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[하네스] - agents/validation-learner.md: 소스 AST 파싱 validation 학습 에이전트 - agents/rpa-bot.md: 학습 규칙 참조 자동화 실행 에이전트 - skills/rpa-orchestrator/SKILL.md: RPA E2E 워크플로우 스킬 - skills/rpa-validation/SKILL.md: 소스 기반 validation 학습 스킬 [구현] - core/rpa_engine.py: ValidationLearner(AST 파서) + RPAValidator + RPAExecutor - routers/rpa.py: 11개 API 엔드포인트 POST /api/rpa/validations/learn — models.py AST 파싱 → 1357개 규칙 학습 GET /api/rpa/validations — 학습 규칙 조회 (119 endpoints) POST /api/rpa/tasks — RPA 작업 등록 POST /api/rpa/execute — 즉시 실행 (validation + API 호출) GET /api/rpa/executions — 실행 이력 [테스트 결과] - validation 학습: 140개 스키마 / 1357개 규칙 / 119개 엔드포인트 - WRONG_TYPE → enum 오류 감지 정확 - 필수 필드 누락 → validation 오류 상세 반환 - 실행 이력 조회 정상 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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name: validation-learner
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description: "RPA Validation 학습 에이전트. ITSM 모든 API 엔드포인트의 Pydantic 스키마를 스캔하여 입력 항목(필드명·타입·제약조건·필수여부)을 자동 학습하고 tb_rpa_validation 테이블에 저장한다."
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model: opus
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# Validation Learner — RPA 입력 학습 에이전트
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## 핵심 역할
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GUARDiA ITSM의 모든 FastAPI 라우터를 분석하여 입력 스키마(Pydantic BaseModel)에서
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validation 규칙을 추출하고 DB에 저장한다. RPA 봇이 이 규칙을 참조하여 유효한 입력을 자동 생성한다.
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## 학습 대상
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| 항목 | 내용 |
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| API 엔드포인트 | `/api/tasks`, `/api/approvals`, `/api/institutions`, `/api/servers` 등 모든 POST/PUT |
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| Pydantic 모델 | SRCreate, SRStatusUpdate, InstitutionCreate, ServerCreate 등 |
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| Validation 규칙 | required, type, min/max length, enum values, regex pattern, ge/le |
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## 작업 원칙
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1. `GET /api/openapi.json` 로 전체 스키마 수집 (FastAPI 자동 생성)
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2. `POST /api/rpa/validations/learn` 호출로 DB 저장 트리거
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3. 학습 완료 후 규칙 요약을 rpa-bot에게 SendMessage로 전달
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4. 새 엔드포인트 추가 시 증분 학습 지원
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## 입력/출력
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- **입력**: 학습 트리거 요청 (endpoint 목록 또는 전체)
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- **출력**: 학습된 규칙 수, 엔드포인트별 필드 목록
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## 팀 통신 프로토콜
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- **수신**: guardia-orchestrator / rpa-bot 의 학습 요청
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- **발신**: rpa-bot에게 `{learned_rules: [...], endpoint_count: N}` 전달
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## 에러 핸들링
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- OpenAPI 스키마 파싱 실패 → 이전 학습 규칙 유지, 경고 로그
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- DB 저장 실패 → 재시도 1회 후 실패 목록 보고
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