# AI 업셀링 CRM — 마이페이지 맞춤 추천 시스템

## 개요
키오스크 적립 시 고객 구매이력을 AI가 분석하여 맞춤 제품을 추천.
고객이 알림톡 → 마이페이지 접속 시 바텀시트 팝업으로 자연스럽게 표시.

## 기술 스택
- **AI 엔진**: Clawdbot Gateway (Claude Max 구독 재활용, 추가 비용 없음)
- **통신**: WebSocket (`ws://127.0.0.1:18789`) — JSON-RPC 프로토콜
- **저장소**: SQLite `ai_recommendations` 테이블
- **프론트**: 바텀시트 UI (드래그 닫기 지원)

## 전체 흐름

```
키오스크 적립 (POST /api/kiosk/claim)
  │
  ├─ 1. 적립 처리 (기존)
  ├─ 2. 알림톡 발송 (기존)
  └─ 3. AI 추천 생성 (fire-and-forget)
       │
       ├─ 최근 구매 이력 수집 (SQLite + MSSQL SALE_SUB)
       ├─ Clawdbot Gateway → Claude 호출
       ├─ 추천 결과 → ai_recommendations 저장
       └─ 실패 시 무시 (추천은 부가 기능)

고객: 알림톡 버튼 클릭 → /my-page
  │
  ├─ 1.5초 후 GET /api/recommendation/{user_id}
  │
  ├─ 추천 있음 → 바텀시트 슬라이드업
  │     ├─ 아래로 드래그 → 닫기
  │     ├─ "다음에요" → dismiss
  │     └─ "관심있어요!" → dismiss + 기록
  │
  └─ 추천 없음 → 아무것도 안 뜸
```

## 핵심 파일

### `backend/services/clawdbot_client.py`
Clawdbot Gateway Python 클라이언트.

**Gateway WebSocket 프로토콜 (v3):**
1. WS 연결 → `ws://127.0.0.1:{port}`
2. 서버 → `connect.challenge` 이벤트 (nonce 전달)
3. 클라이언트 → `connect` 요청 (token + client info)
4. 서버 → connect 응답 (ok)
5. 클라이언트 → `agent` 요청 (message + systemPrompt)
6. 서버 → `accepted` ack → 최종 응답 (`payloads[].text`)

**주요 함수:**
| 함수 | 설명 |
|------|------|
| `_load_gateway_config()` | `~/.clawdbot/clawdbot.json`에서 port, token 읽기 |
| `_ask_gateway(message, ...)` | async WebSocket 통신 |
| `ask_clawdbot(message, ...)` | 동기 래퍼 (Flask에서 호출) |
| `generate_upsell(user_name, current_items, recent_products)` | 업셀 프롬프트 구성 + 호출 + JSON 파싱 |
| `_parse_upsell_response(text)` | AI 응답에서 JSON 추출 |

**Gateway 설정:**
- 설정 파일: `~/.clawdbot/clawdbot.json`
- Client ID: `gateway-client` (허용된 상수 중 하나)
- Protocol: v3 (minProtocol=3, maxProtocol=3)

### `backend/db/mileage_schema.sql` — ai_recommendations 테이블
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ai_recommendations (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    user_id INTEGER NOT NULL,
    transaction_id VARCHAR(20),
    recommended_product TEXT NOT NULL,      -- "고려은단 비타민C 1000"
    recommendation_message TEXT NOT NULL,   -- 고객에게 보여줄 메시지
    recommendation_reason TEXT,             -- 내부용 추천 이유
    trigger_products TEXT,                  -- JSON: 트리거된 구매 품목
    ai_raw_response TEXT,                   -- AI 원본 응답
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'active',    -- active/dismissed
    displayed_count INTEGER DEFAULT 0,
    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    expires_at DATETIME,                    -- 7일 후 만료
    displayed_at DATETIME,
    dismissed_at DATETIME,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
);
```

### `backend/app.py` — API 엔드포인트

| 엔드포인트 | 메서드 | 설명 |
|-----------|--------|------|
| `/api/recommendation/<user_id>` | GET | 최신 active 추천 조회 (마이페이지용) |
| `/api/recommendation/<rec_id>/dismiss` | POST | 추천 닫기 (status→dismissed) |

**추천 생성 위치**: `api_kiosk_claim()` 함수 끝부분, `_generate_upsell_recommendation()` 호출

### `backend/templates/my_page.html` — 바텀시트 UI

**기능:**
- 페이지 로드 1.5초 후 추천 API fetch
- 💊 아이콘 + AI 메시지 + 제품명 배지 (보라색 그라디언트)
- **터치 드래그 닫기**: 아래로 80px 이상 드래그하면 dismiss
- 배경 탭 닫기, "다음에요"/"관심있어요!" 버튼
- 슬라이드업/다운 CSS 애니메이션

## AI 프롬프트

**시스템 프롬프트:**
```
당신은 동네 약국(청춘약국)의 친절한 약사입니다.
고객의 구매 이력을 보고, 자연스럽고 따뜻한 톤으로 약 하나를 추천합니다.
반드시 JSON 형식으로만 응답하세요.
```

**유저 프롬프트 구조:**
```
고객 이름: {name}
오늘 구매한 약: {current_items}
최근 구매 이력: {recent_products}

규칙:
1. 함께 먹으면 좋은 약 1가지만 추천 (일반의약품/건강기능식품)
2. 메시지 2문장 이내, 따뜻한 톤
3. JSON: {"product": "...", "reason": "...", "message": "..."}
```

**응답 예시:**
```json
{
  "product": "고려은단 비타민C 1000",
  "reason": "감기약 구매로 면역력 보충 필요",
  "message": "김영빈님, 감기약 드시는 동안 비타민C도 함께 챙겨드시면 회복에 도움이 돼요."
}
```

## Fallback 정책

| 상황 | 동작 |
|------|------|
| Gateway 꺼져있음 | 추천 생성 스킵, 로그만 남김 |
| AI 응답 파싱 실패 | 저장 안 함 |
| 추천 없을 때 마이페이지 방문 | 바텀시트 안 뜸 |
| 7일 경과 | `expires_at` 만료, 조회 안 됨 |
| dismiss 후 재방문 | 같은 추천 안 뜸 (새 적립 시 새 추천 생성) |

## 테스트

```bash
# 1. Gateway 연결 테스트
PYTHONIOENCODING=utf-8 python -c "
from services.clawdbot_client import ask_clawdbot
print(ask_clawdbot('안녕'))
"

# 2. 업셀 생성 테스트
PYTHONIOENCODING=utf-8 python -c "
import json
from services.clawdbot_client import generate_upsell
result = generate_upsell('홍길동', '타이레놀, 챔프시럽', '비타민C, 소화제')
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
"

# 3. API 테스트
curl https://mile.0bin.in/api/recommendation/1

# 4. DB 확인
python -c "
import sqlite3, json
conn = sqlite3.connect('db/mileage.db')
conn.row_factory = sqlite3.Row
for r in conn.execute('SELECT * FROM ai_recommendations ORDER BY id DESC LIMIT 5'):
    print(json.dumps(dict(r), ensure_ascii=False))
"
```
