뉴스룸 렌즈, 4개 매체 관점 비교

/superpowers:brainstorming 다음 요구사항으로 "Newsroom Lens", 4개 매체의 관점 비교 뉴스룸을 설계하자.
1) 구조: backend/(Python 3.11+ FastAPI, app/collector 수집, app/store, app/api, app/llm, config.py)
   + frontend/index.html(빌드 없는 정적 SPA 한 장). FastAPI가 정적 파일을 함께 서빙해 :8000 완결.
   Dockerfile 한 장
2) 소스 4개(전부 공개 RSS, 키 불요), config.py 상수로:
   BBC World, The Guardian World, NHK World(영문), 연합뉴스 국제 - 각 항목은 {id, 이름, 언어, rss_url}.
   피드 URL은 구현 시점에 각 사 공식 RSS 허브에서 확인해 채운다(하드코딩하되 주석으로 확인일 기록)
3) 수집기: feedparser로 4개 피드를 120초 주기 수집, 소스별 최신 15건을
   {source, title, link, published(UTC ISO), summary(HTML 태그 제거, 300자 절단)}로 정규화.
   피드 하나가 실패해도 나머지는 계속(소스별 실패 격리), 마지막 성공 시각을 소스별로 기록
4) 스토어: link를 멱등 키로 하는 인메모리 딕셔너리(소스별 최대 50건). 같은 기사는 published만 갱신
5) API 계약: GET /healthz, GET /api/articles(소스별 최신 목록 + 소스 상태),
   POST /api/lens (아래 6, 같은 10분 버킷 캐시)
6) 렌즈(LLM, 이 캡스톤의 심장): Bedrock Converse를 SDK 없이 httpx 직접 REST로.
   POST https://bedrock-runtime.ap-northeast-2.amazonaws.com/model/global.anthropic.claude-sonnet-4-6/converse
   Authorization: Bearer(환경변수 AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK), maxTokens 1500.
   입력은 4개 소스의 최신 헤드라인+요약 묶음. 출력은 반드시 JSON만:
   {"clusters":[{"topic":"한국어 토픽명","summary":"공통 사실 2문장",
     "frames":{"bbc":"이 매체의 프레임 1문장","guardian":"...","nhk":"...","yna":"..."},
     "sources":{"bbc":[기사 인덱스],...}}], "overview":"오늘의 미디어 지형 3문장"}
   클러스터는 2개 이상 매체가 다룬 공통 토픽만 3~5개. 다루지 않은 매체의 frame은 "미보도".
   모든 생성 텍스트는 한국어, 기사 제목 원문은 화면에서 병기
7) 화면(텍스트 스펙): 라이트/다크 듀얼 테마. 상단 소스 상태 바(4개 매체, 마지막 수집, 건수).
   기본 뷰는 4열 카드 그리드(매체별 최신 헤드라인, 원문 링크 새 탭, 상대 시각).
   "렌즈" 버튼 → 클러스터 뷰: 토픽 카드마다 공통 요약 + 4개 매체 프레임을 나란히,
   미보도는 회색 처리, 근거 기사 링크 칩. 뷰 전환 토글
8) 키와 윤리: Bearer는 환경변수로만. 기사 본문을 저장하지 않는다(헤드라인+요약+링크만),
   화면 모든 카드에 원문 출처 링크 필수
9) 배포와 순서: CDK로 CloudFront → (prefix list SG + X-Origin-Verify) ALB → Fargate 를 구성,
   Secrets 기동 주입. Phase 1(수집 + 스토어 + /api/articles) → Phase 2(4열 그리드)
   → Phase 3(렌즈 JSON + 클러스터 뷰) → Phase 4(cdk deploy 개장). 2시간 제약: 테스트 생략,
   curl과 브라우저로 검증. 결정이 필요하면 이 범위 안에서 최소한으로만 물어봐.

/superpowers:execute-plan Phase 1만 구현하고 멈춰줘. 시작 전에 4개 피드 URL을 각 사 공식 RSS 허브에서 확인해 config.py에 확인일 주석과 함께 기록. backend venv + requirements(fastapi, uvicorn, httpx, feedparser, apscheduler), 소스별 격리 수집기(120초), link 멱등 스토어(소스별 50건), /api/articles(목록 + 소스 상태)와 /healthz, Dockerfile과 infra 골격까지. uvicorn과 curl 검증 방법 포함.

/superpowers:execute-plan Phase 2를 구현해줘. frontend/index.html 정적 SPA 한 장: 요구 7의 기본 뷰(듀얼 테마, 소스 상태 바, 4열 카드 그리드 - 매체명 헤더, 헤드라인, 상대 시각, 원문 새 탭 링크). 모바일에서는 2열로 접히게. FastAPI 정적 서빙 mount까지.

/superpowers:execute-plan Phase 3(렌즈)을 구현해줘. llm 모듈: httpx POST converse(Bearer, maxTokens 1500, 타임아웃 504/파싱 502), 시스템 프롬프트에 요구 6의 JSON 스키마와 "JSON 외 출력 금지, 코드펜스 금지"를 명시, 응답은 json.loads 전에 백틱/여백 방어적 제거. POST /api/lens(10분 버킷 캐시). 화면 렌즈 뷰: 토픽 카드에 공통 요약 + 4개 프레임 나란히, 미보도 회색, sources 인덱스로 근거 기사 링크 칩, 뷰 전환 토글.

/superpowers:execute-plan Phase 4(개장)를 진행해줘. 선배포한 인프라에 앱 이미지를 빌드/푸시하고 서비스 갱신, CloudFront 도메인 출력. X-Origin-Verify와 Secrets 주입 확인 절차 포함.

Al Jazeera English를 다섯 번째 소스로 추가하자. config에 피드를 등록하면
수집기, 스토어, 그리드(5열), 렌즈 프롬프트와 frames 스키마까지 자동으로 확장되는지가
이 카드의 진짜 시험이다. 하드코딩이 남아 있으면 이 기회에 소스 목록 주도로 리팩터.

관심 키워드 추적을 추가하자. 헤더의 입력창에 키워드(예: AI, 반도체)를 핀하면
그리드에서 매칭 헤드라인이 하이라이트되고, "이 키워드만" 필터 토글이 생긴다.
핀 목록은 localStorage에, 매칭은 대소문자 무시.

렌즈 응답에 어조 온도를 더하자. 각 프레임에 tone 필드(-2 차분 ~ +2 격앙)를 JSON 계약에 추가하고,
화면은 프레임 옆에 작은 온도 바로 표시. 같은 사건에 대한 온도 차가 한눈에 보이면
프레이밍이라는 개념이 몸에 들어온다. 프롬프트에 "근거 문구 없이 극단값 금지"를 명시.

렌즈를 텍스트로 내보내자. "복사용 브리핑" 버튼 → overview와 클러스터를
Slack에 붙여넣기 좋은 플레인 텍스트(토픽별 3줄 + 링크)로 만들어 클립보드에 복사.
매일 아침 팀 채널에 배달하는 내 미디어 브리핑의 원형이다.

내 렌즈에 [내가 원하는 기능]을 추가하자. 규칙:
1) 데이터: [필요한 필드, 새 소스라면 공식 RSS 확인]
2) 화면: [어디에 어떻게 보이는지]
3) 계약: 본문 미저장과 원문 링크 필수 원칙, JSON 스키마 호환은 깨지 않는다
4) 배포: 완성되면 재배포까지
구현 전에 이 규칙을 네 계획으로 다시 말해주고, 승인하면 진행해.