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7.0 KiB
Python
Executable File
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Python
Executable File
#!/usr/bin/env python3
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"""
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자동 AI 분석 보고서
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- 매일 13:00에 최근 10건 거래 분석
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- AI가 문제점 진단 및 .env 수정 권장
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"""
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import os
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import sys
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import time
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import json
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import sqlite3
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import datetime
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import warnings
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import requests
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from dotenv import load_dotenv
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# .env 로드
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current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
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env_file = os.path.join(current_dir, '.env')
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load_dotenv(env_file)
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# Gemini deprecated 경고 억제
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warnings.filterwarnings("ignore", message=".*google.generativeai.*")
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# Gemini API
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try:
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import google.generativeai as genai
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GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
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if GEMINI_API_KEY:
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genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
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model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash')
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else:
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model = None
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except Exception as e:
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print(f"❌ Gemini 초기화 실패: {e}")
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model = None
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# Mattermost (Ver2와 동일: mm_config.json + MM_BOT_TOKEN_)
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MM_SERVER_URL = os.getenv("MM_SERVER_URL", "https://mattermost.hoonfam.org")
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MM_TOKEN = os.environ.get("MM_BOT_TOKEN_", os.getenv("MATTERMOST_TOKEN", "")).strip()
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MM_CONFIG_FILE = os.path.join(current_dir, "mm_config.json")
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MM_CHANNEL = os.getenv("MATTERMOST_CHANNEL", "stock")
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def _load_mm_channels():
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try:
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if os.path.exists(MM_CONFIG_FILE):
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with open(MM_CONFIG_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f:
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return json.load(f).get("channels", {})
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except Exception:
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pass
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return {}
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def send_mm(message):
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"""Mattermost 전송"""
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channels = _load_mm_channels()
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channel_id = channels.get(MM_CHANNEL)
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if not channel_id or not MM_TOKEN:
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print("❌ MM 설정 없음 (mm_config.json 또는 MM_BOT_TOKEN_)")
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return False
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api_url = f"{MM_SERVER_URL.rstrip('/')}/api/v4/posts"
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headers = {"Authorization": f"Bearer {MM_TOKEN}", "Content-Type": "application/json"}
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payload = {"channel_id": channel_id, "message": message}
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try:
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r = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload, timeout=5)
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r.raise_for_status()
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return True
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except Exception as e:
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print(f"❌ MM 전송 에러: {e}")
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return False
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def get_recent_trades(limit=10):
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"""최근 거래 N건 조회"""
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db_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'quant_bot.db')
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conn = sqlite3.connect(db_path)
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cursor = conn.execute(f"""
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SELECT
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code, name,
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buy_price, sell_price, qty,
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profit_rate, realized_pnl,
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strategy, sell_reason,
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buy_date, sell_date, hold_minutes
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FROM trade_history
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ORDER BY id DESC
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LIMIT {limit}
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""")
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trades = []
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for row in cursor.fetchall():
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trades.append({
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'code': row[0],
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'name': row[1],
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'buy_price': row[2],
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||
'sell_price': row[3],
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||
'qty': row[4],
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||
'profit_rate': row[5],
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||
'realized_pnl': row[6],
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||
'strategy': row[7],
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||
'sell_reason': row[8],
|
||
'buy_date': row[9],
|
||
'sell_date': row[10],
|
||
'hold_minutes': row[11]
|
||
})
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conn.close()
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return trades
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def get_trade_summary(trades):
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"""거래 통계 요약"""
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if not trades:
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return "거래 없음"
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total = len(trades)
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wins = sum(1 for t in trades if t['profit_rate'] > 0)
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losses = total - wins
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win_rate = wins / total * 100 if total > 0 else 0
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avg_profit = sum(t['profit_rate'] for t in trades) / total
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total_pnl = sum(t['realized_pnl'] for t in trades)
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avg_hold = sum(t['hold_minutes'] for t in trades) / total
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return f"""
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📊 최근 {total}건 거래 통계
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- 승률: {win_rate:.1f}% ({wins}승 {losses}패)
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- 평균 수익률: {avg_profit:.2f}%
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- 총 손익: {total_pnl:,.0f}원
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||
- 평균 보유: {avg_hold:.0f}분
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"""
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def analyze_with_ai(trades):
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"""AI로 거래 분석 및 권장사항"""
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if not model:
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return "❌ AI 분석 불가 (Gemini API 키 없음)"
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trades_text = ""
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for i, t in enumerate(trades, 1):
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trades_text += f"""
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[거래 {i}] {t['name']} ({t['strategy']})
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- 매수: {t['buy_price']:,.0f}원 × {t['qty']}주
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- 매도: {t['sell_price']:,.0f}원
|
||
- 손익: {t['profit_rate']:+.2f}% ({t['realized_pnl']:,.0f}원)
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||
- 보유: {t['hold_minutes']}분
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||
- 사유: {t['sell_reason']}
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"""
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prompt = f"""당신은 퀀트 트레이딩 전문가입니다.
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다음은 최근 {len(trades)}건의 거래 내역입니다:
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{trades_text}
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{get_trade_summary(trades)}
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**당신의 임무:**
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1. 문제점 3가지 진단 (구체적으로)
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2. .env 수정 권장사항 (변수명=값 형식)
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3. 예상 효과
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**출력 형식:**
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## 🔍 문제점
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1. [구체적 문제 1]
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2. [구체적 문제 2]
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3. [구체적 문제 3]
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## 💡 권장 수정사항
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```
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RSI_OVERHEAT_THRESHOLD=XX
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HIGH_PRICE_CHASE_THRESHOLD=X.XX
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STOP_LOSS_PCT=-X.XX
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||
...
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||
```
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## 📈 예상 효과
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- [효과 1]
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- [효과 2]
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||
**간결하고 명확하게 답변하세요.**
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"""
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try:
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response = model.generate_content(prompt)
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return response.text
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except Exception as e:
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return f"❌ AI 분석 실패: {e}"
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def send_daily_report():
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"""13시 정기 보고서"""
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print(f"\n{'='*80}")
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print(f"🤖 자동 AI 분석 시작: {datetime.datetime.now()}")
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print(f"{'='*80}\n")
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trades = get_recent_trades(10)
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if not trades:
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print("❌ 거래 내역 없음")
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return
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print("🧠 AI 분석 중...")
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analysis = analyze_with_ai(trades)
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summary = get_trade_summary(trades)
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message = f"""🤖 **[13시 AI 자동 분석]**
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{summary}
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{analysis}
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💬 명령어 사용법:
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- `!env 보기` - 현재 설정 확인
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- `!env RSI_OVERHEAT_THRESHOLD=75` - 설정 변경
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||
- `!ai 왜 승률이 낮아?` - AI 질문
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"""
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if send_mm(message):
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print("✅ 보고서 전송 완료")
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else:
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print("❌ 전송 실패")
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def main():
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"""메인 루프"""
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print("🤖 자동 AI 분석 보고서 시작")
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print(f"- 보고 시간: 매일 13:00")
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print(f"- 분석 대상: 최근 10건 거래")
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print(f"- AI 모델: Gemini 2.5 Flash")
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print()
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if not model:
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print("❌ Gemini API 키가 없습니다.")
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return
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reported_today = False
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main.last_date = datetime.date.today()
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while True:
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now = datetime.datetime.now()
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current_date = now.date()
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if main.last_date != current_date:
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reported_today = False
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print(f"\n📅 날짜 변경: {current_date}")
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main.last_date = current_date
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||
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||
if now.hour == 13 and now.minute == 0 and not reported_today:
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||
send_daily_report()
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||
reported_today = True
|
||
time.sleep(60)
|
||
|
||
time.sleep(60)
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||
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if __name__ == "__main__":
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try:
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||
main()
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||
except KeyboardInterrupt:
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||
print("\n\n👋 종료")
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||
except Exception as e:
|
||
print(f"\n\n❌ 에러: {e}")
|
||
import traceback
|
||
traceback.print_exc()
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