AI 기반 아이디어 검증 도구 'AI Founder' 오픈 소스화 및 개발 회고

핵심 기술

AI Founder는 사용자의 비즈니스 아이디어 검증을 자동화하기 위해 LLM(Large Language Model)을 활용하며, Next.js, Supabase, Claude Sonnet 3.5 등의 기술 스택으로 구축되었습니다. 특히 멀티스텝 분석을 통한 LLM의 정확도 향상과 비동기 데이터 처리로 사용자 경험을 개선한 점이 특징입니다.

기술적 세부사항

• 아이디어 검증 프로세스: 사용자는 아이디어를 입력하면 AI가 HWW(How, Why, Who) 분석, TAM-SAM-SOM 분석, 경쟁사 분석을 수행하고 최종 요약 및 최적화 방안을 제공합니다.
• LLM의 한계 극복: 단일 프롬프트의 LLM 분석은 부정확할 수 있어, 각 분석 단계를 분리하여 수행하고 데이터베이스에 저장하는 멀티스텝(Multi-step) 분석 그래프 방식을 채택했습니다.
• 주요 차별화 포인트: 고도화된 프롬프트, 멀티스텝 분석 그래프, 사용자 친화적인 UI를 통해 경쟁력을 확보했습니다.
• 성능 최적화: LLM 분석에 소요되는 긴 시간(60-70초)을 극복하기 위해, 각 분석 결과를 중간 저장하고 클라이언트가 주기적으로(1초 간격) 조회하여 초기 결과(7-12초)를 빠르게 제공하는 방식을 구현했습니다. 웹소켓 대신 폴링(polling) 방식을 사용했습니다.
• 기술 스택:
  • 프레임워크: Next.js
  • 언어: JavaScript (TypeScript 사용 권장)
  • 데이터베이스 및 인증: Supabase
  • LLM: Claude Sonnet 3.5
  • 인프라: DigitalOcean
  • 개발 지원 도구: Cursor Agent
• 오픈소스화: AI Founder의 전체 소스코드를 GitHub에 공개하여 개발 커뮤니티에 기여했습니다.

개발 임팩트

LLM 기반의 아이디어 검증 자동화를 통해 창업 및 제품 개발 초기 단계의 불확실성을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다. 개발자는 이 프로젝트를 통해 LLM API 활용 전략, 비동기 처리 설계, 멀티스텝 분석 구현 및 사용자 경험 개선 기법을 배울 수 있습니다.

커뮤니티 반응

• AI Founder 프로젝트를 오픈 소스로 공개하여 개발자 커뮤니티의 참여를 독려하고 있습니다.
• Substack을 통해 관련 아티클을 공유하며 새로운 기술 트렌드를 전달하고 있습니다.
• Cursor Agent와 같은 생산성 도구 활용을 통해 개발 시간을 단축한 경험을 공유했습니다.