
+      interval: 60s
       timeout: 5s
       retries: 3
 
-  blog-lab:
+  video-lab:
     build:
-      context: ./blog-lab
-    container_name: blog-lab
+      context: ./video-lab
+    container_name: video-lab
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "18801:8000"
+    environment:
+      - TZ=${TZ:-Asia/Seoul}
+      - REDIS_URL=${REDIS_URL:-redis://redis:6379}
+      - INTERNAL_API_KEY=${INTERNAL_API_KEY:-}
+      - VIDEO_DATA_DIR=/app/data
+      - CORS_ALLOW_ORIGINS=${CORS_ALLOW_ORIGINS:-http://localhost:3007,http://localhost:8080}
+    volumes:
+      - ${RUNTIME_PATH}/data/video:/app/data
+    depends_on:
+      - redis
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
+      interval: 60s
+      timeout: 5s
+      retries: 3
+
+  image-lab:
+    build: ./image-lab
+    container_name: image-lab
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "18802:8000"
+    environment:
+      - TZ=${TZ:-Asia/Seoul}
+      - REDIS_URL=${REDIS_URL:-redis://redis:6379}
+      - INTERNAL_API_KEY=${INTERNAL_API_KEY:-}
+      - IMAGE_DATA_DIR=/app/data
+      - CORS_ALLOW_ORIGINS=${CORS_ALLOW_ORIGINS:-http://localhost:3007,http://localhost:8080}
+    volumes:
+      - ${RUNTIME_PATH}/data/image:/app/data
+    depends_on:
+      - redis
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
+      interval: 60s
+      timeout: 5s
+      retries: 3
+
+  insta-lab:
+    build:
+      context: ./insta-lab
+    container_name: insta-lab
     restart: unless-stopped
     ports:
       - "18700:8000"
     environment:
       - TZ=${TZ:-Asia/Seoul}
       - ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY:-}
+      - ANTHROPIC_MODEL_HAIKU=${ANTHROPIC_MODEL_HAIKU:-claude-haiku-4-5-20251001}
+      - ANTHROPIC_MODEL_SONNET=${ANTHROPIC_MODEL_SONNET:-claude-sonnet-4-6}
       - NAVER_CLIENT_ID=${NAVER_CLIENT_ID:-}
       - NAVER_CLIENT_SECRET=${NAVER_CLIENT_SECRET:-}
+      - YOUTUBE_DATA_API_KEY=${YOUTUBE_DATA_API_KEY:-}
+      - INSTA_DATA_PATH=/app/data
+      - CARD_TEMPLATE_DIR=/app/app/templates
+      - INSTA_DEFAULT_THEME=${INSTA_DEFAULT_THEME:-default}
       - CORS_ALLOW_ORIGINS=${CORS_ALLOW_ORIGINS:-http://localhost:3007,http://localhost:8080}
+      - REDIS_URL=${REDIS_URL:-redis://redis:6379}
+      - INTERNAL_API_KEY=${INTERNAL_API_KEY:-}
     volumes:
-      - ${RUNTIME_PATH}/data/blog:/app/data
+      - ${RUNTIME_PATH}/data/insta:/app/data
+    depends_on:
+      - redis
     healthcheck:
       test: ["CMD", "python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
-      interval: 30s
+      interval: 60s
       timeout: 5s
       retries: 3
 
@@ -100,11 +177,12 @@ services:
       - TZ=${TZ:-Asia/Seoul}
       - DATA_GO_KR_API_KEY=${DATA_GO_KR_API_KEY:-}
       - CORS_ALLOW_ORIGINS=${CORS_ALLOW_ORIGINS:-http://localhost:3007,http://localhost:8080}
+      - AGENT_OFFICE_URL=${AGENT_OFFICE_URL:-http://agent-office:8000}
     volumes:
       - ${RUNTIME_PATH}/data/realestate:/app/data
     healthcheck:
       test: ["CMD", "python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
-      interval: 30s
+      interval: 60s
       timeout: 5s
       retries: 3
 
@@ -118,19 +196,80 @@ services:
     environment:
       - TZ=${TZ:-Asia/Seoul}
       - CORS_ALLOW_ORIGINS=${CORS_ALLOW_ORIGINS:-http://localhost:3007,http://localhost:8080}
-      - STOCK_LAB_URL=http://stock-lab:8000
+      - STOCK_URL=http://stock:8000
       - MUSIC_LAB_URL=http://music-lab:8000
+      - INSTA_LAB_URL=http://insta-lab:8000
+      - REALESTATE_LAB_URL=http://realestate-lab:8000
+      - REALESTATE_DASHBOARD_URL=${REALESTATE_DASHBOARD_URL:-http://localhost:8080/realestate}
       - TELEGRAM_BOT_TOKEN=${TELEGRAM_BOT_TOKEN:-}
       - TELEGRAM_CHAT_ID=${TELEGRAM_CHAT_ID:-}
       - TELEGRAM_WEBHOOK_URL=${TELEGRAM_WEBHOOK_URL:-}
+      - TELEGRAM_WIFE_CHAT_ID=${TELEGRAM_WIFE_CHAT_ID:-}
+      - ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY:-}
+      - CLAUDE_HAIKU_MODEL=${CLAUDE_HAIKU_MODEL:-claude-haiku-4-5-20251001}
+      - CLAUDE_SONNET_MODEL=${CLAUDE_SONNET_MODEL:-claude-sonnet-4-6}
+      - LOTTO_BACKEND_URL=${LOTTO_BACKEND_URL:-http://lotto:8000}
+      - LOTTO_CURATOR_MODEL=${LOTTO_CURATOR_MODEL:-claude-sonnet-4-5}
+      - CONVERSATION_MODEL=${CONVERSATION_MODEL:-claude-haiku-4-5-20251001}
+      - CONVERSATION_HISTORY_LIMIT=${CONVERSATION_HISTORY_LIMIT:-20}
+      - CONVERSATION_RATE_PER_MIN=${CONVERSATION_RATE_PER_MIN:-6}
+      - YOUTUBE_DATA_API_KEY=${YOUTUBE_DATA_API_KEY:-}
     volumes:
       - ${RUNTIME_PATH:-.}/data/agent-office:/app/data
     depends_on:
-      - stock-lab
+      - stock
       - music-lab
+      - insta-lab
+      - realestate-lab
     healthcheck:
       test: ["CMD", "python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
-      interval: 30s
+      interval: 60s
+      timeout: 5s
+      retries: 3
+
+  personal:
+    build:
+      context: ./personal
+    container_name: personal
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "18850:8000"
+    environment:
+      - TZ=${TZ:-Asia/Seoul}
+      - PORTFOLIO_EDIT_PASSWORD=${PORTFOLIO_EDIT_PASSWORD:-}
+      - CORS_ALLOW_ORIGINS=${CORS_ALLOW_ORIGINS:-http://localhost:3007,http://localhost:8080}
+    volumes:
+      - ${RUNTIME_PATH:-.}/data/personal:/app/data
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
+      interval: 60s
+      timeout: 5s
+      retries: 3
+
+  packs-lab:
+    build:
+      context: ./packs-lab
+    container_name: packs-lab
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "18950:8000"
+    environment:
+      - TZ=${TZ:-Asia/Seoul}
+      - DSM_HOST=${DSM_HOST:-}
+      - DSM_USER=${DSM_USER:-}
+      - DSM_PASS=${DSM_PASS:-}
+      - DSM_VERIFY_SSL=${DSM_VERIFY_SSL:-true}
+      - BACKEND_HMAC_SECRET=${BACKEND_HMAC_SECRET:-}
+      - SUPABASE_URL=${SUPABASE_URL:-}
+      - SUPABASE_SERVICE_KEY=${SUPABASE_SERVICE_KEY:-}
+      - UPLOAD_TOKEN_TTL_SEC=${UPLOAD_TOKEN_TTL_SEC:-1800}
+      - PACK_BASE_DIR=${PACK_BASE_DIR:-/app/data/packs}
+      - PACK_HOST_DIR=${PACK_HOST_DIR:-${PACK_DATA_PATH:-./data/packs}}
+    volumes:
+      - ${PACK_DATA_PATH:-./data/packs}:${PACK_BASE_DIR:-/app/data/packs}
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
+      interval: 60s
       timeout: 5s
       retries: 3
 
@@ -146,25 +285,33 @@ services:
       - TRAVEL_ROOT=${TRAVEL_ROOT:-/data/travel}
       - TRAVEL_THUMB_ROOT=${TRAVEL_THUMB_ROOT:-/data/thumbs}
       - TRAVEL_MEDIA_BASE=${TRAVEL_MEDIA_BASE:-/media/travel}
-      - TRAVEL_CACHE_TTL=${TRAVEL_CACHE_TTL:-300}
+      - TRAVEL_DB_PATH=${TRAVEL_DB_PATH:-/data/thumbs/travel.db}
       - CORS_ALLOW_ORIGINS=${CORS_ALLOW_ORIGINS:-http://localhost:3007,http://localhost:8080}
     volumes:
       - ${PHOTO_PATH}:/data/travel:ro
       - ${RUNTIME_PATH}/travel-thumbs:/data/thumbs:rw
     healthcheck:
       test: ["CMD", "python", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
-      interval: 30s
+      interval: 60s
       timeout: 5s
       retries: 3
 
   frontend:
     image: nginx:alpine
-    container_name: lotto-frontend
+    container_name: frontend
     restart: unless-stopped
     depends_on:
+      - lotto
+      - stock
       - music-lab
-      - blog-lab
+      - insta-lab
       - realestate-lab
+      - agent-office
+      - personal
+      - packs-lab
+      - travel-proxy
+      - video-lab
+      - image-lab
     ports:
       - "8080:80"
     volumes:
@@ -173,11 +320,14 @@ services:
       - ${PHOTO_PATH}:/data/travel:ro
       - ${RUNTIME_PATH}/travel-thumbs:/data/thumbs:ro
       - ${RUNTIME_PATH}/data/music:/data/music:ro
+      - ${RUNTIME_PATH}/data/videos:/data/videos:ro
+      - ${RUNTIME_PATH}/data/video:/data/video:ro
+      - ${RUNTIME_PATH}/data/insta/insta_cards:/data/insta_cards:ro
     extra_hosts:
       - "host.docker.internal:host-gateway"
     healthcheck:
       test: ["CMD", "wget", "-q", "--spider", "http://localhost:80/"]
-      interval: 30s
+      interval: 60s
       timeout: 5s
       retries: 3
 
@@ -190,8 +340,25 @@ services:
     environment:
       - TZ=${TZ:-Asia/Seoul}
       - WEBHOOK_SECRET=${WEBHOOK_SECRET}
+      - PUID=${PUID:-1026}
+      - PGID=${PGID:-100}
     volumes:
       - ${REPO_PATH}:/repo:rw
       - ${RUNTIME_PATH}:/runtime:rw
       - ${RUNTIME_PATH}/scripts:/scripts:ro
       - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
+
+  redis:
+    image: redis:7-alpine
+    container_name: redis
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "6379:6379"
+    volumes:
+      - ${RUNTIME_PATH}/redis-data:/data
+    command: redis-server --appendonly yes --maxmemory 256mb --maxmemory-policy allkeys-lru
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
+      interval: 60s
+      timeout: 5s
+      retries: 3

docs/lotto-premium-roadmap.md

@@ -0,0 +1,252 @@
+# 로또랩 프리미엄 서비스 고도화 로드맵
+
+> 작성일: 2026-03-19
+> 목표: 번호 생성 도구 → 데이터 기반 로또 전략 코치
+
+---
+
+## 1. 현재 서비스 한계
+
+현재 구조는 **"번호 생성 도구"** 수준으로 수익화에 한계가 있음.
+
+| 문제 | 내용 |
+|------|------|
+| 차별점 부재 | 무료 로또 번호 생성기와 구분되지 않음 |
+| 신뢰 근거 부족 | 사용자가 결과를 믿을 데이터 시각화 없음 |
+| 리텐션 약함 | 지속적으로 돌아올 이유가 없음 |
+
+---
+
+## 2. 포지셔닝 전환
+
+> **"번호 생성"이 아니라 "데이터 기반 로또 전략 코치"**
+
+사람들이 구독료를 지불하는 심리적 동기:
+
+- **확신**: 내가 선택한 번호가 좋은 선택이라는 데이터 근거
+- **FOMO**: 이번 주 리포트를 못 받으면 놓치는 느낌
+- **소유감**: 내 데이터와 이력이 축적된다는 느낌
+
+---
+
+## 3. 고도화 방향 (5가지)
+
+### 3-1. 당첨 근접도 추적 — 신뢰 기반 구축
+
+**목표**: 기존 채점 데이터(`check_results_for_draw`)를 신뢰 지표로 전환
+
+**구현 내용**:
+- 추천 번호의 회차별 일치 개수 통계 집계
+- 전국 평균 대비 성과 비교 지표 노출
+- 매주 "지난 주 내 번호 성과" 이메일/푸시 발송
+
+**예시 UI 문구**:
+```
+"지난 52주간 우리 추천번호의 평균 일치 개수: 2.7개 (전국 평균 1.9개)"
+"3개 일치율이 일반 무작위 대비 43% 높습니다"
+```
+
+**활용 데이터**: 기존 `recommendations` + `draws` 테이블 채점 결과
+
+**우선순위**: ⭐⭐⭐ (데이터 이미 존재, 즉시 구현 가능)
+
+---
+
+### 3-2. 개인화 분석 리포트 — 프리미엄 핵심 기능
+
+**목표**: 모든 사용자에게 동일한 번호 → 개인 패턴 기반 맞춤 추천
+
+**구현 내용**:
+- 사용자 번호 선택 이력 패턴 분석
+- 홀짝 비율, 번호대 분포, 연속번호 포함률 등 개인 성향 분석
+- 약점을 보완한 AI 보정 추천번호 생성
+
+**예시 분석 항목**:
+```
+"당신은 홀수를 선호하는 경향 (67%)"
+"당신이 자주 피하는 번호대: 30번대"
+"당신 번호의 약점: 연속번호 포함률 낮음"
+→ "이를 보완한 AI 보정 추천번호 제공"
+```
+
+**신규 테이블**: `user_preferences`
+
+**우선순위**: ⭐⭐ (신규 테이블 및 분석 로직 필요)
+
+---
+
+### 3-3. 회차별 공략 리포트 — 킬러 콘텐츠
+
+**목표**: 매주 추첨 전 발행하는 주간 분석 레포트 → 구독 유지 동기
+
+**구현 내용**:
+- 매주 자동 생성되는 회차별 공략 리포트
+- 과출현/냉각 번호 분석
+- 패턴 기반 번호군 추천
+- AI 신뢰도 점수 표시
+
+**예시 리포트 구조**:
+```
+[1180회 공략 리포트]
+- 최근 10회 과출현 번호 제외 추천
+- 이번 주 "냉각 구간" 번호 (오랫동안 미출현)
+- 패턴 분석: 직전 3회 연속 출현한 번호군
+- AI 신뢰도 점수: 87/100
+```
+
+**스케줄러**: 매주 토요일 추첨 전 자동 생성 (APScheduler)
+
+**우선순위**: ⭐⭐⭐ (주간 구독 모델의 핵심 훅)
+
+---
+
+### 3-4. 번호 포트폴리오 관리 — 차별화 UX
+
+**목표**: 로또를 투자처럼 관리하는 경험 제공
+
+**구현 내용**:
+- 세트 분류: 고위험/안정형/균형형
+- 구매 금액 직접 입력 → 수익률 자동 계산
+- 누적 투자 대비 당첨금 통계
+
+**예시 화면**:
+```
+내 번호 포트폴리오
+├── 고위험/고수익 세트 (출현 빈도 낮은 번호 조합)
+├── 안정형 세트 (평균 출현 패턴)
+└── 균형형 세트 (시뮬레이션 최적화)
+
+이번 주 매입: 3세트 (₩3,000)
+누적 투자: ₩240,000 / 누적 당첨: ₩45,000
+수익률: -81.2% (전국 평균 대비 +12.1%)
+```
+
+**활용 데이터**: `best_picks`, `recommendations` 확장
+
+**우선순위**: ⭐⭐ (UX 임팩트 큼, 중기 구현)
+
+---
+
+### 3-5. 커뮤니티 + 소셜 증거 — 바이럴 유도
+
+**목표**: 사용자 참여 및 구전 마케팅
+
+**구현 내용**:
+- 이번 주 가장 많이 선택된 번호 TOP 10 공개
+- "나와 같은 번호 선택한 회원 수" 표시
+- AI 추천으로 X개 일치 달성한 회원 수 표시
+
+**예시**:
+```
+"이번 주 가장 많이 선택된 번호 TOP 10"
+"AI 추천 번호로 3개 일치 달성한 회원: 1,247명"
+"나와 같은 번호를 선택한 회원: 34명"
+```
+
+**전략**: 무료 티어에 일부 공개 → 상세 분석은 유료 전환
+
+**우선순위**: ⭐ (회원 시스템 구축 후 가능)
+
+---
+
+## 4. 구독 티어 설계
+
+| 기능 | 무료 | 스탠다드 (₩2,900/월) | 프리미엄 (₩5,900/월) |
+|------|:----:|:----:|:----:|
+| 기본 추천 번호 | 1세트 | 5세트 | 무제한 |
+| 통계 분석 | 기본 | 심화 | 전체 |
+| 회차 공략 리포트 | - | 주간 요약 | 풀 리포트 |
+| 개인 패턴 분석 | - | - | ✓ |
+| 번호 포트폴리오 | - | ✓ | ✓ |
+| 당첨 근접도 통계 | - | ✓ | ✓ |
+| 당첨 알림 | - | 이메일 | 이메일 + 앱 |
+
+---
+
+## 5. 기술 구현 로드맵
+
+### Phase 1 — 즉시 가능 (데이터 이미 존재)
+
+- [ ] 추천 이력 채점 통계 API (`GET /api/lotto/stats/performance`)
+- [ ] 신뢰도 지표 UI (평균 일치 개수, 전국 평균 비교)
+- [ ] 회차별 공략 리포트 API (`GET /api/lotto/report/{drw_no}`)
+- [ ] 개인 추천 이력 성과 대시보드
+
+### Phase 2 — 단기 (1-2주)
+
+- [ ] `user_preferences` 테이블 설계 및 구현
+- [ ] 개인 패턴 분석 API (`GET /api/lotto/analysis/personal`)
+- [ ] 주간 리포트 자동 생성 스케줄러 (토요일 오전)
+- [ ] 투자 추적 기능 (구매 금액 입력 → 수익률 계산)
+- [ ] `purchase_history` 테이블 추가
+
+### Phase 3 — 중기 (1개월)
+
+- [ ] 회원 시스템 구축 (JWT 인증, SQLite `users` 테이블)
+- [ ] 구독 플랜 관리 (`subscription_plans`, `user_subscriptions` 테이블)
+- [ ] 결제 연동 (Toss Payments 또는 Stripe)
+- [ ] 이메일 발송 자동화 (SendGrid)
+- [ ] 소셜 증거 데이터 집계 API
+
+---
+
+## 6. DB 스키마 확장 계획
+
+```sql
+-- Phase 2
+CREATE TABLE purchase_history (
+    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+    draw_no INTEGER NOT NULL,
+    amount INTEGER NOT NULL,          -- 구매 금액 (원)
+    sets INTEGER NOT NULL DEFAULT 1,  -- 구매 세트 수
+    prize INTEGER DEFAULT 0,          -- 당첨금
+    note TEXT,
+    created_at TEXT DEFAULT (datetime('now'))
+);
+
+CREATE TABLE user_preferences (
+    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+    odd_ratio REAL,        -- 홀수 선호 비율
+    high_ratio REAL,       -- 고번호(23+) 선호 비율
+    consecutive INTEGER,   -- 연속번호 포함 선호 여부
+    excluded_numbers TEXT, -- JSON 배열, 기피 번호
+    updated_at TEXT DEFAULT (datetime('now'))
+);
+
+-- Phase 3
+CREATE TABLE users (
+    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+    email TEXT UNIQUE NOT NULL,
+    password_hash TEXT NOT NULL,
+    plan TEXT DEFAULT 'free',  -- free | standard | premium
+    plan_expires_at TEXT,
+    created_at TEXT DEFAULT (datetime('now'))
+);
+```
+
+---
+
+## 7. API 확장 계획
+
+| Phase | 메서드 | 경로 | 설명 |
+|-------|--------|------|------|
+| 1 | GET | `/api/lotto/stats/performance` | 추천 성과 통계 (평균 일치 수 등) |
+| 1 | GET | `/api/lotto/report/latest` | 최신 회차 공략 리포트 |
+| 1 | GET | `/api/lotto/report/{drw_no}` | 특정 회차 공략 리포트 |
+| 2 | GET | `/api/lotto/purchase` | 구매 이력 조회 |
+| 2 | POST | `/api/lotto/purchase` | 구매 이력 추가 |
+| 2 | GET | `/api/lotto/purchase/stats` | 투자 수익률 통계 |
+| 2 | GET | `/api/lotto/analysis/personal` | 개인 패턴 분석 |
+| 3 | POST | `/api/auth/register` | 회원가입 |
+| 3 | POST | `/api/auth/login` | 로그인 |
+| 3 | GET | `/api/subscription/plans` | 구독 플랜 목록 |
+| 3 | POST | `/api/subscription/checkout` | 결제 시작 |
+
+---
+
+## 참고
+
+- 현재 운영 중인 lotto API: `CLAUDE.md` → `lotto-lab API 목록` 섹션 참고
+- 채점 로직: `backend/app/checker.py`
+- 시뮬레이션 로직: `backend/app/recommender.py`
+- DB 스키마: `backend/app/db.py` `init_db()`

docs/superpowers/plans/2026-05-05-packs-lab-infra-integration.md

@@ -0,0 +1,977 @@
+# packs-lab 인프라 통합 + admin mint-token Implementation Plan
+
+> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.
+
+**Goal:** packs-lab을 운영 가능 상태로 만든다 — admin upload 토큰 발급 endpoint + Supabase 스키마 + docker-compose/nginx/env 통합 + 통합 테스트 + 문서 갱신.
+
+**Architecture:** 기존 코드(HMAC + DSM client + 4 라우트)는 그대로 유지하고, 신규 라우트 1개(`POST /api/packs/admin/mint-token`)를 routes.py에 추가한다. Supabase `pack_files` DDL 파일과 인프라(docker-compose 18950, nginx 5GB streaming, .env.example 6+1 환경변수)를 신설하고, 통합 테스트(routes + dsm_client mock)와 CLAUDE.md 5+1곳을 갱신한다.
+
+**Tech Stack:** Python 3.12 / FastAPI / pytest + unittest.mock / Supabase(PostgreSQL) / Synology DSM 7.x API / nginx / Docker Compose
+
+**스펙 참조:** `docs/superpowers/specs/2026-05-05-packs-lab-infra-integration-design.md`
+
+**작업 디렉토리:** `C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-backend` (기존 web-backend repo)
+
+---
+
+## Task 1: 테스트 인프라 — `tests/conftest.py`
+
+기존 `tests/test_auth.py`는 `BACKEND_HMAC_SECRET=secret` 같은 fixture가 없어 환경변수 의존. 모든 테스트가 동일한 secret으로 동작하도록 autouse fixture를 conftest에 정리.
+
+**Files:**
+- Create: `packs-lab/tests/conftest.py`
+
+- [ ] **Step 1: conftest.py 생성**
+
+`packs-lab/tests/conftest.py`:
+
+```python
+"""packs-lab 테스트 공통 fixture."""
+import pytest
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def _hmac_secret(monkeypatch):
+    """모든 테스트에서 동일한 HMAC secret 사용. auth._SECRET 모듈 캐시까지 갱신."""
+    monkeypatch.setenv("BACKEND_HMAC_SECRET", "test-secret-do-not-use-in-prod")
+    # auth.py 모듈은 import 시점에 _SECRET을 캐시하므로 monkeypatch로 함께 갱신
+    from app import auth
+    monkeypatch.setattr(auth, "_SECRET", "test-secret-do-not-use-in-prod")
+```
+
+- [ ] **Step 2: 기존 test_auth.py 회귀 검증**
+
+```bash
+cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-backend\packs-lab
+python -m pytest tests/test_auth.py -v
+```
+
+Expected: 기존 테스트 모두 PASS (conftest 영향 없거나 PASS 그대로 유지). 만약 secret 인코딩 차이로 실패 시 해당 테스트의 secret 사용 부분을 conftest 값과 일치시킨다.
+
+- [ ] **Step 3: 커밋**
+
+```bash
+git add packs-lab/tests/conftest.py
+git commit -m "test(packs-lab): conftest로 HMAC secret 통일"
+```
+
+---
+
+## Task 2: admin mint-token 라우트 (스키마 + 구현 + 테스트)
+
+`POST /api/packs/admin/mint-token` 신규. Pydantic 스키마 추가 + 라우트 구현 + 통합 테스트.
+
+**Files:**
+- Modify: `packs-lab/app/models.py` (스키마 2개 추가)
+- Modify: `packs-lab/app/routes.py` (import 보강 + 라우트 추가)
+- Create: `packs-lab/tests/test_routes.py` (mint-token 관련 테스트만 우선)
+
+- [ ] **Step 1: failing 테스트 작성**
+
+`packs-lab/tests/test_routes.py`:
+
+```python
+"""packs-lab 라우트 통합 테스트.
+
+DSM·Supabase는 mock. HMAC 검증·토큰 발급·검증은 실제 코드 사용.
+"""
+import hashlib
+import hmac
+import json
+import time
+from unittest.mock import patch, MagicMock
+
+from fastapi.testclient import TestClient
+
+from app.main import app
+
+SECRET = "test-secret-do-not-use-in-prod"
+
+
+def _hmac_headers(body_bytes: bytes) -> dict:
+    """body에 대한 X-Timestamp + X-Signature 헤더 생성."""
+    ts = str(int(time.time()))
+    sig = hmac.new(SECRET.encode(), ts.encode() + b"." + body_bytes, hashlib.sha256).hexdigest()
+    return {"X-Timestamp": ts, "X-Signature": sig}
+
+
+def test_mint_token_hmac_required():
+    """HMAC 헤더 누락 → 401."""
+    client = TestClient(app)
+    body = {"tier": "pro", "label": "샘플", "filename": "x.zip", "size_bytes": 1024}
+    resp = client.post("/api/packs/admin/mint-token", json=body)
+    assert resp.status_code == 401
+
+
+def test_mint_token_returns_valid_token():
+    """발급된 token이 verify_upload_token으로 통과해야 한다."""
+    from app.auth import verify_upload_token
+
+    body = {"tier": "pro", "label": "샘플", "filename": "test.zip", "size_bytes": 2048}
+    body_bytes = json.dumps(body).encode()
+    headers = _hmac_headers(body_bytes)
+    headers["Content-Type"] = "application/json"
+
+    client = TestClient(app)
+    resp = client.post("/api/packs/admin/mint-token", content=body_bytes, headers=headers)
+    assert resp.status_code == 200
+    data = resp.json()
+    assert "token" in data and "expires_at" in data and "jti" in data
+
+    payload = verify_upload_token(data["token"])
+    assert payload["tier"] == "pro"
+    assert payload["label"] == "샘플"
+    assert payload["filename"] == "test.zip"
+    assert payload["size_bytes"] == 2048
+    assert payload["jti"] == data["jti"]
+
+
+def test_mint_token_invalid_filename():
+    """허용 외 확장자 → 400."""
+    body = {"tier": "pro", "label": "샘플", "filename": "x.exe", "size_bytes": 1024}
+    body_bytes = json.dumps(body).encode()
+    headers = _hmac_headers(body_bytes)
+    headers["Content-Type"] = "application/json"
+
+    client = TestClient(app)
+    resp = client.post("/api/packs/admin/mint-token", content=body_bytes, headers=headers)
+    assert resp.status_code == 400
+```
+
+- [ ] **Step 2: 실패 확인**
+
+```bash
+cd packs-lab
+python -m pytest tests/test_routes.py -v
+```
+
+Expected: 모든 테스트 FAIL — `/api/packs/admin/mint-token` 라우트 없음 (404 또는 405).
+
+- [ ] **Step 3: models.py에 스키마 추가**
+
+`packs-lab/app/models.py` 끝부분에 추가:
+
+```python
+class MintTokenRequest(BaseModel):
+    """Vercel → backend: admin upload 토큰 발급 요청."""
+    tier: PackTier
+    label: str = Field(..., max_length=200)
+    filename: str = Field(..., max_length=255)
+    size_bytes: int = Field(..., gt=0, le=5 * 1024 * 1024 * 1024)
+
+
+class MintTokenResponse(BaseModel):
+    token: str
+    expires_at: datetime
+    jti: str
+```
+
+- [ ] **Step 4: routes.py에 mint-token 라우트 추가**
+
+`packs-lab/app/routes.py` 상단 import 블록에 다음을 추가:
+
+```python
+import time
+from datetime import timezone
+```
+
+(이미 `import uuid`, `from datetime import datetime`은 있음)
+
+`from .auth import` 라인을 다음과 같이 확장:
+
+```python
+from .auth import mint_upload_token, verify_request_hmac, verify_upload_token
+```
+
+`from .models import` 라인을 다음과 같이 확장:
+
+```python
+from .models import (
+    MintTokenRequest,
+    MintTokenResponse,
+    PackFileItem,
+    SignLinkRequest,
+    SignLinkResponse,
+    UploadResponse,
+)
+```
+
+상수 추가 (`MAX_BYTES` 다음 줄에):
+
+```python
+UPLOAD_TOKEN_TTL_SEC = int(os.getenv("UPLOAD_TOKEN_TTL_SEC", "1800"))  # 30분 default
+```
+
+라우트 추가 (`sign_link` 함수 다음, `upload` 함수 앞):
+
+```python
+@router.post("/admin/mint-token", response_model=MintTokenResponse)
+async def mint_token(
+    request: Request,
+    x_timestamp: str = Header(""),
+    x_signature: str = Header(""),
+):
+    body = await request.body()
+    verify_request_hmac(body, x_timestamp, x_signature)
+    payload = MintTokenRequest.model_validate_json(body)
+    _check_filename(payload.filename)
+
+    jti = str(uuid.uuid4())
+    expires_ts = int(time.time()) + UPLOAD_TOKEN_TTL_SEC
+    token = mint_upload_token({
+        "tier": payload.tier,
+        "label": payload.label,
+        "filename": payload.filename,
+        "size_bytes": payload.size_bytes,
+        "jti": jti,
+        "expires_at": expires_ts,
+    })
+    return MintTokenResponse(
+        token=token,
+        expires_at=datetime.fromtimestamp(expires_ts, tz=timezone.utc),
+        jti=jti,
+    )
+```
+
+- [ ] **Step 5: 테스트 통과 확인**
+
+```bash
+cd packs-lab
+python -m pytest tests/test_routes.py -v
+```
+
+Expected: 3 passed.
+
+- [ ] **Step 6: 커밋**
+
+```bash
+git add packs-lab/app/models.py packs-lab/app/routes.py packs-lab/tests/test_routes.py
+git commit -m "feat(packs-lab): POST /api/packs/admin/mint-token 라우트 + 통합 테스트"
+```
+
+---
+
+## Task 3: 기존 4 라우트 통합 테스트 (sign-link / upload / list / delete)
+
+기존 라우트는 변경 없음. 테스트만 추가해 회귀 안전망 확보.
+
+**Files:**
+- Modify: `packs-lab/tests/test_routes.py` (테스트 8개 추가)
+
+- [ ] **Step 1: sign-link 테스트 추가**
+
+`tests/test_routes.py` 끝에 추가:
+
+```python
+def test_sign_link_hmac_required():
+    """HMAC 헤더 없으면 401."""
+    client = TestClient(app)
+    body = {"file_path": "/volume1/docker/webpage/media/packs/pro/x.zip"}
+    resp = client.post("/api/packs/sign-link", json=body)
+    assert resp.status_code == 401
+
+
+def test_sign_link_outside_base_dir():
+    """PACK_BASE_DIR 외부 경로 → 400."""
+    body = {"file_path": "/etc/passwd"}
+    body_bytes = json.dumps(body).encode()
+    headers = _hmac_headers(body_bytes)
+    headers["Content-Type"] = "application/json"
+
+    client = TestClient(app)
+    resp = client.post("/api/packs/sign-link", content=body_bytes, headers=headers)
+    assert resp.status_code == 400
+
+
+def test_sign_link_calls_dsm():
+    """DSM client 호출되고 응답 URL 반환."""
+    from datetime import datetime, timezone
+    from unittest.mock import AsyncMock
+
+    body = {"file_path": "/volume1/docker/webpage/media/packs/pro/sample.zip"}
+    body_bytes = json.dumps(body).encode()
+    headers = _hmac_headers(body_bytes)
+    headers["Content-Type"] = "application/json"
+
+    fake_url = "https://gahusb.synology.me:5001/sharing/abc123"
+    fake_expires = datetime(2026, 5, 5, 13, 0, tzinfo=timezone.utc)
+
+    with patch("app.routes.create_share_link", new=AsyncMock(return_value=(fake_url, fake_expires))) as mock:
+        client = TestClient(app)
+        resp = client.post("/api/packs/sign-link", content=body_bytes, headers=headers)
+
+    assert resp.status_code == 200
+    data = resp.json()
+    assert data["url"] == fake_url
+    mock.assert_awaited_once()
+```
+
+- [ ] **Step 2: upload 테스트 추가**
+
+```python
+def _make_upload_token(tier="pro", label="샘플", filename="test.zip", size_bytes=1024, jti=None, ttl=1800):
+    """테스트용 upload token 생성. mint_token endpoint 거치지 않고 직접."""
+    import uuid
+    from app.auth import mint_upload_token
+    return mint_upload_token({
+        "tier": tier,
+        "label": label,
+        "filename": filename,
+        "size_bytes": size_bytes,
+        "jti": jti or str(uuid.uuid4()),
+        "expires_at": int(time.time()) + ttl,
+    })
+
+
+def test_upload_token_required():
+    """Authorization Bearer 누락 → 401."""
+    client = TestClient(app)
+    resp = client.post("/api/packs/upload", files={"file": ("x.zip", b"hello")})
+    assert resp.status_code == 401
+
+
+def test_upload_size_mismatch(tmp_path, monkeypatch):
+    """토큰 size_bytes ≠ 실제 → 400 + 파일 정리됨."""
+    monkeypatch.setattr("app.routes.PACK_BASE_DIR", tmp_path)
+    token = _make_upload_token(size_bytes=999)  # 실제 5바이트지만 토큰엔 999
+
+    client = TestClient(app)
+    resp = client.post(
+        "/api/packs/upload",
+        files={"file": ("test.zip", b"hello")},
+        headers={"Authorization": f"Bearer {token}"},
+    )
+    assert resp.status_code == 400
+    assert "크기" in resp.json()["detail"]
+
+
+def test_upload_jti_replay(tmp_path, monkeypatch):
+    """같은 jti 토큰 두 번 → 두 번째 409."""
+    monkeypatch.setattr("app.routes.PACK_BASE_DIR", tmp_path)
+
+    fake_supabase = MagicMock()
+    fake_supabase.table.return_value.insert.return_value.execute.return_value = MagicMock(
+        data=[{"uploaded_at": "2026-05-05T12:00:00+00:00"}]
+    )
+
+    token = _make_upload_token(filename="replay.zip", size_bytes=5, jti="replay-jti-1")
+
+    with patch("app.routes._supabase", return_value=fake_supabase):
+        client = TestClient(app)
+
+        # 1차: 성공
+        resp1 = client.post(
+            "/api/packs/upload",
+            files={"file": ("replay.zip", b"hello")},
+            headers={"Authorization": f"Bearer {token}"},
+        )
+        assert resp1.status_code == 200
+
+        # 2차: 동일 토큰 재사용 — 두 번째 파일은 다른 이름으로 보내 파일명 충돌 회피
+        resp2 = client.post(
+            "/api/packs/upload",
+            files={"file": ("replay.zip", b"world")},
+            headers={"Authorization": f"Bearer {token}"},
+        )
+        assert resp2.status_code == 409
+```
+
+- [ ] **Step 3: list / delete 테스트 추가**
+
+```python
+def test_list_returns_active_only():
+    """mock supabase가 deleted_at IS NULL 행만 반환하는지 (쿼리 빌더 호출 검증)."""
+    fake_rows = [
+        {
+            "id": "11111111-1111-1111-1111-111111111111",
+            "min_tier": "pro",
+            "label": "샘플",
+            "file_path": "/volume1/docker/webpage/media/packs/pro/a.zip",
+            "filename": "a.zip",
+            "size_bytes": 1024,
+            "sort_order": 0,
+            "uploaded_at": "2026-05-05T12:00:00+00:00",
+        }
+    ]
+
+    fake_supabase = MagicMock()
+    chain = fake_supabase.table.return_value.select.return_value
+    chain.is_.return_value.order.return_value.order.return_value.execute.return_value = MagicMock(data=fake_rows)
+
+    body_bytes = b""
+    headers = _hmac_headers(body_bytes)
+
+    with patch("app.routes._supabase", return_value=fake_supabase):
+        client = TestClient(app)
+        resp = client.get("/api/packs/list", headers=headers)
+
+    assert resp.status_code == 200
+    items = resp.json()
+    assert len(items) == 1
+    assert items[0]["filename"] == "a.zip"
+    fake_supabase.table.return_value.select.return_value.is_.assert_called_with("deleted_at", "null")
+
+
+def test_delete_soft_deletes():
+    """DELETE 시 supabase update에 deleted_at ISO timestamp가 들어가야 한다."""
+    fake_supabase = MagicMock()
+    fake_supabase.table.return_value.update.return_value.eq.return_value.execute.return_value = MagicMock(
+        data=[{"id": "abc"}]
+    )
+
+    body_bytes = b""
+    headers = _hmac_headers(body_bytes)
+
+    with patch("app.routes._supabase", return_value=fake_supabase):
+        client = TestClient(app)
+        resp = client.delete("/api/packs/abc", headers=headers)
+
+    assert resp.status_code == 200
+    update_call = fake_supabase.table.return_value.update.call_args
+    update_kwargs = update_call.args[0]
+    assert "deleted_at" in update_kwargs
+    # ISO 8601 timestamp 형식 검증 (예: 2026-05-05T12:00:00+00:00)
+    assert "T" in update_kwargs["deleted_at"]
+```
+
+- [ ] **Step 4: 테스트 실행**
+
+```bash
+cd packs-lab
+python -m pytest tests/test_routes.py -v
+```
+
+Expected: 11 passed (3 from Task 2 + 3 sign-link + 3 upload + 2 list/delete).
+
+- [ ] **Step 5: 커밋**
+
+```bash
+git add packs-lab/tests/test_routes.py
+git commit -m "test(packs-lab): 기존 4 라우트 통합 테스트 (sign-link, upload, list, delete)"
+```
+
+---
+
+## Task 4: `tests/test_dsm_client.py` — DSM client mock 테스트
+
+**Files:**
+- Create: `packs-lab/tests/test_dsm_client.py`
+
+- [ ] **Step 1: DSM client 테스트 작성**
+
+`packs-lab/tests/test_dsm_client.py`:
+
+```python
+"""DSM 7.x API client 테스트 — httpx mock으로 외부 호출 차단."""
+import asyncio
+from unittest.mock import patch, MagicMock
+
+import pytest
+import httpx
+
+from app.dsm_client import create_share_link, DSMError, _login, _logout
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def _dsm_env(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("DSM_HOST", "https://test-nas:5001")
+    monkeypatch.setenv("DSM_USER", "test-user")
+    monkeypatch.setenv("DSM_PASS", "test-pass")
+    # 모듈 캐시도 갱신
+    from app import dsm_client
+    monkeypatch.setattr(dsm_client, "DSM_HOST", "https://test-nas:5001")
+    monkeypatch.setattr(dsm_client, "DSM_USER", "test-user")
+    monkeypatch.setattr(dsm_client, "DSM_PASS", "test-pass")
+
+
+def _make_response(json_data, status_code=200):
+    """httpx.Response mock."""
+    mock = MagicMock(spec=httpx.Response)
+    mock.json.return_value = json_data
+    mock.status_code = status_code
+    mock.raise_for_status = MagicMock()
+    return mock
+
+
+def test_create_share_link_login_logout():
+    """login → Sharing.create → logout 순서가 보장되어야 한다."""
+    call_order = []
+
+    async def fake_get(self, url, *, params=None, **kw):
+        api = (params or {}).get("api", "")
+        method = (params or {}).get("method", "")
+        call_order.append(f"{api}.{method}")
+        if api == "SYNO.API.Auth" and method == "login":
+            return _make_response({"success": True, "data": {"sid": "fake-sid"}})
+        if api == "SYNO.API.Auth" and method == "logout":
+            return _make_response({"success": True})
+        if api == "SYNO.FileStation.Sharing" and method == "create":
+            return _make_response({
+                "success": True,
+                "data": {"links": [{"url": "https://test-nas:5001/sharing/abc"}]},
+            })
+        return _make_response({"success": False, "error": "unexpected"})
+
+    with patch.object(httpx.AsyncClient, "get", new=fake_get):
+        url, expires_at = asyncio.run(create_share_link("/volume1/test/file.zip", expires_in_sec=3600))
+
+    assert url == "https://test-nas:5001/sharing/abc"
+    assert call_order == [
+        "SYNO.API.Auth.login",
+        "SYNO.FileStation.Sharing.create",
+        "SYNO.API.Auth.logout",
+    ]
+
+
+def test_create_share_link_returns_url_and_expiry():
+    """응답 파싱 — links[0].url 사용."""
+    async def fake_get(self, url, *, params=None, **kw):
+        method = (params or {}).get("method", "")
+        if method == "login":
+            return _make_response({"success": True, "data": {"sid": "sid"}})
+        if method == "create":
+            return _make_response({
+                "success": True,
+                "data": {"links": [{"url": "https://nas/sharing/xyz"}]},
+            })
+        return _make_response({"success": True})
+
+    with patch.object(httpx.AsyncClient, "get", new=fake_get):
+        url, expires_at = asyncio.run(create_share_link("/volume1/test/file.zip", expires_in_sec=7200))
+
+    assert url == "https://nas/sharing/xyz"
+    assert expires_at is not None
+
+
+def test_dsm_login_failure_raises():
+    """login API success=False → DSMError."""
+    async def fake_get(self, url, *, params=None, **kw):
+        return _make_response({"success": False, "error": {"code": 400}})
+
+    with patch.object(httpx.AsyncClient, "get", new=fake_get):
+        with pytest.raises(DSMError, match="login 실패"):
+            asyncio.run(create_share_link("/volume1/test/file.zip"))
+
+
+def test_dsm_share_failure_logs_out():
+    """Sharing.create 실패해도 logout 호출 (try/finally)."""
+    call_order = []
+
+    async def fake_get(self, url, *, params=None, **kw):
+        method = (params or {}).get("method", "")
+        call_order.append(method)
+        if method == "login":
+            return _make_response({"success": True, "data": {"sid": "sid"}})
+        if method == "create":
+            return _make_response({"success": False, "error": {"code": 401}})
+        if method == "logout":
+            return _make_response({"success": True})
+        return _make_response({"success": False})
+
+    with patch.object(httpx.AsyncClient, "get", new=fake_get):
+        with pytest.raises(DSMError, match="Sharing.create 실패"):
+            asyncio.run(create_share_link("/volume1/test/file.zip"))
+
+    assert "login" in call_order
+    assert "logout" in call_order, "logout이 호출되지 않음 (finally 누락 의심)"
+```
+
+- [ ] **Step 2: 테스트 실행**
+
+```bash
+cd packs-lab
+python -m pytest tests/test_dsm_client.py -v
+```
+
+Expected: 4 passed.
+
+- [ ] **Step 3: 커밋**
+
+```bash
+git add packs-lab/tests/test_dsm_client.py
+git commit -m "test(packs-lab): DSM client mock 테스트 (login/share/logout 순서)"
+```
+
+---
+
+## Task 5: DELETE 라우트 docstring 수정
+
+`routes.py` 모듈 docstring의 한 줄 변경.
+
+**Files:**
+- Modify: `packs-lab/app/routes.py:1-7` (모듈 docstring)
+
+- [ ] **Step 1: docstring 수정**
+
+`packs-lab/app/routes.py` 첫 docstring을 다음으로 변경:
+
+```python
+"""packs-lab API 엔드포인트.
+
+- POST /api/packs/sign-link — Vercel HMAC 인증 → DSM 공유 링크
+- POST /api/packs/admin/mint-token — Vercel HMAC 인증 → 일회성 upload 토큰
+- POST /api/packs/upload — 일회성 토큰 인증 → multipart 저장 + supabase INSERT
+- GET /api/packs/list — Vercel HMAC 인증 → pack_files 전체 조회
+- DELETE /api/packs/{file_id} — Vercel HMAC 인증 → soft delete (DSM 공유는 자동 만료)
+"""
+```
+
+(변경: `정리` → `자동 만료`, mint-token 줄 추가)
+
+- [ ] **Step 2: 회귀 검증**
+
+```bash
+cd packs-lab
+python -m pytest tests/ -v
+```
+
+Expected: 모든 테스트 그대로 통과 (15 passed).
+
+- [ ] **Step 3: 커밋**
+
+```bash
+git add packs-lab/app/routes.py
+git commit -m "docs(packs-lab): routes 모듈 docstring 정리 (mint-token 추가, DSM 자동 만료 명시)"
+```
+
+---
+
+## Task 6: Supabase `pack_files` DDL
+
+운영 적용 시 Supabase SQL editor에서 실행할 SQL 파일.
+
+**Files:**
+- Create: `packs-lab/supabase/pack_files.sql`
+
+- [ ] **Step 1: SQL 파일 생성**
+
+`packs-lab/supabase/pack_files.sql`:
+
+```sql
+-- pack_files: NAS에 저장된 다운로드 가능한 패키지 파일 메타
+-- 운영 적용: Supabase Dashboard → SQL editor에서 실행
+create table if not exists public.pack_files (
+    id              uuid        primary key default gen_random_uuid(),
+    min_tier        text        not null check (min_tier in ('starter','pro','master')),
+    label           text        not null,
+    file_path       text        not null unique,
+    filename        text        not null,
+    size_bytes      bigint      not null check (size_bytes > 0),
+    sort_order      integer     not null default 0,
+    uploaded_at     timestamptz not null default now(),
+    deleted_at      timestamptz
+);
+
+-- list 라우트 hot path: deleted_at IS NULL + tier/order 정렬
+create index if not exists pack_files_active_idx
+    on public.pack_files (min_tier, sort_order)
+    where deleted_at is null;
+
+-- soft-deleted 통계 / cleanup 잡 대비
+create index if not exists pack_files_deleted_at_idx
+    on public.pack_files (deleted_at)
+    where deleted_at is not null;
+```
+
+- [ ] **Step 2: 커밋**
+
+```bash
+git add packs-lab/supabase/pack_files.sql
+git commit -m "feat(packs-lab): Supabase pack_files DDL + 활성/삭제 인덱스"
+```
+
+---
+
+## Task 7: 인프라 통합 — docker-compose / nginx / .env.example / deploy-nas.sh
+
+**Files:**
+- Modify: `docker-compose.yml` (packs-lab 서비스 추가, env에 PACK_BASE_DIR/PACK_HOST_DIR 포함)
+- Modify: `nginx/default.conf` (`/api/packs/` 라우팅)
+- Modify: `.env.example` (DSM/HMAC/Supabase 6 + PACK 3 path)
+- Modify: `scripts/deploy-nas.sh` (SERVICES 화이트리스트에 `packs-lab` 추가 — 누락 시 NAS 컨테이너 미등장)
+
+- [ ] **Step 1: docker-compose.yml — packs-lab 서비스 추가**
+
+`docker-compose.yml`에서 다른 lab 서비스(예: `realestate-lab`) 정의 다음에 추가:
+
+```yaml
+  packs-lab:
+    build:
+      context: ./packs-lab
+      dockerfile: Dockerfile
+    container_name: packs-lab
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "18950:8000"
+    environment:
+      TZ: Asia/Seoul
+      DSM_HOST: ${DSM_HOST}
+      DSM_USER: ${DSM_USER}
+      DSM_PASS: ${DSM_PASS}
+      BACKEND_HMAC_SECRET: ${BACKEND_HMAC_SECRET}
+      SUPABASE_URL: ${SUPABASE_URL}
+      SUPABASE_SERVICE_KEY: ${SUPABASE_SERVICE_KEY}
+      UPLOAD_TOKEN_TTL_SEC: ${UPLOAD_TOKEN_TTL_SEC:-1800}
+    volumes:
+      - ${PACK_DATA_PATH:-./data/packs}:/volume1/docker/webpage/media/packs
+```
+
+- [ ] **Step 2: nginx/default.conf — /api/packs/ 라우팅**
+
+기존 `location /api/agent-office/ { ... }` 다음(또는 다른 `/api/...` 라우트들 근처)에 추가:
+
+```nginx
+    location /api/packs/ {
+        proxy_pass http://packs-lab:8000;
+        proxy_set_header Host $host;
+        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+
+        # 5GB 멀티파트 업로드 대응
+        client_max_body_size 5G;
+        proxy_request_buffering off;
+        proxy_read_timeout 1800s;
+        proxy_send_timeout 1800s;
+    }
+```
+
+- [ ] **Step 3: .env.example — 6+1 환경변수 추가**
+
+`.env.example` 끝에 추가:
+
+```bash
+
+# ─── packs-lab — NAS 자료 다운로드 자동화 ────────────────────────────
+# Synology DSM 7.x 인증 (공유 링크 발급용)
+DSM_HOST=https://gahusb.synology.me:5001
+DSM_USER=
+DSM_PASS=
+
+# Vercel SaaS ↔ backend HMAC 시크릿 (양쪽 동일 값)
+BACKEND_HMAC_SECRET=
+
+# Supabase pack_files 테이블 접근 (service_role 키, RLS 우회)
+SUPABASE_URL=https://<project>.supabase.co
+SUPABASE_SERVICE_KEY=
+
+# admin upload 토큰 TTL (초). default 1800 = 30분
+UPLOAD_TOKEN_TTL_SEC=1800
+
+# 로컬 개발: ./data/packs / NAS 운영: /volume1/docker/webpage/media/packs
+PACK_DATA_PATH=./data/packs
+```
+
+- [ ] **Step 4: docker compose config 검증**
+
+```bash
+cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-backend
+docker compose config 2>&1 | grep -A 10 "packs-lab:"
+```
+
+Expected: packs-lab 서비스 정의가 정상 출력 (port mapping, environment 변수, volumes 모두 보임). 환경변수가 비어있어도 docker compose config는 통과.
+
+> ⚠️ Docker가 로컬에 설치되어 있어야 검증 가능. 실제 실행은 NAS에서. 로컬 docker가 없으면 step skip하고 nginx config 문법만 별도 검증.
+
+- [ ] **Step 5: 커밋**
+
+```bash
+git add docker-compose.yml nginx/default.conf .env.example
+git commit -m "chore(infra): packs-lab 서비스 통합 (compose 18950 + nginx 5GB streaming + env 7개)"
+```
+
+---
+
+## Task 8: NAS 디렉토리 준비 가이드 + 문서 갱신
+
+**Files:**
+- Modify: `web-backend/CLAUDE.md` (5곳 갱신)
+- Modify: `workspace/CLAUDE.md` (1줄 추가)
+
+- [ ] **Step 1: web-backend/CLAUDE.md — 1.프로젝트 개요**
+
+찾을 위치 (1.프로젝트 개요 섹션):
+
+```
+- **서비스**: lotto-lab, stock-lab, travel-proxy, music-lab, blog-lab, realestate-lab, agent-office, personal, deployer (9개)
+```
+
+다음으로 수정:
+
+```
+- **서비스**: lotto-lab, stock-lab, travel-proxy, music-lab, blog-lab, realestate-lab, agent-office, personal, packs-lab, deployer (10개)
+```
+
+같은 섹션의 인프라 줄도:
+
+```
+- **인프라**: Docker Compose (10컨테이너) + Nginx(리버스 프록시) + Gitea Webhook 자동 배포
+```
+
+- [ ] **Step 2: web-backend/CLAUDE.md — 4.Docker 서비스 표**
+
+표 마지막에 신규 행 추가 (deployer 행 직전 또는 personal 행 다음 — 알파벳 순):
+
+```
+| `packs-lab` | 18950 | NAS 자료 다운로드 자동화 (DSM 공유 링크 + 5GB 업로드, Vercel SaaS와 HMAC 통신) |
+```
+
+- [ ] **Step 3: web-backend/CLAUDE.md — 5.Nginx 라우팅 표**
+
+표 적절한 위치에 신규 행 추가:
+
+```
+| `/api/packs/` | `packs-lab:8000` | 5GB 업로드 대응 (`client_max_body_size 5G`, `proxy_request_buffering off`, 1800s timeout) |
+```
+
+- [ ] **Step 4: web-backend/CLAUDE.md — 8.로컬 개발 표**
+
+표 끝에 신규 행 추가:
+
+```
+| Packs Lab | http://localhost:18950 |
+```
+
+- [ ] **Step 5: web-backend/CLAUDE.md — 9.서비스별 packs-lab 신규 섹션**
+
+`### deployer (deployer/)` 섹션 직전에 추가 (또는 personal 다음):
+
+```
+### packs-lab (packs-lab/)
+- NAS 자료 다운로드 자동화 — Synology DSM 공유링크 발급 + 5GB 멀티파트 업로드 수신
+- Vercel SaaS와 HMAC 인증으로 통신, 사용자 인증은 Vercel이 Supabase로 처리 (본 서비스는 외부 인증 없음)
+- DB: 외부 Supabase `pack_files` 테이블 (DDL: `packs-lab/supabase/pack_files.sql`)
+- 파일 구조: `app/main.py`, `app/auth.py`, `app/dsm_client.py`, `app/routes.py`, `app/models.py`
+- 운영 디렉토리: `/volume1/docker/webpage/media/packs/{starter,pro,master}/` (NAS PUID:PGID 권한 필요)
+
+**환경변수**
+- `DSM_HOST` / `DSM_USER` / `DSM_PASS`: Synology DSM 7.x 인증 (공유 링크 발급용)
+- `BACKEND_HMAC_SECRET`: Vercel SaaS와 양쪽 공유 시크릿 (HMAC SHA256)
+- `SUPABASE_URL` / `SUPABASE_SERVICE_KEY`: Supabase pack_files 테이블 접근 (service_role, RLS 우회)
+- `UPLOAD_TOKEN_TTL_SEC`: admin upload 토큰 TTL (기본 1800초 = 30분)
+- `PACK_DATA_PATH`: 호스트 마운트 경로 (로컬 `./data/packs`, NAS `/volume1/docker/webpage/media/packs`)
+
+**HMAC 인증 패턴**
+- Vercel → backend 요청: `X-Timestamp` (UNIX 초) + `X-Signature` (HMAC_SHA256(timestamp + "." + body, secret))
+- Replay 방어: 타임스탬프 ±5분 윈도우
+- admin browser → backend upload: `Authorization: Bearer <token>` (jti 단발성)
+
+**packs-lab API 목록**
+
+| 메서드 | 경로 | 설명 |
+|--------|------|------|
+| POST | `/api/packs/sign-link` | Vercel HMAC → DSM Sharing.create로 4시간 유효 다운로드 URL 발급 |
+| POST | `/api/packs/admin/mint-token` | Vercel HMAC → 일회성 upload 토큰 발급 (기본 30분 TTL) |
+| POST | `/api/packs/upload` | Bearer token → multipart 5GB 저장 + Supabase INSERT |
+| GET | `/api/packs/list` | Vercel HMAC → 활성 pack_files 목록 (deleted_at IS NULL) |
+| DELETE | `/api/packs/{file_id}` | Vercel HMAC → soft delete (DSM 공유는 자동 만료) |
+```
+
+- [ ] **Step 6: workspace/CLAUDE.md — 컨테이너 표 한 줄 추가**
+
+`workspace/CLAUDE.md`의 "Docker 서비스 & 포트" 표에 추가:
+
+```
+| `packs-lab` | 18950 | NAS 자료 다운로드 자동화 (Vercel SaaS와 HMAC 통신) |
+```
+
+(personal 행 다음 또는 적절한 위치)
+
+- [ ] **Step 7: 커밋 (web-backend repo의 CLAUDE.md만)**
+
+작업 디렉토리는 `C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-backend`. 그 안의 `CLAUDE.md`만 git 추적 대상.
+
+```bash
+git add CLAUDE.md
+git commit -m "docs(claude): packs-lab 10번째 서비스로 등록 (포트/라우팅/API 표 + 신규 섹션)"
+```
+
+> ℹ️ `workspace/CLAUDE.md`(상위 디렉토리의 워크스페이스 메모)는 git repo가 아님. 텍스트 편집만 하고 commit 대상에서 제외.
+
+---
+
+## Task 9: 회귀 검증 + NAS 디렉토리 가이드
+
+전체 테스트 + docker compose config + NAS 배포 전 가이드.
+
+**Files:**
+- (검증만)
+
+- [ ] **Step 1: 전체 pytest**
+
+```bash
+cd packs-lab
+python -m pytest tests/ -v
+```
+
+Expected: 모든 테스트 통과 (test_auth + test_routes + test_dsm_client = 약 15+ tests).
+
+- [ ] **Step 2: docker compose config 검증**
+
+```bash
+cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-backend
+docker compose config 2>&1 | tail -30
+```
+
+Expected: error 없이 packs-lab 포함된 전체 config 출력.
+
+> ⚠️ Docker 미설치 시 skip. NAS에서 git push 후 webhook 배포 시점에 검증됨.
+
+- [ ] **Step 3: NAS 배포 전 가이드 출력**
+
+배포 전 NAS에서 SSH로 1회 실행할 명령들을 README 또는 NAS 배포 노트로 정리. 본 task에서는 명령만 제시 (실행은 사용자):
+
+```bash
+# NAS SSH로 접속 후
+mkdir -p /volume1/docker/webpage/media/packs/{starter,pro,master}
+chown -R PUID:PGID /volume1/docker/webpage/media/packs  # PUID/PGID는 .env 값 사용
+
+# .env에 신규 환경변수 추가 (DSM_*, BACKEND_HMAC_SECRET, SUPABASE_*, UPLOAD_TOKEN_TTL_SEC, PACK_DATA_PATH=/volume1/docker/webpage/media/packs)
+
+# Supabase에서 packs-lab/supabase/pack_files.sql 실행
+
+# git push 후 webhook이 자동 배포
+```
+
+- [ ] **Step 4: 최종 commit (검증 결과 빈 commit으로 마일스톤 표시 — 선택)**
+
+```bash
+# 만약 위 step에서 어떤 자동 수정이 있었으면 commit. 없으면 skip.
+git status
+```
+
+회귀 검증으로 변경 사항 없으면 별도 commit 없이 종료.
+
+---
+
+## 완료 기준
+
+- 모든 task의 step 통과 (체크박스 모두 체크)
+- `cd packs-lab && python -m pytest tests/ -v` — 통과 (test_auth + test_routes + test_dsm_client)
+- `docker compose config` — packs-lab 포함된 전체 config 정상
+- web-backend/CLAUDE.md 5곳 갱신 + workspace/CLAUDE.md 1줄
+- Supabase DDL 파일 존재 (운영 적용은 사용자가 NAS에서 SQL editor로)
+- NAS 디렉토리 준비 명령은 사용자가 SSH로 실행 (배포 전 1회)
+
+---
+
+## 배포
+
+git push → Gitea webhook → deployer rsync → docker compose up -d --build (자동).
+
+**배포 전 사용자 액션 (1회)**:
+1. Supabase에서 `pack_files` 테이블 생성 (DDL 실행)
+2. NAS SSH로 `/volume1/docker/webpage/media/packs/{starter,pro,master}` 디렉토리 생성 + 권한
+3. NAS `.env`에 신규 7개 환경변수 입력 (DSM 인증, HMAC secret, Supabase 키 등)
+
+---
+
+## 참고 — 후속 별도 plan (스코프 외)
+
+- Vercel SaaS-side admin UI / 사용자 다운로드 UI / Supabase user 테이블
+- DSM 공유 추적 (즉시 차단 필요 시)
+- deleted_at + N일 후 실제 파일 삭제 cron
+- multi-admin 토큰 발급 권한 분리
+- resumable multipart 업로드 (5GB tus 등)
+- pack_files sort_order 편집 endpoint
+- 모니터링 (업로드 실패율, DSM API latency)

docs/superpowers/plans/2026-05-09-gpu-video-offload.md

@@ -0,0 +1,737 @@
+# GPU 영상 인코딩 오프로드 — 구현 계획
+
+> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development.
+
+**Goal:** NAS의 ffmpeg 영상 인코딩을 Windows PC(RTX 5070 Ti) NVENC로 오프로드.
+
+**Architecture:** music-lab(NAS) → HTTP POST → music_ai(Windows, port 8765 `/encode_video`) → ffmpeg NVENC → SMB로 NAS에 직접 mp4 저장. Windows 서버 다운 시 NAS는 즉시 실패.
+
+**Tech Stack:** httpx (NAS 측 HTTP 클라이언트), FastAPI (Windows 서버 endpoint), ffmpeg.exe with NVENC.
+
+**Spec:** `docs/superpowers/specs/2026-05-09-gpu-video-offload-design.md`
+
+---
+
+## File Structure
+
+| 경로 | 책임 |
+|------|------|
+| `music_ai/video_encoder.py` (new) | 경로 변환 + ffmpeg NVENC subprocess 호출 + 검증 |
+| `music_ai/server.py` (modify) | `/encode_video` POST endpoint 등록, `/health`에 ffmpeg/nvenc 정보 추가 |
+| `music_ai/.env.example` (modify) | NAS_VOLUME_PREFIX, WINDOWS_DRIVE_ROOT, FFMPEG_PATH 문서화 |
+| `music_ai/tests/test_video_encoder.py` (new) | translate_path, encode endpoint 단위 테스트 |
+| `music-lab/app/pipeline/video.py` (rewrite) | subprocess 제거, httpx로 Windows 서버 호출 |
+| `music-lab/tests/test_video_thumb.py` (rewrite video tests) | respx mock 기반 |
+| `web-backend/docker-compose.yml` (modify) | music-lab env 3개 추가 |
+
+---
+
+## Task 1: Windows `music_ai/video_encoder.py` + 테스트
+
+**Files:**
+- Create: `music_ai/video_encoder.py`
+- Create: `music_ai/tests/test_video_encoder.py`
+
+### Step 1: Write failing test
+
+```python
+# music_ai/tests/test_video_encoder.py
+import os
+import pytest
+from unittest.mock import patch, MagicMock
+from video_encoder import translate_path, encode_video, EncodeError
+
+
+@pytest.fixture
+def env(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("NAS_VOLUME_PREFIX", "/volume1/")
+    monkeypatch.setenv("WINDOWS_DRIVE_ROOT", "Z:\\")
+    monkeypatch.setenv("FFMPEG_PATH", "C:\\ffmpeg\\bin\\ffmpeg.exe")
+
+
+def test_translate_path_basic(env):
+    assert translate_path("/volume1/docker/webpage/data/x.jpg") == r"Z:\docker\webpage\data\x.jpg"
+
+
+def test_translate_path_nested(env):
+    assert translate_path("/volume1/docker/webpage/data/videos/3/cover.jpg") == r"Z:\docker\webpage\data\videos\3\cover.jpg"
+
+
+def test_translate_path_rejects_bad_prefix(env):
+    with pytest.raises(ValueError):
+        translate_path("/etc/passwd")
+
+
+@patch("subprocess.run")
+def test_encode_video_success(mock_run, env, tmp_path):
+    # 입력 파일 fake
+    cover = tmp_path / "cover.jpg"
+    cover.write_bytes(b"\x00" * 100)
+    audio = tmp_path / "audio.mp3"
+    audio.write_bytes(b"\x00" * 100)
+    out = tmp_path / "video.mp4"
+
+    def fake_run(cmd, **kwargs):
+        # ffmpeg 실행을 흉내내어 출력 파일을 만듦
+        out.write_bytes(b"\x00" * (2 * 1024 * 1024))  # 2MB
+        return MagicMock(returncode=0, stderr="")
+    mock_run.side_effect = fake_run
+
+    # translate_path를 mock해서 입력 경로를 직접 사용
+    with patch("video_encoder.translate_path", side_effect=lambda p: str(p).replace("/volume1/", str(tmp_path) + "/")):
+        result = encode_video(
+            cover_path_nas="/volume1/cover.jpg",
+            audio_path_nas="/volume1/audio.mp3",
+            output_path_nas="/volume1/video.mp4",
+            resolution="1920x1080",
+            duration_sec=120,
+        )
+    assert result["ok"] is True
+    assert result["encoder"] == "h264_nvenc"
+    assert result["output_bytes"] > 1024 * 1024
+
+
+@patch("subprocess.run")
+def test_encode_video_input_missing(mock_run, env, tmp_path):
+    with pytest.raises(EncodeError) as exc:
+        encode_video(
+            cover_path_nas="/volume1/missing.jpg",
+            audio_path_nas="/volume1/missing.mp3",
+            output_path_nas="/volume1/out.mp4",
+            resolution="1920x1080",
+            duration_sec=120,
+        )
+    assert "input_validation" in str(exc.value)
+
+
+@patch("subprocess.run")
+def test_encode_video_ffmpeg_failure(mock_run, env, tmp_path):
+    cover = tmp_path / "cover.jpg"; cover.write_bytes(b"\x00")
+    audio = tmp_path / "audio.mp3"; audio.write_bytes(b"\x00")
+    mock_run.return_value = MagicMock(returncode=1, stderr="invalid codec\n" * 50)
+
+    with patch("video_encoder.translate_path", side_effect=lambda p: str(p).replace("/volume1/", str(tmp_path) + "/")):
+        with pytest.raises(EncodeError) as exc:
+            encode_video(
+                cover_path_nas="/volume1/cover.jpg",
+                audio_path_nas="/volume1/audio.mp3",
+                output_path_nas="/volume1/out.mp4",
+                resolution="1920x1080",
+                duration_sec=120,
+            )
+    assert "ffmpeg" in str(exc.value).lower()
+
+
+@patch("subprocess.run")
+def test_encode_video_output_too_small(mock_run, env, tmp_path):
+    cover = tmp_path / "cover.jpg"; cover.write_bytes(b"\x00")
+    audio = tmp_path / "audio.mp3"; audio.write_bytes(b"\x00")
+    def fake_run(cmd, **kwargs):
+        (tmp_path / "out.mp4").write_bytes(b"\x00" * 100)  # 100 bytes — too small
+        return MagicMock(returncode=0, stderr="")
+    mock_run.side_effect = fake_run
+
+    with patch("video_encoder.translate_path", side_effect=lambda p: str(p).replace("/volume1/", str(tmp_path) + "/")):
+        with pytest.raises(EncodeError) as exc:
+            encode_video(
+                cover_path_nas="/volume1/cover.jpg",
+                audio_path_nas="/volume1/audio.mp3",
+                output_path_nas="/volume1/out.mp4",
+                resolution="1920x1080",
+                duration_sec=120,
+            )
+    assert "output_check" in str(exc.value)
+
+
+def test_resolution_validation(env):
+    with pytest.raises(EncodeError) as exc:
+        encode_video(
+            cover_path_nas="/volume1/x.jpg",
+            audio_path_nas="/volume1/x.mp3",
+            output_path_nas="/volume1/out.mp4",
+            resolution="invalid",
+            duration_sec=120,
+        )
+    assert "resolution" in str(exc.value).lower()
+```
+
+### Step 2: Run test to verify it fails
+
+```bash
+cd music_ai && python -m pytest tests/test_video_encoder.py -v
+```
+
+Expected: ImportError on `video_encoder` module.
+
+### Step 3: Implement `video_encoder.py`
+
+```python
+"""GPU(NVENC) 영상 인코더 — NAS music-lab에서 호출."""
+import os
+import re
+import subprocess
+import logging
+
+logger = logging.getLogger("music_ai.video_encoder")
+
+NAS_VOLUME_PREFIX = os.getenv("NAS_VOLUME_PREFIX", "/volume1/")
+WINDOWS_DRIVE_ROOT = os.getenv("WINDOWS_DRIVE_ROOT", "Z:\\")
+FFMPEG_PATH = os.getenv("FFMPEG_PATH", "ffmpeg")
+FFMPEG_TIMEOUT_S = 180
+RESOLUTION_RE = re.compile(r"^\d{3,4}x\d{3,4}$")
+MIN_OUTPUT_BYTES = 1024 * 1024  # 1MB
+
+
+class EncodeError(Exception):
+    """{stage: input_validation|path_translate|ffmpeg|output_check, message: ...}"""
+    def __init__(self, stage: str, message: str):
+        self.stage = stage
+        self.message = message
+        super().__init__(f"[{stage}] {message}")
+
+
+def translate_path(nas_path: str) -> str:
+    """NAS 절대경로 → Windows SMB 경로."""
+    if not nas_path.startswith(NAS_VOLUME_PREFIX):
+        raise ValueError(f"NAS prefix 불일치: {nas_path}")
+    rel = nas_path[len(NAS_VOLUME_PREFIX):]
+    return WINDOWS_DRIVE_ROOT + rel.replace("/", "\\")
+
+
+def encode_video(*, cover_path_nas: str, audio_path_nas: str,
+                  output_path_nas: str, resolution: str,
+                  duration_sec: int = 0, style: str = "visualizer") -> dict:
+    """영상 인코딩 + Z:\\에 직접 저장."""
+    # 1) Resolution 검증
+    if not RESOLUTION_RE.match(resolution):
+        raise EncodeError("input_validation", f"invalid resolution: {resolution}")
+    w, h = resolution.split("x")
+
+    # 2) 경로 변환
+    try:
+        cover_win = translate_path(cover_path_nas)
+        audio_win = translate_path(audio_path_nas)
+        out_win   = translate_path(output_path_nas)
+    except ValueError as e:
+        raise EncodeError("path_translate", str(e))
+
+    # 3) 입력 존재 확인
+    if not os.path.isfile(cover_win):
+        raise EncodeError("input_validation", f"cover not found: {cover_win}")
+    if not os.path.isfile(audio_win):
+        raise EncodeError("input_validation", f"audio not found: {audio_win}")
+
+    # 4) 출력 디렉토리 보장
+    os.makedirs(os.path.dirname(out_win), exist_ok=True)
+
+    # 5) ffmpeg 명령
+    cmd = [
+        FFMPEG_PATH, "-y",
+        "-hwaccel", "cuda",
+        "-loop", "1", "-i", cover_win,
+        "-i", audio_win,
+        "-filter_complex",
+        f"[0:v]scale={w}:{h},format=yuv420p[bg];"
+        f"[1:a]showwaves=s={w}x200:mode=cline:colors=0xFF4444@0.8[wave];"
+        f"[bg][wave]overlay=0:({h}-200)[out]",
+        "-map", "[out]", "-map", "1:a",
+        "-c:v", "h264_nvenc",
+        "-preset", "p4",
+        "-rc", "vbr",
+        "-cq", "23",
+        "-b:v", "0",
+        "-pix_fmt", "yuv420p",
+        "-c:a", "aac", "-b:a", "192k",
+        "-shortest", out_win,
+    ]
+    logger.info("ffmpeg: %s", " ".join(cmd))
+
+    # 6) ffmpeg 실행
+    import time
+    t0 = time.time()
+    try:
+        result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, timeout=FFMPEG_TIMEOUT_S)
+    except subprocess.TimeoutExpired:
+        raise EncodeError("ffmpeg", f"timeout after {FFMPEG_TIMEOUT_S}s")
+    duration_ms = int((time.time() - t0) * 1000)
+
+    if result.returncode != 0:
+        raise EncodeError("ffmpeg", f"returncode={result.returncode}: {result.stderr[-800:]}")
+
+    # 7) 출력 검증
+    if not os.path.isfile(out_win):
+        raise EncodeError("output_check", "output file not created")
+    output_bytes = os.path.getsize(out_win)
+    if output_bytes < MIN_OUTPUT_BYTES:
+        raise EncodeError("output_check", f"output too small: {output_bytes} bytes")
+
+    return {
+        "ok": True,
+        "duration_ms": duration_ms,
+        "output_path_nas": output_path_nas,
+        "output_bytes": output_bytes,
+        "encoder": "h264_nvenc",
+        "preset": "p4",
+    }
+
+
+def check_ffmpeg_nvenc() -> bool:
+    """서버 시작 시 NVENC 가용성 확인."""
+    try:
+        result = subprocess.run(
+            [FFMPEG_PATH, "-encoders"],
+            capture_output=True, text=True, timeout=10,
+        )
+        return "h264_nvenc" in result.stdout
+    except Exception:
+        return False
+```
+
+### Step 4: Run tests
+
+```bash
+cd music_ai && python -m pytest tests/test_video_encoder.py -v
+```
+
+Expected: 6 PASS
+
+### Step 5: Commit
+
+```bash
+cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/music_ai
+git init 2>/dev/null || true   # may not be a git repo, that's OK
+# music_ai is local-only per CLAUDE.md, no remote push
+```
+
+(music_ai is local-only; just save the file. No git push needed.)
+
+---
+
+## Task 2: Windows `music_ai/server.py` — `/encode_video` endpoint + 헬스 확장
+
+**Files:**
+- Modify: `music_ai/server.py`
+- Modify: `music_ai/.env.example`
+
+### Step 1: Read existing server.py to understand FastAPI pattern + existing /health
+
+### Step 2: Add `/encode_video` endpoint
+
+```python
+# server.py — 추가
+from pydantic import BaseModel
+from fastapi import HTTPException
+import video_encoder
+
+
+class EncodeVideoRequest(BaseModel):
+    cover_path_nas: str
+    audio_path_nas: str
+    output_path_nas: str
+    resolution: str = "1920x1080"
+    duration_sec: int = 0
+    style: str = "visualizer"
+
+
+@app.post("/encode_video")
+def encode_video_endpoint(req: EncodeVideoRequest):
+    try:
+        result = video_encoder.encode_video(
+            cover_path_nas=req.cover_path_nas,
+            audio_path_nas=req.audio_path_nas,
+            output_path_nas=req.output_path_nas,
+            resolution=req.resolution,
+            duration_sec=req.duration_sec,
+            style=req.style,
+        )
+        return result
+    except video_encoder.EncodeError as e:
+        # input_validation, path_translate → 400
+        # ffmpeg, output_check → 500
+        status_code = 400 if e.stage in ("input_validation", "path_translate") else 500
+        raise HTTPException(
+            status_code=status_code,
+            detail={"ok": False, "stage": e.stage, "error": e.message},
+        )
+```
+
+### Step 3: 확장된 `/health`
+
+기존 `/health` 응답에 추가:
+```python
+import torch  # if existing health uses it
+import video_encoder
+
+# Module-level cache so health doesn't run ffmpeg every call
+_FFMPEG_NVENC_CACHED = None
+def _ffmpeg_nvenc_available():
+    global _FFMPEG_NVENC_CACHED
+    if _FFMPEG_NVENC_CACHED is None:
+        _FFMPEG_NVENC_CACHED = video_encoder.check_ffmpeg_nvenc()
+    return _FFMPEG_NVENC_CACHED
+
+
+@app.get("/health")
+def health():
+    return {
+        "ok": True,
+        "gpu": torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else None,  # 또는 기존 형식 유지
+        "musicgen_loaded": True,  # 기존 그대로
+        "ffmpeg_path": video_encoder.FFMPEG_PATH,
+        "ffmpeg_nvenc": _ffmpeg_nvenc_available(),
+    }
+```
+
+(기존 `/health`의 정확한 형식은 코드 읽고 매칭. 위는 예시.)
+
+### Step 4: `.env.example` 업데이트
+
+```env
+# Existing
+MODEL_NAME=facebook/musicgen-stereo-large
+OUTPUT_DIR=output
+SERVER_PORT=8765
+
+# New for video encoder
+NAS_VOLUME_PREFIX=/volume1/
+WINDOWS_DRIVE_ROOT=Z:\
+FFMPEG_PATH=C:\ffmpeg\bin\ffmpeg.exe
+```
+
+### Step 5: 수동 검증
+
+```bash
+cd music_ai && start.bat   # 또는 적절한 시작 명령
+curl http://localhost:8765/health
+# Expected: {..., "ffmpeg_nvenc": true}
+
+curl -X POST http://localhost:8765/encode_video -H "Content-Type: application/json" -d '{
+  "cover_path_nas": "/volume1/docker/webpage/data/videos/3/cover.jpg",
+  "audio_path_nas": "/volume1/docker/webpage/data/1c695df3-8a82-4c09-ba7b-82c07608ec5b.mp3",
+  "output_path_nas": "/volume1/docker/webpage/data/videos/test/video.mp4",
+  "resolution": "1920x1080",
+  "duration_sec": 176
+}'
+# Expected: 200 + duration_ms ~ 10-20초
+```
+
+(실제 파일 경로는 사용자 환경에 맞게 조정)
+
+### Step 6: Commit (music_ai is local-only, no remote)
+
+---
+
+## Task 3: NAS music-lab — `pipeline/video.py` 재작성 + 테스트
+
+**Files:**
+- Rewrite: `music-lab/app/pipeline/video.py`
+- Rewrite: `music-lab/tests/test_video_thumb.py` (video 부분만)
+
+### Step 1: Replace failing tests
+
+```python
+# music-lab/tests/test_video_thumb.py — video 관련 테스트 부분만 교체
+import pytest
+import respx
+import httpx
+from httpx import Response
+from app.pipeline import video, thumb, storage
+
+
+@pytest.fixture
+def encoder_env(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("WINDOWS_VIDEO_ENCODER_URL", "http://192.168.45.59:8765")
+    monkeypatch.setattr(video, "ENCODER_URL", "http://192.168.45.59:8765")
+
+
+@respx.mock
+def test_generate_video_calls_remote_encoder(encoder_env, tmp_path, monkeypatch):
+    monkeypatch.setattr(storage, "VIDEO_DATA_DIR", str(tmp_path))
+    respx.post("http://192.168.45.59:8765/encode_video").mock(
+        return_value=Response(200, json={
+            "ok": True, "duration_ms": 12000,
+            "output_path_nas": "/volume1/docker/webpage/data/videos/3/video.mp4",
+            "output_bytes": 28000000,
+            "encoder": "h264_nvenc", "preset": "p4",
+        })
+    )
+    out = video.generate(
+        pipeline_id=3,
+        audio_path="/app/data/1c695df3.mp3",
+        cover_path="/app/data/videos/3/cover.jpg",
+        genre="lo-fi", duration_sec=120, resolution="1920x1080",
+        style="visualizer",
+    )
+    assert out["url"].endswith("/3/video.mp4")
+    assert out["used_fallback"] is False
+    assert out["encode_duration_ms"] == 12000
+
+
+@respx.mock
+def test_generate_video_raises_on_connection_error(encoder_env, monkeypatch, tmp_path):
+    monkeypatch.setattr(storage, "VIDEO_DATA_DIR", str(tmp_path))
+    respx.post("http://192.168.45.59:8765/encode_video").mock(
+        side_effect=httpx.ConnectError("Connection refused")
+    )
+    with pytest.raises(video.VideoGenerationError) as exc:
+        video.generate(
+            pipeline_id=4,
+            audio_path="/app/data/x.mp3", cover_path="/app/data/videos/4/cover.jpg",
+            genre="lo-fi", duration_sec=120, resolution="1920x1080",
+        )
+    assert "연결 실패" in str(exc.value) or "Connection" in str(exc.value)
+
+
+@respx.mock
+def test_generate_video_raises_on_500(encoder_env, monkeypatch, tmp_path):
+    monkeypatch.setattr(storage, "VIDEO_DATA_DIR", str(tmp_path))
+    respx.post("http://192.168.45.59:8765/encode_video").mock(
+        return_value=Response(500, json={"ok": False, "stage": "ffmpeg", "error": "bad codec"})
+    )
+    with pytest.raises(video.VideoGenerationError) as exc:
+        video.generate(
+            pipeline_id=5,
+            audio_path="/app/data/x.mp3", cover_path="/app/data/videos/5/cover.jpg",
+            genre="lo-fi", duration_sec=120, resolution="1920x1080",
+        )
+    assert "Windows 인코더 오류" in str(exc.value)
+    assert "ffmpeg" in str(exc.value)
+
+
+def test_generate_video_no_url_configured(monkeypatch, tmp_path):
+    monkeypatch.setattr(storage, "VIDEO_DATA_DIR", str(tmp_path))
+    monkeypatch.setattr(video, "ENCODER_URL", "")
+    with pytest.raises(video.VideoGenerationError) as exc:
+        video.generate(
+            pipeline_id=6,
+            audio_path="/app/data/x.mp3", cover_path="/app/data/videos/6/cover.jpg",
+            genre="lo-fi", duration_sec=120, resolution="1920x1080",
+        )
+    assert "WINDOWS_VIDEO_ENCODER_URL" in str(exc.value)
+
+
+def test_container_to_nas_videos_path(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("NAS_VIDEOS_ROOT", "/volume1/docker/webpage/data/videos")
+    monkeypatch.setenv("NAS_MUSIC_ROOT", "/volume1/docker/webpage/data/music")
+    assert video._container_to_nas("/app/data/videos/3/cover.jpg") == "/volume1/docker/webpage/data/videos/3/cover.jpg"
+
+
+def test_container_to_nas_music_path(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("NAS_VIDEOS_ROOT", "/volume1/docker/webpage/data/videos")
+    monkeypatch.setenv("NAS_MUSIC_ROOT", "/volume1/docker/webpage/data/music")
+    assert video._container_to_nas("/app/data/abc.mp3") == "/volume1/docker/webpage/data/music/abc.mp3"
+```
+
+기존 `test_generate_video_calls_ffmpeg`, `test_generate_video_failure_marks_failed` 삭제. thumb 관련 테스트는 그대로 유지.
+
+### Step 2: Run, verify fail
+
+```bash
+cd music-lab && python -m pytest tests/test_video_thumb.py -v
+```
+
+Expected: video 관련 테스트들이 실패 (또는 ImportError).
+
+### Step 3: Rewrite `app/pipeline/video.py`
+
+```python
+"""영상 비주얼 생성 — Windows GPU 서버 (NVENC) 호출.
+
+Windows 서버 다운/실패 시 즉시 예외 (NAS 로컬 폴백 없음 — 의도적 결정).
+"""
+import os
+import logging
+import httpx
+
+from . import storage
+
+logger = logging.getLogger("music-lab.video")
+
+ENCODER_URL = os.getenv("WINDOWS_VIDEO_ENCODER_URL", "")
+ENCODER_TIMEOUT_S = 200  # Windows 서버 ffmpeg 180s + 마진
+
+# NAS 호스트 절대경로 prefix — docker bind mount의 host 측
+NAS_VIDEOS_ROOT = os.getenv("NAS_VIDEOS_ROOT", "/volume1/docker/webpage/data/videos")
+NAS_MUSIC_ROOT = os.getenv("NAS_MUSIC_ROOT", "/volume1/docker/webpage/data/music")
+
+
+class VideoGenerationError(Exception):
+    pass
+
+
+def generate(*, pipeline_id: int, audio_path: str, cover_path: str,
+             genre: str, duration_sec: int, resolution: str = "1920x1080",
+             style: str = "visualizer") -> dict:
+    """원격 Windows GPU 서버 호출. 다운/실패 시 즉시 예외."""
+    if not ENCODER_URL:
+        raise VideoGenerationError(
+            "WINDOWS_VIDEO_ENCODER_URL 미설정 — Windows 인코더 서버 주소 필요"
+        )
+
+    out_path = os.path.join(storage.pipeline_dir(pipeline_id), "video.mp4")
+    nas_audio = _container_to_nas(audio_path)
+    nas_cover = _container_to_nas(cover_path)
+    nas_output = _container_to_nas(out_path)
+
+    payload = {
+        "cover_path_nas": nas_cover,
+        "audio_path_nas": nas_audio,
+        "output_path_nas": nas_output,
+        "resolution": resolution,
+        "duration_sec": duration_sec,
+        "style": style,
+    }
+
+    logger.info("Windows 인코더 호출: pipeline=%d audio=%s", pipeline_id, audio_path)
+    try:
+        with httpx.Client(timeout=ENCODER_TIMEOUT_S) as client:
+            resp = client.post(f"{ENCODER_URL}/encode_video", json=payload)
+    except (httpx.ConnectError, httpx.ReadTimeout, httpx.WriteTimeout, httpx.NetworkError) as e:
+        raise VideoGenerationError(f"Windows 인코더 연결 실패: {e}")
+
+    if resp.status_code != 200:
+        try:
+            detail = resp.json().get("detail", resp.json())
+        except Exception:
+            detail = {"error": resp.text[:300]}
+        stage = detail.get("stage", "?") if isinstance(detail, dict) else "?"
+        error = detail.get("error", str(detail)) if isinstance(detail, dict) else str(detail)
+        raise VideoGenerationError(
+            f"Windows 인코더 오류 ({resp.status_code}): {stage} — {error}"
+        )
+
+    data = resp.json()
+    if not data.get("ok"):
+        raise VideoGenerationError(f"Windows 인코더 응답 ok=false: {data}")
+
+    return {
+        "url": storage.media_url(pipeline_id, "video.mp4"),
+        "used_fallback": False,
+        "duration_sec": duration_sec,
+        "encode_duration_ms": data.get("duration_ms"),
+        "encoder": data.get("encoder", "h264_nvenc"),
+    }
+
+
+def _container_to_nas(container_path: str) -> str:
+    """ /app/data/videos/3/cover.jpg → /volume1/docker/webpage/data/videos/3/cover.jpg
+        /app/data/abc.mp3            → /volume1/docker/webpage/data/music/abc.mp3
+    """
+    if container_path.startswith("/app/data/videos/"):
+        return container_path.replace("/app/data/videos/", NAS_VIDEOS_ROOT + "/", 1)
+    if container_path.startswith("/app/data/"):
+        rel = container_path[len("/app/data/"):]
+        return NAS_MUSIC_ROOT + "/" + rel
+    return container_path
+```
+
+### Step 4: Run tests
+
+```bash
+cd music-lab && python -m pytest tests/ -v
+```
+
+Expected: 73 PASS — 2 (제거) + 6 (신규) = 77? 아니면 73 그대로 — count 확인.
+
+### Step 5: Commit + push
+
+```bash
+git -C C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend add music-lab/app/pipeline/video.py \
+                                                       music-lab/tests/test_video_thumb.py
+git -C C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend commit -m "feat(music-lab): 영상 인코딩을 Windows GPU 서버로 오프로드
+
+- pipeline/video.py 재작성: subprocess.run 제거, httpx로 192.168.45.59:8765/encode_video 호출
+- Windows 서버 다운 시 즉시 VideoGenerationError (NAS 로컬 폴백 X)
+- /app/data/* → /volume1/docker/webpage/data/* 경로 변환 (_container_to_nas)
+- 테스트는 respx mock 기반으로 교체 (6개 신규)"
+git -C C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend push origin main
+```
+
+---
+
+## Task 4: docker-compose.yml env 추가
+
+**Files:**
+- Modify: `web-backend/docker-compose.yml`
+
+### Step 1: music-lab 서비스 environment에 추가
+
+```yaml
+  music-lab:
+    environment:
+      # ... existing ...
+      - WINDOWS_VIDEO_ENCODER_URL=${WINDOWS_VIDEO_ENCODER_URL}
+      - NAS_VIDEOS_ROOT=${NAS_VIDEOS_ROOT:-/volume1/docker/webpage/data/videos}
+      - NAS_MUSIC_ROOT=${NAS_MUSIC_ROOT:-/volume1/docker/webpage/data/music}
+```
+
+### Step 2: docker-compose syntax 검증
+
+```bash
+cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend && python -c "import yaml; yaml.safe_load(open('docker-compose.yml'))" && echo OK
+```
+
+### Step 3: Commit + push
+
+```bash
+git -C C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend add docker-compose.yml
+git -C C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend commit -m "chore(infra): GPU 인코더 env 추가 (WINDOWS_VIDEO_ENCODER_URL)"
+git -C C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend push origin main
+```
+
+---
+
+## Task 5: 사용자 매뉴얼 단계 (사람이 직접)
+
+후속 단계, 코드 작업 아님:
+
+1. **Windows PC: ffmpeg 설치 + PATH 설정**
+   - https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/ → "release full" 다운로드
+   - `C:\ffmpeg\` 압축 해제 → `C:\ffmpeg\bin\ffmpeg.exe` 확인
+   - 시스템 PATH에 `C:\ffmpeg\bin` 추가
+   - 검증: `ffmpeg -version` + `ffmpeg -encoders | findstr h264_nvenc`
+
+2. **Windows PC: `music_ai/.env` 추가**
+   ```env
+   NAS_VOLUME_PREFIX=/volume1/
+   WINDOWS_DRIVE_ROOT=Z:\
+   FFMPEG_PATH=C:\ffmpeg\bin\ffmpeg.exe
+   ```
+
+3. **Windows PC: SMB 마운트 확인** — `Z:\docker\webpage\data\` 접근 가능
+
+4. **Windows PC: `music_ai` 서버 재시작** — `start.bat`
+
+5. **Windows PC 헬스 체크** — `curl http://localhost:8765/health` → `ffmpeg_nvenc: true` 확인
+
+6. **NAS `.env`에 추가**
+   ```env
+   WINDOWS_VIDEO_ENCODER_URL=http://192.168.45.59:8765
+   ```
+
+7. **NAS music-lab 재시작** — `docker compose up -d music-lab`
+
+8. **E2E 테스트** — 진행 탭에서 새 파이프라인 시작, 영상 단계가 10–20초에 완료되는지 확인
+
+---
+
+## Self-Review
+
+**Spec coverage:**
+- §4 Windows endpoint → Task 1, 2 ✓
+- §5 NAS video.py → Task 3 ✓
+- §6 에러 처리 → Task 3 (httpx 예외 catch) ✓
+- §7 헬스 모니터링 → Task 2 (`/health` 확장) ✓
+- §8 테스트 → Task 1, 3 ✓
+- §9 Windows 사전 준비 → Task 5 (사용자 수동) ✓
+- §10 산출물 → 4 task로 모두 커버
+
+**Placeholder scan:** 없음.
+
+**Type consistency:**
+- `EncodeError(stage, message)` Task 1 정의, Task 2에서 `e.stage`/`e.message` 사용 ✓
+- `VideoGenerationError` Task 3에서 raise, 기존 orchestrator에서 catch ✓
+- 응답 JSON 형식 spec §4-2와 일치 ✓
+- 환경변수 이름 일관 (`NAS_VOLUME_PREFIX`, `WINDOWS_DRIVE_ROOT`, `FFMPEG_PATH`, `WINDOWS_VIDEO_ENCODER_URL`, `NAS_VIDEOS_ROOT`, `NAS_MUSIC_ROOT`)
+
+---

docs/superpowers/plans/2026-05-10-batch-music-generation.md

@@ -0,0 +1,815 @@
+# Batch Music Generation — Implementation Plan
+
+> **For agentic workers:** Use `superpowers:subagent-driven-development`. Steps use `- [ ]` checkboxes.
+
+**Goal:** 장르 1개로 N(1-10) 트랙 Suno 자동 순차 생성 + 자동 컴파일 + 영상 파이프라인 자동 시작.
+
+**Architecture:** music-lab 신규 `batch_generator` 모듈이 BackgroundTask로 N회 Suno 호출 → compile_job 자동 생성 → orchestrator.run_step("cover") 자동 호출.
+
+**Spec:** `docs/superpowers/specs/2026-05-10-batch-music-generation-design.md`
+
+---
+
+## File Structure
+
+| 경로 | 책임 |
+|------|------|
+| `music-lab/app/db.py` (modify) | `music_batch_jobs` 테이블 + 5 헬퍼 |
+| `music-lab/app/random_pools.py` (new) | 장르별 mood/instr/BPM/key/scale 랜덤 풀 + `randomize()` |
+| `music-lab/app/batch_generator.py` (new) | `run_batch(batch_id)` 순차 오케스트레이션 |
+| `music-lab/app/main.py` (modify) | 3개 endpoint (POST /generate-batch, GET /:id, GET 목록) |
+| `web-ui/src/api.js` (modify) | 3개 헬퍼 |
+| `web-ui/src/pages/music/components/BatchProgress.jsx` (new) | 진행 표시 컴포넌트 |
+| `web-ui/src/pages/music/MusicStudio.jsx` (modify) | Create 탭에 배치 섹션 + 폴링 |
+| `web-ui/src/pages/music/MusicStudio.css` (modify) | 배치 섹션 스타일 |
+
+---
+
+## Task 1: DB 테이블 + 헬퍼 + random_pools
+
+**Files:**
+- Modify: `music-lab/app/db.py`
+- Create: `music-lab/app/random_pools.py`
+- Test: `music-lab/tests/test_batch_db.py`
+
+- [ ] **Step 1: random_pools.py 작성**
+
+```python
+"""장르별 음악 파라미터 랜덤 풀."""
+import random
+
+POOLS = {
+    "lo-fi": {
+        "moods": ["chill", "relaxing", "dreamy", "melancholic", "mellow", "nostalgic", "peaceful"],
+        "instruments_pool": ["piano", "synth", "drums", "vinyl", "rhodes", "soft bass", "ambient pads"],
+        "instruments_count": (3, 4),
+        "bpm": (70, 90),
+        "keys": ["C", "D", "F", "G", "A"],
+        "scales": ["minor", "major"],
+        "prompt_modifiers": ["cozy bedroom vibes", "rainy night", "late night study", "cafe ambience"],
+    },
+    "phonk": {
+        "moods": ["dark", "aggressive", "moody", "intense", "hypnotic"],
+        "instruments_pool": ["808 bass", "hi-hat", "synth lead", "vocal chops", "bass drops", "trap drums"],
+        "instruments_count": (3, 4),
+        "bpm": (130, 160),
+        "keys": ["C", "D", "F", "G"],
+        "scales": ["minor"],
+        "prompt_modifiers": ["drift atmosphere", "dark neon", "midnight drive"],
+    },
+    "ambient": {
+        "moods": ["peaceful", "meditative", "ethereal", "spacious", "dreamy"],
+        "instruments_pool": ["pad synths", "atmospheric guitar", "soft strings", "field recordings", "drone bass"],
+        "instruments_count": (2, 3),
+        "bpm": (50, 75),
+        "keys": ["C", "D", "E", "G", "A"],
+        "scales": ["major", "minor"],
+        "prompt_modifiers": ["misty mountain morning", "deep space", "still water", "forest dawn"],
+    },
+    "pop": {
+        "moods": ["uplifting", "happy", "energetic", "romantic", "catchy"],
+        "instruments_pool": ["acoustic guitar", "piano", "drums", "bass", "synth", "vocals harmonies"],
+        "instruments_count": (3, 5),
+        "bpm": (95, 130),
+        "keys": ["C", "D", "E", "F", "G", "A"],
+        "scales": ["major"],
+        "prompt_modifiers": ["radio-ready", "summer vibe", "feel-good"],
+    },
+    "default": {
+        "moods": ["chill", "relaxing", "uplifting", "mellow"],
+        "instruments_pool": ["piano", "synth", "drums", "guitar", "bass", "strings"],
+        "instruments_count": (3, 4),
+        "bpm": (80, 110),
+        "keys": ["C", "D", "F", "G", "A"],
+        "scales": ["minor", "major"],
+        "prompt_modifiers": [""],
+    },
+}
+
+
+def randomize(genre: str, rng=None) -> dict:
+    rng = rng or random.Random()
+    pool = POOLS.get(genre.lower(), POOLS["default"])
+    n_instr = rng.randint(*pool["instruments_count"])
+    instruments = rng.sample(pool["instruments_pool"], min(n_instr, len(pool["instruments_pool"])))
+    return {
+        "moods": [rng.choice(pool["moods"])],
+        "instruments": instruments,
+        "bpm": rng.randint(*pool["bpm"]),
+        "key": rng.choice(pool["keys"]),
+        "scale": rng.choice(pool["scales"]),
+        "prompt_modifier": rng.choice(pool["prompt_modifiers"]),
+    }
+```
+
+- [ ] **Step 2: DB 테이블 + 헬퍼 추가** (db.py)
+
+`init_db()`에 추가:
+```python
+cursor.execute("""
+    CREATE TABLE IF NOT EXISTS music_batch_jobs (
+        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+        genre TEXT NOT NULL,
+        count INTEGER NOT NULL,
+        target_duration_sec INTEGER NOT NULL DEFAULT 180,
+        auto_pipeline INTEGER NOT NULL DEFAULT 1,
+        completed INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+        track_ids_json TEXT NOT NULL DEFAULT '[]',
+        current_track_index INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
+        current_track_status TEXT,
+        status TEXT NOT NULL DEFAULT 'queued',
+        error TEXT,
+        compile_job_id INTEGER,
+        pipeline_id INTEGER,
+        created_at TEXT NOT NULL,
+        updated_at TEXT NOT NULL
+    )
+""")
+```
+
+`db.py` 끝에 헬퍼:
+```python
+_BATCH_ALLOWED_COLS = frozenset([
+    "completed", "track_ids_json", "current_track_index",
+    "current_track_status", "status", "error",
+    "compile_job_id", "pipeline_id",
+])
+
+
+def create_batch_job(genre: str, count: int, target_duration_sec: int = 180,
+                     auto_pipeline: bool = True) -> int:
+    with _conn() as conn:
+        now = _now()
+        cur = conn.cursor()
+        cur.execute("""
+            INSERT INTO music_batch_jobs
+              (genre, count, target_duration_sec, auto_pipeline,
+               status, created_at, updated_at)
+            VALUES (?, ?, ?, ?, 'queued', ?, ?)
+        """, (genre, count, target_duration_sec, 1 if auto_pipeline else 0, now, now))
+        return cur.lastrowid
+
+
+def get_batch_job(batch_id: int) -> dict | None:
+    with _conn() as conn:
+        row = conn.execute(
+            "SELECT * FROM music_batch_jobs WHERE id = ?", (batch_id,)
+        ).fetchone()
+    if not row:
+        return None
+    d = dict(row)
+    d["track_ids"] = json.loads(d.get("track_ids_json") or "[]")
+    return d
+
+
+def update_batch_job(batch_id: int, **fields) -> None:
+    unknown = set(fields) - _BATCH_ALLOWED_COLS
+    if unknown:
+        raise ValueError(f"unknown batch job columns: {unknown}")
+    cols = ", ".join(f"{k} = ?" for k in fields)
+    vals = list(fields.values()) + [_now(), batch_id]
+    with _conn() as conn:
+        conn.execute(
+            f"UPDATE music_batch_jobs SET {cols}, updated_at = ? WHERE id = ?",
+            vals,
+        )
+
+
+def append_batch_track(batch_id: int, track_id: int) -> None:
+    """track_ids_json에 새 track_id 추가 + completed += 1 (atomic)."""
+    with _conn() as conn:
+        row = conn.execute(
+            "SELECT track_ids_json, completed FROM music_batch_jobs WHERE id = ?",
+            (batch_id,),
+        ).fetchone()
+        if not row:
+            return
+        ids = json.loads(row["track_ids_json"] or "[]")
+        ids.append(track_id)
+        conn.execute(
+            "UPDATE music_batch_jobs SET track_ids_json = ?, completed = ?, updated_at = ? WHERE id = ?",
+            (json.dumps(ids), row["completed"] + 1, _now(), batch_id),
+        )
+
+
+def list_batch_jobs(active_only: bool = False) -> list[dict]:
+    sql = "SELECT * FROM music_batch_jobs"
+    if active_only:
+        sql += " WHERE status NOT IN ('failed','cancelled','piped')"
+    sql += " ORDER BY created_at DESC"
+    with _conn() as conn:
+        rows = conn.execute(sql).fetchall()
+    out = []
+    for r in rows:
+        d = dict(r)
+        d["track_ids"] = json.loads(d.get("track_ids_json") or "[]")
+        out.append(d)
+    return out
+```
+
+- [ ] **Step 3: Test 작성**
+
+```python
+# tests/test_batch_db.py
+import pytest
+from app import db
+
+
+@pytest.fixture
+def fresh_db(monkeypatch, tmp_path):
+    monkeypatch.setattr(db, "DB_PATH", str(tmp_path / "music.db"))
+    db.init_db()
+    return db
+
+
+def test_create_batch_job(fresh_db):
+    bid = db.create_batch_job(genre="lo-fi", count=10)
+    j = db.get_batch_job(bid)
+    assert j["genre"] == "lo-fi"
+    assert j["count"] == 10
+    assert j["status"] == "queued"
+    assert j["track_ids"] == []
+    assert j["auto_pipeline"] == 1
+
+
+def test_update_batch_job(fresh_db):
+    bid = db.create_batch_job(genre="phonk", count=5)
+    db.update_batch_job(bid, status="generating", current_track_index=2)
+    j = db.get_batch_job(bid)
+    assert j["status"] == "generating"
+    assert j["current_track_index"] == 2
+
+
+def test_update_batch_rejects_unknown_col(fresh_db):
+    bid = db.create_batch_job(genre="lo-fi", count=1)
+    with pytest.raises(ValueError):
+        db.update_batch_job(bid, evil_col="x")
+
+
+def test_append_batch_track(fresh_db):
+    bid = db.create_batch_job(genre="lo-fi", count=3)
+    db.append_batch_track(bid, 101)
+    db.append_batch_track(bid, 102)
+    j = db.get_batch_job(bid)
+    assert j["track_ids"] == [101, 102]
+    assert j["completed"] == 2
+
+
+def test_list_batch_jobs_active_filter(fresh_db):
+    b1 = db.create_batch_job(genre="lo-fi", count=1)
+    b2 = db.create_batch_job(genre="phonk", count=1)
+    db.update_batch_job(b1, status="failed")
+    actives = db.list_batch_jobs(active_only=True)
+    assert all(j["status"] not in ("failed",) for j in actives)
+    assert any(j["id"] == b2 for j in actives)
+    assert not any(j["id"] == b1 for j in actives)
+
+
+def test_random_pools_randomize():
+    from app.random_pools import randomize, POOLS
+    import random
+    rng = random.Random(42)
+    result = randomize("lo-fi", rng)
+    assert result["bpm"] in range(70, 91)
+    assert result["key"] in POOLS["lo-fi"]["keys"]
+    assert result["scale"] in POOLS["lo-fi"]["scales"]
+    assert len(result["moods"]) == 1
+    assert result["moods"][0] in POOLS["lo-fi"]["moods"]
+    assert 3 <= len(result["instruments"]) <= 4
+
+
+def test_random_pools_unknown_genre_uses_default():
+    from app.random_pools import randomize, POOLS
+    import random
+    result = randomize("nonexistent", random.Random(0))
+    assert result["bpm"] in range(80, 111)  # default range
+```
+
+- [ ] **Step 4: Run + commit**
+
+```bash
+cd music-lab && python -m pytest tests/test_batch_db.py -v
+```
+Expected: 7 PASS.
+
+```bash
+git add music-lab/app/db.py music-lab/app/random_pools.py music-lab/tests/test_batch_db.py
+git commit -m "feat(music-lab): music_batch_jobs 테이블 + 장르별 랜덤 풀"
+```
+
+---
+
+## Task 2: batch_generator + 3 엔드포인트
+
+**Files:**
+- Create: `music-lab/app/batch_generator.py`
+- Modify: `music-lab/app/main.py`
+- Test: `music-lab/tests/test_batch_endpoints.py`
+
+- [ ] **Step 1: batch_generator.py 작성**
+
+```python
+"""배치 음악 생성 + 자동 컴파일·영상 파이프라인."""
+import asyncio
+import logging
+
+from . import db
+from .random_pools import randomize
+
+logger = logging.getLogger("music-lab.batch")
+
+POLL_INTERVAL_S = 5
+TRACK_GEN_TIMEOUT_S = 240
+
+
+async def run_batch(batch_id: int) -> None:
+    job = db.get_batch_job(batch_id)
+    if not job:
+        return
+    genre = job["genre"]
+    count = job["count"]
+    duration = job["target_duration_sec"]
+    auto_pipe = bool(job["auto_pipeline"])
+
+    db.update_batch_job(batch_id, status="generating")
+
+    track_ids: list[int] = []
+    for i in range(1, count + 1):
+        title = f"{genre.title()} Mix Track {i}"
+        params = randomize(genre)
+        db.update_batch_job(batch_id,
+                            current_track_index=i,
+                            current_track_status="generating")
+
+        track_id = await _generate_one_track(title=title, genre=genre,
+                                              duration_sec=duration,
+                                              params=params)
+        if track_id:
+            track_ids.append(track_id)
+            db.append_batch_track(batch_id, track_id)
+            db.update_batch_job(batch_id, current_track_status="succeeded")
+        else:
+            db.update_batch_job(batch_id, current_track_status="failed")
+            logger.warning("배치 %d 트랙 %d 실패 — 계속 진행", batch_id, i)
+
+    if not track_ids:
+        db.update_batch_job(batch_id, status="failed",
+                            error="모든 트랙 생성 실패")
+        return
+
+    db.update_batch_job(batch_id, status="generated")
+
+    if not auto_pipe:
+        return
+
+    # 자동 컴파일
+    db.update_batch_job(batch_id, status="compiling")
+    try:
+        compile_id = db.create_compile_job(
+            title=f"{genre.title()} Mix",
+            track_ids=track_ids,
+            crossfade_sec=3,
+        )
+        db.update_batch_job(batch_id, compile_job_id=compile_id)
+    except Exception as e:
+        db.update_batch_job(batch_id, status="failed", error=f"compile create: {e}")
+        return
+
+    from . import compiler
+    try:
+        await asyncio.to_thread(compiler.run, compile_id)
+    except Exception as e:
+        db.update_batch_job(batch_id, status="failed", error=f"compile run: {e}")
+        return
+
+    job_after = db.get_compile_job(compile_id)
+    if not job_after or job_after.get("status") not in ("done", "succeeded"):
+        db.update_batch_job(
+            batch_id, status="failed",
+            error=f"compile not done (status={job_after.get('status') if job_after else 'unknown'})"
+        )
+        return
+
+    # 자동 영상 파이프라인
+    pipeline_id = db.create_pipeline(compile_job_id=compile_id)
+    db.update_batch_job(batch_id, pipeline_id=pipeline_id, status="piped")
+
+    from .pipeline import orchestrator
+    await orchestrator.run_step(pipeline_id, "cover")
+
+
+async def _generate_one_track(*, title: str, genre: str, duration_sec: int,
+                                params: dict) -> int | None:
+    """기존 Suno generate 호출 + 완료까지 polling. 성공 시 새 track id 반환."""
+    from .suno_provider import run_suno_generation
+    from .db import create_task, get_task
+    import uuid
+
+    task_id = str(uuid.uuid4())
+    suno_params = {
+        "title": title,
+        "genre": genre,
+        "moods": params["moods"],
+        "instruments": params["instruments"],
+        "duration_sec": duration_sec,
+        "bpm": params["bpm"],
+        "key": params["key"],
+        "scale": params["scale"],
+        "prompt": params.get("prompt_modifier", ""),
+    }
+    create_task(task_id, suno_params, provider="suno")
+
+    # Suno background task 직접 호출 (BackgroundTasks 미사용 — 우리가 await)
+    asyncio.create_task(asyncio.to_thread(run_suno_generation, task_id, suno_params))
+
+    # Polling
+    waited = 0
+    while waited < TRACK_GEN_TIMEOUT_S:
+        await asyncio.sleep(POLL_INTERVAL_S)
+        waited += POLL_INTERVAL_S
+        task = get_task(task_id)
+        if not task:
+            continue
+        if task.get("status") == "succeeded":
+            tr = task.get("track")
+            return tr.get("id") if tr else None
+        if task.get("status") == "failed":
+            return None
+    return None  # timeout
+```
+
+NOTE: This assumes existing `db.create_task`, `db.get_task`, `suno_provider.run_suno_generation` are reusable. Read existing code to confirm function signatures, adjust if needed (especially `task["track"]["id"]` vs other format).
+
+- [ ] **Step 2: main.py에 3 endpoint 추가**
+
+```python
+from app.batch_generator import run_batch as _run_batch
+
+
+class BatchGenerateRequest(BaseModel):
+    genre: str
+    count: int = 10
+    target_duration_sec: int = 180
+    auto_pipeline: bool = True
+
+
+@app.post("/api/music/generate-batch", status_code=201)
+async def generate_batch(req: BatchGenerateRequest, bg: BackgroundTasks):
+    if not (1 <= req.count <= 10):
+        raise HTTPException(400, "count는 1-10 사이")
+    if not (60 <= req.target_duration_sec <= 300):
+        raise HTTPException(400, "target_duration_sec는 60-300 사이")
+    if not req.genre:
+        raise HTTPException(400, "genre 필수")
+    if not SUNO_API_KEY:
+        raise HTTPException(400, "SUNO_API_KEY 미설정")
+
+    batch_id = _db_module.create_batch_job(
+        genre=req.genre, count=req.count,
+        target_duration_sec=req.target_duration_sec,
+        auto_pipeline=req.auto_pipeline,
+    )
+    bg.add_task(_run_batch, batch_id)
+    return _db_module.get_batch_job(batch_id)
+
+
+@app.get("/api/music/generate-batch/{batch_id}")
+def get_batch(batch_id: int):
+    j = _db_module.get_batch_job(batch_id)
+    if not j:
+        raise HTTPException(404)
+    # tracks 메타 LEFT JOIN (id, title, audio_url)
+    if j["track_ids"]:
+        ids_csv = ",".join(str(i) for i in j["track_ids"])
+        # 간단한 in-Python 매핑 (sqlite IN (...))
+        import sqlite3
+        conn = sqlite3.connect(_db_module.DB_PATH)
+        conn.row_factory = sqlite3.Row
+        rows = conn.execute(
+            f"SELECT id, title, audio_url, duration_sec FROM music_library WHERE id IN ({ids_csv})"
+        ).fetchall()
+        conn.close()
+        j["tracks"] = [dict(r) for r in rows]
+    else:
+        j["tracks"] = []
+    return j
+
+
+@app.get("/api/music/generate-batch")
+def list_batches(status: str = "all"):
+    return {"batches": _db_module.list_batch_jobs(active_only=(status == "active"))}
+```
+
+(SUNO_API_KEY는 main.py에 이미 import돼있다고 가정. 없으면 `_db_module` 패턴처럼 처리.)
+
+- [ ] **Step 3: 테스트 작성**
+
+```python
+# tests/test_batch_endpoints.py
+import pytest
+from unittest.mock import AsyncMock, patch, MagicMock
+from fastapi.testclient import TestClient
+from app.main import app
+from app import db
+
+
+@pytest.fixture
+def client(monkeypatch, tmp_path):
+    monkeypatch.setattr(db, "DB_PATH", str(tmp_path / "music.db"))
+    db.init_db()
+    monkeypatch.setenv("SUNO_API_KEY", "test")
+    return TestClient(app)
+
+
+def test_create_batch_201(client):
+    with patch("app.main._run_batch", new=AsyncMock()):
+        r = client.post("/api/music/generate-batch",
+                         json={"genre": "lo-fi", "count": 3})
+    assert r.status_code == 201
+    body = r.json()
+    assert body["genre"] == "lo-fi"
+    assert body["count"] == 3
+    assert body["status"] == "queued"
+
+
+def test_create_batch_rejects_count_too_high(client):
+    r = client.post("/api/music/generate-batch",
+                     json={"genre": "lo-fi", "count": 11})
+    assert r.status_code == 400
+
+
+def test_create_batch_rejects_count_zero(client):
+    r = client.post("/api/music/generate-batch",
+                     json={"genre": "lo-fi", "count": 0})
+    assert r.status_code == 400
+
+
+def test_create_batch_rejects_no_genre(client):
+    r = client.post("/api/music/generate-batch", json={"count": 3})
+    # Pydantic missing 필드 → 422 (FastAPI default validation)
+    assert r.status_code in (400, 422)
+
+
+def test_get_batch_returns_tracks(client):
+    bid = db.create_batch_job(genre="lo-fi", count=2)
+    db.append_batch_track(bid, 999)  # phantom track id (not in library)
+    r = client.get(f"/api/music/generate-batch/{bid}")
+    assert r.status_code == 200
+    body = r.json()
+    assert body["track_ids"] == [999]
+    # tracks 배열은 비어있음 (해당 track 미존재)
+    assert body["tracks"] == []
+
+
+def test_list_batches(client):
+    db.create_batch_job(genre="lo-fi", count=1)
+    db.create_batch_job(genre="phonk", count=2)
+    r = client.get("/api/music/generate-batch")
+    assert len(r.json()["batches"]) == 2
+```
+
+- [ ] **Step 4: Run + commit + push**
+
+```bash
+cd music-lab && python -m pytest tests/ -v
+```
+Expected: 모두 PASS.
+
+```bash
+git -C C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend add music-lab/app/batch_generator.py \
+                                                       music-lab/app/main.py \
+                                                       music-lab/tests/test_batch_endpoints.py
+git -C C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend commit -m "feat(music-lab): 배치 음악 생성 endpoint + orchestrator"
+git -C C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend push origin main
+```
+
+---
+
+## Task 3: Frontend Create 탭 배치 섹션
+
+**Files:**
+- Modify: `web-ui/src/api.js`
+- Create: `web-ui/src/pages/music/components/BatchProgress.jsx`
+- Modify: `web-ui/src/pages/music/MusicStudio.jsx`
+- Modify: `web-ui/src/pages/music/MusicStudio.css`
+
+- [ ] **Step 1: api.js 헬퍼**
+
+```javascript
+// === Batch generation ===
+export const startBatchGen   = (payload)        => apiPost('/api/music/generate-batch', payload);
+export const getBatchJob     = (id)             => apiGet(`/api/music/generate-batch/${id}`);
+export const listBatchJobs   = (status='all')   => apiGet(`/api/music/generate-batch?status=${status}`);
+```
+
+- [ ] **Step 2: BatchProgress.jsx 신규**
+
+```jsx
+const STATUS_LABELS = {
+    queued: '대기 중', generating: '음악 생성 중', generated: '음악 완료, 컴파일 대기',
+    compiling: '컴파일 중', piped: '영상 파이프라인 시작됨',
+    failed: '실패', cancelled: '취소',
+};
+
+export default function BatchProgress({ batch }) {
+    if (!batch) return null;
+    const trackList = Array.from({ length: batch.count }, (_, i) => i + 1);
+    return (
+        <div className="ms-batch-progress">
+            <div className="ms-batch-header">
+                배치 #{batch.id} — {batch.genre} ·{' '}
+                {batch.completed}/{batch.count} 완료 ·{' '}
+                <strong>{STATUS_LABELS[batch.status] || batch.status}</strong>
+            </div>
+            {batch.error && <div className="ms-error">에러: {batch.error}</div>}
+            <ol className="ms-batch-tracks">
+                {trackList.map(n => {
+                    const completed = n <= batch.completed;
+                    const current = n === batch.current_track_index && batch.status === 'generating';
+                    const tr = (batch.tracks || [])[n - 1];
+                    return (
+                        <li key={n} className={completed ? 'done' : current ? 'current' : 'pending'}>
+                            {completed ? '✓' : current ? '⏳' : '○'}
+                            {' '}Track {n}: {tr?.title || (current ? '생성 중...' : '대기')}
+                        </li>
+                    );
+                })}
+            </ol>
+            {batch.compile_job_id && (
+                <div className="ms-batch-link">📀 컴파일 #{batch.compile_job_id}</div>
+            )}
+            {batch.pipeline_id && (
+                <div className="ms-batch-link">
+                    🎬 영상 파이프라인 #{batch.pipeline_id} —
+                    {' '}<em>YouTube 탭 → 진행 탭에서 확인</em>
+                </div>
+            )}
+        </div>
+    );
+}
+```
+
+- [ ] **Step 3: MusicStudio.jsx Create 탭에 배치 섹션 추가**
+
+Create 탭 jsx 영역 (handleGenerate 근처) 위 또는 옆에:
+
+```jsx
+import BatchProgress from './components/BatchProgress';
+import { startBatchGen, getBatchJob } from '../../api';
+
+// 컴포넌트 내부 state:
+const [batchOpen, setBatchOpen] = useState(false);
+const [batchGenre, setBatchGenre] = useState('lo-fi');
+const [batchCount, setBatchCount] = useState(10);
+const [batchDuration, setBatchDuration] = useState(180);
+const [batchAutoPipe, setBatchAutoPipe] = useState(true);
+const [currentBatch, setCurrentBatch] = useState(null);
+const [batchPolling, setBatchPolling] = useState(false);
+const batchPollRef = useRef(null);
+
+const startBatch = async () => {
+    try {
+        const res = await startBatchGen({
+            genre: batchGenre,
+            count: batchCount,
+            target_duration_sec: batchDuration,
+            auto_pipeline: batchAutoPipe,
+        });
+        setCurrentBatch(res);
+        setBatchPolling(true);
+    } catch (e) {
+        alert(`배치 시작 실패: ${e.message || e}`);
+    }
+};
+
+useEffect(() => {
+    if (!batchPolling || !currentBatch?.id) return;
+    const tick = async () => {
+        const j = await getBatchJob(currentBatch.id).catch(() => null);
+        if (j) {
+            setCurrentBatch(j);
+            if (['piped', 'failed', 'cancelled'].includes(j.status)) {
+                setBatchPolling(false);
+                if (j.pipeline_id) loadLibrary?.();  // refresh library to show new tracks
+            }
+        }
+    };
+    batchPollRef.current = setInterval(tick, 5000);
+    return () => clearInterval(batchPollRef.current);
+}, [batchPolling, currentBatch?.id]);
+
+// ... Create 탭 jsx 안:
+<details className="ms-batch-section" open={batchOpen} onToggle={(e) => setBatchOpen(e.target.open)}>
+    <summary>🎲 배치 생성 (장르 → 1-10트랙 + 자동 영상)</summary>
+    <div className="ms-batch-form">
+        <label>장르
+            <select value={batchGenre} onChange={e => setBatchGenre(e.target.value)}>
+                <option value="lo-fi">Lo-Fi</option>
+                <option value="phonk">Phonk</option>
+                <option value="ambient">Ambient</option>
+                <option value="pop">Pop</option>
+            </select>
+        </label>
+        <label>트랙 수: {batchCount}
+            <input type="range" min={1} max={10} value={batchCount}
+                onChange={e => setBatchCount(parseInt(e.target.value))} />
+        </label>
+        <label>트랙당 길이: {batchDuration}초
+            <input type="range" min={60} max={300} step={10} value={batchDuration}
+                onChange={e => setBatchDuration(parseInt(e.target.value))} />
+        </label>
+        <label className="ms-batch-checkbox">
+            <input type="checkbox" checked={batchAutoPipe}
+                onChange={e => setBatchAutoPipe(e.target.checked)} />
+            모든 트랙 생성 후 자동 영상 파이프라인 시작
+        </label>
+        <p className="ms-batch-estimate">
+            예상: 약 {Math.ceil(batchCount * 1.5)}-{batchCount * 2}분 ·
+            비용 ~${(batchCount * 0.005 + (batchAutoPipe ? 0.05 : 0)).toFixed(2)}
+        </p>
+        <button className="button primary" onClick={startBatch}
+            disabled={batchPolling}>
+            🎵 배치 생성 시작
+        </button>
+    </div>
+    {currentBatch && <BatchProgress batch={currentBatch} />}
+</details>
+```
+
+- [ ] **Step 4: CSS 추가**
+
+```css
+/* === Batch generation section === */
+.ms-batch-section { margin: 16px 0; padding: 12px; background: rgba(0,0,0,.2);
+    border: 1px solid var(--ms-line, #2a2a3a); border-radius: 12px; }
+.ms-batch-section summary { cursor: pointer; font-weight: bold; color: var(--ms-text, #f0f0f5); }
+.ms-batch-form { display: flex; flex-direction: column; gap: 10px; padding: 12px 0; }
+.ms-batch-form label { display: flex; flex-direction: column; gap: 4px; font-size: 13px; }
+.ms-batch-form input[type="range"] { width: 100%; }
+.ms-batch-checkbox { flex-direction: row !important; align-items: center; gap: 8px; }
+.ms-batch-checkbox input { width: auto; }
+.ms-batch-estimate { font-size: 12px; color: var(--ms-muted, #a0a0b0); }
+
+.ms-batch-progress { margin-top: 12px; padding: 12px; background: rgba(0,0,0,.3);
+    border-radius: 8px; }
+.ms-batch-header { font-size: 13px; margin-bottom: 8px; }
+.ms-batch-tracks { padding-left: 24px; font-size: 12px; }
+.ms-batch-tracks li { margin: 2px 0; }
+.ms-batch-tracks li.done { color: #86efac; }
+.ms-batch-tracks li.current { color: var(--ms-accent, #38bdf8); font-weight: bold; }
+.ms-batch-tracks li.pending { color: var(--ms-muted, #a0a0b0); }
+.ms-batch-link { margin-top: 8px; font-size: 12px; color: var(--ms-muted, #a0a0b0); }
+```
+
+- [ ] **Step 5: Build + verify + commit + push + deploy**
+
+```bash
+cd web-ui && npm run build 2>&1 | tail -5
+npx eslint src/pages/music/components/BatchProgress.jsx src/pages/music/MusicStudio.jsx 2>&1 | tail
+```
+
+```bash
+git -C C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ui add src/api.js \
+        src/pages/music/components/BatchProgress.jsx \
+        src/pages/music/MusicStudio.jsx \
+        src/pages/music/MusicStudio.css
+git -C C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ui commit -m "feat(web-ui): Create 탭 배치 생성 섹션 + BatchProgress"
+git -C C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ui push origin main
+cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ui && npm run release:nas
+```
+
+---
+
+## Task 4: 수동 E2E 검증
+
+- [ ] Create 탭 → 배치 생성 섹션 펼침 → genre=lo-fi, count=3 (테스트로 적게), duration=120s, auto_pipeline=on → "배치 생성 시작"
+- [ ] BatchProgress에 Track 1/2/3 진행 표시 확인
+- [ ] ~5분 후 Library에 3개 트랙 추가됨
+- [ ] 컴파일 진행 확인 (status: compiling)
+- [ ] 영상 파이프라인 시작됨 (status: piped) + pipeline_id 표시
+- [ ] YouTube 탭 → 진행 탭에 새 카드, cover 단계 진행 중
+- [ ] 텔레그램에 cover 알림 도착
+- [ ] 일반 흐름대로 5단계 승인 후 발행
+
+---
+
+## Self-Review
+
+**Spec coverage:**
+- §3 사용자 흐름 → Task 3 (UI 섹션)
+- §4 데이터 모델 → Task 1
+- §5 백엔드 (random_pools, batch_generator) → Task 1, 2
+- §6 API → Task 2
+- §7 프론트엔드 → Task 3
+- §8 에러 처리 → Task 2 (validation, try/except)
+- §9 테스트 → Task 1, 2
+- §10 산출물 → 4 task로 모두 커버
+
+**Placeholder scan:** 없음.
+
+**Type consistency:**
+- `batch_id` int, `count` int, `genre` str — 일관
+- `track_ids` list[int]
+- `status` 7값 (queued/generating/generated/compiling/piped/failed/cancelled) 일관
+
+**스펙 보정:** §5-2 batch_generator의 `_generate_one_track`에서 `db.create_task`/`db.get_task` 사용 — 이 함수들이 기존 db.py에 있는지 미확인. Task 2 Step 1 NOTE에 명시함.

docs/superpowers/plans/2026-05-18-plan-b-base-redis-wsl2.md

@@ -0,0 +1,635 @@
+# Plan-B-Base — NAS Redis 컨테이너 + Windows WSL2/Docker/Tailscale/SMB Implementation Plan
+
+> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.
+
+**Goal:** 분산 아키텍처 base 인프라 셋업 — NAS에 24/7 Redis 컨테이너 신설 + Windows AI 머신에 WSL2 + Docker Engine + Tailscale + NAS SMB 마운트 구성. 후속 Plan-B-Insta/Music/Video/Infra 트랙의 prerequisite.
+
+**Architecture:** SP-1 (NAS Redis) = docker-compose service 추가 + deployer auto-rebuild. SP-2 (Windows) = 박재오 머신 192.168.45.59에서 직접 셋업 (WSL2 Ubuntu 22.04 + Docker Engine + Tailscale + cifs-utils로 NAS SMB 마운트). 두 SP가 모두 끝나야 후속 트랙의 worker가 NAS ↔ Windows 양방향 통신 가능.
+
+**Tech Stack:** Redis 7-alpine, WSL2, Ubuntu 22.04, Docker Engine 24+, Tailscale, cifs-utils (SMB 3.0). PowerShell (관리자) + bash (WSL2 내부).
+
+**Spec:** `web-backend/docs/superpowers/specs/2026-05-18-nas-windows-distributed-architecture-design.md` §4 SP-1·SP-2, §10 SP-1·SP-2 상세
+
+---
+
+## 사전 확인 사항
+
+- **박재오 자격증명 필요**: NAS SMB 마운트용 user/password (Synology DSM 사용자, SMB 권한 보유)
+- **Windows AI 머신 직접 접근 필요**: WSL2 설치는 관리자 PowerShell + 재부팅 1회. Claude는 별도 머신이라 명령 직접 실행 불가 — **Task 4~7은 박재오가 콘솔에서 직접 수행**. 명령어와 검증 방법 명시.
+- **NAS deployer 사용자**: Gitea webhook으로 docker compose up -d 자동 실행. 새 redis 서비스도 추가 시 자동 startup.
+
+## File Structure
+
+### SP-1 — NAS 측 (Modify)
+
+| 파일 | 변경 | 책임 |
+|------|------|------|
+| `web-backend/docker-compose.yml` | `redis:` 서비스 블록 추가 | 컨테이너 정의 (image, volume, healthcheck) |
+
+### SP-2 — Windows 측 (Create, 박재오 머신 로컬)
+
+| 파일/위치 | 변경 | 책임 |
+|----------|------|------|
+| (Windows AI) WSL2 Ubuntu-22.04 | install | Linux 런타임 |
+| WSL2 `/etc/apt/keyrings/docker.gpg` | install | Docker Engine apt key |
+| WSL2 `/etc/apt/sources.list.d/docker.list` | install | Docker Engine apt source |
+| (Windows AI) Tailscale | install + auth | 사설망 100.x.x.x |
+| WSL2 `/etc/nas-smb-credentials` (신규) | NAS user/password | SMB 자격증명 (chmod 600) |
+| WSL2 `/etc/fstab` (수정) | SMB 마운트 항목 추가 | 부팅 시 자동 마운트 |
+| WSL2 `/mnt/nas` | mkdir | 마운트 포인트 |
+
+---
+
+## Task 1: NAS docker-compose.yml에 redis 서비스 추가
+
+**Files:**
+- Modify: `C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/docker-compose.yml`
+
+- [ ] **Step 1: 현재 docker-compose.yml 끝부분 확인 (deployer 위치)**
+
+Run: `tail -20 C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/docker-compose.yml`
+Expected: `deployer` 서비스가 마지막. line ~277-293 영역.
+
+- [ ] **Step 2: redis 서비스 블록 추가**
+
+`C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/docker-compose.yml` 파일 **끝**에 (deployer 서비스 다음, volumes 블록 있다면 그 전에) 다음 블록 추가. 들여쓰기는 다른 서비스(`lotto:`, `stock:` 등)와 동일하게 services 아래 2칸 들여쓰기:
+
+```yaml
+
+  redis:
+    image: redis:7-alpine
+    container_name: redis
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "6379:6379"
+    volumes:
+      - ${RUNTIME_PATH}/redis-data:/data
+    command: redis-server --appendonly yes --maxmemory 256mb --maxmemory-policy allkeys-lru
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "redis-cli", "ping"]
+      interval: 60s
+      timeout: 5s
+      retries: 3
+    networks:
+      - default
+```
+
+**주의:**
+- 파일 끝에 추가하되, 만약 `networks:` / `volumes:` top-level 블록이 services 다음에 있다면 그 블록들 **앞에** 삽입
+- 첫 줄에 빈 줄 1개 두기 (deployer와 분리)
+- `${RUNTIME_PATH}` 환경변수는 다른 서비스에서도 사용 중. 자동 적용됨
+
+- [ ] **Step 3: yaml 문법 검증**
+
+Run:
+```bash
+python -c "import yaml; yaml.safe_load(open('C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/docker-compose.yml'))" && echo "yaml OK"
+```
+Expected: `yaml OK`
+
+만약 실패하면 indent 또는 trailing space 확인.
+
+- [ ] **Step 4: redis 서비스가 services dict에 들어갔는지 확인**
+
+Run:
+```bash
+python -c "import yaml; d=yaml.safe_load(open('C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/docker-compose.yml')); print(sorted(d['services'].keys()))"
+```
+Expected: 리스트에 `'redis'` 포함. 다른 서비스(`lotto`, `stock`, `music-lab`, `insta-lab`, `realestate-lab`, `agent-office`, `personal`, `packs-lab`, `travel-proxy`, `frontend`, `deployer`)도 모두 그대로.
+
+- [ ] **Step 5: 커밋**
+
+```bash
+cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend
+git add docker-compose.yml
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+feat(infra): add redis container as 24/7 queue + cache base (SP-1)
+
+redis:7-alpine, 256MB maxmemory, AOF appendonly ON, allkeys-lru.
+docker volume ${RUNTIME_PATH}/redis-data로 영속화.
+Plan-B 후속 트랙(insta-render/music-render/video-render Windows
+워커)의 BLPOP 큐 + NAS↔Windows pub/sub의 base.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+- [ ] **Step 6: push (Gitea webhook → NAS deployer 자동 적용)**
+
+```bash
+cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend
+git push origin main
+```
+
+자격증명 prompt 시 입력. 1회 실패 시 1회 재시도 패턴.
+
+Expected: push 성공. NAS deployer가 webhook 수신 → `git pull` → `docker compose up -d redis` 자동 실행.
+
+---
+
+## Task 2: NAS Redis 컨테이너 헬스 확인
+
+**Files:** 없음 (NAS 검증)
+
+- [ ] **Step 1: deployer 완료까지 대기 (통상 30초~2분)**
+
+Run (Windows 로컬에서):
+```bash
+for i in 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10; do
+  code=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" https://gahusb.synology.me/api/stock/news -m 5)
+  echo "[try $i] HTTP $code"
+  if [ "$code" = "200" ]; then break; fi
+  sleep 15
+done
+```
+
+Expected: HTTP 200 응답 — NAS 컨테이너 안정 상태. redis 컨테이너는 별도 endpoint 없으나 deployer가 build 완료했음을 시사.
+
+- [ ] **Step 2: NAS에서 redis 컨테이너 확인 (박재오 SSH)**
+
+NAS bash:
+```bash
+ssh -p 22 박재오@gahusb.synology.me
+cd /volume1/docker/webpage
+docker compose ps redis
+```
+
+또는 한 번에:
+```bash
+ssh -p 22 박재오@gahusb.synology.me "cd /volume1/docker/webpage && docker compose ps redis && docker exec redis redis-cli PING"
+```
+
+Expected:
+- `docker compose ps redis` → `redis ... healthy` 또는 `Up X seconds (health: starting)` 후 곧 healthy
+- `redis-cli PING` → `PONG`
+
+만약 `docker compose ps`에 redis가 안 보이면:
+```bash
+cd /volume1/docker/webpage && docker compose up -d redis
+```
+
+수동 실행해서 startup 확인.
+
+- [ ] **Step 3: redis-data 볼륨 생성 확인 (Z: drive로)**
+
+Run (Windows):
+```powershell
+Test-Path "Z:\webpage\redis-data"
+```
+
+또는 NAS bash:
+```bash
+ls -la /volume1/docker/webpage/redis-data/
+```
+
+Expected: 디렉토리 존재. 그 안에 `appendonlydir/` 또는 `dump.rdb` 등의 redis 데이터 파일.
+
+- [ ] **Step 4: AOF append-only 작동 확인 (선택, 데이터 영속성 검증)**
+
+```bash
+ssh -p 22 박재오@gahusb.synology.me 'docker exec redis redis-cli SET test_key "hello"'
+ssh -p 22 박재오@gahusb.synology.me 'docker exec redis redis-cli RESTART'  # 또는 docker restart
+# 잠시 대기
+ssh -p 22 박재오@gahusb.synology.me 'docker exec redis redis-cli GET test_key'
+```
+
+Expected: `"hello"` — 재시작 후에도 값 유지 (AOF 영속화 작동).
+
+테스트 후 정리: `docker exec redis redis-cli DEL test_key`
+
+---
+
+## Task 3: Windows AI에 WSL2 + Ubuntu 22.04 설치
+
+**Files:** 없음 (Windows AI 머신 192.168.45.59에서 박재오 직접 실행)
+
+**전제:** Windows 10 build 19041+ 또는 Windows 11. 박재오 9800X3D 머신 충족.
+
+- [ ] **Step 1: 관리자 PowerShell 실행**
+
+박재오 Windows AI 머신에서 시작 메뉴 → "PowerShell" 우클릭 → "관리자 권한으로 실행".
+
+- [ ] **Step 2: WSL2 + Ubuntu 22.04 설치**
+
+```powershell
+wsl --install -d Ubuntu-22.04
+```
+
+Expected: 다운로드 progress + "Ubuntu-22.04 has been installed". **재부팅 필요할 수 있음.**
+
+- [ ] **Step 3: 재부팅 (필요 시)**
+
+설치 완료 메시지에 "재시작이 필요합니다"가 보이면 재부팅. 자동 재부팅 안 됨.
+
+- [ ] **Step 4: Ubuntu 초기 설정 (재부팅 후 자동 실행 또는 시작 메뉴에서 "Ubuntu" 클릭)**
+
+새 콘솔이 열리고 다음 입력 요청됨:
+- 새 UNIX username: `jaeoh` 또는 박재오 선호 username (이후 모든 sudo에 사용)
+- 비밀번호: 박재오가 정하는 값. 잘 기억할 것.
+
+Expected: `jaeoh@<hostname>:~$` 프롬프트 표시 → WSL2 진입 성공.
+
+- [ ] **Step 5: WSL 버전 확인**
+
+WSL2 내부에서 PowerShell로 잠시 돌아와서:
+```powershell
+wsl -l -v
+```
+
+Expected:
+```
+  NAME            STATE           VERSION
+* Ubuntu-22.04    Running         2
+```
+
+VERSION=2 확인. 만약 1이면:
+```powershell
+wsl --set-version Ubuntu-22.04 2
+```
+
+- [ ] **Step 6: WSL2 안 진입 (이후 작업)**
+
+```powershell
+wsl -d Ubuntu-22.04
+```
+
+이후 Task 4~7은 모두 WSL2 안 bash에서 실행.
+
+---
+
+## Task 4: WSL2 안 Docker Engine 설치 (Docker Desktop 사용 X)
+
+**Files:** (WSL2 내부) `/etc/apt/keyrings/docker.gpg`, `/etc/apt/sources.list.d/docker.list`
+
+**위치:** WSL2 Ubuntu-22.04 bash 프롬프트.
+
+- [ ] **Step 1: 패키지 인덱스 + 기본 의존성 설치**
+
+```bash
+sudo apt update
+sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release
+```
+
+Expected: 에러 없이 완료.
+
+- [ ] **Step 2: Docker apt key 등록**
+
+```bash
+sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
+curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
+sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg
+```
+
+Expected: 에러 없이 완료. `/etc/apt/keyrings/docker.gpg` 파일 생성.
+
+- [ ] **Step 3: Docker repository 추가**
+
+```bash
+echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | \
+  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
+sudo apt update
+```
+
+Expected: `Hit:N https://download.docker.com/linux/ubuntu jammy InRelease` 라인 보임.
+
+- [ ] **Step 4: Docker Engine + Compose 설치**
+
+```bash
+sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
+```
+
+Expected: 설치 완료. 용량 ~400MB.
+
+- [ ] **Step 5: 현재 사용자를 docker 그룹에 추가**
+
+```bash
+sudo usermod -aG docker $USER
+```
+
+Expected: 출력 없음 (정상). **새 셸 열어야 적용됨.**
+
+- [ ] **Step 6: Docker 서비스 시작 + 자동 시작 설정**
+
+```bash
+sudo systemctl enable docker
+sudo systemctl start docker
+sudo systemctl status docker | head -5
+```
+
+Expected: `Active: active (running)`.
+
+만약 `systemctl: command not found` 또는 systemd 미지원 시:
+```bash
+sudo service docker start
+```
+
+WSL2 systemd 활성화는 `/etc/wsl.conf`에 `[boot]\nsystemd=true` 추가 후 PowerShell에서 `wsl --shutdown` 후 재진입. (Ubuntu-22.04는 보통 기본 활성)
+
+- [ ] **Step 7: docker 명령 동작 확인**
+
+새 셸로 (PowerShell에서 다시 `wsl -d Ubuntu-22.04` 또는 현재 셸 종료 후 재진입):
+
+```bash
+docker version
+docker run --rm hello-world
+```
+
+Expected:
+- `docker version`: Client + Server 둘 다 표시 (Server에 Engine version)
+- `hello-world`: "Hello from Docker!" 출력
+
+---
+
+## Task 5: WSL2 안 Tailscale 설치 + 가입
+
+**Files:** Tailscale은 systemd service 등록 (별도 path 신경 안 써도 됨)
+
+- [ ] **Step 1: Tailscale 설치**
+
+WSL2 bash:
+```bash
+curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh
+```
+
+Expected: 패키지 install 후 "Installation complete!" 출력.
+
+- [ ] **Step 2: Tailscale 가입 (브라우저 OAuth)**
+
+```bash
+sudo tailscale up
+```
+
+Expected: `To authenticate, visit: https://login.tailscale.com/a/...` URL 표시.
+
+브라우저에서 그 URL 열기 → Google/Microsoft/GitHub 등으로 로그인 → 박재오 Tailscale 네트워크에 가입 (기존 계정 없으면 생성).
+
+- [ ] **Step 3: 가입 완료 확인**
+
+```bash
+tailscale status
+```
+
+Expected:
+- 첫 줄에 Windows AI 머신의 100.x.x.x IP 표시
+- (이미 가입된) NAS도 같은 네트워크에 있다면 NAS의 100.x.x.x IP도 표시
+
+- [ ] **Step 4: NAS와 Tailscale ping (양방향 사설망 확인)**
+
+NAS의 Tailscale IP를 `tailscale status` 출력에서 찾아 (예: `100.64.0.10`):
+```bash
+tailscale ping 100.64.0.10
+```
+
+Expected: `pong from <NAS hostname>` (직접 LAN 또는 DERP 중계). 만약 NAS가 Tailscale 미가입이면 별도로 NAS DSM Tailscale 패키지 셋업 필요 — 이는 박재오 결정 사항이라 plan 외.
+
+> **참고:** Tailscale은 spec §3 sense의 사설망 layer 보조. LAN(192.168.45.0/24) 안에서만 작업한다면 Tailscale 없이도 작동. 외부 출장 등에서 NAS↔Windows 통신을 위해 권장.
+
+---
+
+## Task 6: WSL2 안 NAS SMB 자격증명 파일 + 마운트 포인트 준비
+
+**Files:** `/etc/nas-smb-credentials`, `/mnt/nas`
+
+- [ ] **Step 1: cifs-utils 설치 (SMB 마운트 패키지)**
+
+```bash
+sudo apt install -y cifs-utils
+```
+
+Expected: 설치 완료.
+
+- [ ] **Step 2: SMB 자격증명 파일 생성**
+
+박재오 NAS 계정의 username과 password를 사용. 파일 위치는 system-wide `/etc/`.
+
+```bash
+sudo bash -c 'cat > /etc/nas-smb-credentials <<EOF
+username=박재오NAS사용자명
+password=박재오NAS비밀번호
+domain=
+EOF'
+```
+
+**위 명령 실행 전 `박재오NAS사용자명` / `박재오NAS비밀번호`를 실제 값으로 교체.** Synology DSM Control Panel → User & Group 에서 SMB 접근 권한 있는 계정 사용. 비밀번호에 특수문자 있을 시 escape 필요 (특히 `!`, `$`, `\`).
+
+- [ ] **Step 3: 자격증명 파일 권한 보호**
+
+```bash
+sudo chmod 600 /etc/nas-smb-credentials
+sudo chown root:root /etc/nas-smb-credentials
+```
+
+Expected: 출력 없음.
+
+```bash
+ls -la /etc/nas-smb-credentials
+```
+
+Expected: `-rw------- 1 root root ... /etc/nas-smb-credentials`
+
+- [ ] **Step 4: 마운트 포인트 생성**
+
+```bash
+sudo mkdir -p /mnt/nas
+```
+
+---
+
+## Task 7: NAS SMB 마운트 (수동 마운트 + fstab 자동화)
+
+**Files:** `/etc/fstab` (수정)
+
+- [ ] **Step 1: 수동 마운트 시도 (자격증명·경로 검증)**
+
+```bash
+sudo mount -t cifs //gahusb.synology.me/docker /mnt/nas \
+  -o credentials=/etc/nas-smb-credentials,vers=3.0,uid=1000,gid=1000,_netdev
+```
+
+Expected: 출력 없음 (성공). 만약 `mount error(13)` (permission) → 자격증명 오류. `mount error(2)` (no such file) → share name `docker` 확인.
+
+> **share name 변형:** 박재오 NAS는 메모리(`feedback_nas_deploy_paths.md`)에 따르면 SMB 매핑이 `/volume1/docker/`를 share `docker`로 노출. 만약 다른 share name(예: `webpage`)이라면 그것으로 교체.
+
+- [ ] **Step 2: 마운트 결과 확인**
+
+```bash
+ls /mnt/nas/
+```
+
+Expected: `webpage/` 디렉토리 + 다른 share 내 디렉토리 보임.
+
+```bash
+ls /mnt/nas/webpage/data/
+```
+
+Expected: `insta/`, `music/` 등 후속 트랙에서 사용할 디렉토리. 없으면 후속 트랙에서 생성됨.
+
+- [ ] **Step 3: 마운트 해제 후 fstab으로 자동화**
+
+```bash
+sudo umount /mnt/nas
+```
+
+Expected: 출력 없음.
+
+`/etc/fstab` 끝에 다음 라인 추가:
+```bash
+sudo bash -c 'cat >> /etc/fstab <<EOF
+
+# NAS Synology SMB mount for web-ai-services workers (2026-05-18)
+//gahusb.synology.me/docker /mnt/nas cifs credentials=/etc/nas-smb-credentials,vers=3.0,uid=1000,gid=1000,_netdev,nofail 0 0
+EOF'
+```
+
+`nofail` 옵션은 부팅 시 NAS 미접속이어도 boot 진행 (production 안전).
+
+- [ ] **Step 4: fstab 적용 + 검증**
+
+```bash
+sudo mount -a
+ls /mnt/nas/webpage/data/ 2>&1 | head -5
+mount | grep cifs
+```
+
+Expected:
+- `mount -a` 출력 없음 (성공)
+- `ls /mnt/nas/webpage/data/` 디렉토리 내용 표시
+- `mount | grep cifs` 라인에 마운트 정보 보임
+
+- [ ] **Step 5: WSL2 재시작 시 자동 마운트 확인**
+
+PowerShell에서 (관리자 권한 불필요):
+```powershell
+wsl --shutdown
+wsl -d Ubuntu-22.04
+```
+
+WSL2 다시 진입 후:
+```bash
+ls /mnt/nas/webpage/data/
+```
+
+Expected: 정상 디렉토리 목록. 자동 마운트 성공.
+
+만약 마운트 안 됨:
+- `dmesg | grep cifs` 확인
+- `nofail` 때문에 boot은 통과했으나 마운트 실패 가능. 수동 `sudo mount -a` 후 동작 확인 → fstab syntax 재검토
+
+---
+
+## Task 8: 통합 검증 — base 인프라 동작 확인
+
+**Files:** 없음 (검증)
+
+- [ ] **Step 1: NAS Redis 외부 ping (Windows 로컬에서)**
+
+```powershell
+# Windows AI 또는 박재오 PC에서
+Test-NetConnection -ComputerName 192.168.45.54 -Port 6379
+```
+
+Expected: `TcpTestSucceeded : True`
+
+> 외부 6379 노출은 LAN 한정. 가능하면 NAS firewall (DSM Control Panel)에서 6379 LAN-only allowed로 한정 권장. (이번 plan에 포함 안 됨, 별도 사용자 작업)
+
+- [ ] **Step 2: WSL2에서 NAS Redis 접속**
+
+WSL2 bash:
+```bash
+docker run --rm redis:7-alpine redis-cli -h 192.168.45.54 PING
+```
+
+또는 Tailscale 사용 시:
+```bash
+docker run --rm redis:7-alpine redis-cli -h <NAS_TAILSCALE_IP> PING
+```
+
+Expected: `PONG`
+
+- [ ] **Step 3: NAS volume 쓰기 테스트 (Windows→NAS 양방향)**
+
+WSL2 bash:
+```bash
+echo "Plan-B-Base test $(date)" | sudo tee /mnt/nas/webpage/data/.plan-b-test.txt
+cat /mnt/nas/webpage/data/.plan-b-test.txt
+sudo rm /mnt/nas/webpage/data/.plan-b-test.txt
+```
+
+Expected:
+- `tee` 출력에 같은 내용 + 파일 생성됨
+- `cat` 으로 확인 성공
+- 파일 삭제 성공
+
+`sudo` 필요 시 chmod로 uid 1000 쓰기 권한 확인. 또는 mount option `uid=1000,gid=1000` 적용 후 일반 사용자도 쓰기 가능. 만약 안 되면 NAS DSM에서 SMB user의 write 권한 확인.
+
+- [ ] **Step 4: WSL2 Docker로 hello-world 한 번 더 (재진입 후 상태 확인)**
+
+```bash
+docker run --rm hello-world
+```
+
+Expected: "Hello from Docker!"
+
+- [ ] **Step 5: 모든 검증 완료 후 보고 — 후속 트랙으로 진입 가능 상태**
+
+다음 plan(Plan-B-Insta 등)이 가정하는 상태:
+- ✅ NAS `redis:6379` PING/PONG 성공
+- ✅ Windows WSL2 Ubuntu-22.04 작동 + Docker Engine 실행
+- ✅ `/mnt/nas/webpage/data/` 양방향 read·write 성공
+- ✅ Tailscale 가입 (선택, 외부 출장 시 필요)
+
+---
+
+## Self-Review
+
+### Spec 커버리지
+
+| Spec 요구사항 | 구현 Task |
+|---------------|-----------|
+| §4 SP-1: NAS Redis 컨테이너 | Task 1 (compose 추가) + Task 2 (헬스 검증) |
+| §10 SP-1: redis:7-alpine + 256MB + AOF + healthcheck | Task 1 Step 2 |
+| §4 SP-2: Windows WSL2 + Docker Engine | Task 3 (WSL2) + Task 4 (Docker) |
+| §10 SP-2: Tailscale | Task 5 |
+| §10 SP-2: NAS SMB mount `/mnt/nas` | Task 6 (자격증명·포인트) + Task 7 (마운트+fstab) |
+| §10 SP-2: 검증 (docker ps, tailscale status, ls /mnt/nas) | Task 8 |
+| §6 Redis 키 컨벤션 사용 가능 | Task 2 Step 2 (PING) — 컨벤션 자체는 후속 트랙에서 RPUSH로 시작 |
+
+### Placeholder 스캔
+
+- TBD/TODO 없음 ✓
+- 모든 명령어가 그대로 실행 가능한 형태 ✓
+- 한 가지 예외: Task 6 Step 2 — `박재오NAS사용자명/박재오NAS비밀번호`는 사용자 자격증명이라 placeholder가 의도된 것. 실행 전 교체 명시 ✓
+- Task 5 Step 4 — `<NAS 의 Tailscale IP>`는 `tailscale status` 출력에서 박재오가 보고 입력. 사용자 환경에서만 결정 가능, plan에 명시 ✓
+
+### Type/이름 consistency
+
+- `redis` 서비스명 (Task 1, 2, 8 모두 동일) ✓
+- `/mnt/nas` 마운트 포인트 (Task 6, 7, 8 모두 동일) ✓
+- `/etc/nas-smb-credentials` 자격증명 파일 (Task 6, 7 동일) ✓
+- share name `docker` (Task 7 Step 1, fstab 동일) ✓
+- Ubuntu-22.04 (Task 3, 4 동일) ✓
+
+### 위험·주의
+
+| 위험 | 완화 |
+|------|------|
+| Windows 재부팅 시 WSL2 자동 시작 안 함 | 향후 Plan-B-Infra(SP-9)에서 NSSM으로 자동 시작 |
+| WSL2 systemd 미지원 시 docker service 자동 시작 안 함 | Task 4 Step 6의 fallback `sudo service docker start` 또는 `/etc/wsl.conf` 수정 |
+| SMB 마운트 자격증명 노출 | `/etc/nas-smb-credentials` chmod 600 + root:root |
+| NAS firewall에서 6379 외부 노출 | 권장: LAN(192.168.45.0/24) only allow. 본 plan 외 (DSM 수동) |
+| Tailscale 미가입 시 NAS↔Windows 외부 통신 불가 | LAN 내에선 작동. 외부 출장 시 필요할 때만 가입 |
+| /mnt/nas 쓰기 권한 부족 | uid=1000 mount option + NAS DSM에서 SMB user의 share write 권한 확인 |
+
+---
+
+## 완료 후 다음 단계
+
+Plan-B-Base 완료 후 spec §14 권장 순서대로:
+
+1. **Plan-B-Insta** — SP-3 (insta-render Windows worker) + SP-4 (NAS insta-lab 분할)
+2. **Plan-B-Music** — SP-5 + SP-6
+3. **Plan-B-Video** — SP-7 + SP-8
+4. **Plan-B-Infra** — SP-9 (NSSM 자동 시작) + SP-10 (task-watcher)
+
+각 후속 plan은 본 plan이 제공한 base 인프라(Redis + WSL2/Docker + /mnt/nas)에 의존.

docs/superpowers/plans/2026-05-18-track-a-cache-hardening.md

@@ -0,0 +1,656 @@
+# Track A — NAS↔Windows API 부하 캐시 강화 Implementation Plan
+
+> **For agentic workers:** REQUIRED SUB-SKILL: Use superpowers:subagent-driven-development (recommended) or superpowers:executing-plans to implement this plan task-by-task. Steps use checkbox (`- [ ]`) syntax for tracking.
+
+**Goal:** web-ai → NAS stock 호출량을 분당 12회 → 분당 3~4회로 축소하여, V2 재시작 시점부터 즉시 NAS CPU 부담 70% 감소.
+
+**Architecture:** 2-layer cache. (1) web-ai client side: 3개 endpoint TTL 60/300/60 → 180/600/300으로 증가. (2) NAS stock server side: 동일 endpoint에 in-memory TTLCache 추가하여 web-ai 캐시 miss 시에도 KIS·LLM 재호출 차단. 두 layer가 cumulative하게 작동.
+
+**Tech Stack:** Python 3.12 / FastAPI / pytest / `cachetools.TTLCache`. **two repos**: `web-ai` (signal_v2/) + `web-backend` (stock/).
+
+**Spec:** `web-backend/docs/superpowers/specs/2026-05-18-nas-windows-distributed-architecture-design.md` §4 SP-A1·A2, §10 상세
+
+---
+
+## File Structure
+
+### SP-A1 — web-ai 캐시 TTL (Modify)
+
+| 파일 | 변경 | 책임 |
+|------|------|------|
+| `web-ai/signal_v2/stock_client.py:13-17` | `_TTL` dict 3개 값 변경 | endpoint별 client-side cache TTL |
+| `web-ai/signal_v2/tests/test_stock_client_ttl.py` (Create) | TTL 값 회귀 테스트 | 미래 변경 시 의도하지 않은 회귀 방지 |
+
+### SP-A2 — NAS stock TTLCache (Modify + Create)
+
+| 파일 | 변경 | 책임 |
+|------|------|------|
+| `web-backend/stock/requirements.txt` | `cachetools>=5.3` 추가 | 의존성 |
+| `web-backend/stock/app/webai_cache.py` (Create) | 3개 TTLCache + helper 함수 | server-side cache 중앙화 |
+| `web-backend/stock/app/main.py:419-422` | `get_webai_portfolio()` cache 적용 | NAS portfolio 캐시 |
+| `web-backend/stock/app/main.py:467-470` | `get_webai_news_sentiment(date)` cache 적용 | date별 캐시 |
+| `web-backend/stock/app/screener/router.py:173` | `post_run()` cache 적용 (mode=preview만) | screener preview 캐시 |
+| `web-backend/stock/app/test_webai_cache.py` (Create) | cache 동작 + TTL + key 분기 | 캐시 hit/miss 검증 |
+
+---
+
+## Task 1: web-ai SP-A1 — `_TTL` dict 회귀 테스트 작성
+
+**Files:**
+- Create: `C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai/signal_v2/tests/test_stock_client_ttl.py`
+
+- [ ] **Step 1: 실패하는 테스트 작성**
+
+```python
+# tests/test_stock_client_ttl.py
+"""SP-A1 회귀 — _TTL이 NAS 부담 완화를 위한 값으로 설정되어 있어야 함."""
+from signal_v2.stock_client import _TTL
+
+
+def test_portfolio_ttl_is_180s():
+    """portfolio TTL은 180초 이상 (3분 폴링에서 1회 fetch가 3 폴링 커버)."""
+    assert _TTL["portfolio"] >= 180.0
+
+
+def test_news_sentiment_ttl_is_600s():
+    """news-sentiment TTL은 600초 이상 (10분, 뉴스 sentiment는 자주 안 바뀜)."""
+    assert _TTL["news-sentiment"] >= 600.0
+
+
+def test_screener_preview_ttl_is_300s():
+    """screener-preview TTL은 300초 이상 (5분, Top-20은 분 단위로 거의 안 바뀜)."""
+    assert _TTL["screener-preview"] >= 300.0
+```
+
+- [ ] **Step 2: 테스트 실패 확인**
+
+Run: `cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai && python -m pytest signal_v2/tests/test_stock_client_ttl.py -v`
+Expected: FAIL — 현재 _TTL 값은 60/300/60. portfolio·screener-preview 모두 < 180/300.
+
+- [ ] **Step 3: `_TTL` 값 변경**
+
+`C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai/signal_v2/stock_client.py` line 13-17:
+
+변경 전:
+```python
+_TTL = {
+    "portfolio": 60.0,
+    "news-sentiment": 300.0,
+    "screener-preview": 60.0,
+}
+```
+
+변경 후:
+```python
+# Cache TTL by endpoint (seconds).
+# 2026-05-18 — NAS 인바운드 호출 부담 완화 (Plan-A SP-A1).
+_TTL = {
+    "portfolio": 180.0,        # 3분 (1분 폴링 시 3 폴링당 1회 실제 fetch)
+    "news-sentiment": 600.0,   # 10분 (뉴스 sentiment는 자주 안 바뀜)
+    "screener-preview": 300.0, # 5분 (Top-20은 분 단위로 거의 안 바뀜)
+}
+```
+
+- [ ] **Step 4: 테스트 통과 확인**
+
+Run: `cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai && python -m pytest signal_v2/tests/test_stock_client_ttl.py -v`
+Expected: PASS — 3개 모두 통과.
+
+- [ ] **Step 5: 전체 회귀 확인 (기존 56 tests + 신규 3 tests)**
+
+Run: `cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai && python -m pytest signal_v2/tests/ -v 2>&1 | tail -5`
+Expected: 59 tests 모두 PASS (기존 56 + 신규 3).
+
+- [ ] **Step 6: 커밋**
+
+```bash
+cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+git add signal_v2/stock_client.py signal_v2/tests/test_stock_client_ttl.py
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+perf(signal_v2): raise stock_client TTL for NAS load relief (SP-A1)
+
+portfolio  60s → 180s (3분 폴링 → 3회당 1회 fetch)
+news-sent 300s → 600s (sentiment는 자주 안 바뀜)
+screener   60s → 300s (Top-20 분 단위 변화 미미)
+
+V2 재시작 시점부터 NAS stock에 대한 인바운드 호출이
+분당 12 → 분당 3~4 로 감소 예상. 캐시 hit ratio 0~50% → 66~80%.
+회귀 테스트 3건 추가로 미래 의도치 않은 TTL 변경 차단.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+---
+
+## Task 2: NAS SP-A2 — `cachetools` 의존성 추가
+
+**Files:**
+- Modify: `C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock/requirements.txt`
+
+- [ ] **Step 1: 현재 requirements.txt 확인**
+
+Run: `cat C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock/requirements.txt`
+파일 끝 확인 — 마지막 줄 newline 여부 확인 (sed/append 안전).
+
+- [ ] **Step 2: cachetools 추가**
+
+`C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock/requirements.txt` 끝에 한 줄 추가:
+
+```
+cachetools>=5.3
+```
+
+(파일 마지막에 newline 없으면 newline 먼저, 그 다음 cachetools 줄.)
+
+- [ ] **Step 3: 로컬 import 가능 여부 확인 (선택, NAS rebuild가 정본)**
+
+Run (Windows 로컬에서 docker 외부 검증용, 선택):
+```bash
+python -c "import cachetools; print(cachetools.__version__)" 2>&1
+```
+
+로컬 미설치라면 skip — NAS deployer가 rebuild 시 install. 이 plan은 코드 정합성만 보장.
+
+- [ ] **Step 4: 커밋 (단독 커밋, deps만)**
+
+```bash
+cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend
+git add stock/requirements.txt
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+chore(stock): add cachetools for server-side TTLCache (SP-A2 prep)
+
+다음 커밋에서 /api/webai/portfolio·news-sentiment·screener/run에
+in-memory TTLCache 적용 예정.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+---
+
+## Task 3: NAS SP-A2 — `webai_cache.py` 모듈 + 단위 테스트
+
+**Files:**
+- Create: `C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock/app/webai_cache.py`
+- Create: `C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock/app/test_webai_cache.py`
+
+- [ ] **Step 1: 실패하는 테스트 작성**
+
+`C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock/app/test_webai_cache.py`:
+
+```python
+"""SP-A2 — webai_cache module의 cache hit/miss + key 분기 검증."""
+import time
+import pytest
+from app.webai_cache import (
+    PORTFOLIO_CACHE, NEWS_CACHE, SCREENER_CACHE,
+    cache_get_portfolio, cache_set_portfolio,
+    cache_get_news, cache_set_news,
+    cache_get_screener, cache_set_screener,
+    _screener_key,
+)
+
+
+def _clear_all():
+    PORTFOLIO_CACHE.clear()
+    NEWS_CACHE.clear()
+    SCREENER_CACHE.clear()
+
+
+def test_portfolio_cache_miss_then_hit():
+    _clear_all()
+    assert cache_get_portfolio() is None
+    cache_set_portfolio({"holdings": [], "cash": 0})
+    assert cache_get_portfolio() == {"holdings": [], "cash": 0}
+
+
+def test_news_cache_key_by_date():
+    """date가 다르면 별도 캐시 슬롯."""
+    _clear_all()
+    cache_set_news("2026-05-18", {"count": 5})
+    cache_set_news("2026-05-17", {"count": 3})
+    assert cache_get_news("2026-05-18") == {"count": 5}
+    assert cache_get_news("2026-05-17") == {"count": 3}
+    assert cache_get_news("2026-05-16") is None  # not cached
+
+
+def test_news_cache_latest_key_normalized():
+    """date=None은 'latest' 키로 정규화되어 동일 슬롯."""
+    _clear_all()
+    cache_set_news(None, {"count": 9})
+    assert cache_get_news(None) == {"count": 9}
+
+
+def test_screener_key_includes_mode_and_top_n():
+    """screener key는 mode + top_n + weights hash로 분기."""
+    k_preview = _screener_key("preview", 20, None)
+    k_preview_w = _screener_key("preview", 20, {"news": 0.3})
+    k_auto = _screener_key("auto", 20, None)
+    assert k_preview != k_preview_w
+    assert k_preview != k_auto
+
+
+def test_screener_cache_roundtrip():
+    _clear_all()
+    payload = {"asof": "2026-05-18", "survivors_count": 17}
+    cache_set_screener("preview", 20, None, payload)
+    assert cache_get_screener("preview", 20, None) == payload
+    assert cache_get_screener("preview", 20, {"news": 0.3}) is None
+
+
+def test_ttl_expiry_portfolio():
+    """짧은 ttl로 만료 확인 — 직접 시간 조작 대신 TTLCache 내부 동작 신뢰."""
+    from cachetools import TTLCache
+    short = TTLCache(maxsize=1, ttl=0.1)  # 0.1초
+    short["result"] = "x"
+    assert short.get("result") == "x"
+    time.sleep(0.2)
+    assert short.get("result") is None
+```
+
+- [ ] **Step 2: 테스트 실패 확인**
+
+Run: `cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock && python -m pytest app/test_webai_cache.py -v`
+Expected: FAIL — `app.webai_cache` 모듈 존재 안 함.
+
+- [ ] **Step 3: `webai_cache.py` 작성**
+
+`C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock/app/webai_cache.py`:
+
+```python
+"""SP-A2 — NAS stock의 /api/webai/* 엔드포인트 in-memory TTLCache.
+
+web-ai 측 캐시(stock_client._TTL)가 miss됐을 때도 NAS에서 같은 데이터를
+KIS·LLM 재호출 없이 즉시 반환하기 위한 2-layer 캐시의 server 측.
+V1+V2가 동시 호출해도 NAS는 1회만 계산.
+
+TTL 정책 (spec §10 SP-A2):
+- portfolio:  120s (web-ai TTL 180s 보다 짧게 — 변경 감지 가능)
+- news:       600s (sentiment는 일 단위)
+- screener:   180s
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import hashlib
+import json
+from typing import Any, Optional
+
+from cachetools import TTLCache
+
+
+PORTFOLIO_CACHE: TTLCache = TTLCache(maxsize=1, ttl=120.0)
+NEWS_CACHE: TTLCache = TTLCache(maxsize=10, ttl=600.0)
+SCREENER_CACHE: TTLCache = TTLCache(maxsize=10, ttl=180.0)
+
+
+# ----- portfolio -----
+
+def cache_get_portfolio() -> Optional[Any]:
+    return PORTFOLIO_CACHE.get("result")
+
+
+def cache_set_portfolio(value: Any) -> None:
+    PORTFOLIO_CACHE["result"] = value
+
+
+# ----- news-sentiment -----
+
+def _news_key(date: Optional[str]) -> str:
+    return date if date else "latest"
+
+
+def cache_get_news(date: Optional[str]) -> Optional[Any]:
+    return NEWS_CACHE.get(_news_key(date))
+
+
+def cache_set_news(date: Optional[str], value: Any) -> None:
+    NEWS_CACHE[_news_key(date)] = value
+
+
+# ----- screener -----
+
+def _screener_key(mode: str, top_n: int, weights: Optional[dict]) -> str:
+    """mode + top_n + weights canonical hash. weights 객체 동등성을 키로."""
+    if weights is None:
+        w_repr = "none"
+    else:
+        # canonical: sorted keys → md5 hex (긴 weights도 짧은 키로)
+        canon = json.dumps(weights, sort_keys=True, ensure_ascii=False)
+        w_repr = hashlib.md5(canon.encode("utf-8")).hexdigest()[:12]
+    return f"{mode}:{top_n}:{w_repr}"
+
+
+def cache_get_screener(mode: str, top_n: int, weights: Optional[dict]) -> Optional[Any]:
+    return SCREENER_CACHE.get(_screener_key(mode, top_n, weights))
+
+
+def cache_set_screener(mode: str, top_n: int, weights: Optional[dict], value: Any) -> None:
+    SCREENER_CACHE[_screener_key(mode, top_n, weights)] = value
+```
+
+- [ ] **Step 4: 테스트 통과 확인**
+
+Run: `cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock && python -m pytest app/test_webai_cache.py -v`
+Expected: PASS — 6개 모두 통과.
+
+- [ ] **Step 5: 커밋**
+
+```bash
+cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend
+git add stock/app/webai_cache.py stock/app/test_webai_cache.py
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+feat(stock): webai_cache module (TTLCache for SP-A2)
+
+3개의 TTLCache (portfolio 120s · news 600s · screener 180s) +
+헬퍼 함수. screener key는 mode + top_n + weights canonical hash로
+분기. 다음 커밋에서 /api/webai/portfolio·news-sentiment·screener/run
+3 endpoint에 적용.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+---
+
+## Task 4: NAS SP-A2 — `/api/webai/portfolio` 캐시 적용
+
+**Files:**
+- Modify: `C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock/app/main.py:419-422`
+
+- [ ] **Step 1: 현재 endpoint 코드 확인**
+
+`web-backend/stock/app/main.py` 419-422 line은 spec §10 SP-A2와 일치:
+```python
+@app.get("/api/webai/portfolio", dependencies=[Depends(verify_webai_key)])
+def get_webai_portfolio():
+    """web-ai 전용 portfolio (인증 필수, pnl_pct 비율 필드 추가)."""
+    return _augment_portfolio_with_pnl_pct(get_portfolio())
+```
+
+- [ ] **Step 2: 캐시 적용으로 교체**
+
+`web-backend/stock/app/main.py` 419-422 line을 다음으로 교체:
+
+```python
+@app.get("/api/webai/portfolio", dependencies=[Depends(verify_webai_key)])
+def get_webai_portfolio():
+    """web-ai 전용 portfolio (인증 필수, pnl_pct 비율 필드 추가).
+
+    SP-A2 server-side TTLCache 적용. V1+V2 동시 호출도 NAS에서 1회 계산.
+    """
+    cached = webai_cache.cache_get_portfolio()
+    if cached is not None:
+        return cached
+    result = _augment_portfolio_with_pnl_pct(get_portfolio())
+    webai_cache.cache_set_portfolio(result)
+    return result
+```
+
+- [ ] **Step 3: import 추가 (파일 상단)**
+
+`web-backend/stock/app/main.py` 파일 상단 import 블록 (다른 `from .xxx import` 들과 같은 위치)에 추가:
+
+```python
+from . import webai_cache
+```
+
+- [ ] **Step 4: 빠른 import sanity 체크**
+
+Run: `cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock && python -c "from app import main; print('OK')"` 2>&1 | tail -3
+
+(`cachetools` 미설치 환경에선 ImportError 가능 → 그 경우 `pip install cachetools` 후 재시도. 실제 검증은 NAS rebuild 후.)
+Expected: `OK` 또는 cachetools 누락 메시지 (의도된 상태).
+
+---
+
+## Task 5: NAS SP-A2 — `/api/webai/news-sentiment` 캐시 적용
+
+**Files:**
+- Modify: `C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock/app/main.py:467-470`
+
+- [ ] **Step 1: 캐시 적용**
+
+`web-backend/stock/app/main.py` 467-470 line을 다음으로 교체:
+
+```python
+@app.get("/api/webai/news-sentiment", dependencies=[Depends(verify_webai_key)])
+def get_webai_news_sentiment(date: str | None = None):
+    """web-ai 전용 news sentiment 일별 dump.
+
+    SP-A2 server-side TTLCache 적용. date 파라미터별로 별도 슬롯.
+    """
+    cached = webai_cache.cache_get_news(date)
+    if cached is not None:
+        return cached
+    result = _fetch_news_sentiment_dump(date)
+    webai_cache.cache_set_news(date, result)
+    return result
+```
+
+- [ ] **Step 2: import sanity 체크**
+
+Run: `cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock && python -c "from app import main; print('OK')" 2>&1 | tail -3`
+Expected: `OK`
+
+---
+
+## Task 6: NAS SP-A2 — `/api/stock/screener/run` 캐시 적용 (preview 모드만)
+
+**Files:**
+- Modify: `C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock/app/screener/router.py:173-...`
+
+- [ ] **Step 1: 현재 함수 확인 (참고)**
+
+`web-backend/stock/app/screener/router.py:173` 시작 `def post_run(body: schemas.RunRequest):` — 함수 본체는 mode 분기 후 _conn() + KIS 호출 등. 단, `mode == "auto"` 는 휴장일/실 운영 트리거이므로 캐시하지 않음 (매 호출이 다른 의미). `mode == "preview"` 는 frontend·web-ai 폴링용 → 캐시 적용.
+
+- [ ] **Step 2: 함수 진입부에 cache 분기 추가**
+
+`web-backend/stock/app/screener/router.py:173` `@router.post("/run", ...)` 의 `def post_run(...)` 본체 **첫 줄들에** 다음 캐시 분기 추가:
+
+변경 전 (line 173-179 근처):
+```python
+@router.post("/run", response_model=schemas.RunResponse)
+def post_run(body: schemas.RunRequest):
+    from .registry import NODE_REGISTRY as _NR, GATE_REGISTRY as _GR
+    started_at = dt.datetime.utcnow().isoformat()
+    with _conn() as c:
+        asof = _resolve_asof(body.asof, c)
+```
+
+변경 후:
+```python
+@router.post("/run", response_model=schemas.RunResponse)
+def post_run(body: schemas.RunRequest):
+    from .registry import NODE_REGISTRY as _NR, GATE_REGISTRY as _GR
+    # SP-A2 — preview 모드는 web-ai/frontend 폴링이라 캐시 적용.
+    # auto 모드는 실제 운영 트리거(휴장일 게이트 등)라 캐시 미적용.
+    if body.mode == "preview":
+        cached = webai_cache.cache_get_screener(body.mode, body.top_n, body.weights)
+        if cached is not None:
+            return cached
+    started_at = dt.datetime.utcnow().isoformat()
+    with _conn() as c:
+        asof = _resolve_asof(body.asof, c)
+```
+
+- [ ] **Step 3: 함수 끝 부분 — preview 결과를 캐시에 저장**
+
+`post_run`의 반환부 직전에 (preview 모드일 때만) 캐시 저장. `post_run` 함수는 결과를 `schemas.RunResponse(...)` 로 만들어 return하는 구조일 것. 정확한 return 위치 확인 후, return 직전에:
+
+`web-backend/stock/app/screener/router.py` `post_run` 함수의 마지막 return 직전에:
+
+```python
+    # SP-A2 — preview 모드 결과 캐시 저장.
+    if body.mode == "preview":
+        webai_cache.cache_set_screener(body.mode, body.top_n, body.weights, response)
+    return response
+```
+
+(`response` 라는 변수가 없으면, 기존 return 표현식을 `response = ...` 로 binding 후 위 코드 추가.)
+
+> **주의:** post_run의 정확한 return 라인을 먼저 확인. `grep -n "return " app/screener/router.py | head` 로 위치 파악 후 적용.
+
+- [ ] **Step 4: import 추가 (router.py 상단)**
+
+`web-backend/stock/app/screener/router.py` 상단 import 블록에 추가:
+
+```python
+from .. import webai_cache
+```
+
+- [ ] **Step 5: 빠른 import sanity 체크**
+
+Run: `cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock && python -c "from app.screener import router; print('OK')" 2>&1 | tail -3`
+Expected: `OK`
+
+---
+
+## Task 7: 통합 검증 — 기존 테스트 회귀 + SP-A2 신규 테스트
+
+**Files:** (조회만)
+
+- [ ] **Step 1: stock 전체 pytest 실행**
+
+Run: `cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend/stock && python -m pytest -v 2>&1 | tail -30`
+Expected: 기존 모든 테스트 + SP-A2 신규 6 tests 모두 PASS. **0 failed**.
+
+- [ ] **Step 2: 회귀 발견 시 처리**
+
+회귀가 발견되면:
+- import 누락 → `from . import webai_cache` 또는 `from .. import webai_cache` 위치 재확인
+- screener test가 cache hit으로 fail → test가 `_clear_all()` 또는 cache fixture 통해 격리되어 있는지 확인. 필요 시 conftest에 `autouse=True` cache reset fixture 추가:
+
+```python
+# conftest.py에 추가 (선택)
+import pytest
+from app import webai_cache
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def _reset_webai_cache():
+    webai_cache.PORTFOLIO_CACHE.clear()
+    webai_cache.NEWS_CACHE.clear()
+    webai_cache.SCREENER_CACHE.clear()
+    yield
+```
+
+- [ ] **Step 3: 커밋 (SP-A2 endpoint 통합 + 회귀 확인)**
+
+```bash
+cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend
+git add stock/app/main.py stock/app/screener/router.py
+# (필요 시) git add stock/app/conftest.py
+git commit -m "$(cat <<'EOF'
+feat(stock): apply webai_cache to portfolio/news/screener-preview (SP-A2)
+
+3 endpoint cache 적용 — /api/webai/portfolio, /api/webai/news-sentiment,
+/api/stock/screener/run (preview 모드만, auto는 캐시 미적용).
+V1+V2 동시 호출도 NAS에서 1회 계산. web-ai 측 SP-A1 캐시와 2-layer로
+작동하여 NAS 인바운드 부담 70% 감소 예상.
+
+Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
+EOF
+)"
+```
+
+---
+
+## Task 8: 양쪽 push + NAS deploy 트리거
+
+**Files:** 없음 (git 작업)
+
+- [ ] **Step 1: web-ai push**
+
+```bash
+cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-ai
+git push origin main
+```
+
+Expected: success. 인증 prompt 뜨면 자격증명 입력. 1회 실패 시 1회 재시도 (캐시 패턴).
+
+> **참고:** web-ai는 NAS deployer가 별도 webhook 없음 (Windows 머신 코드). push는 백업/이력 동기화 목적. 실제 적용은 V2 재시작 시점.
+
+- [ ] **Step 2: web-backend push (NAS deployer 트리거)**
+
+```bash
+cd C:/Users/jaeoh/Desktop/workspace/web-backend
+git push origin main
+```
+
+Expected: success. NAS deployer가 webhook 수신 → `git pull` → `docker compose build stock --no-cache` (cachetools 신규 설치) → `docker compose up -d stock`. 통상 2~3분 소요.
+
+- [ ] **Step 3: NAS stock 컨테이너 헬스 확인**
+
+```bash
+curl -s -o /dev/null -w "HTTP %{http_code}\n" https://gahusb.synology.me/api/stock/news -m 10
+```
+
+Expected: `HTTP 200`. (NAS deploy 완료 후 통상 30초 ~ 2분 대기 필요.)
+
+- [ ] **Step 4: webai 캐시 효과 확인 (선택)**
+
+연속 2회 호출 시 두 번째가 즉시 응답하는지 (cached):
+
+```bash
+# 인증키 필요. .env의 WEBAI_API_KEY 사용 또는 NAS에서 직접 호출.
+# Windows 로컬에서:
+# 첫 호출
+time curl -s -H "X-WebAI-Key: $WEBAI_API_KEY" https://gahusb.synology.me/api/webai/portfolio -o /dev/null
+# 즉시 두번째 (캐시 hit 기대, 첫 호출 < 1s + DB / 두번째 < 100ms)
+time curl -s -H "X-WebAI-Key: $WEBAI_API_KEY" https://gahusb.synology.me/api/webai/portfolio -o /dev/null
+```
+
+Expected: 두 번째 호출이 첫 번째보다 명확히 빠름 (DB·계산 skip).
+
+---
+
+## Self-Review
+
+### Spec 커버리지
+
+| Spec 요구사항 | 구현 Task |
+|---------------|-----------|
+| §4 SP-A1: web-ai 캐시 TTL 증가 (180/600/300) | Task 1 |
+| §4 SP-A2: NAS stock TTLCache | Task 2~7 |
+| §10 SP-A2: 3 endpoint (portfolio/news/screener) 적용 | Task 4 (portfolio), Task 5 (news), Task 6 (screener preview) |
+| §10 SP-A2: cachetools 의존성 | Task 2 |
+| §8: X-WebAI-Key 인증 (기존 verify_webai_key 유지) | 기존 dependency 그대로, 변경 없음 |
+| §6: server cache 별개 (Redis 캐시 옵션) | in-memory TTLCache 선택 (Redis는 SP-1 이후 도입 검토) |
+
+§4의 SP-A2는 `/api/webai/portfolio`, `/api/webai/news-sentiment`, `/api/stock/screener/run` 3건만 명시. 추가 endpoint 캐시는 out of scope (별도 plan에서).
+
+### Placeholder 스캔
+
+- TBD/TODO/"implement later" 패턴 없음 ✓
+- 모든 code step에 완전 코드 포함 ✓
+- Task 6에 한 가지 conditional ("`post_run`의 정확한 return 라인을 먼저 확인") — 이건 plan 실행 시 grep 명령으로 즉시 해결 가능한 단순 lookup이라 placeholder가 아님. 그러나 안전성 위해 helper note 그대로 유지.
+
+### Type consistency
+
+- `webai_cache.cache_get_portfolio()` / `cache_set_portfolio(value)` — Task 3에서 정의, Task 4에서 사용. 시그니처 일치 ✓
+- `cache_get_news(date)` — Task 3·5 일치 ✓
+- `cache_get_screener(mode, top_n, weights)` / `cache_set_screener(mode, top_n, weights, value)` — Task 3·6 일치 ✓
+- 변수명 `cached`, `result`, `payload` — 각 함수 안에서만 사용, 충돌 없음 ✓
+
+### 위험·주의
+
+- **NAS deployer rebuild**: `requirements.txt` 변경은 docker image rebuild 필요. deployer가 변경 감지 시 rebuild 트리거. 만약 deployer가 변경 미감지(예: requirements.txt만 변경 시 rebuild 안 함)라면 NAS에서 `docker compose build stock --no-cache && docker compose up -d stock` 수동 실행 필요.
+- **Cache stale**: TTL이 충분히 짧아 stale 문제 미미. portfolio 120s = web-ai 폴링 주기(1분) 2배. 변경 감지에 최대 2분 지연.
+- **Cache miss thunder herd**: V1+V2가 정확히 동시에 캐시 miss 시 KIS 동시 호출 가능. 현재 V1/V2 둘 다 정지 상태라 risk 0. 향후 재시작 시 KIS rate limit 모니터링 필요 (별도 plan 항목).
+
+---
+
+## 완료 후 다음 단계
+
+Plan-A 완료 후 spec §14 "차후 plan 작성 순서 권장"대로:
+
+1. **Plan-B-Base** — SP-1 (Redis) + SP-2 (WSL2)
+2. **Plan-B-Insta** — SP-3 + SP-4
+3. **Plan-B-Music** — SP-5 + SP-6
+4. **Plan-B-Video** — SP-7 + SP-8
+5. **Plan-B-Infra** — SP-9 + SP-10
+
+각각은 별도 brainstorm 없이 spec §10에서 직접 plan 작성 가능 (이미 명세 충분).