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AI Lecture Mate: 기술 아키텍처 및 플로우
Vite 기반 React(TS) 프론트엔드가 Supabase(BaaS)와 OpenAI API를 직접 호출하여 모든 비즈니스 로직을 처리하는 서버리스 아키텍처.
1. 프론트엔드 (React Client)
* useRecorder 훅: MediaRecorder API를 래핑하여 오디오 File 객체를 생성
* App.tsx (메인): useRecorder에서 File 객체를 받아 services 레이어로 전달하고, API 호출 시 isLoading 등 UI 상태를 관리
* components: Radix UI 기반의 재사용 가능한 UI 컴포넌트 (버튼, 카드 등)
2. 서비스 레이어 (API 연동)
src/services/ 폴더가 모든 외부 통신을 담당
* openai.ts (OpenAI)
* Whisper (STT): 오디오 File을 FormData로 감싸 Whisper API에 POST 요청, 전사된 텍스트를 반환.
* GPT : 전사된 텍스트를 GPT API에 POST 요청, 요약 텍스트를 반환.
* supabase.ts
* Storage: 원본 오디오 File을 스토리지 버킷에 업로드함
* Database: Whisper 텍스트, GPT 요약본, 오디오 파일 URL 인서트
3. 데이터 플로우
1) 녹음: useRecorder가 오디오 File 생성.
2) 전송: App.tsx가 File 객체를 services로 전달.
3) API 호출 1:
* File → Supabase Storage (URL 반환)
* File → Whisper API (텍스트 반환)
4) API 호출 2:
* Whisper 텍스트 → GPT API (요약 반환)
5) DB 저장: 모든 결과물(텍스트, 요약)을 Supabase DB에 INSERT.
github repository : https://github.com/Duckcchun/ai-lecture-mate
아키텍처 자체가 깔끔하고 아이디어가 좋네요! 녹음 → STT → 요약 → DB 흐름이 직관적이라 이해하기 쉬운거 같습니다!. 다만 프론트에서 바로 OpenAI API를 호출하면 키가 노출될 수 있으니, 혹시 가능하다면 Supabase Edge Function을 거쳐서 STT→요약→DB까지 처리하면 보안도 안전하고, 전체 흐름 관리도 더 편해질 것 같습니다아
혹시 시간 되시면 저희 팀 PillMate 기획서도 보시고, 피드백 부탁드립니다! 좋아요 누르고 갑니다~
녹음 -> 텍스트 -> 요약으로 이어지는 흐름이 직관적이네요!
학습 기록을 자동화해주는 아이디어라 실제로 쓰인다면 학습 효율이 올라갈 듯 하네요:)
(좋아요 누르고 가요!!)
새로운 미디어 시장을 개척하는 PLIT플랫폼 보시고 많은 관심과 피드백 부탁드립니다:)
https://dacon.io/competitions/official/236624/codeshare/13474
안녕하세요 개발하신 서비스 잘 보았습니다!저희 프로젝트도 시간 나실 때 들러주셔서 추천해주시면 감사하겠습니다!
기획서를 읽어봤는데 대학생 때 저한테 꼭 필요했던 서비스네요 :) 수업 듣다 보면 교수님이 중요하다고 강조하신 부분 놓칠 때가 많은데 억양이나 반복되는 말로 중요 구간을 딱 캐치해 준다니 진짜 신기해요
그냥 받아쓰기만 하는 게 아니라 시험에 나올만한 내용을 실시간으로 요약하고 하이라이트 해 주니까 수업 집중도 훨씬 잘 될 것 같고요 복습할 때도 핵심만 골라 볼 수 있어서 시간 절약 대박일 듯합니다 실제 나오면 공부 효율 엄청 오르겠어요 좋은 아이디어 응원합니다
저희는 청년들에게 장학금을 찾아주는 서비스를 기획했는데, 저희 기획도 한번 보러 와주세요!! https://dacon.io/competitions/official/236624/codeshare/13360
안녕하세요 채용사기가멈추지않는탓일까..?ㅜ.ㅜ 팀원 빵먹고싶다입니다!
강의 녹음, 필기, 복습으로 이어지는 체계적인 학습 패턴이 직관적이면서도 실제로 학습 효율을 향상시킬 수 있는 솔루션이라고 생각했습니다.
또한 사용자들의 학습 과정을 깊이 이해하고 설계했다는 점이 마읍에 듭니다.
이런 서비스는 학습자들에게 도움이 될 것 같아 기대가 됩니다.
저희 팀 기획서도 한 번 읽어봐주시고 피드백 남겨주시면 감사하겠습니당
안녕하세요 기획서 잘 읽었습니다 :)
녹음부터 텍스트 변환, 요약까지 자동으로 처리해주는 학습 도우미라는 점이 정말 인상 깊었어요.
저도 강의 내용을 들으면서 “여기 중요하다고 했는데 메모를 못했네…” 하는 경험이 많았는데 이 서비스라면 그런 순간들이 많이 줄어들 것 같아요.
실제 학생들의 학습 효율을 높여줄 수 있는 기획이라는 느낌이 들었습니다. 좋은 결과 있으시길 응원합니다!
저희 고등어향 아기고양이팀은 AI를 통해 국내 여행 루트·예산·지역 축제 방문 계획을 세워주는 앱을 만들고 있습니다
시간 되신다면 저희 게시물도 한 번 봐주시면 감사하겠습니다
https://dacon.io/competitions/official/236624/codeshare/13485
음성 녹음을 넘어 학습용으로 ai 모델을 활용하신 점이 인상깊습니다!
실제로 학습에 활용할 수 있다면 시험 포인트 출제나 중요한 내용들을 놓치지 않고
더 효율적으로 습득할 수 있을 것 같습니다! 응원하겠습니다 ㅎㅎ
저희팀 OnTime은 구글 캘린더를 기반으로 사용자의 이동 습관과 도착지의 기상상황, 교통상황 등을 반영한
초개인화 알림 서비스를 제공하고 있습니다. 시간 되실 때 저희 프로젝트도 피드백 남겨주시면 감사하겠습니다!
필기를 타겟팅 하는 해당 프로젝트는 참 좋은거 같습니다. 현재는 클로바의 제한적인 회의 녹음과 같은 부분인데,
공부를 목적으로 우리가 공부하듯 필기를 한다면 좋은 실용성을 갖출 거 같습니다 !! 좋아요 누르고 갑니다 !
저희는 청년들에게 장학금을 찾아주는 서비스를 기획했는데, 저희 기획도 한번 보러 와주세요!! https://dacon.io/competitions/official/236624/codeshare/13360
내용을 모두 필기하고 나서 중요한 부분이 무엇이었는지...파악하는 과정이 시간이 오래 걸렸었는데...
이런 서비스가 있으면 도움이 많이 될 것 같습니다!! 😊
기초 데이터셋 구축부터 모델링까지 논리적으로 이어지는 흐름이 잘 정리돼 있어 보기 좋았습니다.
EDA 부분에서 인사이트를 도출하고 그에 맞춘 모델 설계가 돋보였어요.
결과 해석까지 꼼꼼히 다룬 점이 실행력과 깊이를 동시에 보여주네요.
앞으로 더욱 발전해 나가서 좋은 성과로 이어지길 진심으로 응원합니다!
앞으로 AI를 활용한 학습이 반드시 필요한데
지적 윤리와 가치에 대한 윤리에 대해 고민하던 차란에 좋은 서비스를 보네요 ㅎㅎ
대회에서 뿐만 아니라 앞으로도 노력해주셔서 좋은 서비스로 보고 싶네요 ㅎㅎ
저희는 다른 분야지만, 서로 좋은 아이디어라 저희 기획도 한 번 봐주시러 와주셨으면 합니다 :)
한 표 남깁니다!
https://dacon.io/competitions/official/236624/codeshare/13440
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클로바 노트 쓰고 있는데, 아예 학습용으로 잘 만들어져있으면 좋겠다 싶었습니다.
잘 봤습니다!
저희 NEST 서비스 기획안도 보고, 피드백 부탁드립니다!