Lynt, 해커톤 프로토타입을 실제 AI 이력서 제품으로 전환 (GitHub Finish‑Up‑A‑Thon)
Source: Dev.to
내가 만든 것
Lynt는 시각 편집기, 실시간 인쇄 정확도 미리보기, 원클릭 PDF 내보내기, 그리고 공개 공유 페이지를 갖춘 AI 기반 이력서·자기소개서 빌더입니다.
핵심 아이디어는 단순히 AI가 텍스트를 생성하는 것이 아니라, 구조화된 편집을 문서에 직접 적용하면서 레이아웃, 포맷, 히스토리를 보존하는 것입니다. 사용자는 항목을 다시 쓰고, 섹션 순서를 바꾸며, 이력서를 채용 공고에 맞게 맞춤화할 수 있고, 전체 Undo 기능을 지원합니다.
목표는 이력서 편집이 ChatGPT와 문서 편집기 사이를 복사·붙여넣기 하는 것보다 더 빠르고 신뢰성 있게 느껴지도록 하는 것입니다.
해커톤 프로젝트 ResumeForge에서 시작했으며, 원래는 마크다운 → PDF 도구에 불과했습니다. 시간이 지나면서 다음과 같은 완전한 SaaS로 진화했습니다:
- 인증
- 클라우드 스토리지
- 문서 가져오기 (PDF/DOCX/이미지)
- AI 편집 시스템
- 안정적인 PDF 생성 파이프라인
현재는 최종 안정화와 마무리를 진행 중인 비공개 베타 단계입니다.
- Live: 비공개 베타 (아직 공개되지 않음)
- GitHub: 비공개 저장소
- Screenshots: (아래 참고)
스크린샷 (예시)
- AI가 이력서에 직접 편집을 적용하는 모습
- 편집기에서 편집 전·후 비교
- 실시간 미리보기와 일치하는 PDF 내보내기
- 업로드 → 파싱된 이력서 재구성 흐름
- 공개 이력서 공유 페이지
프로토타입에서 프로덕션으로
Lynt는 “마크다운 → PDF 내보내기”라는 단순 아이디어를 중심으로 만든 해커톤 프로토타입으로 시작했습니다. 작동은 했지만 실제 사용에 충분히 신뢰할 수 없었습니다.
초기 한계
- AI 제안이 문서에 안전하게 적용되지 않음
- PDF 출력이 편집기 미리보기와 일치하지 않음
- 프로덕션 수준의 인증·스토리지 레이어 부재
- 데이터 손실이나 일관성 없는 편집을 방지할 수 있는 보호 장치 없음
“거의 작동한다”는 데모 수준이었으며, 신뢰할 수 있는 제품이라기엔 부족했습니다.
신뢰성에 초점 전환
특징 추가에서 신뢰성과 정확성 향상으로 초점이 이동했습니다. 자유형 AI 출력 대신 다음을 중심으로 시스템을 재구축했습니다:
- 구조화되고 결정론적인 문서 연산
- 모든 AI‑생성 변경에 대한 검증 레이어
- 액션 원장을 이용한 완전한 Undo/Redo 시스템
- 데이터 손실 방지 규칙 (묵시적 삭제·덮어쓰기 금지)
- 편집기, 내보내기, 공개 뷰 간 PDF 일치
핵심 전환은 AI를 생성기가 아니라 편집기처럼 동작하게 만든 것이었습니다. 모든 변경은:
- 구조화됨
- 검증됨
- 되돌릴 수 있음
프로덕션에서 마주한 도전 과제
실제 환경에 적용하면서 여러 문제가 드러났습니다:
- 서버리스 환경에서 PDF 렌더링 실패 (DOMMatrix 문제)
- 엣지 런타임에서 SSE 스트리밍 불안정
- 기본 데이터가 삭제될 때 공개 이력서 페이지가 깨짐
- 과도한 검증 로직으로 인한 지연 시간 급증
이들은 기능 버그가 아니라 프로덕션 신뢰성 문제였습니다.
최종 시스템
최종 시스템은 기능 수보다 예측 가능성에 중점을 둡니다:
- AI 편집이 레이아웃을 깨뜨리지 않음
- 묵시적인 콘텐츠 손실 없음
- PDF 출력이 편집기와 정확히 일치
- Undo/Redo가 가능한 전체 문서 히스토리
- 공개 페이지가 안정적이고 일관됨
가장 큰 변화는 “동작한다”에서 “신뢰할 수 있게 동작한다”로 전환한 점입니다.
GitHub Copilot의 역할
Copilot은 주로 반복적인 개발 작업을 가속화하는 데 도움을 주었습니다:
- API 라우트 및 보일러플레이트
- 스키마 정의
- UI 스캐폴딩
- 기본 테스트 생성
특정 범위의 기능(PR #21)에서는 Copilot 코딩 에이전트를 사용했으며, 이는 리뷰 후 병합되었습니다. 하지만 핵심 시스템 설계—특히 AI 편집 계약, 검증 시스템, 문서 안전 모델—는 여전히 수동으로 아키텍처를 결정해야 했습니다.
결론
Lynt는 해커톤 실험으로 시작해 하나의 목표에 집중하는 프로덕션‑그레이드 시스템으로 진화했습니다: AI 기반 문서 편집을 신뢰성 있게, 결정론적으로, 안전하게 만드는 것. Finish‑Up‑A‑Thon은 데모를 실제 제품으로 바꾸는 가장 어려운 단계인 신뢰성 레이어를 완성하도록 밀어붙이는 역할을 했습니다.