기록 15 . 브레인스토밍 콘솔모드를 프론트로 출력하기

 

개발중인 환경이다.

 

 

왼쪽의 채팅창은 토글로 내렸다가 올릴수있게 해두었는데...

일단 왼쪽의 채팅창에서 "아이디어가 없어", "아이디어짜내줘" 식으로 사용자 입력이 들어오면 추후 개발한 모듈을 실행하도록할꺼지만...

 

 

지금당장은 그 기능을만들지 않았으므로 그냥 직관적으로 테스트 해보기위해서 추가작업을 진행해야한다.

참고로 캐릭터에대한건 앞선 블로그에 다뤘으니 넘어가고.

 

 

 

 

아이디어를 짜도록 백엔드로 모듈을 만들었지만 , 콘솔에서 돌렸던것과 조금 느낌이 다르긴하다.

 

질문을 넣으면, LLM이 적절한 주제에 관련한 연상을 돕기위한 3가지의 문장을 보여준다. 

 

 

이제 연상 키워드들을 마구 입력하면..

📌 아이디어 1: **바이브코딩 플랫폼 활용 협업**

팀프로젝트의 효과적인 협업을 위해 바이브코딩(라이브 코딩 세션)을 활용하세요. GitHub의 Codespaces나 Replit 같은 무료 온라인 코드 편집기를 사용해 팀원들이 실시간으로 코드를 작성하고 검토할 수 있습니다. 첫 주에는 프로젝트의 주요 기능을 정의하고, 매주 특정 기능을 구현하기 위한 바이브코딩 세션을 계획하세요. 이를 통해 팀원들 간의 실시간 피드백을 받을 수 있습니다.


📊 SWOT 분석:
Strengths (강점):
- 실시간 협업을 통해 팀원 간의 즉각적인 피드백과 문제 해결이 가능함.
- 무료 온라인 코드 편집기를 사용하여 비용 절감 효과가 있음.

Weaknesses (약점):
- 인터넷 연결이 불안정할 경우 협업에 지장이 생길 수 있음.
- 모든 팀원이 라이브 코딩 환경에 익숙하지 않을 수 있음.

Opportunities (기회):
- 다양한 지역에 있는 팀원들과의 협업을 용이하게 만들어 글로벌 프로젝트를 진행할 수 있음.
- 최신 기술을 활용하여 팀의 기술력을 향상시킬 수 있음.

Threats (위협):
- 보안 취약점으로 인해 코드나 데이터가 외부에 노출될 위험이 있음.
- 무료 플랫폼의 경우 기능 제한이나 서비스 중단의 가능성이 있음.

📌 아이디어 2: **파이썬 기반 간단한 API 서비스 개발**

파이썬을 사용하여 간단한 API 서비스를 개발해보세요. Flask 또는 FastAPI 같은 경량 프레임워크를 사용하여 RESTful API를 구축합니다. 이를 통해 웹 애플리케이션이나 모바일 앱의 백엔드를 신속히 프로토타입 할 수 있습니다. 예를 들어, 팀 프로젝트로 할 수 있는 간단한 '사용자 프로필 관리 서비스'를 개발해 사용자 정보를 CRUD(Create, Read, Update, Delete)할 수 있는 기능을 구현할 수 있습니다. 첫 주는 기본 구조 설계, 이후 주별로 기능 추가 및 테스트를 진행합니다.


📊 SWOT 분석:
Strengths (강점):
- 파이썬의 높은 접근성으로 인해 개발자들이 쉽게 참여할 수 있습니다.
- Flask와 FastAPI는 경량 프레임워크로, 빠른 프로토타이핑이 가능합니다.

Weaknesses (약점):
- 성능 면에서 대규모 트래픽 처리에 한계가 있을 수 있습니다.
- 보안 기능이 기본적으로 제한적이므로 추가 구현이 필요합니다.

Opportunities (기회):
- API 서비스의 수요 증가로 개인 또는 팀의 기술력 향상 기회가 있습니다.
- 다양한 외부 서비스와의 통합을 통해 서비스 확장이 가능합니다.

Threats (위협):
- 경쟁 서비스와의 차별화가 어려울 수 있습니다.
- 기술 변화에 따라 지속적인 업데이트와 유지보수가 필요합니다.

📌 아이디어 3: **무료 데이터셋 활용 머신러닝 모델 개발**

공개된 무료 데이터셋을 활용하여 머신러닝 모델을 개발해보세요. Kaggle이나 UCI Machine Learning Repository에서 데이터를 가져와 파이썬의 scikit-learn 라이브러리를 사용해 간단한 모델을 학습시킵니다. 예를 들어, '타이타닉 생존자 예측' 같은 유명한 데이터셋을 활용하여 팀원들과 함께 데이터 전처리, 모델 학습, 결과 분석 등을 진행합니다. 각 팀원은 주별로 모델의 특정 부분을 담당하고, 마지막 주에 결과를 통합하여 최종 분석을 수행합니다.


📊 SWOT 분석:
Strengths (강점):
- 무료 데이터셋을 사용하여 비용 부담 없이 머신러닝 실습이 가능하다.
- 팀원 간의 협업을 통해 다양한 아이디어와 접근 방식을 공유할 수 있다.

Weaknesses (약점):
- 공개된 데이터셋은 품질이 고르지 않아 전처리에 많은 시간이 소요될 수 있다.
- 제한된 리소스로 인해 복잡한 모델을 구현하는 데 어려움이 있을 수 있다.

Opportunities (기회):
- 머신러닝 모델 개발 경험을 통해 기술력을 향상시키고 포트폴리오를 강화할 수 있다.
- 다양한 분야의 데이터셋을 통해 새로운 인사이트를 발견하고 응용할 수 있다.

Threats (위협):
- 데이터셋의 사용 제한 및 라이센스 문제로 인해 법적 이슈가 발생할 수 있다.
- 팀원 간의 일정 차이와 역할 분배의 불균형으로 프로젝트 진행이 지연될 수 있다.

 

 

 

여러 아이디어들을 뱉어준다.

 

 

아이디어 오염이나, 보안이슈를 처리하기위해서 데이터를 지우도록 구현해둠 ..

 

이제 좀더 이쁘게 꾸며야한다.