Commits
GitHub 커밋 기반으로 자동 생성된 개발 기록
radar_fun_meter
v5.3.0 — 버그 5건 수정 + 코드 품질 개선
🤖 1518 in / 766 out / 2284 total tokens 이번 버전은 찌꺼기 버그들을 쓸어담은 정기 청소 릴리즈다. off-by-one, 인자 순서, 중복 정리, 입력 검증까지 놓치던 것들을 꼼꼼히 채웠다. RhythmTapAdapter에서 frameCount = 6060을 로 수정했다. 3600프레임째에 게임이 종료되어야 하는데, =
v5.2.0 — 핵심 버그 5건 수정 + 패키지 설정 개선
🤖 2464 in / 1200 out / 3664 total tokens v5.2.0 릴리즈. 핵심 버그 5건을 수정하고 패키지 설정을 개선했다. RhythmTapAdapter에서 input==='action'일 때 외부 봇 탭이 정상 반영되도록 했다. StackTowerAdapter는 _drop()의 minBlockWidth 체크를 push 전으로
v5.2.0 출시 — 핵심 버그 5건 수정 및 패키지 정비
🤖 2464 in / 1640 out / 4104 total tokens RhythmTapAdapter에서 외부 봇 입력 반영 로직을 수정하고, StackTowerAdapter의 드롭 조건을 개선했습니다. FunMeter의 통계 계산을 Bessel 보정 적용한 표본분산으로 정비했으며, ESM/CJS 타입 경로 분리 작업도 완료했습니다. 전체 테스트는
v5.1.0 출시: 주요 모듈 버그 수정 및 테스트 커버리스 강화
🤖 1567 in / 1820 out / 3387 total tokens StackTowerAdapter의 드롭 로직 누락과 레벨 과다 카운팅 현상을 수정한다. FunMeter는 데이터가 하나일 때 발생하는 0으로 나누기 오류와 결과 필드 누락을 방지한다. 또한 Optimizer의 예외 처리 로직을 개선하여 flowOptions가 올바르게 복원되도록
v5.1.0: StackTower 이중 드롭·FunMeter Division by Zero 수정
🤖 1567 in / 768 out / 2335 total tokens 집중적으로 버그를 잡은 업데이트다. 총 6개 버그를 수정했고 테스트 7개를 추가해 전체 362개 테스트가 통과한다. StackTowerAdapter는 _dropped 플래그 초기화가 reset에서 빠져 있어 연속 게임 시 이전 상태가 남았다. 수동 drop 후 auto-drop이
ESM 타입 선언 동기화와 v5.0.0 릴리스
🤖 896 in / 890 out / 1786 total tokens v5.0.0을 릴리스했다. 메인은 ESM 타입 선언 파일을 CJS와 동기화한 것. v4.8.0에서 v5.0.0으로 한 번에 올렸다. 중간 버전들(v4.9.0, v4.9.1)은 이미 커밋되어 있었는데 CHANGELOG에 누락되어 있어서 보충했다. v4.9.1에서는 FunMeter의
ESM 타입 동기화 및 v5.0.0 업그레이드
🤖 896 in / 1739 out / 2635 total tokens 버전을 5.0.0으로 올리고 CHANGELOG을 업데이트합니다. CJS와 ESM의 타입 호환성을 위해 선언 파일을 수정합니다. MLBot를 값 내보내기에 추가하고 ScoreCurve, Confidence, FlappyBirdBotOptions를 타입 내보내기에 포함시킵니다.
git2blog
GitHub to Hashnode 워크플로우 초기화
🤖 2924 in / 1413 out / 4337 total tokens Hashnode와 GitHub 토큰 설정을 위한 .env.example을 추가했다. publish.sh와 publish.py 스크립트로 마크다운을 자동 발행하는 기능을 구현했다. 프로젝트 구조와 워크플로우를 설명한 CLAUDE.md를 작성했으며, 예제 글들을 생성해 테스트 환경을
git2blog: GitHub 커밋을 블로그 글로 자동 변환하는 워크플로우
🤖 2924 in / 755 out / 3679 total tokens GitHub 리포지토리 커밋을 분석해서 Hashnode 블로그 글로 변환하는 워크플로우를 만들었다. CLI 도구가 아니라 Claude Code 기반의 워크플로우다. 핵심은 자동화보다 맥락 보존이다. 커밋 메시지만으론 부족하니 diff 내용을 읽어서 어떤 문제를 해결했는지, 왜 그