프로젝트 배경
1) 예상 리스크 및 대응 계획 - 동일 프롬프트의 A/B 재생성 결과를 정량적으로 비교하는 평가 기준 설계가 필요합니다 - 배치 생성 실패 시 부분 재시도와 전체 롤백을 구분하는 큐 아키텍처 설계가 필요합니다 - AI 파이프라인 단계별(텍스트/이미지/필터링) 소요시간 편차를 정확히 계측하는 로깅 구조 설계가 필요합니다 - 유해 콘텐츠 감사 로그의 오탐 케이스를 재검증하는 휴먼-인-더-루프 검토 흐름
프로젝트 성과
프롬프트 버전 관리 및 비교 시스템 설계
프롬프트 버전 이력 관리와 A/B 병렬 재생성 비교 실행기를 설계해 튜닝 결과를 정량적으로 비교합니다
배치 생성 큐 및 재시도 아키텍처 구축
Bull Queue와 Redis 기반 배치 생성 큐를 구축해 실패 작업만 선택적으로 재시도하는 구조를 구현합니다
파이프라인 단계별 소요시간 계측 로직 구현
각 생성 단계 호출 전후 타임스탬프를 기록해 단계별 소요시간을 스탯 카드로 시각화하는 로직을 구현합니다
유해 콘텐츠 감사 로그 콘솔 구현
Moderation 검증 이력을 감사 로그로 적재하고 운영자 재검증 승인 흐름을 붙이는 콘솔을 구현합니다
핵심 기능
진행 단계
프롬프트 버전 관리 스키마 설계
2026.07
프롬프트 버전·실행이력 테이블 설계, PostgreSQL 마이그레이션을 정의합니다
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 MVP 이후 운영 단계에서 필요한 AI 프롬프트 버전 관리, A/B 재생성 비교, 파이프라인 단계별 소요시간 모니터링, 배치 생성 큐/재시도, 유해 콘텐츠 감사 로그를 통합한 운영 콘솔을 구현합니다. 동일한 백엔드 스택 위에 Redis·Bull Queue 기반 운영 인프라를 확장하는 구조로 설계합니다. 2) 작업 범위 - 배치 생성 큐 및 재시도 관리: 다수의 동화 생성 요청을







