diff --git a/troubleshooting/250815_happybell80_개발작업.md b/troubleshooting/250815_happybell80_개발작업.md
new file mode 100644
index 0000000..9c09f6c
--- /dev/null
+++ b/troubleshooting/250815_happybell80_개발작업.md
@@ -0,0 +1,105 @@
+# 2025년 8월 15일 개발 작업 기록
+
+## 오전 11시 31분
+
+### 1. robing-gateway 헬스체크 경로 불일치 해결
+
+#### 문제 상황
+- robing-gateway가 3일 이상 unhealthy 상태
+- FailingStreak: 10,028회 실패
+- 서비스는 정상 작동하지만 헬스체크만 실패
+
+#### 원인 분석
+- Dockerfile: `/health` 경로로 헬스체크
+- 실제 코드: `/healthz` 엔드포인트만 구현
+- 이전 커밋에서 main.py와 Actions는 수정했지만 Dockerfile 누락
+
+#### 해결 방법
+```bash
+# Dockerfile 수정
+HEALTHCHECK ... CMD curl -f http://localhost:8000/healthz || exit 1
+```
+
+#### 교훈
+- **헬스체크 엔드포인트 변경 시 체크리스트 필수**
+  - main.py (실제 엔드포인트)
+  - Dockerfile (컨테이너 헬스체크)
+  - docker-compose.yml (compose 헬스체크)
+  - .gitea/workflows/*.yml (CI/CD 헬스체크)
+- CLAUDE.md에 규칙 추가 완료
+
+---
+
+### 2. rb10508_micro 하드코딩 제거 및 중앙 설정 관리
+
+#### 문제 상황
+- ChromaDB 검색 개수 100개가 하드코딩
+- Gemini 모델명이 부분적으로 하드코딩
+- Mistral 모델명이 완전히 하드코딩
+
+#### 현황 파악
+1. **ChromaDB 검색 100개**
+   - storage.py:112에 하드코딩
+   - config.py에 설정 없음
+
+2. **Gemini 모델**
+   - brain.py:72에 'gemini-2.5-flash-lite' 하드코딩
+   - config.py:48에 GEMINI_FALLBACK_MODEL 있지만 미사용
+
+3. **Mistral 모델**
+   - mistral.py:112에 'mistral-small-latest' 하드코딩
+   - config.py에 설정 없음
+
+#### 해결 방법
+```python
+# config.py 추가
+MEMORY_SEARCH_LIMIT: int = 100
+MISTRAL_MODEL: str = "mistral-small-latest"
+
+# 각 파일에서 settings 활용
+settings.MEMORY_SEARCH_LIMIT
+settings.GEMINI_FALLBACK_MODEL
+settings.MISTRAL_MODEL
+```
+
+#### 추가 수정
+- 모든 헬스체크 경로를 `/healthz`로 통일
+- README.md 업데이트
+
+#### 교훈
+- **하드코딩 금지 원칙 재확인**
+- 설정값은 반드시 config.py에서 중앙 관리
+- 코드 리뷰 시 하드코딩 여부 우선 체크
+
+---
+
+### 3. 사랑 기반 윤리 시스템 설계 논의
+
+#### 현재 상태
+- rb10508_micro/app/core/ethics.py는 거의 비어있음
+- 기본 구조만 있고 실제 구현 없음
+
+#### 아키텍처 결정 사항
+1. **윤리 평가 위치**: rb10508_micro 내부 (로빙의 핵심 정체성)
+2. **Love Index 저장**: ChromaDB 메타데이터 (기억과 연결)
+3. **LLM 사용**: 하이브리드 (명확한 경우 규칙, 애매한 경우 LLM)
+4. **구현 전략**: 점진적 추가 (기존 시스템 유지)
+5. **표현 방식**: 내부는 사랑, 외부는 세속적 용어
+
+#### 기억 시스템 분석
+- ChromaDB 벡터 저장소 사용
+- 적응형 메모리 선택 (LLM + MMR 알고리즘)
+- 100개 초기 검색 → 10-20개 최종 선택
+- 황금비(1.618) 활용한 효율적 축소
+
+#### 다음 단계
+- ethics.py에 Love Index 계산 함수 추가
+- brain.py에서 윤리 평가 통합
+- ChromaDB에 love_metrics 메타데이터 추가
+
+---
+
+## 배포 결과
+- robing-gateway: Dockerfile 헬스체크 수정 후 푸시
+- rb10508_micro: 하드코딩 제거 후 푸시
+- 두 서비스 모두 Gitea Actions 통해 자동 배포 진행 중
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