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Commit 5a2e81a

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팀전게임 수정(나가기 버튼, logicrun ui)
1. logic run - 나가기 버튼 - 문제 하단에 나오는거 수정 - ui 도로느낌, 결승선 -결과창 aice 실전 시나리오 기반 의사코드 설계로 나올 수 있도록 결과 도출 2. bugbubble 상대방에 갈때 몬스터 갇힌 느낌 생성 -ui상 에러로그 및 bug창 색으로 문제와 다른 부분 분리 -문제생성+gpt문제 폴백으로 동일 문제 나오는 에러 폴백문제 20개+ 난이도 골고루 나올 수 있도록 변경 -bug bubble방 두명같이 눌러야 같이 게임 들어가져서 한명 누르면 시작될 수 있도록 변경
1 parent e55ca55 commit 5a2e81a

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‎backend/core/services/wars/bug_problem_generator.py‎

Lines changed: 203 additions & 2 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -135,6 +135,201 @@ def _get_client() -> AsyncOpenAI:
135135
{"label": "break", "correct": False},
136136
],
137137
},
138+
{
139+
"title": "pandas 컬럼 대소문자 불일치", "bug_type_name": "KeyError",
140+
"file_name": "preprocess.py", "bug_line": 4,
141+
"buggy_code": 'import pandas as pd\ndf = pd.read_csv("data.csv")\n# 컬럼명: Age, Name, Score\nprint(df["age"].mean())',
142+
"error_log": "KeyError: 'age'\nFile \"preprocess.py\", line 4",
143+
"hint": "CSV 컬럼명의 대소문자를 확인해보세요.",
144+
"choices": [
145+
{"label": 'print(df["Age"].mean())', "correct": True},
146+
{"label": 'print(df.age.mean())', "correct": False},
147+
{"label": 'print(df[["age"]].mean())', "correct": False},
148+
{"label": 'print(df.get("age").mean())', "correct": False},
149+
],
150+
},
151+
{
152+
"title": "numpy shape 불일치 행렬곱", "bug_type_name": "ValueError",
153+
"file_name": "model_layer.py", "bug_line": 4,
154+
"buggy_code": 'import numpy as np\nA = np.ones((3, 4))\nB = np.ones((3, 5))\nresult = np.dot(A, B)\nprint(result.shape)',
155+
"error_log": "ValueError: shapes (3,4) and (3,5) not aligned\nFile \"model_layer.py\", line 4",
156+
"hint": "행렬곱에서 앞 행렬의 열 수와 뒤 행렬의 행 수가 일치해야 합니다.",
157+
"choices": [
158+
{"label": "B = np.ones((4, 5))", "correct": True},
159+
{"label": "B = np.ones((3, 4))", "correct": False},
160+
{"label": "result = np.dot(A, B.T)", "correct": False},
161+
{"label": "result = A * B", "correct": False},
162+
],
163+
},
164+
{
165+
"title": "문자열 포맷 타입 에러", "bug_type_name": "TypeError",
166+
"file_name": "report.py", "bug_line": 3,
167+
"buggy_code": 'accuracy = 0.9234\nepochs = 10\nprint("Accuracy: " + accuracy + " after " + epochs + " epochs")',
168+
"error_log": 'TypeError: can only concatenate str (not "float") to str\nFile "report.py", line 3',
169+
"hint": "숫자를 문자열과 합치려면 변환이 필요합니다.",
170+
"choices": [
171+
{"label": 'print(f"Accuracy: {accuracy} after {epochs} epochs")', "correct": True},
172+
{"label": 'print("Accuracy: ", accuracy, " after ", epochs)', "correct": False},
173+
{"label": 'print("Accuracy: " + str(accuracy + epochs))', "correct": False},
174+
{"label": 'print("Accuracy: " + accuracy)', "correct": False},
175+
],
176+
},
177+
{
178+
"title": "환경변수 누락으로 API 키 없음", "bug_type_name": "TypeError",
179+
"file_name": "openai_client.py", "bug_line": 4,
180+
"buggy_code": 'import os\nfrom openai import OpenAI\napi_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")\nclient = OpenAI(api_key=api_key)\nresponse = client.chat.completions.create(model="gpt-4o")',
181+
"error_log": "openai.AuthenticationError: No API key provided\nFile \"openai_client.py\", line 4",
182+
"hint": "getenv는 키가 없으면 None을 반환합니다.",
183+
"choices": [
184+
{"label": 'api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") or raise ValueError("키 없음")', "correct": False},
185+
{"label": 'if not api_key: raise ValueError("OPENAI_API_KEY not set")', "correct": True},
186+
{"label": 'api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]', "correct": False},
187+
{"label": 'api_key = "hardcoded-key"', "correct": False},
188+
],
189+
},
190+
{
191+
"title": "DataFrame 필터링 후 인덱스 접근", "bug_type_name": "KeyError",
192+
"file_name": "filter_data.py", "bug_line": 5,
193+
"buggy_code": 'import pandas as pd\ndf = pd.DataFrame({"score": [80, 90, 70], "pass": [True, True, False]})\npassed = df[df["pass"] == True]\nfirst_score = passed[0]["score"]\nprint(first_score)',
194+
"error_log": "KeyError: 0\nFile \"filter_data.py\", line 4",
195+
"hint": "필터링 후 인덱스는 원본 DataFrame의 인덱스를 유지합니다.",
196+
"choices": [
197+
{"label": 'first_score = passed.iloc[0]["score"]', "correct": True},
198+
{"label": 'first_score = passed.loc[0]["score"]', "correct": False},
199+
{"label": 'first_score = passed["score"][0]', "correct": False},
200+
{"label": 'first_score = passed.reset_index()[0]', "correct": False},
201+
],
202+
},
203+
{
204+
"title": "리스트 컴프리헨션 조건 위치 오류", "bug_type_name": "SyntaxError",
205+
"file_name": "filter_list.py", "bug_line": 2,
206+
"buggy_code": 'numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]\nevens = [if x % 2 == 0 x for x in numbers]\nprint(evens)',
207+
"error_log": "SyntaxError: invalid syntax\nFile \"filter_list.py\", line 2",
208+
"hint": "리스트 컴프리헨션에서 if 조건의 위치를 확인하세요.",
209+
"choices": [
210+
{"label": "evens = [x for x in numbers if x % 2 == 0]", "correct": True},
211+
{"label": "evens = [x if x % 2 == 0 for x in numbers]", "correct": False},
212+
{"label": "evens = [x for x in numbers where x % 2 == 0]", "correct": False},
213+
{"label": "evens = filter(x % 2 == 0, numbers)", "correct": False},
214+
],
215+
},
216+
{
217+
"title": "sklearn train_test_split 비율 오류", "bug_type_name": "ValueError",
218+
"file_name": "split_data.py", "bug_line": 4,
219+
"buggy_code": 'from sklearn.model_selection import train_test_split\nimport numpy as np\nX = np.arange(100)\nX_train, X_test = train_test_split(X, test_size=80)\nprint(len(X_train))',
220+
"error_log": "ValueError: test_size=80 should be either positive and smaller than the number of samples 100\nFile \"split_data.py\", line 4",
221+
"hint": "test_size에 정수를 넣으면 샘플 수, 소수를 넣으면 비율입니다.",
222+
"choices": [
223+
{"label": "X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.2)", "correct": True},
224+
{"label": "X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.8)", "correct": False},
225+
{"label": "X_train, X_test = train_test_split(X, train_size=80)", "correct": False},
226+
{"label": "X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=20)", "correct": False},
227+
],
228+
},
229+
{
230+
"title": "PyTorch 텐서 gradient 누적", "bug_type_name": "LogicError",
231+
"file_name": "train_loop.py", "bug_line": 6,
232+
"buggy_code": 'import torch\nmodel = torch.nn.Linear(10, 1)\noptimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)\nfor i in range(3):\n loss = model(torch.randn(10)).sum()\n loss.backward()\n optimizer.step()',
233+
"error_log": "RuntimeError: gradient accumulates across iterations\nGradient grows unexpectedly",
234+
"hint": "매 iteration마다 gradient를 초기화해야 합니다.",
235+
"choices": [
236+
{"label": "optimizer.zero_grad() 를 loss.backward() 전에 추가", "correct": True},
237+
{"label": "optimizer.step() 을 제거", "correct": False},
238+
{"label": "loss.detach() 후 backward()", "correct": False},
239+
{"label": "model.zero_grad() 를 optimizer.step() 후에 추가", "correct": False},
240+
],
241+
},
242+
{
243+
"title": "파일 경로 역슬래시 에러", "bug_type_name": "SyntaxError",
244+
"file_name": "load_model.py", "bug_line": 2,
245+
"buggy_code": 'import torch\npath = "C:\\Users\\model\\best.pt"\nmodel = torch.load(path)',
246+
"error_log": "SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec\nFile \"load_model.py\", line 2",
247+
"hint": "Windows 경로에서 역슬래시는 이스케이프 문자로 처리됩니다.",
248+
"choices": [
249+
{"label": 'path = r"C:\\Users\\model\\best.pt"', "correct": True},
250+
{"label": 'path = "C://Users//model//best.pt"', "correct": False},
251+
{"label": 'path = "C:/Users/model/best.pt"', "correct": False},
252+
{"label": 'path = os.path.join("C:", "Users", "model", "best.pt")', "correct": False},
253+
],
254+
},
255+
{
256+
"title": "재귀 함수 기저 조건 누락", "bug_type_name": "RecursionError",
257+
"file_name": "factorial.py", "bug_line": 2,
258+
"buggy_code": 'def factorial(n):\n return n * factorial(n - 1)\n\nprint(factorial(5))',
259+
"error_log": "RecursionError: maximum recursion depth exceeded\nFile \"factorial.py\", line 2",
260+
"hint": "재귀 함수에는 반드시 종료 조건이 필요합니다.",
261+
"choices": [
262+
{"label": "if n <= 1: return 1 을 첫 줄에 추가", "correct": True},
263+
{"label": "if n == 0: return n 을 첫 줄에 추가", "correct": False},
264+
{"label": "return n * factorial(n + 1)", "correct": False},
265+
{"label": "sys.setrecursionlimit(10000) 추가", "correct": False},
266+
],
267+
},
268+
{
269+
"title": "f-string 중괄호 이스케이프", "bug_type_name": "ValueError",
270+
"file_name": "template.py", "bug_line": 2,
271+
"buggy_code": 'name = "Alice"\nmsg = f"Hello {name}! Your score is {85}%"\nprint(msg)',
272+
"error_log": "정상 동작하지만 % 기호가 dict format으로 오해될 수 있음",
273+
"hint": "f-string 안에서 중괄호를 리터럴로 출력하려면 두 번 써야 합니다.",
274+
"choices": [
275+
{"label": 'msg = f"Hello {name}! Score: {{85}}%"', "correct": False},
276+
{"label": 'msg = f"Hello {name}! Score: {85}%"', "correct": True},
277+
{"label": 'msg = "Hello %s! Score: %d%%" % (name, 85)', "correct": False},
278+
{"label": 'msg = f"Hello " + name + "! Score: 85%"', "correct": False},
279+
],
280+
},
281+
{
282+
"title": "glob 패턴 파일 없음", "bug_type_name": "FileNotFoundError",
283+
"file_name": "batch_load.py", "bug_line": 4,
284+
"buggy_code": 'import glob\nfiles = glob.glob("data/*.CSV")\nfor f in files:\n print(f)',
285+
"error_log": "No files matched — files list is empty\nFile \"batch_load.py\", line 3",
286+
"hint": "Linux/Mac에서 glob 패턴은 대소문자를 구분합니다.",
287+
"choices": [
288+
{"label": 'files = glob.glob("data/*.csv")', "correct": True},
289+
{"label": 'files = glob.glob("data/**")', "correct": False},
290+
{"label": 'files = glob.glob("data/")', "correct": False},
291+
{"label": 'files = glob.glob("*.CSV", recursive=True)', "correct": False},
292+
],
293+
},
294+
{
295+
"title": "zip 길이 불일치 데이터 손실", "bug_type_name": "LogicError",
296+
"file_name": "pair_data.py", "bug_line": 3,
297+
"buggy_code": 'labels = [0, 1, 2, 3, 4]\nfeatures = [[1,2], [3,4], [5,6]]\npairs = list(zip(labels, features))\nprint(len(pairs))',
298+
"error_log": "출력: 3 (기대값: 5)\n데이터 손실 발생",
299+
"hint": "zip은 가장 짧은 iterable 기준으로 멈춥니다.",
300+
"choices": [
301+
{"label": "from itertools import zip_longest; pairs = list(zip_longest(labels, features))", "correct": True},
302+
{"label": "pairs = list(zip(features, labels))", "correct": False},
303+
{"label": "pairs = [(labels[i], features[i]) for i in range(len(labels))]", "correct": False},
304+
{"label": "pairs = list(map(zip, labels, features))", "correct": False},
305+
],
306+
},
307+
{
308+
"title": "클래스 메서드 self 누락", "bug_type_name": "TypeError",
309+
"file_name": "model_class.py", "bug_line": 4,
310+
"buggy_code": 'class Predictor:\n def __init__(self, threshold):\n self.threshold = threshold\n def predict(score):\n return score > self.threshold\n\np = Predictor(0.5)\nprint(p.predict(0.8))',
311+
"error_log": "TypeError: predict() takes 1 positional argument but 2 were given\nFile \"model_class.py\", line 4",
312+
"hint": "인스턴스 메서드의 첫 번째 인자는 항상 self여야 합니다.",
313+
"choices": [
314+
{"label": "def predict(self, score):", "correct": True},
315+
{"label": "def predict(score, self):", "correct": False},
316+
{"label": "@staticmethod\ndef predict(score):", "correct": False},
317+
{"label": "def predict(cls, score):", "correct": False},
318+
],
319+
},
320+
{
321+
"title": "JSON dumps 직렬화 불가 타입", "bug_type_name": "TypeError",
322+
"file_name": "serialize.py", "bug_line": 4,
323+
"buggy_code": 'import json\nimport numpy as np\nresult = {"scores": np.array([0.9, 0.8, 0.7])}\nprint(json.dumps(result))',
324+
"error_log": "TypeError: Object of type ndarray is not JSON serializable\nFile \"serialize.py\", line 4",
325+
"hint": "numpy 배열은 기본 JSON 직렬화가 되지 않습니다.",
326+
"choices": [
327+
{"label": 'result = {"scores": np.array([0.9, 0.8, 0.7]).tolist()}', "correct": True},
328+
{"label": 'print(json.dumps(result, indent=2))', "correct": False},
329+
{"label": 'print(json.dumps(str(result)))', "correct": False},
330+
{"label": 'result["scores"] = list(result["scores"])', "correct": False},
331+
],
332+
},
138333
]
139334

140335

@@ -202,11 +397,17 @@ async def generate_bug_problems(count: int = 10, difficulty: int = 1) -> List[Di
202397
except Exception as e:
203398
logger.error(f"[BugGen] GPT 호출 실패: {e}")
204399

205-
if len(problems) < 5:
400+
if len(problems) < 20:
206401
fallback = [_clean_problem(dict(p), len(problems) + i + 1)
207402
for i, p in enumerate(FALLBACK_PROBLEMS)]
208403
random.shuffle(fallback)
209-
problems.extend(fallback[:max(0, 5 - len(problems))])
404+
needed = 20 - len(problems)
405+
# fallback이 부족하면 반복해서 체움
406+
while len(fallback) < needed:
407+
extra = [_clean_problem(dict(p), 0) for p in FALLBACK_PROBLEMS]
408+
random.shuffle(extra)
409+
fallback.extend(extra)
410+
problems.extend(fallback[:needed])
210411

211412
random.shuffle(problems)
212413
return problems

‎backend/core/socket_server.py‎

Lines changed: 40 additions & 26 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -704,41 +704,55 @@ async def bubble_sync(sid, data):
704704
@sio.event
705705
async def bubble_start(sid, data):
706706
room_id = data.get('room_id')
707-
if room_id in bubble_rooms:
708-
bubble_rooms[room_id]['is_playing'] = True
707+
if room_id not in bubble_rooms:
708+
return
709+
room = bubble_rooms[room_id]
710+
# [2026-03-05] 중복 시작 방지: 두 명이 각자 눌러도 한 번만 실행
711+
if room.get('is_playing'):
712+
print(f"⚠️ [BugBubble] Room {room_id} already started, ignoring from {sid}")
713+
return
714+
room['is_playing'] = True
709715

710-
# [2026-03-04] AI 문제 동적 생성 + 진행상황 실시간 전송
711-
print(f"🧠 [BugBubble] AI 문제 생성 시작 (room: {room_id})")
716+
# [2026-03-04] AI 문제 동적 생성 + 진행상황 실시간 전송
717+
print(f"🧠 [BugBubble] AI 문제 생성 시작 (room: {room_id})")
718+
await sio.emit('bubble_gen_progress', {
719+
'step': 1, 'pct': 10, 'msg': '버그 카테고리 분석 중...', 'file': 'categories.json'
720+
}, room=room_id)
721+
722+
try:
712723
await sio.emit('bubble_gen_progress', {
713-
'step': 1, 'pct': 10, 'msg': '버그 카테고리 분석 중...', 'file': 'categories.json'
724+
'step': 2, 'pct': 30, 'msg': 'AI가 버그 코드 생성 중...', 'file': 'bug_factory.py'
714725
}, room=room_id)
715726

716-
try:
717-
await sio.emit('bubble_gen_progress', {
718-
'step': 2, 'pct': 30, 'msg': 'AI가 버그 코드 생성 중...', 'file': 'bug_factory.py'
719-
}, room=room_id)
720-
721-
problems = await generate_bug_problems(count=10, difficulty=1)
727+
# 난이도 골고루 섞기: 기초 8 + 중급 8 + 실무 4
728+
import asyncio
729+
p1, p2, p3 = await asyncio.gather(
730+
generate_bug_problems(count=8, difficulty=1),
731+
generate_bug_problems(count=8, difficulty=2),
732+
generate_bug_problems(count=4, difficulty=3),
733+
)
734+
problems = p1 + p2 + p3
735+
random.shuffle(problems)
722736

723-
await sio.emit('bubble_gen_progress', {
724-
'step': 3, 'pct': 75, 'msg': f'{len(problems)}개 문제 검증 중...', 'file': 'validator.py'
725-
}, room=room_id)
737+
await sio.emit('bubble_gen_progress', {
738+
'step': 3, 'pct': 75, 'msg': f'{len(problems)}개 문제 검증 중...', 'file': 'validator.py'
739+
}, room=room_id)
726740

727-
await asyncio.sleep(0.5)
741+
await asyncio.sleep(0.5)
728742

729-
await sio.emit('bubble_gen_progress', {
730-
'step': 4, 'pct': 95, 'msg': '선택지 셔플 완료 — 버그 배치 준비!', 'file': 'deploy_bugs.sh'
731-
}, room=room_id)
743+
await sio.emit('bubble_gen_progress', {
744+
'step': 4, 'pct': 95, 'msg': '선택지 셔플 완료 — 버그 배치 준비!', 'file': 'deploy_bugs.sh'
745+
}, room=room_id)
732746

733-
print(f"✅ [BugBubble] {len(problems)}개 문제 생성 완료")
734-
except Exception as e:
735-
print(f"⚠️ [BugBubble] 문제 생성 실패, 폴백 사용: {e}")
736-
problems = []
737-
await sio.emit('bubble_gen_progress', {
738-
'step': 4, 'pct': 95, 'msg': '폴백 문제 로드 중...', 'file': 'fallback.json'
739-
}, room=room_id)
747+
print(f"✅ [BugBubble] {len(problems)}개 문제 생성 완료")
748+
except Exception as e:
749+
print(f"⚠️ [BugBubble] 문제 생성 실패, 폴백 사용: {e}")
750+
problems = []
751+
await sio.emit('bubble_gen_progress', {
752+
'step': 4, 'pct': 95, 'msg': '폴백 문제 로드 중...', 'file': 'fallback.json'
753+
}, room=room_id)
740754

741-
await sio.emit('bubble_game_start', {'problems': problems}, room=room_id)
755+
await sio.emit('bubble_game_start', {'problems': problems}, room=room_id)
742756

743757
@sio.event
744758
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