- Firestore Timestamp가 res.json으로 그대로 나가 {_seconds,_nanoseconds}로 직렬화되던 문제 수정
- 앱의 포인트 내역(/reward/ledger)과 예측 기록(/stats/history) 크래시 원인 제거
- 클라 소비 7개 핸들러(reward/attendance/prediction/user/stats/kbo/chat)의 모든 응답에 명시적 DTO 타입 도입
- 날짜 와이어 형식을 순수 UTC ISO 8601(...Z)로 통일 — 채팅의 기존 KST(+09:00) 출력도 UTC로 전환
- DTO는 필드를 명시적으로 나열해 조립 (스프레드 덤프 제거) — 문서에 새 Timestamp 필드가 생겨도 다시 새지 않는다
- 재사용되는 주문 형태만 toOrderDto로 분리, 나머지는 응답 경계에서 직접 조립
- Firestore 저장 형식은 변경하지 않음. 출석 idempotent 재요청 경로는 저장된 Timestamp/문자열을 모두 처리
- DTO 직렬화 회귀 테스트 추가 (_seconds 부재, UTC ISO 형식, optional 키 생략, 미지 필드 차단)
- 도구 호출 후 모델이 빈 응답을 반환하는 경우, 검열 문구 대신 재시도를 유도하는 `EMPTY_REPLY_NOTICE`를 표시하도록 로직을 개선했습니다.
- `chatProviderService`에 무텍스트 STOP 응답 방어 로직을 추가하여, 함수 호출 모드를 NONE으로 강제한 후 1회 재시도를 수행하도록 처리했습니다.
- 분석 서비스의 스키마 버전을 2로 올리고, `ChatOutcome`에 `empty` 타입을 추가하여 빈 응답 사례를 필터링과 구분하여 통계에 기록합니다.
- `ChatToolCallInfo` 타입에 `label` 필드를 추가하여 클라이언트가 도구 호출을 직관적인 칩 형태로 표시할 수 있도록 개선했습니다.
- `chatToolService`에 도구별 라벨 매핑 테이블(`TOOL_LABELS`)과 이를 적용하는 `withToolLabels` 함수를 구현하여, API 응답 시점에만 라벨이 동적으로 결합되도록 설계했습니다.
- 기존 저장소(Firestore) 로직에는 영향을 주지 않으면서, 메시지 조회 및 전송 결과 반환 시점에 라벨을 주입하여 표현 계층의 유연성을 확보했습니다.
- 테스트 코드를 수정하여 도구 호출 응답 및 이력 조회 시 라벨이 정확하게 포함되는지 검증했습니다.
- 모델이 화면 안내 시 [[NAV:route]] 마커를 붙이면 서버가 검증·제거 후 actions[]로 응답·이력에 실어, 클라가 해당 화면으로 이동하는 버튼을 렌더할 수 있게 함
- chatNavService(마커 파서 + APP_ROUTES 12개 라우트·라벨), NavAction/AppRoute 타입, finalizeExchange 저장·멱등 재반환·이력 매핑까지 전 경로 연결
- 위기/필터로 교체된 응답에는 액션을 붙이지 않고, 목록 밖 route는 드롭(모델 환각 방어)
- actions는 route+label만 전달(실제 경로 매핑·이동은 클라가 보유)
- 분석 이벤트에 navRoutes/navCount 추가, chatNavService 단위 테스트 추가
- 채팅 서비스의 관측성을 확보하기 위해 `chatAnalyticsService`를 도입하여 주요 이벤트(요청 결과, 토큰 사용량, 지연 시간 등)를 구조화된 로그로 기록합니다.
- 개인정보 보호를 위해 메시지 본문은 제외하고 길잇값과 메타데이터 위주로 수집하며, 비동기 로그 싱크를 통해 서비스 응답 지연을 방지했습니다.
- `sendMessage`의 각 단계(차단, 에러, 정상 응답 등)에 로깅을 통합하고, 테스트 코드를 통해 스키마 준수 및 필드 파생 로직의 정확성을 검증했습니다.
- 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.
순위(get_team_rank_snapshot)·출석(get_my_attendance_this_month)·예측 복기
(get_prediction_breakdown_date) 도구를 추가하고, 상대 날짜(dayOffset)와
리그 전체 로스터 조회를 지원한다.
모델이 호출한 도구(이름·인자)를 전송 응답과 메시지 이력에 함께 실어
클라이언트가 나중에 활용할 수 있게 한다.
- KBO 경기 라인업(타순) 및 선수 기록을 실시간으로 조회하는 AI 도구(Function Calling) 체계를 구현했습니다.
- Anthropic 및 Google Gemini 모델의 Tool-loop를 지원하도록 Provider 계층을 개선하여, 시점 의존적인 데이터를 모델이 필요할 때만 스스로 조회하도록 최적화했습니다.
- 시스템 프롬프트에 '도구 우선 사용' 원칙을 추가하여 환각(Hallucination) 현상을 방지하고, 미발표 정보나 경기 미진행 시 정확한 사실 확인 로직을 강화했습니다.
- 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.
