나만의 무기 1편: 개발 보다 더 어려운 기획 회의

약 한 달만에 쓰는 블로그 글이네요... 나만무 개발 하느라고 블로그 쓸 생각 시간도 없었던 것 같습니다. 이제 부터 또 시작해야지..

 

나만무 프로젝트를 회고 및 정리해보려 합니다.

 

무엇을 만들 것인가? 아이디어만 수십 개! 하지만 핵심은 '우리가 왜 이걸 만드는가?'였습니다. 아래는 기획 회의 당시의 아이디어 정리와 실제 선정 과정을 담은 회고입니다.

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 브레인스토밍: 아이디어 목록

• 이모션 디제이 - 표정 + 날씨 기반 음악/음식 추천
• AI 자기소개서 피드백 플랫폼
• GPT 기반 가상 인격 생성기
• AI 토론 심판
• 1인 소상공인을 위한 경쟁 분석 리포트 자동 생성기 (SnapReport)
• 스택 선택형 코드 템플릿 생성기 (StackCraft)
• 걷기 리버스 캐시 시스템 (걸으면 돈, 안 걸으면 벌금)
• 노량진 실시간 경매 플랫폼
• 노래방 애창곡 정리 앱
• 분실물 매칭 플랫폼 (로스트.ai)

가장 많이 언급된 키워드는 "재미"와 "자동화", "AI 활용"이었습니다.

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우리는 무엇을 기준으로 선택했나?

아이디어는 많았습니다. 하지만 기준은 단순했습니다:

1. 문제 해결의 명확성
2. 기술적으로 구현 가능 여부
3. 경쟁 제품 대비 차별성

이 기준을 토대로 SnapReport와 리버스 캐시 워크가 최종 후보로 남았습니다.

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 SnapReport: 경쟁 분석 자동 리포트

• 대상: 1인 소상공인
• 기능: 공공 API + 리뷰 데이터 크롤링 → 자동 리포트 생성
• 목표: “빠르게 참고 가능한 경쟁 분석 리포트” 제공

사용 기술:

• 공공데이터포털, 소상공인 365 API
• Python 크롤링 (Selenium, BeautifulSoup)
• LLM 기반 자동 요약 (GPT API or 로컬 모델)
• PDF 및 웹 뷰 지원

 핵심은 “컨설팅은 부담되지만, 참고할 리포트는 필요한 사람”을 타겟으로 삼았다는 점입니다.

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리버스 캐시 워크 (Reverse Cache Walk)

• 목표: 걷는 만큼 캐시처럼 보상이 쌓이는 리워드 시스템
• 기능: 걷기 데이터 측정 → 뒤늦게 보상 요청 → 캐시 적립
• 특징: 기존 만보기 앱과 달리 “즉시 보상”이 아닌 “회고적 보상”에 초점

아이디어는 참신했고, 데이터 기반 UX도 고려했습니다.
하지만 보상 모델 설계의 복잡성과 운영 리스크를 이유로 보류했습니다.

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그리고 가차없은 탈락, 비판....

결과적으로, 두 아이템 모두 기획 단계에서 탈락했습니다.

SnapReport는 실제 유저 니즈 검증 부족으로, 리버스 캐시 워크는 구현/운영 측 리스크로 인해 보류했습니다.

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 회의 후 얻은 인사이트

아이디어는 누구나 낼 수 있지만,
“기술적으로 왜 만들어야 하는가”를 설명할 수 있어야 진짜 기획이다.

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다음 편에서는, 이 탈락 이후 어떤 아이디어를 MVP로 만들기로 했는지, 그리고 어떤 기술적 접근을 했는지를 정리해보겠습니다.