- 실시간 중계 상황을 직접 보고 있는 것처럼 말하는 페르소나의 암시를 제거하고, 라이브 스코어 제공 불가 안내를 명확히 했습니다.
- 'bestfriend'와 'commentator' 스타일 모두에서 사용자를 훈계하거나 건전한 응원을 강요하는 설교적 프롬프트를 배제했습니다.
- 사용자의 승리 주장 시 상황을 의심하거나 초를 치지 않고 자연스럽게 호응하도록 유도하며, 점수판 농담 등 스타일별 리액션 가이드를 구체화했습니다.
- 팀 홈구장 정보를 오늘 경기 장소로 단정하지 않도록 금칙을 추가하고, 관련 테스트 케이스를 보강하여 프롬프트의 일관성을 검증했습니다.
- KT·NC·SSG·LG·KIA·롯데·삼성·키움 8개 구단의 팀 페르소나 팩을 추가해 DEFAULT_TEAM_PERSONAS가 10개 구단 전체를 커버하도록 했습니다(이전에는 HH·OB만 실팩, 나머지는 generic fallback).
- 모든 팀 블록을 톤-중립으로 작성했습니다: 1인칭·반말/존댓말 샘플·말버릇 없이 팀색(연고·상징·팬 정서·팀색 어휘·라이벌·금기)만 담아, 말투는 스타일 팩이 전적으로 정하도록 했습니다.
- 10개 구단 모두 generic이 아닌 실팩을 쓰는지 검증하는 테스트를 추가했습니다.
- StylePack에 name 필드를 추가하고 스타일별 이름을 정했습니다(bestfriend = "베스트프랜드 짹", commentator = "해설가 짹").
- 각 페르소나 아키타입에 이름을 명시하고, AI 정체성 규칙을 "자기 지칭은 페르소나 이름을 쓰되, AI임을 직접 물으면 부정하지 않는다"로 갱신했습니다. 밋밋한 "AI 캐릭터" 단독 지칭을 지양합니다.
- 정중한 해설위원 톤의 "commentator" 스타일 팩을 추가하고 STYLE_PACKS에 등록했습니다(bestfriend/commentator 2종).
- 팀 페르소나에서 말투 요소를 제거했습니다: 반말 샘플 문장을 걷어내고, 1인칭("나"/"저")을 팀 블록이 아니라 스타일 팩이 정하도록 옮겼습니다. 팀 페르소나는 이제 팀색(연고·정서·라이벌·금기·어휘)만 담습니다.
- 공통 프롬프트의 역할 분리를 명확히 했습니다: 말투·캐릭터·1인칭은 스타일이, 팀색은 팀 페르소나가 정하며 팀 페르소나는 말투를 지정하지 않습니다.
- 공통 프롬프트를 1부 안전·데이터 정책 / 2부 앱 능력 정책(확정 데이터 vs 라이브 데이터 구분) / 3부 기본 대화 스타일의 고정 3층으로 재구성했습니다.
- 캐릭터·말투·팀색을 교체 가능한 4층(짹 페르소나 팩 + 팀 페르소나)으로 분리하고, 친절한 상담형 AI 톤 대신 "익명 야구방 상주러" 반응성 톤으로 전환했습니다.
- 두산(OB)에 실제 팀 페르소나 팩을 추가하고 DEFAULT_TEAM_PERSONAS에 등록해, generic placeholder 대신 팀색이 살아나도록 했습니다.
- 말버릇 "짹" 사용을 희소화하고, 사용자가 주장한 결과는 대화 전제로 수용하되 공식 수치는 도구 확인 없이 단정하지 않도록 했습니다.
- 시스템 프롬프트에서 시사적 데이터(경기 결과·일정·통계 등)를 제거하고, 정체성 정보만 남겨 모델의 '도구 우선 사용' 원칙을 강화했습니다.
- 지식 수준별 가이드를 별도 모듈로 분리하여 시스템이 직접 주입하도록 개선함으로써 교차 유저 캐시 히트율을 최적화했습니다.
- 사용자의 감정적 반응에 우선순위를 두도록 대화 지침을 보완하여 AI의 공감 능력을 향상하고 불필요한 정보 제공을 방지했습니다.
기본 모델을 gemini-3.1-flash-lite로, 전 모델에 공평한 24초 호출 예산과
2048 토큰 출력 한도로 맞추고, Gemini 3 모델은 thinkingLevel을 쓴다.
개인화 값(닉네임·지식수준)을 공통 프롬프트에서 빼서 모든 유저 공통의
정적 prefix로 만들어 Vertex 교차-유저 implicit caching 히트율을 높인다.
- AI 챗봇 '짹'의 페르소나 정의 및 시스템 프롬프트 상수를 추가했습니다.
- 채팅 이력, 쿼터 관리, 요청 멱등성 보장을 위한 Firestore 데이터 모델을 구현했습니다.
- 위기 상황 대응(자해·위해 예고 등) 및 입력/출력 필터링 파이프라인을 구축했습니다.
- Gemini 및 Anthropic 모델을 지원하는 AI Provider 추상화 계층을 마련했습니다.
