feat(be): weatherTool, ChatController 빨간줄 주석처리

[JIWONKIMS]

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🤖 AI 리뷰 - src/main/kotlin/com/back/koreaTravelGuide/domain/ai/aiChat/controller/ChatController.kt

코드 리뷰: ChatController.kt

🟢 좋은점

• Kotlin 최적화: null safety를 적절히 사용 (e.g., List<MidForecastDto>? 반환 타입에서 nullable 타입 명시). when 표현식이나 확장함수는 사용되지 않았으나, 기존 코드의 간결한 구조가 유지되어 Kotlin의 간결함을 잘 활용함.
• ktlint 규칙: 포맷팅과 네이밍 컨벤션이 준수됨 (e.g., camelCase 네이밍, trimMargin() 사용으로 문자열 포맷팅 일관성). 주석 처리된 부분도 들여쓰기와 정렬이 깨끗함.
• 불필요한 import 정리 (WeatherResponse → MidForecastDto로 변경)와 테스트/디버그 엔드포인트 주석 처리로 코드가 간소화되어 유지보수성이 향상됨.

🟡 개선사항

• Kotlin 최적화: testWeather 메서드에서 baseTime 파라미터가 required = false로 되어 있지만, 실제 호출 시 weatherTool.queryMidTermNarrative(baseTime = baseTime)에서 null을 전달할 때의 동작을 명확히 하기 위해 기본값 (e.g., baseTime: String? = null)을 고려하거나, when 표현식을 사용해 null 케이스를 처리하면 더 안전함. 또한, 반환 타입 List<MidForecastDto>?를 data class로 래핑하거나 확장 함수로 변환 로직을 분리하면 재사용성이 높아질 수 있음.
• ktlint 규칙: 주석 처리된 simpleWeather와 debugWeatherApi 메서드가 여전히 코드에 남아 있음. 임시 주석이라면 제거하거나 별도 테스트 클래스 (e.g., IntegrationTest)로 이동하는 것을 추천. 이는 코드의 불필요한 복잡도를 줄임.
• 전체적으로 SSE 스트리밍 (streamChat) 부분은 변경되지 않았으나, 날씨 도구 통합 시 비동기 처리 (e.g., Coroutines)를 활용해 성능을 최적화할 여지가 있음.

🔴 문제점

• 글로벌 익셉션 처리: @ControllerAdvice나 표준 에러 응답 (

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🤖 AI 리뷰 - src/main/kotlin/com/back/koreaTravelGuide/domain/ai/aiChat/tool/WeatherTool.kt

🟢 좋은점:

• Kotlin null safety가 잘 적용되어 있습니다. 메서드 파라미터와 반환 타입에 ?를 적절히 사용해 nullable성을 명확히 표현하고 있으며, 이는 Kotlin의 강점인 null 안전성을 준수합니다.
• ktlint 규칙 준수: 코드 포맷팅이 일관적이며, 네이밍 컨벤션이 camelCase로 유지되어 가독성이 좋습니다. Deprecated 메서드(getWeatherForecast)를 주석 처리한 점도 깔끔한 유지보수 관행을 보여줍니다.
• import 정리: 불필요한 import을 제거하고 새로운 DTO와 서비스(WeatherServiceCore)로 교체하여 코드의 의존성을 명확히 했습니다.

🟡 개선사항:

• Kotlin 최적화 측면에서 when 표현식이나 확장 함수를 활용할 여지가 있습니다. 예를 들어, baseTime 파싱 로직(현재는 서비스에 위임)이 필요하다면 ZonedDateTime 관련 확장 함수를 만들어 재사용성을 높일 수 있습니다. 또한, 반환 타입(List? 또는 TemperatureAndLandForecastDto?)이 nullable인 경우, 빈 리스트나 기본 객체로 대체하는 Elvis 연산자(?:)를 고려해 AI 호출 시 더 안정적인 응답을 제공할 수 있습니다.
• @ToolParam description이 한국어로 작성되어 있지만, Spring AI 문서나 국제화 관점에서 영어로 통일하는 것이 좋습니다. 예: "Retrieve nationwide mid-term forecast text to identify good travel regions. Call this first to narrow down region codes for comparison."
• 메서드 이름이 길고 복잡합니다(queryMidTermAndLandForecastMetrics). 더 간결하게 queryMidTermForecastMetrics로 변경하거나, description에 세부 설명을 보강해 AI의 이해를 돕는 것이 유용할 수 있습니다.
• TODO 주석이 파일 상단에 남아 있습니다. 이는 임시적이지만, 실제 구현 후 제거하거나 Jira 티켓 등으로 추적하는 프로세스를 도입하세요.

🔴 문제점:

• queryMidTermNarrative 메서드에서 regionGroup과 regionCode 파라미터가 제거되었으나, description("비교할 지역 코드를 추려 주세요")이 여전히 지역 지정 기능을 암시합니다. 이제 baseTime

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🤖 AI 리뷰 - src/main/kotlin/com/back/koreaTravelGuide/domain/ai/weather/client/WeatherApiClient.kt

🟢 좋은점:

• Kotlin 최적화 측면에서 새로운 DTO(LandForecastData)를 import하여 클라이언트의 확장성을 높이는 데 적절한 변경. 이는 weather 관련 도메인 로직을 체계적으로 관리하는 데 도움이 됨.
• ktlint 규칙 준수: import 문의 네이밍 컨벤션이 일관되며(패키지 구조에 맞음), 추가된 import가 기존 import 그룹과 잘 어울림.

🟡 개선사항:

• Kotlin 최적화: import 추가 후 실제 코드에서 LandForecastData를 사용할 때 null safety(예: Elvis 연산자나 safe call)를 활용해 파싱 로직을 강화하는 것을 고려. 현재 변경사항만으로는 확인 불가하나, TODO 주석이 있는 만큼 파싱 구현 시 when 표현식으로 데이터 처리 분기 추천.
• ktlint 규칙: import 순서가 자동 포맷팅(ktlint)으로 정렬되었는지 확인. 만약 IDE나 빌드에서 ktlint가 실행되지 않았다면, 전체 파일을 ktlint format으로 재정렬하여 일관성 유지.

🔴 문제점:

• 없음. 이 변경은 최소한의 import 추가로, 글로벌 익셉션 처리나 ApiResponse 규칙과 직접 관련 없으며(클라이언트 클래스이므로), 기존 구조를 해치지 않음. 다만, 실제 사용 시 예외 처리(예: HTTP 요청 실패 시 표준 에러 핸들링)를 추가해야 할 수 있음.

[YangHJ2415]

확인 했습니다.