PLAN B

실제 공부 기록에 맞춰 무너진 시험 계획을 다시 계산하는 시험 특화 학습 플래너입니다.

일반 플래너와 달리, 시험일까지 계획이 실제로 가능한지 진단하고 사용자의 실제 공부 속도를 반영하며 계획 실패 시 남은 일정을 자동으로 복구합니다.

개발 환경

• Python 3.12
• Django (requirements.txt 참고)

실행 방법

git clone https://github.com/pirogramming/PLAN-B.git
cd PLAN-B
git switch dev
python -m venv venv
# Windows (Git Bash)source venv/Scripts/activate
# macOS / Linuxsource venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

.env.example을 복사해 .env를 생성합니다.

cp .env.example .env

python manage.py migrate
python manage.py runserver

앱 구조

• accounts — 회원, 사용자 공부 속도 프로필
• exams — 시험, 공부 가능시간, 학습 자료, 단원/작업
• planner — 날짜별 계획, 진행 기록, 속도 보정, 복구 로직
• core — 공통 상수, choices, 예외처리

Git 규칙

• main: 최종 배포 브랜치
• dev: 개발 통합 브랜치
• 기능 개발은 Issue 생성 후 별도 브랜치에서 진행
• dev 브랜치에 직접 push 금지
• PR은 dev 브랜치를 대상으로 생성

브랜치 예시:

• feature/#12-exam-create
• fix/#18-login-error
• refactor/#25-planner-service

팀 구성

역할	담당자	담당 영역	정확한 담당 범위
FE1	신예원	초기 설정·최초 계획 생성 화면	시험 등록, 시험일·과목 입력, 날짜별 공부 가능시간 입력, PDF·텍스트 범위 입력, AI 학습 작업 확인·수정, 최초 계획 생성 요청 화면
FE2	강보민	계획 실행·복구 화면	실현 가능성 결과, 날짜별 계획, 오늘의 공부, 완료·일부완료·못함 입력, 복구안 비교, 복구안 선택·적용 결과 화면
BE1	이주헌	계획·복구 엔진 및 백엔드 통합	전체 백엔드 구조 설계, planner 모델, 예상시간 계산, 실현 가능성 판정, 날짜별 일정 생성, 분량 유지형·핵심 집중형 복구 계산, 복구안 적용, 백엔드 기능 통합
BE2	장희원	계정·시험 데이터·PDF 처리	회원가입·로그인, accounts·exams 모델, 시험 CRUD, 날짜별 가능시간 CRUD, 학습자료 업로드·저장, PDF 유효성 검사, PDF 텍스트 추출, StudyUnit·StudyTask CRUD, 사용자 수정값 저장
BE3	김유겸	AI 분석·진행 기록·속도 보정	추출된 텍스트를 AI에 전달, 단원·학습 작업 생성, 작업 유형·중요도·깊이·난이도 추천, AI 응답 JSON 검증·예외처리, 공부 진행 결과 저장 기능, 실제 공부 속도 계산 및 speed_factor 보정