InboxInsights: 이메일을 통한 AI 기반 정서 분석 플랫폼

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 개인 사용자: 이메일 기반 정서 추적을 통해 별도 앱 없이 정신 건강 관리
• 정신 건강 전문가: 클라이언트의 정서 일기 유지 지원
• 웰니스 애호가: 데이터 기반 자기 개선에 관심 있는 사용자
• 바쁜 전문가: 이메일 워크플로우를 선호하는 사용자

핵심 요약

• 📧 이메일 기반 데이터 수집: Postmark의 inbound 이메일 파싱을 통해 사용자 정서 데이터 수집
• 🤖 AI 분석: OpenAI의 GPT-4로 정서 점수, 에너지 수준, 스트레스 지표 추출
• 📊 실시간 대시보드: Next.js 기반의 상호작용형 대시보드로 정서 추세, 스트레스 패턴 시각화

섹션별 세부 요약

1. 📬 Postmark 연동

• Postmark inbound 서버 설정: b82ba9d30ef2dd7cf65016dfe8c69b37@inbound.postmarkapp.com 이메일 주소 설정
• Webhook 엔드포인트 구현: 이메일 헤더 및 내용 자동 파싱

2. 🔄 n8n 워크플로우 설계

• 콘텐츠 모더레이션: 부적절한 콘텐츠 분류 및 차단
• AI 분석: GPT-4를 활용한 정서 점수(1-10), 에너지 수준(1-10), 스트레스 수준(1-10) 추출
• DB 연동: Supabase에 mood_entries, email_violations 테이블에 데이터 저장

3. 🤖 AI 기반 분석

• 개인화된 추천: 정서 패턴, 수면 시간, 날씨 기반 분석
• 실시간 구독: Supabase의 Real-time subscriptions으로 대시보드 자동 업데이트

4. 🗄️ 데이터베이스 설계

• mood_entries: 이메일 메타데이터 포함한 주요 정서 추적 데이터
• email_violations: 콘텐츠 모더레이션 결과 기록
• 실시간 업데이트: 대시보드의 실시간 데이터 반영

5. 🎨 프론트엔드 개발

• 상호작용형 차트: Recharts 사용한 정서 추세 시각화
• 반응형 디자인: Tailwind CSS 기반 모바일 중심 설계
• Three-tab 인터페이스:

- Overview: 실시간 정서 통계, 주간 추세, 최근 입력 시간선

- Trends: 시계열 분석, 정서 분포 파이차트, 12주 정서 히트맵

- Insights: AI 기반 개인화 추천 및 패턴 분석

결론

• 라이브 테스트: https://inboxinsights.me/에서 실시간 이메일 분석과 AI 추천 확인
• 구현 팁: 이메일 워크플로우를 활용해 사용자 참여도 향상, Supabase의 실시간 구독 기능으로 데이터 시각화 최적화