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: 7/10) “프롬프트 토큰이 얼마나 되는지 몰라서 API 호출이 실패했어요” - LLM 개발자들의 일상적인 좌절입니다. 현재 상황의 문제점: 토큰 블라인드: 프롬프트 작성 중 실시간 토큰 수 파악 불가 비용 예측 불가: API 호출 전까지 비용 예상 어려움 모델 간 혼란: GPT-4, Claude, Gemini 등 토크나이저가 다 다름 버전 관리 부재: 프롬프트 변경 이력 추적 어려움 팀 협업 불편: 프롬프트를 공유하고 피드백 받기 어려움 타겟 시장 주요 타겟: LLM 앱 개발자, AI 엔지니어, 프롬프트 엔지니어 ...
문제 (고통지수: 8/10) “새로운 회사에 입사했는데, 100만 줄짜리 레거시 코드베이스를 이해하는 데 몇 달이 걸렸습니다.” 대규모 코드베이스는 파악하기 어렵습니다. 문서는 오래되었고, 아키텍처는 복잡하며, “이 함수가 어디서 호출되는지” 찾는 것조차 시간이 걸립니다. 타겟 시장 - TAM $6.41B → $13.70B (2030) 레거시 코드를 다루는 개발자 새로운 팀에 합류한 개발자 코드 리뷰어 및 아키텍트 오픈소스 컨트리뷰터 Software Development Tools Market은 2025년 $6.41B에서 2030년 $13.70B로 CAGR 16.4% 성장 예상됩니다. Codebase Analyzer란? LLM을 활용해 코드베이스를 이해하고 탐색하는 로컬 우선 도구입니다: ...
문제 (고통지수: 8/10) “새로운 프로젝트를 시작할 때마다 Stripe 연동, 인증 시스템, Prisma 설정을 반복하는 게 지겹습니다.” 인디해커들은 평균적으로 새 MVP를 시작할 때 2-3주를 기본 설정에 소비합니다. 이 시간에 실제 제품 기능을 개발할 수 있다면 어떨까요? 타겟 시장 - TAM $10B+ (MVP Development Services by 2035) 인디해커 및 솔로 파운더 사이드프로젝트 개발자 스타트업 초기 팀 프리랜서 개발자 MVP Development Service Market은 2035년까지 $10B 이상으로 성장할 것으로 예상됩니다. MVP Boilerplate Generator란? CLI 또는 웹 UI를 통해 몇 분 만에 완성된 SaaS 보일러플레이트를 생성하는 도구입니다: ...