01 / 프로젝트 이해
형식 없이 적은 생각을 AI가 할 일 후보로 정리하고, 사용자가 검토·수정해 실행으로 옮기는 생산성 서비스입니다.
- 개발 기간
- 2026.04 — 2026.10
- 팀 구성
- 1인 프로젝트
- 기술 스택
- Java · Spring Boot · PostgreSQL · Redis
- 제공 상태 ·
- 웹·Windows·Android앱 제공
내 역할과 핵심 기여
요구사항·설계 방향을 정하고 AI의 검토로 구체화했습니다. 코드 구현은 AI에 위임하고 결과 검토·리뷰·테스트와 직접 사용자 테스트를 이어 갔습니다.
- AI 분석과 저장을 분리하고, 최종 선택을 사용자에게 맡기는 흐름을 설계했습니다.
- 세 플랫폼에서 공통 백엔드와 계정·세션 구조를 활용하도록 방향을 정했습니다.
- 실사용에서 발견한 오분류·계정 복구 문제의 요구사항과 수정 결과를 검토했습니다.
- 웹
React
- Windows
Electron
- Android
React Native · Expo
API 요청 · 서버 세션 인증
Spring Boot API
인증 · 소유권·입력 검증 · 공통 도메인 정책
데이터 저장 · AI 분석 · 외부 서비스 연동
- PostgreSQL
할 일·아이디어·사용자 설정
- Redis
서버 세션·연동 토큰·AI 사용량
- OpenAI
생각 구조화·중요도·시간 분석
- Google
로그인·Calendar 가져오기
- FCM · Resend
푸시·이메일 알림
내 역할: 설계 방향·AI 협업·검토·사용자 테스트. 각 계층의 코드 구현은 AI에 위임했습니다.
구조·설계 판단 상세02 / 구현과 문제 해결
생각 입력에서 할 일 저장까지
- 01 · 사용자 → 클라이언트생각 입력
형식과 순서 없이 떠오르는 생각을 작성합니다.
- 02 · 서버 ↔ OpenAI할 일 후보 분석
AI가 제목·마감·예상 시간 등의 후보를 제안합니다.
- 03 · 사용자선택·수정
저장할 항목을 고르고 제안 내용을 수정합니다.
- 04 · 서버 → PostgreSQL검증·저장
덤프 소유권과 입력 조건을 검사한 뒤 확정합니다.
AI 응답을 바로 저장하지 않습니다. 분석 요청과 저장 요청을 분리해 최종 선택을 사용자에게 둡니다.
실행 흐름 상세CASE 01AI가 업무 용어를 오해할 때
- 문제
- 개인의 업무 표현을 다른 카테고리로 분류하고 중요도를 낮게 판단해 반복 수정이 필요했습니다.
- 판단·대응
- 사용자가 작성한 AI 메모리를 분석 입력에 함께 전달하도록 보완했습니다.
- 결과·한계
- 직접 사용한 일정에서 업무 분류와 우선순위 변화를 확인했습니다. 전체 정확도를 측정한 결과는 아닙니다.
CASE 02탈퇴가 자동 로그인으로 취소될 때
- 문제
- 탈퇴 후 정리 요청의 401 응답이 자동 재로그인과 의도하지 않은 계정 복구로 이어졌습니다.
- 판단·대응
- 해당 오류를 자동 재로그인에서 제외하고, 서버는 명시적 복구 동의가 있을 때만 복구하도록 변경했습니다.
- 결과·한계
- 동의·거절·일반 로그인과 데이터 복구 범위의 경계를 테스트하도록 구성했습니다. 인증 성공과 복구 의사를 분리했습니다.
구현한 범위와 남은 과제
웹·Windows·Android의 공통 백엔드와 직접 사용하는 서비스 경험을 연결했습니다. Google Calendar는 일정 가져오기를 제공하며 양방향 동기화는 제공하지 않습니다.