🎯 수행한 Task

문제 발견 · 서비스 기획

• Tetz 스터디원들이 문제 풀이, 코드 제출, 결과 확인과 기록을 한곳에서 진행하도록 YOJ를 1인 기획·개발.
• 스터디원들과 실제 사용하며 학습 흐름에 맞춰 문제 목록, 에디터, 제출 이력과 풀이 복원 기능을 연결.

AI 활용 · 문제 데이터 구축

• Codex를 활용해 Selenium 크롤러를 만들고 문제 제목·본문·입출력·공개 예제를 수집. MathJax 렌더링을 기다려 수식 누락을 줄임.
• 약 1,000문제 규모로 정리. 공개되지 않는 원본 채점 케이스 대신 문제 조건에 근거한 YOJ 자체 경계값·반례를 Codex와 함께 작성·검토.

온라인 채점 · 백엔드

• Next.js·TypeScript API와 Supabase Auth·PostgreSQL·RLS로 사용자별 문제·제출 데이터를 관리.
• Judge0에 최대 20개 테스트 케이스를 배치 제출하고 폴링 결과를 NDJSON으로 스트리밍. 출력 정규화·일부 문제 특수 판정·오류 유형 구분·반례 표시 구현.

AWS 운영 · 장애 대응

• AWS EC2에서 Judge0·PostgreSQL·Redis를 Docker Compose로 운영하고, 사용자 승인·일일 사용량 제한으로 채점 자원 보호.
• 디스크 20GB가 가득 차 채점 API가 500 오류를 낸 사건을 복구하고 EBS를 30GB로 확장. 서버 장애와 사용자 코드 오류를 구분하도록 응답 처리 개선.

📁 성과 파일

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YOJ 프런트엔드 코드

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Tetz 알고리즘 스터디원과 실제 사용. 사용 인원·제출 건수는 미집계.

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2026.04~ 개발. 약 1,000문제는 본인 정리 규모이며 DB 적재 건수 검증 전.

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배운 점 · AI는 대량 데이터 준비와 반복 개발의 속도를 높였지만, 자체 테스트 케이스의 타당성과 채점 결과, 서버 장애는 개발자가 직접 검증하고 책임져야 한다는 점을 배웠습니다.