번뜩

바보 같은 생각을 충분히 꺼내 보기 위해

저는 바보 같은 생각과 천재적인 생각은 한 끗 차이라는 말에 많이 공감합니다. 문제는 혼자서는 그 바보 같은 생각을 충분히 오래, 많이 꺼내 보기 어렵다는 점이었습니다. 너무 빨리 현실성부터 따지거나, 익숙한 답으로 돌아가기 쉽기 때문입니다.

AI는 이 과정의 진입 장벽을 낮춰 줍니다. 그래서 번뜩은 AI에게 그럴듯한 정답 하나를 받기 위한 서비스가 아니라, 처음에는 조금 엉뚱해 보여도 되는 후보를 계속 만들어 보고 그 안에서 가능성을 찾기 위해 시작했습니다. 많이 만들고, 버리고, 다시 연결하는 과정 끝에 예상하지 못한 답이 나올 수 있다고 믿었습니다.

다만 양만 늘린다고 좋은 아이디어가 생기지는 않습니다. 시장에서 관찰한 신호를 그대로 요약하는 대신, 서로 멀리 있는 신호를 일부러 부딪치고, 역발상과 2차 사고를 적용해 직선적으로는 나오기 어려운 사업 후보를 만들고자 했습니다.

예를 들어 “익숙한 일상 행동에 게임이나 커뮤니티 구조를 붙이면 어떨까”, “모두가 따라가는 흐름의 반대편에는 누가 남을까”, “지금의 변화가 2년 뒤 어떤 새 문제를 만들까”처럼 서로 다른 탐색 렌즈를 사용합니다. 생성 결과는 결론이 아니라, 문제·타깃·해결 방향·차별점·모트까지 더 확인해야 할 가설의 출발점입니다.

후보를 찾고 비교할 수 있는 공개 아카이브

공개 영역에서는 생성된 아이디어를 이름, 문제, 타깃으로 검색하고 카테고리·모트·경쟁도·생성 방식으로 좁혀 볼 수 있게 만들었습니다. 점수순·최신순·오래된순 정렬과 함께, 각 아이디어에는 문제, 해결, 차별점, 시장 신호, 방어력과 실행 지표를 남겨 단지 그럴듯한 제목만 보이지 않게 했습니다.

시장 트렌드 페이지에서는 날짜별로 포착한 신호, 그날 만든 후보 수, 평균 점수와 상위 후보를 한 화면에서 연결합니다. 하나의 후보를 볼 때도 “무엇이 문제인가 → 어떤 해결 방향인가 → 어떤 실행 기회가 남는가”의 흐름을 따라가게 해, 아이디어가 나온 이유와 다음 검증 지점을 함께 볼 수 있도록 구성했습니다.

생성은 로컬에서, 공개는 검토 가능한 영역에서

AI 실행은 Cloudflare Worker 안에서 상시 호출하지 않았습니다. 운영자가 Idea Lab에 아이디어 씨앗을 등록하면 Worker는 D1에 작업을 넣고, 집의 로컬 Runner가 대기열을 가져가 Claude CLI로 생성 작업을 처리합니다. 생성된 결과는 곧바로 공개 아이디어가 아니라 비공개 초안으로 저장됩니다.

이렇게 나눈 이유는 두 가지입니다. AI 인증 정보와 실행 환경을 서버에 올리지 않고, 생성 횟수와 비용을 운영자가 통제하기 위해서입니다. 또한 AI가 만든 초안은 충분히 그럴듯해 보여도 검토 없이 공개하면 안 된다고 봤습니다. 현재 공개 아카이브는 읽기 전용이고, 초안을 승인·거절해 발행하는 운영 흐름은 다음 단계로 두고 있습니다.

작게 운영하되, 나중의 판단까지 남기는 구조

작업은 대기·처리·완료·실패 상태를 갖고, 로컬 Runner가 작업을 가져갈 때 제한 시간과 재시도 횟수를 관리합니다. 결과 등록은 같은 작업이 여러 번 반영되지 않게 처리하고, 실패 원인에는 토큰이나 전체 프롬프트처럼 민감한 정보가 남지 않도록 했습니다.

초기에는 자동 수집과 대규모 생성보다, 어떤 입력에서 어떤 사고법을 적용해 어떤 후보가 나왔는지를 나중에 다시 설명할 수 있는 구조가 더 중요했습니다. 번뜩은 AI의 답을 바로 믿는 제품이 아니라, 낯선 연결을 만들고 사람이 근거를 확인하며 다음 판단으로 이어 가기 위한 작업 도구로 계속 다듬고 있습니다.