플러스프로젝트 배경
[문제점] 연구용 챗봇 공고의 1순위 요구는 "참가자 입력과 AI 답변이 누락 없이 저장"이지만, 권장 스택 Streamlit의 기본 세션 상태는 공식 문서상 탭 닫힘·서버 다운 시 소실되고 Gradio는 새로고침 시 초기화되며, 컨테이너 배포 파일시스템은 휘발성이라, 기본대로 구현하면 바로 그 요구가 깨진다. 지원자 다수가 이 지점을 놓칠 것으로 보고 이를 증명으로 닫는 데모를 목표로 잡았다. [목표
프로젝트 성과
단일 엔진 280행 전량 파생
참가자 20·세션 23·140턴 = CSV 280행 전량 파생, 화면별 목데이터 0건
이중 원장 대조 차이 +6
서버 재시작 재현 시 왼쪽 8행 vs 오른쪽 14행 무손실(차이 +6)
자체 검증 71건 통과
엔진 33 + 렌더 21 + 디자인 17건 통과 · 회귀 감지 픽스처 6건
OpenAI 서버 프록시 실연동
키 브라우저 노출 0 · 비용 상한 서버 강제
13컬럼 CSV 실다운로드
utf-8-sig BOM · 개행·따옴표 행 RFC4180 보존
핵심 기능
이중 원장 무손실 재현기
같은 대화 두 원장, 사고 재현 시 왼쪽만 절단, 재접속 복구, 행 수 대조표
진행 단계
기획
2026.07.
커버리지 매트릭스 56건 판정 후 5화면으로 수렴, 시그니처를 이중 원장으로 확정
프로젝트 상세
본 프로젝트는 역량 증명을 위해 자체 기획·개발한 데모입니다. 클라이언트 수주·납품 실적이 아닙니다. 본 데모는 정적 단일 HTML이며 실제 구축 스택(Python / Streamlit + 영속 저장 계층)과 다릅니다 — 스택 시연이 아니라 저장 설계 시연입니다. 이 데모로 만든 사실까지만 밝히며 납품·수주 실적으로 주장하지 않습니다. [배경] 연구용 챗봇 공고의 1순위 요구는 "참가자 입력과 A
