Echo Loop 딥다이브
— 영어 듣고 말하기를 '자동으로' 굴려주는 Flutter 앱

Riverpod + 코드 생성

상태 관리는 Riverpod(라이버팟)으로, 그것도 코드 생성 방식을 씁니다. Provider를 손으로 다 적는 대신 어노테이션을 달면 build_runner가 나머지(.g.dart)를 자동으로 만들어 줍니다. 어디를 보면 되나: lib/providers/ 전체와, "Provider는 컴포넌트 개수가 아니라 기능 도메인으로 나눈다"는 CLAUDE.md 규범.

실행 순서는 이렇습니다:

# Provider 코드를 고친 뒤 매번
dart run build_runner build   # .g.dart 재생성

Drift로 타입 안전한 SQLite 다루기

Drift(드리프트)는 SQLite를 Dart 타입으로 감싸 주는 ORM입니다. 문자열 SQL을 손으로 쓰다 오타로 깨지는 대신, 컴파일 단계에서 잘못을 잡아 줍니다. tables/(스키마 15개) · daos/(읽기·쓰기 26개) · migration/(버전 업)으로 깔끔히 나뉘어 있어, "스키마를 어떻게 진화시키나"를 배우기 좋은 표본입니다.

sherpa_onnx로 '기기 안에서' 음성 인식

따라 말하기 채점에 서버를 쓰지 않고 sherpa_onnx로 기기 안에서 음성을 텍스트로 바꿉니다. ONNX(Open Neural Network Exchange, 표준 신경망 교환 포맷) 런타임으로 학습된 음성 모델을 폰에서 직접 돌리는 방식입니다. 인터넷이 없어도, 목소리를 외부로 보내지 않아도 평가가 됩니다(프라이버시·오프라인 둘 다 이득). iOS/macOS에서는 OS가 가진 SFSpeechRecognizer를 메서드 채널(Method Channel)로 호출해 더 매끄럽게 처리합니다.

비동기 경쟁 상태(race condition) 방어 3종

CLAUDE.md의 "트러블슈팅" 절에 실제로 겪고 고친 함정 3건이 박제돼 있습니다. 비동기 콜백이 늦게 도착해 새 작업을 망치는, 초급 강의엔 안 나오는 진짜 버그들입니다.

① iOS 음성 인식 — 옛 콜백이 새 세션을 파괴
SFSpeechRecognitionTask.cancel()의 콜백이 비동기라, 새 녹음이 시작된 뒤 옛 콜백이 도착해 새 세션 상태를 망가뜨렸습니다(녹음이 멈추고, 새 인식 작업이 취소됨). 해법은 제너레이션 카운터 — 세션마다 번호를 올리고, 콜백에서 번호가 안 맞으면 그냥 버립니다.

② flutter_tts — 빠른 stop→speak가 완료 신호를 헷갈림
플래시카드를 빠르게 넘길 때 TTS가 3~9밀리초 만에 "끝났다"고 거짓 신고했습니다. stop()의 취소 콜백이 다음 speak()의 완료를 잘못 마감한 탓. 해법은 라이브러리 내부 완료 신호에 기대지 않고 직접 Completer + 시작 핸들러 플래그로 관리하는 것.

③ Android versionCode는 전역 단조 증가여야 함
Android는 버전 이름이 아니라 정수 versionCode만 보고 업/다운그레이드를 판단합니다. minor 버전을 올리며 빌드번호를 1로 되돌렸더니 4→1로 역행해 설치가 막혔습니다. 해법: 태그는 순수 SemVer로, versionCode는 CI가 git rev-list --count(커밋 수)로 자동 생성.

이진 탐색으로 '지금 어느 문장?' 즉시 찾기

오디오가 흐르는 동안 매 프레임 "현재 재생 위치가 몇 번째 문장인지"를 알아내야 합니다. 문장이 수백 개면 처음부터 하나씩 비교하는 건 낭비라, sentence_tracker.dart는 이진 탐색(binary search)으로 단번에 좁힙니다. "사전에서 단어 찾을 때 가운데를 펼쳐 앞/뒤를 가르는" 그 방법입니다 — 500문장도 약 9번 비교로 끝납니다.

에빙하우스 간격 복습을 알림으로 굽기

학습 과학(망각곡선)을 실제 스케줄러로 옮긴 사례입니다. 통관 시점에 다음 복습 시각(6h→1d→2d→4d→7d→14d→28d)을 계산해 flutter_local_notifications + timezone으로 예약합니다. 시간대(timezone)를 명시적으로 다루는 것도 포인트 — 사용자가 비행기로 시차를 넘어도 복습 시각이 어긋나지 않도록.

로컬에 띄우기 난이도 ★☆☆ 입문

클론 → 의존성 설치 → 코드 생성 → 실행까지. "복사만 하면 OK"입니다.

git clone https://github.com/echo-loop/Echo-Loop.git
cd Echo-Loop
flutter pub get            # 의존성 내려받기
dart run build_runner build  # Riverpod·Drift 코드 생성
flutter run -d macos       # 또는 ios / android

실행되면 데모 콘텐츠(lib/data/demo_content.dart)로 학습 루프가 어떻게 도는지 먼저 체험해 보세요.

간격 복습 일정 바꿔 보기 난이도 ★★☆ 중급

복습 간격(6h→28d)을 정의한 곳을 찾아 한 단계를 짧게(예: 6h→10분) 바꿔 보고, 통관 후 알림이 그 시각에 예약되는지 확인합니다. 학습 과학이 코드의 어느 숫자로 박혀 있는지 감을 잡는 연습입니다.

Drift에 컬럼 추가 + 마이그레이션 난이도 ★★☆ 중급

lib/database/tables/에 컬럼을 하나 더하고, migration/에 버전 업 규칙을 적은 뒤 build_runner를 돌려 봅니다. "스키마를 깨지 않고 진화시키는" 실무 감각을 얻습니다.

제너레이션 카운터 재현하기 난이도 ★★★ 고급

음성 인식이나 TTS를 빠르게 stop→start 연타해 경쟁 상태를 일부러 재현해 보고, 제너레이션 카운터(또는 토큰) 검사를 넣어 옛 콜백을 버리도록 고쳐 봅니다. ios/Runner/AppDelegate.swift와 lib/services/tts_service.dart가 정답지입니다.

새 언어(ARB) 추가 난이도 ★★★ 고급

lib/l10n/에 한국어 ARB 파일을 추가해 메뉴를 우리말로 바꿔 봅니다. 템플릿(app_en.arb)의 키를 그대로 두고 값만 번역 → flutter gen-l10n으로 생성하는 국제화 흐름을 체험합니다.