AI 에이전트 기반 자동화 장학금 플랫폼 ScholarTrack 개발 사례

핵심 기술: ScholarTrack은 AI 에이전트 Runner H를 활용하여 장학금 탐색 및 신청 자동화를 구현하고, Bolt 프레임워크와 Supabase 백엔드를 통해 완전한 기능을 갖춘 웹 대시보드를 제공하는 풀스택 애플리케이션입니다.

기술적 세부사항:
* AI 에이전트 (Runner H): 학생 프로필 기반 맞춤형 장학금 탐색, 신청 정보(제목, 링크, 마감일, 노트) 자동 작성, 백엔드 API(POST 요청)를 통한 데이터 전송 기능을 수행합니다.
* 백엔드 (Supabase): 인증, 데이터베이스, API 기능을 제공하며, Runner H의 데이터 제출을 위한 Authorization 헤더 기반 보안 및 API 엔드포인트(POST /applications)를 구축했습니다. 또한, /applications/summary 엔드포인트를 통해 주간 보고서 생성 기능을 지원합니다.
* 프론트엔드 (Bolt): 코드를 생성하고 배포하는 프레임워크로 사용되었으며, 실시간 대시보드, 신청 카드(CRUD 지원), 데모 데이터 로딩 기능 등을 구현합니다.
* 데모 및 배포: 라이브 데모(scholartrack-production.app), GitHub 저장소(ScholarTrack.git), Netlify를 통한 프론트엔드 호스팅을 제공합니다.

개발 임팩트:
* 학생들이 겪는 시간 소모적이고 부담스러운 장학금 탐색 및 관리 과정을 자동화하여 효율성을 높입니다.
* 시간과 자원이 부족한 학생들이 더 많은 장학금 기회에 접근하도록 지원합니다.
* 교육 자원 접근성을 높이고, 장학금 신청 스트레스를 줄이며 성공 가능성을 향상시킵니다.

커뮤니티 반응:
* 해당 콘텐츠는 X(트위터)와 LinkedIn을 통해 공유되었습니다.
* 개발자 커뮤니티에서의 직접적인 반응은 명시되지 않았으나, AI 기반 자동화 및 풀스택 개발 사례로서 주목받을 가능성이 있습니다.

톤앤매너: 프로젝트 소개 및 개발 경험 공유에 초점을 맞춘 전문적이고 정보 전달 중심적인 톤을 유지합니다.