GHCR 조직 패키지 푸시 권한 문제 해결 및 테스트/버그픽스 브랜치 워크플로우 자동 실행 추가#21
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""" WalkthroughCI/CD 워크플로우 설정이 업데이트되어, 'fix/*' 패턴의 브랜치가 push 및 pull_request 이벤트 트리거에 포함되었습니다. 또한, Docker 레지스트리 로그인 단계에서 인증에 사용되는 시크릿이 Changes
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""" 📜 Recent review detailsConfiguration used: CodeRabbit UI 📒 Files selected for processing (1)
🚧 Files skipped from review as they are similar to previous changes (1)
⏰ 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)
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CodeRabbit Configuration File (
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nan0silver
approved these changes
Jul 10, 2025
Member
nan0silver
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nan0silver
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확인했습니다! 승인해드렸습니다!
지금 코드로 충분할 것 같습니다!😊
![coderabbitai[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/347564?s=60&v=4){kind=small}
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📜 Review details
Configuration used: CodeRabbit UI
Review profile: CHILL
Plan: Pro
📒 Files selected for processing (1)
.github/workflows/ci-cd.yml(2 hunks)
🧰 Additional context used
🧠 Learnings (2)
📓 Common learnings
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: 2025-07-09T15:05:42.278Z
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.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#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/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#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/ci-cd.yml (1)
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.
⏰ 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). (1)
- GitHub Check: test
10 tasks
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🚩 Summary
🛠️ Technical Concerns
${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}→${{ secrets.GHCR_TOKEN }}🙂 To Reviewer
📋 To Do
Summary by CodeRabbit
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