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AI 기반 자동 프로그래밍 시스템 – 전체 설계도 (최종) 본문
이제 **최종 단계: 전체 시스템 설계도 + 운영 시 주의사항(보안, 개선점)**을 정리하겠습니다.
1. 전체 시스템 설계도

2. 동작 흐름
- 사용자(React UI)
- 개발자 노트 작성
- “AI 코드 요청” 버튼 → FastAPI로 요청
- “코드 저장 & Git Push” 버튼 → FastAPI로 요청
- FastAPI
- OpenAI API로 코드 생성
- 생성된 코드를 로컬에 저장
- Git 명령어로 Commit & Push
- GitHub
- 최신 코드 반영
- (CI/CD 연결 시 자동 배포 가능)
3. 운영 시 주의사항
(1) 보안
- OpenAI API 키: .env 파일에 저장하고 .gitignore로 제외
- GitHub 토큰: 환경 변수로 저장, 절대 코드에 하드코딩 X
- FastAPI 엔드포인트 보호:
- 로그인(Auth) 추가
- 중요 요청(/save_and_push)에 토큰 인증 적용
(2) 에러 및 안정성
- Git 충돌 대비: Push 전 git pull 단계 추가
- OpenAI 응답 실패 대비: 재시도 로직, 실패 시 사용자 알림
- 코드 저장 시 백업 파일 유지 (generated_code_backup.py)
(3) 확장성
- 노트 버전 관리 DB 추가: SQLite → PostgreSQL
- AI 모델 선택 기능: GPT-4, GPT-4o-mini, etc.
- CI/CD 파이프라인 연결: GitHub Actions로 자동 테스트 & 배포
4. 다음 단계(선택 사항)
- 인증 기능 추가 (로그인 후 사용 가능)
- 코드 품질 검사 자동화 (Lint/Test)
- 배포형 아키텍처 구축 (Docker + Cloud)
이제 이 시스템으로 **“기능 아이디어 → AI 코드 생성 → 자동 버전 관리”**가 완전한 워크플로우가 되었습니다.
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