요즘 IT 업계는 하루가 다르게 빠르게 변화하고 있습니다. LLM(Large Language Model), 머신러닝, 바이브 코딩, 에이전틱 AI(Agentic AI) 등 새로운 기술과 개념이 쏟아져 나오는 가운데, 이 모든 트렌드를 따라잡기란 쉽지 않습니다. 개발자, 디자이너, 기획자, 마케터 등 IT 분야 종사자들은 항상 최신 트렌드를 파악하고 있어야 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
그래서 저는 이런 넘쳐나는 소식들을 효율적으로 큐레이션하고 필터링할 수 있는 서비스, "트렌드허브"를 직접 개발하게 되었습니다.
트렌드허브 개발 동기
MZ세대 IT 종사자로서 저는 항상 이런 고민을 하고 있었습니다:
- 매일 쏟아지는 수많은 기술 소식을 어떻게 효율적으로 소비할 수 있을까?
- 내 직무와 관련된 콘텐츠만 필터링해서 볼 수 있는 방법은 없을까?
- 한번 본 유용한 콘텐츠를 나중에 다시 찾으려면 어떻게 해야 할까?
이런 고민에서 출발해 트렌드허브는 개발, 디자인, 기획, 마케팅 분야의 최신 트렌드와 유용한 정보들을 한곳에 모아 제공하는 플랫폼으로 탄생했습니다.
주요 기능 소개
1. 맞춤형 필터링 시스템
사용자가 관심 있는 분야(개발, 디자인, 기획, 마케팅, 트렌드, 뉴스)를 선택하면 해당 콘텐츠만 필터링해서 보여줍니다. 이 필터 설정은 로컬 스토리지에 저장되어 다음 방문 시에도 그대로 유지됩니다.
특히 모바일 환경에서는 화면 크기를 고려해 '전체' 필터를 숨기고 실질적으로 필요한 카테고리 필터만 표시해 사용성을 높였습니다.
2. 콘텐츠 평가 시스템
단순히 콘텐츠를 소비하는 것을 넘어, 사용자들이 콘텐츠의 가치를 평가할 수 있는 시스템을 도입했습니다. '실무 적용 가능성'과 '정보의 정확성' 두 가지 기준으로 콘텐츠를 5점 척도로 평가할 수 있어, 양질의 콘텐츠를 더 쉽게 식별할 수 있게 했습니다.
평가한 콘텐츠는 시각적으로 표시되어 이미 평가한 콘텐츠인지 한눈에 알 수 있습니다.
3. 내가 본 콘텐츠 관리
사용자가 한번 본 콘텐츠는 별도의 '내가 본 콘텐츠' 탭에서 모아볼 수 있습니다. 이를 통해 나중에 다시 참고하고 싶은 콘텐츠를 쉽게 찾을 수 있고, 평가 기능을 통해 콘텐츠의 가치를 기록할 수 있습니다.
앞으로의 계획
현재 트렌드허브는 기본적인 기능을 갖추고 있지만, 앞으로 더 발전시키기 위한 계획이 있습니다:
- 개인화 추천 시스템: 사용자의 조회 이력과 평가 데이터를 기반으로 개인화된 콘텐츠를 추천하는 시스템 도입
- 소셜 기능 강화: 콘텐츠 공유 및 댓글 기능을 통해 사용자 간 지식 공유 활성화
- AI 요약 기능: 긴 콘텐츠를 AI가 자동으로 요약해주는 기능 추가
마무리
기술 트렌드를 따라가는 것은 IT 업계에서 생존하기 위한 필수 요소입니다. 트렌드허브가 MZ세대 IT 종사자들이 정보 홍수 속에서 효율적으로 지식을 얻고 성장하는 데 도움이 되길 바랍니다.
직접 개발해보니 사용자의 관점에서 정말 필요한 기능이 무엇인지, 어떻게 하면 더 직관적인 UX를 제공할 수 있을지 많은 고민을 하게 되었습니다. 이런 고민의 과정 자체가 개발자로서 성장하는 값진 경험이었다고 생각합니다.
혹시 트렌드허브에 대한 피드백이나 제안이 있으시다면 언제든 공유해주세요. 더 나은 서비스로 발전시키기 위해 노력하겠습니다.
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