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# I'm AI 투자매니저 1차 개발 Workflow
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## 개발 개요
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- **프로젝트명**: Invest Manager AI (I'm AI)
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- **목표**: 무료 웹 기반 AI 투자 분석 서비스 MVP 개발
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- **개발 범위**: 코인 5종 + 주식 5종 투자 분석 및 시뮬레이션
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## 필요 설계 문서 목록
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### 1. 요구사항 정의서 (Requirements Specification)
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**파일명**: `요구사항정의서.md`
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**목적**: 서비스 기능 및 비기능적 요구사항 명세
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**주요 내용**:
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- 기능적 요구사항 (실시간 가격 조회, AI 분석, 시뮬레이션 등)
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- 비기능적 요구사항 (성능, 보안, 확장성)
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- 사용자 스토리 및 유스케이스
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- MVP 범위 정의
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### 2. 시스템 아키텍처 설계서 (System Architecture)
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**파일명**: `시스템아키텍처.md`
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**목적**: 전체 시스템 구조 및 기술 스택 정의
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**주요 내용**:
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- **프론트엔드**: React/Vue.js + TypeScript
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- **데이터 수집**: 업비트 WebSocket API, 야후파이낸스 API
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- **클라우드**: AWS (Lambda, S3, API Gateway)
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- **로컬 분석**: Airflow + AI 분석 엔진
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- **데이터베이스**: 수집 데이터 및 AI활용 데이터 관리(로컬서버에 DB구축)
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- **컴포넌트 다이어그램** 및 **데이터 플로우**
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### 3. DB 설계서 (Database Design)
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**파일명**: `DB설계서.md`
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**목적**: 데이터베이스 구조 및 테이블 설계
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**주요 테이블**:
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- **투자상품 테이블** (symbols): 코인/주식 기본 정보
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- **AI분석결과 테이블** (ai_analysis): 목표가, 손절가, 진입가, 매력도점수, AI요청 정보들
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- **가격데이터 테이블** (invest_candle_data): 투자상품 캔들데이터 (AI분석 활용)
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- **뉴스정보 테이블** (news_info): 뉴스 수집 데이터 (AI분석 활용)
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### 4. API 설계서 (API Specification)
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**파일명**: `API설계서.md`
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**목적**: Lambda에서 S3에 저장된 데이터 수신
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**주요 API**:
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- `GET /api/web/main` - 웹 - 메인페이지 랜딩시 필요한 데이터
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- `GET /api/web/invest/{product}` - 웹 - 투자상품 클릭시 필요한 데이터
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### 5. 화면 설계서 (UI/UX Design)
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**파일명**: `화면설계서/`
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**목적**: 웹페이지 레이아웃 및 사용자 인터페이스 설계
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**구성요소**:
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- **메인 대시보드**: 투자상품 그리드 + 실시간 가격
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- **상세 분석 패널**: AI 분석 결과 + 캔들차트
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- **수익률 시뮬레이션**: AI 분석 결과 + 계산 결과
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- **설정 패널**: 개인 맞춤 옵션
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- **모바일 반응형** 레이아웃
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### 6. 프로그램 목록 및 구조 (Program Structure)
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**파일명**: `프로그램목록.md`
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**목적**: 소스코드 구조 및 주요 모듈 정의
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**디렉토리 구조**:
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ai_invest/
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├── frontend/ # React 웹앱
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├── airflow/ # 뉴스 수집, 캔들 데이터 수집, 실시간 가격 감지, AI 분석, AWS 배포
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└── docs/ # 문서
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### 7. 데이터 수집 설계서 (Data Collection Design)
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**파일명**: `데이터수집설계서.md`
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**목적**: 실시간 데이터 수집 및 처리 방식 정의
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**주요 내용**:
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- **업비트** 실시간 가격 확인(목표가, 손절가, 진입가 도달에 따른 플래그 발생), 캔들 데이터 수집
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- **야후파이낸스 API** 호출 제한 관리
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- **데이터 정규화** 및 저장 로직 (AWS-S3)
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- **실시간 스트리밍** 아키텍처
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### 8. AI 분석 엔진 설계서 (AI Analysis Design)
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**파일명**: `AI분석설계서.md`
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**목적**: AI 투자 분석 로직
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**주요 내용**:
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- **AI프롬프트 작성** 좋은 결과를 얻기위해서는 좋은 입력이 필요
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- **비용 절감** AI입출력을 효율적으로 설계해서 AI API 사용 비용 절감
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## 개발 단계별 진행 순서
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### Phase 1: 설계 및 기획 (1주차)
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1. 요구사항 정의서 작성
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2. 시스템 아키텍처 설계
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3. DB 설계 및 API 스펙 정의
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4. 화면 설계 및 프로토타입
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### Phase 2: 데이터 레이어 개발 (2주차)
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1. AWS(Lambda, API gateway, S3) 구축
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2. 데이터 수집 모듈 개발 (AIRFLOW)
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3. AI 분석 프롬프트 작성 (AIRFLOW)
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### Phase 3: 프론트엔드 개발 (3주차)
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1. 메인 대시보드 개발
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2. 실시간 가격 연동
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3. AI 분석 결과 표시
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4. 수익률 시뮬레이션 구현
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## 핵심 기술 스택
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### Frontend
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- **Framework**: React 18 + TypeScript
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- **State Management**: Zustand/Redux Toolkit
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- **Chart Library**: Chart.js / TradingView Widgets
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- **UI Framework**: Tailwind CSS + shadcn/ui
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- **Build Tool**: Vite
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- **WebSocket**: Socket.IO
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### Data & AI
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- **ETL**: AIRFLOW
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- **AI**: gemini, openAI
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### Infrastructure
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- **Cloud**: AWS (Lambda, API Gateway, S3)
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- **CDN**: CloudFront
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## 성공 지표 (KPI)
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### 기술적 KPI
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- **응답시간**: API 응답 < 500ms
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- **실시간성**: 가격 업데이트 지연 < 1초
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- **가용성**: 99.5% 이상 업타임
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- **동시사용자**: 1,000명 지원
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### 비즈니스 KPI
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- **DAU**: 일 100명 사용자
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- **체류시간**: 평균 5분 이상
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- **클릭률**: 투자항목 클릭률 30% 이상
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- **재방문률**: 주간 40% 이상
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