v2.2.322: 네이버 트렌드 — 구체적 모델명 제안 + ratio 라벨 명확화

- /naver-shopping(keywords 후보), /naver-trend(discover) 프롬프트에 "카테고리명 반복 금지, 브랜드+모델명 위주 제안" 지시 추가 - ratio 는 CTR(%) 이 아니라 구간 내 최댓값=100 상대지수임을 표 헤더/ 디스클레이머에 명시(네이버 API 자체가 CTR 미제공)
2026-08-06 10:53:53 +09:00
parent 61246bb0cb
commit 769cf01a99
12 changed files with 36 additions and 27 deletions
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  "result": "직답 결과 — single-pass mock 응답입니다.",
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  "modelVersion": "unknown"
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-  "result": "---\nid: wiki_on\ndate: 2026-08-06T01:30:04.066Z\ntype: knowledge_artifact\nstandard: P-Reinforce v3.0\ntags: [automated, connect_ai, brain_sync]\n---\n\n## 📌 Brief Summary\n직답 결과 — single-pass mock 응답입니다.\n\n직답 결과 — single-pass mock 응답입니다.\n---\n## 🛡️ Reliability & Audit Summary\n> [!NOTE]\n> 이 문서는 ConnectAI의 **Intelligent Resilience** 엔진에 의해 검증 및 정제되었습니다.\n\n| Metric | Value | Status |\n| :--- | :--- | :--- |\n| **Conflict Risk** | `0/100` | ✅ Low |\n| **Fallbacks Used** | `0` | ✅ None |\n| **Auto Retries** | `0` | ✅ Stable |\n| **Deduplication** | `0` | Standard |\n| **Processing Time** | `0.0s` | ✅ Fast |\n\n### 🔍 Decision Audit Trail\n- **[DIRECT]** 답변 작성 중... (단일 호출 fast-path) (27ms)\n",
-  "createdAt": 1785979804069,
+  "result": "---\nid: wiki_on\ndate: 2026-08-06T01:53:24.345Z\ntype: knowledge_artifact\nstandard: P-Reinforce v3.0\ntags: [automated, connect_ai, brain_sync]\n---\n\n## 📌 Brief Summary\n직답 결과 — single-pass mock 응답입니다.\n\n직답 결과 — single-pass mock 응답입니다.\n---\n## 🛡️ Reliability & Audit Summary\n> [!NOTE]\n> 이 문서는 ConnectAI의 **Intelligent Resilience** 엔진에 의해 검증 및 정제되었습니다.\n\n| Metric | Value | Status |\n| :--- | :--- | :--- |\n| **Conflict Risk** | `0/100` | ✅ Low |\n| **Fallbacks Used** | `0` | ✅ None |\n| **Auto Retries** | `0` | ✅ Stable |\n| **Deduplication** | `0` | Standard |\n| **Processing Time** | `0.0s` | ✅ Fast |\n\n### 🔍 Decision Audit Trail\n- **[DIRECT]** 답변 작성 중... (단일 호출 fast-path) (34ms)\n",
+  "createdAt": 1785981204345,
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  "missionId": "wiki_on",
  "status": "completed",
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  "resilienceMetrics": {
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  "result": "Final report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.",
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  "result": "Final report with inconsistencies. This should be long enough to pass validation.",
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  "result": "[{\"heading\":\"본문\",\"scope\":\"전체 답변\"}]",
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  "result": "[CONFLICT WARNING] 성능이 200% 증가했습니다. vs 그러나 동시에 50% 감소했습니다. 최적화와 성능 저하가 동시에 발견됨.",
-  "createdAt": 1785979811212,
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-  "missionId": "stress_conflict_1785979811195",
+  "missionId": "stress_conflict_1785981213570",
  "status": "completed",
-  "startTime": "2026-08-06T01:30:11.195Z",
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  "results": {
    "outline": "[{\"heading\":\"본문\",\"scope\":\"전체 답변\"}]",
    "section_0": "[CONFLICT WARNING] 성능이 200% 증가했습니다. vs 그러나 동시에 50% 감소했습니다. 최적화와 성능 저하가 동시에 발견됨.",
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    {
      "from": "idle",
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      "message": "답변 구조 잡는 중...",
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    },
    {
      "from": "polish",
      "to": "completed",
-      "durationMs": 4,
+      "durationMs": 3,
      "message": "미션 완료",
-      "ts": "2026-08-06T01:30:11.218Z"
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    }
  ],
  "resilienceMetrics": {
@@ -1,5 +1,12 @@
 # Astra Patch Notes

+## v2.2.322 (2026-08-05)
+### 🛍️ 네이버 트렌드 — 구체적 모델명 제안 + ratio 라벨 명확화
+사용자 피드백: 인기 키워드 결과에 "노트북"처럼 카테고리명만 반복돼 실제 쓸 정보가 없음(구체적 모델까지 알고 싶음) + "클릭률"까지 보고 싶음.
+- **구체적 상품/모델명 우선 제안**: `/naver-shopping`(scope=keywords) · `/naver-trend`(discover) 양쪽 프롬프트에 "categories 에 이미 들어간 분야명·상위 카테고리명 반복 금지, '맥북 에어 M3'처럼 브랜드+모델명 위주 제안, 여러 브랜드 혼합" 지시 추가.
+- **클릭률(CTR) 불가 — 라벨 명확화**: 네이버 데이터랩 API(쇼핑인사이트·검색어트렌드 둘 다) 는 실제 클릭수/노출수 기반 CTR(%) 을 제공하지 않고 "구간 내 최댓값=100" 상대 지수만 준다. 표 헤더를 "ratio(0~100, 상대지수)"로, 디스클레이머에 "CTR 아님 — API 자체가 미제공"을 명시해 오해 방지.
+검증: tsc 무오류 + jest 1015 통과(회귀 없음) + esbuild 정상.
+
 ## v2.2.321 (2026-08-05)
 ### 🛍️ `/naver-shopping` "분야 안의 인기 검색어" 질문이 쓸모없는 1행 표만 주던 문제 수정
 실사례: `/naver-shopping 디지털/가전 인기 검색어` → "디지털/가전" 분야 자체의 클릭 비율 1행짜리 표만 나와 사용자가 "쓸 수 있는 데이터가 없다"고 피드백. 원인: 쇼핑인사이트 API는 "분야 자체"의 클릭 추이만 제공하고, 분야 *안*에서 어떤 상품/검색어가 인기인지는 애초에 이 API로 알 수 없다(그런 API가 없음) — intentParser 가 "인기 검색어"라는 표현도 그냥 분야명 비교(compare)로 잘못 처리했다.
@@ -2,7 +2,7 @@
  "name": "astra",
  "displayName": "Astra",
  "description": "The personal intelligence layer for Antigravity and VS Code. A private cognitive partner for deep project context, memory, and proactive strategic decision-making.",
-  "version": "2.2.321",
+  "version": "2.2.322",
  "publisher": "g1nation",
  "license": "MIT",
  "icon": "assets/icon.png",
@@ -24,7 +24,7 @@ import type { CommonFilters, TimeUnit } from './naverApi';

 type Webview = Parameters<typeof chunk>[0];

-const DISCLAIMER = '⚠️ 이 순위는 네이버 전체 실시간 인기 순위가 아니라, 후보군 내에서 실제 네이버 데이터랩 API로 검증한 상대 비교치입니다.';
+const DISCLAIMER = '⚠️ 이 순위는 네이버 전체 실시간 인기 순위가 아니라, 후보군 내에서 실제 네이버 데이터랩 API로 검증한 상대 비교치입니다. "ratio"는 조회 구간 내 최댓값을 100으로 둔 상대 지수이며, 실제 클릭수·노출수 기반 클릭률(CTR, %)이 아닙니다 — 네이버 데이터랩 API 자체가 CTR을 제공하지 않습니다.';

 function ymd(d: Date): string {
    return d.toISOString().slice(0, 10);
@@ -50,7 +50,7 @@ function buildFilters(intent: { device?: 'pc' | 'mo'; gender?: 'm' | 'f'; ages?:
 function formatRankedTable(result: RankedResult, itemLabel: string): string {
    if (result.items.length === 0) return '_(결과 없음)_\n';
    const lines: string[] = [];
-    lines.push(`| # | ${itemLabel} | 최근 ratio |`);
+    lines.push(`| # | ${itemLabel} | 최근 ratio(0~100, 상대지수) |`);
    lines.push('|---|---|---|');
    result.items.forEach((it, i) => {
        const label = it.path && it.path !== it.name ? `${it.name} _(${it.path})_` : it.name;
@@ -148,6 +148,7 @@ const SHOPPING_SYSTEM_PROMPT = `당신은 네이버 쇼핑인사이트(분야별
 - "mode": scope="category"일 때 — 구체적인 분야명을 하나 이상 언급했으면 "compare", "요즘 뜨는 분야가 뭐야"처럼 분야 자체를 탐색하고 싶으면 "discover". scope="keywords"면 항상 "discover".
 - "categories": scope="category"·mode="compare"면 사용자가 언급한 분야명 그대로(정규화 말고 원문 그대로) 배열로. scope="category"·mode="discover"면 후보 분야를 최대 9개 제안(3개씩 순차 조회하므로 3의 배수 권장). scope="keywords"면 사용자가 언급한 분야명(보통 1개)만 넣기.
 - "keywords": scope="keywords"일 때만 사용 — 그 분야 맥락에 맞는 검색어/상품 후보를 당신의 지식으로 최대 10개 제안(개별 순위를 매기려면 키워드 1개=API 그룹 1개라 5개씩 순차 조회함을 감안). scope="category"면 빈 배열.
+  ⚠️ **구체적인 상품/모델명 위주로 제안하세요** — "노트북", "이어폰"처럼 categories 에 이미 들어간 분야명이나 그 상위 카테고리명 자체를 반복하지 말 것(정보 가치 없음). 대신 "맥북 에어 M3", "그램 17 2024", "갤럭시북4 프로" 처럼 실제 검색될 법한 브랜드+모델/제품라인명을 제안. 특정 브랜드로 편중되지 않게 여러 브랜드를 섞을 것.
 ${COMMON_FIELDS_PROMPT}

 ⚠️ 반드시 아래 JSON 형식 정확히 한 번:
@@ -206,6 +207,7 @@ const SEARCH_TREND_SYSTEM_PROMPT = `당신은 네이버 검색어트렌드 API

 - "mode": 사용자가 구체적인 검색어를 하나 이상 언급했으면 "compare". "인기 검색어"/"요즘 뜨는 키워드"/"top N" 처럼 키워드를 직접 지목하지 않고 탐색을 원하면 "discover".
 - "keywords": mode="compare"면 사용자가 언급한 검색어를 그대로 배열로. mode="discover"면 질문 맥락(주제/카테고리/타겟)에 맞는 검색어 후보를 당신의 지식으로 최대 10개 제안(개별 순위를 매기려면 키워드 1개=API 그룹 1개라 5개씩 순차 조회함을 감안).
+  ⚠️ 질문이 특정 상품군(가전/패션/뷰티 등)을 가리키면 그 상위 카테고리명 자체를 반복하지 말고 **구체적인 상품/모델명**(브랜드+제품라인명, 예: "맥북 에어 M3", "다이슨 에어랩")을 우선 제안 — 일반 명사만 나열하면 사용자가 얻을 정보가 없다. 여러 브랜드를 섞을 것.
 ${COMMON_FIELDS_PROMPT}
 - "ages" 값은 검색어트렌드 전용 코드(1=0~12세,2=13~18세,3=19~24세,4=25~29세,5=30~34세,6=35~39세,7=40~44세,8=45~49세,9=50~54세,10=55~59세,11=60세이상)를 사용하세요 — 쇼핑인사이트의 10/20/30 대 코드와 다릅니다.