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IT 동아리 젝트에서 사용하는 디자인 시스템입니다. Emotion으로 작성되어 있던 컴포넌트를 vanilla-extract로 옮기고 디자인 시스템 정책과 시각적 회귀 테스트 체계를 다시 세웠습니다.

• Emotion으로 작성된 컴포넌트를 vanilla-extract로 마이그레이션하여 런타임 스타일 생성을 빌드 시점 정적 CSS로 전환했습니다.
• 기존 컴포넌트를 재설계하며 공개 API를 일관된 방식으로 정리하고 WAI-ARIA 패턴과 키보드 내비게이션 등 접근성 요구사항을 개선했습니다.
• 컴파운드 컴포넌트에서 입력 요소에 직접 넘긴 값이 레이블이나 컨테이너의 상태와 어긋나는 문제가 있어 여러 UI 라이브러리를 참고해 다른 서브 컴포넌트와 연결되는 값은 루트가 소유하도록 기준을 세웠습니다.
• Chromatic 빌드가 PR에서만 실행돼 기준 브랜치의 최신 Storybook을 가리키는 주소가 유지되지 않고, 회귀 검사와 프리뷰 생성이 하나의 워크플로에 묶여 있던 문제를 개선하기 위해 CI 워크플로를 용도별로 분리했습니다.
• Chromatic 무료 플랜의 스냅샷 한도에 대응하기 위해 BackstopJS를 도입하고, Docker 기반 캡처 환경을 구축해 로컬과 CI 간 렌더링 차이를 제거하여 안정적인 VRT 자동화 환경을 구축했습니다.
• esbuild 기반 tsup에서 Rolldown 기반 tsdown으로 번들러를 옮기고 전체 빌드의 70%를 차지하던 타입 선언 생성을 별도 설정으로 분리해 빌드 시간을 5.4초에서 2.3초로 줄였습니다.
• exports가 import와 require에 같은 타입 선언을 가리켜 CJS로 가져올 때 타입이 연결되지 않는 문제를 발견하고 조건별로 나눠 연결했습니다. 저장소 안의 빌드가 통과해도 소비하는 쪽에서는 문제가 생길 수 있다는 것을 겪고 나서 publint와 attw를 빌드 스크립트에 붙여 배포 전에 미리 검사하도록 했습니다.

TypeScriptReactvanilla-extracttsdownStorybookBackstopJS

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카페, 도서관 등 작업 및 학습 공간에서의 경험을 기록하고 공유하는 서비스입니다. 공간의 분위기, 소음, 혼잡도, 집중도 등을 기록해 나의 몰입 패턴을 분석해 볼 수 있고, 다른 사용자의 기록도 함께 둘러볼 수 있습니다.

• Turborepo 기반 모노레포로 앱과 디자인 시스템 패키지를 분리하고 Storybook과 Chromatic을 활용해 디자이너와 컴포넌트 단위로 피드백을 주고받았습니다.
• @base-ui/react 헤드리스 컴포넌트를 기반으로 공통 컴포넌트를 구축하면서 입력 필드와 오류 메시지 연결, 상태 변화 고지, 다이얼로그 포커스 관리 등 스크린 리더 사용자를 고려한 접근성을 처리했습니다.
• 지도에 사용자가 기록한 장소와 북마크한 장소를 각각 표시하고 화면을 옮기면 그 범위의 핀만 다시 불러오도록 했습니다. 지도를 축소하면 개별 핀이 기록 수를 합산한 클러스터로 묶이도록 했습니다.
• 서버에서 받은 초기 데이터를 페이지 성격에 따라 다르게 적용해 단일 쿼리 페이지에는 HydrationBoundary로 캐시를 통째로 넘기고 무한 스크롤 목록에는 쌓아둔 페이지가 초기화되지 않도록 initialData를 사용했습니다.
• 서비스 진입 페이지에 SSR을 적용하고 캐시 유무에 따른 LCP를 비교해 첫 방문 성능이 실제로 나아지는지 확인했습니다. 캐시가 없는 첫 방문에서 LCP가 2788ms에서 1830ms로 약 34% 개선됐습니다.
• 배지 알림 SSE를 rewrites 프록시로 받으면 응답이 버퍼링되고 백엔드에 직접 연결하면 SameSite=Lax 쿠키가 크로스 오리진 요청에 포함되지 않았습니다. Next.js API Route를 BFF로 두어 동일 오리진으로 쿠키를 유지하면서 버퍼링 없이 알림을 받도록 해결했습니다.

TypeScriptNext.jsTailwind CSSTanStack QueryZustandReact Hook FormZodTurborepoStorybook

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음성 대화와 채팅을 AI가 분석해 객관적인 레포트로 제공하는 서비스입니다. 대화가 끝난 후 제공되는 레포트를 통해 사용자는 자신의 논리와 대화 흐름을 되돌아볼 수 있습니다.

• Web Audio API로 마이크 입력을 AnalyserNode에 연결해 볼륨을 실시간으로 분석하고 사용자가 녹음이 제대로 되고 있는지 화면에서 확인할 수 있도록 했습니다.
• 녹음한 WebM을 서버를 거치지 않고 브라우저에서 MP3로 변환하기 위해 FFmpeg WebAssembly를 도입했습니다. 용량이 큰 코어와 HEIC 변환 라이브러리를 동적 import로 분리해 전체 JS 3MB 중 초기 진입 시 받는 양을 400KB로 줄였습니다.
• 채팅과 AI 분석 결과 스트리밍에 각각 다른 WebSocket이 필요해 STOMP 연결과 재연결, 구독 관리를 추상 클래스로 공통화하고 구독 토픽만 재정의하도록 했습니다.
• 서버가 내려주는 64비트 ID가 JSON.parse를 거치면서 정밀도를 잃는 문제가 있어 Axios transformResponse 단계에 json-bigint를 적용해 큰 정수를 문자열로 받도록 했습니다.
• 시간이 걸리는 AI 분석을 기다리게 하지 않고 메인 화면으로 이동시킨 뒤 분석이 끝나면 WebSocket 알림을 받아 TanStack Query 캐시를 무효화해 레포트 목록이 갱신되도록 했습니다.
• 녹음 타이머에만 쓰는 폰트를 CDN에서 799KB 전체로 받고 있어 필요한 글자만 서브셋해 9.4KB로 줄였습니다. 녹음 화면에 진입할 때 폰트를 preload해 실제 녹음이 시작되어 타이머가 표시되는 시점에는 준비되어 있도록 했습니다.

TypeScriptReactViteEmotionTanStack QueryAxiosJotaiVitestWeb Audio APISTOMP

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디지털 기기 사용이 낯선 시니어가 자신의 능력을 서비스로 개설하고 판매할 수 있도록 돕는 아웃소싱 플랫폼입니다. 서비스 등록부터 의뢰, 결제, 정산까지 외주 과정 전반을 지원합니다.

• 주문 확인과 결제, 작업 완료 같은 거래 단계를 메시지 타입으로 정의해 별도 화면으로 나가지 않고 채팅 안에서 거래를 진행할 수 있도록 했습니다.
• 결제 시 클라이언트에서 생성한 주문 ID를 서버에 먼저 등록하고 PortOne SDK로 결제를 요청한 뒤 같은 ID로 서버 검증을 받도록 하면서 사전 등록과 결제, 검증 단계의 실패를 각각 구분해 처리했습니다.
• 메시지 전송 시 낙관적 업데이트를 적용해 임시 메시지를 먼저 렌더링하고 서버가 전달한 확정 메시지를 파일이 있으면 fileUrl로, 없으면 본문으로 대조해 교체했습니다.
• 다단계 회원가입 폼을 단계별 독립 useForm 인스턴스로 분리하고 선택한 역할에 따라 나이 기준이 달라지는 부분은 Zod 스키마를 팩토리 함수로 만들어 검증했습니다.
• 서비스 등록 시 입력한 개요를 바탕으로 AI가 소개글 초안을 생성하고 반환된 HTML을 WYSIWYG 에디터에 불러와 이어서 수정할 수 있도록 했습니다.

TypeScriptReactViteEmotionTanStack QueryAxiosJotaiReact Hook FormZodSTOMP

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행동 활성화 이론을 바탕으로 일상 속 무기력 해소를 돕는 다이어리 및 캘린더 앱입니다.

• React Native WebView로 SVG 라인 드로잉 애니메이션을 구현해 앱 시작 화면에 적용했습니다.
• 공공 데이터 포털 API를 사용하여 캘린더에 공휴일을 연동하고 결과를 캐싱해 반복 요청을 줄였습니다.

TypeScriptReact NativeTanStack QueryAxiosRecoilWebView