단일 데이터 패치 대신 GROUP BY 기반 Class Mapping으로 잠재 버그 15건 선제 해결

Context

사용자 보고 기반의 단일 데이터 수정 방식이 가진 구조적 한계 분석. 특정 레코드의 Null 값으로 인한 Runtime Error 발생 시, 해당 사례만 수정하는 임시방편적 대응이 시스템 내 잠재적 동일 결함을 방치하는 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• 개별 레코드 UPDATE 전 SQL GROUP BY 쿼리를 통한 데이터 병리 현상의 Class Mapping 수행
• 특정 인스턴스가 아닌 전체 데이터셋 내 동일 패턴(Null/Empty String)을 탐색하는 Probe 단계 강제
• AI Agent의 단순 패치 경향을 제어하기 위한 Prompt Engineering 적용으로 '개별 수정'에서 '클래스 매핑'으로 워크플로우 전환
• 수정 전 '인스턴스 식별 -> 클래스 규모 파악 -> 클래스 단위 해결'로 이어지는 Widen before correcting 프로세스 정립
• Probe 결과가 단일 사례인 경우에도 'probe pattern: 1/1'과 같이 명시하여 검증 과정을 문서화하는 Commit Convention 도입