구현에 사용한 기술
- GPT
- Python
- SQLite
- Tailwind
서비스 개발 기록
가벼운 궁합 콘텐츠를 관계의 대화로 확장한 서비스
성격 정보와 문화적 맥락이 더 구체적인 관계 대화를 만들 수 있다는 가설을 제품으로 구현하고, 운영 과정에서 첫 결과 이후의 가치를 계속 관찰하고 있습니다.
- 01관찰과 근거
가볍지만 실제 대화에는 남지 않는 결과
- 확인한 질문
- 궁합 콘텐츠는 재미 이후에 두 사람의 대화를 얼마나 도울 수 있는가?
- 내린 판단
- 점수만 소비하는 경험보다 서로 질문하고 이야기할 수 있는 구체적인 대화 소재에 초점을 맞췄습니다.
- 판단에 사용한 근거
- 기존 궁합 콘텐츠가 일반적인 문장과 단일 점수에 머물기 쉽고, 관계의 문화적 맥락이 결과에 잘 반영되지 않는다는 제품 관찰에서 출발했습니다.
- 02문제와 원칙
정밀함보다 관련성과 정서적 책임
- 확인한 질문
- 개인화하되 관계를 단정하지 않는 결과를 어떻게 만들 수 있는가?
- 내린 판단
- 구조화된 성격 정보와 문화적 맥락을 사용하되, 점수를 객관적 진실이나 관계의 결론처럼 제시하지 않는 원칙을 세웠습니다.
- 판단에 사용한 근거
- AI가 만든 문장은 구체적으로 보일수록 실제 신뢰성과 유용성보다 더 정확하게 받아들여질 위험이 있습니다.
- 03가설과 범위
첫 결과와 재사용 동기를 함께 검증
- 확인한 질문
- 가설을 확인할 수 있는 가장 작은 제품 흐름은 무엇인가?
- 내린 판단
- 정보 입력, AI 해석, 궁합 결과와 대화 제안까지 구현하고 심리 진단이나 관계 조언의 권위는 제품 범위에서 제외했습니다.
- 판단에 사용한 근거
- 초기 범위의 핵심 학습을 소비자 AI의 포지셔닝과 첫 결과 이후 다시 찾을 이유로 정했습니다.
- 04경험과 시스템
빠르게 검증 가능한 소비자 AI 제품
- 확인한 질문
- 작은 실험을 실제 사용 가능한 웹 서비스로 어떻게 연결할 것인가?
- 내린 판단
- GPT, Python, SQLite, Tailwind로 입력부터 생성 결과까지 연결하고 독립 도메인에서 접근할 수 있게 출시했습니다.
- 판단에 사용한 근거
- 가설을 검증하는 데 필요한 기술 복잡도를 줄이고, 결과의 맥락과 표현을 빠르게 조정할 수 있는 구성을 선택했습니다.
- 05출시와 학습
운영하며 확인하는 첫 결과 이후의 가치
- 확인한 질문
- 사용자가 결과를 본 뒤 다시 돌아올 분명한 이유가 있는가?
- 내린 판단
- 서비스 운영을 이어가며, 결과를 다시 확인하거나 새로운 대화를 시작할 수 있는 반복 사용의 이유를 다음 개선 과제로 두었습니다.
- 판단에 사용한 근거
- 현재 운영에서 재방문 가치를 중요한 판단 기준으로 보고 있습니다. 공개할 사용 수치가 충분하지 않으므로 도달이나 성과는 단정하지 않습니다.
다음 판단에 사용하는 신호
- 현재 초점
- 소비자 AI의 재방문 가치
- 운영 상태
- 정상 운영 중
- 다음 판단
- 재방문 이유와 반복 사용 흐름 개선
이 항목은 이미 달성한 성과가 아니라, 운영과 검증에서 다음 결정을 내리기 위해 보는 근거입니다.