• 코스 당일: Phase A 1차/2차, Phase B 회고 노트, Phase C 검수보고서 (4개 산출물)
• 1주일 후 (본인 업무 코드에 적용): Phase A 3차, Phase B 회고 노트, Phase C 검수보고서, 만족도 조사
• 모두 채워서 검수 미팅에 가져오시면 50만 CAS 페이백 지급
• 관련 자료: 서비스 개요 / Cheat Sheet / 과제 메뉴

• 이름: 최수지님
• 소속보장사업부:
• 서비스 이용일: 2026년 5월 12일~13일
• 기수: 1

빈 칸이 많이 남아도 괜찮습니다. 비워두는 게 곧 비교 데이터입니다.

• 분석 대상 코드: teatime_backend_learning, teatime-next-tx_learning
• 작성일: 2026-05-13

누가, 무엇을 위해, 어떤 문제를 푸는 시스템?

첫 코드를 만났을 때 가장 큰 관문. 여기를 통과하면 절반은 한 것.

• 주요 언어 / 프레임워크: spring boot, java, gradle, mariaDB
• 설정 파일 위치 및 핵심 항목: build.gradle
• 빌드 방법: IDE에서 빌드
• 실행 방법: IDE에서 실행
• 연결되어야 하는 외부 시스템 (DB, API, 큐 등): mariaDB 연동 필요
• ✨ "이걸 안 맞추면 실행이 안 된다" 싶은 함정: 기타 java 등 버전

• 주요 언어 / 프레임워크: typescript, node, next, react
• 설정 파일 위치 및 핵심 항목: package.json
• 빌드 방법: yarn 빌드 (IDE 등 터미널로 가능). package.json 명령어로 빌드
• 실행 방법: yarn 실행. package.json 명령어로 빌드
• 연결되어야 하는 외부 시스템 (DB, API, 큐 등):
• ✨ "이걸 안 맞추면 실행이 안 된다" 싶은 함정: 기타 node 등 버전

1. BE

• 의존성 파일 위치: build.gradle
• 핵심 라이브러리 3~5개와 용도:
  • spring boot
  • mariaDB
  • JWT
  • AWS S3 SDK
• ✨ 처음 보거나 특이한 라이브러리: ZXing QR, firebase-admin 등등

• 의존성 파일 위치: package.json
• 핵심 라이브러리 3~5개와 용도:
  • next
  • react
  • typescript
• ✨ 처음 보거나 특이한 라이브러리: mui 등등등

• 실행이 시작되는 entry point:
• 핵심 폴더/모듈 3~5개와 각각의 역할:

• 사용하는 로그 라이브러리 / 방식: logback.xml
• 로그가 어디에 쌓이는가 (파일 / 콘솔 / 외부 시스템): 파일, 콘솔
• 에러 발생 시 추적할 수 있는 경로:
• 로그 레벨 정책: INFO

• 사용하는 로그 라이브러리 / 방식:
• 로그가 어디에 쌓이는가 (파일 / 콘솔 / 외부 시스템): 콘솔
• 에러 발생 시 추적할 수 있는 경로:
• 로그 레벨 정책:

코드를 이해하려면 알아야 할 핵심 용어

• 한 줄로: H1. HRCare 공고 AI 요약 기능 추가
• 가장 비슷한 기존 기능이 어디 있는가: 외부 LLM API 호출?

• 수정 대상 파일/함수:
• 그 함수를 호출하는 곳 (caller):
• 그 함수가 호출하는 것 (callee):

• 영향 받을 수 있는 다른 기능/모듈:
• 관련 있는 기존 테스트:
• 로그를 추가/수정해야 할 지점:

솔직하게 — 검수 미팅에서 다룰 거리가 됩니다.

1차에서 못 채운 부분을 김경송과 함께 AI 활용해 채웁니다. 1차와의 차이가 곧 'AI 효용 체감'입니다.

• 분석 대상 코드: teatime_backend_learning, teatime-next-tx_learning
• 작성일: 2026-05-13

1. BE (teatime_backend_learning)

• 주요 언어 / 프레임워크: Java 17, Spring Boot 3.5.3, Gradle 8.7, MariaDB/JPA
  • 주요 의존성: Spring Security, WebSocket, WebFlux, Quartz, Actuator, Caffeine Cache, JJWT,
    AWS S3 SDK, Firebase Admin, Web Push, springdoc Swagger
• 설정 파일 위치 및 핵심 항목: build.gradle, application.yml
  • 위치: /build.gradle, src/main/resources/application-dev.yml
  • 설정 파일 별 핵심 항목
    • build.gradle
      • Spring Boot 버전: 3.5.3
      • Java: 17
      • 앱 버전: 3.3.5.learning
      • mainClass: castis.TeaTimeBackEndApplication
      • 커밋/푸시 전 patch version 올려야 함
    • application-dev.yml
      • 서버 포트: 9093
      • DB: MariaDB, jdbc:mariadb://.../ims
      • JPA: ddl-auto: validate, open-in-view: false
      • JWT secret/useJwt
      • 업로드/로그 경로: /app/uploads, /app/logs
      • CBank API URL
      • Kakao/CoolSMS 설정
      • AWS S3 bucket/region
      • Messenger VAPID/FCM
      • OpenAI API key: OPENAI_API_KEY_DEV 또는 OPENAI_API_KEY
    • SecurityConfig.java
      • CORS 허용 origin
        • /login, /api/** CORS
      • JWT 필터/permitAll 경로
    • WebSocketConfig.java (line 17)
      • Messenger WebSocket path: /ws/messenger
      • 허용 origin: 운영/테스트/localhost 8082, 8083

• 빌드 방법:

  /teatime_backend_learning/gradlew clean build

  • 테스트 제외 빌드

    ./gradlew clean build -x test

• 실행 방법:

  cd /Users/suji/workspace/source/teatime_backend_learning
  SPRING_PROFILES_ACTIVE=dev ./gradlew bootRun

  • 접속: http://localhost:9093

• 연결되어야 하는 외부 시스템:
  • MariaDB 테스트 DB
  • CBank API: OTP, transfer, account info, login, history
  • Kakao 알림톡/CoolSMS/Nurigo
  • AWS S3
  • Firebase Admin SDK, FCM credentials
  • Web Push VAPID
  • Google Calendar holiday API
  • Google Maps API, FE 출퇴근 지도
  • SMTP: gwsmtp.ktbizoffice.com
  • OpenAI API, skill suggestion

• ✨ 자주 까먹는 설정:
  • BE는 application-dev.yml 기준이라 SPRING_PROFILES_ACTIVE=dev가 중요합니다.
  • BE 실제 포트는 9093인데 Dockerfile.dev (line 45)는 9092를 expose/healthcheck로 보고 있어 불일치가 있습니다.
  • 커밋/푸시 전 build.gradle (line 9) patch version 증가 규칙이 있습니다.
  • DB 스키마 자동 변경은 꺼져 있습니다: ddl-auto: validate.
  • Spring Boot 3라서 javax 말고 jakarta API를 써야 합니다.
  • 일반 사용자 조회는 UserRepository 직접 주입보다 UserService 경유가 원칙입니다.

• 주요 언어 / 프레임워크: TypeScript, Next.js 14.2.5, React 18.3, MUI 5, Axios, SWR, Node 20.x, Yarn 1.22.22
• 설정 파일 위치 및 핵심 항목: package.json
  • package.json
    • yarn dev: Next dev server, port 8082
    • yarn build: production build
    • yarn start: production start, port 8082
    • Node: 20.x
    • package manager: yarn@1.22.22
  • next.config.mjs (line 1)
    • trailingSlash: true
    • BUILD_STATIC_EXPORT: false
    • NEXT_PUBLIC_APP_VERSION package version 주입
    • SVG는 @svgr/webpack 사용

• 빌드 방법:

  cd /Users/suji/workspace/source/teatime-next-ts_learning
  yarn install
  yarn build

• 실행 방법:

  cd /Users/suji/workspace/source/teatime-next-ts_learning
  yarn dev

  • 접속: http://localhost:8082
  • 운영 빌드 실행:

    yarn build
    yarn start

• 연결되어야 하는 외부 시스템:
  • FE 옵션성 연동: Auth0, Supabase, AWS Amplify, Mapbox, AI chat bot URL
• ✨ 자주 까먹는 설정:
  • FE는 NEXT_PUBLIC_SERVER_URL=http://localhost:9093 없으면 Axios baseURL이 빈 값이 됩니다.
  • FE 포트를 바꾸면 BE CORS와 WebSocket allowed origins도 같이 확인해야 합니다.

• 의존성 파일 위치: build.gradle
• 핵심 라이브러리 3~5개와 용도:

• ✨ 특이한 라이브러리:

• 의존성 파일 위치: package.json
• 핵심 라이브러리 3~5개와 용도:

• ✨ 특이한 라이브러리:

• Entry point: TeaTimeBackEndApplication.java
• 핵심 폴더/모듈 3~5개와 각각의 역할:
  • domain: 핵심 비즈니스 도메인. 보통 controller/service/repository/entity/dto 구조.
  • security: 인증/보안 쪽 핵심 모듈.
  • config: Spring 설정, OpenAPI, 캐시, S3, 메일 등 인프라 설정.
  • scheduler: 배치/스케줄 작업. 급여, 공고 만료, 출석, 알림 등 시간 기반 로직.
  • exception: 전역 예외 처리와 커스텀 예외.

• Entry point: layout.tsx
• 핵심 폴더/모듈 3~5개와 각각의 역할:
  • app: Next.js App Router. URL 라우트, layout.tsx, page.tsx 진입 구조.
  • sections: 실제 화면 단위 구현. attendance, job, recruit, pay, dashboard, user 같은 페이지 UI가 여기 있음.
  • actions: BE API 호출/서버 액션 성격의 모듈. 도메인별 job.ts, pay.ts, user.ts, *-ssr.ts 등이 있음.
  • auth: FE 인증 상태, guard, auth context.
  • layouts: Dashboard/Auth/Pay/Simple 같은 공통 화면 골격.
    

• 사용하는 로그 라이브러리 / 방식:
  • 라이브러리: Spring Boot 기본 Logback + Lombok @Slf4j
  • 방식: Logback 기반 파일+콘솔 로그
• 로그가 어디에 쌓이는가:
  • 파일: /app/logs/Saram.be.log
  • 콘솔: 애플리케이션 stdout

• 에러 발생 시 추적 경로:
  1) 프론트에서 API 실패 확인

  - 브라우저 DevTools Network에서 실패한 API URL, status, response body 확인.
  - 백엔드 로그 확인

  - 서버 기준:

  
  bash
  
  tail -f /app/logs/Saram.be.log
  grep "ERROR" /app/logs/Saram.be.log
  grep "2026-05-13 14:" /app/logs/Saram.be.log
  grep "PayTransferService" /app/logs/Saram.be.log
     

• 로그 레벨 정책: root level="INFO"라서 INFO/WARN/ERROR는 출력.

• 사용하는 로그 라이브러리 / 방식:
  • 별도의 라이브러리 없이 console 로그 출력, 일부 기능은 DB 이력 테이블에 쌓이는 방식
• 로그가 어디에 쌓이는가:
• 에러 발생 시 추적 경로:
• 로그 레벨 정책:

• 사용자/인증/권한
• 조직 스코프: Team vs Division vs Unit
• Pay / CBank / 계좌 식별

• 한 줄로: HRCare 공고 AI 요약 기능 추가
• 가장 비슷한 기존 기능: Ai Tag

• 수정 대상 파일/함수: JobController 에 연결될 신규 service 생성, RecruitController 에 연결될 신규 service 생성 (ai 요약과 관련된)
• Caller: JobController, RecruitController
• Callee: JobSummaryService, RecruitSummaryService

• 영향 받을 수 있는 다른 기능/모듈: 없음
• 관련 있는 기존 테스트:
• 로그를 추가/수정해야 할 지점: ai요약 명령 수행하다 에러 등 나는 지점.

들은 것은 30% 남고, 본 것은 50%, 직접 한 것은 75% 남습니다.

• 선택한 과제: H1
• 작성일: 2026.05.28

잘 됐든 안 됐든 상관없어요. 가장 기억에 남는 사례를 고르세요.

지금 소스에 로컬용으로 구동하려고 (openai 대신) 
ChatCompletionsClient, ChatCompletionsProperties 
이런게 새로 추가한걸로 알고있는데
이거 제거하거나 놔둬도 live 는 문제없을까 

**놔두면 live에서 문제 생겨요.** 이유를 설명할게요:

**문제 1: RecruitSummaryService, JobSummaryService**
원본 코드는 `OpenAiResponsesClient`를 주입받았는데, 지금은 `ChatCompletionsClient`로 바뀐 상태예요. live 서버에서도 `ChatCompletionsClient` 빈이 필요해요.

**문제 2: `ai.chat.*` 설정**
`ChatCompletionsProperties`가 `ai.chat.api-key`, `ai.chat.api-url`, `ai.chat.model`을 읽는데, 이게 `application-dev.yml`에만 있고 live yml에는 없으면 빈 값으로 뜨거나 기동 실패할 수 있어요.

---

**커밋 전 롤백 방법** (마커 달린 곳 원복):

`RecruitSummaryService`, `JobSummaryService`에서 `// 원본:` 주석 복원하고, `ChatCompletionsClient` → `OpenAiResponsesClient`로 되돌리면 돼요.

`ChatCompletionsClient.java`, `ChatCompletionsProperties.java` 파일 자체는 그냥 삭제하면 끝이고요.

---

**아니면 live에도 적용하고 싶다면:**
`ai.chat.*`을 live yml에도 추가하고 (OpenAI key 넣어서), `ChatCompletionsClient`를 정식 코드로 올리는 방법도 있어요.

어떻게 하실 계획이에요? 로컬 테스트용으로만 유지하고 커밋 전 롤백 예정인가요?

• ☐ 완전히 버리고 다시 물어봄

다음에 비슷한 상황에서 다시 꺼내볼 수 있는 한 줄로.

Phase C의 핵심은 "내가 한 일을 글로 정리하는 능력"입니다.

• 작성자 / 작업일: 최수지 / 2025.05.28
• 선택한 과제 (L1~L4 / H1~H3): H1

• 파일 `[파일 경로]` — 함수 `[함수명]`

[변경 전 핵심 코드]

[변경 후 핵심 코드]

1. 로컬에 LLM 구동
2. job post / recruit 각각 AI 요약 확인
3. TB 올려서 한번더 확인 필요

• 테스트 개수: 12개
• 커버한 케이스 (정상/경계값/에러): 정상2개, 경계값6개, 에러8개

• 예상한 영향:
• 실제 영향:
• 차이의 이유: