GeezerVison

CS 개념을 말로 설명하며, 스스로 사고하는 학습을 돕는 서비스,

🎯 주요 기능 소개	🛠 개발 환경 세팅
🔧 시스템 아키텍처	📄 API 명세서
💾 ERD 설계	📚 기술 문서

❓ CS 뽁뽁이 뭔가요?

CS 뽁뽁은 암기 중심의 CS 학습에서 벗어나,
생각하고 설명하며 성장하는 CS 학습 경험을 제공하는 서비스입니다.

CS 뽁뽁은 단순히 문제와 정답을 제공하는 서비스가 아닙니다.
대신 사용자가

자신의 언어로 개념을 꺼내 말하고,

체크리스트와 자가 진단을 통해 논리의 빈틈을 점검하며,

핵심 키워드 분석과 사고를 확장하는 AI 피드백을 통해 학습을 이어가도록 설계되었습니다.

CS 뽁뽁은
"표면적인 이해에 머문 지식"을 "설명할 수 있는 지식"으로 바꾸는 학습 경험을 제공합니다.

🎯 주요 기능 소개

기능	설명	핵심 목적
🗣 말하기 연습	CS 퀴즈에 대해 음성 답변하고, 이에 대한 AI 피드백 제공	개념을 자신의 언어로 구조화
✅ 체크리스트 자가진단	자신이 답한 내용을 스스로 점검	자신을 돌아보며 빈틈을 발견
🤖 AI 피드백	누락 개념 강조, 연관 개념 및 꼬리 질문 생성	답변 보완 및 사고 확장 유도
🔥 몸풀기 퀴즈 (객관식)	말하기 전 관련 개념을 빠르게 점검	사전 개념 활성화
📊 학습 리포트	취약 분야 분석, 활동 기록 시각화, 복습 대상 정리	학습 기록 정리

🚀 주요 기능 상세

1. 뽁퀴즈 목록

학습하고자 하는 CS 퀴즈를 선택합니다.
난이도/카테고리별로 필터링하여 퀴즈를 선택할 수 있습니다.

2. 몸풀기 퀴즈

메인퀴즈(말하기)를 풀기 전, 몸풀기 문제로 개념의 감을 잡아볼 수 있습니다.
객관식 퀴즈 제공 : 4지선다형으로 가볍게 풀면서 개념을 쏙쏙 익혀보세요 😊

3. 말하기 연습 (메인 퀴즈)

퀴즈에 대해 직접 말로 답변하며, 개념을 자신의 언어로 설명하는 연습을 돕는 기능입니다.
STT 기술을 활용하여 사용자의 음성 답변을 텍스트로 변환합니다.
텍스트 답변 모드 제공 : 말하기가 어렵거나 부담될 경우, 텍스트로도 답변할 수 있습니다.
미러링 기능 : 말하기 답변 중 비디오 녹화를 통해, 자신의 말하는 모습을 다시 보며 스스로 점검할 수 있습니다.

4. 체크리스트 자가진단

체크리스트를 통해, 나의 답변을 기준으로 이해도를 스스로 점검할 수 있습니다.
나의 답변 : 음성 또는 텍스트로 제출한 답변을 확인할 수 있습니다. 필요한 부분은 자유롭게 수정할 수 있습니다.
체크리스트 제공 : 메인 퀴즈에 대한 체크리스트를 제공하여 답변에 대한 이해도를 자가진단 해볼 수 있습니다.

5. 생각뽁뽁 (AI 피드백)

핵심 개념을 더 깊이 학습 할 수 있도록 보완 포인트와 꼬리 질문을 제공합니다.
AI 피드백 제공 : 답변과 핵심 키워드를 기반으로 AI 종합 분석 피드백을 확인할 수 있습니다.

6. 학습 리포트

풀었던 퀴즈에 대한 이해도와 진행률을 그래프로 확인할 수 있습니다.
풀었던 퀴즈를 중요도 별로 모아볼 수 있고, AI 피드백을 다시 볼 수 있습니다.

Tech Stack

Backend

Frontend

CI/CD, Infra

협업 도구

☁ Infra Architecture

🚀 Run (Dev Environment)

1. env 파일 생성

frontend/.env

# 프론트엔드 API URL 설정 (docker + nginx 사용)
# API_BASE_URL=http://backend:8080/api
# NEXT_PUBLIC_API_BASE_URL=/api

NODE_ENV=production

# local test용
API_BASE_URL=http://localhost:8080/api
NEXT_PUBLIC_API_BASE_URL=http://localhost:8080/api

# [Naver OAuth - Frontend]
NEXT_PUBLIC_NAVER_CLIENT_ID=naver_oauth_client_id_here
NEXT_PUBLIC_NAVER_REDIRECT_URI=http://localhost:3000/auth/callback/naver

backend/.env

# dev DB (docker-compose.dev 접속 정보)
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5433
DB_USERNAME=dbuser
DB_PASSWORD=dbpass
DB_DATABASE=csbbokbbok_db

#[BE] GEMINI
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here

#[BE] CLOVA Speech
NAVER_CLOVA_SPEECH_INVOKE_URL=your_naver_clova_speech_invoke_url_here
NAVER_CLOVA_SPEECH_SECRET_KEY=your_naver_clova_speech_secret_key_here
NAVER_CLOVA_SPEECH_DEFAULT_LANG=ko-KR

# [Naver OAuth - Backend]
NAVER_CLIENT_ID=naver_oauth_client_id_here
NAVER_CLIENT_SECRET=naver_oauth_client_secret_here

# [Redis] (docker-compose.dev 접속 정보)
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6380
REDIS_PASSWORD=root

#[BE] JWT
JWT_SECRET=your_jwt_secret_here

#[BE] LOG
LOG_LEVEL=debug
LOG_DIR=logs
LOG_TO_FILE=false

NODE_ENV=production

Environment Variables

다음 값들은 직접 발급 및 설정이 필요합니다.
NEXT_PUBLIC_NAVER_CLIENT_ID: (NAVER Login 개발 가이드 참고)
GEMINI_API_KEY: (Gemini API 가이드 참고)
NAVER_CLOVA_SPEECH_INVOKE_URL: (NAVER CLOVA Speech 가이드 참고)
NAVER_CLOVA_SPEECH_SECRET_KEY: (NAVER CLOVA Speech 가이드 참고)
NAVER_CLIENT_ID: (NAVER Login 개발 가이드 참고)
NAVER_CLIENT_SECRET: (NAVER Login 개발 가이드 참고)
JWT_SECRET: (NAVER Login 개발 가이드 참고)

2. 개발용 컨테이너 실행

DB, Redis 컨테이너 실행

docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d --build postgres redis

3. 의존성 설치

프로젝트 root에서 아래 명령어 실행

npm run install:all

4. DB 마이그레이션 & 시드 데이터 생성

프로젝트 root에서 아래 명령어 실행

npm run db:init

5. 서버 실행

프로젝트 root에서 아래 명령어 실행

npm run dev

6. 접속

Frontend → http://localhost:3000
Backend → http://localhost:8080
PostgreSQL → localhost:5433

7. 종료

docker compose -f docker-compose.dev.yml down

🧑‍🤝‍🧑 팀원 구성

류지수	박혜린	정석찬	지은미

@sw-dev-j	@mangoooooo1	@Standard-Chan	@jum0624

GeezerVison

Latest commit

History

Folders and files

Repository files navigation

CS 개념을 말로 설명하며, 스스로 사고하는 학습을 돕는 서비스,

❓ CS 뽁뽁이 뭔가요?

🎯 주요 기능 소개

🚀 주요 기능 상세

1. 뽁퀴즈 목록

2. 몸풀기 퀴즈

3. 말하기 연습 (메인 퀴즈)

4. 체크리스트 자가진단

5. 생각뽁뽁 (AI 피드백)

6. 학습 리포트

Tech Stack

Backend

Frontend

CI/CD, Infra

협업 도구

☁ Infra Architecture

🚀 Run (Dev Environment)

1. env 파일 생성

2. 개발용 컨테이너 실행

3. 의존성 설치

4. DB 마이그레이션 & 시드 데이터 생성

5. 서버 실행

6. 접속

7. 종료

🧑‍🤝‍🧑 팀원 구성

About

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages