상사 MBTI 보고문 프롬프트 개선 및 gpt-4o-mini 모델 적용

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@@ -278,181 +278,224 @@ A: 단기적으로는 맞습니다. 성과 없이 퇴사하면 이력서에 남
         logger.error(f"Error during OpenAI API call: {e}", exc_info=True)
         return "답변을 생성하는 중에 문제가 발생했습니다. OpenAI API 키 또는 서비스 상태를 확인해주세요."
 
-# --- Streamlit 앱 UI (리팩토링) ---
+# --- Streamlit 앱 UI (사이드바 메뉴 추가) ---
 st.set_page_config(page_title="Khan 멘토 (PM 영상 기반)", layout="wide")
-st.markdown(
-    """
-    <a href="https://vo.la/eAKBGo" target="_blank">
-        <img src="https://morethanair.com/wp-content/uploads/2025/04/KakaoTalk_Photo_2025-04-20-23-47-37.png" style="width:70%; border-radius: 10px;" />
-    </a>
-    """,
-    unsafe_allow_html=True
-)
-st.title("✨ Khan 멘토에게 질문하기")
-st.markdown(
-    '<a href="https://forms.gle/SUqrGBT3dktSB7v26" target="_blank" style="display:inline-block; background:#f9e79f; color:#1a237e; font-weight:bold; padding:0.5em 1.2em; border-radius:8px; text-decoration:none; font-size:1.1em; margin-bottom:16px;">📝 서비스 사용성 설문조사 참여하기</a>',
-    unsafe_allow_html=True
+
+# --- 사이드바 메뉴 ---
+menu = st.sidebar.radio(
+    "기능 선택",
+    ("Khan 멘토에게 상담하기", "상사에게 잘보이기")
 )
-st.markdown("PM 관련 영상 내용을 기반으로 Khan 멘토가 답변해 드립니다.")
 
-# --- API 키 확인 및 리소스 초기화 ---
 openai_client = init_openai_client()
-pc = init_pinecone()
-model = load_embedding_model()
-index = get_pinecone_index(pc, INDEX_NAME)
-
-# --- 상태 관리 ---
-if 'user_state' not in st.session_state:
-    st.session_state['user_state'] = ''
-if 'empathy_message' not in st.session_state:
-    st.session_state['empathy_message'] = ''
-if 'example_questions' not in st.session_state:
-    st.session_state['example_questions'] = []
-if 'selected_question' not in st.session_state:
-    st.session_state['selected_question'] = ''
-if 'khan_answer' not in st.session_state:
-    st.session_state['khan_answer'] = ''
-if 'step' not in st.session_state:
-    st.session_state['step'] = 1
-
-# --- 1단계: 사용자 상태 입력 ---
-if st.session_state['step'] == 1:
-    user_state = st.text_area("지금 어떤 상황이신가요? 고민을 자유롭게 적어주세요.", value=st.session_state['user_state'])
-    if st.button("나의 이야기 들려주기 ✍️"):
-        st.session_state['user_state'] = user_state
-        # 2단계로 이동
-        st.session_state['step'] = 2
-        st.rerun()
-
-# --- 2단계: 공감 메시지 + 예시 질문 생성 ---
-if st.session_state['step'] == 2:
-    with st.spinner("어떤 상황인지 고민해볼께요..."):
-        # 1. 공감 메시지 생성
-        empathy_prompt = f"""
-        너는 따뜻하고 공감 능력이 뛰어난 상담가야.
-        아래 사용자의 상황을 듣고, 충분히 감정적으로 공감해주고, 용기를 북돋아주는 말을 해줘.
-        부를 때는 '당신은', '당신이'처럼 친근한 말투로 부르고, 물음표는 사용하지 않아.
-        상황: "{st.session_state['user_state']}"
-        """
-        try:
-            empathy_response = openai_client.chat.completions.create(
-                model="gpt-4o",
-                messages=[{"role": "system", "content": empathy_prompt}],
-                temperature=0.7,
-            )
-            st.session_state['empathy_message'] = empathy_response.choices[0].message.content.strip()
-        except Exception as e:
-            st.session_state['empathy_message'] = f"공감 메시지 생성 중 오류: {e}"
-        # 2. 예시 질문 생성
-        example_prompt = f"""
-        아래 상황에서 Khan 멘토에게 할 수 있는 구체적이고 실용적인 질문 3~4가지를 한국어로 만들어줘.\n각 질문은 한 문장으로, 실제로 도움이 될 만한 내용이어야 해.\n상황: "{st.session_state['user_state']}"
-        """
-        try:
-            example_response = openai_client.chat.completions.create(
-                model="gpt-4o",
-                messages=[{"role": "system", "content": example_prompt}],
-                temperature=0.5,
-            )
-            # 응답에서 질문만 추출 (숫자/기호/줄바꿈 등 정제)
-            import re
-            raw = example_response.choices[0].message.content.strip()
-            questions = re.findall(r'\d+\.\s*(.+)', raw)
-            if not questions:
-                # 숫자 없이 줄바꿈만 있을 경우
-                questions = [q.strip('-• ').strip() for q in raw.split('\n') if q.strip()]
-            st.session_state['example_questions'] = questions[:4]
-        except Exception as e:
-            st.session_state['example_questions'] = [f"예시 질문 생성 중 오류: {e}"]
-        # 3단계로 이동
-        st.session_state['step'] = 3
-        st.rerun()
-
-# --- 3단계: 공감 메시지 + 예시 질문 버튼/직접입력 + Khan 답변 ---
-if st.session_state['step'] == 3:
-    st.success(st.session_state['empathy_message'])
-    st.markdown("#### 이런 질문을 해볼 수 있어요!")
-    cols = st.columns(len(st.session_state['example_questions']))
-    for i, q in enumerate(st.session_state['example_questions']):
-        if cols[i].button(q):
-            st.session_state['selected_question'] = q
+
+if menu == "Khan 멘토에게 상담하기":
+    st.title("✨ Khan 멘토에게 질문하기")
+    st.markdown(
+        '<a href="https://forms.gle/SUqrGBT3dktSB7v26" target="_blank" style="display:inline-block; background:#f9e79f; color:#1a237e; font-weight:bold; padding:0.5em 1.2em; border-radius:8px; text-decoration:none; font-size:1.1em; margin-bottom:16px;">📝 서비스 사용성 설문조사 참여하기</a>',
+        unsafe_allow_html=True
+    )
+    st.markdown("PM 관련 영상 내용을 기반으로 Khan 멘토가 답변해 드립니다.")
+
+    # --- API 키 확인 및 리소스 초기화 ---
+    pc = init_pinecone()
+    model = load_embedding_model()
+    index = get_pinecone_index(pc, INDEX_NAME)
+
+    # --- 상태 관리 ---
+    if 'user_state' not in st.session_state:
+        st.session_state['user_state'] = ''
+    if 'empathy_message' not in st.session_state:
+        st.session_state['empathy_message'] = ''
+    if 'example_questions' not in st.session_state:
+        st.session_state['example_questions'] = []
+    if 'selected_question' not in st.session_state:
+        st.session_state['selected_question'] = ''
+    if 'khan_answer' not in st.session_state:
+        st.session_state['khan_answer'] = ''
+    if 'step' not in st.session_state:
+        st.session_state['step'] = 1
+
+    # --- 1단계: 사용자 상태 입력 ---
+    if st.session_state['step'] == 1:
+        user_state = st.text_area("지금 어떤 상황이신가요? 고민을 자유롭게 적어주세요.", value=st.session_state['user_state'])
+        if st.button("나의 이야기 들려주기 ✍️"):
+            st.session_state['user_state'] = user_state
+            # 2단계로 이동
+            st.session_state['step'] = 2
+            st.rerun()
+
+    # --- 2단계: 공감 메시지 + 예시 질문 생성 ---
+    if st.session_state['step'] == 2:
+        with st.spinner("어떤 상황인지 고민해볼께요..."):
+            # 1. 공감 메시지 생성
+            empathy_prompt = f"""
+            너는 따뜻하고 공감 능력이 뛰어난 상담가야.
+            아래 사용자의 상황을 듣고, 충분히 감정적으로 공감해주고, 용기를 북돋아주는 말을 해줘.
+            부를 때는 '당신은', '당신이'처럼 친근한 말투로 부르고, 물음표는 사용하지 않아.
+            상황: "{st.session_state['user_state']}"
+            """
+            try:
+                empathy_response = openai_client.chat.completions.create(
+                    model="gpt-4o",
+                    messages=[{"role": "system", "content": empathy_prompt}],
+                    temperature=0.7,
+                )
+                st.session_state['empathy_message'] = empathy_response.choices[0].message.content.strip()
+            except Exception as e:
+                st.session_state['empathy_message'] = f"공감 메시지 생성 중 오류: {e}"
+            # 2. 예시 질문 생성
+            example_prompt = f"""
+            아래 상황에서 Khan 멘토에게 할 수 있는 구체적이고 실용적인 질문 3~4가지를 한국어로 만들어줘.\n각 질문은 한 문장으로, 실제로 도움이 될 만한 내용이어야 해.\n상황: "{st.session_state['user_state']}"
+            """
+            try:
+                example_response = openai_client.chat.completions.create(
+                    model="gpt-4o",
+                    messages=[{"role": "system", "content": example_prompt}],
+                    temperature=0.5,
+                )
+                # 응답에서 질문만 추출 (숫자/기호/줄바꿈 등 정제)
+                import re
+                raw = example_response.choices[0].message.content.strip()
+                questions = re.findall(r'\d+\.\s*(.+)', raw)
+                if not questions:
+                    # 숫자 없이 줄바꿈만 있을 경우
+                    questions = [q.strip('-• ').strip() for q in raw.split('\n') if q.strip()]
+                st.session_state['example_questions'] = questions[:4]
+            except Exception as e:
+                st.session_state['example_questions'] = [f"예시 질문 생성 중 오류: {e}"]
+            # 3단계로 이동
+            st.session_state['step'] = 3
+            st.rerun()
+
+    # --- 3단계: 공감 메시지 + 예시 질문 버튼/직접입력 + Khan 답변 ---
+    if st.session_state['step'] == 3:
+        st.success(st.session_state['empathy_message'])
+        st.markdown("#### 이런 질문을 해볼 수 있어요!")
+        cols = st.columns(len(st.session_state['example_questions']))
+        for i, q in enumerate(st.session_state['example_questions']):
+            if cols[i].button(q):
+                st.session_state['selected_question'] = q
+                st.session_state['step'] = 4
+                st.rerun()
+        st.markdown("---")
+        user_q = st.text_input("직접 궁금한 점을 입력해도 좋아요!", value=st.session_state['selected_question'])
+        if st.button("Khan 멘토에게 질문하기"):
+            st.session_state['selected_question'] = user_q
             st.session_state['step'] = 4
             st.rerun()
-    st.markdown("---")
-    user_q = st.text_input("직접 궁금한 점을 입력해도 좋아요!", value=st.session_state['selected_question'])
-    if st.button("Khan 멘토에게 질문하기"):
-        st.session_state['selected_question'] = user_q
-        st.session_state['step'] = 4
-        st.rerun()
-
-# --- 4단계: Khan 멘토 답변 ---
-if st.session_state['step'] == 4:
-    with st.spinner("Khan 멘토가 답변을 준비하는 중..."):
-        pinecone_results = search(st.session_state['selected_question'], top_k=5, _index=index, _model=model)
-        khan_answer = generate_khan_answer(st.session_state['selected_question'], pinecone_results, openai_client)
-        st.session_state['khan_answer'] = khan_answer
-    st.subheader("💡 Khan 멘토의 답변")
-    st.markdown(st.session_state['khan_answer'])
-    # 참고 영상 정보 표시
-    if pinecone_results:
-        with st.expander("답변에 참고한 영상 정보 보기"):
-            displayed_urls = set()
-            for i, r in enumerate(pinecone_results):
-                url = r.get('URL', 'N/A')
-                if url in displayed_urls or url == 'N/A':
-                    continue
-                displayed_urls.add(url)
-                st.markdown(f"--- **참고 자료 {len(displayed_urls)} (유사도: {r['점수']:.4f})** ---")
-                st.markdown(f"**제목:** {r.get('제목', 'N/A')}")
-                st.markdown(f"**요약:** {r.get('요약', 'N/A')}")
-                timestamp = r.get('타임스탬프', 'N/A')
-                is_youtube = url and isinstance(url, str) and ('youtube.com' in url or 'youtu.be' in url)
-                start_seconds = None
-                if is_youtube and timestamp and timestamp != 'N/A':
-                    start_seconds = parse_timestamp_to_seconds(timestamp)
-                if is_youtube and start_seconds is not None:
-                    try:
-                        timestamped_link_url = add_timestamp_to_youtube_url(url, timestamp)
-                        st.markdown(f"**영상 링크 (타임스탬프 포함):** [{timestamped_link_url}]({timestamped_link_url})")
-                    except Exception as e:
-                        logger.error(f"Error creating timestamped URL for link: {e}")
-                        st.markdown(f"**영상 링크 (원본):** [{url}]({url})")
-                elif url != "N/A" and isinstance(url, str) and url.startswith("http"):
-                    st.markdown(f"**URL:** [{url}]({url})")
-                else:
-                    st.markdown(f"**URL:** {url}")
-                if is_youtube and url != "N/A":
-                    col1, col2 = st.columns(2)
-                    with col1:
-                        try:
-                            st.video(url, start_time=start_seconds or 0)
-                        except Exception as e:
-                            st.error(f"비디오({url}) 재생 중 오류 발생: {e}")
-                            st.markdown(f"[YouTube에서 보기]({url})")
-                elif url != "N/A":
-                    col1, col2 = st.columns(2)
-                    with col1:
+
+    # --- 4단계: Khan 멘토 답변 ---
+    if st.session_state['step'] == 4:
+        with st.spinner("Khan 멘토가 답변을 준비하는 중..."):
+            pinecone_results = search(st.session_state['selected_question'], top_k=5, _index=index, _model=model)
+            khan_answer = generate_khan_answer(st.session_state['selected_question'], pinecone_results, openai_client)
+            st.session_state['khan_answer'] = khan_answer
+        st.subheader("💡 Khan 멘토의 답변")
+        st.markdown(st.session_state['khan_answer'])
+        # 참고 영상 정보 표시
+        if pinecone_results:
+            with st.expander("답변에 참고한 영상 정보 보기"):
+                displayed_urls = set()
+                for i, r in enumerate(pinecone_results):
+                    url = r.get('URL', 'N/A')
+                    if url in displayed_urls or url == 'N/A':
+                        continue
+                    displayed_urls.add(url)
+                    st.markdown(f"--- **참고 자료 {len(displayed_urls)} (유사도: {r['점수']:.4f})** ---")
+                    st.markdown(f"**제목:** {r.get('제목', 'N/A')}")
+                    st.markdown(f"**요약:** {r.get('요약', 'N/A')}")
+                    timestamp = r.get('타임스탬프', 'N/A')
+                    is_youtube = url and isinstance(url, str) and ('youtube.com' in url or 'youtu.be' in url)
+                    start_seconds = None
+                    if is_youtube and timestamp and timestamp != 'N/A':
+                        start_seconds = parse_timestamp_to_seconds(timestamp)
+                    if is_youtube and start_seconds is not None:
                         try:
-                            st.video(url)
+                            timestamped_link_url = add_timestamp_to_youtube_url(url, timestamp)
+                            st.markdown(f"**영상 링크 (타임스탬프 포함):** [{timestamped_link_url}]({timestamped_link_url})")
                         except Exception as e:
-                            logger.warning(f"st.video failed for non-YouTube URL {url}: {e}")
-    st.markdown("---")
-    # --- 예시 질문 버튼/직접입력 다시 노출 (후속 질문) ---
-    st.markdown("#### 추가로 궁금한 점이 있으신가요? 아래 예시 질문을 클릭하거나 직접 입력해보세요!")
-    cols = st.columns(len(st.session_state['example_questions']))
-    for i, q in enumerate(st.session_state['example_questions']):
-        if cols[i].button(q, key=f"followup_{i}"):
-            st.session_state['selected_question'] = q
+                            logger.error(f"Error creating timestamped URL for link: {e}")
+                            st.markdown(f"**영상 링크 (원본):** [{url}]({url})")
+                    elif url != "N/A" and isinstance(url, str) and url.startswith("http"):
+                        st.markdown(f"**URL:** [{url}]({url})")
+                    else:
+                        st.markdown(f"**URL:** {url}")
+                    if is_youtube and url != "N/A":
+                        col1, col2 = st.columns(2)
+                        with col1:
+                            try:
+                                st.video(url, start_time=start_seconds or 0)
+                            except Exception as e:
+                                st.error(f"비디오({url}) 재생 중 오류 발생: {e}")
+                                st.markdown(f"[YouTube에서 보기]({url})")
+                    elif url != "N/A":
+                        col1, col2 = st.columns(2)
+                        with col1:
+                            try:
+                                st.video(url)
+                            except Exception as e:
+                                logger.warning(f"st.video failed for non-YouTube URL {url}: {e}")
+        st.markdown("---")
+        # --- 예시 질문 버튼/직접입력 다시 노출 (후속 질문) ---
+        st.markdown("#### 추가로 궁금한 점이 있으신가요? 아래 예시 질문을 클릭하거나 직접 입력해보세요!")
+        cols = st.columns(len(st.session_state['example_questions']))
+        for i, q in enumerate(st.session_state['example_questions']):
+            if cols[i].button(q, key=f"followup_{i}"):
+                st.session_state['selected_question'] = q
+                st.session_state['step'] = 4
+                st.rerun()
+        user_q = st.text_input("직접 궁금한 점을 입력해도 좋아요! (후속 질문)", value="", key="followup_input")
+        if st.button("Khan 멘토에게 추가 질문하기", key="followup_btn"):
+            st.session_state['selected_question'] = user_q
             st.session_state['step'] = 4
             st.rerun()
-    user_q = st.text_input("직접 궁금한 점을 입력해도 좋아요! (후속 질문)", value="", key="followup_input")
-    if st.button("Khan 멘토에게 추가 질문하기", key="followup_btn"):
-        st.session_state['selected_question'] = user_q
-        st.session_state['step'] = 4
-        st.rerun()
-    st.markdown("---")
-    st.caption("Powered by Pinecone, Sentence Transformers, and OpenAI")
-    # 다시 처음으로 돌아가기 버튼
-    if st.button("처음으로 돌아가기"):
-        for k in ['user_state','empathy_message','example_questions','selected_question','khan_answer','step']:
-            st.session_state[k] = '' if k != 'step' else 1
-        st.rerun()
+        st.markdown("---")
+        st.caption("Powered by Pinecone, Sentence Transformers, and OpenAI")
+        # 다시 처음으로 돌아가기 버튼
+        if st.button("처음으로 돌아가기"):
+            for k in ['user_state','empathy_message','example_questions','selected_question','khan_answer','step']:
+                st.session_state[k] = '' if k != 'step' else 1
+            st.rerun()
+else:
+    st.title("👔 상사에게 잘보이기: 맞춤 보고문 만들기")
+    st.markdown("상사의 MBTI 성향에 맞게 보고문을 자동으로 다듬어드립니다.")
+    mbti_types = [
+        "ISTJ", "ISFJ", "INFJ", "INTJ",
+        "ISTP", "ISFP", "INFP", "INTP",
+        "ESTP", "ESFP", "ENFP", "ENTP",
+        "ESTJ", "ESFJ", "ENFJ", "ENTJ"
+    ]
+    mbti = st.selectbox("상사의 MBTI를 선택하세요", mbti_types)
+    user_report = st.text_area("상사에게 보고할 내용을 입력하세요 (300자 이내)", max_chars=300)
+    if st.button("MBTI 맞춤 보고문 생성"):
+        if not user_report.strip():
+            st.warning("보고문을 입력해 주세요.")
+        else:
+            with st.spinner("상사의 성향에 맞게 보고문을 다듬는 중..."):
+                prompt = f"""
+                상사의 MBTI가 {mbti}일 때, 아래 보고문을 그 성향에 맞게 수정해줘.\n 이 유형의 상사가 중요하게 생각하는 것이 보고서에 빠져있다면 어떤 부분을 보완해야 하는지 상세히 설명해 줘\n그리고 왜 그렇게 수정했는지 이유도 설명해줘.\n보고문: "{user_report}"
+                
+                아래 형식으로 답변 해.
+                수정된 보고문: ...
+                이유: ...
+                """
+                try:
+                    response = openai_client.chat.completions.create(
+                        model="gpt-4o-mini",
+                        messages=[{"role": "system", "content": prompt}],
+                        temperature=0.5,
+                    )
+                    answer = response.choices[0].message.content.strip()
+                    # 간단한 파싱: "수정된 보고문:" ~ "이유:" 분리
+                    import re
+                    mod_match = re.search(r"수정된 보고문[:\n]*([\s\S]+?)이유[:\n]", answer)
+                    reason_match = re.search(r"이유[:\n]*([\s\S]+)", answer)
+                    if mod_match:
+                        st.markdown(f"**수정된 보고문**\n\n{mod_match.group(1).strip()}")
+                    else:
+                        st.markdown(f"**수정된 보고문**\n\n{answer}")
+                    if reason_match:
+                        st.markdown(f"**이유 설명**\n\n{reason_match.group(1).strip()}")
+                except Exception as e:
+                    st.error(f"GPT 호출 중 오류: {e}")