Teamplan-it

팀장 없는 팀플의 시작

AI가 팀장 역할을 대신하여, 모든 팀원이 동등하게 협업할 수 있는 팀 프로젝트 관리 서비스

서비스 바로가기 · 멋쟁이사자처럼 아이디어톤 정보

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목차

• 소개
• 주요 기능
• 스크린샷
• 기술 스택
• 시스템 아키텍처
• 데이터 모델
• AI 파이프라인
• 시작하기
• 팀원

소개

Teamplan-it은 멋쟁이사자처럼 아이디어톤에서 탄생한 서비스입니다.

대학교 팀플에서 매번 반복되는 문제 — "누가 팀장 할 거야?", "일정은 어떻게 짜지?", "누가 뭘 맡아?" — 를 AI로 해결합니다. 프로젝트 정보와 팀원의 강점만 입력하면, AI가 과업을 분해하고, 의존성을 분석하고, 팀원별 최적 일정을 자동으로 배정합니다.

더 이상 팀장이라는 부담 없이, 모두가 동등한 팀원으로 프로젝트에 집중할 수 있습니다.

주요 기능

AI 과업 분석 및 자동 배정

프로젝트 설명과 팀원의 강점, 가용 시간을 기반으로 AI가 과업을 분해하고 최적의 담당자를 배정합니다. 의존성 그래프를 생성하여 작업 순서를 자동으로 설계합니다.

팀 타임라인 (Gantt 차트)

팀원별 작업 일정을 한눈에 시각화합니다. 총 작업 수, 진행 상황, 완료율, 남은 일수를 실시간으로 확인할 수 있습니다.

AI 채팅 코칭

AI 매니저가 각 팀원에게 맞춤형 업무 안내와 동기부여를 제공합니다. 채팅으로 진행 상황을 보고하면 진척도가 자동으로 업데이트됩니다.

대시보드 & 진척도 관리

프로젝트 진척도, 내 체크리스트, AI 조언을 한 화면에서 확인합니다. 팀 전체와 개인의 진행률을 링 차트로 직관적으로 보여줍니다.

팀원 초대 & 온보딩

초대 링크 또는 이메일로 팀원을 초대합니다. 각 팀원이 자신의 강점, 선호 시간대, 가용 시간을 직접 입력하면 AI 분석에 반영됩니다.

스크린샷

랜딩 페이지

프로젝트 생성

팀원 정보 입력

AI 분석 중

AI 분석 결과

대시보드

타임라인 (Gantt 차트)

AI 채팅

기술 스택

분류	기술
프레임워크	Next.js 16 (App Router), React 19
언어	TypeScript
스타일링	Tailwind CSS 4
데이터베이스	Supabase (PostgreSQL)
인증	Supabase Auth
파일 저장소	Supabase Storage
AI	Google Gemini 2.5 Flash
이메일	Resend
배포	Vercel

시스템 아키텍처

Client → Next.js API Routes → 외부 서비스 3계층 구조. Supabase가 Auth, DB, Storage를 모두 담당하며, Gemini API는 DB에서 프로젝트·팀원 데이터를 읽어 과업 분석에 활용합니다.

데이터 모델 (ERD)

총 9개 테이블 설계. 프로젝트-팀원-과업 중심의 정규화된 스키마.

erDiagram
    profiles ||--o{ projects : "owns"
    profiles ||--o{ project_members : "joins"
    projects ||--o{ project_members : "has"
    projects ||--o{ tasks : "contains"
    projects ||--o{ chat_messages : "has"
    projects ||--o{ analysis_snapshots : "tracks"
    projects ||--o{ files : "stores"
    projects ||--o{ invitations : "issues"
    project_members ||--o{ tasks : "assigned"
    project_members ||--o{ chat_messages : "sends"
    project_members ||--o{ files : "uploads"
    tasks ||--o{ task_checklists : "has"

    profiles {
        uuid id PK
        text display_name
        text email
    }

    projects {
        uuid id PK
        text name
        text description
        text goal
        text deliverable
        date start_date
        date end_date
        text constraints
        text document_url
        boolean is_private
        enum status
        uuid owner_id FK
        timestamp created_at
    }

    project_members {
        uuid id PK
        uuid project_id FK
        uuid user_id FK
        text display_name
        text major_or_part
        array strengths
        array time_slots
        text hours_per_week
        enum color
        enum role
        boolean info_completed
        timestamp joined_at
    }

    tasks {
        uuid id PK
        uuid project_id FK
        uuid assignee_id FK
        text label
        enum category
        integer progress
        enum status
        date start_date
        date end_date
        array depends_on
        integer sort_order
        timestamp updated_at
    }

    task_checklists {
        uuid id PK
        uuid task_id FK
        text content
        boolean is_completed
        timestamp completed_at
        integer sort_order
    }

    chat_messages {
        uuid id PK
        uuid project_id FK
        uuid sender_id FK
        enum role
        text content
        jsonb metadata
        timestamp created_at
    }

    analysis_snapshots {
        uuid id PK
        uuid project_id FK
        jsonb result_json
        boolean is_active
        timestamp created_at
    }

    files {
        uuid id PK
        uuid project_id FK
        uuid uploader_id FK
        text file_name
        text storage_path
        text mime_type
        integer size_bytes
        timestamp created_at
    }

    invitations {
        uuid id PK
        uuid project_id FK
        text token UK
        text email
        enum status
        timestamp expires_at
        timestamp created_at
    }

Loading

AI 파이프라인

과업 분석 (/api/analyze)

프로젝트 정보와 팀원 데이터를 Gemini API에 전달하여 과업을 자동 분해·배정합니다.

입력 데이터:

• 프로젝트 기본정보 (이름, 설명, 목표, 산출물, 기간, 제약사항)
• 팀원 정보 (이름, 전공, 강점, 선호 시간대, 주당 가용시간)
• 첨부 문서 (PDF, 이미지 등 — Base64 인코딩하여 Gemini에 전달)

출력 구조 (JSON Schema 강제):

{
  "nodes": [
    { "id": "task_1", "label": "API 설계", "day": "Day 4-7",
      "assignee": "이승희", "category": "backend", "dependsOn": ["task_0"] }
  ],
  "timelines": [
    { "memberName": "이승희", "bars": [
        { "label": "API 설계", "startPercent": 10, "widthPercent": 20 }
    ]}
  ],
  "checklists": { "task_1": ["요구사항 분석", "API 명세 작성", "리뷰"] },
  "comment": "각 팀원의 강점과 시간대를 고려하여 배정했습니다..."
}

안정성 확보:

• responseSchema로 JSON 구조 강제 (Structured Output)
• 응답 실패 시 최대 3회 재시도 (온도 0.7 → 0.3 하향)
• 불완전한 JSON 자동 복구 (미종료 문자열, 닫히지 않은 괄호 처리)
• IP당 분당 5회 Rate Limiting

AI 채팅 코칭 (/api/chat)

팀원과의 대화에서 진행 상황을 자동으로 감지하고 업데이트합니다.

자동 진행률 업데이트: AI 응답에 [PROGRESS_UPDATE] 태그가 포함되면 해당 과업의 진행률과 상태를 자동 변경 (todo → in_progress → done)

자동 체크리스트 완료: [CHECKLIST_UPDATE] 태그로 체크리스트 항목을 자동 완료 처리하고, 완료 비율에 따라 과업 진행률을 재계산

감정 트리거 감지: 3일 이상 진행률 0%인 과업이 있으면 AI가 자동으로 감지하여 팀원에게 부드러운 격려와 구체적인 시작 가이드를 제공

시작하기

사전 요구사항

• Node.js 18+
• npm

설치 및 실행

# 의존성 설치
npm install

# 환경변수 설정
cp .env.example .env.local

.env.local에 다음 환경변수를 설정합니다:

GEMINI_API_KEY=            # Google Gemini API 키
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=  # Supabase 프로젝트 URL
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=  # Supabase 익명 키
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY= # Supabase 서비스 키
RESEND_API_KEY=            # Resend 이메일 API 키

# 개발 서버 실행
npm run dev

http://localhost:3000에서 확인할 수 있습니다.

팀원

팀 팀플래닛 (Teamplanit) | 멋쟁이사자처럼 아이디어톤

이름	역할
이승희	Backend
전민경	Backend
김지연	Frontend
김지유	기획
조용현	디자인
임상현	멘토