챗봇이 손님의 이야기를 듣고 감정을 읽어, 도서 3권이나 지역 오감 꾸러미를 마음 처방전 한 장으로 골라 주고 주문까지 잇는 서비스입니다. [의뢰 배경] 참새책방은 지역의 자원인 로컬 향, 청년 연주팀, 책방을 묶어 파는 지역 문화 브랜드입니다. 어려운 것은 상품이 아니라 고르는 방법이었습니다. 손님은 무엇이 자기에게 맞는지 모르고, 판매자는 온라인에서 취향을 물어볼 자리가 없었습니다. 그래서 상품 목록을 먼저 보여 주는 대신 마음을 먼저 묻는 판매 흐름을 만들었습니다. [주요 기능] 1. 7단계 마음 상담 챗봇이 손님의 상태를 단계적으로 듣습니다. 자유롭게 말해 보라고 하면 대부분 막히기 때문에, 질문마다 그 질문에 맞는 예시 답변 칩을 함께 띄웠습니다. 본인용과 선물용 두 갈래 상담을 나눠 준비했습니다. 2. 감정 분석 기반 도서와 꾸러미 추천 대화를 12종 감정 분포로 분석해 도서 3권 또는 지역 오감 꾸러미를 추천합니다. 추천을 AI 판단에만 맡기면 운영자가 손댈 수 없으므로, 꾸러미마다 감정 가중치를 데이터로 두고 그 값을 화면에서 조정하면 추천 성향이 바뀌게 했습니다. 3. 마음 처방전 발급 읽어낸 감정과 분포, 추천 근거 문장, 어울리는 꾸러미가 처방전 한 장에 담깁니다. 결과를 상품 목록으로 내보내지 않고 처방전 형태로 만들어, 왜 이 추천인지가 손님에게 그대로 보이게 했습니다. 4. 가입 없는 주문과 QR 연동 회원 가입 없이 이름과 전화 뒷자리로 주문하고, 완료 시 QR이 발급됩니다. 책방에서 QR을 열면 그 손님의 처방 요약과 연동 콘텐츠가 나옵니다. 결제 연동을 뺀 것이 아니라 수령이 오프라인 책방에서 이뤄지는 흐름에 맞춘 설계입니다. 5. 운영자 화면과 지역 자원 관리 진단 수와 주문, 트랙 비율을 보는 대시보드, 주문 상태 관리, 꾸러미와 감정 가중치 편집으로 구성됩니다. 꾸러미를 채우는 지역 콘텐츠는 시각, 청각, 후각, 촉각, 마음 다섯 감각으로 나눠 등록하고, 청각 항목은 주문 QR로 접속하면 그 처방에 맞는 소리 콘텐츠로 열립니다. 상품을 고르는 방법 자체를 제품으로 만든 사례입니다. [사용 기술] Next.js 16 / React 19 / TypeScript / Supabase(Postgres, Auth) / Google Gemini / 카카오 책검색 API / zod / recharts / qrcode.react / Vercel