Log-first 전략 기반의 유연한 AI Task 시스템 데이터 모델링

Context

초기 최소 구조의 프로토타입 단계에서 생산성 분석 확장성을 고려한 데이터 모델 재설계 필요성 대두. 기존의 단순 구조로는 작업 상태의 이력 추적과 데이터 집계 분석에 한계가 존재하는 상황 분석.

Technical Solution

• 상태 전이 제약(Strict State Transition)을 제거하여 개인 작업 관리의 유동성을 확보한 Unrestricted Transition 구조 설계
• 현재 상태(tasks)와 변경 이력(task_status_logs)을 분리하여 런타임 성능 최적화 및 사후 분석 가능 구조 구현
• Project 단위의 Category 할당을 기본으로 하되 Standalone Task를 허용하는 계층적 분류 체계 도입
• Database Trigger를 활용한 status_id와 completed_at 필드 간의 데이터 동기화 강제 및 정합성 보장
• Append-only 방식의 Log 설계를 통한 생성-완료 및 진행 시간 등 결과 기반 Metric 추출 메커니즘 구축