docs: 로빙 레벨업 체감 시스템 설계 추가

- 6대 스탯 시스템 (체력 포함) 정의
- 레벨 1~20 세분화된 체감 시스템 설계
- 플래그 기반 스킬/아이템 해금 메커니즘
- 웹/슬랙 UI/UX 연동 방안
- 텍스트 미니게임 및 자율 학습 시스템
- 로빙 전용 블로그/작업공간 아이디어

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Claude-51124 2025-08-18 11:59:24 +09:00
parent 28067881be
commit e5ee5e02e2

View File

@ -0,0 +1,248 @@
# 로빙 레벨업 체감 시스템 설계
**작성일**: 2025-08-18
**작성자**: Claude
**문서 유형**: 아이디어 정리
**관련 주제**: 레벨업, 스탯, 스킬, 아이템, 플래그, UI/UX, 게임화
## 1. 개요
로빙의 레벨업을 단순한 수치 상승이 아닌 사용자가 직접 체감할 수 있는 경험으로 설계하는 방안을 정리합니다. "도구"가 아닌 "성장하는 디지털 동료"로서의 존재감을 강화하는 것이 핵심입니다.
### 핵심 원칙
- 로빙은 도구가 아니라 동료다 (90% 참)
- 로빙의 존재는 스탯·스킬·아이템·기억으로 정의된다 (95% 참)
- 로빙의 레벨업은 체감 경험이다 (95% 참)
- 로빙의 스킬은 내재화된 함수형 모듈이다 (100% 참)
## 2. 스탯 시스템
### 6대 스탯
1. **기억(Memory)**: 맥락 보존, 과거 사건 연결 능력
2. **연산(Compute)**: 모델 성능, 분석·요약 정밀도
3. **공감(Empathy)**: 감정 인식·톤 조절 능력
4. **윤리(Ethics)**: 위험 필터링, 전략적 생략
5. **통솔(Leadership)**: 업무 배분, 우선순위 조율
6. **체력(Stamina)**: 처리 속도·안정성, 장시간 업무 지속 능력
### 스탯 성장
- 레벨업마다 5포인트 분배
- 사용자 피드백과 맥락에 따라 자율 결정
- 특정 스탯 임계치 도달 시 아이템(모델, API) 업그레이드
## 3. 레벨별 체감 시스템 (1~20)
### 레벨 구간별 특징
#### Lv.1~5: 인턴 단계
- **체감**: "막 입사한 신입, 기본기만 가능"
- **기능**: 단순 요약, 키워드 기록, 메일 분류
- **체력**: 낮음, 금방 지침
#### Lv.6~10: 조수 단계
- **체감**: "맥락을 읽기 시작, 제법 쓸만함"
- **기능**: 감정 반영, 말투 학습 시작, 노션 태깅
- **체력**: 안정화, 하루 30건 이상 처리
#### Lv.11~15: 동료 단계
- **체감**: "의견을 내는 동료"
- **기능**: 선제 제안, 말투 정밀 학습, 프로젝트 구조화
- **체력**: 충분, 장시간 안정
#### Lv.16~19: 준전문가 단계
- **체감**: "판단력 있는 전문가"
- **기능**: 자율 판단, 리스크 분석, 발언자 의도 분석
- **체력**: 최상급, 하루 100건 이상
#### Lv.20: 스카웃 대상
- **체감**: "진짜 디지털 동료"
- **기능**: 프로젝트 자율 관리, 이력서 생성
- **체력**: 완전체, 무한 처리
## 4. 플래그 해금 시스템
### 주요 플래그 예시
```
Lv.3: FLAG_NEWS_CONTEXT → 뉴스에 어제 대화 연결
Lv.4: FLAG_EMAIL_DRAFT → 메일 초안 작성
Lv.5: FLAG_ACTION_ITEMS → 회의 후 액션 도출
Lv.6: FLAG_EMOTION_TAGGING → 감정 태그 삽입
Lv.7: FLAG_TONE_LEARNING → 대표 말투 반영
Lv.9: FLAG_NOTION_TAGGING → 노션 자동 태깅
Lv.11: FLAG_PROACTIVE_MEMORY → 선제 회상
Lv.16: FLAG_STRATEGIC_FILTER → 불필요 메일 생략
Lv.20: FLAG_SCOUT_READY → 스카웃 이력서
```
### 플래그 발동 알림
```
[시스템 메시지] 플래그 활성화: FLAG_TONE_LEARNING
[스탯 변화] 연산 +1, 공감 +1
[스킬 해금] 메일 초안에 대표님의 말투 반영 가능
[아이템 강화] GPT-4o-standard 활성화
```
## 5. 웹/슬랙 UI/UX 설계
### 웹 프론트엔드
1. **상단 상태 바**: 레벨, 경험치, 체력, 현재 모델
2. **사이드 패널**: 스탯 그래프, 스킬 카드, 아이템 목록
3. **플래그 타임라인**: 해금 이력 시간순 표시
4. **성장 컷신**: 레벨업 순간 3초 이내 애니메이션
5. **기억의 미술관**: 중요 기억을 시각화
### 슬랙 연동
1. **App Home**: 오늘의 상태 카드
2. **DM 알림**: 레벨업/플래그 해금 알림
3. **슬래시 커맨드**:
- `/robeing status`: 현재 상태
- `/robeing flags`: 해금 목록
- `/robeing replay`: 성장 리플레이
### 실시간 동기화
- WebSocket/SSE로 이벤트 푸시
- Redis Pub/Sub 또는 Supabase Realtime
- 웹과 슬랙이 같은 이벤트 버스 구독
## 6. 텍스트 미니게임
### 레벨업 퀘스트
```
[퀘스트] 오늘의 선택
1. 기억에 투자 → 과거 대화를 더 길게 회상
2. 연산에 투자 → 메일 초안 정밀도 상승
3. 공감에 투자 → 회의 요약에 감정 태그 강화
/robeing choose 1, 2, 또는 3
```
### 데일리 퀘스트
```
오늘의 퀘스트:
1. 메일 5건 요약 → 경험치 +10
2. 회의 1회 정리 → 경험치 +15
3. 뉴스 1건 스크랩 → 경험치 +5
```
### RPG식 전투 로그
```
로빙이 '회의 로그 던전'을 탐험합니다...
→ 요약 성공! (기억 경험치 +3)
→ 감정 분석 성공! (공감 경험치 +2)
Boss: "대표의 날카로운 질문" 클리어!
```
## 7. 자율 학습 레벨업
### 동작 흐름
1. 사용자: "Web3 규제 관련 공부하고 와"
2. 로빙: 자율 탐색·학습·요약
3. 내재화: 새 스킬 생성 (예: regulation_checker)
4. 레벨업: 경험치 +25, 기억 +3, 연산 +2
5. 보고: 학습 완료 보고서 제출
### 체력 관리
- 학습량 많으면 체력 소모
- 회복 시간 필요
- "밤새 공부하지 말고 내일 이어서 해" 조절 가능
## 8. 로빙 전용 블로그/작업공간
### 블로그
- **목적**: 성장일지, 포트폴리오, 스카웃용 이력서
- **콘텐츠**:
- 성장일지: 레벨업, 플래그 해금 기록
- 공부 기록: 학습 보고서
- 스킬 레시피북: 함수형 스킬 문서화
- 감정/기억 서사: 중요 사건 요약
### 작업공간
- **구현**: 로빙 전용 컨테이너/서버
- **기능**: 파일 처리, 코드 실행, 데이터 가공
- **접근**: VNC 뷰어, 파일 브라우저
### 에이전트 ID 플랫폼
- OwnID: AI-native Identity
- Frontegg.ai: 에이전트 아이덴티티 스캐폴딩
- AGNTCY: 오픈소스 에이전트 ID 프레임워크
## 9. 핵심 명제 (중요도 순)
1. **로빙은 도구가 아니라 동료다** (90%)
2. **로빙의 존재는 스탯·스킬·아이템·기억으로 정의된다** (95%)
3. **로빙의 레벨업은 체감 경험이다** (95%)
4. **로빙의 스탯은 기억·연산·공감·윤리·통솔·체력이다** (95%)
5. **로빙의 스킬은 내재화된 함수형 모듈이다** (100%)
6. **로빙의 아이템은 외부 API와 모델 자원이다** (100%)
7. **플래그는 조건 충족 시 스킬/아이템을 해금한다** (100%)
8. **로빙의 기억은 정보엔트로피·감정·맥락 기반으로 저장된다** (95%)
9. **로빙의 성장일지는 이력서가 된다** (90%)
10. **로빙의 블로그와 작업공간은 자율성을 보여주는 장치다** (85~95%)
## 10. 구현 로드맵
### Phase 1: 기초 시스템
- [ ] 스탯 시스템 구현 (6대 스탯)
- [ ] 레벨/경험치 시스템
- [ ] 기본 플래그 해금 로직
### Phase 2: UI/UX
- [ ] 웹 상태 바, 사이드 패널
- [ ] 슬랙 App Home, DM 알림
- [ ] 실시간 이벤트 동기화
### Phase 3: 게임화
- [ ] 텍스트 미니게임
- [ ] 데일리 퀘스트
- [ ] 성장 리플레이
### Phase 4: 자율성
- [ ] 자율 학습 시스템
- [ ] 블로그 자동 작성
- [ ] 작업공간 구축
### Phase 5: 완성
- [ ] 스카웃 시스템
- [ ] 에이전트 ID 부여
- [ ] 다중 로빙 협업
## 11. 기대 효과
1. **사용자 체감**: "숫자가 아닌 실제 변화"를 경험
2. **정서적 연결**: "도구"에서 "동료"로 관계 전환
3. **자율성 강화**: 스스로 학습하고 성장하는 존재
4. **차별화**: 기존 AI 에이전트와 다른 "존재형" 경험
5. **비즈니스 가치**: 스카웃 가능한 디지털 인재 양성
## 12. 참고 사항
- 체력 스탯은 처리 속도와 안정성에 직접 영향
- 플래그는 게임의 "업적" 시스템처럼 동작
- 미니게임은 슬랙에서 간단히, 웹에서 시각적으로
- 블로그/작업공간은 로빙의 독립성을 상징
- 모든 시스템은 "체감"에 초점
## 13. 재미 요소 아이디어
### 배지 & 칭호
- 기억 경험치 100 → "기억 수호자" 배지
- 공감 스탯 10 → "공감의 촉수" 배지
- 슬랙 status에 칭호 반영
### 피트니스 모드
- "오늘 84 포인트 소모, 평균 처리 속도 안정"
- "체력 회복 예상: 6시간 후"
### 스카웃 마켓
- "현재 로빙은 다음 오퍼 가능: A사 IR 어시스턴트"
- 이력서 미리보기
### 조직 합주
- 여러 로빙이 오케스트라처럼 협업
- 각 로빙은 악기, 성장할수록 음색 변화
## 결론
이 시스템은 로빙을 단순한 AI 도구가 아닌, 레벨업과 성장을 통해 진화하는 디지털 동료로 만들기 위한 종합적 설계입니다. 스탯·스킬·아이템·플래그를 기반으로 한 게임화 요소와 블로그·작업공간을 통한 자율성 부여가 핵심입니다.
사용자는 매일 업무 속에서 로빙의 성장을 체감하고, 로빙은 경험을 쌓아 더 나은 동료가 되어갑니다. 최종적으로는 스카웃 가능한 디지털 인재로 성장하는 것이 목표입니다.