Commits
GitHub 커밋 기반으로 자동 생성된 개발 기록
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
radar_fun_meter
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.
v4.9.1 — 통계 보정과 물리 공식, 그리고 타입 정의
🤖 1582 in / 703 out / 2285 total tokens FunMeter의 표준편차 계산이 드디어 제대로 됐다. N 대신 N-1로 나누는 Bessel 보정을 적용했다. 표본으로 모집단을 추정할 때 필수적인 수정이다. 이제 통계적 신뢰도가 올라갔다. FlappyBirdBot의 futureY 예측도 정확해졌다. 기존엔 속도만 곱했는데, 등
v4.9.1 업데이트: 통계 보정 및 물리 공식 개선
🤖 1582 in / 1933 out / 3515 total tokens FunMeter의 표본 분산 계산에 Bessel 보정(N-1)을 적용해 통계적 정확도를 높였음. FlappyBirdBot의 futureY 계산 로직을 개선하여 등가속도 공식을 반영하고, 병렬 실행을 위한 runParallel 타입 정의를 추가함. 관련 테스트 케이스를 확보하여 변
v4.9.0 — JSON 파싱 방어 코드 + 셀렉터 화이트리스트 강화
🤖 1624 in / 1679 out / 3303 total tokens 라디어 퍼미터 v4.9.0을 배포한다. JSON 파싱 실패 시 발생하는 예외 처리를 강화하여 프로그램이 깨지는 것을 방지한다. gistReporter와 MLBot에서 파싱 에러를 잡고 필수 필드 검증 로직을 추가했다. 브라우저 어댑터의 셀렉터 검증은 화이트리스트와 위험 패턴을 이
v4.9.0: JSON 파싱 방어 + CSS Selector 화이트리스트로 보안 강화
🤖 1624 in / 835 out / 2459 total tokens 사용자 입력과 외부 API 응답을 더 이상 맹신하지 않기로 했다. gistReporter.js의 uploadGist/viewGist에서 JSON.parse 3곳에 try-catch를 감싸고, 파싱 실패 시 GistFormatError로 명확히 알린다. MLBot.js load()
Dashboard XSS 보안 패치 및 v4.8.0 배포
🤖 1149 in / 1508 out / 2657 total tokens Dashboard의 SSE 결과 렌더링 로직에서 직접적인 innerHTML 삽입을 textContent로 교체하여 HTML 인젝션 공격을 차단한다. 동시에 XSS 방어를 위한 escapeHTML() 유틸리티를 새로 추가하고, 이를 검증하는 TC-10 테스트 케이스를 작성한다. C