devbooster 1.5.3

AI-powerd CRUD code generator for eGov Framework with intelligent PK analysis

DevBooster

전자정부프레임워크 CRUD 코드 자동 생성기

특징

• 📊 Excel 명세서 기반: 테이블 정의서(Excel)만 있으면 CRUD 코드 자동 생성
• 🤖 AI 기반 분석: Ollama를 활용한 지능형 PK 컬럼 분석 (v1.5 NEW!)
• 🔍 3단계 분석: 명시적 PK → AI 분석 → 규칙 기반 폴백
• 🎯 전정프 표준: 전자정부프레임워크 4.x 기준 완벽 준수
• 📦 즉시 사용: Mapper.xml, VO, Service, Controller 한 번에 생성
• ⚙️ 설정 기반: TXT 파일로 필터링 규칙 관리 (v1.5 NEW!)
• 🐳 컨테이너 지원: Docker + Kubernetes 배포 가능
• 🚀 FastAPI 서버: REST API로 코드 생성 서비스 제공
• 🔒 폐쇄망 지원: 오프라인 설치 가능

📦 설치

CLI 버전 (권장)

git clone https://github.com/your-username/devbooster.git
cd devbooster
pip install -e .

의존성 (자동 설치):

• click>=8.1.0
• pandas>=2.0.0
• openpyxl>=3.1.0
• jinja2>=3.1.0
• fastapi>=0.104.0 (API 서버용)
• requests>=2.31.0 (AI 연동용)

Docker 버전

# Docker 이미지 빌드
docker build -t devbooster:latest .

# 실행
docker run -p 5000:5000 devbooster:latest

Kubernetes 배포

# Kind 클러스터에 배포
kind load docker-image devbooster:latest --name devbooster-ai
kubectl apply -f devbooster-k8s.yaml
kubectl apply -f service-ai.yaml

# 접속
kubectl port-forward service/devbooster-svc 8080:80
# http://localhost:8080/docs

빠른 시작

# Excel 파일로 CRUD 생성
devbooster generate -i tables.xlsx

# 결과: generated/generated.zip

API 서버 모드

# FastAPI 서버 실행
uvicorn devbooster.api.main:app --host 0.0.0.0 --port 5000

# Swagger UI: http://localhost:5000/docs

🤖 AI 기능 (v1.5)

AI 기반 PK 분석

Ollama를 활용하여 테이블 구조를 분석하고 PK 컬럼을 자동으로 추론합니다.

3단계 분석 프로세스:

1단계: 명시적 PK 체크
└─ Excel의 PK 컬럼 확인

2단계: AI 분석 (Ollama)
└─ Qwen 2.5 Coder 7B 모델
   컬럼명, 타입, 설명 분석
   → PK 추론

3단계: 규칙 기반 폴백
└─ _ID, _NO, _SEQ 패턴 매칭

설정:

# Ollama 설치 (https://ollama.ai)
ollama pull qwen2.5-coder:7b

# 환경 변수 (선택)
export OLLAMA_HOST=http://localhost:11434

예시:

$ devbooster generate -i tables.xlsx

📋 분석 중: TB_NOTICE
  1단계: 명시적 PK 없음
  2단계: AI 분석...
    → NOTICE_ID (신뢰도: 95%)
  ✅ PK 컬럼: NOTICE_ID

⚙️ 설정 시스템 (v1.5)

config/ 폴더 구조

config/
├─ table_rules.txt          # 테이블 제외 패턴
├─ table_whitelist.txt      # 테이블 화이트리스트
├─ pk_rules.txt             # PK 명명 규칙
├─ prefix_rules.txt         # 접두사 제거 규칙
└─ column_rules.txt         # 컬럼 타입 매핑

테이블 필터링

자동 제외되는 테이블:

# config/table_rules.txt

# 백업 테이블
_(BAK|BACKUP)$

# 임시 테이블
_(TEMP|TMP)$
^(TEMP|TMP)_

# 날짜 패턴
_\d{6,8}$        # TB_USERS_20241225
^\d{6,8}_        # 20241225_USERS

화이트리스트 (예외 처리):

# config/table_whitelist.txt

# 정식 테이블인데 제외 패턴에 걸리는 경우
USER_TEMP_SETTINGS
PRODUCT_TEST_CONFIG

장점:

• ✅ 코드 수정 없이 규칙 변경 가능
• ✅ 회사별 커스터마이징 용이
• ✅ 유지보수성 향상

📊 입력 형식 (Excel)

시트 구조

시트명이 테이블명이 됩니다 (예: TB_NOTICE)

컬럼명	데이터타입	길이	PK	NULL	기본값	설명
NOTICE_ID	NUMBER	10	Y	N		공지사항ID
TITLE	VARCHAR2	200	N	N		제목
CONTENT	CLOB		N	Y		내용
USE_YN	CHAR	1	N	N		사용여부

지원 기능:

• ✅ PK 명시 (Y/N)
• ✅ PK 없는 테이블 지원 (AI가 추천)
• ✅ 복합키 지원
• ✅ 임시 테이블 자동 필터링
• ✅ 논리삭제 (USE_YN, DEL_YN) 자동 처리

예제 파일

# 샘플 Excel 생성
python -m devbooster.examples.create_sample

📦 생성 결과

generated/
├─ notice/
│  ├─ NoticeMapper.xml      # MyBatis Mapper
│  ├─ NoticeMapper.java     # Mapper Interface
│  ├─ NoticeVO.java         # Value Object
│  ├─ NoticeService.java    # Service Interface
│  ├─ NoticeServiceImpl.java # Service 구현체
│  └─ EgovNoticeController.java # Controller
└─ generated.zip            # 전체 압축파일

🎨 주요 기능

1. 테이블 진단

$ devbooster generate -i tables.xlsx

📋 처리 중: TB_NOTICE
  PK: NOTICE_ID (AI 분석)
  품질: good
  파일: 6개 생성 완료 ✅

2. PK 없는 테이블 지원

📋 처리 중: TB_ATTACH
  ⚠️  PK 없음 - Identifier 지정 필요
  
💡 AI 추천 Identifier:
  1. BOARD_ID + FILE_SEQ (복합키, 신뢰도: 92%)
  2. FILE_SEQ (단일키, 신뢰도: 78%)

3. 논리삭제 자동 처리

USE_YN 또는 DEL_YN 컬럼이 있으면:

• DELETE 쿼리 → UPDATE로 자동 변경
• 목록 조회 시 자동 필터링

4. 임시 테이블 자동 필터링

📋 Excel 파싱 중...
  ✅ TB_USERS (처리)
  ⚠️  TB_USERS_BAK (제외: 백업 테이블)
  ⚠️  TEMP_ORDER (제외: 임시 테이블)
  ⚠️  TB_TEST_20241225 (제외: 날짜 패턴)

🛠️ 고급 사용

CLI 옵션

# 프레임워크 선택
devbooster generate -i tables.xlsx -f egov  # 전정프 (기본)
devbooster generate -i tables.xlsx -f boot  # Spring Boot

# 데이터베이스 선택
devbooster generate -i tables.xlsx -d oracle  # Oracle (기본)
devbooster generate -i tables.xlsx -d mysql   # MySQL

# 출력 디렉토리 지정
devbooster generate -i tables.xlsx -o output/

# AI 분석 비활성화
devbooster generate -i tables.xlsx --no-ai

Python API

from devbooster.core.parser import parse_excel
from devbooster.core.analyzer import TableAnalyzer
from devbooster.core.renderer import TemplateRenderer
from devbooster.core.writer import FileWriter

# Excel 파싱
tables = parse_excel("tables.xlsx")

# 분석
analyzer = TableAnalyzer()
diagnosis = analyzer.analyze(tables[0])

# 코드 생성
renderer = TemplateRenderer()
outputs = renderer.render_all(tables[0])

# 파일 저장
writer = FileWriter()
writer.write_files(outputs, tables[0].module)
writer.create_zip()

REST API

# 서버 실행
uvicorn devbooster.api.main:app --host 0.0.0.0 --port 5000

엔드포인트:

POST /generate
Content-Type: multipart/form-data

{
  "file": ,
  "framework": "egov",
  "database": "oracle"
}

Response:
{
  "status": "success",
  "tables_processed": 5,
  "files_generated": 30,
  "download_url": "/download/generated.zip"
}

📋 지원 환경

• 전자정부프레임워크: 4.x 이상
• Spring Framework: 5.x 이상
• Java: 8 이상
• Python: 3.10 이상

DevBooster 실행 환경

• Python: 3.10 이상
• OS: Windows, Linux, macOS
• AI (선택): Ollama + Qwen 2.5 Coder 7B

배포 환경 (선택)

• Docker: 20.x 이상
• Kubernetes: 1.24 이상
• Kind: 로컬 테스트용

🔒 폐쇄망 설치

Wheels 방식

# 외부망에서 
pip download devbooster -d wheels/

# 폐쇄망에서
pip install --no-index --find-links=wheels/ devbooster

Docker 이미지 방식

# 외부망에서
docker save devbooster:latest -o devbooster.tar

# 폐쇄망에서
docker load -i devbooster.tar

실행파일 방식 (추천, v1.0 릴리즈 후)

# 1. Releases에서 devbooster.exe 다운로드
# 2. 폐쇄망에 복사
# 3. 즉시 실행
devbooster.exe generate -i tables.xlsx

🎯 로드맵

완료된 기능

• v1.0: 전정프 CRUD 생성
• v1.5: AI 기반 PK 분석 (Ollama)
• v1.5: 설정 파일 시스템
• v1.5: FastAPI 서버 모드
• v1.5: Docker + Kubernetes 지원

예정된 기능

• v1.6: PyPI 배포 (2025년 1월)
• v1.7: Spring Boot 완전 지원
• v1.8: GUI 버전
• v2.0: 다국어 지원 (영어, 일본어)
• v2.1: 코드 품질 분석 (SonarQube 연동)

🤝 기여

이슈와 PR은 언제나 환영합니다!

개발 환경 설정

git clone https://github.com/KTC-GIT/devbooster.git
cd devbooster
pip install -e ".[dev]"

# 테스트 실행
pytest

# 코드 스타일 검사
flake8 src/
black src/

📝 라이선스

MIT License - 상업적 사용 가능

🔗 링크

• GitHub: https://github.com/KTC-GIT/devbooster
• Issues: https://github.com/KTC-GIT/devbooster/issues
• Discussions: https://github.com/KTC-GIT/devbooster/discussions

🙏 감사의 말

• Ollama: AI 분석 엔진 제공
• Qwen Team: Qwen 2.5 Coder 모델
• 전자정부프레임워크 센터: 표준 가이드

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