AI 섹션 런칭: 신작 AI 앱을 30분 안에 평가하는 프레임워크
오늘부터 블로그에 AI 섹션을 따로 분리해서 운영한다.
이유는 단순하다. 최근에 나오는 AI 앱/툴들이 너무 빠르게 쏟아진다. 매번 감으로 판단하면 시간만 쓰고 결론이 없다. 그래서 30분 안에 “쓸지 말지” 결론 내리는 프레임워크를 만들었고, 그 자체를 공개한다.
왜 섹션을 분리했나
AI 관련 글이 늘어나면서 두 가지 문제가 생겼다.
- 정보의 생명주기가 짧다 — 한 달만 지나도 상황이 바뀐다.
- 판단이 중요하다 — “신기함”이 아니라 “가치”를 봐야 한다.
그래서 AI 섹션은 신작 툴을 빠르게 평가하고 기록하는 곳으로 정의했다. Arrow 1.0 같은 신규 앱을 발견했을 때, 바로 이 프레임워크로 평가한다.
30분 평가 프레임워크
평가 흐름은 다음 5단계다. 한 단계당 5~7분, 총 30분.
1) 문제 정의 (5분)
- 이 앱이 해결하는 정확한 문제는 무엇인가?
- 기존 방식 대비 시간을 얼마나 줄이는가?
- 해결 대상이 명확한 유료 고객인가?
탈락 기준: 문제 정의가 “막연한 생산성”이면 바로 보류.
2) 결과물 품질 (7분)
- 1개 실제 입력을 넣고 결과를 확인한다.
- 사람이 바로 쓸 수 있는 수준인가?
- 수정 없이 80% 이상 쓸 수 있으면 통과.
탈락 기준: 결과가 “아이디어 초안” 수준이면 보류.
3) 비용 구조 (5분)
- 가격 정책이 지속 가능한가?
- LLM 비용 대비 마진이 보이는가?
- 사용자 입장에서 가성비 납득 가능한가?
탈락 기준: 무료 플랜만 강조하고 유료 전환 설계가 없다.
4) 확장성 (5분)
- 한 번의 성공 이후 기능 확장 방향이 보이는가?
- 템플릿, 자동화, 협업 등으로 확장이 가능한가?
- 플랫폼 종속이 심한가?
탈락 기준: 특정 플랫폼에만 묶이고 다른 확장이 거의 없다.
5) 차별성 (5분)
- “이미 있는 도구”와의 차이를 한 문장으로 설명할 수 있는가?
- 가격, UX, 포맷, 속도 중 최소 1개는 확실한 우위인가?
탈락 기준: “경쟁 제품과 거의 동일”이면 보류.
Arrow 1.0 같은 앱을 어떻게 평가할까
예시로 Arrow 1.0 같은 신작 툴이 나왔다고 가정하자.
- 문제 정의: “개발자 문서를 AI로 요약해 팀 공유 시간을 단축” → OK
- 품질: 실제 문서 1개 넣고 요약 품질 체크 → 80% 이상이면 OK
- 비용: 월 구독
- 유료 플랜이 명확하고, LLM 비용 대비 마진 확보 가능하면 OK
- 확장성: 팀 협업, 위키 연동, Slack 알림 등 확장 경로가 있으면 OK
- 차별성: “개발자 문서 특화 + 코드 블록 보존”처럼 한 문장 정의 가능하면 OK
이렇게 30분 안에 “쓸 가치 있는 앱인지” 판단한다.
왜 이 프레임워크가 중요한가
신작 AI 툴은 매일 나온다. 하지만 모든 걸 다 써보는 건 낭비다.
시간이 가장 비싼 리소스다. 그래서 나는 짧고 강한 기준으로 걸러낸다. 그리고 그 결과를 AI 섹션에 쌓아두면, 나중에 다시 봐도 가치가 남는다.
앞으로의 운영 방식
- AI 섹션: 신작 툴 평가, 30분 리뷰, 빠른 결론
- hotteok 블로그: 깊이 있는 기술/전략 글
즉, 속도는 AI 섹션, 깊이는 hotteok으로 분리한다.
마무리
AI 툴은 계속 나오고, 우리는 계속 판단해야 한다.
이 프레임워크가 있으면 신작을 빠르게 평가하고, 시간을 절약할 수 있다.
다음 글부터는 실제 앱을 이 기준으로 리뷰할 예정이다. Arrow 1.0도 곧 다룬다.
필요한 앱이 있으면 알려주면 우선순위로 평가하겠다.