feat: GLM 응답에서 assistant 텍스트 추출 로직 개선 및 관련 경고 메시지 추가

- GLM 응답의 content가 비어있을 경우 reasoning_content를 대신 사용하도록 로직 개선
- 새로운 메서드 _extract_glm_assistant_text 추가하여 assistant 텍스트 추출을 명확히 함
- 관련 단위 테스트 추가 및 README.md에 변경 사항 반영

ai_planner.py

@@ -312,19 +312,15 @@ class AIPlanner:
 
             t_json0 = time.perf_counter()
             data = json.loads(raw_text)
-            content = data["choices"][0]["message"]["content"].strip()
-            if not content:
-                # content가 비어있으면 이후 JSON 파서가 원인 파악이 어렵다.
-                # GLM_DEBUG=1에서 raw 응답 일부를 함께 보여준다.
-                if _glm_debug_enabled():
-                    finish_reason = data.get("choices", [{}])[0].get("finish_reason")
-                    print(
-                        "[경고] GLM 응답 content 비어있음 | "
-                        f"finish_reason={finish_reason!r} | "
-                        f"raw_preview={raw_text[:600]!r}"
-                    )
-                else:
-                    print("[경고] GLM 응답 content가 비어있습니다. (GLM_DEBUG=1 시 raw_preview 출력)")
+            content = self._extract_glm_assistant_text(data).strip()
+            if not content and _glm_debug_enabled():
+                # content가 비어있으면 아래 파서에서 원인 추적이 어려워지므로 raw 일부를 남긴다.
+                finish_reason = data.get("choices", [{}])[0].get("finish_reason")
+                print(
+                    "[경고] GLM 응답 assistant text 비어있음 | "
+                    f"finish_reason={finish_reason!r} | "
+                    f"raw_preview={raw_text[:600]!r}"
+                )
             t_json_done = time.perf_counter()
 
             dt_total = time.perf_counter() - t_total0
@@ -354,6 +350,35 @@ class AIPlanner:
                 f"GLM API HTTP {e.code}: {body[:1200]}"
             ) from e
 
+    @staticmethod
+    def _extract_glm_assistant_text(data: dict) -> str:
+        """
+        GLM 응답에서 사용자가 기대하는 assistant 텍스트를 뽑는다.
+
+        관찰 케이스:
+        - finish_reason='length' 인데 message.content가 ''로 오고,
+          message.reasoning_content에 실제 출력(JSON)이 포함되는 패턴이 있다.
+        """
+        choices = data.get("choices") if isinstance(data, dict) else None
+        if not choices or not isinstance(choices, list):
+            return ""
+        choice0 = choices[0] if choices else {}
+        if not isinstance(choice0, dict):
+            return ""
+        msg = choice0.get("message", {})
+        if not isinstance(msg, dict):
+            return ""
+
+        content = msg.get("content") or ""
+        if isinstance(content, str) and content.strip():
+            return content
+
+        reasoning = msg.get("reasoning_content") or ""
+        if isinstance(reasoning, str):
+            return reasoning
+
+        return ""
+
     def _parse_json(self, raw: str) -> dict:
         text = raw.strip()
         if "<think>" in text: