⚙️ 실행 엔진 설정

star365 의 mission worker는 기본적으로 dry-run 모드로 작동합니다. LLM 키를 주입하면 즉시 live 모드로 전환됩니다.

1. LLM 키 주입

/etc/star365-worker.env 파일을 편집:

# 최소 하나만 있어도 해당 provider 모델은 live 실행
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
OPENAI_API_KEY=sk-...
GOOGLE_API_KEY=...
OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...

반영:

systemctl daemon-reload
systemctl restart star365-worker.timer

2. 모델 ↔ API 매핑

표시 이름 → 실제 API 모델:

카탈로그	API ID
Claude Opus 4.6	claude-opus-4-5-20250929
Claude Sonnet 4.6	claude-sonnet-4-5-20250929
Claude Haiku 4.5	claude-haiku-4-5-20250929
GPT-5.2 / 5.3 / 5.4	gpt-4o
Gemini 3.1 Pro / Flash	gemini-2.0-flash-exp
DeepSeek V3.2	deepseek/deepseek-chat (openrouter)

3. Langfuse 트레이스 연동

obs.star365.site 접속 → sign-up
Project 생성 후 Settings → API Keys
public/secret key 를 /etc/star365-worker.env 에 추가:

LANGFUSE_PUBLIC_KEY=pk-lf-...
LANGFUSE_SECRET_KEY=sk-lf-...
LANGFUSE_BASE_URL=http://127.0.0.1:3300

systemctl restart star365-worker.timer

트레이스는 step_executions.langfuse_trace_id 컬럼에 저장되며, obs 대시보드에서 직원별·모델별 분석 가능.

4. Worker 동작 확인

# 수동 tick
DATABASE_URL=postgres://paperclip:***@localhost:5432/star365_hub \
  node /opt/star365-hub/lib/worker.mjs

# timer 상태
systemctl list-timers star365-worker.timer

# 로그
tail -f /var/log/star365-worker.log

5. 모드 확인

admin.star365.site → "⚙️ 실행 엔진" 섹션

by_mode.live > 0 이면 실제 LLM 호출 중
by_mode.dry_run 만 있으면 키 주입 필요

API:

curl -H "x-hub-admin-key: $ADMIN" \
  http://127.0.0.1:3400/admin/executions/stats

6. 미션 수동 실행

ADMIN=$(cat /root/.hub_admin_key)
curl -X POST https://members.star365.site/missions/start \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-hub-admin-key: $ADMIN" \
  -d '{
    "playbook_slug":"weekly-intel-report",
    "title":"주간 시황 4월 4주",
    "inputs":{"week_start":"2026-04-21"},
    "priority":"high"
  }'

30초 내 worker 가 집어가서 3 단계 자동 실행.

7. 실행 로그 조회

# 특정 미션의 실행 이력
curl -H "x-hub-admin-key: $ADMIN" \
  http://127.0.0.1:3400/admin/executions?mission_id=39

# 24시간 통계
curl -H "x-hub-admin-key: $ADMIN" \
  http://127.0.0.1:3400/admin/executions/stats

8. 실패/재시도

Worker는 step 실패 시 최대 3회 retry. 3회 초과 시:

mission_steps.status = 'failed'
missions.status = 'failed'

재시도 초기화는 mission_steps.status 를 수동으로 'ready' 로 변경.