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smartcloset-backend

スター1

フォーク0

更新日2026年6月21日 12:35

SmartCloset Spring Boot 4.0.6 백엔드 구현 또는 리뷰 시 사용한다. 인증/계정 안정성, 인증 사용자 API, 규칙 기반 옷차림 추천, KMA 날씨 provider/fallback weather, 사용자 위치 API, 선호도, 옷 이미지 업로드, AI 옷 등록 보조, 추천 피드백/개인화, 테스트, Docker Compose 공유, 문서 동기화를 포함한다.

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ソース

vanilalatte03

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SmartCloset Backend Skill

Purpose

SmartCloset 현재 baseline 백엔드/프론트엔드 연동 작업을 구현하거나 리뷰하기 전에 반드시 따르는 실행 규칙이다.

이 스킬은 기획 기록이 아니다. Codex가 따라야 하는 현재 구현 기준을 정의한다. 이 스킬이 과거 MVP 메모, 완료된 phase 문서, archive 문서, 오래된 ADR 표현, seed/test-user 흐름과 충돌하면 Current Execution Baseline과 현재 루트 README.md 및 docs/를 우선한다.

Reading Policy

모든 작업에서는 먼저 다음 섹션을 확인한다.

Purpose
Current Execution Baseline
Harness Step PR Rules
Strict Out of Scope
Implementation Attitude

작업 성격에 따라 필요한 섹션을 추가로 확인한다.

API 변경: API Rules
인증/보안/계정 변경: Auth and Account Rules, API Rules, Test Rules
추천 변경: Recommendation Rules, Weather Rules, Preference Rules, Test Rules
위치 변경: Location Rules, Weather Rules, API Rules
옷 이미지/AI 옷 등록 보조 변경: Clothing Image Rules, API Rules, Frontend Rules, Test Rules
프론트 변경: Frontend Rules, API Rules
DB/entity 변경: Entity and JPA Rules, 관련 API/Domain Rules
테스트 변경: Test Rules와 변경 대상 도메인 섹션
문서 변경: Documentation Sync Rules와 변경 대상 문서 관련 섹션

Historical Context는 현재 기준이 헷갈릴 때만 참고한다. Historical Context는 어떤 경우에도 Current Execution Baseline을 override하지 않는다.

Current Execution Baseline

SmartCloset의 현재 기준은 MVP10 AI 옷 등록 보조 baseline Spring Boot 4.0.6 서비스다. MVP10 계약은 docs/PRD.md와 ADR-016을 따르고, MVP9 UI/UX 기준과 옷장 보관함 복원 확장 ADR-015는 유지한다. 현재 코드 출발점은 MVP9 UI/UX 리디자인 완료 상태이며, MVP10 구현은 phases/10-smartcloset-ai-clothing-assist step 문서를 따른다.

다음 현재 요구사항을 기준으로 구현하고 리뷰한다.

Spring Security + JWT Bearer access token 인증을 유지한다.
MVP8에서 추가한 DB-backed refresh session과 HttpOnly refresh cookie를 유지한다.
Refresh token 원문은 DB나 JSON response에 저장하거나 노출하지 않는다.
Access token은 JSON 응답의 bearer token으로 유지한다.
Frontend는 access token을 memory state에 저장하고 refresh cookie로 세션을 복구한다.
Password signup은 이메일 인증 필요 상태를 반환하고 access token을 발급하지 않는다.
미인증 password 계정은 login할 수 없다.
이메일 인증과 비밀번호 재설정 token 원문은 DB에 저장하지 않고 hash만 저장한다.
현재 이메일 발송 구현은 EmailSender interface와 ConsoleEmailSender 기준이다.
Google social login을 추가하고, 설정이 없으면 provider disabled 상태를 반환한다.
Google verified email은 이메일 인증 완료로 취급한다.
계정 삭제는 현재 사용자 소유 데이터와 이미지 파일을 즉시 hard delete한다.
공개 HTTP API는 userId query parameter를 받지 않는다.
현재 사용자 전용 response DTO는 userId를 노출하지 않는다.
사용자 소유 옷장 데이터, 위치, 선호도, 추천 이력, 착용 이력, 추천 피드백은 인증 사용자별로 분리한다.
추천 생성은 POST /api/recommendations를 사용하며 선택 body { "situation": "WORK", "forecastPeriod": "AFTERNOON" }를 받을 수 있다.
추천 생성 body가 없거나 situation이 누락되면 CASUAL을 사용한다.
추천 생성 body가 없거나 forecastPeriod가 누락되면 CURRENT를 사용한다.
추천 이력은 GET /api/recommendations?limit={limit}를 사용하며 기본값 20, 최소 1, 최대 50, 최신순으로 정렬한다.
추천 피드백 저장/clear는 PUT /api/recommendations/{recommendationId}/feedback를 사용한다.
추천 피드백 PUT은 전체 교체이며 누락 필드는 null로 간주한다.
현재 날씨 요약은 GET /api/weather/current 보호 API로 조회한다.
MVP5 옷 이미지 업로드/교체/조회/삭제, MVP6 styleTags/피드백/개인화, MVP7 위치/날씨 source snapshot을 유지한다.
이미지 업로드/교체/조회/삭제 API는 모두 보호 API다.
이미지 존재 여부는 추천 점수, 후보 필터링, 추천 이유에 영향을 주지 않는다.
MVP10은 Spring AI 2.0.0 GA와 OpenAI gpt-5.4-nano를 사용해 옷 등록 후보를 제안한다.
POST /api/clothes/analyze-image는 보호 API이며 multipart part image를 받는다.
AI 분석 기능은 기본 비활성이고 CLOTHING_ANALYSIS_ENABLED=true, SPRING_AI_MODEL_CHAT=openai, OPENAI_API_KEY가 있을 때만 실제 OpenAI 호출이 가능하다.
CLOTHING_ANALYSIS_ENABLED=false, SPRING_AI_MODEL_CHAT=none, 빈 API key 상태에서도 기존 local 실행이 깨지면 안 된다.
AI 분석 이미지는 DB나 파일 저장소에 저장하지 않는다.
AI 분석 결과, confidence, reviewRequiredFields는 DB, 추천 이력, 추천 점수, 추천 이유에 저장하거나 반영하지 않는다.
confidence가 낮은 후보 field는 프론트에서 확인 필요 상태로 표시하고, 사용자가 확인/수정한 최종 값만 기존 옷 저장 API로 저장한다.
GPT-5 계열 temperature 미지원 가능성을 고려해 temperature를 강제로 설정하지 않는다.
다른 모델로 자동 재시도하지 않는다.
user별 AI 분석 daily limit 기본값은 20회다.
Docker Compose local 공유 흐름은 유지한다.
MVP10은 AWS 배포를 구현하지 않고 AI 옷 등록 보조에 집중한다. AWS 배포와 운영 adapter 구현은 후속 MVP로 연기한다.
MVP10은 DB schema와 추천 점수/필터/tie-break를 변경하지 않는다.
ADR-015 옷장 보관함 복원 확장은 기존 archived 컬럼을 재사용해 GET /api/clothes/archived와 PATCH /api/clothes/{clothingId}/unarchive를 추가하며 DB schema와 추천 점수/필터/tie-break를 변경하지 않는다.
MVP9/MVP10 primary navigation은 추천, 옷장, 내 취향, 위치, 기록이며, 계정 설정은 우측 상단 profile pill/menu에서 진입한다.

Historical Context

1차 MVP는 seed/test-user 흐름으로 규칙 기반 추천 백엔드를 검증했다.
1.5차 MVP는 KMA getVilageFcst JSON weather provider와 fallback 동작을 도입했다.
2차 MVP는 사용자 위치 저장, 내장 KMA 위치 catalog, React frontend를 추가했다.
MVP3는 Spring Security, JWT Bearer access token, 인증 사용자 API, 선호도, preferenceScore를 추가했다.
MVP4는 반응형 실사용 UX와 GET /api/weather/current를 추가했다.
MVP5는 옷 이미지 업로드/교체/조회/삭제, 기본 옷 프리셋 이미지, 추천/이력 썸네일, Docker Compose 이미지 volume을 추가했다.
MVP6는 추천 상황, 옷별 styleTags, 추천 피드백 snapshot, 최근 피드백 기반 preferenceScore, 추천 이력의 착용/피드백 표시를 추가했다.
MVP7은 KMA 행정구역 catalog, 브라우저 좌표 resolve, forecastPeriod, 위치/날씨 source snapshot, KMA/fallback/base/forecast 표시를 추가했다.

현재 작업에서 과거 seed/test-user API 계약, 공개 userId query parameter, 과거 점수 필드를 되살리지 않는다.

Harness Step PR Rules

최종 Current Execution Baseline은 phase 전체 완료 기준이다.
중간 step PR을 구현하거나 리뷰할 때는 phases/{phase}/README.md와 해당 stepN.md의 작업, 인수 기준, 금지사항을 우선한다.
미래 step에 명시된 기능이 현재 step에 없다는 이유만으로 blocker로 판단하지 않는다.
현재 step이 미래 step 범위를 선행 구현하면 blocker로 판단한다.
리뷰 실패 수정은 현재 step 범위 안에서 해결해야 하며, 미래 step 기능을 끌어와 해결하지 않는다.

Strict Out of Scope

아래 항목은 MVP10 범위에 추가하지 않는다.

AWS deployment implementation
S3 storage implementation
SES/SMTP production email sender implementation
Secrets Manager
CD automation
Redis
admin features
soft delete/account restore policy
production DB migration tool transition
native mobile app
PWA deployment
external address/map APIs
KMA getVilageFcst 외 weather APIs
raw KMA response DB persistence
browser GPS coordinate DB persistence
AI/GPT outfit recommendations
AI-generated recommendation reasons
user-confirmation-less automatic tagging or save
AI analysis result persistence
automatic fallback model calls
feedback event log analytics
multiple images per clothing item
image editing/cropping/resizing pipeline
image compression pipeline
image EXIF analysis
image moderation
image-based recommendation scoring
image-based recommendation reasons
shopping recommendations
preference normalization tables

API Rules

공개 API와 보호 API 표/계약을 분리해서 유지한다.
MVP10 공개 API는 MVP8 auth bootstrap endpoint를 유지한다: signup, login, refresh, logout, email verification, password reset, OAuth provider/login/callback.
보호 API는 Authorization: Bearer {accessToken}이 필요하다.
공개 userId request parameter를 추가하지 않는다.
현재 사용자 전용 response DTO에 userId를 노출하지 않는다.
성공 JSON 응답은 { "data": ... } 형태를 유지한다.
실패 응답은 { "code": "...", "message": "...", "details": [] } 형태를 유지한다.
details는 항상 배열이다.
Refresh token 값을 JSON response에 넣지 않는다.
추천 생성은 POST /api/recommendations다.
today recommendation GET endpoint를 추가하거나 문서화하지 않는다.
위치/날씨/추천 API는 MVP7 계약을 유지한다. 옷 API는 ADR-015에 따라 보관함 조회와 보관 해제를 포함한다.
AI 옷 등록 보조 API는 POST /api/clothes/analyze-image 보호 API 하나다.
분석 API request는 multipart part image를 사용한다.
분석 API response는 analyzable, suggestion, fieldConfidence, reviewRequiredFields, lowConfidenceThreshold를 포함한다.
옷으로 보기 어려운 이미지는 analyzable=false 성공 응답으로 처리한다.
분석 기능 비활성은 CLOTHING_ANALYSIS_DISABLED 503 Service Unavailable로 실패한다.
분석 provider 장애 또는 timeout은 CLOTHING_ANALYSIS_UNAVAILABLE 503 Service Unavailable로 실패한다.
분석 일일 제한 초과는 CLOTHING_ANALYSIS_LIMIT_EXCEEDED 429 Too Many Requests로 실패한다.
추천 business failure는 HTTP 422 Unprocessable Entity를 사용한다.

Auth and Account Rules

Spring Security를 사용한다.
JWT Bearer access token 인증을 유지한다.
JWT access token은 HS256으로 서명하고 JWT_SECRET을 사용한다.
JWT subject는 현재 사용자 id 문자열이며 claims는 email, role만 둔다.
Refresh token은 서버 생성 random token이다.
Refresh token 원문은 DB에 저장하지 않는다.
Refresh session은 token hash, user, issuedAt, expiresAt, revokedAt, replacedBy metadata를 저장한다.
Refresh token은 HttpOnly cookie로만 전달한다.
Cookie name, max age, Secure, SameSite, domain, path는 properties/env로 분리한다.
Refresh API는 token rotation을 수행한다.
Logout은 refresh session revoke와 cookie 만료를 수행하며 멱등이다.
Password는 BCrypt hash로 저장한다.
Password signup은 emailVerified=false로 시작한다.
기존 로컬 user는 MVP8 전환 시 emailVerified=true, passwordLoginEnabled=true로 취급한다.
미인증 password 계정 login은 EMAIL_VERIFICATION_REQUIRED로 실패해야 한다.
Email verification/password reset token은 hash만 저장하고 single-use로 처리한다.
Password reset 성공 시 해당 user refresh sessions를 revoke한다.
Google verified email은 emailVerified=true로 취급한다.
Google-only user는 passwordLoginEnabled=false다.
Frontend access token 저장 위치는 memory state다.
token 없음, 잘못된 token, 만료된 token은 보호 API에서 authentication failure로 실패해야 한다.

AWS-Ready Boundary Rules

AWS 배포를 구현하지 않는다.
EmailSender interface 뒤에 현재 local ConsoleEmailSender를 둔다.
후속 MVP에서 SES/SMTP sender를 추가해도 auth application service가 바뀌지 않게 한다.
ClothingImageStorage interface를 통해 이미지 파일을 다룬다.
후속 MVP에서 S3 구현체를 추가해도 account deletion service가 storage interface만 사용하게 한다.
CORS allowed origins와 credentials 설정은 properties/env로 분리한다.
OAuth redirect/base URL은 properties/env로 분리한다.
local profile과 Docker Compose 실행 흐름을 유지한다.

Clothing Image Rules

옷 1개당 이미지는 최대 1장이다.
기존 옷 등록/수정 JSON API를 multipart로 대체하지 않는다.
AI 분석 API도 기존 옷 등록/수정 JSON API를 대체하지 않는다.
이미지 업로드/교체는 PUT /api/clothes/{clothingId}/image로 처리한다.
이미지 조회는 GET /api/clothes/{clothingId}/image로 처리한다.
이미지 삭제는 DELETE /api/clothes/{clothingId}/image로 처리한다.
이미지 분석은 POST /api/clothes/analyze-image로 처리한다.
이미지 API는 현재 인증 사용자 소유 옷만 접근할 수 있다.
다른 사용자 옷 또는 존재하지 않는 옷은 CLOTHING_NOT_FOUND로 실패한다.
내 옷이지만 이미지가 없으면 CLOTHING_IMAGE_NOT_FOUND로 실패한다.
삭제는 이미지가 없어도 성공해야 한다.
파일 bytes는 DB가 아니라 로컬 파일 시스템 또는 Docker Compose volume에 저장한다.
DB에는 clothing_items 이미지 메타데이터 컬럼만 둔다.
분석 요청의 파일 bytes는 DB나 로컬 파일 시스템에 저장하지 않는다.
분석 결과는 옷 이미지 metadata로 저장하지 않는다.
허용 파일은 5MB 이하 jpg/jpeg/png/webp다.
MIME type은 image/jpeg, image/png, image/webp만 허용한다.
원본 파일명을 저장 경로에 사용하지 않는다.
서버 생성 UUID 기반 저장 파일명을 사용한다.

Domain Rules

business rule을 controller에 두지 않는다.
Controller는 HTTP, validation, principal extraction, DTO mapping을 담당한다.
Application service는 use case와 transaction을 조율한다.
Repository는 persistence만 담당한다.
Repository에는 recommendation score calculation, outfit generation, KMA mapping, location catalog search policy를 두지 않는다.
Recommendation calculation은 domain service에 둔다.
OutfitCandidate는 calculation model/value object이며 DB entity가 아니다.
모든 사용자 소유 read/write는 인증 사용자로 제한해야 한다.

Weather Rules

WeatherProvider interface에 의존한다.
KMA getVilageFcst JSON만 유일한 외부 weather API로 유지한다.
KmaVilageForecastWeatherProvider를 primary provider로 유지한다.
StaticWeatherProvider를 fallback/test provider로 유지한다.
Fallback weather는 temperature=12, weatherType=CLOUDY, rainy=false, windy=false다.
KMA request nx, ny는 인증 사용자의 저장 위치에서 온다.
Weather source metadata는 provider, KMA 사용 여부, fallback 여부, base date/time, forecast date/time을 포함한다.
raw KMA 응답 JSON은 저장하거나 response DTO로 노출하지 않는다.
GET /api/weather/current는 추천 결과, 추천 이력, 착용 이력을 생성하지 않는다.

Location Rules

KMA 행정구역 격자 catalog를 사용한다.
외부 address/map API를 추가하지 않는다.
브라우저 current-location은 프론트 Geolocation API와 서버 POST /api/locations/resolve로 후보를 찾는 데만 사용한다.
브라우저 GPS 원문 좌표를 DB에 저장하지 않는다.
위경도 -> KMA grid 변환은 서버 내부 로직으로 구현한다.
위치 저장 source는 MANUAL_SEARCH, BROWSER_GEOLOCATION이다.
GET /api/locations는 보호 API이며 로그인 후에만 사용한다.
신규 사용자는 Seoul SEOUL, nx=60, ny=127로 시작한다.

Preference Rules

선호도는 users의 JSON string column에 저장한다.
API DTO는 preferredColors, preferredMaterials, styleTags 배열을 사용한다.
신규 사용자는 모두 빈 배열로 시작한다.
preferredColors, preferredMaterials, styleTags는 preferenceScore에 영향을 준다.
사용자 선호 styleTags와 옷별 styleTags는 trim 후 비교하고 ASCII는 case-insensitive로 비교한다.
blank style tag는 저장하지 않는다.

Frontend Rules

frontend/는 React+Vite+TypeScript SPA로 유지한다.
TypeScript strict를 사용한다.
API request/response DTO를 명시적으로 유지한다.
로그인 전에 보호 API를 호출하지 않는다.
Access token은 memory state에 저장한다.
Refresh token은 HttpOnly cookie로만 다룬다.
Refresh cookie 요청은 credentials를 포함한다.
React state와 작은 hook을 사용한다. 큰 state-management library를 추가하지 않는다.
이미지 조회는 Authorization header가 필요하므로 blob fetch와 object URL을 사용한다.
일반 public <img src>로 보호 이미지를 직접 참조하지 않는다.
object URL은 cleanup해야 한다.
옷 등록/수정 form은 이미지 선택 후 사용자가 직접 AI 후보 체크를 눌렀을 때만 분석 API를 호출한다.
ClothingAnalysisResponse 타입과 analyzeClothingImage(accessToken, file) API 함수를 명시한다.
confidence가 낮은 field는 흐림/확인 필요 상태로 표시한다.
사용자가 수정하거나 확인한 field는 확인 필요 상태를 해제한다.
확인 필요 field가 남은 저장은 한 번 더 확인한다.
분석 실패, 기능 비활성, API key 없음 상태에서도 manual form 입력과 저장이 가능해야 한다.
분석 결과는 추천 state나 추천 화면으로 전달하지 않는다.
Frontend 동작은 docs/FRONTEND.md를 따른다.

Recommendation Rules

docs/RECOMMENDATION_RULES.md를 따른다.
Total score는 100점이다.
weatherScore 최대값은 35점이다.
colorScore 최대값은 25점이다.
wearHistoryScore 최대값은 20점이다.
recommendationHistoryScore 최대값은 10점이다.
preferenceScore 최대값은 10점이다.
최근 피드백 window는 14일이다.
추천 상황은 WORK, CASUAL, WORKOUT, DATE, FORMAL이다.
예보 시간대는 CURRENT, MORNING, AFTERNOON, EVENING이다.
forecastPeriod는 weather input 선택에만 관여하며 score field를 새로 만들지 않는다.
MVP8 계정 기능, MVP9 UI/UX 변경, MVP10 AI 옷 등록 보조는 추천 점수, 후보 필터링, tie-break, 추천 이유를 변경하지 않는다.
scoring, filtering, tie-break, recommendation reason에 image metadata를 사용하지 않는다.
AI 분석 결과, confidence, reviewRequiredFields를 scoring, filtering, tie-break, recommendation reason에 사용하지 않는다.
Recommendation reason은 template 기반이며 AI-generated가 아니다.
Tie-break rule은 deterministic해야 한다.

Entity and JPA Rules

docs/ERD.md를 따른다.
모든 entity는 BaseTimeEntity를 사용한다.
Enum은 VARCHAR로 저장한다.
Entity에는 Lombok @Data를 사용하지 않는다.
Entity setter를 남용하지 않는다.
Entity mutation method는 의도를 명확히 표현해야 한다.
Account token, refresh session, social account entity는 raw secret/token을 노출하지 않아야 한다.

Test Rules

동작 변경 범위에 비례해 test를 추가하거나 수정한다.
Auth 작업에는 authentication success/failure test가 필요하다.
Refresh 작업에는 issue, rotate, revoke, expired/reused token failure test가 필요하다.
Email verification에는 signup no-token, unverified login block, token confirm, single-use/expiry test가 필요하다.
Password reset에는 generic request response, confirm success, session revoke, invalid token test가 필요하다.
Google login에는 provider disabled와 mocked verified email account create/link test가 필요하다.
Account deletion에는 user data isolation, owned data delete, image cleanup, stale token failure test가 필요하다.
사용자 소유 resource를 건드릴 때는 user data isolation test가 필요하다.
P0 API는 integration, controller, service test 중 하나로 cover해야 한다.

Documentation Sync Rules

MVP 또는 phase 범위가 바뀌면 docs/MVP_CHANGE_CHECKLIST.md를 먼저 확인한다.
API behavior가 바뀌면 docs/API.md, README.md, docs/DEMO_SCENARIO.md를 확인한다.
Frontend behavior가 바뀌면 docs/FRONTEND.md, README.md, docs/SHARING_GUIDE.md를 확인한다.
DB/entity가 바뀌면 docs/ERD.md, docs/ARCHITECTURE.md를 확인한다.
Recommendation scoring이 바뀌면 docs/RECOMMENDATION_RULES.md, docs/API.md, docs/ERD.md를 확인한다.
현재 API 계약에서 공개 userId query parameter가 노출되면 제거한다.
현재 사용자 전용 response DTO 예시와 frontend type에서 userId를 제거한다.
Recommendation creation은 POST /api/recommendations로만 문서화한다.
Today recommendation GET path가 현재 API 계약으로 나타나면 제거한다.
MVP8 계정 안정성 API는 MVP10에서도 유지하며 refresh token 원문을 JSON response에 넣지 않는다고 문서화한다.
현재 이메일은 ConsoleEmailSender 기준이며 SES/SMTP는 제외 범위로 문서화한다.
MVP10은 AWS 배포를 후속 MVP로 연기하고 현재 local adapter 경계만 유지한다고 문서화한다.
MVP10 frontend UX와 AI 후보 체크 흐름은 docs/FRONTEND.md 기준으로 문서화한다.
MVP7 위치 검색은 내부 KMA catalog 기준으로 유지하고 외부 지도/주소 API를 사용하지 않는다.
MVP7 브라우저 현재 위치는 좌표 resolve 후보 찾기로만 유지하고 GPS 원문 DB 저장을 추가하지 않는다.
MVP7 weather source snapshot은 raw KMA 응답 JSON 없이 provider, KMA/fallback 여부, base/forecast 시각만 문서화한다.
Image upload는 MVP5 승인 범위로 유지하고, AI 옷 등록 후보 제안은 MVP10 승인 범위로 문서화한다.
사용자 확인 없는 자동 저장/태깅, 다중 이미지, S3/CDN 구현, 이미지 기반 추천 점수/이유, EXIF 분석, image moderation은 제외 범위로 문서화한다.
MVP별 자동 문서 검증 규칙은 scripts/checks.py가 아니라 phases/{phase}/docs-checks.json에 둔다.
실제 API key, token, password, private key, production secret을 커밋하지 않는다.

Implementation Attitude

Current Execution Baseline을 현재 활성 rule set으로 취급한다.
Historical Context는 배경 정보로만 취급한다.
Archive와 오래된 ADR 표현보다 현재 docs를 우선한다.
Seed/test-user behavior를 구현 shortcut으로 다시 도입하지 않는다.
현재 docs가 명시적으로 요구하지 않는 한 과거 public API shape를 compatibility 명목으로 유지하지 않는다.
변경은 요청된 behavior 범위로 제한한다.
기존 package boundary와 local pattern을 우선한다.
불필요한 abstraction을 피한다.
P1 polish보다 P0 behavior를 먼저 구현한다.
구현 후 관련 test를 실행하고 README/demo scenario를 확인한다.

name	smartcloset-backend
description	SmartCloset Spring Boot 4.0.6 백엔드 구현 또는 리뷰 시 사용한다. 인증/계정 안정성, 인증 사용자 API, 규칙 기반 옷차림 추천, KMA 날씨 provider/fallback weather, 사용자 위치 API, 선호도, 옷 이미지 업로드, AI 옷 등록 보조, 추천 피드백/개인화, 테스트, Docker Compose 공유, 문서 동기화를 포함한다.

SmartCloset Backend Skill

Purpose

SmartCloset 현재 baseline 백엔드/프론트엔드 연동 작업을 구현하거나 리뷰하기 전에 반드시 따르는 실행 규칙이다.

Reading Policy

모든 작업에서는 먼저 다음 섹션을 확인한다.

Purpose
Current Execution Baseline
Harness Step PR Rules
Strict Out of Scope
Implementation Attitude

작업 성격에 따라 필요한 섹션을 추가로 확인한다.

API 변경: API Rules
인증/보안/계정 변경: Auth and Account Rules, API Rules, Test Rules
추천 변경: Recommendation Rules, Weather Rules, Preference Rules, Test Rules
위치 변경: Location Rules, Weather Rules, API Rules
옷 이미지/AI 옷 등록 보조 변경: Clothing Image Rules, API Rules, Frontend Rules, Test Rules
프론트 변경: Frontend Rules, API Rules
DB/entity 변경: Entity and JPA Rules, 관련 API/Domain Rules
테스트 변경: Test Rules와 변경 대상 도메인 섹션
문서 변경: Documentation Sync Rules와 변경 대상 문서 관련 섹션

Historical Context는 현재 기준이 헷갈릴 때만 참고한다. Historical Context는 어떤 경우에도 Current Execution Baseline을 override하지 않는다.

Current Execution Baseline

다음 현재 요구사항을 기준으로 구현하고 리뷰한다.

Spring Security + JWT Bearer access token 인증을 유지한다.
MVP8에서 추가한 DB-backed refresh session과 HttpOnly refresh cookie를 유지한다.
Refresh token 원문은 DB나 JSON response에 저장하거나 노출하지 않는다.
Access token은 JSON 응답의 bearer token으로 유지한다.
Frontend는 access token을 memory state에 저장하고 refresh cookie로 세션을 복구한다.
Password signup은 이메일 인증 필요 상태를 반환하고 access token을 발급하지 않는다.
미인증 password 계정은 login할 수 없다.
이메일 인증과 비밀번호 재설정 token 원문은 DB에 저장하지 않고 hash만 저장한다.
현재 이메일 발송 구현은 EmailSender interface와 ConsoleEmailSender 기준이다.
Google social login을 추가하고, 설정이 없으면 provider disabled 상태를 반환한다.
Google verified email은 이메일 인증 완료로 취급한다.
계정 삭제는 현재 사용자 소유 데이터와 이미지 파일을 즉시 hard delete한다.
공개 HTTP API는 userId query parameter를 받지 않는다.
현재 사용자 전용 response DTO는 userId를 노출하지 않는다.
사용자 소유 옷장 데이터, 위치, 선호도, 추천 이력, 착용 이력, 추천 피드백은 인증 사용자별로 분리한다.
추천 생성은 POST /api/recommendations를 사용하며 선택 body { "situation": "WORK", "forecastPeriod": "AFTERNOON" }를 받을 수 있다.
추천 생성 body가 없거나 situation이 누락되면 CASUAL을 사용한다.
추천 생성 body가 없거나 forecastPeriod가 누락되면 CURRENT를 사용한다.
추천 이력은 GET /api/recommendations?limit={limit}를 사용하며 기본값 20, 최소 1, 최대 50, 최신순으로 정렬한다.
추천 피드백 저장/clear는 PUT /api/recommendations/{recommendationId}/feedback를 사용한다.
추천 피드백 PUT은 전체 교체이며 누락 필드는 null로 간주한다.
현재 날씨 요약은 GET /api/weather/current 보호 API로 조회한다.
MVP5 옷 이미지 업로드/교체/조회/삭제, MVP6 styleTags/피드백/개인화, MVP7 위치/날씨 source snapshot을 유지한다.
이미지 업로드/교체/조회/삭제 API는 모두 보호 API다.
이미지 존재 여부는 추천 점수, 후보 필터링, 추천 이유에 영향을 주지 않는다.
MVP10은 Spring AI 2.0.0 GA와 OpenAI gpt-5.4-nano를 사용해 옷 등록 후보를 제안한다.
POST /api/clothes/analyze-image는 보호 API이며 multipart part image를 받는다.
AI 분석 기능은 기본 비활성이고 CLOTHING_ANALYSIS_ENABLED=true, SPRING_AI_MODEL_CHAT=openai, OPENAI_API_KEY가 있을 때만 실제 OpenAI 호출이 가능하다.
CLOTHING_ANALYSIS_ENABLED=false, SPRING_AI_MODEL_CHAT=none, 빈 API key 상태에서도 기존 local 실행이 깨지면 안 된다.
AI 분석 이미지는 DB나 파일 저장소에 저장하지 않는다.
AI 분석 결과, confidence, reviewRequiredFields는 DB, 추천 이력, 추천 점수, 추천 이유에 저장하거나 반영하지 않는다.
confidence가 낮은 후보 field는 프론트에서 확인 필요 상태로 표시하고, 사용자가 확인/수정한 최종 값만 기존 옷 저장 API로 저장한다.
GPT-5 계열 temperature 미지원 가능성을 고려해 temperature를 강제로 설정하지 않는다.
다른 모델로 자동 재시도하지 않는다.
user별 AI 분석 daily limit 기본값은 20회다.
Docker Compose local 공유 흐름은 유지한다.
MVP10은 AWS 배포를 구현하지 않고 AI 옷 등록 보조에 집중한다. AWS 배포와 운영 adapter 구현은 후속 MVP로 연기한다.
MVP10은 DB schema와 추천 점수/필터/tie-break를 변경하지 않는다.
ADR-015 옷장 보관함 복원 확장은 기존 archived 컬럼을 재사용해 GET /api/clothes/archived와 PATCH /api/clothes/{clothingId}/unarchive를 추가하며 DB schema와 추천 점수/필터/tie-break를 변경하지 않는다.
MVP9/MVP10 primary navigation은 추천, 옷장, 내 취향, 위치, 기록이며, 계정 설정은 우측 상단 profile pill/menu에서 진입한다.

Historical Context

1차 MVP는 seed/test-user 흐름으로 규칙 기반 추천 백엔드를 검증했다.
1.5차 MVP는 KMA getVilageFcst JSON weather provider와 fallback 동작을 도입했다.
2차 MVP는 사용자 위치 저장, 내장 KMA 위치 catalog, React frontend를 추가했다.
MVP3는 Spring Security, JWT Bearer access token, 인증 사용자 API, 선호도, preferenceScore를 추가했다.
MVP4는 반응형 실사용 UX와 GET /api/weather/current를 추가했다.
MVP5는 옷 이미지 업로드/교체/조회/삭제, 기본 옷 프리셋 이미지, 추천/이력 썸네일, Docker Compose 이미지 volume을 추가했다.
MVP6는 추천 상황, 옷별 styleTags, 추천 피드백 snapshot, 최근 피드백 기반 preferenceScore, 추천 이력의 착용/피드백 표시를 추가했다.
MVP7은 KMA 행정구역 catalog, 브라우저 좌표 resolve, forecastPeriod, 위치/날씨 source snapshot, KMA/fallback/base/forecast 표시를 추가했다.

현재 작업에서 과거 seed/test-user API 계약, 공개 userId query parameter, 과거 점수 필드를 되살리지 않는다.

Harness Step PR Rules

최종 Current Execution Baseline은 phase 전체 완료 기준이다.
중간 step PR을 구현하거나 리뷰할 때는 phases/{phase}/README.md와 해당 stepN.md의 작업, 인수 기준, 금지사항을 우선한다.
미래 step에 명시된 기능이 현재 step에 없다는 이유만으로 blocker로 판단하지 않는다.
현재 step이 미래 step 범위를 선행 구현하면 blocker로 판단한다.
리뷰 실패 수정은 현재 step 범위 안에서 해결해야 하며, 미래 step 기능을 끌어와 해결하지 않는다.

Strict Out of Scope

아래 항목은 MVP10 범위에 추가하지 않는다.

AWS deployment implementation
S3 storage implementation
SES/SMTP production email sender implementation
Secrets Manager
CD automation
Redis
admin features
soft delete/account restore policy
production DB migration tool transition
native mobile app
PWA deployment
external address/map APIs
KMA getVilageFcst 외 weather APIs
raw KMA response DB persistence
browser GPS coordinate DB persistence
AI/GPT outfit recommendations
AI-generated recommendation reasons
user-confirmation-less automatic tagging or save
AI analysis result persistence
automatic fallback model calls
feedback event log analytics
multiple images per clothing item
image editing/cropping/resizing pipeline
image compression pipeline
image EXIF analysis
image moderation
image-based recommendation scoring
image-based recommendation reasons
shopping recommendations
preference normalization tables

API Rules

공개 API와 보호 API 표/계약을 분리해서 유지한다.
MVP10 공개 API는 MVP8 auth bootstrap endpoint를 유지한다: signup, login, refresh, logout, email verification, password reset, OAuth provider/login/callback.
보호 API는 Authorization: Bearer {accessToken}이 필요하다.
공개 userId request parameter를 추가하지 않는다.
현재 사용자 전용 response DTO에 userId를 노출하지 않는다.
성공 JSON 응답은 { "data": ... } 형태를 유지한다.
실패 응답은 { "code": "...", "message": "...", "details": [] } 형태를 유지한다.
details는 항상 배열이다.
Refresh token 값을 JSON response에 넣지 않는다.
추천 생성은 POST /api/recommendations다.
today recommendation GET endpoint를 추가하거나 문서화하지 않는다.
위치/날씨/추천 API는 MVP7 계약을 유지한다. 옷 API는 ADR-015에 따라 보관함 조회와 보관 해제를 포함한다.
AI 옷 등록 보조 API는 POST /api/clothes/analyze-image 보호 API 하나다.
분석 API request는 multipart part image를 사용한다.
분석 API response는 analyzable, suggestion, fieldConfidence, reviewRequiredFields, lowConfidenceThreshold를 포함한다.
옷으로 보기 어려운 이미지는 analyzable=false 성공 응답으로 처리한다.
분석 기능 비활성은 CLOTHING_ANALYSIS_DISABLED 503 Service Unavailable로 실패한다.
분석 provider 장애 또는 timeout은 CLOTHING_ANALYSIS_UNAVAILABLE 503 Service Unavailable로 실패한다.
분석 일일 제한 초과는 CLOTHING_ANALYSIS_LIMIT_EXCEEDED 429 Too Many Requests로 실패한다.
추천 business failure는 HTTP 422 Unprocessable Entity를 사용한다.

Auth and Account Rules

Spring Security를 사용한다.
JWT Bearer access token 인증을 유지한다.
JWT access token은 HS256으로 서명하고 JWT_SECRET을 사용한다.
JWT subject는 현재 사용자 id 문자열이며 claims는 email, role만 둔다.
Refresh token은 서버 생성 random token이다.
Refresh token 원문은 DB에 저장하지 않는다.
Refresh session은 token hash, user, issuedAt, expiresAt, revokedAt, replacedBy metadata를 저장한다.
Refresh token은 HttpOnly cookie로만 전달한다.
Cookie name, max age, Secure, SameSite, domain, path는 properties/env로 분리한다.
Refresh API는 token rotation을 수행한다.
Logout은 refresh session revoke와 cookie 만료를 수행하며 멱등이다.
Password는 BCrypt hash로 저장한다.
Password signup은 emailVerified=false로 시작한다.
기존 로컬 user는 MVP8 전환 시 emailVerified=true, passwordLoginEnabled=true로 취급한다.
미인증 password 계정 login은 EMAIL_VERIFICATION_REQUIRED로 실패해야 한다.
Email verification/password reset token은 hash만 저장하고 single-use로 처리한다.
Password reset 성공 시 해당 user refresh sessions를 revoke한다.
Google verified email은 emailVerified=true로 취급한다.
Google-only user는 passwordLoginEnabled=false다.
Frontend access token 저장 위치는 memory state다.
token 없음, 잘못된 token, 만료된 token은 보호 API에서 authentication failure로 실패해야 한다.

AWS-Ready Boundary Rules

AWS 배포를 구현하지 않는다.
EmailSender interface 뒤에 현재 local ConsoleEmailSender를 둔다.
후속 MVP에서 SES/SMTP sender를 추가해도 auth application service가 바뀌지 않게 한다.
ClothingImageStorage interface를 통해 이미지 파일을 다룬다.
후속 MVP에서 S3 구현체를 추가해도 account deletion service가 storage interface만 사용하게 한다.
CORS allowed origins와 credentials 설정은 properties/env로 분리한다.
OAuth redirect/base URL은 properties/env로 분리한다.
local profile과 Docker Compose 실행 흐름을 유지한다.

Clothing Image Rules

옷 1개당 이미지는 최대 1장이다.
기존 옷 등록/수정 JSON API를 multipart로 대체하지 않는다.
AI 분석 API도 기존 옷 등록/수정 JSON API를 대체하지 않는다.
이미지 업로드/교체는 PUT /api/clothes/{clothingId}/image로 처리한다.
이미지 조회는 GET /api/clothes/{clothingId}/image로 처리한다.
이미지 삭제는 DELETE /api/clothes/{clothingId}/image로 처리한다.
이미지 분석은 POST /api/clothes/analyze-image로 처리한다.
이미지 API는 현재 인증 사용자 소유 옷만 접근할 수 있다.
다른 사용자 옷 또는 존재하지 않는 옷은 CLOTHING_NOT_FOUND로 실패한다.
내 옷이지만 이미지가 없으면 CLOTHING_IMAGE_NOT_FOUND로 실패한다.
삭제는 이미지가 없어도 성공해야 한다.
파일 bytes는 DB가 아니라 로컬 파일 시스템 또는 Docker Compose volume에 저장한다.
DB에는 clothing_items 이미지 메타데이터 컬럼만 둔다.
분석 요청의 파일 bytes는 DB나 로컬 파일 시스템에 저장하지 않는다.
분석 결과는 옷 이미지 metadata로 저장하지 않는다.
허용 파일은 5MB 이하 jpg/jpeg/png/webp다.
MIME type은 image/jpeg, image/png, image/webp만 허용한다.
원본 파일명을 저장 경로에 사용하지 않는다.
서버 생성 UUID 기반 저장 파일명을 사용한다.

Domain Rules

business rule을 controller에 두지 않는다.
Controller는 HTTP, validation, principal extraction, DTO mapping을 담당한다.
Application service는 use case와 transaction을 조율한다.
Repository는 persistence만 담당한다.
Repository에는 recommendation score calculation, outfit generation, KMA mapping, location catalog search policy를 두지 않는다.
Recommendation calculation은 domain service에 둔다.
OutfitCandidate는 calculation model/value object이며 DB entity가 아니다.
모든 사용자 소유 read/write는 인증 사용자로 제한해야 한다.

Weather Rules

WeatherProvider interface에 의존한다.
KMA getVilageFcst JSON만 유일한 외부 weather API로 유지한다.
KmaVilageForecastWeatherProvider를 primary provider로 유지한다.
StaticWeatherProvider를 fallback/test provider로 유지한다.
Fallback weather는 temperature=12, weatherType=CLOUDY, rainy=false, windy=false다.
KMA request nx, ny는 인증 사용자의 저장 위치에서 온다.
Weather source metadata는 provider, KMA 사용 여부, fallback 여부, base date/time, forecast date/time을 포함한다.
raw KMA 응답 JSON은 저장하거나 response DTO로 노출하지 않는다.
GET /api/weather/current는 추천 결과, 추천 이력, 착용 이력을 생성하지 않는다.

Location Rules

KMA 행정구역 격자 catalog를 사용한다.
외부 address/map API를 추가하지 않는다.
브라우저 current-location은 프론트 Geolocation API와 서버 POST /api/locations/resolve로 후보를 찾는 데만 사용한다.
브라우저 GPS 원문 좌표를 DB에 저장하지 않는다.
위경도 -> KMA grid 변환은 서버 내부 로직으로 구현한다.
위치 저장 source는 MANUAL_SEARCH, BROWSER_GEOLOCATION이다.
GET /api/locations는 보호 API이며 로그인 후에만 사용한다.
신규 사용자는 Seoul SEOUL, nx=60, ny=127로 시작한다.

Preference Rules

선호도는 users의 JSON string column에 저장한다.
API DTO는 preferredColors, preferredMaterials, styleTags 배열을 사용한다.
신규 사용자는 모두 빈 배열로 시작한다.
preferredColors, preferredMaterials, styleTags는 preferenceScore에 영향을 준다.
사용자 선호 styleTags와 옷별 styleTags는 trim 후 비교하고 ASCII는 case-insensitive로 비교한다.
blank style tag는 저장하지 않는다.

Frontend Rules

frontend/는 React+Vite+TypeScript SPA로 유지한다.
TypeScript strict를 사용한다.
API request/response DTO를 명시적으로 유지한다.
로그인 전에 보호 API를 호출하지 않는다.
Access token은 memory state에 저장한다.
Refresh token은 HttpOnly cookie로만 다룬다.
Refresh cookie 요청은 credentials를 포함한다.
React state와 작은 hook을 사용한다. 큰 state-management library를 추가하지 않는다.
이미지 조회는 Authorization header가 필요하므로 blob fetch와 object URL을 사용한다.
일반 public <img src>로 보호 이미지를 직접 참조하지 않는다.
object URL은 cleanup해야 한다.
옷 등록/수정 form은 이미지 선택 후 사용자가 직접 AI 후보 체크를 눌렀을 때만 분석 API를 호출한다.
ClothingAnalysisResponse 타입과 analyzeClothingImage(accessToken, file) API 함수를 명시한다.
confidence가 낮은 field는 흐림/확인 필요 상태로 표시한다.
사용자가 수정하거나 확인한 field는 확인 필요 상태를 해제한다.
확인 필요 field가 남은 저장은 한 번 더 확인한다.
분석 실패, 기능 비활성, API key 없음 상태에서도 manual form 입력과 저장이 가능해야 한다.
분석 결과는 추천 state나 추천 화면으로 전달하지 않는다.
Frontend 동작은 docs/FRONTEND.md를 따른다.

Recommendation Rules

docs/RECOMMENDATION_RULES.md를 따른다.
Total score는 100점이다.
weatherScore 최대값은 35점이다.
colorScore 최대값은 25점이다.
wearHistoryScore 최대값은 20점이다.
recommendationHistoryScore 최대값은 10점이다.
preferenceScore 최대값은 10점이다.
최근 피드백 window는 14일이다.
추천 상황은 WORK, CASUAL, WORKOUT, DATE, FORMAL이다.
예보 시간대는 CURRENT, MORNING, AFTERNOON, EVENING이다.
forecastPeriod는 weather input 선택에만 관여하며 score field를 새로 만들지 않는다.
MVP8 계정 기능, MVP9 UI/UX 변경, MVP10 AI 옷 등록 보조는 추천 점수, 후보 필터링, tie-break, 추천 이유를 변경하지 않는다.
scoring, filtering, tie-break, recommendation reason에 image metadata를 사용하지 않는다.
AI 분석 결과, confidence, reviewRequiredFields를 scoring, filtering, tie-break, recommendation reason에 사용하지 않는다.
Recommendation reason은 template 기반이며 AI-generated가 아니다.
Tie-break rule은 deterministic해야 한다.

Entity and JPA Rules

docs/ERD.md를 따른다.
모든 entity는 BaseTimeEntity를 사용한다.
Enum은 VARCHAR로 저장한다.
Entity에는 Lombok @Data를 사용하지 않는다.
Entity setter를 남용하지 않는다.
Entity mutation method는 의도를 명확히 표현해야 한다.
Account token, refresh session, social account entity는 raw secret/token을 노출하지 않아야 한다.

Test Rules

동작 변경 범위에 비례해 test를 추가하거나 수정한다.
Auth 작업에는 authentication success/failure test가 필요하다.
Refresh 작업에는 issue, rotate, revoke, expired/reused token failure test가 필요하다.
Email verification에는 signup no-token, unverified login block, token confirm, single-use/expiry test가 필요하다.
Password reset에는 generic request response, confirm success, session revoke, invalid token test가 필요하다.
Google login에는 provider disabled와 mocked verified email account create/link test가 필요하다.
Account deletion에는 user data isolation, owned data delete, image cleanup, stale token failure test가 필요하다.
사용자 소유 resource를 건드릴 때는 user data isolation test가 필요하다.
P0 API는 integration, controller, service test 중 하나로 cover해야 한다.

Documentation Sync Rules

MVP 또는 phase 범위가 바뀌면 docs/MVP_CHANGE_CHECKLIST.md를 먼저 확인한다.
API behavior가 바뀌면 docs/API.md, README.md, docs/DEMO_SCENARIO.md를 확인한다.
Frontend behavior가 바뀌면 docs/FRONTEND.md, README.md, docs/SHARING_GUIDE.md를 확인한다.
DB/entity가 바뀌면 docs/ERD.md, docs/ARCHITECTURE.md를 확인한다.
Recommendation scoring이 바뀌면 docs/RECOMMENDATION_RULES.md, docs/API.md, docs/ERD.md를 확인한다.
현재 API 계약에서 공개 userId query parameter가 노출되면 제거한다.
현재 사용자 전용 response DTO 예시와 frontend type에서 userId를 제거한다.
Recommendation creation은 POST /api/recommendations로만 문서화한다.
Today recommendation GET path가 현재 API 계약으로 나타나면 제거한다.
MVP8 계정 안정성 API는 MVP10에서도 유지하며 refresh token 원문을 JSON response에 넣지 않는다고 문서화한다.
현재 이메일은 ConsoleEmailSender 기준이며 SES/SMTP는 제외 범위로 문서화한다.
MVP10은 AWS 배포를 후속 MVP로 연기하고 현재 local adapter 경계만 유지한다고 문서화한다.
MVP10 frontend UX와 AI 후보 체크 흐름은 docs/FRONTEND.md 기준으로 문서화한다.
MVP7 위치 검색은 내부 KMA catalog 기준으로 유지하고 외부 지도/주소 API를 사용하지 않는다.
MVP7 브라우저 현재 위치는 좌표 resolve 후보 찾기로만 유지하고 GPS 원문 DB 저장을 추가하지 않는다.
MVP7 weather source snapshot은 raw KMA 응답 JSON 없이 provider, KMA/fallback 여부, base/forecast 시각만 문서화한다.
Image upload는 MVP5 승인 범위로 유지하고, AI 옷 등록 후보 제안은 MVP10 승인 범위로 문서화한다.
사용자 확인 없는 자동 저장/태깅, 다중 이미지, S3/CDN 구현, 이미지 기반 추천 점수/이유, EXIF 분석, image moderation은 제외 범위로 문서화한다.
MVP별 자동 문서 검증 규칙은 scripts/checks.py가 아니라 phases/{phase}/docs-checks.json에 둔다.
실제 API key, token, password, private key, production secret을 커밋하지 않는다.

Implementation Attitude

Current Execution Baseline을 현재 활성 rule set으로 취급한다.
Historical Context는 배경 정보로만 취급한다.
Archive와 오래된 ADR 표현보다 현재 docs를 우선한다.
Seed/test-user behavior를 구현 shortcut으로 다시 도입하지 않는다.
현재 docs가 명시적으로 요구하지 않는 한 과거 public API shape를 compatibility 명목으로 유지하지 않는다.
변경은 요청된 behavior 범위로 제한한다.
기존 package boundary와 local pattern을 우선한다.
불필요한 abstraction을 피한다.
P1 polish보다 P0 behavior를 먼저 구현한다.
구현 후 관련 test를 실행하고 README/demo scenario를 확인한다.

smartcloset-backend

このリポジトリの他の Skills

このリポジトリの他の Skills

SmartCloset Backend Skill

Purpose

Reading Policy

Current Execution Baseline

Historical Context

Harness Step PR Rules

Strict Out of Scope

API Rules

Auth and Account Rules

AWS-Ready Boundary Rules

Clothing Image Rules

Domain Rules

Weather Rules

Location Rules

Preference Rules

Frontend Rules

Recommendation Rules

Entity and JPA Rules

Test Rules

Documentation Sync Rules

Implementation Attitude

SmartCloset Backend Skill

Purpose

Reading Policy

Current Execution Baseline

Historical Context

Harness Step PR Rules

Strict Out of Scope

API Rules

Auth and Account Rules

AWS-Ready Boundary Rules

Clothing Image Rules

Domain Rules

Weather Rules

Location Rules

Preference Rules

Frontend Rules

Recommendation Rules

Entity and JPA Rules

Test Rules

Documentation Sync Rules

Implementation Attitude