플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 면접·발표 준비는 거울 연습이 한계 — 시간 관리, 답변 일치도, 빠진 키워드를 객관적으로 측정할 도구 부재 - 기존 AI 면접 서비스는 월 2~3만 원대로 가격대가 높고, 본인이 만든 PDF·예상 질문을 그대로 사용 불가 - 발표 타이머와 질답 채점이 분리된 도구로만 존재해 실전 시뮬레이션 불가 - 결과를 친구·동료와 공유할 자연스러운 수단 부재 2) 프로젝트 목표 - PDF/
프로젝트 성과
DB 보안 강화 — 16테이블 RLS 100% + 7단계 하드닝
Supabase PostgreSQL 16개 테이블 전체에 RLS 적용. 7회의 하드닝 마이그레이션으로 음수 잔액, 이중 리퍼럴, Storage 권한 우회, 어카운트 탈취 시나리오를 단계별로 차단.
결제 무결성 — 클라이언트·서버·Webhook 3중 검증 시스템
PortOne 결제 요청 → Supabase Edge Function이 PortOne 서버 API로 금액·상태 재검증 → Webhook 멱등 처리. 중복 결제·금액 조작·webhook 재전송 시나리오를 동시 방어.
AI 비용 최적화 — 이중 모델 + 자동 환불 패턴
무료 진입은 저비용 Haiku 4.5, 정밀 채점은 Sonnet 4로 분기. 크레딧 사전 차감 후 호출 실패 시 RPC로 자동 환불해 API 원가 관리와 사용자 신뢰를 동시에 확보했습니다.
PPT 변환 작업 격리 — AWS Lambda(LibreOffice) 분리 설계
PDF는 클라이언트 pdfjs-dist로 처리하고, 호환성 이슈가 큰 PPT/PPTX는 AWS Lambda(LibreOffice headless) 함수로 변환 작업을 격리해 클라이언트 부담과 장애 영향도를 최소화.
핵심 기능
PDF·PPT 발표 연습 (슬라이드 + 타이머)
PDF는 pdfjs-dist Canvas 렌더, PPT/PPTX는 AWS Lambda(LibreOffice) 변환 또는 JSZip 직접 파싱. 슬라이드별 시간을 균등·수동 배분하고 카운트다운으로 자동 전환합니다.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 - AI 기반 PT 발표·면접 질답 연습 SaaS 'PT샌드백' (https://ptsandbag.kr) - 메인 타깃: 면접 준비생, 정부지원사업 발표자, 사내 PT를 준비하는 직장인 - 카테고리: SaaS · 대화형 AI 챗봇 · 결제형 학습 도구 2) 작업 범위 - 기획 / UX·UI 디자인 / 프론트엔드 / 백엔드 / DB 설계 / 인프라 / 배포 / 운영 전반 -
