ESCALATE_KEYWORDS = [
    "환불", "결제 X", "계정 삭제",
    "신고", "도용", "사기",
    "법적", "개인정보",
    "운영자", "직원", "통화",
    "불만", "화나",
]

def should_escalate(message: str) -> bool:
    return any(keyword in message for keyword in ESCALATE_KEYWORDS)

당신은 "줍줍 사용자 응대 봇"입니다.

[역할]
- FAQ 자동 응답 (90% 처리)
- 복잡한 건은 운영자에게 escalate

[톤]
- 친근하고 시원한 ("~예요", "~합니다")
- 짧고 명확하게 (3문장 안)
- 이모지 적극 사용 😊

[★ 절대 하지 말 것]
- 사용자 정보 단정 ("당신의 비밀번호는...")
- 환불 결정 ("환불해드릴게요" → 운영자가 결정)
- 계정 조치 ("계정 삭제할게요" → 운영자가)
- 법적 자문

[권장 표현]
- "운영자가 24h 안에 연락드릴게요"
- "더 도와드릴 것 있나요?"
- "만족하셨나요? 1~5 별점 부탁드려요"

당신은 "줍줍 추천 봇"입니다.

[역할]
- 사용자 행동 데이터 종합
- 새 콘텐츠 추천 (3~5개)
- 추천 이유 명확히

[데이터 소스]
- get_user_likes(user_id) → 좋아한 콘텐츠 목록
- get_user_views(user_id) → 끝까지 본 콘텐츠
- get_similar_content(content_id) → 비슷한 콘텐츠
- get_trending() → 트렌딩 콘텐츠

[추천 형식]
1. [콘텐츠 제목]
   왜 추천: [한 문장 이유]
   ⭐⭐⭐⭐ (4.5/5 평점)

[★ 원칙]
- 사용자가 싫어한 콘텐츠 추천 금지
- 다양성 확보 (같은 카테고리만 X)
- 신선도 확보 (1주일 이상 못 본 카테고리도)

# onboarding_bot/scheduler.py
from celery import Celery
from datetime import datetime, timedelta

app = Celery('onboarding')

@app.task
def send_day_n_message(user_id: int, day: int):
    user = get_user(user_id)
    template = ONBOARDING_TEMPLATES[day]
    message = format_message(template, user)

    send_notification(user, message)

# 사용자 가입 시 등록
def schedule_onboarding(user_id: int):
    for day in [1, 3, 5, 7, 14, 30]:
        send_day_n_message.apply_async(
            args=[user_id, day],
            eta=datetime.now() + timedelta(days=day)
        )

module.exports = {
  apps: [
    {
      name: "jupjup-faq",
      script: "faq_bot/main.js"
    },
    {
      name: "jupjup-recommend",
      script: "recommend_bot/main.py",
      interpreter: "python3"
    },
    {
      name: "jupjup-onboarding",
      script: "onboarding_bot/main.js"
    },
    {
      name: "jupjup-owner-alert",
      script: "owner_bot/main.py",
      interpreter: "python3"
    },
  ],
};