feat: 키워드 사전 라우팅 — EXAONE 분류기 한계 보완

EXAONE 7.8B가 복잡한 JSON 분류를 안정적으로 못함.
키워드 매칭으로 일정/메일/문서/확인 요청을 사전 감지하여
분류기를 건너뛰고 바로 도구로 라우팅.
날짜 계산(오늘/내일/이번주)도 코드에서 처리.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

nanoclaude/services/worker.py

@@ -95,8 +95,63 @@ async def _send_callback(job: Job, text: str) -> None:
         await send_to_synology(text)
 
 
+def _pre_route(message: str) -> dict | None:
+    """키워드 기반 사전 라우팅. EXAONE 7.8B 분류기 보완."""
+    from datetime import datetime, timedelta
+    msg = message.lower().strip()
+    now = datetime.now()
+
+    # 캘린더 키워드
+    cal_keywords = ["일정", "캘린더", "스케줄", "약속", "미팅", "회의"]
+    if any(k in msg for k in cal_keywords):
+        # 생성 요청
+        if any(k in msg for k in ["잡아", "만들", "등록", "추가", "넣어"]):
+            return None  # EXAONE이 파라미터 추출해야 함
+        # 오늘
+        if "오늘" in msg:
+            return {"action": "tools", "tool": "calendar", "operation": "today", "params": {}}
+        # 내일
+        if "내일" in msg:
+            tmr = (now + timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d")
+            return {"action": "tools", "tool": "calendar", "operation": "search", "params": {"date_from": tmr, "date_to": tmr}}
+        # 이번주
+        if "이번" in msg and ("주" in msg or "week" in msg):
+            monday = now - timedelta(days=now.weekday())
+            sunday = monday + timedelta(days=6)
+            return {"action": "tools", "tool": "calendar", "operation": "search", "params": {"date_from": monday.strftime("%Y-%m-%d"), "date_to": sunday.strftime("%Y-%m-%d")}}
+        # 기본: 오늘
+        return {"action": "tools", "tool": "calendar", "operation": "today", "params": {}}
+
+    # 메일 키워드
+    if any(k in msg for k in ["메일", "이메일", "mail", "편지"]):
+        query = ""
+        days = 7
+        if "오늘" in msg:
+            days = 1
+        return {"action": "tools", "tool": "email", "operation": "search", "params": {"query": query, "days": days}}
+
+    # 문서 키워드
+    if any(k in msg for k in ["문서", "도큐먼트", "자료", "파일"]) and any(k in msg for k in ["찾아", "검색", "확인"]):
+        # 검색어 추출: 키워드 제거 후 남은 텍스트
+        query = msg
+        for rm in ["문서", "도큐먼트", "자료", "파일", "찾아줘", "찾아", "검색", "확인", "해줘", "줘", "좀"]:
+            query = query.replace(rm, "")
+        query = query.strip()
+        if query:
+            return {"action": "tools", "tool": "document", "operation": "search", "params": {"query": query}}
+
+    # pending_draft 확인 응답
+    if msg in ("확인", "예", "yes", "ㅇㅇ", "응", "네", "좋아", "ok"):
+        return {"action": "tools", "tool": "calendar", "operation": "create_confirmed", "params": {}}
+
+    if msg in ("취소", "아니", "no", "ㄴㄴ"):
+        return {"action": "direct", "response": "알겠어, 취소했어!", "prompt": ""}
+
+    return None
+
+
 async def run(job: Job) -> None:
-    """EXAONE 분류 → direct/route/clarify 분기."""
+    """사전 라우팅 → EXAONE 분류 → direct/route/clarify/tools 분기."""
     start_time = time()
     user_id = job.callback_meta.get("user_id", "api")
     classify_model = None
@@ -118,29 +173,38 @@ async def run(job: Job) -> None:
 
         classify_model = backend_registry.classifier.model
 
-        # --- 대화 이력 + 현재 시간 포함하여 분류 요청 ---
-        from datetime import datetime
-        now_str = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M (%A)")
-        history = conversation_store.format_for_prompt(user_id)
-        classify_input = f"[현재 시간]\n{now_str}\n\n"
-        if history:
-            classify_input += f"[대화 이력]\n{history}\n\n"
-        classify_input += f"[현재 메시지]\n{job.message}"
+        # --- 사전 라우팅 (키워드 기반, EXAONE 스킵) ---
+        pre = _pre_route(job.message)
+        classify_latency = 0
 
-        await state_stream.push(job.id, "processing", {"message": "메시지를 분석하고 있습니다..."})
-        classify_start = time()
+        if pre:
+            classification = pre
+            logger.info("Job %s pre-routed: %s.%s", job.id, pre.get("tool", ""), pre.get("operation", pre.get("action", "")))
+        else:
+            # --- EXAONE 분류기 호출 ---
+            from datetime import datetime
+            now_str = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M (%A)")
+            history = conversation_store.format_for_prompt(user_id)
+            classify_input = f"[현재 시간]\n{now_str}\n\n"
+            if history:
+                classify_input += f"[대화 이력]\n{history}\n\n"
+            classify_input += f"[현재 메시지]\n{job.message}"
 
-        try:
-            raw_result = await _complete_with_heartbeat(
-                backend_registry.classifier, classify_input, job.id,
-                beat_msg="메시지를 분석하고 있습니다..."
-            )
-        except Exception:
-            logger.warning("Classification failed for job %s, falling back to direct", job.id)
-            raw_result = ""
+            await state_stream.push(job.id, "processing", {"message": "메시지를 분석하고 있습니다..."})
+            classify_start = time()
+
+            try:
+                raw_result = await _complete_with_heartbeat(
+                    backend_registry.classifier, classify_input, job.id,
+                    beat_msg="메시지를 분석하고 있습니다..."
+                )
+            except Exception:
+                logger.warning("Classification failed for job %s, falling back to direct", job.id)
+                raw_result = ""
+
+            classify_latency = (time() - classify_start) * 1000
+            classification = _parse_classification(raw_result)
 
-        classify_latency = (time() - classify_start) * 1000
-        classification = _parse_classification(raw_result)
         action = classification.get("action", "direct")
         response_text = classification.get("response", "")
         route_prompt = classification.get("prompt", "")