.

commonly-asked-question/.gradio/certificate.pem

@@ -0,0 +1,31 @@
+-----BEGIN CERTIFICATE-----
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+TzELMAkGA1UEBhMCVVMxKTAnBgNVBAoTIEludGVybmV0IFNlY3VyaXR5IFJlc2Vh
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+-----END CERTIFICATE-----

commonly-asked-question/eval.json

@@ -0,0 +1,93 @@
+{
+  "sample_question_generation_eval": {
+    "task_definition": {
+      "description": "Based on the user's input (company, job, experience level) and a predefined list of common interview questions, select and refine 3 sample questions that are most relevant to the user's situation.",
+      "input": {
+        "job_title": "string",
+        "company_name": "string",
+        "experience_level": "신입 | 경력 | 인턴 | 기타",
+        "common_questions": ["string", "..."]
+      },
+      "output": {
+        "sample_questions": ["string", "string", "string"]
+      }
+    },
+    "examples": [
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "백엔드 개발",
+          "company_name": "토스 (비바리퍼블리카)",
+          "experience_level": "신입",
+          "common_questions": ["자기소개를 해보세요", "지원 동기가 무엇인가요", "가장 도전적인 경험은 무엇인가요", "입사 후 포부는 무엇인가요"]
+        },
+        "output": {
+          "sample_questions": [
+            "수많은 핀테크 기업 중 왜 '토스'에 지원하셨나요?",
+            "개발자로서 가장 크게 성장했던 기술적 도전 경험은 무엇인가요?",
+            "본인이 토스의 기술 문화(자율과 책임, 높은 동료 신뢰 등)와 잘 맞는다고 생각하는 이유를 경험을 바탕으로 소개해 주세요."
+          ]
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "식품마케팅",
+          "company_name": "CJ제일제당",
+          "experience_level": "경력",
+          "common_questions": ["자기소개를 해보세요", "지원 동기가 무엇인가요", "본인의 강점은 무엇인가요", "성공 경험을 말해주세요"]
+        },
+        "output": {
+          "sample_questions": [
+            "CJ제일제당의 여러 브랜드 중 특별히 기여하고 싶은 브랜드와 그 이유는 무엇인가요?",
+            "성공적으로 이끌었던 마케팅 캠페인 중, 본인의 역할과 성과를 구체적으로 설명해주세요.",
+            "최근 식품업계 트렌드(HMR, 헬시플레저 등)와 연관지어 입사 후 어떤 마케팅을 펼치고 싶으신가요?"
+          ]
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "A&R",
+          "company_name": "하이브",
+          "experience_level": "인턴",
+          "common_questions": ["지원 동기가 무엇인가요", "성격의 장단점을 말해주세요", "입사 후 포부는 무엇인가요", "마지막으로 하고 싶은 말은?"]
+        },
+        "output": {
+          "sample_questions": [
+            "하이브의 음악/아티스트가 본인에게 어떤 의미인지, 그리고 A&R 직무에 왜 지원했는지 연결지어 설명해주세요.",
+            "A&R 직무에 필요한 역량 중 본인이 가장 자신 있는 것과 보완하고 싶은 점은 무엇인가요?",
+            "인턴으로서 하이브에서 가장 배우고 싶은 점은 무엇이며, 어떻게 팀에 기여하고 싶나요?"
+          ]
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "경영기획",
+          "company_name": "현대건설",
+          "experience_level": "신입",
+          "common_questions": ["지원 동기가 무엇인가요", "성장 과정을 말해주세요", "가장 힘들었던 경험은 무엇인가요", "존경하는 인물은 누구인가요"]
+        },
+        "output": {
+          "sample_questions": [
+            "건설 산업의 특성을 고려하여 현대건설에 지원한 동기를 말씀해주세요.",
+            "팀 프로젝트에서 갈등을 해결하거나 어려운 목표를 달성했던 경험이 있다면 구체적으로 설명해주세요.",
+            "경영기획 직무 담당자로서 현대건설의 미래 성장에 어떻게 기여하고 싶으신가요?"
+          ]
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "해외영업",
+          "company_name": "삼성전자",
+          "experience_level": "경력",
+          "common_questions": ["경력 위주로 자기소개를 해보세요", "이직 사유가 무엇인가요", "성공 경험을 말해주세요", "실패 경험을 말해주세요"]
+        },
+        "output": {
+          "sample_questions": [
+            "가장 성공적이었던 해외 수주/영업 경험과 그 과정에서 본인의 핵심적인 역할은 무엇이었나요?",
+            "삼성전자의 반도체/가전 사업부 중 본인의 전문성을 가장 잘 발휘할 수 있는 분야는 어디라고 생각하며, 그 이유는 무엇입니까?",
+            "해외 고객과의 문화적 차이나 어려운 협상 상황을 극복했던 사례가 있다면 말씀해주세요."
+          ]
+        }
+      }
+    ]
+  }
+}

commonly-asked-question/llm_functions.py

@@ -0,0 +1,251 @@
+import os
+import json
+import re
+import yaml
+from openai import OpenAI
+
+# OpenAI 클라이언트 초기화
+client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
+
+# 프롬프트 템플릿 로드
+import os
+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 f:
+    prompt_data = yaml.safe_load(f)
+    prompt_template = prompt_data['prompt']
+
+def parse_prediction(content):
+    """
+    AI 응답에서 JSON 형식의 면접 질문을 파싱하는 함수
+    """
+    try:
+        print(f"파싱할 컨텐츠 길이: {len(content)}")
+        print(f"파싱할 컨텐츠 첫 200자: {repr(content[:200])}")
+        
+        # 텍스트 전처리 - 불필요한 공백과 특수문자 제거
+        cleaned_content = content.strip()
+        
+        # 1. JSON 코드 블록 찾기 (```json ... ``` 형식)
+        json_patterns = [
+            r'```json\s*(\{.*?\})\s*```',
+            r'```\s*(\{.*?\})\s*```',
+            r'```json\s*(.*?)\s*```',
+            r'```\s*(.*?)\s*```'
+        ]
+        
+        for pattern in json_patterns:
+            json_match = re.search(pattern, cleaned_content, re.DOTALL)
+            if json_match:
+                json_str = json_match.group(1).strip()
+                print(f"JSON 블록 발견: {repr(json_str[:100])}")
+                
+                # JSON 문자열 정리
+                json_str = re.sub(r'\n\s*', ' ', json_str)  # 줄바꿈과 공백 정리
+                json_str = re.sub(r',\s*}', '}', json_str)  # 마지막 콤마 제거
+                json_str = re.sub(r',\s*]', ']', json_str)  # 배열 마지막 콤마 제거
+                
+                try:
+                    parsed_json = json.loads(json_str)
+                    if 'sample_questions' in parsed_json:
+                        return parsed_json['sample_questions']
+                except json.JSONDecodeError as e:
+                    print(f"JSON 블록 파싱 실패: {e}")
+                    print(f"실패한 JSON: {repr(json_str)}")
+        
+        # 2. 중괄호로 둘러싸인 전체 JSON 찾기
+        brace_patterns = [
+            r'\{[^{}]*"sample_questions"[^{}]*\[[^\]]*\][^{}]*\}',
+            r'\{.*?"sample_questions".*?\[.*?\].*?\}'
+        ]
+        
+        for pattern in brace_patterns:
+            brace_match = re.search(pattern, cleaned_content, re.DOTALL)
+            if brace_match:
+                json_str = brace_match.group(0).strip()
+                print(f"중괄호 JSON 발견: {repr(json_str[:100])}")
+                
+                # JSON 문자열 정리
+                json_str = re.sub(r'\n\s*', ' ', json_str)
+                json_str = re.sub(r',\s*}', '}', json_str)
+                json_str = re.sub(r',\s*]', ']', json_str)
+                
+                try:
+                    parsed_json = json.loads(json_str)
+                    if 'sample_questions' in parsed_json:
+                        return parsed_json['sample_questions']
+                except json.JSONDecodeError as e:
+                    print(f"중괄호 JSON 파싱 실패: {e}")
+        
+        # 3. sample_questions 배열만 직접 찾기
+        array_patterns = [
+            r'"sample_questions"\s*:\s*\[(.*?)\]',
+            r'sample_questions\s*:\s*\[(.*?)\]'
+        ]
+        
+        for pattern in array_patterns:
+            array_match = re.search(pattern, cleaned_content, re.DOTALL)
+            if array_match:
+                array_content = array_match.group(1).strip()
+                print(f"배열 내용 발견: {repr(array_content[:100])}")
+                
+                # 배열 내용에서 문자열 추출
+                questions = []
+                # 따옴표로 둘러싸인 문자열들 찾기
+                question_matches = re.findall(r'"([^"]+)"', array_content)
+                for q in question_matches:
+                    if len(q.strip()) > 10:  # 의미있는 길이의 질문만
+                        questions.append(q.strip())
+                
+                if questions:
+                    return questions
+        
+        # 4. 전체 텍스트를 JSON으로 파싱 시도
+        try:
+            # 코드 블록 마커 제거
+            if cleaned_content.startswith('```'):
+                lines = cleaned_content.split('\n')
+                start_idx = 1 if lines[0].startswith('```') else 0
+                end_idx = len(lines)
+                for i in range(len(lines)-1, -1, -1):
+                    if lines[i].strip() == '```':
+                        end_idx = i
+                        break
+                cleaned_content = '\n'.join(lines[start_idx:end_idx])
+            
+            cleaned_content = cleaned_content.strip()
+            parsed_json = json.loads(cleaned_content)
+            if 'sample_questions' in parsed_json:
+                return parsed_json['sample_questions']
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            print(f"전체 JSON 파싱 실패: {e}")
+        
+        # 5. 최후의 수단: 패턴 매칭으로 질문 추출
+        print("패턴 매칭으로 질문 추출 시도")
+        questions = []
+        
+        # 다양한 패턴으로 질문 찾기
+        patterns = [
+            r'"([^"]{20,}[?])"',  # 따옴표 안의 물음표로 끝나는 긴 문장
+            r'"([^"]{20,})"',     # 따옴표 안의 긴 문장
+            r'[1-9]\.\s*([^"\n]{20,}[?])',  # 번호. 질문 형태
+            r'[1-9]\.\s*([^"\n]{20,})',     # 번호. 문장 형태
+        ]
+        
+        for pattern in patterns:
+            matches = re.findall(pattern, cleaned_content)
+            for match in matches:
+                question = match.strip()
+                if len(question) > 15 and question not in questions:
+                    questions.append(question)
+                    if len(questions) >= 5:  # 최대 5개
+                        break
+            if questions:
+                break
+        
+        return questions[:5] if questions else []
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"JSON 파싱 전체 오류: {e}")
+        print(f"파싱 실패한 컨텐츠: {repr(content)}")
+        return []
+
+def generate_interview_questions(company_name, job_title, experience_level, selected_questions, num_questions=3):
+    """
+    OpenAI API를 사용하여 맞춤형 면접 질문을 생성하는 함수
+    """
+    # try:
+    if True:
+        if not company_name or not job_title or not experience_level or not selected_questions:
+            return "모든 필드를 입력해주세요.", []
+        
+        # 선택된 질문들을 리스트로 변환
+        if isinstance(selected_questions, str):
+            common_questions = [q.strip() for q in selected_questions.split(',')]
+        else:
+            common_questions = selected_questions
+        
+        # 프롬프트 생성
+        prompt = prompt_template.format(
+            company_name=company_name,
+            job_title=job_title,
+            experience_level=experience_level,
+            common_questions=common_questions,
+            num_questions=num_questions
+        )
+        
+        print(prompt)
+        # OpenAI Responses API 호출 (Web Search Preview 사용)
+        response = client.responses.create(
+            model="gpt-4o",
+            tools=[{
+                "type": "web_search_preview",
+                "search_context_size": "high",
+            }],
+            input=f"당신은 면접 질문 생성 전문가입니다. 웹 검색을 통해 최신 기업 정보와 채용 동향을 확인하고 주어진 조건에 맞는 구체적이고 실용적인 면접 질문을 생성해주세요.\n\n{prompt}"
+        )
+        
+        content = response.output_text
+        print(f"=== AI 응답 원본 ===")
+        print(content)
+        print(f"=== 전체 응답 객체 ===")
+        print(response)
+        
+        # 웹 검색 참고 링크 출력
+        if hasattr(response, 'web_search_results') and response.web_search_results:
+            print(f"=== 참고한 웹 검색 링크 ===")
+            for i, result in enumerate(response.web_search_results, 1):
+                if hasattr(result, 'url'):
+                    print(f"{i}. {result.url}")
+                elif hasattr(result, 'link'):
+                    print(f"{i}. {result.link}")
+        
+        print(f"=== AI 응답 끝 ===")
+        questions = parse_prediction(content)
+        
+        if not questions:
+            return "질문 생성에 실패했습니다. 다시 시도해주세요.", []
+        
+        # 결과 포맷팅
+        result = f"""## 🎯 {company_name} - {job_title} 맞춤형 면접 질문
+
+### 📋 **생성된 질문들**
+
+"""
+        for i, question in enumerate(questions, 1):
+            result += f"**{i}.** {question}\n\n"
+        
+        result += f"""
+---
+**📝 입력 정보:**
+- 회사: {company_name}
+- 직무: {job_title}  
+- 경력: {experience_level}
+- 생성된 질문 수: {len(questions)}개 (요청: {num_questions}개)
+- 참고 질문 수: {len(common_questions)}개
+
+*본 질문들은 AI가 생성한 것으로, 실제 면접과 다를 수 있습니다.*
+"""
+        
+        return result, questions
+        
+#     except Exception as e:
+#         error_msg = f"""## ❌ 오류 발생
+
+# 질문 생성 중 오류가 발생했습니다.
+
+# **오류 내용:** {str(e)}
+
+# 다시 시도해주세요.
+# """
+#         return error_msg, []
+
+if __name__ == "__main__":
+    company_name = "토스"
+    job_title = "백엔드 개발"
+    experience_level = "신입"
+    selected_questions = "자기소개를 해보세요, 지원 동기가 무엇인가요, 가장 도전적인 경험은 무엇인가요, 입사 후 포부는 무엇인가요"
+    num_questions = 3
+    result, questions = generate_interview_questions(company_name, job_title, experience_level, selected_questions, num_questions)
+    print(result)
+    print(questions)

commonly-asked-question/main.py

@@ -0,0 +1,351 @@
+import gradio as gr
+from llm_functions import generate_interview_questions
+
+# LLM 관련 함수들은 llm_functions.py로 이동됨
+
+# 예제 데이터
+example_companies = ["삼성전자", "토스", "카카오", "네이버", "LG전자", "현대자동차", "CJ제일제당", "하이브", "쿠팡", "배달의민족"]
+example_jobs = ["백엔드 개발", "프론트엔드 개발", "데이터 사이언티스트", "마케팅", "영업", "기획", "디자인", "HR", "재무", "A&R"]
+experience_levels = ["신입", "경력", "인턴", "기타"]
+common_questions_list = [
+    "자기소개를 해보세요",
+    "지원 동기가 무엇인가요",
+    "본인의 강점은 무엇인가요",
+    "가장 도전적인 경험은 무엇인가요",
+    "성공 경험을 말해주세요",
+    "실패 경험을 말해주세요",
+    "입사 후 포부는 무엇인가요",
+    "성격의 장단점을 말해주세요",
+    "존경하는 인물은 누구인가요",
+    "마지막으로 하고 싶은 말은?"
+]
+
+# generate_interview_questions 함수는 llm_functions.py로 이동됨
+
+def create_question_cards(questions):
+    """
+    생성된 질문들을 카드 형태로 표시하는 HTML 생성
+    """
+    if not questions:
+        return "<div style='text-align: center; color: #6B7280; padding: 20px;'>질문을 생성해주세요</div>"
+    
+    cards_html = "<div style='display: flex; flex-direction: column; gap: 15px;'>"
+    
+    colors = ["#EBF8FF", "#ECFDF5", "#FEF2F2", "#F5F3FF", "#FFF7ED"]
+    border_colors = ["#1E40AF", "#059669", "#DC2626", "#7C3AED", "#EA580C"]
+    
+    for i, question in enumerate(questions):
+        color = colors[i % len(colors)]
+        border_color = border_colors[i % len(border_colors)]
+        
+        cards_html += f"""
+        <div style="
+            background-color: {color};
+            border: 2px solid {border_color};
+            border-radius: 12px;
+            padding: 20px;
+            box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.1);
+        ">
+            <div style="
+                font-weight: bold; 
+                color: {border_color}; 
+                font-size: 16px;
+                margin-bottom: 10px;
+            ">질문 {i+1}</div>
+            <div style="
+                color: #374151; 
+                font-size: 15px; 
+                line-height: 1.5;
+            ">{question}</div>
+        </div>
+        """
+    
+    cards_html += "</div>"
+    return cards_html
+
+def process_question_generation(company_name, job_title, experience_level, selected_questions, num_questions):
+    """
+    질문 생성 결과를 처리하고 UI에 표시할 형태로 변환하는 함수
+    """
+    try:
+        content, questions = generate_interview_questions(company_name, job_title, experience_level, selected_questions, num_questions)
+        question_cards = create_question_cards(questions)
+        return content, question_cards
+    except Exception as e:
+        error_content = f"""## ❌ 오류 발생
+
+질문 생성 중 오류가 발생했습니다.
+
+**오류 내용:** {str(e)}
+
+다시 시도해주세요.
+"""
+        error_cards = create_question_cards([])
+        return error_content, error_cards
+
+# 전역 상태 관리
+class AppState:
+    def __init__(self):
+        self.companies = ["토스", "네이버", "카카오", "삼성전자", "LG전자", "현대자동차", "SK하이닉스", "CJ제일제당", "하이브", "현대건설"]
+        self.jobs = ["백엔드 개발자", "프론트엔드 개발자", "데이터 사이언티스트", "마케팅", "영업", "기획", "디자이너", "A&R", "해외영업", "사업기획"]
+        self.questions = common_questions_list.copy()
+
+app_state = AppState()
+
+# 더 이상 사용하지 않는 함수들 제거됨
+
+def add_company(new_company):
+    """새 회사 추가"""
+    if new_company and new_company.strip() and new_company.strip() not in app_state.companies:
+        app_state.companies.append(new_company.strip())
+        return gr.Dropdown.update(choices=app_state.companies), ""
+    return gr.Dropdown.update(), ""
+
+def add_job(new_job):
+    """새 직무 추가"""
+    if new_job and new_job.strip() and new_job.strip() not in app_state.jobs:
+        app_state.jobs.append(new_job.strip())
+        return gr.Dropdown.update(choices=app_state.jobs), ""
+    return gr.Dropdown.update(), ""
+
+def add_question(new_question):
+    """새 일반 질문 추가"""
+    if new_question and new_question.strip() and new_question.strip() not in app_state.questions:
+        app_state.questions.append(new_question.strip())
+    return gr.CheckboxGroup.update(choices=app_state.questions), ""
+
+def create_interface():
+    """
+    Gradio 인터페이스 생성
+    """
+    with gr.Blocks(
+        title="🎯 AI 면접 질문 생성기",
+        theme=gr.themes.Soft(),
+        css="""
+        .main-header {
+            text-align: center;
+            padding: 20px;
+            background: linear-gradient(90deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+            color: white;
+            border-radius: 10px;
+            margin-bottom: 20px;
+        }
+        .input-section {
+            background-color: #f8f9fa;
+            padding: 20px;
+            border-radius: 8px;
+            margin: 10px 0;
+        }
+        .example-section {
+            background-color: #f0f9ff;
+            padding: 15px;
+            border-radius: 8px;
+            margin: 10px 0;
+        }
+        """
+    ) as demo:
+        
+        # 헤더
+        gr.HTML("""
+        <div class="main-header">
+            <h1>🎯 AI 면접 질문 생성기</h1>
+            <p>회사와 직무에 맞춤형 면접 질문을 AI가 생성해드립니다</p>
+        </div>
+        """)
+        
+        # 설명
+        gr.Markdown("""
+        ### 🚀 **사용 방법**
+        1. **회사명**: 지원하고자 하는 회사를 입력하세요
+        2. **직무**: 지원 직무를 입력하세요  
+        3. **경력 수준**: 본인의 경력 수준을 선택하세요
+        4. **일반 질문**: 참고할 일반적인 면접 질문들을 선택하세요
+        5. **생성**: '질문 생성' 버튼을 클릭하여 맞춤형 질문을 받아보세요
+        
+        ✨ **특징**: 회사의 특성, 직무 요구사항, 경력 수준을 모두 고려한 구체적이고 현실적인 질문을 생성합니다.
+        """)
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=2):
+                # 입력 섹션
+                gr.HTML('<div class="input-section">')
+                gr.Markdown("### 📝 **기본 정보 입력**")
+                
+                with gr.Row():
+                    company_input = gr.Textbox(
+                        label="🏢 회사명",
+                        placeholder="예: 삼성전자, 토스, 카카오 등",
+                        value="",
+                        scale=2,
+                        elem_id="company_input"
+                    )
+                    
+                    job_input = gr.Textbox(
+                        label="💼 직무",
+                        placeholder="예: 백엔드 개발, 마케팅, 기획 등",
+                        value="",
+                        scale=2,
+                        elem_id="job_input"
+                    )
+                
+                with gr.Row():
+                    experience_input = gr.Dropdown(
+                        label="📊 경력 수준",
+                        choices=experience_levels,
+                        value="신입",
+                        interactive=True,
+                        scale=2
+                    )
+                    
+                    num_questions_input = gr.Dropdown(
+                        label="🔢 질문 개수",
+                        choices=[1, 2, 3, 4, 5],
+                        value=3,
+                        interactive=True,
+                        scale=1
+                    )
+                
+                common_questions_input = gr.CheckboxGroup(
+                    label="📋 참고할 일반 면접 질문 (3-5개 선택 권장)",
+                    choices=common_questions_list,
+                    value=common_questions_list[:4],
+                    interactive=True
+                )
+                
+                generate_btn = gr.Button(
+                    "🎯 맞춤형 질문 생성", 
+                    variant="primary", 
+                    size="lg"
+                )
+                gr.HTML('</div>')
+                
+            with gr.Column(scale=1):
+                # 예제 및 가이드
+                gr.HTML('<div class="example-section">')
+                
+                # 사용자 정의 회사 추가
+                gr.Markdown("### 🏢 **회사 관리**")
+                with gr.Row():
+                    new_company_input = gr.Textbox(
+                        label="새 회사 추가",
+                        placeholder="회사명 입력",
+                        scale=2
+                    )
+                    add_company_btn = gr.Button("추가", size="sm", scale=1)
+                
+                # 예제 회사 드롭다운
+                company_dropdown = gr.Dropdown(
+                    label="예제 회사 선택",
+                    choices=app_state.companies,
+                    value=None,
+                    interactive=True
+                )
+                
+                # 사용자 정의 직무 추가
+                gr.Markdown("### 💼 **직무 관리**")
+                with gr.Row():
+                    new_job_input = gr.Textbox(
+                        label="새 직무 추가",
+                        placeholder="직무명 입력",
+                        scale=2
+                    )
+                    add_job_btn = gr.Button("추가", size="sm", scale=1)
+                
+                # 예제 직무 드롭다운
+                job_dropdown = gr.Dropdown(
+                    label="예제 직무 선택",
+                    choices=app_state.jobs,
+                    value=None,
+                    interactive=True
+                )
+                
+                # 사용자 정의 일반 질문 추가
+                gr.Markdown("### 📋 **일반 질문 관리**")
+                with gr.Row():
+                    new_question_input = gr.Textbox(
+                        label="새 일반 질문 추가",
+                        placeholder="질문 내용 입력",
+                        scale=2
+                    )
+                    add_question_btn = gr.Button("추가", size="sm", scale=1)
+                
+                gr.HTML('</div>')
+        
+        # 결과 출력 섹션
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=2):
+                gr.Markdown("### 📋 **생성 결과**")
+                result_output = gr.Markdown(
+                    value="기본 정보를 입력하고 '맞춤형 질문 생성' 버튼을 클릭하세요.",
+                    elem_classes=["result-output"]
+                )
+            
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.Markdown("### 🎯 **질문 카드**")
+                question_cards = gr.HTML(
+                    value="<div style='text-align: center; color: #6B7280; padding: 20px;'>질문을 생성해주세요</div>",
+                    elem_classes=["question-cards"]
+                )
+        
+        # 이벤트 핸들러 연결
+        add_company_btn.click(
+            fn=add_company,
+            inputs=[new_company_input],
+            outputs=[company_dropdown, new_company_input]
+        )
+        
+        add_job_btn.click(
+            fn=add_job,
+            inputs=[new_job_input],
+            outputs=[job_dropdown, new_job_input]
+        )
+        
+        add_question_btn.click(
+            fn=add_question,
+            inputs=[new_question_input],
+            outputs=[common_questions_input, new_question_input]
+        )
+        
+        # 드롭다운 선택 시 입력 필드에 자동 입력
+        company_dropdown.change(
+            fn=lambda x: x if x else "",
+            inputs=[company_dropdown],
+            outputs=[company_input]
+        )
+        
+        job_dropdown.change(
+            fn=lambda x: x if x else "",
+            inputs=[job_dropdown],
+            outputs=[job_input]
+        )
+        
+        # 생성 버튼 클릭 이벤트
+        generate_btn.click(
+            fn=process_question_generation,
+            inputs=[company_input, job_input, experience_input, common_questions_input, num_questions_input],
+            outputs=[result_output, question_cards],
+            api_name="generate_questions"
+        )
+        
+        # 푸터
+        gr.Markdown("""
+        ---
+        **💡 생성된 질문 활용 팁**:
+        - 각 질문에 대해 STAR(Situation, Task, Action, Result) 기법으로 답변을 준비해보세요
+        - 회사와 직무에 대한 사전 조사를 바탕으로 구체적인 사례를 준비하세요
+        - 생성된 질문을 바탕으로 추가 질문들도 예상해보세요
+        
+        🤖 **Powered by**: OpenAI GPT-4o with Web Search
+        """)
+    
+    return demo
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Gradio 앱 실행
+    demo = create_interface()
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        # server_port=7864,
+        share=True,
+        show_error=True
+    )

commonly-asked-question/prompt.yaml

@@ -0,0 +1,43 @@
+prompt: |
+  당신은 사용자의 상황에 맞춰 면접 예상 질문을 생성해주는 전문 AI 컨설턴트입니다.
+  사용자가 제공하는 [입력 정보]와 [일반적인 면접 질문 리스트]를 바탕으로, 해당 기업과 직무, 경력 수준에 가장 적합한 맞춤형 면접 질문을 생성해야 합니다.
+
+  ### 지침
+  1. **웹 검색 활용:** 회사명을 검색하여 최신 기업 정보, 사업 현황, 채용 동향, 면접 후기, 기업 문화 등을 확인합니다.
+  2. **상황 반영:** 검색된 기업의 특성(업종, 문화, 최근 이슈 등)과 직무의 핵심 역량, 경력 수준(신입/경력/인턴)을 모두 고려하여 질문을 생성합니다.
+  3. **질문 구체화:** "지원 동기"와 같이 너무 일반적인 질문은 피하고, 검색된 정보를 활용하여 훨씬 더 구체적이고 깊이 있는 질문으로 만들어야 합니다.
+  4. **다양한 측면 평가:** 생성된 질문들은 지원자의 직무 역량, 컬처핏(조직 적합성), 성장 가능성 등 다양한 측면을 종합적으로 평가할 수 있도록 구성합니다.
+  5. **창의적이지만 현실적인 질문:** 너무 황당하거나 현실과 동떨어진 질문이 아닌, 실제 면접에서 나올 법한 현실적인 질문을 생성합니다.
+
+  ### 입력 정보
+  - **회사명:** {company_name}
+  - **직무:** {job_title}
+  - **경력 수준:** {experience_level}
+  - **일반적인 면접 질문 리스트:** {common_questions}
+
+  ### 출력 형식
+  - 반드시 {num_questions}개의 질문을 생성해야 합니다.
+  - 각 질문은 JSON 형식의 `sample_questions` 배열에 포함되어야 합니다.
+  - 반드시 아래 예시와 정확히 같은 JSON 형식으로만 응답하세요.
+  - 다른 텍스트, 설명, 주석은 절대 포함하지 마세요.
+  - JSON 형식이 올바른지 확인하세요 (콤마, 따옴표, 중괄호 등).
+
+  ### 예시
+  [입력]
+  - 회사명: 토스 (비바리퍼블리카)
+  - 직무: 백엔드 개발
+  - 경력 수준: 신입
+  - 일반적인 면접 질문 리스트: ["자기소개를 해보세요", "지원 동기가 무엇인가요", "가장 도전적인 경험은 무엇인가요", "입사 후 포부는 무엇인가요"]
+
+  [출력]
+  ```json
+  {{
+    "sample_questions": [
+      "수많은 핀테크 기업 중 왜 '토스'에 지원하셨나요?",
+      "개발자로서 가장 크게 성장했던 기술적 도전 경험은 무엇인가요?",
+      "본인이 토스의 기술 문화(자율과 책임, 높은 동료 신뢰 등)와 잘 맞는다고 생각하는 이유를 경험을 바탕으로 소개해 주세요."
+    ]
+  }}
+  ```
+
+  이제 다음 입력에 대한 맞춤형 면접 질문을 위 JSON 형식으로만 생성해주세요. 다른 텍스트는 포함하지 마세요.

company-size-classification/.gradio/certificate.pem

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

company-size-classification/eval.json

@@ -0,0 +1,48 @@
+{
+    "company_size_classification": {
+        "enum": [
+            "대기업",
+            "중견기업",
+            "중소기업",
+            "스타트업",
+            "외국계기업",
+            "공공기관 및 공기업",
+            "비영리단체 및 협회재단",
+            "금융업"
+        ]
+    },
+  "examples": [
+    {
+      "input": "삼성전자",
+      "output": "대기업"
+    },
+    {
+      "input": "LG전자",
+      "output": "대기업"
+    },
+    {
+      "input": "카카오",
+      "output": "중견기업"
+    },
+    {
+      "input": "쿠팡",
+      "output": "스타트업"
+    },
+    {
+      "input": "JP모건",
+      "output": "외국계기업"
+    },
+    {
+      "input": "서울시청",
+      "output": "공공기관 및 공기업"
+    },
+    {
+      "input": "한국레드크로스",
+      "output": "비영리단체 및 협회재단"
+    },
+    {
+      "input": "신한은행",
+      "output": "금융업"
+    }
+  ]
+}

company-size-classification/llm_functions.py

@@ -0,0 +1,110 @@
+import openai
+import yaml
+import re
+
+# OpenAI client 초기화
+client = openai.OpenAI()
+
+# 프롬프트 템플릿 로드
+import os
+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 f:
+    prompt_data = yaml.safe_load(f)
+    prompt_template = prompt_data['prompt']
+
+
+def parse_prediction(content):
+    """
+    AI 응답에서 기업 규모 카테고리를 파싱하는 함수
+    """
+    predicted_category = "분류 불가"
+    
+    # 첫 번째 방법: ```<기업규모>``` 형식에서 파싱
+    category_match = re.search(r'```<([^>]+)>```', content)
+    if category_match:
+        predicted_category = category_match.group(1)
+    else:
+        # 백업: 기존 방식으로 카테고리 찾기
+        categories = ["대기업", "중견기업", "중소기업", "스타트업", "외국계기업", "공공기관 및 공기업", "비영리단체 및 협회재단", "금융업"]
+        for category in categories:
+            if category in content:
+                predicted_category = category
+                break
+    
+    return predicted_category
+
+def analyze_company_size(company_name):
+    """
+    OpenAI Search API를 사용하여 기업 규모를 예측하는 함수
+    """
+    try:
+        # OpenAI Search API를 사용한 회사 정보 검색
+        search_response = client.responses.create(
+            model="gpt-4o",
+            tools=[
+                {
+                    "type": "web_search_preview",
+                    "search_context_size": "low",
+                }
+            ],
+            input= prompt_template.format(company_name=company_name)
+        )
+        
+        # 응답에서 실제 메시지 찾기 (웹 검색 호출과 분리)
+        print(search_response)
+        message_output = None
+        for output in search_response.output:
+            if hasattr(output, 'content') and output.type == 'message':
+                message_output = output
+                break
+        
+        if message_output is None:
+            raise Exception("응답에서 메시지 내용을 찾을 수 없습니다.")
+        
+        # 응답에서 내용과 URL 추출
+        content = message_output.content[0].text
+        
+        # URL 인용 정보 추출
+        citations = []
+        if hasattr(message_output.content[0], 'annotations') and message_output.content[0].annotations:
+            for annotation in message_output.content[0].annotations:
+                if hasattr(annotation, 'url_citation'):
+                    citations.append({
+                        'title': annotation.url_citation.title,
+                        'url': annotation.url_citation.url
+                    })
+        
+        # 기업 규모 카테고리 추출
+        predicted_category = parse_prediction(content)
+        
+        # 참조 URL 형식화
+        reference_text = ""
+        if citations:
+            reference_text = "\n\n📚 **참고 자료:**\n"
+            for i, citation in enumerate(citations, 1):
+                reference_text += f"{i}. [{citation['title']}]({citation['url']})\n"
+        
+        # 최종 결과 형식화 (카테고리와 분석 내용 분리 반환)
+        result_content = f"""## 🏢 {company_name} 기업 규모 분석 결과
+
+{content}
+
+{reference_text}
+
+---
+*본 분석은 OpenAI Search API를 통해 수집된 최신 웹 정보를 바탕으로 수행되었습니다.*
+"""
+        
+        return result_content, predicted_category
+        
+    except Exception as e:
+        error_msg = f"""## ❌ 오류 발생
+
+죄송합니다. {company_name}의 기업 규모 분석 중 오류가 발생했습니다.
+
+**오류 내용:** {str(e)}
+
+다시 시도해주시거나 다른 기업명을 입력해주세요.
+"""
+        return error_msg, "오류 발생" 

company-size-classification/main.py

@@ -0,0 +1,228 @@
+import gradio as gr
+from llm_functions import analyze_company_size
+
+# LLM 관련 함수들은 llm_functions.py로 이동됨
+
+example_company_name = ["삼성전자", "현대자동차", "LG전자", "SK하이닉스", "포스코홀딩스", "한화", "롯데케미칼", "CJ제일제당", "두산에너빌리티", "KT", "셀트리온헬스케어", "에스에프에이", "하림지주", "이녹스첨단소재", "코웨이", "한솔케미칼", "덴티움", "에코프로에이치엔", "다우기술", "제넥신", "오스템임플란트", "비츠로셀", "바디프랜드", "씨아이에스", "아이센스", "이루다", "나노신소재", "위메이드맥스", "에이치엘사이언스", "더네이쳐홀딩스", "피에스케이", "뉴파워프라즈마", "지누스", "원익IPS", "지아이이노베이션", "뤼이드", "센드버드", "직방", "리디", "버즈빌", "당근마켓", "컬리", "왓챠", "루닛", "플라네타리움", "크래프톤 벤처스", "뱅크샐러드", "직토", "트레바리", "메스프레소"]
+    
+# analyze_company_size 함수는 llm_functions.py로 이동됨
+
+def get_category_button_style(category):
+    """
+    카테고리별 색깔과 스타일을 반환하는 함수
+    """
+    category_styles = {
+        "대기업": {"color": "#1E40AF", "bg_color": "#EBF8FF", "emoji": "🏢"},
+        "중견기업": {"color": "#059669", "bg_color": "#ECFDF5", "emoji": "🏭"},
+        "중소기업": {"color": "#DC2626", "bg_color": "#FEF2F2", "emoji": "🏪"},
+        "스타트업": {"color": "#7C3AED", "bg_color": "#F5F3FF", "emoji": "🚀"},
+        "외국계기업": {"color": "#EA580C", "bg_color": "#FFF7ED", "emoji": "🌏"},
+        "공공기관 및 공기업": {"color": "#0F766E", "bg_color": "#F0FDFA", "emoji": "🏛️"},
+        "비영리단체 및 협회재단": {"color": "#BE185D", "bg_color": "#FDF2F8", "emoji": "🤝"},
+        "금융업": {"color": "#7C2D12", "bg_color": "#FEF7ED", "emoji": "🏦"},
+        "분류 불가": {"color": "#6B7280", "bg_color": "#F9FAFB", "emoji": "❓"},
+        "오류 발생": {"color": "#B91C1C", "bg_color": "#FEF2F2", "emoji": "⚠️"}
+    }
+    
+    return category_styles.get(category, category_styles["분류 불가"])
+
+def create_category_html(category):
+    """
+    카테고리를 위한 HTML 버튼을 생성하는 함수
+    """
+    style = get_category_button_style(category)
+    
+    html = f"""
+    <div style="text-align: center; padding: 10px;">
+        <div style="
+            background-color: {style['bg_color']};
+            border: 2px solid {style['color']};
+            border-radius: 15px;
+            padding: 15px 20px;
+            margin: 10px 0;
+            font-weight: bold;
+            font-size: 16px;
+            color: {style['color']};
+            text-align: center;
+            box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.1);
+        ">
+            <div style="font-size: 24px; margin-bottom: 5px;">{style['emoji']}</div>
+            <div>{category}</div>
+        </div>
+    </div>
+    """
+    return html
+
+def process_analysis_result(company_name):
+    """
+    분석 결과를 처리하고 UI에 표시할 형태로 변환하는 함수
+    """
+    try:
+        content, category = analyze_company_size(company_name)
+        category_html = create_category_html(category)
+        return content, category_html
+    except Exception as e:
+        error_content = f"""## ❌ 오류 발생
+
+죄송합니다. {company_name}의 기업 규모 분석 중 오류가 발생했습니다.
+
+**오류 내용:** {str(e)}
+
+다시 시도해주시거나 다른 기업명을 입력해주세요.
+"""
+        error_html = create_category_html("오류 발생")
+        return error_content, error_html
+
+def create_interface():
+    """
+    Gradio 인터페이스 생성
+    """
+    with gr.Blocks(
+        title="🏢 AI 기업 규모 예측기",
+        theme=gr.themes.Soft(),
+        css="""
+        .main-header {
+            text-align: center;
+            padding: 20px;
+            background: linear-gradient(90deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+            color: white;
+            border-radius: 10px;
+            margin-bottom: 20px;
+        }
+        .example-section {
+            background-color: #f8f9fa;
+            padding: 15px;
+            border-radius: 8px;
+            margin: 10px 0;
+        }
+        """
+    ) as demo:
+        
+        # 헤더
+        gr.HTML("""
+        <div class="main-header">
+            <h1>🏢 AI 기업 규모 예측기</h1>
+            <p>OpenAI Search API를 활용한 실시간 기업 정보 분석</p>
+        </div>
+        """)
+        
+        # 설명
+        gr.Markdown("""
+        ### 🚀 **사용 방법**
+        1. **직접 입력**: 분석하고 싶은 기업명을 입력창에 직접 작성
+        2. **예제 선택**: 아래 예제 기업 중 하나를 클릭하여 자동 입력
+        3. **분석 실행**: '기업 규모 분석' 버튼을 클릭하여 결과 확인
+        
+        ✨ **특징**: 최신 웹 정보를 실시간으로 검색하여 정확한 기업 규모를 분류합니다.
+        """)
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=2):
+                # 입력 섹션
+                company_input = gr.Textbox(
+                    label="🏢 기업명 입력",
+                    placeholder="분석하고 싶은 기업명을 입력하세요 (예: 삼성전자, 카카오, 배달의민족 등)",
+                    value="",
+                    lines=1
+                )
+                
+                analyze_btn = gr.Button(
+                    "🔍 기업 규모 분석", 
+                    variant="primary", 
+                    size="lg"
+                )
+                
+            with gr.Column(scale=1):
+                # 정보 박스
+                gr.Markdown("""
+                ### ℹ️ **분류 기준**
+                - **대기업**: 매출 1조원 이상
+                - **중견기업**: 매출 1000억-1조원  
+                - **중소기업**: 매출 1000억원 미만
+                - **스타트업**: 설립 10년 이내
+                - **외국계기업**: 해외 본사 기업
+                - **공공기관**: 정부 출자/출연
+                - **비영리단체**: 비영리 목적
+                - **금융업**: 금융 서비스업
+                """)
+        
+        # 예제 기업 섹션
+        gr.HTML('<div class="example-section">')
+        gr.Markdown("### 💼 **예제 기업 선택** (클릭하면 자동 입력됩니다)")
+        
+        # 예제 버튼들을 행별로 배치
+        example_rows = [example_company_name[i:i+10] for i in range(0, len(example_company_name), 10)]
+        
+        for row in example_rows:
+            with gr.Row():
+                for company in row:
+                    example_btn = gr.Button(
+                        company, 
+                        size="sm", 
+                        variant="secondary",
+                        scale=1
+                    )
+                    example_btn.click(
+                        fn=lambda x=company: x,
+                        outputs=company_input
+                    )
+        
+        gr.HTML('</div>')
+        
+        # 결과 출력 섹션
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=3):
+                gr.Markdown("### 📋 **분석 결과**")
+                result_output = gr.Markdown(
+                    label="분석 결과",
+                    value="기업명을 입력하고 '기업 규모 분석' 버튼을 클릭하세요.",
+                    elem_classes=["result-output"]
+                )
+            
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.Markdown("### 📊 **분류 결과**")
+                # 카테고리 표시용 HTML 컴포넌트
+                category_display = gr.HTML(
+                    value="""<div style="text-align: center; padding: 20px;">
+                    <div style="color: #6B7280; font-size: 14px;">분석을 실행해주세요</div>
+                    </div>""",
+                    elem_classes=["category-display"]
+                )
+        
+        # 분석 버튼 클릭 이벤트
+        analyze_btn.click(
+            fn=process_analysis_result,
+            inputs=[company_input],
+            outputs=[result_output, category_display],
+            api_name="analyze_company"
+        )
+        
+        # 엔터키로도 분석 실행 가능
+        company_input.submit(
+            fn=process_analysis_result,
+            inputs=[company_input],
+            outputs=[result_output, category_display]
+        )
+        
+        # 푸터
+        gr.Markdown("""
+        ---
+        **💡 팁**: 
+        - 한국 기업명뿐만 아니라 글로벌 기업도 분석 가능합니다
+        - 분석 결과에는 실시간 웹 검색을 통한 최신 정보가 반영됩니다
+        - 참고 자료 링크를 통해 상세 정보를 확인할 수 있습니다
+        
+        🔍 **Powered by**: OpenAI Search API (gpt-4o-mini-search-preview)
+        """)
+    
+    return demo
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Gradio 앱 실행
+    demo = create_interface()
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7859,
+        share=True,
+        show_error=True
+    )

company-size-classification/prompt.yaml

@@ -0,0 +1,85 @@
+prompt_simple: |
+  당신은 한국 기업의 규모를 분석하는 전문가입니다. 주어진 기업의 규모를 다음 카테고리 중 하나로 분류해주세요.
+  답변은 반드시 아래 카테고리 중 하나만 포함해야 하며, 다른 설명은 포함하지 마세요.
+
+  ### 기업 규모 분류 기준
+  - 대기업: 대규모 계열사, 매출 1조원 이상, 직원 1만명 이상
+  - 중견기업: 매출 1000억-1조원, 직원 300명-1만명
+  - 중소기업: 매출 1000억원 미만, 직원 300명 미만
+  - 스타트업: 설립 10년 이내, 빠른 성장 단계
+  - 외국계기업: 해외 본사를 둔 기업의 한국 지사
+  - 공공기관 및 공기업: 정부 출자/출연 기관
+  - 비영리단체 및 협회재단: 비영리 목적 조직
+  - 금융업: 은행, 보험, 증권 등 금융 서비스
+
+  ### 예시
+  [예시 1]
+  기업 이름: 삼성전자
+  기업 규모: 대기업
+
+  [Example 2]
+  기업 이름: LG전자
+  기업 규모: 대기업
+
+  [Example 3]
+  기업 이름: 카카오
+  기업 규모: 중견기업
+
+  [Example 4]
+  기업 이름: 쿠팡
+  기업 규모: 스타트업
+
+  [Example 5]
+  기업 이름: JP모건
+  기업 규모: 외국계기업
+
+  [Example 6]
+  기업 이름: 서울시청
+  기업 규모: 공공기관 및 공기업
+
+  [Example 7]
+  기업 이름: 한국레드크로스
+  기업 규모: 비영리단체 및 협회재단
+
+  [Example 8]
+  기업 이름: 신한은행
+  기업 규모: 금융업
+
+  ### Input
+  기업 이름: {company_name}
+  기업 규모: 
+
+
+
+prompt: |
+  당신은 한국 기업의 규모를 분석하는 전문가입니다. 웹 검색을 통해 얻은 최신 정보를 바탕으로 기업의 규모를 정확히 분류하고 상세한 분석을 제공해주세요.
+
+  ### 기업 규모 분류 기준
+  - 대기업: 대규모 계열사, 매출 1조원 이상, 직원 1만명 이상
+  - 중견기업: 매출 1000억-1조원, 직원 300명-1만명
+  - 중소기업: 매출 1000억원 미만, 직원 300명 미만
+  - 스타트업: 설립 10년 이내, 빠른 성장 단계
+  - 외국계기업: 해외 본사를 둔 기업의 한국 지사
+  - 공공기관 및 공기업: 정부 출자/출연 기관
+  - 비영리단체 및 협회재단: 비영리 목적 조직
+  - 금융업: 은행, 보험, 증권 등 금융 서비스
+  - 분류불가: 충분한 정보가 없어 분류가 어려운 경충
+
+  ### 답변 형식
+  다음 형식으로 상세한 분석을 제공해주세요:
+
+  **기업 개요:**
+  - 해당 기업에 대한 간단한 소개 (3-4줄)
+
+  **기업 규모 분류:** [위 8개 카테고리 중 하나]
+
+  **분류 근거:**
+  - 매출 규모: (구체적 수치 포함)
+  - 직원 수: (구체적 수치 포함)
+  - 업종/사업 영역: 
+  - 기타 특징:
+
+     ### 분석 대상 기업
+   기업 이름: {company_name}
+
+   위 형식에 따라 상세한 분석을 제공해주세요. 분류 카테고리는 반드시 답변 마지막에 ```<기업규모>``` 형식으로 표시해주세요. 분류 카테고리는 반드시 답변 마지막에 ```<기업규모>``` 형식으로 표시해주세요 ("<" 와 ">" 기호 포함).

industry-classification/.gradio/certificate.pem

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

industry-classification/eval.json

@@ -0,0 +1,256 @@
+{
+  "industryCategories": [
+    {
+      "id": "it-platform-game",
+      "name": "IT · 플랫폼 · 게임",
+      "isPrimary": true,
+      "tags": [
+        { "tagId": "platform-portal", "tagName": "#플랫폼/포털" },
+        { "tagId": "e-commerce", "tagName": "#이커머스" },
+        { "tagId": "game", "tagName": "#게임" },
+        { "tagId": "it-solution-si", "tagName": "#IT솔루션/SI" },
+        { "tagId": "o2o-vertical", "tagName": "#O2O/버티컬" },
+        { "tagId": "ai-data", "tagName": "#AI/데이터" },
+        { "tagId": "cloud-saas", "tagName": "#클라우드/SaaS" },
+        { "tagId": "fintech", "tagName": "#핀테크" }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "manufacturing-hardware",
+      "name": "제조 · 하드웨어",
+      "isPrimary": true,
+      "tags": [
+        { "tagId": "semiconductor", "tagName": "#반도체" },
+        { "tagId": "electronics-home", "tagName": "#가전/전자제품" },
+        { "tagId": "automotive-mobility", "tagName": "#자동차/모빌리티" },
+        { "tagId": "battery", "tagName": "#2차전지" },
+        { "tagId": "display", "tagName": "#디스플레이" },
+        { "tagId": "heavy-industry-shipbuilding", "tagName": "#중공업/조선" },
+        { "tagId": "steel-metal", "tagName": "#철강/금속" }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "finance",
+      "name": "금융",
+      "isPrimary": true,
+      "tags": [
+        { "tagId": "bank", "tagName": "#은행" },
+        { "tagId": "securities", "tagName": "#증권" },
+        { "tagId": "insurance", "tagName": "#보험" },
+        { "tagId": "card", "tagName": "#카드" },
+        { "tagId": "asset-management", "tagName": "#자산운용" }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "retail-fmcg-life",
+      "name": "유통 · 소비재 · 생활",
+      "isPrimary": true,
+      "tags": [
+        { "tagId": "dept-store-mart", "tagName": "#백화점/마트" },
+        { "tagId": "convenience-store", "tagName": "#편의점" },
+        { "tagId": "fmcg-beverage", "tagName": "#FMCG/식음료" },
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+        { "tagId": "duty-free", "tagName": "#면세점" }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "bio-pharma-medical",
+      "name": "바이오 · 제약 · 의료",
+      "isPrimary": true,
+      "tags": [
+        { "tagId": "pharma-new-drug", "tagName": "#제약/신약개발" },
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+        { "tagId": "digital-healthcare", "tagName": "#디지털헬스케어" }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "media-contents-ad",
+      "name": "미디어 · 콘텐츠 · 광고",
+      "isPrimary": true,
+      "tags": [
+        { "tagId": "entertainment", "tagName": "#엔터테인먼트" },
+        { "tagId": "contents-video", "tagName": "#콘텐츠/영상제작" },
+        { "tagId": "ad-agency", "tagName": "#광고대행사" },
+        { "tagId": "webtoon-webnovel", "tagName": "#웹툰/웹소설" },
+        { "tagId": "broadcasting-press", "tagName": "#방송/언론" }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "construction-realestate",
+      "name": "건설 · 부동산",
+      "isPrimary": true,
+      "tags": [
+        { "tagId": "construction-engineering", "tagName": "#건설/엔지니어링" },
+        { "tagId": "realestate-development", "tagName": "#부동산개발" },
+        { "tagId": "plant", "tagName": "#플랜트" },
+        { "tagId": "interior", "tagName": "#인테리어" }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "public-corp",
+      "name": "공기업 · 공공기관",
+      "isPrimary": true,
+      "tags": [
+        { "tagId": "public-soc", "tagName": "#SOC (공항,도로,철도)" },
+        { "tagId": "public-energy", "tagName": "#에너지 공기업" },
+        { "tagId": "public-finance", "tagName": "#금융 공기업" },
+        { "tagId": "public-admin", "tagName": "#일반행정" }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "materials-parts-equipment",
+      "name": "소재 · 부품 · 장비 (소부장)",
+      "isPrimary": false,
+      "tags": [
+        { "tagId": "mpe-semiconductor", "tagName": "#반도체 소부장" },
+        { "tagId": "mpe-display", "tagName": "#디스플레이 소부장" },
+        { "tagId": "mpe-battery", "tagName": "#2차전지 소부장" },
+        { "tagId": "auto-parts", "tagName": "#자동차 부품" },
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+      ]
+    },
+    {
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+      "name": "호텔 · 여행 · 항공",
+      "isPrimary": false,
+      "tags": [
+        { "tagId": "hotel", "tagName": "#호텔" },
+        { "tagId": "travel-agency", "tagName": "#여행사" },
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+      ]
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+      "name": "전문 서비스",
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+      "tags": [
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+        { "tagId": "market-research", "tagName": "#리서치" }
+      ]
+    },
+    {
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+      "name": "운송 · 물류",
+      "isPrimary": false,
+      "tags": [
+        { "tagId": "logistics-delivery", "tagName": "#물류/택배" },
+        { "tagId": "shipping", "tagName": "#해운" },
+        { "tagId": "forwarding", "tagName": "#포워딩" },
+        { "tagId": "land-transport", "tagName": "#육상운송" }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "education",
+      "name": "교육",
+      "isPrimary": false,
+      "tags": [
+        { "tagId": "edutech", "tagName": "#에듀테크" },
+        { "tagId": "private-academy", "tagName": "#입시/보습학원" },
+        { "tagId": "edu-publishing", "tagName": "#교육출판" },
+        { "tagId": "language-edu", "tagName": "#외국어교육" }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "nonprofit-social-enterprise",
+      "name": "비영리 · 사회적기업",
+      "isPrimary": false,
+      "tags": [
+        { "tagId": "ngo-npo", "tagName": "#NGO/NPO" },
+        { "tagId": "social-enterprise", "tagName": "#사회적기업" },
+        { "tagId": "foundation", "tagName": "#재단" }
+      ]
+    }
+  ],
+  "industry_classification_eval": {
+    "task_definition": {
+      "description": "Classify the company's industry based on job title and company name. The output must be an array containing one or more relevant 'tagId's from the provided industry list.",
+      "input": {
+        "job_title": "string",
+        "company_name": "string"
+      },
+      "output": {
+        "type": "array",
+        "items": {
+          "type": "string",
+          "description": "A valid tagId from the industryCategories list."
+        }
+      }
+    },
+    "examples": [
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "경영기획",
+          "company_name": "삼성전자"
+        },
+        "output": ["semiconductor", "electronics-home"]
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "경영기획",
+          "company_name": "신한은행"
+        },
+        "output": ["bank"]
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "온라인마케팅",
+          "company_name": "쿠팡"
+        },
+        "output": ["e-commerce", "platform-portal"]
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "온라인마케팅",
+          "company_name": "아모레퍼시픽"
+        },
+        "output": ["fashion-beauty", "fmcg-beverage"]
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "HRM(인사운영)",
+          "company_name": "현대건설"
+        },
+        "output": ["construction-engineering"]
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "HRM(인사운영)",
+          "company_name": "하이브"
+        },
+        "output": ["entertainment"]
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "백엔드 개발",
+          "company_name": "토스 (비바리퍼블리카)"
+        },
+        "output": ["fintech", "platform-portal"]
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "백엔드 개발",
+          "company_name": "넥슨"
+        },
+        "output": ["game"]
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "해외영업",
+          "company_name": "삼성바이오로직스"
+        },
+        "output": ["bio-cmo", "pharma-new-drug"]
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "해외영업",
+          "company_name": "HMM (에이치엠엠)"
+        },
+        "output": ["shipping"]
+      }
+    ]
+  }
+}

industry-classification/llm_functions.py

@@ -0,0 +1,271 @@
+import os
+import json
+import re
+import yaml
+from openai import OpenAI
+
+# OpenAI 클라이언트 초기화
+client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
+
+# 프롬프트 템플릿 로드
+import os
+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 f:
+    prompt_data = yaml.safe_load(f)
+    prompt_template = prompt_data['prompt']
+
+def parse_industry_tags(content):
+    """
+    AI 응답에서 산업 태그 배열을 파싱하는 함수
+    """
+    try:
+        print(f"파싱할 컨텐츠 길이: {len(content)}")
+        print(f"파싱할 컨텐츠 첫 200자: {repr(content[:200])}")
+        
+        # 텍스트 전처리
+        cleaned_content = content.strip()
+        
+        # 1. JSON 코드 블록 찾기 (```json ... ``` 형식)
+        json_patterns = [
+            r'```json\s*(\[.*?\])\s*```',
+            r'```\s*(\[.*?\])\s*```',
+            r'```json\s*(.*?)\s*```',
+            r'```\s*(.*?)\s*```'
+        ]
+        
+        for pattern in json_patterns:
+            json_match = re.search(pattern, cleaned_content, re.DOTALL)
+            if json_match:
+                json_str = json_match.group(1).strip()
+                print(f"JSON 블록 발견: {repr(json_str[:100])}")
+                
+                # JSON 문자열 정리
+                json_str = re.sub(r'\n\s*', ' ', json_str)
+                json_str = re.sub(r',\s*]', ']', json_str)
+                
+                try:
+                    parsed_json = json.loads(json_str)
+                    if isinstance(parsed_json, list):
+                        return parsed_json
+                except json.JSONDecodeError as e:
+                    print(f"JSON 블록 파싱 실패: {e}")
+        
+        # 2. 대괄호로 둘러싸인 배열 찾기
+        array_patterns = [
+            r'\[(.*?)\]'
+        ]
+        
+        for pattern in array_patterns:
+            array_match = re.search(pattern, cleaned_content, re.DOTALL)
+            if array_match:
+                array_content = array_match.group(1).strip()
+                print(f"배열 내용 발견: {repr(array_content[:100])}")
+                
+                # 배열 내용에서 문자열 추출
+                tags = []
+                # 따옴표로 둘러싸인 문자열들 찾기
+                tag_matches = re.findall(r'"([^"]+)"', array_content)
+                for tag in tag_matches:
+                    if tag.strip():
+                        tags.append(tag.strip())
+                
+                if tags:
+                    return tags
+        
+        # 3. 전체 텍스트를 JSON으로 파싱 시도
+        try:
+            # 코드 블록 마커 제거
+            if cleaned_content.startswith('```'):
+                lines = cleaned_content.split('\n')
+                start_idx = 1 if lines[0].startswith('```') else 0
+                end_idx = len(lines)
+                for i in range(len(lines)-1, -1, -1):
+                    if lines[i].strip() == '```':
+                        end_idx = i
+                        break
+                cleaned_content = '\n'.join(lines[start_idx:end_idx])
+            
+            cleaned_content = cleaned_content.strip()
+            parsed_json = json.loads(cleaned_content)
+            if isinstance(parsed_json, list):
+                return parsed_json
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            print(f"전체 JSON 파싱 실패: {e}")
+        
+        # 4. 최후의 수단: 패턴 매칭으로 태그 추출
+        print("패턴 매칭으로 태그 추출 시도")
+        tags = []
+        
+        # 다양한 패턴으로 태그 찾기
+        patterns = [
+            r'"([a-z-]+)"',  # 따옴표 안의 태그 형태
+            r'([a-z-]+)',    # 단순 태그 형태
+        ]
+        
+        for pattern in patterns:
+            matches = re.findall(pattern, cleaned_content)
+            for match in matches:
+                tag = match.strip()
+                if len(tag) > 2 and '-' in tag and tag not in tags:
+                    tags.append(tag)
+                    if len(tags) >= 5:  # 최대 5개
+                        break
+            if tags:
+                break
+        
+        return tags[:5] if tags else []
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"태그 파싱 전체 오류: {e}")
+        print(f"파싱 실패한 컨텐츠: {repr(content)}")
+        return []
+
+def classify_industry(job_title, company_name):
+    """
+    OpenAI API를 사용하여 기업의 산업을 분류하는 함수
+    """
+    try:
+        if not job_title or not company_name:
+            return "직무와 회사명을 모두 입력해주세요.", []
+        
+        # 프롬프트 생성
+        prompt = prompt_template.format(
+            job_title=job_title,
+            company_name=company_name
+        )
+        
+        # OpenAI Responses API 호출 (Web Search Preview 사���)
+        response = client.responses.create(
+            model="gpt-4o",
+            tools=[{
+                "type": "web_search_preview",
+                "search_context_size": "high",
+            }],
+            input=f"당신은 기업 산업 분류 전문가입니다. 웹 검색을 통해 최신 정보를 확인하고 정확한 산업 태그를 JSON 배열 형식으로 반환해주세요.\n\n{prompt}"
+        )
+        
+        content = response.output_text
+        print(f"=== AI 응답 원본 ===")
+        print(content)
+        print(f"=== 전체 응답 객체 ===")
+        print(response)
+        
+        # 웹 검색 참고 링크 출력
+        if hasattr(response, 'web_search_results') and response.web_search_results:
+            print(f"=== 참고한 웹 검색 링크 ===")
+            for i, result in enumerate(response.web_search_results, 1):
+                if hasattr(result, 'url'):
+                    print(f"{i}. {result.url}")
+                elif hasattr(result, 'link'):
+                    print(f"{i}. {result.link}")
+        
+        print(f"=== AI 응답 끝 ===")
+        
+        tags = parse_industry_tags(content)
+        
+        if not tags:
+            return "산업 분류에 실패했습니다. 다시 시도해주세요.", []
+        
+        # 태그명 매핑 (표시용)
+        tag_mapping = {
+            "platform-portal": "플랫폼/포털",
+            "e-commerce": "이커머스",
+            "game": "게임",
+            "it-solution-si": "IT솔루션/SI",
+            "o2o-vertical": "O2O/버티컬",
+            "ai-data": "AI/데이터",
+            "cloud-saas": "클라우드/SaaS",
+            "fintech": "핀테크",
+            "semiconductor": "반도체",
+            "electronics-home": "가전/전자제품",
+            "automotive-mobility": "자동차/모빌리티",
+            "battery": "2차전지",
+            "display": "디스플레이",
+            "heavy-industry-shipbuilding": "중공업/조선",
+            "steel-metal": "철강/금속",
+            "bank": "은행",
+            "securities": "증권",
+            "insurance": "보험",
+            "card": "카드",
+            "asset-management": "자산운용",
+            "dept-store-mart": "백화점/마트",
+            "convenience-store": "편의점",
+            "fmcg-beverage": "FMCG/식음료",
+            "fashion-beauty": "패션/뷰티",
+            "duty-free": "면세점",
+            "pharma-new-drug": "제약/신약개발",
+            "bio-cmo": "바이오/CMO",
+            "medical-device": "의료기기",
+            "digital-healthcare": "디지털헬스케어",
+            "entertainment": "엔터테인먼트",
+            "contents-video": "콘텐츠/영상제작",
+            "ad-agency": "광고대행사",
+            "webtoon-webnovel": "웹툰/웹소설",
+            "broadcasting-press": "방송/언론",
+            "construction-engineering": "건설/엔지니어링",
+            "realestate-development": "부동산개발",
+            "plant": "플랜트",
+            "interior": "인테리어",
+            "public-soc": "SOC (공항,도로,철도)",
+            "public-energy": "에너지 공기업",
+            "public-finance": "금융 공기업",
+            "public-admin": "일반행정",
+            "mpe-semiconductor": "반도체 소부장",
+            "mpe-display": "디스플레이 소부장",
+            "mpe-battery": "2차전지 소부장",
+            "auto-parts": "자동차 부품",
+            "chemical-materials": "화학/소재",
+            "hotel": "호텔",
+            "travel-agency": "여행사",
+            "airline": "항공사",
+            "leisure-resort": "레저/리조트",
+            "consulting": "컨설팅",
+            "accounting-tax": "회계/세무",
+            "law-firm": "법률 (로펌)",
+            "market-research": "리서치",
+            "logistics-delivery": "물류/택배",
+            "shipping": "해운",
+            "forwarding": "포워딩",
+            "land-transport": "육상운송",
+            "edutech": "에듀테크",
+            "private-academy": "입시/보습학원",
+            "edu-publishing": "교육출판",
+            "language-edu": "외국어교육",
+            "ngo-npo": "NGO/NPO",
+            "social-enterprise": "사회적기업",
+            "foundation": "재단"
+        }
+        
+        # 결과 포맷팅
+        result = f"""## 🏢 {company_name} - {job_title} 산업 분류 결과
+
+### 🏷️ **분류된 산업 태그**
+
+"""
+        for i, tag in enumerate(tags, 1):
+            tag_name = tag_mapping.get(tag, tag)
+            result += f"**{i}.** #{tag_name} (`{tag}`)\n\n"
+        
+        result += f"""
+---
+**📝 입력 정보:**
+- 회사: {company_name}
+- 직무: {job_title}
+- 분류된 태그 수: {len(tags)}개
+
+*본 분류는 AI가 수행한 것으로, 실제와 다를 수 있습니다.*
+"""
+        
+        return result, tags
+        
+    except Exception as e:
+        error_msg = f"""## ❌ 오류 발생
+
+산업 분류 중 오류가 발생했습니다.
+
+**오류 내용:** {str(e)}
+
+다시 시도해주세요.
+"""
+        return error_msg, [] 

industry-classification/main.py

@@ -0,0 +1,305 @@
+import gradio as gr
+from llm_functions import classify_industry
+
+# 예제 데이터
+example_companies = ["삼성전자", "신한은행", "쿠팡", "아모레퍼시픽", "현대건설", "하이브", "토스", "넥슨", "삼성바이오로직스", "HMM"]
+example_jobs = ["경영기획", "온라인마케팅", "HRM(인사운영)", "백엔드 개발", "해외영업", "데이터 분석", "영업", "마케팅", "기획", "개발"]
+
+def create_tag_cards(tags):
+    """
+    분류된 태그들을 카드 형태로 표시하는 HTML 생성
+    """
+    if not tags:
+        return "<div style='text-align: center; color: #6B7280; padding: 20px;'>분류를 실행해주세요</div>"
+    
+    # 태그명 매핑
+    tag_mapping = {
+        "platform-portal": "플랫폼/포털",
+        "e-commerce": "이커머스",
+        "game": "게임",
+        "it-solution-si": "IT솔루션/SI",
+        "o2o-vertical": "O2O/버티컬",
+        "ai-data": "AI/데이터",
+        "cloud-saas": "클라우드/SaaS",
+        "fintech": "핀테크",
+        "semiconductor": "반도체",
+        "electronics-home": "가전/전자제품",
+        "automotive-mobility": "자동차/모빌리티",
+        "battery": "2차전지",
+        "display": "디스플레이",
+        "heavy-industry-shipbuilding": "중공업/조선",
+        "steel-metal": "철강/금속",
+        "bank": "은행",
+        "securities": "증권",
+        "insurance": "보험",
+        "card": "카드",
+        "asset-management": "자산운용",
+        "dept-store-mart": "백화점/마트",
+        "convenience-store": "편의점",
+        "fmcg-beverage": "FMCG/식음료",
+        "fashion-beauty": "패션/뷰티",
+        "duty-free": "면세점",
+        "pharma-new-drug": "제약/신약개발",
+        "bio-cmo": "바이오/CMO",
+        "medical-device": "의료기기",
+        "digital-healthcare": "디지털헬스케어",
+        "entertainment": "엔터테인먼트",
+        "contents-video": "콘텐츠/영상제작",
+        "ad-agency": "광고대행사",
+        "webtoon-webnovel": "웹툰/웹소설",
+        "broadcasting-press": "방송/언론",
+        "construction-engineering": "건설/엔지니어링",
+        "realestate-development": "부동산개발",
+        "plant": "플랜트",
+        "interior": "인테리어",
+        "public-soc": "SOC (공항,도로,철도)",
+        "public-energy": "에너지 공기업",
+        "public-finance": "금융 공기업",
+        "public-admin": "일반행정",
+        "mpe-semiconductor": "반도체 소부장",
+        "mpe-display": "디스플레이 소부장",
+        "mpe-battery": "2차전지 소부장",
+        "auto-parts": "자동차 부품",
+        "chemical-materials": "화학/소재",
+        "hotel": "호텔",
+        "travel-agency": "여행사",
+        "airline": "항공사",
+        "leisure-resort": "레저/리조트",
+        "consulting": "컨설팅",
+        "accounting-tax": "회계/세무",
+        "law-firm": "법률 (로펌)",
+        "market-research": "리서치",
+        "logistics-delivery": "물류/택배",
+        "shipping": "해운",
+        "forwarding": "포워딩",
+        "land-transport": "육상운송",
+        "edutech": "에듀테크",
+        "private-academy": "입시/보습학원",
+        "edu-publishing": "교육출판",
+        "language-edu": "외국어교육",
+        "ngo-npo": "NGO/NPO",
+        "social-enterprise": "사회적기업",
+        "foundation": "재단"
+    }
+    
+    cards_html = "<div style='display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 10px; justify-content: center;'>"
+    
+    colors = ["#EBF8FF", "#ECFDF5", "#FEF2F2", "#F5F3FF", "#FFF7ED", "#F0FDFA", "#FDF2F8"]
+    border_colors = ["#1E40AF", "#059669", "#DC2626", "#7C3AED", "#EA580C", "#0F766E", "#BE185D"]
+    
+    for i, tag in enumerate(tags):
+        color = colors[i % len(colors)]
+        border_color = border_colors[i % len(border_colors)]
+        tag_name = tag_mapping.get(tag, tag)
+        
+        cards_html += f"""
+        <div style="
+            background-color: {color};
+            border: 2px solid {border_color};
+            border-radius: 12px;
+            padding: 15px;
+            margin: 5px;
+            min-width: 150px;
+            text-align: center;
+            box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.1);
+        ">
+            <div style="
+                font-weight: bold; 
+                color: {border_color}; 
+                font-size: 14px;
+                margin-bottom: 5px;
+            ">#{tag_name}</div>
+            <div style="
+                color: #6B7280; 
+                font-size: 12px;
+                font-family: monospace;
+            ">{tag}</div>
+        </div>
+        """
+    
+    cards_html += "</div>"
+    return cards_html
+
+def process_classification(job_title, company_name):
+    """
+    분류 결과를 처리하고 UI에 표시할 형태로 변환하는 함수
+    """
+    try:
+        content, tags = classify_industry(job_title, company_name)
+        tag_cards = create_tag_cards(tags)
+        return content, tag_cards
+    except Exception as e:
+        error_content = f"""## ❌ 오류 발생
+
+산업 분류 중 오류가 발생했습니다.
+
+**오류 내용:** {str(e)}
+
+다시 시도해주세요.
+"""
+        error_cards = create_tag_cards([])
+        return error_content, error_cards
+
+def create_interface():
+    """
+    Gradio 인터페이스 생성
+    """
+    with gr.Blocks(
+        title="🏷️ AI 산업 분류기",
+        theme=gr.themes.Soft(),
+        css="""
+        .main-header {
+            text-align: center;
+            padding: 20px;
+            background: linear-gradient(90deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+            color: white;
+            border-radius: 10px;
+            margin-bottom: 20px;
+        }
+        .input-section {
+            background-color: #f8f9fa;
+            padding: 20px;
+            border-radius: 8px;
+            margin: 10px 0;
+        }
+        .example-section {
+            background-color: #f0f9ff;
+            padding: 15px;
+            border-radius: 8px;
+            margin: 10px 0;
+        }
+        """
+    ) as demo:
+        
+        # 헤더
+        gr.HTML("""
+        <div class="main-header">
+            <h1>🏷️ AI 산업 분류기</h1>
+            <p>직무와 회사명을 바탕으로 정확한 산업 분야를 분류합니다</p>
+        </div>
+        """)
+        
+        # 설명
+        gr.Markdown("""
+        ### 🚀 **사용 방법**
+        1. **직무**: 분류하고 싶은 직무를 입력하세요
+        2. **회사명**: 해당 회사명을 입력하세요
+        3. **분류**: '산업 분류' 버튼을 클릭하여 결과를 확인하세요
+        
+        ✨ **특징**: 회사의 사업 영역과 직무 특성을 종합적으로 고려하여 정확한 산업 태그를 제공합니다.
+        """)
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=2):
+                # 입력 섹션
+                gr.HTML('<div class="input-section">')
+                gr.Markdown("### 📝 **기본 정보 입력**")
+                
+                with gr.Row():
+                    job_input = gr.Textbox(
+                        label="💼 직무",
+                        placeholder="예: 경영기획, 백엔드 개발, 온라인마케팅 등",
+                        value="",
+                        scale=1
+                    )
+                    
+                    company_input = gr.Textbox(
+                        label="🏢 회사명",
+                        placeholder="예: 삼성전자, 토스, 카카오 등",
+                        value="",
+                        scale=1
+                    )
+                
+                classify_btn = gr.Button(
+                    "🏷️ 산업 분류", 
+                    variant="primary", 
+                    size="lg"
+                )
+                gr.HTML('</div>')
+                
+            with gr.Column(scale=1):
+                # 예제 및 가이드
+                gr.HTML('<div class="example-section">')
+                gr.Markdown("### 💡 **예제 회사**")
+                
+                company_rows = [example_companies[i:i+2] for i in range(0, len(example_companies), 2)]
+                for row in company_rows:
+                    with gr.Row():
+                        for company in row:
+                            example_btn = gr.Button(
+                                company, 
+                                size="sm", 
+                                variant="secondary",
+                                scale=1
+                            )
+                            example_btn.click(
+                                fn=lambda x=company: x,
+                                outputs=company_input
+                            )
+                
+                gr.Markdown("### 💼 **예제 직무**")
+                
+                job_rows = [example_jobs[i:i+2] for i in range(0, len(example_jobs), 2)]
+                for row in job_rows:
+                    with gr.Row():
+                        for job in row:
+                            job_btn = gr.Button(
+                                job, 
+                                size="sm", 
+                                variant="secondary",
+                                scale=1
+                            )
+                            job_btn.click(
+                                fn=lambda x=job: x,
+                                outputs=job_input
+                            )
+                gr.HTML('</div>')
+        
+        # 결과 출력 섹션
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=2):
+                gr.Markdown("### 📋 **분류 결과**")
+                result_output = gr.Markdown(
+                    value="직무와 회사명을 입력하고 '산업 분류' 버튼을 클릭하세요.",
+                    elem_classes=["result-output"]
+                )
+            
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.Markdown("### 🏷️ **산업 태그**")
+                tag_cards = gr.HTML(
+                    value="<div style='text-align: center; color: #6B7280; padding: 20px;'>분류를 실행해주세요</div>",
+                    elem_classes=["tag-cards"]
+                )
+        
+        # 분류 버튼 클릭 이벤트
+        classify_btn.click(
+            fn=process_classification,
+            inputs=[job_input, company_input],
+            outputs=[result_output, tag_cards],
+            api_name="classify_industry"
+        )
+        
+        # 푸터
+        gr.Markdown("""
+        ---
+        **💡 분류 기준**:
+        - **IT·플랫폼·게임**: 플랫폼, 이커머스, 게임, IT솔루션, 핀테크 등
+        - **제조·하드웨어**: 반도체, 가전, 자동차, 2차전지, 디스플레이 등
+        - **금융**: 은행, 증권, 보험, 카드, 자산운용 등
+        - **유통·소비재**: 백화점, 편의점, FMCG, 패션뷰티 등
+        - **기타**: 바이오제약, 미디어콘텐츠, 건설부동산, 공기업 등
+        
+        🤖 **Powered by**: OpenAI GPT-4o-mini with Web Search
+        """)
+    
+    return demo
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Gradio 앱 실행
+    demo = create_interface()
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        # server_port=7862,
+        share=True,
+        show_error=True
+    ) 

industry-classification/prompt.yaml

@@ -0,0 +1,128 @@
+prompt: |
+  당신은 기업의 산업 분류를 전문적으로 수행하는 AI 컨설턴트입니다.
+  주어진 직무와 회사명을 바탕으로 해당 기업이 속하는 산업 분야를 정확하게 분류해야 합니다.
+
+  ### 지침
+  1. **웹 검색 활용**: 회사명을 검색하여 최신 사업 영역과 주력 분야를 확인합니다.
+  2. **정확한 분류**: 검색 결과와 직무를 종합적으로 고려하여 가장 적합한 산업 태그를 선택합니다.
+  3. **다중 분류 가능**: 하나의 기업이 여러 산업 분야에 걸쳐 있을 수 있으므로, 관련된 모든 태그를 포함할 수 있습니다.
+  4. **태그 ID 사용**: 반드시 제공된 태그 목록에서 정확한 tagId를 사용해야 합니다.
+
+  ### 입력 정보
+  - **직무:** {job_title}
+  - **회사명:** {company_name}
+
+  ### 사용 가능한 산업 태그 목록
+
+  **IT · 플랫폼 · 게임**
+  - platform-portal: #플랫폼/포털
+  - e-commerce: #이커머스
+  - game: #게임
+  - it-solution-si: #IT솔루션/SI
+  - o2o-vertical: #O2O/버티컬
+  - ai-data: #AI/데이터
+  - cloud-saas: #클라우드/SaaS
+  - fintech: #핀테크
+
+  **제조 · 하드웨어**
+  - semiconductor: #반도체
+  - electronics-home: #가전/전자제품
+  - automotive-mobility: #자동차/모빌리티
+  - battery: #2차전지
+  - display: #디스플레이
+  - heavy-industry-shipbuilding: #중공업/조선
+  - steel-metal: #철강/금속
+
+  **금융**
+  - bank: #은행
+  - securities: #증권
+  - insurance: #보험
+  - card: #카드
+  - asset-management: #자산운용
+
+  **유통 · 소비재 · 생활**
+  - dept-store-mart: #백화점/마트
+  - convenience-store: #편의점
+  - fmcg-beverage: #FMCG/식음료
+  - fashion-beauty: #패션/뷰티
+  - duty-free: #면세점
+
+  **바이오 · 제약 · 의료**
+  - pharma-new-drug: #제약/신약개발
+  - bio-cmo: #바이오/CMO
+  - medical-device: #의료기기
+  - digital-healthcare: #디지털헬스케어
+
+  **미디어 · 콘텐츠 · 광고**
+  - entertainment: #엔터테인먼트
+  - contents-video: #콘텐츠/영상제작
+  - ad-agency: #광고대행사
+  - webtoon-webnovel: #웹툰/웹소설
+  - broadcasting-press: #방송/언론
+
+  **건설 · 부동산**
+  - construction-engineering: #건설/엔지니어링
+  - realestate-development: #부동산개발
+  - plant: #플랜트
+  - interior: #인테리어
+
+  **공기업 · 공공기관**
+  - public-soc: #SOC (공항,도로,철도)
+  - public-energy: #에너지 공기업
+  - public-finance: #금융 공기업
+  - public-admin: #일반행정
+
+  **소재 · 부품 · 장비 (소부장)**
+  - mpe-semiconductor: #반도체 소부장
+  - mpe-display: #디스플레이 소부장
+  - mpe-battery: #2차전지 소부장
+  - auto-parts: #자동차 부품
+  - chemical-materials: #화학/소재
+
+  **호텔 · 여행 · 항공**
+  - hotel: #호텔
+  - travel-agency: #여행사
+  - airline: #항공사
+  - leisure-resort: #레저/리조트
+
+  **전문 서비스**
+  - consulting: #컨설팅
+  - accounting-tax: #회계/세무
+  - law-firm: #법률 (로펌)
+  - market-research: #리서치
+
+  **운송 · 물류**
+  - logistics-delivery: #물류/택배
+  - shipping: #해운
+  - forwarding: #포워딩
+  - land-transport: #육상운송
+
+  **교육**
+  - edutech: #에듀테크
+  - private-academy: #입시/보습학원
+  - edu-publishing: #교육출판
+  - language-edu: #외국어교육
+
+  **비영리 · 사회적기업**
+  - ngo-npo: #NGO/NPO
+  - social-enterprise: #사회적기업
+  - foundation: #재단
+
+  ### 출력 형식
+  반드시 다음과 같은 JSON 배열 형식으로만 응답하세요:
+
+  ```json
+  ["tagId1", "tagId2", ...]
+  ```
+
+  ### 예시
+  [입력]
+  - 직무: 경영기획
+  - 회사명: 삼성전자
+
+  [출력]
+  ```json
+  ["semiconductor", "electronics-home"]
+  ```
+
+  이제 다음 입력에 대한 산업 분류를 수행해주세요.

jasoseo-context-report/.gradio/certificate.pem

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

jasoseo-context-report/eval.json

@@ -0,0 +1,123 @@
+{
+  "context_report_generation_eval": {
+    "task_definition": {
+      "description": "Generate a structured context report based on the user's input (job, company, etc.). The output must be a JSON object following the specified schema, providing essential background information for writing a '자소서'. The content should be synthesized from public information as if processed by a web search and LLM pipeline.",
+      "input": {
+        "job_title": "string",
+        "company_name": "string",
+        "experience_level": "신입 | 경력 | 인턴 | 기타"
+      },
+      "output_schema": {
+        "company_profile": {
+          "name": "string",
+          "vision_mission": "string",
+          "core_values": ["string", "..."],
+          "talent_philosophy": "string",
+          "recent_news_summary": "string",
+          "main_products_services": ["string", "..."]
+        },
+        "position_analysis": {
+          "role_summary": "string",
+          "required_skills": {
+            "hard": ["string", "..."],
+            "soft": ["string", "..."]
+          },
+          "keywords": ["string", "..."]
+        },
+        "industry_context": {
+          "trends": ["string", "..."],
+          "competitors": ["string", "..."]
+        }
+      }
+    },
+    "examples": [
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "백엔드 개발",
+          "company_name": "토스 (비바리퍼블리카)",
+          "experience_level": "신입"
+        },
+        "output": {
+          "company_profile": {
+            "name": "토스 (비바리퍼블리카)",
+            "vision_mission": "금융의 모든 순간을 쉽고 간편하게 만드는 것을 목표로 하는 기술 기반 금융 혁신 기업입니다.",
+            "core_values": ["Customer Obsession (고객 중심)", "Excellence (탁월함)", "Radical Transparency (극도의 투명성)", "Freedom and Responsibility (자율과 책임)"],
+            "talent_philosophy": "스스로 문제를 정의하고 해결하며, 동료와 투명하게 소통하여 최고의 성과를 만드는 인재를 지향합니다.",
+            "recent_news_summary": "토스뱅크, 토스증권 등 종합 금융 플랫폼으로의 확장을 넘어, 알뜰폰(MVNO) 사업 진출 등 비금융 분야로 서비스를 다각화하며 사용자 경험을 혁신하고 있습니다.",
+            "main_products_services": ["토스 (간편송금, 결제)", "토스뱅크", "토스증권", "토스플레이스"]
+          },
+          "position_analysis": {
+            "role_summary": "대용량 트래픽을 처리하는 안정적이고 확장 가능한 금융 서비스의 백엔드 API를 개발하고 운영합니다. 복잡한 금융 문제를 기술로 해결하며 최고의 사용자 경험을 제공하는 데 기여합니다.",
+            "required_skills": {
+              "hard": ["Java/Kotlin", "Spring Framework", "RDBMS/NoSQL", "MSA (Microservice Architecture) 이해"],
+              "soft": ["문제 해결 능력", "협업 및 커뮤니케이션", "학습 및 성장 의지", "높은 수준의 책임감"]
+            },
+            "keywords": ["핀테크", "대용량 트래픽", "MSA", "결제 시스템", "API", "금융 플랫폼"]
+          },
+          "industry_context": {
+            "trends": ["간편결제 시장의 지속적 성장", "마이데이터 사업 활성화", "빅테크 기업의 금융업 진출 가속화"],
+            "competitors": ["카카오페이", "네이버파이낸셜"]
+          }
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "식품마케팅",
+          "company_name": "CJ제일제당",
+          "experience_level": "신입"
+        },
+        "output": {
+          "company_profile": {
+            "name": "CJ제일제당",
+            "vision_mission": "글로벌 No.1 식품 & 바이오 기업으로 성장하여 전 세계에 한국의 식문화를 전파하는 것을 비전으로 합니다.",
+            "core_values": ["인재", "상생", "정직", "창의"],
+            "talent_philosophy": "끊임없이 도전하고 성장하며, 맡은 분야에서 최고를 추구하는 '하고잡이' 인재를 선호합니다.",
+            "recent_news_summary": "'비비고' 브랜드를 중심으로 K-푸드의 글로벌 영토 확장을 가속화하고 있으며, 북미 및 유럽 시장 공략을 강화하고 식물성 식품(Plant-based) 포트폴리오를 확대하고 있습니다.",
+            "main_products_services": ["비비고 (만두, 김치 등)", "햇반", "스팸", "각종 조미료 및 소스류"]
+          },
+          "position_analysis": {
+            "role_summary": "담당 브랜드의 마케팅 전략을 수립하고 실행합니다. 시장 및 소비자 데이터 분석을 기반으로 신제품 런칭, 광고 캠페인, 프로모션 등을 기획하고 운영하여 브랜드 성장을 주도합니다.",
+            "required_skills": {
+              "hard": ["데이터 분석 능력 (GA, SQL 등)", "시장 조사 및 분석", "마케팅 전략 ���립"],
+              "soft": ["창의적 사고", "트렌드 민감성", "원활한 커뮤니케이션", "결과 지향적 태도"]
+            },
+            "keywords": ["FMCG", "브랜드 마케팅", "K-푸드", "신제품 런칭", "소비자 조사", "데이터 기반"]
+          },
+          "industry_context": {
+            "trends": ["HMR(가정간편식) 시장의 급성장", "건강과 지속가능성을 중시하는 '헬시플레저' 트렌드 확산", "온라인 채널 중심의 유통 구조 변화"],
+            "competitors": ["대상 청정원", "오뚜기", "농심"]
+          }
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "A&R",
+          "company_name": "하이브",
+          "experience_level": "인턴"
+        },
+        "output": {
+          "company_profile": {
+            "name": "하이브 (HYBE)",
+            "vision_mission": "'We believe in music'이라는 미션 아래, 음악에 기반한 세계 최고의 엔터테인먼트 라이프스타일 플랫폼 기업을 지향합니다.",
+            "core_values": ["팬 중심 (Fan-centric)", "혁신 (Innovation)", "진정성 (Authenticity)", "지속가능성 (Sustainability)"],
+            "talent_philosophy": "음악과 콘텐츠에 대한 깊은 이해와 열정을 바탕으로, 산업의 경계를 넘어 새로운 가치를 창출하는 전문가를 추구합니다.",
+            "recent_news_summary": "멀티 레이블 체제를 강화하고, 팬덤 플랫폼 '위버스(Weverse)'를 통해 팬 비즈니스를 확장하고 있습니다. 또한 게임, 웹툰 등 IP(지적재산권)를 활용한 사업 다각화에 집중하고 있습니다.",
+            "main_products_services": ["음반 및 음원 제작/유통", "아티스트 매니지먼트 (BTS, 세븐틴 등)", "위버스 (Weverse) 플랫폼", "공연 및 MD 사업"]
+          },
+          "position_analysis": {
+            "role_summary": "신인 아티스트 발굴 및 기존 아티스트의 앨범 컨셉 기획, 국내외 작곡가와의 협업을 통한 곡 수급, 녹음 등 음반 제작 과정 전반을 지원하는 업무를 수행합니다.",
+            "required_skills": {
+              "hard": ["음악 장르 및 트렌드에 대한 높은 이해도", "외국어 능력 (영어/일본어 등)", "기본적인 작곡/작사 지식 우대"],
+              "soft": ["창의적인 기획력", "원활한 네트워킹 및 커뮤니케이션", "꼼꼼함과 책임감", "강한 열정"]
+            },
+            "keywords": ["A&R", "K-POP", "음반 기획", "IP 비즈니스", "위버스", "콘텐츠 제작"]
+          },
+          "industry_context": {
+            "trends": ["글로벌 팬덤 플랫폼의 중요성 증대", "IP를 활용한 원소스 멀티유즈(OSMU) 전략 보편화", "버추얼 아이돌 등 기술 융합형 콘텐츠 등장"],
+            "competitors": ["SM엔터테인먼트", "JYP엔터테인먼트", "YG엔터테인먼트"]
+          }
+        }
+      }
+    ]
+  }
+}

jasoseo-context-report/llm_functions.py

@@ -0,0 +1,282 @@
+import os
+import json
+import re
+import yaml
+from openai import OpenAI
+
+# OpenAI 클라이언트 초기화
+client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
+
+# 프롬프트 템플릿 로드
+import os
+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 f:
+    prompt_data = yaml.safe_load(f)
+    prompt_template = prompt_data['prompt']
+
+def parse_context_report(content):
+    """
+    AI 응답에서 컨텍스트 리포트 JSON을 파싱하는 함수
+    """
+    try:
+        print(f"파싱할 컨텐츠 길이: {len(content)}")
+        print(f"파싱할 컨텐츠 첫 200자: {repr(content[:200])}")
+        
+        # 텍스트 전처리
+        cleaned_content = content.strip()
+        
+        # 1. JSON 코드 블록 찾기 (```json ... ``` 형식)
+        json_patterns = [
+            r'```json\s*(\{.*?\})\s*```',
+            r'```\s*(\{.*?\})\s*```',
+            r'```json\s*(.*?)\s*```',
+            r'```\s*(.*?)\s*```'
+        ]
+        
+        for pattern in json_patterns:
+            json_match = re.search(pattern, cleaned_content, re.DOTALL)
+            if json_match:
+                json_str = json_match.group(1).strip()
+                print(f"JSON 블록 발견: {repr(json_str[:100])}")
+                
+                # JSON 문자열 정리
+                json_str = re.sub(r'\n\s*', ' ', json_str)
+                json_str = re.sub(r',\s*}', '}', json_str)
+                json_str = re.sub(r',\s*]', ']', json_str)
+                
+                try:
+                    parsed_json = json.loads(json_str)
+                    if isinstance(parsed_json, dict) and 'company_profile' in parsed_json:
+                        return parsed_json
+                except json.JSONDecodeError as e:
+                    print(f"JSON 블록 파싱 실패: {e}")
+        
+        # 2. 중괄호로 둘러싸인 JSON 찾기
+        brace_patterns = [
+            r'\{.*?\}'
+        ]
+        
+        for pattern in brace_patterns:
+            brace_match = re.search(pattern, cleaned_content, re.DOTALL)
+            if brace_match:
+                json_str = brace_match.group(0).strip()
+                print(f"중괄호 블록 발견: {repr(json_str[:100])}")
+                
+                # JSON 문자열 정리
+                json_str = re.sub(r'\n\s*', ' ', json_str)
+                json_str = re.sub(r',\s*}', '}', json_str)
+                json_str = re.sub(r',\s*]', ']', json_str)
+                
+                try:
+                    parsed_json = json.loads(json_str)
+                    if isinstance(parsed_json, dict) and 'company_profile' in parsed_json:
+                        return parsed_json
+                except json.JSONDecodeError as e:
+                    print(f"중괄호 블록 파싱 실패: {e}")
+        
+        # 3. 전체 텍스트를 JSON으로 파싱 시도
+        try:
+            # 코드 블록 마커 제거
+            if cleaned_content.startswith('```'):
+                lines = cleaned_content.split('\n')
+                start_idx = 1 if lines[0].startswith('```') else 0
+                end_idx = len(lines)
+                for i in range(len(lines)-1, -1, -1):
+                    if lines[i].strip() == '```':
+                        end_idx = i
+                        break
+                cleaned_content = '\n'.join(lines[start_idx:end_idx])
+            
+            cleaned_content = cleaned_content.strip()
+            parsed_json = json.loads(cleaned_content)
+            if isinstance(parsed_json, dict) and 'company_profile' in parsed_json:
+                return parsed_json
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            print(f"전체 JSON 파싱 실패: {e}")
+        
+        # 4. 기본 구조 반환 (파싱 실패 시)
+        print("JSON 파싱 실패, 기본 구조 반환")
+        return {
+            "company_profile": {
+                "name": "파싱 실패",
+                "vision_mission": "정보를 가져올 수 없습니다.",
+                "core_values": ["정보 없음"],
+                "talent_philosophy": "정보를 가져올 수 없습니다.",
+                "recent_news_summary": "정보를 가져올 수 없습니다.",
+                "main_products_services": ["정보 없음"]
+            },
+            "position_analysis": {
+                "role_summary": "정보를 가져올 수 없습니다.",
+                "required_skills": {
+                    "hard": ["정보 없음"],
+                    "soft": ["정보 없음"]
+                },
+                "keywords": ["정보 없음"]
+            },
+            "industry_context": {
+                "trends": ["정보 없음"],
+                "competitors": ["정보 없음"]
+            }
+        }
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"컨텍스트 리포트 파싱 전체 오류: {e}")
+        print(f"파싱 실패한 컨텐츠: {repr(content)}")
+        return {
+            "company_profile": {
+                "name": "오류 발생",
+                "vision_mission": f"파싱 오류: {str(e)}",
+                "core_values": ["오류"],
+                "talent_philosophy": f"파싱 오류: {str(e)}",
+                "recent_news_summary": f"파싱 오류: {str(e)}",
+                "main_products_services": ["오류"]
+            },
+            "position_analysis": {
+                "role_summary": f"파싱 오류: {str(e)}",
+                "required_skills": {
+                    "hard": ["오류"],
+                    "soft": ["오류"]
+                },
+                "keywords": ["오류"]
+            },
+            "industry_context": {
+                "trends": ["오류"],
+                "competitors": ["오류"]
+            }
+        }
+
+def generate_context_report(job_title, company_name, experience_level):
+    """
+    OpenAI API를 사용하여 자소서 컨텍스트 리포트를 생성하는 함수
+    """
+    try:
+        if not job_title or not company_name or not experience_level:
+            return "직무, 회사명, 경력 수준을 모두 입력해주세요.", {}
+        
+        # 프롬프트 생성
+        prompt = prompt_template.format(
+            job_title=job_title,
+            company_name=company_name,
+            experience_level=experience_level
+        )
+        
+        # OpenAI Responses API 호출 (Web Search Preview 사용)
+        response = client.responses.create(
+            model="gpt-4o-mini",
+            tools=[{
+                "type": "web_search_preview",
+                "search_context_size": "high",
+            }],
+            input=f"당신은 자기소개서 작성을 위한 기업 및 직무 분석 전문가입니다. 웹 검색을 통해 최신 기업 정보와 산업 동향을 확인하고 정확한 JSON 형식으로 구조화된 정보를 제공해주세요.\n\n{prompt}"
+        )
+        
+        content = response.output_text
+        print(f"=== AI 응답 원본 ===")
+        print(content)
+        print(f"=== 전체 응답 객체 ===")
+        print(response)
+        
+        # 웹 검색 참고 링크 출력
+        if hasattr(response, 'web_search_results') and response.web_search_results:
+            print(f"=== 참고한 웹 검색 링크 ===")
+            for i, result in enumerate(response.web_search_results, 1):
+                if hasattr(result, 'url'):
+                    print(f"{i}. {result.url}")
+                elif hasattr(result, 'link'):
+                    print(f"{i}. {result.link}")
+        
+        print(f"=== AI 응답 끝 ===")
+        
+        report_data = parse_context_report(content)
+        
+        if not report_data or 'company_profile' not in report_data:
+            return "컨텍스트 리포트 생성에 실패했습니다. 다시 시도해주세요.", {}
+        
+        # 결과 포맷팅
+        result = f"""## 📊 {company_name} - {job_title} 컨텍스트 리포트
+
+### 🏢 **기업 프로필**
+
+**🎯 비전 & 미션**
+{report_data['company_profile']['vision_mission']}
+
+**💎 핵심 가치**
+"""
+        for i, value in enumerate(report_data['company_profile']['core_values'], 1):
+            result += f"**{i}.** {value}\n"
+        
+        result += f"""
+**👥 인재상**
+{report_data['company_profile']['talent_philosophy']}
+
+**📰 최근 동향**
+{report_data['company_profile']['recent_news_summary']}
+
+**🛍️ 주요 제품/서비스**
+"""
+        for i, service in enumerate(report_data['company_profile']['main_products_services'], 1):
+            result += f"**{i}.** {service}\n"
+        
+        result += f"""
+
+### 💼 **직무 분석**
+
+**📋 역할 요약**
+{report_data['position_analysis']['role_summary']}
+
+**🔧 필요 스킬**
+
+*하드 스킬:*
+"""
+        for skill in report_data['position_analysis']['required_skills']['hard']:
+            result += f"• {skill}\n"
+        
+        result += "\n*소프트 스킬:*\n"
+        for skill in report_data['position_analysis']['required_skills']['soft']:
+            result += f"• {skill}\n"
+        
+        result += f"""
+**🏷️ 핵심 키워드**
+"""
+        for keyword in report_data['position_analysis']['keywords']:
+            result += f"`{keyword}` "
+        
+        result += f"""
+
+### 🌐 **산업 맥락**
+
+**📈 주요 트렌드**
+"""
+        for i, trend in enumerate(report_data['industry_context']['trends'], 1):
+            result += f"**{i}.** {trend}\n"
+        
+        result += f"""
+**🏆 주요 경쟁사**
+"""
+        for i, competitor in enumerate(report_data['industry_context']['competitors'], 1):
+            result += f"**{i}.** {competitor}\n"
+        
+        result += f"""
+
+---
+**📝 입력 정보:**
+- 회사: {company_name}
+- 직무: {job_title}
+- 경력: {experience_level}
+
+*본 리포트는 AI가 생성한 것으로, 실제 정보와 다를 수 있습니다. 자소서 작성 시 참고용으로 활용하세요.*
+"""
+        
+        return result, report_data
+        
+    except Exception as e:
+        error_msg = f"""## ❌ 오류 발생
+
+컨텍스트 리포트 생성 중 오류가 발생했습니다.
+
+**오류 내용:** {str(e)}
+
+다시 시도해주세요.
+"""
+        return error_msg, {} 

jasoseo-context-report/main.py

@@ -0,0 +1,314 @@
+import gradio as gr
+from llm_functions import generate_context_report
+
+# 예제 데이터
+example_companies = ["토스", "삼성전자", "CJ제일제당", "하이브", "현대건설", "신한은행", "카카오", "네이버", "LG전자", "SK하이닉스"]
+example_jobs = ["백엔드 개발", "경영기획", "식품마케팅", "A&R", "HRM(인사운영)", "해외영업", "데이터 분석", "온라인마케팅", "기획", "개발"]
+experience_levels = ["신입", "경력", "인턴", "기타"]
+
+def create_info_cards(report_data):
+    """
+    리포트 데이터를 카드 형태로 표시하는 HTML 생성
+    """
+    if not report_data or 'company_profile' not in report_data:
+        return "<div style='text-align: center; color: #6B7280; padding: 20px;'>리포트를 생성해주세요</div>"
+    
+    # 기업 프로필 카드
+    company_card = f"""
+    <div style="
+        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+        color: white;
+        border-radius: 15px;
+        padding: 20px;
+        margin: 10px 0;
+        box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1);
+    ">
+        <h3 style="margin: 0 0 15px 0; font-size: 18px;">🏢 기업 프로필</h3>
+        <div style="background: rgba(255,255,255,0.1); border-radius: 10px; padding: 15px;">
+            <strong>🎯 비전/미션:</strong><br>
+            {report_data['company_profile']['vision_mission']}<br><br>
+            <strong>💎 핵심 가치:</strong><br>
+            {' • '.join(report_data['company_profile']['core_values'])}<br><br>
+            <strong>👥 인재상:</strong><br>
+            {report_data['company_profile']['talent_philosophy']}
+        </div>
+    </div>
+    """
+    
+    # 직무 분석 카드
+    position_card = f"""
+    <div style="
+        background: linear-gradient(135deg, #11998e 0%, #38ef7d 100%);
+        color: white;
+        border-radius: 15px;
+        padding: 20px;
+        margin: 10px 0;
+        box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1);
+    ">
+        <h3 style="margin: 0 0 15px 0; font-size: 18px;">💼 직무 분석</h3>
+        <div style="background: rgba(255,255,255,0.1); border-radius: 10px; padding: 15px;">
+            <strong>📋 역할:</strong><br>
+            {report_data['position_analysis']['role_summary']}<br><br>
+            <strong>🔧 하드 스킬:</strong><br>
+            {' • '.join(report_data['position_analysis']['required_skills']['hard'])}<br><br>
+            <strong>💡 소프트 스킬:</strong><br>
+            {' • '.join(report_data['position_analysis']['required_skills']['soft'])}
+        </div>
+    </div>
+    """
+    
+    # 산업 맥락 카드
+    industry_card = f"""
+    <div style="
+        background: linear-gradient(135deg, #fc4a1a 0%, #f7b733 100%);
+        color: white;
+        border-radius: 15px;
+        padding: 20px;
+        margin: 10px 0;
+        box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1);
+    ">
+        <h3 style="margin: 0 0 15px 0; font-size: 18px;">🌐 산업 맥락</h3>
+        <div style="background: rgba(255,255,255,0.1); border-radius: 10px; padding: 15px;">
+            <strong>📈 주요 트렌드:</strong><br>
+            {' • '.join(report_data['industry_context']['trends'])}<br><br>
+            <strong>🏆 주요 경쟁사:</strong><br>
+            {' • '.join(report_data['industry_context']['competitors'])}
+        </div>
+    </div>
+    """
+    
+    # 키워드 카드
+    keywords_html = ""
+    if 'keywords' in report_data['position_analysis']:
+        keywords_html = "<div style='margin-top: 15px;'><strong>🏷️ 핵심 키워드:</strong><br>"
+        for keyword in report_data['position_analysis']['keywords']:
+            keywords_html += f"<span style='background: rgba(255,255,255,0.2); padding: 5px 10px; border-radius: 15px; margin: 2px; display: inline-block; font-size: 12px;'>{keyword}</span>"
+        keywords_html += "</div>"
+    
+    return f"""
+    <div style="display: flex; flex-direction: column; gap: 10px;">
+        {company_card}
+        {position_card}
+        {industry_card}
+        <div style="
+            background: linear-gradient(135deg, #a8edea 0%, #fed6e3 100%);
+            color: #333;
+            border-radius: 15px;
+            padding: 20px;
+            margin: 10px 0;
+            box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1);
+        ">
+            <h3 style="margin: 0 0 15px 0; font-size: 18px;">🏷️ 핵심 키워드</h3>
+            <div style="display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 8px;">
+                {''.join([f'<span style="background: #667eea; color: white; padding: 8px 15px; border-radius: 20px; font-size: 14px; font-weight: bold;">{keyword}</span>' for keyword in report_data['position_analysis']['keywords']])}
+            </div>
+        </div>
+    </div>
+    """
+
+def process_report_generation(job_title, company_name, experience_level):
+    """
+    리포트 생성 결과를 처리하고 UI에 표시할 형태로 변환하는 함수
+    """
+    try:
+        content, report_data = generate_context_report(job_title, company_name, experience_level)
+        info_cards = create_info_cards(report_data)
+        return content, info_cards
+    except Exception as e:
+        error_content = f"""## ❌ 오류 발생
+
+컨텍스트 리포트 생성 중 오류가 발생했습니다.
+
+**오류 내용:** {str(e)}
+
+다시 시도해주세요.
+"""
+        error_cards = create_info_cards({})
+        return error_content, error_cards
+
+def create_interface():
+    """
+    Gradio 인터페이스 생성
+    """
+    with gr.Blocks(
+        title="📊 자소서 컨텍스트 리포트",
+        theme=gr.themes.Soft(),
+        css="""
+        .main-header {
+            text-align: center;
+            padding: 20px;
+            background: linear-gradient(90deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+            color: white;
+            border-radius: 10px;
+            margin-bottom: 20px;
+        }
+        .input-section {
+            background-color: #f8f9fa;
+            padding: 20px;
+            border-radius: 8px;
+            margin: 10px 0;
+        }
+        .example-section {
+            background-color: #f0f9ff;
+            padding: 15px;
+            border-radius: 8px;
+            margin: 10px 0;
+        }
+        """
+    ) as demo:
+        
+        # 헤더
+        gr.HTML("""
+        <div class="main-header">
+            <h1>📊 자소서 컨텍스트 리포트</h1>
+            <p>기업과 직무에 대한 종합적인 분석으로 완벽한 자기소개서를 준비하세요</p>
+        </div>
+        """)
+        
+        # 설명
+        gr.Markdown("""
+        ### 🚀 **사용 방법**
+        1. **직무**: 지원하고자 하는 직무를 입력하세요
+        2. **회사명**: 지원 회사명을 입력하세요
+        3. **경력 수준**: 신입/경력/인턴/기타 중 선택하세요
+        4. **생성**: '리포트 생성' 버튼을 클릭하여 결과를 확인하세요
+        
+        ✨ **특징**: 기업 프로필, 직무 분석, 산업 맥락을 종합적으로 분석하여 자소서 작성에 필요한 핵심 정보를 제공합니다.
+        """)
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=2):
+                # 입력 섹션
+                gr.HTML('<div class="input-section">')
+                gr.Markdown("### 📝 **기본 정보 입력**")
+                
+                with gr.Row():
+                    job_input = gr.Textbox(
+                        label="💼 직무",
+                        placeholder="예: 백엔드 개발, 경영기획, 마케팅 등",
+                        value="",
+                        scale=1
+                    )
+                    
+                    company_input = gr.Textbox(
+                        label="🏢 회사명",
+                        placeholder="예: 토스, 삼성전자, 카카오 등",
+                        value="",
+                        scale=1
+                    )
+                
+                experience_input = gr.Dropdown(
+                    label="📈 경력 수준",
+                    choices=experience_levels,
+                    value="신입",
+                    interactive=True
+                )
+                
+                generate_btn = gr.Button(
+                    "📊 리포트 생성", 
+                    variant="primary", 
+                    size="lg"
+                )
+                gr.HTML('</div>')
+                
+            with gr.Column(scale=1):
+                # 예제 및 가이드
+                gr.HTML('<div class="example-section">')
+                gr.Markdown("### 💡 **예제 회사**")
+                
+                company_rows = [example_companies[i:i+2] for i in range(0, len(example_companies), 2)]
+                for row in company_rows:
+                    with gr.Row():
+                        for company in row:
+                            example_btn = gr.Button(
+                                company, 
+                                size="sm", 
+                                variant="secondary",
+                                scale=1
+                            )
+                            example_btn.click(
+                                fn=lambda x=company: x,
+                                outputs=company_input
+                            )
+                
+                gr.Markdown("### 💼 **예제 직무**")
+                
+                job_rows = [example_jobs[i:i+2] for i in range(0, len(example_jobs), 2)]
+                for row in job_rows:
+                    with gr.Row():
+                        for job in row:
+                            job_btn = gr.Button(
+                                job, 
+                                size="sm", 
+                                variant="secondary",
+                                scale=1
+                            )
+                            job_btn.click(
+                                fn=lambda x=job: x,
+                                outputs=job_input
+                            )
+                
+                gr.Markdown("### 📈 **경력 수준**")
+                with gr.Row():
+                    for level in experience_levels:
+                        level_btn = gr.Button(
+                            level, 
+                            size="sm", 
+                            variant="secondary",
+                            scale=1
+                        )
+                        level_btn.click(
+                            fn=lambda x=level: x,
+                            outputs=experience_input
+                        )
+                
+                gr.HTML('</div>')
+        
+        # 결과 출력 섹션
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=2):
+                gr.Markdown("### 📋 **상세 리포트**")
+                result_output = gr.Markdown(
+                    value="직무, 회사명, 경력 수준을 입력하고 '리포트 생성' 버튼을 클릭하세요.",
+                    elem_classes=["result-output"]
+                )
+            
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.Markdown("### 📊 **핵심 정보**")
+                info_cards = gr.HTML(
+                    value="<div style='text-align: center; color: #6B7280; padding: 20px;'>리포트를 생성해주세요</div>",
+                    elem_classes=["info-cards"]
+                )
+        
+        # 생성 버튼 클릭 이벤트
+        generate_btn.click(
+            fn=process_report_generation,
+            inputs=[job_input, company_input, experience_input],
+            outputs=[result_output, info_cards],
+            api_name="generate_context_report"
+        )
+        
+        # 푸터
+        gr.Markdown("""
+        ---
+        **📊 리포트 구성**:
+        - **🏢 기업 프로필**: 비전/미션, 핵심가치, 인재상, 최근동향, 주요제품/서비스
+        - **💼 직무 분석**: 역할요약, 필요스킬(하드/소프트), 핵심키워드
+        - **🌐 산업 맥락**: 주요트렌드, 경쟁사 정보
+        
+        💡 **활용 팁**: 생성된 키워드와 정보를 자소서 작성 시 적극 활용하여 맞춤형 자기소개서를 작성하세요.
+        
+        🤖 **Powered by**: OpenAI GPT-4o
+        """)
+    
+    return demo
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Gradio 앱 실행
+    demo = create_interface()
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        # server_port=7862,
+        share=True,
+        show_error=True
+    ) 

jasoseo-context-report/prompt.yaml

@@ -0,0 +1,96 @@
+prompt: |
+  당신은 자기소개서 작성을 위한 기업 및 직무 분석 전문가입니다.
+  주어진 직무, 회사명, 경력 수준을 바탕으로 자기소개서 작성에 필요한 핵심 정보를 체계적으로 정리해야 합니다.
+
+  ### 지침
+  1. **웹 검색 활용**: 회사명을 검색하여 최신 기업 정보, 비전/미션, 핵심가치, 최근 뉴스, 채용 정보 등을 확인합니다.
+  2. **정확한 정보**: 검색된 최신 정보를 바탕으로 정확하고 신뢰할 수 있는 내용을 제공합니다.
+  3. **자소서 관점**: 자기소개서 작성에 실질적으로 도움이 되는 정보에 집중합니다.
+  4. **구조화된 출력**: 지정된 JSON 스키마를 정확히 따라 출력합니다.
+
+  ### 입력 정보
+  - **직무:** {job_title}
+  - **회사명:** {company_name}
+  - **경력 수준:** {experience_level}
+
+  ### 출력 형식
+  반드시 다음 JSON 스키마를 정확히 따라 응답하세요:
+
+  ```json
+  {{
+    "company_profile": {{
+      "name": "회사명",
+      "vision_mission": "회사의 비전과 미션 설명",
+      "core_values": ["핵심가치1", "핵심가치2", "핵심가치3"],
+      "talent_philosophy": "인재상 및 인재 철학",
+      "recent_news_summary": "최근 주요 뉴스 및 동향 요약",
+      "main_products_services": ["주요제품1", "주요제품2", "주요제품3"]
+    }},
+    "position_analysis": {{
+      "role_summary": "해당 직무의 주요 역할과 책임 요약",
+      "required_skills": {{
+        "hard": ["하드스킬1", "하드스킬2", "하드스킬3"],
+        "soft": ["소프트스킬1", "소프트스킬2", "소프트스킬3"]
+      }},
+      "keywords": ["키워드1", "키워드2", "키워드3", "키워드4", "키워드5"]
+    }},
+    "industry_context": {{
+      "trends": ["산업트렌드1", "산업트렌드2", "산업트렌드3"],
+      "competitors": ["경쟁사1", "경쟁사2", "경쟁사3"]
+    }}
+  }}
+  ```
+
+  ### 세부 요구사항
+
+  **company_profile (기업 프로필)**
+  - name: 정확한 회사명
+  - vision_mission: 회사의 비전과 미션을 간결하게 설명 (1-2문장)
+  - core_values: 회사의 핵심 가치 3-4개 (배열 형태)
+  - talent_philosophy: 회사가 추구하는 인재상과 인재 철학 (1-2문장)
+  - recent_news_summary: 최근 1-2년간 주요 뉴스나 사업 동향 요약 (2-3문장)
+  - main_products_services: 주요 제품이나 서비스 3-4개 (배열 형태)
+
+  **position_analysis (직무 분석)**
+  - role_summary: 해당 직무의 주요 역할과 책임을 경력 수준에 맞게 설명 (2-3문장)
+  - required_skills.hard: 필요한 하드 스킬 3-4개 (기술, 도구, 자격증 등)
+  - required_skills.soft: 필요한 소프트 스킬 3-4개 (역량, 태도, 성향 등)
+  - keywords: 자소서에 활용할 수 있는 핵심 키워드 5-6개
+
+  **industry_context (산업 맥락)**
+  - trends: 해당 산업의 주요 트렌드 3개
+  - competitors: 주요 경쟁사 3개
+
+  ### 예시
+  [입력]
+  - 직무: 백엔드 개발
+  - 회사명: 토스 (비바리퍼블리카)
+  - 경력 수준: 신입
+
+  [출력]
+  ```json
+  {{
+    "company_profile": {{
+      "name": "토스 (비바리퍼블리카)",
+      "vision_mission": "금융의 모든 순간을 쉽고 간편하게 만드는 것을 목표로 하는 기술 기반 금융 혁신 기업입니다.",
+      "core_values": ["Customer Obsession (고객 중심)", "Excellence (탁월함)", "Radical Transparency (극도의 투명성)", "Freedom and Responsibility (자율과 책임)"],
+      "talent_philosophy": "스스로 문제를 정의하고 해결하며, 동료와 투명하게 소통하여 최고의 성과를 만드는 인재를 지향합니다.",
+      "recent_news_summary": "토스뱅크, 토스증권 등 종합 금융 플랫폼으로의 확장을 넘어, 알뜰폰(MVNO) 사업 진출 등 비금융 분야로 서비스를 다각화하며 사용자 경험을 혁신하고 있습니다.",
+      "main_products_services": ["토스 (간편송금, 결제)", "토스뱅크", "토스증권", "토스플레이스"]
+    }},
+    "position_analysis": {{
+      "role_summary": "대용량 트래픽을 처리하는 안정적이고 확장 가능한 금융 서비스의 백엔드 API를 개발하고 운영합니다. 복잡한 금융 문제를 기술로 해결하며 최고의 사용자 경험을 제공하는 데 기여합니다.",
+      "required_skills": {{
+        "hard": ["Java/Kotlin", "Spring Framework", "RDBMS/NoSQL", "MSA (Microservice Architecture) 이해"],
+        "soft": ["문제 해결 능력", "협업 및 커뮤니케이션", "학습 및 성장 의지", "높은 수준의 책임감"]
+      }},
+      "keywords": ["핀테크", "대용량 트래픽", "MSA", "결제 시스템", "API", "금융 플랫폼"]
+    }},
+    "industry_context": {{
+      "trends": ["간편결제 시장의 지속적 성장", "마이데이터 사업 활성화", "빅테크 기업의 금융업 진출 가속화"],
+      "competitors": ["카카오페이", "네이버파이낸셜"]
+    }}
+  }}
+  ```
+
+  이제 다음 입력에 대한 컨텍스트 리포트를 생성해주세요.

jd-recommendation/eval.json

@@ -0,0 +1,117 @@
+{
+  "jd_recommendation_eval": {
+    "task_definition": {
+      "description": "Generate a representative job description based on the job title, company name, and experience level. The output should be a concise narrative summarizing key responsibilities and qualifications, suitable for preparing a '자소서'.",
+      "input": {
+        "job_title": "string",
+        "company_name": "string",
+        "experience_level": "신입 | 경력 | 인턴 | 기타"
+      },
+      "output": {
+        "recommended_jd": "string"
+      }
+    },
+    "examples": [
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "경영기획",
+          "company_name": "삼성전자",
+          "experience_level": "신입"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_jd": "전사 경영 목표 달성을 위한 데이터 분석, 시장 리서치, 사업 전략 수립 지원 업무를 수행합니다. 신규 사업 기회를 발굴하고, 경영진의 의사결정을 돕기 위한 보고서 작성 및 발표를 담당하게 됩니다. 뛰어난 분석력과 기획력을 갖춘 인재를 찾습니다."
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "온라인마케팅",
+          "company_name": "쿠팡",
+          "experience_level": "인턴"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_jd": "디지털 마케팅 캠페인 기획 및 운영을 보조하며, 소셜 미디어 채널 관리, 콘텐츠 제작, 광고 성과 데이터 분석 업무를 지원합니다. 최신 마케팅 트렌드를 학습하고 실제 업무에 적용하며 성장할 기회를 제공합니다."
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "HRM(인사운영)",
+          "company_name": "하이브",
+          "experience_level": "경력"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_jd": "구성원의 성장과 조직 문화 발전을 위한 인사 운영 전반을 담당합니다. 채용, 평가, 보상, 노무 등 HRM 프로세스를 주도적으로 개선하고 실행하며, 글로벌 엔터테인먼트 산업에 맞는 인사 전략을 수립합니다. 3년 이상의 관련 경력이 필요합니다."
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "백엔드 개발",
+          "company_name": "토스 (비바리퍼블리카)",
+          "experience_level": "신입"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_jd": "토스 서비스의 안정적이고 확장 가능한 서버, 애플리케이션, API를 개발하고 운영합니다. 대용량 트래픽 처리 경험을 쌓고, 금융 서비스의 복잡한 문제를 기술로 해결하는 데 기여합니다. Java/Kotlin, Spring 프레임워크에 대한 이해가 필요합니다."
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "해외영업",
+          "company_name": "HMM (에이치엠엠)",
+          "experience_level": "경력"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_jd": "글로벌 해운 시장에서 신규 고객사를 발굴하고 기존 고객 관계를 관리하며 영업 목표를 달성합니다. 해외 법인 및 파트너사와의 협력을 통해 영업 전략을 수립하고, 운임 협상 및 계약 체결을 주도합니다. 비즈니스 영어 능통 및 동종 업계 경력자를 우대합니다."
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "온라인마케팅",
+          "company_name": "아모레퍼시픽",
+          "experience_level": "경력"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_jd": "자사 브랜드의 디지털 채널(자사몰, 소셜미디어, 이커머스) 마케팅 전략을 수립하고 실행합니다. 퍼포먼스 마케팅, CRM, 데이터 기반의 고객 분석을 통해 브랜드 인지도 및 매출 증대에 기여합니다. 뷰티/소비재 산업 마케팅 경력 5년 이상을 찾습니다."
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "백엔드 개발",
+          "company_name": "넥슨",
+          "experience_level": "인턴"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_jd": "라이브 게임 서비스의 백엔드 시스템 개발 및 유지보수 업무를 지원합니다. 선배 개발자들의 멘토링 하에 게임 서버 인프라를 이해하고, 각종 툴 개발에 참여하며 실무 경험을 쌓습니다. C++ 또는 Java에 대한 기본 지식이 필요합니다."
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "경영기획",
+          "company_name": "현대건설",
+          "experience_level": "기타"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_jd": "특정 해외 건설 프로젝트의 사업성 검토 및 기획 업무를 담당할 계약직 전문가를 모집합니다. 프로젝트 수주를 위한 시장 분석, 리스크 관리, 예산 수립 업무를 수행하며, 관련 경력 3년 이상 보유 및 유관 자격증 소지자를 우대합니다."
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "HRM(인사운영)",
+          "company_name": "신한은행",
+          "experience_level": "신입"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_jd": "은행의 인적자원 관리 및 운영 업무를 수행합니다. 신입행원 채용 및 교육 프로그램 기획, 급여 및 복리후생 관리, 조직문화 활성화 활동을 지원하며 금융 인재로 성장하게 됩니다."
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "해외영업",
+          "company_name": "삼성바이오로직스",
+          "experience_level": "인턴"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_jd": "글로벌 제약/바이오 고객사 대상 영업 활동을 지원합니다. 시장 자료 조사, 잠재 고객 리스트업, 제안서 작성 보조 및 내부 커뮤니케이션 업무를 통해 바이오 산업의 B2B 영업 프로세스를 경험합니다."
+        }
+      }
+    ]
+  }
+}

jd-recommendation/llm_functions.py

@@ -0,0 +1,205 @@
+import os
+import json
+import re
+import yaml
+from openai import OpenAI
+
+# OpenAI 클라이언트 초기화
+client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
+
+# 프롬프트 템플릿 로드
+import os
+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 f:
+    prompt_data = yaml.safe_load(f)
+    prompt_template = prompt_data['prompt']
+
+def parse_jd_recommendation(content):
+    """
+    AI 응답에서 직무기술서 JSON을 파싱하는 함수
+    """
+    try:
+        print(f"파싱할 컨텐츠 길이: {len(content)}")
+        print(f"파싱할 컨텐츠 첫 200자: {repr(content[:200])}")
+        
+        # 텍스트 전처리
+        cleaned_content = content.strip()
+        
+        # 1. JSON 코드 블록 찾기 (```json ... ``` 형식)
+        json_patterns = [
+            r'```json\s*(\{.*?\})\s*```',
+            r'```\s*(\{.*?\})\s*```',
+            r'```json\s*(.*?)\s*```',
+            r'```\s*(.*?)\s*```'
+        ]
+        
+        for pattern in json_patterns:
+            json_match = re.search(pattern, cleaned_content, re.DOTALL)
+            if json_match:
+                json_str = json_match.group(1).strip()
+                print(f"JSON 블록 발견: {repr(json_str[:100])}")
+                
+                # JSON 문자열 정리
+                json_str = re.sub(r'\n\s*', ' ', json_str)
+                json_str = re.sub(r',\s*}', '}', json_str)
+                
+                try:
+                    parsed_json = json.loads(json_str)
+                    if isinstance(parsed_json, dict) and 'recommended_jd' in parsed_json:
+                        return parsed_json['recommended_jd']
+                except json.JSONDecodeError as e:
+                    print(f"JSON 블록 파싱 실패: {e}")
+        
+        # 2. 중괄호로 둘러싸인 JSON 찾기
+        brace_patterns = [
+            r'\{.*?\}'
+        ]
+        
+        for pattern in brace_patterns:
+            brace_match = re.search(pattern, cleaned_content, re.DOTALL)
+            if brace_match:
+                json_str = brace_match.group(0).strip()
+                print(f"중괄호 블록 발견: {repr(json_str[:100])}")
+                
+                # JSON 문자열 정리
+                json_str = re.sub(r'\n\s*', ' ', json_str)
+                json_str = re.sub(r',\s*}', '}', json_str)
+                
+                try:
+                    parsed_json = json.loads(json_str)
+                    if isinstance(parsed_json, dict) and 'recommended_jd' in parsed_json:
+                        return parsed_json['recommended_jd']
+                except json.JSONDecodeError as e:
+                    print(f"중괄호 블록 파싱 실패: {e}")
+        
+        # 3. 전체 텍스트를 JSON으로 파싱 시도
+        try:
+            # 코드 블록 마커 제거
+            if cleaned_content.startswith('```'):
+                lines = cleaned_content.split('\n')
+                start_idx = 1 if lines[0].startswith('```') else 0
+                end_idx = len(lines)
+                for i in range(len(lines)-1, -1, -1):
+                    if lines[i].strip() == '```':
+                        end_idx = i
+                        break
+                cleaned_content = '\n'.join(lines[start_idx:end_idx])
+            
+            cleaned_content = cleaned_content.strip()
+            parsed_json = json.loads(cleaned_content)
+            if isinstance(parsed_json, dict) and 'recommended_jd' in parsed_json:
+                return parsed_json['recommended_jd']
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            print(f"전체 JSON 파싱 실패: {e}")
+        
+        # 4. 직접 텍스트에서 JD 내용 추출 시도
+        print("직접 텍스트에서 JD 내용 추출 시도")
+        
+        # "recommended_jd" 키워드 뒤의 내용 찾기
+        jd_patterns = [
+            r'"recommended_jd"\s*:\s*"([^"]+)"',
+            r'recommended_jd["\s]*:\s*["\s]*([^"]+)["\s]*',
+            r'직무기술서[:\s]*([^\n]+)',
+        ]
+        
+        for pattern in jd_patterns:
+            match = re.search(pattern, cleaned_content, re.IGNORECASE)
+            if match:
+                jd_content = match.group(1).strip()
+                if len(jd_content) > 10:  # 최소 길이 체크
+                    return jd_content
+        
+        # 5. 최후의 수단: 전체 텍스트를 JD로 간주 (JSON 마커 제거)
+        print("전체 텍스트를 JD로 간주")
+        cleaned_text = re.sub(r'```[a-z]*\s*', '', cleaned_content)
+        cleaned_text = re.sub(r'```\s*', '', cleaned_text)
+        cleaned_text = re.sub(r'\{.*?\}', '', cleaned_text, flags=re.DOTALL)
+        cleaned_text = cleaned_text.strip()
+        
+        if len(cleaned_text) > 20:
+            return cleaned_text
+        
+        return "직무기술서를 생성할 수 없습니다."
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"JD 파싱 전체 오류: {e}")
+        print(f"파싱 실패한 컨텐츠: {repr(content)}")
+        return f"파싱 오류: {str(e)}"
+
+def generate_jd_recommendation(job_title, company_name, experience_level):
+    """
+    OpenAI API를 사용하여 직무기술서를 생성하는 함수
+    """
+    try:
+        if not job_title or not company_name or not experience_level:
+            return "직무, 회사명, 경력 수준을 모두 입력해주세요.", ""
+        
+        # 프롬프트 생성
+        prompt = prompt_template.format(
+            job_title=job_title,
+            company_name=company_name,
+            experience_level=experience_level
+        )
+        
+        # OpenAI API 호출
+        response = client.chat.completions.create(
+            model="gpt-4o",
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": "당신은 채용 공고 작성 전문가입니다. 정확한 JSON 형식으로 직무기술서를 제공해주세요."},
+                {"role": "user", "content": prompt}
+            ],
+            temperature=0.3
+        )
+        
+        content = response.choices[0].message.content
+        print(f"=== AI 응답 원본 ===")
+        print(content)
+        print(f"=== AI 응답 끝 ===")
+        
+        jd_content = parse_jd_recommendation(content)
+        
+        if not jd_content or jd_content == "직무기술서를 생성할 수 없습니다.":
+            return "직무기술서 생성에 실패했습니다. 다시 시도해주세요.", ""
+        
+        # 결과 포맷팅
+        result = f"""## 📋 {company_name} - {job_title} 직무기술서
+
+### 💼 **추천 직무기술서**
+
+{jd_content}
+
+---
+
+### 📊 **직무 정보 요약**
+
+**🏢 회사:** {company_name}  
+**💼 직무:** {job_title}  
+**📈 경력:** {experience_level}  
+
+### 💡 **자소서 작성 팁**
+
+위 직무기술서를 참고하여 다음 사항을 자소서에 반영해보세요:
+
+1. **핵심 업무**: 언급된 주요 업무와 관련된 경험이나 역량을 강조
+2. **요구 스킬**: 필요한 기술이나 능력에 대한 본인의 준비도를 어필
+3. **회사 특성**: 해당 회사의 사업 영역과 연관된 관심사나 경험을 언급
+4. **성장 의지**: 직무에서 요구하는 성장 가능성과 학습 의지를 표현
+
+---
+
+*본 직무기술서는 AI가 생성한 것으로, 실제 채용공고와 다를 수 있습니다. 자소서 작성 시 참고용으로 활용하세요.*
+"""
+        
+        return result, jd_content
+        
+    except Exception as e:
+        error_msg = f"""## ❌ 오류 발생
+
+직무기술서 생성 중 오류가 발생했습니다.
+
+**오류 내용:** {str(e)}
+
+다시 시도해주세요.
+"""
+        return error_msg, "" 

jd-recommendation/main.py

@@ -0,0 +1,329 @@
+import gradio as gr
+from llm_functions import generate_jd_recommendation
+
+# 예제 데이터
+example_companies = ["삼성전자", "쿠팡", "하이브", "토스", "현대건설", "신한은행", "넥슨", "아모레퍼시픽", "삼성바이오로직스", "HMM"]
+example_jobs = ["경영기획", "온라인마케팅", "HRM(인사운영)", "백엔드 개발", "해외영업", "데이터 분석", "영업", "마케팅", "기획", "개발"]
+experience_levels = ["신입", "경력", "인턴", "기타"]
+
+def create_jd_card(jd_content):
+    """
+    직무기술서를 카드 형태로 표시하는 HTML 생성
+    """
+    if not jd_content:
+        return "<div style='text-align: center; color: #6B7280; padding: 20px;'>직무기술서를 생성해주세요</div>"
+    
+    # 문장 단위로 분리하여 더 읽기 쉽게 표시
+    sentences = jd_content.split('. ')
+    formatted_content = ""
+    
+    for i, sentence in enumerate(sentences):
+        if sentence.strip():
+            # 마지막 문장이 아니면 마침표 추가
+            if i < len(sentences) - 1 and not sentence.endswith('.'):
+                sentence += '.'
+            formatted_content += f"<p style='margin: 10px 0; line-height: 1.6;'>{sentence.strip()}</p>"
+    
+    return f"""
+    <div style="
+        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+        color: white;
+        border-radius: 15px;
+        padding: 25px;
+        margin: 15px 0;
+        box-shadow: 0 8px 25px rgba(0,0,0,0.15);
+        border: 1px solid rgba(255,255,255,0.1);
+    ">
+        <div style="
+            display: flex;
+            align-items: center;
+            margin-bottom: 20px;
+            padding-bottom: 15px;
+            border-bottom: 1px solid rgba(255,255,255,0.2);
+        ">
+            <div style="
+                background: rgba(255,255,255,0.2);
+                border-radius: 50%;
+                width: 40px;
+                height: 40px;
+                display: flex;
+                align-items: center;
+                justify-content: center;
+                margin-right: 15px;
+                font-size: 18px;
+            ">📋</div>
+            <h3 style="margin: 0; font-size: 20px; font-weight: bold;">추천 직무기술서</h3>
+        </div>
+        
+        <div style="
+            background: rgba(255,255,255,0.1);
+            border-radius: 12px;
+            padding: 20px;
+            backdrop-filter: blur(10px);
+        ">
+            {formatted_content}
+        </div>
+        
+        <div style="
+            margin-top: 20px;
+            padding-top: 15px;
+            border-top: 1px solid rgba(255,255,255,0.2);
+            font-size: 14px;
+            opacity: 0.8;
+            text-align: center;
+        ">
+            💡 이 직무기술서를 참고하여 맞춤형 자기소개서를 작성해보세요
+        </div>
+    </div>
+    """
+
+def create_tips_card():
+    """
+    자소서 작성 팁 카드 생성
+    """
+    return """
+    <div style="
+        background: linear-gradient(135deg, #11998e 0%, #38ef7d 100%);
+        color: white;
+        border-radius: 15px;
+        padding: 25px;
+        margin: 15px 0;
+        box-shadow: 0 8px 25px rgba(0,0,0,0.15);
+    ">
+        <h3 style="margin: 0 0 20px 0; font-size: 18px; display: flex; align-items: center;">
+            <span style="margin-right: 10px;">💡</span>
+            자소서 작성 팁
+        </h3>
+        
+        <div style="background: rgba(255,255,255,0.1); border-radius: 10px; padding: 20px;">
+            <div style="margin-bottom: 15px;">
+                <strong>1. 핵심 업무 매칭</strong><br>
+                <span style="font-size: 14px; opacity: 0.9;">직무기술서의 주요 업무와 관련된 경험을 구체적으로 서술</span>
+            </div>
+            
+            <div style="margin-bottom: 15px;">
+                <strong>2. 요구 역량 어필</strong><br>
+                <span style="font-size: 14px; opacity: 0.9;">언급된 스킬과 역량에 대한 본인의 준비도를 증명</span>
+            </div>
+            
+            <div style="margin-bottom: 15px;">
+                <strong>3. 회사 특성 반영</strong><br>
+                <span style="font-size: 14px; opacity: 0.9;">해당 회사의 사업 영역과 연관된 관심사나 경험을 포함</span>
+            </div>
+            
+            <div>
+                <strong>4. 성장 의지 표현</strong><br>
+                <span style="font-size: 14px; opacity: 0.9;">직무에서 요구하는 성장 가능성과 학습 의지를 강조</span>
+            </div>
+        </div>
+    </div>
+    """
+
+def process_jd_generation(job_title, company_name, experience_level):
+    """
+    직무기술서 생성 결과를 처리하고 UI에 표시할 형태로 변환하는 함수
+    """
+    try:
+        content, jd_content = generate_jd_recommendation(job_title, company_name, experience_level)
+        jd_card = create_jd_card(jd_content)
+        tips_card = create_tips_card()
+        return content, jd_card + tips_card
+    except Exception as e:
+        error_content = f"""## ❌ 오류 발생
+
+직무기술서 생성 중 오류가 발생했습니다.
+
+**오류 내용:** {str(e)}
+
+다시 시도해주세요.
+"""
+        error_card = create_jd_card("")
+        return error_content, error_card
+
+def create_interface():
+    """
+    Gradio 인터페이스 생성
+    """
+    with gr.Blocks(
+        title="📋 AI 직무기술서 생성기",
+        theme=gr.themes.Soft(),
+        css="""
+        .main-header {
+            text-align: center;
+            padding: 20px;
+            background: linear-gradient(90deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+            color: white;
+            border-radius: 10px;
+            margin-bottom: 20px;
+        }
+        .input-section {
+            background-color: #f8f9fa;
+            padding: 20px;
+            border-radius: 8px;
+            margin: 10px 0;
+        }
+        .example-section {
+            background-color: #f0f9ff;
+            padding: 15px;
+            border-radius: 8px;
+            margin: 10px 0;
+        }
+        """
+    ) as demo:
+        
+        # 헤더
+        gr.HTML("""
+        <div class="main-header">
+            <h1>📋 AI 직무기술서 생성기</h1>
+            <p>맞춤형 직무기술서로 완벽한 자기소개서를 준비하세요</p>
+        </div>
+        """)
+        
+        # 설명
+        gr.Markdown("""
+        ### 🚀 **사용 방법**
+        1. **직무**: 지원하고자 하는 직무를 입력하세요
+        2. **회사명**: 지원 회사명을 입력하세요
+        3. **경력 수준**: 신입/경력/인턴/기타 중 선택하세요
+        4. **생성**: '직무기술서 생성' 버튼을 클릭하여 결과를 확인하세요
+        
+        ✨ **특징**: 실제 채용공고 스타일의 직무기술서를 생성하여 자소서 작성에 필요한 핵심 정보를 제공합니다.
+        """)
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=2):
+                # 입력 섹션
+                gr.HTML('<div class="input-section">')
+                gr.Markdown("### 📝 **기본 정보 입력**")
+                
+                with gr.Row():
+                    job_input = gr.Textbox(
+                        label="💼 직무",
+                        placeholder="예: 경영기획, 백엔드 개발, 온라인마케팅 등",
+                        value="",
+                        scale=1
+                    )
+                    
+                    company_input = gr.Textbox(
+                        label="🏢 회사명",
+                        placeholder="예: 삼성전자, 토스, 카카오 등",
+                        value="",
+                        scale=1
+                    )
+                
+                experience_input = gr.Dropdown(
+                    label="📈 경력 수준",
+                    choices=experience_levels,
+                    value="신입",
+                    interactive=True
+                )
+                
+                generate_btn = gr.Button(
+                    "📋 직무기술서 생성", 
+                    variant="primary", 
+                    size="lg"
+                )
+                gr.HTML('</div>')
+                
+            with gr.Column(scale=1):
+                # 예제 및 가이드
+                gr.HTML('<div class="example-section">')
+                gr.Markdown("### 💡 **예제 회사**")
+                
+                company_rows = [example_companies[i:i+2] for i in range(0, len(example_companies), 2)]
+                for row in company_rows:
+                    with gr.Row():
+                        for company in row:
+                            example_btn = gr.Button(
+                                company, 
+                                size="sm", 
+                                variant="secondary",
+                                scale=1
+                            )
+                            example_btn.click(
+                                fn=lambda x=company: x,
+                                outputs=company_input
+                            )
+                
+                gr.Markdown("### 💼 **예제 직무**")
+                
+                job_rows = [example_jobs[i:i+2] for i in range(0, len(example_jobs), 2)]
+                for row in job_rows:
+                    with gr.Row():
+                        for job in row:
+                            job_btn = gr.Button(
+                                job, 
+                                size="sm", 
+                                variant="secondary",
+                                scale=1
+                            )
+                            job_btn.click(
+                                fn=lambda x=job: x,
+                                outputs=job_input
+                            )
+                
+                gr.Markdown("### 📈 **경력 수준**")
+                with gr.Row():
+                    for level in experience_levels:
+                        level_btn = gr.Button(
+                            level, 
+                            size="sm", 
+                            variant="secondary",
+                            scale=1
+                        )
+                        level_btn.click(
+                            fn=lambda x=level: x,
+                            outputs=experience_input
+                        )
+                
+                gr.HTML('</div>')
+        
+        # 결과 출력 섹션
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=2):
+                gr.Markdown("### 📋 **상세 직무기술서**")
+                result_output = gr.Markdown(
+                    value="직무, 회사명, 경력 수준을 입력하고 '직무기술서 생성' 버튼을 클릭하세요.",
+                    elem_classes=["result-output"]
+                )
+            
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.Markdown("### 💼 **직무기술서 & 팁**")
+                jd_cards = gr.HTML(
+                    value="<div style='text-align: center; color: #6B7280; padding: 20px;'>직무기술서를 생성해주세요</div>",
+                    elem_classes=["jd-cards"]
+                )
+        
+        # 생성 버튼 클릭 이벤트
+        generate_btn.click(
+            fn=process_jd_generation,
+            inputs=[job_input, company_input, experience_input],
+            outputs=[result_output, jd_cards],
+            api_name="generate_jd_recommendation"
+        )
+        
+        # 푸터
+        gr.Markdown("""
+        ---
+        **📋 직무기술서 특징**:
+        - **현실적인 내용**: 실제 채용공고 스타일의 직무 설명
+        - **경력별 맞춤**: 신입/경력/인턴/기타에 따른 적절한 수준의 요구사항
+        - **회사 특성 반영**: 해당 회사의 사업 영역과 특성을 고려한 내용
+        - **자소서 연계**: 자기소개서 작성에 직접 활용 가능한 구체적 정보
+        
+        💡 **활용 방법**: 생성된 직무기술서의 핵심 키워드와 요구사항을 자소서에 반영하여 맞춤형 지원서를 작성하세요.
+        
+        🤖 **Powered by**: OpenAI GPT-4o
+        """)
+    
+    return demo
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Gradio 앱 실행
+    demo = create_interface()
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7863,
+        share=True,
+        show_error=True
+    ) 

jd-recommendation/prompt.yaml

@@ -0,0 +1,69 @@
+prompt: |
+  당신은 채용 공고 작성 전문가입니다.
+  주어진 직무, 회사명, 경력 수준을 바탕으로 해당 포지션에 대한 대표적인 직무기술서(Job Description)를 생성해야 합니다.
+
+  ### 지침
+  1. **현실적인 내용**: 실제 채용 공고에서 볼 수 있는 현실적이고 구체적인 내용을 작성합니다.
+  2. **경력 수준 반영**: 신입/경력/인턴/기타에 따라 적절한 수준의 업무와 요구사항을 제시합니다.
+  3. **간결하고 명확**: 자소서 작성에 도움이 되도록 핵심 내용을 간결하게 정리합니다.
+  4. **회사 특성 반영**: 해당 회사의 사업 영역과 특성을 고려한 직무 내용을 작성합니다.
+
+  ### 입력 정보
+  - **직무:** {job_title}
+  - **회사명:** {company_name}
+  - **경력 수준:** {experience_level}
+
+  ### 출력 형식
+  반드시 다음 JSON 형식으로만 응답하세요:
+
+  ```json
+  {{
+    "recommended_jd": "직무기술서 내용"
+  }}
+  ```
+
+  ### 작성 요구사항
+
+  **직무기술서 내용 (recommended_jd)**
+  - 2-4문장으로 구성된 간결한 설명
+  - 주요 업무와 책임 포함
+  - 경력 수준에 맞는 적절한 요구사항
+  - 해당 회사의 특성과 사업 영역 반영
+  - 자소서 작성에 도움이 되는 구체적인 정보 포함
+
+  ### 경력 수준별 가이드라인
+
+  **신입**
+  - 기본적인 업무 수행과 학습 기회 강조
+  - 성장 가능성과 교육 프로그램 언급
+  - 기초적인 스킬과 역량 요구
+
+  **경력**
+  - 전문적인 업무 수행과 리더십 역할
+  - 구체적인 경력 연수와 전문 스킬 요구
+  - 성과 창출과 팀 기여 강조
+
+  **인턴**
+  - 실무 경험과 학습 기회 제공
+  - 멘토링과 교육 프로그램 참여
+  - 기본 업무 지원과 프로젝트 참여
+
+  **기타**
+  - 특수한 고용 형태나 프로젝트성 업무
+  - 계약직, 파견직 등의 특성 반영
+  - 특정 기간이나 조건의 업무
+
+  ### 예시
+  [입력]
+  - 직무: 경영기획
+  - 회사명: 삼성전자
+  - 경력 수준: 신입
+
+  [출력]
+  ```json
+  {{
+    "recommended_jd": "전사 경영 목표 달성을 위한 데이터 분석, 시장 리서치, 사업 전략 수립 지원 업무를 수행합니다. 신규 사업 기회를 발굴하고, 경영진의 의사결정을 돕기 위한 보고서 작성 및 발표를 담당하게 됩니다. 뛰어난 분석력과 기획력을 갖춘 인재를 찾습니다."
+  }}
+  ```
+
+  이제 다음 입력에 대한 직무기술서를 생성해주세요. 

main.py

@@ -0,0 +1,474 @@
+import gradio as gr
+import os
+import sys
+import importlib.util
+from pathlib import Path
+import dotenv
+
+dotenv.load_dotenv()
+
+# 현재 디렉토리 설정
+current_dir = Path(__file__).parent
+
+# 각 기능별 모듈 로드 함수
+def load_module_from_path(module_name, file_path):
+    """동적으로 모듈을 로드하는 함수"""
+    try:
+        spec = importlib.util.spec_from_file_location(module_name, file_path)
+        module = importlib.util.module_from_spec(spec)
+        spec.loader.exec_module(module)
+        return module
+    except Exception as e:
+        print(f"모듈 로드 실패 {module_name}: {e}")
+        return None
+
+# 각 기능별 모듈 및 함수 로드
+modules = {}
+available_features = {}
+
+# 1. commonly-asked-question
+try:
+    llm_functions_path = current_dir / "commonly-asked-question" / "llm_functions.py"
+    if llm_functions_path.exists():
+        modules['commonly_asked'] = load_module_from_path("commonly_asked_llm", llm_functions_path)
+        available_features['commonly_asked'] = modules['commonly_asked'] is not None
+    else:
+        available_features['commonly_asked'] = False
+except Exception as e:
+    print(f"commonly-asked-question 모듈 로드 실패: {e}")
+    available_features['commonly_asked'] = False
+
+# 2. question-recommendation
+try:
+    llm_functions_path = current_dir / "question-recommendation" / "llm_functions.py"
+    if llm_functions_path.exists():
+        modules['question_rec'] = load_module_from_path("question_rec_llm", llm_functions_path)
+        available_features['question_rec'] = modules['question_rec'] is not None
+    else:
+        available_features['question_rec'] = False
+except Exception as e:
+    print(f"question-recommendation 모듈 로드 실패: {e}")
+    available_features['question_rec'] = False
+
+# 3. jd-recommendation
+try:
+    llm_functions_path = current_dir / "jd-recommendation" / "llm_functions.py"
+    if llm_functions_path.exists():
+        modules['jd_rec'] = load_module_from_path("jd_rec_llm", llm_functions_path)
+        available_features['jd_rec'] = modules['jd_rec'] is not None
+    else:
+        available_features['jd_rec'] = False
+except Exception as e:
+    print(f"jd-recommendation 모듈 로드 실패: {e}")
+    available_features['jd_rec'] = False
+
+# 4. industry-classification
+try:
+    llm_functions_path = current_dir / "industry-classification" / "llm_functions.py"
+    if llm_functions_path.exists():
+        modules['industry'] = load_module_from_path("industry_llm", llm_functions_path)
+        available_features['industry'] = modules['industry'] is not None
+    else:
+        available_features['industry'] = False
+except Exception as e:
+    print(f"industry-classification 모듈 로드 실패: {e}")
+    available_features['industry'] = False
+
+# 5. jasoseo-context-report
+try:
+    llm_functions_path = current_dir / "jasoseo-context-report" / "llm_functions.py"
+    if llm_functions_path.exists():
+        modules['jasoseo'] = load_module_from_path("jasoseo_llm", llm_functions_path)
+        available_features['jasoseo'] = modules['jasoseo'] is not None
+    else:
+        available_features['jasoseo'] = False
+except Exception as e:
+    print(f"jasoseo-context-report 모듈 로드 실패: {e}")
+    available_features['jasoseo'] = False
+
+# 6. company-size-classification
+try:
+    llm_functions_path = current_dir / "company-size-classification" / "llm_functions.py"
+    if llm_functions_path.exists():
+        modules['company_size'] = load_module_from_path("company_size_llm", llm_functions_path)
+        available_features['company_size'] = modules['company_size'] is not None
+    else:
+        available_features['company_size'] = False
+except Exception as e:
+    print(f"company-size-classification 모듈 로드 실패: {e}")
+    available_features['company_size'] = False
+
+# OpenAI 관련 모듈
+try:
+    from openai import OpenAI
+    import yaml
+    openai_available = True
+except ImportError:
+    openai_available = False
+
+# OpenAI 클라이언트 초기화
+client = None
+if openai_available and os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
+    client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
+
+# 공통 CSS 스타일
+common_css = """
+.main-header {
+    text-align: center;
+    padding: 20px;
+    background: linear-gradient(90deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+    color: white;
+    border-radius: 10px;
+    margin-bottom: 20px;
+}
+.input-section {
+    background-color: #f8f9fa;
+    padding: 20px;
+    border-radius: 8px;
+    margin: 10px 0;
+}
+.example-section {
+    background-color: #f0f9ff;
+    padding: 15px;
+    border-radius: 8px;
+    margin: 10px 0;
+}
+.tab-container {
+    margin: 20px 0;
+    height: 100%;
+}
+"""
+
+# 예제 데이터
+example_companies = ["삼성전자", "토스", "카카오", "네이버", "LG전자", "현대자동차", "CJ제일제당", "하이브", "쿠팡", "배달의민족", "신한은행", "SKT", "포스코", "현대건설", "아모레퍼시픽"]
+example_jobs = ["백엔드 개발", "프론트엔드 개���", "데이터 사이언티스트", "마케팅", "영업", "기획", "디자인", "HR", "재무", "A&R", "경영기획", "해외영업", "온라인마케팅", "식품마케팅", "HRM(인사운영)"]
+experience_levels = ["신입", "경력", "인턴", "기타"]
+
+# 공통 함수들
+def create_example_buttons(companies, jobs, company_input, job_input):
+    """예제 버튼들을 생성하는 함수"""
+    
+    gr.Markdown("### 💡 **예제 회사**")
+    with gr.Row():
+        for company in companies[:5]:
+            btn = gr.Button(company, size="sm", variant="secondary")
+            btn.click(fn=lambda x=company: x, outputs=company_input)
+    
+    with gr.Row():
+        for company in companies[5:10]:
+            btn = gr.Button(company, size="sm", variant="secondary")
+            btn.click(fn=lambda x=company: x, outputs=company_input)
+    
+    gr.Markdown("### 💼 **예제 직무**")
+    with gr.Row():
+        for job in jobs[:5]:
+            btn = gr.Button(job, size="sm", variant="secondary")
+            btn.click(fn=lambda x=job: x, outputs=job_input)
+    
+    with gr.Row():
+        for job in jobs[5:10]:
+            btn = gr.Button(job, size="sm", variant="secondary")
+            btn.click(fn=lambda x=job: x, outputs=job_input)
+
+# 1. 일반적인 면접 질문 생성 탭
+def create_commonly_asked_tab():
+    if not available_features.get('commonly_asked'):
+        gr.Markdown("❌ **일반적인 면접 질문 생성 기능을 사용할 수 없습니다.** (모듈 로드 실패)")
+        return
+    gr.HTML("""
+    <div class="main-header">
+        <h2>🎯 일반적인 면접 질문 생성</h2>
+        <p>회사와 직무에 맞춤형 면접 질문을 AI가 생성해드립니다</p>
+    </div>
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=2):
+            gr.Markdown("### 📝 **기본 정보 입력**")
+            
+            company_input = gr.Textbox(label="🏢 회사명", placeholder="예: 삼성전자, 토스, 카카오 등")
+            job_input = gr.Textbox(label="💼 직무", placeholder="예: 백엔드 개발, 마케팅, 기획 등")
+            
+            with gr.Row():
+                experience_input = gr.Dropdown(label="📊 경력 수준", choices=experience_levels, value="신입", interactive=True)
+                num_questions_input = gr.Dropdown(label="📋 생성할 질문 수", choices=[1, 2, 3, 4, 5], value=3, interactive=True)
+            
+            common_questions_list = [
+                "자기소개를 해보세요", "지원 동기가 무엇인가요", "본인의 강점은 무엇인가요",
+                "가장 도전적인 경험은 무엇인가요", "성공 경험을 말해주세요", "실패 경험을 말해주세요",
+                "입사 후 포부는 무엇인가요", "성격의 장단점을 말해주세요", "존경하는 인물은 누구인가요",
+                "마지막으로 하고 싶은 말은?"
+            ]
+            selected_questions = gr.CheckboxGroup(label="📝 참고할 일반 질문 (선택)", choices=common_questions_list, value=common_questions_list[:3])
+            
+            generate_btn = gr.Button("🎯 면접 질문 생성", variant="primary", size="lg")
+            
+        with gr.Column(scale=1):
+            create_example_buttons(example_companies, example_jobs, company_input, job_input)
+    
+    gr.Markdown("### 📋 **생성된 면접 질문**")
+    result_output = gr.Markdown("위 정보를 입력하고 '면접 질문 생성' 버튼을 클릭하세요.")
+    
+    def process_question_generation(company, job, experience, selected, num):
+        try:
+            content, _ = modules['commonly_asked'].generate_interview_questions(company, job, experience, selected, num)
+            return content
+        except Exception as e:
+            return f"❌ 오류가 발생했습니다: {e}"
+    
+    generate_btn.click(
+        fn=process_question_generation,
+        inputs=[company_input, job_input, experience_input, selected_questions, num_questions_input],
+        outputs=result_output
+    )
+
+# 2. 면접 질문 추천 탭
+def create_question_recommendation_tab():
+    if not available_features.get('question_rec') or not openai_available:
+        gr.Markdown("❌ **면접 질문 추천 기능을 사용할 수 없습니다.** (모듈 로드 실패 또는 API 키 없음)")
+        return
+    gr.HTML("""
+    <div class="main-header">
+        <h2>💡 면접 질문 추천</h2>
+        <p>직무, 회사명, 경력 수준을 입력하면 AI가 맞춤형 질문을 추천합니다</p>
+    </div>
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=2):
+            gr.Markdown("### 📝 **정보 입력**")
+            job_input = gr.Textbox(label="💼 직무", placeholder="예: 백엔드 개발, 마케팅, 기획 등")
+            company_input = gr.Textbox(label="🏢 회사명", placeholder="예: 토스, 삼성전자, 네이버 등")
+            experience_input = gr.Dropdown(label="📊 경력 수준", choices=experience_levels, value="신입")
+            submit_btn = gr.Button("💡 면접 질문 추천받기", variant="primary", size="lg")
+            
+        with gr.Column(scale=1):
+            create_example_buttons(example_companies, example_jobs, company_input, job_input)
+    
+    gr.Markdown("### 💬 **추천 면접 질문**")
+    result_output = gr.Textbox(label="", placeholder="추천된 면접 질문이 여기에 표시됩니다.", lines=5, show_label=False, interactive=False)
+    
+    def recommend_question(job, company, experience):
+        try:
+            if not client: return "❌ OpenAI API 키가 설정되지 않았습니다."
+            prompt_path = current_dir / "question-recommendation" / "prompt.yaml"
+            with open(prompt_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+                prompts = yaml.safe_load(f)
+            
+            result = modules['question_rec'].generate_question_recommendation(client, prompts, job, company, experience)
+            parsed = modules['question_rec'].parse_question_recommendation(result)
+            return parsed.get('recommended_question', "질문 생성에 실패했습니다.")
+        except Exception as e:
+            return f"❌ 오류가 발생했습니다: {e}"
+    
+    submit_btn.click(fn=recommend_question, inputs=[job_input, company_input, experience_input], outputs=result_output)
+
+# 3. 직무기술서 생성 탭
+def create_jd_recommendation_tab():
+    if not available_features.get('jd_rec'):
+        gr.Markdown("❌ **직무기술서 생성 기능을 사용할 수 없습니다.** (모듈 로드 실패)")
+        return
+    gr.HTML("""
+    <div class="main-header">
+        <h2>📋 AI 직무기술서 생성기</h2>
+        <p>맞춤형 직무기술서로 완벽한 자기소개서를 준비하세요</p>
+    </div>
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=2):
+            gr.Markdown("### 📝 **기본 정보 입력**")
+            job_input = gr.Textbox(label="💼 직무", placeholder="예: 경영기획, 백엔드 개발, 온라인마케팅 등")
+            company_input = gr.Textbox(label="🏢 회사명", placeholder="예: 삼성전자, 토스, 카카오 등")
+            experience_input = gr.Dropdown(label="📈 경력 수준", choices=experience_levels, value="신입", interactive=True)
+            generate_btn = gr.Button("📋 직무기술서 생성", variant="primary", size="lg")
+
+        with gr.Column(scale=1):
+            create_example_buttons(example_companies, example_jobs, company_input, job_input)
+    
+    gr.Markdown("### 📜 **생성된 직무기술서**")
+    result_output = gr.Markdown("위 정보를 입력하고 '직무기술서 생성' 버튼을 클릭하세요.")
+
+    def process_jd_generation(job, company, experience):
+        try:
+            content, _ = modules['jd_rec'].generate_jd_recommendation(job, company, experience)
+            return content
+        except Exception as e:
+            return f"❌ 오류가 발생했습니다: {e}"
+    
+    generate_btn.click(fn=process_jd_generation, inputs=[job_input, company_input, experience_input], outputs=result_output)
+
+# 4. 산업 분류 탭
+def create_industry_classification_tab():
+    if not available_features.get('industry'):
+        gr.Markdown("❌ **산업 분류 기능을 사용할 수 없습니다.** (모듈 로드 실패)")
+        return
+    gr.HTML("""
+    <div class="main-header">
+        <h2>🏷️ AI 산업 분류기</h2>
+        <p>직무와 회사명을 바탕으로 정확한 산업 분야를 분류합니다</p>
+    </div>
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=2):
+            gr.Markdown("### 📝 **기본 정보 입력**")
+            job_input = gr.Textbox(label="💼 직무", placeholder="예: 경영기획, 백엔드 개발, 온라인마케팅 등")
+            company_input = gr.Textbox(label="🏢 회사명", placeholder="예: 삼성전자, 토스, 카카오 등")
+            classify_btn = gr.Button("🏷️ 산업 분류", variant="primary", size="lg")
+
+        with gr.Column(scale=1):
+            create_example_buttons(example_companies, example_jobs, company_input, job_input)
+            
+    gr.Markdown("### 📑 **분류 결과**")
+    result_output = gr.Markdown("위 정보를 입력하고 '산업 분류' 버튼을 클릭하세요.")
+
+    def process_classification(job, company):
+        try:
+            content, _ = modules['industry'].classify_industry(job, company)
+            return content
+        except Exception as e:
+            return f"❌ 오류가 발생했습니다: {e}"
+
+    classify_btn.click(fn=process_classification, inputs=[job_input, company_input], outputs=result_output)
+
+# 5. 자소서 컨텍스트 리포트 탭
+def create_jasoseo_context_tab():
+    if not available_features.get('jasoseo'):
+        gr.Markdown("❌ **자소서 컨텍스트 리포트 기능을 사용할 수 없습니다.** (모듈 로드 실패)")
+        return
+    gr.HTML("""
+    <div class="main-header">
+        <h2>📊 자소서 컨텍스트 ��포트</h2>
+        <p>기업과 직무에 대한 종합적인 분석으로 완벽한 자기소개서를 준비하세요</p>
+    </div>
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=2):
+            gr.Markdown("### 📝 **기본 정보 입력**")
+            job_input = gr.Textbox(label="💼 직무", placeholder="예: 백엔드 개발, 경영기획, 마케팅 등")
+            company_input = gr.Textbox(label="🏢 회사명", placeholder="예: 토스, 삼성전자, 카카오 등")
+            experience_input = gr.Dropdown(label="📈 경력 수준", choices=experience_levels, value="신입", interactive=True)
+            generate_btn = gr.Button("📊 리포트 생성", variant="primary", size="lg")
+
+        with gr.Column(scale=1):
+            create_example_buttons(example_companies, example_jobs, company_input, job_input)
+            
+    gr.Markdown("### 📈 **컨텍스트 리포트**")
+    result_output = gr.Markdown("위 정보를 입력하고 '리포트 생성' 버튼을 클릭하세요.")
+
+    def process_report_generation(job, company, experience):
+        try:
+            content, _ = modules['jasoseo'].generate_context_report(job, company, experience)
+            return content
+        except Exception as e:
+            return f"❌ 오류가 발생했습니다: {e}"
+
+    generate_btn.click(fn=process_report_generation, inputs=[job_input, company_input, experience_input], outputs=result_output)
+
+# 6. 기업 규모 분류 탭
+def create_company_size_tab():
+    if not available_features.get('company_size'):
+        gr.Markdown("❌ **기업 규모 분류 기능을 사용할 수 없습니다.** (모듈 로드 실패)")
+        return
+    gr.HTML("""
+    <div class="main-header">
+        <h2>🏢 AI 기업 규모 예측기</h2>
+        <p>실시간 웹 정보를 활용한 기업 정보 분석</p>
+    </div>
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=2):
+            gr.Markdown("### 📝 **기업 정보 입력**")
+            company_input = gr.Textbox(label="🏢 기업명 입력", placeholder="분석하고 싶은 기업명을 입력하세요 (예: 삼성전자, 카카오 등)")
+            analyze_btn = gr.Button("🔍 기업 규모 분석", variant="primary", size="lg")
+
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.Markdown("""
+            ### ℹ️ **분류 기준**
+            - **대기업**: 매출 1조원 이상
+            - **중견기업**: 매출 1000억-1조원
+            - **중소기업**: 매출 1000억원 미만
+            - **스타트업**: 설립 10년 이내
+            - **외국계기업**: 해외 본사
+            - **공공기관/공기업**: 정부 출자/출연
+            """)
+
+    gr.Markdown("### 💼 **예제 기업 선택** (클릭하면 자동 입력됩니다)")
+    example_company_names = ["삼성전자", "현대자동차", "SK하이닉스", "포스코홀딩스", "토스", "카카오", "네이버", "쿠팡", "배달의민족", "당근마켓"]
+    with gr.Row():
+        for company in example_company_names[:5]:
+            btn = gr.Button(company, size="sm", variant="secondary")
+            btn.click(fn=lambda x=company: x, outputs=company_input)
+    with gr.Row():
+        for company in example_company_names[5:]:
+            btn = gr.Button(company, size="sm", variant="secondary")
+            btn.click(fn=lambda x=company: x, outputs=company_input)
+            
+    gr.Markdown("### 📊 **분석 결과**")
+    result_output = gr.Markdown("기업명을 입력하고 '기업 규모 분석' 버튼을 클릭하세요.")
+    
+    def process_analysis_result(company):
+        try:
+            content, _ = modules['company_size'].analyze_company_size(company)
+            return content
+        except Exception as e:
+            return f"❌ 오류가 발생했습니다: {e}"
+    
+    analyze_btn.click(fn=process_analysis_result, inputs=[company_input], outputs=result_output)
+
+# 메인 애플리케이션 생성
+def create_main_app():
+    with gr.Blocks(
+        title="🚀 JasoSeo Agent - 취업 지원 AI 도구",
+        theme=gr.themes.Soft(primary_hue="purple", secondary_hue="pink", neutral_hue="gray"),
+        css=common_css
+    ) as app:
+        
+        gr.HTML("""
+        <div style="text-align: center; padding: 30px; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; border-radius: 15px; margin-bottom: 30px;">
+            <h1 style="font-size: 32px; margin-bottom: 10px;">🚀 JasoSeo Agent</h1>
+            <p style="font-size: 18px; margin-bottom: 0; opacity: 0.9;">AI 기반 취업 지원 통합 플랫폼</p>
+        </div>
+        """)
+        
+        status_items = [name for name, ok in available_features.items() if ok]
+        status_text = f"✅ 사용 가능한 기능 ({len(status_items)}/{len(available_features)}): {', '.join(status_items)}" if status_items else "❌ 사용 가능한 기능이 없습니다."
+        gr.Markdown(f"**{status_text}**")
+        
+     
+        
+        with gr.Tabs(elem_classes="tab-container"):
+            with gr.Tab("🎯 면접 질문 생성", elem_id="commonly-asked-tab"):
+                create_commonly_asked_tab()
+            
+            with gr.Tab("💡 질문 추천", elem_id="question-recommendation-tab"):
+                create_question_recommendation_tab()
+            
+            with gr.Tab("📋 직무기술서", elem_id="jd-recommendation-tab"):
+                create_jd_recommendation_tab()
+            
+            with gr.Tab("🏷️ 산업 분류", elem_id="industry-classification-tab"):
+                create_industry_classification_tab()
+            
+            with gr.Tab("📊 컨텍스트 리포트", elem_id="jasoseo-context-tab"):
+                create_jasoseo_context_tab()
+            
+            with gr.Tab("🏢 기업 규모", elem_id="company-size-tab"):
+                create_company_size_tab()
+        
+    return app
+
+if __name__ == "__main__":
+    if not os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
+        print("⚠️  OPENAI_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다. 일부 기능이 제한될 수 있습니다.")
+    
+    print("\n📊 모듈 로드 상태:")
+    for feature, available in available_features.items():
+        print(f"  {'✅' if available else '❌'} {feature}")
+    
+    print("\n🚀 JasoSeo Agent 시작 중...")
+    app = create_main_app()
+    app.launch(share=True, show_error=True, debug=True) 

question-recommendation/.gradio/certificate.pem

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

question-recommendation/eval.json

@@ -0,0 +1,67 @@
+{
+  "recommended_question_generation_eval": {
+    "task_definition": {
+      "description": "Generate a single, relevant interview question based on the user's input. The question must be specific to the company and job role by incorporating information such as the company's core business, known values, or major products, avoiding overly generic or hyper-specific inquiries.",
+      "input": {
+        "job_title": "string",
+        "company_name": "string",
+        "experience_level": "신입 | 경력 | 인턴 | 기타"
+      },
+      "output": {
+        "recommended_question": "string"
+      }
+    },
+    "examples": [
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "백엔드 개발",
+          "company_name": "토스 (비바리퍼블리카)",
+          "experience_level": "신입"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_question": "토스는 '자유와 책임' 문화를 강조합니다. 본인의 경험에 비추어 볼 때, 이러한 문화 속에서 동료 개발자와 기술적 갈등이 발생했을 경우 어떻게 해결해 나갈 것인지 설명해주세요."
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "식품마케팅",
+          "company_name": "CJ제일제당",
+          "experience_level": "경력"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_question": "당사의 '비비고' 브랜드가 글로벌 K-푸드 대표주자로 자리매김했습니다. 경력 마케터로서, 비비고의 성공 요인을 무엇이라고 분석하며, 본인이 합류한다면 어떤 방식으로 브랜드의 다음 성장을 이끌고 싶으신가요?"
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "A&R",
+          "company_name": "하이브",
+          "experience_level": "인턴"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_question": "하이브는 멀티 레이블 체제를 통해 음악적 다양성을 추구하고 있습니다. 본인이 가장 관심 있게 지켜본 하이브 산하 레이블은 어디이며, 해당 레이블의 음악적 방향성에 기여할 수 있는 자신만의 강점은 무엇이라고 생각하나요?"
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "경영기획",
+          "company_name": "현대건설",
+          "experience_level": "신입"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_question": "건설업은 최근 안전 및 환경(ESG) 규제가 강화되는 등 외부 환경 변화가 큰 산업입니다. 경영기획 직무 담당자로서 이러한 변화에 대응하기 위해 어떤 역량이 가장 중요하다고 생각하는지 본인의 경험과 연결지어 말씀해주세요."
+        }
+      },
+      {
+        "input": {
+          "job_title": "해외영업",
+          "company_name": "삼성전자",
+          "experience_level": "경력"
+        },
+        "output": {
+          "recommended_question": "삼성전자는 스마트폰, 가전, 반도체 등 다양한 사업 포트폴리오를 가지고 있습니다. 본인의 해외영업 경력과 전문성을 가장 잘 발휘할 수 있는 사업 분야는 어디라고 생각하며, 그 이유는 무엇입니까?"
+        }
+      }
+    ]
+  }
+}

question-recommendation/llm_functions.py

@@ -0,0 +1,116 @@
+import json
+import logging
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+def generate_question_recommendation(client, prompts, job_title, company_name, experience_level):
+    """
+    면접 질문 추천을 생성하는 함수
+    
+    Args:
+        client: OpenAI 클라이언트
+        prompts: 프롬프트 딕셔너리
+        job_title: 직무명
+        company_name: 회사명
+        experience_level: 경력 수준
+    
+    Returns:
+        str: LLM 응답 결과
+    """
+    try:
+        # 사용자 프롬프트 포맷팅
+        user_prompt = prompts['user_prompt'].format(
+            job_title=job_title,
+            company_name=company_name,
+            experience_level=experience_level
+        )
+        
+        logger.info(f"면접 질문 추천 요청 - 직무: {job_title}, 회사: {company_name}, 경력: {experience_level}")
+        
+        # OpenAI Responses API 호출 (웹 검색 활성화)
+        response = client.responses.create(
+            model="gpt-4o-mini",
+            tools=[{
+                "type": "web_search_preview",
+                "search_context_size": "high",
+            }],
+            input=f"{prompts['system_prompt']}\n\n{user_prompt}"
+        )
+        
+        print(response)
+        result = response.output_text
+        logger.info("면접 질문 추천 생성 완료")
+        
+        return result
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"면접 질문 추천 생성 중 오류 발생: {str(e)}")
+        raise e
+
+def parse_question_recommendation(response_text):
+    """
+    LLM 응답에서 면접 질문 추천 결과를 파싱하는 함수
+    
+    Args:
+        response_text: LLM 응답 텍스트
+    
+    Returns:
+        dict: 파싱된 면접 질문 추천 결과
+    """
+    try:
+        # JSON 형태로 파싱 시도
+        if response_text.strip().startswith('{') and response_text.strip().endswith('}'):
+            parsed_result = json.loads(response_text)
+            logger.info("JSON 형태로 파싱 성공")
+            return parsed_result
+        
+        # JSON 블록 추출 시도
+        if '```json' in response_text:
+            start_idx = response_text.find('```json') + 7
+            end_idx = response_text.find('```', start_idx)
+            json_content = response_text[start_idx:end_idx].strip()
+            parsed_result = json.loads(json_content)
+            logger.info("JSON 블록에서 파싱 성공")
+            return parsed_result
+        
+        # 중괄호로 둘러싸인 JSON 추출 시도
+        start_idx = response_text.find('{')
+        end_idx = response_text.rfind('}') + 1
+        if start_idx != -1 and end_idx != 0:
+            json_content = response_text[start_idx:end_idx]
+            parsed_result = json.loads(json_content)
+            logger.info("중괄호 JSON에서 파싱 성공")
+            return parsed_result
+        
+        # JSON 파싱 실패 시 텍스트에서 질문 추출
+        logger.warning("JSON 파싱 실패, 텍스트에서 질문 추출 시도")
+        
+        # 따옴표로 둘러싸인 질문 찾기
+        lines = response_text.split('\n')
+        for line in lines:
+            line = line.strip()
+            if line and not line.startswith('#') and not line.startswith('-'):
+                # 따옴표 제거
+                question = line.strip('"').strip("'").strip()
+                if len(question) > 10:  # 최소 길이 체크
+                    return {"recommended_question": question}
+        
+        # 전체 텍스트를 질문으로 사용 (최후의 수단)
+        clean_text = response_text.strip().strip('"').strip("'")
+        if len(clean_text) > 10:
+            return {"recommended_question": clean_text}
+        
+        logger.error("면접 질문 추출 실패")
+        return {"recommended_question": "질문 생성에 실패했습니다."}
+        
+    except json.JSONDecodeError as e:
+        logger.error(f"JSON 파싱 오류: {str(e)}")
+        # JSON 파싱 실패 시 텍스트에서 직접 추출
+        clean_text = response_text.strip().strip('"').strip("'")
+        return {"recommended_question": clean_text if clean_text else "질문 생성에 실패했습니다."}
+    
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"면접 질문 파싱 중 오류 발생: {str(e)}")
+        return {"recommended_question": "질문 파싱에 실패했습니다."} 

question-recommendation/main.py

@@ -0,0 +1,190 @@
+import gradio as gr
+import yaml
+import json
+import os
+from openai import OpenAI
+from llm_functions import generate_question_recommendation, parse_question_recommendation
+
+# OpenAI 클라이언트 초기화
+client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
+
+# 프롬프트 로드
+def load_prompts():
+    with open('prompt.yaml', 'r', encoding='utf-8') as file:
+        return yaml.safe_load(file)
+
+prompts = load_prompts()
+
+def recommend_question(job_title, company_name, experience_level):
+    """면접 질문을 추천하는 함수"""
+    try:
+        # LLM 함수 호출
+        result = generate_question_recommendation(
+            client=client,
+            prompts=prompts,
+            job_title=job_title,
+            company_name=company_name,
+            experience_level=experience_level
+        )
+        
+        # 결과 파싱
+        parsed_result = parse_question_recommendation(result)
+        
+        if parsed_result and 'recommended_question' in parsed_result:
+            return parsed_result['recommended_question']
+        else:
+            return "질문 생성에 실패했습니다. 다시 시도해주세요."
+            
+    except Exception as e:
+        return f"오류가 발생했습니다: {str(e)}"
+
+# 예시 버튼 함수들
+def example_1():
+    return "백엔드 개발", "토스 (비바리퍼블리카)", "신입"
+
+def example_2():
+    return "식품마케팅", "CJ제일제당", "경력"
+
+def example_3():
+    return "A&R", "하이브", "인턴"
+
+def example_4():
+    return "경영기획", "현대건설", "신입"
+
+def example_5():
+    return "해외영업", "삼성전자", "경력"
+
+# Gradio 인터페이스 생성
+with gr.Blocks(
+    title="면접 질문 추천",
+    theme=gr.themes.Soft(
+        primary_hue="purple",
+        secondary_hue="pink",
+        neutral_hue="gray"
+    ),
+    css="""
+    .main-container {
+        max-width: 900px;
+        margin: 0 auto;
+        padding: 20px;
+    }
+    .header {
+        text-align: center;
+        margin-bottom: 30px;
+        padding: 20px;
+        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+        border-radius: 15px;
+        color: white;
+    }
+    .input-section {
+        background: white;
+        padding: 25px;
+        border-radius: 15px;
+        box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1);
+        margin-bottom: 20px;
+    }
+    .result-section {
+        background: linear-gradient(135deg, #f093fb 0%, #f5576c 100%);
+        padding: 25px;
+        border-radius: 15px;
+        color: white;
+        margin-top: 20px;
+    }
+    .example-buttons {
+        display: flex;
+        flex-wrap: wrap;
+        gap: 10px;
+        margin-top: 15px;
+        justify-content: center;
+    }
+    .example-btn {
+        background: linear-gradient(45deg, #667eea, #764ba2);
+        border: none;
+        color: white;
+        padding: 8px 16px;
+        border-radius: 20px;
+        font-size: 12px;
+        cursor: pointer;
+        transition: all 0.3s ease;
+    }
+    .example-btn:hover {
+        transform: translateY(-2px);
+        box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.2);
+    }
+    """
+) as demo:
+    
+    with gr.Column(elem_classes="main-container"):
+        # 헤더
+        gr.HTML("""
+        <div class="header">
+            <h1>🎯 면접 질문 추천</h1>
+            <p>직무, 회사명, 경력 수준을 입력하면 맞춤형 면접 질문을 추천해드립니다</p>
+        </div>
+        """)
+        
+        with gr.Column(elem_classes="input-section"):
+            gr.HTML("<h3>📝 정보 입력</h3>")
+            
+            job_title = gr.Textbox(
+                label="직무",
+                placeholder="예: 백엔드 개발, 마케팅, 기획 등",
+                lines=1
+            )
+            
+            company_name = gr.Textbox(
+                label="회사명",
+                placeholder="예: 토스, 삼성전자, 네이버 등",
+                lines=1
+            )
+            
+            experience_level = gr.Dropdown(
+                label="경력 수준",
+                choices=["신입", "경력", "인턴", "기타"],
+                value="신입"
+            )
+            
+            # 예시 버튼들
+            gr.HTML("<h4>💡 예시로 시작하기</h4>")
+            with gr.Row():
+                ex1_btn = gr.Button("토스 백엔드 신입", size="sm", variant="secondary")
+                ex2_btn = gr.Button("CJ제일제당 마케팅 경력", size="sm", variant="secondary")
+                ex3_btn = gr.Button("하이브 A&R 인턴", size="sm", variant="secondary")
+            
+            with gr.Row():
+                ex4_btn = gr.Button("현대건설 경영기획 신입", size="sm", variant="secondary")
+                ex5_btn = gr.Button("삼성전자 해외영업 경력", size="sm", variant="secondary")
+            
+            submit_btn = gr.Button("🎯 면접 질문 추천받기", variant="primary", size="lg")
+        
+        # ���과 출력
+        with gr.Column(elem_classes="result-section"):
+            gr.HTML("<h3>💬 추천 면접 질문</h3>")
+            result_output = gr.Textbox(
+                label="",
+                placeholder="위 정보를 입력하고 '면접 질문 추천받기' 버튼을 클릭하세요.",
+                lines=5,
+                show_label=False,
+                interactive=False
+            )
+    
+    # 이벤트 핸들러
+    submit_btn.click(
+        fn=recommend_question,
+        inputs=[job_title, company_name, experience_level],
+        outputs=result_output
+    )
+    
+    # 예시 버튼 이벤트
+    ex1_btn.click(fn=example_1, outputs=[job_title, company_name, experience_level])
+    ex2_btn.click(fn=example_2, outputs=[job_title, company_name, experience_level])
+    ex3_btn.click(fn=example_3, outputs=[job_title, company_name, experience_level])
+    ex4_btn.click(fn=example_4, outputs=[job_title, company_name, experience_level])
+    ex5_btn.click(fn=example_5, outputs=[job_title, company_name, experience_level])
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(
+        # server_port=7864,
+        share=True,
+        show_error=True
+    ) 

question-recommendation/prompt.yaml

@@ -0,0 +1,34 @@
+system_prompt: |
+  당신은 면접 질문 추천 전문가입니다. 사용자가 제공한 직무, 회사명, 경력 수준을 바탕으로 해당 회사와 직무에 특화된 면접 질문을 생성해야 합니다.
+
+  ## 핵심 원칙:
+  1. **회사 특화성**: 회사의 핵심 사업, 가치관, 주요 제품/서비스를 반영한 질문
+  2. **직무 연관성**: 해당 직무의 핵심 역량과 책임을 고려한 질문
+  3. **경력 수준 적합성**: 신입/경력/인턴/기타에 맞는 적절한 난이도와 관점
+  4. **구체성과 실용성**: 너무 일반적이지도, 지나치게 세부적이지도 않은 균형잡힌 질문
+
+  ## 질문 생성 가이드라인:
+  - 회사의 비즈니스 모델, 문화, 최근 동향을 반영
+  - 해당 직무에서 요구되는 핵심 스킬과 마인드셋 고려
+  - 경력 수준에 따른 기대치 반영 (신입: 잠재력/학습능력, 경력: 전문성/리더십, 인턴: 관심도/기초역량)
+  - 지원자가 회사와 직무에 대한 이해도를 보여줄 수 있는 질문
+  - 실제 업무 상황과 연결된 현실적인 질문
+
+  ## 출력 형식:
+  JSON 형태로 다음과 같이 응답하세요:
+  {
+    "recommended_question": "생성된 면접 질문"
+  }
+
+  ## 예시:
+  - 토스 백엔드 개발 신입: "토스는 '자유와 책임' 문화를 강조합니다. 본인의 경험에 비추어 볼 때, 이러한 문화 속에서 동료 개발자와 기술적 갈등이 발생했을 경우 어떻게 해결해 나갈 것인지 설명해주세요."
+  - CJ제일제당 식품마케팅 경력: "당사의 '비비고' 브랜드가 글로벌 K-푸드 대표주자로 자리매김했습니다. 경력 마케터로서, 비비고의 성공 요인을 무엇이라고 분석하며, 본인이 합류한다면 어떤 방식으로 브랜드의 다음 성장을 이끌고 싶으신가요?"
+
+user_prompt: |
+  다음 정보를 바탕으로 면접 질문을 추천해주세요:
+
+  직무: {job_title}
+  회사명: {company_name}
+  경력 수준: {experience_level}
+
+  위 정보를 종합하여 해당 회사와 직무에 특화된 면접 질문 1개를 생성해주세요. 

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+gradio>=4.0.0
+openai>=1.42.0
+python-dotenv>=1.0.0
+pyyaml>=6.0
+pathlib2>=2.3.0
+importlib-util>=0.1.0