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학습을 즐기고, 항상 목표 달성을 위해 나아가는 개발자 한영신 입니다.
즐거운 👩‍💻 을 위해 긍정적으로 생각하고, 새로운 것을 배우는 것 또한 좋아합니다.
자세한 내용은 각 페이지에서 확인 해주세요!

🎫 자기소개와 이력서

💼 포트폴리오

✍️ 블로그 작성 가이드

이제 Hugo 포스트는 로컬에서 파일을 만들고 git push하지 않아도 됩니다.
GitHub의 Issues에서 블로그 글 작성 폼을 열어 내용만 작성하면, GitHub Actions가 자동으로 content/posts/<slug>/index.md 파일을 만들고 커밋한 뒤 배포까지 연결합니다.

가장 쉬운 방법: Issue Form으로 작성

  1. GitHub 저장소의 Issues 탭으로 이동합니다.
  2. New issue에서 블로그 글 작성 템플릿을 선택합니다.
  3. 아래 항목을 입력합니다.
    • 글 제목
    • 슬러그(선택)
    • 한 줄 요약
    • 태그
    • 카테고리
    • 발행 방식: 초안으로 저장 또는 즉시 발행
    • 본문(Markdown)
  4. 이슈를 등록하면 GitHub Actions가 자동으로 포스트를 생성합니다.
  5. 처리 결과는 해당 이슈 댓글로 안내됩니다.

동작 방식

  • 초안으로 저장을 선택하면 draft: true로 생성됩니다.
  • 즉시 발행을 선택하면 draft: false로 생성되어 배포됩니다.
  • 같은 이슈를 수정하면 기존 포스트가 다시 갱신됩니다.
  • 제목이나 슬러그를 바꾸면 포스트 폴더도 함께 이동됩니다.
  • 공개 저장소이지만 실제 포스트 생성은 OWNER, MEMBER, COLLABORATOR 권한이 있는 작성자만 실행됩니다.

예전 방식도 가능

필요하면 기존처럼 로컬에서 직접 포스트를 작성하거나, scripts/publish.py를 사용해 Confluence 문서를 Hugo 포스트 초안으로 변환할 수도 있습니다.
다만 평소에는 Issue Form 방식이 가장 빠르고 편합니다.

📈 주식 워치리스트 가이드

주식/관심 뉴스 모니터링용 워치리스트는 이제 로컬 파일 대신 Google Sheets의 웹에 게시된 CSV를 기본 소스로 사용합니다.
Google Sheets API, OAuth, 서비스 계정 없이 게시된 CSV URL만 있으면 됩니다.

설정 방법

  1. Google Sheets에서 워치리스트 시트를 만듭니다.
  2. 파일 > 공유 > 웹에 게시에서 해당 시트를 CSV로 게시합니다.
  3. 발급된 CSV URL을 GitHub 저장소 Variables의 WATCHLIST_PUBLISHED_CSV_URL 에 저장합니다.
  4. GitHub Actions가 실행될 때 이 값을 환경변수로 받아 워치리스트를 읽습니다.

CSV 컬럼 구조

헤더는 아래 순서를 권장합니다.

symbol,name,market,enabled,price_enabled,news_enabled,price_threshold_pct,price_provider,price_symbol,news_provider,news_symbol,countries,language

예시:

symbol,name,market,enabled,price_enabled,news_enabled,price_threshold_pct,price_provider,price_symbol,news_provider,news_symbol,countries,language
NVDA,NVIDIA,us,true,true,true,3.0,twelvedata,NVDA,marketaux,NVDA,us,en
TSLA,Tesla,us,true,true,true,3.0,twelvedata,TSLA,marketaux,TSLA,us,en
005930,삼성전자,kr,true,true,false,3.0,legacy_naver,005930,marketaux,005930,kr,ko

컬럼 설명

  • symbol: 내부 표시용 기본 심볼
  • name: 텔레그램에 표시할 이름
  • market: us 또는 kr
  • enabled: 전체 on/off
  • price_enabled: 가격 알림 on/off
  • news_enabled: 뉴스 알림 on/off
  • price_threshold_pct: 종목별 가격 변동 임계치
  • price_provider: twelvedata, legacy_naver, legacy_yahoo
  • price_symbol: 가격 API 호출에 사용할 심볼
  • news_provider: 현재 marketaux
  • news_symbol: 뉴스 API 호출에 사용할 심볼
  • countries: 뉴스 국가 필터
  • language: 뉴스 언어 필터

참고

  • 미국 종목은 Twelve Data + Marketaux 조합을 기본으로 사용합니다.
  • 한국 종목은 현재 free tier 한계 때문에 가격은 legacy_naver fallback 을 유지하고 있습니다.
  • 샘플 CSV는 watchlist.csv 에 남겨두었습니다.

🧠 투자자료 RAG 가이드

투자 관련 PDF, 메모, 이미지 자료를 계속 쌓아두고 Telegram에서 질문하면, OpenAI File Search 기반으로 관련 자료를 검색해 답변하도록 확장할 수 있습니다.
별도 벡터 DB 서버를 두지 않고, OpenAI Vector Store를 그대로 사용합니다.

현재 포함된 구성

자료 적재 방식

  • 직접 넣고 싶은 자료는 investment_docs 에 둡니다.
  • 필요할 때 수동 실행으로 워치리스트 가격/뉴스를 요약한 markdown 문서를 생성해 investment_rag 아래에 누적할 수 있습니다.
  • PDF, TXT, MD, JSON, HTML, DOCX, PPTX는 바로 적재합니다.
  • 이미지(png/jpg/jpeg/webp)는 OCR 후 markdown으로 변환해서 적재합니다.

필요한 환경변수

  • OPENAI_API_KEY
  • MARKETAUX_API_TOKEN
  • TWELVE_DATA_API_KEY
  • WATCHLIST_PUBLISHED_CSV_URL
  • INVESTMENT_VECTOR_STORE_NAME
  • INVESTMENT_VECTOR_STORE_ID
    처음엔 없어도 되지만, 한 번 생성된 store id를 여기에 넣어두면 수동 실행과 webhook 앱이 항상 같은 Vector Store를 안정적으로 재사용합니다.
  • OPENAI_MODEL
    공통 OpenAI 모델명. 설정하면 투자자료 RAG/텔레그램 메모리/기술 뉴스 요약까지 모두 이 값을 우선 사용합니다.
  • INVESTMENT_RAG_MODEL 선택 사항
  • INVESTMENT_OCR_MODEL 선택 사항
  • TELEGRAM_BOT_TOKEN
  • TELEGRAM_WEBHOOK_SECRET_TOKEN

Telegram 질의응답 방식

  • Telegram은 상시 서버 대신 webhook 방식으로 받습니다.
  • 앱 엔트리포인트는 telegram_rag_app.py 입니다.
  • Cloud Run, Vercel, Functions 같은 serverless HTTPS 환경에 배포한 뒤 Telegram setWebhook 으로 /telegram/webhook URL을 연결하면 됩니다.
  • 텍스트 메시지는 RAG 질의응답, PDF/문서는 즉시 적재, 이미지는 OCR 후 적재합니다.

로컬 실행 예시

uvicorn services.telegram_rag_app:app --host 0.0.0.0 --port 8000
python3 scripts/automation/investment_rag_sync.py --generate-digest

💬 텔레그램 메모리/RAG 가이드

텔레그램으로 오간 내용을 가볍게 기억하고, 파일 첨부 자료는 바로 RAG에 넣을 수 있는 구조를 추가했습니다.
별도 서버 대신 Cloudflare Worker -> GitHub Actions -> repo 파일 저장 + SQLite FTS5 흐름으로 동작합니다.

현재 포함된 구성

Telegram에서 쓰는 방법

  1. 일반 텍스트를 보내면 저장하지 않고 바로 검색 질문으로 처리됩니다.
  2. /ask 질문내용은 일반 텍스트와 동일한 검색 별칭입니다.
  3. pdf, txt, md, html, json, docx 파일을 보내면 문서로 저장되고 즉시 RAG 인덱스에 반영됩니다.
  4. 기존 자동화 태스크가 텔레그램으로 보낸 메시지와 일반 텍스트 대화는 Worker KV에 임시 버퍼링됩니다.
  5. 매일 1번 일일 요약 workflow가 전날 대화/알림 로그를 요약해 summaries에 저장하고 커밋합니다.

저장 위치

Cloudflare에서 해야 할 설정

  1. Cloudflare Dashboard에서 새 Worker를 만듭니다.
  2. worker.mjs 내용을 붙여넣어 배포합니다.
  3. Worker에 KV namespace를 하나 만들고 TELEGRAM_MEMORY_KV 이름으로 바인딩합니다.
  4. Worker 환경변수를 설정합니다.
    • GITHUB_REPOSITORY: RobertHan96/RobertHan96
    • TELEGRAM_MEMORY_BRIDGE_TOKEN: 브리지 읽기/쓰기용 랜덤 토큰
  5. Worker secret을 설정합니다.
    • GITHUB_TOKEN: repo 권한 또는 해당 저장소 dispatch 권한이 있는 토큰
    • TELEGRAM_WEBHOOK_SECRET_TOKEN: 임의의 긴 랜덤 문자열
  6. Worker URL을 배포한 뒤 Telegram webhook을 연결합니다.

예시:

curl -X POST "https://api.telegram.org/bot<TELEGRAM_BOT_TOKEN>/setWebhook" \
  -d "url=https://<your-worker>.workers.dev" \
  -d "secret_token=<TELEGRAM_WEBHOOK_SECRET_TOKEN>"

GitHub Secrets / Variables

  • Secrets
    • TELEGRAM_BOT_TOKEN
    • OPENAI_API_KEY
    • TELEGRAM_MEMORY_BRIDGE_TOKEN
  • Variables
    • OPENAI_MODEL 공통 모델명. 텔레그램 메모리/기술 뉴스/투자자료 RAG가 우선 사용
    • TELEGRAM_MEMORY_BRIDGE_URL

참고

  • 이 구조는 무료 인프라 기준으로 가장 단순한 편이지만, OpenAI 답변 생성은 호출량에 따라 비용이 발생할 수 있습니다.
  • 일반 텍스트 대화와 자동화 알림은 즉시 git push하지 않고, 하루 1번 요약해서만 저장합니다.
  • 파일 첨부는 의도적인 자료 적재로 보고 즉시 저장/커밋됩니다.
  • 메모리 관련 커밋이 있어도 페이지 배포가 불필요하게 돌지 않도록 deploy.yml 에 data/telegram_memory/** 경로는 배포 제외로 처리했습니다.

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