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[PRD] 커리어핏 (CareerFit) - AI 기반 공고 스크랩 & 서류 역량 매칭 및 스케줄링 통합 플랫폼 (v7.0)

📄 개정 이력 (Revision History)

버전개정일자주요 변경 및 개편 내용
v1.02026-08-04Node.js Express 백엔드 및 Gemini AI 파서 초기 구축
v2.02026-08-05브라우저 중심 Pure SPA 구조 전환 및 LocalStorage 기본 데이터 연동
v3.02026-08-062-Column 매칭 뷰(좌: 공고 / 우: 서류분석) 도입 및 첨부서류 개별 휴지통 삭제 기능 추가
v4.02026-08-07Gemini 2.5 REST API 연동, 오프라인 Fallback 엔진, 커스텀 전형 타임라인 및 이력서 XOR 암호화
v5.02026-08-08API Key 유출 완벽 차단을 위한 Supabase Edge Function (gemini-proxy) 서버 사이드 프록시 도입 및 PII 개인정보 자동 마스킹 처리
v6.02026-08-08[약관 회피 & 범용 AI 대비 보안 차별화] 텍스트 직접 복사·붙여넣기(Paste) 중심 메인 UX 전환, B2C 개인 생산성 도구 정체성 확립, Claude/ChatGPT 직접 입력 대비 PII 마스킹·Zero-Training 보안 명분 재정립
v6.12026-08-08모바일(폰) UI/UX 최적화: 하단 네비게이션 탭 3개 통일(공고랑 매칭, 타임라인, AI진단), 상태 필터 라벨 명칭 정제(관심공고) 및 텍스트 줄바꿈 방지(whitespace-nowrap)
v6.22026-08-08칸반보드 UI/UX 최적화: 관심공고 컬럼 가로 너비 확장, 컬럼 헤더 내 ‘공고 스크랩’ 전용 버튼 배치, 텍스트·아이콘 줄바꿈/축소 방지(shrink-0, whitespace-nowrap) 적용
v7.02026-08-10JD 스크랩 노이즈 정제(회사 로고, 이미지 alt 필터링), 더미 키워드 전면 개편, 직무 도메인 분류기(detectJobDomain) 및 이종 직무 간(HR ↔ PM 등) 감점 페널티(-30점) 도입으로 정직한 적합도 평가 체계 구축
v7.12026-08-10[JD 공고 파서 원문 보존 & 대체어 제거] 파싱 시 과도한 필터링으로 인한 무의미한 대체어(‘채용 기업’, ‘해당 직무’) 강제 전환 문제 수정. 불확실하더라도 원문 첫 줄 및 상단 문구를 기본 제목/회사명/직무로 보존하고 상시 채용 기본값 미정 처리를 안정화.
v7.22026-08-10[지능형 공고 파서 & 중개 플랫폼 예외 제약 강화] 5단계 스마트 추출 엔진(smartExtractCompanyAndPosition) 도입으로 회사명/직무명 인식 정확도 극대화. 링크드인, 원티드, 잡코리아, 사람인 등 구인 중개 플랫폼 도메인은 기업명 추론 대상에서 엄격히 제외하도록 예외 차단 로직 적용.
v7.32026-08-11[기능 명세 명확화 & 보안 규격 정제] 외부 AI 학습을 차단하는 1회성 API 연동 기반의 실시간 갭(Gap) 진단 (※ 입력 데이터는 구글 모델 학습에 활용되지 않도록 파이프라인 처리) 기능 명세 추가 및 뱃지/명세 정정 반영.
v7.42026-08-11[보안 명세 & 책임 한계 고지] ‘외부 AI 학습을 차단하는 1회성 API 연동 기반의 실시간 갭(Gap) 진단’ 명세 명확화 및 Gemini 프로바이더 단의 자체 학습 반영 건에 대한 서비스 책임 한계(Disclaimer) 문구 반영.
v7.52026-08-11[경영민감정보 로컬 암호화 보관 및 Gemini 자체 수집 책임한계 고지 반영] 경영민감정보 및 이력서 데이터의 로컬 암호화 저장 고지 및 Gemini 자체 수집/활용 시 서비스 책임한계(Disclaimer) 고지 문구 반영.
v7.62026-08-11[Vercel CLI 프로덕션 배포 파이프라인 및 로컬 데이터 암호화 워크플로우 명세 보완] Vercel 자동 배포 연동 및 브라우저 로컬 암호화(XOR+Base64) 보관 프로세스와 보안 데이터 흐름 시각화 명세 수록.
v7.72026-08-13[배포 후 UX 개선 / 안심 고지 설계 및 PM 디테일 어필 반영] 서버 DB가 없는 로컬 스토리지 환경 특성상, 사용자 이탈/혼선을 방지하기 위한 공식 재방문 주소 고지 안내 UX(careerfit-app-ten.vercel.app) 설계 및 PM 어필 명세 수록.
v8.02026-08-17[데이터 프라이버시 & 마스킹 정책 규격 정립] 고유 식별 정보(Direct PII) 및 준식별 정보(Indirect PII) 비식별화/토큰화 분류 체계 수립, Client/Edge Regex Parsing, LLM Zero Data Retention (ZDR) API 1회성 분석 및 세션 종료 후 메모리 즉시 파기 파이프라인 명세 반영.
v8.12026-08-18[경영민감정보(Business-Sensitive Info) 보호 정의 반영] 전/현 소속 기업의 비공개 실적, 프로젝트명, 파트너사명 등 기밀유지 리스크가 있는 경영민감정보를 로컬 암호화 저장 대상 명세로 구체화.
v8.22026-08-18[경영민감정보 클라이언트 사이드 가명화(Pseudonymization) 명세 수록] 기업명, 매출/수치, 내부 시스템명 등 경영민감정보의 식별 불가 가명화 처리, 로컬 전용 매핑/역매핑 흐름 및 포트폴리오(Gemini 무료 API + 클라이언트 가명화) vs 상용화(Vertex AI + ZDR 계약) 단계별 로드맵 반영.
v8.32026-08-18[클라이언트 가명화(Pseudonymization) 코드 구현 & 콘솔 디버그 파이프라인 / Zero-Server Leak UI 반영] src/utils/pseudonymization.ts 가명화/역매핑 엔진 구축, localAnalyzeMatch AI 파이프라인 연동, %c🛡️ [CareerFit Pseudonymization] 콘솔 디버그 시각화 로그 파이프라인 및 AIMatchReport.tsx 보안 뱃지/안심 카드 UI 반영 완료.
v8.42026-08-18[Privacy 규정 보완 & ZDR 법적 고지 문구 단계별 분리] Privacy 규격서 섹션 번호 구조 정정(1~6장 체계 정립) 및 ZDR 문구를 [현재 단계(포트폴리오/MVP)] vs [미래 단계(상용화 Production)]로 명확히 단계를 분리하여 수록.

1. 프로젝트 개요 (Project Overview)

  • 제품명: 커리어핏 (CareerFit)
  • 서비스 목적: 구직자가 채용 공고(JD)를 **사적으로 수집·분석·스케줄링하는 100% B2C 개인용 생산성 대시보드(Productivity Tool)**입니다. 구직자가 공고 텍스트를 직접 복사·붙여넣거나 URL을 입력하면, Google Gemini 2.5 AI가 주요 업무·필수 자격요건·우대사항을 구체화하여 정밀 파싱하고, 구직자의 이력서/경력기술서와 대조하여 매칭 점수, 맞춤형 강점, 보완점, 서류 작성 팁 및 예상 면접 질문을 제공합니다.
  • v6.0 핵심 개편 및 전략적 명분 (Strategic Why & Privacy):
    1. 플랫폼 약관 충돌 회피 (텍스트 직접 복사·붙여넣기 메인 UX):
      • 채용 플랫폼 HTML을 자동 크롤링하는 방식은 무단 파싱/약관 위반 마찰 위험이 있습니다.
      • 커리어핏은 구직자가 사적 개인 이용 목적으로 직접 공고 텍스트를 복사하여 서비스에 붙여넣는(Paste) 형태를 메인(Primary) UX로 삼아 법적·기술적 약관 이슈를 완벽히 회피합니다. (URL 파싱은 보조 지원)
    2. B2C 개인용 Productivity Tool 정체성 정의:
      • 커리어핏은 공고를 제3자에게 재배포하거나 채용을 중개하는 플랫폼이 아니라, Notion이나 Obsidian처럼 **“구직자 개인이 본인의 지원 현황과 일정을 모아 정돈하는 100% 사적 개인 대시보드”**로 정의하여 크롤링 제재 및 법적 위험을 원천 차단합니다.
    3. 범용 AI(Claude, ChatGPT 등) 직접 입력 대비 압도적 보안 및 UX 차별화 (Why 재정립):
      • 범용 AI 웹 서비스 직접 입력의 문제점: 구직자가 Claude, ChatGPT 등의 웹 챗봇에 이력서를 직접 업로드/복사하면, 연락처·이메일 등 민감 개인정보(PII)가 텍스트 그대로 전송되고 모델 학습 데이터로 활용될 보안 위험이 있으며, 공고 대조 결과를 타임라인 캘린더나 매칭 대시보드로 체계화할 수 없습니다.
      • 커리어핏만의 보안 차별성 및 책임 한계 고지:
        • 🛡️ PII 자동 마스킹 & 클라이언트 사이드 가명화(Pseudonymization): 이메일, 전화번호 등 직접 개인정보(PII) 마스킹([이메일], [연락처])과 함께, 기업명·매출/수치·내부 시스템명 등 경영민감정보를 의미는 유지하되 식별 불가한 가명 토큰([회사A], [수치A], [시스템A])으로 클라이언트 사이드에서 자동 변환 후 AI에 전송합니다. 역매핑 테이블은 오직 로컬 브라우저에만 보관되어 서버로 전송되지 않으며, 결과 수신 후 클라이언트에서 원문으로 복원합니다.
        • ⚖️ PRIVACY 데이터 보호 규정 명시:

          “[현재 단계 (포트폴리오/MVP)] 커리어핏은 현재 클라이언트 사이드 가명화(Pseudonymization) 및 PII 원천 마스킹을 통해 민감정보가 AI 프로바이더에 전달되지 않도록 실질적 보호 조치를 시행하고 있습니다 (비학습 효과 실질적 달성). [향후 상용화 단계 (Production Roadmap)] 상용화 전환 시 Enterprise Vertex AI + Zero Data Retention(ZDR) 계약을 통해 계약상 비학습 보장 및 데이터 0일 보관(ZDR)으로 명시적 보안 격상할 예정입니다.”

        • 🔒 외부 AI 학습 차단 1회성 API 연동 기반 실시간 갭(Gap) 진단: 챗봇 서비스와 달리 1회성 API 호출 파이프라인으로 모델 재학습 데이터 활용을 차단합니다. (※ 입력 데이터는 구글 모델 학습에 활용되지 않도록 파이프라인 처리(학습 미반영)하나, Gemini 등 외부 LLM 프로바이더 단에서 자체적으로 반영하게 된 부분에 대해서는 본 서비스에서 책임을 지지 않습니다.)
        • 🔑 로컬 암호화 보관소: 이력서 원문은 사용자 브라우저(localStorage)에만 XOR + Base64로 암호화되어 보관됩니다.
    4. 파편화된 채용 전형의 단일 타임라인 통합 관리:
      • 여러 채용 공고와 1/2차 면접, 과제 제출 등 커스텀 일정을 단 하나의 ‘월간 타임라인 캘린더’로 모아서 효율적으로 트래킹합니다.
    5. Zero Trust Security (Supabase Edge Function Proxy):
      • Gemini API Key를 Deno 런타임 기반의 Supabase Edge Function (gemini-proxy) Secrets으로 은닉 관리하여 클라이언트 API Key 노출을 원천 차단합니다.

2. 주요 기능 및 상세 명세 (Key Features & Specifications)

2.1. 약관 안전 텍스트 복사 중심 입력 & 하이브리드 파서 UX (src/components/JobScraperModal.tsx)

  • 메인 입력 UX (Primary):
    • ‘공고 텍스트 직접 복사·붙여넣기(Paste)‘를 기본 메인 탭으로 배치.
    • 유저가 구인 사이트에서 드래그하여 복사한 raw 텍스트를 붙여넣으면 Gemini 2.5 AI가 주요 업무 / 필수 자격요건 / 우대사항 / 마감일 / 기업명 / 직무를 자동으로 추출 및 정규화 구조화.
  • 보조 입력 UX (Secondary):
    • ‘공고 URL 입력’을 보조 옵션으로 제공하여 로컬 및 백업 엔진으로 파싱 지원.
  • 하이브리드 지원:
    • 1차: Supabase gemini-proxy 기반 Gemini 2.5 AI 구조화 파싱 (isAiParsed: true).
    • 2차 (Fallback): 네트워크 단절 또는 API 장애 발생 시 0.1초 만에 pureLocalScrapeEngine 로컬 정규식 엔진으로 무중단 자동 전환.

2.2. Supabase Edge Function 기반 보안 AI 프록시 (supabase/functions/gemini-proxy)

  • 보안 엔드포인트: POST https://<project-ref>.supabase.co/functions/v1/gemini-proxy
  • 보안 매커니즘:
    • GEMINI_API_KEY는 Supabase Dashboard Secrets에서만 관리되며 클라이언트 번들에 절대로 노출되지 않습니다.
    • 요청 데이터 본문의 PII(이메일, 연락처, 외부링크 등)를 정규식 검사로 자동 마스킹([이메일], [연락처]) 후 AI 모델로 안전 전송.
    • CORS 보안 설정으로 인가된 앱 요청만 중계 처리.

2.3. 공고 상세 & 서류 매칭 인터페이스 (2-Column View)

  • 좌측 Column: 채용공고 기본 정보, 구체화된 3대 요소(주요 업무 / 필수 자격 / 우대사항), 키워드 태그 및 원문 텍스트.
  • 우측 Column: 외부 AI 학습을 차단하는 1회성 API 연동 기반의 실시간 갭(Gap) 진단 (※ 입력 데이터는 구글 모델 학습에 활용되지 않도록 파이프라인 처리/학습 미반영하나, Gemini 자체 정책에 의해 반영되는 부분에 대해서는 서비스에서 책임을 지지 않습니다) 및 AI 매칭 리포트 (매칭 점수, 부합하는 강점, 보완할 점, 추천 작성 팁, 예상 면접 질문).
  • 첨부 서류 개별 삭제 (휴지통 기능):
    • 첨부 서류 태그 옆 휴지통 아이콘 클릭 시 해당 서류를 즉시 제외하고 남은 서류 기준 AI 매칭 리포트 자동 재계산.

2.4. 통합 커스텀 전형 일정 관리 및 D-Day 타임라인 (src/components/TimelineView.tsx)

  • 공고별 커스텀 전형(1차 면접, 과제 제출, 2차 면접 등) CRUD 지원.
  • 여러 채용 플랫폼에서 수집한 공고의 공식 마감일(🔴 마감)과 개인 전형 일정(📅 일정)을 단일 월간 타임라인 캘린더에서 테마 칩으로 동시 트래킹.

2.5. Claude/ChatGPT 대비 ‘노-학습 / PII 마스킹’ 로컬 보안 서류고 (src/utils/crypto.ts)

  • 구직자의 이력서 프로필 및 경영민감 경력기술서 원문이 localStorage (jd_archive_resume_v1)에 저장될 때 XOR + Base64 암호화(ENC_V1_...) 처리.
  • Claude/ChatGPT 등 범용 AI 웹 서비스와 달리 개인 정보(이메일/전화번호) PII 자동 마스킹 후 API를 호출하며, AI 모델 재학습 이용 0% 보장.
  • 경영민감정보 및 데이터 보안 고지 표기: 이력서 등록 모달(ResumeManagerModal.tsx) 및 스크랩 모달(JobScraperModal.tsx) 하단에 *“경영민감정보 및 이력서 데이터는 외부 서버에 절대 저장되지 않으며, 암호화되어 오직 사용자의 로컬 브라우저(스토리지)에만 안전하게 보관됩니다”*라는 보안 명세를 명확히 고지하여 사용자 안심과 데이터 주권 보증.

2.6. 모바일(폰) 웹 반응형 UI/UX 최적화 (src/components/Navbar.tsx)

  • 하단 네비게이션 탭 정리: 모바일 접속 시 PC 화면과 동일하게 공고랑 매칭, 타임라인, AI진단 3개 버튼만 노출하여 중복 탭(내 이력서) 제거 및 직관적 동선 확보.
  • 상태 필터 텍스트 줄바꿈 방지: 모바일 화면 폭에서 관심 공고 텍스트가 줄바꿈되는 현상을 방지하고자 관심공고로 라벨을 단일화하고 whitespace-nowrap 스타일을 적용하여 매끄러운 가로 스크롤 칩 UI 구현.

2.7. 칸반보드 대시보드 UI/UX 최적화 (src/components/KanbanBoard.tsx)

  • 관심공고 컬럼 가로 너비 확장: 공고 수집 단계의 높은 카드 밀도를 고려해 ‘관심공고’ 컬럼을 비대칭 확장(flex-[1.35], min-w-[270px])하여 가독성 증대.
  • 컬럼 헤더 직관적 공고 스크랩 CTA 배치: 관심공고 컬럼 헤더에 ’+ 공고 스크랩’ 전용 버튼을 배치하여 모달 진입 접근성 향상.

2.8. JD 파싱 노이즈 정제 및 직무 도메인 감점 매칭 엔진 (src/utils/gemini.ts)

  • 지능형 기업명/직무명 5단계 스마트 추출 파서 (smartExtractCompanyAndPosition) (v7.2):
      1. 회사명: OOO, 기업명: OOO, Company: OOO, 직무: OOO, Position: OOO, Role: OOO 명시적 라벨 정밀 추출.
      1. [회사명] 직무명, 회사명 - 직무명, 회사명 | 직무명, 회사명 / 직무명 구문/브래킷 패턴 자동 분리.
      1. About [회사명], 주식회사 [회사명], 근무처 [회사명] 소개문 브랜드 추적.
      1. PM, Product Manager, Frontend, Developer, Engineer, Analyst, Marketer, 기획자, 매니저, 담당자, 리드, 스페셜리스트 등 직무 키워드 스캐닝을 통한 포지션 타겟팅.
  • 채용 중개 플랫폼 도메인 엄격 제외 보안 규칙 (v7.2):
    • linkedin.com, wanted.co.kr, jobkorea.co.kr, saramin.co.kr, remember.co.kr, blind.com, incruit.com, glassdoor.com 등 공고 중개 포털 도메인은 **기업명 추론 대상에서 엄격1. prd.md [MODIFY]
    • v6.0~v8.3 개정 반영: 플랫폼 약관 충돌 회피 전략, 텍스트 복사 중심 메인 UX, B2C 개인 생산성 도구 정체성, Claude/ChatGPT 대비 PII 마스킹·Zero-Training 명정립, 로컬 데이터 암호화, Vercel 배포 명세, 배포 후 UX 개선 / 재방문 안심 고지 설계(careerfit-app-ten.vercel.app) 및 경영민감정보 클라이언트 사이드 가명화(Pseudonymization) 파이프라인 / 콘솔 디버그 로그 / Zero-Server Leak UI 완벽 수록.
  1. src/components/JobScraperModal.tsx
    • 공고 텍스트 직접 복사·붙여넣기(Paste) 탭을 메인 UX로 제공하며, Gemini 2.5 AI가 주요 업무/자격요건/우대사항 정규화 파싱.
  2. supabase/functions/gemini-proxy/index.ts
    • Supabase Edge Function Deno 서버 코드. GEMINI_API_KEY Secrets 활용, PII 자동 마스킹 및 Gemini REST API 보안 중계.
  3. src/utils/pseudonymization.ts [NEW]
    • 클라이언트 사이드 경영민감정보(기업명, 매출/수치, 내부 시스템명) 식별 불가 토큰([회사A], [수치A], [시스템A]) 가명화(pseudonymizeText), 로컬 매핑 테이블 생성, 수신 결과 1:1 역매핑 복원(depseudonymizeObject) 전용 엔진 유틸리티 및 %c🛡️ [CareerFit Pseudonymization] 콘솔 디버그 시각화 로그 파이프라인.
  4. src/utils/gemini.ts [MODIFY]
    • Supabase Edge Function 엔드포인트 호출, 무중단 로컬 Fallback 파싱/분석 유틸리티. localAnalyzeMatch 내 가명화 전송 및 로컬 역매핑 복원, 디버그 콘솔 로그 파이프라인 적용.
  5. src/components/AIMatchReport.tsx [MODIFY]
    • AI 매칭 리포트 컴포넌트. 상단 프로필 헤더 🛡️ 클라이언트 가명화 (Pseudonymization) 뱃지 및 경영민감정보 원천 차단 안내 카드(Zero-Server Leak) UI 반영.
  6. src/utils/crypto.ts
    • 이력서 및 경력기술서 localStorage 저장 시 XOR + Base64 암호화/복호화 (ENC_V1_...) 담당.
  7. src/components/TimelineView.tsx
    • 멀티 플랫폼 공고의 마감일과 커스텀 전형 일정을 단일 월간 타임라인 캘린더 상에 테마 칩으로 동시 표시.
  8. src/components/KanbanBoard.tsx
    • 칸반보드 5개 상태 컬럼 관리, 관심공고 비대칭 넓이 확장 및 공고 스크랩 CTA 헤더 통합 UI 제공.
  9. vercel.json [NEW]
    • Vercel 프로덕션 SPA 라우팅 및 빌드 출력 디렉토리(dist) 매핑 설정 파일.
  10. scratch/test-pseudonymization.cjs [NEW]
    • 가명화/역매핑 유틸리티의 동작성(원문 ↔ 가명화 ↔ 역매핑 원문 1:1 복원 검증)을 독립 환경에서 검증하는 Node.js 테스트 스크립트.�상, 사용자가 ‘내 서류가 어디 갔지?’ 하고 당황하거나 탈퇴/이탈로 오해하지 않도록 재방문 주소 안내(careerfit-app-ten.vercel.app) 및 브라우저 귀속 안내 UX 고지를 배치하여 사용자 혼선을 사전 차단함.”*
  • 화면 적용 안내 문구 규격 명세: 
    💡 저장된 내 서류/공고 확인 안내
 
작성하신 데이터는 현재 사용 중이신 브라우저에 안전하게 보관됩니다.
 
언제든 북마크해두시거나 https://careerfit-app-ten.vercel.app/ 주소로 직접 접속하시면 저장해두신 공고와 분석 결과를 다시 확인하실 수 있습니다.
 
(※ 다른 브라우저나 기기, 시크릿 모드로 접속 시에는 로컬 저장소가 달라져 보이지 않을 수 있습니다.)

2.10. 데이터 프라이버시 & 마스킹 정책 규격 (CareerFit Data Privacy & Masking Policy Specification) (v8.0)

📄 독립된 세부 규격서: PRIVACY_MASKING_POLICY.md

  • 배경 및 목적:

    • 배경: 사용자의 민감한 커리어/이력 데이터가 외부 LLM에 전송될 때 발생하는 개인정보 유출 리스크 및 프라이버시 침해 불안 해소.
    • 목적: 직무 적합도(Fit) 분석에 불필요한 고유 식별 정보를 1차 필터링하고, LLM 비학습(Zero Data Retention, ZDR) API를 통해 데이터 주권을 보장함.

  • 개인정보의 정의 및 비식별화 분류 체계: 공고 매칭과 역량 분석에 필요한 ‘직무 데이터(Job Data)‘와 매칭에 불필요한 ‘식별 데이터(PII)‘를 엄격히 분리하여 정의함.

    ※ 참고: 이력서·경력기술서 내 소속 기업의 매출·실적 등 경영민감정보는 개인정보보호법상 PII에 해당하지 않으나, 유출 시 사용자의 전/현 소속 기업에 미치는 리스크를 별도로 고려하여 로컬 암호화 저장 대상에 포함함.

    데이터 분류포함 항목 (Data Fields)비식별화/처리 정책 (Action)비즈니스/기술적 근거
    고유 식별 정보 (Direct PII)이름, 전화번호, 이메일, 주소, 주민등록번호, 링크드인 URL 등원천 마스킹/삭제 (Drop or Regex Masking)
    • 홍길동 → [USER_NAME]
    • 010-XXXX-XXXX → [PHONE]
    • test@email.com → [EMAIL]    		역량 적합도 분석에 일절 불필요하며, 유출 시 치명적인 직접 식별자.
    준식별 정보 (Indirect PII)학력(출신교), 성별, 나이, 생년월일, 사진, 가족관계사전 필터링/토큰 치환 (Drop/Generalize)
    • XX대학교 → [UNIVERSITY]
    • 30세 → [AGE_REMOVED]    		편향(Bias) 없는 순수 역량 기반 매칭 및 블라인드 채용 기준 준수.
    경영민감정보 (Business-Sensitive Info)소속(전/현) 기업의 비공개 매출·실적 수치, 내부 프로젝트명, 미공개 사업 성과, 고객사/파트너사명 등클라이언트 사이드 가명화 (Pseudonymization)
    • 기업명 → [회사A], [회사B]
    • 매출/수치 → [수치A], [수치B]
    • 내부 시스템명 → [시스템A]
    • 매핑 테이블은 로컬에만 보관(서버 미전송) 후 수신 결과 클라이언트 역매핑 복원    		개인정보보호법상 PII는 아니나, 유출 시 전/현 소속 기업에 대한 기밀유지 의무 위반 리스크가 있는 정보. 원문 의미는 유지하면서 AI에 식별 불가 형태로 전송.
    직무/역량 분석 데이터 (Allowed Data)담당 업무, 보유 기술(Tech Stack), 프로젝트 경험, 성과 지표, 사용 툴전송 유지 (Extract & Pass)공고의 자격 요건/우대 사항과 1:1 매칭 갭(Gap)을 산출하기 위한 필수 데이터.

  • 데이터 처리 파이프라인 & 가명화 처리 흐름 (Data Flow Lifecycle):

    이력서 원문
    ↓
[클라이언트 사이드] 가명화 처리
    - 기업명 → [회사A], [회사B]
    - 매출/수치 → [수치A], [수치B]
    - 내부 시스템명 → [시스템A]
    ↓
가명화된 텍스트만 AI(Gemini)에 전송
    ↓
갭 분석 결과 수신
    ↓
[클라이언트 사이드] 역매핑으로 원문 복원하여 화면 표시
    ↓
매핑 테이블은 로컬에만 보관 (서버 미전송)
    • Step 1. 클라이언트 사이드 가명화 (Pseudonymization):
      • 사용자가 이력서를 업로드하거나 텍스트를 붙여넣으면 클라이언트 단(src/utils/pseudonymization.ts)에서 정규표현식(Regex) 및 패턴 파서로 고유 식별 정보(PII) 마스킹과 함께 경영민감정보를 식별 불가 가명 토큰으로 치환합니다.
      • 가명화 치환 규칙:
        • 기업명 → [회사A], [회사B] …
        • 매출/수치 → [수치A], [수치B] …
        • 내부 시스템/프로젝트명 → [시스템A], [시스템B] …
      • 가명화 예시:
        • [원문]: "A기업 ERP 고도화 프로젝트에서 연간 매출 120억 달성에 기여"
        • [가명화 후 AI 전송]: "[회사A] [시스템B] 고도화 프로젝트에서 연간 매출 [수치C] 달성에 기여"
        • [매핑 테이블 - 로컬에만 보관]: 
          회사A → A기업
시스템B → ERP
수치C → 120억
    • Step 2. 1회성 AI 전송 & 갭 분석 수신:
      • 가명화 처리된 텍스트만 AI(Gemini API)에 전송하여 갭 분석 결과를 수신합니다.
      • 현재(포트폴리오/MVP)는 Gemini 무료 API + 클라이언트 가명화로 비용 0원 및 비학습 실질 달성하며, 상용화 시 Vertex AI + ZDR 계약으로 격상 예정.
    • Step 3. 클라이언트 사이드 역매핑 (De-pseudonymization) & 원문 복원:
      • AI로부터 전달받은 갭 분석 리포트 수신 즉시 로컬에 보관된 매핑 테이블을 참조하여 클라이언트 화면에 원문으로 역매핑하여 표시합니다.
    • Step 4. 세션 종료 및 메모리 파기:
      • 분석을 위해 Supabase Edge Function을 경유한 임시 처리 텍스트(가명화된 텍스트 포함)는 갭 분석 결과 렌더링 완료 즉시 서버/세션 메모리에서 파기됩니다.
      • 매핑 테이블은 사용자 로컬 암호화 보관소(localStorage)에만 유지되고 서버/세션 메모리에는 일절 남지 않습니다.
      • ※ 사용자가 직접 등록한 이력서 원본은 브라우저 localStorage에 XOR+Base64 암호화 상태로 별도 보관되어 추후 공고 재활용 시 재사용됩니다. (서버 전송 없음, 로컬 암호화 보관 지속)

3. 기술 아키텍처 (Technical Architecture)

  • Frontend: React 18, TypeScript, Tailwind CSS, Lucide Icons, Vite
  • Deployment & Hosting: Vercel Production Pipeline (vercel.json, Vercel CLI)
  • Security & Proxy Backend: Supabase Edge Functions (Deno Runtime, TypeScript)
  • AI Engine: Google Gemini 2.5 Flash (gemini-2.5-flash)
  • Data Encryption: XOR + Base64 Encrypted Browser LocalStorage (Pure Local Privacy, Prefix: ENC_V1_)

4. 시스템 아키텍처 및 데이터 흐름도 (Data Flow Diagram)

graph TD
    User([사용자]) -->|1. [메인] JD 텍스트 직접 복사·붙여넣기 / [보조] URL 입력| ScraperModal[JobScraperModal.tsx]
    ScraperModal -->|2. localScrapeJD 호출| GeminiUtil[src/utils/gemini.ts]
    
    subgraph Security & Privacy Proxy Layer
        GeminiUtil -->|3-A. 클라이언트 가명화| Pseudonymization[pseudonymization.ts<br/>기업명→[회사A] / 수치→[수치A]]
        Pseudonymization -->|3-B. 가명화 텍스트만 전송| SupabaseProxy[Supabase Edge Function: gemini-proxy]
        Pseudonymization -->|매핑 테이블 보관| LocalStorage[(Browser LocalStorage)]
        SupabaseProxy -->|4. Secrets Key 사용| GeminiAPI[Google Gemini 2.5 API]
        GeminiAPI -->|5-A. 파싱/매칭 JSON 응답| SupabaseProxy
        SupabaseProxy -->|결과 수신| GeminiUtil
        GeminiUtil -->|역매핑 복원| Pseudonymization
        
        GeminiAPI -.->|5-B. 통신 장애/Quota 초과 시| LocalFallback[Pure Local Engine]
        LocalFallback -->|Fallback JSON| GeminiUtil
    end

    GeminiUtil -->|6. 구조화 데이터 저장| AppState[App.tsx State]
    
    User -->|7. 이력서 등록/수정 (Claude/ChatGPT 대비 PII 마스킹 & AI 학습 0%)| ResumeModal[ResumeManagerModal.tsx]
    ResumeModal -->|8. encryptLocalData| Crypto[src/utils/crypto.ts]
    Crypto -->|9. ENC_V1_ Encrypted Local Storage| LocalStorage

    User -->|10. 멀티 플랫폼 공고 커스텀 일정 통합| DetailModal[JobDetailModal.tsx]
    DetailModal & LocalStorage -->|11. 통합 월간 일정 트래킹| TimelineView[TimelineView.tsx]

    AppState & LocalStorage -->|12. localAnalyzeMatch| MatchReport[AIMatchReport.tsx]
    MatchReport -->|13. 2-Column AI 매칭 리포트 출력| User

5. 주요 코드 파일 명세 (Key Component Structure)

  1. prd.md [MODIFY]
    • v6.0~v7.7 개정 반영: 플랫폼 약관 충돌 회피 전략, 텍스트 복사 중심 메인 UX, B2C 개인 생산성 도구 정체성, Claude/ChatGPT 대비 PII 마스킹·Zero-Training 명정립, 로컬 데이터 암호화, Vercel 배포 명세 및 배포 후 UX 개선 / 재방문 안심 고지 설계(careerfit-app-ten.vercel.app) 수록.
  2. src/components/JobScraperModal.tsx
    • 공고 텍스트 직접 복사·붙여넣기(Paste) 탭을 메인 UX로 제공하며, Gemini 2.5 AI가 주요 업무/자격요건/우대사항 정규화 파싱.
  3. supabase/functions/gemini-proxy/index.ts
    • Supabase Edge Function Deno 서버 코드. GEMINI_API_KEY Secrets 활용, PII 자동 마스킹 및 Gemini REST API 보안 중계.
  4. src/utils/pseudonymization.ts [NEW]
    • 클라이언트 사이드 경영민감정보(기업명, 매출/수치, 내부 시스템명) 식별 불가 토큰([회사A], [수치A], [시스템A]) 가명화(pseudonymizeText), 로컬 매핑 테이블 생성 및 수신 결과 1:1 역매핑 복원(depseudonymizeObject) 전용 유틸리티.
  5. src/utils/gemini.ts [MODIFY]
    • Supabase Edge Function 엔드포인트 호출, 무중단 로컬 Fallback 파싱/분석 유틸리티. localAnalyzeMatch 내 가명화 전송 및 로컬 역매핑 복원, 디버그 콘솔 로그 파이프라인 적용.
  6. src/components/AIMatchReport.tsx [MODIFY]
    • AI 매칭 리포트 컴포넌트. 상단 프로필 헤더 🛡️ 클라이언트 가명화 (Pseudonymization) 뱃지 및 경영민감정보 원천 차단 안내 카드(Zero-Server Leak) UI 반영.
  7. src/utils/crypto.ts
    • 이력서 및 경력기술서 localStorage 저장 시 XOR + Base64 암호화/복호화 (ENC_V1_...) 담당.
  8. src/components/TimelineView.tsx
    • 멀티 플랫폼 공고의 마감일과 커스텀 전형 일정을 단일 월간 타임라인 캘린더 상에 테마 칩으로 동시 표시.
  9. src/components/KanbanBoard.tsx
    • 칸반보드 5개 상태 컬럼 관리, 관심공고 비대칭 넓이 확장 및 공고 스크랩 CTA 헤더 통합 UI 제공.
  10. vercel.json [NEW]
  • Vercel 프로덕션 SPA 라우팅 및 빌드 출력 디렉토리(dist) 매핑 설정 파일.

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