required로 두면 LLM 응답이나 수집 데이터 누락 시 pydantic ValidationError로
리포트 endpoint 전체가 500으로 죽음. 실제 테스트(청담오라클)에서 LLM이
weekly_view_growth, established 등 10개 필드를 null 반환하는 케이스 확인.
- ClinicSnapshot/YouTubeAudit: schemas + models 양쪽 모두 Optional (LLM 입력 검증
+ FastAPI 응답 검증 둘 다 통과 필요)
- InstagramAccount/InstagramAudit/FacebookPage/FacebookAudit: models만 (인스타·페북 빈
계정/페이지 케이스 대응)
- list[T] 필드는 기본값 [] 부여
트레이드오프: 스키마 레벨 데이터 완결성 보장 약화. 운영하며 자주 비는 필드
패턴 보고 collection 단계 보강 필요.
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채널 확장 + 브랜드 자산 파이프라인을 main에 통합.
신규/주요 변경:
- 5채널 외 부가 수집 (틱톡/IG·FB 영문/네이버 카페/카카오톡) — collect_extras.py
- 브랜드 자산: 홈페이지 로고 URL + CSS 색상 추출 (color_extractor.py) + Gemini Vision 로고 묘사 (vision.py)
- 채널 로고 비교: 공식 로고와 각 채널 프로필 이미지 일치 여부 평가
- 인스타/페북 audit 빌더 분리 (instagram_audit.py, facebook_audit.py)
- mock_urls.py: 78개 병원 영문 채널 51건 + 필드 캐노니컬 순서 정규화
- ReportInput/PlanInput 신규 채널 필드 추가
- ChannelBrandingRule literal "missing" → "N/A"
teammate eed5772와의 conflict 해결:
- ClinicSnapshot/YouTubeAudit: teammate가 신뢰 못하는 필드 제거 (established/years_in_business/price_range/media_appearances/medical_tourism/nearest_station/subscriber_rank)
- services/analysis.py: teammate의 _build_clinic_snapshot/_build_youtube_audit/duration helpers + 우리의 _naver_blog_summary 둘 다 보존
- imports: youtube_diagnosis_prompt + build_instagram_accounts/build_facebook_pages 모두 채택
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머지 본체:
- 5채널 외 부가 수집(틱톡/IG·FB EN/네이버 카페/카카오톡)
- 브랜드 자산/채널 로고 Vision 분석
- ReportInput/PlanInput에 신규 채널 필드 추가
- ChannelBrandingRule literal "missing" → "N/A"
후속 로컬 작업 (분리 커밋 예정):
- fix(report): ClinicSnapshot/YouTubeAudit/Instagram*/Facebook* required→Optional (LLM null 응답 대응)
- refactor: enrichment.py → collect_extras.py (네이밍 명확화)
- data(mock_urls): 38개 병원 영문 채널 51건 추가 + 78개 필드 캐노니컬 순서 정규화
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apify.py: 라이브 actor id 들을 모두 모듈 상단 상수로 통일 (TIKTOK_ACTOR 추가).
fetch_tiktok_profile 이 raw 문자열 'clockworks~tiktok-scraper' 쓰던 것 정리.
이제 IG_PROFILE / IG_HIGHLIGHTS / FB_PAGES / FB_POSTS / TIKTOK 5개 상수.
수집기 옵저버빌리티 정리:
- collect.py: 채널별 done 로그에 붙이던 _summarize (followers/posts 등 데이터
shape inspection) 제거 — production 로그가 아니라 진단용에 가까워 test_raw.py
의 summarize() 로 대신 충분.
- enrichment.py / pipeline.py / collect.py: 저레벨 수집기의 timing instrumentation
은 정리. orchestrator 레벨(pipeline 의 stage_times, analysis/market 의 LLM
호출 timing)은 유지.
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문제: JK 성형외과 (jkplastic.com) 처럼 <h1 class="logo"><a>JK PLASTIC</a></h1>
형태로 logo 텍스트만 있고 진짜 이미지는 외부 CSS의 .logo { background-image: url(...) }
로 들어가는 사이트에서, generic <header> 첫 img 패턴이 한국어 깃발(lang-kor.png)을
먼저 잡아 잘못된 로고가 박혔음.
수정:
- find_logo_url_in_html 흐름 재정렬:
1) class/id/alt/src 명시 + 부모 class="logo" + 중첩 img (specific)
2) **외부 CSS 의 .logo background-image** ← generic 보다 앞으로 (class-based 라
더 specific)
3) <header>/<nav> 첫 img (가장 generic, 잘못 잡힐 위험)
- noise 필터 강화: lang-kor / lang-eng / flag / country / icon- / btn- / arrow /
prev / next / search 같이 logo 아닌 게 명백한 src 는 모든 단계에서 skip
검증: JK 는 lang-kor.png → logo-color.png 로 정확히 잡힘.
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brand_inconsistencies 데이터 보호:
- 채널-묘사 mapping 을 LLM이 swap·재해석해서 Brand Consistency Map 이 어긋났던
문제 (VIEW 한국페북에 영문 인스타 묘사가 박힌다든가) 해결.
- channel_logos.channel_logos[] 의 channel / logo_description / is_official 을
**그대로 박을 것** 명시. 절대 swap·변형 금지.
URL 환각 잠금:
- LLM이 'https://www.facebook.com/' 같은 prefix를 raw URL 앞에 붙여서
'https://www.facebook.com/https://facebook.com/THEPS16445998' 같이 깨지던 문제 차단.
- "URL prefix 절대 직접 만들지 마세요. 받은 URL = 출력 URL" 강제.
registry_data 환각 잠금:
- registry_data.website_en 같은 자유 필드를 LLM이 그럴듯하게 ('thepsclinic.com'
같이) 지어내던 문제. "데이터에 없으면 반드시 null" 강제.
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네이버 블로그 채널 추가:
- naver.fetch_blog_total_count: RSS에 totalCount 없으면 blog.naver.com 의 PostList
페이지 HTML에서 '(\d+)개의 글' 패턴으로 진짜 전체 글 수 추출
(RSS는 최근 50개만 줘서 그동안 totalResults=50 으로 잘못 박혔음 — 뷰성형외과 실제 554개)
- analysis._naver_blog_summary 다이어트: totalPosts + latestPostDate 만 LLM에 보냄
(posts 본문/링크/제목 빼서 토큰 절약 + LLM의 무관 정보 hallucinate 방지)
- plan_prompt: channelStrategies 리스트에 네이버 블로그 명시 포함
brand_guide.channel_branding.profile_photo 코드 박기:
- 기존: LLM이 "공식 로고로 통일 (가이드 미보유)" 같은 fallback 문구 hallucinate
- 수정: analysis._patch_plan 이 모든 채널의 profile_photo 를 brand_assets.logo_description
으로 일괄 박음 (채널 통일 전략이라 모두 동일 값)
- plan_prompt: "profilePhoto 는 빈 문자열로 두세요 — 시스템이 채웁니다" 명시
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기존: 공식 로고 + 모든 채널 프로필 이미지를 한 번에 묶어 Gemini에 보냄 →
LLM이 채널-이미지 매칭을 헷갈려 같은 묘사를 여러 채널에 복사하는 문제.
VIEW 케이스에서 한국 페북·영문 인스타가 둘 다 "보라/노란 V자형 공식 로고" 묘사로
잘못 박혔음 (실제로는 흰배경 V자 심볼 vs 금색 VIEW로 완전히 다름).
수정: describe_channel_logos를 3채널씩 청크로 분리 + 명시적 이미지 번호 매핑:
- "이미지 1 = 공식 로고, 이미지 2 = Instagram 채널, 이미지 3 = Facebook..." 식
- "공식 로고 묘사를 절대 복사하지 마세요" 강한 지시
- 청크별 병렬 호출 (asyncio.gather)
- inconsistency_summary / recommendation 은 LLM 한 번 더 안 부르고 결정적 산출
비용: 호출 1회 → 청크 수 만큼 (보통 2회), 페니 수준 증가
시간: 병렬이라 거의 동일
정확도: 사용자가 본 실제 묘사와 일치하게 됨 (개별 호출 테스트로 검증)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Mina Choi
jaehwang