feat(insta-lab): 'minimal' design theme — 10 cards

README.md / STATUS.md가 blog-lab을 운영 중인 18700 포트 컨테이너로
설명하고 insta-lab/personal/packs-lab을 누락했던 문제 정리. CLAUDE.md를
source of truth로 다음을 갱신:

- 컨테이너 표 (11개로 정합화)
- 디렉토리 구조 (insta-lab/personal/packs-lab 추가)
- 빠른 시작 URL 표
- blog-lab 섹션 → insta-lab 파이프라인 설명
- agent-office 표 (InstaAgent + YouTubeResearcher 반영)
- 스케줄러 잡 목록 (09:00 Insta trends, 09:30 Insta extract, 16:30 screener 등)
- DB 표 (insta.db + personal.db + Supabase pack_files 추가)
- .env 예시 (YOUTUBE_DATA_API_KEY, ADMIN_API_KEY, INSTA_LAB_URL 등)
- STATUS 최근 작업: 2026-05-15~17 인스타 + 보안 fix 이력

.env.example

@@ -51,9 +51,14 @@ 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=
 
+# 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
@@ -119,5 +124,6 @@ PACK_DATA_PATH=./data/packs
 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).
+# 운영 NAS는 반드시 /volume1/docker/webpage/media/packs 같은 절대경로 설정.
-PACK_HOST_DIR=/volume1/docker/webpage/media/packs
+# 미설정 시 PACK_DATA_PATH로 fallback (로컬 개발용).
+PACK_HOST_DIR=/docker/webpage/media/packs

.gitignore

@@ -66,3 +66,11 @@ 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

README.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 # web-backend
 
 Synology NAS 기반 개인 웹 플랫폼 백엔드 모노레포.
-로또 분석, 주식 포트폴리오, AI 음악 생성, 블로그 마케팅, 부동산 청약, AI 에이전트 오피스, 여행 앨범을 하나의 Docker Compose 스택으로 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.
 
 ---
 
@@ -9,33 +9,37 @@ Synology NAS 기반 개인 웹 플랫폼 백엔드 모노레포.
 
 ```
 ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│  lotto-frontend (Nginx:8080)                                          │
+│  frontend (Nginx:8080)                                                │
 │  ├── 정적 SPA 서빙 (React + Vite)                                     │
 │  └── API 리버스 프록시                                                 │
-│       ├── /api/                  → lotto-backend:8000  (로또·블로그·투두)│
+│       ├── /api/                  → lotto:8000        (로또)             │
-│       ├── /api/stock/, /trade/   → stock:8000                     │
+│       ├── /api/stock/, /trade/   → stock:8000                          │
-│       ├── /api/portfolio         → stock:8000                     │
+│       ├── /api/portfolio         → stock:8000                          │
-│       ├── /api/music/            → music-lab:8000                     │
+│       ├── /api/music/            → music-lab:8000                      │
-│       ├── /api/blog-marketing/   → blog-lab:8000                      │
+│       ├── /api/insta/            → insta-lab:8000                      │
-│       ├── /api/realestate/       → realestate-lab:8000                │
+│       ├── /api/realestate/       → realestate-lab:8000                 │
-│       ├── /api/agent-office/     → agent-office:8000 (+ WebSocket)    │
+│       ├── /api/agent-office/     → agent-office:8000 (+ WebSocket)     │
-│       ├── /api/travel/           → travel-proxy:8000                  │
+│       ├── /api/profile/, /todos, /blog/ → personal:8000                │
-│       ├── /media/music/…          (nginx 직접 서빙, 생성 오디오)        │
+│       ├── /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                      │
+│       └── /webhook               → deployer:9000                       │
 └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
 ```
 
 | 컨테이너 | 포트 | 역할 |
 |---------|------|------|
-| `lotto-backend` | 18000 | 로또 데이터 수집·분석·추천 + 블로그·투두 API |
+| `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) |
+| `music-lab` | 18600 | AI 음악 생성 (Suno + 로컬 MusicGen 듀얼 프로바이더) + YouTube 수익화 |
-| `blog-lab` | 18700 | 블로그 마케팅 수익화 (키워드→글 생성→리뷰→발행) |
+| `insta-lab` | 18700 | 인스타 카드 피드 자동 생성 (뉴스→키워드→10페이지 카드, Playwright) |
-| `realestate-lab` | 18800 | 청약 공고 자동 수집·프로필 매칭 |
+| `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 |
-| `lotto-frontend` | 8080 | SPA 서빙 + 리버스 프록시 |
+| `frontend` | 8080 | SPA 서빙 + 리버스 프록시 |
 | `webpage-deployer` | 19010 | Gitea Webhook → 자동 배포 |
 
 ---
@@ -44,12 +48,14 @@ Synology NAS 기반 개인 웹 플랫폼 백엔드 모노레포.
 
 ```
 web-backend/
-├── backend/              # lotto-backend (로또·블로그·투두)
+├── lotto/                # 로또 추천·통계·시뮬레이션
-├── stock/            # 주식·포트폴리오
+├── stock/                # 주식·포트폴리오·KIS 연동
-├── music-lab/            # AI 음악 생성
+├── music-lab/            # AI 음악 생성 + YouTube 수익화
-├── blog-lab/             # 블로그 마케팅 파이프라인
+├── insta-lab/            # 인스타 카드 피드 자동 생성 (Playwright)
-├── realestate-lab/       # 청약 자동 수집·매칭
+├── 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
@@ -74,12 +80,14 @@ curl http://localhost:18500/health
 | 서비스 | 로컬 URL |
 |--------|----------|
 | Frontend + API | http://localhost:8080 |
-| lotto-backend | http://localhost:18000 |
+| lotto | http://localhost:18000 |
 | stock | http://localhost:18500 |
 | music-lab | http://localhost:18600 |
-| blog-lab | http://localhost:18700 |
+| 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 |
 
 ---
@@ -123,20 +131,23 @@ curl http://localhost:18500/health
 - **라이브러리**: 생성 파일은 `/app/data/music/`에 저장되고 Nginx가 `/media/music/`으로 직접 서빙
 - **가사 도구**: 저장·편집·타임스탬프 기반 가라오케 동기
 
-### 4. blog-lab (`/api/blog-marketing/`)
+### 4. insta-lab (`/api/insta/`)
 
-블로그 마케팅 수익화 4단계 파이프라인 (`draft → marketed → reviewed → published`).
+인스타그램 카드 피드 자동 생성 — 뉴스 모니터링 → 키워드 추출 → 10페이지 카드 카피·PNG 렌더 → 텔레그램 푸시 → 사용자 수동 업로드.
 
 ```
-리서치(Naver Search + 상위 블로그 본문 크롤링)
+NAVER 뉴스 + YouTube 인기 (외부 트렌드)
-  → 작가(AI 초안 생성)
+  → 카테고리별 빈도 + Claude Haiku 정제 → 트렌딩 키워드
-    → 마케터(전환율 강화 + 브랜드 링크 삽입)
+    → 사용자가 키워드 선택
-      → 평가자(6기준×10점, 42/60 통과 시 published)
+      → Claude Sonnet으로 10페이지 카피 추론 (커버 1 + 본문 8 + CTA 1)
+        → Jinja2 + Playwright 1080×1350 PNG 10장 렌더
+          → 텔레그램 미디어 그룹 + 추천 캡션·해시태그
 ```
 
-- **AI 엔진**: Claude API (`claude-sonnet-4-20250514`)
+- **AI 엔진**: Claude Sonnet (카피) + Claude Haiku (키워드 분류)
-- **키워드 분석**: 네이버 검색(블로그+쇼핑) API + 경쟁도/기회 점수
+- **데이터 소스**: NAVER 뉴스 검색 + YouTube Data API v3 mostPopular(KR)
-- **수익 추적**: 포스트별 월간 클릭/구매/수익 기록
+- **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
 
 ### 5. realestate-lab (`/api/realestate/`)
@@ -152,7 +163,7 @@ curl http://localhost:18500/health
 
 AI 에이전트 가상 오피스 — 2D 픽셀아트 사무실에서 4명의 에이전트가 실제 작업을 수행한다.
 
-- **아키텍처**: stock / music-lab / blog-lab / realestate-lab 기존 API를 서비스 프록시로 호출 (직접 DB 접근 없음)
+- **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
@@ -165,22 +176,28 @@ AI 에이전트 가상 오피스 — 2D 픽셀아트 사무실에서 4명의 에
 |---------|--------|-----|----------|
 | 📈 **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 |
-| ✍️ **블로그 마케터** (`blog`) | 10:00 매일 | ✅ 발행 | 트렌드 키워드 1개 선택 → 리서치→작가→마케터→평가 자동 실행 → 점수·본문을 텔레그램 승인 요청 → 승인 시 `published` 전환, 거절 시 재생성 |
+| 🎴 **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`) | 09:15 매일 | — | realestate-lab 수집 트리거 → 신규 매칭 상위 5건 + 대시보드 요약을 텔레그램 리포트 (읽음 처리 자동) |
+| 🏢 **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`
-**Blog** — `research {keyword}`, `add_trend_keyword`, `list_trend_keywords`
+**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
-- 09:15 — Realestate: 매칭 리포트
+- 08:00 평일 — Stock: AI 뉴스 sentiment 분석
-- 10:00 — Blog: 자동 파이프라인 (리서치→생성→리뷰→승인 대기)
+- 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/`)
@@ -265,13 +282,15 @@ git push → Gitea → X-Gitea-Signature (HMAC SHA256)
 
 | DB | 소유 서비스 | 주요 테이블 |
 |----|------------|-----------|
-| `lotto.db` | lotto-backend | draws, recommendations, simulation_runs/candidates, best_picks, purchase_history, strategy_performance/weights, weekly_reports, lotto_briefings, todos, blog_posts |
+| `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) |
+| `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 |
-| `blog_marketing.db` | blog-lab | keyword_analyses, blog_posts, brand_links, commissions, generation_tasks, prompt_templates |
+| `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 |
 
 ---
 
@@ -292,33 +311,50 @@ PGID=1000
 WINDOWS_AI_SERVER_URL=http://192.168.45.59:8000
 WEBHOOK_SECRET=your_secret_here
 
-# LLM (stock, blog-lab, agent-office 공통)
+# 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
 
-# blog-lab
+# 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
-BLOG_LAB_URL=http://blog-lab:8000
+INSTA_LAB_URL=http://insta-lab:8000
 REALESTATE_LAB_URL=http://realestate-lab:8000
+
+# personal (포트폴리오 편집 인증)
+PORTFOLIO_EDIT_PASSWORD=
 ```
 
 ---

STATUS.md

@@ -1,40 +1,42 @@
 # web-backend — 구현 현황 & 로드맵
 
-> 최종 갱신: 2026-05-07
+> 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 (10개)
+### 1-1. 운영 중인 컨테이너 (11개)
 
 | 서비스 | 포트 | 상태 | 핵심 기능 |
 |--------|------|------|-----------|
-| `lotto-backend` | 18000 | ✅ | 로또 추천·통계·리포트·구매내역 + 블로그·투두 |
+| `lotto` | 18000 | ✅ | 로또 추천·통계·리포트·구매내역·AI 큐레이터 |
-| `stock` | 18500 | ✅ | 주식 뉴스·지수·트레이딩·포트폴리오·자산 스냅샷 |
+| `stock` | 18500 | ✅ | 주식 뉴스·지수·트레이딩·포트폴리오·자산 스냅샷·스크리너 |
 | `music-lab` | 18600 | ✅ | Suno + MusicGen + YouTube 수익화 + 컴파일 |
-| `blog-lab` | 18700 | ✅ | 블로그 마케팅 수익화 파이프라인 |
+| `insta-lab` | 18700 | ✅ | 인스타 카드 피드 자동 생성 (NAVER + YouTube 트렌드 → 10페이지 카드, Playwright) |
-| `realestate-lab` | 18800 | ✅ | 청약 수집·5티어 매칭·매칭 알림 |
+| `realestate-lab` | 18800 | ✅ | 청약 수집·5티어 매칭·매칭 알림 push |
-| `agent-office` | 18900 | ✅ | AI 에이전트 (WebSocket + 텔레그램 + YouTubeResearcher) |
+| `personal` | 18850 | ✅ | 포트폴리오·블로그·투두 통합 (개인 서비스) |
-| `packs-lab` | 18950 | ✅ | NAS 자료 다운로드 자동화 (HMAC + Supabase) — 2026-05-05 |
+| `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 |
-| `nginx` | 8080 | ✅ | SPA + 리버스 프록시 (5GB body limit) |
+| `frontend` (nginx) | 8080 | ✅ | SPA + 리버스 프록시 (5GB body limit, 인스타 라우팅 포함) |
-| `webpage-deployer` | 19010 | ✅ | Gitea Webhook 자동 배포 |
+| `webpage-deployer` | 19010 | ✅ | Gitea Webhook 자동 배포 (BUILDKIT timeout 600s, healthcheck via docker inspect) |
 
-### 1-2. 최근 큰 작업 (2026-04 ~ 05)
+### 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) |
+| 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 |
-| 2026-04-24 | travel-proxy | 갤러리 리디자인 + 성능 개선 (썸네일/페이지네이션) |
+| 2026-04-15 | lotto | AI 큐레이터 (Claude 기반 주간 브리핑 자동 생성) |
-| 2026-04-15 | lotto-backend | AI 큐레이터 (Claude 기반 주간 브리핑 자동 생성) |
-| 2026-04-08 | music-lab | Suno enhancement + MusicGen 통합 |
-| 2026-04-06 | blog-lab | 마케팅 파이프라인 (research → generate → market → review) |
 
 ### 1-3. 인프라 / DX
 

docker-compose.yml

@@ -100,6 +100,7 @@ services:
       - 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
       - CORS_ALLOW_ORIGINS=${CORS_ALLOW_ORIGINS:-http://localhost:3007,http://localhost:8080}

insta-lab/Dockerfile

@@ -16,7 +16,8 @@ RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
  && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
 COPY requirements.txt .
-RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+# --timeout 600 --retries 5: NAS 느린 네트워크/CPU에서 pip 다운로드 timeout 방지
+RUN pip install --no-cache-dir --timeout 600 --retries 5 -r requirements.txt
 RUN playwright install chromium
 
 COPY . .

insta-lab/app/config.py

@@ -2,6 +2,7 @@ import os
 
 NAVER_CLIENT_ID = os.getenv("NAVER_CLIENT_ID", "")
 NAVER_CLIENT_SECRET = os.getenv("NAVER_CLIENT_SECRET", "")
+YOUTUBE_DATA_API_KEY = os.getenv("YOUTUBE_DATA_API_KEY", "")
 ANTHROPIC_API_KEY = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", "")
 ANTHROPIC_MODEL_HAIKU = os.getenv("ANTHROPIC_MODEL_HAIKU", "claude-haiku-4-5-20251001")
 ANTHROPIC_MODEL_SONNET = os.getenv("ANTHROPIC_MODEL_SONNET", "claude-sonnet-4-6")

insta-lab/app/main.py

@@ -265,7 +265,7 @@ async def _bg_collect_trends(task_id: str, categories: list[str]):
     try:
         db.update_task(task_id, "processing", 10, "외부 트렌드 수집 중")
         result = trend_collector.collect_all(categories)
-        msg = f"naver:{result['naver_popular']}, google:{result['google_trends']}"
+        msg = f"naver:{result['naver_popular']}, youtube:{result['youtube_trending']}"
         db.update_task(task_id, "succeeded", 100, msg, result_id=sum(result.values()))
     except Exception as e:
         logger.exception("trends collect failed")

insta-lab/app/trend_collector.py

@@ -1,6 +1,10 @@
-"""외부 트렌드 수집 — NAVER 인기 + Google Trends + LLM 카테고리 분류.
+"""외부 트렌드 수집 — NAVER 인기 + YouTube 인기 영상 + LLM 카테고리 분류.
 
-Phase B Task 3: Google Trends integration via pytrends + Anthropic Haiku 분류 캐시 (24h TTL).
+NAVER: 카테고리별 시드 키워드로 인기 검색 → 빈도 상위 추출.
+YouTube: Google Trends 비공식 endpoint(RSS / dailytrends JSON)가 모두 404 폐기되어
+대체로 YouTube Data API v3 (`videos.list?chart=mostPopular&regionCode=KR`) 사용.
+무료 일일 quota 10000, 한국 region 지원, 인기 영상 50개 제목에서 트렌드 추출.
+LLM 분류 결과는 24h in-memory 캐시.
 """
 
 import json
@@ -11,11 +15,10 @@ from typing import Any, Dict, List, Optional
 
 import requests
 from anthropic import Anthropic
-from pytrends.request import TrendReq
 
 from .config import (
     NAVER_CLIENT_ID, NAVER_CLIENT_SECRET, DEFAULT_CATEGORY_SEEDS,
-    ANTHROPIC_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL_HAIKU,
+    ANTHROPIC_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL_HAIKU, YOUTUBE_DATA_API_KEY,
 )
 from . import db
 from .news_collector import _clean
@@ -29,16 +32,46 @@ _NAVER_HEADERS = {
     "X-Naver-Client-Secret": NAVER_CLIENT_SECRET,
 }
 
+YOUTUBE_TRENDING_URL = "https://www.googleapis.com/youtube/v3/videos"
+# YouTube 제목 정제: 대괄호·이모지·과도한 길이 제거 후 카드 주제로 적합한 키워드 형태
+_TITLE_BRACKET_RE = re.compile(r"[\[【「『\(][^\]】」』\)]{0,30}[\]】」』\)]")
+_EMOJI_RE = re.compile(
+    r"["
+    r"\U0001F300-\U0001FAFF"   # symbols & pictographs, etc.
+    r"\U00002600-\U000027BF"   # misc symbols, dingbats
+    r"\U0001F1E6-\U0001F1FF"   # regional indicator
+    r"]"
+)
+_TITLE_MAX_LEN = 60
+
+_PLACEHOLDER_SEEDS = {"...", "…", "tbd", "todo", "placeholder", "example"}
+
+
+def _is_valid_seed(s: str) -> bool:
+    """프롬프트 템플릿에 placeholder/빈 값이 들어가 NAVER에 400을 유발하는 일을 막는 가드."""
+    if not s:
+        return False
+    s = s.strip()
+    if len(s) < 2:
+        return False
+    if s.lower() in _PLACEHOLDER_SEEDS:
+        return False
+    return True
+
 
 def _seeds_for(category: str) -> List[str]:
+    """category_seeds 프롬프트 템플릿이 있으면 사용, 없거나 모두 invalid면 config DEFAULT 폴백."""
     pt = db.get_prompt_template("category_seeds")
     if pt and pt.get("template"):
         try:
             data = json.loads(pt["template"])
             if category in data:
-                return list(data[category])
+                filtered = [s for s in (data[category] or []) if _is_valid_seed(s)]
-        except Exception:
+                if filtered:
-            pass
+                    return filtered
+                logger.warning("category_seeds[%s]에 유효한 시드 없음 → DEFAULT 폴백", category)
+        except Exception as e:
+            logger.warning("category_seeds JSON 파싱 실패 → DEFAULT 폴백: %s", e)
     return list(DEFAULT_CATEGORY_SEEDS.get(category, []))
 
 
@@ -142,36 +175,70 @@ def classify_keyword(keyword: str) -> str:
     return cat
 
 
-# ── Google Trends ─────────────────────────────────────────────────────────────
+# ── YouTube Trending ──────────────────────────────────────────────────────────
+# YouTube Data API v3 videos.list?chart=mostPopular&regionCode=KR
+# 한국 인기 영상 50개 제목에서 카드 주제로 적합한 키워드 추출.
 
-def fetch_google_trends() -> List[Dict[str, Any]]:
+def _clean_yt_title(title: str) -> str:
-    """pytrends 한국 daily trending searches. 실패 시 빈 리스트."""
+    """[공식]·【속보】·🔥 등 제거 후 60자 이내로 자른다."""
+    if not title:
+        return ""
+    cleaned = _TITLE_BRACKET_RE.sub("", title)
+    cleaned = _EMOJI_RE.sub("", cleaned)
+    cleaned = re.sub(r"\s+", " ", cleaned).strip()
+    return cleaned[:_TITLE_MAX_LEN]
+
+
+def fetch_youtube_trending() -> List[Dict[str, Any]]:
+    """YouTube Data API v3 mostPopular (한국, 50개). API 키 없거나 호출 실패 시 빈 리스트."""
+    if not YOUTUBE_DATA_API_KEY:
+        logger.info("YOUTUBE_DATA_API_KEY 미설정 — youtube_trending skip")
+        return []
     try:
-        pytrends = TrendReq(hl="ko-KR", tz=540)
+        resp = requests.get(
-        df = pytrends.trending_searches(pn="south_korea")
+            YOUTUBE_TRENDING_URL,
+            params={
+                "part": "snippet",
+                "chart": "mostPopular",
+                "regionCode": "KR",
+                "maxResults": 50,
+                "key": YOUTUBE_DATA_API_KEY,
+            },
+            timeout=15,
+        )
+        resp.raise_for_status()
+        videos = resp.json().get("items", []) or []
     except Exception as e:
-        logger.warning("Google Trends fetch failed: %s", e)
+        logger.warning("YouTube trending fetch failed: %s", e)
         return []
 
     items: List[Dict[str, Any]] = []
-    for idx, row in df.iterrows():
+    seen = set()
-        kw = str(row.iloc[0]).strip()
+    total = max(1, len(videos))
-        if not kw:
+    for idx, v in enumerate(videos):
+        title = (v.get("snippet") or {}).get("title", "")
+        kw = _clean_yt_title(title)
+        if not kw or kw in seen:
             continue
-        cat = classify_keyword(kw)
+        seen.add(kw)
-        rank_score = round(max(0.0, 1.0 - (idx / max(1, len(df)))), 4)
+        try:
+            cat = classify_keyword(kw)
+        except Exception as e:
+            logger.warning("classify_keyword(%s) 실패: %s", kw, e)
+            cat = "uncategorized"
+        rank_score = round(max(0.0, 1.0 - (idx / total)), 4)
         items.append({
             "keyword": kw,
             "category": cat,
-            "source": "google_trends",
+            "source": "youtube_trending",
             "score": rank_score,
             "articles_count": 0,
         })
     return items
 
 
-def collect_google_trends() -> int:
+def collect_youtube_trending() -> int:
-    items = fetch_google_trends()
+    items = fetch_youtube_trending()
     for it in items:
         db.add_external_trend(it)
     return len(items)
@@ -179,5 +246,5 @@ def collect_google_trends() -> int:
 
 def collect_all(categories: List[str]) -> Dict[str, int]:
     naver_n = collect_naver_popular_for(categories)
-    google_n = collect_google_trends()
+    yt_n = collect_youtube_trending()
-    return {"naver_popular": naver_n, "google_trends": google_n}
+    return {"naver_popular": naver_n, "youtube_trending": yt_n}

insta-lab/requirements.txt

@@ -7,4 +7,3 @@ jinja2>=3.1.4
 playwright==1.48.0
 pytest>=8.0
 pytest-asyncio>=0.24
-pytrends>=4.9

insta-lab/tests/test_main_trends.py

@@ -59,7 +59,7 @@ def test_collect_trends_kicks_background(client, monkeypatch):
 
     def fake_collect_all(cats):
         captured["called"] = True
-        return {"naver_popular": 3, "google_trends": 2}
+        return {"naver_popular": 3, "youtube_trending": 2}
 
     monkeypatch.setattr(trend_collector, "collect_all", fake_collect_all)
     resp = client.post("/api/insta/trends/collect", json={})

insta-lab/tests/test_trend_collector.py

@@ -77,45 +77,84 @@ def test_classify_keyword_with_cache(monkeypatch):
     assert calls["n"] == 1
 
 
-def test_fetch_google_trends_parses_and_classifies(tmp_db, monkeypatch):
+def test_fetch_youtube_trending_parses_and_cleans_titles(tmp_db, monkeypatch):
-    class FakePyTrends:
+    """YouTube Data API mostPopular 응답 → 제목 정제 + 분류."""
-        def __init__(self, *_a, **_kw):
+    monkeypatch.setattr(trend_collector, "YOUTUBE_DATA_API_KEY", "fake_key")
-            pass
+    payload = {
+        "items": [
+            {"snippet": {"title": "[속보] 기준금리 인상 단행 🔥"}},
+            {"snippet": {"title": "(공식) BTS 컴백 무대 🎤"}},
+            {"snippet": {"title": "스트레스 관리 5가지 방법"}},
+            # 중복 제목 — 중복 제거 확인
+            {"snippet": {"title": "[속보] 기준금리 인상 단행 🔥"}},
+        ]
+    }
+    fake_resp = MagicMock()
+    fake_resp.json.return_value = payload
+    fake_resp.raise_for_status.return_value = None
+    monkeypatch.setattr(trend_collector.requests, "get", lambda *a, **kw: fake_resp)
+    monkeypatch.setattr(
+        trend_collector, "classify_keyword",
+        lambda kw: ("economy" if "금리" in kw else
+                    "celebrity" if "BTS" in kw else
+                    "psychology" if "스트레스" in kw else "uncategorized"),
+    )
 
-        def trending_searches(self, pn="south_korea"):
+    trends = trend_collector.fetch_youtube_trending()
-            import pandas as pd
+    keywords = [t["keyword"] for t in trends]
-            return pd.DataFrame({"0": ["기준금리", "BTS 컴백", "스트레스 관리"]})
+    assert "기준금리 인상 단행" in keywords  # 대괄호·이모지 제거
+    assert "BTS 컴백 무대" in keywords  # 괄호 제거
+    assert "스트레스 관리 5가지 방법" in keywords  # 그대로
+    assert len(trends) == 3  # 중복 제거됨
+    assert all(t["source"] == "youtube_trending" for t in trends)
 
-    monkeypatch.setattr(trend_collector, "TrendReq", FakePyTrends)
-    monkeypatch.setattr(trend_collector, "classify_keyword",
-                        lambda kw: {"기준금리": "economy", "BTS 컴백": "celebrity",
-                                    "스트레스 관리": "psychology"}.get(kw, "uncategorized"))
 
-    trends = trend_collector.fetch_google_trends()
+def test_fetch_youtube_trending_no_api_key_returns_empty(monkeypatch):
-    by_kw = {t["keyword"]: t for t in trends}
+    monkeypatch.setattr(trend_collector, "YOUTUBE_DATA_API_KEY", "")
-    assert by_kw["기준금리"]["category"] == "economy"
+    out = trend_collector.fetch_youtube_trending()
-    assert by_kw["BTS 컴백"]["category"] == "celebrity"
+    assert out == []
-    assert by_kw["스트레스 관리"]["category"] == "psychology"
+
-    assert all(t["source"] == "google_trends" for t in trends)
+
+def test_fetch_youtube_trending_graceful_on_api_failure(monkeypatch):
+    monkeypatch.setattr(trend_collector, "YOUTUBE_DATA_API_KEY", "fake_key")
+    fake_resp = MagicMock()
+    fake_resp.raise_for_status.side_effect = RuntimeError("quota exceeded")
+    monkeypatch.setattr(trend_collector.requests, "get", lambda *a, **kw: fake_resp)
+    out = trend_collector.fetch_youtube_trending()
+    assert out == []
 
 
 def test_collect_all_invokes_both_sources(tmp_db, monkeypatch):
     monkeypatch.setattr(trend_collector, "collect_naver_popular_for",
                         lambda cats: 5)
-    monkeypatch.setattr(trend_collector, "collect_google_trends",
+    monkeypatch.setattr(trend_collector, "collect_youtube_trending",
                         lambda: 3)
     out = trend_collector.collect_all(["economy"])
-    assert out == {"naver_popular": 5, "google_trends": 3}
+    assert out == {"naver_popular": 5, "youtube_trending": 3}
 
 
-def test_fetch_google_trends_graceful_on_pytrends_failure(monkeypatch):
+def test_seeds_for_filters_placeholder(tmp_db, monkeypatch):
-    class FakePyTrends:
+    """category_seeds 템플릿에 placeholder '...'가 들어가도 DEFAULT 폴백."""
-        def __init__(self, *_a, **_kw):
+    from app import db as db_module
-            pass
+    db_module.upsert_prompt_template(
+        "category_seeds",
+        '{"economy": ["...", "…", "a", "real_keyword"]}',
+        "test",
+    )
+    out = trend_collector._seeds_for("economy")
+    # '...', '…', 'a'(2자 미만)는 필터링되고 'real_keyword'만 남음
+    assert out == ["real_keyword"]
 
-        def trending_searches(self, pn="south_korea"):
-            raise RuntimeError("rate limited")
 
-    monkeypatch.setattr(trend_collector, "TrendReq", FakePyTrends)
+def test_seeds_for_falls_back_when_all_invalid(tmp_db, monkeypatch):
-    out = trend_collector.fetch_google_trends()
+    """모든 시드가 invalid면 DEFAULT_CATEGORY_SEEDS 폴백."""
-    assert out == []
+    from app import db as db_module
+    db_module.upsert_prompt_template(
+        "category_seeds",
+        '{"economy": ["...", "TBD", ""]}',
+        "test",
+    )
+    out = trend_collector._seeds_for("economy")
+    # DEFAULT_CATEGORY_SEEDS["economy"] 가 반환되어야 함
+    from app.config import DEFAULT_CATEGORY_SEEDS
+    assert out == list(DEFAULT_CATEGORY_SEEDS["economy"])

packs-lab/app/routes.py

@@ -133,8 +133,12 @@ async def sign_link(
 
     # 경로 안전: PACK_HOST_DIR(NAS 호스트 절대경로) 하위인지 확인.
     # file_path는 upload 라우트가 Supabase에 저장한 호스트경로 그대로 전달되어 DSM API에 사용됨.
+    # str.startswith는 '/foo/packs' 와 '/foo/packs_evil' 같은 sibling 경로를 통과시키므로
+    # Path.relative_to로 엄격하게 컴포넌트 단위 검증한다 (CODE_REVIEW F1).
     abs_path = Path(payload.file_path).resolve()
-    if not str(abs_path).startswith(str(PACK_HOST_DIR)):
+    try:
+        abs_path.relative_to(PACK_HOST_DIR.resolve())
+    except ValueError:
         raise HTTPException(status_code=400, detail="허용된 경로 외부")
 
     try:

packs-lab/tests/test_routes.py

@@ -60,6 +60,29 @@ def test_sign_link_path_outside_base():
     assert r.status_code == 400
 
 
+def test_sign_link_rejects_sibling_path():
+    """PACK_HOST_DIR='/foo/packs' 일 때 '/foo/packs_evil/x.mp4' 같이 prefix만
+    통과하는 sibling 경로는 거부해야 한다 (CODE_REVIEW F1, path traversal 변형).
+
+    기존 str.startswith 방식은 trailing slash가 없어 sibling 경로를 통과시킴.
+    relative_to 기반 검증으로 교체되어야 통과한다.
+    """
+    import json as _json
+    from pathlib import Path
+    base_resolved = Path("/foo/packs").resolve()
+    # base의 자식이 아닌 sibling 경로 (예: /foo/packs_evil/...)
+    sibling_posix = (base_resolved.parent / f"{base_resolved.name}_evil" / "x.mp4").as_posix()
+    with patch("app.routes.PACK_HOST_DIR", base_resolved):
+        body = _json.dumps(
+            {"file_path": sibling_posix, "expires_in_seconds": 14400}
+        ).encode()
+        r = client.post("/api/packs/sign-link", content=body, headers=_signed(body))
+    assert r.status_code == 400, (
+        f"sibling 경로 '{sibling_posix}'가 허용됨 (status={r.status_code}) "
+        f"— path traversal 가능성"
+    )
+
+
 def test_upload_invalid_token():
     r = client.post(
         "/api/packs/upload",

scripts/deploy.sh

@@ -1,6 +1,14 @@
 #!/bin/bash
 set -euo pipefail
 
+# ── docker / compose / buildkit timeout 늘리기 ──
+# NAS Celeron J4025에서 pip install·chromium 다운로드 등 무거운 RUN step이
+# 기본 timeout(2분)에 걸려 webhook 자동 배포가 "DeadlineExceeded"로 끝나는 일이
+# 있어 10분으로 상향. 호스트 셸 + deployer 컨테이너 둘 다에 적용됨.
+export COMPOSE_HTTP_TIMEOUT=600
+export DOCKER_CLIENT_TIMEOUT=600
+export BUILDKIT_STEP_LOG_MAX_SIZE=-1
+
 # ── 동시 배포 방지 (flock) ──
 exec 200>/tmp/deploy.lock
 flock -n 200 || { echo "Deploy already running, skipping"; exit 0; }

stock/app/main.py

@@ -47,13 +47,30 @@ scheduler = BackgroundScheduler(timezone=os.getenv("TZ", "Asia/Seoul"))
 # Windows AI Server URL (NAS .env에서 설정)
 WINDOWS_AI_SERVER_URL = os.getenv("WINDOWS_AI_SERVER_URL", "http://192.168.0.5:8000")
 
-# Admin API Key 인증
+# Admin API Key 인증 — /api/trade/* 보호 (CODE_REVIEW F2)
+# 빈 키 + 명시적 dev flag 없으면 503으로 거부. 운영 .env에 ADMIN_API_KEY 누락 시
+# 무인증 통과되던 버그 차단.
 ADMIN_API_KEY = os.getenv("ADMIN_API_KEY", "")
 
 def verify_admin(x_admin_key: str = Header(None)):
-    """admin/trade 엔드포인트 보호용 API 키 검증"""
+    """admin/trade 엔드포인트 보호용 API 키 검증.
+
+    - ADMIN_API_KEY 설정됨 + 키 일치 → 통과
+    - ADMIN_API_KEY 설정됨 + 키 불일치 → 401 Unauthorized
+    - ADMIN_API_KEY 미설정 + ALLOW_UNAUTHENTICATED_ADMIN=true → 통과 (개발 모드)
+    - ADMIN_API_KEY 미설정 + dev flag 없음 → 503 (보호 강화, 운영 .env 누락 차단)
+    """
     if not ADMIN_API_KEY:
-        return  # 키 미설정 시 인증 비활성화 (개발 환경)
+        if os.getenv("ALLOW_UNAUTHENTICATED_ADMIN", "false").lower() == "true":
+            return  # 개발 환경 명시적 허용
+        raise HTTPException(
+            status_code=503,
+            detail=(
+                "admin endpoint protected — ADMIN_API_KEY not configured. "
+                "Set ADMIN_API_KEY in .env, or set ALLOW_UNAUTHENTICATED_ADMIN=true "
+                "for development only."
+            ),
+        )
     if x_admin_key != ADMIN_API_KEY:
         raise HTTPException(status_code=401, detail="Unauthorized")
 

stock/pytest.ini

@@ -0,0 +1,3 @@
+[pytest]
+pythonpath = .
+asyncio_mode = auto

stock/tests/test_admin_auth.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+"""verify_admin 보안 강화 회귀 테스트 (CODE_REVIEW F2).
+
+운영 .env에서 ADMIN_API_KEY가 누락되면 /api/trade/balance, /api/trade/order
+인증이 무력화되는 버그를 막기 위한 가드.
+"""
+import os
+from unittest.mock import patch
+
+import pytest
+from fastapi import HTTPException
+
+from app import main as stock_main
+
+
+def test_verify_admin_rejects_when_key_missing_and_no_dev_flag(monkeypatch):
+    """ADMIN_API_KEY 미설정 + ALLOW_UNAUTHENTICATED_ADMIN 미설정 → 503."""
+    monkeypatch.setattr(stock_main, "ADMIN_API_KEY", "")
+    monkeypatch.delenv("ALLOW_UNAUTHENTICATED_ADMIN", raising=False)
+    with pytest.raises(HTTPException) as exc_info:
+        stock_main.verify_admin(x_admin_key=None)
+    assert exc_info.value.status_code == 503
+    assert "ADMIN_API_KEY" in exc_info.value.detail
+
+
+def test_verify_admin_allows_when_key_missing_with_dev_flag(monkeypatch):
+    """ADMIN_API_KEY 미설정 + ALLOW_UNAUTHENTICATED_ADMIN=true → 통과 (개발 모드)."""
+    monkeypatch.setattr(stock_main, "ADMIN_API_KEY", "")
+    monkeypatch.setenv("ALLOW_UNAUTHENTICATED_ADMIN", "true")
+    stock_main.verify_admin(x_admin_key=None)  # 예외 없으면 통과
+
+
+def test_verify_admin_rejects_wrong_key(monkeypatch):
+    """ADMIN_API_KEY 설정 + 잘못된 키 → 401 (regression)."""
+    monkeypatch.setattr(stock_main, "ADMIN_API_KEY", "secret123")
+    with pytest.raises(HTTPException) as exc_info:
+        stock_main.verify_admin(x_admin_key="wrong")
+    assert exc_info.value.status_code == 401
+
+
+def test_verify_admin_allows_correct_key(monkeypatch):
+    """ADMIN_API_KEY 설정 + 올바른 키 → 통과 (regression)."""
+    monkeypatch.setattr(stock_main, "ADMIN_API_KEY", "secret123")
+    stock_main.verify_admin(x_admin_key="secret123")  # 예외 없으면 통과