AI 기반 이력서 평가 서비스: 클로드 코드와 스토리북 활용 개발 경험 및 인사이트

핵심 기술: 이 글은 AI를 활용한 이력서 평가 서비스 개발 경험을 공유하며, 특히 클로드 API를 이용한 백엔드 로직 구현과 스토리북을 활용한 효율적인 프론트엔드 개발 방법에 대한 인사이트를 제공합니다.

기술적 세부사항:
* 이력서 평가 로직: 클로드 API를 6번 호출하여 이력서의 다양한 측면(부트캠프 경험, 협업 경험, 비즈니스 도메인 관심사 등)을 평가하는 구조를 사용했습니다.
* 비용 관리: 클로드 API 호출 비용(100달러 충전 후 3일 만에 5만원 소진)에 대한 현실적인 경험을 공유하며, 비용 효율적인 API 호출 전략의 중요성을 시사합니다.
* 할루시네이션 방지 전략: 시스템 프롬프트 분할 및 재결합, 실패 시 재시도(retry)를 통한 구조화된 응답 획득 등 AI 모델의 일관성 있는 응답을 위한 기법을 적용했습니다.
* 프론트엔드 개발 효율화: 스토리북을 사용하여 실제 서비스 로직과의 분리 개발 및 컴포넌트별 독립적인 테스트, 다양한 상태 시뮬레이션으로 개발 생산성을 높였습니다.
* 기술 스택: SvelteKit을 사용하여 프로젝트를 구축했습니다.

개발 임팩트: 학력보다 소프트 스킬과 비즈니스 도메인 이해도가 중요해지는 채용 트렌드를 반영한 서비스 개발 경험을 통해, 개발자로서 갖추어야 할 역량에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. AI 기술과 개발 도구의 시너지를 통해 개발 효율성을 극대화하는 방법을 배울 수 있습니다.

커뮤니티 반응: (원문에서 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, 글쓴이의 오픈소스 라이브러리(https://flitter.dev) 운영 경험을 통해 실질적인 성과와 커뮤니티 기여를 보여주고 있습니다.)