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e3348da642 docs(insta-trends): 외부 트렌드 + 카테고리 가중치 설계
NAVER 인기 + Google Trends 두 source 수집, account_preferences로 카테고리
가중치 모델, 가중치 기반 키워드 추출 알고리즘, Insta 페이지 Cards/Trends
탭 분리.
2026-05-16 17:30:45 +09:00
088bbaa097 fix(deploy): use docker inspect for healthcheck (호스트/컨테이너 둘 다 동작)
기존 curl http://lotto:8000/health은 deployer 컨테이너 내부에서만
Docker DNS가 'lotto'를 해석. 호스트 셸에서 sudo bash로 직접 실행 시
DNS 해석 실패해 모든 서비스가 HEALTH_FAIL로 오판정. docker inspect로
이미 정의된 compose healthcheck 결과를 직접 조회하도록 변경. starting
상태는 최대 60초 대기 후 최종 판정.
2026-05-16 02:11:38 +09:00
be322557ee fix(insta-lab): pin to bookworm + manual Chromium deps (drop --with-deps)
python:3.12-slim이 trixie(Debian 13)로 옮겨가면서 Playwright 1.48의
--with-deps가 ttf-ubuntu-font-family / ttf-unifont 등 ubuntu20.04
fallback 패키지를 시도하다 apt 실패 → Docker build exit 100.

해결: python:3.12-slim-bookworm 명시(Debian 12, Playwright 공식 지원)
+ Chromium 런타임 라이브러리 직접 apt 설치 + --with-deps 제거.
2026-05-16 01:58:53 +09:00
70438caa1f fix(scripts): blog-lab → insta-lab in deploy/healthcheck service lists
배포 스크립트 hardcoded 서비스 리스트가 blog-lab을 참조해 머지 후
첫 webhook 배포가 rsync(/repo/blog-lab 없음) + docker compose
(서비스 미정의) 양쪽에서 실패. SERVICES/BUILD_TARGETS/HEALTH_ENDPOINTS/
DATA_DIRS를 insta-lab 기준으로 갱신. CONTAINER_NAMES는 blog-lab 고아
정리용으로 유지(다음번 docker rm -f가 안전 실행).
2026-05-16 01:51:45 +09:00
e16029ebdb Merge pull request 'feat/insta-agent' (#3) from feat/insta-agent into main
Reviewed-on: #3
2026-05-16 01:43:21 +09:00
5 changed files with 282 additions and 14 deletions

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@@ -0,0 +1,247 @@
# insta-lab Trends 탭 설계 — 외부 트렌드 수집 + 카테고리 가중치
작성일: 2026-05-16
상태: 사용자 승인 대기 → writing-plans 진입 예정
연관 문서: `2026-05-15-insta-agent-design.md` (insta-lab 기본 설계)
---
## 1. 목적·배경
insta-lab 운영 첫 사이클(2026-05-16 머지·배포 완료)에서 다음 두 가지 한계가 드러남:
1. **키워드 발견 소스가 사용자 시드 키워드에만 의존** — 진짜 "지금 뜨고 있는" 화제를 잡지 못함. 카테고리당 5개 시드를 고정해두고 거기에 매칭되는 기사만 모음.
2. **계정 정체성을 시스템이 모름** — 사용자가 "내 인스타 계정은 경제 위주"라고 정해도 시스템은 모든 카테고리를 균등하게 처리.
이 spec은 두 한계를 해소하기 위해:
- 외부 트렌드 소스(NAVER 인기 + Google Trends)를 추가해 "발견" 단계를 보강
- 계정 카테고리 가중치 모델을 도입해 자동 추출 알고리즘이 계정 정체성을 반영
---
## 2. 스코프
### 포함
- 신규 백엔드 모듈 `trend_collector.py` (NAVER 인기 + Google Trends 두 source)
- 신규 백엔드 모듈 변경: `keyword_extractor.py`에 가중치 기반 `extract_with_weights()` 추가
- DB 마이그레이션: `trending_keywords` 테이블에 `source` 컬럼 추가, `account_preferences` 신규 테이블
- 신규 API 4개 (`POST /trends/collect`, `GET /trends`, `GET/PUT /preferences`)
- 09:00 매일 cron 추가 (트렌드 수집), 09:30 cron 가중치 적용
- 프론트엔드: InstaCards 페이지에 탭 네비게이션 추가, Trends 탭 신규 3개 패널
### 제외
- pytrends 외 외부 SaaS 트렌드 API (BuzzSumo 등)
- 트렌드 시계열 차트
- 카테고리 자동 학습 (사용자 카드 생성 이력에서 선호도 추론)
- 트렌드 알림 (특정 키워드 등장 시 push)
---
## 3. 데이터 소스
### 3-1. NAVER 인기 (source = 'naver_popular')
- NAVER news.json API 재사용. 카테고리당 시드 키워드로 `sort=sim` (정확도 정렬 = 인기 시그널) 30건 수집
- 응답 기사 묶음에서 빈도어 추출 → 카테고리 매핑 (기존 keyword_extractor의 `_count_nouns` + `_top_candidates` 재사용)
- 상위 N개를 `trending_keywords` 테이블에 source='naver_popular'로 저장
### 3-2. Google Trends (source = 'google_trends')
- 라이브러리: `pytrends` (PyPI, MIT)
- `TrendReq(hl='ko-KR', tz=540).trending_searches(pn='south_korea')` 호출 → 일일 트렌딩 키워드 리스트
- 각 키워드에 대해 Claude Haiku 1회 호출로 카테고리 분류 (`economy` / `psychology` / `celebrity` / 사용자 추가 카테고리 / `uncategorized`)
- LLM 분류 비용 절감을 위해 분류 결과를 1일 캐시 (같은 키워드 재호출 시 cache hit)
- `trending_keywords` 테이블에 source='google_trends', score=traffic 정규화값
### 3-3. 통합 저장
기존 `trending_keywords` 스키마에 한 컬럼 추가:
```sql
ALTER TABLE trending_keywords ADD COLUMN source TEXT NOT NULL DEFAULT 'manual';
-- 기존 row 모두 'manual'로 마킹됨 (시드 키워드에서 추출된 것)
-- 신규 source: 'naver_popular' | 'google_trends'
```
`source`별 추가 인덱스:
```sql
CREATE INDEX idx_tk_source ON trending_keywords(source, suggested_at DESC);
```
---
## 4. 카테고리 가중치 모델
### 4-1. 신규 테이블 `account_preferences`
```sql
CREATE TABLE account_preferences (
category TEXT PRIMARY KEY,
weight REAL NOT NULL DEFAULT 1.0,
updated_at TEXT NOT NULL DEFAULT (strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%fZ','now'))
);
```
- 초기 시드: `economy=1.0`, `psychology=1.0`, `celebrity=1.0` (균등)
- 사용자는 0~10 자유 범위 (UI는 0~100 정수%로 노출, 백엔드에서 0~1 정규화)
- 합계 강제 없음. 알고리즘 내부에서 비율 정규화
- 카테고리 추가 자유. 단 추가 시 `prompt_templates.category_seeds`에도 시드 키워드 함께 정의해야 자동 추출에 반영됨 (UI에서 안내)
### 4-2. 가중치 기반 추출 알고리즘
기존 `keyword_extractor.extract_for_category(category, limit)` 유지. 신규:
```python
def extract_with_weights(weights: dict[str, float], total_limit: int) -> list[Keyword]:
"""카테고리 가중치 비율대로 키워드를 분배 추출."""
if not weights or sum(weights.values()) == 0:
# fallback: 균등 가중치
cats = list(DEFAULT_CATEGORY_SEEDS.keys())
weights = {c: 1.0 for c in cats}
total_weight = sum(weights.values())
saved = []
for category, w in weights.items():
if w <= 0:
continue
per_cat = round(total_limit * w / total_weight)
if per_cat <= 0:
continue
saved.extend(extract_for_category(category, limit=per_cat))
return saved
```
- `total_limit` 기본 15 (3 카테고리 × 5 시드 시절 합계와 동일)
- weight=0 카테고리는 skip (분류는 유지하되 자동 추출에서 제외하고 싶을 때)
---
## 5. API (insta-lab)
| 메서드 | 경로 | 설명 |
|--------|------|------|
| POST | `/api/insta/trends/collect` | 두 source 모두 수집 (BackgroundTask) → `{task_id}` |
| GET | `/api/insta/trends` | 트렌드 조회. query: `source` (`naver_popular`/`google_trends`/`all`), `category`, `days` (default 1) |
| GET | `/api/insta/preferences` | 가중치 조회 → `{categories: [{category, weight, updated_at}]}` |
| PUT | `/api/insta/preferences` | body `{categories: {economy: 0.6, ...}}` → upsert |
기존 `/api/insta/keywords`는 source 필터 추가 (`?source=manual` 등). 미지정 시 모든 source 반환 (default behavior 유지).
---
## 6. 스케줄러 변경 (agent-office InstaAgent)
기존:
- 09:30 — 키워드 추출 → 텔레그램 푸시
신규:
- **09:00 — 외부 트렌드 수집** (NAVER 인기 + Google Trends) — `_run_insta_trends_collect()` 신규 cron
- **09:30 — 키워드 추출** (기존 + 가중치 적용) — InstaAgent가 `get_preferences()` 호출 후 `extract_with_weights()` 사용
수동 트리거: InstaAgent에 `on_command("collect_trends", {})` 신규 액션. 텔레그램에서 `/insta collect_trends` 슬래시 명령 또는 Insta 페이지 버튼에서 호출.
---
## 7. 프론트엔드 변경 (web-ui InstaCards.jsx)
### 7-1. 탭 네비게이션
기존 5개 패널을 두 탭으로 재구성:
| 탭 | 패널 |
|----|------|
| **Cards** (기본) | Trigger, Trending Keywords, Slates, SlateDetail, PromptEditor (기존 그대로) |
| **Trends** (신규) | AccountFocusPanel, ExternalTrendsPanel, PreferenceImpactPanel |
탭 컴포넌트: `<TabBar>` 단순 buttons (`activeTab` state), URL에 `?tab=trends` 쿼리로 deep-link 지원.
### 7-2. AccountFocusPanel
- 카테고리별 가중치 슬라이더 (0~100 정수%) + 우측 막대 차트 (분포 시각화)
- **+ 카테고리 추가** 버튼 → 모달로 카테고리명 + 시드 키워드 N개 입력 (시드는 category_seeds 프롬프트 템플릿에 머지)
- **저장** 버튼 → `PUT /preferences` (debounce 1초)
### 7-3. ExternalTrendsPanel
- 상단: **🔄 수동 수집** 버튼 + "마지막 수집: HH:MM" 라벨 + 진행 task box
- 두 컬럼 (반응형 → 모바일은 세로):
- **🔥 NAVER 인기** — 카테고리별 그룹핑, 각 카드: keyword + score + 카테고리 배지
- **🌐 Google Trends** — 단순 리스트, 각 카드: keyword + 카테고리 배지 + traffic
- 각 카드 우측에 **🎴** 버튼 → 즉시 `POST /slates` (기존 흐름)
- 색상 매핑: economy=#0F62FE, psychology=#A66CFF, celebrity=#FF5C8A, custom=#6B7280
### 7-4. PreferenceImpactPanel (작은 박스)
- "현재 가중치 기준 다음 자동 추출 결과 미리보기: economy 3 / psychology 2 / celebrity 0"
- 가중치 슬라이더 변경 시 즉시 클라이언트에서 계산해 갱신
- 컴팩트 1줄 표시
### 7-5. 신규 API 헬퍼 (src/api.js)
```js
export function getInstaTrends({ source, category, days = 1 } = {}) { ... }
export function instaCollectTrends() { ... }
export function getInstaPreferences() { ... }
export function putInstaPreferences(categories) { ... }
```
---
## 8. 에러 처리
| 상황 | 처리 |
|------|------|
| pytrends rate limit / 차단 | try/except → 빈 결과로 graceful degrade. NAVER 인기는 정상 수집 |
| LLM 분류 실패 | `uncategorized` 카테고리로 폴백, 사용자가 UI에서 수동 재분류 가능 |
| 가중치 합계 0 | 균등 가중치 (1/N)로 폴백, 로그 warning |
| 카테고리 추가했는데 시드 없음 | 자동 추출에서 자연스럽게 skip (NAVER 검색에 시드 필요), UI에서 "시드 키워드 추가 필요" 경고 |
| Google Trends 한국 region 부재 | hl='ko-KR' + pn='south_korea' 명시. 실패 시 빈 결과 |
---
## 9. 테스트
### insta-lab pytest
- `test_trend_collector.py` (4): `fetch_naver_popular` mocked, `fetch_google_trends` pytrends mocked, 카테고리 매핑, 캐시 hit
- `test_extract_with_weights.py` (3): 균등 가중치, 한쪽 0 가중치, fallback 빈 가중치
- `test_preferences_crud.py` (2): GET 기본값, PUT upsert
- `test_main_trends.py` (3): 신규 4개 엔드포인트 통합
### agent-office pytest
- `test_insta_agent_trends.py` (2): `on_schedule_trends` mocked, weight-applied extract
---
## 10. 마이그레이션 절차
1. `db.init_db()``ALTER TABLE trending_keywords ADD COLUMN source ...` 추가 — `PRAGMA table_info`로 컬럼 존재 여부 확인 후 idempotent하게 실행
2. `account_preferences` 테이블 신규 생성
3. 초기 시드: 기존 카테고리 economy/psychology/celebrity 모두 weight=1.0
4. 기존 `trending_keywords` row는 자동으로 source='manual' (컬럼 DEFAULT)
5. `requirements.txt``pytrends>=4.9` 추가
6. 배포 후 사용자가 Trends 탭에서 가중치 조정 (필수 아님, 균등이 디폴트 동작)
---
## 11. 운영 영향
| 항목 | 영향 |
|------|------|
| Anthropic 토큰 비용 | +미미 (Google Trends 1회당 ~20 키워드 × Haiku 분류 1콜 ≈ 600 토큰/일) |
| DB 크기 | +미미 (트렌드 row 일일 ~50개, 카테고리당 30 + Google 20) |
| NAS CPU | +낮음 (pytrends + NAVER API 호출만, LLM은 외부) |
| 카드 생성 흐름 | 변경 없음. 트렌드는 "발견" 단계만 보강 |
---
## 12. 완료 정의
- [ ] `trending_keywords.source` 컬럼 마이그레이션 적용, 기존 row 모두 'manual'로 표시됨
- [ ] `account_preferences` 테이블 생성, 초기 3개 카테고리 weight=1.0
- [ ] `POST /api/insta/trends/collect` 호출 시 NAVER 인기 + Google Trends 모두 수집되어 DB 저장
- [ ] `GET /api/insta/trends?source=google_trends` 결과 카테고리 분류됨
- [ ] `PUT /api/insta/preferences` 후 09:30 cron이 가중치 비율대로 추출
- [ ] 09:00 cron 등록, 매일 자동 트렌드 수집
- [ ] Insta 페이지에 Cards/Trends 탭 전환 작동
- [ ] Trends 탭의 AccountFocusPanel에서 가중치 변경·저장 가능
- [ ] ExternalTrendsPanel에서 NAVER 인기 + Google Trends 한 눈에 표시, 각 카드 생성 트리거 작동
- [ ] PreferenceImpactPanel 미리보기 갱신
- [ ] insta-lab pytest 전체 통과 (기존 21 + 신규 12 = 33)
- [ ] agent-office pytest 전체 통과

View File

@@ -1,15 +1,23 @@
FROM python:3.12-slim
FROM python:3.12-slim-bookworm
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
WORKDIR /app
# Korean fonts + Chromium runtime deps (Debian 12 / bookworm)
# `playwright install --with-deps`를 쓰지 않는 이유: 그 명령은 Ubuntu 패키지명을
# 사용해 Debian에서 ttf-ubuntu-font-family / ttf-unifont 등 없는 패키지를 시도
# → apt 실패. 대신 Chromium이 실제 필요로 하는 라이브러리만 명시 설치.
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
fonts-noto-cjk fonts-noto-cjk-extra \
libnss3 libnspr4 libdbus-1-3 libatk1.0-0 libatk-bridge2.0-0 \
libcups2 libdrm2 libxkbcommon0 libxcomposite1 libxdamage1 \
libxfixes3 libxrandr2 libgbm1 libxshmfence1 libpango-1.0-0 \
libcairo2 libasound2 libatspi2.0-0 \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
RUN playwright install --with-deps chromium
RUN playwright install chromium
COPY . .

View File

@@ -2,7 +2,7 @@
set -euo pipefail
# ── 서비스 목록 (한 곳에서만 관리) ──
SERVICES="lotto travel-proxy deployer stock music-lab blog-lab realestate-lab agent-office personal packs-lab nginx scripts"
SERVICES="lotto travel-proxy deployer stock music-lab insta-lab realestate-lab agent-office personal packs-lab nginx scripts"
# 1. 자동 감지: Docker 컨테이너 내부인가?
if [ -d "/repo" ] && [ -d "/runtime" ]; then

View File

@@ -7,13 +7,13 @@ flock -n 200 || { echo "Deploy already running, skipping"; exit 0; }
# ── 서비스 목록 (한 곳에서만 관리) ──
# docker compose 서비스명 (deployer 제외 — 자기 자신을 재빌드하면 스크립트 중단)
BUILD_TARGETS="lotto travel-proxy stock music-lab blog-lab realestate-lab agent-office personal packs-lab frontend"
# 컨테이너 이름 (고아 정리용)
CONTAINER_NAMES="lotto stock music-lab blog-lab realestate-lab agent-office personal packs-lab travel-proxy frontend"
BUILD_TARGETS="lotto travel-proxy stock music-lab insta-lab realestate-lab agent-office personal packs-lab frontend"
# 컨테이너 이름 (고아 정리용 — blog-lab은 폐기 대상으로 정리 리스트에 유지)
CONTAINER_NAMES="lotto stock music-lab insta-lab blog-lab realestate-lab agent-office personal packs-lab travel-proxy frontend"
# 헬스체크 대상
HEALTH_ENDPOINTS="lotto stock travel-proxy music-lab blog-lab realestate-lab agent-office personal packs-lab"
HEALTH_ENDPOINTS="lotto stock travel-proxy music-lab insta-lab realestate-lab agent-office personal packs-lab"
# data 디렉토리 (packs-lab은 별도 media/packs 사용)
DATA_DIRS="music stock blog realestate agent-office personal"
DATA_DIRS="music stock insta realestate agent-office personal"
# 1. 자동 감지: Docker 컨테이너 내부인가?
if [ -d "/repo" ] && [ -d "/runtime" ]; then
@@ -96,13 +96,25 @@ docker compose up -d --build $BUILD_TARGETS
docker exec frontend nginx -s reload 2>/dev/null || true
# ── 배포 후 헬스체크 ──
echo "Waiting for services to start..."
sleep 5
# Docker compose의 healthcheck 블록이 이미 모든 컨테이너에 정의되어 있으므로
# `docker inspect`로 컨테이너 health state를 직접 조회. 이 방식은
# (a) deployer 컨테이너 내부에서도 호스트에서도 동일하게 동작
# (b) 호스트네임 DNS 해석에 의존하지 않음 (호스트 셸에서는 'lotto' 등 미해석)
echo "Waiting for services to become healthy..."
HEALTH_OK=true
for svc in $HEALTH_ENDPOINTS; do
if ! curl -sf --max-time 10 --retry 2 --retry-delay 3 "http://$svc:8000/health" > /dev/null 2>&1; then
echo "HEALTH_FAIL: http://$svc:8000/health"
health="starting"
# 최대 60초 (5초×12) 동안 starting → healthy 전이 대기
for _ in $(seq 1 12); do
health=$(docker inspect --format='{{.State.Health.Status}}' "$svc" 2>/dev/null || echo "missing")
if [ "$health" = "healthy" ] || [ "$health" = "unhealthy" ] || [ "$health" = "missing" ]; then
break
fi
sleep 5
done
if [ "$health" != "healthy" ]; then
echo "HEALTH_FAIL: $svc (state=$health)"
HEALTH_OK=false
fi
done

View File

@@ -44,8 +44,9 @@ check_url "Music Health" "http://localhost:18600/health"
check_url "Music Providers" "http://localhost:18600/api/music/providers"
echo ""
echo "--- 4. Blog Lab ---"
check_url "Blog Health" "http://localhost:18700/health"
echo "--- 4. Insta Lab ---"
check_url "Insta Health" "http://localhost:18700/health"
check_url "Insta Status" "http://localhost:18700/api/insta/status"
echo ""
echo "--- 5. Realestate Lab ---"