소개
업로드한 데이터 소스에서 키워드를 추출하고, 이를 바탕으로 논문을 검색해 자동 분류 및 시각화하는 앱을 빠르게 어디까지 만들 수 있는지 테스트해보았습니다. 처음부터 거창하게 만들기보다는 작은 기능 단위(task)로 나누어 구현 후 통합하는 방식을 연습하고 싶었고요.
진행 방법
1. 아이디어 구상: Gemini를 활용해 간단히 기획 (PRD 2개 생성)
2. 키워드 추출 기능: React에 대해 알아보고 싶었고, Google AI Studio에서 테스트 버전 쉽게 생성 → 학습용으로 적합하다고 생각합니다. 업로드 문서에서 키워드 자동 추출 후 다시 논문 검색어로 선택할 수 있도록 만듦
3. 논문 검색: 무료로 이용 가능한 Semantic Scholar API 연결. 서비스 앱으로부터 접근 가능한 데이터 종류도 버튼으로 보여주기 성공!
4. 분류 및 시각화: 검색된 논문을 자동 분류하고, 메뉴 트리 구조로 시각화
5. 개발 환경: Cursor, VS code(Codex)를 연결하여 실제 구현 → 거의 노코드 수준으로 진행
결과와 배운 점
기능별로 분리해 구현하고 통합하는 방식이 효과적임을 체감했습니다. 테스트 버전으로 Google AI Studio에서 만든 앱 기능을 Cursor로 가져와서 쓸데없는 기능이나 코드를 없애고 최소한으로 동작할 수 있게 줄여달라고 했던 점이 효율적이었던 것 같습니다.
* Google AI Studio + Cursor 조합이 빠른 프로토타이핑에 강력함
* 실제 동작(검색, 키워드 추출)이 생각보다 잘 되어서 "노코드로도 꽤 복잡한 기능을 구현할 수 있다"는 자신감을 얻게 됨.
* 논문을 주요 내용(Abstract)으로 그룹핑 짓고 키워드를 기준으로 만든 데이터 시각화도 생각보다 간단히 구현됨
