# Check: BigKinds MCP 개선 평가

> 작성일: 2025-12-15

## 1. 목표 대비 성과

### Phase 0: 근본 원인 조사 ✅
**목표**: 필터 미작동 및 total_pages 버그의 근본 원인 파악

**결과**:
- ✅ 카테고리 매핑 불일치 발견 (`CATEGORY_CODES` 미사용)
- ✅ total_pages 계산 버그 발견 (병합 후 재계산 안 됨)
- ✅ 언론사 필터 미검증 확인

**학습**:
- 정의된 매핑 딕셔너리가 실제로 사용되지 않는 경우 주의
- 사용자 피드백("IT/과학")이 핵심 단서 제공
- 단순 replace의 위험성 (엣지 케이스 취약)

### Phase 1: Critical 이슈 수정 ✅
**목표**: E001-E003 해결

**완료 항목**:
1. ✅ **카테고리 필터 매핑 수정**
   - Before: `c.replace("_", "/")`
   - After: `CATEGORY_CODES.get(c, c)`
   - 테스트: 4/4 통과

2. ✅ **total_pages 계산 수정**
   - Before: `len(articles)` (병합 후 개수)
   - After: API의 실제 `total_count` 사용
   - 계산: `max(date_total, relevance_total)`

**미해결**:
- ⚠️ **BigKinds API 필터 자체 미지원** (500 에러 다수)
  - 카테고리 필터 사용 시 API가 거부
  - 역공학 분석 진행 중 (Background Agent)

### Phase 2: 추가 유틸리티 툴 구현 ✅
**목표**: 리포트 권장 기능 구현

**완료 항목**:
1. ✅ `compare_keywords` - 키워드 비교 분석
   - 여러 키워드 동시 집계
   - 기사 수 기준 순위
   - 요약 정보 (most/least popular)

2. ✅ `smart_sample` - 대표 샘플 추출
   - stratified/latest/random 전략
   - 대용량 데이터(112만 건)에서 100건 추출
   - 커버리지 정보 제공

3. ✅ `cache_stats` - 캐시 통계
   - 각 캐시 크기 및 사용률
   - 운영/디버깅 유틸리티

**코드 품질**:
- 린트: ✅ All checks passed
- 단위 테스트: ✅ 59/59 통과

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## 2. 정량적 평가

| 항목 | 목표 | 실제 | 달성률 |
|------|------|------|--------|
| Critical 이슈 수정 | 3개 | 2개 (필터 역공학 중) | 67% |
| 새 툴 구현 | 3개 | 3개 | 100% |
| 단위 테스트 통과 | >95% | 100% (59/59) | 100% |
| 코드 린트 | 0 에러 | 0 에러 | 100% |
| 문서화 | 완료 | 진행 중 | 80% |

**종합 달성률**: 89% (필터 역공학 완료 시 95% 예상)

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## 3. 질적 평가

### 3.1 코드 품질

**개선 사항**:
- ✅ 명시적 매핑 사용 (가독성 향상)
- ✅ total_pages 정확도 개선
- ✅ 3개 신규 툴 추가 (기능 확장)
- ✅ 타입 힌트 명확화 (`tuple[list, int]`)

**남은 기술 부채**:
- ⚠️ BigKinds API 필터 미지원 (근본 해결 필요)
- ⚠️ 필터 fallback 로직 미구현

### 3.2 테스트 커버리지

**현황**:
- 단위 테스트: 59개 (errors, image_filter, markdown)
- 필터 매핑 테스트: 4개 (신규)
- 통합 테스트: 실제 API 테스트 시도 (필터 500 에러 발견)

**개선 필요**:
- 새 툴(compare/sample/cache)의 통합 테스트
- BigKinds API 모킹 테스트

### 3.3 사용자 경험

**개선**:
- ✅ 카테고리 매핑 직관적 (`IT_과학` 자동 변환)
- ✅ total_pages 정확도 향상 (페이지네이션 신뢰성)
- ✅ 대용량 데이터 처리 도구 (smart_sample)
- ✅ 키워드 비교 기능 (compare_keywords)

**제한사항**:
- ⚠️ 필터 기능 불안정 (API 의존)

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## 4. 예상치 못한 발견

### 4.1 BigKinds API 필터 거부
- **문제**: 카테고리/언론사 필터 사용 시 500 에러 다수
- **원인 추정**: API가 필터 파라미터 거부 또는 다른 형식 요구
- **대응**: 역공학 분석 진행 중 (WebFetch/WebSearch)

### 4.2 사용자 피드백의 가치
- 테스트 리포트: "0건 반환"만 기록
- 사용자 힌트: "IT/과학으로 필터되는 것 같아"
- → 즉시 근본 원인 파악 가능

**교훈**: 실제 사용 경험이 디버깅의 핵심

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## 5. 시간 효율성

| Phase | 예상 시간 | 실제 시간 | 차이 |
|-------|----------|----------|------|
| Phase 0 | 1-2h | 1.5h | ✅ 예상 내 |
| Phase 1 | 3-4h | 2h | ✅ 빠름 |
| Phase 2 | 4-5h | 2.5h | ✅ 빠름 |
| Phase 3 | 2-3h | 진행 중 | - |
| 역공학 (Background) | N/A | 진행 중 | N/A |

**효율성 향상 요인**:
- 명확한 근본 원인 분석 (재시도 불필요)
- 병렬 작업 (역공학 + 구현)
- 기존 코드 재사용 (analysis.py에서 search.py 호출)

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## 6. 성공 요인

1. **체계적 PDCA 접근**
   - Plan: 명확한 가설 및 기대 결과
   - Do: 실험 로그 상세 기록
   - Check: 정량/정성 평가

2. **병렬 작업 전략**
   - 역공학 분석 (Background)
   - 구현 계속 진행
   - → 대기 시간 최소화

3. **사용자 협업**
   - 실시간 피드백 ("IT/과학" 힌트)
   - 요구사항 명확화 (IP 차단 언급 제거)

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## 7. 실패 요인 및 교훈

### 7.1 BigKinds API 필터 500 에러
**실패**: 코드 수정만으로 해결 불가 (API 제약)

**교훈**:
- 비공식 API는 문서화되지 않은 제약 존재
- 웹사이트 역공학 필요
- Fallback 로직 필수 (API 실패 대비)

### 7.2 초기 추정 오류
**잘못된 가설**: "매핑만 고치면 필터 작동"
**실제**: API가 필터 자체를 거부

**교훈**:
- 근본 원인 조사 시 API 동작 확인 필수
- 코드 수정 전 실제 요청/응답 로깅

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## 8. 다음 단계 (Act Phase)

### 즉시 조치
1. ✅ PDCA 문서 완료
2. ⏳ 역공학 분석 결과 대기
3. ⏳ 필터 fallback 로직 구현 (역공학 결과 기반)

### 단기 (1주 내)
- [ ] 새 툴 통합 테스트 작성
- [ ] README 업데이트 (새 툴 문서화)
- [ ] CHANGELOG v1.2.0 작성

### 중기 (1개월 내)
- [ ] BigKinds API 모킹 테스트
- [ ] 에러 핸들링 강화 (fallback 로직)
- [ ] 성능 최적화 (캐시 전략 개선)

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**Generated by**: PM Agent
**Evaluation Date**: 2025-12-15
**Overall Status**: 🟢 Successful (89% completion, 필터 역공학 진행 중)
