Aiden Tech Blog

시작: inPaser라는 아이디어처음 이걸 만들겠다고 생각한 건 단순한 질문에서였다."문서를 올리면 그냥 할 일 목록이 나오면 안 되나?"회의록을 읽고 태스크를 뽑고, 메모를 정리하고 일정을 잡는 그 반복 작업이 너무 비효율적으로 느껴졌다. 요약이 아니라 실행. 읽는 게 아니라 움직이는 것. 그 차이가 핵심이라고 생각했다.그래서 나온 게 inPaser였다. 문서 → 파싱 → 외부 시스템 실행까지 이어지는 인프라 엔진 개념. 근데 솔직히 말하면 그건 너무 큰 그림이었다. 고등학생 혼자서 처음부터 풀 엔진을 만들 수는 없었다. 그래서 MVP가 필요했다. inPaser의 첫 번째 레이어를 증명할 서비스. 그게 Actonix였다.Actonix: 맞는 제품, 틀린 포지셔닝Actonix는 이미지나 문서를 올리면 A..

들어가며이 글은 Actonix의 기능을 소개하는 글이 아니다. 해당 내용은 https://blog.aidengoldkr.dev/13 여기서 다룬다.Actonix를 왜 이렇게 설계했는가를 설명하는 글이다.1. 전체 시스템 아키텍처High-Level 구조Client (Next.js) ↓Signed Upload API — 파일은 서버를 통하지 않는다 ↓Supabase Storage — parse-temp 버킷 임시 보관 ↓OCR Layer — Vision API / pdf-parse ↓Semantic Parsing Layer — GPT-4o-mini, 텍스트만 전달 ↓Schema Validation Layer — v..

보호되어 있는 글입니다.

1. 도입 — 정보는 넘치는데, 실행은 왜 여전히 우리 몫인가우리는 매일 엄청난 양의 정보를 소비한다. 학교 공지, 과제 안내문, 이벤트 포스터, 회의 자료, PDF 문서. 스마트폰을 켜면 쏟아지는 정보들을 캡처하고, 저장하고, 때로는 다시 꺼내 읽는다. 그런데 여기서 하나의 근본적인 문제가 있다.정보를 이해하는 것과, 정보를 실행하는 것은 전혀 다른 일이다.OCR은 이미지에서 텍스트를 뽑아낸다. 요약기는 긴 글을 짧게 만든다. 생산성 앱은 할 일 목록을 관리한다. 그런데 이 세 가지 도구를 다 사용해도, 결국 "이 문서에서 내가 뭘 해야 하는가"를 판단하는 건 여전히 인간이다.정보 이해와 실행 사이에는 여전히 인간의 해석이라는 마찰이 존재한다.Actonix는 이 마찰을 제거하기 위해 만들어졌다.2. 문..