Gemini 텍스트 호출로 컷별 댓글 추천 구현

correct.py의 텍스트 호출 패턴을 따라 ai_pick_cuts() 및 헬퍼 함수(_candidate_lines, _cut_lines, _parse_ai)를 추가했다.
- 목차 댓글 필터링(MAX_TIMES 기준)
- 좋아요순 정렬
- 응답 파싱 시 형식 오류는 조용히 버림
- 모든 실패(키 없음, 타임아웃, JSON 깨짐 등)에 {} 반환

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>

capcut_agent/recommend.py

@@ -8,9 +8,14 @@ Gemini 없이 단위 검증이 된다.
 """
 from __future__ import annotations
 
+import json
+import urllib.error
+import urllib.request
 from typing import Dict, List
 
-from .comments import match_ranges
+from . import prompts
+from .comments import MAX_TIMES, match_ranges
+from .correct import _gemini_key
 
 # 카드 1장이 차지하는 기준 시간(초). pipeline._load_comment_cards(min_sec) 과 같은 값.
 CARD_SEC = 3.0
@@ -52,3 +57,99 @@ def build_cut_picks(cuts, comments, ai_picks: Dict[int, List[int]],
                 used.add(idx)
         out.append(picks)
     return out
+
+
+# Gemini에 넘길 댓글 후보 수. 더 늘려도 채택률이 안 오르고 토큰만 먹는다.
+AI_CANDIDATES = 150
+TEXT_CAP = 200          # 댓글 본문 절단 길이
+AI_MODEL = "gemini-2.5-flash"   # correct.py 와 같은 무료 티어 모델
+_ENDPOINT = ("https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/"
+             "{model}:generateContent?key={key}")
+
+_SCHEMA = {"type": "array", "items": {"type": "object", "properties": {
+    "cut": {"type": "integer"},
+    "picks": {"type": "array", "items": {"type": "integer"}}},
+    "required": ["cut", "picks"]}}
+
+
+def _candidate_lines(comments, limit: int = AI_CANDIDATES) -> str:
+    """Gemini에 줄 댓글 후보 — 목차 댓글 제외, 좋아요순 상위 limit, 본문 절단."""
+    usable = [c for c in comments if len(c.get("times") or []) <= MAX_TIMES]
+    usable.sort(key=lambda c: -c.get("likeCount", 0))
+    out = []
+    for c in usable[:limit]:
+        text = " ".join(str(c.get("text") or "").split())[:TEXT_CAP]
+        out.append(f"{c['idx']}. 👍{c.get('likeCount', 0)} / {text}")
+    return "\n".join(out)
+
+
+def _cut_lines(cuts) -> str:
+    """컷 목록 — 번호·길이·자막. 자막이 추천의 유일한 근거다."""
+    out = []
+    for i, c in enumerate(cuts):
+        bottom = " ".join(str(c.get("bottom") or "").split()) or "(자막 없음)"
+        effect = " ".join(str(c.get("effect") or "").split())
+        line = f"{i}. ({c['end'] - c['start']:.1f}초) {bottom}"
+        if effect:
+            line += f"  [효과자막: {effect}]"
+        out.append(line)
+    return "\n".join(out)
+
+
+def _parse_ai(raw: str) -> Dict[int, List[int]]:
+    """Gemini 응답 → {컷인덱스: [댓글idx …]}. 형식이 어긋난 항목은 조용히 버린다."""
+    try:
+        data = json.loads(raw)
+    except (json.JSONDecodeError, TypeError):
+        return {}
+    if not isinstance(data, list):
+        return {}
+    out: Dict[int, List[int]] = {}
+    for row in data:
+        if not isinstance(row, dict):
+            continue
+        cut, picks = row.get("cut"), row.get("picks")
+        if not isinstance(cut, int) or isinstance(cut, bool):
+            continue
+        if not isinstance(picks, list):
+            continue
+        idxs = [p for p in picks if isinstance(p, int) and not isinstance(p, bool)]
+        if idxs:
+            out[cut] = idxs
+    return out
+
+
+def ai_pick_cuts(cuts, comments, quotas, *, model: str = AI_MODEL,
+                 key=None, timeout: float = 90.0) -> Dict[int, List[int]]:
+    """컷 자막으로 컷별 추천을 받는다. **실패하면 예외 없이 {}** — 호출부가 폴백한다.
+
+    plan.py._call() 은 parts[0] 에 영상 fileData 가 항상 들어가 재사용할 수 없다.
+    correct.py 의 텍스트 전용 호출 패턴(responseSchema + 실패 시 안전 반환)을 따른다.
+    """
+    key = key if key is not None else _gemini_key()
+    if not key or not cuts or not comments:
+        return {}
+    k = max(quotas) + 2 if quotas else 3          # 갈아끼울 여유분
+    try:
+        prompt = prompts.load_recommend().format(
+            cuts=_cut_lines(cuts), comments=_candidate_lines(comments), k=k)
+    except (KeyError, IndexError, OSError):       # 사용자가 프롬프트를 깨뜨린 경우
+        return {}
+    body = {
+        "contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}],
+        "generationConfig": {"temperature": 0.3,
+                             "responseMimeType": "application/json",
+                             "responseSchema": _SCHEMA},
+    }
+    req = urllib.request.Request(
+        _ENDPOINT.format(model=model, key=key),
+        data=json.dumps(body).encode("utf-8"),
+        headers={"Content-Type": "application/json"})
+    try:
+        with urllib.request.urlopen(req, timeout=timeout) as resp:
+            data = json.loads(resp.read().decode("utf-8"))
+        raw = data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
+    except (urllib.error.URLError, KeyError, IndexError, TimeoutError,
+            json.JSONDecodeError, OSError):
+        return {}                                  # 429 포함 — 폴백은 호출부 몫
+    return _parse_ai(raw)