VITO 전화상담 AI 자동화: 음성→분석→맞춤 메시지까지 완전 무인 시스템 구축

1. VITO 앱 설치 (Android/iOS)
2. 자동 녹음 켜기: 모든 통화 자동 녹음
3. 텍스트 변환 활성화: 통화 종료 후 1분 내 자동 변환
4. 파일명 형식: 날짜_시간_전화번호.txt
   예: 20260128_2100_01012345678.txt

교수: 안녕하세요, 무엇을 도와드릴까요?
학생: 간호조무사 과정 문의합니다.
학생: 시험 준비가 너무 어렵고 학비도 부담돼요. 
      절에 가서 기도도 했어요.
학생: 집안 형편도 어렵고 포기하고 싶어요.

VITO 앱 → 통화선택 → 텍스트 내보내기
☑️ Google Drive 수동 연동
☑️ 텍스트 파일 수동 업로드

저장 폴더: VITO

function processVITOFiles() {
  // 구글 시트 연결
  var SHEET_ID = "본인-시트-ID";
  var sheet = SpreadsheetApp.openById(SHEET_ID).getSheetByName("시트1");
  
  // VITO 폴더 연결
  var VITO_FOLDER_ID = "본인-폴더-ID";
  var folder = DriveApp.getFolderById(VITO_FOLDER_ID);
  
  // 텍스트 파일 찾기
  var files = folder.getFilesByType(MimeType.PLAIN_TEXT);
  
  while (files.hasNext()) {
    var file = files.next();
    
    // 이미 처리됐는지 확인
    if (file.getDescription() === "processed") {
      continue;
    }
    
    // 파일 읽기
    var content = file.getBlob().getDataAsString("UTF-8");
    
    // 파일명 파싱: 20260122_1430_01012345678.txt
    var fileName = file.getName().replace(".txt", "");
    var parts = fileName.split("_");
    
    var dateStr = parts[0]; // 20260122
    var timeStr = parts[1]; // 1430
    var phone = parts[2];   // 01012345678
    
    // 날짜 변환: 2026-01-22
    var date = dateStr.substring(0,4) + "-" + 
               dateStr.substring(4,6) + "-" + 
               dateStr.substring(6,8);
    
    // 시간 변환: 14:30
    var time = timeStr.substring(0,2) + ":" + 
               timeStr.substring(2,4);
    
    // 전화번호 변환: 010-1234-5678
    if (phone.length === 11) {
      phone = phone.substring(0,3) + "-" + 
              phone.substring(3,7) + "-" + 
              phone.substring(7,11);
    }
    
    // 구글 시트에 추가
    sheet.appendRow([date, time, phone, content, "", ""]);
    
    // 처리 완료 표시
    file.setDescription("processed");
  }
}

실행 함수: processVITOFiles
이벤트: 시간 기반
간격: 10분마다 자동 실행

import os
from anthropic import Anthropic
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

class ConsultationAnalyzer:
    def __init__(self):
        api_key = os.getenv('ANTHROPIC_API_KEY')
        self.client = Anthropic(api_key=api_key)
        self.model = "claude-sonnet-4-20250514"
    
    def analyze(self, consultation_text):
        prompt = f"""
간호학원 학생 상담을 분석하여 JSON으로 응답하세요.

상담내용:
{consultation_text}

분석 항목:
1. 위험도 (1-10점)
   - 1-3: 낮음 (안정)
   - 4-6: 중간 (주의)
   - 7-10: 높음 (즉시 개입 필요)

2. 욕구: 학업, 경제, 심리, 건강, 관계

3. 주요 고민 3개

4. 종교: 불교, 기독교, 천주교, 무교, 기타, 미확인

5. 요약 2-3문장

형식:
{{
  "risk_score": 8,
  "risk_level": "높음",
  "needs": ["학업", "경제", "심리"],
  "concerns": ["시험 스트레스", "학비 부담", "포기 고민"],
  "religion": {{
    "type": "불교",
    "confidence": "높음",
    "keywords": ["절", "기도"]
  }},
  "summary": "경제적 어려움과 학업 스트레스로 중도탈락 위험이 높습니다."
}}
"""
        
        response = self.client.messages.create(
            model=self.model,
            max_tokens=2000,
            temperature=0.3,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )
        
        result_text = response.content[0].text.strip()
        # JSON 파싱 후 리턴
        return json.loads(result_text)

위험도: 8/10 (높음)
욕구: 학업, 경제, 심리
고민: ['시험 준비 어려움', '학비 부담', '포기하고 싶은 마음']
종교: 불교 (확신도: 높음)
요약: 경제적 어려움과 학업 스트레스로 즉각적 지원 필요

prompt = f"""
당신은 {학원명}의 따뜻한 상담 교수입니다.
{학생명} 학생에게 개인화된 격려 메시지를 작성해주세요.

학생 정보:
- 위험도: {위험도}/10 ({위험수준})
- 주요 욕구: {욕구}
- 주요 고민: {고민}
- 종교: {종교} (확신도: {확신도})

메시지 작성 가이드:
1. 기본 구조 (총 500자 이내)
   - 인사 및 공감 (1-2문장)
   - 격려 및 조언 (2-3문장)
   - 종교별 격려 문구 (1문장, 확신도 "높음"일 때만)
   - 마무리 및 연락 안내 (1-2문장)

2. 위험도별 차별화
   - 높음(7-10): 즉시 연락 권유, 구체적 지원 제안
   - 중간(4-6): 격려와 함께 언제든 상담 가능 안내
   - 낮음(1-3): 긍정적 피드백, 계속 화이팅

3. 종교별 격려 문구 (확신도 "높음"일 때만)
   - 불교: "부처님의 자비로운 가르침처럼, 한 걸음씩 나아가시면 됩니다"
   - 기독교: "주님께서 함께하시니 두려워하지 마세요"
   - 천주교: "성모님의 사랑으로 힘을 얻으시길 기도합니다"

4. 필수 포함
   - {학원명} 이름
   - 연락처: {연락처}

메시지만 작성하세요.
"""

김철수 학생, 안녕하세요.
대한간호학원입니다.

시험 준비와 경제적 어려움으로 많이 힘드시죠? 
학생의 고민을 진심으로 이해합니다.

지금 겪고 있는 어려움은 혼자만의 것이 아닙니다. 
학비 문제는 장학금과 분할납부 방법이 있으니 함께 찾아보겠습니다. 
학업도 천천히, 하나씩 해나가면 충분히 따라잡을 수 있습니다.

부처님의 자비로운 가르침처럼, 한 걸음씩 나아가시면 됩니다.

언제든 연락주세요. 함께 이겨내겠습니다!

📞 02-1234-5678

# 10초마다 새 상담 확인 및 처리
def main():
    collector = GoogleSheetsCollector(SHEET_ID)
    analyzer = ConsultationAnalyzer()
    generator = MessageGenerator()
    
    while True:
        # 새 상담 수집
        consultations = collector.fetch_new_rows()
        
        if consultations:
            for content, metadata in consultations:
                # AI 분석
                analysis = analyzer.analyze(content)
                
                # DB 저장
                db.save_consultation(content, analysis, metadata)
                
                # 메시지 생성
                student_name = metadata['student_name']
                message = generator.generate(student_name, analysis)
                
                # (카카오톡 발송 - 준비 중)
                # kakao.send(phone, message)
                
                # 완료 표시
                collector.mark_as_processed(row_number, id)
                
                print(f"✅ {student_name} 처리 완료")
        
        time.sleep(10)  # 10초 대기

python auto_vito_monitor.py

[15:45:10] 대기 중... 💤
[15:45:20] 대기 중... 💤
[15:45:30] 📞 새 상담 1건!
   🤖 AI 분석 시작...
   ✅ 분석 완료 (위험도: 8/10)
   ✍️ 메시지 생성 중...
   ✅ 메시지 생성 완료 (456자)
[15:45:35] ✅ 김철수 처리 완료

날짜_시간_전화번호.txt 형식
→ 파싱이 엄청 쉬워짐
→ 정규표현식 불필요

10분마다 실행 설정
→ 서버 불필요
→ 완전 무료
→ 99.9% 안정성

JSON 형식 강제 → 파싱 오류 Zero
temperature=0.3 → 일관성 있는 분석
예시 포함 → 정확도 95%+

{학생명}, {위험도}, {종교} 등
→ 템플릿 + 변수 치환
→ 완전히 다른 메시지처럼 느껴짐

# 기본값 리턴으로 시스템 멈춤 방지
except Exception as e:
    return {
        'risk_score': 5,
        'risk_level': '중간',
        ...
    }

오류: TypeError: Client.__init__() got an unexpected keyword argument 'proxies'
해결: pip install --upgrade anthropic httpx

문제: VSCode에서 Ctrl+S 안 눌러서 코드 반영 안 됨
해결: 자동 저장 켜기 (File → Auto Save)

문제: Claude가 ```json ... ``` 형식으로 응답
해결: 코드블록 제거 로직 추가
if "```json" in result_text:
    result_text = result_text.split("```json")[1].split("```")[0]

문제: 폴더 ID를 어디서 찾지?
해결: 폴더 우클릭 → 공유 → 링크에서 ID 추출

문제: "안전하지 않은 앱" 경고
해결: [고급] → [안전하지 않음으로 이동] 클릭 (본인 스크립트라 안전)