GitHub 포트폴리오 AI 분석기 기획서

프로젝트 개요

작성일자: 2024.02

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1. 서비스 개요

1.1 핵심 가치

• 자동화: AI 기반 GitHub 활동 분석
• 신뢰성: 실제 커밋 기반 기여도 분석
• 프라이버시: 클라이언트 중심 처리
• 접근성: 무료 서비스 제공

1.2 차별점

• AI 기반 맥락 분석
• 클라이언트 중심 처리로 데이터 안전
• 실시간 동적 분석
• PDF 포트폴리오 자동 생성

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2. 기술 스택

2.1 프론트엔드

• Next.js
• TailwindCSS
• React-PDF
• Chart.js

2.2 AI 모델

클라이언트 모델

• RoBERTa-tiny (30MB)
• 커밋 메시지 분석
• 기본 분류

Edge 모델

• CodeBERT-small (40MB)
• 코드 변경 분석
• 상세 분석

2.3 인프라

• Vercel (Hobby Plan)
• Edge Functions
• GitHub OAuth
• CDN

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3. 핵심 기능

3.1 분석 기능

1. 도메인 분석
   • 프론트엔드/백엔드/인프라 등 분류
   • 기술 스택 자동 감지
2. 기여도 분석
   • 커밋 기반 기여도 계산
   • 코드 변경 패턴 분석
3. 기능 분류
   • 구현 기능 자동 분류
   • 프로젝트별 주요 작업 요약

3.2 출력 기능

1. PDF 포트폴리오

   • 프로젝트별 요약
   • 기술 스택 시각화
   • 기여도 차트

2. 온라인 대시보드

   • 실시간 분석 결과
   • 인터랙티브 차트
   • 상세 통계

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4. 사용자 플로우

4.1 기본 플로우

1. GitHub 로그인
2. 저장소 선택
3. 자동 분석 진행
4. 결과 확인
5. PDF 다운로드

4.2 분석 프로세스

1. 기본 분석 (클라이언트)
   • 커밋 메시지 분석
   • 기본 분류
2. 상세 분석 (Edge)
   • 코드 변경 분석
   • 기술 스택 파악
3. 결과 통합
   • 데이터 병합
   • 시각화 생성

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5. 기술적 고려사항

5.1 성능 목표

• 초기 로딩: 3-5초
• 분석 속도: 0.4초/커밋
• 메모리 사용: 200MB 이하

5.2 최적화 전략

1. 모델 최적화
   • 8비트 양자화
   • 증분 처리
2. 로딩 최적화
   • 점진적 모델 로드
   • 결과 캐싱

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6. 보안 및 프라이버시

6.1 데이터 처리

• 클라이언트 중심 처리
• 민감 정보 제외
• 로컬 스토리지 활용

6.2 인증

• GitHub OAuth
• 토큰 보안 처리
• 권한 범위 제한

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7. 확장 계획

7.1 기능 확장

1. 팀 분석 기능
2. 커스텀 템플릿
3. 상세 리포트

7.2 기술 확장

1. 모델 성능 개선
2. 다국어 지원
3. API 제공

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8. 운영 계획

8.1 무료 서비스 유지

• Vercel 무료 티어 활용
• Edge Functions 최적화
• 리소스 사용 모니터링

8.2 사용자 지원

• 기술 문서 제공
• 이슈 트래커 운영
• 커뮤니티 피드백