docs(ai_news): Phase 1 implementation plan — articles source (8 tasks)
8-task TDD plan. schema(source 컬럼) → articles_source 모듈 + 6 tests → analyzer(summary) → pipeline 교체 → telegram 매핑 라인 → router → scraper deprecate → 운영 검증. 신규 단위 테스트 6 + 갱신 4. 선행 spec: docs/superpowers/specs/2026-05-14-ai-news-articles-source-design.md Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
999
docs/superpowers/plans/2026-05-14-ai-news-articles-source.md
Normal file
999
docs/superpowers/plans/2026-05-14-ai-news-articles-source.md
Normal file
@@ -0,0 +1,999 @@
|
||||
# AI News Phase 1 — articles Source 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:** ai_news 파이프라인의 데이터 소스를 Naver 스크래퍼에서 기존 `articles` 테이블로 교체. 종목명 substring 매핑으로 시총 상위 100 ticker 의 뉴스 sentiment 산출. `news_sentiment.source` 컬럼 추가로 Phase 2 비교 baseline 확보.
|
||||
|
||||
**Architecture:** 신규 `articles_source.py` 모듈이 `articles` 테이블 + `krx_master.name` substring 매핑으로 ticker별 뉴스 dict 반환. `pipeline.py`는 scraper 호출 대신 articles_source 사용. `analyzer.py` 가 LLM prompt 에 `summary` 포함. 텔레그램 메시지에 매핑 hit-rate 라인 추가. legacy `scraper.py` 는 deprecate 주석만 추가하고 보존.
|
||||
|
||||
**Tech Stack:** Python 3.11 / SQLite (WAL + busy_timeout) / anthropic AsyncClient / FastAPI / pytest + pytest-asyncio.
|
||||
|
||||
**선행 spec**: `web-ui/docs/superpowers/specs/2026-05-14-ai-news-articles-source-design.md`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 파일 구조
|
||||
|
||||
신규 파일 (backend):
|
||||
```
|
||||
web-backend/stock-lab/app/screener/ai_news/
|
||||
articles_source.py ← DB articles 조회 + 종목명 매핑
|
||||
|
||||
web-backend/stock-lab/tests/
|
||||
test_ai_news_articles_source.py ← 6 tests
|
||||
```
|
||||
|
||||
수정 파일 (backend):
|
||||
```
|
||||
web-backend/stock-lab/app/screener/
|
||||
schema.py ← news_sentiment.source 컬럼 + migration
|
||||
ai_news/pipeline.py ← articles_source 사용, _make_http 제거
|
||||
ai_news/analyzer.py ← prompt에 summary/pub_date 포함
|
||||
ai_news/telegram.py ← build_message 에 mapping 라인
|
||||
ai_news/scraper.py ← deprecate 주석만 추가
|
||||
router.py ← post_refresh_news_sentiment 에 mapping 전달
|
||||
|
||||
web-backend/stock-lab/tests/
|
||||
test_ai_news_pipeline.py ← articles_source mock 으로 갱신
|
||||
test_ai_news_analyzer.py ← summary 케이스 추가
|
||||
test_ai_news_telegram.py ← mapping 인자 케이스 추가
|
||||
test_ai_news_router.py ← mapping 응답 필드 검증
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 1: schema.py — `news_sentiment.source` 컬럼 + migration
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Modify: `web-backend/stock-lab/app/screener/schema.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: DDL 본문에 `source` 컬럼 정의 추가**
|
||||
|
||||
`schema.py` 의 `DDL` 문자열 안 `news_sentiment` 테이블 정의에 `source` 컬럼을 `model` 컬럼 다음에 추가:
|
||||
```sql
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS news_sentiment (
|
||||
ticker TEXT NOT NULL,
|
||||
date TEXT NOT NULL,
|
||||
score_raw REAL NOT NULL,
|
||||
reason TEXT NOT NULL DEFAULT '',
|
||||
news_count INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
|
||||
tokens_input INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
|
||||
tokens_output INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
|
||||
model TEXT NOT NULL DEFAULT 'claude-haiku-4-5-20251001',
|
||||
source TEXT NOT NULL DEFAULT 'articles',
|
||||
created_at TEXT NOT NULL DEFAULT (datetime('now','localtime')),
|
||||
PRIMARY KEY (ticker, date)
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: `ensure_screener_schema()` 함수에 1회성 migration 블록 추가**
|
||||
|
||||
기존 ai_news weight migration 블록 (라인 ~142-156 근처) 직전 또는 직후에 다음을 추가:
|
||||
```python
|
||||
# news_sentiment.source 컬럼 1회 추가 (기존 운영 환경)
|
||||
cols = {r[1] for r in conn.execute(
|
||||
"PRAGMA table_info(news_sentiment)"
|
||||
).fetchall()}
|
||||
if "source" not in cols:
|
||||
conn.execute(
|
||||
"ALTER TABLE news_sentiment "
|
||||
"ADD COLUMN source TEXT NOT NULL DEFAULT 'articles'"
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
위치는 `executescript(DDL)` 직후, 기존 ai_news weight migration block 안이 자연스러움.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: 기존 schema 테스트 회귀**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-backend\stock-lab
|
||||
python -m pytest app/test_screener_schema.py -v
|
||||
```
|
||||
Expected: PASS — 3 tests passed (migration 추가에도 idempotency 유지).
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 4: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add app/screener/schema.py
|
||||
git commit -m "feat(ai_news): add news_sentiment.source column with migration"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 2: `articles_source.py` — DB 매핑 모듈 + 6 tests
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Create: `web-backend/stock-lab/app/screener/ai_news/articles_source.py`
|
||||
- Test: `web-backend/stock-lab/tests/test_ai_news_articles_source.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 실패하는 테스트 작성**
|
||||
|
||||
`tests/test_ai_news_articles_source.py`:
|
||||
```python
|
||||
import datetime as dt
|
||||
import sqlite3
|
||||
import pytest
|
||||
|
||||
from app.screener.ai_news import articles_source
|
||||
from app.screener.schema import ensure_screener_schema
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.fixture
|
||||
def conn():
|
||||
c = sqlite3.connect(":memory:")
|
||||
c.row_factory = sqlite3.Row
|
||||
ensure_screener_schema(c)
|
||||
# krx_master + articles 시드 helper 는 각 테스트에서 진행
|
||||
yield c
|
||||
c.close()
|
||||
|
||||
|
||||
def _seed_master(conn, ticker, name):
|
||||
conn.execute(
|
||||
"INSERT INTO krx_master (ticker, name, market, market_cap, updated_at) "
|
||||
"VALUES (?, ?, 'KOSPI', 1_000_000_000, datetime('now'))",
|
||||
(ticker, name),
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _seed_article(conn, title, summary="", crawled_at="2026-05-14T07:30:00"):
|
||||
import hashlib
|
||||
h = hashlib.md5(f"{title}|x".encode()).hexdigest()
|
||||
conn.execute(
|
||||
"INSERT INTO articles (hash, title, summary, link, press, pub_date, crawled_at) "
|
||||
"VALUES (?, ?, ?, '', '', '2026-05-14', ?)",
|
||||
(h, title, summary, crawled_at),
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
ASOF = dt.date(2026, 5, 14)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_single_ticker_match_in_title(conn):
|
||||
_seed_master(conn, "005930", "삼성전자")
|
||||
_seed_article(conn, "삼성전자, HBM 양산 가시화")
|
||||
conn.commit()
|
||||
out, stats = articles_source.gather_articles_for_tickers(
|
||||
conn, ["005930"], ASOF, window_days=1, max_per_ticker=5,
|
||||
)
|
||||
assert len(out["005930"]) == 1
|
||||
assert out["005930"][0]["title"] == "삼성전자, HBM 양산 가시화"
|
||||
assert stats["matched_pairs"] == 1
|
||||
assert stats["hit_tickers"] == 1
|
||||
|
||||
|
||||
def test_single_ticker_match_in_summary(conn):
|
||||
_seed_master(conn, "005930", "삼성전자")
|
||||
_seed_article(conn, "메모리 시장 회복세", summary="삼성전자가 1분기 어닝 서프라이즈")
|
||||
conn.commit()
|
||||
out, _ = articles_source.gather_articles_for_tickers(
|
||||
conn, ["005930"], ASOF, window_days=1, max_per_ticker=5,
|
||||
)
|
||||
assert len(out["005930"]) == 1
|
||||
|
||||
|
||||
def test_multi_ticker_match(conn):
|
||||
_seed_master(conn, "005930", "삼성전자")
|
||||
_seed_master(conn, "000660", "SK하이닉스")
|
||||
_seed_article(conn, "삼성전자와 SK하이닉스, 메모리 양산 경쟁")
|
||||
conn.commit()
|
||||
out, stats = articles_source.gather_articles_for_tickers(
|
||||
conn, ["005930", "000660"], ASOF, window_days=1, max_per_ticker=5,
|
||||
)
|
||||
assert len(out["005930"]) == 1
|
||||
assert len(out["000660"]) == 1
|
||||
assert stats["matched_pairs"] == 2
|
||||
assert stats["hit_tickers"] == 2
|
||||
|
||||
|
||||
def test_no_match_returns_empty_list(conn):
|
||||
_seed_master(conn, "005930", "삼성전자")
|
||||
_seed_article(conn, "엔비디아 실적 발표", summary="AI 칩 수요 견조")
|
||||
conn.commit()
|
||||
out, stats = articles_source.gather_articles_for_tickers(
|
||||
conn, ["005930"], ASOF, window_days=1, max_per_ticker=5,
|
||||
)
|
||||
assert out["005930"] == []
|
||||
assert stats["matched_pairs"] == 0
|
||||
assert stats["hit_tickers"] == 0
|
||||
|
||||
|
||||
def test_max_per_ticker_caps_results(conn):
|
||||
_seed_master(conn, "005930", "삼성전자")
|
||||
for i in range(6):
|
||||
_seed_article(conn, f"삼성전자 뉴스 #{i}", crawled_at=f"2026-05-14T0{i}:00:00")
|
||||
conn.commit()
|
||||
out, _ = articles_source.gather_articles_for_tickers(
|
||||
conn, ["005930"], ASOF, window_days=1, max_per_ticker=5,
|
||||
)
|
||||
assert len(out["005930"]) == 5
|
||||
|
||||
|
||||
def test_window_days_filters_old_articles(conn):
|
||||
_seed_master(conn, "005930", "삼성전자")
|
||||
_seed_article(conn, "삼성전자 최신 뉴스", crawled_at="2026-05-14T07:00:00")
|
||||
_seed_article(conn, "삼성전자 오래된 뉴스", crawled_at="2026-05-01T07:00:00")
|
||||
conn.commit()
|
||||
out, _ = articles_source.gather_articles_for_tickers(
|
||||
conn, ["005930"], ASOF, window_days=1, max_per_ticker=5,
|
||||
)
|
||||
assert len(out["005930"]) == 1
|
||||
assert "최신" in out["005930"][0]["title"]
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 테스트 실패 확인**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python -m pytest tests/test_ai_news_articles_source.py -v
|
||||
```
|
||||
Expected: FAIL — "No module named 'app.screener.ai_news.articles_source'".
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: `articles_source.py` 구현** — 정확히:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
"""기존 articles 테이블에서 종목별 뉴스 매핑."""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import datetime as dt
|
||||
import logging
|
||||
import sqlite3
|
||||
from typing import Any, Dict, List, Tuple
|
||||
|
||||
log = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
|
||||
def gather_articles_for_tickers(
|
||||
conn: sqlite3.Connection,
|
||||
tickers: List[str],
|
||||
asof: dt.date,
|
||||
*,
|
||||
window_days: int = 1,
|
||||
max_per_ticker: int = 5,
|
||||
) -> Tuple[Dict[str, List[Dict[str, Any]]], Dict[str, int]]:
|
||||
"""articles 에서 ticker.name substring 매칭으로 종목별 뉴스 dict 반환.
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
(
|
||||
{ticker: [{"title": str, "summary": str, "press": str, "pub_date": str}, ...]},
|
||||
{"total_articles": int, "matched_pairs": int, "hit_tickers": int},
|
||||
)
|
||||
"""
|
||||
out: Dict[str, List[Dict[str, Any]]] = {t: [] for t in tickers}
|
||||
stats = {"total_articles": 0, "matched_pairs": 0, "hit_tickers": 0}
|
||||
|
||||
if not tickers:
|
||||
return out, stats
|
||||
|
||||
cutoff = (asof - dt.timedelta(days=window_days)).isoformat()
|
||||
|
||||
placeholders = ",".join("?" * len(tickers))
|
||||
name_rows = conn.execute(
|
||||
f"SELECT ticker, name FROM krx_master WHERE ticker IN ({placeholders})",
|
||||
tickers,
|
||||
).fetchall()
|
||||
# 2글자 미만 회사명은 false positive 위험으로 제외
|
||||
name_map = {r[0]: r[1] for r in name_rows if r[1] and len(r[1]) >= 2}
|
||||
|
||||
articles = conn.execute(
|
||||
"SELECT title, summary, press, pub_date, crawled_at "
|
||||
"FROM articles WHERE crawled_at >= ? ORDER BY crawled_at DESC",
|
||||
(cutoff,),
|
||||
).fetchall()
|
||||
stats["total_articles"] = len(articles)
|
||||
|
||||
for a in articles:
|
||||
title = (a[0] or "").strip()
|
||||
summary = (a[1] or "").strip()
|
||||
haystack = title + " " + summary
|
||||
for ticker, name in name_map.items():
|
||||
if name not in haystack:
|
||||
continue
|
||||
if len(out[ticker]) >= max_per_ticker:
|
||||
continue
|
||||
out[ticker].append({
|
||||
"title": title,
|
||||
"summary": summary,
|
||||
"press": a[2] or "",
|
||||
"pub_date": a[3] or "",
|
||||
})
|
||||
stats["matched_pairs"] += 1
|
||||
|
||||
stats["hit_tickers"] = sum(1 for arts in out.values() if arts)
|
||||
return out, stats
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 4: 테스트 통과 확인**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python -m pytest tests/test_ai_news_articles_source.py -v
|
||||
```
|
||||
Expected: PASS — 6 tests passed.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 5: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add app/screener/ai_news/articles_source.py tests/test_ai_news_articles_source.py
|
||||
git commit -m "feat(ai_news): articles_source module (substring ticker matching)"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 3: `analyzer.py` — prompt 에 summary/pub_date 포함
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Modify: `web-backend/stock-lab/app/screener/ai_news/analyzer.py`
|
||||
- Modify: `web-backend/stock-lab/tests/test_ai_news_analyzer.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 테스트 갱신 (실패 유도)**
|
||||
|
||||
`tests/test_ai_news_analyzer.py` 의 `NEWS` 상수와 `test_score_sentiment_success_parses_json` 테스트를 다음으로 교체/보강:
|
||||
```python
|
||||
NEWS = [
|
||||
{"title": "삼성전자, HBM 양산", "summary": "1분기 영업이익 사상 최대", "pub_date": "2026-05-14"},
|
||||
{"title": "메모리 가격 반등", "summary": "", "pub_date": "2026-05-14"},
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.asyncio
|
||||
async def test_score_sentiment_includes_summary_in_prompt():
|
||||
"""summary 가 있으면 prompt 에 포함, 없으면 title 만."""
|
||||
llm = _mk_llm(json.dumps({"score": 5.0, "reason": "ok"}))
|
||||
await analyzer.score_sentiment(llm, "005930", NEWS, name="삼성전자")
|
||||
# mock 의 messages.create 호출 인자 확인
|
||||
call = llm.messages.create.call_args
|
||||
user_msg = call.kwargs["messages"][0]["content"]
|
||||
assert "1분기 영업이익 사상 최대" in user_msg # summary 포함
|
||||
assert "삼성전자, HBM 양산" in user_msg # title 포함
|
||||
assert "2026-05-14" in user_msg # pub_date 포함
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 테스트 실행으로 실패 확인**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python -m pytest tests/test_ai_news_analyzer.py::test_score_sentiment_includes_summary_in_prompt -v
|
||||
```
|
||||
Expected: FAIL — `1분기 영업이익 사상 최대` 가 prompt 에 없음.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: `analyzer.py` 의 news_block 빌더 분리 + summary 포함**
|
||||
|
||||
기존 prompt 빌드 부분 수정. `score_sentiment` 함수의 prompt build 직전에 helper 함수 추가:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
def _format_news_block(news: List[Dict[str, Any]]) -> str:
|
||||
"""news dict 리스트 → prompt 에 들어가는 텍스트 블록.
|
||||
|
||||
summary 가 있으면 title 다음 줄에 indent 해서 포함 (최대 200자).
|
||||
pub_date 가 있으면 title 앞에 표시.
|
||||
"""
|
||||
lines: List[str] = []
|
||||
for n in news:
|
||||
date = (n.get("pub_date") or "").strip()
|
||||
title = (n.get("title") or "").strip()
|
||||
summary = (n.get("summary") or "").strip()
|
||||
prefix = f"[{date}] " if date else ""
|
||||
if summary:
|
||||
lines.append(f"- {prefix}{title}\n {summary[:200]}")
|
||||
else:
|
||||
lines.append(f"- {prefix}{title}")
|
||||
return "\n".join(lines)
|
||||
```
|
||||
|
||||
그리고 `score_sentiment` 안 `news_block` 계산 라인을 다음으로 교체:
|
||||
```python
|
||||
news_block = _format_news_block(news)
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 4: 테스트 통과 확인**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python -m pytest tests/test_ai_news_analyzer.py -v
|
||||
```
|
||||
Expected: PASS — 5 tests (기존 4 + 신규 1) 모두 통과.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 5: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add app/screener/ai_news/analyzer.py tests/test_ai_news_analyzer.py
|
||||
git commit -m "feat(ai_news): include summary + pub_date in LLM prompt"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 4: `pipeline.py` — articles_source 사용으로 교체
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Modify: `web-backend/stock-lab/app/screener/ai_news/pipeline.py`
|
||||
- Modify: `web-backend/stock-lab/tests/test_ai_news_pipeline.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 테스트 갱신 (실패 유도)**
|
||||
|
||||
`tests/test_ai_news_pipeline.py` 의 `test_refresh_daily_happy_path` 를 다음으로 교체:
|
||||
```python
|
||||
@pytest.mark.asyncio
|
||||
async def test_refresh_daily_happy_path(conn):
|
||||
"""3종목 mini integration — articles_source mock + analyzer mock.
|
||||
|
||||
각 종목에 매핑되는 articles 1개씩 있다고 가정.
|
||||
"""
|
||||
asof = dt.date(2026, 5, 13)
|
||||
|
||||
fake_articles_by_ticker = {
|
||||
"005930": [{"title": "삼성 뉴스", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
|
||||
"000660": [{"title": "SK 뉴스", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
|
||||
"373220": [{"title": "LG 뉴스", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
|
||||
}
|
||||
fake_stats = {"total_articles": 3, "matched_pairs": 3, "hit_tickers": 3}
|
||||
|
||||
scores_by_ticker = {
|
||||
"005930": 7.5, "000660": 4.0, "373220": -6.0,
|
||||
}
|
||||
async def fake_score(llm, ticker, news, *, name=None, model="m"):
|
||||
return {
|
||||
"ticker": ticker, "score_raw": scores_by_ticker[ticker],
|
||||
"reason": f"r{ticker}", "news_count": 1,
|
||||
"tokens_input": 100, "tokens_output": 20, "model": model,
|
||||
}
|
||||
|
||||
with patch.object(pipeline, "articles_source") as mas, \
|
||||
patch.object(pipeline, "_analyzer") as ma, \
|
||||
patch.object(pipeline, "_make_llm") as ml:
|
||||
mas.gather_articles_for_tickers = MagicMock(
|
||||
return_value=(fake_articles_by_ticker, fake_stats)
|
||||
)
|
||||
ma.score_sentiment = fake_score
|
||||
ml.return_value.__aenter__.return_value = AsyncMock()
|
||||
ml.return_value.__aexit__.return_value = None
|
||||
result = await pipeline.refresh_daily(conn, asof, concurrency=3)
|
||||
|
||||
assert result["asof"] == "2026-05-13"
|
||||
assert result["updated"] == 3
|
||||
assert result["failures"] == []
|
||||
assert result["top_pos"][0]["ticker"] == "005930"
|
||||
assert result["top_neg"][0]["ticker"] == "373220"
|
||||
assert result["mapping"] == fake_stats
|
||||
|
||||
rows = conn.execute("SELECT ticker, score_raw, source FROM news_sentiment "
|
||||
"WHERE date=?", ("2026-05-13",)).fetchall()
|
||||
assert len(rows) == 3
|
||||
assert all(r["source"] == "articles" for r in rows)
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.asyncio
|
||||
async def test_refresh_daily_no_match_ticker_skipped(conn):
|
||||
"""매핑 0인 ticker 는 LLM 호출 skip + news_sentiment 행 미생성."""
|
||||
asof = dt.date(2026, 5, 13)
|
||||
|
||||
fake_articles_by_ticker = {
|
||||
"005930": [{"title": "삼성", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
|
||||
"000660": [], # 매핑 없음
|
||||
"373220": [], # 매핑 없음
|
||||
}
|
||||
fake_stats = {"total_articles": 1, "matched_pairs": 1, "hit_tickers": 1}
|
||||
|
||||
async def fake_score(llm, ticker, news, *, name=None, model="m"):
|
||||
return {
|
||||
"ticker": ticker, "score_raw": 5.0, "reason": "r",
|
||||
"news_count": 1, "tokens_input": 100, "tokens_output": 20,
|
||||
"model": model,
|
||||
}
|
||||
|
||||
with patch.object(pipeline, "articles_source") as mas, \
|
||||
patch.object(pipeline, "_analyzer") as ma, \
|
||||
patch.object(pipeline, "_make_llm") as ml:
|
||||
mas.gather_articles_for_tickers = MagicMock(
|
||||
return_value=(fake_articles_by_ticker, fake_stats)
|
||||
)
|
||||
ma.score_sentiment = fake_score
|
||||
ml.return_value.__aenter__.return_value = AsyncMock()
|
||||
ml.return_value.__aexit__.return_value = None
|
||||
result = await pipeline.refresh_daily(conn, asof, concurrency=3)
|
||||
|
||||
assert result["updated"] == 1
|
||||
rows = conn.execute("SELECT ticker FROM news_sentiment "
|
||||
"WHERE date=?", ("2026-05-13",)).fetchall()
|
||||
assert {r["ticker"] for r in rows} == {"005930"}
|
||||
```
|
||||
|
||||
기존 `test_refresh_daily_failures_isolated` 는 articles_source 매핑 데이터를 추가해야 함:
|
||||
```python
|
||||
@pytest.mark.asyncio
|
||||
async def test_refresh_daily_failures_isolated(conn):
|
||||
asof = dt.date(2026, 5, 13)
|
||||
|
||||
fake_articles_by_ticker = {
|
||||
"005930": [{"title": "h", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
|
||||
"000660": [{"title": "h", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
|
||||
"373220": [{"title": "h", "summary": "", "press": "", "pub_date": ""}],
|
||||
}
|
||||
fake_stats = {"total_articles": 3, "matched_pairs": 3, "hit_tickers": 3}
|
||||
|
||||
async def fake_score(llm, ticker, news, *, name=None, model="m"):
|
||||
if ticker == "000660":
|
||||
raise RuntimeError("llm exploded")
|
||||
return {
|
||||
"ticker": ticker, "score_raw": 5.0, "reason": "r", "news_count": 1,
|
||||
"tokens_input": 100, "tokens_output": 20, "model": model,
|
||||
}
|
||||
|
||||
with patch.object(pipeline, "articles_source") as mas, \
|
||||
patch.object(pipeline, "_analyzer") as ma, \
|
||||
patch.object(pipeline, "_make_llm") as ml:
|
||||
mas.gather_articles_for_tickers = MagicMock(
|
||||
return_value=(fake_articles_by_ticker, fake_stats)
|
||||
)
|
||||
ma.score_sentiment = fake_score
|
||||
ml.return_value.__aenter__.return_value = AsyncMock()
|
||||
ml.return_value.__aexit__.return_value = None
|
||||
result = await pipeline.refresh_daily(conn, asof, concurrency=3)
|
||||
|
||||
assert result["updated"] == 2
|
||||
assert len(result["failures"]) == 1
|
||||
```
|
||||
|
||||
상단 import 에 `MagicMock` 추가 확인:
|
||||
```python
|
||||
from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock, patch
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 테스트 실패 확인**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python -m pytest tests/test_ai_news_pipeline.py -v
|
||||
```
|
||||
Expected: FAIL — pipeline 이 articles_source 를 아직 사용 안 함.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: `pipeline.py` 본문 교체**
|
||||
|
||||
`pipeline.py` 의 다음을 변경:
|
||||
|
||||
(1) 상단 import 에 articles_source 추가:
|
||||
```python
|
||||
from . import scraper as _scraper # legacy, kept for backward import
|
||||
from . import analyzer as _analyzer
|
||||
from . import articles_source # 신규
|
||||
```
|
||||
|
||||
(2) `_make_http()` 함수와 `DEFAULT_RATE_LIMIT_SEC` 상수는 제거 (또는 deprecate). 더 이상 사용 안 함.
|
||||
|
||||
(3) `_process_one()` 함수를 다음으로 교체:
|
||||
```python
|
||||
async def _process_one(
|
||||
ticker: str, name: str, articles: List[Dict[str, Any]],
|
||||
sem: asyncio.Semaphore, llm, model: str,
|
||||
) -> Dict[str, Any]:
|
||||
async with sem:
|
||||
return await _analyzer.score_sentiment(
|
||||
llm, ticker, articles, name=name, model=model,
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
(4) `refresh_daily()` 시그니처 + 본문 교체:
|
||||
```python
|
||||
async def refresh_daily(
|
||||
conn: sqlite3.Connection,
|
||||
asof: dt.date,
|
||||
*,
|
||||
top_n: int = DEFAULT_TOP_N,
|
||||
concurrency: int = DEFAULT_CONCURRENCY,
|
||||
max_news_per_ticker: int = DEFAULT_NEWS_PER_TICKER,
|
||||
window_days: int = 1,
|
||||
model: str = _analyzer.DEFAULT_MODEL,
|
||||
) -> Dict[str, Any]:
|
||||
started = time.time()
|
||||
tickers = _top_market_cap_tickers(conn, n=top_n)
|
||||
name_map = {
|
||||
r[0]: r[1] for r in conn.execute(
|
||||
f"SELECT ticker, name FROM krx_master WHERE ticker IN "
|
||||
f"({','.join('?' * len(tickers))})", tickers,
|
||||
).fetchall()
|
||||
} if tickers else {}
|
||||
|
||||
articles_by_ticker, mapping_stats = articles_source.gather_articles_for_tickers(
|
||||
conn, tickers, asof,
|
||||
window_days=window_days,
|
||||
max_per_ticker=max_news_per_ticker,
|
||||
)
|
||||
|
||||
sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
|
||||
async with _make_llm() as llm:
|
||||
tasks = []
|
||||
for t in tickers:
|
||||
arts = articles_by_ticker.get(t, [])
|
||||
if not arts:
|
||||
continue # 매핑 0 — score 미생성
|
||||
tasks.append(_process_one(t, name_map.get(t, t), arts, sem, llm, model))
|
||||
raw_results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
|
||||
|
||||
successes: List[Dict[str, Any]] = []
|
||||
failures: List[str] = []
|
||||
for r in raw_results:
|
||||
if isinstance(r, BaseException):
|
||||
failures.append(repr(r))
|
||||
elif isinstance(r, dict):
|
||||
successes.append(r)
|
||||
|
||||
if successes:
|
||||
_upsert_news_sentiment(conn, asof, successes, source="articles")
|
||||
|
||||
top_pos = sorted(successes, key=lambda r: -r["score_raw"])[:5]
|
||||
top_neg = sorted(successes, key=lambda r: r["score_raw"])[:5]
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"asof": asof.isoformat(),
|
||||
"updated": len(successes),
|
||||
"failures": failures,
|
||||
"duration_sec": round(time.time() - started, 2),
|
||||
"tokens_input": sum(r["tokens_input"] for r in successes),
|
||||
"tokens_output": sum(r["tokens_output"] for r in successes),
|
||||
"top_pos": top_pos,
|
||||
"top_neg": top_neg,
|
||||
"model": model,
|
||||
"mapping": mapping_stats,
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
(5) `_upsert_news_sentiment()` 함수에 `source` 인자 추가 + INSERT 에 컬럼 포함:
|
||||
```python
|
||||
def _upsert_news_sentiment(
|
||||
conn: sqlite3.Connection, asof: dt.date,
|
||||
rows: List[Dict[str, Any]], *, source: str = "articles",
|
||||
) -> None:
|
||||
iso = asof.isoformat()
|
||||
data = [
|
||||
(
|
||||
r["ticker"], iso, r["score_raw"], r["reason"], r["news_count"],
|
||||
r["tokens_input"], r["tokens_output"], r["model"], source,
|
||||
)
|
||||
for r in rows
|
||||
]
|
||||
conn.executemany(
|
||||
"""INSERT INTO news_sentiment
|
||||
(ticker, date, score_raw, reason, news_count,
|
||||
tokens_input, tokens_output, model, source)
|
||||
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
|
||||
ON CONFLICT(ticker, date) DO UPDATE SET
|
||||
score_raw=excluded.score_raw,
|
||||
reason=excluded.reason,
|
||||
news_count=excluded.news_count,
|
||||
tokens_input=excluded.tokens_input,
|
||||
tokens_output=excluded.tokens_output,
|
||||
model=excluded.model,
|
||||
source=excluded.source
|
||||
""",
|
||||
data,
|
||||
)
|
||||
conn.commit()
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 4: 테스트 통과 확인**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python -m pytest tests/test_ai_news_pipeline.py -v
|
||||
```
|
||||
Expected: PASS — `test_refresh_daily_happy_path`, `test_refresh_daily_failures_isolated`, `test_refresh_daily_no_match_ticker_skipped`, `test_top_market_cap_tickers` 모두 통과 (4 tests).
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 5: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add app/screener/ai_news/pipeline.py tests/test_ai_news_pipeline.py
|
||||
git commit -m "feat(ai_news): pipeline uses articles_source (replaces Naver scraper)"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 5: `telegram.py` — 매핑 라인 추가
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Modify: `web-backend/stock-lab/app/screener/ai_news/telegram.py`
|
||||
- Modify: `web-backend/stock-lab/tests/test_ai_news_telegram.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 테스트 갱신 (실패 유도)**
|
||||
|
||||
`tests/test_ai_news_telegram.py` 끝에 새 테스트 추가:
|
||||
```python
|
||||
def test_build_message_includes_mapping_line():
|
||||
msg = tg.build_message(
|
||||
asof="2026-05-14",
|
||||
top_pos=[_row("005930", 8.5, "HBM 호재")],
|
||||
top_neg=[],
|
||||
tokens_input=1000, tokens_output=200,
|
||||
mapping={"total_articles": 35, "matched_pairs": 50, "hit_tickers": 42},
|
||||
)
|
||||
assert "매핑" in msg
|
||||
assert "42" in msg
|
||||
assert "50" in msg
|
||||
assert "35" in msg
|
||||
|
||||
|
||||
def test_build_message_without_mapping_omits_line():
|
||||
msg = tg.build_message(
|
||||
asof="2026-05-14",
|
||||
top_pos=[],
|
||||
top_neg=[],
|
||||
tokens_input=1000, tokens_output=200,
|
||||
)
|
||||
assert "매핑" not in msg
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 테스트 실패 확인**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python -m pytest tests/test_ai_news_telegram.py -v
|
||||
```
|
||||
Expected: FAIL — `mapping` 인자 미지원.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: `telegram.py` 의 `build_message` 시그니처 + footer 갱신**
|
||||
|
||||
```python
|
||||
def build_message(
|
||||
*,
|
||||
asof: str,
|
||||
top_pos: List[Dict[str, Any]],
|
||||
top_neg: List[Dict[str, Any]],
|
||||
tokens_input: int,
|
||||
tokens_output: int,
|
||||
mapping: Dict[str, int] | None = None,
|
||||
) -> str:
|
||||
lines: List[str] = [
|
||||
f"🌅 *AI 뉴스 분석* \\({_escape(asof)} 08:00\\)",
|
||||
"",
|
||||
"📈 *호재 Top 5*",
|
||||
]
|
||||
if top_pos:
|
||||
for i, r in enumerate(top_pos, 1):
|
||||
lines.append(_row_line(i, r))
|
||||
else:
|
||||
lines.append(_escape("- (없음)"))
|
||||
|
||||
lines += ["", "📉 *악재 Top 5*"]
|
||||
if top_neg:
|
||||
for i, r in enumerate(top_neg, 1):
|
||||
lines.append(_row_line(i, r))
|
||||
else:
|
||||
lines.append(_escape("- (없음)"))
|
||||
|
||||
cost = _cost_won(tokens_input, tokens_output)
|
||||
mapping_part = ""
|
||||
if mapping:
|
||||
mapping_part = (
|
||||
f"매핑 {mapping['hit_tickers']}/100 ticker "
|
||||
f"\\({mapping['matched_pairs']}쌍 / articles {mapping['total_articles']}건\\) · "
|
||||
)
|
||||
lines += [
|
||||
"",
|
||||
f"_분석: 시총 상위 100종목 · {mapping_part}"
|
||||
f"토큰 {tokens_input:,} in / {tokens_output:,} out · "
|
||||
f"약 ₩{cost:,}_",
|
||||
]
|
||||
return "\n".join(lines)
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 4: 테스트 통과 확인**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python -m pytest tests/test_ai_news_telegram.py -v
|
||||
```
|
||||
Expected: PASS — 6 tests (기존 4 + 신규 2) 모두 통과.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 5: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add app/screener/ai_news/telegram.py tests/test_ai_news_telegram.py
|
||||
git commit -m "feat(ai_news): telegram includes article mapping stats line"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 6: `router.py` — mapping 응답 필드 전달
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Modify: `web-backend/stock-lab/app/screener/router.py`
|
||||
- Modify: `web-backend/stock-lab/tests/test_ai_news_router.py`
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: 테스트 갱신**
|
||||
|
||||
`tests/test_ai_news_router.py` 의 `test_refresh_news_sentiment_weekday_invokes_pipeline` 보강:
|
||||
```python
|
||||
def test_refresh_news_sentiment_weekday_invokes_pipeline():
|
||||
fake_summary = {
|
||||
"asof": "2026-05-13", "updated": 3, "failures": [],
|
||||
"duration_sec": 1.0, "tokens_input": 100, "tokens_output": 20,
|
||||
"top_pos": [], "top_neg": [], "model": "m",
|
||||
"mapping": {"total_articles": 5, "matched_pairs": 8, "hit_tickers": 3},
|
||||
}
|
||||
with patch("app.screener.router._ai_pipeline") as mp, \
|
||||
patch("app.screener.router._ai_telegram") as mt:
|
||||
mp.refresh_daily = AsyncMock(return_value=fake_summary)
|
||||
mt.build_message = lambda **kw: f"TEXT_with_mapping={kw.get('mapping')}"
|
||||
client = TestClient(app)
|
||||
resp = client.post(
|
||||
"/api/stock/screener/snapshot/refresh-news-sentiment?asof=2026-05-13"
|
||||
)
|
||||
assert resp.status_code == 200
|
||||
body = resp.json()
|
||||
assert body["mapping"]["hit_tickers"] == 3
|
||||
assert "mapping=" in body["telegram_text"]
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 테스트 실패 확인**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python -m pytest tests/test_ai_news_router.py -v
|
||||
```
|
||||
Expected: FAIL — `mapping` 이 build_message 호출에 전달되지 않음.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: `router.py` 의 `post_refresh_news_sentiment` 의 telegram_text 빌드 갱신**
|
||||
|
||||
기존:
|
||||
```python
|
||||
summary["telegram_text"] = _ai_telegram.build_message(
|
||||
asof=summary["asof"],
|
||||
top_pos=summary["top_pos"], top_neg=summary["top_neg"],
|
||||
tokens_input=summary["tokens_input"],
|
||||
tokens_output=summary["tokens_output"],
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
다음으로 교체:
|
||||
```python
|
||||
summary["telegram_text"] = _ai_telegram.build_message(
|
||||
asof=summary["asof"],
|
||||
top_pos=summary["top_pos"], top_neg=summary["top_neg"],
|
||||
tokens_input=summary["tokens_input"],
|
||||
tokens_output=summary["tokens_output"],
|
||||
mapping=summary.get("mapping"),
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 4: 테스트 통과 확인**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python -m pytest tests/test_ai_news_router.py -v
|
||||
```
|
||||
Expected: PASS — 2 tests.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 5: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add app/screener/router.py tests/test_ai_news_router.py
|
||||
git commit -m "feat(ai_news): router forwards mapping stats to telegram"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 7: 전체 회귀 + scraper deprecate 주석
|
||||
|
||||
**Files:**
|
||||
- Modify: `web-backend/stock-lab/app/screener/ai_news/scraper.py` (주석만)
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: scraper.py 상단에 deprecate 주석 추가**
|
||||
|
||||
기존 docstring 을 다음으로 교체:
|
||||
```python
|
||||
"""[DEPRECATED] 네이버 finance 종목 뉴스 스크래핑.
|
||||
|
||||
본 모듈은 ai_news Phase 1 (2026-05-14, `cdfa31b` spec) 에서 더 이상
|
||||
파이프라인에서 사용되지 않음. 데이터 소스는 stock-lab 의 articles 테이블
|
||||
(`ai_news/articles_source.py`) 로 전환됨.
|
||||
|
||||
삭제 시점: Phase 2 (DART 도입) 결정 후. IC 검증 4주 누적 후 노드 활성화
|
||||
여부에 따라 본 모듈을 (a) 완전 삭제 또는 (b) DART 와 함께 ensemble
|
||||
fallback 으로 재활용.
|
||||
"""
|
||||
```
|
||||
|
||||
다른 라인은 유지 (테스트가 여전히 import 함).
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: 전체 stock-lab 테스트 실행**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-backend\stock-lab
|
||||
python -m pytest --ignore=app/test_scraper.py -q
|
||||
```
|
||||
Expected: 신규 6 + 갱신 테스트 포함 **82 tests passed** (이전 76 + ai_news_articles_source 6 - 변동 없음).
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: Commit**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
git add app/screener/ai_news/scraper.py
|
||||
git commit -m "docs(ai_news): mark scraper.py deprecated (Phase 1 transition)"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Task 8: 운영 검증 + 배포
|
||||
|
||||
**Files:** (실행만, 수동 점검)
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 1: backend push**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
cd C:\Users\jaeoh\Desktop\workspace\web-backend
|
||||
git push origin main
|
||||
```
|
||||
실패 시: 사용자에게 Gitea 자격증명 입력 요청.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 2: deployer 반영 확인 (~1분)**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker logs stock-lab --tail 20 2>&1 | grep -i "starting\|started"
|
||||
docker logs agent-office --tail 20 2>&1 | grep -i "starting\|started"
|
||||
```
|
||||
두 컨테이너 모두 새 startup 시각 확인.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 3: 운영 DB 마이그레이션 자동 적용 확인**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker exec stock-lab python -c "
|
||||
import sqlite3
|
||||
c = sqlite3.connect('/app/data/stock.db')
|
||||
cols = [r[1] for r in c.execute('PRAGMA table_info(news_sentiment)').fetchall()]
|
||||
print('news_sentiment columns:', cols)
|
||||
print('has source:', 'source' in cols)
|
||||
"
|
||||
```
|
||||
Expected: `has source: True`.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 4: 수동 트리거**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl -X POST "https://gahusb.synology.me/api/agent-office/command" \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d '{"agent":"stock","action":"run_ai_news"}'
|
||||
```
|
||||
응답 `{"ok": true}` 받으면 30-60초 후 텔레그램에 메시지 도착.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 5: 텔레그램 메시지 검증**
|
||||
|
||||
수신 메시지에 다음 패턴 모두 포함되는지 확인:
|
||||
- `🌅 AI 뉴스 분석 (YYYY-MM-DD 08:00)` 헤더
|
||||
- `📈 호재 Top 5` / `📉 악재 Top 5` 섹션
|
||||
- 종목명 + 티커 형태 (예: `삼성전자 (005930)`)
|
||||
- `매핑 N/100 ticker (M쌍 / articles K건)` 라인 (신규)
|
||||
- 토큰/비용 라인
|
||||
|
||||
매핑 hit_tickers 가 합리적 범위 (예: 20~60) 인지 확인.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 6: DB 검증**
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
docker exec stock-lab python -c "
|
||||
import sqlite3
|
||||
c = sqlite3.connect('/app/data/stock.db')
|
||||
rows = c.execute('SELECT COUNT(*), SUM(news_count), SUM(tokens_input) FROM news_sentiment WHERE date = date(\"now\") AND source = \"articles\"').fetchone()
|
||||
print('articles rows / total_news / tokens:', rows)
|
||||
# Naver 데이터와 비교
|
||||
naver = c.execute('SELECT COUNT(*) FROM news_sentiment WHERE source = \"articles\"').fetchone()
|
||||
print('all articles-source rows:', naver[0])
|
||||
"
|
||||
```
|
||||
Expected: `articles rows >= 10` (매핑 hit 종목 수), `source='articles'`.
|
||||
|
||||
- [ ] **Step 7: 메모리 업데이트**
|
||||
|
||||
`C:\Users\jaeoh\.claude\projects\C--Users-jaeoh-Desktop-workspace-web-ui\memory\project_stock_screener.md` 의 hotfix 이력에 본 슬라이스 commits 추가:
|
||||
- Phase 1 (`cdfa31b` spec + 본 plan 의 task commit SHA들)
|
||||
- 매핑 hit-rate 측정 결과 (예: "첫 실행 매핑 42/100, articles 35건, LLM cost ₩42")
|
||||
- 다음 단계: 4주 후 IC 측정 결과 보고 Phase 2 (DART) 또는 노드 삭제 결정
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 완료 후 검증 체크리스트
|
||||
|
||||
본 plan 완료 시:
|
||||
- [ ] stock-lab `news_sentiment` 테이블에 `source` 컬럼 존재
|
||||
- [ ] 운영 트리거 시 source='articles' 행 생성, news_count > 0
|
||||
- [ ] 텔레그램 메시지에 매핑 N/100 라인 표시
|
||||
- [ ] 외부 HTTP 호출 (Naver) 0건
|
||||
- [ ] LLM cost 텔레그램 ₩ 라인이 이전(~₩60)보다 작거나 비슷 (~₩40-80)
|
||||
- [ ] 단위 테스트 신규 6 + 갱신 4 모두 통과, 기존 회귀 없음
|
||||
- [ ] `news_sentiment.source` 컬럼이 idempotent 하게 추가 (재기동 시 재추가 시도 없음)
|
||||
- [ ] legacy `scraper.py` 에 deprecate 주석 (코드 보존)
|
||||
|
||||
## 후속 슬라이스 (이번 plan 완료 후)
|
||||
|
||||
본 spec §15 명시:
|
||||
- **Phase 1.5** — 매핑 hit-rate < 30% 면 alias dict 추가
|
||||
- **Phase 2** — 4주 IC ≥ 0.05 시 DART OpenAPI 추가
|
||||
- **Phase X** — IC < 0.05 시 노드 deprecate
|
||||
Reference in New Issue
Block a user