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ttipo
4c049d2fec
CI / Backend (lint · test · e2e · build) (pull_request) Successful in 12m46s
CI / Frontend (lint · type-check · test) (pull_request) Successful in 11m26s
CI / 에러 코드 SSOT 동기화 검사 (pull_request) Successful in 11m28s
CI / Frontend (lint · type-check · test) (push) Has been cancelled
CI / 에러 코드 SSOT 동기화 검사 (push) Has been cancelled
CI / Backend (lint · test · e2e · build) (push) Has been cancelled
모델과 effort 를 정하려면 같은 후보로 평가셋 62개를 돌려 목표(설계 §9)와 견줄 도구가 필요했다. 평가가 서버와 다른 길을 돌면 결과를 믿을 수 없어서, 파이프라인의 'AI 초안 → 시간표 → 다시 부르기'를 course-planning.ts 로 떼어 파이프라인 · ai:check · ai:eval 이 같은 함수를 쓰게 했다. Haiku 5.5 와 Sonnet 5.5 기준선을 재 보니 자동 채점 실패의 3분의 2가 시간표 코드가 식당을 식사 시간대로 밀지 않아서였다. 모델 결정은 그 고치기와 프롬프트 v2 뒤로 미룬다(설계 §9.1). Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
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# 환경 변수 (민감정보) — 절대 커밋 금지
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.env
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.env.*
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!.env.example
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!.env.*.example
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# 도커 영속 데이터
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# ⚠️ 루트 기준으로 고정한다(앞의 /). 'data/' 로 두면 모든 depth 의 data 디렉터리가 무시되어
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# flutter/lib/features/<도메인>/data/ 같은 소스 코드까지 커밋되지 않는다.
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/data/
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!/data/.gitkeep
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/db-data/
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/redis-data/
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# CI 러너 등록 정보
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ci/runner-data/
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# 업로드 파일 (로컬 저장) — 코드가 아니다
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/data/uploads/
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backend/uploads/
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# AI 코스 평가 실행 결과(npm run ai:eval) — 요약은 설계 문서에 옮긴다. 후보 스냅샷(docs/ai-eval/snapshots/)은 커밋한다
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docs/ai-eval/runs/
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# 의존성/빌드 산출물
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node_modules/
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dist/
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build/
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coverage/
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.tsbuildinfo
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*.tsbuildinfo
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# 로그
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logs/
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*.log
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npm-debug.log*
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yarn-debug.log*
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yarn-error.log*
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pnpm-debug.log*
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# IDE / OS
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.idea/
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.vscode/*
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!.vscode/extensions.json
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!.vscode/settings.json
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.DS_Store
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Thumbs.db
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# 캐시
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.cache/
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.eslintcache
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.npm/
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# Python 캐시 (tools/ 점검 스크립트)
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__pycache__/
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*.pyc
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