분산된 CI 신호를 통합한 CRS 기반 Dependency Intelligence 프로토콜 설계

Context

연구용 Python 스크립트 중심의 파편화된 구조로 인한 낮은 재사용성과 배포 불가능한 상태의 한계점 노출. 500라인 이상의 단일 함수 내에 데이터 로딩, 정규화, 모델 학습, 스코어링 로직이 혼재된 강한 결합도 문제 발생.

Technical Solution

• CRS(Compatibility Risk Score) 계산 로직을 단일 책임 원칙에 따라 depcast/crs.py 모듈로 완전히 분리한 구조적 디커플링 수행
• API Surface Volatility, Downstream Exposure, Failure Rate, Maintainer History의 4개 가중치 합산 방식을 통한 정량적 리스크 평가 모델 구현
• argparse 기반의 Subcommand 패턴을 적용하여 score, check, list, pipeline 기능을 제공하는 CLI 인터페이스 구축
• pyproject.toml과 Dockerfile 도입을 통한 실행 환경의 일관성 확보 및 패키지 배포 가능 구조로 전환
• 경계 값 분석과 가중치 불변성 검증을 포함한 29개의 Pytest 케이스를 통한 연산 무결성 확보
• GitHub Actions를 활용한 Python 3.9~3.12 멀티 버전 CI 매트릭스 구축으로 런타임 호환성 검증