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Implementation Plan
이 문서는 개발 진행 상황을 추적합니다. AI는 이 문서를 참조하여 현재 단계의 작업을 수행해야 합니다.
Phase 1: 환경 설정 및 기본 구조 [ ]
- 프로젝트 폴더 구조 생성 및 Git 초기화
copilot-instructions.md및.env템플릿 작성- Python 가상환경 설정 및
requirements.txt작성 (pandas, numpy, requests 등)
Phase 2: 데이터 수집 모듈 (Data Fetcher) [ ]
data_loader.py: 외부 API 연동 클래스 작성- API Rate Limit 처리 로직 (Retry/Backoff) 구현
- 단위 테스트: API 연결 및 데이터 수신 확인
Phase 3: 핵심 로직 구현 (Core Logic) [ ]
indicators.py: RSI, MACD 계산 함수 구현screener.py: 조건식 필터링 엔진 구현- 단위 테스트: 샘플 데이터를 이용한 지표 계산 정확도 검증
Phase 4: 알림 및 메인 실행 (Interface) [ ]
notifier.py: 텔레그램/슬랙 메시지 발송 함수main.py: 전체 프로세스(수집->계산->필터->알림) 통합 실행- 통합 테스트 (Integration Test)
Phase 5: 최적화 및 리팩토링 [ ]
- 비동기(asyncio) 적용으로 속도 개선
- 코드 리뷰 프롬프트(
review_prompt.md) 기반 자가 점검 수행