온톨로지 기반 컨테이너 터미널 운영 의사결정 지원 플랫폼 — 1개월 MVP. 멀티에이전트(LangGraph) · 적재 최적화(Greedy→RL) · 도메인 SLM(LoRA)+RAG · Neo4j 온톨로지 · Streamlit 대시보드.
상세 계획은
../../00_프로젝트_관리/실행계획서_SNCT_의사결정지원플랫폼.docx참조.
| 레이어 | 내용 | 위치 |
|---|---|---|
| L1 데이터 | 어댑터(Simulated/SNCT-Live), 캐노니컬 스키마 | src/snct/data |
| L2 온톨로지 | Neo4j 그래프 + Cypher 제약 | src/snct/ontology |
| L3 최적화 | Greedy 플래너 + Gym Env(+RL) | src/snct/engine |
| L4 에이전트 | LangGraph 인식·계획·검증·설명 | src/snct/agents |
| L5 도메인모델 | RAG + SLM LoRA 파인튜닝 | src/snct/slm |
| L6 앱 | FastAPI + Streamlit | src/snct/api, dashboard |
DataProvider 추상 인터페이스 → SimulatedProvider(기본) / SNCTLiveProvider(실데이터).
시뮬레이션 우선, 실데이터 도착 시 정제 스크립트만 추가해 어댑터 교체. data/real/는 git 추적 제외.
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate # (Windows: .venv\Scripts\activate)
pip install -r requirements.txt
# Neo4j 기동 후 .env 설정 (.env.example 참고)
streamlit run dashboard/app.py- SDD:
specs/명세 먼저 작성·승인 후 구현. - GitHub flow:
main보호,feature/*브랜치, PR 1인 이상 리뷰. - AI Native: Cursor/Claude + Context7 MCP로 명세 기반 바이브코딩.
도메인 전문가 · 기획/온톨로지 · PL(아키텍처·핵심개발) · 프론트엔드
단일 진실원천 체인: PRD.md → specs/ → TASK.md → tests/(TDD Red) → src/(Green).
PRD.md무엇/왜 ·specs/어떻게 ·TASK.md원자적 작업 ·tests/완료조건 ·src/구현.- TDD:
tests/는 현재 미구현이xfail(Red). 구현 시 xfail 제거 → Green.pytest로 검증. - AI-Native:
.github/(copilot-instructions·skills·instructions). 상세docs/SDD.md.