feat(backend): 기상청 단기예보와 공휴일 표 추가

AI 코스 조건 해석·거르기(설계 §3.3)에 그날 날씨와 공휴일이 필요하다. 강수확률 40% 이상이면 실내 위주로 짜고,
공휴일·명절에 쉬는 곳은 후보에서 뺀다. 4단계(API 골격)에서 생성 작업에 연결한다.

- 공휴일 표(2026–2027): 설·추석 연휴·대체공휴일·지방선거일, 2026년부터 공휴일이 된 노동절·제헌절(대체공휴일 포함).
  대체공휴일 규칙을 테스트로 검사해 해마다 표를 갱신할 때 빠뜨린 날을 잡는다
- 공휴일 거르기를 명절 종류에 맞췄다 — 설·추석 당일 휴관인 곳을 어린이날에 빼지 않고, '공휴일' 휴관은 모든 공휴일에 뺀다
- 날씨: 위경도 → 5km 격자, 가장 최근 발표(자료가 아직 없으면 앞 발표), 시간 범위의 최고 강수확률·강수 형태·하늘·기온.
  1시간 캐시, 3초·2번 시도, 하루 1,000번, 실패하면 null(입력 화면은 '예보 없음')
- 공공데이터 공통 클라이언트에 호출 제한 시간·시도 횟수 설정을 더했다(기존 동기화는 그대로 20초·3번)
- 실제 호출 확인 명령 weather:check

2026-11-08 실제 호출: 대구 도심 격자 89,90, 14시 발표로 11-08~11-11 예보, 11-12 는 예보 없음(호출 1번).

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

docs/design/ai-course.md

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 # AI 코스 생성 설계 (v0.2, 2026-11-05)
 
 사용자가 쓴 한 문장과 조건으로 하루 코스를 만들어 보여 주는 기능(디자인 화면 8–10: AI 조건 입력 · 만드는 중 · 결과)을 어떻게 만들지 정한다.
-코드는 §14 순서로 만들고 있다(2026-11-06 기준 2단계 순수 로직까지). 장소·축제 데이터는 [장소 DB 설계](place-db.md)를 그대로 쓰고, 평가는 [`docs/ai-eval/`](../ai-eval/README.md) 를 쓴다.
+코드는 §14 순서로 만들고 있다(2026-11-08 기준 3단계 날씨·공휴일까지). 장소·축제 데이터는 [장소 DB 설계](place-db.md)를 그대로 쓰고, 평가는 [`docs/ai-eval/`](../ai-eval/README.md) 를 쓴다.
 §13 의 8가지는 2026-11-05 사용자가 추천안대로 정했다. 구현은 §14 순서로 한다.
 
 > v0.1 → v0.2: §13 결정을 반영했다. 평가셋 대구판을 만들며 찾은 것도 고쳤다.
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 | 영업 | 그날 날짜 기준으로, 시간 범위 안에서 분류별 최소 머무는 시간(§3.6)만큼 열려 있어야 한다. `isOpenAt(hours, 날짜, 분)` 으로 10분 간격 확인(브레이크·휴무 요일·계절별 시간표·문을 열지 않는 기간 포함) |
 | 영업시간 미확인 | 머무는 시간 중 `isOpenAt` 이 null 인 때가 있으면 미확인이다(`status` 가 unknown · varies 이거나, 그 요일 시간이 없거나, 계절을 정할 수 없는 달에 두 계절 시간이 다를 때). **자연·관광지와 행사만 남기고**(야외라 시간 영향이 작다) 식당·카페·문화시설·레저는 뺀다(§13). 계절별 시간표는 2026-11-06 부터 날짜의 달로 고른다(대구 30곳). 달을 적지 않은 하절기·동절기(7곳)는 3·10·11월에 두 계절 시간이 같은 시각만 판단한다 |
-| 공휴일 | 그날이 공휴일·명절이고 `holidayClosures` 가 있으면 뺀다. 공휴일 표는 코드 상수로 두고 해마다 갱신한다 |
+| 공휴일 | 그날이 공휴일·명절이고 그 공휴일의 휴무 표시(`holidayClosures`)가 있으면 뺀다. '공휴일' 휴무는 모든 공휴일에, 설·추석 휴무는 그 연휴 내내(대체공휴일 포함) 쉬는 것으로 본다(당일만 쉬는지 알 수 없어서). 공휴일 표는 코드 상수(`shared/utils/kr-holidays.ts`, 2026–2027)로 두고 해마다 갱신한다. 2026년부터 노동절·제헌절도 공휴일이고 대체공휴일이 붙는다 |
 | 반려동물 (조건에 있을 때) | `not_allowed` 와 크기 불일치(`petSizes` 가 있는데 그 크기가 없음)는 뺀다. 실내(식당·카페·문화시설·쇼핑과 전시)는 `allowed` · `partial` 만 남긴다. 야외 분류와 축제·행사는 `unknown` 도 남기고 결과에 "동반 정보 없음" 경고를 붙인다(§13). 2026-11-05 기준 대구에 동반이 확인된 실내 장소는 0곳이라, 큐레이션 전에는 반려 코스가 야외로만 나온다 |
 | 행사 시간 | `playtime_text` 를 영업시간 파서로 읽어 시간 범위와 겹쳐야 한다. 못 읽으면 남기고 "행사 시간 확인" 경고를 붙인다 |
 | 다시 만들기 | 이전 결과의 장소는 남은 후보가 15곳 이상이면 빼고, 아니면 목록 뒤로 보낸다 |
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 - **날씨**: 기상청 단기예보(동네예보 격자). 오늘부터 3일 뒤까지 나오고, 17시 이후 발표분은 4일 뒤까지 나온다.
   그 뒤 날짜는 `weather: null` 이다. 입력 화면에 "예보 없음"을 보여 주고 비 조건은 쓰지 않는다.
   격자·발표 시각별로 1시간 캐시한다. 2026-10-29 점검 스크립트로 이미 불러 본 API 다(`docs/research/data-check/`).
+  - 구현(`backend/src/modules/weather/`, 2026-11-08): 위경도를 5km 격자로 바꾸고, 발표 10분 뒤부터 그 발표를 쓴다. 최근 발표 자료가 아직 없으면(03) 앞 발표를 쓴다.
+  - 강수확률은 시간 범위 중 가장 높은 값이고, 기온은 범위 안 최저·최고, 하늘은 가장 잦은 상태다. 글피·그글피는 3시간 간격이라 한 예보 시각이 3시간을 맡는다.
+    예보가 시간 범위 끝까지 닿지 않으면 null 이다.
+  - 입력 화면을 막지 않게 제한 시간 3초·2번 시도이고, 실패하면 던지지 않고 null 이다. 실패는 2분 동안 다시 부르지 않는다.
+    하루 호출은 1,000번까지 센다(캐시 덕에 실제로는 하루 수십 번). 공공데이터포털 키(`PUBLIC_DATA_SERVICE_KEY`)를 장소 동기화와 함께 쓴다.
+  - 실제 호출 확인: `docker exec wandergo-backend npm run weather:check -- [--lat=… --lng=…] [--start=10:00 --end=20:00]`(키가 필요해 사용자가 실행한다).
+    2026-11-08 15:38 확인: 대구 도심 격자 89,90, 14시 발표로 11-08~11-11 예보(11일은 3시간 간격), 11-12 는 예보 없음, 기상청 호출 1번
 
 ### 3.4 후보 줄이기 (최대 40곳)
 
@@ -255,7 +262,7 @@ E01 | ○○ 빛 축제 | 축제 | 실외 | 남 300m | 18:00–22:00 | 반려:
 | --- | --- |
 | `outcome` | `course` · `partial` |
 | `title`, `summary`, `notices` | AI |
-| `weather` | 기상청 — 날짜 · 강수확률 · 기온 · 발표 시각 |
+| `weather` | 기상청 — 날짜 · 강수확률(시간 범위 최고) · 강수 형태 · 하늘 · 기온(최저·최고) · 발표 시각(UTC) |
 | `window`, `mobility`, `totals` | 코드 — 장소 수 · 전체 시간 · 이동 시간 합계 · 반려 동반 확인한 곳 수 |
 | `stops[]` | `kind`(place · event), `placeId` / `eventId`, 이름, 분류, 사진(라이선스 포함), `arrive` · `leave` · `minutes`, `reason`(AI), `facts`(그날 영업시간과 출처·확인일, 반려 조건과 확인일, 실내외, 행사 기간), `warnings`(hours_unknown · pet_unknown · event_time_unknown · event_last_day — 그날이 행사 마지막 날), `legToNext`(분 · 이동 수단 · 추정 여부) |
 | `alternates[]` | 바꿀 장소 번호와 stop 과 같은 필드. **같은 시간대로 검증했고, 앞뒤 구간 이동 시간도 다시 계산해 둔다** — 앱이 AI 호출 없이 바꾼다. 다음 장소 도착 시각은 그대로 두고, 그 사이에서 영업 중인 가장 긴 시간(분류 범위 안)을 머문다. 마지막 장소면 원래 머문 시간까지다 |
@@ -410,6 +417,7 @@ E01 | ○○ 빛 축제 | 축제 | 실외 | 남 300m | 18:00–22:00 | 반려:
 | 키 | 위치 | 기본값 | 설명 |
 | --- | --- | --- | --- |
 | `ANTHROPIC_API_KEY` | `backend/.env.{env}` | — | 운영에서는 필수(없으면 기동 실패). 개발에서 없으면 AI API 가 `AI_002` 를 준다 |
+| `PUBLIC_DATA_SERVICE_KEY` | `backend/.env.{env}` | — | 이미 있는 공공데이터포털 키(장소 동기화). 날씨도 쓴다. 없으면 날씨만 '예보 없음'이다 |
 | `AI_COURSE_MODEL` | 루트 `.env` → compose | 평가 뒤 결정(Haiku 5.5 부터 시험) | 코스 생성 모델 |
 | `AI_CONDITION_MODEL` | 루트 `.env` → compose | `claude-haiku-5-5` | 조건 해석 모델 |
 | `AI_DAILY_LIMIT_GUEST` · `AI_DAILY_LIMIT_MEMBER` | 루트 `.env` → compose | 2 · 5 | §5 |
@@ -449,7 +457,7 @@ v0.1 의 추천안을 사용자가 모두 그대로 골랐다.
 
 1. 평가셋 v2(대구) — 지역·날짜 바꾸기, 사용자 검토 (키 불필요). 2026-11-05 확정
 2. 순수 로직 — 계절별 시간표를 날짜로 고르기(§3.3) → 후보 거르기 · 줄이기 · 이동 시간 · 시간표 · 검증 · 고치기 + 단위 테스트 (키 불필요). 2026-11-06 반영(§3.6 끝)
-3. 날씨(기상청 단기예보 · 격자 변환 · 캐시) + 공휴일 표 (공공데이터 키 — 실제 호출 확인은 사용자가 `!` 로)
+3. 날씨(기상청 단기예보 · 격자 변환 · 캐시) + 공휴일 표 (공공데이터 키 — 실제 호출 확인은 사용자가 `!` 로). 2026-11-08 반영(§3.3)
 4. 테이블 · 에러 코드 · API 골격(가짜 AI 클라이언트) + e2e (키 불필요, CI 에서도 돈다)
 5. Anthropic 연동 — SDK 설치(컨테이너), 프롬프트 v1, 조건 해석
 6. 평가 실행(사용자가 `!`) → 모델 · effort 결정 → 이 문서 갱신