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I'm AI 투자매니저 1차 개발 Workflow

개발 개요

• 프로젝트명: Invest Manager AI (I'm AI)
• 목표: 무료 웹 기반 AI 투자 분석 서비스 MVP 개발
• 개발 범위: 코인 5종 + 주식 5종 투자 분석 및 시뮬레이션

필요 설계 문서 목록

1. 요구사항 정의서 (Requirements Specification)

파일명: 요구사항정의서.md 목적: 서비스 기능 및 비기능적 요구사항 명세 주요 내용:

• 기능적 요구사항 (실시간 가격 조회, AI 분석, 시뮬레이션 등)
• 비기능적 요구사항 (성능, 보안, 확장성)
• 사용자 스토리 및 유스케이스
• MVP 범위 정의

2. 시스템 아키텍처 설계서 (System Architecture)

파일명: 시스템아키텍처.md 목적: 전체 시스템 구조 및 기술 스택 정의 주요 내용:

• 프론트엔드: React/Vue.js + TypeScript
• 데이터 수집: 업비트 WebSocket API, 야후파이낸스 API
• 클라우드: AWS (Lambda, S3, API Gateway)
• 로컬 분석: Airflow + AI 분석 엔진
• 데이터베이스: 수집 데이터 및 AI활용 데이터 관리(로컬서버에 DB구축)
• 컴포넌트 다이어그램 및 데이터 플로우

3. DB 설계서 (Database Design)

파일명: DB설계서.md 목적: 데이터베이스 구조 및 테이블 설계 주요 테이블:

• 투자상품 테이블 (symbols): 코인/주식 기본 정보
• AI분석결과 테이블 (ai_analysis): 목표가, 손절가, 진입가, 매력도점수, AI요청 정보들
• 가격데이터 테이블 (invest_candle_data): 투자상품 캔들데이터 (AI분석 활용)
• 뉴스정보 테이블 (news_info): 뉴스 수집 데이터 (AI분석 활용)

4. API 설계서 (API Specification)

파일명: API설계서.md 목적: Lambda에서 S3에 저장된 데이터 수신 주요 API:

• GET /api/web/main - 웹 - 메인페이지 랜딩시 필요한 데이터
• GET /api/web/invest/{product} - 웹 - 투자상품 클릭시 필요한 데이터

5. 화면 설계서 (UI/UX Design)

파일명: 화면설계서/ 목적: 웹페이지 레이아웃 및 사용자 인터페이스 설계 구성요소:

• 메인 대시보드: 투자상품 그리드 + 실시간 가격
• 상세 분석 패널: AI 분석 결과 + 캔들차트
• 수익률 시뮬레이션: AI 분석 결과 + 계산 결과
• 설정 패널: 개인 맞춤 옵션
• 모바일 반응형 레이아웃

6. 프로그램 목록 및 구조 (Program Structure)

파일명: 프로그램목록.md 목적: 소스코드 구조 및 주요 모듈 정의 디렉토리 구조:

ai_invest/
├── frontend/          # React 웹앱
├── airflow/           # 뉴스 수집, 캔들 데이터 수집, 실시간 가격 감지, AI 분석, AWS 배포
└── docs/              # 문서

7. 데이터 수집 설계서 (Data Collection Design)

파일명: 데이터수집설계서.md 목적: 실시간 데이터 수집 및 처리 방식 정의 주요 내용:

• 업비트 실시간 가격 확인(목표가, 손절가, 진입가 도달에 따른 플래그 발생), 캔들 데이터 수집
• 야후파이낸스 API 호출 제한 관리
• 데이터 정규화 및 저장 로직 (AWS-S3)
• 실시간 스트리밍 아키텍처

8. AI 분석 엔진 설계서 (AI Analysis Design)

파일명: AI분석설계서.md 목적: AI 투자 분석 로직 주요 내용:

• AI프롬프트 작성 좋은 결과를 얻기위해서는 좋은 입력이 필요
• 비용 절감 AI입출력을 효율적으로 설계해서 AI API 사용 비용 절감

개발 단계별 진행 순서

Phase 1: 설계 및 기획 (1주차)

1. 요구사항 정의서 작성
2. 시스템 아키텍처 설계
3. DB 설계 및 API 스펙 정의
4. 화면 설계 및 프로토타입

Phase 2: 데이터 레이어 개발 (2주차)

1. AWS(Lambda, API gateway, S3) 구축
2. 데이터 수집 모듈 개발 (AIRFLOW)
3. AI 분석 프롬프트 작성 (AIRFLOW)

Phase 3: 프론트엔드 개발 (3주차)

1. 메인 대시보드 개발
2. 실시간 가격 연동
3. AI 분석 결과 표시
4. 수익률 시뮬레이션 구현

핵심 기술 스택

Frontend

• Framework: React 18 + TypeScript
• State Management: Zustand/Redux Toolkit
• Chart Library: Chart.js / TradingView Widgets
• UI Framework: Tailwind CSS + shadcn/ui
• Build Tool: Vite
• WebSocket: Socket.IO

Data & AI

• ETL: AIRFLOW
• AI: gemini, openAI

Infrastructure

• Cloud: AWS (Lambda, API Gateway, S3)
• CDN: CloudFront

성공 지표 (KPI)

기술적 KPI

• 응답시간: API 응답 < 500ms
• 실시간성: 가격 업데이트 지연 < 1초
• 가용성: 99.5% 이상 업타임
• 동시사용자: 1,000명 지원

비즈니스 KPI

• DAU: 일 100명 사용자
• 체류시간: 평균 5분 이상
• 클릭률: 투자항목 클릭률 30% 이상
• 재방문률: 주간 40% 이상