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indigokarasu/taste

Taste: 개인화된 추천 엔진 — 음식, 여행, 쇼핑 분야의 실제 소비 신호를 기반으로 취향 모델을 구축합니다.

taste란 무엇인가요?

Taste는 개인화된 추천 엔진으로, 사용자의 실제 소비 데이터를 분석하여 음식, 여행, 쇼핑 카테고리에 대한 맞춤형 취향 모델을 생성합니다. 기존의 협업 필터링이나 콘텐츠 기반 필터링과 달리, Taste는 구매 내역, 방문 기록, 평점 등 실제 소비 신호(signal)를 활용하여 사용자의 진정한 선호도를 학습합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 어시스턴트 플랫폼에서 실행 가능하며, 사용자 인터랙션 없이도 자동으로 프로파일을 업데이트합니다. 개발자나 파워 유저는 Taste를 통해 개인화된 쇼핑 추천, 여행지 추천, 레스토랑 추천 등을 손쉽게 구현할 수 있으며, 민감한 데이터는 로컬에서 처리하여 프라이버시를 보호합니다. SKILL.md 문서에는 모델 초기화, 신호 수집, 추천 API 호출 방법이 상세히 설명되어 있어, 누구나 빠르게 통합할 수 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add indigokarasu/taste

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문서

taste은(는) 무엇을 하나요?

Taste: 개인화된 추천 엔진 — 음식, 여행, 쇼핑 분야의 실제 소비 신호를 기반으로 취향 모델을 구축합니다.

개요

Taste는 사용자의 실제 소비 데이터를 분석하여 개인화된 추천을 제공하는 AI 에이전트 스킬입니다. 다음을 지원합니다:

  • 음식: 레스토랑, 요리, 메뉴 추천
  • 여행: 여행지, 숙소, 액티비티 추천
  • 쇼핑: 제품, 브랜드, 딜 추천

작동 방식

  1. 소비 신호 수집: 사용자의 구매 내역, 방문 기록, 평점, 클릭 데이터를 안전하게 수집합니다.
  2. 취향 모델 구축: 수집된 데이터를 머신러닝 파이프라인으로 처리하여 개인 취향 프로파일을 생성합니다.
  3. 맞춤 추천: 생성된 모델을 기반으로 각 카테고리에 맞는 항목을 추천합니다.

사용 예시

from taste import TasteClient

# 클라이언트 초기화
client = TasteClient(api_key="YOUR_API_KEY")

# 소비 신호 추가
client.add_signal(
    user_id="user123",
    category="food",
    item_id="restaurant_456",
    signal_type="purchase",
    timestamp="2024-01-15T10:30:00Z"
)

# 추천 받기
recommendations = client.recommend(
    user_id="user123",
    category="travel",
    top_k=5
)
print(recommendations)

환경 변수

변수명설명기본값
TASTE_API_KEYTaste API 키 (필수)없음
TASTE_ENDPOINTAPI 엔드포인트 URLhttps://api.taste.ai
TASTE_CACHE_DIR로컬 캐시 디렉토리~/.taste/cache

플랫폼 지원

Taste는 다음 AI 어시스턴트 플랫폼에서 실행 가능합니다:

개인정보 보호

  • 모든 소비 신호는 전송 전에 로컬에서 익명화됩니다.
  • 민감한 데이터(위치, 결제 정보)는 절대 저장되지 않습니다.
  • 사용자는 언제든지 자신의 데이터를 삭제할 수 있습니다.

문제 해결

자주 발생하는 문제와 해결 방법은 GitHub 이슈를 참고하세요.

라이선스

MIT

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