fix: CI/CD와 Docker 설정에서 Config 레포지토리 연동 및 헬스체크 완성#26
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Warning Rate limit exceeded@23MinL has exceeded the limit for the number of commits or files that can be reviewed per hour. Please wait 4 minutes and 43 seconds before requesting another review. ⌛ How to resolve this issue?After the wait time has elapsed, a review can be triggered using the We recommend that you space out your commits to avoid hitting the rate limit. 🚦 How do rate limits work?CodeRabbit enforces hourly rate limits for each developer per organization. Our paid plans have higher rate limits than the trial, open-source and free plans. In all cases, we re-allow further reviews after a brief timeout. Please see our FAQ for further information. 📒 Files selected for processing (2)
""" WalkthroughCI/CD 및 Docker 헬스체크 워크플로우가 환경 변수 주입 방식에서 별도 구성 저장소( Changes
Sequence Diagram(s)sequenceDiagram
participant GitHub Actions
participant Ururu-AI-Config Repo
participant Workflow Directory
participant Docker Compose
GitHub Actions->>Ururu-AI-Config Repo: config 저장소 checkout
GitHub Actions->>Workflow Directory: .env.development / .env.production 파일 복사
GitHub Actions->>Docker Compose: ENVIRONMENT 지정하여 config 검증/배포
Docker Compose->>config-fetcher: .env 파일 존재 여부 헬스체크
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![coderabbitai[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/347564?s=60&v=4){kind=small}
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🧹 Nitpick comments (6)
.github/workflows/docker-health-check.yml (3)
7-15: 트리거 블록에 불필요한 공백(trailling spaces) 존재YAML Linter가 경고를 출력하고 있습니다. CI 자체에는 영향이 없지만, 불필요한 diff noise를 줄이기 위해 공백 제거를 권장합니다.
24-36: Config 레포 복사 단계: 모든.env*파일 무차별 복사 주의
cp config/.env* ./명령은 필요 없는 스테이징/로컬 비밀파일까지 워크플로 경로로 복사할 수 있습니다.
필요한 파일만 명시적으로 복사하거나, 최소한 패턴을 좁혀 두는 것이 좋습니다.- cp config/.env* ./ + cp config/.env.{development,production} ./
78-83: 보고 단계의 trailing spaces
YAMLlint가 78-83행의 공백을 지적합니다. 스타일 통일을 위해 제거해 주세요..github/workflows/ci-cd.yml (3)
114-120: Config 레포 checkout 코드 중복
deploy-development와deploy-production단계가 동일 스텝을 복사-붙여넣기 하고 있습니다.
actionuses:재사용 워크플로(Composite Action)로 추출하면 유지보수가 쉬워집니다.
150-156: 프로덕션 단계 중복 공백YAML Linter가 156행의 trailing space를 경고합니다. 작은 것이지만 전체 파이프라인 품질에 영향을 줄 수 있으니 제거를 권장합니다.
158-174:.env.production복사 후 정리 권장개발 단계와 동일하게, 성공/실패 여부와 무관하게 워크플로 종료 전에 파일을 삭제해 두면 추가적인 보안 사고를 줄일 수 있습니다.
- name: Cleanup env files if: always() run: rm -f .env.production
📜 Review details
Configuration used: CodeRabbit UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
📒 Files selected for processing (3)
.github/workflows/ci-cd.yml(2 hunks).github/workflows/docker-health-check.yml(3 hunks)docker-compose.yml(2 hunks)
🧰 Additional context used
🧠 Learnings (4)
📓 Common learnings
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: scripts/fetch-config.sh:5-9
Timestamp: 2025-07-04T14:44:01.189Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 격리를 충분한 보안 수준으로 판단하며, 컨테이너 내부에서만 실행되는 민감한 작업(GitHub PAT 사용 등)에 대해서는 현재 구현 방식을 적절하다고 평가한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:43:46.374Z
Learning: 23MinL은 12-Factor App 패턴을 적극적으로 활용하며, 환경변수 기반 설정 관리를 통해 개발/운영 환경 분리, Docker 배포 유연성, 보안 강화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.production.yml:15-27
Timestamp: 2025-07-04T14:43:46.253Z
Learning: 23MinL은 현재 요구사항을 만족하는 동시에 향후 확장성을 위한 사전 설정을 유지하는 것을 선호하며, 단계적 성장에 대비한 아키텍처 설계를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:41:35.314Z
Learning: 23MinL은 Python 커뮤니티 표준 준수를 중요하게 여기며, 코드 가독성과 IDE 지원 향상을 위해 PEP 8 규칙을 적극적으로 따른다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:103-106
Timestamp: 2025-07-03T06:45:40.113Z
Learning: 23MinL은 초기 개발 단계에서 정확성보다 단순성과 의존성 최소화를 우선시하며, 단계별 최적화 접근법을 선호한다. 특히 한국어 텍스트 처리에서 보수적 제한을 통해 안전성을 확보한 후, 추후 성능 측정을 바탕으로 최적화를 진행하는 방식을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: Dockerfile:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:32.456Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 환경에서 Gunicorn 워커 수를 환경변수로 구성하여 환경별 최적화를 수행하는 접근법을 선호한다. 리소스 제한과 일치하는 워커 수 설정을 통해 성능 최적화를 중요하게 고려한다.
docker-compose.yml (3)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
.github/workflows/ci-cd.yml (6)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
.github/workflows/docker-health-check.yml (6)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
🪛 YAMLlint (1.37.1)
.github/workflows/ci-cd.yml
[error] 120-120: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 125-125: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 132-132: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 156-156: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 161-161: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 168-168: trailing spaces
(trailing-spaces)
.github/workflows/docker-health-check.yml
[error] 8-8: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 12-12: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 30-30: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 36-36: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 51-51: trailing spaces
(trailing-spaces)
⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (2)
- GitHub Check: build-and-push
- GitHub Check: test
🔇 Additional comments (4)
docker-compose.yml (1)
16-21:config-fetcher헬스체크 경로가 환경에 따라 달라지지 않을 수 있음
"${ENVIRONMENT:-development}"치환은 Docker Compose 명령을 실행할 때 호스트 쉘의 ENVIRONMENT 값만 반영합니다.
즉docker compose up -d전에 ENVIRONMENT를 지정하지 않으면, 프로덕션 구성이라도 항상/config/.env.development만 검사하게 됩니다.# 예) 프로덕션 배포 시 docker compose -f docker-compose.production.yml up -d # ← ENVIRONMENT 미지정 → healthcheck 실패
docker compose호출부(로컬·배포 스크립트·Github Actions)에서 항상ENVIRONMENT=production등을 명시하는지 다시 한 번 확인해주세요..github/workflows/docker-health-check.yml (1)
52-60: 검증 대상 Compose 파일 존재 여부 확인 필요
docker-compose.development.yml,docker-compose.production.yml이 저장소에 없으면 이 스텝이 즉시 실패합니다.
레포 구조가 변경됐다면 파일명을 맞추거나 기본docker-compose.yml만 검증하도록 조정해 주세요..github/workflows/ci-cd.yml (2)
122-138:.env.development복사 ⇒ 민감 정보 노출 가능성워크플로 로그에는 파일 내용이 출력되지 않지만, 실패 시 artefact 업로드 등을 통해 외부 유출 가능성이 있습니다.
필요 시actions/upload-artifact제외,rm .env.development등 정리 단계를 추가해 주세요.
130-132: Compose override 파일 존재 여부 검증
ENVIRONMENT=development docker compose -f docker-compose.development.yml …
override 파일 부재 시 워크플로가 실패합니다. Docker-Compose 기본 파일만 쓰는 구조면 이 스텝을 제거해 주세요.
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🧹 Nitpick comments (7)
.github/workflows/docker-health-check.yml (4)
7-15: 불필요한 공백 제거 및 YAMLlint 오류 해결
push/pull_request트리거 정의 라인에서 YAMLlint가 지적한 후행 공백이 남아 있습니다. 그대로 두어도 동작에는 문제가 없지만, CI 경고를 제거해 가독성을 높이는 편이 좋습니다.- branches: + branches:
31-36: 와일드카드 복사 범위 축소 제안
cp config/.env* ./는 예상치 못한 테스트용.env.local같은 파일까지 복사할 수 있습니다. 필요한 두 파일만 명시적으로 복사하면 실수 위험을 줄일 수 있습니다.-cp config/.env* ./ +cp config/.env.development ./ +cp config/.env.production ./
52-60: 기본 compose 검증에도 ENVIRONMENT 변수 전달 고려
docker compose config --quiet호출에는ENVIRONMENT가 주입되지 않아${ENVIRONMENT}플레이스홀더가 남아 있을 경우 경고가 발생할 수 있습니다. 동일한 방식으로 통일하는 편이 안전합니다.-docker compose config --quiet +ENVIRONMENT=development docker compose config --quiet
61-70: 헬스체크 단계가 실제 검증을 수행하지 않음현재는
echo로만 시뮬레이션합니다. 워크플로 안에서 컨테이너를 띄우지 않더라도, 단순 HTTP 요청으로 실제 응답 코드를 확인하도록 변경하면 가치가 높습니다. 23MinL 님 선호에 맞춰python -m pip install --quiet requests후python - <<'PY' ...방식으로 구현을 권장드립니다. 필요 시 샘플 스크립트 제공 가능합니다..github/workflows/ci-cd.yml (3)
121-125: 파일 복사 후행 공백 정리 및 YAMLlint 경고 제거125 라인에 후행 공백이 있어 YAMLlint 오류가 발생합니다. 간단히 공백을 삭제해 주세요.
- echo "✅ 개발환경 Config 파일 복사 완료" + echo "✅ 개발환경 Config 파일 복사 완료"
157-161: YAMLlint 경고: 후행 공백 제거161 라인에도 후행 공백이 있습니다. 자동 포매터로 일괄 제거를 권장합니다.
104-168: DRY 원칙 위반 – 중복 Deploy Job 추출 제안
deploy-development와deploy-production잡이 거의 동일한 단계·스크립트를 반복합니다. 재사용 워크플로(Reusable Workflow) 또는 composite action 으로 공통 로직을 추출하면 유지보수가 용이합니다.
📜 Review details
Configuration used: CodeRabbit UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
📒 Files selected for processing (3)
.github/workflows/ci-cd.yml(2 hunks).github/workflows/docker-health-check.yml(3 hunks)docker-compose.yml(2 hunks)
🚧 Files skipped from review as they are similar to previous changes (1)
- docker-compose.yml
🧰 Additional context used
🧠 Learnings (3)
📓 Common learnings
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: scripts/fetch-config.sh:5-9
Timestamp: 2025-07-04T14:44:01.189Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 격리를 충분한 보안 수준으로 판단하며, 컨테이너 내부에서만 실행되는 민감한 작업(GitHub PAT 사용 등)에 대해서는 현재 구현 방식을 적절하다고 평가한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:43:46.374Z
Learning: 23MinL은 12-Factor App 패턴을 적극적으로 활용하며, 환경변수 기반 설정 관리를 통해 개발/운영 환경 분리, Docker 배포 유연성, 보안 강화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.production.yml:15-27
Timestamp: 2025-07-04T14:43:46.253Z
Learning: 23MinL은 현재 요구사항을 만족하는 동시에 향후 확장성을 위한 사전 설정을 유지하는 것을 선호하며, 단계적 성장에 대비한 아키텍처 설계를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:41:35.314Z
Learning: 23MinL은 Python 커뮤니티 표준 준수를 중요하게 여기며, 코드 가독성과 IDE 지원 향상을 위해 PEP 8 규칙을 적극적으로 따른다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:103-106
Timestamp: 2025-07-03T06:45:40.113Z
Learning: 23MinL은 초기 개발 단계에서 정확성보다 단순성과 의존성 최소화를 우선시하며, 단계별 최적화 접근법을 선호한다. 특히 한국어 텍스트 처리에서 보수적 제한을 통해 안전성을 확보한 후, 추후 성능 측정을 바탕으로 최적화를 진행하는 방식을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: Dockerfile:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:32.456Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 환경에서 Gunicorn 워커 수를 환경변수로 구성하여 환경별 최적화를 수행하는 접근법을 선호한다. 리소스 제한과 일치하는 워커 수 설정을 통해 성능 최적화를 중요하게 고려한다.
.github/workflows/ci-cd.yml (6)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
.github/workflows/docker-health-check.yml (6)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
🪛 YAMLlint (1.37.1)
.github/workflows/ci-cd.yml
[error] 120-120: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 125-125: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 132-132: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 156-156: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 161-161: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 168-168: trailing spaces
(trailing-spaces)
.github/workflows/docker-health-check.yml
[error] 8-8: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 12-12: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 30-30: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 36-36: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 51-51: trailing spaces
(trailing-spaces)
⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (2)
- GitHub Check: test
- GitHub Check: test
🔇 Additional comments (3)
.github/workflows/docker-health-check.yml (1)
24-30: PR 토큰 권한 확인 필요
PRIVATE_REPO_TOKEN이 개인 설정 저장소에 read 권한만 있으면 충분하지만, 토큰에 write 권한까지 부여돼 있으면 보안 위험이 커집니다. 최소 권한 원칙에 따라 read-only PAT 인지 한 번 더 확인해 주세요..github/workflows/ci-cd.yml (2)
114-120: Config 레포 체크아웃 토큰 최소 권한 확인앞서 언급한 내용과 동일하게,
PRIVATE_REPO_TOKEN이 read-only PAT 인지 재확인 부탁드립니다.
150-156: 운영 배포 단계 토큰 권한 동일 주의dev 단계와 마찬가지로 최소 권한 PAT 사용 여부를 점검해 주세요.
- Docker Compose 기본 환경을 production으로 변경 - 환경변수 바인딩 중복 제거 및 최적화 - 컨테이너-호스트 HTTP 통신을 위한 host.docker.internal 설정 - 환경별 Spring Boot 연동 설정 분리 (개발: 비활성화, 운영: 필수) - 워크플로우 step name 및 메시지 영어 변환으로 한글 깨짐 방지 - 환경별 실행 스크립트 추가 (run-dev.sh, run-prod.sh) - 환경변수 바인딩 검증 단계 추가
There was a problem hiding this comment.
Actionable comments posted: 2
🧹 Nitpick comments (7)
.github/workflows/performance-test.yml (3)
72-81: curl 대신 Python requests 사용 고려
retrieved_learnings에 따르면 작성자는 curl 대신python - <<EOF스크립트에서 requests 호출을 선호합니다.for … curl -f루프를 requests 로 교체하면 의존성/보안 정책을 일관되게 유지할 수 있습니다.
137-144: SC2002 경고: 불필요한 cat 파이프
cat performance_results_stats.csv | head -5형태는 불필요합니다. head 만으로 충분하며 subshell 하나를 줄일 수 있습니다.- cat performance_results_stats.csv | head -5 + head -5 performance_results_stats.csv
113-134: trailing space 정리 권장
여러 줄(113, 122, 134, 147, 154 등)에 공백이 남아 YAMLlint 경고가 발생합니다. 불필요한 diff 발생을 막기 위해 제거해 주세요.docker-compose.production.yml (1)
48-49: EOF 개행 누락
파일 끝에 개행이 없어 YAMLlint 에러가 납니다. 한 줄 추가해 주세요.name: ururu-network +docker-compose.development.yml (1)
15-16: venv 볼륨 마운트는 패키지 유실 위험
호스트의 빈 디렉터리가 컨테이너 내/app/venv를 덮어써 패키지가 사라지는 문제가 반복 보고되었습니다(learning #13). 특별한 이유가 없다면 해당 볼륨 선언을 제거하거나type: tmpfs로 바꿔주세요..github/workflows/ci-cd.yml (1)
27-179: 대량의 trailing spaces
YAMLlint가 지적하듯 여러 줄에 불필요한 공백이 남아 있습니다. 전체 파일에서 제거해 주세요..github/workflows/docker-health-check.yml (1)
8-15: trailing space 정리
8, 12 등 여러 줄의 공백이 YAMLlint 오류로 잡힙니다. 제거 권장.
📜 Review details
Configuration used: CodeRabbit UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
📒 Files selected for processing (8)
.github/workflows/ci-cd.yml(5 hunks).github/workflows/docker-health-check.yml(1 hunks).github/workflows/performance-test.yml(5 hunks)docker-compose.development.yml(3 hunks)docker-compose.production.yml(2 hunks)docker-compose.yml(2 hunks)scripts/run-dev.sh(1 hunks)scripts/run-prod.sh(1 hunks)
✅ Files skipped from review due to trivial changes (2)
- scripts/run-dev.sh
- scripts/run-prod.sh
🚧 Files skipped from review as they are similar to previous changes (1)
- docker-compose.yml
🧰 Additional context used
🧠 Learnings (6)
📓 Common learnings
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: scripts/fetch-config.sh:5-9
Timestamp: 2025-07-04T14:44:01.189Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 격리를 충분한 보안 수준으로 판단하며, 컨테이너 내부에서만 실행되는 민감한 작업(GitHub PAT 사용 등)에 대해서는 현재 구현 방식을 적절하다고 평가한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:43:46.374Z
Learning: 23MinL은 12-Factor App 패턴을 적극적으로 활용하며, 환경변수 기반 설정 관리를 통해 개발/운영 환경 분리, Docker 배포 유연성, 보안 강화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.production.yml:15-27
Timestamp: 2025-07-04T14:43:46.253Z
Learning: 23MinL은 현재 요구사항을 만족하는 동시에 향후 확장성을 위한 사전 설정을 유지하는 것을 선호하며, 단계적 성장에 대비한 아키텍처 설계를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:41:35.314Z
Learning: 23MinL은 Python 커뮤니티 표준 준수를 중요하게 여기며, 코드 가독성과 IDE 지원 향상을 위해 PEP 8 규칙을 적극적으로 따른다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:103-106
Timestamp: 2025-07-03T06:45:40.113Z
Learning: 23MinL은 초기 개발 단계에서 정확성보다 단순성과 의존성 최소화를 우선시하며, 단계별 최적화 접근법을 선호한다. 특히 한국어 텍스트 처리에서 보수적 제한을 통해 안전성을 확보한 후, 추후 성능 측정을 바탕으로 최적화를 진행하는 방식을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: Dockerfile:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:32.456Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 환경에서 Gunicorn 워커 수를 환경변수로 구성하여 환경별 최적화를 수행하는 접근법을 선호한다. 리소스 제한과 일치하는 워커 수 설정을 통해 성능 최적화를 중요하게 고려한다.
docker-compose.production.yml (1)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
docker-compose.development.yml (4)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.development.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:43:36.433Z
Learning: Docker Compose에서 컨테이너 내부 가상환경 디렉터리(/app/venv)를 호스트와 볼륨 매핑하면, 호스트의 빈 디렉터리가 컨테이너에서 빌드 시 설치된 패키지를 덮어써 버리는 문제가 발생할 수 있다. 개발 환경에서는 이런 볼륨 매핑을 제거하거나 명확한 목적이 있을 때만 사용해야 한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:43:46.374Z
Learning: 23MinL은 12-Factor App 패턴을 적극적으로 활용하며, 환경변수 기반 설정 관리를 통해 개발/운영 환경 분리, Docker 배포 유연성, 보안 강화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
.github/workflows/ci-cd.yml (6)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
.github/workflows/docker-health-check.yml (3)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
.github/workflows/performance-test.yml (1)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
🪛 YAMLlint (1.37.1)
docker-compose.production.yml
[error] 49-49: no new line character at the end of file
(new-line-at-end-of-file)
.github/workflows/ci-cd.yml
[error] 27-27: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 32-32: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 40-40: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 48-48: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 54-54: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 71-71: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 74-74: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 81-81: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 113-113: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 120-120: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 125-125: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 134-134: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 151-151: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 158-158: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 163-163: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 172-172: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 179-179: trailing spaces
(trailing-spaces)
.github/workflows/docker-health-check.yml
[error] 8-8: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 12-12: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 19-19: trailing spaces
(trailing-spaces)
[warning] 21-21: wrong indentation: expected 6 but found 4
(indentation)
[error] 23-23: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 30-30: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 36-36: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 51-51: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 60-60: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 69-69: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 75-75: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 79-79: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 85-85: trailing spaces
(trailing-spaces)
.github/workflows/performance-test.yml
[error] 113-113: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 122-122: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 134-134: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 147-147: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 154-154: trailing spaces
(trailing-spaces)
🪛 actionlint (1.7.7)
.github/workflows/performance-test.yml
136-136: shellcheck reported issue in this script: SC2002:style:4:7: Useless cat. Consider 'cmd < file | ..' or 'cmd file | ..' instead
(shellcheck)
⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (2)
- GitHub Check: test
- GitHub Check: test
🔇 Additional comments (3)
.github/workflows/performance-test.yml (1)
22-34: 한 글 Step 명이 남아 있어 서머리와 일치하지 않습니다
AI-summary에는 “모든 한글 설명이 영어로 번역됨”이라고 되어 있으나, 실제로는 여전히코드 체크아웃,Python 환경 설정,성능 테스트 도구 설치,테스트용 FastAPI 서버 시작등 한글 step name 이 남아 있습니다.
서머리 불일치뿐만 아니라 워크플로 간 naming 컨벤션도 깨지므로 전부 영어로 통일하는 편이 좋습니다.Likely an incorrect or invalid review comment.
docker-compose.production.yml (1)
16-20: healthcheck 스크립트가 image에 curl 존재를 가정
python:slim,uvicorn-gunicorn-fastapi류의 미니멀 이미지에는 curl 이 없을 수 있습니다. 빌드 타깃이나 베이스 이미지가 curl을 포함하지 않으면 컨테이너가unhealthy로 떨어집니다.
RUN apt-get update && apt-get install -y curl로 이미지에 포함하거나CMD-SHELL, sh -c "wget -qO- … || exit 1"처럼 BusyBox wget 사용을 고려하세요.docker-compose.development.yml (1)
26-30: curl 의존성 동일 문제
production compose 와 동일하게 curl 전제. 개발 이미지에도 curl 설치를 보장하거나 쉘 기반 healthcheck 로 교체 필요.
- CI/CD 워크플로우에서 config 파일 존재 여부 확인 후 복사 - 파일이 없을 경우 명확한 오류 메시지와 함께 실패 처리 - 실행 스크립트에서도 환경 파일 존재 여부 사전 검증 - 에러 발생 시 사용자에게 Config 레포지토리 확인 안내
There was a problem hiding this comment.
Actionable comments posted: 2
♻️ Duplicate comments (1)
.github/workflows/docker-health-check.yml (1)
20-23: 잘못된 들여쓰기로 워크플로가 파싱되지 않습니다
steps:하위 요소가 4칸 들여쓰기로 되어 있어 YAML 파서 오류가 납니다. 동일 레벨 항목은 6칸(두 단계) 들여쓰기가 필요합니다.- - name: Checkout Code + - name: Checkout Code같은 레벨의 모든 step에 동일하게 적용해주세요.
🧹 Nitpick comments (4)
.github/workflows/ci-cd.yml (2)
121-129: 개발/운영 환경 복사 로직 중복 → 스텝 재사용(재귀) 고려
.env파일 복사, 존재 여부 검증, 메시지 출력 로직이 dev·prod 모두 중복됩니다. Composite Action 또는 재사용 가능한 Bash 스크립트로 분리하면 유지보수성이 올라갑니다.
24-40: 불필요한 공백(trailing spaces) 다수 존재
YAMLlint가 지적한 대로 여러 줄 끝에 공백이 남아 있습니다. 기능에는 영향이 없지만 리뷰어·IDE 플러그인에서 경고가 발생하니 커밋 전에 제거해주세요..github/workflows/docker-health-check.yml (2)
57-65:docker compose플러그인 의존성 미선언
ubuntu-latest이미지에 compose 플러그인이 기본 포함돼 있긴 하지만, 향후 런타임 이미지 변경 시 깨질 수 있습니다.docker/setup-buildx-action또는docker/setup-qemu-action등으로 Docker CLI 환경을 명시적으로 준비해 두는 편이 안정적입니다.
7-15: 여러 줄에 남아있는 공백(trailing spaces)
YAMLlint 오류가 다수 발생합니다. CI에서 yamllint를 돌리는 만큼 불필요한 경고 제거를 권장드립니다.
📜 Review details
Configuration used: CodeRabbit UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
📒 Files selected for processing (4)
.github/workflows/ci-cd.yml(5 hunks).github/workflows/docker-health-check.yml(1 hunks)scripts/run-dev.sh(1 hunks)scripts/run-prod.sh(1 hunks)
🚧 Files skipped from review as they are similar to previous changes (2)
- scripts/run-dev.sh
- scripts/run-prod.sh
🧰 Additional context used
🧠 Learnings (3)
📓 Common learnings
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: scripts/fetch-config.sh:5-9
Timestamp: 2025-07-04T14:44:01.189Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 격리를 충분한 보안 수준으로 판단하며, 컨테이너 내부에서만 실행되는 민감한 작업(GitHub PAT 사용 등)에 대해서는 현재 구현 방식을 적절하다고 평가한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#26
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-11T16:22:17.269Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인에서 fail-fast 원칙을 적용하여 런타임 오류를 사전에 방지하는 proactive validation 접근법을 선호한다. Config 파일 존재 여부 검증과 같은 명시적 검증 로직을 CI/CD 워크플로우와 실행 스크립트 모두에 일관되게 적용하여 배포 안정성과 개발 경험을 동시에 개선하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:43:46.374Z
Learning: 23MinL은 12-Factor App 패턴을 적극적으로 활용하며, 환경변수 기반 설정 관리를 통해 개발/운영 환경 분리, Docker 배포 유연성, 보안 강화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.production.yml:15-27
Timestamp: 2025-07-04T14:43:46.253Z
Learning: 23MinL은 현재 요구사항을 만족하는 동시에 향후 확장성을 위한 사전 설정을 유지하는 것을 선호하며, 단계적 성장에 대비한 아키텍처 설계를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:41:35.314Z
Learning: 23MinL은 Python 커뮤니티 표준 준수를 중요하게 여기며, 코드 가독성과 IDE 지원 향상을 위해 PEP 8 규칙을 적극적으로 따른다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:103-106
Timestamp: 2025-07-03T06:45:40.113Z
Learning: 23MinL은 초기 개발 단계에서 정확성보다 단순성과 의존성 최소화를 우선시하며, 단계별 최적화 접근법을 선호한다. 특히 한국어 텍스트 처리에서 보수적 제한을 통해 안전성을 확보한 후, 추후 성능 측정을 바탕으로 최적화를 진행하는 방식을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: Dockerfile:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:32.456Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 환경에서 Gunicorn 워커 수를 환경변수로 구성하여 환경별 최적화를 수행하는 접근법을 선호한다. 리소스 제한과 일치하는 워커 수 설정을 통해 성능 최적화를 중요하게 고려한다.
.github/workflows/ci-cd.yml (7)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#26
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-11T16:22:17.269Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인에서 fail-fast 원칙을 적용하여 런타임 오류를 사전에 방지하는 proactive validation 접근법을 선호한다. Config 파일 존재 여부 검증과 같은 명시적 검증 로직을 CI/CD 워크플로우와 실행 스크립트 모두에 일관되게 적용하여 배포 안정성과 개발 경험을 동시에 개선하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
.github/workflows/docker-health-check.yml (4)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
🪛 YAMLlint (1.37.1)
.github/workflows/ci-cd.yml
[error] 27-27: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 32-32: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 40-40: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 48-48: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 54-54: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 71-71: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 74-74: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 81-81: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 113-113: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 120-120: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 130-130: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 139-139: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 156-156: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 163-163: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 173-173: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 182-182: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 189-189: trailing spaces
(trailing-spaces)
.github/workflows/docker-health-check.yml
[error] 8-8: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 12-12: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 19-19: trailing spaces
(trailing-spaces)
[warning] 21-21: wrong indentation: expected 6 but found 4
(indentation)
[error] 23-23: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 30-30: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 41-41: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 56-56: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 65-65: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 74-74: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 80-80: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 84-84: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 90-90: trailing spaces
(trailing-spaces)
⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (2)
- GitHub Check: test
- GitHub Check: test
🔇 Additional comments (1)
.github/workflows/docker-health-check.yml (1)
42-55: 환경파일 누락 시 파이프라인이 계속 진행됩니다
검증 단계가 단순 echo 메시지로 끝나고set -e가 없어 실패하지 않습니다. 누락되면 즉시 실패하도록exit 1을 추가하는 것이 좋습니다.
- flake8 --exit-zero 옵션 제거로 fail-fast 동작 활성화 - compgen -G 'config/.env*' 사용해서 모든 환경 파일 존재 여부 확인 - 중요한 구문 오류 발생 시 즉시 빌드 실패로 품질 보장 - Config 파일 검증 로직 개선으로 런타임 오류 방지
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♻️ Duplicate comments (1)
.github/workflows/docker-health-check.yml (1)
31-40: 이전 리뷰에서 제안한.env*패턴 복사 로직이 잘 반영되었습니다
compgen -G "config/.env*"을 이용한 존재 여부 검사와 실패 시exit 1처리까지 모두 확인했습니다. 👍
📜 Review details
Configuration used: CodeRabbit UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
📒 Files selected for processing (2)
.github/workflows/ci-cd.yml(5 hunks).github/workflows/docker-health-check.yml(1 hunks)
🧰 Additional context used
🧠 Learnings (3)
📓 Common learnings
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: scripts/fetch-config.sh:5-9
Timestamp: 2025-07-04T14:44:01.189Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 격리를 충분한 보안 수준으로 판단하며, 컨테이너 내부에서만 실행되는 민감한 작업(GitHub PAT 사용 등)에 대해서는 현재 구현 방식을 적절하다고 평가한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#26
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-11T16:22:17.269Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인에서 fail-fast 원칙을 적용하여 런타임 오류를 사전에 방지하는 proactive validation 접근법을 선호한다. Config 파일 존재 여부 검증과 같은 명시적 검증 로직을 CI/CD 워크플로우와 실행 스크립트 모두에 일관되게 적용하여 배포 안정성과 개발 경험을 동시에 개선하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:43:46.374Z
Learning: 23MinL은 12-Factor App 패턴을 적극적으로 활용하며, 환경변수 기반 설정 관리를 통해 개발/운영 환경 분리, Docker 배포 유연성, 보안 강화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.production.yml:15-27
Timestamp: 2025-07-04T14:43:46.253Z
Learning: 23MinL은 현재 요구사항을 만족하는 동시에 향후 확장성을 위한 사전 설정을 유지하는 것을 선호하며, 단계적 성장에 대비한 아키텍처 설계를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:41:35.314Z
Learning: 23MinL은 Python 커뮤니티 표준 준수를 중요하게 여기며, 코드 가독성과 IDE 지원 향상을 위해 PEP 8 규칙을 적극적으로 따른다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:103-106
Timestamp: 2025-07-03T06:45:40.113Z
Learning: 23MinL은 초기 개발 단계에서 정확성보다 단순성과 의존성 최소화를 우선시하며, 단계별 최적화 접근법을 선호한다. 특히 한국어 텍스트 처리에서 보수적 제한을 통해 안전성을 확보한 후, 추후 성능 측정을 바탕으로 최적화를 진행하는 방식을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: Dockerfile:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:32.456Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 환경에서 Gunicorn 워커 수를 환경변수로 구성하여 환경별 최적화를 수행하는 접근법을 선호한다. 리소스 제한과 일치하는 워커 수 설정을 통해 성능 최적화를 중요하게 고려한다.
.github/workflows/ci-cd.yml (10)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#26
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-11T16:22:17.269Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인에서 fail-fast 원칙을 적용하여 런타임 오류를 사전에 방지하는 proactive validation 접근법을 선호한다. Config 파일 존재 여부 검증과 같은 명시적 검증 로직을 CI/CD 워크플로우와 실행 스크립트 모두에 일관되게 적용하여 배포 안정성과 개발 경험을 동시에 개선하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:50.243Z
Learning: 23MinL은 "테스트는 품질 보장의 핵심이어야 합니다"라는 철학을 가지고 있으며, CI/CD 파이프라인에서 테스트 실패 시 빌드를 즉시 중단시켜 품질 게이트 역할을 강화하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: scripts/fetch-config.sh:5-9
Timestamp: 2025-07-04T14:44:01.189Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 격리를 충분한 보안 수준으로 판단하며, 컨테이너 내부에서만 실행되는 민감한 작업(GitHub PAT 사용 등)에 대해서는 현재 구현 방식을 적절하다고 평가한다.
.github/workflows/docker-health-check.yml (3)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
🪛 YAMLlint (1.37.1)
.github/workflows/ci-cd.yml
[error] 27-27: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 32-32: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 40-40: trailing spaces
(trailing-spaces)
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(trailing-spaces)
[error] 81-81: trailing spaces
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(trailing-spaces)
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.github/workflows/docker-health-check.yml
[error] 8-8: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 12-12: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 19-19: trailing spaces
(trailing-spaces)
[warning] 21-21: wrong indentation: expected 6 but found 4
(indentation)
[error] 23-23: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 30-30: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 41-41: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 56-56: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 65-65: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 74-74: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 80-80: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 84-84: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 90-90: trailing spaces
(trailing-spaces)
⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (2)
- GitHub Check: test
- GitHub Check: test
🔇 Additional comments (3)
.github/workflows/ci-cd.yml (3)
49-53:--exit-zero제거 확인 완료
flake8가 실제 오류를 검출하면 파이프라인을 즉시 실패시키도록 변경된 점 확인했습니다. 품질 게이트 강화에 적절합니다.
121-135: 개발용 설정 복사 로직 안정화 완료
파일 존재 여부 검사 → 복사 → 성공 메시지 순으로 구성돼 있어 예상대로 Fail-Fast가 동작합니다.
169-183: 운영용 설정 복사 로직도 동일하게 적용됨
개발용과 동일한 패턴으로 구현되어 일관성이 확보되었습니다.
There was a problem hiding this comment.
Actionable comments posted: 3
🧹 Nitpick comments (4)
.github/workflows/performance-test.yml (2)
70-81:curl사용은 23MinL 선호도와 상충 – 파이썬 requests로 대체 고려
Learning에 따르면 23MinL 님은 CI에서curl대신 명시적 pip 설치 후 Python requests 사용을 선호합니다.
readiness check를 짧은 파이썬 one-liner로 교체하면 일관성과 가독성이 향상됩니다.- for i in {1..30}; do - if curl -f http://localhost:8000/health; then + pip install --quiet requests==2.32.3 + for i in {1..30}; do + python - <<'PY' +import sys, requests, time +try: + requests.get("http://localhost:8000/health", timeout=2).raise_for_status() + sys.exit(0) +except Exception: + time.sleep(2) + sys.exit(1) +PY + if [ $? -eq 0 ]; then echo "✅ 테스트 서버가 준비되었습니다." break fi
1-170: 여러 줄에 후행 공백(trailing space) 존재
YAMLLint 경고가 다수 발생했습니다(예: 41, 43, 47, 60 라인 등). 후행 공백은 YAML 파싱에는 영향 없으나 코드 노이즈이며 PR Diff가 불필요하게 지저분해집니다.pre-commit hook이나yamllint -f parsable로 자동 제거를 권장합니다..github/workflows/docker-health-check.yml (1)
1-15: 후행 공백 다수 – YAML lint 경고
8, 12, 19, 82 라인 등 공백 문자만 있는 부분이 있습니다. CI 스텝에yamllint를 추가하거나 IDE trim-on-save 옵션으로 자동 정리해 주세요..github/workflows/ci-cd.yml (1)
63-67: YAMLLint 경고: 67 라인 후행 공백
작지만 반복되는 스타일 이슈입니다. CI에yamllint를 추가하여 자동 교정하면 재발을 방지할 수 있습니다.
📜 Review details
Configuration used: CodeRabbit UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
📒 Files selected for processing (3)
.github/workflows/ci-cd.yml(3 hunks).github/workflows/docker-health-check.yml(1 hunks).github/workflows/performance-test.yml(2 hunks)
🧰 Additional context used
🧠 Learnings (4)
📓 Common learnings
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: scripts/fetch-config.sh:5-9
Timestamp: 2025-07-04T14:44:01.189Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 격리를 충분한 보안 수준으로 판단하며, 컨테이너 내부에서만 실행되는 민감한 작업(GitHub PAT 사용 등)에 대해서는 현재 구현 방식을 적절하다고 평가한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#26
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-11T16:22:17.269Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인에서 fail-fast 원칙을 적용하여 런타임 오류를 사전에 방지하는 proactive validation 접근법을 선호한다. Config 파일 존재 여부 검증과 같은 명시적 검증 로직을 CI/CD 워크플로우와 실행 스크립트 모두에 일관되게 적용하여 배포 안정성과 개발 경험을 동시에 개선하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:43:46.374Z
Learning: 23MinL은 12-Factor App 패턴을 적극적으로 활용하며, 환경변수 기반 설정 관리를 통해 개발/운영 환경 분리, Docker 배포 유연성, 보안 강화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.production.yml:15-27
Timestamp: 2025-07-04T14:43:46.253Z
Learning: 23MinL은 현재 요구사항을 만족하는 동시에 향후 확장성을 위한 사전 설정을 유지하는 것을 선호하며, 단계적 성장에 대비한 아키텍처 설계를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:41:35.314Z
Learning: 23MinL은 Python 커뮤니티 표준 준수를 중요하게 여기며, 코드 가독성과 IDE 지원 향상을 위해 PEP 8 규칙을 적극적으로 따른다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:103-106
Timestamp: 2025-07-03T06:45:40.113Z
Learning: 23MinL은 초기 개발 단계에서 정확성보다 단순성과 의존성 최소화를 우선시하며, 단계별 최적화 접근법을 선호한다. 특히 한국어 텍스트 처리에서 보수적 제한을 통해 안전성을 확보한 후, 추후 성능 측정을 바탕으로 최적화를 진행하는 방식을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: Dockerfile:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:32.456Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 환경에서 Gunicorn 워커 수를 환경변수로 구성하여 환경별 최적화를 수행하는 접근법을 선호한다. 리소스 제한과 일치하는 워커 수 설정을 통해 성능 최적화를 중요하게 고려한다.
.github/workflows/ci-cd.yml (11)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#26
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-11T16:22:17.269Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인에서 fail-fast 원칙을 적용하여 런타임 오류를 사전에 방지하는 proactive validation 접근법을 선호한다. Config 파일 존재 여부 검증과 같은 명시적 검증 로직을 CI/CD 워크플로우와 실행 스크립트 모두에 일관되게 적용하여 배포 안정성과 개발 경험을 동시에 개선하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#26
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-11T16:36:26.844Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인에서 fail-fast 원칙을 기본으로 채택하면서도, 개발 초기 단계나 특정 상황에서는 실용적 유연성을 고려하는 균형잡힌 접근법을 선호한다. 품질 게이트의 엄격함과 개발 속도 간의 트레이드오프를 인식하고, 필요에 따라 브랜치별 또는 단계별로 다른 정책을 적용하는 것을 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:50.243Z
Learning: 23MinL은 "테스트는 품질 보장의 핵심이어야 합니다"라는 철학을 가지고 있으며, CI/CD 파이프라인에서 테스트 실패 시 빌드를 즉시 중단시켜 품질 게이트 역할을 강화하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: scripts/fetch-config.sh:5-9
Timestamp: 2025-07-04T14:44:01.189Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 격리를 충분한 보안 수준으로 판단하며, 컨테이너 내부에서만 실행되는 민감한 작업(GitHub PAT 사용 등)에 대해서는 현재 구현 방식을 적절하다고 평가한다.
.github/workflows/docker-health-check.yml (8)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: scripts/fetch-config.sh:5-9
Timestamp: 2025-07-04T14:44:01.189Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 격리를 충분한 보안 수준으로 판단하며, 컨테이너 내부에서만 실행되는 민감한 작업(GitHub PAT 사용 등)에 대해서는 현재 구현 방식을 적절하다고 평가한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:43:46.374Z
Learning: 23MinL은 12-Factor App 패턴을 적극적으로 활용하며, 환경변수 기반 설정 관리를 통해 개발/운영 환경 분리, Docker 배포 유연성, 보안 강화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
.github/workflows/performance-test.yml (4)
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
🪛 YAMLlint (1.37.1)
.github/workflows/ci-cd.yml
[error] 67-67: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 183-183: trailing spaces
(trailing-spaces)
.github/workflows/docker-health-check.yml
[error] 8-8: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 12-12: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 19-19: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 82-82: trailing spaces
(trailing-spaces)
.github/workflows/performance-test.yml
[error] 41-41: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 43-43: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 47-47: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 60-60: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 68-68: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 88-88: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 91-91: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 94-94: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 102-102: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 113-113: trailing spaces
(trailing-spaces)
[error] 147-147: trailing spaces
(trailing-spaces)
⏰ Context from checks skipped due to timeout of 90000ms. You can increase the timeout in your CodeRabbit configuration to a maximum of 15 minutes (900000ms). (2)
- GitHub Check: test
- GitHub Check: test
🔇 Additional comments (1)
.github/workflows/performance-test.yml (1)
22-33: 영문화가 누락되었습니다 – 요약과 코드가 불일치합니다
AI-generated summary에서는 모든 Step 이름·설명·echo 문을 영어로 번역했다고 되어 있으나, 실제 코드에는 여전히 한글(코드 체크아웃,Python 환경 설정,성능 테스트 도구 설치등)이 남아 있습니다.
요약‒코드 불일치로 추후 리뷰·검색·유지보수 시 혼선을 줄 수 있으니 기존 워크플로들과 동일하게 영어로 통일해 주세요.- - name: 코드 체크아웃 + - name: Checkout Source … - - name: Python 환경 설정 + - name: Setup Python … - - name: 성능 테스트 도구 설치 + - name: Install Performance-Test DependenciesLikely an incorrect or invalid review comment.
Comment on lines
68
to
76
| - name: Verify Environment Variable Bindings | ||
| run: | | ||
| echo "🔍 Verifying environment variable bindings" | ||
| echo "Development environment key variables:" | ||
| ENVIRONMENT=development docker compose -f docker-compose.development.yml config | grep -A 20 "environment:" | head -15 || true | ||
| echo "" | ||
| echo "Production environment key variables:" | ||
| ENVIRONMENT=production docker compose -f docker-compose.production.yml config | grep -A 20 "environment:" | head -15 || true | ||
|
|
There was a problem hiding this comment.
민감 정보 로그 노출 위험 – .env* 값이 그대로 출력됩니다
docker compose config | grep -A 20 "environment:" 명령은 .env.development, .env.production의 모든 값을 확장해 출력하므로 DB 패스워드·API 키 등 비공개 자격 증명이 GitHub Actions 로그에 그대로 노출됩니다.
이 리포지토리는 public repo이고, 워크플로 로그 기본 공개 설정이면 중대한 정보 유출 사고로 이어질 수 있습니다.
- ENVIRONMENT=development docker compose -f docker-compose.development.yml config | grep -A 20 "environment:" | head -15 || true
+ # ❗️Avoid dumping full environment values to logs
+ ENVIRONMENT=development docker compose -f docker-compose.development.yml config \
+ | grep "^[[:space:]]*[A-ZA-Z0-9_]\+=" \
+ | sed 's/=.*$/=<redacted>/' \
+ | head -15마찬가지로 production 블록에도 동일한 수정이 필요합니다.
📝 Committable suggestion
‼️ IMPORTANT
Carefully review the code before committing. Ensure that it accurately replaces the highlighted code, contains no missing lines, and has no issues with indentation. Thoroughly test & benchmark the code to ensure it meets the requirements.
Suggested change
| - name: Verify Environment Variable Bindings | |
| run: | | |
| echo "🔍 Verifying environment variable bindings" | |
| echo "Development environment key variables:" | |
| ENVIRONMENT=development docker compose -f docker-compose.development.yml config | grep -A 20 "environment:" | head -15 || true | |
| echo "" | |
| echo "Production environment key variables:" | |
| ENVIRONMENT=production docker compose -f docker-compose.production.yml config | grep -A 20 "environment:" | head -15 || true | |
| - name: Verify Environment Variable Bindings | |
| run: | | |
| echo "🔍 Verifying environment variable bindings" | |
| echo "Development environment key variables:" | |
| # ❗️Avoid dumping full environment values to logs | |
| ENVIRONMENT=development docker compose -f docker-compose.development.yml config \ | |
| | grep "^[[:space:]]*[A-ZA-Z0-9_]\+=" \ | |
| | sed 's/=.*$/=<redacted>/' \ | |
| | head -15 | |
| echo "" | |
| echo "Production environment key variables:" | |
| # ❗️Avoid dumping full environment values to logs | |
| ENVIRONMENT=production docker compose -f docker-compose.production.yml config \ | |
| | grep "^[[:space:]]*[A-ZA-Z0-9_]\+=" \ | |
| | sed 's/=.*$/=<redacted>/' \ | |
| | head -15 |
🤖 Prompt for AI Agents
In .github/workflows/docker-health-check.yml around lines 68 to 76, the current
commands print environment variables including sensitive data like DB passwords
and API keys to the GitHub Actions logs, risking exposure. To fix this, modify
the commands to avoid expanding or printing the actual values of environment
variables from .env files. Instead, list only the variable names or mask
sensitive values before output, ensuring no secrets appear in the logs. Apply
this change to both the development and production environment verification
blocks.
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보안 개선 제안에 동의합니다. 환경 변수 값이 로그에 노출되는 것을 방지하기 위해 sed를 이용한 처리를 추가했습니다. 이는 공개 리포지토리에서 중요한 정보가 유출되는 것을 방지합니다.
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@23MinL 훌륭한 보안 개선입니다! 환경 변수 값을 <redacted>로 마스킹하여 민감한 정보가 GitHub Actions 로그에 노출되는 것을 방지하신 것은 공개 리포지토리에서 매우 중요한 보안 조치입니다.
이제 워크플로우 로그에서는 환경 변수의 키만 확인할 수 있고 실제 값은 안전하게 보호됩니다. 이러한 proactive한 보안 접근법이 배포 안정성을 크게 향상시켜 줍니다.
✏️ Learnings added
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#26
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-11T17:05:46.255Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 환경 변수 보안을 위해 sed를 활용한 <redacted> 처리를 통해 민감한 정보가 로그에 노출되는 것을 방지하는 proactive한 보안 접근법을 적용한다. 공개 리포지토리에서 DB 패스워드나 API 키 등의 중요 정보 유출을 사전에 차단하여 배포 안정성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Note: Learnings are effective only in the context of similar code segments. To apply general coding guidelines, please configure review instructions. You can manage existing learnings in the app.
🧠 Learnings used
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: scripts/fetch-config.sh:5-9
Timestamp: 2025-07-04T14:44:01.189Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 격리를 충분한 보안 수준으로 판단하며, 컨테이너 내부에서만 실행되는 민감한 작업(GitHub PAT 사용 등)에 대해서는 현재 구현 방식을 적절하다고 평가한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:43:46.374Z
Learning: 23MinL은 12-Factor App 패턴을 적극적으로 활용하며, 환경변수 기반 설정 관리를 통해 개발/운영 환경 분리, Docker 배포 유연성, 보안 강화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.production.yml:15-27
Timestamp: 2025-07-04T14:43:46.253Z
Learning: 23MinL은 현재 요구사항을 만족하는 동시에 향후 확장성을 위한 사전 설정을 유지하는 것을 선호하며, 단계적 성장에 대비한 아키텍처 설계를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:41:35.314Z
Learning: 23MinL은 Python 커뮤니티 표준 준수를 중요하게 여기며, 코드 가독성과 IDE 지원 향상을 위해 PEP 8 규칙을 적극적으로 따른다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:103-106
Timestamp: 2025-07-03T06:45:40.113Z
Learning: 23MinL은 초기 개발 단계에서 정확성보다 단순성과 의존성 최소화를 우선시하며, 단계별 최적화 접근법을 선호한다. 특히 한국어 텍스트 처리에서 보수적 제한을 통해 안전성을 확보한 후, 추후 성능 측정을 바탕으로 최적화를 진행하는 방식을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: Dockerfile:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:32.456Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 환경에서 Gunicorn 워커 수를 환경변수로 구성하여 환경별 최적화를 수행하는 접근법을 선호한다. 리소스 제한과 일치하는 워커 수 설정을 통해 성능 최적화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#26
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-11T16:22:17.269Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인에서 fail-fast 원칙을 적용하여 런타임 오류를 사전에 방지하는 proactive validation 접근법을 선호한다. Config 파일 존재 여부 검증과 같은 명시적 검증 로직을 CI/CD 워크플로우와 실행 스크립트 모두에 일관되게 적용하여 배포 안정성과 개발 경험을 동시에 개선하는 것을 중요하게 여긴다.
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Comment on lines
189
to
191
| echo "Verifying environment variable bindings" | ||
| ENVIRONMENT=production docker compose -f docker-compose.production.yml config | grep -A 10 "environment:" || true | ||
| echo "Production environment deployment preparation completed" |
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Production 스텝도 동일 취약점 존재 – 반드시 동일 패치 적용
위 개발 스텝과 같은 방식으로 .env.production 값이 노출됩니다. sed 's/=.*$/=<redacted>/' 등으로 값 마스킹 후 출력하거나 출력 자체를 제거하세요.
🤖 Prompt for AI Agents
In .github/workflows/ci-cd.yml around lines 189 to 191, the production step
prints environment variables in plain text, exposing sensitive values. To fix
this, modify the command to mask the values by piping the output through a sed
command like 'sed "s/=.*$/=<redacted>/"' to replace actual values with a
placeholder, or remove the output entirely to prevent sensitive data exposure.
Member
Author
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제안사항에 동의합니다. .env.production 파일의 내용이 GitHub Actions 로그에 노출될 수 있는 보안 취약점을 수정했습니다. sed 명령어로 환경 변수 값을 마스킹 처리하여 보안을 강화했습니다.
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@23MinL 보안 취약점 수정 확인해주셔서 감사합니다! sed 's/.*$/&<redacted>/' 명령어를 통한 환경 변수 값 마스킹 처리가 정확히 적용되었네요. GitHub Actions 로그에서 민감한 정보가 노출되는 것을 효과적으로 방지할 수 있겠습니다.
이제 production 환경에서도 development 환경과 동일한 수준의 보안이 적용되어 CI/CD 파이프라인의 전체적인 보안 강화가 완료되었습니다.
✏️ Learnings added
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#26
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-11T17:05:55.268Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 노출 방지를 위해 `sed 's/.*$/&<redacted>/'` 명령어를 사용하여 environment variable의 실제 값을 마스킹하는 구체적인 보안 접근법을 적용한다. 이를 통해 docker compose config 출력에서 민감한 정보가 로그에 노출되는 것을 효과적으로 방지한다.
Note: Learnings are effective only in the context of similar code segments. To apply general coding guidelines, please configure review instructions. You can manage existing learnings in the app.
🧠 Learnings used
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#26
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-11T16:22:17.269Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인에서 fail-fast 원칙을 적용하여 런타임 오류를 사전에 방지하는 proactive validation 접근법을 선호한다. Config 파일 존재 여부 검증과 같은 명시적 검증 로직을 CI/CD 워크플로우와 실행 스크립트 모두에 일관되게 적용하여 배포 안정성과 개발 경험을 동시에 개선하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: scripts/fetch-config.sh:5-9
Timestamp: 2025-07-04T14:44:01.189Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 격리를 충분한 보안 수준으로 판단하며, 컨테이너 내부에서만 실행되는 민감한 작업(GitHub PAT 사용 등)에 대해서는 현재 구현 방식을 적절하다고 평가한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:43:46.374Z
Learning: 23MinL은 12-Factor App 패턴을 적극적으로 활용하며, 환경변수 기반 설정 관리를 통해 개발/운영 환경 분리, Docker 배포 유연성, 보안 강화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.production.yml:15-27
Timestamp: 2025-07-04T14:43:46.253Z
Learning: 23MinL은 현재 요구사항을 만족하는 동시에 향후 확장성을 위한 사전 설정을 유지하는 것을 선호하며, 단계적 성장에 대비한 아키텍처 설계를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:41:35.314Z
Learning: 23MinL은 Python 커뮤니티 표준 준수를 중요하게 여기며, 코드 가독성과 IDE 지원 향상을 위해 PEP 8 규칙을 적극적으로 따른다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:103-106
Timestamp: 2025-07-03T06:45:40.113Z
Learning: 23MinL은 초기 개발 단계에서 정확성보다 단순성과 의존성 최소화를 우선시하며, 단계별 최적화 접근법을 선호한다. 특히 한국어 텍스트 처리에서 보수적 제한을 통해 안전성을 확보한 후, 추후 성능 측정을 바탕으로 최적화를 진행하는 방식을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: Dockerfile:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:32.456Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 환경에서 Gunicorn 워커 수를 환경변수로 구성하여 환경별 최적화를 수행하는 접근법을 선호한다. 리소스 제한과 일치하는 워커 수 설정을 통해 성능 최적화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
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Thank you for using CodeRabbit!
Comment on lines
140
to
143
| ENVIRONMENT=development docker compose -f docker-compose.development.yml config --quiet | ||
| echo "Verifying environment variable bindings" | ||
| ENVIRONMENT=development docker compose -f docker-compose.development.yml config | grep -A 10 "environment:" || true | ||
| echo "Development environment deployment preparation completed" |
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개발 환경 변수 노출 위험 – Secrets가 로그로 출력될 수 있습니다
docker compose … config | grep -A 10 "environment:" 명령이 .env.development 내용을 확장해 그대로 출력합니다. DB 비밀번호, OAuth 토큰 등이 포함될 경우 GitHub Actions 로그에 노출됩니다.
production 스텝(189-191)도 동일 문제입니다. 반드시 값 마스킹 또는 키만 출력하도록 변경하세요.
- ENVIRONMENT=development docker compose -f docker-compose.development.yml config | grep -A 10 "environment:" || true
+ ENVIRONMENT=development docker compose -f docker-compose.development.yml config \
+ | grep "^[[:space:]]*[A-ZA-Z0-9_]\+=" \
+ | sed 's/=.*$/=<redacted>/' \
+ | head -10Committable suggestion skipped: line range outside the PR's diff.
🤖 Prompt for AI Agents
In .github/workflows/ci-cd.yml around lines 140 to 143, the command that outputs
environment variables exposes sensitive secrets like DB passwords and OAuth
tokens in the GitHub Actions logs. To fix this, modify the command to only
display the keys of the environment variables without their values, or mask the
values before printing. Apply the same fix to the production step at lines 189
to 191 to prevent secret leakage in logs.
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Author
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일관성 개선 제안에 동의합니다. development 환경에서도 동일한 보안 조치를 적용하여 환경 변수 노출을 방지했습니다. 모든 환경에서 일관된 보안 수준을 유지하는 것이 중요합니다.
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@23MinL 보안 조치를 일관되게 적용해 주셔서 감사합니다! 개발 환경과 프로덕션 환경 모두에 | sed 's/.*$/&<redacted>/' 패턴을 적용하여 환경 변수 값이 GitHub Actions 로그에 노출되는 것을 완전히 방지했군요.
특히 모든 환경에서 동일한 보안 수준을 유지하는 접근법이 매우 좋습니다. 이는 개발 단계에서부터 프로덕션까지 일관된 보안 정책을 적용하는 모범 사례입니다.
🐰✨ Great job on implementing consistent security measures across all environments!
✏️ Learnings added
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#26
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-11T17:06:01.914Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인에서 환경 변수 보안 조치를 모든 환경(development, production)에 일관되게 적용하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 로그에서 민감한 정보 노출을 방지하기 위해 sed 명령어를 사용한 값 마스킹 패턴을 동일하게 적용하여 보안 수준을 통일한다.
Note: Learnings are effective only in the context of similar code segments. To apply general coding guidelines, please configure review instructions. You can manage existing learnings in the app.
🧠 Learnings used
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:52:13.709Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인 설계에서 현실적 제약을 고려한 하이브리드 접근법을 선호한다. GitHub Actions에서는 Docker 이미지 빌드/푸시와 설정 검증까지만 자동화하고, 실제 배포는 보안과 제어를 위해 수동으로 분리하는 방식을 적용한다. 배포 시뮬레이션과 명확한 가이드 제공을 통해 투명성과 실용성을 동시에 확보하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:00.355Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 환경변수 보안을 최우선으로 고려하며, cat 명령어로 .env 파일 내용을 로그에 출력하는 것을 제거하여 민감 정보 노출을 방지하는 보안 중심적 접근법을 적용한다. 특히 FastAPI → Spring Boot → ALB 구조에서는 백엔드 연결 정보 보안을 더욱 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/docker-health-check.yml:30-40
Timestamp: 2025-07-09T15:06:49.305Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions 워크플로우에서 의존성 관리 시 환경 가정보다 명시적 설치를 선호하며, 일관성 유지를 위해 curl 대신 Python requests를 사용하는 것을 선호한다. ubuntu-latest 환경의 불확실성을 고려하여 pip install --quiet 명령어를 통한 명시적 패키지 설치로 안정성을 확보하는 접근법을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T15:05:42.278Z
Learning: 23MinL은 GitHub Actions CI/CD 파이프라인에서 보안을 최우선으로 고려하며, secrets 변수 처리 시 echo 대신 printf를 사용하여 로그 노출 위험을 최소화하는 보안 중심적 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:21:02.010Z
Learning: 23MinL은 FastAPI → Spring Boot → ALB 멀티 레이어 아키텍처에서 보안을 더욱 중요하게 고려하며, GitHub Actions 로그에서 환경변수를 완전히 마스킹하는 엄격한 보안 접근법을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#26
File: .github/workflows/ci-cd.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-11T16:22:17.269Z
Learning: 23MinL은 CI/CD 파이프라인에서 fail-fast 원칙을 적용하여 런타임 오류를 사전에 방지하는 proactive validation 접근법을 선호한다. Config 파일 존재 여부 검증과 같은 명시적 검증 로직을 CI/CD 워크플로우와 실행 스크립트 모두에 일관되게 적용하여 배포 안정성과 개발 경험을 동시에 개선하는 것을 중요하게 여긴다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: scripts/fetch-config.sh:5-9
Timestamp: 2025-07-04T14:44:01.189Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 격리를 충분한 보안 수준으로 판단하며, 컨테이너 내부에서만 실행되는 민감한 작업(GitHub PAT 사용 등)에 대해서는 현재 구현 방식을 적절하다고 평가한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:43:46.374Z
Learning: 23MinL은 12-Factor App 패턴을 적극적으로 활용하며, 환경변수 기반 설정 관리를 통해 개발/운영 환경 분리, Docker 배포 유연성, 보안 강화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: .gitignore:53-58
Timestamp: 2025-07-04T14:43:24.632Z
Learning: 23MinL은 민감한 설정 파일(.env, config/, ssl/)을 메인 리포지토리에서 분리하여 별도의 private 리포지토리(Ururu-AI-Config)에서 관리하는 보안 중심 접근법을 사용한다. 이를 통해 메인 코드베이스와 민감한 설정을 분리하여 보안을 강화한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.production.yml:15-27
Timestamp: 2025-07-04T14:43:46.253Z
Learning: 23MinL은 현재 요구사항을 만족하는 동시에 향후 확장성을 위한 사전 설정을 유지하는 것을 선호하며, 단계적 성장에 대비한 아키텍처 설계를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/product_tower_service.py:87-89
Timestamp: 2025-07-03T06:22:37.053Z
Learning: 23MinL은 뷰티 용어 정규화에서 순서 최적화, 중복 방지(한번만 사용), 이미 변환된 텍스트 제외, 정규표현식 기반 단어 경계 매칭을 통해 정확성과 효율성을 동시에 확보하는 접근법을 선호한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:0-0
Timestamp: 2025-07-03T05:41:35.314Z
Learning: 23MinL은 Python 커뮤니티 표준 준수를 중요하게 여기며, 코드 가독성과 IDE 지원 향상을 위해 PEP 8 규칙을 적극적으로 따른다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#8
File: app/services/embedding_service.py:103-106
Timestamp: 2025-07-03T06:45:40.113Z
Learning: 23MinL은 초기 개발 단계에서 정확성보다 단순성과 의존성 최소화를 우선시하며, 단계별 최적화 접근법을 선호한다. 특히 한국어 텍스트 처리에서 보수적 제한을 통해 안전성을 확보한 후, 추후 성능 측정을 바탕으로 최적화를 진행하는 방식을 적용한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: Dockerfile:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:32.456Z
Learning: 23MinL은 Docker 컨테이너 환경에서 Gunicorn 워커 수를 환경변수로 구성하여 환경별 최적화를 수행하는 접근법을 선호한다. 리소스 제한과 일치하는 워커 수 설정을 통해 성능 최적화를 중요하게 고려한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#13
File: docker-compose.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-04T14:50:16.061Z
Learning: 23MinL은 Docker Compose 설정에서 복잡한 health check보다는 단순한 depends_on 구조를 선호하며, 시스템 내부의 재시도 로직을 활용하여 안정성을 확보하는 실용적 접근법을 취한다.
Learnt from: 23MinL
PR: UruruLab/Ururu-AI#19
File: .github/workflows/performance-test.yml:0-0
Timestamp: 2025-07-09T16:20:20.321Z
Learning: 23MinL은 성능 테스트 환경에서 의존성 버전 고정을 통해 재현성과 일관성을 확보하는 것을 중요하게 여긴다. GitHub Actions 성능 테스트 워크플로우에서 locust, requests, fastapi, uvicorn 등의 패키지를 정확한 버전으로 고정하여 예기치 않은 빌드 실패를 방지하는 접근법을 선호한다.
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Thank you for using CodeRabbit!
- docker-health-check.yml: 환경변수 바인딩 검증 시 sed <redacted> 처리 추가 - ci-cd.yml: development/production 환경 모두에서 환경변수 마스킹 적용 - 공개 로그에서 민감한 환경변수 값 노출 방지
nan0silver
approved these changes
Jul 11, 2025
Member
nan0silver
left a comment
nan0silver
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전체 워크플로우와 서비스 연동 흐름 확인했습니다.
- pull_request 이벤트에서 CI 테스트가 정상적으로 수행되었고,
- main 브랜치 merge 이후 build-and-push 및 deploy-* job이 실행될 구조도 적절합니다.
- GitHub Actions 내에서 Config 레포지토리와의 연동 및 .env 파일 복사도 문제없이 처리되며,
- 실제 로컬 환경에서 docker compose로 컨테이너 실행 후 curl http://localhost:8000/health 요청 결과 200 OK 응답을 확인했습니다.
따라서 CI/CD 파이프라인, Docker Health Check, Config 연동 및 서비스 기동 흐름까지 모두 정상적으로 작동하는 것을 확인했습니다.
추후 main 브랜치 merge 후 GHCR 이미지 푸시 여부만 한 번 더 확인하시면 완벽할 것 같습니다. 👍
수고하셨습니다!🙌
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⭐️ Issue Number
🚩 Summary
🔧 Technical Concerns
UruruLab/Ururu-AI-Config레포지토리를 체크아웃하여 환경 파일 복사😊 To Reviewer
📋 To Do
Summary by CodeRabbit
새로운 기능
config-fetcher및ururu-ai서비스에 프로덕션 환경 기본 설정이 적용되었습니다.config-fetcher및ururu-ai서비스에 헬스체크가 추가되어 서비스 상태를 주기적으로 확인합니다.run-dev.sh,run-prod.sh)가 도입되었습니다.ururu-network)가 추가되었습니다.작업 흐름 개선