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github.py의 fetch_all_github_repos에서 _fetch_github_api()는 (status_code, data)를 반환하므로 response.status_code나 response.text에 접근하지 마세요. 오류 처리 블록을 다음과 같이 교체하세요:

elif status_code == 404:
    print(f"GitHub user not found: {username}")
    return []
else:
    print(f"GitHub API error: {status_code} - {repos_data}")
    return []

이렇게 하면 GitHub가 404, rate-limit, 네트워크 또는 기타 API 오류를 반환할 때 애플리케이션이 NameError로 인해 충돌하는 것을 방지할 수 있습니다.

각 PyMuPDF Document를 명시적으로 닫으세요. pdf.py에서 extract_text_from_pdf()를 컨텍스트 매니저를 사용하도록 업데이트하세요:

import fitz

def extract_text_from_pdf(path):
    with fitz.open(path) as doc:
        return "".join(page.get_text() for page in doc)

with 문은 텍스트 추출 후 PDF를 자동으로 닫아 메모리를 해제합니다. 컨텍스트 매니저를 사용할 수 없는 경우에는 finally 블록에서 doc.close()를 호출하세요. 이렇게 하면 Python 3.11 환경에서 PyMuPDF 1.24.x로 50개 이상의 PDF 배치를 처리할 때 메모리가 지속적으로 증가하는 것을 방지할 수 있습니다.

캐시 파일을 작성하는 모든 Path.write_text() 호출에 UTF-8 인코딩을 명시적으로 설정하세요. Windows에서는 기본 인코딩이 cp1252일 수 있으며, 이 인코딩은 이모지, 악센트가 포함된 이름 또는 기타 유니코드 문자를 인코딩할 수 없습니다.

변경 전:

Path(github_cache_filename).write_text(
    json.dumps(github_data, indent=2, ensure_ascii=False)
)

변경 후:

Path(github_cache_filename).write_text(
    json.dumps(github_data, indent=2, ensure_ascii=False),
    encoding="utf-8"
)

github.py와 score.py에서 캐시를 작성하는 모든 호출에 동일한 encoding="utf-8" 인수를 적용하세요. 여기에는 github.py 49행 부근의 GitHub API 캐시도 포함됩니다. 추가적인 견고성을 위해 캐시를 읽을 때 캐시를 다시 생성하여 비어 있거나 손상된 JSON을 처리할 수 있습니다. 이 수정은 Windows 11 및 Python 3.11 환경에서 검증되었습니다.

Protobuf 또는 LLM 라이브러리를 임포트하기 전에 다음을 추가하세요:

import os
import sys

# Windows 콘솔 출력에 UTF-8 사용
if hasattr(sys.stdout, "reconfigure"):
    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8", errors="replace")
if hasattr(sys.stderr, "reconfigure"):
    sys.stderr.reconfigure(encoding="utf-8", errors="replace")

# 순수 Python Protobuf 구현을 강제로 사용
os.environ.setdefault("PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION", "python")

환경 변수는 protobuf가 임포트되기 전에 설정해야 합니다. 또는 다음을 실행하세요:

$env:PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION="python"
python score.py

또한 set PYTHONUTF8=1로 UTF-8 모드를 활성화하거나, 스크립트를 시작하기 전에 chcp 65001을 실행할 수 있습니다. 수정 사항은 PR #340에서 제공됩니다.

LLM 추출에 실패하면 빈 리스트나 null 필드와 같은 불완전한 데이터가 cache/resumecache_<resume>.json에 기록될 수 있습니다. 이후 실행 시 PDF를 다시 처리하는 대신 손상된 캐시가 로드되어 Pydantic ValidationError가 발생합니다.

즉시 해결 방법:

rm cache/resumecache_resume.json
python score.py data/resume.pdf

이름이 다른 경우 영향을 받는 PDF와 일치하는 캐시 파일을 삭제하세요. DEVELOPMENT_MODE = False로 임시 설정하여 캐시 로드를 우회할 수도 있습니다.

영구적인 해결 방법: 추출된 JSONResume 객체를 디스크에 쓰기 전에 검증하고, 실패한 추출은 절대 캐시하지 않으며, 로드 시 캐시된 데이터를 검증하세요. 캐시 검증에 실패하면 파일을 삭제하거나 무시하고 새로 PDF 추출을 실행하세요. 이 동작은 PR #198에서 해결되었으며, 해당 PR이 포함된 릴리스가 있다면 업데이트하세요.