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🐬 돌핀 (Dolphin)

주니어 개발자를 위한 맞춤형 학습 콘텐츠 탐색 도우미

📌 개발 동기

주니어 개발자들은 커리어 성장을 위해 기술 블로그, 아티클, 뉴스레터 등 다양한 학습 자료를 접해야 하지만, 이 정보들은 여러 플랫폼에 흩어져 있어 **"무엇을 봐야 할지 모르겠고, 나중에 다시 찾기 어려운 문제"**가 반복됩니다.

특히 1~3년 차 개발자들은 학습 방향에 대한 기준이 없어 콘텐츠 선택에 어려움을 겪는다는 점에 주목했습니다.

이에 따라, 주니어 개발자들이 자신의 관심사에 맞는 학습 자료를 한 곳에서 쉽게 탐색하고, 요약과 문제 풀이 기능을 통해 정보의 흡수 → 회고 → 성장으로 이어질 수 있는 구조를 만들고자 본 프로젝트를 기획하고 개발했습니다.

📚 프로젝트 개요

항목내용
프로젝트명돌핀 (Dolphin)
목적주니어 개발자의 커리어 성장을 위한 학습 콘텐츠 탐색 지원
대상 사용자1~3년 차 주니어 개발자
주요 기능관심사 기반 추천, 요약 기능, 문제 풀이 기능 (개발 중)

🛠 기술 스택

항목상세 내용
프론트엔드Android (Kotlin)
UI 프레임워크Jetpack Compose (기존 XML에서 전환)
아키텍처MVI (기존 MVVM에서 전환)
모듈화기능별 모듈 분리
요약 기능KoBART 기반 Summarizer 모델 (예정)
백엔드Python 크롤러, 가중치 기반 추천 시스템

✨ 주요 기능

✅ 관심사 선택

사용자는 자신의 관심 분야(예: 프론트엔드, 백엔드, 모바일 등)를 선택하여 맞춤형 콘텐츠를 추천받을 수 있습니다.

✅ 관심사 기반 추천

선택한 관심사를 바탕으로 최신 개발 트렌드, 기술 블로그, 뉴스레터 등을 큐레이션하여 제공받습니다.

🔄 문제 풀기 기능 (개발 중)

사용자가 학습한 내용을 바탕으로 문제를 풀고 회고할 수 있도록 구성된 문제 풀이 기능을 통해 학습 효과를 높입니다.

📝 요약 기능 (예정)

KoBART 기반 Summarizer를 활용해 긴 글을 핵심 요점 중심으로 요약해주는 기능을 제공할 예정입니다.

👨‍💻 안드로이드 개발 기여도

  • Jetpack Compose 도입
    기존 XML 기반 UI를 Compose로 전환하여 선언형 UI의 장점을 살리고 상태 기반 UI 구현.

  • MVI 아키텍처 전환
    MVVM → MVI로 전환하여 데이터 흐름의 일관성과 상태 관리를 개선.

  • 모듈화 구조 도입
    기능별 모듈 분리를 통해 유지보수성과 재사용성을 높임.

  • 주요 위젯 개발
    관심사 선택, 추천 아티클 목록 등 핵심 UI 컴포넌트를 직접 설계 및 구현.

🧠 백엔드 개발 기여도

  • Python 기반 크롤링 시스템 구축
  • 가중치 기반 추천 시스템 설계

📷 스크린샷

KakaoTalk_20241210_235003175.mp4
KakaoTalk_20241210_235156158.mp4

🚀 향후 계획

  • Summarizer 기능 개발 및 테스트
  • 문제 풀이 기능 완성 및 평가 로직 개선
  • 사용자 피드백을 바탕으로 추천 알고리즘 고도화

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Add copy buttons to all 
 blocks
(function() {
function addCopyButtons() {
document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {
if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;
codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');
var btn = document.createElement('button');
btn.textContent = 'Copy';
btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';
btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };
btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };
btn.onclick = function() {
navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {
btn.textContent = 'Copied!';
setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);
});
};
codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';
codeBlock.parentElement.appendChild(btn);
});
}
addCopyButtons();
// Re-run on dynamic content
var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '
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주니어 개발자를 위한 맞춤형 학습 콘텐츠 탐색 도우미
📌 개발 동기
주니어 개발자들은 커리어 성장을 위해 기술 블로그, 아티클, 뉴스레터 등 다양한 학습 자료를 접해야 하지만, 이 정보들은 여러 플랫폼에 흩어져 있어 **"무엇을 봐야 할지 모르겠고, 나중에 다시 찾기 어려운 문제"**가 반복됩니다.
특히 1~3년 차 개발자들은 학습 방향에 대한 기준이 없어 콘텐츠 선택에 어려움을 겪는다는 점에 주목했습니다.
이에 따라, 주니어 개발자들이 자신의 관심사에 맞는 학습 자료를 한 곳에서 쉽게 탐색하고, 요약과 문제 풀이 기능을 통해 정보의 흡수 → 회고 → 성장으로 이어질 수 있는 구조를 만들고자 본 프로젝트를 기획하고 개발했습니다.
📚 프로젝트 개요
항목내용
프로젝트명돌핀 (Dolphin)
목적주니어 개발자의 커리어 성장을 위한 학습 콘텐츠 탐색 지원
대상 사용자1~3년 차 주니어 개발자
주요 기능관심사 기반 추천, 요약 기능, 문제 풀이 기능 (개발 중)
🛠 기술 스택
항목상세 내용
프론트엔드Android (Kotlin)
UI 프레임워크Jetpack Compose (기존 XML에서 전환)
아키텍처MVI (기존 MVVM에서 전환)
모듈화기능별 모듈 분리
요약 기능KoBART 기반 Summarizer 모델 (예정)
백엔드Python 크롤러, 가중치 기반 추천 시스템
✨ 주요 기능
✅ 관심사 선택
사용자는 자신의 관심 분야(예: 프론트엔드, 백엔드, 모바일 등)를 선택하여 맞춤형 콘텐츠를 추천받을 수 있습니다.
✅ 관심사 기반 추천
선택한 관심사를 바탕으로 최신 개발 트렌드, 기술 블로그, 뉴스레터 등을 큐레이션하여 제공받습니다.
🔄 문제 풀기 기능 (개발 중)
사용자가 학습한 내용을 바탕으로 문제를 풀고 회고할 수 있도록 구성된 문제 풀이 기능을 통해 학습 효과를 높입니다.
📝 요약 기능 (예정)
KoBART 기반 Summarizer를 활용해 긴 글을 핵심 요점 중심으로 요약해주는 기능을 제공할 예정입니다.
👨‍💻 안드로이드 개발 기여도
  • Jetpack Compose 도입
    
기존 XML 기반 UI를 Compose로 전환하여 선언형 UI의 장점을 살리고 상태 기반 UI 구현.
  • MVI 아키텍처 전환
    
MVVM → MVI로 전환하여 데이터 흐름의 일관성과 상태 관리를 개선.
  • 모듈화 구조 도입
    
기능별 모듈 분리를 통해 유지보수성과 재사용성을 높임.
  • 주요 위젯 개발
    
관심사 선택, 추천 아티클 목록 등 핵심 UI 컴포넌트를 직접 설계 및 구현.
🧠 백엔드 개발 기여도
  • Python 기반 크롤링 시스템 구축
  • 가중치 기반 추천 시스템 설계
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  • Summarizer 기능 개발 및 테스트
  • 문제 풀이 기능 완성 및 평가 로직 개선
  • 사용자 피드백을 바탕으로 추천 알고리즘 고도화
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Force GitHub README to respect dark mode
(function() {
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '
.markdown-body {
color-scheme: dark light;
}
.markdown-body pre { background: #161b22 !important; }
.markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; }
.markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; }
.markdown-body img { background: #0d1117; }
.markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; }
.markdown-body hr { border-color: #30363d; }
';
document.head.appendChild(style);
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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주니어 개발자들은 커리어 성장을 위해 기술 블로그, 아티클, 뉴스레터 등 다양한 학습 자료를 접해야 하지만, 이 정보들은 여러 플랫폼에 흩어져 있어 **"무엇을 봐야 할지 모르겠고, 나중에 다시 찾기 어려운 문제"**가 반복됩니다.
특히 1~3년 차 개발자들은 학습 방향에 대한 기준이 없어 콘텐츠 선택에 어려움을 겪는다는 점에 주목했습니다.
이에 따라, 주니어 개발자들이 자신의 관심사에 맞는 학습 자료를 한 곳에서 쉽게 탐색하고, 요약과 문제 풀이 기능을 통해 정보의 흡수 → 회고 → 성장으로 이어질 수 있는 구조를 만들고자 본 프로젝트를 기획하고 개발했습니다.
📚 프로젝트 개요
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UI 프레임워크Jetpack Compose (기존 XML에서 전환)
아키텍처MVI (기존 MVVM에서 전환)
모듈화기능별 모듈 분리
요약 기능KoBART 기반 Summarizer 모델 (예정)
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✨ 주요 기능
✅ 관심사 선택
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✅ 관심사 기반 추천
선택한 관심사를 바탕으로 최신 개발 트렌드, 기술 블로그, 뉴스레터 등을 큐레이션하여 제공받습니다.
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사용자가 학습한 내용을 바탕으로 문제를 풀고 회고할 수 있도록 구성된 문제 풀이 기능을 통해 학습 효과를 높입니다.
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KoBART 기반 Summarizer를 활용해 긴 글을 핵심 요점 중심으로 요약해주는 기능을 제공할 예정입니다.
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  • Jetpack Compose 도입
    
기존 XML 기반 UI를 Compose로 전환하여 선언형 UI의 장점을 살리고 상태 기반 UI 구현.
  • MVI 아키텍처 전환
    
MVVM → MVI로 전환하여 데이터 흐름의 일관성과 상태 관리를 개선.
  • 모듈화 구조 도입
    
기능별 모듈 분리를 통해 유지보수성과 재사용성을 높임.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer
(function() {
var ref = document.referrer;
var terms = [];
if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) {
var url = new URL(ref);
var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p');
if (q) {
terms = q.split(/\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; });
}
}
if (terms.length === 0) return;
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }';
document.head.appendChild(style);
function highlight(node) {
if (node.nodeType === 3) { // text node
var text = node.textContent;
var found = false;
terms.forEach(function(term) {
var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, '\\') + ')', 'gi');
if (regex.test(text)) {
found = true;
var frag = document.createDocumentFragment();
var parts = text.split(regex);
parts.forEach(function(part, i) {
if (i % 2 === 0) {
frag.appendChild(document.createTextNode(part));
} else {
var span = document.createElement('span');
span.className = 'userscript-highlight';
span.textContent = part;
frag.appendChild(span);
}
});
node.parentNode.replaceChild(frag, node);
}
});
} else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element
var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT'];
if (!skipTags.includes(node.tagName)) {
Array.from(node.childNodes).forEach(highlight);
}
}
}
highlight(document.body);
// Re-highlight on dynamic content
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node);
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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특히 1~3년 차 개발자들은 학습 방향에 대한 기준이 없어 콘텐츠 선택에 어려움을 겪는다는 점에 주목했습니다.
이에 따라, 주니어 개발자들이 자신의 관심사에 맞는 학습 자료를 한 곳에서 쉽게 탐색하고, 요약과 문제 풀이 기능을 통해 정보의 흡수 → 회고 → 성장으로 이어질 수 있는 구조를 만들고자 본 프로젝트를 기획하고 개발했습니다.
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UI 프레임워크Jetpack Compose (기존 XML에서 전환)
아키텍처MVI (기존 MVVM에서 전환)
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요약 기능KoBART 기반 Summarizer 모델 (예정)
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✨ 주요 기능
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✅ 관심사 기반 추천
선택한 관심사를 바탕으로 최신 개발 트렌드, 기술 블로그, 뉴스레터 등을 큐레이션하여 제공받습니다.
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사용자가 학습한 내용을 바탕으로 문제를 풀고 회고할 수 있도록 구성된 문제 풀이 기능을 통해 학습 효과를 높입니다.
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기존 XML 기반 UI를 Compose로 전환하여 선언형 UI의 장점을 살리고 상태 기반 UI 구현.
  • MVI 아키텍처 전환
    
MVVM → MVI로 전환하여 데이터 흐름의 일관성과 상태 관리를 개선.
  • 모듈화 구조 도입
    
기능별 모듈 분리를 통해 유지보수성과 재사용성을 높임.
  • 주요 위젯 개발
    
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page
(function() {
var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content',
'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid',
'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign'];
function cleanUrl(url) {
try {
var u = new URL(url, window.location.origin);
var changed = false;
trackingParams.forEach(function(p) {
if (u.searchParams.has(p)) {
u.searchParams.delete(p);
changed = true;
}
});
return changed ? u.toString() : url;
} catch (e) {
return url;
}
}
function cleanLinks() {
document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
cleanLinks();
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1) {
if (node.tagName === 'A') cleanLinks();
node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "youtube.com";
var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + '
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특히 1~3년 차 개발자들은 학습 방향에 대한 기준이 없어 콘텐츠 선택에 어려움을 겪는다는 점에 주목했습니다.
이에 따라, 주니어 개발자들이 자신의 관심사에 맞는 학습 자료를 한 곳에서 쉽게 탐색하고, 요약과 문제 풀이 기능을 통해 정보의 흡수 → 회고 → 성장으로 이어질 수 있는 구조를 만들고자 본 프로젝트를 기획하고 개발했습니다.
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✅ 관심사 기반 추천
선택한 관심사를 바탕으로 최신 개발 트렌드, 기술 블로그, 뉴스레터 등을 큐레이션하여 제공받습니다.
🔄 문제 풀기 기능 (개발 중)
사용자가 학습한 내용을 바탕으로 문제를 풀고 회고할 수 있도록 구성된 문제 풀이 기능을 통해 학습 효과를 높입니다.
📝 요약 기능 (예정)
KoBART 기반 Summarizer를 활용해 긴 글을 핵심 요점 중심으로 요약해주는 기능을 제공할 예정입니다.
👨‍💻 안드로이드 개발 기여도
  • Jetpack Compose 도입
    
기존 XML 기반 UI를 Compose로 전환하여 선언형 UI의 장점을 살리고 상태 기반 UI 구현.
  • MVI 아키텍처 전환
    
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Auto-enable theater mode on YouTube
(function() {
function tryTheater() {
var btn = document.querySelector('button[aria-label="Theater mode"], ytd-player #player button[title="Theater mode"]');
if (btn && !btn.classList.contains('activated')) {
btn.click();
}
}
// Try immediately
tryTheater();
// Try after navigation (SPA)
var lastUrl = location.href;
setInterval(function() {
if (location.href !== lastUrl) {
lastUrl = location.href;
setTimeout(tryTheater, 500);
}
}, 1000);
// Also try on player load
var observer = new MutationObserver(tryTheater);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '
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특히 1~3년 차 개발자들은 학습 방향에 대한 기준이 없어 콘텐츠 선택에 어려움을 겪는다는 점에 주목했습니다.
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📚 프로젝트 개요
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목적주니어 개발자의 커리어 성장을 위한 학습 콘텐츠 탐색 지원
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UI 프레임워크Jetpack Compose (기존 XML에서 전환)
아키텍처MVI (기존 MVVM에서 전환)
모듈화기능별 모듈 분리
요약 기능KoBART 기반 Summarizer 모델 (예정)
백엔드Python 크롤러, 가중치 기반 추천 시스템
✨ 주요 기능
✅ 관심사 선택
사용자는 자신의 관심 분야(예: 프론트엔드, 백엔드, 모바일 등)를 선택하여 맞춤형 콘텐츠를 추천받을 수 있습니다.
✅ 관심사 기반 추천
선택한 관심사를 바탕으로 최신 개발 트렌드, 기술 블로그, 뉴스레터 등을 큐레이션하여 제공받습니다.
🔄 문제 풀기 기능 (개발 중)
사용자가 학습한 내용을 바탕으로 문제를 풀고 회고할 수 있도록 구성된 문제 풀이 기능을 통해 학습 효과를 높입니다.
📝 요약 기능 (예정)
KoBART 기반 Summarizer를 활용해 긴 글을 핵심 요점 중심으로 요약해주는 기능을 제공할 예정입니다.
👨‍💻 안드로이드 개발 기여도
  • Jetpack Compose 도입
    
기존 XML 기반 UI를 Compose로 전환하여 선언형 UI의 장점을 살리고 상태 기반 UI 구현.
  • MVI 아키텍처 전환
    
MVVM → MVI로 전환하여 데이터 흐름의 일관성과 상태 관리를 개선.
  • 모듈화 구조 도입
    
기능별 모듈 분리를 통해 유지보수성과 재사용성을 높임.
  • 주요 위젯 개발
    
관심사 선택, 추천 아티클 목록 등 핵심 UI 컴포넌트를 직접 설계 및 구현.
🧠 백엔드 개발 기여도
  • Python 기반 크롤링 시스템 구축
  • 가중치 기반 추천 시스템 설계
📷 스크린샷
KakaoTalk_20241210_235003175.mp4
KakaoTalk_20241210_235156158.mp4
🚀 향후 계획
  • Summarizer 기능 개발 및 테스트
  • 문제 풀이 기능 완성 및 평가 로직 개선
  • 사용자 피드백을 바탕으로 추천 알고리즘 고도화
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, 'i');
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// Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content
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if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') {
el.style.position = 'static';
el.style.top = 'auto';
el.style.zIndex = 'auto';
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});
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unstick();
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observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] });
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} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); }
})();
})();
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🐬 돌핀 (Dolphin)
주니어 개발자를 위한 맞춤형 학습 콘텐츠 탐색 도우미
📌 개발 동기
주니어 개발자들은 커리어 성장을 위해 기술 블로그, 아티클, 뉴스레터 등 다양한 학습 자료를 접해야 하지만, 이 정보들은 여러 플랫폼에 흩어져 있어 **"무엇을 봐야 할지 모르겠고, 나중에 다시 찾기 어려운 문제"**가 반복됩니다.
특히 1~3년 차 개발자들은 학습 방향에 대한 기준이 없어 콘텐츠 선택에 어려움을 겪는다는 점에 주목했습니다.
이에 따라, 주니어 개발자들이 자신의 관심사에 맞는 학습 자료를 한 곳에서 쉽게 탐색하고, 요약과 문제 풀이 기능을 통해 정보의 흡수 → 회고 → 성장으로 이어질 수 있는 구조를 만들고자 본 프로젝트를 기획하고 개발했습니다.
📚 프로젝트 개요
항목내용
프로젝트명돌핀 (Dolphin)
목적주니어 개발자의 커리어 성장을 위한 학습 콘텐츠 탐색 지원
대상 사용자1~3년 차 주니어 개발자
주요 기능관심사 기반 추천, 요약 기능, 문제 풀이 기능 (개발 중)
🛠 기술 스택
항목상세 내용
프론트엔드Android (Kotlin)
UI 프레임워크Jetpack Compose (기존 XML에서 전환)
아키텍처MVI (기존 MVVM에서 전환)
모듈화기능별 모듈 분리
요약 기능KoBART 기반 Summarizer 모델 (예정)
백엔드Python 크롤러, 가중치 기반 추천 시스템
✨ 주요 기능
✅ 관심사 선택
사용자는 자신의 관심 분야(예: 프론트엔드, 백엔드, 모바일 등)를 선택하여 맞춤형 콘텐츠를 추천받을 수 있습니다.
✅ 관심사 기반 추천
선택한 관심사를 바탕으로 최신 개발 트렌드, 기술 블로그, 뉴스레터 등을 큐레이션하여 제공받습니다.
🔄 문제 풀기 기능 (개발 중)
사용자가 학습한 내용을 바탕으로 문제를 풀고 회고할 수 있도록 구성된 문제 풀이 기능을 통해 학습 효과를 높입니다.
📝 요약 기능 (예정)
KoBART 기반 Summarizer를 활용해 긴 글을 핵심 요점 중심으로 요약해주는 기능을 제공할 예정입니다.
👨‍💻 안드로이드 개발 기여도
  • Jetpack Compose 도입
    
기존 XML 기반 UI를 Compose로 전환하여 선언형 UI의 장점을 살리고 상태 기반 UI 구현.
  • MVI 아키텍처 전환
    
MVVM → MVI로 전환하여 데이터 흐름의 일관성과 상태 관리를 개선.
  • 모듈화 구조 도입
    
기능별 모듈 분리를 통해 유지보수성과 재사용성을 높임.
  • 주요 위젯 개발
    
관심사 선택, 추천 아티클 목록 등 핵심 UI 컴포넌트를 직접 설계 및 구현.
🧠 백엔드 개발 기여도
  • Python 기반 크롤링 시스템 구축
  • 가중치 기반 추천 시스템 설계
📷 스크린샷
KakaoTalk_20241210_235003175.mp4
KakaoTalk_20241210_235156158.mp4
🚀 향후 계획
  • Summarizer 기능 개발 및 테스트
  • 문제 풀이 기능 완성 및 평가 로직 개선
  • 사용자 피드백을 바탕으로 추천 알고리즘 고도화
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