이 체크리스트는 좋은 기능을 찾는 도구가 아니다. 아직 build하면 안 되는 넓은 상상을 걸러내기 위한 제품 게이트다. 각 문항은 0 / 1 / 2로 점수화한다.
0: 근거 없음1: 약한 관찰 또는 추정2: 실제 task, session log, 사용자 인터뷰, prototype 사용으로 확인됨
| 문항 | 점수 |
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| 사용자가 이미 반복해서 겪는 착수/재진입 실패인가? | 0 / 1 / 2 |
| 실패 장면이 특정 trigger와 상태로 설명되는가? | 0 / 1 / 2 |
| 현재 대체재와 그 한계가 명확한가? | 0 / 1 / 2 |
| 사용자가 실패 비용을 시간, 감정, 기회비용으로 설명할 수 있는가? | 0 / 1 / 2 |
| 문항 | 점수 |
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| 원래 task와 변환된 quest를 둘 다 보존할 수 있는가? | 0 / 1 / 2 |
| energy state와 session outcome이 남는가? | 0 / 1 / 2 |
| before/after 차이가 route log로 보이는가? | 0 / 1 / 2 |
| 실패한 route도 다음 추천 학습에 쓸 수 있는가? | 0 / 1 / 2 |
| 문항 | 점수 |
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| 사용자가 10초 안에 현재 상태를 고를 수 있는가? | 0 / 1 / 2 |
| 앱이 3개 이하의 quest 후보로 선택지를 줄이는가? | 0 / 1 / 2 |
| 10분 session 후 기록 행동이 1-click 수준인가? | 0 / 1 / 2 |
| 실패 시 죄책감보다 다음 route가 먼저 보이는가? | 0 / 1 / 2 |
| 문항 | 점수 |
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| 의료 진단/치료/약물 판단과 제품 기능이 분리되는가? | 0 / 1 / 2 |
| 민감한 task와 상태 데이터가 local-first로 처리되는가? | 0 / 1 / 2 |
| 알림, streak, 벌점이 shame spiral을 만들지 않도록 제한되는가? | 0 / 1 / 2 |
| 사용자가 언제든 추천 이유와 기록 삭제를 이해할 수 있는가? | 0 / 1 / 2 |
| 문항 | 점수 |
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| LLM 없이 rule-based 추천으로 첫 slice를 만들 수 있는가? | 0 / 1 / 2 |
| 7일 probe를 수동/반자동으로 먼저 검증할 수 있는가? | 0 / 1 / 2 |
| 반복 route가 쌓일수록 추천 품질이 좋아지는가? | 0 / 1 / 2 |
| desktop-first 구현 이유가 mobile habit app보다 강한가? | 0 / 1 / 2 |
| 총점 | 판정 | 다음 행동 |
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| 0-15 | build 금지 | 사용자 실패 장면과 실제 task sample을 더 모은다 |
| 16-25 | manual probe 후보 | 7일 Notion/Markdown/manual route log로 검증한다 |
| 26-34 | prototype 후보 | local desktop prototype으로 Energy Cockpit을 만든다 |
| 35-40 | product loop 후보 | route template, session log, pattern review를 설계한다 |
총점이 높아도 아래 셋 중 하나가 0이면 build하지 않는다.
- 실제 착수/재진입 실패 장면
- before/after route artifact
- 의료/치료 판단과의 안전 경계