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Sehoon.Kim edited this page Sep 17, 2026 · 17 revisions

📚 북적북적

프로젝트 기간: 2026.08.24 ~ 2026.11.17


목차


위키 메뉴

애자일
설계 과제 · AI
설계 과제 · 풀스택
설계 과제 · 클라우드

✏️ 편집 규칙: "파트별 진행 상황" · "최근 업데이트"는 각자 자유롭게 갱신하세요. 그 외 이 페이지의 구조(섹션 순서/삭제 등)를 바꿀 때는 팀에 먼저 공유 후 수정해주세요.


지금 해야 할 일


파트별 진행 상황

파트 담당자 위키 상태
풀스택 (FE) Connor, Zeee Frontend 위키 🚧 작성중
풀스택 (BE) Connor, Zeee Backend 위키 🚧 작성중
AI Sevan, Jimmy AI 위키 🚧 작성중
Cloud Ayel, Milo Cloud 위키 🚧 작성중

상태는 각 파트 담당자가 직접 갱신합니다. (⬜ 미작성 · 🚧 작성중 · ✅ 완료)


팀원 소개

이름 역할 주요 업무 레포
Connor Frontend / Backend 회원 및 서비스 기능 개발 Frontend · Backend
Zeee Frontend / Backend 회원 및 서비스 기능 개발 Frontend · Backend
Sevan AI AI 검색 및 추천 기능 개발 AI
Jimmy AI AI 검색 및 추천 기능 개발 AI
Ayel Cloud 인프라 구축, 배포 및 운영 환경 관리 Cloud
Milo Cloud 인프라 구축, 배포 및 운영 환경 관리 Cloud

팀 컨벤션

각 파트 컨벤션(브랜치 전략·커밋 메시지·코드 스타일)은 파트 위키에서 관리합니다.

팀 전체 공통 컨벤션 페이지(팀-컨벤션)는 아직 미정 — 필요하면 별도로 만들지 결정해주세요.


최근 업데이트

  • 2026-09-15: Home 구조 개편 — 진행 상황/팀원/컨벤션을 상단으로, 기획 정보는 아래로 이동
  • 2026-09-15: 팀원 소개에 레포 링크 추가, 통합 진행 보드 링크 추가, 중복 섹션 정리

위키를 크게 바꿨다면 한 줄씩 추가해주세요.



프로젝트 소개 · 기획 정보

자주 바뀌지 않는 기획/제품 정보입니다. 필요할 때 펼쳐보세요.

프로젝트 소개

프로젝트 소개

  • 이름: 북적북적
  • 주제: AI 기반 도서 큐레이션 커머스
  • 목표: 사용자의 취향과 상황에 맞는 책을 쉽게 발견하고, 추천 이유를 확인하며 탐색부터 구매까지 이어갈 수 있는 독서 경험을 제공합니다.

핵심 가치

  • 자연어 기반 도서 탐색
  • 취향과 맥락을 반영한 AI 추천
  • 추천 이유를 제공하는 설명 가능한 도서 추천
  • 탐색부터 구매까지 이어지는 도서 커머스 경험
주요 기능

주요 기능

  • AI 자연어 도서 추천

    • "비 오는 날 읽기 좋은 잔잔한 에세이, 만원대"와 같은 자연어 입력
    • 분위기, 상황, 장르, 가격 등의 조건을 AI가 해석하여 도서 추천
    • 추천 결과와 함께 추천 이유 제공
  • 도서 탐색 및 검색

    • 키워드 기반 도서 검색
    • 필터 및 정렬
    • 무한 스크롤을 통한 도서 탐색
    • 인기 도서 및 맞춤 추천 제공
  • 도서 상세 조회

    • 도서 기본 정보 제공
    • AI 추천 이유 및 사용자와의 매칭 근거 제공
    • 평점 및 리뷰 조회
  • 개인화 추천

    • 사용자의 초기 취향 정보를 기반으로 도서 추천
    • 검색·조회·찜·구매·평점 등 사용자 행동을 반영한 개인화 추천
    • 취향 정보 확인 및 수정
  • 도서 커머스

    • 도서 찜
    • 장바구니
    • 배송지 입력
    • 모의 결제
    • 주문 내역 조회
  • 리뷰 및 사용자 기능

    • 평점 및 리뷰 작성
    • 스포일러 설정
    • 리뷰 정렬·공감·신고
    • 리뷰 수정 및 삭제
  • 나의 서재 및 마이페이지

    • 찜한 도서 관리
    • 주문 내역 관리
    • 프로필 및 배송지 관리
    • 나의 서재 관리
  • 사진으로 책 찾기

    • 사진 속 도서를 VLM으로 인식
    • 인식한 책을 실제 도서 정보와 매칭하여 탐색
기술 스택

기술 스택

분류 기술
Frontend TBD
Backend TBD
AI LLM, Recommendation System
Cloud AWS
Container Docker
CI/CD GitHub Actions
Collaboration GitHub, Figma

세부 기술 스택은 기술 선정 후 업데이트합니다.

개발 일정

개발 일정

기간 주요 작업
08/24 ~ 09/11 서비스 기획, 데이터/API 조사 및 기술 설계
09/14 ~ 10/02 V1 핵심 기능 개발, 통합 테스트 및 1차 배포
10/05 ~ 10/23 V2 개인화·리뷰·마이페이지·VLM 기능 개발 및 2차 배포
10/26 ~ 11/17 V3 성능 개선·AI 최적화·프론트 고도화 및 최종 배포

V1

  • 카카오 로그인 및 신규 회원 온보딩
  • 홈 도서 랭킹 및 AI 맞춤 추천
  • 도서 검색·필터·정렬·무한 스크롤
  • AI 추천 이유 및 매칭 근거가 포함된 도서 상세
  • 도서 찜
  • 장바구니
  • 배송지 입력 및 모의 결제
  • 결제 완료 및 주문 요약
  • 대화형 AI 도서 추천
  • 추천·클릭·찜·구매 지표 수집
  • 통합·부하 테스트
  • 1차 배포 및 MVP 시연

V2

  • 사용자 행동 기반 개인화 추천
  • 취향 정보 수정 및 취향 기억
  • 찜 목록 및 알림
  • 마이페이지·프로필·배송지·주문 내역
  • 평점·리뷰·스포일러 기능
  • 리뷰 정렬·공감·신고·수정·삭제
  • 사진으로 책 찾기(VLM)
  • 나의 서재
  • 재방문·찜·저장 지표 분석
  • V1 오류 수정 및 통합·부하 테스트
  • 2차 배포

V3

  • V1·V2 잔여 작업 및 결함 처리
  • 임베딩 자체 서빙 전환 및 성능 검증
  • 소형 LLM 파일럿 및 전환 판단
  • 프론트엔드 디자인·사용성 고도화
  • 서버·배포·운영 환경 최종 점검
  • 최종 통합·부하 테스트
  • 3차 배포
  • 최종 시연 및 프로젝트 문서 정리
아키텍처 구조

아키텍처 구조

(이미지 혹은 도식 첨부)

API 명세서

API 명세서

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