종합부동산웹앱 AI 분석 워크벤치 후보 등록 흐름 구현

질의 원문

계속 진행해

수집 경로와 시점

수집·구현시점: 2026-08-12 14:53:35 +09:00
확인 경로: 로컬 저장소 src/realestate/webapp/analyst.py, src/realestate/webapp/orchestrator.py, src/realestate/webapp/templates/index.html, src/realestate/webapp/static/app.js, src/realestate/webapp/static/app.css
직전 맥락: AI 투자분석 워크벤치가 원천 실행 결과로 watchlist_candidates를 반환하므로, 사용자가 후보를 확인하고 워치리스트에 등록하는 승인 흐름이 필요했다.

데이터 등급

항목	등급	비고
사용자 지시	1차 사용자 입력	본 대화에서 직접 제공
구현 코드	로컬 코드 원본	자연어 가격조건 추론, 실행 후보 정규화, 후보 등록 UI
테스트 executor 결과	테스트 대역	네트워크 없이 후보 반환·정규화·API 응답 계약 검증
실제 원천 수집값	미수집	이번 검증은 후보 등록 흐름 구현이며, 실제 서울/전국 정비사업 파일 다운로드 검증은 포함하지 않음

구현 내용

build_analysis_plan()이 “노원 재건축 5억 이하 찾아줘”처럼 질의에 가격조건이 들어 있는 경우 max_price=500,000,000을 추론해 계획 제약에 넣도록 했다. 따라서 화면 입력값이 없어도 질의 자체만으로 목적과 목표가가 맞춰진다.

run_analysis_plan()은 executor가 반환한 watchlist_candidates를 워치리스트 등록 가능한 payload로 정규화한다. 후보명, 지역, 유형, 목표가, 점수, 근거, source_refs를 정리하고, 정비사업 후보는 redev_project_no가 있으면 redev_zone_name을 보강한다.

홈 화면 AI 투자분석 워크벤치에 실행 후보 영역을 추가했다. 분석 실행 후 후보가 있으면 후보명, 지역·유형, 목표가, 점수, 원천 식별자를 보여주고, 사용자가 워치리스트 등록 버튼으로 기존 /api/watchlist에 바로 저장할 수 있다.

가정

“계속 진행”은 직전 문서의 다음 단계였던 watchlist_candidates 승인·저장 흐름을 뜻한다고 해석했다.
AI 실행 후보는 자동 매수 추천이 아니라, 사용자가 후속 확인을 위해 워치리스트에 올릴 수 있는 추적 대상이다.
후보 목표가는 사용자 질의나 명시 제약에서 나온 가격조건이며, 실제 현재가 또는 확정 매수가가 아니다.

한계·미확인

실행 후보 등록은 원천 식별자와 목표가를 저장할 뿐, 권리산정일·조합원 지위·분담금·현재 시세를 확정하지 않는다.
naver_complex, molit_trade, building_ledger 같은 원천은 아직 후보별 식별자 보강이 있어야 자동 실행된다.
실제 API 호출은 테스트에서 수행하지 않았다. 네트워크·키·원천 파일 상태에 따른 실패는 실행 결과의 source_status에 남기는 설계를 유지한다.
현재 planner는 deterministic 규칙 기반이며, 외부 LLM API로 계획을 생성하지 않는다.

검증

RED: $env:PYTHONPATH='src'; python -m pytest tests/test_webapp_analyst.py::test_build_analysis_plan_infers_price_constraint_from_query tests/test_webapp_analyst.py::test_run_analysis_plan_enriches_watchlist_candidates_for_direct_registration tests/test_webapp_app.py::test_homepage_prioritizes_ai_investment_workbench tests/test_webapp_app.py::test_analyst_run_endpoint_uses_injected_executor_when_enabled -q -> 4 failed
GREEN: $env:PYTHONPATH='src'; python -m pytest tests/test_webapp_analyst.py::test_build_analysis_plan_infers_price_constraint_from_query tests/test_webapp_analyst.py::test_run_analysis_plan_enriches_watchlist_candidates_for_direct_registration tests/test_webapp_app.py::test_homepage_prioritizes_ai_investment_workbench tests/test_webapp_app.py::test_analyst_run_endpoint_uses_injected_executor_when_enabled -q -> 4 passed
Focused: $env:PYTHONPATH='src'; python -m pytest tests/test_webapp_analyst.py tests/test_webapp_app.py tests/test_webapp_watchlist.py -q -> 75 passed
JS 문법: node --check src/realestate/webapp/static/app.js -> 통과

다음 단계

planner가 source_refs 입력을 받아 네이버 단지번호, 법원 사건번호, 정비사업 원문 URL이 있을 때 해당 수집기를 실행한다.
분석 결과 저장 시 방금 등록한 워치리스트 후보와 분석 문서를 연결하는 후속 자동화 여부를 검토한다.
후보별 원천 실행 결과를 카드형 요약으로 정리해 현재가·전세가·예상 분담금 입력/갱신 흐름으로 확장한다.

원문 Markdown: docs/analysis/2026-08-12-종합부동산웹앱-ai분석워크벤치-후보등록흐름구현.md