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Ai::IdeaAnalyzerService — Claude API + JSON 파싱 + 에러 처리 + 테스트

## 목표 PRD Section 13.1 기반 Ai::IdeaAnalyzerService 구현. ruby-anthropic gem으로 Claude API 호출. raw_idea → 프로젝트 필드 업데이트. ## 현재 상태 - Project 모델: raw_idea, one_line_definition, core_features(jsonb), target_customer, revenue_model, competitor_analysis(jsonb) 필드 존재 - User 모델: nineways_strength_type, dev_level, onboarding_goal 필드 존재 - ruby-anthropic gem: Gemfile에 포함 여부 확인 필요 (없으면 추가) - app/services/ 디렉토리 없으면 생성 ## PRD 코드 (Section 13.1) ```ruby class Ai::IdeaAnalyzerService def initialize(project:, user:) @project = project @user = user @client = Anthropic::Client.new(api_key: ENV["ANTHROPIC_API_KEY"]) end def call response = @client.messages( model: "claude-sonnet-4-6", max_tokens: 2000, system: system_prompt, messages: [{ role: "user", content: user_prompt }] ) parse_and_save(response.content.first.text) end private def system_prompt <<~PROMPT 당신은 VALUEIT의 서비스 기획 전문가입니다. 비개발자도 Claude Code로 만들 수 있는 수준의 MVP 서비스를 기획합니다. 반드시 JSON만 응답하세요. 마크다운 코드블록 없이. 언어: 한국어 PROMPT end def user_prompt <<~PROMPT 사용자 정보: - 9WAY 강점: #{@user.nineways_strength_type || "미연동"} - 개발 경험: #{@user.dev_level} - 목표: #{@user.onboarding_goal} 아이디어: #{@project.raw_idea} JSON 형식으로 분석: { "one_line_definition": "서비스 한 줄 정의 (20자 이내)", "core_features": ["기능1", "기능2", "기능3", "기능4", "기능5"], "target_customer": "타겟 고객 구체적 설명", "revenue_model": "추천 수익 모델과 이유", "competitor_analysis": { "competitors": ["경쟁사1", "경쟁사2"], "differentiation": "차별화 포인트" }, "viability_score": 7, "viability_reason": "실현 가능성 평가 이유" } PROMPT end def parse_and_save(content) data = JSON.parse(content.strip) @project.update!( one_line_definition: data["one_line_definition"], core_features: data["core_features"], target_customer: data["target_customer"], revenue_model: data["revenue_model"], competitor_analysis: data["competitor_analysis"] ) rescue JSON::ParserError => e raise "AI 응답 파싱 실패: #{e.message}" end end ``` ## 구현 사항 ### 1. app/services/ai/idea_analyzer_service.rb - PRD 코드 그대로 구현 - Sentry가 없으면 Sentry.capture_exception 제거하고 Rails.logger.error 사용 - API 키 미설정 시 적절한 에러 메시지 ### 2. 에러 처리 - JSON::ParserError: "AI 응답 파싱 실패" 에러 raise - Anthropic::Error (API 에러): 적절한 에러 메시지 - ENV["ANTHROPIC_API_KEY"] 미설정: 서비스 초기화 시 에러 - content가 JSON 코드블록으로 감싸진 경우 (```json ... ```) 처리 ### 3. 테스트 (API mock) - WebMock 또는 stub으로 Anthropic API 호출 mock - 성공 케이스: 프로젝트 필드 업데이트 확인 - JSON 파싱 실패: 에러 raise 확인 - API 키 미설정: 에러 확인 - 잘못된 JSON 구조: 에러 처리 ### ⚠️ 주의 - app/services/ai/ 디렉토리 생성 - developer-1이 동시에 Admin::LessonsController 작업 중 — services/ 범위만 수정 - Project 모델, User 모델 건드리지 않기 - ruby-anthropic gem 확인 (Gemfile에 없으면 추가 + bundle install) ### 완료 기준 - 서비스 호출 시 프로젝트 필드 업데이트 - JSON 파싱 실패 에러 핸들링 - API 키 미설정 시 적절한 에러 - 서비스 테스트 통과 (API mock) - bin/rails test 전체 통과