문제점 (고통지수: 8/10)

“이 기능 추가해주세요"라는 요청이 들어올 때, 대부분의 팀은 개발 시간만 추정합니다. 하지만 진짜 비용은 유지보수에 숨어있습니다.

  • 새 기능이 기존 코드 복잡도를 얼마나 높이는가?
  • 앞으로 몇 년간 이 코드를 유지하는 데 드는 숨겨진 비용은?
  • 이 기능 때문에 다른 기능 개발이 얼마나 느려지는가?

CISQ 보고서에 따르면, 미국 기업들은 기술 부채로 연간 1.52조 달러를 소비합니다. 평균 기업이 가진 기술 부채는 361만 달러에 달합니다.

타겟 시장

  • 주요 시장: GLOBAL
  • 타겟 세그먼트: 제품팀, 엔지니어링 매니저, 스타트업 창업자
  • 예상 TAM: $500M+ (technical debt management tools)

기술 부채가 심각한 조직의 엔지니어링 팀 중 52% 이상이 매주 최소 하루를 기술 부채 해결에 사용합니다.

Feature Guillotine이란?

Feature Guillotine은 새로운 기능 요청이 들어왔을 때, AI가 코드베이스를 분석하여 해당 기능의 **총 소유 비용(TCO)**을 계산해주는 도구입니다.

핵심 기능

  1. 코드베이스 복잡도 분석: 현재 코드의 복잡도 지수 측정
  2. 기능별 영향도 예측: 새 기능이 추가될 경우 복잡도 변화 시뮬레이션
  3. 유지보수 비용 산정: 향후 1-3년간 예상되는 유지보수 인건비 계산
  4. 의사결정 대시보드: 기능별 ROI 시각화

경쟁 분석

경쟁사가격약점
CodeScene€18-27/author/mo일반 기술부채 측정, feature-specific 아님
Teamscale€39-115/contributor/mo비싼 가격, 엔터프라이즈 타겟
SonarQubeFree-$720/yr정적 분석 중심, 비용 예측 부재

차별화 포인트: 기존 도구들은 “기술 부채가 얼마나 있는가"를 측정합니다. Feature Guillotine은 **“이 기능을 추가하면 기술 부채가 얼마나 늘어나는가”**를 예측합니다.

MVP 개발

  • 예상 기간: 4개월 (16주)
  • 복잡도: MEDIUM
  • 기술 적합도: 9/10

추천 스택

Frontend: Next.js + TypeScript
Backend: Node.js + Express
Database: PostgreSQL
AI: OpenAI API (코드 분석)
Integration: GitHub API
Infra: Vercel + Railway

MVP 범위

  1. GitHub 저장소 연동
  2. 기본 코드 복잡도 분석
  3. 기능 요청 입력 → 비용 예측 리포트 생성
  4. 간단한 대시보드

수익 모델

  • 모델: SUBSCRIPTION
  • 가격대:
    • Starter: $19/mo (개인 개발자, 1 repo)
    • Team: $79/mo (팀, 5 repos)
    • Business: $199/mo (무제한 repos)
  • MRR 6개월 예상: $2,000
  • MRR 12개월 예상: $8,000

리스크 분석

리스크수준대응 방안
기술LOWOpenAI API 활용, 자체 ML 모델 불필요
시장MEDIUM기술 부채 인식 확대 중, 교육 마케팅 필요
실행LOW명확한 범위, 기존 도구들의 빈틈 공략

이런 분께 추천

  • 매번 “이 기능 얼마나 걸려요?“라는 질문에 개발 시간만 답하는 것이 답답한 엔지니어링 매니저
  • 기능 우선순위를 정량적으로 정하고 싶은 제품 관리자
  • 기술 부채를 비즈니스 언어로 설명하고 싶은 테크 리드
  • RICE/ICE 점수를 넘어선 의사결정 도구가 필요한 스타트업 창업자

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