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Dev.toBackend
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Zero-Dependency 데이터셋 패키징을 통한 타로 리더 시스템 구축
Build a tarot reader in Node.js with an open 78-card dataset (no scraping)
AI 요약
Context
기존 타로 데이터의 대부분이 비정형 블로그 포스트 형태로 존재하여 데이터 추출 및 파싱 비용이 높음. 외부 API 의존성이나 Scraping 과정에서 발생하는 유지보수 오버헤드를 제거한 구조화된 데이터 소스 필요.
Technical Solution
- 비정형 데이터를 정형화한 78종의 MIT 라이선스 데이터셋 구축을 통한 데이터 신뢰성 확보
- npm 및 PyPI 패키지 형태로 배포하여 별도의 API 호출 없는 Zero-Dependency 런타임 환경 구현
- TypeScript Type 정의를 통한 데이터 스키마 강제 및 런타임 안정성 향상
- Array.splice 기반의 비복원 추출 로직을 활용한 3-Card Spread 무작위 선택 알고리즘 구현
- MCP(Model Context Protocol) Server 래핑을 통한 LLM Hallucination 방지 및 Tool-use 기반 데이터 쿼리 구조 설계
- Hugging Face 배포를 통한 ML 임베딩 및 Semantic Search용 텍스트 코퍼스 제공
실천 포인트
- 정적 데이터의 경우 API 서버 구축보다 Language-specific 패키징 배포가 성능과 비용 면에서 유리함 - LLM 연동 시 외부 지식에 의존하기보다 MCP와 같은 프로토콜로 검증된 데이터셋을 Tool로 제공하여 정확도 향상 - 다국어/다환경 지원을 위해 동일 데이터셋의 Python/Node.js 교차 배포 전략 검토