Java/Spring 기반으로 백엔드 서비스를 개발하고, AI를 활용해 아이디어를 실제 동작하는 제품까지 만드는 과정을 실험하고 있습니다.
단순히 기능을 구현하는 것보다 문제를 정의하고 → 구현하고 → 배포하고 → 실제 사용 가능한 형태로 만드는 과정에 관심이 있습니다.
Building useful products. Learning by shipping them.
이미지와 문서 속 개인정보 노출 위험을 분석하는 AI 기반 개인정보 탐지 서비스입니다.
- Java 17
- Spring Boot
- OCR
- EXIF metadata analysis
- Local LLM
- Privacy risk scoring
What I worked on
- 이미지 업로드 및 분석 API
- 전화번호 / 이메일 / 이름 등 개인정보 탐지
- EXIF GPS / 촬영시간 / 기기정보 분석
- 로컬 LLM을 활용한 추가 위험 분석
- Risk Score / Risk Level 설계
- Railway 배포
From idea to MVP, deployment, and product iteration.
Spring Boot MVP를 localhost에서 production으로 배포할 때 놓치기 쉬운 release blocker를 점검하기 위한 공개 체크리스트입니다.
- Build & tests
- Configuration & secrets
- Database & integrations
- Application security
- Production smoke tests
- Rollback evidence
- Evidence-first AI review
👉 Spring Boot Release Checklist
The repository is intentionally lightweight and public. A more structured deployment runbook is also available separately.
- Java / Spring Boot backend development
- AI-assisted development
- Local LLM / Ollama
- deployment & production workflows
- privacy / security tooling
- developer automation
- small software products
개발하면서 실제로 겪은 문제와 해결 과정, AI 도구 사용 경험과 프로젝트 회고를 기록하고 있습니다.
현재는 Java/Spring 백엔드 경험을 기반으로
Backend Developer → AI-assisted Product Engineer
방향으로 확장하고 있습니다.
특히 관심 있는 것은 AI를 단순히 호출하는 것이 아니라 기존 백엔드 시스템과 AI를 연결해 실제 제품으로 만드는 과정입니다.
Built by Nocklock
AI-assisted. Built for human verification. Evidence-backed.