AI 프로덕트 풀스택 개발자

캐릭터 페르소나, 사용자 맥락, 세션 기억, 장기 메모리, RAG 컨텍스트 주입을 분리해 대화 품질을 관리하는 캐릭터챗 제품입니다.

고민

캐릭터 말투, 이전 대화, 사용자 상태가 한 프롬프트에 섞이면 응답 일관성과 재현성이 무너지는 문제를 다뤘습니다.

판단

페르소나·세션 기억·장기 메모리·검색 컨텍스트를 레이어로 나누고, 삽입 순서와 신뢰 경계를 명확히 했습니다.

성과

대화 품질을 감으로 고치는 대신 데이터, 검색, 상태 흐름으로 조정할 수 있는 제품 구조를 만들었습니다.

• 캐릭터 페르소나와 말투 계약 설계
• 사용자, 캐릭터, 세션, 장기 기억의 책임 분리
• 이전 맥락 검색과 응답 컨텍스트 주입
• 라이브 iframe 임베드와 자산 전달 정책까지 제품 단위로 연결

여러 API와 도메인 데이터를 조합하고 RAG 설계로 해석 품질과 응답 일관성을 보강한 사주 리포트/상담 서비스입니다.

고민

상담, 견적, 생성, 결제 해금, 상태 조회, 상세 리포트가 섞이면 사용자가 어디까지 진행했는지 흐려지는 문제가 있었습니다.

판단

quote, create, unlock, status, detail 단계를 명확히 나누고 도메인 API와 RAG 컨텍스트를 상태 흐름에 맞춰 조합했습니다.

성과

상담형 UX와 결제 후 리포트 접근을 한 흐름으로 유지해, 복잡한 비즈니스 상태를 사용자가 이해 가능한 제품 경험으로 정리했습니다.

• 상담형 UX와 리포트 생성 흐름
• quote, create, unlock, status, detail 비즈니스 상태
• 도메인 데이터와 외부/내부 API 조합
• RAG 설계로 해석 일관성 보강

AI 이미지 생성, 후처리, 저장, 공개 갤러리까지 이어지는 제작 도구입니다.

고민

이미지 생성은 지연·실패·후처리·썸네일·공개 상태가 얽혀 있어 동기 요청만으로는 안정적인 제작 경험을 만들기 어렵습니다.

판단

요청 응답, 생성 큐, 백그라운드 워커, 원본/후처리본/썸네일 저장, 공개 갤러리 상태를 각각 분리했습니다.

성과

AI 작업의 긴 대기 시간을 제품 UX가 견디게 만들고, 이미지 품질·저장 비용·운영 상태를 함께 관리할 수 있게 했습니다.

• 이미지 생성 요청과 처리 상태 분리
• 백그라운드 작업과 워커 기반 확장
• 원본, 후처리본, 썸네일 자산 관리
• 공개 갤러리와 콘텐츠 상태 관리

직접 필요해서 만든 앱/스토어 정보 허브로, 여러 정보를 한눈에 확인하는 간결성과 빠른 탐색에 초점을 맞췄습니다.

고민

필요한 스토어/앱 정보를 빠르게 비교해야 하는 개인 문제를 과한 기능으로 키우지 않는 것이 핵심이었습니다.

판단

정보 구조를 작게 고정하고, Next.js 화면 구성과 동기화 흐름을 가볍게 설계해 탐색 속도를 우선했습니다.

성과

작은 문제를 공개 가능한 제품으로 빠르게 완성하며 기획, 구현, 배포 사이클을 짧게 돌리는 능력을 보여줍니다.

• 한눈에 보는 정보 구조
• 가벼운 화면과 빠른 탐색
• 개인 필요에서 출발한 실용 제품
• 작은 문제를 빠르게 제품화한 사례