scripts/export-methodology-vectors.ts

#!/usr/bin/env bun
/**
 * export-methodology-vectors.ts
 *
 * WS-5 산출물: methodology_vectors 테이블을 CSV로 덤프하여
 * 외부 검증인·감사관이 방법론 데이터를 검토할 수 있도록 한다.
 *
 * 사용법:
 *   bun scripts/export-methodology-vectors.ts [--output <path>] [--format <csv|json>]
 *
 * 필요 환경 변수 (프로젝트 루트 .env.local 또는 환경 변수):
 *   SUPABASE_URL        — Supabase 프로젝트 URL
 *   SUPABASE_ANON_KEY   — Supabase anon key (읽기 전용)
 *   또는:
 *   SUPABASE_SERVICE_KEY — Service role key (embedding 포함 전체 내보내기 시)
 *
 * 주의:
 *   - 프로덕션 Supabase(emkxmdksuartspqvozkh)에 대해 db reset / 강제 push 금지.
 *   - 이 스크립트는 SELECT만 수행하며 데이터를 변경하지 않는다.
 *   - embedding 벡터(1536차원)는 기본적으로 CSV에서 제외된다(파일 크기 문제).
 *     --include-embedding 플래그로 활성화 가능.
 */

import { createClient } from '@supabase/supabase-js'
import { writeFile } from 'node:fs/promises'
import { resolve } from 'node:path'

// ── 타입 정의 ──────────────────────────────────────────────────
interface MethodologyVector {
  id: string
  methodology_code: string
  registry: string
  name_ko: string
  name_en: string
  applicability: string
  emission_factors: Record<string, unknown>
  required_params: string[]
  embedding?: number[] | null
  created_at: string
  updated_at: string
}

interface ExportRow {
  id: string
  methodology_code: string
  registry: string
  name_ko: string
  name_en: string
  applicability: string
  emission_factors_json: string
  required_params: string
  embedding_dim?: number  // 차원 수만 기록 (벡터 전체 대신)
  created_at: string
  updated_at: string
}

// ── 인수 파싱 ──────────────────────────────────────────────────
const args = process.argv.slice(2)
const outputPath = (() => {
  const idx = args.indexOf('--output')
  return idx !== -1 ? args[idx + 1] : `methodology-vectors-${new Date().toISOString().slice(0, 10)}.csv`
})()
const format = (() => {
  const idx = args.indexOf('--format')
  return idx !== -1 ? args[idx + 1] : 'csv'
})() as 'csv' | 'json'
const includeEmbedding = args.includes('--include-embedding')

// ── Supabase 클라이언트 ────────────────────────────────────────
const supabaseUrl = process.env.SUPABASE_URL
const supabaseKey = process.env.SUPABASE_SERVICE_KEY ?? process.env.SUPABASE_ANON_KEY

if (!supabaseUrl || !supabaseKey) {
  console.error(
    'ERROR: SUPABASE_URL 및 SUPABASE_ANON_KEY (또는 SUPABASE_SERVICE_KEY)를 환경 변수로 설정하세요.'
  )
  console.error('  export SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co')
  console.error('  export SUPABASE_ANON_KEY=your-anon-key')
  process.exit(1)
}

const supabase = createClient(supabaseUrl, supabaseKey)

// ── 데이터 조회 ────────────────────────────────────────────────
async function fetchMethodologyVectors(): Promise<MethodologyVector[]> {
  const select = includeEmbedding
    ? '*'
    : 'id, methodology_code, registry, name_ko, name_en, applicability, emission_factors, required_params, created_at, updated_at'

  const { data, error } = await supabase
    .from('methodology_vectors')
    .select(select)
    .order('registry', { ascending: true })
    .order('methodology_code', { ascending: true })

  if (error) {
    throw new Error(`Supabase 조회 실패: ${error.message}`)
  }

  return (data ?? []) as unknown as MethodologyVector[]
}

// ── CSV 변환 ───────────────────────────────────────────────────
function toCsvRow(row: ExportRow): string {
  const fields = [
    row.id,
    row.methodology_code,
    row.registry,
    row.name_ko,
    row.name_en,
    row.applicability.replace(/"/g, '""'),  // CSV 이스케이프
    row.emission_factors_json.replace(/"/g, '""'),
    row.required_params,
    includeEmbedding ? String(row.embedding_dim ?? '') : '',
    row.created_at,
    row.updated_at,
  ]
  return fields.map((f) => `"${f}"`).join(',')
}

function buildCsvHeader(): string {
  const cols = [
    'id',
    'methodology_code',
    'registry',
    'name_ko',
    'name_en',
    'applicability',
    'emission_factors_json',
    'required_params',
    ...(includeEmbedding ? ['embedding_dimensions'] : []),
    'created_at',
    'updated_at',
  ]
  return cols.join(',')
}

// ── 메인 ──────────────────────────────────────────────────────
async function main() {
  console.log('methodology_vectors 테이블 내보내기 시작...')
  console.log(`  Supabase URL: ${supabaseUrl}`)
  console.log(`  출력 형식: ${format}`)
  console.log(`  출력 경로: ${resolve(outputPath)}`)
  console.log(`  임베딩 포함: ${includeEmbedding}`)
  console.log()

  let rows: MethodologyVector[]
  try {
    rows = await fetchMethodologyVectors()
  } catch (err) {
    console.error('데이터 조회 실패:', err)
    process.exit(1)
  }

  console.log(`  조회된 방법론 수: ${rows.length}건`)

  // 변환
  const exportRows: ExportRow[] = rows.map((r) => ({
    id: r.id,
    methodology_code: r.methodology_code,
    registry: r.registry,
    name_ko: r.name_ko,
    name_en: r.name_en,
    applicability: r.applicability,
    emission_factors_json: JSON.stringify(r.emission_factors),
    required_params: (r.required_params ?? []).join(';'),
    embedding_dim: Array.isArray(r.embedding) ? r.embedding.length : undefined,
    created_at: r.created_at,
    updated_at: r.updated_at,
  }))

  let output: string
  if (format === 'json') {
    output = JSON.stringify(
      rows.map((r) => ({
        ...r,
        embedding: includeEmbedding ? r.embedding : `<${Array.isArray(r.embedding) ? r.embedding.length : 0}-dim vector omitted>`,
      })),
      null,
      2
    )
  } else {
    // CSV
    const lines = [buildCsvHeader(), ...exportRows.map(toCsvRow)]
    output = lines.join('\n')
  }

  const absPath = resolve(outputPath)
  try {
    await writeFile(absPath, output, 'utf-8')
  } catch (err) {
    console.error('파일 쓰기 실패:', err)
    process.exit(1)
  }

  console.log(`\n내보내기 완료: ${absPath}`)
  console.log()
  console.log('방법론 코드 목록:')
  for (const r of exportRows) {
    console.log(`  [${r.registry.padEnd(14)}] ${r.methodology_code.padEnd(20)} — ${r.name_ko}`)
  }

  console.log()
  console.log('외부 검증인 사용 지침:')
  console.log('  1. emission_factors_json: 방법론별 배출계수 기본값 확인')
  console.log('  2. required_params: 해당 방법론에 필요한 모니터링 변수 목록 (세미콜론 구분)')
  console.log('  3. 임베딩(--include-embedding): 프로덕션 재시드 후 OpenAI 실제 벡터로 교체 필요')
  console.log('  4. 방법론 상세: docs/methodology/ 디렉터리 참조')
}

main().catch((err) => {
  console.error('예기치 않은 오류:', err)
  process.exit(1)
})