kts 의존성 추가 및 웨더 툴 수정

[Mrbaeksang]

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🤖 AI 리뷰 - build.gradle.kts

🟢 좋은점:

• Kotlin DSL을 활용한 build.gradle.kts로, 플러그인 설정(ktlint, buildconfig)이 명확하고 간결하게 작성됨. 특히 useKotlinOutput()을 통해 생성된 BuildConfig.kt가 Kotlin 코드로 최적화되어 null safety와 같은 Kotlin 이점을 누릴 수 있음.
• ktlint 필터에 exclude("**/BuildConfig.kt")를 추가하여 생성된 파일이 린팅 대상에서 제외되도록 처리한 점이 좋음. 이는 ktlint 규칙(포맷팅, 네이밍 컨벤션)을 준수하면서도 빌드 아티팩트의 안정성을 높임.
• YAML 파일에서 상수를 추출해 BuildConfig로 컴파일 타임 상수화하는 접근이 효율적임. 런타임에서 문자열 파싱을 피할 수 있어 성능 최적화(Kotlin 최적화 측면)에 부합함.

🟡 개선사항:

• YAML 파싱이 substringAfter/substringBefore 같은 문자열 조작으로 구현되어 있어, YAML 형식 변경 시 취약함. Kotlin의 when 표현식이나 확장 함수를 활용해 더 안전한 파싱 로직(예: 간단한 YAML 라이브러리 추가 고려)을 도입하면 좋음. 예를 들어, file().readText().lines()를 when으로 분기 처리해 에지 케이스(빈 파일, 잘못된 형식) 대응.
• 네이밍 컨벤션(ktlint 규칙 준수): regionCodes, promptsText 등의 변수명은 camelCase로 일관되지만, buildConfigField의 필드명(REGION_CODES_DESCRIPTION 등)은 UPPER_SNAKE_CASE로 상수 스타일이 적절함. 다만, 더 구체적인 설명(예: "REGION_CODES_DESCRIPTION" 대신 "REGION_CODES_LIST")으로 명확히 하면 유지보수성 향상.
• 파일 경로가 하드코딩되어 있음. Gradle의 project.file()나 확장 함수로 추상화하면 재사용성 높아짐. 또한, Kotlin null safety를 더 활용해 file().takeIf { it.exists() }?.readText() ?: ""처럼 기본값 처리 추천.

🔴 문제점:

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🤖 AI 리뷰 - src/main/kotlin/com/back/koreaTravelGuide/common/constant/PromptConstant.kt

🟢 좋은점:

• 파일 삭제로 인해 불필요한 상수 파일이 정리되어 코드베이스가 간결해짐. 원래 코드가 Kotlin의 object와 const val을 적절히 사용해 최적화된 구조였으나, 더 이상 필요하지 않다면 이는 유지보수성을 높이는 긍정적 변경.

🟡 개선사항:

• 삭제된 상수(KOREA_TRAVEL_GUIDE_SYSTEM, AI_ERROR_FALLBACK)가 다른 모듈(예: AI 프롬프트 생성 로직이나 에러 핸들링)에서 참조 중이라면, 해당 부분을 하드코딩하거나 다른 상수 파일로 대체하는 등의 마이그레이션 작업을 추가로 검토하세요. Kotlin 최적화 측면에서, 만약 이 상수들이 여전히 필요하다면 data class나 sealed class로 재구성해 null safety를 강화할 수 있음.

🔴 문제점:

• 글로벌 익셉션 처리와 관련해 AI_ERROR_FALLBACK 상수가 표준 에러 응답의 일부로 사용되었을 가능성이 있음. 삭제로 인해 @ControllerAdvice나 에러 핸들링 로직이 깨질 수 있으니, 해당 상수의 사용 여부를 확인하고 대체 응답을 구현해야 함. 또한, ktlint 규칙 준수 여부는 삭제로 인해 더 이상 적용되지 않으나, 프로젝트 전체 네이밍 컨벤션(예: 상수 네이밍)이 영향을 받을 수 있음. 삭제 이유와 영향 범위를 명확히 문서화하세요.

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

🟢 좋은점:

• Kotlin의 null safety를 잘 활용하여 .content() ?: BuildConfig.AI_ERROR_FALLBACK 형태로 null-safe한 fallback 처리 구현. 이는 예외 상황에서 안정적인 응답을 보장하며, Kotlin의 idiomatic한 패턴을 따름.
• 상수 값을 PromptConstant에서 BuildConfig로 이동시켜 환경별(예: dev/prod) 설정을 용이하게 함. 이는 하드코딩을 피하고 유지보수성을 높이는 Kotlin 최적화 측면에서 긍정적.

🟡 개선사항:

• try-catch 블록에서 Exception을 catch하는 대신, AI 클라이언트 라이브러리(예: OpenAI나 LangChain)의 구체적인 예외 타입(예: ApiException 또는 ChatException)을 타겟팅하면 더 세밀한 에러 핸들링이 가능. 현재는 모든 예외를 동일한 fallback으로 처리하므로, 로그나 디버깅 시 구분이 어려울 수 있음.
• BuildConfig 사용은 Android/KMM 프로젝트에 적합하지만, 순수 Spring Boot 백엔드라면 application.yml이나 @Value 어노테이션으로 properties 파일에서 로드하는 게 더 표준적일 수 있음. BuildConfig가 런타임에 제대로 초기화되는지 확인 필요.

🔴 문제점:

• 글로벌 익셉션 처리 규칙(@ControllerAdvice 사용)에 위배될 수 있음. Service 레이어에서 발생한 예외(try-catch로 잡힌 부분)가 Controller로 전파되지 않고 내부적으로 fallback으로 처리되므로, 표준 에러 응답(예: HTTP 500 + 에러 메시지)이 일관되게 적용되지 않을 위험이 있음. ControllerAdvice에서 이 예외를 재처리하거나, Service 예외를 커스텀 예외로 래핑하여 throw하는 방식으로 수정해야 함.