문제점 (고통지수: 8/10) “이번 달 AWS 비용이 왜 이렇게 나왔지?” - AWS를 사용하는 모든 개발자와 스타트업의 공통된 고민입니다. 현재 상황의 문제점: 대시보드 피로: AWS Console, CloudWatch, Cost Explorer를 번갈아 확인하는 번거로움 비용 블랙박스: 어떤 리소스가 비용을 얼마나 소모하는지 직관적 파악 어려움 헬스체크 분산: EC2, RDS, Lambda 등 각 서비스별 상태를 개별 확인해야 함 알림 과부하: CloudWatch 알람 설정의 복잡성과 노이즈 CLI 부재: 터미널에서 빠르게 전체 상황을 파악할 도구 없음 타겟 시장 주요 타겟: AWS 사용 개발자, DevOps 엔지니어, 스타트업 CTO ...
문제점 (고통지수: 9/10) “이번 달 OpenAI 비용이 왜 이렇게 많이 나왔지?” - LLM을 프로덕션에 도입한 팀들의 공통된 고민입니다. 현재 상황의 문제점: 비용 블랙박스: API 호출 비용이 어디서 발생하는지 추적 어려움 성능 불투명: 응답 시간, 토큰 사용량, 에러율 등 메트릭 부재 품질 관리 어려움: LLM 응답 품질 모니터링 및 평가 기준 없음 디버깅 지옥: 프롬프트 변경 후 성능 저하 원인 파악 어려움 보안 우려: 민감 데이터가 LLM에 전송되는지 추적 불가 실제 사례: ...
문제점 (고통지수: 8/10) “이번 주에 뭐 했더라?” - 매주 팀 상태 보고서를 작성할 때마다 반복되는 고통입니다. 현재 상황의 문제점: 시간 낭비: Jira, GitHub, Slack, Linear, Notion 등을 일일이 확인하며 수동 취합 누락 위험: 바쁜 주간일수록 중요한 작업이 보고서에서 빠지기 쉬움 형식 불일치: 팀원마다 다른 보고서 형식으로 일관성 부족 컨텍스트 스위칭: 여러 도구를 오가며 정보를 모으는 번거로움 주간 반복: 매주 2-4시간씩 수동 작업 반복 실제 사례: “매주 금요일마다 3시간씩 Jira 티켓 정리하고, GitHub PR 모으고, Slack에서 논의된 내용 찾아서 보고서 쓰느라 진짜 개발할 시간이 없어요.” - r/SaaS 익명 댓글 ...
문제점 (고통지수: 8/10) “오늘 저녁 뭐 먹지?” - 매일 반복되는 이 질문이 가족의 정신적 부담(mental load)이 됩니다. 현재 상황의 문제점: 결정 피로: 매일 반복되는 식사 결정으로 지침 영양 불균형: 쉽고 빠른 것만 선택하게 됨 식재료 낭비: 계획 없이 장을 봐서 남는 재료 시간 소모: 레시피 검색, 장보기 목록 작성에 시간 소비 Reddit에서 발견: “I built an AI to handle the ‘what’s for dinner?’ mental load for families” 타겟 시장 Primary: 한국 시장 (현지화 후 글로벌) Segment: 맞벌이 부부, 자녀가 있는 가정, 1인 가구 Estimated TAM: AI 식사 계획 앱 시장 $972M (2024) → $11.5B (2034), CAGR 28% 사용자들은 월 $200 이상의 배달비/외식비를 절약하고, 주당 2.3시간의 시간을 절약한다고 합니다. ...
문제점 (고통지수: 7/10) 매 학기 초, 학생들은 여러 강의의 syllabus를 PDF나 문서로 받습니다. 현재 상황의 문제점: 비정형 문서: 각 교수마다 다른 형식의 강의계획서 수동 입력 필요: 과제, 시험 일정을 캘린더에 하나하나 입력 놓치는 일정: 중요한 마감일을 놓치기 쉬움 전체 파악 어려움: 여러 과목의 일정을 한눈에 보기 어려움 Reddit에서 발견: “Built an AI tool that turns messy syllabi into organized dashboards - syllabi.dev” 타겟 시장 Primary: 글로벌 (미국 대학생 우선) Segment: 대학생, 고등학생, 교육 기관 Estimated TAM: 미국 대학생 2,000만 명 교육 AI 시장은 빠르게 성장 중이며, 학생 생산성 도구에 대한 수요가 증가하고 있습니다. ...
문제점 (고통지수: 6/10) 개발자로서 자신의 오픈소스 기여를 효과적으로 보여주기 어렵습니다. 현재 상황의 문제점: GitHub 프로필 한계: 커밋 수만 보일 뿐, 의미있는 기여를 설명하기 어려움 수동 정리 필요: 포트폴리오 업데이트에 많은 시간 소요 검증 부재: 채용 담당자가 실제 기여도를 파악하기 어려움 템플릿 한계: 기존 포트폴리오 템플릿은 정적이고 수동 입력 필요 Reddit에서 발견한 프로젝트: “I built an AI-powered Open Source Portfolio to help you verify your contributions” 타겟 시장 Primary: 글로벌 시장 Segment: 개발자, 오픈소스 기여자, 채용 담당자 Estimated TAM: 니치 시장 (전 세계 개발자 2,800만 명) DevFolio란? DevFolio는 GitHub 활동을 AI로 분석하여 의미있는 기여를 자동으로 추출하고 포트폴리오화하는 도구입니다. ...
문제점 (고통지수: 8/10) “내일부터 운동해야지”, “오늘은 꼭 일찍 자야지” - 매일 이런 약속을 하고 매일 어기고 있진 않으신가요? 기존 습관 추적 앱들의 문제점: 단순 체크리스트: 체크만 하고 끝, 진정한 책임감 부재 자기 기만 허용: 실제로 안 했어도 체크할 수 있음 동기부여 부족: 스트릭이 끊겨도 아무 제재 없음 일회성 실패에 취약: 한 번 실패하면 “이미 망했으니까” 심리 Reddit r/SideProject에서 발견한 한 개발자는 “I built a iOS app for myself because I kept lying to myself"라며 자신만의 책임감 앱을 만들었습니다. ...
문제점 (고통지수: 6/10) 개인정보가 수많은 데이터 브로커와 서비스에 흩어져 있어 삭제가 어렵습니다: 어디에 내 정보가 있는지 파악 어려움 각 사이트마다 삭제 요청 절차가 다름 GDPR/CCPA 권리 행사가 복잡 수동으로 하면 수십 시간 소요 삭제 후에도 다시 수집됨 프라이버시에 민감한 사용자들의 지속적인 고통입니다. 타겟 시장 글로벌 프라이버시 의식 사용자 - 예상 TAM $500M 프라이버시에 민감한 개인 사용자 유럽(GDPR), 미국 캘리포니아(CCPA) 거주자 디지털 발자국을 줄이고 싶은 사람 사이버 보안에 관심 있는 기술 사용자 Privacy Data Deletion Tool이란? 데이터 브로커와 서비스에 개인정보 삭제 요청을 자동화하는 도구입니다. ...
문제점 (고통지수: 4/10) 개발자들이 터미널에서 대규모 디렉토리와 파일을 탐색할 때 불편함을 겪습니다: 기본 ls 명령어는 수천 개 파일에서 무력 원하는 파일 찾으려면 find, grep 조합 필요 파일 내용 미리보기가 번거로움 데이터셋 구조 파악이 어려움 니치한 고통이지만, 파워 유저들에게는 실제 문제입니다. 타겟 시장 글로벌 CLI 파워 유저 - 예상 TAM $200M 터미널 중심으로 작업하는 개발자 데이터 사이언티스트, ML 엔지니어 DevOps/SRE 엔지니어 Linux/Mac 파워 유저 DAIS (Data/AI Shell)란? 기존 ls 명령어에 AI 기반 파일 분석과 지능형 탐색 기능을 추가한 CLI 도구입니다. ...
문제점 (고통지수: 8/10) “내 API를 Claude나 Cursor에서 쓰고 싶은데, MCP 서버를 직접 만들어야 한다고요?” - AI 에이전트 시대에 모든 API 개발자가 마주치는 새로운 장벽입니다. 현재 상황의 문제점: 수동 작업: OpenAPI 스펙이 있어도 MCP 서버를 별도로 개발해야 함 러닝 커브: MCP 프로토콜 학습, SDK 사용법 습득에 시간 소요 배포 복잡성: 서버 생성 후 호스팅, 레지스트리 등록까지 별도 작업 유지보수 부담: API 변경 시 MCP 서버도 수동으로 동기화 필요 생태계 단편화: Specli(로컬 CLI), Mpak(패키지 관리) 등 도구가 분리되어 있음 타겟 시장 주요 타겟: API 보유 기업, SaaS 스타트업, AI 에이전트 개발자 ...