ci: 카탈로그 자동화 액션 7종 + 채점/발굴 시스템

[glowElephant]

Summary

• 카탈로그 검증·점수 갱신·신규 후보 발굴을 GitHub Actions로 자동화
• 6개 워크플로우 + scripts/automation.py 단일 CLI + _status/ 상태 디렉토리
• docs/scoring.md 5요소 룰 그대로 따름. Pop+Act만 자동, 나머지 3개(Reviews/Quality/Trust)는 수동값 유지

워크플로우 6종

파일	트리거	역할
validate-catalog.yml	PR/push	frontmatter + schema 검증 (기존 validate-catalog.sh 호출)
link-check.yml	PR + 주1회 cron	source/upstream URL HEAD 체크
update-readme-index.yml	catalog 변경 시 main push	카테고리별 catalog/<cat>/README.md 자동 갱신
monthly-borderline-rescore.yml	매달 1일 cron	borderline 항목만 Pop+Act 재채점 → PR
quarterly-full-rescore.yml	분기 1일 cron	전체 재채점 + borderline 리스트 갱신 → PR
quarterly-rediscovery.yml	분기 1일 cron	GitHub Search로 신규 후보 발굴 → 후보 표 임베드 PR

채점 정책 (디스커션 합의)

• Tier: ≥20 = Tier1, 13~19 = Tier2, ≤12 = Tier3 (docs/scoring.md)
• Borderline 범위: 1821 / 1114 (각 컷 ±2)
• Freshness rule: AI 카테고리 + 6개월 내 커밋 없음 → 자동 Tier 3 강등
• Tier 3 항목: frontmatter status: archived, README에서 취소선 처리
• 다시 점수 회복하면 status: active 복귀
• 신규 발굴 임계값: Pop+Act ≥ 7 (10점 만점), stars ≥ 500
• 검색 범위: v1 시드 카테고리만 (claude-md/agents-md/skills/conventions/multi-agent/prompts/spec-driven/mcp/boilerplate). v2 도메인 확장은 안정화 후

새 파일/구조

• scripts/automation.py — score / rescore / discover / render-index subcommand
• scripts/render_candidates_table.py — PR 본문용 후보 표 렌더 헬퍼
• _status/borderline.json — 컷트라인 근접 항목 자동 추적
• _status/candidates.json — 신규 발굴 후보 (분기 PR로 비움)
• _status/history.jsonl — 모든 점수 변동 append-only 이력
• catalog/_schema/entry.schema.json — score 객체 + status enum 필드 추가
• catalog/<cat>/README.md × 8 — 자동 생성 인덱스

Test plan

• bash scripts/validate-catalog.sh 로컬 통과 확인 (이미 ✅)
• PR 머지 후 첫 cron 실행 (다음 1일) 결과 모니터링
• 수동 workflow_dispatch 로 quarterly-rediscovery 1회 실행해서 임계값 적정성 확인
• 발굴된 후보 0건이면 MIN_STARS / MIN_POP_ACT 조정 검토

Notes

• gh CLI는 GitHub-hosted runner에 기본 설치, GITHUB_TOKEN 자동 인증
• 외부 의존성 0개 (Python 3.11 표준 라이브러리만)
• 모든 cron PR은 봇 브랜치(bot/...)로 push 후 자동 PR 생성 — 사람 검토 후 머지

[glowElephant]

셀프 리뷰 + 수정 (16d7e15)

code-reviewer 에이전트로 독립 리뷰 돌리고 블로커 2개 + 중요 1개 수정했어.

발견 → 수정

Critical 1 — URL 값 round-trip 파괴 (실측 확인됨)

• 기존 write_frontmatter가 : 포함 값에 따옴표 자동 추가 → source: "https://..."
• 다음 rescore에서 _coerce가 따옴표 벗기지만 partition(":")이 https를 key로 잘라버림
• 2회차부터 모든 source/upstream 깨져서 전 엔트리 skip되는 시한폭탄
• → write_frontmatter 폐기, update_frontmatter 신설: 원본 frontmatter 텍스트 보존하고 score/status 키만 regex 치환. multi-line scalar 손실 위험도 동시 해결.

Critical 2 — borderline-only 무한 반복

• 기존엔 borderline-only 모드에서 borderline.json 갱신 자체를 건너뜀
• Tier 올라간 항목이 계속 리스트에 남아 매달 같은 거 재채점
• → rescore된 항목으로 borderline 리스트 patch (band 벗어난 건 제거, 남은 건 점수 갱신)

Important — discover rate limit

• 27회 search 호출, GitHub Search API는 10 req/min → 429 발생 시 조용히 누락
• → gh_search 사이 time.sleep(7) 추가

검증

• catalog 23개 entry 전수 round-trip + 2회차 idempotency 통과
• bash scripts/validate-catalog.sh 통과
• 실측 diff: URL/multi-line scalar/키 순서 모두 보존, score/status 블록만 깔끔하게 추가

보류

• AI_CATEGORIES 축소 (리뷰어 #5): docs/scoring.md 시드 정책 재확인 결과, v1 전체가 의도적으로 AI 생태계만 선별된 것 → 모든 카테고리에 freshness 적용이 의도와 일치. 수정 안 함. v2 도메인 확장 시 새 카테고리만 면제 처리하면 됨.