reinforce: create wiki documents for autonomous engine architecture and resilience audit
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,108 @@
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id: autonomous-queue-processing-engine
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title: Autonomous Queue Processing Engine
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [자율 큐 처리 엔진, 지식 수집 엔진, Knowledge Expansion Engine]
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.98
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created_at: 2026-05-11
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updated_at: 2026-05-11
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last_reinforced: 2026-05-11
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verification_status: applied
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applied_in:
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- path: /Volumes/Data/project/Antigravity/Datacollector_MAC/src/lib/engine.ts
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note: Producer-Consumer 기반 지식 수집 파이프라인 구현
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- path: /Volumes/Data/project/Antigravity/Datacollector_MAC/src/store/agentStore.ts
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note: Zustand Persist를 이용한 큐 및 상태 영속화
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tags: [engine, queue, automation, architecture]
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# [[Autonomous_Queue_Processing_Engine]]
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 자율 엔진의 생명력은 단순히 코드가 실행되는 것이 아니라, **상태의 영속성(Persistence)**과 **비동기 파이프라인의 격리**를 통해 프로세스가 중단되어도 마지막 지점에서 즉시 재개할 수 있는 능력에서 나온다.
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## 📖 핵심 개념 (Synthesized Content)
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### 1. Producer-Consumer 모델
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지식 수집(Research)과 지식 확장(Ontology Expansion)을 분리합니다. 수집된 지식에서 새로운 주제(Links)를 발견하면 큐에 추가(Produce)하고, 엔진은 큐를 순차적으로 소비(Consume)합니다.
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### 2. 상태 영속화 (State Persistence)
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메모리상의 큐는 휘발성입니다. 엔진의 상태(`queue`, `completed`, `processedCount`)는 반드시 파일 시스템이나 LocalStorage 등에 영속화되어야 하며, `running` 상태에서 비정상 종료 시 재시작할 때 `paused`로 안전하게 복구되어야 합니다.
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### 3. 지능적 틱 조절 (Intelligent Tick Scheduling)
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하드웨어(예: M4 아키텍처)의 부하를 고려하여 작업 간 간격(Tick)을 동적으로 조절하고, 정체 감지 시 Watchdog 로직이 엔진을 다시 깨울 수 있어야 합니다.
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## 💻 코드 패턴 (Implementation Patterns)
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### 상태 영속화 (Zustand 예시)
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```typescript
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persist(
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(set, get) => ({
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queue: [],
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completed: [],
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// ... actions
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}),
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{
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name: 'engine-storage',
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||||
partialize: (state) => ({
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queue: state.queue,
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completed: state.completed,
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||||
status: state.status === 'running' ? 'paused' : state.status
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}),
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}
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)
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```
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### Dequeue 및 실행 락
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```typescript
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async function processQueue() {
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if (!isRunning || isConsumerActive || executionLock) return;
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executionLock = true;
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isConsumerActive = true;
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try {
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const task = queue[0];
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await executeTask(task);
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||||
dequeue();
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} finally {
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||||
isConsumerActive = false;
|
||||
executionLock = false;
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}
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}
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```
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## 🤔 의사결정 기준
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| 항목 | 기준 |
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|---|---|
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| 작업 우선순위 | 일반적으로 Depth-First(깊이 우선)를 선호하되, 큐 삽입 시 정렬 필수 |
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| 중복 처리 | 큐 삽입 전 `completed` 리스트와 현재 `queue` 내 중복을 반드시 체크 |
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| 종료 조건 | 목표 처리량(Max Count) 또는 모든 작업 완료 시 엔진 정지 |
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## ❌ 안티패턴
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- **In-Memory Only Queue**: 브라우저 리프레시나 프로세스 재시작 시 모든 작업 내역을 잃게 됩니다.
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- **Concurrent Execution without Lock**: 동일한 큐 아이템에 대해 여러 Consumer가 동시에 달려들어 중복 작업을 수행하거나 상태가 꼬일 수 있습니다.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **상태:** verified
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- **출처 신뢰도:** A
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- **적용 사례:** `Datacollector_MAC`의 `KnowledgeEngine` 클래스에서 검증됨.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Parent:** [[Software_Architecture_Patterns]]
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- **Related:** [[System_Resilience_and_Fault_Tolerance]], [[Data_Schema]]
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- **Trade-off:** [[Stability vs Flexibility]]
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-11 | Datacollector_MAC 엔진 설계를 바탕으로 최초 생성 | CREATE | A |
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@@ -0,0 +1,101 @@
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id: system-resilience-and-fault-tolerance
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title: System Resilience and Fault Tolerance
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [결함 허용 시스템, 회복 탄력성 아키텍처, Resilience Patterns]
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.95
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created_at: 2026-05-11
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updated_at: 2026-05-11
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last_reinforced: 2026-05-11
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verification_status: applied
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applied_in:
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- path: /Volumes/Data/project/Antigravity/Datacollector_MAC/src/lib/engine.ts
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note: Exponential Backoff 및 Backend Restart 로직 적용
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- path: /Volumes/Data/project/Antigravity/Datacollector_MAC/src/lib/diagnostics.ts
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note: Circuit Breaker 패턴 적용
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tags: [architecture, reliability, engineering]
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# [[System Resilience and Fault Tolerance]]
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> [!TIP]
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> 시스템 회복 탄력성은 단순히 에러가 나지 않는 것이 아니라, **에러가 발생했을 때 어떻게 우아하게 복구(Graceful Recovery)하느냐**의 문제입니다.
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 분산 시스템과 외부 API 의존도가 높은 현대 소프트웨어에서 안정성은 '완벽한 차단'이 아닌, 지수 백오프(Backoff)와 서킷 브레이커(Circuit Breaker)를 통한 **격리된 실패 제어**와 **자동화된 자가 치유(Self-healing)** 능력에 의해 결정된다.
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## 📖 핵심 개념 (Synthesized Content)
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### 1. 지수 백오프 (Exponential Backoff)
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실패한 요청을 즉시 재시도하는 대신, 재시도 간격을 지수적으로 늘려나가는 전략입니다. 이는 네트워크 부하를 방지하고 일시적인 장애(Transient Failure)가 해소될 시간을 벌어줍니다.
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### 2. 서킷 브레이커 (Circuit Breaker)
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외부 서비스 장애가 시스템 전체로 전파되는 것을 막기 위해, 특정 임계값 이상의 실패가 발생하면 요청을 즉시 차단(OPEN)하는 패턴입니다. 일정 시간 후 시범 요청(HALF_OPEN)을 통해 복구 여부를 확인합니다.
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### 3. 격리된 자동 재시작 (Orchestrated Restart)
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애플리케이션 계층에서 해결되지 않는 하부 서비스(백엔드 브릿지 등)의 장애를 감지했을 때, 격리된 방식으로 해당 서비스를 리셋하고 세션을 복구하는 최후의 복구 수단입니다.
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## 💻 코드 패턴 (Implementation Patterns)
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### Circuit Breaker 상태 관리
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```typescript
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let circuit = {
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status: 'CLOSED', // CLOSED, OPEN, HALF_OPEN
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failureCount: 0,
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||||
lastFailureTime: Date.now()
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};
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||||
function updateCircuit(isSuccess: boolean) {
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||||
if (isSuccess) {
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||||
circuit.status = 'CLOSED';
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||||
circuit.failureCount = 0;
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||||
} else {
|
||||
circuit.failureCount++;
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||||
if (circuit.failureCount >= 3) circuit.status = 'OPEN';
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||||
}
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||||
}
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||||
```
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||||
### 지수 백오프 기반 재시도
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```typescript
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||||
const delays = [5000, 15000, 45000]; // 5초, 15초, 45초
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||||
const retryDelay = delays[consecutiveErrors - 1];
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||||
setTimeout(() => processNext(), retryDelay);
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```
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## 🤔 의사결정 기준
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| 상황 | 권장 접근법 |
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|---|---|
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| 일시적 네트워크 타임아웃 | 3단계 내외의 지수 백오프 재시도 |
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| 인증 만료 및 세션 오류 | 즉시 자동 복구(Re-auth) 시도 후 실패 시 일시정지 |
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| 외부 서비스 연속 실패 | 서킷 브레이커 OPEN 하여 리소스 소모 차단 |
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| 백엔드 프로세스 응답 없음 | 프로세스 격리 재시작(Bridge Restart) 오케스트레이션 |
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## ❌ 안티패턴
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- **무한 재시도 (Infinite Retry Loop)**: 종료 조건 없는 재시도는 서버 리소스를 고갈시키고 로그 폭증을 유발합니다.
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- **Immediate Retry**: 실패 즉시 재시도하는 것은 'Self-DDOS' 행위이며, 장애 상황을 악화시킵니다.
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- **이중 카운팅 (Double Counting Errors)**: 서킷 브레이커와 엔진의 백오프 카운터가 독립적으로 소진되어, 실제 재시도 기회를 낭비하는 것을 경계해야 합니다.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **상태:** verified
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- **출처 신뢰도:** A (Datacollector_MAC 실구현체 기반)
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- **적용 사례:** `Datacollector_MAC` 프로젝트의 `engine.ts`와 `diagnostics.ts`에서 검증됨.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Parent:** [[Software_Architecture_Patterns]]
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- **Related:** [[Runtime_Validation]], [[Autonomous_Queue_Processing_Engine]]
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- **Trade-off:** [[Stability vs Flexibility]]
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-11 | Datacollector_MAC 엔진 리뷰를 기반으로 최초 생성 | CREATE | A |
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Reference in New Issue
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