docs: v0.1.1-alpha 실배포 성공 기록 — 파이프라인/E2E 검증 결과

memory/project_status.md

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 - **가이드**: `docs/deployment/release-guide.md` — mac runner 등록, feed URL 2곳 SSOT, 파일명 규칙, 후속(서명/공증/Ed25519) 정리
 - **검증**: ultracode 리뷰 워크플로(16 에이전트, 3관점 → 적대적 검증)로 결함 8건(중복 제외) 확정 → 전부 수정. tsc 0 / vitest 41 / YAML·mjs OK.
 
-#### C 남은 사용자 액션
+### D 완료: v0.1.1-alpha 실배포 성공 (2026-07-21) ✅
-1. MacBook에 gitlab-runner 등록 (tags: macos+arm64, brew sox/Xcode CLT/Python 3.11+) → CI 변수 `D3RO_MAC_RUNNER="true"`
+- **runner 인프라 변화 발견**: YUNCHAN-1 소멸 → 사내 공용 TW-BUILD01(linux docker/shell), TW-VIVEN-BUILD(build-win-x64), TW-BUILD-MAC-ARM64(build-mac-arm64). CI 태그 전면 교체.
-2. 첫 릴리스 후 프로젝트 ID 확인 → `update-feed.ts` + `electron-builder.yml publish.url` 기입 (2곳 동일)
+- **사전 설정 완료(API)**: 프로젝트 ID **1172** → feed URL 2곳 기입, `D3RO_MAC_RUNNER=true` 변수, `package_registry_access_level=public`
-3. GitLab 설정 "Allow anyone to pull from Package Registry" 활성화
+- **1차 파이프라인(#69730) 실패 → 수정 → 2차(#69733) 성공**:
-4. 다음 태그(v0.1.1-alpha 권장)로 전체 파이프라인 실측
+  - 원인 1: electron-builder가 prerelease에서 채널 alpha 감지 → `alpha.yml` 생성 → `detectUpdateChannel: false`로 latest 고정
+  - 원인 2: mac runner에 sox/brew 없음 (allow_failure로 릴리스는 진행)
+  - Windows 빌드 11분 (VIVEN runner, signtool 서명까지 됨 — 머신 전역 인증서)
+- **Release v0.1.1-alpha**: `D3RO-Voice-Setup-0.1.1-alpha-x64.exe`(735MB) + latest.yml + blockmap이 Generic Package Registry 버전별+latest에 게시, Release asset 링크 생성
+- **E2E 검증 완료**: 익명 다운로드 200 OK → 사일런트 설치(`%LOCALAPPDATA%\Programs\@d3rodesktop\D3RO Voice.exe`) → 앱 기동 → 로그에서 전체 bootstrap 정상 + **UpdateService가 feed 체크 후 "0.1.1-alpha is not available (latest)" 정확 판정** — 자동 업데이트 루프 프로덕션 검증됨
+- mac: PATH 수정(brew/volta) 커밋 후 main 파이프라인으로 검증 중. 사이드카 arm64 PyInstaller 빌드는 이미 성공 확인(183MB).
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+#### 남은 것
+1. mac 빌드 완주 (sox 설치가 관건 — runner에 brew 부재 시 twentyoz 인프라 관리자에게 sox 설치 요청 필요)
+2. 설치 디렉토리명 `@d3rodesktop` 정리 (electron-builder가 package name에서 유도 — 다음 릴리스에서 명시)
+3. VIVEN runner의 signtool 서명이 어떤 인증서인지 확인 (twentyoz 조직 인증서면 유지)
+4. 다음 릴리스부터는 태그 푸시만 하면 끝
 
 ### B 완료: Whisper large-v3-turbo 전환 + 온보딩 2단계 부트스트랩 ✅
 - **기본 STT 모델**: `base` → `large-v3-turbo` (CONFIG_DEFAULTS). 6배 빠름, 정확도 손실 1~2%, 1.6GB