자동화의 지름길이자 만병통치약인 "자동화설계법"으로 n8n workflow 복기해 보기

1. 일반 메시지

텍스트 메시지: 그냥 채팅창에 입력하는 글.
미디어 메시지: 사진, 동영상, 파일, 오디오, 보이스, 스티커 등.
위치/연락처 메시지: 위치 좌표나 연락처 공유.

2. Reply 메시지

사용자가 특정 메시지를 "답장(reply)" 기능으로 보낸 메시지.
원본 메시지를 인용해서 함께 전송됨.
사용처: "이 질문에 대답해 보세요" → 학생이 reply로 답하면, 원본 메시지를 그대로 연결해서 처리 가능.

특징
원본 메시지의 message_id가 함께 따라옴.
n8n이나 봇에서는 reply_to_message 필드로 확인 가능.

3. Callback 메시지

인라인 키보드 버튼을 눌렀을 때 발생.
실제로 채팅창에 새 메시지가 생기지 않고, **봇에게만 데이터(callback_data)**가 전달됨.
사용처: OX 퀴즈, 메뉴 선택, 복습 시스템에서 "다음 문제" 버튼 등.

특징
callback_query 이벤트로 전달됨.
data 필드에 버튼을 눌렀을 때 지정한 값이 들어 있음.
채팅창은 깨끗하게 유지되지만, 봇은 사용자의 선택을 바로 인식할 수 있음.

4. Inline Query (검색형 메시지)
사용자가 @봇아이디 키워드를 입력했을 때 동작.
봇이 검색 결과를 카드 형식으로 제시 가능.
예: @dictionary_bot hello → 사전 결과 리스트 보여줌.

5. Command 메시지
/start, /help 같은 **슬래시(/)**로 시작하는 명령어.
봇 설정에서 미리 등록 가능.

첨부한 소스가 하는 역할이 뭐야?
특히, 오늘 복습할 노트를 찾는 기준이 궁금해.

마지막으로 위 소스를 다신 짠다면, 어떻게 프롬프트를 짜면 좋을 지 알려줘.

## 소스 코드의 역할

이 Google Apps Script는 **Obsidian 노트 기반 간격 반복 학습 시스템**의 백엔드 API 역할을 합니다.

### 주요 기능

1. **복습 대상 노트 검색** (`findReviewNotes`)
2. **파일 내용 조회** (`getFileContent`)
3. **학습 메타데이터 업데이트** (`updateNoteMetadata`)
4. **디버깅 도구들** (`debugFolder`, `debugMarkdown`)

## 현재 복습 노트 검색 기준의 문제점

**현재 기준**:

- 오늘 생성되거나 수정된 `.md` 파일 중
- `reviewable: true` 속성을 가진 파일

이 기준은 **간격 반복 학습에 적합하지 않습니다**. 매일 파일을 수정해야만 복습 대상이 되는 구조는 비효율적입니다.

## 올바른 간격 반복 시스템 기준

javascript

```javascript
// 진정한 간격 반복 기준
if (frontmatter.includes('reviewable: true') && 
    frontmatter.includes(`next_review_date: ${today}`)) {
  // 오늘 복습해야 할 노트
}

### 1. 복습 대상 노트 검색 (`findReviewNotes`)

- **검색 범위**: 지정된 Google Drive 폴더 및 모든 하위 폴더
- **조건 규칙** : 아래 조건들은 모두 AND 조건임.
- **파일 조건**: `.md` 확장자 파일만
- **필터링 조건**:
    - YAML frontmatter에 `reviewable: true` 속성이 있는 파일
    - `next_review_date`가 오늘 날짜와 일치하는 파일 또는 비어있는 파일. 이 단락은 OR 조건으로 처리.
- **반환 데이터**: 파일 ID, 파일명, 경로, 복습 관련 메타데이터

const items = $json.data.notes;

if (!items || items.length === 0) {
  return [{ 
    json: { 
      text: "🎉 오늘 복습할 노트가 없습니다! 멋진 하루 보내세요.", 
      keyboard: {} 
    } 
  }];
}

const keyboard = items.map(item => {
  const fileName = item.fileName.replace('.md', '');
  const fileId = item.fileId;
  return [{ 
    text: fileName, 
    callback_data: `start_quiz_${fileId}` 
  }];
});

return [{ 
  json: {
    text: `🔔 **오늘 복습할 노트는 총 ${items.length}개입니다.**\n\n아래 목록에서 시작할 노트를 선택하세요.`,
    keyboard: { inline_keyboard: keyboard }
  }
}];

{
  "chat_id": "xxxxxxxxxx",
  "text": "{{ $json.text.replace(/[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]/g, "")
  .replace(/\n/g, " ") }}",
  "parse_mode": "Markdown",
  "reply_markup": {{ JSON.stringify($json.keyboard) }}
}

- chat_id: 텔레그램 사용자ID
- text : 이전 노드의 결과값 중 text - {{ $json.text }} 만 보내면 되는데, 
        이 값에 특수문자 등이 들어 있으면 오류. replace 2번으로 처리
- parse_mode: Markdown : 왜 사용했는지 기억안남..ㅠㅠ
- reply_markup : {{ JSON.stringify($json.keyboard) }} --> JSON.stringify()로 감싸서 json 문자열로 변환.

{{ $json.prompt_template }}

---
# 텍스트 내용
{{ $("Get Contents").first().json.data.content }}

{
  "quiz": [
    {"type": "ox", "question": "...", "answer": "..."}, 
    {"type": "short", "question": "...", "answer": "..."}
  ]
}

🧠 **{{ $('Get Contents').first().json.data.fileName.replace('.md', '') }} 퀴즈**

아래 질문에 대해 **이 메시지에 답장(Reply)**하여 답변을 제출해주세요.

1. ({{ $json.output.quiz[0].type }}) {{ $json.output.quiz[0].question }}
2. ({{ $json.output.quiz[1].type }}) {{ $json.output.quiz[1].question }}

---

FileID: [{{$('Get FileID').first().json.fileId }}]

const userAnswer = $input.first().json.message.text;
const originalMessage = $json.message.reply_to_message.text;
const fileIdMatch = originalMessage.match(/FileID: (.+)$/m);

if (!fileIdMatch) {
  throw new Error("FileID not found in original message");
}

return [{ 
  json: { 
    fileId: fileIdMatch[1].trim(),
    userAnswer: userAnswer,
    originalQuiz: originalMessage
  } 
}];

const prompts = $input.all();
const answerPrompt = prompts.find(item => 
  item.json.prompt_name === 'answer_evaluator'
);

if (!answerPrompt) {
  throw new Error('Answser evaluator prompt not found');
}

return [{ 
  json: { 
    prompt_template: answerPrompt.json.prompt_template 
  } 
}];

{{ $json.prompt_template }}

원본 텍스트:
{{ $('Get Content Again').first().json.data.content }}

퀴즈:
{{ $('Extract Q&A').first().json.originalQuiz }}

사용자 답변:
{{ $('Extract Q&A').first().json.userAnswer }}

// --- Calculate New Metadata (fixed node mappings) ---

// 1) Get evaluation from previous node (Evaluate Answer)
const evalItem = $input.first();
const evaluation = (evalItem?.json?.output?.evaluation ?? evalItem?.json?.evaluation ?? '').trim();

// 2) Get original content & file info from "Get Content Again"
const contentNode = $('Get Content Again').first().json;
const fileName = (contentNode?.data?.fileName ?? '').toString();
const fileContent = contentNode?.data?.content ?? '';

if (!fileContent) {
  throw new Error('Get Content Again → data.content is empty');
}

// 3) Get schedule rows from "Get Schedule"
const scheduleRows = $('Get Schedule').all().map(i => i.json);

// 4) Parse frontmatter to read current review_count
const fmMatch = fileContent.match(/---\s*([\s\S]*?)\s*---/);
if (!fmMatch) {
  throw new Error('Frontmatter not found in file content');
}
let currentCount = 0;
const countMatch = fmMatch[1].match(/review_count:\s*(\d+)/);
if (countMatch) currentCount = parseInt(countMatch[1], 10);

// 5) Compute next schedule & feedback text
const today = new Date().toISOString().slice(0, 10);
let newCount = currentCount;
let nextDueDateStr = '';
let feedbackText = `AI 평가: **${evaluation}**\n\n`;

const baseName = fileName.replace(/\.md$/,'');


// 모든 경우에 review_count 증가시키는 로직
if (['Excellent', 'Good'].includes(evaluation)) {
  newCount = currentCount + 1;
  // 성공: 스케줄에 따른 긴 간격
  const scheduleEntry = scheduleRows.find(r => parseInt(r.review_count, 10) === currentCount);
  const interval = scheduleEntry ? parseInt(scheduleEntry.interval_minutes, 10) : 60;
  const nextDueDate = new Date();
  nextDueDate.setMinutes(nextDueDate.getMinutes() + interval);
  nextDueDateStr = nextDueDate.toISOString().slice(0, 10);
  feedbackText += `**${baseName}** 노트의 복습 횟수가 ${newCount}으로 업데이트되었습니다. 다음 복습은 ${interval}분 후입니다. 수고하셨습니다!`;
} else { // Poor
  newCount = currentCount + 1; // ← 여기가 변경점!
  // 실패: 짧은 간격 (1분)
  const nextDueDate = new Date();
  nextDueDate.setMinutes(nextDueDate.getMinutes() + 1);
  nextDueDateStr = nextDueDate.toISOString().slice(0, 10);
  feedbackText += `조금 더 학습이 필요해 보여요. **${baseName}** 노트의 복습 횟수가 ${newCount}으로 업데이트되었지만, 1분 후 다시 복습하도록 설정했습니다.`;
}

// 6) Get fileId from upstream nodes (prefer Extract Q&A, fallback Get FileID)
const fileId =
  $('Extract Q&A').first()?.json?.fileId ??
  $('Get FileID').first()?.json?.fileId ??
  null;

if (!fileId) {
  throw new Error('fileId not found (Extract Q&A / Get FileID)');
}

// 7) Return payload
return [{
  json: {
    newMetadata: {
      review_count: newCount,
      reviewed_at: today,
      next_review_date: nextDueDateStr,
    },
    feedback: feedbackText,
    fileId,
  }
}];

이 코드는 n8n 워크플로우 내에서 **간격 반복 학습(Spaced Repetition System, SRS) 로직을 실행**하는 핵심 부분입니다. AI의 평가 결과에 따라 노트 파일의 메타데이터(metadata)를 동적으로 계산하고, 다음 복습 일정을 결정하는 역할을 수행합니다.

---

#### ### 1. 데이터 수집 및 전처리 (Data Ingestion & Pre-processing)

코드 실행의 첫 단계는 `$` 구문을 통해 이전 노드들로부터 필요한 데이터를 집계하는 것입니다.

- **AI 평가 (`evaluation`):** `Evaluate Answer` 노드의 출력에서 AI가 내린 평가 결과('Excellent', 'Good', 'Poor')를 가져옵니다.
- **노트 콘텐츠 (`fileContent`):** `Get Content Again` 노드에서 원본 마크다운 파일의 전체 텍스트를 확보합니다.
- **복습 스케줄 (`scheduleRows`):** `Get Schedule` 노드에서 복습 횟수와 그에 따른 복습 간격(분)이 정의된 데이터 배열을 가져옵니다.

이후, 가져온 `fileContent`에서 정규표현식(RegEx)을 사용해 `---`로 구분된 **프론트매터(frontmatter)** 영역을 파싱하고, 그 안에서 현재 `review_count` 값을 추출합니다. 이 값이 스케줄 계산의 기준점이 됩니다.
---

#### ### 2. 조건부 스케줄링 로직 (Conditional Scheduling Logic)
이 노드의 핵심 로직으로, AI의 `evaluation` 값에 따라 다음 복습 일정을 다르게 계산하는 분기 처리를 수행합니다.

- **학습 성공 시 (`Excellent` 또는 `Good`)** `review_count`를 1 증가시킨 후, `scheduleRows` 배열에서 **현재 `review_count`**와 일치하는 항목을 찾습니다. 해당 항목의 `interval_minutes` 값을 가져와 현재 시간에 더하여 다음 복습 날짜(`next_review_date`)를 계산합니다. 이는 성공적인 복습 주기에 따라 점진적으로 간격이 늘어나는 SRS의 기본 원리를 구현한 것입니다.
    
- **보충 학습 필요 시 (`Poor`)** 성공 시와 달리 외부 스케줄 표를 참조하지 않고, 다음 복습 간격을 **1분으로 고정(hardcoding)**하여 즉각적인 재학습을 유도합니다. 여기서 중요한 설계 포인트는, **실패했을 경우에도 `review_count`는 1 증가**한다는 점입니다. 이는 복습 시도 자체를 기록하여 전체 학습 과정을 추적하기 위함입니다.
---

#### ### 3. 결과 데이터 구성 및 반환 (Output Data Structuring & Return)

모든 계산이 완료되면, 후속 노드(예: 파일 업데이트, 알림 발송 노드)에서 사용할 수 있도록 **표준화된 JSON 객체**를 생성하여 반환합니다.
- **`newMetadata`**: 새로 계산된 `review_count`, `reviewed_at`(오늘 날짜), `next_review_date`를 포함하는 객체입니다. 파일의 프론트매터를 업데이트하는 데 사용됩니다.
- **`feedback`**: 사용자에게 보여줄 동적 텍스트입니다.
    
- **`fileId`**: 어느 파일을 업데이트해야 하는지 식별하기 위한 고유 ID입니다. 코드에서는 `Extract Q&A` 노드의 결과를 우선 사용하고, 없을 경우 `Get FileID` 노드의 결과를 사용하는 폴백(fallback) 로직이 구현되어 있습니다.

{
  "fileId": "{{ $json.fileId }}",
  "newMetadata": {{ JSON.stringify($json.newMetadata) }}
}

:✅ 채점 완료!\n\n{{ $json.feedback }}