댓글 매칭 후 recommend.build_highlight_cuts()를 호출해 하이라이트별
cuts/need를 SSE result에 실어 보낸다. Gemini 호출이 블로킹이라
asyncio.to_thread로 스레드에서 돌리고, 실패해도 기존 matched/candidates로
화면이 폴백하도록 warnings에만 기록하고 드래프트 생성은 막지 않는다.
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리뷰에서 잡힌 구멍이 계획서 참고 코드에도 그대로 있었다. str.format 의
ValueError 와 .decode 의 UnicodeDecodeError(= ValueError 서브클래스)가
빠져 있어, 그대로 옮기면 "어떤 실패에도 예외 없음" 계약이 깨진다.
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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
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- RECOMMEND_PATH 상수 추가 (프롬프트/댓글_추천.md)
- DEFAULT_RECOMMEND 기본 프롬프트 추가 ({cuts}, {comments}, {k} 치환자 포함)
- load_recommend() 함수 구현 (없으면 기본값으로 생성 후 읽기, load_step1()과 같은 패턴)
사용자가 메모장에서 프롬프트를 직접 수정할 수 있도록 설계.
Task 4에서 .format(cuts=…, comments=…, k=…)으로 채워져 Gemini에 전달됨.
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배정 규칙(타임스탐프 우선·중복 제거·Gemini 폴백)을 댓글 수집·HTTP 처리와
분리해 순수 함수로 구현. 기준 카드 길이 3초(CARD_SEC)로 컷별 쿼터 계산.
타임스탠프 매칭은 match_ranges() 이용, Gemini 없이 검증 가능.
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통짜 모드에서 영상 구간을 n개 슬롯으로 나누고 각 슬롯에 댓글을 배정하는 순수 함수를 추가했다.
- match_ranges()를 활용해 슬롯 시간대와 매칭되는 댓글을 찾음
- 좋아요 높은 댓글부터 슬롯에 배정 (슬롯당 최대 1개)
- 한 댓글이 여러 슬롯에 중복되지 않도록 관리
- exclude 집합으로 사전에 제외된 댓글 처리
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컷별 댓글 추천 작업을 태스크 단위로 되돌릴 수 있게 버전관리를 시작한다.
.gitignore 로 영상·캐시(.downloads 2.7G, .comments 72M, .media 28M)와
비밀키(.gemini_key)를 제외했다.
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