PDCA — hermes-surgical-phase6 OpenAI 호환 API bridge (2026-05-07)

사용자 명령

"다음 단계 진행" → CEO 자율 결정 → hermes 격차 매트릭스 잔존 가장 큰 항목 (OpenAI 호환 API server) 처리.

결과 — 5/5 DC PASS + 외부 HTTPS E2E PASS

외부 노출 endpoint

• GET https://ceo.star365.site/v1/models (Bearer 인증)
• POST https://ceo.star365.site/v1/chat/completions (Bearer 인증, rate-limit 30/min)

8 직원 모델 매핑

• medical-lead / legal-lead / mlm-lead / commerce-lead
• media-lead / infra-lead / customer-lead / trading-lead

검증 (5 DC + 외부)

DC	결과
G1 Bearer 누락 → 401	✅
G2 /v1/models 8 모델 출력	✅
G3 /v1/chat/completions infra-lead 11.7초 한국어 응답	✅
G4 잘못된 model → 404	✅
G5 cost_events 로깅 (biller='openai-bridge')	✅
외부 HTTPS commerce-lead E2E	✅ 10.9초 응답, 토큰/비용 정확

변경 자산

• EDIT /opt/star365-ceo/server.mjs (+150 LOC) 백업 .bak-openai-bridge-20260507
  • requireBridgeKey 미들웨어 (Bearer 검증)
  • bridgeRateLimit (30/min)
  • GET /v1/models (DB의 8 agent slug → OpenAI 모델 형식)
  • POST /v1/chat/completions (직원별 system prompt + xAI 호출 + cost_events 로깅)
• DB agents.metadata.slug 8건 추가 + partial unique index uq_agents_slug
• ENV /etc/star365-worker.env에 OPENAI_BRIDGE_KEY (sk-paperclip-... 형식)

안전

• 트레이딩 0 영향 (paperclip만 변경)
• UFW/DB DROP 0 (테이블 신규 0, agents에 metadata.slug 추가만)
• Bearer 인증 + rate limit + max_tokens 4096 cap + 60초 timeout
• xAI cascade 활용 (Phase 1~5 동일)

hermes 격차 매트릭스 진행 (Phase 1~6 누적)

항목	상태
OSV malware check	✅ Phase 2
자연어 cron UI	✅ Phase 3
Discord 멀티채널	✅ Phase 4
GitHub webhook	✅ Phase 5
Subagent 격리	✅ Phase 5
OSV install hook	✅ Phase 5
OpenAI 호환 API server	✅ Phase 6
Skills Hub agentskills.io	🟢 보류 (작은 가치, /learn 충분)

사용 예시 (외부 클라이언트)

curl -X POST https://ceo.star365.site/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_BRIDGE_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "commerce-lead",
    "messages": [{"role": "user", "content": "매출 향상 3가지 방법"}],
    "max_tokens": 200
  }'

OpenAI Python/Node SDK 그대로 사용 가능:

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://ceo.star365.site/v1", api_key="sk-paperclip-...")
resp = client.chat.completions.create(
    model="infra-lead",
    messages=[{"role": "user", "content": "5서버 모니터링 핵심 지표"}]
)