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40116ec84c- Create Dockerfile for multi-stage build - Set up GitHub Actions workflow for CI/CD - Implement meal and timetable fetching logic - Add README and configuration files - Include cron job for scheduled execution - Establish .gitignore for build artifacts and environment files
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4.3 KiB
TypeScript
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TypeScript
import ModelClient, { isUnexpected } from "@azure-rest/ai-inference";
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import { AzureKeyCredential } from "@azure/core-auth";
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const KEY = process.env.NEIS_API_KEY;
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export function removeNutritionInfo(value: string): string {
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const lines = value.trim().split('\n');
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const cleanedLines = lines.map(line => line.replace(/\s*\([\d.,]+\)/g, '').trim());
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const result = cleanedLines.join('\n');
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return result;
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}
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const nutritionList = [
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"난류", "우유", "메밀", "땅콩", "대두", "밀", "고등어", "게", "새우", "돼지고기",
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"복숭아", "토마토", "아황산류", "호두", "닭고기", "쇠고기", "오징어", "조개류(굴, 전복, 홍합 포함)", "잣"
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];
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export function getNutritionInfo(value: string): string[][] {
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const lines = value.trim().split('\n');
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return lines.map(line => {
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const indexes = line
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.replace(/[()\s]/g, "")
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.split(".")
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.map(v => parseInt(v, 10) - 1)
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.filter(i => i >= 0 && i < nutritionList.length);
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return indexes
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.map(i => nutritionList[i])
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.filter((item): item is string => typeof item === "string");
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});
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}
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export async function getMealInfo(MLSV_YMD: string, ATPT_OFCDC_SC_CODE: string, SD_SCHUL_CODE: string): Promise<{ meal: string; date: string, kcal: string }> {
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const url = `https://open.neis.go.kr/hub/mealServiceDietInfo?Type=json&ATPT_OFCDC_SC_CODE=${ATPT_OFCDC_SC_CODE}&SD_SCHUL_CODE=${SD_SCHUL_CODE}&MLSV_YMD=${MLSV_YMD}&KEY=${KEY}`;
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const response = await fetch(url);
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const data = await response.json();
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// @ts-ignore
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const DDISH_NM = data.mealServiceDietInfo[1].row[0].DDISH_NM;
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return {
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meal: DDISH_NM.replace(/<br\s*\/?>/gi, '\n'),
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date: MLSV_YMD,
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// @ts-ignore
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kcal: data.mealServiceDietInfo[1].row[0].CAL_INFO,
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};
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}
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export async function NameToEmoji(name: string): Promise<string> {
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const token = process.env.GITHUB_TOKEN;
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if (!token) {
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throw new Error("GITHUB_TOKEN environment variable is not set.");
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}
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const endpoint = "https://models.github.ai/inference";
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const model = "openai/gpt-5-mini";
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const client = ModelClient(
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endpoint,
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new AzureKeyCredential(token),
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);
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const systemPrompt = `⚠️ 중요한 지침: 당신은 오직 이모지로만 응답하는 AI입니다. 다음 규칙을 예외 없이 철저히 준수해야 합니다. ⚠️
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1. 핵심 임무:
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어떤 단어나 문구든, 해당 항목에 대해 가장 정확하게 일치하는 단 하나의 이모지로 응답해야 합니다. 🎯
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여러 개의 이모지를 혼합하거나, 텍스트와 함께 사용하는 것은 절대 금지입니다. 🚫
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2. 다중 항목 처리:
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쉼표(,)로 구분된 여러 항목(단어 또는 문구)이 입력되면, 응답도 정확히 같은 순서로 각 항목에 해당하는 이모지를 쉼표(,)로 구분하여 제시해야 합니다. 🔢
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입력된 항목의 개수와 출력되는 이모지의 개수는 반드시 일치해야 합니다. ✅
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3. 절대 금지 (매우 중요):
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단일 항목에 두 개 이상의 이모지를 사용해서는 안 됩니다. (오직 한 개!) 1️⃣
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응답에 어떤 종류의 텍스트(단어, 글자, 숫자, 설명, 주석 등)도 포함해서는 안 됩니다. 📝❌
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요청된 형식의 이모지만 허용됩니다. 💯
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4. 응답 형식:
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[이모지1], [이모지2], [이모지3]... (이모지의 수는 입력된 항목의 수와 같아야 함) 🔄
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🌟 예시 (이 규칙들을 완벽하게 준수):
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Q: 현미찹쌀밥, 개, 축구
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A: 🍚,🐶,⚽
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Q: 행복, 슬픔, 놀람
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A: 😊,😢,😮
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Q: 안녕하세요, 반갑습니다 ✨
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A: 👋,🤝
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Q: 사랑, 평화, 자유
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A: 🥰,☮️,🗽
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`;
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const response = await client.path("/chat/completions").post({
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body: {
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messages: [
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{ role: "system", content: systemPrompt },
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{ role: "user", content: name }
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],
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temperature: 1.0,
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top_p: 1.0,
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model: model
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}
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});
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if (isUnexpected(response)) {
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throw response.body.error;
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}
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const choices = response.body?.choices;
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if (!choices || !choices[0]?.message?.content) {
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throw new Error("No valid response from the model.");
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||
}
|
||
return choices[0].message.content as string;
|
||
}
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