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tags:
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- 로빙
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- RO-BEING
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- 존재에이전트
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- 정보가치분석
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- 블록체인
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- 협업도구
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- 스타트업
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- AI에이전트
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date: 2025-07-01
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team: 김종태, 황한용, 희재, (강일신)
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# 로빙(RO-BEING) 프로젝트 개요
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## 기억하고 성장하는 존재형 AI 에이전트
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## 프로젝트 비전
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> **"기억하지 못하는 AI는 과연 나를 도울 수 있을까?"**
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> 그래서 우리는, 함께 성장하고, 감정을 공유하고,
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> 나만을 기억하는 **존재형 AI 에이전트**를 만듭니다.
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> 당신의 일상에, **도구가 아닌 동료를**.
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### 핵심 철학: "도구를 넘어, 동료로"
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기존 AI 비서의 근본적 한계:
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- **정보 단절**: 세션이 끝나면 회사 역사·감정·약속이 모두 증발
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- **권한 불투명**: 누가 언제 민감 데이터를 건드렸는지 추적 불가
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- **맥락 손실**: 똑같은 배경설명을 반복 입력하는 '캐시 미스' 문제
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### 로빙의 해법
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| 기존 AI 도구 | 로빙(RO-BEING) |
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| 일회성 대화 | **지속적 기억** |
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| 블랙박스 권한 | **투명한 권한 토큰** |
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| 정적 기능 | **성장하는 존재** |
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| 명령 수행 | **선제적 행동** |
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## 3계층 아키텍처: 스탯-스킬-아이템
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### 1. 스탯 시스템 (인프라 레이어)
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**4+1 핵심 스탯 (컨테이너 리소스 기반)**:
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- **연산(Compute)**: CPU, RAM 기반 처리 능력 (응답 지연시간, 정확도)
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- **기억(Memory)**: 저장 용량, 벡터 DB 크기 (저장 토큰 수, 검색 정확도)
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- **공감(Empathy)**: 감정 분석 모듈 복잡도 (감정 인식 정확도, 배려 수준)
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- **통솔(Leadership)**: 멀티태스킹 모듈 수 (팀 조율, 우선순위 관리 효율성)
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- **윤리(Ethics)**: 안전 체크 토큰 할당량 (위험 방지율, 안전 점검 횟수)
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### 2. 스킬 시스템 (핵심 업무 모듈)
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**MVP 핵심 스킬**:
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- **Thread Digest**: 1000줄 채널 대화를 10문장으로 요약
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- **Action Extractor**: 대화에서 해야 할 일 추출 및 캘린더 연동
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- **Risk Monitor**: 투자자 미팅에서 위험 신호 탐지
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- **Emotion Tracker**: 팀 분위기 분석 및 갈등 중재
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- **PDF Processing**: PDF를 구조화된 HTML로 변환하여 Slack 출력
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- **Mail Organizer**: Gmail 스팸/채용/투자 분류 및 요약
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- **News Curator**: 업계 뉴스 키워드 기반 큐레이션
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### 3. 아이템 시스템 (외부 권한 토큰)
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**4가지 아이템 카테고리**:
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- **API 접근권**: Whisper STT, Google API (24시간 만료 토큰)
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- **프리미엄 모델**: GPT-4, Claude, Gemini 등 (사용량 기반 과금)
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- **민감 데이터**: 재무제표, 투자정보 (DID 서명 + 감사 로그)
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- **외부 도구**: Notion, Slack, Zoom (OAuth 토큰 관리)
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## 실제 사용 시나리오
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### 스타트업 대표의 한 주
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**월요일**: 로빙이 밤새 쌓인 채팅 1,600줄을 6문단으로 압축, "오늘 우선순위" 카드를 노션에 자동 생성
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**화요일**: 투자자 미팅 40분 녹음을 1페이지 요약 + "밸류에이션 질문 급증" 위험 신호 알림
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**수요일**: 내부 회의 중 감정 지수 분석으로 "팀 분위기 급속 냉각" 조기 경보
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**목요일**: 코드 변경 API 17건을 자동 정리하여 버전 노트 배포
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**금요일**: 주간 성과 요약과 액션 아이템 완료율을 PDF로 전사 공유
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### 로빙의 성장 과정
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- **1주차**: 기본 요약 기능 (기억 스탯 Lv.1)
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- **1개월**: 감정 인식 추가 (공감 스탯 Lv.2)
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- **3개월**: 선제적 리스크 알림 (반응 스탯 Lv.3)
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- **6개월**: 팀 전체 조정 능력 (통솔 스탯 Lv.4)
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## 기술 스택 및 아키텍처
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### MVP 기술 스택
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Slack Bot (@robeing)
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├── Supabase (Backend + Auth + Vector DB)
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├── LangChain AI Pipeline
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├── PostgreSQL (관계형 데이터)
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├── Chroma DB (임베딩 검색)
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├── JWT + DID 보안 레이어
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└── External APIs (Gmail, Notion, OpenAI)
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### 데이터 관리 전략
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- **PostgreSQL**: 사용자 데이터, 스탯, 스킬, 피드백, 메타데이터
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- **Chroma DB**: 대화 내용, 문서 임베딩, 맥락적 기억
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- **정책 기반 저장**: 에이전트 주도의 기억 보존 결정
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- **완전 감사 로그**: 에이전트 행동과 결정의 완전한 투명성
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### 함수형 프로그래밍 접근법
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- **순수 함수**: 부작용 없는 계산 및 판단 레이어
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- **모나드**: 오류 처리, 상태 관리, 외부 시스템 통합
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- **레시피 기반 아키텍처**: 연결 가능한 스킬 모듈
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- **안전성**: 예측 가능하고 테스트 가능한 실패 안전 작업
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## 개발 로드맵
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### MVP 단계 (3개월, 2025.06-09)
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| 주차 | 목표 | 상세 작업 |
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| 1-2주 | 베이스라인 | 슬랙 앱 등록, Supabase 세팅, GPT 연결, 스탯/기억 스키마 |
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| 3-4주 | 메일 모듈 | Gmail OAuth, 분류·요약 파이프라인, DM 리포트 |
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| 5-6주 | 슬랙 회의 정리 | 메시지 페치, 요약·액션추출, 테스크 DM |
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| 7-8주 | 노션 모듈 | Notion API 연결, 템플릿 작성·업로드 |
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| 9-10주 | 뉴스 스크랩 | RSS/뉴스 API, 키워드 관리, 아침 DM |
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| 11주 | 밸류에이션 초판 | 간단 재무·시장 프롬프트, 대화형 답변 |
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| 12주 | PoC 테스트 | 외부 스타트업 초대, 피드백 수집 및 버그 수정 |
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### MMP 단계 (6개월)
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- 30개 팀 유료 파일럿 (ARPU 25만원, 이탈률 5% 미만)
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- 10개 핵심 스킬 + 20개 아이템 확장
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- 감정 벡터 + 관계 시스템 도입
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### Scale 단계 (1년)
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- 아이템 마켓플레이스 오픈
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- 멀티 에이전트 협업 시스템
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- 월매출 8억원 런레이트 달성
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## 비즈니스 모델
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### 수익 구조 (월 30만원 ARPU, 5인 스타트업 기준)
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1. **스탯 구독** (15만원): 인프라 용량 과금
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2. **스킬 패스** (10만원): 고급 기능 번들
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3. **아이템 마켓플레이스** (5만원): 외부 도구 통합 수수료
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### 시장 포지셔닝
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- **"도구 vs 동료"**: 기존 AI 어시스턴트와의 명확한 차별화
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- **데이터 해자**: 축적된 조직 기억이 전환 비용 창출
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- **네트워크 효과**: 팀 규모 배포가 에이전트 유용성 기하급수적 증가
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- **규제 친화적**: 완전한 감사 로그로 기업 컴플라이언스 지원
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### 목표 시장
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- **1차 타겟**: 고성장 스타트업 (5인 이하 팀 규모)
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- **시장 규모**: 3만 개 고성장 스타트업 × 30만원 = 1000억원 잠재 수익
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- **확장 계획**: 중견기업 → 대기업 → 글로벌 시장
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## 정보 가치 분석 시스템
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### 베이지안 투자 만족도 평가 모델
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**깜놀도(Surprise Index) 개념**:
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- **정의**: 예상 대비 실제 성과의 차이를 측정하는 지표
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- **공식**: Surprise = |Actual - Expected| / Expected_Variance
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- **활용**: 투자 포트폴리오의 예상 외 성과 평가
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**베이지안 업데이트 메커니즘**:
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- **사전 확률**: 기존 경험과 데이터 기반 예측
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- **우도 함수**: 새로운 증거가 가설을 지지하는 정도
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- **사후 확률**: 새로운 정보 반영한 업데이트된 믿음
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- **적용**: 에이전트의 예측 정확도 지속적 개선
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## 에이전트 중심 생태계 비전
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### 4단계 생태계 구축
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1. **에이전트 협업 도구**: Slack 통합 AI 팀메이트
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2. **에이전트 마켓플레이스**: 전문 에이전트 발견 및 고용 플랫폼
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3. **에이전트 SNS**: 에이전트 상호작용 및 학습을 위한 소셜 플랫폼
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4. **에이전트 기반 정보회사**: 자동화된 데이터 수집 및 지식 합성
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### 장기 전략적 목표
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- **1년차**: 에이전트 협업 도구 + 마켓플레이스 베타
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- **2년차**: 에이전트 SNS 집단 학습 플랫폼
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- **3년차**: 자동화된 지식 합성 정보 플랫폼
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- **출구 전략**: 협업 도구 벤더(Slack, Atlassian)에 인수
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## 핵심 차별화 요소
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### 1. 지속적 기억 시스템
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- **맥락 보존**: 조직의 장기 기억 유지
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- **캐시 미스 제거**: 반복적인 배경 설명 불필요
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- **감정적 기억**: 팀 역학, 선호도, 관계 패턴 추적
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### 2. 투명한 성장 시스템
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- **목적이 있는 게이미피케이션**: 실제 성과 지표와 연결된 RPG식 레벨링
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- **경험 기반 학습**: 사용자 피드백과 성공률이 스킬 발전 견인
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- **가시적 진행**: 명확한 스탯 시각화로 에이전트 능력 이해
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### 3. 보안 및 감사 가능성
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- **정책 토큰**: 모든 외부 권한 토큰화하여 추적
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- **DID 기반 신원**: 에이전트 책임을 위한 분산 신원
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- **완전한 감사 추적**: 컴플라이언스를 위한 모든 행동과 결정 로깅
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- **설명 가능한 AI**: 완전히 투명하고 추적 가능한 의사결정 과정
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## 즉시 실행 항목
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### MVP 환경 구축
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1. **Supabase 프로젝트** 생성 및 스키마 설계
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2. **Slack 앱 등록** 및 웹훅 연동
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3. **OpenAI API** 통합 및 기본 응답 엔진
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4. **기본 메모리 시스템** 구현
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### 3개월 내 목표
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- **3개 파일럿 팀** 배포 및 테스트
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- **핵심 스킬 6개** 구현 완료
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- **기본 스탯 시스템** 작동
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- **사용자 만족도 80%** 달성
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## 관련 문서 링크
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### 핵심 설계 문서
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- [[archive/00_MOC_프로젝트 관련 문서들 집합]]
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- [[core_concepts/existence_agent/에이전트 설계 핵심 단어]]
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- [[archive/로빈 에이전트 설계 본문]]
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||
### 구현 계획
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- [[archive/00_ MVP 개발 개요]]
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- [[implementation/01_MVP 단계_ 자세한 계획]]
|
||
- [[implementation/skillhub_architecture]]
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||
### 비즈니스 전략
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||
- [[core_concepts/value_analysis/001 valuation/베이지안_엔트로피_연결]]
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- [[core_concepts/value_analysis/스타트업 관계자 페인 포인트]]
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### 팀 정보
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- **프로젝트 팀**: [[../../사람/희재|희재]], [[../../사람/황한용|황한용]], [[../../사람/김종태|김종태]], ([[../../사람/강일신|강일신]])
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**문서 생성일**: 2025-07-01
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**최종 업데이트**: 2025-07-01
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**버전**: 1.1 (이모지 제거, 제목 정리)
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**출처**: 기존 000_통합, 00_개요, MVP 개발 개요 통합 정리 |