문제 정의
AI 코딩 도구(Copilot, Cursor 등)가 대중화되면서 개발자들은 새로운 문제에 직면하고 있습니다:
- 품질 검증 부재: AI가 생성한 코드를 그대로 사용하면서 placeholder 코멘트, TODO, 깨진 import 등이 프로덕션에 배포됨
- 설계 사고 부족: “Vibe Coding"으로 불리는 현상 - AI가 코드를 생성하면 개발자는 생각 없이 수용
- 보안 취약점: AI가 생성한 코드의 보안 검토 없이 커밋되는 경우 증가
2026년 Stack Overflow 조사에 따르면 84%의 개발자가 AI 도구를 사용하며, 새 코드의 41%가 AI 지원으로 생성됩니다.
시장 분석
| 지표 | 수치 |
|---|---|
| AI 코드 도구 시장 규모 (2026) | $34.58B |
| 예상 성장률 | CAGR 17.5% |
| 2032년 예상 규모 | $91.3B |
타겟 고객: AI 코딩 도구를 사용하는 개발자 및 개발팀
솔루션: BlueMouse
BlueMouse는 개발자와 LLM 사이에 위치하는 “소크라틱 게이트키퍼"입니다.
핵심 기능
- 17-Layer Validation: AST 파싱, 타입 체킹, 보안 감사를 포함한 17단계 검증
- 소크라틱 인터뷰: 코드 생성 전 AI에게 핵심 질문 강제
- “동시 주문 처리시 비관적 락킹 vs 낙관적 락킹?”
- “결제 실패시 즉시 롤백 vs 3회 재시도?”
- 100% 로컬 실행: 데이터가 외부로 나가지 않음
- Python CLI: 간단한 설치와 사용
차별화 포인트
- 기존 도구: 코드 생성 → 리뷰
- BlueMouse: 질문 → 설계 → 코드 생성 → 검증
경쟁 환경
| 경쟁사 | 특징 | 약점 |
|---|---|---|
| SonarQube | 정적 분석 | AI 특화 아님 |
| Snyk | 보안 스캔 | 설계 단계 무시 |
| CodeClimate | 품질 메트릭 | 사전 검증 없음 |
경쟁 강도: 중간 (Blue Ocean - 소크라틱 방식은 독특함)
MVP 개발 계획
| 단계 | 기간 | 내용 |
|---|---|---|
| 1단계 | 2주 | Python CLI 기본 구조, AST 파서 |
| 2단계 | 2주 | 소크라틱 프롬프트 체인 구현 |
| 3단계 | 2주 | 17-Layer 검증 로직 |
| 4단계 | 2주 | VSCode/Cursor 확장 연동 |
총 MVP 기간: 6-8주 기술 스택: Python, AST, Tree-sitter
수익 모델
| 플랜 | 가격 | 포함 기능 |
|---|---|---|
| Free | $0 | 기본 검증, 5회/일 |
| Pro | $15/월 | 무제한, 커스텀 룰 |
| Team | $12/인/월 | 팀 대시보드, 통계 |
| Enterprise | 문의 | 온프레미스, SSO |
예상 MRR (12개월): $5,000 - $15,000
리스크 분석
| 리스크 | 수준 | 대응 |
|---|---|---|
| 기술 | 중 | 오픈소스 AST 라이브러리 활용 |
| 시장 | 중 | AI 도구 채택 증가 추세 확인 |
| 실행 | 중 | MVP로 빠른 시장 검증 |
추천 이유
- 도메인 적합도: dev_tools, security (선호 도메인)
- 기술 적합도: Python CLI, 백엔드 중심 (스킬 매치)
- 시장 타이밍: AI 코딩 도구 대중화로 품질 이슈 부각
- 차별화: 소크라틱 방식으로 경쟁 회피
종합 점수: 90/100