마크다운 기반 CS 지식 저장소/위키 플랫폼입니다.
문서를 GitHub 저장소에 업로드하면 S3 + Lambda + CloudFront 아키텍처를 통해 자동으로 HTML로 변환·배포됩니다. (Lambda -> SQS 변경 예정)
추후 코드 실행(Runner API)와 AI 추천 기능을 연계하여, 학습자 중심의 실습형 CS 학습 환경을 제공합니다.

🚀 주요 기능

• Markdown → HTML 변환

  • GitHub main 브랜치에 새로운 .md 파일이 머지되면 S3 업로드 이벤트가 트리거
  • Lambda가 실행되어 Markdown을 파싱해 문자열로 변환 후 VectorDB 적재
  • 파싱된 문자열 HTML로 변환 후 S3/CloudFront에 배포

• JSON → DB 적재

  • .json 파일 업로드 시 DB에 자동 적재하여 메타데이터/설정 관리

• CDN 캐싱

  • CloudFront 캐싱을 활용해 빠른 문서 제공
  • 캐시 무효화/버전 관리 전략을 통한 최신 문서 반영

• 추천 글 기능 (추가 예정)

  • 학습자가 읽은 문서와 관련된 다른 문서를 추천
  • AI 기반 연계 학습 경로 탐색 고려 중

• Runner API (추가 예정)

  • 코드 실행 기능을 제공하여 실습형 학습 지원
  • 예: 알고리즘 문제 풀이, 간단한 코드 검증

🌱 철학과 비전

이 서비스는 단순한 위키가 아니라, 개발자 "스타터팩" 으로 받아들여졌으면 합니다.

기술 면접을 준비하다 보면 질문이 크게 두 가지로 나뉩니다

1. 일반적인 질문
   • 예: "JPA 영속성 컨텍스트에 대해 설명해주세요.", "@Transactional의 동작 방식을 설명해주세요."
   • 이런 질문은 마치 정보처리기사나 운전면허 시험처럼, 문제은행 기반의 정형화된 패턴이 있습니다.
2. 포트폴리오 기반 심화 질문
   • 예: "포트폴리오에서 JWT 인증/인가 시스템을 구축했다고 하셨는데, 어떤 고민이 있었나요?"
   • 이는 개인의 경험과 설계 의도에 기반한 확장형 질문입니다.

일반적인 질문 영역은 AI를 활용해 "문제은행 + 자동 답변" 시스템으로 더 효율적으로 학습할 수 있다고 생각했습니다.
따라서 본 프로젝트는 문제은행 방식으로 질문을 만들고, RAG 기반으로 문서의 어느 부분(문단 단위)에 답이 있는지 추적하는 기능을 구현하고 있습니다.

추가적으로, 가능하다면 보이스 인터페이스(음성 질의·응답) 까지 확장해 더욱 자연스러운 학습 경험을 제공할 계획입니다.