/* AI Assistant — 앱 내 양방향 AI (모바일 바텀시트 / 데스크탑 사이드패널) · 현재 분석(브랜드·페르소나·SA 전략·인지도)을 컨텍스트로 주입 → "사용자 인텔리전스화" · 호출 경로: window.claude.complete (이 환경/공유 아티팩트) → 없으면 DataLab 프록시 fn='claude' → 없으면 안내 · 데이터 원칙 주입: tier A/B/C·거짓 정밀 금지·추정/실측 구분을 시스템 컨텍스트로 → 정직한 답변 · 대화 localStorage 영속. iOS: 입력 16px(자동 줌 방지)·safe-area. */ const { useState: useAIState, useRef: useAIRef, useEffect: useAIEffect } = React; const AI_STORE = 'gfa-ai-chat'; const AI_SYSTEM = [ '너는 네이버 GFA(성과형 디스플레이)·SA(검색광고) 통합 광고 전략 어시스턴트다.', '이 앱(GFA 페르소나 매트릭스)의 분석 결과를 근거로, 미디어플래너에게 실무적이고 간결한 한국어 조언을 한다.', '원칙(반드시 준수): ①측정값은 실측(tier A), 표본은 참고 렌즈(tier C), 카테고리 추정은 tier B로 구분해 말한다.', '②거짓 정밀 금지 — 추정을 측정처럼 단정하지 말고 불확실성을 밝힌다. ③관심사/구매의도 비중은 고정 정답이 아니라 퍼널·브랜드핏·예산을 매핑한 추천값+신뢰구간으로 다룬다.', '④저인지(신규) 브랜드는 SA로 모수를 쌓아 GFA 맞춤타겟으로 잇는 선순환(시장개척자) 관점으로 제안한다.', '답변은 길지 않게, 불릿/짧은 문단으로. 숫자는 앱 컨텍스트에 있는 값만 인용하고 없으면 "추정"이라고 표시한다.', ].join(' '); function gfaContextText() { const c = window.__gfaContext; if (!c) return '현재 분석 컨텍스트 없음(사용자가 아직 분석을 실행하지 않음).'; const lines = ['[현재 분석 컨텍스트]', '브랜드/시드: ' + (c.label || '-')]; if (c.archetype) lines.push('아키타입: ' + c.archetype); if (c.awareness) lines.push('브랜드 인지도: ' + c.awareness + (c.awareness === '저인지' ? ' (시장개척자 전략)' : '')); if (c.measured != null) lines.push('실측 적재: ' + (c.measured ? 'tier A 있음' : '없음(추정/표본 기반)')); if (c.confidence != null) lines.push('분석 신뢰도: ' + c.confidence + '점'); if (c.personas && c.personas.length) { lines.push('페르소나(' + c.personas.length + '): ' + c.personas.map(p => `${p.name}[${p.tier}] 도달~${p.reach} 전환적합 ${p.fit}`).join(' / ')); } if (c.chosen) lines.push('현재 선택 페르소나: ' + c.chosen); if (c.sa) lines.push('SA: 의도분포 ' + c.sa); return lines.join('\n'); } async function askAI(history) { const msgs = [ { role: 'user', content: AI_SYSTEM + '\n\n' + gfaContextText() + '\n\n위 컨텍스트를 토대로 아래 대화에 답하라.' }, ...history.map(m => ({ role: m.role === 'ai' ? 'assistant' : 'user', content: m.text })), ]; // 1) 환경/아티팩트 내장 헬퍼 if (window.claude && typeof window.claude.complete === 'function') { return await window.claude.complete({ messages: msgs }); } // 2) 배포 환경: Apps Script 프록시 fn=claude (Script Properties에 키) if (window.DataLab && window.DATALAB_CONFIG && window.DATALAB_CONFIG.useReal && window.DATALAB_CONFIG.proxyUrl) { try { const url = window.DATALAB_CONFIG.proxyUrl + '?fn=claude&p=' + encodeURIComponent(JSON.stringify({ messages: msgs })); const r = await fetch(url); const j = await r.json(); if (j && (j.text || j.completion)) return j.text || j.completion; throw new Error('proxy claude 응답 형식 오류'); } catch (e) { throw new Error('프록시 AI 호출 실패: ' + (e.message || e)); } } throw new Error('NO_AI'); } function AIAssistant() { const [open, setOpen] = useAIState(false); const [msgs, setMsgs] = useAIState(() => { try { return JSON.parse(localStorage.getItem(AI_STORE)) || []; } catch (e) { return []; } }); const [draft, setDraft] = useAIState(''); const [busy, setBusy] = useAIState(false); const [err, setErr] = useAIState(''); const scrollRef = useAIRef(null); useAIEffect(() => { try { localStorage.setItem(AI_STORE, JSON.stringify(msgs.slice(-40))); } catch (e) {} if (scrollRef.current) scrollRef.current.scrollTop = scrollRef.current.scrollHeight; }, [msgs, open]); async function send(text) { const t = (text != null ? text : draft).trim(); if (!t || busy) return; setDraft(''); setErr(''); const next = [...msgs, { role: 'user', text: t }]; setMsgs(next); setBusy(true); try { const reply = await askAI(next); setMsgs(m => [...m, { role: 'ai', text: (reply || '').trim() || '(빈 응답)' }]); } catch (e) { if ((e.message || '') === 'NO_AI') { setErr('AI 미연결 — 이 환경에선 내장 AI가 활성이고, 배포 사이트에선 데이터랩 프록시에 fn=claude(Claude 키)를 추가하면 됩니다.'); } else setErr(e.message || String(e)); } setBusy(false); } const QUICK = [ '이 페르소나를 한 줄로 요약해줘', 'GFA·SA 통합 집행 전략을 제안해줘', '저예산이면 어디부터 써야 해?', '상품명 SEO 관점에서 조언해줘', ]; return ( <>
GFA 어시스턴트 {(window.__gfaContext && window.__gfaContext.label) || '분석 전'}
{msgs.length === 0 && (
무엇이든 물어보세요. 현재 분석한 브랜드·페르소나·SA 전략을 근거로 답합니다.
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