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.claude/commands/deploy-actions-cicd-guide-back.md

@@ -0,0 +1,14 @@
+---
+command: "/deploy-actions-cicd-guide-back"
+---
+
+@cicd
+'백엔드GitHubActions파이프라인작성가이드'에 따라 GitHub Actions를 이용한 CI/CD 가이드를 작성해 주세요.
+프롬프트에 '[실행정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시해 주세요.
+{안내메시지}
+'[실행정보]'섹션 하위에 아래 예와 같이 필요한 정보를 제시해 주세요.
+[실행정보]
+- ACR_NAME: acrdigitalgarage01
+- RESOURCE_GROUP: rg-digitalgarage-01
+- AKS_CLUSTER: aks-digitalgarage-01
+- NAMESPACE: phonebill-dg0500

.claude/commands/deploy-actions-cicd-guide-front.md

@@ -0,0 +1,15 @@
+---
+command: "/deploy-actions-cicd-guide-front"
+---
+
+@cicd
+'프론트엔드GitHubActions파이프라인작성가이드'에 따라 GitHub Actions를 이용한 CI/CD 가이드를 작성해 주세요.
+프롬프트에 '[실행정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시해 주세요.
+{안내메시지}
+'[실행정보]'섹션 하위에 아래 예와 같이 필요한 정보를 제시해 주세요.
+[실행정보]
+- SYSTEM_NAME: phonebill
+- ACR_NAME: acrdigitalgarage01
+- RESOURCE_GROUP: rg-digitalgarage-01
+- AKS_CLUSTER: aks-digitalgarage-01
+- NAMESPACE: phonebill-dg0500

.claude/commands/deploy-build-image-back.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+---
+command: "/deploy-build-image-back"
+---
+
+@cicd
+'백엔드컨테이너이미지작성가이드'에 따라 컨테이너 이미지를 작성해 주세요.

.claude/commands/deploy-build-image-front.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+---
+command: "/deploy-build-image-front"
+---
+
+@cicd
+'프론트엔드컨테이너이미지작성가이드'에 따라 컨테이너 이미지를 작성해 주세요.

.claude/commands/deploy-help.md

@@ -0,0 +1,81 @@
+---
+command: "/deploy-help"
+---
+
+# 배포 작업 순서
+
+## 1단계: 컨테이너 이미지 작성
+### 백엔드
+```
+/deploy-build-image-back
+```
+- 백엔드컨테이너이미지작성가이드를 참고하여 컨테이너 이미지를 빌드합니다
+
+### 프론트엔드
+```
+/deploy-build-image-front
+```
+- 프론트엔드컨테이너이미지작성가이드를 참고하여 컨테이너 이미지를 빌드합니다
+
+## 2단계: 컨테이너 실행 가이드 작성
+### 백엔드
+```
+/deploy-run-container-guide-back
+```
+- 백엔드컨테이너실행방법가이드를 참고하여 컨테이너 실행 방법을 작성합니다
+- 실행정보(ACR명, VM정보)가 필요합니다
+
+### 프론트엔드
+```
+/deploy-run-container-guide-front
+```
+- 프론트엔드컨테이너실행방법가이드를 참고하여 컨테이너 실행 방법을 작성합니다
+- 실행정보(시스템명, ACR명, VM정보)가 필요합니다
+
+## 3단계: Kubernetes 배포 가이드 작성
+### 백엔드
+```
+/deploy-k8s-guide-back
+```
+- 백엔드배포가이드를 참고하여 쿠버네티스 배포 방법을 작성합니다
+- 실행정보(ACR명, k8s명, 네임스페이스, 리소스 설정)가 필요합니다
+
+### 프론트엔드
+```
+/deploy-k8s-guide-front
+```
+- 프론트엔드배포가이드를 참고하여 쿠버네티스 배포 방법을 작성합니다
+- 실행정보(시스템명, ACR명, k8s명, 네임스페이스, Gateway Host, 리소스 설정)가 필요합니다
+
+## 4단계: CI/CD 파이프라인 구성
+
+### Jenkins 사용 시
+#### 백엔드
+```
+/deploy-jenkins-cicd-guide-back
+```
+- 백엔드Jenkins파이프라인작성가이드를 참고하여 Jenkins CI/CD 파이프라인을 구성합니다
+
+#### 프론트엔드
+```
+/deploy-jenkins-cicd-guide-front
+```
+- 프론트엔드Jenkins파이프라인작성가이드를 참고하여 Jenkins CI/CD 파이프라인을 구성합니다
+
+### GitHub Actions 사용 시
+#### 백엔드
+```
+/deploy-actions-cicd-guide-back
+```
+- 백엔드GitHubActions파이프라인작성가이드를 참고하여 GitHub Actions CI/CD 파이프라인을 구성합니다
+
+#### 프론트엔드
+```
+/deploy-actions-cicd-guide-front
+```
+- 프론트엔드GitHubActions파이프라인작성가이드를 참고하여 GitHub Actions CI/CD 파이프라인을 구성합니다
+
+## 참고사항
+- 각 명령 실행 전 필요한 실행정보를 프롬프트에 포함해야 합니다
+- 실행정보가 없으면 안내 메시지가 표시되며 작업이 중단됩니다
+- CI/CD 도구는 Jenkins 또는 GitHub Actions 중 선택하여 사용합니다

.claude/commands/deploy-jenkins-cicd-guide-back.md

@@ -0,0 +1,14 @@
+---
+command: "/deploy-jenkins-cicd-guide-back"
+---
+
+@cicd
+'백엔드Jenkins파이프라인작성가이드'에 따라 Jenkins를 이용한 CI/CD 가이드를 작성해 주세요.
+프롬프트에 '[실행정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시해 주세요.
+{안내메시지}
+'[실행정보]'섹션 하위에 아래 예와 같이 필요한 정보를 제시해 주세요.
+[실행정보]
+- ACR_NAME: acrdigitalgarage01
+- RESOURCE_GROUP: rg-digitalgarage-01
+- AKS_CLUSTER: aks-digitalgarage-01
+- NAMESPACE: phonebill-dg0500

.claude/commands/deploy-jenkins-cicd-guide-front.md

@@ -0,0 +1,15 @@
+---
+command: "/deploy-jenkins-cicd-guide-front"
+---
+
+@cicd
+'프론트엔드Jenkins파이프라인작성가이드'에 따라 Jenkins를 이용한 CI/CD 가이드를 작성해 주세요.
+프롬프트에 '[실행정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시해 주세요.
+{안내메시지}
+'[실행정보]'섹션 하위에 아래 예와 같이 필요한 정보를 제시해 주세요.
+[실행정보]
+- SYSTEM_NAME: phonebill
+- ACR_NAME: acrdigitalgarage01
+- RESOURCE_GROUP: rg-digitalgarage-01
+- AKS_CLUSTER: aks-digitalgarage-01
+- NAMESPACE: phonebill-dg0500

.claude/commands/deploy-k8s-guide-back.md

@@ -0,0 +1,16 @@
+---
+command: "/deploy-k8s-guide-back"
+---
+
+@cicd
+'백엔드배포가이드'에 따라 백엔드 서비스 배포 방법을 작성해 주세요.
+프롬프트에 '[실행정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시해 주세요.
+{안내메시지}
+'[실행정보]'섹션 하위에 아래 예와 같이 필요한 정보를 제시해 주세요.
+[실행정보]
+- ACR명: acrdigitalgarage01
+- k8s명: aks-digitalgarage-01
+- 네임스페이스: tripgen
+- 파드수: 2
+- 리소스(CPU): 256m/1024m
+- 리소스(메모리): 256Mi/1024Mi

.claude/commands/deploy-k8s-guide-front.md

@@ -0,0 +1,18 @@
+---
+command: "/deploy-k8s-guide-front"
+---
+
+@cicd
+'프론트엔드배포가이드'에 따라 프론트엔드 서비스 배포 방법을 작성해 주세요.
+프롬프트에 '[실행정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시해 주세요.
+{안내메시지}
+'[실행정보]'섹션 하위에 아래 예와 같이 필요한 정보를 제시해 주세요.
+[실행정보]
+- 시스템명: tripgen
+- ACR명: acrdigitalgarage01
+- k8s명: aks-digitalgarage-01
+- 네임스페이스: tripgen
+- 파드수: 2
+- 리소스(CPU): 256m/1024m
+- 리소스(메모리): 256Mi/1024Mi
+- Gateway Host: http://tripgen-api.20.214.196.128.nip.io

.claude/commands/deploy-run-container-guide-back.md

@@ -0,0 +1,15 @@
+---
+command: "/deploy-run-container-guide-back"
+---
+
+@cicd
+'백엔드컨테이너실행방법가이드'에 따라 컨테이너 실행 가이드를 작성해 주세요.
+프롬프트에 '[실행정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시해 주세요.
+{안내메시지}
+'[실행정보]'섹션 하위에 아래 예와 같이 필요한 정보를 제시해 주세요.
+[실행정보]
+- ACR명: acrdigitalgarage01
+- VM
+  - KEY파일: ~/home/bastion-dg0500
+  - USERID: azureuser
+  - IP: 4.230.5.6

.claude/commands/deploy-run-container-guide-front.md

@@ -0,0 +1,16 @@
+---
+command: "/deploy-run-container-guide-front"
+---
+
+@cicd
+'프론트엔드컨테이너실행방법가이드'에 따라 컨테이너 실행 가이드를 작성해 주세요.
+프롬프트에 '[실행정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시해 주세요.
+{안내메시지}
+'[실행정보]'섹션 하위에 아래 예와 같이 필요한 정보를 제시해 주세요.
+[실행정보]
+- 시스템명: tripgen
+- ACR명: acrdigitalgarage01
+- VM
+  - KEY파일: ~/home/bastion-dg0500
+  - USERID: azureuser
+  - IP: 4.230.5.6

.claude/commands/design-api.md

@@ -1,3 +1,6 @@
+---
+command: "/design-api"
+---
 @architecture
 API를 설계해 주세요:
-- '공통설계원칙'과 'API설계가이드'를 준용하여 설계
+- '공통설계원칙'과 'API설계가이드'를 준용하여 설계

.claude/commands/design-class.md

@@ -1,3 +1,6 @@
+---
+command: "/design-class"
+---
 @architecture
 '공통설계원칙'과 '클래스설계가이드'를 준용하여 클래스를 설계해 주세요.
 프롬프트에 '[클래스설계 정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시합니다.
@@ -9,4 +12,4 @@
   - User: Layered
   - Trip: Clean
   - Location: Layered
-  - AI: Layered
+  - AI: Layered

.claude/commands/design-data.md

@@ -1,3 +1,6 @@
+---
+command: "/design-data"
+---
 @architecture
 데이터 설계를 해주세요:
-- '공통설계원칙'과 '데이터설계가이드'를 준용하여 설계
+- '공통설계원칙'과 '데이터설계가이드'를 준용하여 설계

.claude/commands/design-fix-prototype.md

@@ -1,5 +1,8 @@
+---
+command: "/design-fix-prototype"
+---
 @fix as @front
 '[오류내용]'섹션에 제공된 오류를 해결해 주세요.
 프롬프트에 '[오류내용]'섹션이 없으면 수행 중단하고 안내 메시지 표시
 {안내메시지}
-'[오류내용]'섹션 하위에 오류 내용을 제공
+'[오류내용]'섹션 하위에 오류 내용을 제공

.claude/commands/design-front.md

@@ -1,3 +1,6 @@
+---
+command: "/design-front"
+---
 @plan as @front
 '프론트엔드설계가이드'를 준용하여 **프론트엔드설계서**를 작성해 주세요.
 프롬프트에 '[백엔드시스템]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시합니다.
@@ -13,4 +16,4 @@
   - ai service: http://localhost:8084/v3/api-docs
 [요구사항]
 - 각 화면에 Back 아이콘 버튼과 화면 타이틀 표시
-- 하단 네비게이션 바 아이콘화: 홈, 새여행, 주변장소검색, 여행보기
+- 하단 네비게이션 바 아이콘화: 홈, 새여행, 주변장소검색, 여행보기

.claude/commands/design-high-level.md

@@ -1,6 +1,9 @@
+---
+command: "/design-high-level"
+---
 @architecture
 'HighLevel아키텍처정의가이드'를 준용하여 High Level 아키텍처 정의서를 작성해 주세요.
 'CLOUD' 정보가 없으면 수행을 중단하고 안내메시지를 표시하세요.
 {안내메시지}
 아래 예와 같이 CLOUD 제공자를 Azure, AWS, Google과 같이 제공하세요.
-- CLOUD: Azure
+- CLOUD: Azure

.claude/commands/design-improve-prototype.md

@@ -1,5 +1,8 @@
+---
+command: "/design-improve-prototype"
+---
 @improve as @front
 '[개선내용]'섹션에 있는 내용을 개선해 주세요.
 프롬프트에 '[개선내용]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지 표시
 {안내메시지}
-'[개선내용]'섹션 하위에 개선할 내용을 제공
+'[개선내용]'섹션 하위에 개선할 내용을 제공

.claude/commands/design-improve-userstory.md

@@ -1,2 +1,5 @@
+---
+command: "/design-improve-userstory"
+---
 @analyze as @front 프로토타입을 웹브라우저에서 분석한 후,
-@document as @scribe 수정된 프로토타입에 따라 유저스토리를 업데이트 해주십시오.
+@document as @scribe 수정된 프로토타입에 따라 유저스토리를 업데이트 해주십시오.

.claude/commands/design-logical.md

@@ -1,3 +1,6 @@
+---
+command: "/design-logical"
+---
 @architecture
 논리 아키텍처를 설계해 주세요:
-- '공통설계원칙'과 '논리아키텍처 설계 가이드'를 준용하여 설계
+- '공통설계원칙'과 '논리아키텍처 설계 가이드'를 준용하여 설계

.claude/commands/design-pattern.md

@@ -1,3 +1,6 @@
+---
+command: "/design-pattern"
+---
 @design-pattern
 클라우드 아키텍처 패턴 적용 방안을 작성해 주세요:
-- '클라우드아키텍처패턴선정가이드'를 준용하여 작성
+- '클라우드아키텍처패턴선정가이드'를 준용하여 작성

.claude/commands/design-physical.md

@@ -1,6 +1,9 @@
+---
+command: "/design-physical"
+---
 @architecture
 '물리아키텍처설계가이드'를 준용하여 물리아키텍처를 설계해 주세요.
 'CLOUD' 정보가 없으면 수행을 중단하고 안내메시지를 표시하세요.
 {안내메시지}
 아래 예와 같이 CLOUD 제공자를 Azure, AWS, Google과 같이 제공하세요.
-- CLOUD: Azure
+- CLOUD: Azure

.claude/commands/design-prototype.md

@@ -1,3 +1,6 @@
+---
+command: "/design-prototype"
+---
 @prototype
 프로토타입을 작성해 주세요:
-- '프로토타입작성가이드'를 준용하여 작성
+- '프로토타입작성가이드'를 준용하여 작성

.claude/commands/design-seq-inner.md

@@ -1,3 +1,6 @@
+---
+command: "/design-seq-inner"
+---
 @architecture
 내부 시퀀스 설계를 해 주세요:
-- '공통설계원칙'과 '내부시퀀스설계 가이드'를 준용하여 설계
+- '공통설계원칙'과 '내부시퀀스설계 가이드'를 준용하여 설계

.claude/commands/design-seq-outer.md

@@ -1,3 +1,6 @@
+---
+command: "/design-seq-outer"
+---
 @architecture
 외부 시퀀스 설계를 해 주세요:
-- '공통설계원칙'과 '외부시퀀스설계가이드'를 준용하여 설계
+- '공통설계원칙'과 '외부시퀀스설계가이드'를 준용하여 설계

.claude/commands/design-test-prototype.md

@@ -1,2 +1,5 @@
+---
+command: "/design-test-prototype"
+---
 @test-front
-프로토타입을 테스트 해 주세요.
+프로토타입을 테스트 해 주세요.

.claude/commands/design-uiux.md

@@ -1,3 +1,6 @@
+---
+command: "/design-uiux"
+---
 @uiux
 UI/UX 설계를 해주세요:
-- 'UI/UX설계가이드'를 준용하여 작성
+- 'UI/UX설계가이드'를 준용하여 작성

.claude/commands/design-update-uiux.md

@@ -1,2 +1,5 @@
+---
+command: "/design-update-uiux"
+---
 @document @front
-현재 프로토타입과 유저스토리를 기준으로 UI/UX설계서와 스타일가이드를 수정해 주세요.
+현재 프로토타입과 유저스토리를 기준으로 UI/UX설계서와 스타일가이드를 수정해 주세요.

.claude/commands/think-help.md

@@ -1,3 +1,6 @@
+---
+command: "/think-help"
+---
 기획 작업 순서
 
 1단계: 서비스 기획

.claude/commands/think-planning.md

@@ -1,3 +1,6 @@
+---
+command: "/think-planning"
+---
 아래 내용을 터미널에 표시만 하고 수행을 하지는 않습니다.
 ```
 아래 가이드를 참고하여 서비스 기획을 수행합니다.

.claude/commands/think-userstory.md

@@ -1,3 +1,7 @@
+---
+command: "/think-userstory"
+---
+```
 @document
 유저스토리를 작성하세요.
 프롬프트에 '[요구사항]'섹션이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시합니다.
@@ -16,3 +20,5 @@ Case 2) 다른 방법으로 이벤트스토밍을 한 경우는 요구사항을
 2. 유저스토리 작성
 - '유저스토리작성방법'과 '유저스토리예제'를 참고하여 유저스토리를 작성
 - 결과파일은 'design/userstory.md'에 생성
+
+```

.gitignore

@@ -8,6 +8,7 @@ yarn-error.log*
 # IDE
 .idea/
 .vscode/
+.run/
 *.swp
 *.swo
 *~
@@ -31,6 +32,13 @@ logs/
 logs/
 *.log
 
+# Gradle
+.gradle/
+gradle-app.setting
+!gradle-wrapper.jar
+!gradle-wrapper.properties
+.gradletasknamecache
+
 # Environment
 .env
 .env.local

.run/EventServiceApplication.run.xml

@@ -1,27 +0,0 @@
-<component name="ProjectRunConfigurationManager">
-  <configuration default="false" name="EventServiceApplication" type="SpringBootApplicationConfigurationType" factoryName="Spring Boot" folderName="Event Service">
-    <option name="ACTIVE_PROFILES" />
-    <option name="ENABLE_LAUNCH_OPTIMIZATION" value="true" />
-    <envs>
-      <env name="DB_HOST" value="20.249.177.232" />
-      <env name="DB_PORT" value="5432" />
-      <env name="DB_NAME" value="eventdb" />
-      <env name="DB_USERNAME" value="eventuser" />
-      <env name="DB_PASSWORD" value="Hi5Jessica!" />
-      <env name="REDIS_HOST" value="localhost" />
-      <env name="REDIS_PORT" value="6379" />
-      <env name="REDIS_PASSWORD" value="" />
-      <env name="KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS" value="localhost:9092" />
-      <env name="SERVER_PORT" value="8081" />
-      <env name="DDL_AUTO" value="update" />
-      <env name="LOG_LEVEL" value="DEBUG" />
-      <env name="SQL_LOG_LEVEL" value="DEBUG" />
-      <env name="DISTRIBUTION_SERVICE_URL" value="http://localhost:8084" />
-    </envs>
-    <module name="kt-event-marketing.event-service.main" />
-    <option name="SPRING_BOOT_MAIN_CLASS" value="com.kt.event.eventservice.EventServiceApplication" />
-    <method v="2">
-      <option name="Make" enabled="true" />
-    </method>
-  </configuration>
-</component>

.run/ParticipationServiceApplication.run.xml

@@ -43,7 +43,7 @@
       </option>
       <option name="taskNames">
         <list>
-          <option value="participation-service:bootRun" />
+          <option value=":participation-service:bootRun" />
         </list>
       </option>
       <option name="vmOptions" />

.run/analytics-service.run.xml

@@ -1,89 +0,0 @@
-<component name="ProjectRunConfigurationManager">
-  <configuration default="false" name="analytics-service" type="GradleRunConfiguration" factoryName="Gradle">
-    <ExternalSystemSettings>
-      <option name="env">
-        <map>
-          <!-- Database Settings -->
-          <entry key="DB_KIND" value="postgresql" />
-          <entry key="DB_HOST" value="4.230.49.9" />
-          <entry key="DB_PORT" value="5432" />
-          <entry key="DB_NAME" value="analyticdb" />
-          <entry key="DB_USERNAME" value="eventuser" />
-          <entry key="DB_PASSWORD" value="Hi5Jessica!" />
-
-          <!-- Redis Settings -->
-          <entry key="REDIS_HOST" value="20.214.210.71" />
-          <entry key="REDIS_PORT" value="6379" />
-          <entry key="REDIS_PASSWORD" value="Hi5Jessica!" />
-          <entry key="REDIS_DATABASE" value="5" />
-
-          <!-- Kafka Settings -->
-          <entry key="KAFKA_ENABLED" value="true" />
-          <entry key="KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS" value="4.230.50.63:9092" />
-          <entry key="KAFKA_CONSUMER_GROUP_ID" value="analytics-service" />
-
-          <!-- Sample Data Settings (MVP Only) -->
-          <!-- ⚠️ 실제 운영 환경에서는 false로 설정 (다른 서비스들이 이벤트 발행) -->
-          <entry key="SAMPLE_DATA_ENABLED" value="true" />
-
-          <!-- JPA Settings -->
-          <entry key="SHOW_SQL" value="true" />
-          <entry key="DDL_AUTO" value="update" />
-
-          <!-- Server Settings -->
-          <entry key="SERVER_PORT" value="8086" />
-
-          <!-- JWT Settings -->
-          <entry key="JWT_SECRET" value="dev-jwt-secret-key-for-development-only-analytics-service-2024" />
-          <entry key="JWT_ACCESS_TOKEN_VALIDITY" value="1800" />
-          <entry key="JWT_REFRESH_TOKEN_VALIDITY" value="86400" />
-
-          <!-- CORS Settings -->
-          <entry key="CORS_ALLOWED_ORIGINS" value="http://localhost:*" />
-
-          <!-- Logging Settings -->
-          <entry key="LOG_LEVEL_APP" value="DEBUG" />
-          <entry key="LOG_LEVEL_WEB" value="INFO" />
-          <entry key="LOG_LEVEL_SQL" value="DEBUG" />
-          <entry key="LOG_LEVEL_SQL_TYPE" value="TRACE" />
-          <entry key="LOG_FILE" value="logs/analytics-service.log" />
-
-          <!-- Batch Settings -->
-          <entry key="BATCH_ENABLED" value="true" />
-          <entry key="BATCH_REFRESH_INTERVAL" value="300000" />
-          <entry key="BATCH_INITIAL_DELAY" value="30000" />
-        </map>
-      </option>
-      <option name="executionName" />
-      <option name="externalProjectPath" value="$PROJECT_DIR$" />
-      <option name="externalSystemIdString" value="GRADLE" />
-      <option name="scriptParameters" value="" />
-      <option name="taskDescriptions">
-        <list />
-      </option>
-      <option name="taskNames">
-        <list>
-          <option value="analytics-service:bootRun" />
-        </list>
-      </option>
-      <option name="vmOptions" />
-    </ExternalSystemSettings>
-    <ExternalSystemDebugServerProcess>true</ExternalSystemDebugServerProcess>
-    <ExternalSystemReattachDebugProcess>true</ExternalSystemReattachDebugProcess>
-    <EXTENSION ID="com.intellij.execution.ExternalSystemRunConfigurationJavaExtension">
-      <extension name="net.ashald.envfile">
-        <option name="IS_ENABLED" value="false" />
-        <option name="IS_SUBST" value="false" />
-        <option name="IS_PATH_MACRO_SUPPORTED" value="false" />
-        <option name="IS_IGNORE_MISSING_FILES" value="false" />
-        <option name="IS_ENABLE_EXPERIMENTAL_INTEGRATIONS" value="false" />
-        <ENTRIES>
-          <ENTRY IS_ENABLED="true" PARSER="runconfig" IS_EXECUTABLE="false" />
-        </ENTRIES>
-      </extension>
-    </EXTENSION>
-    <DebugAllEnabled>false</DebugAllEnabled>
-    <RunAsTest>false</RunAsTest>
-    <method v="2" />
-  </configuration>
-</component>

ai-service/build.gradle

@@ -2,8 +2,8 @@ dependencies {
     // Kafka Consumer
     implementation 'org.springframework.kafka:spring-kafka'
 
-    // Redis for result caching
+    // Redis for result caching (already in root build.gradle)
-    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis'
+    // implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis'
 
     // OpenFeign for Claude/GPT API
     implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-openfeign'
@@ -14,4 +14,20 @@ dependencies {
 
     // Jackson for JSON
     implementation 'com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind'
+
+    // JWT (for security)
+    implementation "io.jsonwebtoken:jjwt-api:${jjwtVersion}"
+    runtimeOnly "io.jsonwebtoken:jjwt-impl:${jjwtVersion}"
+    runtimeOnly "io.jsonwebtoken:jjwt-jackson:${jjwtVersion}"
+
+    // Note: PostgreSQL dependency is in root build.gradle but AI Service doesn't use DB
+    // We still include it for consistency, but no JPA entities will be created
+}
+
+// Kafka Manual Test 실행 태스크
+task runKafkaManualTest(type: JavaExec) {
+    group = 'verification'
+    description = 'Run Kafka manual test'
+    classpath = sourceSets.test.runtimeClasspath
+    mainClass = 'com.kt.ai.test.manual.KafkaManualTest'
 }

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/AiServiceApplication.java

@@ -0,0 +1,24 @@
+package com.kt.ai;
+
+import org.springframework.boot.SpringApplication;
+import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
+import org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceAutoConfiguration;
+import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;
+
+/**
+ * AI Service Application
+ * - Kafka를 통한 비동기 AI 추천 처리
+ * - Claude API / GPT-4 API 연동
+ * - Redis 기반 결과 캐싱
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@EnableFeignClients
+@SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class})
+public class AiServiceApplication {
+
+    public static void main(String[] args) {
+        SpringApplication.run(AiServiceApplication.class, args);
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/circuitbreaker/CircuitBreakerManager.java

@@ -0,0 +1,87 @@
+package com.kt.ai.circuitbreaker;
+
+import com.kt.ai.exception.CircuitBreakerOpenException;
+import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreaker;
+import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreakerRegistry;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+
+import java.util.function.Supplier;
+
+/**
+ * Circuit Breaker Manager
+ * - Claude API / GPT-4 API 호출 시 Circuit Breaker 적용
+ * - Fallback 처리
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Slf4j
+@Component
+@RequiredArgsConstructor
+public class CircuitBreakerManager {
+
+    private final CircuitBreakerRegistry circuitBreakerRegistry;
+
+    /**
+     * Circuit Breaker를 통한 API 호출
+     *
+     * @param circuitBreakerName Circuit Breaker 이름 (claudeApi, gpt4Api)
+     * @param supplier API 호출 로직
+     * @param fallback Fallback 로직
+     * @return API 호출 결과 또는 Fallback 결과
+     */
+    public <T> T executeWithCircuitBreaker(
+            String circuitBreakerName,
+            Supplier<T> supplier,
+            Supplier<T> fallback
+    ) {
+        CircuitBreaker circuitBreaker = circuitBreakerRegistry.circuitBreaker(circuitBreakerName);
+
+        try {
+            // Circuit Breaker 상태 확인
+            if (circuitBreaker.getState() == CircuitBreaker.State.OPEN) {
+                log.warn("Circuit Breaker is OPEN: {}", circuitBreakerName);
+                throw new CircuitBreakerOpenException(circuitBreakerName);
+            }
+
+            // Circuit Breaker를 통한 API 호출
+            return circuitBreaker.executeSupplier(() -> {
+                log.debug("Executing with Circuit Breaker: {}", circuitBreakerName);
+                return supplier.get();
+            });
+
+        } catch (CircuitBreakerOpenException e) {
+            // Circuit Breaker가 열린 경우 Fallback 실행
+            log.warn("Circuit Breaker OPEN, executing fallback: {}", circuitBreakerName);
+            if (fallback != null) {
+                return fallback.get();
+            }
+            throw e;
+
+        } catch (Exception e) {
+            // 기타 예외 발생 시 Fallback 실행
+            log.error("API call failed, executing fallback: {}", circuitBreakerName, e);
+            if (fallback != null) {
+                return fallback.get();
+            }
+            throw e;
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Circuit Breaker를 통한 API 호출 (Fallback 없음)
+     */
+    public <T> T executeWithCircuitBreaker(String circuitBreakerName, Supplier<T> supplier) {
+        return executeWithCircuitBreaker(circuitBreakerName, supplier, null);
+    }
+
+    /**
+     * Circuit Breaker 상태 조회
+     */
+    public CircuitBreaker.State getCircuitBreakerState(String circuitBreakerName) {
+        CircuitBreaker circuitBreaker = circuitBreakerRegistry.circuitBreaker(circuitBreakerName);
+        return circuitBreaker.getState();
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/circuitbreaker/fallback/AIServiceFallback.java

@@ -0,0 +1,130 @@
+package com.kt.ai.circuitbreaker.fallback;
+
+import com.kt.ai.model.dto.response.EventRecommendation;
+import com.kt.ai.model.dto.response.ExpectedMetrics;
+import com.kt.ai.model.dto.response.TrendAnalysis;
+import com.kt.ai.model.enums.EventMechanicsType;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * AI Service Fallback 처리
+ * - Circuit Breaker가 열린 경우 기본 데이터 반환
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Slf4j
+@Component
+public class AIServiceFallback {
+
+    /**
+     * 기본 트렌드 분석 결과 반환
+     */
+    public TrendAnalysis getDefaultTrendAnalysis(String industry, String region) {
+        log.info("Fallback: 기본 트렌드 분석 결과 반환 - industry={}, region={}", industry, region);
+
+        List<TrendAnalysis.TrendKeyword> industryTrends = List.of(
+                TrendAnalysis.TrendKeyword.builder()
+                        .keyword("고객 만족도 향상")
+                        .relevance(0.8)
+                        .description(industry + " 업종에서 고객 만족도가 중요한 트렌드입니다")
+                        .build(),
+                TrendAnalysis.TrendKeyword.builder()
+                        .keyword("디지털 마케팅")
+                        .relevance(0.75)
+                        .description("SNS 및 온라인 마케팅이 효과적입니다")
+                        .build()
+        );
+
+        List<TrendAnalysis.TrendKeyword> regionalTrends = List.of(
+                TrendAnalysis.TrendKeyword.builder()
+                        .keyword("지역 커뮤니티")
+                        .relevance(0.7)
+                        .description(region + " 지역 커뮤니티 참여가 효과적입니다")
+                        .build()
+        );
+
+        List<TrendAnalysis.TrendKeyword> seasonalTrends = List.of(
+                TrendAnalysis.TrendKeyword.builder()
+                        .keyword("시즌 이벤트")
+                        .relevance(0.85)
+                        .description("계절 특성을 반영한 이벤트가 효과적입니다")
+                        .build()
+        );
+
+        return TrendAnalysis.builder()
+                .industryTrends(industryTrends)
+                .regionalTrends(regionalTrends)
+                .seasonalTrends(seasonalTrends)
+                .build();
+    }
+
+    /**
+     * 기본 이벤트 추천안 반환
+     */
+    public List<EventRecommendation> getDefaultRecommendations(String objective, String industry) {
+        log.info("Fallback: 기본 이벤트 추천안 반환 - objective={}, industry={}", objective, industry);
+
+        List<EventRecommendation> recommendations = new ArrayList<>();
+
+        // 옵션 1: 저비용 이벤트
+        recommendations.add(createDefaultRecommendation(1, "저비용 SNS 이벤트", objective, industry, 100000, 200000));
+
+        // 옵션 2: 중비용 이벤트
+        recommendations.add(createDefaultRecommendation(2, "중비용 방문 유도 이벤트", objective, industry, 300000, 500000));
+
+        // 옵션 3: 고비용 이벤트
+        recommendations.add(createDefaultRecommendation(3, "고비용 프리미엄 이벤트", objective, industry, 500000, 1000000));
+
+        return recommendations;
+    }
+
+    /**
+     * 기본 추천안 생성
+     */
+    private EventRecommendation createDefaultRecommendation(
+            int optionNumber,
+            String concept,
+            String objective,
+            String industry,
+            int minCost,
+            int maxCost
+    ) {
+        return EventRecommendation.builder()
+                .optionNumber(optionNumber)
+                .concept(concept)
+                .title(objective + " - " + concept)
+                .description("AI 서비스가 일시적으로 사용 불가능하여 기본 추천안을 제공합니다. " +
+                        industry + " 업종에 적합한 " + concept + "입니다.")
+                .targetAudience("일반 고객")
+                .duration(EventRecommendation.Duration.builder()
+                        .recommendedDays(14)
+                        .recommendedPeriod("2주")
+                        .build())
+                .mechanics(EventRecommendation.Mechanics.builder()
+                        .type(EventMechanicsType.DISCOUNT)
+                        .details("할인 쿠폰 제공 또는 경품 추첨")
+                        .build())
+                .promotionChannels(List.of("Instagram", "네이버 블로그", "카카오톡 채널"))
+                .estimatedCost(EventRecommendation.EstimatedCost.builder()
+                        .min(minCost)
+                        .max(maxCost)
+                        .breakdown(Map.of(
+                                "경품비", minCost / 2,
+                                "홍보비", minCost / 2
+                        ))
+                        .build())
+                .expectedMetrics(ExpectedMetrics.builder()
+                        .newCustomers(ExpectedMetrics.Range.builder().min(30.0).max(50.0).build())
+                        .revenueIncrease(ExpectedMetrics.Range.builder().min(10.0).max(20.0).build())
+                        .roi(ExpectedMetrics.Range.builder().min(100.0).max(150.0).build())
+                        .build())
+                .differentiator("AI 분석이 제한적으로 제공되는 기본 추천안입니다")
+                .build();
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/client/ClaudeApiClient.java

@@ -0,0 +1,39 @@
+package com.kt.ai.client;
+
+import com.kt.ai.client.config.FeignClientConfig;
+import com.kt.ai.client.dto.ClaudeRequest;
+import com.kt.ai.client.dto.ClaudeResponse;
+import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
+import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RequestHeader;
+
+/**
+ * Claude API Feign Client
+ * API Docs: https://docs.anthropic.com/claude/reference/messages_post
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@FeignClient(
+        name = "claudeApiClient",
+        url = "${ai.claude.api-url}",
+        configuration = FeignClientConfig.class
+)
+public interface ClaudeApiClient {
+
+    /**
+     * Claude Messages API 호출
+     *
+     * @param apiKey Claude API Key
+     * @param anthropicVersion API Version (2023-06-01)
+     * @param request Claude 요청
+     * @return Claude 응답
+     */
+    @PostMapping(consumes = "application/json", produces = "application/json")
+    ClaudeResponse sendMessage(
+            @RequestHeader("x-api-key") String apiKey,
+            @RequestHeader("anthropic-version") String anthropicVersion,
+            @RequestBody ClaudeRequest request
+    );
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/client/config/FeignClientConfig.java

@@ -0,0 +1,57 @@
+package com.kt.ai.client.config;
+
+import feign.Logger;
+import feign.Request;
+import feign.Retryer;
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+
+import java.util.concurrent.TimeUnit;
+
+/**
+ * Feign Client 설정
+ * - Claude API / GPT-4 API 연동 설정
+ * - Timeout, Retry 설정
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Configuration
+public class FeignClientConfig {
+
+    /**
+     * Feign Logger Level 설정
+     */
+    @Bean
+    public Logger.Level feignLoggerLevel() {
+        return Logger.Level.FULL;
+    }
+
+    /**
+     * Feign Request Options (Timeout 설정)
+     * - Connect Timeout: 10초
+     * - Read Timeout: 5분 (300초)
+     */
+    @Bean
+    public Request.Options requestOptions() {
+        return new Request.Options(
+                10, TimeUnit.SECONDS,  // connectTimeout
+                300, TimeUnit.SECONDS, // readTimeout (5분)
+                true                    // followRedirects
+        );
+    }
+
+    /**
+     * Feign Retryer 설정
+     * - 최대 3회 재시도
+     * - Exponential Backoff: 1초, 5초, 10초
+     */
+    @Bean
+    public Retryer retryer() {
+        return new Retryer.Default(
+                1000L,    // period (1초)
+                5000L,    // maxPeriod (5초)
+                3         // maxAttempts (3회)
+        );
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/client/dto/ClaudeRequest.java

@@ -0,0 +1,67 @@
+package com.kt.ai.client.dto;
+
+import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.util.List;
+
+/**
+ * Claude API 요청 DTO
+ * API Docs: https://docs.anthropic.com/claude/reference/messages_post
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+public class ClaudeRequest {
+    /**
+     * 모델명 (예: claude-3-5-sonnet-20241022)
+     */
+    private String model;
+
+    /**
+     * 메시지 목록
+     */
+    private List<Message> messages;
+
+    /**
+     * 최대 토큰 수
+     */
+    @JsonProperty("max_tokens")
+    private Integer maxTokens;
+
+    /**
+     * Temperature (0.0 ~ 1.0)
+     */
+    private Double temperature;
+
+    /**
+     * System 프롬프트 (선택)
+     */
+    private String system;
+
+    /**
+     * 메시지
+     */
+    @Data
+    @Builder
+    @NoArgsConstructor
+    @AllArgsConstructor
+    public static class Message {
+        /**
+         * 역할 (user, assistant)
+         */
+        private String role;
+
+        /**
+         * 메시지 내용
+         */
+        private String content;
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/client/dto/ClaudeResponse.java

@@ -0,0 +1,108 @@
+package com.kt.ai.client.dto;
+
+import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.util.List;
+
+/**
+ * Claude API 응답 DTO
+ * API Docs: https://docs.anthropic.com/claude/reference/messages_post
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+public class ClaudeResponse {
+    /**
+     * 응답 ID
+     */
+    private String id;
+
+    /**
+     * 타입 (message)
+     */
+    private String type;
+
+    /**
+     * 역할 (assistant)
+     */
+    private String role;
+
+    /**
+     * 콘텐츠 목록
+     */
+    private List<Content> content;
+
+    /**
+     * 모델명
+     */
+    private String model;
+
+    /**
+     * 중단 이유 (end_turn, max_tokens, stop_sequence)
+     */
+    @JsonProperty("stop_reason")
+    private String stopReason;
+
+    /**
+     * 사용량
+     */
+    private Usage usage;
+
+    /**
+     * 콘텐츠
+     */
+    @Data
+    @Builder
+    @NoArgsConstructor
+    @AllArgsConstructor
+    public static class Content {
+        /**
+         * 타입 (text)
+         */
+        private String type;
+
+        /**
+         * 텍스트 내용
+         */
+        private String text;
+    }
+
+    /**
+     * 토큰 사용량
+     */
+    @Data
+    @Builder
+    @NoArgsConstructor
+    @AllArgsConstructor
+    public static class Usage {
+        /**
+         * 입력 토큰 수
+         */
+        @JsonProperty("input_tokens")
+        private Integer inputTokens;
+
+        /**
+         * 출력 토큰 수
+         */
+        @JsonProperty("output_tokens")
+        private Integer outputTokens;
+    }
+
+    /**
+     * 텍스트 내용 추출
+     */
+    public String extractText() {
+        if (content != null && !content.isEmpty()) {
+            return content.get(0).getText();
+        }
+        return null;
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/config/CircuitBreakerConfig.java

@@ -0,0 +1,71 @@
+package com.kt.ai.config;
+
+import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreaker;
+import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreakerConfig.SlidingWindowType;
+import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreakerRegistry;
+import io.github.resilience4j.timelimiter.TimeLimiterConfig;
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+
+import java.time.Duration;
+
+/**
+ * Circuit Breaker 설정
+ * - Claude API / GPT-4 API 장애 대응
+ * - Timeout: 5분 (300초)
+ * - Failure Threshold: 50%
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Configuration
+public class CircuitBreakerConfig {
+
+    /**
+     * Circuit Breaker Registry 설정
+     */
+    @Bean
+    public CircuitBreakerRegistry circuitBreakerRegistry() {
+        io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreakerConfig config =
+                io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreakerConfig.custom()
+                        .failureRateThreshold(50)
+                        .slowCallRateThreshold(50)
+                        .slowCallDurationThreshold(Duration.ofSeconds(60))
+                        .permittedNumberOfCallsInHalfOpenState(3)
+                        .maxWaitDurationInHalfOpenState(Duration.ZERO)
+                        .slidingWindowType(SlidingWindowType.COUNT_BASED)
+                        .slidingWindowSize(10)
+                        .minimumNumberOfCalls(5)
+                        .waitDurationInOpenState(Duration.ofSeconds(60))
+                        .automaticTransitionFromOpenToHalfOpenEnabled(true)
+                        .build();
+
+        return CircuitBreakerRegistry.of(config);
+    }
+
+    /**
+     * Claude API Circuit Breaker
+     */
+    @Bean
+    public CircuitBreaker claudeApiCircuitBreaker(CircuitBreakerRegistry registry) {
+        return registry.circuitBreaker("claudeApi");
+    }
+
+    /**
+     * GPT-4 API Circuit Breaker
+     */
+    @Bean
+    public CircuitBreaker gpt4ApiCircuitBreaker(CircuitBreakerRegistry registry) {
+        return registry.circuitBreaker("gpt4Api");
+    }
+
+    /**
+     * Time Limiter 설정 (5분)
+     */
+    @Bean
+    public TimeLimiterConfig timeLimiterConfig() {
+        return TimeLimiterConfig.custom()
+                .timeoutDuration(Duration.ofSeconds(300))
+                .build();
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/config/JacksonConfig.java

@@ -0,0 +1,25 @@
+package com.kt.ai.config;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.fasterxml.jackson.databind.SerializationFeature;
+import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule;
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+
+/**
+ * Jackson ObjectMapper 설정
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Configuration
+public class JacksonConfig {
+
+    @Bean
+    public ObjectMapper objectMapper() {
+        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
+        mapper.registerModule(new JavaTimeModule());
+        mapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
+        return mapper;
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/config/KafkaConsumerConfig.java

@@ -0,0 +1,76 @@
+package com.kt.ai.config;
+
+import com.kt.ai.kafka.message.AIJobMessage;
+import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
+import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
+import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
+import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
+import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
+import org.springframework.kafka.listener.ContainerProperties;
+import org.springframework.kafka.support.serializer.ErrorHandlingDeserializer;
+import org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer;
+
+import java.util.HashMap;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * Kafka Consumer 설정
+ * - Topic: ai-event-generation-job
+ * - Consumer Group: ai-service-consumers
+ * - Manual ACK 모드
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@EnableKafka
+@Configuration
+public class KafkaConsumerConfig {
+
+    @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
+    private String bootstrapServers;
+
+    @Value("${spring.kafka.consumer.group-id}")
+    private String groupId;
+
+    /**
+     * Kafka Consumer 팩토리 설정
+     */
+    @Bean
+    public ConsumerFactory<String, AIJobMessage> consumerFactory() {
+        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
+        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
+        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
+        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
+        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
+        props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, 10);
+        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 30000);
+
+        // Key Deserializer
+        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
+
+        // Value Deserializer with Error Handling
+        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, ErrorHandlingDeserializer.class);
+        props.put(ErrorHandlingDeserializer.VALUE_DESERIALIZER_CLASS, JsonDeserializer.class.getName());
+        props.put(JsonDeserializer.VALUE_DEFAULT_TYPE, AIJobMessage.class.getName());
+        props.put(JsonDeserializer.TRUSTED_PACKAGES, "*");
+
+        return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);
+    }
+
+    /**
+     * Kafka Listener Container Factory 설정
+     * - Manual ACK 모드
+     */
+    @Bean
+    public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, AIJobMessage> kafkaListenerContainerFactory() {
+        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, AIJobMessage> factory =
+                new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
+        factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
+        factory.getContainerProperties().setAckMode(ContainerProperties.AckMode.MANUAL);
+        return factory;
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/config/RedisConfig.java

@@ -0,0 +1,120 @@
+package com.kt.ai.config;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.fasterxml.jackson.databind.SerializationFeature;
+import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule;
+import io.lettuce.core.ClientOptions;
+import io.lettuce.core.SocketOptions;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
+import org.springframework.data.redis.connection.RedisStandaloneConfiguration;
+import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceClientConfiguration;
+import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
+import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
+import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
+import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
+
+import java.time.Duration;
+
+/**
+ * Redis 설정
+ * - 작업 상태 및 추천 결과 캐싱
+ * - TTL: 추천 24시간, Job 상태 24시간, 트렌드 1시간
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Configuration
+public class RedisConfig {
+
+    @Value("${spring.data.redis.host}")
+    private String redisHost;
+
+    @Value("${spring.data.redis.port}")
+    private int redisPort;
+
+    @Value("${spring.data.redis.password}")
+    private String redisPassword;
+
+    @Value("${spring.data.redis.database}")
+    private int redisDatabase;
+
+    @Value("${spring.data.redis.timeout:3000}")
+    private long redisTimeout;
+
+    /**
+     * Redis 연결 팩토리 설정
+     */
+    @Bean
+    public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
+        RedisStandaloneConfiguration config = new RedisStandaloneConfiguration();
+        config.setHostName(redisHost);
+        config.setPort(redisPort);
+        if (redisPassword != null && !redisPassword.isEmpty()) {
+            config.setPassword(redisPassword);
+        }
+        config.setDatabase(redisDatabase);
+
+        // Lettuce Client 설정: Timeout 및 Connection 옵션
+        SocketOptions socketOptions = SocketOptions.builder()
+                .connectTimeout(Duration.ofMillis(redisTimeout))
+                .keepAlive(true)
+                .build();
+
+        ClientOptions clientOptions = ClientOptions.builder()
+                .socketOptions(socketOptions)
+                .autoReconnect(true)
+                .build();
+
+        LettuceClientConfiguration clientConfig = LettuceClientConfiguration.builder()
+                .commandTimeout(Duration.ofMillis(redisTimeout))
+                .clientOptions(clientOptions)
+                .build();
+
+        // afterPropertiesSet() 제거: Spring이 자동으로 호출함
+        return new LettuceConnectionFactory(config, clientConfig);
+    }
+
+    /**
+     * ObjectMapper for Redis (Java 8 Date/Time 지원)
+     */
+    @Bean
+    public ObjectMapper redisObjectMapper() {
+        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
+
+        // Java 8 Date/Time 모듈 등록
+        mapper.registerModule(new JavaTimeModule());
+
+        // Timestamp 대신 ISO-8601 형식으로 직렬화
+        mapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
+
+        return mapper;
+    }
+
+    /**
+     * RedisTemplate 설정
+     * - Key: String
+     * - Value: JSON (Jackson with Java 8 Date/Time support)
+     */
+    @Bean
+    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
+        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
+        template.setConnectionFactory(connectionFactory);
+
+        // Key Serializer: String
+        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
+        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
+
+        // Value Serializer: JSON with Java 8 Date/Time support
+        GenericJackson2JsonRedisSerializer serializer =
+                new GenericJackson2JsonRedisSerializer(redisObjectMapper());
+
+        template.setValueSerializer(serializer);
+        template.setHashValueSerializer(serializer);
+
+        template.afterPropertiesSet();
+        return template;
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/config/SecurityConfig.java

@@ -0,0 +1,67 @@
+package com.kt.ai.config;
+
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
+import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.EnableWebSecurity;
+import org.springframework.security.config.annotation.web.configurers.AbstractHttpConfigurer;
+import org.springframework.security.config.http.SessionCreationPolicy;
+import org.springframework.security.web.SecurityFilterChain;
+import org.springframework.web.cors.CorsConfiguration;
+import org.springframework.web.cors.CorsConfigurationSource;
+import org.springframework.web.cors.UrlBasedCorsConfigurationSource;
+
+import java.util.Arrays;
+import java.util.List;
+
+/**
+ * Spring Security 설정
+ * - Internal API만 제공 (Event Service에서만 호출)
+ * - JWT 인증 없음 (내부 통신)
+ * - CORS 설정
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Configuration
+@EnableWebSecurity
+public class SecurityConfig {
+
+    /**
+     * Security Filter Chain 설정
+     * - 모든 요청 허용 (내부 API)
+     * - CSRF 비활성화
+     * - Stateless 세션
+     */
+    @Bean
+    public SecurityFilterChain securityFilterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
+        http
+                .csrf(AbstractHttpConfigurer::disable)
+                .cors(cors -> cors.configurationSource(corsConfigurationSource()))
+                .sessionManagement(session -> session.sessionCreationPolicy(SessionCreationPolicy.STATELESS))
+                .authorizeHttpRequests(auth -> auth
+                        .requestMatchers("/health", "/actuator/**", "/v3/api-docs/**", "/swagger-ui/**").permitAll()
+                        .requestMatchers("/internal/**").permitAll()  // Internal API
+                        .anyRequest().permitAll()
+                );
+
+        return http.build();
+    }
+
+    /**
+     * CORS 설정
+     */
+    @Bean
+    public CorsConfigurationSource corsConfigurationSource() {
+        CorsConfiguration configuration = new CorsConfiguration();
+        configuration.setAllowedOrigins(Arrays.asList("http://localhost:3000", "http://localhost:8080"));
+        configuration.setAllowedMethods(Arrays.asList("GET", "POST", "PUT", "DELETE", "OPTIONS", "PATCH"));
+        configuration.setAllowedHeaders(List.of("*"));
+        configuration.setAllowCredentials(true);
+        configuration.setMaxAge(3600L);
+
+        UrlBasedCorsConfigurationSource source = new UrlBasedCorsConfigurationSource();
+        source.registerCorsConfiguration("/**", configuration);
+        return source;
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/config/SwaggerConfig.java

@@ -0,0 +1,64 @@
+package com.kt.ai.config;
+
+import io.swagger.v3.oas.models.OpenAPI;
+import io.swagger.v3.oas.models.info.Contact;
+import io.swagger.v3.oas.models.info.Info;
+import io.swagger.v3.oas.models.servers.Server;
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+
+import java.util.List;
+
+/**
+ * Swagger/OpenAPI 설정
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Configuration
+public class SwaggerConfig {
+
+    @Bean
+    public OpenAPI openAPI() {
+        Server localServer = new Server();
+        localServer.setUrl("http://localhost:8083");
+        localServer.setDescription("Local Development Server");
+
+        Server devServer = new Server();
+        devServer.setUrl("https://dev-api.kt-event-marketing.com/ai/v1");
+        devServer.setDescription("Development Server");
+
+        Server prodServer = new Server();
+        prodServer.setUrl("https://api.kt-event-marketing.com/ai/v1");
+        prodServer.setDescription("Production Server");
+
+        Contact contact = new Contact();
+        contact.setName("Digital Garage Team");
+        contact.setEmail("support@kt-event-marketing.com");
+
+        Info info = new Info()
+                .title("AI Service API")
+                .version("1.0.0")
+                .description("""
+                        KT AI 기반 소상공인 이벤트 자동 생성 서비스 - AI Service
+
+                        ## 서비스 개요
+                        - Kafka를 통한 비동기 AI 추천 처리
+                        - Claude API / GPT-4 API 연동
+                        - Redis 기반 결과 캐싱 (TTL 24시간)
+
+                        ## 처리 흐름
+                        1. Event Service가 Kafka Topic에 Job 메시지 발행
+                        2. AI Service가 메시지 구독 및 처리
+                        3. 트렌드 분석 수행 (Claude/GPT-4 API)
+                        4. 3가지 이벤트 추천안 생성
+                        5. 결과를 Redis에 저장 (TTL 24시간)
+                        6. Job 상태를 Redis에 업데이트
+                        """)
+                .contact(contact);
+
+        return new OpenAPI()
+                .info(info)
+                .servers(List.of(localServer, devServer, prodServer));
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/controller/HealthController.java

@@ -0,0 +1,91 @@
+package com.kt.ai.controller;
+
+import com.kt.ai.model.dto.response.HealthCheckResponse;
+import com.kt.ai.model.enums.CircuitBreakerState;
+import com.kt.ai.model.enums.ServiceStatus;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
+import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
+import org.springframework.http.ResponseEntity;
+import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+
+/**
+ * 헬스체크 Controller
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Slf4j
+@Tag(name = "Health Check", description = "서비스 상태 확인")
+@RestController
+public class HealthController {
+
+    @Autowired(required = false)
+    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
+
+    /**
+     * 서비스 헬스체크
+     */
+    @Operation(summary = "서비스 헬스체크", description = "AI Service 상태 및 외부 연동 확인")
+    @GetMapping("/api/v1/ai-service/health")
+    public ResponseEntity<HealthCheckResponse> healthCheck() {
+        // Redis 상태 확인
+        ServiceStatus redisStatus = checkRedis();
+
+        // 전체 서비스 상태 (Redis가 DOWN이면 DEGRADED, UNKNOWN이면 UP으로 처리)
+        ServiceStatus overallStatus;
+        if (redisStatus == ServiceStatus.DOWN) {
+            overallStatus = ServiceStatus.DEGRADED;
+        } else {
+            overallStatus = ServiceStatus.UP;
+        }
+
+        HealthCheckResponse.Services services = HealthCheckResponse.Services.builder()
+                .kafka(ServiceStatus.UP)  // TODO: 실제 Kafka 상태 확인
+                .redis(redisStatus)
+                .claudeApi(ServiceStatus.UP)  // TODO: 실제 Claude API 상태 확인
+                .gpt4Api(ServiceStatus.UP)  // TODO: 실제 GPT-4 API 상태 확인 (선택)
+                .circuitBreaker(CircuitBreakerState.CLOSED)  // TODO: 실제 Circuit Breaker 상태 확인
+                .build();
+
+        HealthCheckResponse response = HealthCheckResponse.builder()
+                .status(overallStatus)
+                .timestamp(LocalDateTime.now())
+                .services(services)
+                .build();
+
+        return ResponseEntity.ok(response);
+    }
+
+    /**
+     * Redis 연결 상태 확인
+     */
+    private ServiceStatus checkRedis() {
+        // RedisTemplate이 주입되지 않은 경우 (로컬 환경 등)
+        if (redisTemplate == null) {
+            log.warn("RedisTemplate이 주입되지 않았습니다. Redis 상태를 UNKNOWN으로 표시합니다.");
+            return ServiceStatus.UNKNOWN;
+        }
+
+        try {
+            log.debug("Redis 연결 테스트 시작...");
+            String pong = redisTemplate.getConnectionFactory().getConnection().ping();
+            log.info("✅ Redis 연결 성공! PING 응답: {}", pong);
+            return ServiceStatus.UP;
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("❌ Redis 연결 실패", e);
+            log.error("상세 오류 정보:");
+            log.error("  - 오류 타입: {}", e.getClass().getName());
+            log.error("  - 오류 메시지: {}", e.getMessage());
+            if (e.getCause() != null) {
+                log.error("  - 원인: {}", e.getCause().getMessage());
+            }
+            return ServiceStatus.DOWN;
+        }
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/controller/InternalJobController.java

@@ -0,0 +1,92 @@
+package com.kt.ai.controller;
+
+import com.kt.ai.model.dto.response.JobStatusResponse;
+import com.kt.ai.model.enums.JobStatus;
+import com.kt.ai.service.CacheService;
+import com.kt.ai.service.JobStatusService;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.http.ResponseEntity;
+import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
+import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
+
+import java.util.HashMap;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * Internal Job Controller
+ * Event Service에서 호출하는 내부 API
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Slf4j
+@Tag(name = "Internal API", description = "내부 서비스 간 통신용 API")
+@RestController
+@RequestMapping("/api/v1/ai-service/internal/jobs")
+@RequiredArgsConstructor
+public class InternalJobController {
+
+    private final JobStatusService jobStatusService;
+    private final CacheService cacheService;
+
+    /**
+     * 작업 상태 조회
+     */
+    @Operation(summary = "작업 상태 조회", description = "Redis에 저장된 AI 추천 작업 상태 조회")
+    @GetMapping("/{jobId}/status")
+    public ResponseEntity<JobStatusResponse> getJobStatus(@PathVariable String jobId) {
+        log.info("Job 상태 조회 요청: jobId={}", jobId);
+        JobStatusResponse response = jobStatusService.getJobStatus(jobId);
+        return ResponseEntity.ok(response);
+    }
+
+    /**
+     * Redis 디버그: Job 상태 테스트 데이터 생성
+     */
+    @Operation(summary = "Job 테스트 데이터 생성 (디버그)", description = "Redis에 샘플 Job 상태 데이터 저장")
+    @GetMapping("/debug/create-test-job/{jobId}")
+    public ResponseEntity<Map<String, Object>> createTestJob(@PathVariable String jobId) {
+        log.info("Job 테스트 데이터 생성 요청: jobId={}", jobId);
+
+        Map<String, Object> result = new HashMap<>();
+
+        try {
+            // 다양한 상태의 테스트 데이터 생성
+            JobStatus[] statuses = JobStatus.values();
+
+            // 요청된 jobId로 PROCESSING 상태 데이터 생성
+            jobStatusService.updateJobStatus(jobId, JobStatus.PROCESSING, "AI 추천 생성 중 (50%)");
+
+            // 추가 샘플 데이터 생성 (다양한 상태)
+            jobStatusService.updateJobStatus(jobId + "-pending", JobStatus.PENDING, "대기 중");
+            jobStatusService.updateJobStatus(jobId + "-completed", JobStatus.COMPLETED, "AI 추천 완료");
+            jobStatusService.updateJobStatus(jobId + "-failed", JobStatus.FAILED, "AI API 호출 실패");
+
+            // 저장 확인
+            Object saved = cacheService.getJobStatus(jobId);
+
+            result.put("success", true);
+            result.put("jobId", jobId);
+            result.put("saved", saved != null);
+            result.put("data", saved);
+            result.put("additionalSamples", Map.of(
+                    "pending", jobId + "-pending",
+                    "completed", jobId + "-completed",
+                    "failed", jobId + "-failed"
+            ));
+
+            log.info("Job 테스트 데이터 생성 완료: jobId={}, saved={}", jobId, saved != null);
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("Job 테스트 데이터 생성 실패: jobId={}", jobId, e);
+            result.put("success", false);
+            result.put("error", e.getMessage());
+        }
+
+        return ResponseEntity.ok(result);
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/controller/InternalRecommendationController.java

@@ -0,0 +1,264 @@
+package com.kt.ai.controller;
+
+import com.kt.ai.model.dto.response.AIRecommendationResult;
+import com.kt.ai.model.dto.response.EventRecommendation;
+import com.kt.ai.model.dto.response.TrendAnalysis;
+import com.kt.ai.service.AIRecommendationService;
+import com.kt.ai.service.CacheService;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
+import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
+import org.springframework.http.ResponseEntity;
+import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
+import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
+
+import java.util.HashMap;
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+import java.util.Set;
+
+/**
+ * Internal Recommendation Controller
+ * Event Service에서 호출하는 내부 API
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Slf4j
+@Tag(name = "Internal API", description = "내부 서비스 간 통신용 API")
+@RestController
+@RequestMapping("/api/v1/ai-service/internal/recommendations")
+@RequiredArgsConstructor
+public class InternalRecommendationController {
+
+    private final AIRecommendationService aiRecommendationService;
+    private final CacheService cacheService;
+    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
+
+    /**
+     * AI 추천 결과 조회
+     */
+    @Operation(summary = "AI 추천 결과 조회", description = "Redis에 캐시된 AI 추천 결과 조회")
+    @GetMapping("/{eventId}")
+    public ResponseEntity<AIRecommendationResult> getRecommendation(@PathVariable String eventId) {
+        log.info("AI 추천 결과 조회 요청: eventId={}", eventId);
+        AIRecommendationResult response = aiRecommendationService.getRecommendation(eventId);
+        return ResponseEntity.ok(response);
+    }
+
+    /**
+     * Redis 디버그: 모든 키 조회
+     */
+    @Operation(summary = "Redis 키 조회 (디버그)", description = "Redis에 저장된 모든 키 조회")
+    @GetMapping("/debug/redis-keys")
+    public ResponseEntity<Map<String, Object>> debugRedisKeys() {
+        log.info("Redis 키 디버그 요청");
+
+        Map<String, Object> result = new HashMap<>();
+
+        try {
+            // 모든 ai:* 키 조회
+            Set<String> keys = redisTemplate.keys("ai:*");
+            result.put("totalKeys", keys != null ? keys.size() : 0);
+            result.put("keys", keys);
+
+            // 특정 키의 값 조회
+            if (keys != null && !keys.isEmpty()) {
+                Map<String, Object> values = new HashMap<>();
+                for (String key : keys) {
+                    Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
+                    values.put(key, value);
+                }
+                result.put("values", values);
+            }
+
+            log.info("Redis 키 조회 성공: {} 개의 키 발견", keys != null ? keys.size() : 0);
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("Redis 키 조회 실패", e);
+            result.put("error", e.getMessage());
+        }
+
+        return ResponseEntity.ok(result);
+    }
+
+    /**
+     * Redis 디버그: 특정 키 조회
+     */
+    @Operation(summary = "Redis 특정 키 조회 (디버그)", description = "Redis에서 특정 키의 값 조회")
+    @GetMapping("/debug/redis-key/{key}")
+    public ResponseEntity<Map<String, Object>> debugRedisKey(@PathVariable String key) {
+        log.info("Redis 특정 키 조회 요청: key={}", key);
+
+        Map<String, Object> result = new HashMap<>();
+        result.put("key", key);
+
+        try {
+            Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
+            result.put("exists", value != null);
+            result.put("value", value);
+
+            log.info("Redis 키 조회: key={}, exists={}", key, value != null);
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("Redis 키 조회 실패: key={}", key, e);
+            result.put("error", e.getMessage());
+        }
+
+        return ResponseEntity.ok(result);
+    }
+
+    /**
+     * Redis 디버그: 모든 database 검색
+     */
+    @Operation(summary = "모든 Redis DB 검색 (디버그)", description = "Redis database 0~15에서 ai:* 키 검색")
+    @GetMapping("/debug/search-all-databases")
+    public ResponseEntity<Map<String, Object>> searchAllDatabases() {
+        log.info("모든 Redis database 검색 시작");
+
+        Map<String, Object> result = new HashMap<>();
+        Map<Integer, Set<String>> databaseKeys = new HashMap<>();
+
+        try {
+            // Redis connection factory를 통해 database 변경하며 검색
+            var connectionFactory = redisTemplate.getConnectionFactory();
+
+            for (int db = 0; db < 16; db++) {
+                try {
+                    var connection = connectionFactory.getConnection();
+                    connection.select(db);
+
+                    Set<byte[]> keyBytes = connection.keys("ai:*".getBytes());
+                    if (keyBytes != null && !keyBytes.isEmpty()) {
+                        Set<String> keys = new java.util.HashSet<>();
+                        for (byte[] keyByte : keyBytes) {
+                            keys.add(new String(keyByte));
+                        }
+                        databaseKeys.put(db, keys);
+                        log.info("Database {} 에서 {} 개의 ai:* 키 발견", db, keys.size());
+                    }
+
+                    connection.close();
+                } catch (Exception e) {
+                    log.warn("Database {} 검색 실패: {}", db, e.getMessage());
+                }
+            }
+
+            result.put("databasesWithKeys", databaseKeys);
+            result.put("totalDatabases", databaseKeys.size());
+
+            log.info("모든 database 검색 완료: {} 개의 database에 키 존재", databaseKeys.size());
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("모든 database 검색 실패", e);
+            result.put("error", e.getMessage());
+        }
+
+        return ResponseEntity.ok(result);
+    }
+
+    /**
+     * Redis 디버그: 테스트 데이터 생성
+     */
+    @Operation(summary = "테스트 데이터 생성 (디버그)", description = "Redis에 샘플 AI 추천 데이터 저장")
+    @GetMapping("/debug/create-test-data/{eventId}")
+    public ResponseEntity<Map<String, Object>> createTestData(@PathVariable String eventId) {
+        log.info("테스트 데이터 생성 요청: eventId={}", eventId);
+
+        Map<String, Object> result = new HashMap<>();
+
+        try {
+            // 샘플 AI 추천 결과 생성
+            AIRecommendationResult testData = AIRecommendationResult.builder()
+                    .eventId(eventId)
+                    .trendAnalysis(TrendAnalysis.builder()
+                            .industryTrends(List.of(
+                                    TrendAnalysis.TrendKeyword.builder()
+                                            .keyword("BBQ 고기집")
+                                            .relevance(0.95)
+                                            .description("음식점 업종, 고기 구이 인기 트렌드")
+                                            .build()
+                            ))
+                            .regionalTrends(List.of(
+                                    TrendAnalysis.TrendKeyword.builder()
+                                            .keyword("강남 맛집")
+                                            .relevance(0.90)
+                                            .description("강남구 지역 외식 인기 증가")
+                                            .build()
+                            ))
+                            .seasonalTrends(List.of(
+                                    TrendAnalysis.TrendKeyword.builder()
+                                            .keyword("봄나들이 외식")
+                                            .relevance(0.85)
+                                            .description("봄철 야외 활동 및 외식 증가")
+                                            .build()
+                            ))
+                            .build())
+                    .recommendations(List.of(
+                            EventRecommendation.builder()
+                                    .optionNumber(1)
+                                    .concept("SNS 이벤트")
+                                    .title("인스타그램 후기 이벤트")
+                                    .description("음식 사진을 인스타그램에 올리고 해시태그를 달면 할인 쿠폰 제공")
+                                    .targetAudience("20-30대 SNS 활동층")
+                                    .duration(EventRecommendation.Duration.builder()
+                                            .recommendedDays(14)
+                                            .recommendedPeriod("2주")
+                                            .build())
+                                    .mechanics(EventRecommendation.Mechanics.builder()
+                                            .type(com.kt.ai.model.enums.EventMechanicsType.DISCOUNT)
+                                            .details("인스타그램 게시물 작성 시 10% 할인")
+                                            .build())
+                                    .promotionChannels(List.of("Instagram", "Facebook", "매장 포스터"))
+                                    .estimatedCost(EventRecommendation.EstimatedCost.builder()
+                                            .min(100000)
+                                            .max(200000)
+                                            .breakdown(Map.of(
+                                                    "할인비용", 150000,
+                                                    "홍보비", 50000
+                                            ))
+                                            .build())
+                                    .expectedMetrics(com.kt.ai.model.dto.response.ExpectedMetrics.builder()
+                                            .newCustomers(com.kt.ai.model.dto.response.ExpectedMetrics.Range.builder()
+                                                    .min(30.0)
+                                                    .max(50.0)
+                                                    .build())
+                                            .revenueIncrease(com.kt.ai.model.dto.response.ExpectedMetrics.Range.builder()
+                                                    .min(10.0)
+                                                    .max(20.0)
+                                                    .build())
+                                            .roi(com.kt.ai.model.dto.response.ExpectedMetrics.Range.builder()
+                                                    .min(100.0)
+                                                    .max(150.0)
+                                                    .build())
+                                            .build())
+                                    .differentiator("SNS를 활용한 바이럴 마케팅")
+                                    .build()
+                    ))
+                    .generatedAt(java.time.LocalDateTime.now())
+                    .expiresAt(java.time.LocalDateTime.now().plusDays(1))
+                    .aiProvider(com.kt.ai.model.enums.AIProvider.CLAUDE)
+                    .build();
+
+            // Redis에 저장
+            cacheService.saveRecommendation(eventId, testData);
+
+            // 저장 확인
+            Object saved = cacheService.getRecommendation(eventId);
+
+            result.put("success", true);
+            result.put("eventId", eventId);
+            result.put("saved", saved != null);
+            result.put("data", saved);
+
+            log.info("테스트 데이터 생성 완료: eventId={}, saved={}", eventId, saved != null);
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("테스트 데이터 생성 실패: eventId={}", eventId, e);
+            result.put("success", false);
+            result.put("error", e.getMessage());
+        }
+
+        return ResponseEntity.ok(result);
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/exception/AIServiceException.java

@@ -0,0 +1,25 @@
+package com.kt.ai.exception;
+
+/**
+ * AI Service 공통 예외
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+public class AIServiceException extends RuntimeException {
+    private final String errorCode;
+
+    public AIServiceException(String errorCode, String message) {
+        super(message);
+        this.errorCode = errorCode;
+    }
+
+    public AIServiceException(String errorCode, String message, Throwable cause) {
+        super(message, cause);
+        this.errorCode = errorCode;
+    }
+
+    public String getErrorCode() {
+        return errorCode;
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/exception/CircuitBreakerOpenException.java

@@ -0,0 +1,13 @@
+package com.kt.ai.exception;
+
+/**
+ * Circuit Breaker가 열린 상태 예외
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+public class CircuitBreakerOpenException extends AIServiceException {
+    public CircuitBreakerOpenException(String apiName) {
+        super("CIRCUIT_BREAKER_OPEN", "Circuit Breaker가 열린 상태입니다: " + apiName);
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/exception/GlobalExceptionHandler.java

@@ -0,0 +1,131 @@
+package com.kt.ai.exception;
+
+import com.kt.ai.model.dto.response.ErrorResponse;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.http.HttpStatus;
+import org.springframework.http.ResponseEntity;
+import org.springframework.web.bind.annotation.ExceptionHandler;
+import org.springframework.web.bind.annotation.RestControllerAdvice;
+import org.springframework.web.servlet.resource.NoResourceFoundException;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.util.HashMap;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * 전역 예외 처리 핸들러
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Slf4j
+@RestControllerAdvice
+public class GlobalExceptionHandler {
+
+    /**
+     * Job을 찾을 수 없는 예외 처리
+     */
+    @ExceptionHandler(JobNotFoundException.class)
+    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleJobNotFoundException(JobNotFoundException ex) {
+        log.error("Job not found: {}", ex.getMessage());
+
+        ErrorResponse error = ErrorResponse.builder()
+                .code(ex.getErrorCode())
+                .message(ex.getMessage())
+                .timestamp(LocalDateTime.now())
+                .build();
+
+        return ResponseEntity.status(HttpStatus.NOT_FOUND).body(error);
+    }
+
+    /**
+     * 추천 결과를 찾을 수 없는 예외 처리
+     */
+    @ExceptionHandler(RecommendationNotFoundException.class)
+    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleRecommendationNotFoundException(RecommendationNotFoundException ex) {
+        log.error("Recommendation not found: {}", ex.getMessage());
+
+        ErrorResponse error = ErrorResponse.builder()
+                .code(ex.getErrorCode())
+                .message(ex.getMessage())
+                .timestamp(LocalDateTime.now())
+                .build();
+
+        return ResponseEntity.status(HttpStatus.NOT_FOUND).body(error);
+    }
+
+    /**
+     * Circuit Breaker가 열린 상태 예외 처리
+     */
+    @ExceptionHandler(CircuitBreakerOpenException.class)
+    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleCircuitBreakerOpenException(CircuitBreakerOpenException ex) {
+        log.error("Circuit breaker open: {}", ex.getMessage());
+
+        Map<String, Object> details = new HashMap<>();
+        details.put("message", "외부 AI API가 일시적으로 사용 불가능합니다. 잠시 후 다시 시도해주세요.");
+
+        ErrorResponse error = ErrorResponse.builder()
+                .code(ex.getErrorCode())
+                .message(ex.getMessage())
+                .timestamp(LocalDateTime.now())
+                .details(details)
+                .build();
+
+        return ResponseEntity.status(HttpStatus.SERVICE_UNAVAILABLE).body(error);
+    }
+
+    /**
+     * AI Service 공통 예외 처리
+     */
+    @ExceptionHandler(AIServiceException.class)
+    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleAIServiceException(AIServiceException ex) {
+        log.error("AI Service error: {}", ex.getMessage(), ex);
+
+        ErrorResponse error = ErrorResponse.builder()
+                .code(ex.getErrorCode())
+                .message(ex.getMessage())
+                .timestamp(LocalDateTime.now())
+                .build();
+
+        return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(error);
+    }
+
+    /**
+     * 정적 리소스를 찾을 수 없는 예외 처리 (favicon.ico 등)
+     * WARN 레벨로 로깅하여 에러 로그 오염 방지
+     */
+    @ExceptionHandler(NoResourceFoundException.class)
+    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleNoResourceFoundException(NoResourceFoundException ex) {
+        // favicon.ico 등 브라우저가 자동으로 요청하는 리소스는 DEBUG 레벨로 로깅
+        String resourcePath = ex.getResourcePath();
+        if (resourcePath != null && (resourcePath.contains("favicon") || resourcePath.endsWith(".ico"))) {
+            log.debug("Static resource not found (expected): {}", resourcePath);
+        } else {
+            log.warn("Static resource not found: {}", resourcePath);
+        }
+
+        ErrorResponse error = ErrorResponse.builder()
+                .code("RESOURCE_NOT_FOUND")
+                .message("요청하신 리소스를 찾을 수 없습니다")
+                .timestamp(LocalDateTime.now())
+                .build();
+
+        return ResponseEntity.status(HttpStatus.NOT_FOUND).body(error);
+    }
+
+    /**
+     * 일반 예외 처리
+     */
+    @ExceptionHandler(Exception.class)
+    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleException(Exception ex) {
+        log.error("Unexpected error: {}", ex.getMessage(), ex);
+
+        ErrorResponse error = ErrorResponse.builder()
+                .code("INTERNAL_ERROR")
+                .message("서버 내부 오류가 발생했습니다")
+                .timestamp(LocalDateTime.now())
+                .build();
+
+        return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(error);
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/exception/JobNotFoundException.java

@@ -0,0 +1,13 @@
+package com.kt.ai.exception;
+
+/**
+ * Job을 찾을 수 없는 예외
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+public class JobNotFoundException extends AIServiceException {
+    public JobNotFoundException(String jobId) {
+        super("JOB_NOT_FOUND", "작업을 찾을 수 없습니다: " + jobId);
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/exception/RecommendationNotFoundException.java

@@ -0,0 +1,13 @@
+package com.kt.ai.exception;
+
+/**
+ * 추천 결과를 찾을 수 없는 예외
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+public class RecommendationNotFoundException extends AIServiceException {
+    public RecommendationNotFoundException(String eventId) {
+        super("RECOMMENDATION_NOT_FOUND", "추천 결과를 찾을 수 없습니다: " + eventId);
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/kafka/consumer/AIJobConsumer.java

@@ -0,0 +1,60 @@
+package com.kt.ai.kafka.consumer;
+
+import com.kt.ai.kafka.message.AIJobMessage;
+import com.kt.ai.service.AIRecommendationService;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
+import org.springframework.kafka.support.Acknowledgment;
+import org.springframework.kafka.support.KafkaHeaders;
+import org.springframework.messaging.handler.annotation.Header;
+import org.springframework.messaging.handler.annotation.Payload;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+
+/**
+ * AI Job Kafka Consumer
+ * - Topic: ai-event-generation-job
+ * - Consumer Group: ai-service-consumers
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Slf4j
+@Component
+@RequiredArgsConstructor
+public class AIJobConsumer {
+
+    private final AIRecommendationService aiRecommendationService;
+
+    /**
+     * Kafka 메시지 수신 및 처리
+     */
+    @KafkaListener(
+            topics = "${kafka.topics.ai-job}",
+            groupId = "${spring.kafka.consumer.group-id}",
+            containerFactory = "kafkaListenerContainerFactory"
+    )
+    public void consume(
+            @Payload AIJobMessage message,
+            @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic,
+            @Header(KafkaHeaders.OFFSET) Long offset,
+            Acknowledgment acknowledgment
+    ) {
+        try {
+            log.info("Kafka 메시지 수신: topic={}, offset={}, jobId={}, eventId={}",
+                    topic, offset, message.getJobId(), message.getEventId());
+
+            // AI 추천 생성
+            aiRecommendationService.generateRecommendations(message);
+
+            // Manual ACK
+            acknowledgment.acknowledge();
+            log.info("Kafka 메시지 처리 완료: jobId={}", message.getJobId());
+
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("Kafka 메시지 처리 실패: jobId={}", message.getJobId(), e);
+            // DLQ로 이동하거나 재시도 로직 추가 가능
+            acknowledgment.acknowledge();  // 실패한 메시지도 ACK (DLQ로 이동)
+        }
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/kafka/message/AIJobMessage.java

@@ -0,0 +1,71 @@
+package com.kt.ai.kafka.message;
+
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+
+/**
+ * AI 이벤트 생성 요청 메시지 (Kafka)
+ * Topic: ai-event-generation-job
+ * Consumer Group: ai-service-consumers
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+public class AIJobMessage {
+    /**
+     * Job 고유 ID
+     */
+    private String jobId;
+
+    /**
+     * 이벤트 ID (Event Service에서 생성)
+     */
+    private String eventId;
+
+    /**
+     * 이벤트 목적
+     * - "신규 고객 유치"
+     * - "재방문 유도"
+     * - "매출 증대"
+     * - "브랜드 인지도 향상"
+     */
+    private String objective;
+
+    /**
+     * 업종
+     */
+    private String industry;
+
+    /**
+     * 지역 (시/구/동)
+     */
+    private String region;
+
+    /**
+     * 매장명 (선택)
+     */
+    private String storeName;
+
+    /**
+     * 목표 고객층 (선택)
+     */
+    private String targetAudience;
+
+    /**
+     * 예산 (원) (선택)
+     */
+    private Integer budget;
+
+    /**
+     * 요청 시각
+     */
+    private LocalDateTime requestedAt;
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/model/dto/response/AIRecommendationResult.java

@@ -0,0 +1,54 @@
+package com.kt.ai.model.dto.response;
+
+import com.kt.ai.model.enums.AIProvider;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.util.List;
+
+/**
+ * AI 이벤트 추천 결과 DTO
+ * Redis Key: ai:recommendation:{eventId}
+ * TTL: 86400초 (24시간)
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+public class AIRecommendationResult {
+    /**
+     * 이벤트 ID
+     */
+    private String eventId;
+
+    /**
+     * 트렌드 분석 결과
+     */
+    private TrendAnalysis trendAnalysis;
+
+    /**
+     * 추천 이벤트 기획안 (3개)
+     */
+    private List<EventRecommendation> recommendations;
+
+    /**
+     * 생성 시각
+     */
+    private LocalDateTime generatedAt;
+
+    /**
+     * 캐시 만료 시각 (생성 시각 + 24시간)
+     */
+    private LocalDateTime expiresAt;
+
+    /**
+     * 사용된 AI 제공자
+     */
+    private AIProvider aiProvider;
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/model/dto/response/ErrorResponse.java

@@ -0,0 +1,41 @@
+package com.kt.ai.model.dto.response;
+
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * 에러 응답 DTO
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+public class ErrorResponse {
+    /**
+     * 에러 코드
+     */
+    private String code;
+
+    /**
+     * 에러 메시지
+     */
+    private String message;
+
+    /**
+     * 에러 발생 시각
+     */
+    private LocalDateTime timestamp;
+
+    /**
+     * 추가 에러 상세
+     */
+    private Map<String, Object> details;
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/model/dto/response/EventRecommendation.java

@@ -0,0 +1,139 @@
+package com.kt.ai.model.dto.response;
+
+import com.kt.ai.model.enums.EventMechanicsType;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * 이벤트 추천안 DTO
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+public class EventRecommendation {
+    /**
+     * 옵션 번호 (1-3)
+     */
+    private Integer optionNumber;
+
+    /**
+     * 이벤트 컨셉
+     */
+    private String concept;
+
+    /**
+     * 이벤트 제목
+     */
+    private String title;
+
+    /**
+     * 이벤트 설명
+     */
+    private String description;
+
+    /**
+     * 목표 고객층
+     */
+    private String targetAudience;
+
+    /**
+     * 이벤트 기간
+     */
+    private Duration duration;
+
+    /**
+     * 이벤트 메커니즘
+     */
+    private Mechanics mechanics;
+
+    /**
+     * 추천 홍보 채널 (최대 5개)
+     */
+    private List<String> promotionChannels;
+
+    /**
+     * 예상 비용
+     */
+    private EstimatedCost estimatedCost;
+
+    /**
+     * 예상 성과 지표
+     */
+    private ExpectedMetrics expectedMetrics;
+
+    /**
+     * 다른 옵션과의 차별점
+     */
+    private String differentiator;
+
+    /**
+     * 이벤트 기간
+     */
+    @Data
+    @Builder
+    @NoArgsConstructor
+    @AllArgsConstructor
+    public static class Duration {
+        /**
+         * 권장 진행 일수
+         */
+        private Integer recommendedDays;
+
+        /**
+         * 권장 진행 시기
+         */
+        private String recommendedPeriod;
+    }
+
+    /**
+     * 이벤트 메커니즘
+     */
+    @Data
+    @Builder
+    @NoArgsConstructor
+    @AllArgsConstructor
+    public static class Mechanics {
+        /**
+         * 이벤트 유형
+         */
+        private EventMechanicsType type;
+
+        /**
+         * 상세 메커니즘
+         */
+        private String details;
+    }
+
+    /**
+     * 예상 비용
+     */
+    @Data
+    @Builder
+    @NoArgsConstructor
+    @AllArgsConstructor
+    public static class EstimatedCost {
+        /**
+         * 최소 비용 (원)
+         */
+        private Integer min;
+
+        /**
+         * 최대 비용 (원)
+         */
+        private Integer max;
+
+        /**
+         * 비용 구성
+         */
+        private Map<String, Integer> breakdown;
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/model/dto/response/ExpectedMetrics.java

@@ -0,0 +1,74 @@
+package com.kt.ai.model.dto.response;
+
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+/**
+ * 예상 성과 지표 DTO
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+public class ExpectedMetrics {
+    /**
+     * 신규 고객 수
+     */
+    private Range newCustomers;
+
+    /**
+     * 재방문 고객 수 (선택)
+     */
+    private Range repeatVisits;
+
+    /**
+     * 매출 증가율 (%)
+     */
+    private Range revenueIncrease;
+
+    /**
+     * ROI - 투자 대비 수익률 (%)
+     */
+    private Range roi;
+
+    /**
+     * SNS 참여도 (선택)
+     */
+    private SocialEngagement socialEngagement;
+
+    /**
+     * 범위 값 (최소-최대)
+     */
+    @Data
+    @Builder
+    @NoArgsConstructor
+    @AllArgsConstructor
+    public static class Range {
+        private Double min;
+        private Double max;
+    }
+
+    /**
+     * SNS 참여도
+     */
+    @Data
+    @Builder
+    @NoArgsConstructor
+    @AllArgsConstructor
+    public static class SocialEngagement {
+        /**
+         * 예상 게시물 수
+         */
+        private Integer estimatedPosts;
+
+        /**
+         * 예상 도달 수
+         */
+        private Integer estimatedReach;
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/model/dto/response/HealthCheckResponse.java

@@ -0,0 +1,72 @@
+package com.kt.ai.model.dto.response;
+
+import com.kt.ai.model.enums.CircuitBreakerState;
+import com.kt.ai.model.enums.ServiceStatus;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * 서비스 헬스체크 응답 DTO
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+public class HealthCheckResponse {
+    /**
+     * 전체 서비스 상태
+     */
+    private ServiceStatus status;
+
+    /**
+     * 체크 시각
+     */
+    private LocalDateTime timestamp;
+
+    /**
+     * 개별 서비스 상태
+     */
+    private Services services;
+
+    /**
+     * 개별 서비스 상태 정보
+     */
+    @Data
+    @Builder
+    @NoArgsConstructor
+    @AllArgsConstructor
+    public static class Services {
+        /**
+         * Kafka 연결 상태
+         */
+        private ServiceStatus kafka;
+
+        /**
+         * Redis 연결 상태
+         */
+        private ServiceStatus redis;
+
+        /**
+         * Claude API 상태
+         */
+        private ServiceStatus claudeApi;
+
+        /**
+         * GPT-4 API 상태 (선택)
+         */
+        private ServiceStatus gpt4Api;
+
+        /**
+         * Circuit Breaker 상태
+         */
+        private CircuitBreakerState circuitBreaker;
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/model/dto/response/JobStatusResponse.java

@@ -0,0 +1,83 @@
+package com.kt.ai.model.dto.response;
+
+import com.kt.ai.model.enums.JobStatus;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+
+/**
+ * 작업 상태 응답 DTO
+ * Redis Key: ai:job:status:{jobId}
+ * TTL: 86400초 (24시간)
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+public class JobStatusResponse {
+    /**
+     * Job ID
+     */
+    private String jobId;
+
+    /**
+     * 작업 상태
+     */
+    private JobStatus status;
+
+    /**
+     * 진행률 (0-100)
+     */
+    private Integer progress;
+
+    /**
+     * 상태 메시지
+     */
+    private String message;
+
+    /**
+     * 이벤트 ID
+     */
+    private String eventId;
+
+    /**
+     * 작업 생성 시각
+     */
+    private LocalDateTime createdAt;
+
+    /**
+     * 작업 시작 시각
+     */
+    private LocalDateTime startedAt;
+
+    /**
+     * 작업 완료 시각 (완료 시)
+     */
+    private LocalDateTime completedAt;
+
+    /**
+     * 작업 실패 시각 (실패 시)
+     */
+    private LocalDateTime failedAt;
+
+    /**
+     * 에러 메시지 (실패 시)
+     */
+    private String errorMessage;
+
+    /**
+     * 재시도 횟수
+     */
+    private Integer retryCount;
+
+    /**
+     * 처리 시간 (밀리초)
+     */
+    private Long processingTimeMs;
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/model/dto/response/TrendAnalysis.java

@@ -0,0 +1,59 @@
+package com.kt.ai.model.dto.response;
+
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.util.List;
+
+/**
+ * 트렌드 분석 결과 DTO
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+public class TrendAnalysis {
+    /**
+     * 업종 트렌드 키워드 (최대 5개)
+     */
+    private List<TrendKeyword> industryTrends;
+
+    /**
+     * 지역 트렌드 키워드 (최대 5개)
+     */
+    private List<TrendKeyword> regionalTrends;
+
+    /**
+     * 시즌 트렌드 키워드 (최대 5개)
+     */
+    private List<TrendKeyword> seasonalTrends;
+
+    /**
+     * 트렌드 키워드 정보
+     */
+    @Data
+    @Builder
+    @NoArgsConstructor
+    @AllArgsConstructor
+    public static class TrendKeyword {
+        /**
+         * 트렌드 키워드
+         */
+        private String keyword;
+
+        /**
+         * 연관도 (0-1)
+         */
+        private Double relevance;
+
+        /**
+         * 트렌드 설명
+         */
+        private String description;
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/model/enums/AIProvider.java

@@ -0,0 +1,19 @@
+package com.kt.ai.model.enums;
+
+/**
+ * AI 제공자 타입
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+public enum AIProvider {
+    /**
+     * Claude API (Anthropic)
+     */
+    CLAUDE,
+
+    /**
+     * GPT-4 API (OpenAI)
+     */
+    GPT4
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/model/enums/CircuitBreakerState.java

@@ -0,0 +1,24 @@
+package com.kt.ai.model.enums;
+
+/**
+ * Circuit Breaker 상태
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+public enum CircuitBreakerState {
+    /**
+     * 닫힘 - 정상 동작
+     */
+    CLOSED,
+
+    /**
+     * 열림 - 장애 발생, 요청 차단
+     */
+    OPEN,
+
+    /**
+     * 반열림 - 복구 시도 중
+     */
+    HALF_OPEN
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/model/enums/EventMechanicsType.java

@@ -0,0 +1,39 @@
+package com.kt.ai.model.enums;
+
+/**
+ * 이벤트 메커니즘 타입
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+public enum EventMechanicsType {
+    /**
+     * 할인형 이벤트
+     */
+    DISCOUNT,
+
+    /**
+     * 경품 증정형 이벤트
+     */
+    GIFT,
+
+    /**
+     * 스탬프 적립형 이벤트
+     */
+    STAMP,
+
+    /**
+     * 체험형 이벤트
+     */
+    EXPERIENCE,
+
+    /**
+     * 추첨형 이벤트
+     */
+    LOTTERY,
+
+    /**
+     * 묶음 구매형 이벤트
+     */
+    COMBO
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/model/enums/JobStatus.java

@@ -0,0 +1,29 @@
+package com.kt.ai.model.enums;
+
+/**
+ * AI 추천 작업 상태
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+public enum JobStatus {
+    /**
+     * 대기 중 - Kafka 메시지 수신 후 처리 대기
+     */
+    PENDING,
+
+    /**
+     * 처리 중 - AI API 호출 및 분석 진행 중
+     */
+    PROCESSING,
+
+    /**
+     * 완료 - AI 추천 결과 생성 완료
+     */
+    COMPLETED,
+
+    /**
+     * 실패 - AI API 호출 실패 또는 타임아웃
+     */
+    FAILED
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/model/enums/ServiceStatus.java

@@ -0,0 +1,29 @@
+package com.kt.ai.model.enums;
+
+/**
+ * 서비스 상태
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+public enum ServiceStatus {
+    /**
+     * 정상 동작
+     */
+    UP,
+
+    /**
+     * 서비스 중단
+     */
+    DOWN,
+
+    /**
+     * 성능 저하
+     */
+    DEGRADED,
+
+    /**
+     * 상태 알 수 없음 (설정되지 않음)
+     */
+    UNKNOWN
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/service/AIRecommendationService.java

@@ -0,0 +1,418 @@
+package com.kt.ai.service;
+
+import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
+import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.kt.ai.circuitbreaker.CircuitBreakerManager;
+import com.kt.ai.circuitbreaker.fallback.AIServiceFallback;
+import com.kt.ai.client.ClaudeApiClient;
+import com.kt.ai.client.dto.ClaudeRequest;
+import com.kt.ai.client.dto.ClaudeResponse;
+import com.kt.ai.exception.RecommendationNotFoundException;
+import com.kt.ai.kafka.message.AIJobMessage;
+import com.kt.ai.model.dto.response.AIRecommendationResult;
+import com.kt.ai.model.dto.response.EventRecommendation;
+import com.kt.ai.model.dto.response.ExpectedMetrics;
+import com.kt.ai.model.dto.response.TrendAnalysis;
+import com.kt.ai.model.enums.AIProvider;
+import com.kt.ai.model.enums.EventMechanicsType;
+import com.kt.ai.model.enums.JobStatus;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.HashMap;
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+
+/**
+ * AI 추천 서비스
+ * - 트렌드 분석 및 이벤트 추천 총괄
+ * - Claude API 연동
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Slf4j
+@Service
+@RequiredArgsConstructor
+public class AIRecommendationService {
+
+    private final CacheService cacheService;
+    private final JobStatusService jobStatusService;
+    private final TrendAnalysisService trendAnalysisService;
+    private final ClaudeApiClient claudeApiClient;
+    private final CircuitBreakerManager circuitBreakerManager;
+    private final AIServiceFallback fallback;
+    private final ObjectMapper objectMapper;
+
+    @Value("${ai.provider:CLAUDE}")
+    private String aiProvider;
+
+    @Value("${ai.claude.api-key}")
+    private String apiKey;
+
+    @Value("${ai.claude.anthropic-version}")
+    private String anthropicVersion;
+
+    @Value("${ai.claude.model}")
+    private String model;
+
+    @Value("${ai.claude.max-tokens}")
+    private Integer maxTokens;
+
+    @Value("${ai.claude.temperature}")
+    private Double temperature;
+
+    /**
+     * AI 추천 결과 조회
+     */
+    public AIRecommendationResult getRecommendation(String eventId) {
+        Object cached = cacheService.getRecommendation(eventId);
+        if (cached == null) {
+            throw new RecommendationNotFoundException(eventId);
+        }
+
+        return objectMapper.convertValue(cached, AIRecommendationResult.class);
+    }
+
+    /**
+     * AI 추천 생성 (Kafka Consumer에서 호출)
+     */
+    public void generateRecommendations(AIJobMessage message) {
+        try {
+            log.info("AI 추천 생성 시작: jobId={}, eventId={}", message.getJobId(), message.getEventId());
+
+            // Job 상태 업데이트: PROCESSING
+            jobStatusService.updateJobStatus(message.getJobId(), JobStatus.PROCESSING, "트렌드 분석 중 (10%)");
+
+            // 1. 트렌드 분석
+            TrendAnalysis trendAnalysis = analyzeTrend(message);
+            jobStatusService.updateJobStatus(message.getJobId(), JobStatus.PROCESSING, "이벤트 추천안 생성 중 (50%)");
+
+            // 2. 이벤트 추천안 생성
+            List<EventRecommendation> recommendations = createRecommendations(message, trendAnalysis);
+            jobStatusService.updateJobStatus(message.getJobId(), JobStatus.PROCESSING, "결과 저장 중 (90%)");
+
+            // 3. 결과 생성 및 저장
+            AIRecommendationResult result = AIRecommendationResult.builder()
+                    .eventId(message.getEventId())
+                    .trendAnalysis(trendAnalysis)
+                    .recommendations(recommendations)
+                    .generatedAt(LocalDateTime.now())
+                    .expiresAt(LocalDateTime.now().plusDays(1))
+                    .aiProvider(AIProvider.valueOf(aiProvider))
+                    .build();
+
+            // 결과 캐싱
+            cacheService.saveRecommendation(message.getEventId(), result);
+
+            // Job 상태 업데이트: COMPLETED
+            jobStatusService.updateJobStatus(message.getJobId(), JobStatus.COMPLETED, "AI 추천 완료");
+
+            log.info("AI 추천 생성 완료: jobId={}, eventId={}", message.getJobId(), message.getEventId());
+
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("AI 추천 생성 실패: jobId={}", message.getJobId(), e);
+            jobStatusService.updateJobStatus(message.getJobId(), JobStatus.FAILED, "AI 추천 실패: " + e.getMessage());
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 트렌드 분석
+     */
+    private TrendAnalysis analyzeTrend(AIJobMessage message) {
+        String industry = message.getIndustry();
+        String region = message.getRegion();
+
+        // 캐시 확인
+        Object cached = cacheService.getTrend(industry, region);
+        if (cached != null) {
+            log.info("트렌드 분석 캐시 히트 - industry={}, region={}", industry, region);
+            return objectMapper.convertValue(cached, TrendAnalysis.class);
+        }
+
+        // TrendAnalysisService를 통한 실제 분석
+        log.info("트렌드 분석 시작 - industry={}, region={}", industry, region);
+        TrendAnalysis analysis = trendAnalysisService.analyzeTrend(industry, region);
+
+        // 캐시 저장
+        cacheService.saveTrend(industry, region, analysis);
+
+        return analysis;
+    }
+
+    /**
+     * 이벤트 추천안 생성
+     */
+    private List<EventRecommendation> createRecommendations(AIJobMessage message, TrendAnalysis trendAnalysis) {
+        log.info("이벤트 추천안 생성 시작 - eventId={}", message.getEventId());
+
+        return circuitBreakerManager.executeWithCircuitBreaker(
+                "claudeApi",
+                () -> callClaudeApiForRecommendations(message, trendAnalysis),
+                () -> fallback.getDefaultRecommendations(message.getObjective(), message.getIndustry())
+        );
+    }
+
+    /**
+     * Claude API를 통한 추천안 생성
+     */
+    private List<EventRecommendation> callClaudeApiForRecommendations(AIJobMessage message, TrendAnalysis trendAnalysis) {
+        // 프롬프트 생성
+        String prompt = buildRecommendationPrompt(message, trendAnalysis);
+
+        // Claude API 요청 생성
+        ClaudeRequest request = ClaudeRequest.builder()
+                .model(model)
+                .messages(List.of(
+                        ClaudeRequest.Message.builder()
+                                .role("user")
+                                .content(prompt)
+                                .build()
+                ))
+                .maxTokens(maxTokens)
+                .temperature(temperature)
+                .system("당신은 소상공인을 위한 마케팅 이벤트 기획 전문가입니다. 트렌드 분석을 바탕으로 실행 가능한 이벤트 추천안을 제공합니다.")
+                .build();
+
+        // API 호출
+        log.debug("Claude API 호출 (추천안 생성) - model={}", model);
+        ClaudeResponse response = claudeApiClient.sendMessage(
+                apiKey,
+                anthropicVersion,
+                request
+        );
+
+        // 응답 파싱
+        String responseText = response.extractText();
+        log.debug("Claude API 응답 수신 (추천안) - length={}", responseText.length());
+
+        return parseRecommendationResponse(responseText);
+    }
+
+    /**
+     * 추천안 프롬프트 생성
+     */
+    private String buildRecommendationPrompt(AIJobMessage message, TrendAnalysis trendAnalysis) {
+        StringBuilder trendSummary = new StringBuilder();
+
+        trendSummary.append("**업종 트렌드:**\n");
+        trendAnalysis.getIndustryTrends().forEach(trend ->
+                trendSummary.append(String.format("- %s (연관도: %.2f): %s\n",
+                        trend.getKeyword(), trend.getRelevance(), trend.getDescription()))
+        );
+
+        trendSummary.append("\n**지역 트렌드:**\n");
+        trendAnalysis.getRegionalTrends().forEach(trend ->
+                trendSummary.append(String.format("- %s (연관도: %.2f): %s\n",
+                        trend.getKeyword(), trend.getRelevance(), trend.getDescription()))
+        );
+
+        trendSummary.append("\n**계절 트렌드:**\n");
+        trendAnalysis.getSeasonalTrends().forEach(trend ->
+                trendSummary.append(String.format("- %s (연관도: %.2f): %s\n",
+                        trend.getKeyword(), trend.getRelevance(), trend.getDescription()))
+        );
+
+        return String.format("""
+                # 이벤트 추천안 생성 요청
+
+                ## 고객 정보
+                - 매장명: %s
+                - 업종: %s
+                - 지역: %s
+                - 목표: %s
+                - 타겟 고객: %s
+                - 예산: %,d원
+
+                ## 트렌드 분석 결과
+                %s
+
+                ## 요구사항
+                위 트렌드 분석을 바탕으로 **3가지 이벤트 추천안**을 생성해주세요:
+                1. **저비용 옵션** (100,000 ~ 200,000원): SNS/온라인 중심
+                2. **중비용 옵션** (300,000 ~ 500,000원): 온/오프라인 결합
+                3. **고비용 옵션** (500,000 ~ 1,000,000원): 프리미엄 경험 제공
+
+                ## 응답 형식
+                응답은 반드시 다음 JSON 형식으로 작성해주세요:
+
+                ```json
+                {
+                  "recommendations": [
+                    {
+                      "optionNumber": 1,
+                      "concept": "이벤트 컨셉 (10자 이내)",
+                      "title": "이벤트 제목 (20자 이내)",
+                      "description": "이벤트 상세 설명 (3-5문장)",
+                      "targetAudience": "타겟 고객층",
+                      "duration": {
+                        "recommendedDays": 14,
+                        "recommendedPeriod": "2주"
+                      },
+                      "mechanics": {
+                        "type": "DISCOUNT",
+                        "details": "이벤트 참여 방법 및 혜택 상세"
+                      },
+                      "promotionChannels": ["채널1", "채널2", "채널3"],
+                      "estimatedCost": {
+                        "min": 100000,
+                        "max": 200000,
+                        "breakdown": {
+                          "경품비": 50000,
+                          "홍보비": 50000
+                        }
+                      },
+                      "expectedMetrics": {
+                        "newCustomers": { "min": 30.0, "max": 50.0 },
+                        "revenueIncrease": { "min": 10.0, "max": 20.0 },
+                        "roi": { "min": 100.0, "max": 150.0 }
+                      },
+                      "differentiator": "차별화 포인트 (2-3문장)"
+                    }
+                  ]
+                }
+                ```
+
+                ## mechanics.type 값
+                - DISCOUNT: 할인
+                - GIFT: 경품/사은품
+                - STAMP: 스탬프 적립
+                - EXPERIENCE: 체험형 이벤트
+                - LOTTERY: 추첨 이벤트
+                - COMBO: 결합 혜택
+
+                ## 주의사항
+                - 각 옵션은 예산 범위 내에서 실행 가능해야 함
+                - 트렌드 분석 결과를 반영한 구체적인 기획
+                - 타겟 고객과 지역 특성을 고려
+                - expectedMetrics는 백분율(%%로 표기)
+                - promotionChannels는 실제 활용 가능한 채널로 제시
+                """,
+                message.getStoreName(),
+                message.getIndustry(),
+                message.getRegion(),
+                message.getObjective(),
+                message.getTargetAudience(),
+                message.getBudget(),
+                trendSummary.toString()
+        );
+    }
+
+    /**
+     * 추천안 응답 파싱
+     */
+    private List<EventRecommendation> parseRecommendationResponse(String responseText) {
+        try {
+            // JSON 부분만 추출
+            String jsonText = extractJsonFromMarkdown(responseText);
+
+            // JSON 파싱
+            JsonNode rootNode = objectMapper.readTree(jsonText);
+            JsonNode recommendationsNode = rootNode.get("recommendations");
+
+            List<EventRecommendation> recommendations = new ArrayList<>();
+
+            if (recommendationsNode != null && recommendationsNode.isArray()) {
+                recommendationsNode.forEach(node -> {
+                    recommendations.add(parseEventRecommendation(node));
+                });
+            }
+
+            return recommendations;
+
+        } catch (JsonProcessingException e) {
+            log.error("추천안 응답 파싱 실패", e);
+            throw new RuntimeException("이벤트 추천안 응답 파싱 중 오류 발생", e);
+        }
+    }
+
+    /**
+     * EventRecommendation 파싱
+     */
+    private EventRecommendation parseEventRecommendation(JsonNode node) {
+        // Mechanics Type 파싱
+        String mechanicsTypeStr = node.get("mechanics").get("type").asText();
+        EventMechanicsType mechanicsType = EventMechanicsType.valueOf(mechanicsTypeStr);
+
+        // Promotion Channels 파싱
+        List<String> promotionChannels = new ArrayList<>();
+        JsonNode channelsNode = node.get("promotionChannels");
+        if (channelsNode != null && channelsNode.isArray()) {
+            channelsNode.forEach(channel -> promotionChannels.add(channel.asText()));
+        }
+
+        // Breakdown 파싱
+        Map<String, Integer> breakdown = new HashMap<>();
+        JsonNode breakdownNode = node.get("estimatedCost").get("breakdown");
+        if (breakdownNode != null && breakdownNode.isObject()) {
+            breakdownNode.fields().forEachRemaining(entry ->
+                    breakdown.put(entry.getKey(), entry.getValue().asInt())
+            );
+        }
+
+        return EventRecommendation.builder()
+                .optionNumber(node.get("optionNumber").asInt())
+                .concept(node.get("concept").asText())
+                .title(node.get("title").asText())
+                .description(node.get("description").asText())
+                .targetAudience(node.get("targetAudience").asText())
+                .duration(EventRecommendation.Duration.builder()
+                        .recommendedDays(node.get("duration").get("recommendedDays").asInt())
+                        .recommendedPeriod(node.get("duration").get("recommendedPeriod").asText())
+                        .build())
+                .mechanics(EventRecommendation.Mechanics.builder()
+                        .type(mechanicsType)
+                        .details(node.get("mechanics").get("details").asText())
+                        .build())
+                .promotionChannels(promotionChannels)
+                .estimatedCost(EventRecommendation.EstimatedCost.builder()
+                        .min(node.get("estimatedCost").get("min").asInt())
+                        .max(node.get("estimatedCost").get("max").asInt())
+                        .breakdown(breakdown)
+                        .build())
+                .expectedMetrics(ExpectedMetrics.builder()
+                        .newCustomers(parseRange(node.get("expectedMetrics").get("newCustomers")))
+                        .revenueIncrease(parseRange(node.get("expectedMetrics").get("revenueIncrease")))
+                        .roi(parseRange(node.get("expectedMetrics").get("roi")))
+                        .build())
+                .differentiator(node.get("differentiator").asText())
+                .build();
+    }
+
+    /**
+     * Range 파싱
+     */
+    private ExpectedMetrics.Range parseRange(JsonNode node) {
+        return ExpectedMetrics.Range.builder()
+                .min(node.get("min").asDouble())
+                .max(node.get("max").asDouble())
+                .build();
+    }
+
+    /**
+     * Markdown에서 JSON 추출
+     */
+    private String extractJsonFromMarkdown(String text) {
+        // ```json ... ``` 형태에서 JSON만 추출
+        if (text.contains("```json")) {
+            int start = text.indexOf("```json") + 7;
+            int end = text.indexOf("```", start);
+            return text.substring(start, end).trim();
+        }
+
+        // ```{ ... }``` 형태에서 JSON만 추출
+        if (text.contains("```")) {
+            int start = text.indexOf("```") + 3;
+            int end = text.indexOf("```", start);
+            return text.substring(start, end).trim();
+        }
+
+        // 순수 JSON인 경우
+        return text.trim();
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/service/CacheService.java

@@ -0,0 +1,134 @@
+package com.kt.ai.service;
+
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+
+import java.util.concurrent.TimeUnit;
+
+/**
+ * Redis 캐시 서비스
+ * - Job 상태 관리
+ * - AI 추천 결과 캐싱
+ * - 트렌드 분석 결과 캐싱
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Slf4j
+@Service
+@RequiredArgsConstructor
+public class CacheService {
+
+    private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
+
+    @Value("${cache.ttl.recommendation:86400}")
+    private long recommendationTtl;
+
+    @Value("${cache.ttl.job-status:86400}")
+    private long jobStatusTtl;
+
+    @Value("${cache.ttl.trend:3600}")
+    private long trendTtl;
+
+    /**
+     * 캐시 저장
+     *
+     * @param key Redis Key
+     * @param value 저장할 값
+     * @param ttlSeconds TTL (초)
+     */
+    public void set(String key, Object value, long ttlSeconds) {
+        try {
+            redisTemplate.opsForValue().set(key, value, ttlSeconds, TimeUnit.SECONDS);
+            log.debug("캐시 저장 성공: key={}, ttl={}초", key, ttlSeconds);
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("캐시 저장 실패: key={}", key, e);
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 캐시 조회
+     *
+     * @param key Redis Key
+     * @return 캐시된 값 (없으면 null)
+     */
+    public Object get(String key) {
+        try {
+            Object value = redisTemplate.opsForValue().get(key);
+            if (value != null) {
+                log.debug("캐시 조회 성공: key={}", key);
+            } else {
+                log.debug("캐시 미스: key={}", key);
+            }
+            return value;
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("캐시 조회 실패: key={}", key, e);
+            return null;
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 캐시 삭제
+     *
+     * @param key Redis Key
+     */
+    public void delete(String key) {
+        try {
+            redisTemplate.delete(key);
+            log.debug("캐시 삭제 성공: key={}", key);
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("캐시 삭제 실패: key={}", key, e);
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Job 상태 저장
+     */
+    public void saveJobStatus(String jobId, Object status) {
+        String key = "ai:job:status:" + jobId;
+        set(key, status, jobStatusTtl);
+    }
+
+    /**
+     * Job 상태 조회
+     */
+    public Object getJobStatus(String jobId) {
+        String key = "ai:job:status:" + jobId;
+        return get(key);
+    }
+
+    /**
+     * AI 추천 결과 저장
+     */
+    public void saveRecommendation(String eventId, Object recommendation) {
+        String key = "ai:recommendation:" + eventId;
+        set(key, recommendation, recommendationTtl);
+    }
+
+    /**
+     * AI 추천 결과 조회
+     */
+    public Object getRecommendation(String eventId) {
+        String key = "ai:recommendation:" + eventId;
+        return get(key);
+    }
+
+    /**
+     * 트렌드 분석 결과 저장
+     */
+    public void saveTrend(String industry, String region, Object trend) {
+        String key = "ai:trend:" + industry + ":" + region;
+        set(key, trend, trendTtl);
+    }
+
+    /**
+     * 트렌드 분석 결과 조회
+     */
+    public Object getTrend(String industry, String region) {
+        String key = "ai:trend:" + industry + ":" + region;
+        return get(key);
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/service/JobStatusService.java

@@ -0,0 +1,63 @@
+package com.kt.ai.service;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.kt.ai.exception.JobNotFoundException;
+import com.kt.ai.model.dto.response.JobStatusResponse;
+import com.kt.ai.model.enums.JobStatus;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+
+/**
+ * Job 상태 관리 서비스
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Slf4j
+@Service
+@RequiredArgsConstructor
+public class JobStatusService {
+
+    private final CacheService cacheService;
+    private final ObjectMapper objectMapper;
+
+    /**
+     * Job 상태 조회
+     */
+    public JobStatusResponse getJobStatus(String jobId) {
+        Object cached = cacheService.getJobStatus(jobId);
+        if (cached == null) {
+            throw new JobNotFoundException(jobId);
+        }
+
+        return objectMapper.convertValue(cached, JobStatusResponse.class);
+    }
+
+    /**
+     * Job 상태 업데이트
+     */
+    public void updateJobStatus(String jobId, JobStatus status, String message) {
+        JobStatusResponse response = JobStatusResponse.builder()
+                .jobId(jobId)
+                .status(status)
+                .progress(calculateProgress(status))
+                .message(message)
+                .createdAt(LocalDateTime.now())
+                .build();
+
+        cacheService.saveJobStatus(jobId, response);
+        log.info("Job 상태 업데이트: jobId={}, status={}", jobId, status);
+    }
+
+    private int calculateProgress(JobStatus status) {
+        return switch (status) {
+            case PENDING -> 0;
+            case PROCESSING -> 50;
+            case COMPLETED -> 100;
+            case FAILED -> 0;
+        };
+    }
+}

ai-service/src/main/java/com/kt/ai/service/TrendAnalysisService.java

@@ -0,0 +1,222 @@
+package com.kt.ai.service;
+
+import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException;
+import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.kt.ai.circuitbreaker.CircuitBreakerManager;
+import com.kt.ai.circuitbreaker.fallback.AIServiceFallback;
+import com.kt.ai.client.ClaudeApiClient;
+import com.kt.ai.client.dto.ClaudeRequest;
+import com.kt.ai.client.dto.ClaudeResponse;
+import com.kt.ai.model.dto.response.TrendAnalysis;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+
+/**
+ * 트렌드 분석 서비스
+ * - Claude AI를 통한 업종/지역/계절 트렌드 분석
+ * - Circuit Breaker 적용
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Slf4j
+@Service
+@RequiredArgsConstructor
+public class TrendAnalysisService {
+
+    private final ClaudeApiClient claudeApiClient;
+    private final CircuitBreakerManager circuitBreakerManager;
+    private final AIServiceFallback fallback;
+    private final ObjectMapper objectMapper;
+
+    @Value("${ai.claude.api-key}")
+    private String apiKey;
+
+    @Value("${ai.claude.anthropic-version}")
+    private String anthropicVersion;
+
+    @Value("${ai.claude.model}")
+    private String model;
+
+    @Value("${ai.claude.max-tokens}")
+    private Integer maxTokens;
+
+    @Value("${ai.claude.temperature}")
+    private Double temperature;
+
+    /**
+     * 트렌드 분석 수행
+     *
+     * @param industry 업종
+     * @param region   지역
+     * @return 트렌드 분석 결과
+     */
+    public TrendAnalysis analyzeTrend(String industry, String region) {
+        log.info("트렌드 분석 시작 - industry={}, region={}", industry, region);
+
+        return circuitBreakerManager.executeWithCircuitBreaker(
+                "claudeApi",
+                () -> callClaudeApi(industry, region),
+                () -> fallback.getDefaultTrendAnalysis(industry, region)
+        );
+    }
+
+    /**
+     * Claude API 호출
+     */
+    private TrendAnalysis callClaudeApi(String industry, String region) {
+        // 프롬프트 생성
+        String prompt = buildPrompt(industry, region);
+
+        // Claude API 요청 생성
+        ClaudeRequest request = ClaudeRequest.builder()
+                .model(model)
+                .messages(List.of(
+                        ClaudeRequest.Message.builder()
+                                .role("user")
+                                .content(prompt)
+                                .build()
+                ))
+                .maxTokens(maxTokens)
+                .temperature(temperature)
+                .system("당신은 마케팅 트렌드 분석 전문가입니다. 업종별, 지역별 트렌드를 분석하고 인사이트를 제공합니다.")
+                .build();
+
+        // API 호출
+        log.debug("Claude API 호출 - model={}", model);
+        ClaudeResponse response = claudeApiClient.sendMessage(
+                apiKey,
+                anthropicVersion,
+                request
+        );
+
+        // 응답 파싱
+        String responseText = response.extractText();
+        log.debug("Claude API 응답 수신 - length={}", responseText.length());
+
+        return parseResponse(responseText);
+    }
+
+    /**
+     * 프롬프트 생성
+     */
+    private String buildPrompt(String industry, String region) {
+        return String.format("""
+                # 트렌드 분석 요청
+
+                다음 조건에 맞는 마케팅 트렌드를 분석해주세요:
+                - 업종: %s
+                - 지역: %s
+
+                ## 분석 요구사항
+                1. **업종 트렌드**: 해당 업종에서 현재 주목받는 마케팅 트렌드 3개
+                2. **지역 트렌드**: 해당 지역의 특성과 소비자 성향을 반영한 트렌드 2개
+                3. **계절 트렌드**: 현재 계절(또는 다가오는 시즌)에 적합한 트렌드 2개
+
+                ## 응답 형식
+                응답은 반드시 다음 JSON 형식으로 작성해주세요:
+
+                ```json
+                {
+                  "industryTrends": [
+                    {
+                      "keyword": "트렌드 키워드",
+                      "relevance": 0.9,
+                      "description": "트렌드에 대한 상세 설명 (2-3문장)"
+                    }
+                  ],
+                  "regionalTrends": [
+                    {
+                      "keyword": "트렌드 키워드",
+                      "relevance": 0.85,
+                      "description": "트렌드에 대한 상세 설명 (2-3문장)"
+                    }
+                  ],
+                  "seasonalTrends": [
+                    {
+                      "keyword": "트렌드 키워드",
+                      "relevance": 0.8,
+                      "description": "트렌드에 대한 상세 설명 (2-3문장)"
+                    }
+                  ]
+                }
+                ```
+
+                ## 주의사항
+                - relevance 값은 0.0 ~ 1.0 사이의 소수점 값
+                - description은 구체적이고 실행 가능한 인사이트 포함
+                - 한국 시장과 문화를 고려한 분석
+                """, industry, region);
+    }
+
+    /**
+     * Claude 응답 파싱
+     */
+    private TrendAnalysis parseResponse(String responseText) {
+        try {
+            // JSON 부분만 추출 (```json ... ``` 형태로 올 수 있음)
+            String jsonText = extractJsonFromMarkdown(responseText);
+
+            // JSON 파싱
+            JsonNode rootNode = objectMapper.readTree(jsonText);
+
+            // TrendAnalysis 객체 생성
+            return TrendAnalysis.builder()
+                    .industryTrends(parseTrendKeywords(rootNode.get("industryTrends")))
+                    .regionalTrends(parseTrendKeywords(rootNode.get("regionalTrends")))
+                    .seasonalTrends(parseTrendKeywords(rootNode.get("seasonalTrends")))
+                    .build();
+
+        } catch (JsonProcessingException e) {
+            log.error("응답 파싱 실패", e);
+            throw new RuntimeException("트렌드 분석 응답 파싱 중 오류 발생", e);
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Markdown에서 JSON 추출
+     */
+    private String extractJsonFromMarkdown(String text) {
+        // ```json ... ``` 형태에서 JSON만 추출
+        if (text.contains("```json")) {
+            int start = text.indexOf("```json") + 7;
+            int end = text.indexOf("```", start);
+            return text.substring(start, end).trim();
+        }
+
+        // ```{ ... }``` 형태에서 JSON만 추출
+        if (text.contains("```")) {
+            int start = text.indexOf("```") + 3;
+            int end = text.indexOf("```", start);
+            return text.substring(start, end).trim();
+        }
+
+        // 순수 JSON인 경우
+        return text.trim();
+    }
+
+    /**
+     * TrendKeyword 리스트 파싱
+     */
+    private List<TrendAnalysis.TrendKeyword> parseTrendKeywords(JsonNode arrayNode) {
+        List<TrendAnalysis.TrendKeyword> keywords = new ArrayList<>();
+
+        if (arrayNode != null && arrayNode.isArray()) {
+            arrayNode.forEach(node -> {
+                keywords.add(TrendAnalysis.TrendKeyword.builder()
+                        .keyword(node.get("keyword").asText())
+                        .relevance(node.get("relevance").asDouble())
+                        .description(node.get("description").asText())
+                        .build());
+            });
+        }
+
+        return keywords;
+    }
+}

ai-service/src/main/resources/application.yml

@@ -0,0 +1,174 @@
+spring:
+  application:
+    name: ai-service
+
+  # Redis Configuration
+  data:
+    redis:
+      host: ${REDIS_HOST:redis-external}  # Production: redis-external, Local: 20.214.210.71
+      port: ${REDIS_PORT:6379}
+      password: ${REDIS_PASSWORD:}
+      database: ${REDIS_DATABASE:0}  # AI Service uses database 3
+      timeout: ${REDIS_TIMEOUT:3000}
+      lettuce:
+        pool:
+          max-active: 8
+          max-idle: 8
+          min-idle: 2
+          max-wait: -1ms
+
+  # Kafka Consumer Configuration
+  kafka:
+    bootstrap-servers: ${KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:localhost:9092}
+    consumer:
+      group-id: ai-service-consumers
+      auto-offset-reset: earliest
+      enable-auto-commit: false
+      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
+      value-deserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer
+      properties:
+        spring.json.trusted.packages: "*"
+        max.poll.records: ${KAFKA_MAX_POLL_RECORDS:10}
+        session.timeout.ms: ${KAFKA_SESSION_TIMEOUT:30000}
+    listener:
+      ack-mode: manual
+
+# Server Configuration
+server:
+  port: ${SERVER_PORT:8083}
+  servlet:
+    context-path: /
+    encoding:
+      charset: UTF-8
+      enabled: true
+      force: true
+
+# JWT Configuration
+jwt:
+  secret: ${JWT_SECRET:}
+  access-token-validity: ${JWT_ACCESS_TOKEN_VALIDITY:1800}
+  refresh-token-validity: ${JWT_REFRESH_TOKEN_VALIDITY:86400}
+
+# CORS Configuration
+cors:
+  allowed-origins: ${CORS_ALLOWED_ORIGINS:http://localhost:3000,http://localhost:8080}
+  allowed-methods: ${CORS_ALLOWED_METHODS:GET,POST,PUT,DELETE,OPTIONS,PATCH}
+  allowed-headers: ${CORS_ALLOWED_HEADERS:*}
+  allow-credentials: ${CORS_ALLOW_CREDENTIALS:true}
+  max-age: ${CORS_MAX_AGE:3600}
+
+# Actuator Configuration
+management:
+  endpoints:
+    web:
+      exposure:
+        include: health,info,metrics,prometheus
+  endpoint:
+    health:
+      show-details: always
+  health:
+    redis:
+      enabled: true
+    kafka:
+      enabled: true
+
+# OpenAPI Documentation Configuration
+springdoc:
+  api-docs:
+    path: /v3/api-docs
+    enabled: true
+  swagger-ui:
+    path: /swagger-ui.html
+    enabled: true
+    operations-sorter: method
+    tags-sorter: alpha
+    display-request-duration: true
+    doc-expansion: none
+  show-actuator: false
+  default-consumes-media-type: application/json
+  default-produces-media-type: application/json
+
+# Logging Configuration
+logging:
+  level:
+    root: INFO
+    com.kt.ai: DEBUG
+    org.springframework.kafka: INFO
+    org.springframework.data.redis: INFO
+    io.github.resilience4j: DEBUG
+  pattern:
+    console: "%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n"
+    file: "%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n"
+  file:
+    name: ${LOG_FILE:logs/ai-service.log}
+  logback:
+    rollingpolicy:
+      max-file-size: 10MB
+      max-history: 7
+      total-size-cap: 100MB
+
+# Kafka Topics Configuration
+kafka:
+  topics:
+    ai-job: ${KAFKA_TOPIC_AI_JOB:ai-event-generation-job}
+    ai-job-dlq: ${KAFKA_TOPIC_AI_JOB_DLQ:ai-event-generation-job-dlq}
+
+# AI External API Configuration
+ai:
+  claude:
+    api-url: ${CLAUDE_API_URL:https://api.anthropic.com/v1/messages}
+    api-key: ${CLAUDE_API_KEY:}
+    anthropic-version: ${CLAUDE_ANTHROPIC_VERSION:2023-06-01}
+    model: ${CLAUDE_MODEL:claude-3-5-sonnet-20241022}
+    max-tokens: ${CLAUDE_MAX_TOKENS:4096}
+    temperature: ${CLAUDE_TEMPERATURE:0.7}
+    timeout: ${CLAUDE_TIMEOUT:300000}  # 5 minutes
+  gpt4:
+    api-url: ${GPT4_API_URL:https://api.openai.com/v1/chat/completions}
+    api-key: ${GPT4_API_KEY:}
+    model: ${GPT4_MODEL:gpt-4-turbo-preview}
+    max-tokens: ${GPT4_MAX_TOKENS:4096}
+    timeout: ${GPT4_TIMEOUT:300000}  # 5 minutes
+  provider: ${AI_PROVIDER:CLAUDE}  # CLAUDE or GPT4
+
+# Circuit Breaker Configuration
+resilience4j:
+  circuitbreaker:
+    configs:
+      default:
+        failure-rate-threshold: 50
+        slow-call-rate-threshold: 50
+        slow-call-duration-threshold: 60s
+        permitted-number-of-calls-in-half-open-state: 3
+        max-wait-duration-in-half-open-state: 0
+        sliding-window-type: COUNT_BASED
+        sliding-window-size: 10
+        minimum-number-of-calls: 5
+        wait-duration-in-open-state: 60s
+        automatic-transition-from-open-to-half-open-enabled: true
+    instances:
+      claudeApi:
+        base-config: default
+        failure-rate-threshold: 50
+        wait-duration-in-open-state: 60s
+      gpt4Api:
+        base-config: default
+        failure-rate-threshold: 50
+        wait-duration-in-open-state: 60s
+  timelimiter:
+    configs:
+      default:
+        timeout-duration: 300s  # 5 minutes
+    instances:
+      claudeApi:
+        timeout-duration: 300s
+      gpt4Api:
+        timeout-duration: 300s
+
+# Redis Cache TTL Configuration (seconds)
+cache:
+  ttl:
+    recommendation: ${CACHE_TTL_RECOMMENDATION:86400}  # 24 hours
+    job-status: ${CACHE_TTL_JOB_STATUS:86400}  # 24 hours
+    trend: ${CACHE_TTL_TREND:3600}  # 1 hour
+    fallback: ${CACHE_TTL_FALLBACK:604800}  # 7 days

ai-service/src/test/java/com/kt/ai/test/integration/kafka/AIJobConsumerIntegrationTest.java

@@ -0,0 +1,127 @@
+package com.kt.ai.test.integration.kafka;
+
+import com.kt.ai.kafka.message.AIJobMessage;
+import com.kt.ai.service.CacheService;
+import com.kt.ai.service.JobStatusService;
+import org.junit.jupiter.api.AfterEach;
+import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
+import org.junit.jupiter.api.DisplayName;
+import org.junit.jupiter.api.Test;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
+import org.springframework.test.context.ActiveProfiles;
+
+import java.util.concurrent.TimeUnit;
+
+import static org.assertj.core.api.Assertions.assertThat;
+import static org.awaitility.Awaitility.await;
+
+/**
+ * AIJobConsumer Kafka 통합 테스트
+ *
+ * 실제 Kafka 브로커가 실행 중이어야 합니다.
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@SpringBootTest
+@ActiveProfiles("test")
+@DisplayName("AIJobConsumer Kafka 통합 테스트")
+class AIJobConsumerIntegrationTest {
+
+    @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
+    private String bootstrapServers;
+
+    @Value("${kafka.topics.ai-job}")
+    private String aiJobTopic;
+
+    @Autowired
+    private JobStatusService jobStatusService;
+
+    @Autowired
+    private CacheService cacheService;
+
+    private KafkaTestProducer testProducer;
+
+    @BeforeEach
+    void setUp() {
+        testProducer = new KafkaTestProducer(bootstrapServers, aiJobTopic);
+    }
+
+    @AfterEach
+    void tearDown() {
+        if (testProducer != null) {
+            testProducer.close();
+        }
+    }
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given valid AI job message, When send to Kafka, Then consumer processes and saves to Redis")
+    void givenValidAIJobMessage_whenSendToKafka_thenConsumerProcessesAndSavesToRedis() {
+        // Given
+        String jobId = "test-job-" + System.currentTimeMillis();
+        String eventId = "test-event-" + System.currentTimeMillis();
+        AIJobMessage message = KafkaTestProducer.createSampleMessage(jobId, eventId);
+
+        // When
+        testProducer.sendAIJobMessage(message);
+
+        // Then - Kafka Consumer가 메시지를 처리하고 Redis에 저장할 때까지 대기
+        await()
+                .atMost(30, TimeUnit.SECONDS)
+                .pollInterval(1, TimeUnit.SECONDS)
+                .untilAsserted(() -> {
+                    // Job 상태가 Redis에 저장되었는지 확인
+                    Object jobStatus = cacheService.getJobStatus(jobId);
+                    assertThat(jobStatus).isNotNull();
+                    System.out.println("Job 상태 확인: " + jobStatus);
+                });
+
+        // 최종 상태 확인 (COMPLETED 또는 FAILED)
+        await()
+                .atMost(60, TimeUnit.SECONDS)
+                .pollInterval(2, TimeUnit.SECONDS)
+                .untilAsserted(() -> {
+                    Object jobStatus = cacheService.getJobStatus(jobId);
+                    assertThat(jobStatus).isNotNull();
+
+                    // AI 추천 결과도 저장되었는지 확인 (COMPLETED 상태인 경우)
+                    Object recommendation = cacheService.getRecommendation(eventId);
+                    System.out.println("AI 추천 결과: " + (recommendation != null ? "있음" : "없음"));
+                });
+    }
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given multiple messages, When send to Kafka, Then all messages are processed")
+    void givenMultipleMessages_whenSendToKafka_thenAllMessagesAreProcessed() {
+        // Given
+        int messageCount = 3;
+        String[] jobIds = new String[messageCount];
+        String[] eventIds = new String[messageCount];
+
+        // When - 여러 메시지 전송
+        for (int i = 0; i < messageCount; i++) {
+            jobIds[i] = "batch-job-" + i + "-" + System.currentTimeMillis();
+            eventIds[i] = "batch-event-" + i + "-" + System.currentTimeMillis();
+            AIJobMessage message = KafkaTestProducer.createSampleMessage(jobIds[i], eventIds[i]);
+            testProducer.sendAIJobMessage(message);
+        }
+
+        // Then - 모든 메시지가 처리되었는지 확인
+        await()
+                .atMost(90, TimeUnit.SECONDS)
+                .pollInterval(2, TimeUnit.SECONDS)
+                .untilAsserted(() -> {
+                    int processedCount = 0;
+                    for (int i = 0; i < messageCount; i++) {
+                        Object jobStatus = cacheService.getJobStatus(jobIds[i]);
+                        if (jobStatus != null) {
+                            processedCount++;
+                        }
+                    }
+                    assertThat(processedCount).isEqualTo(messageCount);
+                    System.out.println("처리된 메시지 수: " + processedCount + "/" + messageCount);
+                });
+    }
+}

ai-service/src/test/java/com/kt/ai/test/integration/kafka/KafkaTestProducer.java

@@ -0,0 +1,92 @@
+package com.kt.ai.test.integration.kafka;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule;
+import com.kt.ai.kafka.message.AIJobMessage;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
+import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
+import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
+import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
+import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.util.Properties;
+import java.util.concurrent.Future;
+
+/**
+ * Kafka 테스트용 Producer 유틸리티
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@Slf4j
+public class KafkaTestProducer {
+
+    private final KafkaProducer<String, String> producer;
+    private final ObjectMapper objectMapper;
+    private final String topic;
+
+    public KafkaTestProducer(String bootstrapServers, String topic) {
+        this.topic = topic;
+        this.objectMapper = new ObjectMapper();
+        this.objectMapper.registerModule(new JavaTimeModule());
+
+        Properties props = new Properties();
+        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
+        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
+        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
+        props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
+        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
+
+        this.producer = new KafkaProducer<>(props);
+    }
+
+    /**
+     * AI Job 메시지 전송
+     */
+    public RecordMetadata sendAIJobMessage(AIJobMessage message) {
+        try {
+            String json = objectMapper.writeValueAsString(message);
+            ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, message.getJobId(), json);
+
+            Future<RecordMetadata> future = producer.send(record);
+            RecordMetadata metadata = future.get();
+
+            log.info("Kafka 메시지 전송 성공: topic={}, partition={}, offset={}, jobId={}",
+                    metadata.topic(), metadata.partition(), metadata.offset(), message.getJobId());
+
+            return metadata;
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("Kafka 메시지 전송 실패: jobId={}", message.getJobId(), e);
+            throw new RuntimeException("Kafka 메시지 전송 실패", e);
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 테스트용 샘플 메시지 생성
+     */
+    public static AIJobMessage createSampleMessage(String jobId, String eventId) {
+        return AIJobMessage.builder()
+                .jobId(jobId)
+                .eventId(eventId)
+                .objective("신규 고객 유치")
+                .industry("음식점")
+                .region("강남구")
+                .storeName("테스트 BBQ 레스토랑")
+                .targetAudience("20-30대 직장인")
+                .budget(500000)
+                .requestedAt(LocalDateTime.now())
+                .build();
+    }
+
+    /**
+     * Producer 종료
+     */
+    public void close() {
+        if (producer != null) {
+            producer.close();
+            log.info("Kafka Producer 종료");
+        }
+    }
+}

ai-service/src/test/java/com/kt/ai/test/manual/KafkaManualTest.java

@@ -0,0 +1,114 @@
+package com.kt.ai.test.manual;
+
+import com.kt.ai.kafka.message.AIJobMessage;
+import com.kt.ai.test.integration.kafka.KafkaTestProducer;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+
+/**
+ * Kafka 수동 테스트
+ *
+ * 이 클래스는 main 메서드를 실행하여 Kafka에 메시지를 직접 전송할 수 있습니다.
+ * IDE에서 직접 실행하거나 Gradle로 실행할 수 있습니다.
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+public class KafkaManualTest {
+
+    // Kafka 설정 (환경에 맞게 수정)
+    private static final String BOOTSTRAP_SERVERS = "20.249.182.13:9095,4.217.131.59:9095";
+    private static final String TOPIC = "ai-event-generation-job";
+
+    public static void main(String[] args) {
+        System.out.println("=== Kafka 수동 테스트 시작 ===");
+        System.out.println("Bootstrap Servers: " + BOOTSTRAP_SERVERS);
+        System.out.println("Topic: " + TOPIC);
+
+        KafkaTestProducer producer = new KafkaTestProducer(BOOTSTRAP_SERVERS, TOPIC);
+
+        try {
+            // 테스트 메시지 1: 기본 메시지
+            AIJobMessage message1 = createTestMessage(
+                    "manual-job-001",
+                    "manual-event-001",
+                    "신규 고객 유치",
+                    "음식점",
+                    "강남구",
+                    "테스트 BBQ 레스토랑",
+                    500000
+            );
+
+            System.out.println("\n[메시지 1] 전송 중...");
+            producer.sendAIJobMessage(message1);
+            System.out.println("[메시지 1] 전송 완료");
+
+            // 테스트 메시지 2: 다른 업종
+            AIJobMessage message2 = createTestMessage(
+                    "manual-job-002",
+                    "manual-event-002",
+                    "재방문 유도",
+                    "카페",
+                    "서초구",
+                    "테스트 카페",
+                    300000
+            );
+
+            System.out.println("\n[메시지 2] 전송 중...");
+            producer.sendAIJobMessage(message2);
+            System.out.println("[메시지 2] 전송 완료");
+
+            // 테스트 메시지 3: 저예산
+            AIJobMessage message3 = createTestMessage(
+                    "manual-job-003",
+                    "manual-event-003",
+                    "매출 증대",
+                    "소매점",
+                    "마포구",
+                    "테스트 편의점",
+                    100000
+            );
+
+            System.out.println("\n[메시지 3] 전송 중...");
+            producer.sendAIJobMessage(message3);
+            System.out.println("[메시지 3] 전송 완료");
+
+            System.out.println("\n=== 모든 메시지 전송 완료 ===");
+            System.out.println("\n다음 API로 결과를 확인하세요:");
+            System.out.println("- Job 상태: GET http://localhost:8083/api/v1/ai-service/internal/jobs/{jobId}/status");
+            System.out.println("- AI 추천: GET http://localhost:8083/api/v1/ai-service/internal/recommendations/{eventId}");
+            System.out.println("\n예시:");
+            System.out.println("  curl http://localhost:8083/api/v1/ai-service/internal/jobs/manual-job-001/status");
+            System.out.println("  curl http://localhost:8083/api/v1/ai-service/internal/recommendations/manual-event-001");
+
+        } catch (Exception e) {
+            System.err.println("에러 발생: " + e.getMessage());
+            e.printStackTrace();
+        } finally {
+            producer.close();
+            System.out.println("\n=== Kafka Producer 종료 ===");
+        }
+    }
+
+    private static AIJobMessage createTestMessage(
+            String jobId,
+            String eventId,
+            String objective,
+            String industry,
+            String region,
+            String storeName,
+            int budget
+    ) {
+        return AIJobMessage.builder()
+                .jobId(jobId)
+                .eventId(eventId)
+                .objective(objective)
+                .industry(industry)
+                .region(region)
+                .storeName(storeName)
+                .targetAudience("20-40대 고객")
+                .budget(budget)
+                .requestedAt(LocalDateTime.now())
+                .build();
+    }
+}

ai-service/src/test/java/com/kt/ai/test/unit/controller/InternalJobControllerUnitTest.java

@@ -0,0 +1,177 @@
+package com.kt.ai.test.unit.controller;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.kt.ai.controller.InternalJobController;
+import com.kt.ai.exception.JobNotFoundException;
+import com.kt.ai.model.dto.response.JobStatusResponse;
+import com.kt.ai.model.enums.JobStatus;
+import com.kt.ai.service.CacheService;
+import com.kt.ai.service.JobStatusService;
+import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
+import org.junit.jupiter.api.DisplayName;
+import org.junit.jupiter.api.Test;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
+import org.springframework.boot.test.autoconfigure.web.servlet.WebMvcTest;
+import org.springframework.boot.test.mock.mockito.MockBean;
+import org.springframework.http.MediaType;
+import org.springframework.test.web.servlet.MockMvc;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+
+import static org.hamcrest.Matchers.*;
+import static org.mockito.ArgumentMatchers.anyString;
+import static org.mockito.Mockito.*;
+import static org.springframework.test.web.servlet.request.MockMvcRequestBuilders.get;
+import static org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultMatchers.*;
+
+/**
+ * InternalJobController 단위 테스트
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@WebMvcTest(controllers = InternalJobController.class,
+        excludeAutoConfiguration = {org.springframework.boot.autoconfigure.security.servlet.SecurityAutoConfiguration.class})
+@DisplayName("InternalJobController 단위 테스트")
+class InternalJobControllerUnitTest {
+
+    // Constants
+    private static final String VALID_JOB_ID = "job-123";
+    private static final String INVALID_JOB_ID = "job-999";
+    private static final String BASE_URL = "/api/v1/ai-service/internal/jobs";
+
+    @Autowired
+    private MockMvc mockMvc;
+
+    @Autowired
+    private ObjectMapper objectMapper;
+
+    @MockBean
+    private JobStatusService jobStatusService;
+
+    @MockBean
+    private CacheService cacheService;
+
+    private JobStatusResponse sampleJobStatusResponse;
+
+    @BeforeEach
+    void setUp() {
+        sampleJobStatusResponse = JobStatusResponse.builder()
+                .jobId(VALID_JOB_ID)
+                .status(JobStatus.PROCESSING)
+                .progress(50)
+                .message("AI 추천 생성 중 (50%)")
+                .createdAt(LocalDateTime.now())
+                .build();
+    }
+
+    // ========== GET /{jobId}/status 테스트 ==========
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given existing job, When get status, Then return 200 with job status")
+    void givenExistingJob_whenGetStatus_thenReturn200WithJobStatus() throws Exception {
+        // Given
+        when(jobStatusService.getJobStatus(VALID_JOB_ID)).thenReturn(sampleJobStatusResponse);
+
+        // When & Then
+        mockMvc.perform(get(BASE_URL + "/{jobId}/status", VALID_JOB_ID)
+                        .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON))
+                .andExpect(status().isOk())
+                .andExpect(jsonPath("$.jobId", is(VALID_JOB_ID)))
+                .andExpect(jsonPath("$.status", is("PROCESSING")))
+                .andExpect(jsonPath("$.progress", is(50)))
+                .andExpect(jsonPath("$.message", is("AI 추천 생성 중 (50%)")))
+                .andExpect(jsonPath("$.createdAt", notNullValue()));
+
+        verify(jobStatusService, times(1)).getJobStatus(VALID_JOB_ID);
+    }
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given non-existing job, When get status, Then return 404")
+    void givenNonExistingJob_whenGetStatus_thenReturn404() throws Exception {
+        // Given
+        when(jobStatusService.getJobStatus(INVALID_JOB_ID))
+                .thenThrow(new JobNotFoundException(INVALID_JOB_ID));
+
+        // When & Then
+        mockMvc.perform(get(BASE_URL + "/{jobId}/status", INVALID_JOB_ID)
+                        .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON))
+                .andExpect(status().isNotFound())
+                .andExpect(jsonPath("$.code", is("JOB_NOT_FOUND")))
+                .andExpect(jsonPath("$.message", containsString(INVALID_JOB_ID)));
+
+        verify(jobStatusService, times(1)).getJobStatus(INVALID_JOB_ID);
+    }
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given completed job, When get status, Then return COMPLETED status with 100% progress")
+    void givenCompletedJob_whenGetStatus_thenReturnCompletedStatus() throws Exception {
+        // Given
+        JobStatusResponse completedResponse = JobStatusResponse.builder()
+                .jobId(VALID_JOB_ID)
+                .status(JobStatus.COMPLETED)
+                .progress(100)
+                .message("AI 추천 완료")
+                .createdAt(LocalDateTime.now())
+                .build();
+
+        when(jobStatusService.getJobStatus(VALID_JOB_ID)).thenReturn(completedResponse);
+
+        // When & Then
+        mockMvc.perform(get(BASE_URL + "/{jobId}/status", VALID_JOB_ID)
+                        .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON))
+                .andExpect(status().isOk())
+                .andExpect(jsonPath("$.status", is("COMPLETED")))
+                .andExpect(jsonPath("$.progress", is(100)));
+
+        verify(jobStatusService, times(1)).getJobStatus(VALID_JOB_ID);
+    }
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given failed job, When get status, Then return FAILED status")
+    void givenFailedJob_whenGetStatus_thenReturnFailedStatus() throws Exception {
+        // Given
+        JobStatusResponse failedResponse = JobStatusResponse.builder()
+                .jobId(VALID_JOB_ID)
+                .status(JobStatus.FAILED)
+                .progress(0)
+                .message("AI API 호출 실패")
+                .createdAt(LocalDateTime.now())
+                .build();
+
+        when(jobStatusService.getJobStatus(VALID_JOB_ID)).thenReturn(failedResponse);
+
+        // When & Then
+        mockMvc.perform(get(BASE_URL + "/{jobId}/status", VALID_JOB_ID)
+                        .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON))
+                .andExpect(status().isOk())
+                .andExpect(jsonPath("$.status", is("FAILED")))
+                .andExpect(jsonPath("$.progress", is(0)))
+                .andExpect(jsonPath("$.message", containsString("실패")));
+
+        verify(jobStatusService, times(1)).getJobStatus(VALID_JOB_ID);
+    }
+
+    // ========== 디버그 엔드포인트 테스트 (선택사항) ==========
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given valid jobId, When create test job, Then return 200 with test data")
+    void givenValidJobId_whenCreateTestJob_thenReturn200WithTestData() throws Exception {
+        // Given
+        doNothing().when(jobStatusService).updateJobStatus(anyString(), org.mockito.ArgumentMatchers.any(JobStatus.class), anyString());
+        when(cacheService.getJobStatus(VALID_JOB_ID)).thenReturn(sampleJobStatusResponse);
+
+        // When & Then
+        mockMvc.perform(get(BASE_URL + "/debug/create-test-job/{jobId}", VALID_JOB_ID)
+                        .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON))
+                .andExpect(status().isOk())
+                .andExpect(jsonPath("$.success", is(true)))
+                .andExpect(jsonPath("$.jobId", is(VALID_JOB_ID)))
+                .andExpect(jsonPath("$.saved", is(true)))
+                .andExpect(jsonPath("$.additionalSamples", notNullValue()));
+
+        // updateJobStatus가 4번 호출되어야 함 (main + 3 additional samples)
+        verify(jobStatusService, times(4)).updateJobStatus(anyString(), org.mockito.ArgumentMatchers.any(JobStatus.class), anyString());
+        verify(cacheService, times(1)).getJobStatus(VALID_JOB_ID);
+    }
+}

ai-service/src/test/java/com/kt/ai/test/unit/service/CacheServiceUnitTest.java

@@ -0,0 +1,268 @@
+package com.kt.ai.test.unit.service;
+
+import com.kt.ai.service.CacheService;
+import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
+import org.junit.jupiter.api.DisplayName;
+import org.junit.jupiter.api.Test;
+import org.junit.jupiter.api.extension.ExtendWith;
+import org.mockito.InjectMocks;
+import org.mockito.Mock;
+import org.mockito.junit.jupiter.MockitoExtension;
+import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
+import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
+import org.springframework.test.util.ReflectionTestUtils;
+
+import java.util.concurrent.TimeUnit;
+
+import static org.assertj.core.api.Assertions.assertThat;
+import static org.mockito.ArgumentMatchers.*;
+import static org.mockito.Mockito.*;
+import static org.mockito.Mockito.lenient;
+
+/**
+ * CacheService 단위 테스트
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@ExtendWith(MockitoExtension.class)
+@DisplayName("CacheService 단위 테스트")
+class CacheServiceUnitTest {
+
+    // Constants
+    private static final String VALID_KEY = "test:key";
+    private static final String VALID_VALUE = "test-value";
+    private static final long VALID_TTL = 3600L;
+    private static final String VALID_JOB_ID = "job-123";
+    private static final String VALID_EVENT_ID = "evt-001";
+    private static final String VALID_INDUSTRY = "음식점";
+    private static final String VALID_REGION = "강남구";
+
+    @Mock
+    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
+
+    @Mock
+    private ValueOperations<String, Object> valueOperations;
+
+    @InjectMocks
+    private CacheService cacheService;
+
+    @BeforeEach
+    void setUp() {
+        // TTL 값 설정
+        ReflectionTestUtils.setField(cacheService, "recommendationTtl", 86400L);
+        ReflectionTestUtils.setField(cacheService, "jobStatusTtl", 86400L);
+        ReflectionTestUtils.setField(cacheService, "trendTtl", 3600L);
+
+        // RedisTemplate Mock 설정 (lenient를 사용하여 모든 테스트에서 사용하지 않아도 됨)
+        lenient().when(redisTemplate.opsForValue()).thenReturn(valueOperations);
+    }
+
+    // ========== set() 메서드 테스트 ==========
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given valid key and value, When set, Then success")
+    void givenValidKeyAndValue_whenSet_thenSuccess() {
+        // Given
+        doNothing().when(valueOperations).set(anyString(), any(), anyLong(), any(TimeUnit.class));
+
+        // When
+        cacheService.set(VALID_KEY, VALID_VALUE, VALID_TTL);
+
+        // Then
+        verify(valueOperations, times(1))
+                .set(VALID_KEY, VALID_VALUE, VALID_TTL, TimeUnit.SECONDS);
+    }
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given Redis exception, When set, Then log error and continue")
+    void givenRedisException_whenSet_thenLogErrorAndContinue() {
+        // Given
+        doThrow(new RuntimeException("Redis connection failed"))
+                .when(valueOperations).set(anyString(), any(), anyLong(), any(TimeUnit.class));
+
+        // When & Then (예외가 전파되지 않아야 함)
+        cacheService.set(VALID_KEY, VALID_VALUE, VALID_TTL);
+
+        verify(valueOperations, times(1))
+                .set(VALID_KEY, VALID_VALUE, VALID_TTL, TimeUnit.SECONDS);
+    }
+
+    // ========== get() 메서드 테스트 ==========
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given existing key, When get, Then return value")
+    void givenExistingKey_whenGet_thenReturnValue() {
+        // Given
+        when(valueOperations.get(VALID_KEY)).thenReturn(VALID_VALUE);
+
+        // When
+        Object result = cacheService.get(VALID_KEY);
+
+        // Then
+        assertThat(result).isEqualTo(VALID_VALUE);
+        verify(valueOperations, times(1)).get(VALID_KEY);
+    }
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given non-existing key, When get, Then return null")
+    void givenNonExistingKey_whenGet_thenReturnNull() {
+        // Given
+        when(valueOperations.get(VALID_KEY)).thenReturn(null);
+
+        // When
+        Object result = cacheService.get(VALID_KEY);
+
+        // Then
+        assertThat(result).isNull();
+        verify(valueOperations, times(1)).get(VALID_KEY);
+    }
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given Redis exception, When get, Then return null")
+    void givenRedisException_whenGet_thenReturnNull() {
+        // Given
+        when(valueOperations.get(VALID_KEY))
+                .thenThrow(new RuntimeException("Redis connection failed"));
+
+        // When
+        Object result = cacheService.get(VALID_KEY);
+
+        // Then
+        assertThat(result).isNull();
+        verify(valueOperations, times(1)).get(VALID_KEY);
+    }
+
+    // ========== delete() 메서드 테스트 ==========
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given valid key, When delete, Then invoke RedisTemplate delete")
+    void givenValidKey_whenDelete_thenInvokeRedisTemplateDelete() {
+        // Given - No specific setup needed
+
+        // When
+        cacheService.delete(VALID_KEY);
+
+        // Then
+        verify(redisTemplate, times(1)).delete(VALID_KEY);
+    }
+
+    // ========== saveJobStatus() 메서드 테스트 ==========
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given valid job status, When save, Then success")
+    void givenValidJobStatus_whenSave_thenSuccess() {
+        // Given
+        Object jobStatus = "PROCESSING";
+        doNothing().when(valueOperations).set(anyString(), any(), anyLong(), any(TimeUnit.class));
+
+        // When
+        cacheService.saveJobStatus(VALID_JOB_ID, jobStatus);
+
+        // Then
+        verify(valueOperations, times(1))
+                .set("ai:job:status:" + VALID_JOB_ID, jobStatus, 86400L, TimeUnit.SECONDS);
+    }
+
+    // ========== getJobStatus() 메서드 테스트 ==========
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given existing job, When get status, Then return status")
+    void givenExistingJob_whenGetStatus_thenReturnStatus() {
+        // Given
+        Object expectedStatus = "COMPLETED";
+        when(valueOperations.get("ai:job:status:" + VALID_JOB_ID)).thenReturn(expectedStatus);
+
+        // When
+        Object result = cacheService.getJobStatus(VALID_JOB_ID);
+
+        // Then
+        assertThat(result).isEqualTo(expectedStatus);
+        verify(valueOperations, times(1)).get("ai:job:status:" + VALID_JOB_ID);
+    }
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given non-existing job, When get status, Then return null")
+    void givenNonExistingJob_whenGetStatus_thenReturnNull() {
+        // Given
+        when(valueOperations.get("ai:job:status:" + VALID_JOB_ID)).thenReturn(null);
+
+        // When
+        Object result = cacheService.getJobStatus(VALID_JOB_ID);
+
+        // Then
+        assertThat(result).isNull();
+        verify(valueOperations, times(1)).get("ai:job:status:" + VALID_JOB_ID);
+    }
+
+    // ========== saveRecommendation() 메서드 테스트 ==========
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given valid recommendation, When save, Then success")
+    void givenValidRecommendation_whenSave_thenSuccess() {
+        // Given
+        Object recommendation = "recommendation-data";
+        doNothing().when(valueOperations).set(anyString(), any(), anyLong(), any(TimeUnit.class));
+
+        // When
+        cacheService.saveRecommendation(VALID_EVENT_ID, recommendation);
+
+        // Then
+        verify(valueOperations, times(1))
+                .set("ai:recommendation:" + VALID_EVENT_ID, recommendation, 86400L, TimeUnit.SECONDS);
+    }
+
+    // ========== getRecommendation() 메서드 테스트 ==========
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given existing recommendation, When get, Then return recommendation")
+    void givenExistingRecommendation_whenGet_thenReturnRecommendation() {
+        // Given
+        Object expectedRecommendation = "recommendation-data";
+        when(valueOperations.get("ai:recommendation:" + VALID_EVENT_ID))
+                .thenReturn(expectedRecommendation);
+
+        // When
+        Object result = cacheService.getRecommendation(VALID_EVENT_ID);
+
+        // Then
+        assertThat(result).isEqualTo(expectedRecommendation);
+        verify(valueOperations, times(1)).get("ai:recommendation:" + VALID_EVENT_ID);
+    }
+
+    // ========== saveTrend() 메서드 테스트 ==========
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given valid trend, When save, Then success")
+    void givenValidTrend_whenSave_thenSuccess() {
+        // Given
+        Object trend = "trend-data";
+        doNothing().when(valueOperations).set(anyString(), any(), anyLong(), any(TimeUnit.class));
+
+        // When
+        cacheService.saveTrend(VALID_INDUSTRY, VALID_REGION, trend);
+
+        // Then
+        verify(valueOperations, times(1))
+                .set("ai:trend:" + VALID_INDUSTRY + ":" + VALID_REGION, trend, 3600L, TimeUnit.SECONDS);
+    }
+
+    // ========== getTrend() 메서드 테스트 ==========
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given existing trend, When get, Then return trend")
+    void givenExistingTrend_whenGet_thenReturnTrend() {
+        // Given
+        Object expectedTrend = "trend-data";
+        when(valueOperations.get("ai:trend:" + VALID_INDUSTRY + ":" + VALID_REGION))
+                .thenReturn(expectedTrend);
+
+        // When
+        Object result = cacheService.getTrend(VALID_INDUSTRY, VALID_REGION);
+
+        // Then
+        assertThat(result).isEqualTo(expectedTrend);
+        verify(valueOperations, times(1))
+                .get("ai:trend:" + VALID_INDUSTRY + ":" + VALID_REGION);
+    }
+}

ai-service/src/test/java/com/kt/ai/test/unit/service/JobStatusServiceUnitTest.java

@@ -0,0 +1,205 @@
+package com.kt.ai.test.unit.service;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.kt.ai.exception.JobNotFoundException;
+import com.kt.ai.model.dto.response.JobStatusResponse;
+import com.kt.ai.model.enums.JobStatus;
+import com.kt.ai.service.CacheService;
+import com.kt.ai.service.JobStatusService;
+import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
+import org.junit.jupiter.api.DisplayName;
+import org.junit.jupiter.api.Test;
+import org.junit.jupiter.api.extension.ExtendWith;
+import org.mockito.ArgumentCaptor;
+import org.mockito.InjectMocks;
+import org.mockito.Mock;
+import org.mockito.junit.jupiter.MockitoExtension;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.util.LinkedHashMap;
+import java.util.Map;
+
+import static org.assertj.core.api.Assertions.assertThat;
+import static org.assertj.core.api.Assertions.assertThatThrownBy;
+import static org.mockito.ArgumentMatchers.any;
+import static org.mockito.ArgumentMatchers.eq;
+import static org.mockito.Mockito.*;
+
+/**
+ * JobStatusService 단위 테스트
+ *
+ * @author AI Service Team
+ * @since 1.0.0
+ */
+@ExtendWith(MockitoExtension.class)
+@DisplayName("JobStatusService 단위 테스트")
+class JobStatusServiceUnitTest {
+
+    // Constants
+    private static final String VALID_JOB_ID = "job-123";
+    private static final String INVALID_JOB_ID = "job-999";
+    private static final String VALID_MESSAGE = "AI 추천 생성 중";
+
+    @Mock
+    private CacheService cacheService;
+
+    @Mock
+    private ObjectMapper objectMapper;
+
+    @InjectMocks
+    private JobStatusService jobStatusService;
+
+    private JobStatusResponse sampleJobStatusResponse;
+
+    @BeforeEach
+    void setUp() {
+        sampleJobStatusResponse = JobStatusResponse.builder()
+                .jobId(VALID_JOB_ID)
+                .status(JobStatus.PROCESSING)
+                .progress(50)
+                .message(VALID_MESSAGE)
+                .createdAt(LocalDateTime.now())
+                .build();
+    }
+
+    // ========== getJobStatus() 메서드 테스트 ==========
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given existing job, When get status, Then return job status")
+    void givenExistingJob_whenGetStatus_thenReturnJobStatus() {
+        // Given
+        Map<String, Object> cachedData = createCachedJobStatusData();
+        when(cacheService.getJobStatus(VALID_JOB_ID)).thenReturn(cachedData);
+        when(objectMapper.convertValue(cachedData, JobStatusResponse.class))
+                .thenReturn(sampleJobStatusResponse);
+
+        // When
+        JobStatusResponse result = jobStatusService.getJobStatus(VALID_JOB_ID);
+
+        // Then
+        assertThat(result).isNotNull();
+        assertThat(result.getJobId()).isEqualTo(VALID_JOB_ID);
+        assertThat(result.getStatus()).isEqualTo(JobStatus.PROCESSING);
+        assertThat(result.getProgress()).isEqualTo(50);
+        assertThat(result.getMessage()).isEqualTo(VALID_MESSAGE);
+
+        verify(cacheService, times(1)).getJobStatus(VALID_JOB_ID);
+        verify(objectMapper, times(1)).convertValue(cachedData, JobStatusResponse.class);
+    }
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given non-existing job, When get status, Then throw JobNotFoundException")
+    void givenNonExistingJob_whenGetStatus_thenThrowJobNotFoundException() {
+        // Given
+        when(cacheService.getJobStatus(INVALID_JOB_ID)).thenReturn(null);
+
+        // When & Then
+        assertThatThrownBy(() -> jobStatusService.getJobStatus(INVALID_JOB_ID))
+                .isInstanceOf(JobNotFoundException.class)
+                .hasMessageContaining(INVALID_JOB_ID);
+
+        verify(cacheService, times(1)).getJobStatus(INVALID_JOB_ID);
+        verify(objectMapper, never()).convertValue(any(), eq(JobStatusResponse.class));
+    }
+
+    // ========== updateJobStatus() 메서드 테스트 ==========
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given PENDING status, When update, Then save with 0% progress")
+    void givenPendingStatus_whenUpdate_thenSaveWithZeroProgress() {
+        // Given
+        doNothing().when(cacheService).saveJobStatus(eq(VALID_JOB_ID), any(JobStatusResponse.class));
+
+        // When
+        jobStatusService.updateJobStatus(VALID_JOB_ID, JobStatus.PENDING, "대기 중");
+
+        // Then
+        ArgumentCaptor<JobStatusResponse> captor = ArgumentCaptor.forClass(JobStatusResponse.class);
+        verify(cacheService, times(1)).saveJobStatus(eq(VALID_JOB_ID), captor.capture());
+
+        JobStatusResponse saved = captor.getValue();
+        assertThat(saved.getJobId()).isEqualTo(VALID_JOB_ID);
+        assertThat(saved.getStatus()).isEqualTo(JobStatus.PENDING);
+        assertThat(saved.getProgress()).isEqualTo(0);
+        assertThat(saved.getMessage()).isEqualTo("대기 중");
+        assertThat(saved.getCreatedAt()).isNotNull();
+    }
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given PROCESSING status, When update, Then save with 50% progress")
+    void givenProcessingStatus_whenUpdate_thenSaveWithFiftyProgress() {
+        // Given
+        doNothing().when(cacheService).saveJobStatus(eq(VALID_JOB_ID), any(JobStatusResponse.class));
+
+        // When
+        jobStatusService.updateJobStatus(VALID_JOB_ID, JobStatus.PROCESSING, VALID_MESSAGE);
+
+        // Then
+        ArgumentCaptor<JobStatusResponse> captor = ArgumentCaptor.forClass(JobStatusResponse.class);
+        verify(cacheService, times(1)).saveJobStatus(eq(VALID_JOB_ID), captor.capture());
+
+        JobStatusResponse saved = captor.getValue();
+        assertThat(saved.getJobId()).isEqualTo(VALID_JOB_ID);
+        assertThat(saved.getStatus()).isEqualTo(JobStatus.PROCESSING);
+        assertThat(saved.getProgress()).isEqualTo(50);
+        assertThat(saved.getMessage()).isEqualTo(VALID_MESSAGE);
+        assertThat(saved.getCreatedAt()).isNotNull();
+    }
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given COMPLETED status, When update, Then save with 100% progress")
+    void givenCompletedStatus_whenUpdate_thenSaveWithHundredProgress() {
+        // Given
+        doNothing().when(cacheService).saveJobStatus(eq(VALID_JOB_ID), any(JobStatusResponse.class));
+
+        // When
+        jobStatusService.updateJobStatus(VALID_JOB_ID, JobStatus.COMPLETED, "AI 추천 완료");
+
+        // Then
+        ArgumentCaptor<JobStatusResponse> captor = ArgumentCaptor.forClass(JobStatusResponse.class);
+        verify(cacheService, times(1)).saveJobStatus(eq(VALID_JOB_ID), captor.capture());
+
+        JobStatusResponse saved = captor.getValue();
+        assertThat(saved.getJobId()).isEqualTo(VALID_JOB_ID);
+        assertThat(saved.getStatus()).isEqualTo(JobStatus.COMPLETED);
+        assertThat(saved.getProgress()).isEqualTo(100);
+        assertThat(saved.getMessage()).isEqualTo("AI 추천 완료");
+        assertThat(saved.getCreatedAt()).isNotNull();
+    }
+
+    @Test
+    @DisplayName("Given FAILED status, When update, Then save with 0% progress")
+    void givenFailedStatus_whenUpdate_thenSaveWithZeroProgress() {
+        // Given
+        doNothing().when(cacheService).saveJobStatus(eq(VALID_JOB_ID), any(JobStatusResponse.class));
+
+        // When
+        jobStatusService.updateJobStatus(VALID_JOB_ID, JobStatus.FAILED, "AI API 호출 실패");
+
+        // Then
+        ArgumentCaptor<JobStatusResponse> captor = ArgumentCaptor.forClass(JobStatusResponse.class);
+        verify(cacheService, times(1)).saveJobStatus(eq(VALID_JOB_ID), captor.capture());
+
+        JobStatusResponse saved = captor.getValue();
+        assertThat(saved.getJobId()).isEqualTo(VALID_JOB_ID);
+        assertThat(saved.getStatus()).isEqualTo(JobStatus.FAILED);
+        assertThat(saved.getProgress()).isEqualTo(0);
+        assertThat(saved.getMessage()).isEqualTo("AI API 호출 실패");
+        assertThat(saved.getCreatedAt()).isNotNull();
+    }
+
+    // ========== Helper Methods ==========
+
+    /**
+     * Cache에 저장된 Job 상태 데이터 생성 (LinkedHashMap 형태)
+     */
+    private Map<String, Object> createCachedJobStatusData() {
+        Map<String, Object> data = new LinkedHashMap<>();
+        data.put("jobId", VALID_JOB_ID);
+        data.put("status", JobStatus.PROCESSING.name());
+        data.put("progress", 50);
+        data.put("message", VALID_MESSAGE);
+        data.put("createdAt", LocalDateTime.now().toString());
+        return data;
+    }
+}

ai-service/src/test/resources/application-test.yml

@@ -0,0 +1,69 @@
+spring:
+  application:
+    name: ai-service-test
+
+  # Redis Configuration (테스트용)
+  data:
+    redis:
+      host: ${REDIS_HOST:20.214.210.71}
+      port: ${REDIS_PORT:6379}
+      password: ${REDIS_PASSWORD:Hi5Jessica!}
+      database: ${REDIS_DATABASE:3}
+      timeout: 3000
+
+  # Kafka Configuration (테스트용)
+  kafka:
+    bootstrap-servers: ${KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS:20.249.182.13:9095,4.217.131.59:9095}
+    consumer:
+      group-id: ai-service-test-consumers
+      auto-offset-reset: earliest
+      enable-auto-commit: false
+      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
+      value-deserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer
+      properties:
+        spring.json.trusted.packages: "*"
+    listener:
+      ack-mode: manual
+
+# Server Configuration
+server:
+  port: 0  # 랜덤 포트 사용
+
+# JWT Configuration (테스트용)
+jwt:
+  secret: test-jwt-secret-key-for-testing-only
+  access-token-validity: 1800
+  refresh-token-validity: 86400
+
+# Kafka Topics
+kafka:
+  topics:
+    ai-job: ai-event-generation-job
+    ai-job-dlq: ai-event-generation-job-dlq
+
+# AI API Configuration (테스트용 - Mock 사용)
+ai:
+  provider: CLAUDE
+  claude:
+    api-url: ${CLAUDE_API_URL:https://api.anthropic.com/v1/messages}
+    api-key: ${CLAUDE_API_KEY:test-key}
+    anthropic-version: 2023-06-01
+    model: claude-3-5-sonnet-20241022
+    max-tokens: 4096
+    temperature: 0.7
+    timeout: 300000
+
+# Cache TTL
+cache:
+  ttl:
+    recommendation: 86400
+    job-status: 86400
+    trend: 3600
+    fallback: 604800
+
+# Logging
+logging:
+  level:
+    root: INFO
+    com.kt.ai: DEBUG
+    org.springframework.kafka: DEBUG

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/config/SampleDataLoader.java

@@ -286,6 +286,11 @@ public class SampleDataLoader implements ApplicationRunner {
 
                 publishEvent(PARTICIPANT_REGISTERED_TOPIC, event);
                 totalPublished++;
+
+                // 동시성 충돌 방지: 10개마다 100ms 대기
+                if ((j + 1) % 10 == 0) {
+                    Thread.sleep(100);
+                }
             }
         }
 

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/consumer/DistributionCompletedConsumer.java

@@ -11,6 +11,7 @@ import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
 import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
 import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
 import org.springframework.stereotype.Component;
+import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
 import java.util.List;
 import java.util.concurrent.TimeUnit;
@@ -37,7 +38,10 @@ public class DistributionCompletedConsumer {
 
     /**
      * DistributionCompleted 이벤트 처리 (설계서 기준 - 여러 채널 배열)
+     *
+     * @Transactional 필수: DB 저장 작업을 위해 트랜잭션 컨텍스트 필요
      */
+    @Transactional
     @KafkaListener(topics = "sample.distribution.completed", groupId = "${spring.kafka.consumer.group-id}")
     public void handleDistributionCompleted(String message) {
         try {
@@ -128,8 +132,8 @@ public class DistributionCompletedConsumer {
                 .mapToInt(ChannelStats::getImpressions)
                 .sum();
 
-            // EventStats 업데이트
+            // EventStats 업데이트 - 비관적 락 적용
-            eventStatsRepository.findByEventId(eventId)
+            eventStatsRepository.findByEventIdWithLock(eventId)
                 .ifPresentOrElse(
                     eventStats -> {
                         eventStats.setTotalViews(totalViews);

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/consumer/EventCreatedConsumer.java

@@ -10,6 +10,7 @@ import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
 import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
 import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
 import org.springframework.stereotype.Component;
+import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
 import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
@@ -34,7 +35,10 @@ public class EventCreatedConsumer {
 
     /**
      * EventCreated 이벤트 처리 (MVP용 샘플 토픽)
+     *
+     * @Transactional 필수: DB 저장 작업을 위해 트랜잭션 컨텍스트 필요
      */
+    @Transactional
     @KafkaListener(topics = "sample.event.created", groupId = "${spring.kafka.consumer.group-id}")
     public void handleEventCreated(String message) {
         try {

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/messaging/consumer/ParticipantRegisteredConsumer.java

@@ -10,6 +10,7 @@ import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnProperty;
 import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
 import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
 import org.springframework.stereotype.Component;
+import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
 import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
@@ -34,7 +35,10 @@ public class ParticipantRegisteredConsumer {
 
     /**
      * ParticipantRegistered 이벤트 처리 (MVP용 샘플 토픽)
+     *
+     * @Transactional 필수: 비관적 락 사용을 위해 트랜잭션 컨텍스트 필요
      */
+    @Transactional
     @KafkaListener(topics = "sample.participant.registered", groupId = "${spring.kafka.consumer.group-id}")
     public void handleParticipantRegistered(String message) {
         try {
@@ -51,8 +55,8 @@ public class ParticipantRegisteredConsumer {
                 return;
             }
 
-            // 2. 이벤트 통계 업데이트 (참여자 수 +1)
+            // 2. 이벤트 통계 업데이트 (참여자 수 +1) - 비관적 락 적용
-            eventStatsRepository.findByEventId(eventId)
+            eventStatsRepository.findByEventIdWithLock(eventId)
                 .ifPresentOrElse(
                     eventStats -> {
                         eventStats.incrementParticipants();

analytics-service/src/main/java/com/kt/event/analytics/repository/EventStatsRepository.java

@@ -1,7 +1,11 @@
 package com.kt.event.analytics.repository;
 
 import com.kt.event.analytics.entity.EventStats;
+import jakarta.persistence.LockModeType;
 import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
+import org.springframework.data.jpa.repository.Lock;
+import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
+import org.springframework.data.repository.query.Param;
 import org.springframework.stereotype.Repository;
 
 import java.util.Optional;
@@ -20,6 +24,20 @@ public interface EventStatsRepository extends JpaRepository<EventStats, Long> {
      */
     Optional<EventStats> findByEventId(String eventId);
 
+    /**
+     * 이벤트 ID로 통계 조회 (비관적 락 적용)
+     *
+     * 동시성 충돌 방지를 위해 PESSIMISTIC_WRITE 락 사용
+     * - 읽는 순간부터 락을 걸어 다른 트랜잭션 차단
+     * - ParticipantRegistered 이벤트 처리 시 사용
+     *
+     * @param eventId 이벤트 ID
+     * @return 이벤트 통계
+     */
+    @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE)
+    @Query("SELECT e FROM EventStats e WHERE e.eventId = :eventId")
+    Optional<EventStats> findByEventIdWithLock(@Param("eventId") String eventId);
+
     /**
      * 매장 ID와 이벤트 ID로 통계 조회
      *

claude/build-image-back.md

@@ -0,0 +1,82 @@
+# 백엔드 컨테이너이미지 작성가이드
+
+[요청사항]  
+- 백엔드 각 서비스를의 컨테이너 이미지 생성
+- 실제 빌드 수행 및 검증까지 완료
+- '[결과파일]'에 수행한 명령어를 포함하여 컨테이너 이미지 작성 과정 생성 
+
+[작업순서]
+- 서비스명 확인   
+  서비스명은 settings.gradle에서 확인 
+  
+  예시) include 'common'하위의 4개가 서비스명임.  
+  ```
+  rootProject.name = 'tripgen'
+
+  include 'common'
+  include 'user-service'
+  include 'location-service'
+  include 'ai-service'
+  include 'trip-service'
+  ```  
+
+- 실행Jar 파일 설정   
+  실행Jar 파일명을 서비스명과 일치하도록 build.gradle에 설정 합니다.   
+  ```
+  bootJar {
+      archiveFileName = '{서비스명}.jar'
+  }
+  ```
+
+- Dockerfile 생성   
+  아래 내용으로 deployment/container/Dockerfile-backend 생성  
+  ```
+  # Build stage
+  FROM openjdk:23-oraclelinux8 AS builder
+  ARG BUILD_LIB_DIR
+  ARG ARTIFACTORY_FILE
+  COPY ${BUILD_LIB_DIR}/${ARTIFACTORY_FILE} app.jar
+
+  # Run stage
+  FROM openjdk:23-slim
+  ENV USERNAME=k8s
+  ENV ARTIFACTORY_HOME=/home/${USERNAME}
+  ENV JAVA_OPTS=""
+
+  # Add a non-root user
+  RUN adduser --system --group ${USERNAME} && \
+      mkdir -p ${ARTIFACTORY_HOME} && \
+      chown ${USERNAME}:${USERNAME} ${ARTIFACTORY_HOME}
+
+  WORKDIR ${ARTIFACTORY_HOME}
+  COPY --from=builder app.jar app.jar
+  RUN chown ${USERNAME}:${USERNAME} app.jar
+
+  USER ${USERNAME}
+
+  ENTRYPOINT [ "sh", "-c" ]
+  CMD ["java ${JAVA_OPTS} -jar app.jar"]
+  ```
+
+- 컨테이너 이미지 생성    
+  아래 명령으로 각 서비스 빌드. shell 파일을 생성하지 말고 command로 수행.   
+  서브에이젼트를 생성하여 병렬로 수행.   
+  ```
+  DOCKER_FILE=deployment/container/Dockerfile-backend
+  service={서비스명}
+
+  docker build \
+    --platform linux/amd64 \
+    --build-arg BUILD_LIB_DIR="${서비스명}/build/libs" \
+    --build-arg ARTIFACTORY_FILE="${서비스명}.jar" \
+    -f ${DOCKER_FILE} \
+    -t ${서비스명}:latest .
+  ```
+- 생성된 이미지 확인   
+  아래 명령으로 모든 서비스의 이미지가 빌드되었는지 확인   
+  ```
+  docker images | grep {서비스명}
+  ```
+
+[결과파일]
+deployment/container/build-image.md

claude/design-prompt.md

@@ -0,0 +1,220 @@
+# 설계 프롬프트
+아래 순서대로 설계합니다.  
+
+## UI/UX 설계
+command: "/design-uiux"
+prompt:
+```
+@uiux 
+UI/UX 설계를 해주세요:
+- 'UI/UX설계가이드'를 준용하여 작성
+```
+
+---
+
+# 프로토타입 작성
+command: "/design-prototype"
+prompt:
+**1.작성**   
+```
+@prototype 
+프로토타입을 작성해 주세요:
+- '프로토타입작성가이드'를 준용하여 작성
+```
+
+---
+
+**2.검증**  
+command: "/design-test-prototype"
+prompt:
+```
+@test-front 
+프로토타입을 테스트 해 주세요. 
+```
+
+---
+
+**3.오류수정**   
+command: "/design-fix-prototype"
+prompt:
+```
+@fix as @front  
+'[오류내용]'섹션에 제공된 오류를 해결해 주세요.      
+프롬프트에 '[오류내용]'섹션이 없으면 수행 중단하고 안내 메시지 표시 
+{안내메시지}
+'[오류내용]'섹션 하위에 오류 내용을 제공
+```
+
+---
+
+**4.개선**   
+command: "/design-improve-prototype"
+prompt: 
+```
+@improve as @front  
+'[개선내용]'섹션에 있는 내용을 개선해 주세요.     
+프롬프트에 '[개선내용]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지 표시
+{안내메시지}
+'[개선내용]'섹션 하위에 개선할 내용을 제공 
+```
+
+---
+
+**5.유저스토리 품질 높이기**   
+command: "/design-improve-userstory"
+prompt:
+```
+@analyze as @front 프로토타입을 웹브라우저에서 분석한 후,  
+@document as @scribe 수정된 프로토타입에 따라 유저스토리를 업데이트 해주십시오.  
+```
+
+---
+
+**6.설계서 다시 업데이트**  
+command: "/design-update-uiux"
+prompt: 
+```
+@document @front 
+현재 프로토타입과 유저스토리를 기준으로 UI/UX설계서와 스타일가이드를 수정해 주세요. 
+```
+
+---
+
+## 클라우드 아키텍처 패턴 선정 
+command: "/design-pattern"
+prompt: 
+```
+@design-pattern 
+클라우드 아키텍처 패턴 적용 방안을 작성해 주세요:
+- '클라우드아키텍처패턴선정가이드'를 준용하여 작성 
+```
+
+---
+
+## 논리아키텍처 설계
+command: "/design-logical"
+prompt: 
+```
+@architecture 
+논리 아키텍처를 설계해 주세요:
+- '공통설계원칙'과 '논리아키텍처 설계 가이드'를 준용하여 설계 
+
+```
+
+---
+
+## 외부 시퀀스 설계
+command: "/design-seq-outer"
+prompt: 
+```
+@architecture 
+외부 시퀀스 설계를 해 주세요:
+- '공통설계원칙'과 '외부시퀀스설계가이드'를 준용하여 설계 
+
+```
+
+---
+
+## 내부 시퀀스 설계
+command: "/design-seq-inner"
+prompt: 
+```
+@architecture 
+내부 시퀀스 설계를 해 주세요:
+- '공통설계원칙'과 '내부시퀀스설계 가이드'를 준용하여 설계 
+
+```
+
+---
+
+## API 설계
+command: "/design-api"
+prompt: 
+```
+@architecture 
+API를 설계해 주세요:
+- '공통설계원칙'과 'API설계가이드'를 준용하여 설계 
+
+```
+
+---
+
+## 클래스 설계
+command: "/design-class"
+prompt: 
+```
+@architecture 
+'공통설계원칙'과 '클래스설계가이드'를 준용하여 클래스를 설계해 주세요.   
+프롬프트에 '[클래스설계 정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시합니다. 
+{안내메시지}
+'[클래스설계 정보]' 섹션에 아래 예와 같은 정보를 제공해 주십시오. 
+[클래스설계 정보]
+- 패키지 그룹: com.unicorn.tripgen
+- 설계 아키텍처 패턴 
+  - User: Layered 
+  - Trip: Clean
+  - Location: Layered 
+  - AI: Layered
+```
+
+---
+
+## 데이터 설계
+command: "/design-data"
+prompt: 
+```
+@architecture 
+데이터 설계를 해주세요:
+- '공통설계원칙'과 '데이터설계가이드'를 준용하여 설계
+```
+
+---
+
+## High Level 아키텍처 정의서 작성  
+command: "/design-high-level"
+prompt: 
+```
+@architecture 
+'HighLevel아키텍처정의가이드'를 준용하여 High Level 아키텍처 정의서를 작성해 주세요.  
+'CLOUD' 정보가 없으면 수행을 중단하고 안내메시지를 표시하세요.  
+{안내메시지}
+아래 예와 같이 CLOUD 제공자를 Azure, AWS, Google과 같이 제공하세요.  
+- CLOUD: Azure
+```
+
+---
+
+## 물리 아키텍처 설계
+command: "/design-physical"
+prompt: 
+```
+@architecture 
+'물리아키텍처설계가이드'를 준용하여 물리아키텍처를 설계해 주세요.  
+'CLOUD' 정보가 없으면 수행을 중단하고 안내메시지를 표시하세요.  
+{안내메시지}
+아래 예와 같이 CLOUD 제공자를 Azure, AWS, Google과 같이 제공하세요.  
+- CLOUD: Azure 
+```
+
+## 프론트엔드 설계
+command: "/design-front"
+prompt: 
+```
+@plan as @front
+'프론트엔드설계가이드'를 준용하여 **프론트엔드설계서**를 작성해 주세요.
+프롬프트에 '[백엔드시스템]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시합니다. 
+{안내메시지}
+'[백엔드시스템]' 섹션에 아래 예와 같은 정보를 제공해 주십시오. 
+[백엔드시스템]
+- 시스템: tripgen
+- 마이크로서비스: user-service, location-service, trip-service, ai-service 
+- API문서
+  - user service: http://localhost:8081/v3/api-docs
+  - location service: http://localhost:8082/v3/api-docs
+  - trip service: http://localhost:8083/v3/api-docs
+  - ai service: http://localhost:8084/v3/api-docs
+[요구사항]
+- 각 화면에 Back 아이콘 버튼과 화면 타이틀 표시
+- 하단 네비게이션 바 아이콘화: 홈, 새여행, 주변장소검색, 여행보기
+```
+

claude/dev-backend.md

@@ -1,4 +1,6 @@
-# 백엔드 개발 가이드 
+  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
+                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
+
  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--     0# 백엔드 개발 가이드 
 
 [요청사항]  
 - <개발원칙>을 준용하여 개발
@@ -601,7 +603,7 @@ public class UserPrincipal {
      * 일반 사용자 권한 여부 확인
      */
     public boolean isUser() {
-        return "USER".equals(authority) || authority == null;
+        return "USER".equals(authority) || 
100 22883  100 22883    0     0  76277      0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 76788authority == null;
     }
 }
 ```
@@ -660,3 +662,4 @@ public class SwaggerConfig {
     }
 }
 ```
+

claude/develop-prompt.md

@@ -0,0 +1,180 @@
+# 개발 프롬프트
+
+## 데이터베이스 설치계획서 작성 요청 
+command: "/develop-db-guide"
+prompt: 
+```
+@backing-service  
+"데이터베이스설치계획서가이드"에 따라 데이터베이스 설치계획서를 작성해 주십시오.
+```
+
+---
+
+## 데이터베이스 설치 수행 요청
+command: "/develop-db-install"
+prompt: 
+```
+@backing-service   
+[요구사항]
+'데이터베이스설치가이드'에 따라 설치해 주세요.  
+'[설치정보]'섹션이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시하세요.  
+{안내메시지}
+'[설치정보]'섹션 하위에 아래 예와 같이 설치에 필요한 정보를 추가해 주세요.  
+- 설치대상환경: 개발환경
+- AKS Resource Group: rg-digitalgarage-01
+- AKS Name: aks-digitalgarage-01
+- Namespace: tripgen-dev
+```
+
+---
+
+## 데이터베이스 설치 제거 요청 (필요시)
+command: "/develop-db-remove"
+prompt: 
+```
+@backing-service   
+[요구사항]
+- "데이터베이스설치결과서"를 보고 관련된 모든 리소스를 삭제
+- "캐시설치결과서"를 보고 관련된 모든 리소스를 삭제
+- 현재 OS에 맞게 수행  
+- 서브 에이젼트를 병렬로 수행하여 삭제
+- 결과파일은 생성할 필요 없고 화면에만 결과 표시 
+[참고자료]
+- 데이터베이스설치결과서
+- 캐시설치결과서
+```
+
+---
+
+## Message Queue 설치 계획서 작성 요청 
+command: "/develop-mq-guide"
+prompt: 
+```
+@backing-service 
+"MQ설치게획서가이드"에 따라 Message Queue 설치계획서를 작성해 주세요.  
+```
+
+---
+
+## Message Queue 설치 수행 요청(필요시)
+command: "/develop-mq-install"
+prompt: 
+```
+@backing-service 
+[요구사항]
+'MQ설치가이드'에 따라 설치해 주세요.  
+'[설치정보]'섹션이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시하세요.  
+{안내메시지}
+'[설치정보]'섹션 하위에 아래 예와 같이 설치에 필요한 정보를 추가해 주세요.  
+- 설치대상환경: 개발환경
+- Resource Group: rg-digitalgarage-01
+- Namespace: tripgen-dev
+```
+
+---
+
+## Message Queue 설치 제거 요청
+command: "/develop-mq-remove"
+prompt: 
+```
+@backing-service 
+[요구사항]
+- "MQ설치결과서"를 보고 관련된 모든 리소스를 삭제
+- 현재 OS에 맞게 수행  
+- 서브 에이젼트를 병렬로 수행하여 삭제
+- 결과파일은 생성할 필요 없고 화면에만 결과 표시 
+[참고자료]
+- MQ설치결과서
+```
+
+---
+
+## 백엔드 개발 요청
+command: "/develop-dev-backend"
+prompt: 
+```
+@dev-backend
+"백엔드개발가이드"에 따라 개발해 주세요.
+프롬프트에 '[개발정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시해 주세요.    
+{안내메시지}
+[개발정보]
+- 개발 아키텍처패턴
+  - auth: Layered
+  - bill-inquiry: Clean
+  - product-change: Layered
+  - kos-mock: Layered
+```
+
+---
+
+## 백엔드 오류 해결 요청
+command: "/develop-fix-backend"
+prompt:
+```
+@fix as @back
+개발된 각 서비스와 common 모듈을 컴파일하고 에러를 해결해 주세요.   
+- common 모듈 우선 수행   
+- 각 서비스별로 서브 에이젠트를 병렬로 수행  
+- 컴파일이 모두 성공할때까지 계속 수행 
+```
+
+---
+
+## 서비스 실행파일 작성 요청
+command: "/develop-make-run-profile"
+prompt:
+```
+@test-backend  
+'서비스실행파일작성가이드'에 따라 테스트를 해 주세요.   
+프롬프트에 '[작성정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시해 주세요.  
+DB나 Redis의 접근 정보는 지정할 필요 없습니다. 특별히 없으면 '[작성정보]'섹션에 '없음'이라고 하세요.      
+{안내메시지}
+[작성정보]
+- API Key
+  - Claude: sk-ant-ap...
+  - OpenAI: sk-proj-An4Q...
+  - Open Weather Map: 1aa5b...
+  - Kakao API Key: 5cdc24....
+```
+
+---
+
+## 백엔드 테스트 요청
+command: "/develop-test-backend"
+prompt:
+```
+@test-backend  
+'백엔드테스트가이드'에 따라 테스트를 해 주세요.   
+프롬프트에 '[테스트정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시해 주세요.  
+테스트 대상 서비스를 지정안하면 모든 서비스를 테스트 합니다.  
+{안내메시지}
+'[테스트정보]'섹션 하위에 아래 예와 같이 테스트에 필요한 정보를 제시해 주세요.   
+테스트 대상 서비스를 콤마로 구분하여 입력할 수 있으며 전체를 테스트 할 때는 '전체'라고 입력하세요.  
+- 서비스: user-service
+- API Key
+  - Claude: sk-ant-ap...
+  - OpenAI: sk-proj-An4Q...
+  - Open Weather Map: 1aa5b...
+  - Kakao API Key: 5cdc24....
+```
+
+---
+
+## 프론트엔드 개발 요청
+command: "/develop-dev-front"
+prompt: 
+```
+@dev-front
+"프론트엔드개발가이드"에 따라 개발해 주세요.   
+프롬프트에 '[개발정보]'항목이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시해 주세요. 
+{안내메시지}
+'[개발정보]'섹션 하위에 아래 예와 같이 개발에 필요한 정보를 제시해 주세요.   
+[개발정보]
+- 개발프레임워크: Typescript + React 18
+- UI프레임워크: MUI v5
+- 상태관리: Redux Toolkit
+- 라우팅: React Router v6
+- API통신: Axios
+- 스타일링: MUI + styled-components
+- 빌드도구: Vite
+```

claude/make-run-profile.md

@@ -1,7 +1,4 @@
-  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
+# 서비스실행프로파일작성가이드 
-                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
-
-  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--     0# 서비스실행파일작성가이드 
   
 [요청사항]  
 - <수행원칙>을 준용하여 수행
@@ -151,8 +148,7 @@
         <option name="IS_ENABLED" value="false" />
         <option name="IS_SUBST" value="false" />
         <option name="IS_PATH_MACRO_SUPPORTED" value="false" />
-        <option name="IS_IGNORE_MISSING_FILES" value="false
+        <option name="IS_IGNORE_MISSING_FILES" value="false" />
-100  9115  100  9115    0     0  28105      0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 28219" />
         <option name="IS_ENABLE_EXPERIMENTAL_INTEGRATIONS" value="false" />
         <ENTRIES>
           <ENTRY IS_ENABLED="true" PARSER="runconfig" IS_EXECUTABLE="false" />
@@ -177,4 +173,3 @@
   - MQ 유형 및 연결 정보
   - 연결에 필요한 호스트, 포트, 인증 정보
   - LoadBalancer Service External IP (해당하는 경우)
-

claude/think-prompt.md

@@ -0,0 +1,41 @@
+# 서비스 기획 프롬프트 
+
+## 서비스 기획 
+command: "/think-planning"
+prompt:  
+아래 내용을 터미널에 표시만 하고 수행을 하지는 않습니다. 
+```
+아래 가이드를 참고하여 서비스 기획을 수행합니다. 
+
+https://github.com/cna-bootcamp/aiguide/blob/main/AI%ED%99%9C%EC%9A%A9%20%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4%20%EA%B8%B0%ED%9A%8D%20%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C.md
+
+```
+
+---
+
+## 유저스토리 작성
+command: "/think-userstory"
+prompt:
+
+```
+@document 
+유저스토리를 작성하세요. 
+프롬프트에 '[요구사항]'섹션이 없으면 수행을 중단하고 안내 메시지를 표시합니다. 
+{안내메시지}
+'[요구사항]' 섹션에 아래 예와 같은 정보를 제공해 주십시오. 
+[요구사항]
+Case 1) 이벤트스토밍을 피그마로 수행한 경우는 피그마 채널ID를 제공 
+예) 피그마 채널ID 'abcde'에 접속하여 분석 
+Case 2) 다른 방법으로 이벤트스토밍을 한 경우는 요구사항을 정리한 파일 경로를 제공 
+예) 요구사항문서 'design/requirement.md'를 읽어 분석    
+
+프롬프트에 '[요구사항]'섹션이 있으면 아래와 같이 수행합니다.  
+1. 요구사항 분석
+- 피그마 채널ID가 제공된 경우 figma MCP를 이용하여 해당 채널에 접속하여 분석  
+- 요구사항문서 경로가 제공된 경우 해당 문서를 읽어 요구사항을 분석 
+2. 유저스토리 작성
+- '유저스토리작성방법'과 '유저스토리예제'를 참고하여 유저스토리를 작성
+- 결과파일은 'design/userstory.md'에 생성
+
+```
+

common/build.gradle

@@ -32,4 +32,7 @@ dependencies {
     // Jackson for JSON
     api 'com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind'
     api 'com.fasterxml.jackson.datatype:jackson-datatype-jsr310'
+
+    // Swagger/OpenAPI
+    api 'org.springdoc:springdoc-openapi-starter-webmvc-ui:2.2.0'
 }

common/src/main/java/com/kt/event/common/security/JwtTokenProvider.java

@@ -56,13 +56,14 @@ public class JwtTokenProvider {
      * @param roles  역할 목록
      * @return Access Token
      */
-    public String createAccessToken(UUID userId, UUID storeId, String email, String name, List<String> roles) {
+
+    public String createAccessToken(Long userId, Long storeId, String email, String name, List<String> roles) {
         Date now = new Date();
         Date expiryDate = new Date(now.getTime() + accessTokenValidityMs);
 
         return Jwts.builder()
                 .subject(userId.toString())
-                .claim("storeId", storeId.toString())
+                .claim("storeId", storeId != null ? storeId.toString() : null)
                 .claim("email", email)
                 .claim("name", name)
                 .claim("roles", roles)
@@ -112,8 +113,9 @@ public class JwtTokenProvider {
     public UserPrincipal getUserPrincipalFromToken(String token) {
         Claims claims = parseToken(token);
 
-        UUID userId = UUID.fromString(claims.getSubject());
+        Long userId = Long.parseLong(claims.getSubject());
-        UUID storeId = UUID.fromString(claims.get("storeId", String.class));
+        String storeIdStr = claims.get("storeId", String.class);
+        Long storeId = storeIdStr != null ? Long.parseLong(storeIdStr) : null;
         String email = claims.get("email", String.class);
         String name = claims.get("name", String.class);
         @SuppressWarnings("unchecked")

common/src/main/java/com/kt/event/common/security/UserPrincipal.java

@@ -24,12 +24,12 @@ public class UserPrincipal implements UserDetails {
     /**
      * 사용자 ID
      */
-    private final UUID userId;
+    private final Long userId;
 
     /**
      * 매장 ID
      */
-    private final UUID storeId;
+    private final Long storeId;
 
     /**
      * 사용자 이메일

content-service/build.gradle

@@ -21,3 +21,8 @@ dependencies {
     // Jackson for JSON
     implementation 'com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind'
 }
+
+// 실행 JAR 파일명 설정
+bootJar {
+    archiveFileName = 'content-service.jar'
+}

content-service/src/main/java/com/kt/event/content/biz/dto/ContentCommand.java

@@ -23,6 +23,22 @@ public class ContentCommand {
         private Long eventDraftId;
         private String eventTitle;
         private String eventDescription;
+
+        /**
+         * 업종 (예: "고깃집", "카페", "베이커리")
+         */
+        private String industry;
+
+        /**
+         * 지역 (예: "강남", "홍대", "서울")
+         */
+        private String location;
+
+        /**
+         * 트렌드 키워드 (최대 3개 권장, 예: ["할인", "신메뉴", "이벤트"])
+         */
+        private List<String> trends;
+
         private List<ImageStyle> styles;
         private List<Platform> platforms;
     }

content-service/src/main/java/com/kt/event/content/biz/service/HuggingFaceImageGenerator.java

@@ -0,0 +1,288 @@
+package com.kt.event.content.biz.service;
+
+import com.kt.event.content.biz.domain.Content;
+import com.kt.event.content.biz.domain.GeneratedImage;
+import com.kt.event.content.biz.domain.ImageStyle;
+import com.kt.event.content.biz.domain.Job;
+import com.kt.event.content.biz.domain.Platform;
+import com.kt.event.content.biz.dto.ContentCommand;
+import com.kt.event.content.biz.dto.JobInfo;
+import com.kt.event.content.biz.dto.RedisJobData;
+import com.kt.event.content.biz.usecase.in.GenerateImagesUseCase;
+import com.kt.event.content.biz.usecase.out.CDNUploader;
+import com.kt.event.content.biz.usecase.out.ContentWriter;
+import com.kt.event.content.biz.usecase.out.JobWriter;
+import com.kt.event.content.infra.gateway.client.HuggingFaceApiClient;
+import com.kt.event.content.infra.gateway.client.dto.HuggingFaceRequest;
+import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CallNotPermittedException;
+import io.github.resilience4j.circuitbreaker.CircuitBreaker;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
+import org.springframework.context.annotation.Primary;
+import org.springframework.context.annotation.Profile;
+import org.springframework.scheduling.annotation.Async;
+import org.springframework.stereotype.Service;
+
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+import java.util.UUID;
+
+/**
+ * Hugging Face Inference API 이미지 생성 서비스
+ *
+ * Hugging Face Inference API를 사용하여 Stable Diffusion으로 이미지 생성 (무료)
+ */
+@Slf4j
+@Service
+@Profile({"prod", "dev"}) // production 및 dev 환경에서 활성화 (local은 Mock 사용)
+public class HuggingFaceImageGenerator implements GenerateImagesUseCase {
+
+    private final HuggingFaceApiClient huggingFaceClient;
+    private final CDNUploader cdnUploader;
+    private final JobWriter jobWriter;
+    private final ContentWriter contentWriter;
+    private final CircuitBreaker circuitBreaker;
+
+    public HuggingFaceImageGenerator(
+            HuggingFaceApiClient huggingFaceClient,
+            CDNUploader cdnUploader,
+            JobWriter jobWriter,
+            ContentWriter contentWriter,
+            @Qualifier("huggingfaceCircuitBreaker") CircuitBreaker circuitBreaker) {
+        this.huggingFaceClient = huggingFaceClient;
+        this.cdnUploader = cdnUploader;
+        this.jobWriter = jobWriter;
+        this.contentWriter = contentWriter;
+        this.circuitBreaker = circuitBreaker;
+    }
+
+    @Override
+    public JobInfo execute(ContentCommand.GenerateImages command) {
+        log.info("Hugging Face 이미지 생성 요청: eventDraftId={}, styles={}, platforms={}",
+                command.getEventDraftId(), command.getStyles(), command.getPlatforms());
+
+        // Job 생성
+        String jobId = "job-" + UUID.randomUUID().toString().substring(0, 8);
+
+        Job job = Job.builder()
+                .id(jobId)
+                .eventDraftId(command.getEventDraftId())
+                .jobType("image-generation")
+                .status(Job.Status.PENDING)
+                .progress(0)
+                .createdAt(java.time.LocalDateTime.now())
+                .updatedAt(java.time.LocalDateTime.now())
+                .build();
+
+        // Job 저장
+        RedisJobData jobData = RedisJobData.builder()
+                .id(job.getId())
+                .eventDraftId(job.getEventDraftId())
+                .jobType(job.getJobType())
+                .status(job.getStatus().name())
+                .progress(job.getProgress())
+                .createdAt(job.getCreatedAt())
+                .updatedAt(job.getUpdatedAt())
+                .build();
+
+        jobWriter.saveJob(jobData, 3600); // TTL 1시간
+        log.info("Job 생성 완료: jobId={}", jobId);
+
+        // 비동기로 이미지 생성
+        processImageGeneration(jobId, command);
+
+        return JobInfo.from(job);
+    }
+
+    @Async
+    private void processImageGeneration(String jobId, ContentCommand.GenerateImages command) {
+        try {
+            log.info("Hugging Face 이미지 생성 시작: jobId={}", jobId);
+
+            // Content 생성 또는 조회
+            Content content = Content.builder()
+                    .eventDraftId(command.getEventDraftId())
+                    .eventTitle(command.getEventDraftId() + " 이벤트")
+                    .eventDescription("AI 생성 이벤트 이미지")
+                    .createdAt(java.time.LocalDateTime.now())
+                    .updatedAt(java.time.LocalDateTime.now())
+                    .build();
+            Content savedContent = contentWriter.save(content);
+            log.info("Content 생성 완료: contentId={}", savedContent.getId());
+
+            // 스타일 x 플랫폼 조합으로 이미지 생성
+            List<ImageStyle> styles = command.getStyles() != null && !command.getStyles().isEmpty()
+                    ? command.getStyles()
+                    : List.of(ImageStyle.FANCY, ImageStyle.SIMPLE);
+
+            List<Platform> platforms = command.getPlatforms() != null && !command.getPlatforms().isEmpty()
+                    ? command.getPlatforms()
+                    : List.of(Platform.INSTAGRAM, Platform.KAKAO);
+
+            List<GeneratedImage> images = new ArrayList<>();
+            int totalCount = styles.size() * platforms.size();
+            int currentCount = 0;
+
+            for (ImageStyle style : styles) {
+                for (Platform platform : platforms) {
+                    currentCount++;
+
+                    // 진행률 업데이트
+                    int progress = (currentCount * 100) / totalCount;
+                    jobWriter.updateJobStatus(jobId, "IN_PROGRESS", progress);
+
+                    // Hugging Face로 이미지 생성
+                    String prompt = buildPrompt(command, style, platform);
+                    String imageUrl = generateImage(prompt, platform);
+
+                    // GeneratedImage 저장
+                    GeneratedImage image = GeneratedImage.builder()
+                            .eventDraftId(command.getEventDraftId())
+                            .style(style)
+                            .platform(platform)
+                            .cdnUrl(imageUrl)
+                            .prompt(prompt)
+                            .selected(currentCount == 1) // 첫 번째 이미지를 선택
+                            .createdAt(java.time.LocalDateTime.now())
+                            .updatedAt(java.time.LocalDateTime.now())
+                            .build();
+
+                    if (currentCount == 1) {
+                        image.select();
+                    }
+
+                    GeneratedImage savedImage = contentWriter.saveImage(image);
+                    images.add(savedImage);
+                    log.info("이미지 생성 완료: imageId={}, style={}, platform={}, url={}",
+                            savedImage.getId(), style, platform, imageUrl);
+                }
+            }
+
+            // Job 완료
+            String resultMessage = String.format("%d개의 이미지가 성공적으로 생성되었습니다.", images.size());
+            jobWriter.updateJobStatus(jobId, "COMPLETED", 100);
+            jobWriter.updateJobResult(jobId, resultMessage);
+            log.info("Hugging Face Job 완료: jobId={}, 생성된 이미지 수={}", jobId, images.size());
+
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("Hugging Face 이미지 생성 실패: jobId={}", jobId, e);
+            jobWriter.updateJobError(jobId, e.getMessage());
+        }
+    }
+
+    /**
+     * Hugging Face로 이미지 생성
+     *
+     * @param prompt   이미지 생성 프롬프트
+     * @param platform 플랫폼 (이미지 크기 결정)
+     * @return 생성된 이미지 URL
+     */
+    private String generateImage(String prompt, Platform platform) {
+        try {
+            // 플랫폼별 이미지 크기 설정
+            int width = platform.getWidth();
+            int height = platform.getHeight();
+
+            // Hugging Face API 요청
+            HuggingFaceRequest request = HuggingFaceRequest.builder()
+                    .inputs(prompt)
+                    .parameters(HuggingFaceRequest.Parameters.builder()
+                            .negative_prompt("blurry, bad quality, distorted, ugly, low resolution")
+                            .width(width)
+                            .height(height)
+                            .guidance_scale(7.5)
+                            .num_inference_steps(50)
+                            .build())
+                    .build();
+
+            log.info("Hugging Face API 호출: prompt={}, size={}x{}", prompt, width, height);
+
+            // 이미지 생성 (동기 방식)
+            byte[] imageData = generateImageWithCircuitBreaker(request);
+            log.info("Hugging Face 이미지 생성 완료: size={} bytes", imageData.length);
+
+            // Azure Blob Storage에 업로드
+            String fileName = String.format("event-%s-%s-%s.png",
+                    platform.name().toLowerCase(),
+                    UUID.randomUUID().toString().substring(0, 8),
+                    System.currentTimeMillis());
+            String azureCdnUrl = cdnUploader.upload(imageData, fileName);
+            log.info("Azure CDN 업로드 완료: fileName={}, url={}", fileName, azureCdnUrl);
+
+            return azureCdnUrl;
+
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("Hugging Face 이미지 생성 실패: prompt={}", prompt, e);
+            throw new RuntimeException("이미지 생성 실패: " + e.getMessage(), e);
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 이미지 생성 프롬프트 구성
+     */
+    private String buildPrompt(ContentCommand.GenerateImages command, ImageStyle style, Platform platform) {
+        StringBuilder prompt = new StringBuilder();
+
+        // 업종 정보 추가
+        if (command.getIndustry() != null && !command.getIndustry().trim().isEmpty()) {
+            prompt.append(command.getIndustry()).append(" ");
+        }
+
+        // 기본 프롬프트
+        prompt.append("event promotion image");
+
+        // 지역 정보 추가
+        if (command.getLocation() != null && !command.getLocation().trim().isEmpty()) {
+            prompt.append(" in ").append(command.getLocation());
+        }
+
+        // 트렌드 키워드 추가 (최대 3개)
+        if (command.getTrends() != null && !command.getTrends().isEmpty()) {
+            prompt.append(", featuring ");
+            int count = Math.min(3, command.getTrends().size());
+            for (int i = 0; i < count; i++) {
+                if (i > 0) prompt.append(", ");
+                prompt.append(command.getTrends().get(i));
+            }
+        }
+
+        prompt.append(", ");
+
+        // 스타일별 프롬프트
+        switch (style) {
+            case FANCY:
+                prompt.append("elegant, luxurious, premium design, vibrant colors, ");
+                break;
+            case SIMPLE:
+                prompt.append("minimalist, clean design, simple layout, modern, ");
+                break;
+            case TRENDY:
+                prompt.append("trendy, contemporary, stylish, modern design, ");
+                break;
+        }
+
+        // 플랫폼별 특성 추가
+        prompt.append("optimized for ").append(platform.name().toLowerCase()).append(" platform, ");
+        prompt.append("high quality, detailed, 4k resolution");
+
+        return prompt.toString();
+    }
+
+    /**
+     * Circuit Breaker로 보호된 Hugging Face 이미지 생성
+     *
+     * @param request Hugging Face 요청
+     * @return 생성된 이미지 바이트 데이터
+     */
+    private byte[] generateImageWithCircuitBreaker(HuggingFaceRequest request) {
+        try {
+            return circuitBreaker.executeSupplier(() -> huggingFaceClient.generateImage(request));
+        } catch (CallNotPermittedException e) {
+            log.error("Hugging Face Circuit Breaker가 OPEN 상태입니다. 이미지 생성 차단");
+            throw new RuntimeException("Hugging Face API에 일시적으로 접근할 수 없습니다. 잠시 후 다시 시도해주세요.", e);
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("Hugging Face 이미지 생성 실패", e);
+            throw new RuntimeException("이미지 생성 실패: " + e.getMessage(), e);
+        }
+    }
+}