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홈페이지 빌더에 갇힌 고객 데이터를 별도 DB로 빼내 AI 교정·분류·승인 흐름을 만들다

데이터 분리 저장Claude API관리자 승인
편지 데이터가 DB로 옮겨져 교정·승인되는 파이프라인 일러스트
Problem · Discovery

01문제와 발견

무엇이 문제였나
홈페이지 빌더(아임웹)로 운영 중인 서비스를 통째로 커스텀 개발·앱 출시까지 옮기고 싶었지만 외부 개발 비용 부담이 컸고, 제출되는 고객 데이터를 검토·분류할 체계가 없었다.
어떻게 발견했나
1회차에서 요구사항(플랫폼 이전·웹/앱 동시·데이터 이관)을 확인하고 AI 개발 전반의 process와 비용을 설명한 뒤, 전면 개발 대신 데이터 분리·자동화에 컨설팅 범위를 맞췄다.
Build · Method

02수행과 방법

무엇을 했나
고객이 화면에서 제출한 편지를 별도 DB에 저장→AI가 맞춤법 교정·감정분석·분류·위험성 체크→관리자 승인/반려→승인분만 노출하는 파이프라인을 구축했다.
어떤 방법을 썼나 · 무엇을 제공했나
아임웹 위젯 코드 삽입, Supabase DB, Claude API, Vercel 배포, GitHub 버전관리로 구성했다. 컨설턴트가 프롬프트를 완성하면 대표가 직접 설치·테스트하고 보완하는 방식으로 진행했다.
Impact

03기대효과와 변화

기대효과
빌더 종속에서 벗어난 데이터 자산화, 검토 업무 자동화.
무엇이 좋아졌나
테스트를 완료했고, 대표가 데이터 별도 저장·자동 분류 등 AI 개발 방식을 직접 이해하게 됐다. 전면 개발까지는 가지 못한 아쉬움이 남았다.

기업명과 개인 정보는 공개하지 않으며, 기록에 없는 수치나 성과는 넣지 않았습니다.

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