- API 엔드포인트 통일
- AI 추천: POST /api/events/{id}/ai-recommendations
- 이미지 생성: POST /api/events/{id}/content-generation
- 최종 승인: POST /api/events/{id}/publish
- Kafka 이벤트명 구분
- EventDraftCreated: 목적 선택 시 발행
- EventCreated: 최종 승인 시 발행
- 수정 파일
- design/backend/sequence/outer/이벤트생성플로우.puml
- design/backend/sequence/inner/event-목적선택.puml
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- 회원가입: 사업자번호 암호화 위치 명시, 성능 지표 추가, 에러 코드 표준화 (USER_001, USER_002)
- 로그인: 비동기 처리 설명 추가, Rate Limiting 보안 강화, 성능 목표 추가, 에러 코드 표준화 (AUTH_001)
- 프로필수정: 트랜잭션 범위 명확화, Optimistic Locking 추가, 동시성 제어, 에러 코드 표준화 (USER_003~005)
- 로그아웃: API Gateway 연계 시나리오, 로그아웃 이벤트 발행, 성능 목표 추가, 에러 코드 표준화 (AUTH_002)
- .gitignore 추가: .npm-global 및 기타 임시 파일 제외
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- 4개 주요 비즈니스 플로우 외부 시퀀스 다이어그램 작성
* 사용자인증플로우: 회원가입, 로그인, 로그아웃
* 이벤트생성플로우: AI 추천, 이미지 생성, 다중 채널 배포
* 고객참여플로우: 이벤트 참여, 당첨자 추첨
* 성과분석플로우: 실시간 대시보드 조회
- Event-Driven 아키텍처 반영 (Kafka Event Topics + Job Topics)
- Resilience 패턴 전면 적용 (Circuit Breaker, Retry, Timeout, Fallback)
- Cache-Aside 패턴 적용 (Redis 캐싱)
- 논리 아키텍처 및 유저스토리 기반 설계
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- 18개 주요 외식업 유형별 3개씩 총 54개 매장 프로필 작성
- 실제 성공 사례 반영 (자담치킨, 크치치킨, 아뜨베 등)
- AI 이벤트 추천 시스템 학습용 데이터
- 지역별, 매출별, 직원 규모별 다양한 분포 포함
- 현실적인 운영 정보 및 메뉴 가격 정보 제공
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- design/aidata/업종별_성공_이벤트_데이터.md 파일 생성
- 10개 외식업 유형별 50개 이벤트 샘플 데이터 추가
- AI 이벤트 추천 시스템 초기 학습 데이터 구성
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- AI 이벤트 추천 시스템을 위한 시군구별 트렌드 데이터 작성
- 24개 주요 시군구 샘플 데이터 포함
- 각 지역별 특성, 업종별 트렌드, 계절별 소비 패턴 반영
- 성공 이벤트 사례 및 ROI 데이터 포함 (280-780% 범위)
- AI 활용 가이드 및 데이터 업데이트 전략 문서화
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- 전체 유저스토리 요약 테이블 (20개)
- 우선순위별/서비스별/복잡도별 통계
- 주요 기능별 상세 목록
- 기술 스택 및 아키텍처 정보
- 개발 로드맵 및 리스크 관리
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- 3개 핵심 패턴으로 간소화 (API Gateway, Async Request-Reply, Circuit Breaker)
- 기존 10개 패턴 문서 백업 (architecture-pattern-backup-20251021.md)
- 버전 2.0으로 업데이트
- Phase 1 MVP 중심 3개월 로드맵 작성
- 서비스별 패턴 적용 설계 및 시퀀스 다이어그램 작성
- 성과 지표 및 리스크 관리 방안 정리
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- 7개 마이크로서비스별 요구사항 분석
- Top 10 패턴 정량적 평가 매트릭스 작성
- 5개 Mermaid 아키텍처 다이어그램 작성
- Phase별 구현 로드맵 (MVP/확장/고도화)
- 성능 개선 및 비용 절감 예상 지표 산출
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- navigation.css 파일 생성 (17번 파일 app-bar 스타일 기반)
- 21개 HTML 파일의 CSS 경로 통일 (css/components/navigation.css → css/navigation.css)
- 모든 페이지에 일관된 상단 네비게이션 바 적용
- 사용자 경험 일관성 개선
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