이메일 기반 태스크 관리 시스템: Mail-minders

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 개발자 및 제품 관리자
• 이메일 기반 애플리케이션 설계에 관심 있는 개발자
• 무서버 UI 아키텍처 및 Postmark 연동 기술을 학습하고자 하는 프론트엔드/백엔드 개발자
• AI 기반 태스크 분류 기능을 구현하고자 하는 데이터 과학자

핵심 요약

• 무서버 UI (Zero-UI) 아키텍처
• 이메일 전용 인터페이스로 사용자와 상호작용 (예: ADD, LIST, ANALYZE 주제 사용)
• Postmark 기반 전자우편 처리 시스템
• Next.js + Supabase + Postmark 연동으로 완전한 이메일 기반 인프라 구축
• AI 기반 태스크 분류 기능
• Hugging Face Spaces에서 호스팅된 all-MiniLM-L6-v2 모델을 활용한 자연어 유사도 분류

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요

• 이메일 기반 태스크 관리 시스템으로, 앱/대시보드 없이 오직 이메일을 통해 사용 가능
• 사용자 인터랙션 예시:
• START 주제 이메일로 가이드 제공
• ADD 주제 이메일로 태스크 추가
• ANALYZE 주제 이메일로 차트 기반 분석 결과 제공

2. 기술 스택 및 인프라

• 백엔드:
• Next.js - Postmark 웹훅 요청 처리
• FastAPI (Python) - 차트 이미지 생성
• Supabase - 사용자 이메일 및 태스크 데이터 저장
• 프론트엔드:
• Postmark 템플릿 기반 이메일 디자인
• Render - 백엔드 호스팅 및 크론잡 구현
• AI 분류:
• Hugging Face Spaces 호스팅
• sentence-transformers의 all-MiniLM-L6-v2 모델 사용

3. 주요 기능

• 자동 알림 시스템
• 사용자에게 미완료 태스크에 대한 이메일 알림 제공
• 태스크 마킹 기능
• 알림 이메일에 답장하여 태스크 완료 또는 추가 가능
• 데이터 분석 기능
• ANALYZE 주제로 요청 시 바차트/파이차트 기반 분석 결과 제공
• 추후 확장 예정:
• Basic Task Completion Metrics (총 생성/완료 태스크 수, 완료율)
• Time-Based Analysis (평균/중앙값 완료 시간, 가장 빠른/느린 태스크)

4. 확장성 및 개선 방향

• 추가 통계 기능
• Task Aging (과거/보류 태스크 분석)
• Progress Over Time (주간/월간 완료 추세, 최근 5-10개 태스크 평균 완료 시간)
• 보안 및 확장성 고려
• Postmark의 100건 이메일 제한으로 인해 크론잡은 테스트 환경에서만 실행
• Hugging Face Spaces의 모델 활용으로 AI 기반 분류의 정확도 향상

결론

• 실무 적용 팁:
• Postmark 템플릿을 활용한 이메일 인터페이스 설계는 사용자 경험을 극대화
• Supabase와 Hugging Face 연동을 통해 무서버 UI 기반 AI 기능 구현 가능
• 이메일 기반 태스크 관리 시스템은 이메일 인프라와 AI 모델의 결합이 핵심
• 핵심 구현 방법:
• Next.js + Postmark 웹훅 처리 → Supabase 데이터 저장 → FastAPI 차트 생성 → Hugging Face 모델 기반 분류 적용