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개인의 하루에 집중하여 작업을 관리하고 회고하며 하루를 개선해가는 실용적인 웹 애플리케이션

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⚡ Daily Flow - 일상 흐름 관리

매일의 작은 성취들을 관리하며 하루를 개선해가는 일상 관리 도구

"개인의 하루에 집중하여 작업을 관리하고 회고하며 하루를 개선해가는 실용적인 웹 애플리케이션

🎯 주요 특징

✨ 핵심 기능들

  • 🎮 통합 할 일 관리: 모든 여정의 오늘 할 일을 한눈에
  • 📝 데일리 메모: 하루 종일 떠오르는 생각과 아이디어 기록
  • 💭 회고 시스템: 완료 시 배움과 성과 기록
  • 📅 미루기 기능: 유연한 일정 재조정
  • 🎯 여정 연결: 목표 지향적 할 일 관리
  • 📊 실시간 완료 현황: 개수 기반 피드백과 동기부여
  • 🤖 AI 블로그 생성: LLM을 활용한 자동 블로그 포스트 생성
    • OpenAI GPT-4o 또는 Claude 3.5 Sonnet 선택 가능
    • 회고 데이터 기반 자동 생성
    • 직접 수정: 생성된 글을 자유롭게 편집
    • AI 개선: 기존 글을 AI가 수정하거나 완전히 재생성

🚀 빠른 시작

환경 설정

환경변수를 통해 애플리케이션의 동작을 설정할 수 있습니다.

Mac / Linux:

# .env 파일 생성 및 설정 (선택사항)
echo "APP_ENV=dev" > .env
echo "TIMEZONE=Asia/Seoul" >> .env
echo "DEBUG=True" >> .env

Windows (PowerShell):

# .env 파일 생성 및 설정 (선택사항)
"APP_ENV=dev" | Out-File -FilePath .env -Encoding UTF8
"TIMEZONE=Asia/Seoul" | Out-File -FilePath .env -Append -Encoding UTF8
"DEBUG=True" | Out-File -FilePath .env -Append -Encoding UTF8

Windows (CMD):

REM .env 파일 생성 및 설정 (선택사항)
echo APP_ENV=dev > .env
echo TIMEZONE=Asia/Seoul >> .env
echo DEBUG=True >> .env

또는 .env.example 파일을 .env로 복사하여 사용하세요:

# 모든 OS 공통
cp .env.example .env   # Mac/Linux
copy .env.example .env  # Windows

설치

# 의존성 설치
uv sync

# 데이터베이스 초기화 (개발 환경)
python scripts/db.py --env dev init

실행

크로스 플랫폼 실행 (권장 ⭐)

모든 OS에서 동일하게 사용 가능한 Python 스크립트:

# 개발 환경 실행
python run.py dev

# 메인 환경 실행
python run.py main

# 웹 브라우저에서 접속
# 개발: http://localhost:8000
# 메인: http://localhost:8001

OS별 실행 스크립트

Mac / Linux:

# 개발 환경
./scripts/run_dev.sh

# 메인 환경
./scripts/run_main.sh

Windows (PowerShell):

# 개발 환경
.\scripts\run_dev.ps1

# 메인 환경
.\scripts\run_main.ps1

Windows (CMD):

# 개발 환경
scripts\run_dev.bat

# 메인 환경
scripts\run_main.bat

수동 실행 (고급)

Mac / Linux:

# 개발 환경
APP_ENV=dev uv run uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# 메인 환경
APP_ENV=main uv run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8001

Windows (PowerShell):

# 개발 환경
$env:APP_ENV="dev"; uv run uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# 메인 환경
$env:APP_ENV="main"; uv run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8001

Windows (CMD):

# 개발 환경
set APP_ENV=dev && uv run uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# 메인 환경
set APP_ENV=main && uv run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8001

환경 구분

프로젝트는 개발(dev)과 메인(main) 환경을 분리하여 관리합니다:

환경 데이터베이스 포트 시각적 표시 용도
개발(dev) data/app_dev.db 8000 노란색 배너 실험 및 테스트
메인(main) data/app.db 8001 배너 없음 실제 운영 데이터

상태 확인

# 서버 헬스 체크
curl http://localhost:8000/health

# 오늘의 할 일 확인
curl http://localhost:8000/api/daily/todos/today

# 여정 목록 확인
curl http://localhost:8000/api/daily/journeys

📱 사용법

기본 워크플로우

  1. 할 일 추가: 빠른 입력 또는 상세 입력 선택
  2. 여정 연결: 드롭다운에서 관련 여정 선택
  3. 진행 확인: 실시간 완료 현황과 할일 개수 확인
  4. 완료 & 회고: 할 일 완료 시 배움과 성과 기록
  5. 미루기: 필요시 다른 날짜로 일정 조정
  6. 블로그 작성: 하루를 마무리하며 AI로 블로그 글 생성

AI 블로그 워크플로우

  1. 회고 작성: 먼저 일일 회고를 작성합니다
  2. 블로그 생성:
    • "AI 블로그 생성" 버튼 클릭
    • AI 모델 선택 (OpenAI GPT-4o 또는 Claude 3.5 Sonnet)
    • 추가 요청사항 입력 (선택사항)
    • 생성 버튼 클릭하여 자동 생성
  3. 편집:
    • 직접 수정: 생성된 글을 텍스트 에디터로 직접 편집
    • AI로 개선: AI에게 수정 요청 또는 완전히 재생성
  4. 활용: 복사 버튼으로 블로그 플랫폼에 붙여넣기

주요 UI 요소

  • ⚙️ 버튼: 상세 입력 폼 토글
  • 🎯 태그: 연결된 여정 표시
  • 🏷️ 태그: 카테고리 구분
  • ⏱️ 태그: 예상 소요시간
  • ✏️ 버튼: 할 일 편집
  • 📅 버튼: 미루기 (일정 변경)

🛠️ 기술 스택

백엔드

  • FastAPI: 고성능 Python 웹 프레임워크
  • SQLAlchemy: ORM 및 데이터베이스 관리
  • SQLite: 로컬 데이터베이스
  • Pydantic: 데이터 검증 및 직렬화

프론트엔드

  • Jinja2: 서버사이드 템플릿 엔진
  • Tailwind CSS: 유틸리티 기반 CSS 프레임워크
  • Vanilla JavaScript: 경량 클라이언트 로직
  • 모달 기반 UI: 깔끔한 사용자 경험

📂 프로젝트 구조

life-management-app/
├── app/
│   ├── main.py                    # FastAPI 앱 + 페이지 라우터
│   ├── models/
│   │   ├── todo.py               # DailyTodo 모델
│   │   └── journey.py            # Journey 모델
│   ├── services/
│   │   └── daily_todo_service.py # 비즈니스 로직
│   ├── routers/
│   │   └── daily.py              # API 엔드포인트
│   ├── templates/
│   │   ├── base.html             # 기본 레이아웃
│   │   └── daily_todos.html      # 메인 페이지
│   └── static/                   # CSS, JS 파일
├── scripts/
│   └── db.py                    # 통합 데이터베이스 관리
├── data/
│   └── app.db                   # SQLite 데이터베이스
└── docs/
    └── diagrams/                # 설계 문서

🔌 API 엔드포인트

할 일 관리

# 빠른 할 일 추가
POST /api/daily/todos/quick
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
Body: title=할일제목

# 상세 할 일 추가
POST /api/daily/todos
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
Body: title=할일제목&description=상세내용&journey_id=1&estimated_minutes=60

# 회고와 함께 완료
PATCH /api/daily/todos/{id}/complete
Body: reflection=오늘배운점과성과

# 미루기 (일정 재조정)
PATCH /api/daily/todos/{id}/reschedule
Body: new_date=2024-09-29

# 할 일 수정
PUT /api/daily/todos/{id}
Body: title=수정된제목&description=수정된내용

# 할 일 삭제
DELETE /api/daily/todos/{id}

조회 API

# 오늘의 할 일 목록
GET /api/daily/todos/today

# 오늘의 요약 정보
GET /api/daily/summary/today

# 여정 목록 (할 일 추가용)
GET /api/daily/journeys

데일리 메모 관리

# 빠른 메모 추가
POST /api/daily/memos/quick
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
Body: content=메모내용

# 오늘의 메모 목록
GET /api/daily/memos/today

# 최근 메모 조회
GET /api/daily/memos/recent?limit=10

# 메모 검색
GET /api/daily/memos/search?keyword=키워드

# 특정 날짜 메모 조회
GET /api/daily/memos/date/2024-09-29

# 메모 수정
PUT /api/daily/memos/{id}
Body: content=수정된메모내용

# 메모 삭제
DELETE /api/daily/memos/{id}

# 메모 일괄 삭제
DELETE /api/daily/memos/bulk
Body: memo_ids=[1,2,3]

AI 블로그 관리

# 블로그 글 생성
POST /api/reflections/{reflection_id}/generate-blog
Content-Type: application/json
Body: {
  "provider": "openai",  # 또는 "claude"
  "include_images": true,
  "additional_prompt": "더 유머러스하게 작성해주세요"  # 선택사항
}

# 블로그 글 조회
GET /api/reflections/{reflection_id}/blog-content

# 블로그 글 직접 수정
PATCH /api/reflections/{reflection_id}/blog-content
Content-Type: application/json
Body: {
  "content": "수정된 블로그 글 내용"
}

# AI로 블로그 글 개선
POST /api/reflections/{reflection_id}/refine-blog
Content-Type: application/json
Body: {
  "refinement_request": "더 간결하게 요약해주세요",
  "provider": "openai",
  "include_images": true
}

# 블로그 글 재생성 (강제)
POST /api/reflections/{reflection_id}/regenerate-blog
Content-Type: application/json
Body: {
  "provider": "claude",
  "include_images": true,
  "additional_prompt": "전문적인 톤으로 작성해주세요"
}

🎨 디자인 철학

사용자 경험 원칙

  • 직관성: 설명 없이도 이해할 수 있는 UI
  • 반응성: 즉시 피드백과 시각적 변화
  • 일관성: 전체 인터페이스의 통일감
  • 접근성: 모바일 친화적 터치 인터페이스
  • 의미성: 단순한 TODO가 아닌 성장 도구

색상 체계

  • 보라색 (🎯): 여정 연결
  • 파란색 (🏷️): 카테고리 구분
  • 회색 (⏱️): 시간 정보
  • 녹색: 완료 상태 및 회고
  • 노란색: 미루기 액션

🗃️ 데이터베이스 관리

통합 DB 관리 도구

모든 데이터베이스 작업이 scripts/db.py로 통합되었습니다. 환경별로 분리 관리되므로 --env 옵션을 반드시 지정하세요:

# 개발 DB 초기화
python scripts/db.py --env dev init

# 메인 DB 초기화
python scripts/db.py --env main init

# 개발 DB 마이그레이션 상태 확인
python scripts/db.py --env dev migrate-status

# 메인 DB 마이그레이션 상태 확인
python scripts/db.py --env main migrate-status

# 개발 DB에 새 마이그레이션 생성
python scripts/db.py --env dev migrate-new "Add new feature"

# 개발 DB에 마이그레이션 적용
python scripts/db.py --env dev migrate-up

# 검증 후 메인 DB에 마이그레이션 적용
python scripts/db.py --env main migrate-up

# 마이그레이션 롤백 (환경별)
python scripts/db.py --env dev migrate-down
python scripts/db.py --env main migrate-down

# 백업 생성 (환경별)
python scripts/db.py --env dev backup
python scripts/db.py --env main backup

# 백업 복원 (환경별)
python scripts/db.py --env dev restore <backup_file>
python scripts/db.py --env main restore <backup_file>

# 전체 도움말
python scripts/db.py --help

권장 워크플로우

  1. 개발 환경에서 먼저 테스트 (--env dev)
    • 스키마 변경 시 개발 DB에서 먼저 마이그레이션 생성 및 적용
    • 개발 서버로 충분히 테스트
  2. 충분히 검증 후 메인 환경에 적용 (--env main)
    • 메인 DB 변경 전 반드시 백업!
    • 마이그레이션 적용 후 메인 서버로 동작 확인
  3. 롤백 계획 수립
    • 중요한 변경 전에는 롤백 방법 미리 준비

자세한 내용은 데이터베이스 마이그레이션 가이드를 참고하세요.

🧪 테스트

크로스 플랫폼 테스트 (권장 ⭐)

모든 OS에서 동일하게 사용:

# 통합 테스트 스크립트 실행
python run.py test

OS별 테스트 스크립트

Mac / Linux:

# 분리 실행 스크립트
./tests/test-services.sh

Windows (PowerShell):

# 분리 실행 스크립트
.\tests\test-services.ps1

Windows (CMD):

REM 분리 실행 스크립트
tests\test-services.bat

수동 테스트 실행 (모든 OS 공통)

FastAPI TestClient와 pytest-asyncio 간 이벤트 루프 충돌을 방지하기 위해 분리 실행을 권장합니다:

# 일상 개발: 서비스 로직 테스트 (빠른 피드백)
uv run pytest tests/services/ -v

# 통합 검증: API 및 모델 테스트
uv run pytest tests/api/ tests/routers/ tests/models/ -v

# 커버리지 포함 테스트 (분리 실행)
uv run pytest tests/services/ --cov=app --cov-report=html
uv run pytest tests/api/ tests/routers/ tests/models/ --cov=app --cov-append --cov-report=html

테스트 현황

  • 서비스 테스트: ✅ 125/125 통과 (91% 커버리지)
  • API 테스트: ✅ 132/132 통과 (70% 커버리지)
  • E2E 테스트: ✅ 53/53 통과
  • 총 310개 테스트 모두 100% 통과 ✅

async 관련 주의사항

LLM 테스트는 FastAPI TestClient와 pytest-asyncio 간 이벤트 루프 충돌을 피하기 위해 별도 실행이 필요합니다:

# LLM 테스트 제외하고 실행 (일상적인 테스트)
uv run pytest -v -k "not llm"

# LLM 테스트만 별도 실행 (필요시)
uv run pytest tests/models/test_daily_reflection_llm.py -v

📈 로드맵

즉시 가능한 개선사항

  • 주간/월간 뷰 추가
  • 통계 대시보드 구현
  • 검색 및 필터링 기능
  • 알림 시스템
  • 데이터 내보내기

장기 계획

  • PWA 지원 (오프라인 사용)
  • 다크모드 테마
  • 키보드 단축키
  • 드래그앤드롭 UI
  • 협업 기능

⚙️ 환경 설정

지원되는 환경변수

애플리케이션의 동작을 .env 파일이나 시스템 환경변수로 설정할 수 있습니다:

환경변수 기본값 설명
APP_ENV dev 애플리케이션 환경 (dev 또는 main)
TIMEZONE Asia/Seoul 시간 표시용 타임존 (pytz 형식)
DEBUG True 디버그 모드 활성화
DATABASE_URL (환경별 자동) 데이터베이스 연결 URL (명시적 지정 가능)
APP_NAME "Daily Flow" 애플리케이션 이름
OPENAI_API_KEY - OpenAI GPT-4o 사용을 위한 API 키 (선택사항)
CLAUDE_API_KEY - Claude 3.5 Sonnet 사용을 위한 API 키 (선택사항)

참고: DATABASE_URL을 명시적으로 지정하지 않으면 APP_ENV에 따라 자동 설정됩니다:

  • dev → sqlite:///./data/app_dev.db
  • main → sqlite:///./data/app.db

타임존 설정

애플리케이션은 데이터베이스에 UTC 시간으로 저장하고, 사용자에게는 설정된 타임존으로 표시합니다:

# 한국 시간 (기본값)
TIMEZONE=Asia/Seoul

# 다른 타임존 예시
TIMEZONE=America/New_York
TIMEZONE=Europe/London
TIMEZONE=Asia/Tokyo

이 설계를 통해 같은 데이터가 다른 시간대에서도 올바르게 표시됩니다.

.env 파일 예시

# 기본 설정
APP_ENV=dev
TIMEZONE=Asia/Seoul
DEBUG=True
DATABASE_URL=sqlite:///./data/app.db
APP_NAME="나의 일상 관리"

# AI 블로그 기능 (선택사항)
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key
CLAUDE_API_KEY=sk-ant-your-claude-api-key

참고: AI 블로그 기능을 사용하지 않는다면 API 키 설정은 생략 가능합니다.

🤝 기여하기

개발 환경 설정

# 저장소 클론
git clone [repository-url]
cd life-management-app

# 개발 의존성 설치
uv sync --dev

# 개발 서버 시작
uv run uvicorn app.main:app --reload

코딩 스타일

  • Python: Black + isort + mypy
  • HTML/CSS: Prettier
  • JavaScript: ESLint
  • 커밋 메시지: Conventional Commits

📄 라이선스

MIT License - 자유롭게 사용, 수정, 배포 가능

🎯 시작하기

모든 OS 공통 (권장 ⭐)

# 1. 의존성 설치
uv sync

# 2. 데이터베이스 초기화 (개발 환경)
python scripts/db.py --env dev init

# 3. 개발 서버 시작 (크로스 플랫폼)
python run.py dev

# 4. 브라우저에서 http://localhost:8000 접속

Mac / Linux

# 1. 의존성 설치
uv sync

# 2. 데이터베이스 초기화
python scripts/db.py --env dev init

# 3. 개발 서버 시작
./scripts/run_dev.sh

# 4. 브라우저에서 http://localhost:8000 접속

Windows (PowerShell)

# 1. 의존성 설치
uv sync

# 2. 데이터베이스 초기화
python scripts/db.py --env dev init

# 3. 개발 서버 시작
.\scripts\run_dev.ps1

# 4. 브라우저에서 http://localhost:8000 접속

Windows (CMD)

REM 1. 의존성 설치
uv sync

REM 2. 데이터베이스 초기화
python scripts/db.py --env dev init

REM 3. 개발 서버 시작
scripts\run_dev.bat

REM 4. 브라우저에서 http://localhost:8000 접속

"Daily Flow와 함께 만족하는 일상을 만들어보세요!" 🚀✨❤️

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개인의 하루에 집중하여 작업을 관리하고 회고하며 하루를 개선해가는 실용적인 웹 애플리케이션

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