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@@ -1251,68 +1251,113 @@ class ChatOrRecommendRequest(BaseModel):
 # (5) 자동 분기 엔드포인트
 @app.post("/chat_or_recommend")
 def chat_or_recommend(req: ChatOrRecommendRequest):
-    # 우울도 예측
-    depression_score, depression_label = predict_depression(req.user_input)
-    counseling_response = ""
-    if depression_label == "상담 권장":
-        counseling_response = (
-            "입력하신 메시지에서 심각한 우울 신호가 감지되었습니다."
-            "전문 상담을 받으실 것을 강력히 권장드립니다."
-            "빠른 시일 내에 전문가와 상담하시길 바랍니다."
-        )
-    
-    is_recommend_query = any(keyword in req.user_input for keyword in RECOMMEND_KEYWORDS)
-    
-
-    # 항상 챗봇 메시지 생성 (emotion 또는 rational 모드)
-    mode = req.mode.lower()
-    if mode not in ["emotion", "rational"]:
-        raise HTTPException(
-            status_code=400,
-            detail="mode는 'emotion' 또는 'rational'이어야 합니다."
-        )
-    chatbot_msg = chat_response(req.user_input, mode=mode)
-    
-    # 우울도가 "상담 권장"이 아닌 경우에만 추천 메시지 생성
-    recommendation_msg = ""
-    recommendations_list = []
-    if depression_label != "상담 권장" and req.hobby and is_recommend_query:
+    """
+    1) 만약 '추천' 키워드가 포함되어 있다면 → 추천만(return)
+    2) 없다면 → 우울분석 + 챗봇 응답
+       2-1) 우울도가 '상담 권장'이면 → 상담안내 + 챗봇만
+       2-2) 우울도가 상담 권장이 아니면 → 상담안내(필요 시) + 챗봇 + (취미 정보 있으면) 추천
+    """
+    user_input = req.user_input
+    mode = req.mode.lower()  # "emotion" or "rational"
+
+    # (A) '추천' 키워드 포함 여부 확인
+    is_recommend_query = any(keyword in user_input for keyword in RECOMMEND_KEYWORDS)
+
+    # (B) '추천' 키워드가 있으면 → 추천만 수행 (챗봇/우울분석 X)
+    if is_recommend_query:
+        # 1) 사용자 프로필 생성
         user_profile = {
             "extroversion": req.extroversion or "",
             "feeling_thinking": req.feeling_thinking or "",
-            "hobby": req.hobby,
+            "hobby": req.hobby or [],
             "detail_hobby": req.detail_hobby or [],
         }
+        # 2) 추천 로직
         top_items = recommend_content_based(user_profile, top_n=5)
-        recommendation_msg = "당신을 위한 맞춤 추천을 가져왔어요! ☺️"
+        
+        rec_results = []
+        recommendation_msg = "요청하신 추천 목록입니다.\n\n"
         for i, (item, score) in enumerate(top_items, start=1):
-            recommendations_list.append({
+            clean_desc = re.sub(r"\(.*?\)", "", item["desc"]).strip()
+            rec_results.append({
                 "item_id": item["item_id"],
                 "title": item["title"],
                 "desc": item["desc"],
                 "personality": item["personality"],
                 "score": round(score, 4)
             })
-            clean_desc = re.sub(r"\(.*?\)", "", item["desc"]).strip()
-            recommendation_msg += f"{i}. **{item['title']}** - {clean_desc}"
-        recommendation_msg += "이 중에서 어떤 활동이 가장 끌리시나요? 🌟"
-    
-    # 최종 응답 결합
-    
-    final_response = counseling_response + chatbot_msg
-    if recommendation_msg:
-        final_response += "" + recommendation_msg
+            recommendation_msg += f"{i}. **{item['title']}** - {clean_desc}\n"
+
+        return {
+            "mode": "recommend_only",
+            "response": recommendation_msg,
+            "recommendations": rec_results
+        }
 
+    # (C) '추천' 키워드가 없는 경우
+    else:
+        # 1) 우울 분석
+        depression_score, depression_label = predict_depression(user_input)
+
+        # 2) 상담 안내 메시지 준비
+        counseling_response = ""
+        if depression_label == "상담 권장":
+            counseling_response = (
+                "입력하신 메시지에서 심각한 우울 신호가 감지되었습니다. "
+                "전문 상담을 받으실 것을 권장드립니다.\n\n"
+            )
+
+        # 3) 챗봇 응답
+        if mode not in ["emotion", "rational"]:
+            raise HTTPException(
+                status_code=400,
+                detail="mode는 'emotion' 또는 'rational'이어야 합니다."
+            )
+        chatbot_msg = chat_response(user_input, mode=mode)
+
+        # 4) 추천 메시지 준비
+        recommendation_msg = ""
+        recommendations_list = []
+
+        # 우울도가 '상담 권장'이 아니고, 사용자가 hobby 정보가 있으면 → 추천
+        if depression_label != "상담 권장" and req.hobby:
+            user_profile = {
+                "extroversion": req.extroversion or "",
+                "feeling_thinking": req.feeling_thinking or "",
+                "hobby": req.hobby,
+                "detail_hobby": req.detail_hobby or [],
+            }
+            top_items = recommend_content_based(user_profile, top_n=5)
+
+            recommendation_msg = "\n\n당신을 위한 맞춤 추천을 가져왔어요! ☺️\n"
+            for i, (item, score) in enumerate(top_items, start=1):
+                clean_desc = re.sub(r"\(.*?\)", "", item["desc"]).strip()
+                recommendations_list.append({
+                    "item_id": item["item_id"],
+                    "title": item["title"],
+                    "desc": item["desc"],
+                    "personality": item["personality"],
+                    "score": round(score, 4)
+                })
+                recommendation_msg += f"{i}. **{item['title']}** - {clean_desc}\n"
+            recommendation_msg += "\n이 중에서 어떤 활동이 가장 끌리시나요? 🌟"
+
+        # 5) 최종 응답 결합
+        final_response = counseling_response + chatbot_msg
+        if recommendation_msg:
+            final_response += recommendation_msg
+
+        # 6) 응답 JSON 구성
+        response_dict = {
+            "mode": "chat+recommend" if recommendation_msg else "chat",
+            "response": final_response,
+            "depression_label": depression_label
+        }
+        if recommendation_msg:
+            response_dict["recommendations"] = recommendations_list
 
-    response_dict = {
-        "mode": "chat+recommend" if recommendation_msg else "chat",
-        "response": final_response,
-        "depression_label": depression_label
-    }
-    if recommendation_msg:
-        response_dict["recommendations"] = recommendations_list
+        return response_dict
 
-    return response_dict
 
 def run_fastapi():
     uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)