이메일 티켓 자동화 플랫폼 EmailTicket 개발 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

앱 개발

대상자

• 프론트엔드/백엔드 개발자
• AI/자동화 도구 활용에 관심 있는 개발자
• React, TypeScript, Postmark, Appwrite 기술 스택 사용자
• 난이도: 중간 (AI 통합 및 API 연동 경험 필요)

핵심 요약

• AI 기반 이메일 티켓 자동화 시스템 개발
• Postmark로 이메일 파싱, Appwrite로 백엔드 관리
• React + TypeScript + Vite + Tailwind CSS 기반 프론트엔드
• LLM(대규모 언어 모델)과의 연동을 통한 구조화된 티켓 생성
• structured-outputs API 활용

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요

• 이메일 티켓 자동화 플랫폼 EmailTicket 개발 목적
• 티켓 생성 시 수동 입력 요소 제거
• AI 기반 텍스트 분석으로 티켓 구조화
• 기존 도구(Jira, HelpScout)와의 차별점
• AI 연동으로 티켓 생성 과정 자동화

2. 기술 스택

• 프론트엔드
• React + TypeScript + Vite + Tailwind CSS
• shadcn/ui로 UI 구성 요소 제공
• 백엔드
• Appwrite (Database, Authentication)
• Postmark (이메일 수신/파싱)
• 기타
• Node.js 18+ 및 npm 사용 권장

3. 구현 흐름

1. Appwrite 이벤트 트리거

• 티켓 생성 이벤트 발생 시 Postmark API 호출

1. Postmark 이메일 수신 및 JSON 파싱

• MX 레코드 설정 및 도메인 인증 필요

1. Appwrite 웹훅 처리

• 파싱된 데이터를 Appwrite DB에 저장

4. AI 통합 및 구조화 출력

• LLM(예: Perplexity, OpenAI, Anthropic)과의 연동
• structured-outputs API 사용 예시:

```javascript

const response = await llmClient.generateStructuredOutput({

schema: { type: "object", properties: { urgency: { type: "string" } } }

});

```

• Utopia PHP 라이브러리 활용:
• 모든 LLM과의 호환 가능, 구조화된 출력 지원

결론

• EmailTicket은 Postmark + Appwrite + AI 연동으로 이메일 티켓 자동화를 간소화
• React + TypeScript 기반 프론트엔드 개발 시 Vite와 Tailwind CSS 활용 권장
• LLM 연동 시 structured-outputs API 사용으로 데이터 처리 효율성 극대화
• GitHub 리포지토리에서 코드 확인 가능: https://github.com/...
• Postmark 및 Appwrite 도움으로 구현 가능하며, MX 레코드 설정 시 주의 필요