2025-12-16 데일리 회의
1. 개요
- 일자: 2025년 12월 16일
- 참석: 클라이언트, AI, 백엔드 전원
- 키워드: SpeakQuest, 인터뷰 플로우, 결과 UI, Context 기반 API
2. 논의 요약
2.1 주요 논의
- SpeakQuest 인터뷰 플로우 엔드 투 엔드 진행 가능 상태 확인.
- 질문 → 응답 → 피드백 → 다음 질문 흐름은 안정적으로 동작.
- 결과 UI는 “질문별 결과”와 “최종 종합 결과”를 명확히 구분하는 방향 유지.
2.2 기술 / 기획 관련 논의
- Context 기반 LLM 호출 구조 적용 진행 상황 공유
- Stage / Question ID 기반 컨텍스트 전달 방식 유지.
- 이전 질문 결과를 모두 넘기기보다는, 요약된 상태 정보만 전달.
- RAG 구조는 현 단계에서는 확장 포인트로만 유지, 당장 적용하지 않음.
- 인터뷰 질문 수 증가에 대비해 클라이언트 측 상태 관리 단순화 필요.
- UX 측면에서:
- “지금은 누구 차례인지”
- “현재 몇 번째 질문인지” 를 명확히 드러내는 정보가 필요하다는 점 재확인.
2.3 일정 / 운영 관련 논의
- 1차 데모 기준:
- 기능 추가보다 안정성 및 흐름 자연스러움을 우선.
- 오늘 목표:
- SpeakQuest 전 구간 QA
- 결과 UI 문구 및 노출 타이밍 조정
- 이후 일정:
- AI 응답 품질 개선은 데모 이후 단계로 분리.
3. Action Items
클라이언트 팀
- [ ] 인터뷰 진행 상태(질문 번호, 차례 표시) UI 보강 (담당: 배주백)
- [ ] 결과 UI 문구 및 표시 타이밍 최종 조정 (담당: 배주백)
- [ ] SpeakQuest 전체 플로우 QA 진행 (담당: 클라이언트)
AI 팀
- [ ] Context 기반 응답 품질 점검 및 예외 케이스 로그 수집 (담당: AI 팀)
- [ ] 질문 길이/난이도별 응답 편차 확인 (담당: AI 팀)
DevOps / 전반
- [ ] 인터뷰 세션 종료 조건 및 데이터 정리 타이밍 점검 (담당: 백엔드)
- [ ] 데모 환경 기준 설정값 고정 (담당: 백엔드)
4. 회고
4.1 잘된 점 (Keep)
- SpeakQuest 인터뷰 플로우가 실제 사용 시나리오 기준으로 안정화 단계에 진입.
- LLM Context 구조가 과도하지 않게 정리됨.
- “지금 사용자에게 무엇을 보여줄지”에 대한 팀 공감대 형성.
4.2 미진한 점 (Problem)
- UI 문구와 정보 노출 기준이 아직 명확히 문서화되지 않음.
- 질문 수 증가 시 클라이언트 상태 관리 복잡도 상승 우려.
4.3 다음 단계 (Try)
- 화면 단위 UX 체크리스트 간단 정리.
- 데모 기준 기능 동결 후, AI 품질 개선은 별도 트랙으로 분리.