feat: v2.2.92 → v2.2.158 — god-file 분해 + Stocks feature + 대화 연속성

R56–R59: agent.ts 2731→1529줄 god-file 분해 (25 modules) · attrParsers + LLM 메서드 8개 (callNonStreaming, streamChatOnce 등) · executeActions 415줄 → 8 handler 그룹 (file/run/list/brain/calendar/sheets/tasks) · handlePrompt 1100줄 → 7 phase 모듈 (system prompt + budget + autoContinue 등) R50–R55: extension.ts 1145→349줄 (telegram/settings/provider commands 분리) Stocks feature 신규: /stocks slash command (v2.2.152~158) · .astra/stocks.json 저장소 + Yahoo Finance 현재가 갱신 · 8 키워드 필터 (ROE/성장성/유동성/수익성/영업효율/기술력/안정성/PBR) · Naver 시가총액 페이지 JSON API (m.stock.naver.com) 발굴 · LLM Top 5 매력도 분석 + Telegram 자동 보고서 · KST 09:00/15:00 watcher 자동 모니터링 대화 연속성 (v2.2.150~157): · [PRIOR TURN CONCLUSION] block 으로 직전 결론 anchor · thin follow-up 분류 → boilerplate 헤더 suppression · slash 명령 결과 chatHistory mirror (capture wrapper) · echo/parrot 금지 system prompt rule 기타: /stocks 슬래시 자동완성 dropdown UI, Naver JSON API 전환 (cheerio 제거) Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-05-25 09:59:32 +09:00
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+/**
+ * MockLLMClient — IAIService 의 Mock 구현체.
+ *
+ * 의도: 회사 모드 dispatcher / ChunkedWriter / ceoPlanner 등 LLM 을 호출하는 코드
+ * 경로를 *CI 환경에서도 테스트* 가능하게. 실제 Ollama / LM Studio 없이도 응답을
+ * 미리 정의하거나 동적으로 생성 가능.
+ *
+ * 사용 예:
+ *   const ai = new MockLLMClient();
+ *   ai.setNextResponse('plan generated');
+ *   const result = await ai.chat({ user: 'do this' });
+ *
+ *   // 또는 동적 응답:
+ *   ai.setResponder((req) => req.user.includes('analyze') ? 'analysis...' : 'ok');
+ *
+ *   // 호출 이력 검증:
+ *   expect(ai.calls).toHaveLength(2);
+ *   expect(ai.calls[0].user).toBe('do this');
+ */
+import type {
+    IAIService,
+    AIChatRequest,
+    AIChatResult,
+} from '../../src/core/services';
+
+export interface RecordedCall {
+    user: string;
+    system?: string;
+    model?: string;
+    timeoutMs?: number;
+    signalAborted?: boolean;
+}
+
+type Responder = (req: AIChatRequest) => string | { content: string; empty?: boolean };
+
+export class MockLLMClient implements IAIService {
+    /** 모든 chat / call 호출의 입력 인자가 시간 순서로 누적. */
+    public readonly calls: RecordedCall[] = [];
+
+    /** FIFO 큐 — setNextResponse 로 push, chat 호출마다 shift. */
+    private readonly queued: string[] = [];
+
+    /** 큐가 비었을 때 사용할 fallback. setResponder 로 정의 가능. */
+    private responder: Responder | null = null;
+
+    /** queued / responder 모두 없으면 이 값을 그대로. */
+    private defaultResponse = 'mock response — set via setNextResponse / setResponder';
+
+    /**
+     * 다음 호출(들) 에 사용할 응답을 FIFO 큐에 push.
+     * 여러 번 push 하면 순차적으로 소비.
+     */
+    setNextResponse(text: string): void {
+        this.queued.push(text);
+    }
+
+    /**
+     * 모든 호출에 대해 동적으로 응답 생성. setNextResponse 큐가 우선.
+     */
+    setResponder(fn: Responder): void {
+        this.responder = fn;
+    }
+
+    /** 모든 큐 / responder / 이력 초기화. test setup 사이에 reset 용. */
+    reset(): void {
+        this.calls.length = 0;
+        this.queued.length = 0;
+        this.responder = null;
+    }
+
+    async call(prompt: string): Promise<string> {
+        const result = await this.chat({ user: prompt });
+        return result.content;
+    }
+
+    async chat(req: AIChatRequest): Promise<AIChatResult> {
+        this.calls.push({
+            user: req.user,
+            system: req.system,
+            model: req.model,
+            timeoutMs: req.timeoutMs,
+            signalAborted: req.signal?.aborted,
+        });
+        // signal 이 이미 aborted 면 AbortError 던짐 — 실제 fetch 동작 모방.
+        if (req.signal?.aborted) {
+            const err = new Error('AbortError');
+            err.name = 'AbortError';
+            throw err;
+        }
+        let content: string;
+        let empty = false;
+        if (this.queued.length > 0) {
+            content = this.queued.shift()!;
+        } else if (this.responder) {
+            const out = this.responder(req);
+            if (typeof out === 'string') {
+                content = out;
+            } else {
+                content = out.content;
+                empty = !!out.empty;
+            }
+        } else {
+            content = this.defaultResponse;
+        }
+        return {
+            content,
+            engine: 'lmstudio',
+            model: req.model || 'mock-model',
+            empty: empty || !content,
+        };
+    }
+}