직접 낙찰(담당자 오프라인 계약가)을 AI 자동 낙찰과 통계·화면에서 구분하기 위해
낙찰 방식을 전용 컬럼으로 박고, 계약가·사유를 성격대로 배치했다. 처음엔 계약가·사유를
sessions.custom.offline_award(JSONB) 한 뭉치에 넣었으나 성격이 갈려 정리한다.
DB (postgres-init: init.sql 정본 + alters/2026-08-11-award-type.sql 보정, 멱등)
- quotations.award_type SMALLINT — 낙찰 방식(1=자동/2=직접). 통계 조회·집계 축이라 컬럼
- quotations.custom JSONB — 직접 낙찰 사유·처리자·시각(award={reason,by,at}). 표시·감사용
- sessions.contract_price BIGINT — 직접 낙찰 계약가. bid_price/reject_price 와 같은 협력사
가격 축이라 세션에. 자동 낙찰은 NULL(투찰가가 곧 계약가)
- 기존 offline_award(JSONB) 데이터를 컬럼·견적 custom 으로 이관 후 키 제거
backend
- 자동 낙찰(close_and_decide)=AUTO, 직접 낙찰(claim_for_award)=MANUAL 로 award_type 기록
- 직접 낙찰: 계약가→세션 contract_price, 사유·처리자·시각→견적 custom.award (한 트랜잭션)
- 통계 계약가 = coalesce(contract_price, bid_price) — JSONB 캐스팅 제거(컬럼끼리, 인덱스·타입 안전)
- QuotationData 에 award_type·custom, SessionData 에 contract_price 노출
- 안 쓰게 된 merge_session_custom 제거
front
- 견적 상세 결과 밴드에 '직접 낙찰' 배지 + 낙찰 사유 표시(견적 custom.award.reason).
거부·미참여 낙찰은 이미 직접 낙찰을 함의하므로 '— 낙찰' 꼬리를 떼 중복 표기 제거
- 목록 결과 배지에 '낙찰(직접)' 표기 — AI 자동낙찰과 한눈에 구분
- offlineAward()→directAwardPrice()/awardMeta() 로 교체(세션 컬럼·견적 custom 에서 읽음)
- 협상현황 표: 부가정보(회사 필드)와 의견(custom.opinion)을 별도 컬럼으로 분리
- 미응찰 건 레일 4번 칸 라벨 '최저 투찰가'→'결과'(투찰 없을 때)
테스트: negodata 110건 통과. 프론트 tsc+eslint 통과. dev DB 적용·화면 확인.
IMK QA 2건(BB9A 카드 중복·8AB0 중간값 오계산)의 근본 원인이 전술 하드코딩(_TACTICS 번호 매칭)이라
전술을 데이터로 옮기고, 발동을 유효성 검사로 바꿨다. 전술 정본 = 카드 스크립트의 마지막 가격 변수(파싱),
문장으로 알 수 없는 운영 규칙(closing·min_round)만 card.*.tactic JSONB. 세션 시작 시 card_specs 스냅샷 박제.
발동 유효성(하나라도 걸리면 그 라운드 미발동 — 클램프 폐지):
목표가 초과 / 협력사 제시가 이상 / 당사 직전 제안 미만(역행 금지, IMK 논의) / 재료 결측 /
필수 변수 결측(시장가 카드 requires — 토큰 노출 방지) / 이미 쓴 카드(played_card_numbers 공용 이력)
- agent: 와일드=비종결·종결=전용 풀 분리(같은 카드 2회 구조적 차단), 발동 시 자기 제안가 기록(절충가 수렴),
진입 존 프로브(빈 덱 재사용 교착 방지), 낼 카드 전무 시 소진→종결, 무효 금액 카드는 설득 폴백도 금지(playable),
에디터 anchor_price 별칭 등록, 에러 재렌더 변수 치환
- backend: 카드 사용 기록을 step 휴리스틱→번호 prefix 판정(종결 발동 card:null 누락 해소)
- negodata: 카드 상세 "협상 전술" 섹션(제시 가격 파싱 표시·종결 전용·최소 라운드) + tactic API 배선
- postgres-init: tactic 컬럼·시드(WC-03/05 closing, WC-04 min_round 2), 멱등 alter 로 dev 정본화
(번호 WC-0x 정규화, WC-01·03·NGC-010 구멘트 교체, WC-05 변수 middle_price 교정)
검증: agent 178 통과 · 시나리오 하네스 14케이스(BB9A·8AB0·역행 실수치 재현) · 랜덤 퍼즈 50협상 불변식 위반 0
(불변식: 카드 중복 금지·종결 카드 자리·타결가≤목표가·표시가=타결가·토큰 잔존 금지·종료 보장)
몰별 성공/실패 표시
lps_db.price_history 에는 몰별 정보가 다 있는데(naver_lowest·coupang_lowest·by_mall),
동기화가 final_source(이긴 몰) 하나만 남기고 나머지를 버려서 API 로는
"네이버는 어땠는지"를 알 수 없었다. 실제로 네이버는 빈손이고 쿠팡만 성공하는
케이스가 기본값처럼 나오는 중이라 화면에 드러낼 필요가 있다.
→ price_history.by_mall(JSONB)을 partner.item_internet_lowest_prices 로 그대로
미러링한다(열린 스키마 — 오픈마켓 폴백이 늘어도 스키마 변경 불필요).
- crud: 읽기 계약에 by_mall 추가 + SELECT 포함
- model: item_internet_lowest_prices.by_mall
- service: 언팩·저장
- protocol: LowestPriceEntry.by_mall
- init.sql: 테이블 정의 + 하단 보정 ALTER(기존 DB 반영용)
강제 재검색
POST /v1/item/{id}/lowest-price?force=true → LPS 네거티브 캐시 우회.
사용자가 '다시 검색'을 누른 경우에만 true.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
쿠팡 크롤 IP 를 '막힐 때까지' 쓰던 방식을 '막히기 전에 교체'로 전환한다.
- 요청 예산(LPS_IP_REQUEST_BUDGET, 기본 3): IP당 요청 수가 예산에 닿으면
차단 전에 선제 회전. 실측상 5회 부근 차단 이력이 있어 보수적으로 3회.
선제 교체된 포트는 평판이 깨끗해 로테이션 복귀 시 재사용된다.
- 포트 쿨다운(LPS_PORT_COOLDOWN_SEC, 기본 max(sticky,30분)): 차단 감지·
전송오류 포트는 격리하고 _port() 가 건너뛴다. 전 포트 쿨다운이면 만료
임박 포트 사용(가용성 우선). 포트 수는 config 범위에서 동적 산출.
- 차단 재시도 소진 시에도 회전 예약 — 불탄 포트로 다음 검색을 하지 않음.
- ip_session 테이블 신설: 세션마다 요청 수·성공/차단·종료 사유(budget/
block/proxy_error/window/idle/shutdown)를 기록. bot_detection 과 달리
무사 종료도 남아 예산 상한 튜닝의 원천 데이터가 된다(쿼리 database.md).
models.py·migrations·init.sql(lps_db 섹션) 동행 갱신, dev DB 적용 완료.
- 테스트 17건 추가(쿨다운·예산 판정·세션 기록·CRUD), 전체 126 passed.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
인터넷 최저가는 견적 목표가·협상 카드(NGC-008 시장가 근거)의 근거값
— "어디서 찾았는지"를 클릭 한 번으로 검증할 수 있어야 한다.
- 스키마: iilp 에 lp_name(찾은 상품명)·lp_url(판매 페이지 링크) 추가
(alters/2026-07-10-iilp-source-link.sql, init.sql 멱등 반영·dev 적용)
- 동기화: price_history 의 final_source 에 맞는 naver/coupang name·url
을 함께 반영(기존 행은 NULL 공존)
- API: LowestPriceEntry 에 lp_name/lp_url + orval 재생성
- UI: 상품 테이블 인터넷 최저가 셀 클릭 → 상세 시트
· 대표가(rose) + 상품 단가 대비 차액(절감=emerald/역전=amber)
· 출처 카드: 사이트 배지·찾은 상품명·판매 페이지 새탭 링크
· 가격 추이 라인 그래프(성공 수집 2건부터, recharts+ChartContainer
라이트/다크 쌍 — 통계 차트와 동일 문법)
· 최근 수집 이력 리스트(미발견 amber, 행별 외부링크)
검증: 실데이터 e2e(A4 재수집 → lp_name/lp_url 반영 확인) +
헤드리스 브라우저 렌더 확인(시트·그래프·툴팁·링크), tsc·build 통과
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
- POST /v1/item/{id}/lowest-price: 상품 1건 LPS 즉시 검색요청(manual
우선순위). queued/duplicated/unavailable 상태 반환, 실패는
ErrorType.LPS_UNAVAILABLE(2000 블록 신설)
- GET /v1/item/{id}/lowest-price: 대표 최저가 + 최근 수집 이력(최신순,
LowestPriceEntry 타입화). 조회 전 lps_db 증분 동기화 1회 수행 —
5분 크론을 기다리지 않는 실시간 폴링 UX(멱등·저비용)
- 동시성 방어 2겹: 프로세스 내 asyncio.Lock(크론·온디맨드 직렬화) +
uq_iilp_item_crawl_time 유니크 인덱스(alters/2026-07-10, init.sql
멱등 반영·dev DB 적용) — 경합 진 쪽 tx 실패 후 다음 tick 흡수
- LpsSyncService 무인자 생성자(FastAPI Depends 호환)
- compose: negodata-backend 에 LPS_DB_HOST·LPS_BASE_URL env(미설정 시
연동 비활성으로 조용히 동작)
검증(도커 컨테이너 e2e): 인증→POST queued→LPS 크롤→GET 온디맨드
동기화로 이력 즉시 노출(not_found 정책: 대표값 미변경 확인),
company 스코프 차단(타사 상품 ITEM_NOT_FOUND) 확인
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
stash 충돌 마커 제거. company.users·supplier.supplier_users 에 DEFAULT now() 추가(신규 DB)
+ 말미 보정 ALTER(기존 DB). ORM server_default 의존이라 없으면 유저 생성 시 NOT NULL 위반.
Little-Helped: Stupid Claude
카탈로그 카드 추가/삭제/재정렬 시 action_id 가 밀려도 학습이 카드를 따라가도록,
Q-table 버전에 카탈로그 스냅샷(카드번호)을 저장하고 카드번호로 리맵한다.
- q_table_versions.action_cards JSONB 신설(카드번호 목록, index=action_id).
models.py + init.sql(DDL·ALTER) + 로컬 DB ALTER.
- 버전 생성(get_or_create/warm_start/migrate)이 action_cards 저장.
- migrate_active_version_dim: 옛 action_cards ↔ 새 카탈로그를 카드번호로 리맵
(중간 삽입/삭제 보정, 사라진 카드 버림, 새 카드 fresh). 레거시(스냅샷 없음)는 위치 폴백.
version_name 은 vid 접미로 유니크.
- model_store.load: card_list 계산 → 차원변경 OR 동일차원 내용변경 시 마이그레이션,
레거시 버전 action_cards backfill(set_version_action_cards).
- tools/reset_learning.py: learning 스키마만 비우는 리셋(카드·협상 데이터 보존),
--company/--yes 옵션. 카탈로그 바꾸고 학습 처음부터 할 때 사용.
- 테스트: 중간 카드 삭제 시 카드번호 리맵으로 학습 보존 검증. agent 100/100.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
