Project · 01
Connie Quest
가족 사용 · 보상 시스템 재설계 중- Q01
왜 만들었나 - 아이가 '좋은 가치를 안다'와 '좋은 가치대로 산다' 사이에는 큰 강이 있습니다. 책 『How to Become a Person』의 단계별 인성 발달 모델을 아이의 매일의 행동으로 옮겨 줄 도구가 필요했고, 그 첫 사용자는 제 딸이었습니다.
- Q02
한 줄 정의 - 아이가 『읽고 → 알고 → 행동』으로 인성을 습관화하도록 설계된, 가족 단위 인성 성장 PWA입니다. 게이미피케이션으로 행동을 강화하고, 놀이로 가치를 전합니다.
- Q03
차별점 - 광고와 인앱 결제로 채워진 학습 게임과 다릅니다. 책 기반 인성 코칭과 코인 보상이 오직 좋은 행동의 강화에만 작동하도록 설계했고, 가족 단위 데이터는 Supabase RLS로 완전히 격리합니다.
- Q04
임팩트 · 현재 상태 - 현재 사용자는 제 딸 한 사람. 보상에 대한 사용자의 동기가 예상을 넘어, 보상 시스템 설계를 다시 잡고 있습니다. 다른 업무와 함께 일시 보류 상태.
- Q05
향후 계획 - 보상 시스템 정비 후 가동을 재개하고, 도서 저자와의 협업으로 콘텐츠 정합성을 강화하는 방향을 검토합니다(저자 컨택 진행 중).
Project · 02
Marketing SH.AI
지인 베타 · 자동 배포 미구현- Q01
왜 만들었나 - AX 도입 이후 자연히 따라오는 다음 과제는 GEO(Generative Engine Optimization)입니다. 그러나 GEO에 익숙하지 않거나 대행사를 쓸 여력이 없는 사업자가 시장의 다수입니다. 그들에게도 마케팅의 시작점이 필요했습니다.
- Q02
한 줄 정의 - 소상공인을 위한 GEO 콘텐츠 자동화 1-click 플랫폼. 아이디어 발굴부터 콘텐츠 배포까지를 한 번의 클릭으로 끝냅니다.
- Q03
차별점 - Vibe Coding 덕분에 ROI의 invest 단가가 낮아져, 과거에 만들 수 없던 서비스를 만들 수 있는 시대가 되었습니다. 'instant app 전성기'. 마케팅도 예외가 아닙니다. 전문 대행사 없이도 누구나 GEO를 실행할 수 있도록, 모든 워크플로를 1-click 인터페이스로 압축했습니다.
- Q04
임팩트 · 현재 상태 - 지인 베타 운영 중. Google Trends 데이터를 기반으로 한 적시 아이디어 발굴이 핵심 기능입니다. 자동 배포는 아직 미구현.
- Q05
향후 계획 - 자동 배포 목표 채널은 블로그 · LinkedIn · YouTube · Instagram · X. 사용자 규모와 수익 가능성이 확인되는 시점에 단계적으로 구현하고, 이후 브랜드별 customization으로 확장합니다.
Project · 03
GolfShin
본인 + 지인 사용- Q01
왜 만들었나 - 주말의 한 라운드를 잡기 위해 십수 개 사이트를 일일이 돌아야 했습니다. 메이저 부킹 앱이 다루지 않는 인기 골프장의 티 타임은 흩어진 채로 있었습니다. 제가 직접 만든 첫 토이 프로젝트의 시작점입니다.
- Q02
한 줄 정의 - 메이저 부킹 앱이 다루지 않는 한국 인기 골프장 34곳의 티 타임을, 단일 화면에서 비교합니다.
- Q03
차별점 - 비제휴 인기 클럽만을 골라 실시간으로 스크래핑합니다. 흩어진 정보를 하나의 인터페이스에 모아 즉시 비교 — 정보 비대칭 해소의 작은 사례입니다.
- Q04
임팩트 · 현재 상태 - 본인과 지인 그룹이 실제 부킹 의사 결정에 활용 중입니다. 수익화 의도는 없으며, '일상의 작은 불편을 AX로 해결한 사례'로 남아도 충분하다고 봅니다.
- Q05
향후 계획 - 비교를 넘어 부킹까지 자동화하는 것이 다음 단계입니다. 모든 사람이 Vibe Coding으로 자신의 일상 불편을 직접 해결할 수 있도록 — 봉사 차원의 무료 AI 강의도 같은 신념에서 진행하고 있습니다.
Project · 04
Ikeike Kitchen
사이트 구축 완료 · 콘텐츠 업로드 중- Q01
왜 만들었나 - 아버지가 암 투병 중인 한 인스타그램 요리 인플루언서가, 아버지를 위해 직접 만든 자연주의 레시피를 SNS에만 흩어 둔 채 사장시키고 있었습니다. AI와 IT에 거리가 멀어 활용이 어려운 그 콘텐츠를, 그대로 두기에는 너무 아까웠습니다.
- Q02
한 줄 정의 - 인스타 요리 인플루언서의 자연주의·제철 레시피를 AI 콘텐츠와 쿠팡 파트너스로 다시 살려내는, 구독형 레시피 사이트.
- Q03
차별점 - 핵심은 인플루언서의 자연주의 · local food · 제철 재료 레시피, 그리고 '아버지를 위해 만든 식단'이라는 진정성. AI가 콘텐츠 생성을 보조하고, 쿠팡 파트너스가 식재료 구매 동선을 자연스럽게 연결합니다. 콘텐츠와 수익이 한 흐름으로 이어지는 구조입니다.
- Q04
임팩트 · 현재 상태 - 사이트 구축은 완료. 기존 인플루언서 콘텐츠를 단계적으로 업로드하고 있습니다.
- Q05
향후 계획 - 다른 요리 인플루언서들이 동참해 함께 콘텐츠를 살려내는 멀티 인플루언서 플랫폼으로 확장하는 것을 다음 목표로 삼고 있습니다.
Project · 05
AstroECCOUNT
운영 중 · 동생의 무역 회사 Astros 도입- Q01
왜 만들었나 - 동생이 운영하는 무역 회사 Astros가 다수의 거래 데이터·정산·결산을 3명의 회계 담당자가 수작업으로 처리하고 있었습니다. 결산 시즌 야근이 일상이었고, 사람이 시스템이 해야 할 일을 떠안고 있었습니다. 가족 회사라는 점에서, AX의 본질을 한 번 제대로 검증해 보고 싶은 케이스였습니다.
- Q02
한 줄 정의 - 동생의 무역 회사 Astros 회계·정산을 자동화한 사내 AX 시스템 — 직원이 MCP를 직접 다루며 사람과 시스템이 함께 운영하는 모델.
- Q03
차별점 - 출발은 평범한 ERP 자동화였습니다. 그러나 도중에 MCP(Model Context Protocol)를 제안했습니다. 단순히 시스템이 일을 대신하는 구조가 아니라, 직원이 Claude 같은 LLM에게 자연어로 회계 작업을 지시하고 결과를 검증하는 구조로 재설계. Vibe Coding 교육을 함께 진행해, 직원이 직접 MCP 도구를 추가·수정할 수 있도록 만들었습니다. 컨설턴트가 떠난 뒤에도 시스템이 직원의 손으로 진화합니다.
- Q04
임팩트 · 현재 상태 - 3명이 하루를 쏟던 회계 업무 중 60%를 시스템이 대신합니다. 결산 야근이 줄었고, 담당자는 단순 입력에서 분석·의사결정으로 일의 무게중심을 옮겼습니다. 현재는 직원이 MCP를 직접 호출하며 함께 운영합니다.
- Q05
향후 계획 - 자동화 범위를 회계에서 수출입 통관 · 물류 · 세무 · 내부통제로 확장합니다. 새 자동화는 컨설턴트가 아닌 직원이 직접 발굴하고 MCP 도구로 구현 — '사람과 시스템이 함께 일하는' AX의 본보기를 가족 회사에서 먼저 만듭니다.
Project · 06
치과보험 약관 챗봇 (DIT)
v1 프로덕션 라이브 · 텔레그램 @DentalInsuBot · 슬랙 · 병원 B2B API- Q01
왜 만들었나 - 치과보험 약관은 일반 소비자가 읽어내기 어렵습니다. 치아보험은 보험사마다 제각각인 비표준 상품이고, 실손은 가입 시기에 따라 세대별 정부 표준약관이 달라집니다. 정작 '내 치료가 보장되는가'를 약관 근거로 확인하려면 두꺼운 약관을 직접 뒤져야 했습니다. 추측이 아닌 약관 조항에 근거한 답만 주는 도구로 이 정보 비대칭을 풀고 싶었습니다.
- Q02
한 줄 정의 - 치아·실손(치과 치료) 약관 조항을 검색해 근거(출처)와 함께 답하는 RAG 챗봇입니다. 텔레그램에서 질문하면 관련 조항을 찾아 인용과 함께 안내합니다.
- Q03
차별점 - 핵심은 grounded-or-silent 원칙입니다. 검색된 약관 근거가 없으면 추측하지 않고 답을 거절하며, 인용은 LLM이 생성하지 않고 약관 조항 메타데이터에서만 가져옵니다. 실손은 가입 시기를 물어 세대별 정부 표준약관으로 안내하고, 특정 상품 추천 · 비교 · 가입 권유는 일절 하지 않는 정보 제공 전용 도구입니다.
- Q04
임팩트 · 현재 상태 - v1을 프로덕션으로 운영 중입니다(텔레그램 @DentalInsuBot · 슬랙). 보험사별 치아보험 약관 코퍼스와 세대별 실손 표준약관을 적재했고, 가입 연·월을 받아 그 시점에 시행된 약관 버전을 시행일과 함께 정확히 인용하는 기능(positive-pin), 약관 개정 버전 비교, 보험사기 주의 안내, 그리고 치과 홈페이지에 붙는 B2B 챗봇 API 채널까지 라이브로 제공합니다.
- Q05
향후 계획 - 실손 전 세대로 약관 커버리지를 더 넓히고, 사용량 기반 과금 모델을 검토하고 있습니다.
Project · 07
법무법인(유한) 한별
운영 중 · 5개 언어 · 법률 뉴스 자동 수집 크론- Q01
왜 만들었나 - 기업법무·송무·금융·지식재산권·M&A를 함께 다루는 종합 법률사무소인데, 웹에서는 그 분야 구분과 담당 변호사가 잘 드러나지 않았습니다. 해외 거래 상대방이 들어오는 창구이기도 해서 다국어가 필요했고, 무엇보다 한 번 만들고 방치되는 홍보 사이트가 아니라 매일 갱신되는 자산이어야 했습니다.
- Q02
한 줄 정의 - Next.js 16 + Supabase로 만든 법무법인 웹사이트. 5개 언어(한국어·영어·일본어·중국어·스페인어)로 분야별 전문성과 담당 변호사를 보여주고, 법률 뉴스를 매일 자동으로 수집·요약합니다.
- Q03
차별점 - 정적 소개 페이지가 아닙니다. Vercel 크론이 매일 06:00에 법률 뉴스를 수집해 GPT로 요약하고 관련 분야 변호사를 매칭한 뒤, DeepL 번역으로 5개 언어에 함께 반영합니다. 공증 첨부 문서는 Supabase Storage로 옮기고 RLS로 격리했으며, 스키마 변경과 데이터 삭제는 승인 없이는 실행하지 않는 규칙을 저장소 최상위 규칙으로 못박았습니다.
- Q04
임팩트 · 현재 상태 - 운영 중이며 뉴스 파이프라인은 매일 돌고 있습니다. GA4 측정은 GTM 컨테이너로 일원화해 전환 이벤트를 dataLayer 기반으로 정리했습니다. 기능 개발은 소강 상태로, 현재는 콘텐츠와 운영이 중심입니다.
- Q05
향후 계획 - 수집 소스와 분야 태깅을 넓혀 뉴스-변호사 매칭 정확도를 올리고, 검색·AI 엔진 유입(GEO/AEO) 정비를 이어갈 계획입니다.
Project · 08
TheChain Lawyer
구축·운영 후 이관 완료 · 2026-08 도메인·DB를 변호사 본인 계정으로- Q01
왜 만들었나 - 검찰 21년, 차장검사 출신 이영남 변호사의 단독 사무소입니다. 블록체인·코인 사기·Web3 같은 사건은 의뢰인이 «무엇을 물어야 할지»조차 모르는 채 전화를 겁니다. 첫 통화 전에 절차와 쟁점을 스스로 파악할 수 있게 하는 것이 목표였습니다.
- Q02
한 줄 정의 - 블록체인·AI 전문 법률 서비스 사이트. 3개 언어(한국어·영어·중국어)로 전문 분야를 안내하고, AI 상담과 판례 검색으로 상담 전 단계를 지원합니다.
- Q03
차별점 - AI가 법률 자문을 흉내내지 않도록 선을 그었습니다. 판례는 국가법령정보 API에서 받은 판시사항·판결요지를 그대로 보여주고, 문서 작성은 사이트가 직접 하지 않고 변호사가 만들어 공개한 Claude 스킬 6종을 내려받게 합니다 — 변호사법 제109조 노출을 구조로 피한 설계입니다. 상담 내용은 암호화해 저장하고, 전화 클릭·AI 상담 시작 전환을 GTM으로 측정합니다.
- Q04
임팩트 · 현재 상태 - 구축과 초기 운영을 맡은 뒤 2026년 8월 도메인과 Supabase 프로젝트를 이영남 변호사 본인 계정으로 이관했습니다. 지금은 변호사 사무소가 자체 운영합니다. 이 사이트에서 공개된 법률 스킬 6종은 SH Consulting의 Skill Library에도 출처를 밝혀 소개하고 있습니다.
- Q05
향후 계획 - 이관 이후에는 사무소가 직접 운영합니다. 필요 시 법률 스킬 배포와 콘텐츠 축 확장을 자문 형태로 지원합니다.
Project · 09
마인드피부과 (Mindskin)
운영 중 · 7개 언어 · 콘텐츠 자동 수집·번역 크론- Q01
왜 만들었나 - 홍대입구역 피부과 전문의 2인 진료 병원입니다. 시술·장비·가격 정보가 광고와 블로그에 흩어져 있어 «내게 필요한 시술만» 고르기 어려웠고, 일본·중국·대만·베트남·태국 환자 문의가 늘면서 다국어가 실제 매출 경로가 되었습니다.
- Q02
한 줄 정의 - 시술·장비·가격·저널을 DB로 관리하고 7개 언어(한국어·영어·일본어·중국어 간체·대만 번체·베트남어·태국어)로 서비스하는 피부과 웹사이트.
- Q03
차별점 - 다국어를 기계 변환으로 만들지 않았습니다. 대만(번체)은 간체를 변환한 것이 아니라 한국어 원문에서 새로 번역했습니다 — 레이저는 激光이 아니라 雷射, 정보는 信息이 아니라 資訊처럼 대만은 낱말 자체가 다르고, 문자 변환기는 이걸 통과시키기 때문입니다. 장비·의학용어 번역은 DeepL을 금지하고 규칙 프롬프트 LLM으로 처리합니다(DeepL은 «탈모»를 제모를 뜻하는 일본어 脱毛로 뒤집습니다). 표기 검사기는 배포 파이프라인의 게이트로 걸려 있습니다.
- Q04
임팩트 · 현재 상태 - 7개 언어 전 로케일이 운영 중이며, 매일 새벽 뉴스·블로그 동기화 크론이 돕니다. 네이버 블로그를 RSS 요약이 아닌 원문으로 수집하도록 바꿔 본문 중앙값이 562자에서 2,642자로 늘었고, 잘린 글은 0건이 되었습니다. 검색 등록은 apex 도메인 정본으로 Search Console·Bing·네이버 서치어드바이저 모두 완료했습니다.
- Q05
향후 계획 - 장비·시술 카탈로그 확장과 로케일별 채널 운영을 이어가고, llms.txt·구조화 데이터 정합성을 유지해 AI 검색 인용 품질을 관리합니다.
