VDD 4주차: Promptory – AI 대화 아카이빙 서비스 백엔드 구축 🧠
🎬 이번 주 활동 요약
- 제출 기한: 10월 11일(토) 24:00
- 프로젝트명:
Promptory - 주제: 생성형 AI 대화 자동 수집·요약·분류 서비스
- 개발 목표: FastAPI 기반 백엔드 초기 구축 및 Chrome Extension 연동
- 작업 기간: 2025년 10월 8일 기준
- Promptory Repository 바로가기
💡 프로젝트 개요
Promptory는 ChatGPT, Gemini 등과의 대화를 자동으로 백업·요약·태깅하여
프롬프트 재사용과 학습 자산화를 돕는 개발자용 서비스다.
“매일 쏟아지는 대화 속에서 내가 어떤 질문을 했는지조차 헷갈린다.”
이 문제를 해결하기 위해, Promptory는 생성형 AI와의 모든 대화를
하나의 데이터 자산으로 시각화하는 것을 목표로 한다.
⚙️ 4주차 주요 개발 내용
| 항목 | 작업 요약 |
|---|---|
| 프로젝트 초기 구조 생성 | promptory/backend, promptory/chrome-extension 폴더 구조 설계 및 생성 |
| FastAPI 기본 설정 | main.py, requirements.txt, 라우터/환경변수 설정 |
| 데이터베이스 연동 | models.py, schemas.py, database.py 작성 후 SQLAlchemy 연결 |
| OAuth2 기반 Google 로그인 | Flow.from_client_config() 기반 OAuth2 인증 구현 |
| JWT 기반 세션 유지 | Access/Refresh Token 발급 및 검증 로직 구축 |
| Chrome Extension 초기 세팅 | manifest.json, popup.html, content.js 작성 및 데이터 수집 구조 설계 |
| 서버 실행 및 디버깅 완료 | FastAPI 서버 실행 테스트 완료 및 로그인 처리 성공 |
✅ 결과: Week 1 목표(백엔드 기본 구조 + 인증 시스템 구축) 달성!
💬 인상 깊었던 포인트
“AI가 문제를 해결해주는 게 아니라, 함께 디버깅하며 설계 방향을 잡는 경험이었다.”
이번 주는 로그인 인증 관련된 오류와의 싸움이 많았지만, Gemini가 실제 코드 수정·가이드·경로 교정까지 수행하며 비교적 수월하게 진행할 수 있었다.
특히 Python 버전 이슈나 OAuth 환경 변수 설정 같은 세부적인 문제들을 AI가 단계적으로 해결해준 점이 인상 깊었다.
🧩 이번 주 소감
4주차는 Promptory 서비스의 기반을 다진 주차였다.
AI와 협업하며 PRD → 기능 명세 → 개발 → 디버깅의 전체 사이클을 경험했고,
이 과정이 바로 “바이브코딩의 본질”임을 실감했다.
다음 주에는 프론트엔드(Next.js) 연동과 AI 대화 요약/태깅 로직 개발에 도전할 예정이다.
데이터를 향해, 한 걸음씩 천천히.