happybell80 6a0852bc28 docs: Update README.md structure and CLAUDE.md for docs repository

- README.md: Updated file paths to match actual docs/ directory structure
- Added new documents found in current structure
- Fixed project name from "로빙(Roving)" to "로빙(Robing)" for consistency
- Reorganized document navigation guide for better user experience

- CLAUDE.md: Refined repository-specific rules
- Removed duplicated content with main project CLAUDE.md
- Added happybell80 branch strategy for PR workflow
- Updated directory structure to reflect actual layout
- Focused on docs-specific workflows and quality standards

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

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

2025-07-03 13:11:48 +09:00

6.1 KiB

Raw Blame History

tags, date

tags	date
mvp,기획,에이전트,스타트업도구,슬랙봇	2025-06-19

요약

스타트업 대표용 존재형 AI 비서 MVP는 3개월 안에 슬랙 봇 형태로 배포되어 Gmail·Slack·Notion을 연동해 메일 요약·회신 초안, 회의 요약·테스크 분배, 노션 기록, 업종 뉴스 스크랩, 기본 밸류에이션 상담을 제공한다. 핵심은 연산·기억·공감 스탯과 LLM 기반 기억·감정·윤리 모듈을 최초 구현하고, GPT·Gmail·Notion API를 아이템으로 장착해 빠른 PoC 경험을 주는 것이다. Supabase 기반 백엔드로 빠르게 프로토타이핑하고, 대표가 슬랙에서 @robeing 을 호출하면 모든 기능을 대화형으로 사용하도록 설계한다.

MVP 개발 개요

구분	내용
기간	3개월 (2025‑06‑24 ~ 2025‑09‑24)
팀	개발자 2인 (풀스택 1 / LLM·DevOps 1)
예산	총 2000만원 (인건비 1500, 인프라·API 500)
배포	Slack 앱 → 봇 초대형, Supabase + AWS S3
UI	Slack DM/채널 대화, 슬래시 커맨드 최소화
AI 모델	GPT‑4o‑mini → 스탯 레벨업에 따라 상위모델 교체

ECS 컨테이너만 올리는 서비스.. 로 진행해서 비용 절감하는 방법

1. 필수 기능

모듈	스킬	흐름
메일	메일 정리	Gmail API → 스팸/채용/투자 분류 → 한눈 요약
	초안 작성	대표 지시 → 말투 프로파일 → 회신 초안 DM
슬랙	회의 정리	채널 또는 업로드 md → 요약·액션 추출
	테스크 제안	액션 목록 텍스트 → 대표 DM
노션	노션 기록	슬랙 지시 → 템플릿 채움 또는 생성
뉴스	뉴스 스크랩	키워드 (기억 + 지시) → 매일 아침 3줄 요약 DM
평가	밸류에이션 답변	대표 질문·자료 → LLM 분석 → 대화형 응답/보고

2. 스탯·스킬·아이템

스탯 (초기 3): 연산 2, 기억 2, 공감 2 (1‑5 등급)
스킬: 위 6개 핵심 스킬만 선공개, 경험치 루틴은 로그만 수집
아이템: GPT-4o-mini, GmailAPI, SlackAPI, NotionAPI
스탯이 레벨 3 ↑ 시 GPT‑4o-standard 교체 (연산 업그레이드 예시)

3. 기술 스택 & 아키텍처

graph TD
    subgraph Slack 워크스페이스
        A[대표 · 팀 채널]
        B(@robeing 봇)
    end
    A -->|DM/멘션| B
    B -->|Wehbook| S(Supabase Edge Function)
    S -->|Auth| D(Postgres + Vector ext.)
    S -->|Invoke| L(LLM Gateway)
    L --> O(OpenAI GPT‑4o‑mini)
    S -->|REST| N(Notion API)
    S -->|REST| G(Gmail API)

Supabase: Postgres + Auth + Edge 함수로 LLM 프록시·웹훅 처리
Vector 저장: pgvector 테이블에 장기 대화·문서 임베딩
감정/윤리: LLM 후처리 필터 + 레이블 저장
CI/CD: GitHub Actions → Supabase deploy, Slack 앱 버전 태그

4. 3개월 로드맵

주차	목표	상세 작업
1‑2주	베이스라인	슬랙 앱 등록, Supabase 세팅, GPT 연결, 스탯/기억 스키마
3‑4주	메일 모듈	Gmail OAuth, 분류·요약 파이프라인, DM 리포트
5‑6주	슬랙 회의 정리	메시지 페치, 요약·액션抽出, 테스크 DM
7‑8주	노션 모듈	Notion API 연결, 템플릿 작성·업로드
9‑10주	뉴스 스크랩	RSS/뉴스 API, 키워드 관리, 아침 DM
11주	밸류에이션 초판	간단 재무·시장 프롬프트, 대화형 답변
12주	PoC 테스트	외부 스타트업 초대, 피드백 수집 및 버그 수정

5. 예산 안분

항목	금액(만원)	비고
인건비 개발자 2인	1500	3개월 × 250 × 2
OpenAI API	150	테스트 + PoC(200k tokens)
AWS/Supa	80	Supabase Pro, S3 저장
Slack/Notion 유료	40	워크스페이스 플랜 업그레이드
예비(도메인, 이슈)	30
합계	1800	2000 내 마진 확보

추가 요소

레벨업 시스템

각 스킬은 사용 횟수 및 성공률에 따라 경험치를 축적함.
경험치가 일정 수준을 넘으면 스킬 레벨이 오르고, 고급 기능 또는 더 정밀한 반응 제공.
스탯(연산, 기억, 공감)은 누적 사용성과 평가를 기반으로 개별 성장.
LLM API 레벨도 연산 스탯에 따라 업그레이드 가능 (예: GPT-3.5 → GPT-4o).

DID 기반 정체성

에이전트의 지속성과 개별성을 위해 DID(Decentralized Identifier) 도입 예정.
대표마다 개별 DID를 생성하고, 해당 DID에 기억·감정·윤리 설정 저장.
향후 다중 에이전트 또는 장기 협업 시 정체성과 권한 관리 기반이 됨.

PDF 파싱 기능

대표가 슬랙 또는 메일로 전달한 PDF(투자자료, 리포트 등)를 분석 가능하게 함.
우선 PyMuPDF 등을 활용한 텍스트 추출 및 레이아웃 보존형 요약 기능 구현.
이후 뉴스 기사, 정부 과제, 경쟁사 분석 자료 등도 자동 처리 가능.
파싱된 내용은 슬랙 또는 노션으로 요약해 보고하며, 필요 시 밸류에이션 스킬에 연동.

6. 향후 MMP 방향

멀티 에이전트(탐색·검증·요약) 분리
Llama3 로컬 런 옵션 → 비용 최적화
스탯 레벨업 UI, 경험치·배지 피드백
Slack 앱 마켓플레이스 등록·결제 연결
노션 DB 댓글/링크 자동화, GitHub 연동

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