.

answer_flow_generation/llm_functions.py

@@ -0,0 +1,143 @@
+from openai import OpenAI
+from dotenv import load_dotenv
+import yaml
+import os
+import json
+import re
+
+load_dotenv()
+
+client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
+
+# load prompt
+try:
+    current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+    prompt_path = os.path.join(current_dir, 'prompt.yaml')
+    with open(prompt_path, "r", encoding='utf-8') as file:
+        prompt = yaml.safe_load(file)["prompt"]
+except Exception as e:
+    print(f"Warning: prompt.yaml 로드 실패. 기본 프롬프트를 사용합니다. 오류: {e}")
+    prompt = """
+You are an expert resume consultant. Based on the provided guide and user's experiences, create a logical and persuasive story flow for a cover letter answer.
+
+### Guide
+{guide}
+
+### User's Experiences
+{user_experiences}
+
+Please generate a step-by-step answer flow in JSON format, like {"answer_flow": ["Step 1:...", "Step 2:...", "Step 3:...", "Step 4:..."]}.
+"""
+
+def parse_markdown_table_from_response(text: str) -> str | None:
+    """
+    LLM 응답에서 markdown table을 추출합니다.
+
+    Args:
+        text (str): LLM이 반환한 전체 텍스트 응답.
+
+    Returns:
+        str | None: 추출된 markdown table 문자열, 또는 실패 시 None.
+    """
+    if not text:
+        return None
+
+    # ```markdown ... ``` 형식의 코드 블록에서 table 추출
+    markdown_match = re.search(r"```markdown\s*([\s\S]*?)\s*```", text)
+    if markdown_match:
+        table_content = markdown_match.group(1).strip()
+        return table_content
+    
+    # 코드 블록이 없다면, 전체 텍스트에서 table 찾기
+    lines = text.strip().split('\n')
+    table_lines = []
+    
+    for line in lines:
+        line = line.strip()
+        if line.startswith('|') and line.endswith('|'):
+            table_lines.append(line)
+    
+    if len(table_lines) >= 3:  # header, separator, at least one row
+        return '\n'.join(table_lines)
+    
+    return None
+
+def parse_json_from_response(text: str) -> dict | None:
+    """
+    Markdown 코드 블록 안에 포함될 수 있는 JSON 문자열을 추출하고 파싱합니다.
+    (이전 버전과의 호환성을 위해 유지)
+
+    Args:
+        text (str): LLM이 반환한 전체 텍스트 응답.
+
+    Returns:
+        dict | None: 파싱된 딕셔너리 객체, 또는 실패 시 None.
+    """
+    if not text:
+        return None
+
+    # ```json ... ``` 또는 ``` ... ``` 형식의 코드 블록에서 JSON 추출
+    match = re.search(r"```(?:json)?\s*([\s\S]*?)\s*```", text)
+    if match:
+        json_str = match.group(1)
+    else:
+        # 코드 블록이 없다면, 전체 텍스트를 JSON으로 가정
+        json_str = text
+
+    try:
+        return json.loads(json_str)
+    except json.JSONDecodeError:
+        # 전체 파싱이 실패하면, 첫 '{'와 마지막 '}'를 기준으로 다시 시도
+        start_index = json_str.find('{')
+        end_index = json_str.rfind('}')
+        if start_index != -1 and end_index != -1 and start_index < end_index:
+            potential_json = json_str[start_index:end_index+1]
+            try:
+                return json.loads(potential_json)
+            except json.JSONDecodeError:
+                pass  # 이마저도 실패하면 그냥 None 반환
+
+    return None
+
+def generate_answer_flow(question, jd, company_name, experience_level, conversation):
+    """
+    답변 흐름(개요)을 생성하고, 파싱된 결과와 전체 응답 객체를 반환하는 함수
+    """
+    try:
+        response = client.chat.completions.create(
+            model="gpt-4o-mini",
+            messages=[{"role": "user", "content": prompt.format(
+                question=question,
+                jd=jd,
+                company_name=company_name,
+                experience_level=experience_level,
+                conversation=conversation
+            )}],
+            # JSON 형태가 아니라 markdown table 형태로 응답 받기
+        )
+        
+        # Markdown table 응답 파싱
+        markdown_table = parse_markdown_table_from_response(response.choices[0].message.content)
+        
+        if markdown_table:
+            parsed_content = {"flow": markdown_table}
+        else:
+            parsed_content = {"error": "Failed to parse markdown table"}
+            
+        return parsed_content, response
+
+    except Exception as e:
+        print(f"답변 흐름 생성 또는 파싱 중 오류 발생: {e}")
+        return {"error": f"Failed to generate or parse flow: {str(e)}"}, None
+
+if __name__ == "__main__":
+    example_input = {
+        "question": "삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 이루고 싶은 꿈을 기술하시오.",
+        "jd": "삼성전자는 세계적인 기술 기업으로, 다양한 분야에서 선도적인 기술을 개발하고 있습니다. 프론트엔드 개발자로 입사하면 다양한 프로젝트에 참여하며, 최신 기술을 적용하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.",
+        "company_name": "삼성전자",
+        "experience_level": "신입",
+        "conversation": "User: 안녕하세요, 삼성전자 프론트엔드 개발 직무에 지원하려고 합니다.\nAI: 네, 어떤 점이 궁금하신가요?\nUser: 자기소개서에 어떤 경험을 강조하면 좋을까요?\nAI: 프로젝트 경험에서 사용한 기술 스택과 성과를 구체적으로 작성하는 것이 좋습니다."
+    }
+    
+    flow_json, _ = generate_answer_flow(**example_input)
+    print(json.dumps(flow_json, indent=2, ensure_ascii=False))

answer_flow_generation/prompt.yaml

@@ -0,0 +1,224 @@
+prompt: >
+  진행된 대화를 바탕으로 자소서 답변 흐름을 생성하시오.
+
+  ### 출력 형식
+  반드시 다음 markdown 형식으로만 응답하세요:
+
+  ```markdown
+  <답변 흐름 table>
+  ```
+
+  ## 예시
+  
+  ### 예시 1 - 대인관계 및 협업 역량
+  질문: 팀의 일원으로서 다른 사람들과 협력하여 성과를 낸 경험에 대해 기술해 주십시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 요약 | 한 문장 핵심 요약 | 협업 상황에서 생긴 문제나 갈등을 해결해 공동 성과를 이끈 경험을 한 문장으로 요약한다 | - 갈등 or 소통 문제 + 협업 성공 요소 포함 |
+  | ② 상황 | 협업 배경과 나의 역할 | 어떤 맥락의 협업 상황이었고, 내가 어떤 역할을 맡았는지 구체적으로 설명<br>(언제, 어디서, 어떤 활동, 어떤 역할) | - 기간/장소/활동명<br>- 내가 주도했는지, 일원으로 참여했는지 명확히 |
+  | ③ 문제 인식 | 팀 내 갈등이나 소통 문제의 본질 인식 | 팀워크를 저해한 명확한 갈등 or 소통 문제를 인식하고, 그것이 왜 중요한 문제인지 서술 | - 단순 의견 차이 X → 구성원 간 충돌, 피로감, 전달 오류 등 실제 장애 포함<br>- "무엇이 왜 문제였는가"가 선명해야 함 |
+  | ④ 해결 행동 | 문제 해결을 위한 본인의 소통/조율 노력 | 소통 방식, 설득 과정, 아이디어 제안 등 본인의 구체적인 협업 행동을 중심으로 설명 | - 단순한 참여자 X → 의견 조율자, 분위기 반전자, 아이디어 제안자 등의 역할 부각<br>- 감정 관리, 중재, 분위기 조성 노력 포함 |
+  | ⑤ 결과 | 협업 성과 및 관계 변화 | 문제 해결 후 팀 성과 또는 관계의 긍정적 변화가 생긴 모습을 정량/정성적으로 표현 | - 결과 = 목표 달성 + 팀 분위기 or 유대감 회복 등<br>- "성과 수치 + 분위기 반전"이면 베스트 |
+  | ⑥ 느낀 점 | 팀워크에 대한 인식 변화 | 협업의 본질, 소통 방식, 사람을 대하는 태도 등에서 배운 점을 진솔하게 작성 | - 내가 사람과 일하는 방식이 어떻게 바뀌었는가? |
+  | ⑦ 직무 연계 | 조직생활에서의 팀워크 실천 포부 | 협업이 중요한 조직에서 본인의 소통 방식이 어떤 기여를 할 수 있는지 연결 | - 협업 역량이 필요한 직무 특성과 연결<br>- "내가 이런 상황에서 어떤 팀원이 될 것이다"로 구체화 |
+  ```
+
+  ### 예시 2 - 목표 달성 및 도전 경험
+  질문: 스스로 높은 목표를 세우고 끈질기게 노력하여 성취한 경험에 대해 서술해 주십시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 요약 | 한 문장 핵심 요약 | 어떤 목표/도전을 어떤 방식으로 해결해 성과를 냈는지 한 문장으로 보여준다 | - 시기/장소/행동/성과 포함 |
+  | ② 상황 | 목표 또는 실패 상황의 배경 | 어떤 목표를 추구했는지, 또는 어떤 실패 상황이 발생했는지 구체적 맥락을 설명한다 | - 시기/장소/역할<br>- 일반적인 어려움이 아닌, 명확한 난관이 드러나야 함 |
+  | ③ 도전 정의 | 내가 맞닥뜨린 도전/과제 | 어떤 점이 어려웠고, 무엇을 극복해야 했는지 핵심 문제를 선명하게 기술 | - 문제의 본질을 스스로 인식했는지 보여줄 것<br>- 단순한 상황 묘사에서 끝나지 않기 |
+  | ④ 행동 | 목표 달성 또는 실패 극복을 위한 나의 행동 | 구체적인 실행 내용을 묘사하고, 특히 어떤 전략을 사용했는지 설명 | - 단순 노력보다 계획성, 자발성, 지속성 강조<br>- 팀과 협업 시, 본인의 주도적 역할도 드러낼 것 |
+  | ⑤ 결과 | 결과 및 변화 | 목표 달성 여부, 실패 극복 결과를 정량/정성 지표로 보여줌 | - 숫자, 비교 수치, 명확한 변화 서술<br>- 단순 성공보다 어떤 의미 있는 변화를 만들었는지 포함 |
+  | ⑥ 느낀 점 | 실패에서의 교훈, 성공 이후 변화 | 이 경험을 통해 생각과 행동이 어떻게 바뀌었는지 설명 | - 단순 "열심히 해야 한다는 걸 알았다" X<br>- 가치관/일하는 방식/태도의 변화 중심 |
+  | ⑦ 직무 연계 | 이 경험이 지원직무에 어떤 기여가 되는가 | 깨달음을 기반으로 조직/직무에 어떤 기여를 할 수 있는지를 연결 | - 직무에 맞는 역량 키워드로 연결<br>- "앞으로 이런 상황이 와도 이렇게 대응하겠다" 식의 포부 강조 |
+  ```
+
+  ### 예시 3 - 문제 해결 및 창의성
+  질문: 기존 방식의 비효율성을 개선하기 위해 새로운 아이디어를 제안하고 적용했던 경험을 쓰시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 요약 | 한 문장 요약 | 아래 내용을 한 문장으로 압축 요약 | "문제를 창의적으로 해결하여 성과를 낸 경험"이 드러나야 함 |
+  | ② 상황 | 배경 설명 | 언제, 어디서, 어떤 맥락에서 발생한 문제인지 설명 | 조직/팀/업무 맥락과 내 역할을 간결하게 서술 |
+  | ③ 문제 정의 | 문제 및 원인 분석 | 단순한 현상 나열이 아닌, 원인을 분석하여 본질적인 문제를 정의함 | '왜 발생했는가'를 고민한 흔적이 드러나야 함 (ex. 프로세스/구조적 문제 등) |
+  | ④ 해결 행동 | 창의적 해결방안 및 실행 | 내가 직접 제안하고 실행한 새로운 방식 또는 기존 방식의 개선안 | 단순 실행이 아니라, 기존 틀을 '어떻게 다르게' 했는지가 핵심 |
+  | ⑤ 결과 | 개선 성과 | 행동 이후 개선된 수치적/정성적 결과 제시 + 타인의 반응 | "효율 향상", "성과 증가", "피드백", "재사용된 방식" 등 정량·정성 균형 |
+  | ⑥ 느낀 점 | 통찰 및 성장 | 이 경험을 통해 문제 해결력 또는 창의적 태도에 대해 무엇을 배웠는가 | "문제 접근 태도"나 "사고방식의 변화"가 드러나야 함 |
+  | ⑦ 직무 연계 | 직무 기여 가능성 | 내가 지원한 직무에서 비슷한 문제에 어떻게 기여할 수 있는지 언급 | "지원 분야에서 나의 창의성/문제 해결력은 이렇게 쓰일 수 있다"로 마무리 |
+  ```
+
+  ### 예시 4 - 직무 관련 경험 및 활용/기여
+  질문: 지원한 직무와 관련된 가장 대표적인 프로젝트 경험을 본인의 역할과 기여 위주로 기술하시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 요약 | 한 문장 요약 | 직무 관련 경험 전체를 한 문장으로 요약 | 직무명, 직무역할, 성과가 한 문장에 포함되면 좋음 |
+  | ② 상황 | 활동 배경 | 언제, 어떤 프로젝트/업무에서 어떤 역할을 맡았는지 설명 | 직무 관련 맥락을 명확히! (ex. 인턴, 산학, 교내프로젝트 등) |
+  | ③ 과제 정의 | 문제 인식 및 분석 | 프로젝트 중 어떤 핵심 과제/문제가 있었고, 내가 그것을 어떻게 정의했는지 | 과제가 '내가 풀어야 할 직무상 문제'로 정의되었는지 확인 |
+  | ④ 해결 행동 | 기술/지식 적용 및 실행 | 직무 역량(지식·기술)을 바탕으로 실제 어떤 방식으로 해결했는지 서술 | 단순 수행이 아니라 '직무 역량을 활용한 기여' 강조 |
+  | ⑤ 결과 | 성과 및 평가 | 결과적으로 어떤 변화가 있었는지 수치/피드백 등으로 정리 | 구체적 지표 + 타인의 인정 (리더, 고객, 사용자 등) |
+  | ⑥ 느낀 점 | 성장 및 통찰 | 이 경험을 통해 직무에 대해 무엇을 배우고 성장했는가 | 직무 이해도/태도/기술적 통찰 등 성장 포인트가 드러나야 함 |
+  | ⑦ 직무 연계 | 향후 기여 및 포부 | 본 경험을 바탕으로 내가 해당 직무에 어떤 기여를 할 수 있는지 | "나는 이 직무에서 이렇게 일할 것이다"로 마무리 |
+  ```
+
+  ### 예시 5 - 지원 동기
+  질문: 현대자동차에 지원하게 된 동기와 해당 직무에 본인이 적합하다고 생각하는 이유는 무엇입니까?
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 직무 관심 계기 | 해당 직무에 관심을 갖게 된 첫 계기 | 수업, 활동, 사람, 사건 등 통해 직무에 흥미를 느끼게 된 구체적 출발점 제시 | 단순한 흥미 X / 구체적인 활동이나 경험을 바탕으로 서술 |
+  | ② 회사 선택 이유 | 여러 회사 중 이 회사를 선택한 이유 | 기업의 제품, 서비스, 산업, 조직문화, 경영철학 등과 본인의 연결고리 설명 | "직무만"이 아니라 "이 회사에서" 하고 싶은 이유여야 설득력 있음 |
+  | ③ 회사에 대해 느낀 점 | 회사/조직을 접하거나 조사하면서 느낀 구체적인 인상 | 체험, 실습, 기사, 리서치, 사람과의 접점을 통해 느낀 인상, 분위기, 강점 등 | 단순한 칭찬 X / 본인의 기준으로 해석한 관찰과 인상 중심 |
+  | ④ 입사 후 계획 | 입사 직후 1~3년 내 하고 싶은 일, 역량 성장 계획 | 맡게 될 직무에서 어떤 방식으로 기여하고 싶으며, 어떤 부분을 성장시킬 것인지 | "일단 열심히 하겠다" 식의 막연한 의지가 아닌 구체적인 활동과 목표 중심 |
+  | ⑤ 장기적인 목표 | 커리어 관점에서의 중장기적 성장 방향 | 직무 전문가로서 또는 리더로서 어떤 모습으로 성장하고 싶은지 | 회사가 그 성장의 배경이 되어야 함 (ex. 회사의 장점과 연결) |
+  | ⑥ 회사에의 기여 | 본인의 성장과 회사의 방향이 만나는 지점 | 본인의 역량과 회사의 비전/방향이 맞닿는 접점을 강조 | "나의 성장 = 회사의 기여"라는 구도가 자연스럽게 보여져야 함 |
+  ```
+
+  ### 예시 6 - 입사 후 비전
+  질문: 입사 후 5년, 10년 뒤 이루고 싶은 목표는 무엇이며, 이를 위해 어떤 노력을 할 것인지 기술하시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 비전 요약 | 입사 후 궁극적으로 지향하는 모습 | 직무 전문성과 조직 기여가 동시에 드러나야 함 | 직무 역할 + 조직 내 영향력이 담긴 구체적 포지션 |
+  | ② 단기 계획 | 입사 초기 단계에서 우선적으로 익힐 역량과 맡고 싶은 업무 | 회사/직무에 빠르게 적응하고 실무에 기여할 수 있는 방향 제시 | 명확한 기간 언급(1~2년) + 실무 중심 키워드 활용 |
+  | ③ 중장기 목표 | 일정 기간 내 달성하고 싶은 성과와 성장 모습 | 직무에서의 성장 경로 또는 책임 있는 역할 제시 | 목표 달성 시점(3~5년), 구체적인 역할/성과 중심 |
+  | ④ 실행 전략 | 위의 목표들을 실현하기 위한 실천 계획 | 어떤 방식으로 성장할 것인지 구체적인 실행 방안 포함 | 학습 루틴, 협업 방법, 피드백 활용 등의 구체성 필요 |
+  | ⑤ 조직 기여 | 개인 성장이 조직에 미치는 긍정적 영향 | 비전 달성이 회사의 가치, 성과에 어떻게 기여되는지 연결 | 회사의 방향성과 연계되면 설득력 강화 |
+  ```
+
+  ### 예시 7 - 조직 이해 및 제언
+  질문: 당사 서비스의 장단점을 분석하고, 개선 방안을 제안해 주십시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 환경 인식 | 산업/기술 변화 흐름 속에서 회사의 현재 위치를 인식 | 산업·시장·고객의 변화 흐름에 대한 통찰을 보여줌 | 너무 일반적 X → 해당 회사의 현재 상황과 맥락이 반영돼야 함 |
+  | ② 회사 강점/차별점 | 회사(또는 대표 서비스)의 강점 및 차별화 포인트를 제시 | "왜 이 회사가 경쟁 우위에 있는가"에 대한 나만의 시각 | 단순 나열 X → 통합적 해석 O |
+  | ③ 핵심 제안 | 회사가 나아가야 할 방향성 또는 키워드를 제안 | 브랜드 가치, 기술 전략, 고객 중심 철학 등 명확한 제안 | 슬로건이나 문장으로 압축 가능하면 더 인상적 |
+  | ④ 실행 전략 | 제안을 실현하기 위한 실행 방향 또는 구체적 방안 제시 | 서비스 개선안, 기술 적용, 고객경험 강화 방안 등 | 현실적인 수준의 실행안이 포함돼야 설득력 ↑ |
+  | ⑤ 기대 효과 | 실행 시 회사 또는 고객에게 어떤 긍정적 변화가 있는지 설명 | 브랜드 강화, 고객경험 개선, 수익성 향상 등 구체화 | 허황된 미래 예측 X → 현실 기반 가치 전달 O |
+  ```
+
+  ### 예시 8 - 개인의 내적 특성
+  질문: 본인의 강점과 약점을 설명하고, 약점을 보완하기 위해 어떤 노력을 했는지 기술하시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 장점 정의 | 직무와 연결되는 핵심 성격 강점을 하나 선택 | 지나치게 일반적인 장점(X), 직무와 연관성 있는 장점(O) | 여러 개 나열하지 말고 하나에 집중, 직무적합성과 연결될 것 |
+  | ② 장점 근거 사례 | 해당 장점이 드러난 경험을 구체적으로 서술 | 상황-행동-결과의 구조로 간단하게 설명 | 주변의 평가가 포함되면 설득력 상승 |
+  | ③ 단점 정의 | 조직이 수용 가능한 수준의 단점을 선정 | 업무와 직접 충돌하지 않는 단점, 너무 솔직하거나 치명적인 단점(X) | 감정적/사생활적 단점은 피할 것 |
+  | ④ 보완 노력 | 단점을 인식하고 보완하기 위해 해온 노력 | 실질적인 행동, 루틴, 시스템이 있으면 좋음 | "노력하겠다"는 다짐보다는 구체적 실행 중심 |
+  | ⑤ 변화 및 효과 | 그 노력의 결과 변화된 점 | 실질적으로 변화한 태도나 성과 중심 | 장점화된 단점이 아니라 변화 과정에 집중 |
+  ```
+
+  ### 예시 9 - 성장 과정
+  질문: 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 미친 사건이나 인물을 포함하여 성장과정을 기술하시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 초기 배경 | 성장 환경 또는 유년기 특징 | 어린 시절 혹은 학창 시절의 가치관 형성 배경이 되는 사건이나 환경을 소개 | 단순한 성격 묘사보다는 행동/사고의 근거가 된 사건이 좋음 |
+  | ② 가치관 형성 사건 | 나에게 영향을 준 사건 또는 인물 | 현재의 사고방식이나 행동 방식을 형성하게 만든 주요 사건이나 인물 소개 | 단순 소개 X → 구체적인 상황 묘사 + 나에게 준 변화 |
+  | ③ 변화의 결과 | 사고 방식, 행동 변화 및 성과 | 위 사건/인물로 인해 생긴 변화가 실제 행동이나 성과로 이어졌음을 서술 | 생각만 변한 게 아니라, 행동과 결과가 있었는지 보여줄 것 |
+  | ④ 직무와의 연결 | 직무와 연결된 가치관 정립 및 적합성 어필 | 위 과정에서 형성된 가치관이나 역량이 지원 직무에 적합함을 설명 | '그래서 지금 이 직무에 왜 적합한가?'를 명확하게 연결 |
+  ```
+
+  ### 예시 10 - 가치관 및 신념
+  질문: '직업'을 선택할 때 가장 중요하게 생각하는 기준은 무엇이며, 그 이유는 무엇입니까?
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 정체성 정의 | 나를 대표하는 키워드 또는 핵심 성향 소개 | 한두 개의 단어(예: 관찰, 진심, 신뢰 등)로 나의 태도·신념·가치관을 요약 | 해시태그나 직관적인 문장 사용 → 주제를 명확히 인식하게 할 것 |
+  | ② 가치관 설명 | 해당 키워드에 대한 본인의 철학이나 믿음 설명 | 왜 그 가치관을 중요하게 여기는지, 어떤 배경에서 생겼는지를 설명 | 단순 설명 X → 사고방식이 잘 드러나는 문장이면 좋음 |
+  | ③ 경험 사례 | 실제로 그 가치관이 드러난 사건 소개 | 가치관이 단지 생각에 머물지 않고 행동과 결과로 이어졌음을 보여줌 | 직무 관련 경험이면 더 좋고, 성과도 함께 제시되면 설득력↑ |
+  | ④ 직무 연결 | 해당 가치관이 직무 수행에 어떤 영향을 줄 수 있는지 설명 | 이 가치관을 가진 사람이 그 직무에서 어떤 역할을 할 수 있을지 연결 | "그래서 이 사람이 왜 적합한가"에 대한 대답이 되도록 |
+  | ⑤ 성장 방향 | 이 가치관을 바탕으로 향후 어떤 전문가로 성장하고 싶은지 | 추상적인 인재상 X → 실무 장면을 상상할 수 있는 구체적 성장 방향 제시 | "고객과의 공감 기반 마케팅 전문가로 성장"처럼 명료하게 |
+  ```
+
+  ### 예시 11 - 인재상 및 조직적합성
+  질문: 당사의 핵심가치(도전, 협력, 신뢰) 중 본인을 가장 잘 나타내는 가치와 그 이유를 경험을 들어 설명하시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 인재상 선택 | 회사의 인재상/핵심가치 중 한 가지를 선택해 밝힌다 | 홈페이지, 채용안내서 등을 참고해 명확하게 언급 | 핵심 키워드는 문장 앞부분에 노출되도록 |
+  | ② 개인적 해석 | 해당 인재상을 본인만의 시각으로 해석한다 | 그 가치가 왜 중요한지, 어떤 의미로 받아들이는지를 본인의 언어로 설명 | 단순 복붙 X → '내가 그렇게 생각하는 이유'가 드러나야 설득력↑ |
+  | ③ 경험 사례 | 해당 인재상이 실제로 드러난 경험을 서술한다 | 단순한 나열이 아닌, 그 가치에 기반한 행동과 맥락을 중심으로 구성 | 행동 → 문제 인식 → 시도 → 변화로 흐름이 나와야 좋음 |
+  | ④ 성과 제시 | 해당 가치관 기반의 행동이 낳은 결과를 서술한다 | 수치적 성과 or 변화된 평가, 영향력 등으로 구체화 | "그래서 무슨 결과가 있었는가?"가 반드시 들어가야 함 |
+  | ⑤ 연결 및 마무리 | 이 가치관이 회사에서의 일과 어떻게 연결될지를 설명한다 | 내가 이 가치를 실천하는 사람임을 강조하고, 그게 어떻게 회사에 도움 되는지 밝힘 | "이 가치관을 갖춘 내가, 왜 이 직무에서 잘 맞는지"를 자연스럽게 연결 |
+  ```
+
+  ### 예시 12 - 보유 지식 및 기술 (문제-해결방식)
+  질문: 보유한 기술 스택(Language, Framework, DB 등)에 대해 숙련도를 포함하여 상세히 기술하시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 요약 한 문장 | 전체 답변을 요약하는 핵심 메시지를 제시 | 문제를 해결하며 특정 기술 역량을 갖추게 된 계기 | 핵심 기술 역량 + 문제 해결 경험이 함께 드러나야 함 |
+  | ② 문제 상황 | 직무 수행 중 마주한 구체적인 기술적 문제나 병목 현상 | 실제 프로젝트나 협업 상황에서 발생한 문제여야 함 | 단순한 불편함 X → 기능 중단, 오류 등 명확한 문제 |
+  | ③ 원인 분석 및 과제 정의 | 문제의 원인을 기술적으로 분석하고 개선 과제를 스스로 정의 | 논리적 분석과 기술적 통찰이 드러나야 함 | "왜 발생했는가?" + "어떤 능력이 필요했는가?" |
+  | ④ 해결 과정 (나의 액션) | 기술적 조치를 취하고, 협업하며 문제를 해결한 구체적 실행 | 어떤 기술을 어떻게 적용했는지를 중심으로 | 기술 단순 나열 X → 구조 변경, 설정, 도구 활용 등 상세히 |
+  | ⑤ 성과 및 평가 | 문제 해결 결과, 성능 개선 및 타인의 평가 등 성과 제시 | 수치/비교/피드백 등 외부 지표 강조 | "그래서 뭐가 달라졌는가?"에 분명히 답해야 함 |
+  | ⑥ 깨달음 및 직무 연계 | 이 경험이 기술 역량과 직무 적합성에 어떤 영향을 주었는지 | 기술적 성장과 실무 적용 가능성을 드러내야 함 | 직무 기여 의지까지 자연스럽게 연결되면 좋음 |
+  ```
+
+  ### 예시 13 - 역량 개발 과정
+  질문: 지원 직무의 전문성을 키우기 위해 남들과 달리 특별한 노력을 기울인 경험이 있다면 서술하시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 계기 및 배경 | 전문성을 키우기 위해 학습이 필요하다고 느낀 계기 | 실전 경험이나 실패, 한계를 겪으며 느낀 '학습의 필요성' | 단순 호기심 X → 문제 인식 또는 필요 의식 기반 |
+  | ② 학습 활동 | 학습을 위해 어떤 노력을 했는지 구체적 활동 서술 | 교육 이수, 프로젝트 참여, 도구 학습, 피드백 등 | 스스로 선택하고 몰입한 경험이면 더 좋음 |
+  | ③ 적용 및 실천 | 학습한 내용을 실제 경험에 적용한 과정 | 학습-실행 연결고리 명확히 설명 | 결과가 나오지 않아도 실행이 중요 |
+  | ④ 성과 | 실행 후 어떤 변화나 성과가 있었는지 | 수치, 비교, 타인의 평가 등으로 설득력 강화 | "그래서 어떤 효과가 있었는가?"에 답해야 함 |
+  | ⑤ 성장 및 연계 | 학습이 어떻게 내 사고방식/역량에 영향을 미쳤는지 | 마인드셋 변화, 이후 행동의 변화 | 직무 적합성과 연결되도록 마무리 |
+  ```
+
+  ### 예시 14 - 직무 및 산업 이해도
+  질문: 지원한 분야의 최신 기술 트렌드 중 가장 중요하다고 생각하는 것과 그 이유는 무엇입니까?
+  
+  답변 가이드라인:
+  ```markdown
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 주요 트렌드 선정 | 내가 주목한 산업·기술 트렌드를 명확히 언급 | 최신성 & 개인적 관심이 드러나는 키워드<br>너무 넓지 않고 직무와 연결된 트렌드 | 단순 유행 X → 실질적 변화를 가져올 기술 |
+  | ② 트렌드의 중요성 분석 | 왜 이 트렌드가 중요한지 자신의 견해 제시 | 시장 변화나 사용자 경험 관점에서 중요성을 서술<br>기술적 이해도도 간결하게 포함 | 단순 설명 X → 통찰력 있는 분석 O |
+  | ③ 학습 및 실천 경험 | 이 트렌드와 관련해 내가 어떤 노력을 해왔는지 | 수업, 프로젝트, 개인학습, 사이드 작업 등 실천 중심<br>관심을 '행동'으로 이어간 점 강조 | 이론만 X → 실제 적용이나 체험 경험 중심 |
+  | ④ 인사이트 및 관점 확장 | 이 트렌드를 바라보는 나만의 관점 제시 | 단순 기술 설명을 넘어 가치 재해석<br>고객, 시장, 지속가능성 등 넓은 시야 강조 | 남들과 다른 시각이나 깊이 있는 통찰 |
+  | ⑤ 기업 및 직무와의 연계 | 해당 회사·직무와 어떤 방식으로 연결되는지 | 회사의 방향성과 트렌드 간 연결<br>내가 어떤 방식으로 기여할 수 있을지 제시 | "이 회사에서 이 트렌드를 어떻게 활용할 것인가" |
+  ```
+
+  ### 추론 
+  질문: {question}
+  Job Description: {jd}
+  회사 이름: {company_name}
+  경력 수준: {experience_level}
+  대화 내용: {conversation}
+  답변 가이드라인: 

answer_flow_generation/test.py

@@ -0,0 +1,160 @@
+import os
+import random
+import datetime
+import json
+import multiprocessing
+import sys
+from tqdm import tqdm
+
+# 상위 디렉토리의 utils.py를 import하기 위해 경로 추가
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
+from utils import track_api_cost
+from llm_functions import generate_answer_flow
+
+# 테스트를 위한 환경 변수 로드 (필요시)
+try:
+    from dotenv import load_dotenv
+    load_dotenv()
+except ImportError:
+    pass
+
+# 예제 데이터
+example_companies = ["삼성전자", "카카오", "네이버", "쿠팡", "토스", "현대자동차", "CJ제일제당", "하이브"]
+example_jobs_jds = {
+    "백엔드 개발자": "Spring Boot, JPA, MySQL 경험자. MSA 환경 경험 우대. 클라우드(AWS) 환경 배포 및 운영 경험자.",
+    "프론트엔드 개발자": "React, TypeScript, Redux 사용. 반응형 웹 개발 경험 필수. UI/UX에 대한 이해도가 높은 분.",
+    "데이터 분석가": "SQL, Python(Pandas, Scikit-learn) 활용 능력. 통계적 지식과 데이터 시각화(Tableau 등) 능력.",
+    "프로덕트 매니저(PM)": "IT 프로덕트 기획 및 관리 경험. 사용자 스토리 작성, 백로그 관리. 데이터 기반 의사결정 능력.",
+    "마케터": "디지털 마케팅(SA, DA, SEO) 경험. 콘텐츠 기획 및 제작, 성과 분석. SNS 채널 운영 경험."
+}
+example_questions = {
+    "지원동기": "{company_name}에 지원한 동기에 대해 기술해주십시오.",
+    "성장과정": "본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술해주십시오.",
+    "직무역량": "{job_title} 직무 수행에 필요한 역량은 무엇이라고 생각하며, 이를 갖추기 위해 어떤 노력을 해왔는지 기술해주십시오.",
+    "입사후포부": "입사 후 10년 동안의 회사생활 시나리오와 그것을 추구하는 이유를 기술해주십시오."
+}
+experience_levels = ["신입", "경력", "인턴"]
+example_conversations = [
+    "User: 안녕하세요, 자기소개서 컨설팅을 받고 싶습니다.\nAI: 네, 어떤 직무와 회사에 지원하시나요?\nUser: 쿠팡의 PM 직무입니다. 제 강점은 데이터 분석 능력입니다.",
+    "User: 성장과정 항목은 어떻게 쓰는 게 좋을까요?\nAI: 직무와 관련된 경험을 중심으로, 그 경험을 통해 무엇을 배우고 어떻게 성장했는지 구체적인 사례를 들어 작성하는 것이 중요합니다.",
+    "User: 제 경험 중 어떤 것을 강조해야 할지 모르겠어요.\nAI: 지원하시는 직무의 JD(직무기술서)를 보면 어떤 역량을 중요하게 생각하는지 알 수 있습니다. 그와 관련된 경험을 우선적으로 어필해보세요."
+]
+
+NUM_TESTS = 100
+NUM_PROCESSES = 10
+MODEL_NAME = "gpt-4o-mini"
+
+def run_test(test_input_with_id):
+    """개별 테스트 케이스를 실행하는 워커 함수"""
+    test_id, test_input = test_input_with_id
+    total_cost = 0
+    error_message = ""
+    status = "✅ Success"
+
+    try:
+        parsed_flow, response = generate_answer_flow(**test_input)
+        
+        if response and hasattr(response, 'usage'):
+            total_cost = track_api_cost(response, MODEL_NAME, None)
+        
+        if "error" in parsed_flow or "flow" not in parsed_flow or not parsed_flow["flow"]:
+            status = "❌ Failure"
+            error_message = str(parsed_flow.get("error", "Invalid flow format"))
+
+        return {
+            "id": test_id,
+            "input": test_input,
+            "parsed_result": parsed_flow,
+            "error": error_message,
+            "cost": total_cost,
+            "status": status,
+        }
+    except Exception as e:
+        return {
+            "id": test_id,
+            "input": test_input,
+            "parsed_result": {},
+            "error": f"Exception: {str(e)}",
+            "cost": total_cost,
+            "status": "❌ Error"
+        }
+
+def main():
+    """테스트를 준비, 실행하고 보고서를 생성하는 메인 함수"""
+    print(f"총 {NUM_TESTS}개의 테스트를 {NUM_PROCESSES}개 프로세스로 병렬 실행합니다...")
+
+    test_inputs = []
+    for i in range(NUM_TESTS):
+        company = random.choice(example_companies)
+        job_title, jd = random.choice(list(example_jobs_jds.items()))
+        question_template = random.choice(list(example_questions.values()))
+        question = question_template.format(company_name=company, job_title=job_title)
+        experience = random.choice(experience_levels)
+        conversation = random.choice(example_conversations)
+        
+        test_input = {
+            "company_name": company,
+            "jd": jd,
+            "question": question,
+            "experience_level": experience,
+            "conversation": conversation
+        }
+        test_inputs.append((i + 1, test_input))
+
+    results = []
+    with multiprocessing.Pool(processes=NUM_PROCESSES) as pool:
+        with tqdm(total=NUM_TESTS, desc="답변 흐름 생성 테스트") as pbar:
+            for result in pool.imap_unordered(run_test, test_inputs):
+                results.append(result)
+                pbar.update()
+    
+    results.sort(key=lambda x: x['id'])
+    print("모든 테스트가 완료되었습니다.")
+    
+    now = datetime.datetime.now()
+    report_filename = f"answer_flow_report_{now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.html"
+    
+    failure_count = sum(1 for r in results if "Success" not in r["status"])
+    total_cost = sum(r['cost'] for r in results)
+    failure_rate = (failure_count / NUM_TESTS) * 100 if NUM_TESTS > 0 else 0
+
+    html_template = """
+    <!DOCTYPE html><html lang="ko"><head><meta charset="UTF-8"><title>답변 흐름 생성 테스트 보고서</title>
+    <style>body{{font-family:sans-serif;margin:20px;}} h1,h2{{text-align:center;}} .summary{{border:1px solid #ddd;padding:20px;margin-bottom:20px;}} table{{width:100%;border-collapse:collapse;}} th,td{{border:1px solid #ddd;padding:8px;text-align:left;vertical-align:top;}} th{{background-color:#f2f2f2;}} .status-success{{color:green;font-weight:bold;}} .status-failure{{color:red;font-weight:bold;}} pre{{white-space:pre-wrap;word-wrap:break-word;background-color:#f9f9f9;padding:10px;border:1px solid #ddd;}} .container{{max-width:1400px;margin:auto;}}</style>
+    </head><body><div class="container"><h1>답변 흐름 생성 테스트 보고서</h1><div class="summary"><h2>요약</h2><p><strong>테스트 시간:</strong> {now}</p><p><strong>총 테스트 수:</strong> {total_tests}</p><p><strong>성공:</strong> {success_count}</p><p><strong>실패/에러:</strong> {failure_count}</p><p><strong>실패율:</strong> <span class="{status_class}">{failure_rate:.2f}%</span></p><p><strong>총 예상 비용:</strong> ${total_cost:.6f}</p></div>
+    <h2>상세 결과</h2><table><thead><tr><th>ID</th><th>입력 (Input)</th><th>파싱 결과 (Parsed)</th><th>에러</th><th>비용</th><th>상태</th></tr></thead><tbody>{table_rows}</tbody></table></div></body></html>
+    """
+
+    table_rows_html = ""
+    for res in results:
+        status_class = "status-success" if "Success" in res["status"] else "status-failure"
+        table_rows_html += f"""
+            <tr>
+                <td>{res['id']}</td>
+                <td><pre>{json.dumps(res['input'], indent=2, ensure_ascii=False)}</pre></td>
+                <td><pre>{json.dumps(res['parsed_result'], indent=2, ensure_ascii=False)}</pre></td>
+                <td><pre>{res['error']}</pre></td>
+                <td>${res['cost']:.6f}</td>
+                <td class="{status_class}">{res['status']}</td>
+            </tr>
+    """
+
+    final_html = html_template.format(
+        now=now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
+        total_tests=NUM_TESTS,
+        success_count=NUM_TESTS - failure_count,
+        failure_count=failure_count,
+        status_class="status-success" if failure_rate < 10 else "status-failure",
+        failure_rate=failure_rate,
+        total_cost=total_cost,
+        table_rows=table_rows_html
+    )
+
+    with open(report_filename, "w", encoding="utf-8") as f:
+        f.write(final_html)
+
+    print(f"'{report_filename}' 파일로 보고서가 저장되었습니다.")
+    print(f"총 예상 비용: ${total_cost:.6f}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

app.py

@@ -0,0 +1,281 @@
+import os
+import sys
+
+# Force the project root onto the path
+project_root = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..'))
+if project_root not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, project_root)
+
+from dotenv import load_dotenv
+import gradio as gr
+import yaml
+import json
+import re
+from chat.llm_functions import get_interviewer_response, get_student_response, generate_cover_letter_response
+from utils import parse_json_from_response
+from guide_generation.llm_functions import generate_guide as create_guide_from_llm
+from answer_flow_generation.llm_functions import generate_answer_flow
+
+
+# Load environment variables and initial data
+load_dotenv()
+
+# with open("prompt.yaml", "r", encoding='utf-8') as f:
+#     prompts = yaml.safe_load(f)
+
+with open("example_info.json", "r", encoding='utf-8') as f:
+    # This now serves as the default values for the UI
+    default_info = json.load(f)
+    # word_limit 기본값 추가
+    if 'word_limit' not in default_info:
+        default_info['word_limit'] = 300
+
+def user_submit(message, history):
+    """사용자 입력을 처리하고, 챗봇 기록을 업데이트합니다."""
+    if not message.strip():
+        return "", history
+    history.append([message, None])
+    return "", history
+
+def bot_response(history, shared_info, progress=gr.Progress()):
+    """면접관의 응답을 생성하고 진행률을 업데이트합니다."""
+    if not history or history[-1][1] is not None:
+        return history, gr.update(), gr.update()
+    
+    conversation_str = ""
+    for h in history:
+        conversation_str += f"학생: {h[0]}\n"
+        if h[1]:
+            conversation_str += f"AI: {h[1]}\n"
+    
+    format_info = shared_info.copy()
+    format_info['conversation'] = conversation_str
+    # word_limit 기본값 설정 (혹시 없을 경우를 대비)
+    if 'word_limit' not in format_info:
+        format_info['word_limit'] = 300
+
+    history[-1][1] = ""
+    full_response = ""
+    for chunk in get_interviewer_response(format_info):
+        full_response += chunk
+        history[-1][1] = full_response
+        yield history, gr.update(), gr.update()
+
+    final_data = parse_json_from_response(full_response)
+    final_progress_update = gr.update()
+    final_reason_update = gr.update()
+    if final_data:
+        history[-1][1] = final_data.get("answer", "응답을 처리하는 데 실패했습니다.")
+        final_progress = final_data.get("progress", 0)
+        reasoning = final_data.get("reasoning_for_progress", "")
+        
+        if isinstance(final_progress, int) and 0 <= final_progress <= 100:
+            progress(final_progress / 100)
+            final_progress_update = f"자기소개서 완성도: {final_progress}%"
+            if reasoning:
+                final_reason_update = gr.update(value=f"**진행 상황 분석:** {reasoning}", visible=True)
+            else:
+                final_reason_update = gr.update(visible=False)
+
+        if final_progress >= 100:
+             history.append([None, "면접이 종료되었습니다. 자기소개서 생성 탭으로 이동하세요."])
+    
+    yield history, final_progress_update, final_reason_update
+
+
+def generate_ai_reply(history, shared_info, progress=gr.Progress()):
+    """학생의 AI 답변을 생성하고, 그에 대한 면접관의 후속 질문을 받습니다."""
+    if not history or not history[-1][1]:
+        return history, gr.update(), gr.update()
+    
+    conversation_str = ""
+    for h in history:
+        conversation_str += f"학생: {h[0]}\n"
+        if h[1]:
+            conversation_str += f"AI: {h[1]}\n"
+
+    format_info = shared_info.copy()
+    format_info['conversation'] = conversation_str
+    # word_limit 기본값 설정 (혹시 없을 경우를 대비)
+    if 'word_limit' not in format_info:
+        format_info['word_limit'] = 300
+
+    student_answer_json = ""
+    history.append(["", None])
+    for chunk in get_student_response(format_info):
+        student_answer_json += chunk
+        parsed_data = parse_json_from_response(student_answer_json)
+        if parsed_data:
+            history[-1][0] = parsed_data.get("answer", "")
+        else:
+            history[-1][0] = student_answer_json
+        yield history, gr.update(), gr.update()
+
+    final_data = parse_json_from_response(student_answer_json)
+    if final_data:
+        history[-1][0] = final_data.get("answer", "응답을 처리하는 데 실패했습니다.")
+    yield history, gr.update(), gr.update()
+
+    yield from bot_response(history, shared_info, progress=progress)
+
+def generate_all_cover_letters(history, shared_info, progress=gr.Progress()):
+    """모든 자기소개서 문항에 대한 답변을 생성하고 진행률을 표시합니다."""
+    if not history:
+        empty_outputs = [gr.update(value="면접 대화가 없습니다.")] * len(shared_info.get('questions', []))
+        empty_guidelines = [gr.update(value="")] * len(shared_info.get('questions', []))
+        return empty_outputs + empty_guidelines + [gr.update()]
+
+    # history -> conversation_history 형식 변환
+    conversation_str = ""
+    for h in history:
+        if h[0]: conversation_str += f"학생: {h[0]}\n"
+        if h[1]: conversation_str += f"AI: {h[1]}\n"
+
+    total_questions = len(shared_info.get('questions', []))
+    outputs = [""] * total_questions
+    guidelines = [""] * total_questions
+    
+    format_info = shared_info.copy()
+    format_info['conversation'] = conversation_str
+    
+    for i, question in enumerate(shared_info.get('questions', [])):
+        # 1단계: Answer Flow Generation
+        progress_text = f"자기소개서 생성 진행률: {int((i / total_questions) * 50)}% (답변 흐름 생성 중...)"
+        yield [gr.update(value=o) for o in outputs] + [gr.update(value=g) for g in guidelines] + [gr.update(value=progress_text, visible=True)]
+        
+        flow_result, _ = generate_answer_flow(
+            question=question,
+            jd=format_info.get('jd', ''),
+            company_name=format_info.get('company_name', ''),
+            experience_level=format_info.get('experience_level', '신입'),
+            conversation=conversation_str
+        )
+        
+        flow_text = flow_result.get('flow', '') if flow_result else ''
+        guidelines[i] = flow_text  # 가이드라인 저장
+        
+        # 2단계: Cover Letter Response Generation
+        progress_text = f"자기소개서 생성 진행률: {int((i / total_questions) * 50 + 25)}% (답변 생성 중...)"
+        yield [gr.update(value=o) for o in outputs] + [gr.update(value=g) for g in guidelines] + [gr.update(value=progress_text, visible=True)]
+        
+        full_response = ""
+        word_limit = shared_info.get('word_limit', 300)  # shared_info에서 word_limit 가져오기
+        for chunk in generate_cover_letter_response(question, [], format_info, flow_text, word_limit):
+            full_response += chunk
+            parsed_data = parse_json_from_response(full_response)
+            if parsed_data and 'answer' in parsed_data:
+                outputs[i] = parsed_data['answer']
+            else:
+                outputs[i] = full_response
+            
+            overall_progress_val = (i + 0.75) / total_questions
+            progress_text = f"자기소개서 생성 진행률: {int(overall_progress_val*100)}%"
+            yield [gr.update(value=o) for o in outputs] + [gr.update(value=g) for g in guidelines] + [gr.update(value=progress_text, visible=True)]
+
+        # 최종 파싱
+        final_data = parse_json_from_response(full_response)
+        if final_data and 'answer' in final_data:
+            outputs[i] = final_data['answer']
+
+    # 완료
+    yield [gr.update(value=o) for o in outputs] + [gr.update(value=g) for g in guidelines] + [gr.update(visible=False)]
+
+def update_guide_and_info(company, position, jd, questions_str, word_limit):
+    guide_json, _ = create_guide_from_llm(questions_str, jd, company, "신입") # experience_level is hardcoded for now
+    
+    if guide_json and "guide" in guide_json:
+        guide_text = guide_json["guide"]
+    else:
+        guide_text = "가이드 생성에 실패했습니다. 입력값을 확인해주세요."
+
+    new_info = default_info.copy()
+    new_info.update({
+        "company_name": company,
+        "position_title": position,
+        "jd": jd,
+        "questions": [q.strip() for q in questions_str.strip().split('\n') if q.strip()],
+        "guide": guide_text,
+        "word_limit": word_limit
+    })
+    
+    # Return new state and update for the guide display
+    return new_info, guide_text
+
+# --- Gradio UI ---
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    shared_info = gr.State(default_info)
+
+    with gr.Tabs() as tabs:
+        with gr.TabItem("가이드 생성", id=0):
+            gr.Markdown("## 📝 자기소개서 정보 입력")
+            gr.Markdown("면접 시뮬레이션에 필요한 정보를 입력하고 '가이드 생성' 버튼을 눌러주세요.")
+            with gr.Row():
+                company_name_input = gr.Textbox(label="회사명", value=default_info.get("company_name"))
+                position_title_input = gr.Textbox(label="직무명", value=default_info.get("position_title"))
+            jd_input = gr.Textbox(label="Job Description (JD)", lines=5, value=default_info.get("jd"))
+            questions_input = gr.Textbox(label="자기소개서 질문 (한 줄에 한 개씩)", lines=3, value="\n".join(default_info.get("questions", [])))
+            
+            with gr.Row():
+                word_limit_input = gr.Number(
+                    label="자기소개서 글자수 제한", 
+                    value=300, 
+                    minimum=100, 
+                    maximum=1000,
+                    step=50,
+                    info="자기소개서 각 문항별 글자수 제한을 설정하세요."
+                )
+            
+            generate_guide_btn = gr.Button("가이드 생성", variant="primary")
+            guide_output = gr.Markdown(label="생성된 ��이드", value=f"**가이드:**\n{default_info.get('guide')}")
+        
+        with gr.TabItem("면접 대화", id=1):
+            gr.Markdown("## 💬 면접 시뮬레이션")
+            gr.Markdown("면접관의 질문에 답변하거나, 'AI 답변 생성' 버튼을 눌러보세요. 면접관이 판단하는 자기소개서 완성도가 100%가 되면 면접이 종료됩니다.")
+            
+            with gr.Row():
+                progress_display = gr.Markdown("자기소개서 완성도: 0%")
+            reason_display = gr.Markdown("", visible=False)
+            chatbot = gr.Chatbot(label="면접 대화", bubble_full_width=False, avatar_images=("👤", "👔"), height=500)
+            msg = gr.Textbox(label="메시지 입력", placeholder="메시지를 입력하세요...", lines=2)
+            with gr.Row():
+                submit_btn = gr.Button("전송", variant="primary")
+                ai_reply_btn = gr.Button("AI 답변 생성", variant="secondary")
+                clear_btn = gr.Button("초기화")
+
+        with gr.TabItem("자기소개서 생성", id=2):
+            gr.Markdown("## 📝 자기소개서 답변 생성")
+            gr.Markdown("면접이 완료되면 대화 내용을 바탕으로 자기소개서 답변을 생성합니다.")
+            
+            generate_btn = gr.Button("자기소개서 생성 시작", variant="primary", size="lg")
+            cover_letter_progress_display = gr.Markdown("", visible=False)
+
+            cover_letter_outputs = []
+            guideline_outputs = []
+            for i, question in enumerate(default_info.get('questions', [])):
+                with gr.Accordion(f"문항 {i+1}: {question[:50]}...", open=True):
+                    gr.Markdown(f"**{question}**")
+                    
+                    with gr.Tabs():
+                        with gr.TabItem("생성된 답변"):
+                            output = gr.Textbox(label=f"답변 {i+1}", lines=8, interactive=False)
+                            cover_letter_outputs.append(output)
+                        
+                        with gr.TabItem("답변 가이드라인"):
+                            guideline = gr.Markdown(value="가이드라인이 생성되면 여기에 표시됩니다.")
+                            guideline_outputs.append(guideline)
+
+    # Event Handlers
+    generate_guide_btn.click(
+        fn=update_guide_and_info,
+        inputs=[company_name_input, position_title_input, jd_input, questions_input, word_limit_input],
+        outputs=[shared_info, guide_output]
+    )
+    
+    submit_btn.click(user_submit, [msg, chatbot], [msg, chatbot]).then(bot_response, [chatbot, shared_info], [chatbot, progress_display, reason_display])
+    msg.submit(user_submit, [msg, chatbot], [msg, chatbot]).then(bot_response, [chatbot, shared_info], [chatbot, progress_display, reason_display])
+    ai_reply_btn.click(generate_ai_reply, [chatbot, shared_info], [chatbot, progress_display, reason_display])
+    clear_btn.click(lambda: ([], "자기소개서 완성도: 0%", ""), None, [chatbot, progress_display, reason_display], queue=False)
+    generate_btn.click(generate_all_cover_letters, [chatbot, shared_info], cover_letter_outputs + guideline_outputs + [cover_letter_progress_display])
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(share=True)

chat/.gradio/certificate.pem

@@ -0,0 +1,31 @@
+-----BEGIN CERTIFICATE-----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=
+-----END CERTIFICATE-----

chat/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+# This file can be empty. It marks the directory as a Python package. 

chat/app.py

@@ -0,0 +1,217 @@
+import os
+import sys
+
+# Force the project root onto the path
+project_root = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..'))
+if project_root not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, project_root)
+
+from dotenv import load_dotenv
+import gradio as gr
+import yaml
+import json
+import re
+from llm_functions import get_interviewer_response, get_student_response, generate_cover_letter_response
+from utils import parse_json_from_response
+from guide_generation.llm_functions import generate_guide as create_guide_from_llm
+
+
+# Load environment variables and initial data
+load_dotenv()
+
+with open("prompt.yaml", "r", encoding='utf-8') as f:
+    prompts = yaml.safe_load(f)
+
+with open("example_info.json", "r", encoding='utf-8') as f:
+    # This now serves as the default values for the UI
+    default_info = json.load(f)
+
+def user_submit(message, history):
+    """사용자 입력을 처리하고, 챗봇 기록을 업데이트합니다."""
+    if not message.strip():
+        return "", history
+    history.append([message, None])
+    return "", history
+
+def bot_response(history, shared_info, progress=gr.Progress()):
+    """면접관의 응답을 생성하고 진행률을 업데이트합니다."""
+    if not history or history[-1][1] is not None:
+        return history, gr.update()
+    
+    conversation_str = ""
+    for h in history:
+        conversation_str += f"학생: {h[0]}\n"
+        if h[1]:
+            conversation_str += f"AI: {h[1]}\n"
+    
+    format_info = shared_info.copy()
+    format_info['conversation'] = conversation_str
+
+    history[-1][1] = ""
+    full_response = ""
+    for chunk in get_interviewer_response(format_info):
+        full_response += chunk
+        history[-1][1] = full_response
+        yield history, gr.update()
+
+    final_data = parse_json_from_response(full_response)
+    final_progress_update = gr.update()
+    if final_data:
+        history[-1][1] = final_data.get("answer", "응답을 처리하는 데 실패했습니다.")
+        final_progress = final_data.get("progress", 0)
+        if isinstance(final_progress, int) and 0 <= final_progress <= 100:
+            progress(final_progress / 100)
+            final_progress_update = f"자기소개서 완성도: {final_progress}%"
+
+        if final_progress >= 100:
+             history.append([None, "면접이 종료되었습니다. 자기소개서 생성 탭으로 이동하세요."])
+    
+    yield history, final_progress_update
+
+
+def generate_ai_reply(history, shared_info, progress=gr.Progress()):
+    """학생의 AI 답변을 생성하고, 그에 대한 면접관의 후속 질문을 받습니다."""
+    if not history or not history[-1][1]:
+        return history, gr.update()
+    
+    conversation_str = ""
+    for h in history:
+        conversation_str += f"학생: {h[0]}\n"
+        if h[1]:
+            conversation_str += f"AI: {h[1]}\n"
+
+    format_info = shared_info.copy()
+    format_info['conversation'] = conversation_str
+
+    student_answer_json = ""
+    history.append(["", None])
+    for chunk in get_student_response(format_info):
+        student_answer_json += chunk
+        parsed_data = parse_json_from_response(student_answer_json)
+        if parsed_data:
+            history[-1][0] = parsed_data.get("answer", "")
+        else:
+            history[-1][0] = student_answer_json
+        yield history, gr.update()
+
+    final_data = parse_json_from_response(student_answer_json)
+    if final_data:
+        history[-1][0] = final_data.get("answer", "응답을 처리하는 데 실패했습니다.")
+    yield history, gr.update()
+
+    yield from bot_response(history, shared_info, progress=progress)
+
+def generate_all_cover_letters(history, shared_info, word_limit, progress=gr.Progress()):
+    """모든 자기소개서 문항에 대한 답변을 생성하고 진행률을 표시합니다."""
+    if not history:
+        yield [gr.update(value="면접 대화가 없습니다.")] * len(shared_info.get('questions', [])) + [gr.update()]
+        return
+
+    conversation_str = ""
+    for h in history:
+        if h[0]: conversation_str += f"학생: {h[0]}\n"
+        if h[1]: conversation_str += f"AI: {h[1]}\n"
+
+    total_questions = len(shared_info.get('questions', []))
+    outputs = [""] * total_questions
+    
+    format_info = shared_info.copy()
+    format_info['conversation'] = conversation_str
+    
+    for i, question in enumerate(shared_info.get('questions', [])):
+        full_response = ""
+        flow = shared_info.get('guide', '')
+        for chunk in generate_cover_letter_response(question, [], format_info, flow, word_limit):
+            full_response += chunk
+            parsed_data = parse_json_from_response(full_response)
+            if parsed_data and 'answer' in parsed_data:
+                outputs[i] = parsed_data['answer']
+            else:
+                outputs[i] = full_response # Fallback to full response
+
+            overall_progress_val = (i + 1) / total_questions
+            progress(overall_progress_val)
+            progress_text = f"자기소개서 생성 진행률: {int(overall_progress_val*100)}%"
+            yield [gr.update(value=o) for o in outputs] + [gr.update(value=progress_text, visible=True)]
+
+    final_outputs = []
+    for o in outputs:
+        final_data = parse_json_from_response(o)
+        if final_data and 'answer' in final_data:
+            final_outputs.append(gr.update(value=final_data['answer']))
+        else:
+            final_outputs.append(gr.update(value=o))
+            
+    yield final_outputs + [gr.update(visible=False)]
+
+def update_guide_and_info(company, position, jd, questions_str):
+    guide_json, _ = create_guide_from_llm(questions_str, jd, company, "신입") # experience_level is hardcoded for now
+    
+    if guide_json and "guide" in guide_json:
+        guide_text = guide_json["guide"]
+    else:
+        guide_text = "가이드 생성에 실패했습니다. 입력값을 확인해주세요."
+
+    new_info = default_info.copy()
+    new_info.update({
+        "company_name": company,
+        "position_title": position,
+        "jd": jd,
+        "questions": [q.strip() for q in questions_str.strip().split('\n') if q.strip()],
+        "guide": guide_text
+    })
+    
+    # Return new state and update for the guide display
+    return new_info, guide_text
+
+# --- Gradio UI ---
+with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    shared_info = gr.State(default_info)
+
+    with gr.Tabs() as tabs:
+        with gr.TabItem("가이드 생성", id=0):
+            gr.Markdown("## 📝 자기소개서 정보 입력")
+            gr.Markdown("면접 시뮬레이션에 필요한 정보를 입력하고 '가이드 생성' 버튼을 눌러주세요.")
+            with gr.Row():
+                company_name_input = gr.Textbox(label="회사명", value=default_info.get("company_name"))
+                position_title_input = gr.Textbox(label="직무명", value=default_info.get("position_title"))
+            jd_input = gr.Textbox(label="Job Description (JD)", lines=5, value=default_info.get("jd"))
+            questions_input = gr.Textbox(label="자기소개서 질문 (한 줄에 한 개씩)", lines=3, value="\n".join(default_info.get("questions", [])))
+            
+            generate_guide_btn = gr.Button("가이드 생성", variant="primary")
+            guide_output = gr.Markdown(label="생성된 가이드", value=f"**가이드:**\n{default_info.get('guide')}")
+        
+        with gr.TabItem("면접 대화", id=1):
+            gr.Markdown("## 💬 면접 시뮬레이션")
+            gr.Markdown("면접관의 질문에 답변하거나, 'AI 답변 생성' 버튼을 눌러보세요. 면접관이 판단하는 자기소개서 완성도가 100%가 되면 면접이 종료됩니다.")
+            progress_display = gr.Markdown("자기소개서 완성도: 0%")
+            chatbot = gr.Chatbot(label="면접 대화", bubble_full_width=False, avatar_images=("👤", "👔"), height=500)
+            msg = gr.Textbox(label="메시지 입력", placeholder="메시지를 입력하세요...", lines=2)
+            with gr.Row():
+                submit_btn = gr.Button("전송", variant="primary")
+                ai_reply_btn = gr.Button("AI 답변 생성", variant="secondary")
+                clear_btn = gr.Button("초기화")
+
+        with gr.TabItem("자기소개서 생성", id=2):
+            gr.Markdown("## 📝 자기소개서 답변 생성")
+            gr.Markdown("면접이 완료되면 대화 내용을 바탕으로 자기소개서 답변을 생성합니다.")
+            word_limit_input = gr.Number(label="단어 수 제한", value=500)
+            generate_btn = gr.Button("자기소개서 생성 시작", variant="primary", size="lg")
+            cover_letter_progress_display = gr.Markdown("", visible=False)
+            cover_letter_outputs = [gr.Textbox(label=f"답변 {i+1}", lines=8, interactive=False) for i, q in enumerate(default_info.get('questions',[]))]
+
+    # Event Handlers
+    generate_guide_btn.click(
+        fn=update_guide_and_info,
+        inputs=[company_name_input, position_title_input, jd_input, questions_input],
+        outputs=[shared_info, guide_output]
+    )
+    
+    submit_btn.click(user_submit, [msg, chatbot], [msg, chatbot]).then(bot_response, [chatbot, shared_info], [chatbot, progress_display])
+    msg.submit(user_submit, [msg, chatbot], [msg, chatbot]).then(bot_response, [chatbot, shared_info], [chatbot, progress_display])
+    ai_reply_btn.click(generate_ai_reply, [chatbot, shared_info], [chatbot, progress_display])
+    clear_btn.click(lambda: ([], "자기소개서 완성도: 0%"), None, [chatbot, progress_display], queue=False)
+    generate_btn.click(generate_all_cover_letters, [chatbot, shared_info, word_limit_input], cover_letter_outputs + [cover_letter_progress_display])
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(share=True)

chat/example_info.json

@@ -0,0 +1,19 @@
+{
+    "company_name": "카카오",
+    "industry": "IT/소프트웨어",
+    "position_title": "백엔드 개발자",
+    "core_values": "혁신성, 협업능력, 도전정신",
+    "company_size": "대기업",
+    "context_report": "카카오는 최근 클라우드 기반 마이크로서비스 아키텍처로의 전환을 진행 중이며, 혁신과 협업을 중시하는 기업 문화를 가지고 있습니다.",
+    "jd": "백엔드 개발자로서 대규모 트래픽 처리, 마이크로서비스 설계 및 운영, RESTful API 개발 경험이 요구됩니다.",
+    "recent_issue": "클라우드 기반 마이크로서비스 아키텍처로의 전환 진행 중",
+    "student_name": "김철수",
+    "student_major": "컴퓨터공학과",
+    "student_status": "4학년",
+    "experience_summary": "학부 시절 다양한 팀 프로젝트와 인턴 경험을 통해 협업과 문제 해결 능력을 키웠으며, 백엔드 개발 관련 프로젝트를 다수 수행하였습니다.",
+    "guide": "- 성장 과정: 지원자의 가치관에 영향을 미친 결정적인 경험이나 사건에 대해 질문하여, 삶의 태도와 신념을 파악합니다.\\n- 강점: 직무와 관련된 핵심 강점을 선정하고, 그 강점을 증명할 수 있는 구체적인 경험과 사례를 들어 설명하도록 유도합니다.\\n- 단점: 솔직하지만 치명적이지 않은 단점을 언급하고, 이를 개선하기 위해 어떤 노력을 하고 있는지 구체적으로 설명하도록 유도합니다.",
+    "questions": [
+      "본인의 성장 과정과 성격의 장단점에 대해 서술하시오."
+    ]
+  }
+  

chat/llm_functions.py

@@ -0,0 +1,102 @@
+from openai import OpenAI
+import yaml
+import os
+import json
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+
+# 클라이언트 및 프롬프트 초기화
+client = OpenAI()
+
+try:
+    current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+    prompt_path = os.path.join(current_dir, 'prompt.yaml')
+    with open(prompt_path, "r", encoding='utf-8') as file:
+        prompts = yaml.safe_load(file)
+except Exception as e:
+    print(f"Warning: prompt.yaml 로드 실패. 기본 프롬프트를 사용합니다. 오류: {e}")
+    prompts = {
+        "Interviewer": "You are a job interviewer.",
+        "Student": "You are a job applicant.",
+        "CoverLetter": "Write a cover letter based on the conversation."
+    }
+
+def get_interviewer_response(example_info):
+    """
+    진행률(progress)을 포함한 면접관의 응답을 스트리밍으로 생성합니다.
+    """
+    # 프롬프트 포매팅에 필요한 모든 변수를 kwargs로 묶기
+    format_kwargs = {
+        **example_info
+    }
+    system_prompt = prompts.get("Interviewer", "").format(**format_kwargs)
+    
+    with open("system_prompt.txt", "w", encoding='utf-8') as f:
+        f.write(system_prompt)
+    conversation = [{"role": "system", "content": "You must generate the response in json format."}, {"role": "user", "content": system_prompt}]
+    # for role, content in messages:
+    #     conversation.append({"role": role, "content": content})
+        
+    response_stream = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-4o",
+        messages=conversation,
+        stream=True
+    )
+    for chunk in response_stream:
+        yield chunk.choices[0].delta.content or ""
+
+def get_student_response(example_info):
+    """학생의 AI 답변을 스트리밍으로 생성합니다."""
+    system_prompt = prompts.get("Student", "").format(**example_info)
+    
+    conversation = [{"role": "system", "content": "You must generate the response in json format."}]
+    
+    with open("student_input.txt", "w", encoding='utf-8') as f:
+        f.write(system_prompt)
+    # for speaker, content in history:
+    #     conversation.append({"role": "user", "content": f"{speaker}: {content}"})
+    
+    conversation.append({"role": "user", "content": f"{system_prompt}"})
+
+    response_stream = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-4o",
+        messages=conversation,
+        stream=True
+    )
+    for chunk in response_stream:
+        yield chunk.choices[0].delta.content or ""
+
+def generate_cover_letter_response(question, conversation_history, example_info, flow, word_limit):
+    """
+    진행률을 포함하여 자기소개서 답변을 스트리밍으로 생성합니다.
+    """
+    # conversation_history가 비어있으면 example_info의 conversation을 사용
+    if conversation_history:
+        conversation_text = "\n".join([f"{speaker}: {content}" for speaker, content in conversation_history])
+    else:
+        conversation_text = example_info.get('conversation', '')
+    
+    # 필요한 변수들 추출
+    company_name = example_info.get('company_name', '회사')
+    job_position = example_info.get('job_position', '해당 직무')
+    experience_level = example_info.get('experience_level', '신입')
+    
+    # 진행률 표시를 요청하는 프롬프트
+    prompt = prompts.get("CoverLetter", "").format(
+        question=question,
+        guideline=flow,
+        company_name=company_name,
+        job_position=job_position,
+        experience_level=experience_level,
+        word_limit=word_limit,
+        conversation=conversation_text
+    )
+    
+    response_stream = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-4o",
+        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+        stream=True
+    )
+    for chunk in response_stream:
+        yield chunk.choices[0].delta.content or "" 

chat/prompt.yaml

@@ -0,0 +1,368 @@
+Interviewer: >
+  당신은 {company_name}에 지원하려는 취업 준비생과 대화를 나누는 면접 준비 과외선생님입니다.
+  다음 대화를 통해서 자기소개서에 필요한 내용을 도출하는것이 목표입니다.
+  면접 준비 과외선생님은 학생의 자기소개서를 완성하기 위해 필요한 **개인 경험, 배경, 동기, 가치관, 직무 역량**에 대한 정보를 대화를 통해 학생에게서 끌어내야 합니다.
+  하지만, 학생이 학부생이고 사회 초년생인 점을 감안하고 20세 초반이라고 생각하고 너그럽게 봐주세요!
+
+  📌 기업 정보:
+  - 회사명: {company_name}
+  - 산업 분야: {industry}
+  - 모집 직무: {position_title}
+  - 핵심 인재상: {core_values}  (예: 창의성, 도전정신, 협업 등)
+  - 기업 규모: {company_size}
+  - 리포트: {context_report}
+
+  Job Description: {jd}
+  
+
+  🎓 학생 정보:
+  - 이름: {student_name}
+  - 전공: {student_major}
+  - 학년/졸업 여부: {student_status}  (예: 4학년, 졸업생 등)
+  - 지원 직무: {position_title}
+  - 경험 정리: {experience_summary}
+
+
+
+  ☑️ 진행 방식:
+  - 너무 많은 질문을 한 번에 하지 말고, 하나씩 자연스럽게 묻습니다. 질문은 반드시 10-15 단어 이내로 답할 수 있는 구체적이고 쉬운 질문이어야 하며, 한번에 하나의 질문만 있어야 합니다.
+  - 학생이 구체적으로 답하지 않을 경우, **후속 질문**을 통해 더 많은 내용을 이끌어냅니다.
+  - 아래 Progress가 100이라고 예측되면 대화가 종료됩니다.
+
+
+  대화 예시:
+  AI: 전공 공부하다가 '아, 회로 설계 좀 재밌다' 이런 순간 있었어?"
+
+  학생: 음… 캡스톤 할 때?
+
+  AI: 오, 캡스톤 때 어떤 거 했었어?
+
+  학생: 저전력 회로 쪽… 했었어. SoC 기반으로.
+
+  AI: 그때 뭐가 제일 기억에 남았어?
+
+  학생: 설계 조금만 바꿨는데 성능이 확 달라졌던 거?
+  되게 신기했어.
+
+  AI: 오, 그때 "회로 설계가 되게 중요하구나" 그런 생각도 들었어?
+
+  학생: 응… 기술이 아니라 좀 핵심 같았어.
+
+  AI: 좋아! 혹시 삼성전자에서 실습이나 인턴 같은 거 해본 적 있어?
+
+  학생: 어… 장기현장실습 했었어.
+
+  AI: 오 좋다. 무슨 팀이었어? 뭐 했는지 기억나?
+
+  학생: SoC Integration 팀이었고… 자료 만들고, 회의 들어가고 그랬어.
+
+  AI: 그때 회사 분위기 어땠어? 기억나는 장면 있어?
+
+  학생: 다 같이 문제 해결하는 분위기?
+  엔지니어분들 멋있었어.
+
+  AI: 그때 "나도 저기서 일해보고 싶다" 이런 생각도 했어?
+
+  학생: 응.
+
+  AI: 좋아, 점점 윤곽이 보인다!
+  입사하면 어떤 일 해보고 싶어?
+
+  학생: 저전력 회로 쪽 계속 해보고 싶고… 혼합 신호 회로도 관심 있어.
+
+  AI: 나중엔 어떤 엔지니어 되고 싶어?
+
+  학생: 음… 품질에 영향 주는 그런 회로 설계자?
+
+  AI: 완전 좋아! 민지가 말해준 거 다 정리해서 자소서 초안 만들어볼게 :)
+  잠깐만 기다려줘 ✍️
+
+  ⛔ 주의:
+  - 위 AI 답변 예시의 스타일을 **반드시** 따라주세요. 반말을 사용해서 친근감을 주세요.
+  - 답변이 바로 생각날 수 있는 쉬운 질문이어야 합니다. open-ended 질문은 최대한 피해주세요. 그리고 답변이 너무 짧을땐 후속 질문을 통해 디테일을 끌어내세요.
+  - 자기소개서 문장을 대신 작성하지 마세요.
+  - 질문은 반드시 10-15 단어 이내로 답할 수 있는 구체적이고 쉬운 질문이어야 하며, 한번에 하나의 질문만 있어야 합니다.
+  - 정보 수집이 충분하지 않은 상태에서 종료하지 마세요.
+  - 질문을 한번에 너무 많이 하지 말고 반드시 끊어서 하나씩 차근차근 대화해나가도록 합니다.
+  - "answer"를 비워서 생성하지 마세요. 이전 대화가 없다면 대화를 시작해주세요.
+  - 학생의 답변은 절대로 생성하지 마세요.
+  - progress가 100이 되면 마무리 인사를 하고 대화를 종료해주세요.
+  
+  🎯 목표:
+  - 자기소개서 질문: {questions}
+  - 글자수 제한: {word_limit}
+
+  - 답변 가이드:
+  {guide}
+  - Progress 판단:
+  위 답변 가이드를 기반으로 필요한 내용이 항목별로 충분하다고 생각되는지 판단하세요. 이 판단에는 글자수 제한을 고려하세요. 필요한 내용이 충분하지 않다면 후속 질문을 통해 더 많은 내용을 이끌어내세요.
+  Progress는 0-100 사이의 정수로 표현하세요.
+  Progress = 내용 충족 항목 / 전체 항목 * 100
+
+  대화 기록:
+  {conversation}
+
+  💬 답변 형식:
+  답변 형식:
+  ```json
+  {{
+  "reasoning_for_progress": "답변 진행 상황에 대한 이유 설명, 답변 가이드의 어떤 항목이 완료됐는지. (1-2문장)",
+  "progress": 답변 진행 상��� (integer, 0-100),
+  "answer": "AI 답변 (15단어 이내)",
+  }}
+  ```
+
+
+  답변 (json 형식):
+
+Student: >
+  당신은 {company_name}에 지원하는 {student_name}입니다.
+
+  📌 지원자 정보:
+  - 이름: {student_name}
+  - 전공: {student_major}
+  - 학년/졸업 여부: {student_status}
+  - 지원 직무: {position_title}
+
+  🎯 당신의 역할:
+  {company_name}의 {position_title} 직무에 지원한 열정적인 지원자로서, 면접 과외선생님의 질문에 성실하고 구체적으로 답변해야 합니다.
+
+  💡 답변 방식:
+  - 구체적인 경험과 예시를 들어 설명합니다.
+  - 회사의 인재상({core_values})과 연계하여 답변합니다.
+  - 최근 회사 이슈({recent_issue})에 대한 이해를 보여줍니다.
+  - 전공 지식과 프로젝트 경험을 적절히 활용합니다.
+
+  ⭐ 핵심 역량:
+  - 기술적 역량: {student_major} 전공 지식, 관련 프로젝트 경험
+  - 소프트 스킬: 팀워크, 의사소통, 문제해결 능력
+  - 직무 이해: {industry} 산업과 {position_title} 직무에 대한 이해
+
+  ⛔ 주의사항:
+  - 구체적이고 진정성 있는 답변을 제시하세요.
+  - 너무 한번에 완벽한 답변을 내놓을 필요는 없습니다. 너무 많은 답변을 하지 마세요.
+  - 과장되거나 거짓된 내용은 포함하지 마세요.
+  - 회사와 직무에 대한 진정한 관심을 보여주세요.
+  - 면접 과외선생님의 질문 의도를 정확히 파악하고 답변하세요.
+  - "학생:" 태그를 생성하지 마세요. 
+
+  - 대화 기록:
+  {conversation}
+
+  - 답변 형식:
+  ```json
+  {{
+  "answer": "답변 (10단어 이내)",
+  }}
+  ```
+ 
+
+CoverLetter: >
+  주어진 질문과 답변 가이드라인을 바탕으로 자소서 모범답안을 생성하시오.
+
+  ### 출력 형식
+  반드시 다음 markdown 형식으로만 응답하세요:
+
+  ```markdown
+  [제목]
+  
+  모범답안 내용...
+  ```
+
+  ## 예시
+
+  ### 예시 1 - 대인관계 및 협업 역량
+  질문: 공동의 목표를 달성하기 위해 타인과 힘을 합쳐 노력했던 경험을 기술해주세요.
+  
+  답변 가이드라인:
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 요약 | 한 문장 핵심 요약 | 협업 상황에서 생긴 문제나 갈등을 해결해 공동 성과를 이끈 경험을 한 문장으로 요약한다 | - 갈등 or 소통 문제 + 협업 성공 요소 포함 |
+  | ② 상황 | 협업 배경과 나의 역할 | 어떤 맥락의 협업 상황이었고, 내가 어떤 역할을 맡았는지 구체적으로 설명 | - 기간/장소/활동명<br>- 내가 주도했는지, 일원으로 참여했는지 명확히 |
+  | ③ 문제 인식 | 팀 내 갈등이나 소통 문제의 본질 인식 | 팀워크를 저해한 명확한 갈등 or 소통 문제를 인식하고, 그것이 왜 중요한 문제인지 서술 | - 단순 의견 차이 X → 구성원 간 충돌, 피로감, 전달 오류 등 실제 장애 포함 |
+  | ④ 해결 행동 | 문제 해결을 위한 본인의 소통/조율 노력 | 소통 방식, 설득 과정, 아이디어 제안 등 본인의 구체적인 협업 행동을 중심으로 설명 | - 단순한 참여자 X → 의견 조율자, 분위기 반전자, 아이디어 제안자 등의 역할 부각 |
+  | ⑤ 결과 | 협업 성과 및 관계 변화 | 문제 해결 후 팀 성과 또는 관계의 긍정적 변화가 생긴 모습을 정량/정성적으로 표현 | - 결과 = 목표 달성 + 팀 분위기 or 유대감 회복 등 |
+  | ⑥ 느낀 점 | 팀워크에 대한 인식 변화 | 협업의 본질, 소통 방식, 사람을 대하는 태도 등에서 배운 점을 진솔하게 작성 | - 내가 사람과 일하는 방식이 어떻게 바뀌었는가? |
+  | ⑦ 직무 연계 | 조직생활에서의 팀워크 실천 포부 | 협업이 중요한 조직에서 본인의 소통 방식이 어떤 기여를 할 수 있는지 연결 | - 협업 역량이 필요한 직무 특성과 연결 |
+
+  모범답안:
+  ```markdown
+  [학과 학술제를 통해 학습한 '조율'과 '소통'의 중요성]
+
+  학과 학술제 준비위원으로 활동하며 공동의 목표달성을 위해 '조율'과 '소통'의 중요성을 배웠습니다. 운영팀에 속해 있던 저는 특히 팀 별 회의 일정을 조율하고 장소 섭외 후보를 공유하는 일을 맡았습니다.
+
+  (문제인식)팀은 기획, 홍보, 운영팀 세 개 뿐이었지만, 인원이 많다 보니 각 팀에서 나온 의견을 취합하거나, 취합 된 의견을 공지하는 일도 만만치 않았습니다. 또, 사용할 수 있는 회의실은 1개 뿐인데, 팀은 3개라 회의실 사용도 쉽지 않았습니다. (솔루션) 때문에 각 팀 별 회의 내용을 요약한 회의록을 작성해 온라인 문서로 공유하고, 회의실 사용을 위한 예약은 구글 캘린더를 활용하자고 제안했습니다. 이 제안을 받아들여, 다른 팀에서는 각자 서로 좋은 회의록 샘플을 ��유하며 의견을 제시했습니다. 결국 가장 보기 편한 회의록 템플릿을 만들어 각 팀의 진행 상황과 요청 사항을 명확히 정리하여 모든 팀원이 함께 볼 수 있도록 했습니다.
+
+  (개선현황) 누구나 할 수 있는 제안이었지만, 모두가 동참해주어 업무 흐름이 매끄러워졌고, 각 팀이 '함께 한다'는 느낌을 받을 수 있었습니다. 최종적으로 행사는 예정대로 무리 없이 진행되었고, 구성원들 간의 유대감도 더 깊어졌습니다.
+
+  (깨달음) 이 경험을 통해 공동의 목표 달성을 위한 '소통'과 '조율'이 얼마나 중요한지 깊이 깨달았습니다. (포부) 앞으로 행정 업무를 하는데 있어서도 '내 팀, '네 팀'이 아닌, 다양한 이해관계자 간 소통과 조율을 통해 협력하여 조직의 목표달성에 기여하겠습니다.
+  ```
+
+  ### 예시 2 - 목표 달성 및 도전 경험
+  질문: 도전을 통한 성취 경험을 서술해주세요.
+  
+  답변 가이드라인:
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 요약 | 한 문장 핵심 요약 | 어떤 목표/도전을 어떤 방식으로 해결해 성과를 냈는지 한 문장으로 보여준다 | - 시기/장소/행동/성과 포함 |
+  | ② 상황 | 목표 또는 실패 상황의 배경 | 어떤 목표를 추구했는지, 또는 어떤 실패 상황이 발생했는지 구체적 맥락을 설명한다 | - 시기/장소/역할<br>- 일반적인 어려움이 아닌, 명확한 난관이 드러나야 함 |
+  | ③ 도전 정의 | 내가 맞닥뜨린 도전/과제 | 어떤 점이 어려웠고, 무엇을 극복해야 했는지 핵심 문제를 선명하게 기술 | - 문제의 본질을 스스로 인식했는지 보여줄 것 |
+  | ④ 행동 | 목표 달성 또는 실패 극복을 위한 나의 행동 | 구체적인 실행 내용을 묘사하고, 특히 어떤 전략을 사용했는지 설명 | - 단순 노력보다 계획성, 자발성, 지속성 강조 |
+  | ⑤ 결과 | 결과 및 변화 | 목표 달성 여부, 실패 극복 결과를 정량/정성 지표로 보여줌 | - 숫자, 비교 수치, 명확한 변화 서술 |
+  | ⑥ 느낀 점 | 실패에서의 교훈, 성공 이후 변화 | 이 경험을 통해 생각과 행동이 어떻게 바뀌었는지 설명 | - 가치관/일하는 방식/태도의 변화 중심 |
+  | ⑦ 직무 연계 | 이 경험이 지원직무에 어떤 기여가 되는가 | 깨달음을 기반으로 조직/직무에 어떤 기여를 할 수 있는지를 연결 | - 직무에 맞는 역량 키워드로 연결 |
+
+  모범답안:
+  ```markdown
+  [할 수 있는 모든 방법을 다해보자]
+  
+  댄스팀 단장으로서 코로나19 팬데믹으로 인한 팀 해체 위기를 극복한 경험이 있습니다. 당시 예정되어 있던 공연들이 전면 취소되면서, 공연을 생계로 삼던 저희 팀은 수입이 완전히 끊겼습니다. 일부 단원은 생계를 위해 팀을 떠날 고민까지 할 정도로, 절체절명의 위기였습니다. 단장으로서 저는 이대로 무너지지 않기 위해, 외부와의 협업을 통한 새로운 돌파구 마련이 필요하다고 판단했습니다.
+
+  첫째로, 팀의 **온라인 홍보 전략을 전면 강화**했습니다. 팀원들의 개별 프로필과 SNS 콘텐츠를 기획하여 주 3회 이상 업로드하고, 과거 공연 중 긍정적 반응이 높았던 영상을 재편집하여 확산시켰습니다. 이를 통해 2개월 만에 팀 SNS 팔로워 수가 약 60% 증가했습니다.
+
+  둘째로, 과거 행사 제안이나 문의가 있었던 업체 약 40곳을 리스트업하고, 그 중 15개 업체에 저희 팀의 강점과 기존 무대 영상, SNS 수치를 담은 맞춤형 제안서를 전달했습니다.
+
+  그 결과, 한 스포츠 구단 치어리더팀에서 미팅 제안을 받게 되었습니다. 하지만 상대 측은 저희가 비전문 팀이기에 실력에 대한 우려를 갖고 있었고, 요구 수준도 높았습니다. 저는 이 기회를 반드시 성사시키기 위해, 팀원들과 함께 안무 테스트 요구사항을 분석하고 연습 일정을 조율해 최단기간 내 테스트를 통과했습니다. 동시에, 팀이 인플루언서 기반으로 운영되는 만큼 홍보 효과에서도 장점을 줄 수 있다는 점을 적극 어필했습니다.
+
+  결국, 구단과의 계약을 체결하는 데 성공했고, 팀은 다시 수익 기반을 확보해 1년 이상 안정적으로 활동을 이어갈 수 있었습니다. 저는 이 경험을 통해 위기 속에서도 주도적으로 문제를 해결하고, 팀을 이끄는 리더십과 전략적 사고의 중요성을 배웠습니다.
+
+  이후에도 변화에 유연하게 대응하며 팀워크를 바탕으로 성과를 만드는 습관을 갖게 되었고, 이러한 경험은 급변하는 제약 시장 환경에서도 전략적으로 대응하는 데 강점이 될 것입니다. 고객과 현장의 니즈를 이해하고, 이를 실현하는 실��력을 바탕으로 광동제약의 성장에 기여하겠습니다.
+  ```
+
+  ### 예시 3 - 문제 해결 및 창의성
+  질문: 기존 방식에서 벗어나 더 효율적인 프로세스를 도입했던 경험을 제시하고, 해당 경험이 농협에서 어떠한 긍정적인 영향을 미칠 수 있을지 기술하시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 요약 | 한 문장 요약 | 아래 내용을 한 문장으로 압축 요약 | "문제를 창의적으로 해결하여 성과를 낸 경험"이 드러나야 함 |
+  | ② 상황 | 배경 설명 | 언제, 어디서, 어떤 맥락에서 발생한 문제인지 설명 | 조직/팀/업무 맥락과 내 역할을 간결하게 서술 |
+  | ③ 문제 정의 | 문제 및 원인 분석 | 단순한 현상 나열이 아닌, 원인을 분석하여 본질적인 문제를 정의함 | '왜 발생했는가'를 고민한 흔적이 드러나야 함 |
+  | ④ 해결 행동 | 창의적 해결방안 및 실행 | 내가 직접 제안하고 실행한 새로운 방식 또는 기존 방식의 개선안 | 단순 실행이 아니라, 기존 틀을 '어떻게 다르게' 했는지가 핵심 |
+  | ⑤ 결과 | 개선 성과 | 행동 이후 개선된 수치적/정성적 결과 제시 + 타인의 반응 | "효율 향상", "성과 증가", "피드백", "재사용된 방식" 등 정량·정성 균형 |
+  | ⑥ 느낀 점 | 통찰 및 성장 | 이 경험을 통해 문제 해결력 또는 창의적 태도에 대해 무엇을 배웠는가 | "문제 접근 태도"나 "사고방식의 변화"가 드러나야 함 |
+  | ⑦ 직무 연계 | 직무 기여 가능성 | 내가 지원한 직무에서 비슷한 문제에 어떻게 기여할 수 있는지 언급 | "지원 분야에서 나의 창의성/문제 해결력은 이렇게 쓰일 수 있다"로 마무리 |
+
+  모범답안:
+  ```markdown
+  영화관 선임 근무 시, 고객 응대 프로세스를 개선하여 업무 효율과 고객 만족도를 동시에 높인 경험이 있습니다. 당시 중장년층 고객의 증가로 자사 앱 설치 및 쿠폰 사용법에 대한 안내가 빈번했지만, 직원마다 설명 방식이 달라 응대 지연과 고객 불만이 발생했습니다. 특히, 혼잡 시간대에는 응대가 길어져 불편을 초래했고, 신규 직원들은 매뉴얼이 복잡해 당황하는 경우가 많았습니다.
+
+  이에 저는 혼선의 원인을 기존 매뉴얼의 부실한 구성과 정보 접근성 부족으로 보고, 반복적으로 접수된 문의 사항을 정리해 가장 빈도가 높은 '앱 설치'와 '쿠폰 사용 절차'를 중심으로 개선안을 기획했습니다. 복잡한 텍스트 위주의 설명 대신, 실제 화면 이미지를 기반으로 단계별 절차를 시각적으로 정리했고, 현장에서 곧바로 참고할 수 있도록 주요 응대 지점에 부착했습니다.
+
+  그 결과, 신규 직원들의 응대 시간은 평균 30% 이상 단축되었고, 고객 만족도 조사에서 "응대가 빨라졌다"는 긍정적 피드백이 늘었습니다. 이 경험을 통해, 기존의 익숙한 방식이라도 현장의 변화에 따라 효율적인 방법으로 개선하는 태도가 중요하다는 것을 배웠습니다.
+
+  농협에서도 이러한 문제 해결력과 실행력을 바탕으로, 고객 불편을 선제적으로 해소하고 현장 중심의 서비스 품질 향상에 기여하겠습니다.
+  ```
+
+  ### 예시 4 - 지원 동기
+  질문: 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 직무 관심 계기 | 해당 직무에 관심을 갖게 된 첫 계기 | 수업, 활동, 사람, 사건 등 통해 직무에 흥미를 느끼게 된 구체적 출발점 제시 | 단순한 흥미 X / 구체적인 활동이나 경험을 바탕으로 서술 |
+  | ② 회사 선택 이유 | 여러 회사 중 이 회사를 선택한 이유 | 기업의 제품, 서비스, 산업, 조직문화, 경영철학 등과 본인의 연결고리 설명 | "직무만"이 아니라 "이 회사에서" 하고 싶은 이유여야 설득력 있음 |
+  | ③ 회사에 대해 느낀 점 | 회사/조직을 접하거나 조사하면서 느낀 구체적인 인상 | 체험, 실습, 기사, 리서치, 사람과의 접점을 통해 느낀 인상, 분위기, 강점 등 | 단순한 칭찬 X / 본인의 기준으로 해석한 관찰과 인상 중심 |
+  | ④ 입사 후 계획 | 입사 직후 1~3년 내 하고 싶은 일, 역량 성장 계획 | 맡게 될 직무에서 어떤 방식으로 기여하고 싶으며, 어떤 부분을 성장시킬 것인지 | "일단 열심히 하겠다" 식의 막연한 의지가 아닌 구체적인 활동과 목표 중심 |
+  | ⑤ 장기적인 목표 | 커리어 관점에서의 중장기적 성장 방향 | 직무 전문가로서 또는 리더로서 어떤 모습으로 성장하고 싶은지 | 회사가 그 성장의 배경이 되어야 함 |
+  | ⑥ 회사에의 기여 | 본인의 성장과 회사의 방향이 만나는 지점 | 본인의 역량과 회사의 비전/방향이 맞닿는 접점을 강조 | "나의 성장 = 회사의 기여"라는 구도가 자연스럽게 보여져야 함 |
+
+  모범답안:
+  ```markdown
+  [제품의 품질을 결정 짓는 핵심]
+
+  학부에서 3학년 때 참여한 캡스톤 설계 프로젝트에서 SoC 기반 저전력 회로를 설계하며 디지털 회로 설계에 관심을 갖게 되었습니다. 설계의 미세한 차이가 전체 시스템에 미치는 영향을 체감했고, 회로개발이 단순한 기술을 넘어 '제품의 품질을 결정짓는 핵심'임을 실감했습니다.
+
+  이를 바탕으로 삼성전자 장기현장실습에 지원하여 Soc Integration 업무를 실제 현장에서 적용하고 세미나에도 참여했습니다. 이런 장기현장실습을 통해 삼성전자의 일원으로서 본인의 업무에 열정을 갖고 반도체 회로의 정밀함과 논리속에서 끊임없이 문제를 해결해 나가는 엔지니어분들의 모습을 보며 꼭 근무하고 싶은 회사라는 생각을 갖게 되어 지원했습니다. 또한, 삼성전자의 차세대 공정기술과 집적 회로 설계 분야는 끊임없는 혁신을 필요로 하며, 이는 제게 도전과 성장을 약속하는 환경이라 생각해 지원했습니다.
+
+  입사 후에는 그동안의 경험을 바탕으로 저전력 고효율 회로 설계 역량을 더욱 심화 시키겠습니다. 특히 시스템 전력 최적화를 위한 아날로그·디지털 혼합 신호 회로 설계 역량을 키워, '초절전 반도체' 개발에 기여하는 것이 제 꿈입니다. 궁극적으로는 '제품의 품질을 결정 짓는 핵심인 회로개발'처럼, 삼성전자의 기술 경쟁력을 높이고, 지속 가능한 미래 기술을 실현하는 데 보탬이 되어 '삼성전자의 핵심이 되는 인재'가 되겠습니다.
+  ```
+
+  ### 예시 5 - 성장 과정
+  질문: 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 초기 배경 | 성장 환경 또는 유년기 특징 | 어린 시절 혹은 학창 시절의 가치관 형성 배경이 되는 사건이나 환경을 소개 | 단순한 성격 묘사보다는 행동/사고의 근거가 된 사건이 좋음 |
+  | ② 가치관 형성 사건 | 나에게 영향을 준 사건 또는 인물 | 현재의 사고방식이나 행동 방식을 형성하게 만든 주요 사건이나 인물 소개 | 단순 소개 X → 구체적인 상황 묘사 + 나에게 준 변화 |
+  | ③ 변화의 결과 | 사고 방식, 행동 변화 및 성과 | 위 사건/인물로 인해 생긴 변화가 실제 행동이나 성과로 이어졌음을 서술 | 생각만 변한 게 아니라, 행동과 결과가 있었는지 보여줄 것 |
+  | ④ 직무와의 연결 | 직무와 연결된 가치관 정립 및 적합성 어필 | 위 과정에서 형성된 가치관이나 역량이 지원 직무에 적합함을 설명 | '그래서 지금 이 직무에 왜 적합한가?'를 명확하게 연결 |
+
+  모범답안:
+  ```markdown
+  [구조를 파악하고 이해하는 문제 중심 설계 사고]
+
+  어릴 때부터 지금까지 저는 집 안의 작은 전자기기가 고장 나면 그냥 버리지 않고 직접 분해하며 내부를 살펴보았습니다. 처음에는 단순히 호기심으로 했던 행동이 하다 보니 점점 욕심이 나서 스스로 전자기기의 원리를 찾아보고 학습해서 '수리'에 대한 욕심까지 생기기 시작했습니다.
+
+  이런 저에게 가장 큰 영향을 준 인물은 유튜버 000입니다. 단순히 호기심으로 전자기기를 분해할 때는 그저 '수리'를 위해 따라했던 행동인데, 욕심이 나기 시작했을 때는 '구조를 파악'하기 위해 면밀히 살펴보는 습관이 들었습니다. 유튜버 000은 "그저 따라하지 마시고, 어떤 원리로 작동하는지 파악하고, 이해 하는게 중요합니다. 그러면 다른 제품도 스스로 수리하실 수 있습니다"이런 말을 자주 했고, 이는 저의 사고방식과 학습 태도를 바꿔 놓았습니다.
+
+  전자기기에서 시작된 호기심이 커져 전자공학을 전공하게 됐을 때도, 유튜버 000의 말을 자주 떠올려 행동했습니다. 회로설계에서도 단순히 설계된 회로를 시뮬레이션 하고 결과만 확인하는 수준이 아닌, 기존의 구조 방식을 떠올리고 이해한 방법을 적용하기 위해 노력했습니다. 덕분에 문제가 발생했을 때도 "기존 구조 방식과 다른 문제는 뭐였지? 이 구조에서는 왜 00방식을 선택했지? 전력 소모를 줄일 수 있는 다른 구조는 없을까?"이런 질문을 자연스럽게 떠올리고, 다른 학생들보다 쉽게 문제 해결 ��식을 찾을 수 있었습니다. 저는 회로의 '기능'뿐 아니라, '효율성과 구조적 설계'에 대한 고민을 하게 되었고, 덕분에 최우수 성적 장학생이 될 수 있었습니다.
+
+  "구조를 파악하고 이해하는 문제 중심 설계 사고"를 통해 끊임없이 회로의 구조적 효율을 탐구하는 습관은 삼성전자 회로개발 직무에서도 실질적인 경쟁력으로 이어질 것입니다.
+  ```
+
+  ### 예시 6 - 보유 지식 및 기술 (목표지향형)
+  질문: 보유한 기술 스택(Language, Framework, DB 등)에 대해 숙련도를 포함하여 상세히 기술하시오.
+  
+  답변 가이드라인:
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 핵심 역량 선언 | 현재 보유한 기술 역량을 한 문장으로 요약하며 목표 지향성을 강조 | 단순한 경험 나열이 아니라 목표적/전략적 학습으로 접근했음을 명시 | "그냥 했다" X → "이걸 목표로 의도적으로 해왔다" O |
+  | ② 실전 사례 | 실무형 프로젝트에서 해당 기술을 직접 활용한 경험 제시 | 도구 사용 수준이 아니라 어떻게 적용했는지가 구체적으로 드러나야 함 | 프로젝트 배경과 내 역할, 기술 활용 방식까지 포함 |
+  | ③ 문제 상황 및 극복 | 프로젝트 내 기술적 문제나 협업 이슈, 시행착오 등을 해결한 경험 | 기술만이 아닌 협업/소통/문서화까지 다뤄도 좋음 | 실패나 어려움을 회피하지 않고 극복한 과정 강조 |
+  | ④ 기술 역량 요약 | 지금까지 학습한 기술 스택과 숙련도를 정리 | 단순 나열이 아니라 이유와 숙련 수준까지 함께 제시 | 기술마다 숙련도/활용 배경/지속성 포함되면 신뢰 ↑ |
+  | ⑤ 직무 연계 및 포부 | 나의 기술 역량이 해당 직무에 어떻게 기여할 수 있는지 서술 | 단순 연결 X → 어떤 팀, 어떤 문제를 해결하고 싶은지 구체화 | "기여 가능성 + 적응력 + 성장 의지"가 함께 보이면 좋음 |
+
+  모범답안:
+  ```markdown
+  저는 단순한 기능 구현이 아닌, 실무에 가까운 환경 속에서 목표 지향적으로 개발 역량을 쌓아왔습니다. 개발자에게 필요한 기술은 늘 빠르게 바뀌지만, 저는 프로젝트 단위로 실질적인 문제를 정의하고, 이를 기술로 해결하며 역량을 단계적으로 확장해 왔습니다.
+
+  대표적인 사례는 대학교 팀 프로젝트로 진행한 '캠핑장 예약 플랫폼'입니다. 이 프로젝트에서 저는 백엔드 전반을 담당하며, 사용자 수 증가를 고려한 **확장 가능하고 안정적인 시스템 설계**를 목표로 설정했습니다. Node.js와 Express를 활용해 RESTful API를 구성했고, MySQL을 기반으로 데이터베이스를 설계하며 데이터 정규화와 쿼리 효율화에 중점을 두었습니다. 클라우드 배포는 AWS EC2와 RDS로 직접 환경을 구성해 서비스 안정성을 확보했습니다.
+
+  초기에는 API 명세와 협업 방식의 미흡함으로 인해 프론트엔드와 잦은 충돌이 있었고, 서버 응답 구조의 불일치로 오류가 반복됐습니다. 이를 해결하기 위해 Swagger를 도입해 API 문서화를 진행하고, Git 브랜치 전략과 테스트 자동화 도구(Postman 등)를 적용해 팀 간 개발 속도를 맞췄습니다. 이 과정을 통해 저는 **기술만큼이나 소통과 문서화가 개발의 핵심**이라는 점을 체감하게 되었습니다.
+
+  이후에도 기술의 깊이를 넓히기 위해 TypeScript, Nest.js 등을 학습 중이며, 현재까지 숙련된 스택은 다음과 같습니다.
+
+  - **언어**: JavaScript (중상급), TypeScript (기초 이상)
+  - **백엔드 프레임워크**: Express.js (중상급), Nest.js (학습 중)
+  - **데이터베이스**: MySQL (중상급, 정규화 및 쿼리 최적화 경험 보유)
+  - **DevOps/협업**: AWS EC2/RDS, Git, Swagger, Postman 등 실무 활용 경험
+
+  저는 기술을 단순히 기능 구현의 도구로 보지 않습니다. 사용자의 문제를 파악하고, 기술로 연결하며, 협업을 통해 현실적인 해법을 만들어내는 과정이 진짜 개발이라고 생각합니다. 이러한 기술력과 실전 감각은 귀사의 개발 환경에서도 빠르게 적응하고, 팀 단위 성과를 창출하는 데 분명히 기여할 수 있을 것입니다.
+  ```
+
+  ### 예시 7 - 역량 개발 과정
+  질문: 직무 전문성을 갖추기 위해 의식적으로 어떤 노력을 해왔는가?
+  
+  답변 가이드라인:
+  | 단계 | 항목 | 설명 | 체크포인트 |
+  | --- | --- | --- | --- |
+  | ① 계기 및 배경 | 전문성을 키우기 위해 학습이 필요하다고 느낀 계기 | 실전 경험이나 실패, 한계를 겪으며 느낀 '학습의 필요성' | 단순 호기심 X → 문제 인식 또는 필요 의식 기반 |
+  | ② 학습 활동 | 학습을 위해 어떤 노력을 했는지 구체적 활동 서술 | 교�� 이수, 프로젝트 참여, 도구 학습, 피드백 등 | 스스로 선택하고 몰입한 경험이면 더 좋음 |
+  | ③ 적용 및 실천 | 학습한 내용을 실제 경험에 적용한 과정 | 학습-실행 연결고리 명확히 설명 | 결과가 나오지 않아도 실행이 중요 |
+  | ④ 성과 | 실행 후 어떤 변화나 성과가 있었는지 | 수치, 비교, 타인의 평가 등으로 설득력 강화 | "그래서 어떤 효과가 있었는가?"에 답해야 함 |
+  | ⑤ 성장 및 연계 | 학습이 어떻게 내 사고방식/역량에 영향을 미쳤는지 | 마인드셋 변화, 이후 행동의 변화 | 직무 적합성과 연결되도록 마무리 |
+
+  모범답안:
+  ```markdown
+  대학교 2학년 시절, 저는 한 지역 소상공인 연합회에서 주최한 SNS 마케팅 서포터즈 활동에 참여하게 되었습니다. 인근 음식점을 대상으로 홍보 콘텐츠를 기획하고 운영하는 프로젝트였는데, 메뉴 사진을 올리고 해시태그만 붙이면 될 줄 알았던 저의 생각은 금세 깨졌습니다. 콘텐츠를 아무리 올려도 조회수와 반응은 미미했고, 사장님들은 결과를 궁금해하며 우리 팀을 재촉했습니다.
+
+  그때 저에게 깊은 인사이트를 준 인물은 당시 활동을 총괄하던 마케팅 실무 멘토였습니다. 그는 "소비자의 눈높이에서 출발하지 않는 콘텐츠는 아무리 정성 들여도 의미 없다"며, 소비자 관점에서 접근하는 법을 알려주었습니다. 고객이 언제, 왜, 어떤 목적으로 이 가게를 방문할지를 중심으로 사고하는 법을 배우면서, 단순 홍보가 아닌 **문제 해결형 마케팅**이 무엇인지 처음으로 실감할 수 있었습니다.
+
+  이후 저는 음식점 방문 고객을 직접 관찰하고 간단한 인터뷰를 진행해 주요 고객층을 파악했습니다. 분석 결과, '직장인 점심 수요'가 핵심이라는 점을 도출해, 메뉴별 대기 시간과 혼밥 좌석 여부를 콘텐츠에 반영했습니다. 또한, 인스타그램 피드를 활용한 '오늘의 점심 추천' 콘텐츠를 기획하고 게시한 결과, 가게 측으로부터 "이전보다 점심 매출이 눈에 띄게 늘었다"는 피드백을 받았고, 게시물 평균 조회수도 2배 이상 상승했습니다.
+
+  이 경험은 마케팅을 단순 콘텐츠 제작이 아닌 **고객 문제 해결을 위한 도구**로 바라보는 관점을 길러주었습니다. 이후 교내 마케팅 프로젝트, 구글 애널리틱스 및 SNS 분석 도구 학습 등을 통해 데이터 기반의 전략적 사고력을 강화했습니다. 현장의 시각과 디지털 역량을 함께 갖춘 저는, 고객과 시장을 동시에 이해하고 설득할 수 있는 마케팅 인재로서 누구보다 빠르게 성과를 창출할 자신이 있습니다.
+  ```
+
+  ### 추론 
+  질문: {question}
+  답변 가이드라인: {guideline}
+  회사 이름: {company_name}
+  지원 직무: {job_position}
+  경력 수준: {experience_level}
+  글자수 제한: {word_limit}
+  대화 내용: {conversation}
+  
+  모범답안:
+  

example_info.json

@@ -0,0 +1,19 @@
+{
+    "company_name": "카카오",
+    "industry": "IT/소프트웨어",
+    "position_title": "백엔드 개발자",
+    "core_values": "혁신성, 협업능력, 도전정신",
+    "company_size": "대기업",
+    "context_report": "카카오는 최근 클라우드 기반 마이크로서비스 아키텍처로의 전환을 진행 중이며, 혁신과 협업을 중시하는 기업 문화를 가지고 있습니다.",
+    "jd": "백엔드 개발자로서 대규모 트래픽 처리, 마이크로서비스 설계 및 운영, RESTful API 개발 경험이 요구됩니다.",
+    "recent_issue": "클라우드 기반 마이크로서비스 아키텍처로의 전환 진행 중",
+    "student_name": "김철수",
+    "student_major": "컴퓨터공학과",
+    "student_status": "4학년",
+    "experience_summary": "학부 시절 다양한 팀 프로젝트와 인턴 경험을 통해 협업과 문제 해결 능력을 키웠으며, 백엔드 개발 관련 프로젝트를 다수 수행하였습니다.",
+    "guide": "- 성장 과정: 지원자의 가치관에 영향을 미친 결정적인 경험이나 사건에 대해 질문하여, 삶의 태도와 신념을 파악합니다.\\n- 강점: 직무와 관련된 핵심 강점을 선정하고, 그 강점을 증명할 수 있는 구체적인 경험과 사례를 들어 설명하도록 유도합니다.\\n- 단점: 솔직하지만 치명적이지 않은 단점을 언급하고, 이를 개선하기 위해 어떤 노력을 하고 있는지 구체적으로 설명하도록 유도합니다.",
+    "questions": [
+      "본인의 성장 과정과 성격의 장단점에 대해 서술하시오."
+    ]
+  }
+  

guide_generation/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+# This file can be empty. It marks the directory as a Python package. 

guide_generation/llm_functions.py

@@ -0,0 +1,133 @@
+from openai import OpenAI
+from dotenv import load_dotenv
+import yaml
+import os
+import json
+import re
+
+load_dotenv()
+
+client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
+
+# load prompt
+try:
+    current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+    prompt_path = os.path.join(current_dir, 'prompt.yaml')
+    with open(prompt_path, "r", encoding='utf-8') as file:
+        prompt = yaml.safe_load(file)["prompt"]
+except Exception as e:
+    print(f"Warning: prompt.yaml 로드 실패. 기본 프롬프트를 사용합니다. 오류: {e}")
+    prompt = "Question: {question}\nJD: {jd}\nCompany: {company_name}\nExperience: {experience_level}\nGenerate a guide based on this information in markdown table format."
+
+
+def parse_json_from_response(text: str) -> dict | None:
+    """
+    Markdown 코드 블록 안에 포함될 수 있는 JSON 문자열을 추출하고 파싱합니다.
+    
+    Deprecated: 이 함수는 JSON 파싱용이므로 guide generation에서는 더 이상 사용되지 않습니다.
+
+    Args:
+        text (str): LLM이 반환한 전체 텍스트 응답.
+
+    Returns:
+        dict | None: 파싱된 딕셔너리 객체, 또는 실패 시 None.
+    """
+    if not text:
+        return None
+
+    # ```json ... ``` 또는 ``` ... ``` 형식의 코드 블록에서 JSON 추출
+    match = re.search(r"```(?:json)?\s*([\s\S]*?)\s*```", text)
+    if match:
+        json_str = match.group(1)
+    else:
+        # 코드 블록이 없다면, 전체 텍스트를 JSON으로 가정
+        json_str = text
+
+    try:
+        return json.loads(json_str)
+    except json.JSONDecodeError:
+        # 전체 파싱이 실패하면, 첫 '{'와 마지막 '}'를 기준으로 다시 시도
+        start_index = json_str.find('{')
+        end_index = json_str.rfind('}')
+        if start_index != -1 and end_index != -1 and start_index < end_index:
+            potential_json = json_str[start_index:end_index+1]
+            try:
+                return json.loads(potential_json)
+            except json.JSONDecodeError:
+                pass  # 이마저도 실패하면 그냥 None 반환
+
+    return None
+
+def parse_markdown_table_from_response(text: str) -> str:
+    """
+    LLM 응답에서 마크다운 테이블을 추출하여 반환합니다.
+    
+    Args:
+        text (str): LLM이 반환한 전체 텍스트 응답.
+        
+    Returns:
+        str: 추출된 마크다운 테이블 문자열, 실패 시 전체 텍스트 반환
+    """
+    if not text:
+        return ""
+    
+    # 마크다운 코드 블록에서 테이블 추출 시도
+    markdown_match = re.search(r"```(?:markdown)?\s*([\s\S]*?)\s*```", text)
+    if markdown_match:
+        return markdown_match.group(1).strip()
+    
+    # 테이블 패턴 직접 찾기 (| ... | ... | 형태)
+    lines = text.split('\n')
+    table_lines = []
+    in_table = False
+    
+    for line in lines:
+        line = line.strip()
+        if '|' in line and ('단계' in line or '---' in line or '①' in line):
+            in_table = True
+            table_lines.append(line)
+        elif in_table and '|' in line:
+            table_lines.append(line)
+        elif in_table and not line:
+            # 빈 줄이면 테이블 끝
+            break
+    
+    if table_lines:
+        return '\n'.join(table_lines)
+    
+    # 테이블을 찾지 못했으면 전체 텍스트 반환
+    return text.strip()
+
+def generate_guide(question, jd, company_name, experience_level):
+    """
+    자기소개서 문항 가이드를 생성하고, 마크다운 테이블과 전체 응답 객체를 반환하는 함수
+    """
+    try:
+        response = client.chat.completions.create(
+            model="gpt-4o-mini",
+            messages=[{"role": "user", "content": prompt.format(question=question, jd=jd, company_name=company_name, experience_level=experience_level)}],
+            # response_format을 제거하여 일반 텍스트 응답을 받음
+        )
+        
+        # 마크다운 테이블 파싱
+        guide_content = parse_markdown_table_from_response(response.choices[0].message.content)
+        
+        # 호환성을 위해 딕셔너리 형태로 반환
+        guide_dict = {"guide": guide_content}
+        return guide_dict, response
+
+    except Exception as e:
+        print(f"가이드 생성 또는 파싱 중 오류 발생: {e}")
+        return {"error": f"Failed to generate or parse guide: {str(e)}", "guide": ""}, None
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    example_input = {
+        "question": "삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 이루고 싶은 꿈을 기술하시오.",
+        "jd": "삼성전자는 세계적인 기술 기업으로, 다양한 분야에서 선도적인 기술을 개발하고 있습니다. 프론트엔드 개발자로 입사하면 다양한 프로젝트에 참여하며, 최신 기술을 적용하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.",
+        "company_name": "삼성전자",
+        "experience_level": "신입"
+    }
+    guide_dict, _ = generate_guide(**example_input)
+    print("Guide content:")
+    print(guide_dict.get("guide", "No guide generated"))

guide_generation/prompt.yaml

@@ -0,0 +1,220 @@
+prompt: >
+  주어진 질문에 대해 자소서 답변 구조를 생성하시오.
+
+  ### 출력 형식
+  반드시 다음 markdown 형식으로만 응답하세요:
+
+  <질문 분류>
+  
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① ... | ... |
+  | ② ... | ... |
+  | ③ ... | ... |
+  | ④ ... | ... |
+  | ⑤ ... | ... |
+  ```
+
+  ## 예시
+
+  ### 예시 1 - 지원동기 유형
+  질문: 현대자동차에 지원하게 된 동기와 해당 직무에 본인이 적합하다고 생각하는 이유는 무엇입니까?
+  
+  답변 구조:
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① Why: 관심 계기 | 직무/분야에 관심을 갖게 된 계기나 경험 (어릴 때, 학창시절, 대학 시절 등) |
+  | ② How: 준비 과정 | 관련 직무를 경험한 사례 (프로젝트, 인턴, 실습, 아르바이트 등) → 무엇을 느끼고 배웠는지 |
+  | ③ Why Us: 기업 선택 이유 | 많은 기업 중 **왜 이 회사인지**, 직무와 연계된 이유, 기업에 대한 이해도 |
+  | ④ Future: 입사 후 포부 | 직무에서 성장해나갈 구체적인 계획, 이를 통해 어떤 기여를 할 수 있을지 |
+  ```
+
+  ### 예시 2 - 직무역량 및 전문성 유형
+  질문: 지원한 직무와 관련된 가장 대표적인 프로젝트 경험을 본인의 역할과 기여 위주로 기술하시오.
+  
+  답변 구조:
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① 직무에 관심을 갖게 된 계기 | 이 직무를 처음 관심 갖게 된 사건/경험 (대학 수업, 과제, 사람, 문제의식 등) |
+  | ② 직무를 직접 경험한 사례 | 인턴, 프로젝트, 대외활동 등에서 해당 직무를 직접 해본 사례 |
+  | ③ 역량 강화를 위한 노력 | 관련 지식/스킬을 갖추기 위해 노력한 점 (공부, 자격증, 포트폴리오, 반복 시도 등) |
+  | ④ 그 결과 나타난 성과나 성장 | 직무 수행 과정에서 겪은 구체적인 성과 or 스스로 성장한 부분 |
+  | ⑤ 해당 기업에서 이 직무를 하고 싶은 이유 | (선택) 이 회사에서 이 직무를 하고 싶은 이유, 기업에 대한 이해 포함 |
+  ```
+
+  ### 예시 3 - 협업/갈등 해결 경험 유형
+  질문: 팀의 일원으로서 다른 사람들과 협력하여 성과를 낸 경험에 대해 기술해 주십시오.
+  
+  답변 구조:
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① 상황 (Context) | 언제, 어떤 맥락에서, 누구와 어떤 목표를 위해 협업했는가 |
+  | ② 문제 (Obstacle) | 협업 중에 발생한 갈등, 문제, 장애요소는 무엇이었는가 |
+  | ③ 분석 및 행동 (Solution) | 문제를 어떻게 분석했고, 어떤 방식으로 소통하고 해결했는가 |
+  | ④ 결과 (Outcome) | 그 해결방식이 어떤 결과를 만들었는가 (수치/변화/분위기 등) |
+  | ⑤ 교훈 및 적용 (Value) | 이 경험에서 무엇을 배웠고, 그 배움을 직무에 어떻게 적용할 수 있을까 |
+  ```
+
+  ### 예시 4 - 장단점 유형 (장점)
+  질문: 본인의 강점과 약점을 설명하고, 약점을 보완하기 위해 어떤 노력을 했는지 기술하시오.
+  
+  답변 구조 (장점 부분):
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① 장점 한 문장 | 직무에 필요한 성격/역량 기반 강점 |
+  | ② 관련 상황 | 아르바이트, 프로젝트 등 직무와 유사한 맥락 |
+  | ③ 나의 역할/행동 | 본인의 액션이 드러나도록 구체적으로, 수치 기반이면 더 좋음 |
+  | ④ 결과 및 평가 | 성과, 인정, 고객/상사 반응 등 외부 피드백 중심 |
+  ```
+
+  ### 예시 5 - 장단점 유형 (단점)
+  질문: 본인의 강점과 약점을 설명하고, 약점을 보완하기 위해 어떤 노력을 했는지 기술하시오.
+  
+  답변 구조 (단점 부분):
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① 단점 한 문장 | 직무상 단점이지만 극복 가능성이 있는 성격 |
+  | ② 문제 상황/실패 경험 | 단점이 실제로 문제가 되었던 구체적 경험 |
+  | ③ 원인 인식 | 왜 그런 행동을 했는지, 어떤 부분이 부족했는지 |
+  | ④ 개선된 행동 사례 | 그 이후 유사한 상황에서 달라진 행동과 결과 |
+  | ⑤ 지속 노력 | 완전히 극복한 건 아니지만 계속 노력하고 있는 모습 |
+  ```
+
+  ### 예시 6 - 성공 경험/도전 경험 유형
+  질문: 스스로 높은 목표를 세우고 끈질기게 노력하여 성취한 경험에 대해 서술해 주십시오.
+  
+  답변 구조:
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① 도전 배경 | 언제, 어디서, 무엇을 위해 도전했는가 (상황과 목표) |
+  | ② 문제 인식 | 과정 중 어떤 문제가 있었는가 (현실적 장애물) |
+  | ③ 해결 과정 | 문제를 어떻게 분석하고 어떤 해결책을 실행했는가 |
+  | ④ 결과 및 성과 | 도전이 어떤 성과로 이어졌는가 (정량적이면 더 좋음) |
+  | ⑤ 교훈 및 적용 | 이 경험에서 무엇을 배웠고, 직무와 어떻게 연결되는가 |
+  ```
+
+  ### 예시 7 - 실패경험 유형
+  질문: 가장 큰 실패를 경험하고, 이를 극복하는 과정에서 무엇을 배웠는지 기술하시오.
+  
+  답변 구조:
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① 실패 상황 | 언제, 어디서, 무엇을 하다 실패했는지 구체적으로 서술 |
+  | ② 당시의 생각과 행동 | 왜 그런 결정을 했고, 어떤 행동을 했는지 → **실패의 원인**을 나 자신에게서 찾기 |
+  | ③ 깨달음 및 반성 | 실패 이후 어떤 점을 깨달았는지 |
+  | ④ 이후의 변화된 행동 | 유사한 상황에서 어떻게 달라진 방식으로 대응했는지 |
+  | ⑤ 직무와의 연결 | 이 실패 경험이 어떻게 직무에 도움이 될 수 있는지 |
+  ```
+
+  ### 예시 8 - 성장과정/성장배경 유형
+  질문: 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 미친 사건이나 인물을 포함하여 성장과정을 기술하시오.
+  
+  답변 구조:
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① 영향 받은 배경 | 어린 시절, 가정환경, 사건, 인물 등 |
+  | ② 가치관 또는 태도의 형성 | 위 경험을 통해 어떤 생각/성향이 만들어졌는지 |
+  | ③ 직무역량과의 연결 | 형성된 가치관/성향이 직무에 어떻게 연관되는지 |
+  | ④ 현재의 나로 연결 | 현재 내가 어떻게 행동하고 성장하고 있는지 |
+  ```
+
+  ### 예시 9 - 인물이나 사건 유형
+  질문: 당신의 인생에 가장 큰 영향을 준 인물이나 사건에 대해 설명하시오.
+  
+  답변 구조:
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① 인물/사건 소개 | 나에게 영향을 준 인물 또는 사건이 무엇인지 구체적으로 소개 |
+  | ② 그 당시의 나 | 그 전의 나의 태도/관점은 어땠는지, 왜 그 인물이 특별했는지 |
+  | ③ 변화의 계기 | 어떤 계기로, 어떤 생각/가치/행동이 바뀌게 되었는지 |
+  | ④ 실제 변화된 행동 | 이후 변화가 실제 행동과 결과로 어떻게 이어졌는지 |
+  | ⑤ 직무와의 연결 | 이런 변화가 지금의 직무 역량에 어떻게 연결되는지 |
+  ```
+
+  ### 예시 10 - 입사 후 목표/포부 유형
+  질문: 입사 후 5년, 10년 뒤 이루고 싶은 목표는 무엇이며, 이를 위해 어떤 노력을 할 것인지 기술하시오.
+  
+  답변 구조:
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① 목표 한 문장 | 내가 되고 싶은 모습, 이루고 싶은 목표를 한 문장으로 요약 |
+  | ② 단기 실행 계획 | 입사 직후 바로 실천 가능한 행동 중심 계획 |
+  | ③ 중장기 목표 | 3~5년 안에 이루고 싶은 성과/역할/역량 |
+  | ④ 실행 전략 | 그 목표를 달성하기 위해 어떤 노력을 할 것인지 구체적인 방법 |
+  | ⑤ 나의 의지와 잠재력 | 나는 왜 이 목표를 이룰 수 있는 사람인가? → 성장 가능성과 태도 |
+  ```
+
+  ### 예시 11 - 혁신역량/기존 방식 개선 경험 유형
+  질문: 기존 방식의 비효율성을 개선하기 위해 새로운 아이디어를 제안하고 적용했던 경험을 쓰시오.
+  
+  답변 구조:
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① 한 문장 요약 | 문제 해결 혹은 개선했던 경험을 핵심 문장으로 제시 |
+  | ② 문제 상황 | 기존 방식의 비효율, 오류, 반복되는 문제 등 → 구체적으로 서술 |
+  | ③ 가설 및 원인 분석 | 원인을 나름대로 분석하고, 실험/비교/관찰 등으로 검증한 방식 |
+  | ④ 실행한 행동 | 구체적으로 무엇을 바꾸었는지, 어떤 방식으로 개선했는지 |
+  | ⑤ 성과 및 외부 평가 | 결과 수치, 변화된 환경, 상사/사용자의 피드백 등 |
+  | ⑥ 직무 연결 및 의견 | 이 경험이 지원한 직무에 어떻게 도움이 되는지 + 나의 관점 |
+  ```
+
+  ### 예시 12 - 회사산업지식 유형
+  질문: 당사 서비스의 장단점을 분석하고, 개선 방안을 제안해 주십시오.
+  
+  답변 구조:
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① 회사/산업의 장점 | 내가 느낀 차별점, 강점 등을 요약 (너무 뻔하거나 추상적인 말은 피하기) |
+  | ② 단점 또는 개선 여지 | 경쟁사 대비 부족한 점, 이용 경험에서 느낀 불편함 등 → 객관적으로 서술 |
+  | ③ 구체적인 아이디어 제안 | 단점 보완 또는 경쟁력 강화를 위한 본인의 아이디어 제시 |
+  | ④ 직무와의 연결 | 제안한 아이디어를 내가 맡을 직무에서 어떻게 실현할 수 있을지 연결 |
+  | ⑤ 기여 포부 | 이 회사를 어떻게 더 좋은 방향으로 이끌고 싶은지 마무리 |
+  ```
+
+  ### 예시 13 - 가치관 유형
+  질문: 당사의 핵심가치(도전, 협력, 신뢰) 중 본인을 가장 잘 나타내는 가치와 그 이유를 경험을 들어 설명하시오.
+  
+  답변 구조:
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① 가치관 선택 | 회사가 제시한 가치 중, 본인의 성향/강점/직무와 연결되는 것을 선택 |
+  | ② 가치관을 형성한 경험 | 왜 그 가치관이 중요하다고 생각하게 되었는지 – 경험적 계기 중심 |
+  | ③ 가치관 실천 과정 | 실제로 그 가치관을 반영해 행동한 구체적 사례 |
+  | ④ 결과 및 평가 | 그 행동으로 어떤 결과가 나타났는지, 외부 피드백이 있다면 함께 |
+  | ⑤ 직무/조직 연결 | 이 가치관이 지원한 직무에서 어떻게 도움이 될지, 조직과의 컬처핏 강조 |
+  ```
+
+  ### 예시 14 - 사회이슈 유형
+  질문: 최근 관심을 갖고 있는 사회적 이슈가 있다면 본인의 견해와 함께 설명하시오.
+  
+  답변 구조:
+  ```markdown
+  | 단계 | 설명 |
+  | --- | --- |
+  | ① 이슈 선택 및 요약 | 현재 사회적·산업적으로 중요한 이슈 1가지 선택 |
+  | ② 이슈의 중요성 | 왜 이 이슈가 중요한지, 사회와 산업에 미치는 영향 |
+  | ③ 경험 기반의 견해 | 이 이슈에 대해 어떻게 생각하며, 관련 경험이 있다면 소개 |
+  | ④ 직무/직업관 연결 | 이 이슈를 어떤 방식으로 직무에 반영하거나 활용하고 싶은지 |
+  | ⑤ 가치관/의지 표현 | 내가 가진 문제의식, 앞으로의 태도/준비/각오 등 |
+  ```
+
+  ### 추론 
+  질문: {question}
+  Job Description: {jd}
+  회사 이름: {company_name}
+  경력 수준: {experience_level}
+  답변 가이드라인:

guide_generation/test.py

@@ -0,0 +1,153 @@
+import os
+import random
+import datetime
+import json
+import multiprocessing
+import sys
+from tqdm import tqdm
+
+# 상위 디렉토리의 utils.py를 import하기 위해 경로 추가
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..')))
+from utils import track_api_cost
+from llm_functions import generate_guide
+
+# 테스트를 위한 환경 변수 로드 (필요시)
+try:
+    from dotenv import load_dotenv
+    load_dotenv()
+except ImportError:
+    pass
+
+# 예제 데이터
+example_companies = ["삼성전자", "카카오", "네이버", "쿠팡", "토스", "현대자동차", "CJ제일제당", "하이브"]
+example_jobs_jds = {
+    "백엔드 개발자": "Spring Boot, JPA, MySQL 경험자. MSA 환경 경험 우대. 클라우드(AWS) 환경 배포 및 운영 경험자.",
+    "프론트엔드 개발자": "React, TypeScript, Redux 사용. 반응형 웹 개발 경험 필수. UI/UX에 대한 이해도가 높은 분.",
+    "데이터 분석가": "SQL, Python(Pandas, Scikit-learn) 활용 능력. 통계적 지식과 데이터 시각화(Tableau 등) 능력.",
+    "프로덕트 매니저(PM)": "IT 프로덕트 기획 및 관리 경험. 사용자 스토리 작성, 백로그 관리. 데이터 기반 의사결정 능력.",
+    "마케터": "디지털 마케팅(SA, DA, SEO) 경험. 콘텐츠 기획 및 제작, 성과 분석. SNS 채널 운영 경험."
+}
+example_questions = {
+    "지원동기": "{company_name}에 지원한 동기에 대해 기술해주십시오.",
+    "성장과정": "본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술해주십시오.",
+    "직무역량": "{job_title} 직무 수행에 필요한 역량은 무엇이라고 생각하며, 이를 갖추기 위해 어떤 노력을 해왔는지 기술해주십시오.",
+    "입사후포부": "입사 후 10년 동안의 회사생활 시나리오와 그것을 추구하는 이유를 기술해주십시오."
+}
+experience_levels = ["신입", "경력", "인턴"]
+
+NUM_TESTS = 100
+NUM_PROCESSES = 10
+MODEL_NAME = "gpt-4o-mini"
+
+def run_test(test_input_with_id):
+    """개별 테스트 케이스를 실행하는 워커 함수"""
+    test_id, test_input = test_input_with_id
+    total_cost = 0
+    error_message = ""
+    status = "✅ Success"
+
+    try:
+        parsed_guide, response = generate_guide(**test_input)
+        
+        if response and hasattr(response, 'usage'):
+            total_cost = track_api_cost(response, MODEL_NAME, None)
+        
+        if "error" in parsed_guide or not parsed_guide:
+            status = "❌ Failure"
+            error_message = str(parsed_guide.get("error", "Unknown failure"))
+
+        return {
+            "id": test_id,
+            "input": test_input,
+            "parsed_result": parsed_guide,
+            "error": error_message,
+            "cost": total_cost,
+            "status": status,
+        }
+    except Exception as e:
+        return {
+            "id": test_id,
+            "input": test_input,
+            "parsed_result": {},
+            "error": f"Exception: {str(e)}",
+            "cost": total_cost,
+            "status": "❌ Error"
+        }
+
+def main():
+    """테스트를 준비, 실행하고 보고서를 생성하는 메인 함수"""
+    print(f"총 {NUM_TESTS}개의 테스트를 {NUM_PROCESSES}개 프로세스로 병렬 실행합니다...")
+
+    test_inputs = []
+    for i in range(NUM_TESTS):
+        company = random.choice(example_companies)
+        job_title, jd = random.choice(list(example_jobs_jds.items()))
+        question_type, question_template = random.choice(list(example_questions.items()))
+        question = question_template.format(company_name=company, job_title=job_title)
+        experience = random.choice(experience_levels)
+        
+        test_input = {
+            "company_name": company,
+            "jd": jd,
+            "question": question,
+            "experience_level": experience
+        }
+        test_inputs.append((i + 1, test_input))
+
+    results = []
+    with multiprocessing.Pool(processes=NUM_PROCESSES) as pool:
+        with tqdm(total=NUM_TESTS, desc="가이드 생성 테스트") as pbar:
+            for result in pool.imap_unordered(run_test, test_inputs):
+                results.append(result)
+                pbar.update()
+    
+    results.sort(key=lambda x: x['id'])
+    print("모든 테스트가 완료되었습니다.")
+    
+    now = datetime.datetime.now()
+    report_filename = f"guide_generation_report_{now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.html"
+    
+    failure_count = sum(1 for r in results if "Success" not in r["status"])
+    total_cost = sum(r['cost'] for r in results)
+    failure_rate = (failure_count / NUM_TESTS) * 100 if NUM_TESTS > 0 else 0
+
+    html_template = """
+    <!DOCTYPE html><html lang="ko"><head><meta charset="UTF-8"><title>가이드 생성 테스트 보고서</title>
+    <style>body{{font-family:sans-serif;margin:20px;}} h1,h2{{text-align:center;}} .summary{{border:1px solid #ddd;padding:20px;margin-bottom:20px;}} table{{width:100%;border-collapse:collapse;}} th,td{{border:1px solid #ddd;padding:8px;text-align:left;vertical-align:top;}} th{{background-color:#f2f2f2;}} .status-success{{color:green;font-weight:bold;}} .status-failure{{color:red;font-weight:bold;}} pre{{white-space:pre-wrap;word-wrap:break-word;background-color:#f9f9f9;padding:10px;border:1px solid #ddd;}} .container{{max-width:1400px;margin:auto;}}</style>
+    </head><body><div class="container"><h1>가이드 생성 테스트 보고서</h1><div class="summary"><h2>요약</h2><p><strong>테스트 시간:</strong> {now}</p><p><strong>총 테스트 수:</strong> {total_tests}</p><p><strong>성공:</strong> {success_count}</p><p><strong>실패/에러:</strong> {failure_count}</p><p><strong>실패율:</strong> <span class="{status_class}">{failure_rate:.2f}%</span></p><p><strong>총 예상 비용:</strong> ${total_cost:.6f}</p></div>
+    <h2>상세 결과</h2><table><thead><tr><th>ID</th><th>입력 (Input)</th><th>파싱 결과 (Parsed)</th><th>에러</th><th>비용</th><th>상태</th></tr></thead><tbody>{table_rows}</tbody></table></div></body></html>
+    """
+
+    table_rows_html = ""
+    for res in results:
+        status_class = "status-success" if "Success" in res["status"] else "status-failure"
+        table_rows_html += f"""
+            <tr>
+                <td>{res['id']}</td>
+                <td><pre>{json.dumps(res['input'], indent=2, ensure_ascii=False)}</pre></td>
+                <td><pre>{json.dumps(res['parsed_result'], indent=2, ensure_ascii=False)}</pre></td>
+                <td><pre>{res['error']}</pre></td>
+                <td>${res['cost']:.6f}</td>
+                <td class="{status_class}">{res['status']}</td>
+            </tr>
+    """
+
+    final_html = html_template.format(
+        now=now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
+        total_tests=NUM_TESTS,
+        success_count=NUM_TESTS - failure_count,
+        failure_count=failure_count,
+        status_class="status-success" if failure_rate < 10 else "status-failure",
+        failure_rate=failure_rate,
+        total_cost=total_cost,
+        table_rows=table_rows_html
+    )
+
+    with open(report_filename, "w", encoding="utf-8") as f:
+        f.write(final_html)
+
+    print(f"'{report_filename}' 파일로 보고서가 저장되었습니다.")
+    print(f"총 예상 비용: ${total_cost:.6f}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

llm_functions.py

@@ -0,0 +1,88 @@
+from openai import OpenAI
+import yaml
+import os
+import json
+
+# 클라이언트 및 프롬프트 초기화
+client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
+
+try:
+    current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+    prompt_path = os.path.join(current_dir, 'prompt.yaml')
+    with open(prompt_path, "r", encoding='utf-8') as file:
+        prompts = yaml.safe_load(file)
+except Exception as e:
+    print(f"Warning: prompt.yaml 로드 실패. 기본 프롬프트를 사용합니다. 오류: {e}")
+    prompts = {
+        "Interviewer": "You are a job interviewer.",
+        "Student": "You are a job applicant.",
+        "CoverLetter": "Write a cover letter based on the conversation."
+    }
+
+def get_interviewer_response(example_info):
+    """
+    진행률(progress)을 포함한 면접관의 응답을 스트리밍으로 생성합니다.
+    """
+    # 프롬프트 포매팅에 필요한 모든 변수를 kwargs로 묶기
+    format_kwargs = {
+        **example_info
+    }
+    system_prompt = prompts.get("Interviewer", "").format(**format_kwargs)
+    
+    with open("system_prompt.txt", "w", encoding='utf-8') as f:
+        f.write(system_prompt)
+    conversation = [{"role": "system", "content": "You must generate the response in json format."}, {"role": "user", "content": system_prompt}]
+    # for role, content in messages:
+    #     conversation.append({"role": role, "content": content})
+        
+    response_stream = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-4.1",
+        messages=conversation,
+        stream=True
+    )
+    for chunk in response_stream:
+        yield chunk.choices[0].delta.content or ""
+
+def get_student_response(example_info):
+    """학생의 AI 답변을 스트리밍으로 생성합니다."""
+    system_prompt = prompts.get("Student", "").format(**example_info)
+    
+    conversation = [{"role": "system", "content": "You must generate the response in json format."}]
+    
+    with open("student_input.txt", "w", encoding='utf-8') as f:
+        f.write(system_prompt)
+    # for speaker, content in history:
+    #     conversation.append({"role": "user", "content": f"{speaker}: {content}"})
+    
+    conversation.append({"role": "user", "content": f"{system_prompt}"})
+
+    response_stream = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-4o",
+        messages=conversation,
+        stream=True
+    )
+    for chunk in response_stream:
+        yield chunk.choices[0].delta.content or ""
+
+def generate_cover_letter_response(question, conversation_history, example_info, flow, word_limit):
+    """
+    진행률을 포함하여 자기소개서 답변을 스트리밍으로 생성합니다.
+    """
+    conversation_text = "\n".join([f"{speaker}: {content}" for speaker, content in conversation_history])
+    
+    # 진행률 표시를 요청하는 프롬프트
+    prompt = prompts.get("CoverLetter", "").format(
+        conversation=conversation_text,
+        question=question,
+        flow=flow,
+        word_limit=word_limit,
+        **example_info
+    )
+    
+    response_stream = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-4o",
+        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+        stream=True
+    )
+    for chunk in response_stream:
+        yield chunk.choices[0].delta.content or ""