플러스프로젝트 배경
AI 학습 사용자는 하나의 답변에서 여러 후속 질문을 떠올리지만 선형 채팅에서는 서로 다른 탐색 흐름이 한 대화에 섞입니다. 목표는 학습 맥락을 보존하면서 여러 탐구 경로를 독립적으로 다룰 수 있는 인터페이스를 만드는 것이었습니다.
프로젝트 성과
학습 맥락 분기 구조 검증
인터뷰 기반 20명 중 18명이 문제에 공감한 컨텍스트 오염 이슈를 트리형 인터페이스로 해결하는 방향을 검증했습니다.
핵심 기능
D3 기반 질문 트리 시각화
질문과 답변을 노드로 저장하고 여러 후속 질문을 독립 브랜치로 탐색할 수 있게 구성했습니다.
진행 단계
문제 정의와 트리형 AI UX 구현
2025.09.
사용자 문제를 정리한 뒤 D3 트리, AI 호출, 저장 구조, Electron 위젯을 순차적으로 구현했습니다.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 AI와의 대화를 선형 채팅이 아니라 탐색 가능한 트리 구조로 바꾼 학습 인터페이스 실험입니다. 질문과 답변이 여러 갈래로 분기될 때 맥락이 섞이는 문제를 UI 구조로 해결하는 데 집중했습니다. 2) 작업 범위 React 웹 애플리케이션, D3 기반 트리 시각화, Electron 위젯, Supabase 저장 구조, OpenAI 연동, Markdown·수식·코드 렌더링, Playwr
