크롤러 (utils/yakkok_crawler.py):
- yakkok.com에서 제품 검색 및 이미지 추출
- MSSQL 오늘 판매 품목 자동 조회
- base64 변환 후 SQLite 저장
- CLI 지원 (--today, --product)
DB (product_images.db):
- 바코드, 제품명, 이미지(base64), 상태 저장
- 크롤링 로그 테이블
어드민 페이지 (/admin/product-images):
- 이미지 목록/검색/필터
- 통계 (성공/실패/대기)
- 상세 보기/삭제
- 오늘 판매 제품 일괄 크롤링
API:
- GET /api/admin/product-images
- GET /api/admin/product-images/<barcode>
- POST /api/admin/product-images/crawl-today
- DELETE /api/admin/product-images/<barcode>
DB:
- otc_label_presets 테이블 추가 (SQLite)
- 바코드 기준 오버라이드 데이터 저장
Backend:
- utils/otc_label_printer.py: 라벨 이미지 생성 + Brother QL-810W 출력
- API: CRUD + 미리보기 렌더링 + MSSQL 약품 검색
Frontend:
- /admin/otc-labels: 관리 페이지
- 실시간 미리보기
- 저장된 프리셋 목록
- 바코드/이름 검색 → 프리셋 편집 → 인쇄
- pets 테이블 추가 (이름, 종류, 품종, 사진 등)
- 반려동물 CRUD API (/api/pets)
- 확장 마이페이지 (/mypage) - 카카오 로그인 기반
- 기존 마이페이지에 퀵 메뉴 추가 (반려동물/쿠폰/구매내역/내정보)
- 카카오 로그인 시 세션에 user_id 저장
- 동물약 APC 매핑 가이드 문서 추가
- dbsetup: get_sqlite_connection()에 SELECT 1 헬스체크 추가 (죽은 연결 자동 재생성)
- pos_sales_gui: 싱글톤 SQLite conn.close() 제거 (I/O closed file 에러 원인)
- qr_token_generator: DatabaseManager() 새 생성 → 전역 db_manager 싱글톤 사용
- clawdbot_client: model 파라미터 추가, 업셀링에 claude-sonnet-4-5 지정
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
키오스크 적립 시 Clawdbot Gateway(Claude Max)를 통해 구매 이력 기반
맞춤 제품 추천을 생성하고, 마이페이지 방문 시 바텀시트 팝업으로 표시.
- ai_recommendations SQLite 테이블 추가 (스키마 + 마이그레이션)
- clawdbot_client.py: Gateway WebSocket 프로토콜 v3 Python 클라이언트
- app.py: 추천 생성 + GET/POST API 엔드포인트
- my_page.html: 바텀시트 UI (슬라이드업 애니메이션, 1.5초 후 자동 표시)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- signup.html: 수집 목적 안내 카드, 생년월일(선택) 필드, 필수/선택 배지
- app.py: /api/signup에 birthday 처리, get_or_create_user birthday 파라미터
- mileage_schema.sql: users 테이블 birthday 컬럼 추가
- dbsetup.py: 기존 DB 마이그레이션 (ALTER TABLE ADD birthday)
- kakao_client.py: scope에 phone_number,birthday,birthyear 추가
- privacy.html: 항목별 수집 목적 테이블, 필수/선택 구분, 9항 신설
- kakao-phone-request.md: 전화번호+생일 스코프 신청 사유 문서
- kakao-channel-integration.md: 채널 API 분석 및 알림톡 로드맵
- kakao-chanell-rest-api.md: 카카오 채널 REST API 원문 참고 문서
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PostgreSQL + Apache AGE에 식품-바이오마커 관계 추가:
1. schema_food_biomarker.sql
- foods 테이블: 식품 마스터 (염증 유발/항염증)
- biomarkers 테이블: IL-1β, CRP 등 바이오마커
- food_biomarker_effects: 식품-바이오마커 관계
- disease_biomarker_association: 질병-바이오마커 연결
- v_il1beta_increasing_foods 뷰: IL-1β 증가 식품 목록
- get_foods_to_avoid() 함수: 질병별 피해야 할 식품
2. age_food_graph.py
- Apache AGE 그래프 노드 생성 (Food, Biomarker, Disease)
- 관계 생성 (INCREASES, DECREASES, ASSOCIATED_WITH)
- PostgreSQL 테이블 → Cypher 그래프 변환
3. import_il1beta_foods.py
- PubMed 검색 결과 기반 식품 데이터 자동 입력
- 10개 식품 데이터 (7개 염증 유발 + 3개 항염증)
- 근거 논문 PMID 포함 (36776889, 40864681 등)
4. il1beta_proinflammatory_foods_research.py
- PubMed 검색: 고지방, 고당, 가공육, 적색육, 알코올
- 24개 논문 분석
- 카테고리별 분류 및 메커니즘 분석
활용:
- NAFLD 환자 식이 지도 (고지방식 금지)
- 관절염 환자 항염증 식단 (오메가-3 권장)
- 근거 기반 영양 상담 (PubMed PMID 제시)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
- product_master 테이블: 제품 마스터 (바코드, 이름, 성분, 태그)
- product_categories: 제품 카테고리 22개 (진통제, 소화제 등)
- product_category_mapping: 다대다 매핑 (하나의 제품이 여러 카테고리)
- disease_codes: 질병 코드 ICD-10 12개
- disease_product_mapping: 질병-제품 매핑
- 샘플 제품 3개 추가 (탁센, 베아제, 마그비맥스)
- BARCODE 컬럼 95.79% 보유율 확인
- 온톨로지 기반 추천 시스템 설계 문서
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
- get_sqlite_connection() 메서드 추가
- mileage.db 자동 생성 및 스키마 초기화
- Row Factory 설정으로 dict 형태 결과 반환
- check_same_thread=False로 멀티스레드 지원
- close_all()에 SQLite 연결 종료 로직 추가
- PyQt5 POS 판매 조회 GUI (Phase 1 완료)
- Flask API 서버 스켈레톤 (Phase 2 준비)
- SQLite 마일리지 DB 스키마 설계
- 프로젝트 문서 및 README 추가
- 기본 디렉터리 구조 생성
Phase 1: POS 판매 내역 조회 GUI 완료
Phase 2: QR 토큰 생성 및 마일리지 적립 (예정)
Phase 3: 카카오 로그인 연동 (예정)
Phase 4: 마일리지 시스템 완성 (예정)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
