Mina Choi
6eb4dc26f8
협상 불가 사유를 내면 500 이 나고, 거부 폼은 목록·채팅이 따로 놀았으며,
제출한 내용을 다시 볼 방법이 없었다. 결렬 건은 협력사가 낸 거부가를 계약가로
간주해 낙찰시켜 절감 통계가 음수로 뒤집힐 수 있었고, 견적 상세는 판정 가격이
세 곳에 흩어져 대화 탭에선 아예 보이지 않았다.
agent
- 결렬 종료 로깅 크래시 수정 — _log 를 action_id 기반으로 되돌리고 선택 근거
(Q·UCB·방문수)는 decision/policy 가 있을 때만 채운다. 종료 행은 카드 선택이
없고 policy.update 뒤라 값을 넣으면 학습 화면 집계가 오염된다
negosium
- 거부 폼을 목록·채팅 공용 컴포넌트 하나로 통일(사유 3종 + 공급 희망가·의견 선택)
- 거부 사유 열람 — 목록에 '거부 사유 보기'(부가정보 보기와 같은 규격), 채팅
재진입 시 대화 끝에 거부 내역 카드. 목록·채팅 init 응답에 reject_reason·reject_price 추가
- 자유 입력 거부("협상 포기합니다")가 사유 NULL 로 저장되던 문제 수정 — 폼 마커가
없으면 원문을 사유로 쓰고, 문장 속 숫자를 희망가로 오인하지 않는다
- koreanNumber 를 전역 lib 으로 이동(공용 폼이 쓴다)
negodata
- 직접 낙찰에 계약가 입력 — 결렬·미응찰 건을 오프라인으로 다시 협상한 결과를
담당자가 확정해 넣는다. 후보는 초청 협력사 전부(가격 미제출도 포함),
계약가는 sessions.custom.offline_award 에 근거·작성자·시각과 함께 남긴다
- 통계 계약가 = 담당자 확정가 우선, 없으면 투찰가. 거부가를 계약가로 치던 파생 제거.
KPI 에 오프라인 반영 건수 추가
- 견적 상세 리모델링 — 가격 레일(앵커링가/투찰현황 · 목표가 · 타결 상한가 · 결과가)을
시트에 고정해 접힘·탭 전환에도 남기고, 스펙트럼에 타결 판정선과 구간색 추가.
라벨은 폭을 실측해 두 레인으로 배치(겹침 불가). 상품·마감시각 등 전 행 동일 컬럼 제거,
협상현황에 부가정보 노출, 1:1 은 협력사·세션상태를 결과 밴드로 올림
테스트: negosium 58 · negodata 110 통과. 프론트 빌드/린트 통과.
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3.0 KiB
Python
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3.0 KiB
Python
from datetime import datetime
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from typing import Optional
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from pydantic import Field
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from common.models.gmodel import Res_WebPacketProtocol, WebPacketProtocol
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class LearningProtocol(WebPacketProtocol):
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pass
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class LearningKpi(LearningProtocol):
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learned_sessions: int = 0 # 학습에 반영된 협상 수
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records: int = 0 # 학습 기록 수(카드 선택 1회 = 1건)
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used_cards: int = 0 # 한 번이라도 나간 카드 수
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unused_cards: int = 0 # 아직 한 번도 안 나간 카드 수
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top3_share: float = 0.0 # 상위 3장이 차지하는 사용 비중 — 쏠림 정도
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last_learned_at: Optional[datetime] = None
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class CardUsageRow(LearningProtocol):
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number: str # 카드번호(NGC-001 등)
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name: Optional[str] = None
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card_id: Optional[str] = None # 카드 PK — 협상카드 상세(/cards?detail=) 링크용
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type: str = "nego" # nego | wild
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used_sessions: int = 0 # 이 카드가 나간 협상 수
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uses: int = 0 # 총 사용 횟수
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share: float = 0.0 # 전체 카드 사용 중 이 카드의 비중
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avg_turn: float = 0.0 # 평균 몇 번째 라운드에 나갔는지 — 설정한 국면과 대조용
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last_used_at: Optional[datetime] = None
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# 선택 근거 — UCB = Q + 탐색보너스. 봇은 이 점수가 가장 높은 카드를 고른다.
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avg_q: Optional[float] = None # 선택 시점 Q값 평균 — 학습이 매긴 이 카드의 값어치
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avg_ucb: Optional[float] = None # 선택 시점 UCB 평균
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explore_bonus: Optional[float] = None # avg_ucb - avg_q — 클수록 '아직 덜 검증돼서' 뽑힌 것
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visits: int = 0 # 마지막 선택 시점 누적 방문수 — 적으면 Q값이 아직 추측
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class AnchoringCell(LearningProtocol):
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supplier_type: int = 0
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supplier_type_label: str = "미지정"
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price_range_index: int = 0 # 목표가 기준 가격대 구간
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price_range_label: str = "" # 그 구간의 실제 금액 범위(화면 표기용)
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anchoring_value: float = 0.0 # 앵커링 인하폭(‰ — 10 = 1%)
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last_adjusted_at: Optional[datetime] = None
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class AnchoringHistoryRow(LearningProtocol):
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supplier_type_label: str = "미지정"
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price_range_index: int = 0
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price_range_label: str = ""
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value_before: float = 0.0
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value_after: float = 0.0
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sample_count: int = 0 # 조정 판단에 쓴 협상 표본 수
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success_count: int = 0
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success_rate: float = 0.0
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created_at: Optional[datetime] = None
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class Res_LearningStatus(Res_WebPacketProtocol):
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kpi: LearningKpi = Field(default_factory=LearningKpi)
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cards: list[CardUsageRow] = []
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class Res_AnchoringStatus(Res_WebPacketProtocol):
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cells: list[AnchoringCell] = []
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history: list[AnchoringHistoryRow] = []
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adjusted_count: int = 0
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