migrate-worklogs

name	migrate-worklogs
description	CSV에서 worklog를 DB로 증분 마이그레이션. User/Project/WorkType을 의미론적으로 추론하여 매핑. 날짜 범위 지정 가능.

CSV Worklog Migration Skill

CSV 백업 데이터에서 worklog를 PostgreSQL로 증분 마이그레이션합니다. 기존 DB에 이미 데이터가 있으므로 날짜 기반으로 필터링하여 신규 레코드만 추가합니다.

사용법

/migrate-worklogs -7d --dry-run      # 최근 7일 분석 (기본)
/migrate-worklogs -1d --execute      # 어제 데이터 실제 적용
/migrate-worklogs -20d               # 최근 20일 분석

Arguments

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

워크플로우

Step 1: CSV 분석

• $CSV_BACKUP_PATH/tb_worklog.csv 로드 (기본: .env의 CSV_BACKUP_PATH)
• 날짜 범위로 필터링
• 중복 체크 (이미 DB에 있는 레코드 제외)

Step 2: 매핑 추론

User, Project, WorkType을 의미론적으로 추론:

User 매핑 (4단계)

1. Person.id → email (db_users.csv) → DB UUID
2. 영문 이름 Jaro-Winkler >= 0.9
3. 한글 이름 포함 검사
4. LLM 추론 (최후 수단)

Project 매핑 (5단계)

1. Project.Id → IO code (db_projects.csv) → DB UUID
2. IO code 정확 일치
3. Priority 키워드 (OQC, GEN3+, TUMALO 등)
4. Description 키워드 추출
5. Default project fallback (General/Non-Project)

WorkType 매핑 (4단계)

1. Worktype.Id → Legacy 매핑 테이블
2. Title 정확 일치
3. 274개 키워드 매칭
4. Description AI 추론

Step 3: 리포트 생성

매핑 결과를 리포트로 출력:

• 성공/실패 건수
• 추론된 매핑 목록
• 저신뢰도 항목 경고

Step 4: 사용자 확인

--execute 옵션 시 사용자 확인 후 DB 적용

실행 방법

cd backend
source ../.venv/bin/activate
python -m scripts.ai_migrate_worklogs $ARGUMENTS

환경 변수 (.env)

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

주의사항

과거 실패 케이스 방지

• GEN3 vs GEN3+: Priority 기반으로 GEN3+ 우선 매칭
• LEGACY 프로젝트: 888888 시리즈 명시적 제외
• z [Closed]: 프로젝트명에 포함된 경우 제외

컬럼 매핑

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

중복 방지

4-key 복합키로 중복 체크: (user_id, project_id, date, hours)

참고 문서

• 매핑 규칙 상세
• 기존 동기화 스크립트
• Fuzzy 매칭 서비스
• 키워드 매핑