deployer가 webhook 받을 때 packs-lab을 자동 rebuild·재시작·헬스체크 안 하던
근본 원인 — deploy.sh의 BUILD_TARGETS / CONTAINER_NAMES / HEALTH_ENDPOINTS
3개 화이트리스트에서 packs-lab 누락. SERVICES 화이트리스트(deploy-nas.sh)는
rsync 동기화용이라 별도이며 거기엔 이전에 추가했지만 빌드 트리거는 deploy.sh가
담당.
Fix:
- BUILD_TARGETS, CONTAINER_NAMES, HEALTH_ENDPOINTS에 packs-lab 추가
- media/packs 디렉토리 자동 mkdir + chown (admin이 수동 생성하던 절차 제거)
- DATA_DIRS는 path 다르니(data/X 아닌 media/packs) 제외
이번 push 자체는 옛 deploy.sh로 처리되지만 새 deploy.sh가 RUNTIME에 sync된 후
다음 push부터 packs-lab이 자동 빌드·헬스체크된다.
5/11 운영 첫 호출 검증 중 발견된 사항을 spec/CLAUDE.md에 반영:
1. DSM API path 형식 차이: Synology DSM은 일반 사용자 권한일 때
/<shared_folder>/... 형식만 인식, /volume1/... 거부 (error 408).
PACK_HOST_DIR 운영 예시값 /docker/webpage/media/packs로 변경.
2. DSM_VERIFY_SSL env 명시: LAN IP + self-signed cert 환경에서 SSL 검증
끄기 위한 환경변수. .env.example 7+3 path로 갱신.
3. DSM 사용자 권한 가이드: File Station + Sharing 둘 다 ON 필요.
4. NAS 디렉토리 준비 명령에서 호스트 OS path와 DSM API path 차이 명시.
운영 검증: HTTP 200 + DSM 공유 URL (gofile.me/...) 발급 확인.
운영 NAS에서 DSM_HOST=https://192.168.x.x:5001 같은 LAN IP 사용 시
DSM의 self-signed 인증서가 IP 주소에 매칭되지 않아 SSL 검증 실패
(SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED — IP address mismatch).
LAN 내부 통신이라 verify=False 허용 가능. 환경변수로 토글:
- DSM_VERIFY_SSL=true (default) — 도메인 + 정상 cert 환경
- DSM_VERIFY_SSL=false — LAN IP + self-signed 환경
dsm_client.py가 환경변수 읽어 httpx.AsyncClient(verify=...)에 전달.
docker-compose.yml + .env.example + CLAUDE.md에 신규 env 명시.
회귀 25/25 passing.
문제 1: deploy-nas.sh의 SERVICES 화이트리스트에 packs-lab이 빠져 있어
NAS 운영 디렉토리에 소스 sync가 안 됐고 docker compose가 packs-lab을
빌드 못해 컨테이너가 안 떠 있었다.
문제 2: routes.py가 PACK_BASE_DIR/{tier}/{filename} 트리 구조로 저장 →
사용자 요청에 따라 평면 구조(PACK_BASE_DIR/{filename})로 변경. tier 구분은
filename 규칙(prefix 등)으로 admin이 관리.
- scripts/deploy-nas.sh: SERVICES에 packs-lab 추가 (10개 → 11개)
- routes.py: tier 디렉토리 제거 (target = PACK_BASE_DIR / filename, host_path = PACK_HOST_DIR / filename)
- tests: tier 분기 사용처 평면 구조로 보정 (size_mismatch / host_path_check)
- 25/25 passing
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이전: upload가 컨테이너 경로(/app/data/packs/...)를 Supabase에 저장 →
sign-link 시 그 경로를 DSM에 전달 → DSM은 NAS 호스트 절대경로
(/volume1/.../media/packs/...) 기준이라 파일을 찾지 못함.
수정:
- routes.py: PACK_HOST_DIR 신규 (env, fallback=PACK_BASE_DIR)
- upload 시 host_path = PACK_HOST_DIR/{tier}/{filename}을 Supabase에 INSERT
- sign-link 시 PACK_HOST_DIR 기준 경로 검증
- docker-compose: PACK_HOST_DIR env 주입 (default=PACK_DATA_PATH)
- .env.example + CLAUDE.md: 환경변수 의미 분리 명시
- tests: 호스트경로 저장 검증 신규 (test_upload_stores_host_path_not_container_path)
- 25/25 passing
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- batch_generator.py: 장르별 N트랙 순차 Suno 생성 → 자동 compile → 자동 video pipeline
- main.py: POST/GET /api/music/generate-batch, GET /api/music/generate-batch/{id} 추가
- tests: 10개 endpoint 테스트 (검증·필터·404)
1. video.py _container_to_nas, orchestrator.py _local_path에서 path 변환 전 ?쿼리 strip
— 이전 commit 20c5268의 cache-buster ?v=...가 Windows path로 그대로 전달되어 input_validation 실패하던 문제 픽스
2. cover.py _generate_with_dalle가 background_keyword를 prompt에 포함
— 사용자가 PipelineStartModal에서 '배경 키워드' 입력 시 처음부터 원하는 분위기 cover 생성
- _add_column_if_missing 헬퍼 추가 (idempotent ALTER TABLE)
- video_pipelines에 compile_job_id, visual_style, background_mode, background_keyword 컬럼 추가
- track_id를 nullable로 변경 (compile_job_id 입력 모드 지원)
- create_pipeline에 compile_job_id XOR track_id 검증 추가
- get_pipeline / list_pipelines에 compile_jobs LEFT JOIN — compile_title 노출
Task 1 of 17: Essential Mix pipeline DB migration
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1시간+ mix 영상(컴파일 → 파이프라인) + essential 시각 스타일(배경 사진 + 중앙 방사형 막대 + 곡명 자막) + 진행 탭 산출물 미리보기 모달.
핵심 결정:
- 입력: track_id XOR compile_job_id
- 시각: single (기존) / essential (신규, default)
- 배경: static(사진) / video_loop(Pexels 영상)
- 배경 소스: AI 기본 + Pexels 폴백
- Mix 메타: 트랙 리스트 자동 챕터화 (YouTube 자동 인식)
- UX: PipelineCard mini 미리보기 + 클릭 시 상세 모달
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- pipeline/video.py 재작성: subprocess.run 제거, httpx로 Windows /encode_video 호출
- Windows 서버 다운 시 즉시 VideoGenerationError (NAS 로컬 폴백 X — 의도적 결정)
- /app/data/* → /volume1/docker/webpage/data/* 경로 변환 (_container_to_nas)
- 테스트는 respx mock 기반으로 교체 (6개)
NAS 저성능 CPU(J4025) ffmpeg 5분 타임아웃 → Windows PC RTX 5070 Ti NVENC로
오프로드. 같은 music_ai 서버에 /encode_video endpoint 추가, NAS는 다운 시
즉시 실패 (로컬 폴백 X). LAN 무인증.
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- preset fast → ultrafast (5-10x 가속, J4025 같은 저성능 CPU에서 5분 내 완료)
- tune stillimage 추가 (정적 배경 + 파형 오버레이에 최적)
- threads 0 — 모든 CPU 코어 활용
- VIDEO_TIMEOUT_S 300 → 600 (안전 마진)
- subprocess.TimeoutExpired 캐치하여 명확한 에러 메시지
버그1: /feedback approve가 bg task 시작 전에 state를 next_pending으로 set →
polling이 빈 video_url로 알림 발송. bg task의 run_step이 state를 set하도록
일임 — 이중 update 제거.
버그2: reject 후 같은 *_pending 상태로 재생성됐을 때 dedupe에 막혀 알림이
안 감. dedupe 키에 feedback_count_per_step[step]을 포함 — 재생성마다
count가 증가하므로 키가 달라져 재알림 동작.
- orchestrator._run_video: track.file_path 우선 사용 (audio_url 변환 불필요)
- _local_path: /media/music/ → /app/data/ (마운트가 /app/data 직접이라 music 서브디렉토리 없음)
- video.py/thumb.py: stderr truncation [-800:]/[-500:] — 진짜 에러 보이게
- YoutubePublisherAgent: 음악 파이프라인의 *_pending 상태를 폴링하여
텔레그램 단일 채널로 단계별 검토 요청 발송, reply 수신 시 의도 분류
후 music-lab에 feedback POST
- service_proxy: pipeline list/get/feedback/telegram-msg/lookup-by-msg
헬퍼 5종 추가 (MUSIC_LAB_URL 사용)
- scheduler: 30초 interval로 poll_state_changes 실행
- telegram webhook: reply_to_message 가 파이프라인 메시지면
youtube_publisher 로 라우팅 (슬래시 명령보다 우선)
- 테스트 4종 추가 (4 PASS)
트랙 → 영상 → 발행까지 단계별 텔레그램 승인 워크플로 설계.
- 6단계 진행 바: 커버/영상/썸네/메타/AI검토/발행
- 자연어 의도 분류 (화이트리스트 + LLM 폴백)
- 반려 시 사용자 피드백 반영 재생성 (5회 한도)
- AI 최종 검토 4축 가중평균 (메타/정책/시청/트렌드)
- music-lab 5개 신규 테이블 + 12개 엔드포인트
- agent-office youtube_publisher 에이전트 + scheduler 폴링
- web-ui SetupTab + PipelineTab 신규 + Library 트리거
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
