CSV Worklog Migration Skill

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

사용법

bash

/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)

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

Project 매핑 (5단계)

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

WorkType 매핑 (4단계)

•Worktype.Id → Legacy 매핑 테이블
•Title 정확 일치
•274개 키워드 매칭
•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

bash

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)