Eat & Run Service

음식 사진 분석부터 러닝 경로 추천까지 한 번에 이어지는 실행형 건강 루틴 서비스입니다.

• 프론트엔드: Next.js (/src)
• 백엔드: Express (/backend)

주요 기능

• 사진 업로드 기반 음식/칼로리 분석
• 목표 소모 칼로리 기반 운동 방식(걷기/빠른걸음/달리기) 및 시간 계산
• 지도 기반 러닝 경로 추천
• Supabase 기반 기록 저장 및 조회(무한 스크롤)
• 공통 ActionButton 컴포넌트 기반 버튼 재사용
• 기기별 익명 사용자 쿠키(eat_run_uid) 기반 기록 분리

화면 흐름

1. 1단계 /analyze: 음식 사진 업로드 및 분석
2. 2단계 /activity: 운동 방식/비율/몸무게 설정
3. 3단계 /map: 추천 경로 확인 및 외부 지도 열기
4. 기록 /history: 누적 기록 조회/필터/삭제

환경 변수

1) 백엔드 backend/.env

OPENAI_API_KEY=YOUR_REAL_OPENAI_KEY
BACKEND_API_KEY=
ANALYZE_RATE_LIMIT_PER_MINUTE=5
TEXT_ANALYZE_RATE_LIMIT_PER_MINUTE=10
ANALYZE_IP_RATE_LIMIT_PER_MINUTE=20
TEXT_ANALYZE_IP_RATE_LIMIT_PER_MINUTE=40
ANALYZE_RATE_LIMIT_WINDOW_MS=60000
GOOGLE_MAPS_API_KEY=
SUPABASE_URL=
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=

2) 프론트 .env.local

ANALYZE_API_URL=http://localhost:4000/v1/food/analyze
BACKEND_API_KEY=
NEXT_PUBLIC_GOOGLE_MAPS_API_KEY=
SUPABASE_URL=
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY=

• BACKEND_API_KEY를 백엔드에서 사용하면 프론트 .env.local에도 같은 값을 넣어주세요.
• Supabase 스키마는 supabase/schema.sql을 Supabase SQL Editor에서 실행해 생성합니다.
• 기존에 스키마를 이미 적용했다면 supabase/schema.sql을 다시 실행해 history_entries.user_id 컬럼을 반영해 주세요.

실행 방법

의존성 설치

cd C:\Users\user\Desktop\coding\eat-run-service
npm install
npm --prefix backend install

백엔드 실행

npm run backend:start

프론트엔드 실행

npm run dev

빌드 확인

npm run build

배포

• Vercel 배포 체크리스트: docs/DEPLOY_VERCEL.md
• Render 무료 플랜 keep-alive: GitHub Actions .github/workflows/render-keep-alive.yml이 30분마다 Render 백엔드의 /health를 호출합니다.
• 필요한 GitHub Actions 시크릿: RENDER_HEALTHCHECK_URL=https://eatandrunweb.onrender.com/health