설정이 .env(시크릿)+toml(설정)로 갈려 있던 것을 config.local.toml 하나로 통합.
DB 비번이 이미 toml 에 있어 분리 기준이 임의적이었고, backend(하우스 패턴)도
toml 단일이라 일관성 확보. 환경별로 바뀌는 값(DB_HOST 등)만 env override 유지.
- config_models: NaverConfig(keys 로테이션)·OpenAIConfig·DecodoConfig 추가
- server_configs: 3개 로드, load_dotenv 제거(python-dotenv 의존성도 제거)
- proxy/naver/similarity/keyword/worker_main: os.environ → config 객체 참조
- config.local.toml.example: [NaverConfig]/[OpenAIConfig]/[DecodoConfig] 섹션
- .env/.env.example 삭제, README/주석 갱신 (배포는 toml 마운트 or env override)
- tests: DecodoConfig 기반으로 갱신 → 전체 44/44
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키는 코드/커밋이 아닌 환경변수로 주입한다(감사: 시크릿 하드코딩 금지).
config.local.toml=비-시크릿 설정, .env=시크릿으로 분리.
- .env.example(템플릿, 커밋) + .env(로컬, 미추적)로 키 슬롯 제공
· NAVER_CLIENT_ID/SECRET(+로테이션 _2..), OPENAI_API_KEY, AZURE_OPENAI_*
- server_configs 가 기동 시 lps/.env 를 load_dotenv 로 환경변수 주입
- requirements: python-dotenv 추가
- README: .env 셋업 단계 안내
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backend 와 동일한 프레임워크로 lps/ 폴더를 신설한다. 구체적인 도메인
로직(크롤링/오픈API/최저가 산정)은 미정이라 골격만 구성한다.
- FastAPI 부트스트랩(web_main/router) + lifespan·CORS·gzip·로그 미들웨어 + /healthz
- TOML 설정 로더(APP_ENV) + pydantic config + DB env override
- DB 세션 매니저(논리 DB × R/W, service→람다 위임) — 엔진 lazy 라 DB 없이도 부팅
- 공통 응답 규약(gmodel) + ErrorType/DBType/DBWRType
- router→services→crud 계층 컨벤션(services/crud 는 빈 폴더로 자리만)
- 포트 9400(backend 9300·agent 9500 회피), Dockerfile/run_local_server.sh/README
- tests/test_health.py 스모크(healthz, DB 없이 통과)
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