프로젝트 사례
MyApplio
이력서와 지원 현황, 면접 준비를 하나의 흐름으로 이어주는 AI 기반 구직 워크스페이스입니다. Next.js 16과 Supabase 위에 올렸고, Gemini로 이력서 PDF 가져오기와 채용 공고 탐색, 커버레터 초안 작성을 처리합니다. 공고를 클릭 한 번으로 저장하는 크롬 확장 프로그램도 함께 제공합니다.
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MyApplio는 AI가 거드는 구직 워크스페이스입니다. 랜딩 페이지에는 "Resume to offer · AI assisted" 라는 한 줄을 걸었고, 그 아래에 "Resumes, applications, interviews. Nothing falls through." 라는 약속을 두었습니다.
대부분의 구직자는 스프레드시트와 이력서 파일, 이메일, 그리고 수십 개의 브라우저 탭에 흩어진 채로 구직을 이어갑니다. 도구 하나가 한 단계씩만 맡고 있고, 서로 무슨 일이 있었는지 알지 못합니다. MyApplio는 단계 사이를 잇는 일 자체가 제품이라는 생각에서 출발했습니다. 저장해 둔 공고가 지원 건이 되고, 지원 건은 이력서를 끌어다 쓰고, 이력서는 공고에 맞춰 다듬어지며, 면접 준비는 그 둘의 맥락을 그대로 물려받습니다.
문제
공고를 미처 기록하기 전에 사라지거나, 상세 내용 없이 스프레드시트에 붙여넣기만 하게 됩니다
이력서가 거의 똑같은 파일 여러 개로 갈라지면서 어느 것이 최신인지 알 수 없게 됩니다
커버레터를 지원할 때마다 빈 화면에서 다시 시작합니다
마감일과 후속 연락을 기억에 의존합니다
진행이 멈춘 지원 건을 그것을 만들어 낸 자료와 이어 볼 방법이 없습니다
정보 구조(IA)
대시보드는 하나의 목록이 아니라 실제 구직 과정에 등장하는 대상을 중심으로 짰습니다.
수집: ai-job-search로 공고를 찾고, 크롬 확장으로 클릭 한 번에 담아 둡니다
파이프라인: applications, companies, roles, people, events, notes, links
자료: resume, cv, cover-letter, 그리고 공고와 이력서를 견줘 보는 match
준비: interview-prep, review, ready, goals
공개 영역: resume-directory, resume-search, 공유할 수 있는 공개 이력서 페이지
운영 측면에서 달라진 점
안전하게 보호되는 계정: 사용자의 데이터는 데이터베이스 단계에서 본인만 볼 수 있게 막혀 있고, 공개 데모 계정도 읽기 전용입니다.
통제되는 AI 비용: 단순 추출에는 가벼운 AI 모델을, 글쓰기 작업에는 상위 모델을 쓰고, 모든 호출을 크레딧으로 계산하며 사용량 제한으로 남용을 막습니다.
믿을 수 있는 이력서 가져오기: 올린 PDF 이력서를 초안을 뽑은 뒤 원본과 다시 맞춰 보는 두 단계로 읽어, 사용자가 손으로 고칠 일이 줄어듭니다.
알맞은 시간에 오는 알림: 알림은 사용자마다 자기 시간대에 맞춰 발송됩니다.
안전한 결제와 단단한 보안: 결제 알림은 검증을 거친 뒤에만 처리하고, 사이트는 흔한 웹 공격에 대비해 보호되어 있습니다.
크롬 확장
MyApplio Job Clipper는 서비스 워커와 사이드 패널을 갖춘 Manifest V3 확장입니다. LinkedIn, Indeed, Glassdoor, Workday 같은 사이트에서 공고를 초안 상태의 지원 건으로 담아 옵니다. 추출 로직만 82KB 남짓 되는데, 채용 사이트마다 공고 구조가 전부 다르기 때문입니다. 완성된 지원 건이 아니라 초안으로 담는 데에는 이유가 있습니다. 저장은 클릭 한 번이어야 하고, 그 순간 사용자에게 아무것도 묻지 않아야 하기 때문입니다.
이 프로젝트가 보여주는 역량
단계 사이의 연결이 곧 가치가 되는 제품을 설계한 경험
작업별로 모델을 나누고 호출마다 사용량을 재고 입력에 상한을 두어, 프로덕션 AI를 감당할 만한 비용으로 운영하는 방법
촘촘한 RLS와 193개의 마이그레이션, DB에 내장된 스케줄링까지 Supabase를 깊이 활용한 사례
브라우저 확장과 웹 앱을 하나의 제품으로 묶어 내놓은 경험
보안과 비용의 경계를 문서가 아니라 코드에 남기는 방식
Live: https://myapplio.com/
Role: 1인 개발 (제품 기획 → 스키마·RLS → AI 파이프라인 → 결제 → 확장 → SEO)