[시작] → [날짜 계산] → [뉴스 수집] → [데이터 통합] → [AI 분석] → [JSON 저장] → [종료]

현재 시점(뉴욕 시간)
    ↓
target_date = 현재 - 5일 (분석 기준일)
    ↓
start_date = target_date - 5일 (검색 시작일)
    ↓
target_datetime = 타임스탬프 생성

▶ Target date (NY 기준): 2025-05-29
▶ Target datetime (NY 기준): 2025-05-29 10:30:00
▶ Start date (5일 전): 2025-05-24

NewsAPI (top-headlines)
    ↓ category="business", country="us"
biz_raw (최대 20개 기사)
    ↓ publishedAt 기준 내림차순 정렬
biz_articles (상위 3개 선택)
    ↓
market_headlines 리스트 생성

6개 키워드 검색:
├── economics: "economic indicators"
├── ai_software: "AI software"  
├── ai_semiconductor: "AI semiconductor"
├── quantum: "quantum computing OR quantum networking"
├── ai_robotics: "AI robotics"
└── aerospace: "Aerospace & Defense"
    ↓
각 키워드별 NewsAPI (everything) 호출
    ↓ start_date ~ target_date 범위
raw_articles (최대 30개씩)
    ↓ publishedAt 기준 내림차순 정렬  
topics_articles[키워드] (상위 3개씩)

▶ fetch_headlines_with_image 반환 기사 개수: 17
▶ biz_articles (상위 3개) 개수: 3
▶ economics 키워드, 상위 3개 뉴스 개수: 3
▶ ai_software 키워드, 상위 3개 뉴스 개수: 3

기사 스니펫 검사
    ↓ (길이 < 100자 OR 끝이 "…")
해당 기사 URL 크롤링
    ↓ BeautifulSoup으로 <p> 태그 추출
본문 텍스트 (최대 5,000자)
    ↓
기존 snippet 대체

market_headlines (비즈니스 3개)
    ↓ category="미국 주식시장 동향" 추가
topics_articles (키워드별 3개씩)
    ↓ 한글 섹션명 매핑
        ├── economics → "주요 경제지표"
        ├── ai_software → "AI 소프트웨어"
        ├── ai_semiconductor → "AI 반도체"
        ├── quantum → "양자 컴퓨팅·네트워킹"
        ├── ai_robotics → "AI 로보틱스"
        └── aerospace → "항공우주 방산"
    ↓
all_articles (전체 기사 통합, 총 21개)

sections_map 초기화 (6개 섹션)
    ↓
all_articles 순회
    ↓ category별 분류
sections_map[섹션명] = [기사1, 기사2, 기사3]
    ↓
JSON 직렬화 (간결한 형태)

# 각 기사 객체 구조
{
    "category": "섹션명(한글)",
    "headline": "기사 제목",
    "source": "출처명",
    "url": "기사 URL",
    "urlToImage": "이미지 URL",
    "snippet": "기사 내용",
    "date": "발행일시"
}

sections_map (JSON 직렬화)
    ↓
OpenAI 프롬프트 구성
    ├── System Message: 역할 및 출력 형식 지정
    └── User Message: 실제 뉴스 데이터 전달
    ↓
OpenAI API 호출 (o4-mini 모델)
    ↓
JSON 응답 파싱
    ├── 성공: 요약 섹션 + 추천 종목
    └── 실패: 원본 기사 + 빈 추천 리스트

try:
    parsed = json.loads(content)
    found_sections = parsed.get("summary_sections", [])
    found_recommendations = parsed.get("recommendations", [])
except json.JSONDecodeError:
    # 파싱 실패 시 원본 데이터 사용
    found_sections = 원본_sections_map
    found_recommendations = []

AI 분석 결과
    ↓
summary_obj 객체 생성
    ├── date: target_datetime
    ├── sections: 요약된 섹션 리스트
    └── recommendations: 추천 업종·종목
    ↓
summaries 디렉터리 생성
    ↓
JSON 파일 저장: us_market_summary_{target_date}.json

{
  "date": "2025-05-29 10:30:00",
  "sections": [
    {
      "title": "미국 주식시장 동향",
      "items": [
        {
          "headline": "기사 제목",
          "source": "출처명",
          "url": "기사 URL",
          "urlToImage": "이미지 URL",
          "snippet": "기사 내용",
          "date": "2025-05-29T08:00:00Z"
        }
      ]
    }
  ],
  "recommendations": [
    {
      "sector": "AI 소프트웨어",
      "stocks": ["AAPL", "MSFT", "GOOGL"]
    }
  ]
}

NewsAPI 응답 오류
    ↓
빈 리스트 반환
    ↓
다음 단계 정상 진행

URL 접근 오류
    ↓
빈 문자열 반환
    ↓
원본 snippet 유지

JSON 파싱 오류
    ↓
경고 메시지 출력
    ↓
원본 sections_map 사용

python make_summary.py