- AI 챗봇 '짹'의 페르소나 정의 및 시스템 프롬프트 상수를 추가했습니다.
- 채팅 이력, 쿼터 관리, 요청 멱등성 보장을 위한 Firestore 데이터 모델을 구현했습니다.
- 위기 상황 대응(자해·위해 예고 등) 및 입력/출력 필터링 파이프라인을 구축했습니다.
- Gemini 및 Anthropic 모델을 지원하는 AI Provider 추상화 계층을 마련했습니다.
- 출석 독려 푸시 알림 기능과 관련 스케줄러(attendanceReminder)를 삭제했습니다.(클라이언트로 이관)
- 유저 데이터에서 알림 슬롯 필드를 제거하고, 출석 시 수행하던 슬롯 계산 및 저장 로직을 제거했습니다.
- 주간 보너스 확인 로직을 리팩토링하고, getMonth 함수 내 비동기 데이터 조회를 병렬화하여 성능을 개선했습니다.
- KBO 경기 상세 정보에 선발 및 예상 라인업 정보를 포함하고 CLI에서 이를 확인할 수 있는 출력 기능을 추가했습니다.
- 경기가 시작되기 전 KBO API가 빈 데이터를 반환하는 상황(code 200)을 예외 처리하고, 경기 상태에 따라 null을 반환하도록 개선했습니다.
- 종료된 경기는 박스스코어에서 선발 명단을 추출하고, 시작 전 경기는 라인업 분석 API를 호출하는 이원화된 데이터 수집 로직을 구현했습니다.
- 예상 라인업이 확정으로 전환되는 시점을 빠르게 반영하기 위해 라인업 출처에 따라 캐시 TTL을 동적으로 조절하는 기능을 도입했습니다.
- 라인업 파싱 및 경기 시작 전후의 데이터 처리 로직에 대한 검증을 위해 서비스 레이어 테스트를 업데이트했습니다.
- 출석 체크 시 데일리 포인트와 주간/월간 보너스를 지급하며, 멱등성 및 클럭 오차 처리를 포함한 로직을 구현했습니다.
- 포인트 이력 관리를 위한 `pointLedger` 컬렉션과 잔액 추적 리포지토리를 추가했습니다.
- 사용자별 알림 슬롯에 맞춰 FCM 출석 독려 푸시를 발송하는 스케줄러와 설정 API를 도입했습니다.
- RTDB의 희소 배열 응답을 7일 기준 배열로 정규화하여 통계 데이터의 일관성을 강화했습니다.
- 출석 시스템 전반에 대한 단위 및 통합 테스트를 추가하여 안정성을 확보했습니다.
- KBO 경기 취소 시 '우천취소' 등 구체적인 사유(cancelReason)를 파싱하여 저장하는 로직을 추가했습니다.
- 기존의 `syncYesterdayFromLive` 함수를 `forceSyncDay`로 이름을 변경하고, 어제 날짜뿐만 아니라 특정 날짜를 강제로 동기화할 수 있도록 기능을 일반화했습니다.
- Firestore 업데이트 전 기존 데이터와 취소 사유를 비교하는 로직을 추가하여 불필요한 쓰기 비용을 최적화했습니다.
- 다양한 취소 상황과 노트 필드 처리 방식에 대한 회귀 테스트 케이스를 추가하여 신뢰성을 확보했습니다.
- KBO 일정 파싱 로직의 신뢰성을 확보하고 무승부 경기 처리와 관련된 회귀 오류를 방지하기 위해 통합 테스트를 추가했습니다.
- 무승부 상황에서 점수가 정상적으로 추출되어 경기 상태가 'completed'로 올바르게 표시되는지 검증하는 케이스를 포함했습니다.
- 우천 취소, 예정된 경기, 일반적인 승패 경기 등 다양한 시나리오에서 점수와 상태값이 설계된 대로 파싱되는지 확인합니다.
- 사용자의 마지막 참여일 이후 실제 경기가 있었음에도 참여하지 않은 경우를 감지하여 스트릭을 0으로 초기화하는 지연 보정(lazy correction) 로직을 도입했습니다.
- KBO 휴장일(월요일, 전체 우천 취소 등)을 자동으로 식별하여 실제 경기가 열린 날에만 결석 판정이 내려지도록 `hasMissedGameDayBetween` 검증 기능을 구현했습니다.
- 실시간 라이브 데이터를 기반으로 전일 경기 결과를 확정하는 기능을 추가하여 월간 일정 갱신 과정에서 발생할 수 있는 데이터 누락을 보완했습니다.
- 일일 아카이브 및 경기 동기화 로직을 수동으로 트리거할 수 있는 디버그 엔드포인트를 추가하고, 통계 데이터에 산출 기준일(forDate)을 포함하여 캐시 무효화 정밀도를 개선했습니다.
- KBO 게임센터의 스코어보드, 박스스코어, 키플레이어 데이터를 통합 조회하는 기능을 구현했습니다.
- 경기 상태(종료, 진행 중, 시작 전)에 따라 TTL을 30초에서 7일까지 유연하게 적용하는 동적 캐싱 시스템을 도입했습니다.
- KBO 공식 데이터에서 이닝별 득점이 누락되는 경우를 대비해 네이버 스포츠 API를 통한 데이터 보완 로직을 추가했습니다.
- Firestore의 중첩 배열 저장 제한을 회피하기 위해 테이블 데이터를 객체 배열 구조로 파싱하도록 설계했습니다.
- CLI 상세 조회 명령어와 REST API 엔드포인트를 추가하고, HTML 엔티티 디코딩 및 관련 단위 테스트를 보완했습니다.
- 전체 및 팀별 스코어보드 기능을 구현하고, 순위 변동(delta)을 시각화하기 위한 스냅샷 시스템을 도입했습니다.
- `dailyArchive` 과정에서 사용자의 현재 순위를 `rankSnapshot`으로 기록하여, 다음 판정 시점의 순위 변화량을 정확히 계산합니다.
- 상위권 데이터는 RTDB에 사전 계산(precompute)하여 저장함으로써 대규모 조회 요청에 대응하고, `MemCache`를 통해 API 응답 성능을 최적화했습니다.
- Firestore 복합 색인과 Count Aggregation을 활용하여 동점자 처리가 포함된 랭킹 및 상위 퍼센타일 산출 로직을 구현했습니다.
- 관련 서비스 레이어, 저장소 함수, API 핸들러 및 단위 테스트 코드를 추가했습니다.
- `dailyArchive` 과정에 `judgeDay`를 통합하여 경기 결과에 따른 일간 판정, 스트릭 업데이트, 티어 포인트 가산을 자동화했습니다.
- 주간 모든 경기를 성공적으로 예측했을 때 '주간 마스터 티켓'을 지급하는 `judgeWeekIfNeeded` 로직을 구현했습니다.
- Firestore 트랜잭션을 사용하여 판정 결과 반영의 원자성을 확보하고, 중복 처리를 방지하는 멱등성 가드를 적용했습니다.
- `statsService`가 실시간 계산 대신 사용자 문서에 저장된 스트릭과 티어 정보를 활용하도록 고도화하고 관련 유틸리티와 테스트 코드를 추가했습니다.
- 사용자 프로필 수정을 위한 `PATCH` 핸들러와 `updateMe` 서비스를 구현하여 닉네임, 응원팀, 지식 수준 변경 기능을 추가했습니다.
- HTML 정규식 파싱 오류로 인해 `null`이 반환되던 `gameId` 문제를 해결하기 위해 일정 메타데이터 기반의 ID 생성 로직을 도입했습니다.
- `updateUser`가 `FieldValue`를 수용하도록 개선하여 응원팀 설정 해제(필드 삭제)가 가능하도록 수정했습니다.
- 닉네임 중복 확인 및 변경 규칙 검증을 포함한 유저 서비스 테스트 케이스를 작성하고 `TODO.md` 이슈를 해결했습니다.
- `GameStatus` 타입을 `scheduled`, `live`, `completed`, `cancelled`로 변경하여 상태 관리의 일관성을 높였습니다.
- 사용자 프로필의 `favoriteTeamCode`를 선택 사항으로 변경하고, null 또는 undefined 입력에 대한 처리를 추가했습니다.
- KBO 데이터 병합 과정에 상세 로그를 도입하여 실시간 데이터 매칭 및 외부 API 호출 실패 상황에 대한 가시성을 확보했습니다.
- 상태 값 변경에 따라 영향받는 서비스 로직과 테스트 코드를 일괄 업데이트했습니다.
- 닉네임 선점 및 검증을 위한 예약 시스템을 구현하고 관련 로직을 추가했습니다.
- 유저 데이터 및 하위 컬렉션을 완전히 삭제하는 회원 탈퇴 기능을 구현했습니다.
- 토큰의 프로필 사진 변경 시 유저 정보를 자동으로 동기화하도록 개선했습니다.
- RTDB를 활용하여 닉네임 예약 상태를 관리하고, 회원 가입 시 이를 검증하도록 변경했습니다.
