에이전트:
- upstage-ocr-dev: Document Parse/Information Extraction/QA API 엔진
- ocr-workflow-dev: 7개 워크플로우 (계약서/납품서/청구서/감사/장애/회의록/브랜드계약)
오케스트레이터: upstage-ocr-orchestrator
- Upstage API Base URL 연동
- 현대백화점 등 브랜드 계약서 스키마 포함
- 7종 내장 추출 템플릿
- 민감 정보 자동 마스킹
- multimodal.py (온프레미스) 와 보완 관계
API 가이드: references/upstage-api-guide.md
- Document Parse/Extract/QA 요청·응답 구조
- 6개 시나리오별 추출 스키마 (계약서/납품서/청구서/보고서/회의록)
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CMDB 자동 발견 (4개):
- autodiscovery.py: SSH 네트워크 스캔 + CMDB 자동 등록
- snmp_discovery.py: SNMP v2c/v3 장비 자동 발견
- dependency_map.py: 서비스 의존성 자동 매핑 (netstat)
- config_inventory.py: 서버 인벤토리 자동 수집 (SSH)
NL 쿼리 엔진 (3개):
- nlquery.py: Text-to-SQL (SELECT 전용, DML 차단)
- op_assistant.py: Multi-turn 대화형 운영 어시스턴트
- query_history.py: 쿼리 이력·즐겨찾기·공유
구성 드리프트 (3개):
- drift_detection.py: 골든 구성 vs 실제 비교·SR 자동 생성
- golden_config.py: 내장 CSAP 템플릿 + 버전 관리
- auto_remediation.py: 승인 기반 자동 교정 + 롤백
멀티클라우드 (4개):
- multicloud.py: 통합 관제 (NCloud+AWS+KT)
- aws_connector.py: AWS SigV4 직접 서명 연동
- cost_optimizer.py: AI 비용 최적화 권고
- cloud_migration.py: On-prem→K-Cloud 체크리스트
공공기관 특화 (6개):
- narasajang.py: 나라장터 OpenAPI 연동
- public_api_hub.py: data.go.kr KISA·기상청 허브
- isp_support.py: ISP 수립 지원 + AI 보고서
- network_zone.py: 행정망/인터넷망 분리 관리
- k_cloud.py: 정부 K-Cloud 전환 자동화
- e_procurement.py: 전자조달 계약·검수·납품
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분석 기반 5개 확장 영역 선정:
1. cmdb-autodiscovery-dev: SSH/SNMP 에이전트리스 자동 발견
2. nlquery-dev: Text-to-SQL + 대화형 운영 어시스턴트
3. config-drift-dev: 골든 구성 vs 실제 비교·자동 교정
4. multicloud-dev: AWS/GCP/NCloud 단일 관제·비용 최적화
5. public-sector-dev: 나라장터·공공API·ISP·K-Cloud
목표: 104개→124개 라우터, 667→764개 엔드포인트
로드맵: advanced-roadmap.md (P0~P3 우선순위 포함)
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ITSM static (app.js + index.html):
- 사이드바: AI플랫폼·분석KPI·클라우드·외부연동·SaaS 5개 그룹 추가
- 23개 신규 뷰 핸들러 (rag_search, kpi_dashboard, bi_dashboard, jira_sync 등)
- 액션 헬퍼 함수 20개+ (재계산, 파인튜닝, 보고서 생성, 데이터 기여 등)
Manager 5개 신규 페이지:
- KpiDashboard.tsx: KPI 신호등 대시보드 + 재계산
- BiAnalytics.tsx: SR트렌드·카테고리파이·MTTR·엔지니어워크로드
- BillingManage.tsx: 구독플랜·사용량·청구서 이력
- IntegrationHub.tsx: Jira/Slack/ServiceNow/ERP/Kakao/SSO 탭
- AiPlatform.tsx: AI인사이트·LearningLoop·예측·벤치마킹
Messenger 신규 탭:
- insights.tsx: AI 주간 인사이트 + SLA 예측 + 이상 감지
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라우터 (584개 엔드포인트, 신규 39개):
- rag_engine.py: 하이브리드 RAG 검색 (BM25+pgvector+RRF) + Ollama 답변
- jira_sync.py: Jira 양방향 SR 동기화 + 웹훅 수신
- kpi_engine.py: KPI 정의·계산·신호등 + 내장 5개 템플릿
- tenant_portal.py: 테넌트 셀프서비스 포털 + 사용자 초대
- bi_dashboard.py: BI 대시보드 (트렌드·히트맵·퍼널·MTTR)
- autonomous_workflow.py: 조건 기반 자율 워크플로우 엔진
DB 모델 (7개 신규 테이블):
tb_rag_feedback, tb_jira_config, tb_jira_sync_mapping,
tb_kpi_definition, tb_kpi_value,
tb_auto_workflow_rule, tb_auto_workflow_run
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- mail_parser: _safe() surrogate 문자 제거 → JSON 직렬화 오류 수정
- imap_client: aioimaplib → 동기 imaplib으로 전환 (파싱 안정성)
- smtp_client: aiosmtplib → 동기 smtplib으로 전환 + raw bytes 반환
- main.py: 발송 후 append_to_sent() → Sent 폴더 자동 저장
- MailList: Sent 폴더에서 받는사람 표시 (→ info@...)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
ITSM (style.css):
- CSS tokens: indigo -> cyan(#00A0C8)+navy(#003366) palette
- Background: deeper navy (#001020, #001530, #001e3c)
- Sidebar active: cyan left bar + light bg (not full gradient)
- Buttons: solid cyan, rounded
- Logo icon: navy-to-cyan gradient
Manager (React):
- GNB: white header, navy branding, cyan badge
- Sidebar: white bg, cyan active border + light bg, navy text
- StatCard: cyan top bar, light blue icon box (screenshot9 pattern)
- AppLayout: navy page title
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- make_dark_logo.py: PIL 이미지 처리 (상단 검정 텍스트 + 하단 진한 파랑 텍스트 → 흰색)
- 로고 마크(파랑/회색 큐브)는 원본 유지
- Company.jsx: 다크 배경용 이미지를 zioinfo-logo-dark.png로 변경 (filter 제거)
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[하네스]
- agents/scraping-bot.md: 스크랩 봇 에이전트
- skills/scraping-orchestrator/SKILL.md: E2E 워크플로우
[ITSM Backend]
- models.py: ScrapingTarget + ScrapingResult ORM + Pydantic 스키마
- core/scraping_engine.py: BeautifulSoup 기반 비동기 스크래퍼
- routers/scraping.py: 13개 API (타겟 CRUD + run + 게시/삭제/원복 + 통계)
- routers/messenger.py: !scrap 봇 명령어 6종 + scrap_published 이벤트
- main.py: scraping 라우터 등록
[Manager UI]
- ScrapingManager.tsx: 결과 목록/상세/게시/삭제/원복 + 타겟 관리
- Sidebar.tsx: 🕷️ 스크랩핑 봇 메뉴 추가
- App.tsx: /scraping 라우트 추가
[테스트 결과 - 전체 통과]
- T1 타겟 등록 OK
- T2 즉시 스크랩: zioinfo.co.kr → DRAFT
- T3 결과 목록 조회 OK
- T4 게시: DRAFT → PUBLISHED + 메신저 알림
- T5/T6/T7 두번째 스크랩 → 삭제 → 원복 OK
- T8 통계: draft:1, published:1, deleted:0
- T9 !scrap list 봇 명령어 OK
- T10 !scrap status 봇 명령어 OK
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[개선 내용]
1. 스키마 필터링: Out/Response/Data 제외 → Create/Update/In만 학습
- 140개 스키마 → 73개 입력 스키마, 1357개 → 672개 규칙 (노이즈 제거)
2. 라우터 자동 스캔: routers/*.py AST 파싱 → 엔드포인트-스키마 정확 매핑
3. 영속 저장: rpa_rules.json → 서비스 재시작 시 자동 복구
4. 서비스 시작 자동 학습: 규칙 파일 없을 때 즉시 학습
5. APScheduler 연동: schedule(cron) 설정 시 자동 크론 등록/해제
6. /api/rpa/status: 시스템 현황 요약 엔드포인트 추가
7. /api/rpa/validations/schemas: 스키마별 필드 수 조회
8. /api/rpa/tasks/{id}/toggle: 작업 활성/비활성 토글
[테스트 결과 - 전체 통과]
- T1 RPA 상태: 73 endpoints, 672 rules, 자동 학습 확인
- T4 dry_run 정상: validation_errors=[] ✓
- T5 오류 감지: 4개 오류 정확 (title 필수·enum 2개·requested_by 필수)
- T6 작업 등록: APScheduler 크론 등록 포함
- T7 등록 작업 실행: DRY_RUN_OK ✓
- T8 이력 조회: status 필터 정상
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
[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
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