매추리 게임은 "매일 추리 게임"이라는 이름으로 AI로 매일 색 다른 추리 게임을 하는 것을 목표로 합니다.
- Frontend: React
- Backend: FastAPI, Kotlin + Webflux + Spring Boot
- Al Tools: Gemini Cli, Github Copilot
- 작업 내역: 시나리오 생성 로직 고도화
- AI 활용: Github Copilot을 사용한 issue to pr 생성으로 코드 구현, gemini cli를 통한 자료 조사, 코드 생성
- 완료 기능: 시나리오 생성 로직 고도화
- PR 로그:
- 작업 내역: 자동 이미지 생성 기능 구현, database 구조 단순화, map 시각화 관리자 페이지
- AI 활용: Github Copilot을 사용한 issue to pr 생성으로 코드 구현, gemini cli를 통한 자료 조사, 코드 생성
- 완료 기능:
- PR 로그:
- 작업 내역: 마인드 펠리스 ui 구현, fact, clue 참조 정상화
- AI 활용: Github Copilot을 사용한 issue to pr 생성으로 코드 구현, gemini cli를 통한 자료 조사, 코드 생성
- 완료 기능:마인드 펠리스 UI, 하드 코딩된 Today scenario 수정, DB 마이그레이션 적용, 세션 ID 관리
- PR 로그:
- 작업 내역: solve api 연결, solve ui 구현, ai server SBERT model 로드 문제 해결
- AI 활용: Github Copilot을 사용한 issue to pr 생성으로 코드 구현, gemini cli를 통한 자료 조사, 코드 생성
- 완료 기능: solve api 연결, solve ui 구현, ai server SBERT model 로드 문제 해결
- PR 로그: Solve UI, Solve API, 관련된 Fact Id 반환, 모델 로드 문제 해결
- 작업 내역: AI <-> Main <-> client 연결, 대화에서 fact 뽑아주기
- AI 활용: Github Copilot을 사용한 issue to pr 생성으로 코드 구현, gemini cli를 통한 자료 조사, 코드 생성
- 완료 기능: AI <-> Main <-> client 연결
- PR 로그:
- 작업 내역: 발표 준비, 시나리오 데이터 구조 수정 (단순화), map 구체화 로직 구현
- AI 활용: Github Copilot을 사용한 issue to pr 생성으로 코드 구현, gemini cli를 통한 자료 조사, 코드 생성
- 완료 기능: 발표 준비, 시나리오 데이터 구조 단순화, map 로직 구현
- PR 로그:
- 작업 내역: main-server <-> ai-server 소통 기능 구현, 시나리오 생성 상호작용 방식 수정 (비동기 방식으로), 엔딩 판단 로직 고도화
- AI 활용: Github Copilot을 사용한 issue to pr 생성으로 코드 구현, gemini cli를 통한 자료 조사, 코드 생성
- 완료 기능: game_session 방식 구현, 시나리오 생성 상호작용 방식 수정, 엔딩 판단 로직 고도화
- PR 로그:
- 작업 내역: 증거 인벤토리 및 참조(Reference) 시스템 구축, AI 대화 로직 고도화(SBERT 도입), API 호출 제한(Rate Limit) 및 지문(Fingerprint) 인식 구현, 인프라 배포 자동화
- AI 활용: SBERT 기반 임베딩 구현을 통한 대화 고도화, 환경변수 중앙 관리 및 CI 파이프라인 최적화
- 완료 기능: yh.yunseong.dev 서버 환경(Docker) 구축, 2단계 맵 생성 파이프라인, 용의자 단서 생성 로직, 클라이언트 카메라/채팅 UX 개선, 참조 시스템 UI/UX
- PR 로그:
- 다음 주 계획: 증거 인벤토리 시스템 연동 완료, '시스템 과부화' 및 '자백 모드' 로직 구체화, SBERT를 활용한 RAG 성능 최적화
- 작업 내역: 대화 기능 초안, api 구현 (map, interaction), main ci 구현, 전장의 안개 기능 (raycasting), map 데이터 구조 수정, client api 연결
- AI 활용: Github Copilot을 사용한 issue to pr 생성으로 코드 구현, gemini cli를 통한 자료 조사, 코드 생성
- 완료 기능: map interaction api (server, client), main server ci 구현, 전장의 안개 기능, map 데이터 구조 수정
- PR 로그: 대화 기능 초안, api 구현, docker ci, 전장의 안개, 맵 데이터 구조 변경, client api 연결
- 다음 주 계획: RAG 구현, suspect 대화 기능 고도화, 게임 엔딩 체크 Tool 구현, Client ref 기능 구현
- 작업 내역: jwt 기능 구현, history 디지털 서명 설계, asset 저장 기능 구현, asset 관리 admin 페이지 구현, 시나리오 증거 제작 기능 구현
- AI 활용: Github Copilot을 사용한 issue to pr 생성으로 코드 구현, gemini cli를 통한 자료 조사, 코드 생성
- 완료 기능: jwt 기능, history 서명 기능, asset 저장 기능, asset 관리 페이지, 시나리오 제작 기능, 증거 제작 기능
- PR 로그: jwt 기능, 히스토리 서명, asset 저장, 관리, 시나리오 제작, 증거 제작
- 다음 주 계획: 상호작용 시스템 통합, AI 대화 엔진 안정화, 시나리오 생성 자동화, 개인화 기능 구체화
- 작업 내역: minio 서버 구축, interface 구현, fast api 초기화, 용의자 생성 기능 구현, react 프로젝트 초기화, 게임 화면 구현, 플레이어 이동 구현, client CICD 배포 구현, asset loading system 구현
- AI 활용: Github Copilot을 사용한 issue to pr 생성으로 코드 구현, 이미지 생성으로 asset 생성
- 완료 기능: asset loading, client cicd, client player moving, 용의자 생성 기능
- PR 로그: minio 기능 구현, init fast api, client 기능 구현, CICD, asset loading
- 링크: 게임 링크
- 다음 주 계획: 인증 및 생태 유지 시스템 구축, 데이터 영속성 및 에셋 관리, 시나리오 생성 엔진 고도화
