// CSV에서 worklog를 DB로 증분 마이그레이션. User/Project/WorkType을 의미론적으로 추론하여 매핑. 날짜 범위 지정 가능.
프로젝트의 workthrough 문서들을 참조하여 과거 개발 작업 기록과 패턴을 이해하고 적용합니다.
Gemini-Claude Engineering Loop 방법론을 적용하여 계획, 검토, 구현의 3단계 프로세스로 안전하고 품질 높은 코드를 작성합니다.
Vercel Engineering의 React/Next.js 성능 최적화 가이드라인을 적용하여 렌더링 성능, 번들 크기, API 호출을 최적화합니다.
PostgreSQL 데이터베이스 백업 및 복원. Docker/로컬 환경 지원.
| name | migrate-worklogs |
| description | CSV에서 worklog를 DB로 증분 마이그레이션. User/Project/WorkType을 의미론적으로 추론하여 매핑. 날짜 범위 지정 가능. |
CSV 백업 데이터에서 worklog를 PostgreSQL로 증분 마이그레이션합니다. 기존 DB에 이미 데이터가 있으므로 날짜 기반으로 필터링하여 신규 레코드만 추가합니다.
/migrate-worklogs -7d --dry-run # 최근 7일 분석 (기본)
/migrate-worklogs -1d --execute # 어제 데이터 실제 적용
/migrate-worklogs -20d # 최근 20일 분석
| 옵션 | 설명 |
|---|---|
-1d, -7d, -20d | 날짜 범위 (기본: -7d) |
--from YYYY-MM-DD | 시작 날짜 |
--to YYYY-MM-DD | 종료 날짜 |
--dry-run | 분석만 수행 (기본) |
--execute | 실제 DB 적용 |
$CSV_BACKUP_PATH/tb_worklog.csv 로드 (기본: .env의 CSV_BACKUP_PATH)User, Project, WorkType을 의미론적으로 추론:
User 매핑 (4단계)
Project 매핑 (5단계)
WorkType 매핑 (4단계)
매핑 결과를 리포트로 출력:
--execute 옵션 시 사용자 확인 후 DB 적용
cd backend
source ../.venv/bin/activate
python -m scripts.ai_migrate_worklogs $ARGUMENTS
| 변수 | 설명 | 기본값 |
|---|---|---|
DATABASE_URL | PostgreSQL 연결 (localhost 사용 시 주석 해제) | db:5432 |
CSV_BACKUP_PATH | CSV 백업 폴더 경로 | backups/latest |
MIGRATION_REPORT_PATH | 리포트 저장 경로 | backend/reports |
| CSV 컬럼 | 처리 |
|---|---|
Createdby.Id | Person.id → email → UUID (2단계 lookup) |
Project.Id | CSV 내부 ID → IO code → UUID |
Worktype.Id | Legacy 매핑 테이블 참조 |
SuddenWork? | "TRUE"/"FALSE" → Boolean |
4-key 복합키로 중복 체크: (user_id, project_id, date, hours)