"이 세상에서 가장 해로운 말은, 잘했어."
소크라테스식 AI 인터뷰어가 학습자의 진짜 이해도를 파헤칩니다.
텍스트, 음성, 코드 — 세 가지 모드로 대화하고, AI가 실시간으로 평가합니다.
기존 학습 평가는 객관식 퀴즈나 과제 채점에 머물러 있습니다. 학습자가 정말로 이해했는지, 아니면 표면적으로 암기했는지 구분하기 어렵습니다.
Fletcher는 다르게 접근합니다:
- 가르치지 않고 질문합니다 — 소크라테스식 대화법으로 학습자 스스로 생각하도록 이끕니다
- "잘했어" 하지 않습니다 — 모호한 답변에는 끈질기게 파고들어 진짜 이해도를 확인합니다
- 커리큘럼을 가드레일로 사용합니다 — 학습 범위를 벗어나면 자연스럽게 되돌립니다
- 대화가 끝나면 분석합니다 — 다룬 주제, 깊이 있게 탐구한 영역, 놓친 부분을 정리합니다
영화 Whiplash의 Fletcher 교수에서 영감을 받았습니다.
냉정하지만, 학습자의 성장을 위한 냉정함입니다.
하나의 세션에서 텍스트, 음성, 코드를 자유롭게 전환하며 대화합니다.
| 모드 | 설명 |
|---|---|
| 텍스트 | 마크다운 렌더링, 자동 스크롤, Shift+Enter 줄바꿈 |
| 음성 | AWS Transcribe 실시간 STT + Polly 한국어 TTS, Space로 토글 |
| 코드 | Monaco Editor (VS Code 엔진), Java/TypeScript/Python/SQL 지원, 40+ 자동완성 스니펫 |
AI가 대화 중 코드 작성이 필요하다고 판단하면 [SHOW_CODE] 신호로 에디터를 자동으로 엽니다.
AWS Bedrock (Claude) 기반의 커스터마이징 가능한 AI 면접관입니다.
- 페르소나 — 질문 스타일, 톤, 전략을 인터뷰마다 자유롭게 설정
- 커리큘럼 — 학습 범위를 정의하면 AI가 가드레일로 사용
- 프로필 컨텍스트 — 크루의 학습 이력을 AI에게 전달하여 맞춤형 질문
- 자동 마무리 — 충분한 대화 후 AI가 자연스럽게 인터뷰 종료
- 실시간 스트리밍 — SSE 기반 응답으로 타이핑 효과
- 자동 저장 — 모든 메시지가 실시간으로 저장됩니다
- 이어하기 — 중단된 인터뷰를 이전 대화 포함해서 재개
- 시간 제한 — 설정 가능한 타이머 + 분 단위 경고 알림 + 마감 기한
- 데이터 수집 — 응답 시간, 모드 전환, 코드 작성 이벤트까지 기록
인터뷰가 끝나면 AI가 대화를 분석하여 리포트를 생성합니다:
- 다룬 주제 — 커리큘럼 중 대화에서 언급된 항목
- 깊이 탐구 — 충분히 깊게 다룬 영역
- 더 탐구 가능 — 언급은 했지만 깊이가 부족한 영역
- 미언급 — 전혀 다루지 못한 커리큘럼 항목
인터뷰 생성, 크루 관리, 세션 열람, 통계까지 — 어드민 키 하나로 모든 것을 관리합니다.
| 세션 관리 | 세션 상세 |
|---|---|
 |
 |
| 인터뷰 관리 | 크루 프로필 |
|---|---|
 |
 |
인터뷰를 생성하고 링크를 배포합니다. 각 인터뷰마다 독립적으로 설정합니다:
- 제목, 슬러그, 설명
- AI 페르소나 (시스템 프롬프트)
- 커리큘럼 (학습 범위)
- 첫 메시지 템플릿 (
{nickname},{curriculum_formatted}변수 지원) - 시간 제한 & 경고 시점
- 마감 기한 (기한 후 자동 차단)
- 활성/비활성 토글
학습자의 배경 정보를 등록하면 AI가 맞춤형으로 질문합니다.
- 개별 등록 — 닉네임 + 학습 데이터 입력
- 벌크 등록 — TXT/CSV/MD/JSON 파일 드래그 앤 드롭
- AI 요약 — 비정형 텍스트(미션 결과, 코드리뷰 피드백, 코치 노트)를 Claude가 구조화
- AI 정제 — 벌크 등록 후 채팅으로 프로필 일괄 수정 요청 가능
- 총 세션 수, 완료율, 평균 소요 시간
- 크루별 메시지 수, 응답 속도, 다룬 주제 수 비교
- 모드 사용 비율 (텍스트 vs 음성 vs 코드)
- 가장 많이/적게 다룬 주제 순위
- 시간대별 세션 분포 히스토그램
코치가 인터뷰 생성 크루가 링크로 접속 코치가 결과 확인
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│ /admin │ │ /i/{slug} │ │ /admin │
│ │ │ │ │ │
│ 페르소나 설정 │ ──→ │ 닉네임 입력 │ ──→ │ 전체 대화 기록 │
│ 커리큘럼 정의 │ │ AI와 대화 시작 │ │ 응답 시간 분석 │
│ 시간/기한 설정 │ │ 텍스트/음성/코드 │ │ 주제 커버리지 │
│ 링크 복사 │ │ 자동 저장 │ │ AI 요약 리포트 │
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- Node.js 20+
- AWS 계정 (Bedrock, Polly, Transcribe 권한)
git clone https://github.com/jaeyeonling/fletcher.git
cd fletcher
npm install
cp .env.example .env # 환경 변수 편집
npm run dev # http://localhost:3000AWS_REGION=ap-northeast-2
AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-key
ADMIN_KEY=your-admin-key{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"bedrock:InvokeModel",
"bedrock:InvokeModelWithResponseStream",
"polly:SynthesizeSpeech",
"transcribe:StartStreamTranscription"
],
"Resource": "*"
}
]
}docker compose up -d --buildNext.js 14 (App Router)
├── / 랜딩 — 인터뷰 링크 입력
├── /i/{slug} 크루 인터뷰 페이지
├── /admin 세션 목록 & 상세 열람
├── /admin/interviews 인터뷰 CRUD
├── /admin/profiles 크루 프로필 관리
├── /admin/profiles/bulk 벌크 프로필 등록
├── /admin/stats 통계 대시보드
│
├── /api/ai/chat AI 대화 (SSE 스트리밍)
├── /api/ai/evaluate 대화 요약 & 분석
├── /api/voice/tts 텍스트 → 음성 (Polly)
├── /api/voice/stt 음성 → 텍스트 (Transcribe)
├── /api/session/* 세션 저장/로드
├── /api/admin/* 어드민 API (인증)
└── /api/health 헬스체크
| 영역 | 기술 |
|---|---|
| Framework | Next.js 14 (App Router), React, TypeScript |
| Styling | Tailwind CSS |
| AI | AWS Bedrock (Claude Sonnet 4.6), SSE 스트리밍 |
| TTS | Amazon Polly (Neural, 한국어) |
| STT | Amazon Transcribe Streaming (한국어) |
| Code Editor | Monaco Editor (Java 자동완성 포함) |
| Database | SQLite (better-sqlite3) |
| Security | Rate limiting, 경로 주입 방지, 보안 헤더, 어드민 인증 |
| Deploy | Docker Compose, Standalone build |