refactor: Colab 코드를 FastAPI 폴더 구조(app/, services/, models/)로 리팩토링

.env.example

@@ -0,0 +1 @@
+NGROK_AUTH_TOKEN=your_ngrok_token_here

app/api/news_transform.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+from fastapi import APIRouter
+from app.models.news import NewsTransferRequest, NewsTransferResponse, DifficultWord, NewsTransferResult
+from app.services.summarizer import build_transform_prompt, build_summary_prompt, generate_content
+from app.services.difficulty_filter import build_difficult_word_prompt
+from typing import List
+
+router = APIRouter()
+
+@router.post("/transfer", response_model=NewsTransferResponse)
+async def transform_news(request: NewsTransferRequest):
+    transform_prompt = build_transform_prompt(request.title, request.originalContent, request.level)
+    summary_prompt = build_summary_prompt(request.title, request.originalContent)
+    word_prompt = build_difficult_word_prompt(request.originalContent, request.level)
+
+    transformed_content = generate_content(transform_prompt)
+    summary = generate_content(summary_prompt)
+    difficult_words_raw = generate_content(word_prompt)
+
+    difficult_words = []
+    for line in difficult_words_raw.splitlines():
+        if ":" in line:
+            term, description = line.split(":", 1)
+            difficult_words.append(DifficultWord(term=term.strip(), description=description.strip()))
+
+    return NewsTransferResponse(
+        code="NEWS200",
+        message="난이도별 뉴스 변환 및 단어 추출 성공",
+        result=NewsTransferResult(
+            level=request.level,
+            title=request.title,
+            transformedContent=transformed_content,
+            summarized=summary,
+            difficultWords=difficult_words
+        ),
+        success=True
+    )

app/main.py

@@ -0,0 +1,5 @@
+from fastapi import FastAPI
+from app.api.v1.news_transform import router
+
+app = FastAPI()
+app.include_router(router, prefix="/api/news")

app/models/news.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+from pydantic import BaseModel
+from typing import List
+
+class NewsTransferRequest(BaseModel):
+    title: str
+    originalContent: str
+    level: str
+
+class DifficultWord(BaseModel):
+    term: str
+    description: str
+
+class NewsTransferResult(BaseModel):
+    level: str
+    title: str
+    transformedContent: str
+    summarized: str
+    difficultWords: List[DifficultWord]
+
+class NewsTransferResponse(BaseModel):
+    code: str
+    message: str
+    result: NewsTransferResult
+    success: bool

app/services/difficulty_filter.py

@@ -0,0 +1,8 @@
+def build_difficult_word_prompt(content: str, level: str) -> str:
+    if level == "상":
+        instruction = "다음 뉴스 본문에서 성인이 어려워할 수 있는 단어 3~5개를 골라줘. 각 단어의 뜻을 전문적으로 설명해줘."
+    elif level == "중":
+        instruction = "다음 뉴스 본문에서 중학생이 어려워할 수 있는 단어 5~10개를 골라줘. 각 단어의 뜻을 중학생 눈높이에 맞게 설명해줘."
+    else:
+        instruction = "다음 뉴스 본문에서 초등학생이 어려워할 수 있는 단어 5~10개를 골라줘. 각 단어의 뜻을 아주 쉽게 설명해줘."
+    return f"{instruction}\n\n뉴스 본문:\n{content}"

app/services/summarizer.py

@@ -0,0 +1,14 @@
+# 비즈니스 로직 / AI 추론 모듈
+
+def build_transform_prompt(title: str, content: str, level: str) -> str:
+    base = f"다음 뉴스 제목과 본문을 사용자의 이해 수준에 맞게 다시 써줘.\n\n뉴스 제목: {title}\n뉴스 본문: {content}\n"
+    if level == "상":
+        instruction = "원문에 가깝게 유지해."
+    elif level == "중":
+        instruction = "간결하고 이해하기 쉬운 문장으로 재구성해줘. 핵심 내용만 유지해도 좋아."
+    else:
+        instruction = "초등학생도 이해할 수 있도록 아주 쉽게 설명해줘. 쉬운 단어와 짧은 문장을 써줘."
+    return base + "\n요청 사항: " + instruction
+
+def build_summary_prompt(title: str, content: str) -> str:
+    return f"다음 뉴스 제목과 본문을 한문장으로 간단히 요약해줘.\n\n뉴스 제목: {title}\n뉴스 본문: {content}"