주식앱 ADR 인덱스

새 과제 착수 전 관련 카테고리를 먼저 확인한다.
결정 요약은 각 ADR의 ## 결정 섹션 첫 줄이다.

아키텍처 / 서비스 분리

ADR	결정 요약
Aggregator 서비스 분리 방식 선택	신규 aggregator/ Spring Boot(:8090)를 FE 진입점으로 배치, BE(8080) 수정 없음
시그널 서비스 언어·프레임워크 선택	ml/ FastAPI(:8000)로 분리, 코어 BE(:8080)와 독립 배포
아키텍처 패턴 선택	Hexagonal — presentation→application→domain←infrastructure, OutputPort 패턴 미사용
개인계좌·주문 기능 도메인 패키지 분리 구조 결정	account / order / holding 3개 패키지 분리, TradeHistory는 holding 패키지
수동 포트폴리오 도메인 분리 방식 선택	portfolio 패키지에 ManualHolding 도메인 신설, manual_holdings 테이블 분리
AI 프레임워크 선택	Spring AI 1.0.x — MCP Server 용도만, ChatClient/Anthropic 스타터 미포함

캐시 / 저장소 선택

ADR	결정 요약
ML 응답 캐시 저장소 선택	Redis, symbol 키, TTL 600초
시그널 응답 캐시 저장소 선택	in-memory TtlCache, 종목별 TTL 600초 (SIGNAL_CACHE_TTL)
뉴스 스냅샷 캐시 저장소 선택	BE news_snapshots 테이블에 영속화
현재가(실시간) 처리 저장소 선택	SSE + BE 스케줄러
대화 히스토리 저장소 선택	ConcurrentHashMap<sessionId, List> 인메모리, 히스토리는 시스템 프롬프트로 prepend
신호 영속화 저장소 선택	BE signal_snapshots 테이블 + BeSignalSnapshotRepositoryImpl으로 교체 (Redis 제거)
Toss API 인증 토큰 영속화 저장소 선택	MySQL toss_tokens 테이블, expires_at 기반 재발급
ML in-memory TtlCache 제거 여부 결정	ml/ TtlCache 완전 제거, LLM 결과는 MySQL 영속화로 전환
SSE payload 변경 저장소 선택	SSE event data를 JSON 배열로 변경 (refresh 문자열 제거)

외부 API / Rate Limiting

ADR	결정 요약
Rate Limiter 라이브러리 선택	Resilience4j (resilience4j-spring-boot3 + resilience4j-kotlin)
CircuitBreaker 적용 범위 선택	단일 toss CircuitBreaker — 모든 Gateway에 공유
RateLimiter Gateway 적용 방식 선택	명시적 래핑 — TossRateLimiterFacade.execute(group) { … }
RateLimiter 한도 초과 시 대기 vs 즉시 실패 선택	timeout-duration: 0ms (즉시 실패)
429 응답의 CircuitBreaker 실패 기록 여부 선택	429를 CircuitBreaker failure로 기록 — TossRateLimitException을 record-exceptions에 등록
CUD 요청의 Toss와 MySQL 처리 순서 결정	Toss API 호출 → 성공 시 MySQL 저장, @Transactional은 MySQL 단계에만
보유종목·거래내역 읽기 동기화 방식 선택	조회 요청마다 Toss API 호출 + unique 제약으로 upsert, 별도 스케줄러 없음

AI · ML 모델 선택

ADR	결정 요약
LLM 오케스트레이터 선택	claude -p CLI를 subprocess로 실행 (Anthropic API 직접 호출 미사용)
감성 분석 수행 방식 선택	subprocess.run([“claude”, “-p”, prompt]), timeout 120s, JSON 강제, 실패 시 NEUTRAL 폴백
per-headline 감성 분석 호출 방식 선택	claude -p 단일 배치 호출로 감성·번역·요약 일괄 처리
해외 뉴스 번역 처리 방식 선택	번역·감성·요약을 단일 claude -p 프롬프트에서 처리
단기 가격 예측 곡선 모델 선택	선형회귀 기울기 + momentum_score 가중
단기·중기·장기 예측 모델 선택	기존 build_prediction에 horizon 파라미터 확장, sigma × sqrt(d)로 불확실성 표현
매도 추천 시점 산출 방식 선택	horizon별 예측 포인트 중 최고값 주차를 매도 추천 주차로 선정
후보군 스코어링 실행 방식 선택	ThreadPoolExecutor(max_workers=5) 병렬 실행, 실패 종목 제외 (부분 실패 허용)
백테스트 방식 및 감성 포함 여부 선택	룩어헤드 배제, 기술 모멘텀만 검증, 뉴스 감성 미포함
웹 서치 MCP 서버 선택	Brave Search MCP 서버 (Tavily 미사용, BRAVE_API_KEY 환경변수 필요)

도메인 로직 / 비즈니스 규칙

ADR	결정 요약
OrderStatus 전이 규칙 배치 위치 결정	OrderStatus.canTransitTo() 메서드로 캡슐화, Order Entity 내부에서 검증
활성 계좌 단일 선택 강제 방식 결정	accounts.selected TINYINT(1), 단일 트랜잭션에서 기존 0→신규 1, Account.select()/deselect() Entity 메서드
watchlist 상태 조회 시 도메인 경계 처리 방식 선택	ListStocksUseCase에서 WatchlistDomainService.findAll() → symbol set 교차 조회
종합 시그널 점수 가중치 결정	composite = 0.6×sentiment + 0.4×momentum, [-1,1] 클램핑, 5단계 라벨
시그널 결과물의 성격 정의	참고용 명시, 백테스트로 한계 노출
목표가 알림 발송 횟수 정책 선택	도달 시 TRIGGERED 전이 (터미널), 이력은 alert_history 별도 적재
진입가 산출 방식 선택	현재가 ≤ MA20 → 즉시 분할 매수, 현재가 > MA20 → max(MA20, 최근저점) 눌림목 대기
추천 후보군 모집단 구성 방식 선택	watchlist ∪ CURATED_SYMBOLS(KR 8 + US 4), BE 조회 실패 시 빈 리스트로 graceful

네트워크 / 통신 경로

ADR	결정 요약
FE → Aggregator 포트 전환 전략 선택	FE NEXT_PUBLIC_API_BASE_URL → 8090, BE(8080)는 유지
Reverse Proxy 구현 방식 선택	Spring RestClient로 헤더·본문·상태코드 그대로 전달, Spring Cloud Gateway 미도입
MCP 트랜스포트 방식 선택	spring-ai-starter-mcp-server-webmvc (SSE 트랜스포트), localhost:8080/mcp/sse
FE의 ML 서비스 호출 경로 결정	시그널/추천은 ML(:8000) 직접, watchlist/alert는 BE(:8080) 직접
Aggregator의 Backend·ML 호출 방식 선택	코루틴 async/await로 BE 손익 조회와 ML 예측을 병렬 호출
LLM 호출 트리거 방식 선택 (TTL 자동 vs 사용자 명시적 새로고침)	TTL 자동 갱신 제거, 사용자 명시적 refresh=true로만 LLM 호출

데이터 수집 / 동기화

ADR	결정 요약
뉴스 수집 소스 선택	KR=Google News RSS(ko), US=GDELT(폴백 Google News en-US)
종목 마스터 동기화 전략 선택	DB 우선 + Toss API fallback + 스케줄러 3가지 병행
시세 수집 방식 선택	@Scheduled 30초 주기 폴링, 주기는 alert.polling.interval-ms 프로퍼티 외부화
중소형주 후보군 관리 방식 선택	CURATED_SYMBOLS dict에 large/mid/small 카테고리 키 추가
테마 연관 종목 매핑 방식 선택	v1: 정적 JSON 매핑, v2에서 Claude 동적 보완 예정

알림 / 이벤트 발송

ADR	결정 요약
멀티 채널 알림 발송 구조 선택	NotificationGateway 인터페이스 + 채널별 구현체 + CompositeNotificationGateway(@Primary), 채널 on/off 환경변수
추천 진입가 알림 등록 방식 선택	FE에서 POST /api/v1/alerts (targetPrice=entry, direction=BELOW), 신규 BE 없음

검색 / 조회 / 확장

ADR	결정 요약
종목 검색 구현 방식 선택	하이브리드 — DB 우선 + Toss API fallback
커스텀 필드 확장 전략 선택	단일 stocks 테이블 + nullable 컬럼 (별도 테이블 미분리)

배포 / 인프라

ADR	결정 요약
CI·CD 플랫폼 선택	GitHub Actions
Docker 이미지 저장소 선택	GitHub Container Registry (ghcr.io)
E2E 테스트 도구 선택	Playwright
E2E CI 실행 환경 선택	GitHub Actions service 컨테이너 + bootRun
프로덕션 배포 전략 선택	Docker Compose + SSH 배포
로컬 DB 환경 및 포트 선택	docker-compose.yml MySQL 8.0, 호스트 포트 3308, Flyway 관리
DB 컬럼 타입 제약 정책 선택	FK 컬럼 없음, 상태/방향은 VARCHAR, 날짜는 DATETIME(6)

Git Hook / 자동화

ADR	결정 요약
AI 리뷰 fallback 순서 선택	Claude 1차, Codex fallback
AI 전체 실패 시 push·PR 허용 여부 결정	경고 출력 후 허용
Claude 토큰 한도 감지 방법 선택	출력에 “context length” / “token limit” / “rate limit” / “maximum context” 포함 여부 또는 출력 완전 비어있음으로 감지
commit-msg 훅의 사용자 입력 보호 정책 결정	커밋 메시지 파일이 비어있을 때만 Codex가 생성

옵저버빌리티 / 모니터링

ADR	결정 요약
ADR-001 옵저버빌리티 백엔드 스택 선택	SigNoz vs Grafana LGTM — PoC 비교 후 확정 (제안 상태)
ADR-002 계측 표준 선택	전 서비스 계측을 벤더 중립 OpenTelemetry(OTLP)로 통일
ADR-003 텔레메트리 라우팅 구조 선택	중앙 OTel Collector 게이트웨이가 SigNoz·Grafana로 fan-out
ADR-004 Spring 계측 방식 선택	backend·aggregator는 OTel Java agent 자동계측(무코드)
ADR-005 인프라 메트릭 수집 방식 선택	mysqld/kafka/redis exporter + Prometheus·Collector scrape
ADR-006 compose 구성 분리 전략 선택	앱/Grafana/SigNoz/Collector를 별도 compose 파일로 분리
ADR-007 메시지 소비 트레이스 검증 방식 선택	검증 전용 최소 샘플 Kafka produce→consume 경로로 검증

보안 / 설정

ADR	결정 요약
민감 정보 주입 방식 선택	~/.zshrc 환경변수만 (TOSS_API_KEY, DISCORD_WEBHOOK_URL), 코드·설정파일 하드코딩 금지