주니어 개발자를 위한 맞춤형 학습 콘텐츠 탐색 도우미

주니어 개발자들은 커리어 성장을 위해 기술 블로그, 아티클, 뉴스레터 등 다양한 학습 자료를 접해야 하지만, 이 정보들은 여러 플랫폼에 흩어져 있어 **"무엇을 봐야 할지 모르겠고, 나중에 다시 찾기 어려운 문제"**가 반복됩니다.

특히 1~3년 차 개발자들은 학습 방향에 대한 기준이 없어 콘텐츠 선택에 어려움을 겪는다는 점에 주목했습니다.

이에 따라, 주니어 개발자들이 자신의 관심사에 맞는 학습 자료를 한 곳에서 쉽게 탐색하고, 요약과 문제 풀이 기능을 통해 정보의 흡수 → 회고 → 성장으로 이어질 수 있는 구조를 만들고자 본 프로젝트를 기획하고 개발했습니다.

사용자는 자신의 관심 분야(예: 프론트엔드, 백엔드, 모바일 등)를 선택하여 맞춤형 콘텐츠를 추천받을 수 있습니다.

선택한 관심사를 바탕으로 최신 개발 트렌드, 기술 블로그, 뉴스레터 등을 큐레이션하여 제공받습니다.

사용자가 학습한 내용을 바탕으로 문제를 풀고 회고할 수 있도록 구성된 문제 풀이 기능을 통해 학습 효과를 높입니다.

KoBART 기반 Summarizer를 활용해 긴 글을 핵심 요점 중심으로 요약해주는 기능을 제공할 예정입니다.

• Jetpack Compose 도입
  기존 XML 기반 UI를 Compose로 전환하여 선언형 UI의 장점을 살리고 상태 기반 UI 구현.

• MVI 아키텍처 전환
  MVVM → MVI로 전환하여 데이터 흐름의 일관성과 상태 관리를 개선.

• 모듈화 구조 도입
  기능별 모듈 분리를 통해 유지보수성과 재사용성을 높임.

• 주요 위젯 개발
  관심사 선택, 추천 아티클 목록 등 핵심 UI 컴포넌트를 직접 설계 및 구현.

• Python 기반 크롤링 시스템 구축
• 가중치 기반 추천 시스템 설계

• Summarizer 기능 개발 및 테스트
• 문제 풀이 기능 완성 및 평가 로직 개선
• 사용자 피드백을 바탕으로 추천 알고리즘 고도화