01 / Context
무엇을 해결할 것인가.
식물 판매자는 상품명과 관리법, 판매 설명을 각각 준비해야 합니다. 사진을 바탕으로 등록 초안을 만들고 판매자가 정보를 확정하는 흐름이 필요합니다.
판매자가 식물 사진을 올리면 식물 후보와 상품 설명 초안을 만들고, 판매자가 확인해 상품을 게시하고 구매문의를 받는 MVP.
02 / Direction
프로젝트를 바라본 방향.
전문 식물 식별 결과와 Vision AI를 교차 검토하도록 구성했습니다. 수량, 가격과 규격은 판매자가 직접 입력하고 확인합니다.
03 / Experience
사용자의 다음 행동을 설계하다.
사진 1~5장 → 식물 후보 → 상품 설명 초안 → 판매자 식물명/수량/가격/규격 확인 → 게시 → 문의 저장.
04 / Making
경험을 실제 시스템으로.
Express·EJS 앱과 별도 PostgreSQL 스키마를 구성했습니다. 서버에서 Pl@ntNet과 OpenAI를 호출해 식물 후보와 상품 설명 초안을 만듭니다.
05 / In detail
구현의 디테일.
- 모바일 촬영/다중 업로드
- HEIC/WEBP JPG 변환
- 식물 후보와 신뢰도
- 구조화한 한국어 상품 프로필
- 판매자 이름 수정 후 설명 재작성
- 상품 상세
- 구매문의 저장
- 기본 인증 관리자 문의 확인
06 / Intelligence & automation
AI를 설계하는 원칙.
식물 후보와 사진을 교차 확인하고 불확실한 품종·학명은 확정하지 않는다. 판매자가 고친 식물명을 우선하되 입력은 데이터로 취급한다. 사진에서 확인할 수 없는 가격·수량·규격과 검증되지 않은 효능·품질 보장은 생성하지 않는다.
07 / Outcome
그래서, 가능해진 일.
사진에서 식물 후보와 상품 설명을 제안하고 판매자의 확인을 거쳐 게시·문의로 연결하는 MVP를 구현했습니다. 비공개 검토 단계입니다.
08 / Continuity
만든 이후의 시간까지.
상품 초안과 문의를 열람하고 초안의 보존기간을 관리합니다. 정식 제공 전 판매자 계정과 문의 접근 권한, 삭제·이용 정책을 확장할 단계입니다.