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P4 — Self-Evolving OS 폐루프 자동화: - growthCycleWatcher: 매주(기본 일 20:00 KST, 설정 가능) 자동으로 ① 골든셋 검색 평가(recall/MRR 주간 추이) ② 학습 큐 갱신(Need Engine) ③ 지식 노후 점검 ④ 성장 리포트 ⑤ 승인(approved)된 학습 큐 항목을 Research Agent 로 자동 실행(사이클당 최대 3건) ⑥ 요약 알림+텔레그램. 승인 자체는 여전히 사람 — Permission Based Learning 유지, 자동화되는 것은 '승인된 것의 실행'뿐. 결과물은 기존 수동 명령과 동일 위치 (.astra/eval/, .astra/growth/) — 완전 호환. 수동 트리거 명령 (growthCycle.runNow) 제공. 단계별 독립 try/catch. P5 — 텔레그램 양방향 HITL: - /meet confirm 코어를 출력 중립 processConfirmDecisions 로 추출 (웹뷰·텔레그램 공용) — 핸들러는 위임 호출로 슬림화. - 텔레그램 인바운드에 confirm/pending(보류) 분기 — 회사 밖에서 "confirm 1=ok 2=6/20 3=skip" 회신으로 보류 액션 등록 완결. - 데일리 브리핑에 보류 목록 + 회신 안내 포함 — 아침 브리핑에서 바로 확정하는 흐름 완성. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
198 lines
11 KiB
TypeScript
198 lines
11 KiB
TypeScript
import * as vscode from 'vscode';
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import { TelegramBot } from './telegramBot';
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import type { TelegramHttpClient } from './telegramClient';
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import { AIService } from '../../core/services';
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import { getActiveBrainProfile, logInfo, logError } from '../../utils';
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import { resolveScopeForAgent } from '../../skills/agentKnowledgeMap';
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import { retrieveScoped, buildContextBlock } from '../../skills/scopedBrainRetriever';
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import type { SidebarChatProvider } from '../../sidebarProvider';
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import {
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buildTelegramSystemPrompt,
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looksLikeWorkOrder,
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buildTelegramCompanyContext,
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chunkTelegramMessage,
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} from './promptBuilders';
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export interface TelegramSetupDeps {
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telegramClient: TelegramHttpClient;
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/** activate() 안 `let provider` 의 *호출 시점* 값. 등록 시점엔 undefined 일 수 있음. */
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getProvider: () => SidebarChatProvider | undefined;
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}
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/**
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* Telegram bot 생성 + 메시지 처리 콜백.
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*
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* 흐름:
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* 1) allowlist 검사 (`telegram.allowedChatIds`) — 통과 못 하면 silent drop
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* 2) 회사 모드 + work-order 라우팅 → CEO 디스패처 (즉시 ack 반환)
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* 3) Per-chat agent 결정 + scoped RAG 검색
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* 4) 시스템 프롬프트 (company-aware) + 대화 히스토리 + 현재 메시지 결합
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* 5) AI 호출 → empty/error 시 친절한 fallback 메시지
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* 6) reply 저장 + 4096자 청크 분할
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*
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* 모든 단계에서 "조용히 실패하지 말 것" 이 가장 중요 — 사용자가 "응답 없음" 을
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* 가장 큰 통증으로 보고했음. 빈 응답이나 예외에도 항상 사람이 읽을 수 있는
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* 메시지를 반환.
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*/
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export function createTelegramBot(
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context: vscode.ExtensionContext,
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deps: TelegramSetupDeps,
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): TelegramBot {
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const { telegramClient, getProvider } = deps;
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const telegramAi = new AIService();
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return new TelegramBot({
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client: telegramClient,
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handle: async (text, chatId) => {
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const cfg = vscode.workspace.getConfiguration('g1nation');
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const allowed = cfg.get<number[]>('telegram.allowedChatIds', []) || [];
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if (allowed.length > 0 && !allowed.includes(chatId)) {
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logInfo('Telegram message from unallowed chat ignored.', { chatId });
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return null;
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}
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// 진입점 trace — silent failure 진단용. "응답 없음" 신고 시 이 로그가
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// 없으면 메시지가 여기까지도 못 옴 (allowlist 또는 polling drop).
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logInfo('Telegram message received.', {
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chatId,
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chars: text.length,
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preview: text.length > 80 ? text.slice(0, 80) + '…' : text,
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});
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// ── /meet 보류 항목 원격 처리 (P5 HITL) ────────────────────────
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// "confirm 1=ok 2=6/20" / "pending" 으로 회의 액션 보류를 텔레그램에서
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// 직접 확정 — 데일리 브리핑이 보류를 알려주면 그 자리에서 회신해 등록 완결.
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const meetCmd = text.match(/^\/?(?:meet\s+)?(confirm|pending|보류)\b\s*(.*)$/i);
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if (meetCmd) {
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try {
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const { loadPending, renderPendingQuestion, processConfirmDecisions } =
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await import('../../features/datacollect/scheduling/meetRegistration');
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const sub = meetCmd[1].toLowerCase();
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if (sub === 'pending' || sub === '보류') {
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const p = loadPending();
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return p && p.items.length ? renderPendingQuestion(p) : 'ℹ️ 등록 보류 중인 액션 아이템이 없습니다.';
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}
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const { lines } = await processConfirmDecisions(context, meetCmd[2] || '');
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return lines.join('\n').slice(0, 4000);
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} catch (e: any) {
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logError('Telegram meet-confirm failed.', { chatId, error: e?.message ?? String(e) });
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return `⚠️ 보류 처리 중 오류: ${e?.message ?? e}`;
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}
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}
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// ── 1인 기업 모드 라우팅 ────────────────────────────────────────
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// 회사 모드 ON + 메시지가 work *order* 처럼 보이면 (만들어줘/해줘 또는
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// "CEO한테 …" 접두) RAG-chat 대신 dispatcher 로. dispatcher 가 끝에
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// Telegram mirror 를 쏘므로 사용자는 제대로 된 보고서를 받음.
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const { readCompanyState } = await import('../../features/company');
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const companyState = readCompanyState(context);
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if (companyState.enabled && looksLikeWorkOrder(text)) {
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const { appendTelegramMessage } = await import('./conversationHistory');
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appendTelegramMessage({ chatId, role: 'user', text, kind: 'user' });
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logInfo('Telegram: routing to company turn.', { chatId, preview: text.slice(0, 60) });
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// Fire-and-forget — dispatcher 의 secretary mirror 가 최종 보고 전송.
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// 즉시 ack 를 반환해 사용자는 봇이 명령을 받았다는 신호를 봄.
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void (async () => {
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try {
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await getProvider()!._runCompanyTurn(text);
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} catch (e: any) {
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logError('Telegram → company turn failed.', { error: e?.message ?? String(e) });
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}
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})();
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const ack = '🧭 CEO에게 전달했어요. 작업 끝나면 보고드릴게요.';
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appendTelegramMessage({ chatId, role: 'assistant', text: ack, kind: 'reply' });
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return ack;
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}
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// Per-chat agent override → global default → mapping default.
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const perChatAgents = cfg.get<Record<string, string>>('telegram.agentByChatId', {}) || {};
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const perChatAgent = perChatAgents[String(chatId)];
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const defaultAgent = cfg.get<string>('telegram.defaultAgent', '') || '';
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const agentName = (perChatAgent || defaultAgent || '').trim();
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const brain = getActiveBrainProfile();
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const brainRoot = brain?.localBrainPath || '';
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const scope = resolveScopeForAgent(agentName, brainRoot);
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// RAG retrieval — agent 매치 없어도 전체 brain 검색해 봇이 계속 유용하게.
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// buildContextBlock 가 '' 반환하면 섹션 자체를 빼버림 (cleaner prompt).
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let contextBlock = '';
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if (brainRoot) {
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try {
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const result = retrieveScoped(text, brainRoot, scope.folders, {
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maxResults: cfg.get<number>('telegram.contextChunks', 6) ?? 6,
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});
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contextBlock = buildContextBlock(result);
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logInfo('Telegram RAG retrieval done.', {
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chatId,
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agent: scope.agent?.name ?? '(none)',
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scopedFolders: scope.folders.length,
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candidates: result.candidateCount,
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chunks: result.chunks.length,
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|
});
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} catch (e: any) {
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logError('Telegram RAG retrieval failed; falling back to plain prompt.', {
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chatId, error: e?.message ?? String(e),
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});
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}
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}
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// Company-aware 시스템 프롬프트 — 회사 모드 ON 일 때 봇은 그 회사의 *비서*.
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// 모델에게 그렇게 말해줘야 "어디에 저장했어?" 같은 질문에 "파일 시스템 접근
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// 못 함" 으로 회피하지 않고 실제 경로를 그대로 답함.
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const companyContextBlock = buildTelegramCompanyContext(companyState, context);
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const systemPrompt = buildTelegramSystemPrompt(!!contextBlock)
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+ (companyContextBlock ? `\n\n${companyContextBlock}` : '');
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// Per-chat 대화 히스토리 — 없으면 매 inbound 가 fresh turn 이라
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// "방금 한 말" 을 봇이 즉시 잊음. AI service 의 {system, user} 표면이
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// messages 배열을 안 받아서 user 메시지에 inline 으로 박음.
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const { appendTelegramMessage, getRecentMessages, formatHistoryForPrompt } =
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await import('./conversationHistory');
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const history = getRecentMessages(chatId, 10);
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const historyBlock = formatHistoryForPrompt(history);
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const pieces: string[] = [];
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if (contextBlock) pieces.push(`[SECOND BRAIN CONTEXT]\n${contextBlock}`);
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if (historyBlock) pieces.push(historyBlock);
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pieces.push(`[USER MESSAGE]\n${text}`);
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const userMessage = pieces.join('\n\n');
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|
// AI 호출 *전에* user 메시지 persist — 실패해도 다음 inbound 가 발화를 봄.
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appendTelegramMessage({ chatId, role: 'user', text, kind: 'user' });
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try {
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const result = await telegramAi.chat({ system: systemPrompt, user: userMessage });
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logInfo('Telegram AI reply generated.', {
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chatId, engine: result.engine, model: result.model,
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|
empty: result.empty, chars: result.content.length,
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|
});
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if (result.empty) {
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// silent 가 아니라 사용자에게 도달. 모델 재시작/질문 단순화 안내.
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return [
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'⚠️ AI 모델이 빈 응답을 반환했습니다.',
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|
'',
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|
'다음을 시도해보세요:',
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|
'• LM Studio에서 모델이 실제로 로드되어 있는지 확인',
|
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'• 더 짧고 구체적인 질문으로 다시 보내기',
|
|
'• `Astra: Test Telegram Connection` 으로 연결 상태 확인',
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|
].join('\n');
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|
}
|
|
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// assistant reply persist → 다음 inbound 가 우리가 한 말을 봄.
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|
appendTelegramMessage({ chatId, role: 'assistant', text: result.content, kind: 'reply' });
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// 4096자 hard limit 분할. 1청크면 그대로, 여러 청크는 "(이어서 i/n)"
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// 힌트와 함께 join — bot framework 가 한 메시지로 보내지만, drop 없이
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|
// 모든 청크를 시도하는 게 silent loss 보다 나음.
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const chunks = chunkTelegramMessage(result.content);
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if (chunks.length === 1) return chunks[0];
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return chunks.map((c, i) => i === 0 ? c : `(이어서 ${i + 1}/${chunks.length})\n\n${c}`).join('\n\n---\n\n').slice(0, 4000);
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|
} catch (e: any) {
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// 하드 실패에서도 ALWAYS 응답 — silent failure 가 두 번째로 보고된 통증.
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|
logError('Telegram handler threw.', { chatId, error: e?.message ?? String(e) });
|
|
return `⚠️ Astra 처리 중 오류가 발생했습니다.\n${e?.message ?? e}\n\nLM Studio가 실행 중인지, 모델이 로드되어 있는지 확인해주세요.`;
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|
}
|
|
},
|
|
});
|
|
}
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