* feat(srt-booking): SRT 좌석 확인과 탐색 우선순위 개선 (#305)
* feat(srt): 좌석 조회와 탐색 우선순위 추가
SRT search 결과의 stable train_id로 객차별 좌석을 조회하고, 특정 호차/좌석 확인과 탐색 우선순위 옵션을 제공한다.
Constraint: SRT와 KTX는 별도 upstream 표면이므로 SRT HTML 파서와 테스트를 분리함
Rejected: KTX 좌석 helper 공유 | Korail API와 SRT 웹 좌석선택 HTML 계약이 달라 혼용하면 파서 안정성이 낮아짐
Confidence: medium
Scope-risk: moderate
Directive: SRT 좌석선택 HTML에서 노출되지 않는 속성은 추정하지 말고 명시적으로 처리할 것
Tested: PYTHONPATH=.:scripts python3 -m unittest scripts.test_srt_booking scripts.test_ktx_booking; python3 -m py_compile scripts/srt_booking.py scripts/srt_seats.py scripts/test_srt_booking.py
Not-tested: 실제 예약 API에 우선순위 좌석 선택을 연결하는 흐름
* fix(srt): 좌석 조회 JSON 출력 안정화
SRT 대기열 메시지가 stdout에 섞여 seats JSON을 깨는 실제 표면 문제를 막고, 누락된 좌석 방향/위치 속성을 unknown으로 정규화한다.
Constraint: issue #303 범위는 예약 부작용이 없는 좌석 조회 보조 흐름으로 제한됨
Rejected: 실제 예약 subcommand 추가 | 좌석 선점/예약은 외부 부작용이라 이번 acceptance criteria에 포함되지 않음
Confidence: high
Scope-risk: narrow
Directive: SRTrain upstream 출력이 추가되더라도 helper stdout은 JSON 전용으로 유지할 것
Tested: RED→GREEN in .omo/ulw-loop/evidence/srt-c002-red-green-tests.txt; live SRT tmux QA in .omo/ulw-loop/evidence/srt-c001-live-search-seats.txt; npm run ci in .omo/ulw-loop/evidence/srt-c003-regression-ci.txt
Not-tested: 실제 예약/결제/취소 부작용 흐름
* test(srt): split seat helper regression coverage
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Co-authored-by: Jeffrey (Dongkyu) Kim <vkehfdl1@gmail.com>
* feat: add korean-humanizer skill
AI가 쓴 티가 나는 한국어 글을 자연스러운 사람 글로 고치는 프롬프트 기반 스킬.
blader/humanizer의 구조·방법론(패턴 카탈로그 + draft→audit→final 루프 +
false positive 가이드)을 한국어에 맞게 재구성했다.
- 한국어 특화 33개 패턴: 번역체(직역 조사·무생물 주어·"~들"·"가지다"·이중피동·
명사화), AI 상투어, 3의 법칙, 과장된 의의 부여, 마무리 상투구, 챗봇 잔재,
줄표·가운뎃점·곡선따옴표 등
- Triage(최소 개입) 원칙: 서식만 문제면 산문은 그대로 두어 과교정 방지
- Length control: 목표 글자수 지정 시 ±5% 내로 맞추고 공백 포함/제외 수치 보고,
korean-character-count 스킬과 연동
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
* feat(korean-humanizer): rebuild v2 on im-not-ai framework
Build on happy-nut's PR #311 korean-humanizer skill (cherry-picked,
authorship preserved) by re-centering it on the epoko77-ai/im-not-ai
(Humanize KR, MIT) methodology:
- 4대 철칙 (의미 불변 · 근거 기반 · 장르 유지 · 과윤문 금지 30%/50% 가드)
- S1/S2/S3 severity tiers and A~D quality grades
- A~J taxonomy with Korean-specific patterns (A-16 그/그녀 강박,
A-18 관계절 좌향 수식, A-19 이중 조사, C-11 연결어미 뒤 쉼표, E-7 경어법)
- detect -> rewrite -> audit -> grade loop with self-check checklist
- references/ai-tell-taxonomy.md full A~J table
- docs/features/korean-humanizer.md crediting im-not-ai and happy-nut
- README row + link, regenerated plugin.json, docs regression test
Co-authored-by: happy-nut <happynut.dev@gmail.com>
* docs(korean-law-search): document official precedent API evidence (#313)
Enhance the existing korean-law-search skill and feature doc with the
official 법제처 Open API precedent endpoints and detail retrieval, without
adding a new skill, package, workspace, or changeset.
- Document 판례 목록 조회 (lawSearch.do?target=prec) and 판례 본문 조회
(lawService.do?target=prec&ID=...) as official evidence behind the
korean-law-mcp search_precedents/get_precedent_text path.
- Add supported precedent filters (query, court, case number, source
name, date, sort) and precedent-specific failure modes (missing LAW_OC,
upstream unavailable/rate-limit/timeout, empty results, body
unavailable for some sources) plus the legal-advice boundary.
- Keep korean-law-mcp first and Beopmang as the only post-failure
fallback; lawService.do?target=prec is official detail retrieval, not a
Beopmang-style fallback.
- Extend the skill-docs regression test with stable endpoint/tool
literals and concept-level filter/failure-mode/legal-boundary checks.
Closes #308
* feat(toss-securities): add official read-only OpenAPI client (#312)
Add an official Toss Securities Open API client alongside the existing
unofficial tossctl wrapper. The package ships read-only helpers backed by
the official REST API (https://openapi.tossinvest.com): OAuth2
client_credentials token issuance with an in-memory token cache, bearer +
X-Tossinvest-Account header handling, TossApiError/TossCredentialsError
with secret/token redaction, and 429 Retry-After/backoff retry.
Credentials are read from TOSSINVEST_CLIENT_ID/TOSSINVEST_CLIENT_SECRET
(optional TOSSINVEST_ACCOUNT/TOSSINVEST_API_BASE_URL) and sent directly to
Toss, never through a shared proxy. Order mutation remains out of scope;
the tossctl path is retained as a documented fallback.
Closes #306
* Revert "docs(korean-law-search): document official precedent API evidence (#313)"
This reverts commit 5faec8bb2a.
* feat(k-skill-proxy): fold Korean law lookups into k-skill-proxy, drop Beopmang (#315)
Add hosted korean-law proxy routes and make the korean-law-search skill
proxy-first, removing the unstable Beopmang fallback from the support list.
- proxy: new src/korean-law.js wrapping official 법제처 DRF lawSearch.do /
lawService.do, injecting LAW_OC + browser User-Agent/Referer (the real
cause of "사용자 정보 검증 실패") and retrying empty/HTML responses.
- proxy: /v1/korean-law/search and /v1/korean-law/detail routes + lawOc
config + koreanLawConfigured health flag; 17 module + 6 route tests.
- skill/docs: korean-law-search becomes proxy-first (no per-user LAW_OC,
no local CLI). Drop Beopmang everywhere; credit chrisryugj/korean-law-mcp
as design reference and 법제처 open.law.go.kr as official source.
- ops: LAW_OC added to deploy doc KEYS, secret accessor loop, and the
Cloud Run deploy workflow set-secrets.
- changeset: k-skill-proxy minor.
---------
Co-authored-by: iamiks <rmstjr1030@naver.com>
Co-authored-by: happy-nut <happynut.dev@gmail.com>
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
8.8 KiB
k-skill-proxy 배포 가이드 (Cloud Run + GitHub Actions)
k-skill-proxy는 Google Cloud Run에서 운영되고, main 브랜치에 머지되면 GitHub Actions가 자동으로 재배포합니다.
이 문서는 그 자동 배포 파이프라인의 1회성 셋업 절차와 운영 점검 절차를 정리합니다. 일반 contributor는 읽지 않아도 되며, 프록시 운영을 담당하는 maintainer(현재 jeffrey@markr.ai)가 인프라를 처음 만들거나 수리할 때 참고합니다.
운영 사실
| 항목 | 값 |
|---|---|
| GCP project ID | k-skill-proxy |
| Region | asia-northeast1 (도쿄) |
| Cloud Run service | k-skill-proxy |
| Artifact Registry repo | asia-northeast1-docker.pkg.dev/k-skill-proxy/k-skill |
| 공개 도메인 | https://k-skill-proxy.nomadamas.org (Cloud Run domain mapping) |
| 컨테이너 이미지 정의 | packages/k-skill-proxy/Dockerfile |
| 워크플로 | .github/workflows/deploy-k-skill-proxy.yml |
| 인증 | Workload Identity Federation (long-lived JSON key 없음) |
| 시크릿 저장소 | GCP Secret Manager (이름 = 환경변수 이름) |
배포 흐름
dev브랜치에서 작업, PR을dev에 보낸다.dev→main머지 PR이@vkehfdl1에 의해 머지된다.mainpush가.github/workflows/deploy-k-skill-proxy.yml을 트리거한다.- 워크플로가:
- WIF로
${GCP_DEPLOY_SERVICE_ACCOUNT}로 impersonate packages/k-skill-proxy/Dockerfile로 컨테이너 빌드- Artifact Registry에
:${GITHUB_SHA}태그로 push - Cloud Run
k-skill-proxy서비스를 새 이미지로 재배포 (Secret Manager 시크릿 + 런타임 env 주입) - 새 revision의
*.run.appURL과https://k-skill-proxy.nomadamas.org/health에 smoke test
- WIF로
- 실패 시 GitHub Actions 페이지에서 로그 확인. Cloud Run 자체는 마지막 healthy revision에 트래픽을 유지한다.
1회성 GCP 셋업
이미 한 번 셋업되어 있다면 다시 실행할 필요 없음. 새 maintainer가 인계받거나 SA를 새로 만들 때만 사용.
export PROJECT_ID="k-skill-proxy"
export PROJECT_NUMBER="$(gcloud projects describe "$PROJECT_ID" --format='value(projectNumber)')"
export GH_REPO="NomaDamas/k-skill" # owner/repo
export POOL_ID="github-actions-pool"
export PROVIDER_ID="github-actions-provider"
export DEPLOY_SA="k-skill-proxy-deploy"
export DEPLOY_SA_EMAIL="${DEPLOY_SA}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com"
1) 필요한 API 활성화
gcloud services enable \
iamcredentials.googleapis.com \
run.googleapis.com \
artifactregistry.googleapis.com \
secretmanager.googleapis.com \
--project="$PROJECT_ID"
2) Workload Identity Pool + GitHub OIDC provider
gcloud iam workload-identity-pools create "$POOL_ID" \
--project="$PROJECT_ID" \
--location=global \
--display-name="GitHub Actions"
gcloud iam workload-identity-pools providers create-oidc "$PROVIDER_ID" \
--project="$PROJECT_ID" \
--location=global \
--workload-identity-pool="$POOL_ID" \
--display-name="GitHub OIDC" \
--issuer-uri="https://token.actions.githubusercontent.com" \
--attribute-mapping="google.subject=assertion.sub,attribute.repository=assertion.repository,attribute.repository_owner=assertion.repository_owner" \
--attribute-condition="assertion.repository == '${GH_REPO}'"
attribute-condition은 토큰 발급 단계에서 우리 저장소만 허용해 풀 자체를 좁힙니다. 임의의 다른 repo가 같은 풀을 통해 SA를 impersonate하지 못하게 막는 핵심 가드입니다.
3) Deploy service account 생성
gcloud iam service-accounts create "$DEPLOY_SA" \
--project="$PROJECT_ID" \
--display-name="GitHub Actions k-skill-proxy deployer"
4) 풀 → service account impersonation 허용
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding "$DEPLOY_SA_EMAIL" \
--project="$PROJECT_ID" \
--role=roles/iam.workloadIdentityUser \
--member="principalSet://iam.googleapis.com/projects/${PROJECT_NUMBER}/locations/global/workloadIdentityPools/${POOL_ID}/attribute.repository/${GH_REPO}"
5) deploy SA에 필요한 권한 부여
gcloud projects add-iam-policy-binding "$PROJECT_ID" \
--member="serviceAccount:${DEPLOY_SA_EMAIL}" \
--role=roles/run.admin
gcloud projects add-iam-policy-binding "$PROJECT_ID" \
--member="serviceAccount:${DEPLOY_SA_EMAIL}" \
--role=roles/artifactregistry.writer
gcloud projects add-iam-policy-binding "$PROJECT_ID" \
--member="serviceAccount:${DEPLOY_SA_EMAIL}" \
--role=roles/iam.serviceAccountUser
iam.serviceAccountUser는 Cloud Run의 런타임 service account(${PROJECT_NUMBER}-compute@developer.gserviceaccount.com)를 deploy SA가 대신 지정할 수 있게 하기 위함입니다.
6) Cloud Run 런타임 SA에 Secret Manager accessor 부여
RUNTIME_SA="${PROJECT_NUMBER}-compute@developer.gserviceaccount.com"
for s in \
AIR_KOREA_OPEN_API_KEY KMA_OPEN_API_KEY SEOUL_OPEN_API_KEY HRFCO_OPEN_API_KEY \
OPINET_API_KEY DATA_GO_KR_API_KEY KEDU_INFO_KEY \
DATA4LIBRARY_AUTH_KEY FOODSAFETYKOREA_API_KEY KAKAO_REST_API_KEY KRX_API_KEY \
KOSIS_API_KEY NAVER_SEARCH_CLIENT_ID NAVER_SEARCH_CLIENT_SECRET LAW_OC; do
gcloud secrets add-iam-policy-binding "$s" \
--project="$PROJECT_ID" \
--member="serviceAccount:${RUNTIME_SA}" \
--role=roles/secretmanager.secretAccessor \
--condition=None >/dev/null
done
7) WIF provider 리소스 이름 확인
gcloud iam workload-identity-pools providers describe "$PROVIDER_ID" \
--project="$PROJECT_ID" \
--location=global \
--workload-identity-pool="$POOL_ID" \
--format='value(name)'
# 예: projects/123456789/locations/global/workloadIdentityPools/github-actions-pool/providers/github-actions-provider
이 값과 ${DEPLOY_SA_EMAIL}을 GitHub에 등록합니다.
GitHub repository secrets
다음 두 개의 secret을 Settings → Secrets and variables → Actions → Repository secrets에 등록합니다.
| Name | Value |
|---|---|
GCP_WIF_PROVIDER |
위 7번에서 얻은 provider 리소스 전체 이름 |
GCP_DEPLOY_SERVICE_ACCOUNT |
k-skill-proxy-deploy@k-skill-proxy.iam.gserviceaccount.com |
값 자체가 민감하진 않지만, 외부에 노출되면 reconnaissance에 도움이 될 수 있으므로 secret으로 둡니다. variable로 옮겨도 동작은 동일합니다.
Secret Manager에 upstream key 업로드
KEYS=(
AIR_KOREA_OPEN_API_KEY KMA_OPEN_API_KEY SEOUL_OPEN_API_KEY HRFCO_OPEN_API_KEY
OPINET_API_KEY DATA_GO_KR_API_KEY KEDU_INFO_KEY
DATA4LIBRARY_AUTH_KEY FOODSAFETYKOREA_API_KEY KAKAO_REST_API_KEY KRX_API_KEY
KOSIS_API_KEY NAVER_SEARCH_CLIENT_ID NAVER_SEARCH_CLIENT_SECRET LAW_OC
)
set -a; source ~/.config/k-skill/secrets.env; set +a
for k in "${KEYS[@]}"; do
value="${!k:-}"
[[ -z "$value" ]] && { echo "skip $k (empty)"; continue; }
if gcloud secrets describe "$k" --project="$PROJECT_ID" >/dev/null 2>&1; then
printf '%s' "$value" | gcloud secrets versions add "$k" --data-file=- --project="$PROJECT_ID"
else
printf '%s' "$value" | gcloud secrets create "$k" --data-file=- --replication-policy=automatic --project="$PROJECT_ID"
fi
done
키 값을 회전(rotate)할 때도 같은 명령을 다시 실행하면 새 version이 추가됩니다. Cloud Run은 :latest로 바인딩되어 있어 다음 배포부터 자동 반영됩니다(즉시 적용이 필요하면 새 revision을 한 번 더 deploy).
운영 점검 절차
- 자동 배포 상태: GitHub
Actions탭의 "Deploy k-skill-proxy to Cloud Run" 워크플로 - 라이브 헬스체크:
curl -fsS https://k-skill-proxy.nomadamas.org/health - Cloud Run revision/로그: GCP Console → Cloud Run →
k-skill-proxy(asia-northeast1) - 이미지 태그:
asia-northeast1-docker.pkg.dev/k-skill-proxy/k-skill/k-skill-proxy:<commit-sha> - 트래픽 롤백: 이전 revision으로 traffic split을 100% 되돌리거나, 직전 commit을 revert해서 main에 머지 → 워크플로가 다시 돈다.
로컬에서 동일한 배포를 수동으로 돌리고 싶을 때
gcloud auth login으로 maintainer 계정에 로그인된 상태에서:
SHA="$(git rev-parse HEAD)"
IMAGE_URI="asia-northeast1-docker.pkg.dev/k-skill-proxy/k-skill/k-skill-proxy:${SHA}"
gcloud auth configure-docker asia-northeast1-docker.pkg.dev --quiet
docker build -t "$IMAGE_URI" -f packages/k-skill-proxy/Dockerfile .
docker push "$IMAGE_URI"
gcloud run deploy k-skill-proxy \
--image="$IMAGE_URI" \
--region=asia-northeast1 \
--platform=managed \
--allow-unauthenticated \
--execution-environment=gen2 \
--cpu=1 --memory=512Mi --min-instances=0 --max-instances=3 \
--concurrency=80 --timeout=60 --cpu-boost \
--project=k-skill-proxy
이 명령은 평상시에는 필요 없습니다. GitHub Actions가 같은 일을 하기 때문입니다.