Butler OS

▶

TODO

Daily Insights

Loading...

Data Feeds

Tick Trades

—

btc_trades_tick rows

Tick Depth

—

btc_depth_tick rows

📚

Knowledge Base

Loading...

›

Butler

Dashboard Guardian — Brain DB

화면 디버깅 · 반응형 시뮬레이션 가이드

타겟 디바이스 해상도

디바이스	물리 해상도	CSS viewport	DPR	비고
Galaxy S25	1080 × 2340	360 × 780	3x	주력 모바일 테스트
Galaxy S25 Ultra	1440 × 3120	412 × 892	3.5x	대형 안드로이드
iPhone 15 Pro	1179 × 2556	393 × 852	3x	iOS 테스트
iPhone SE	750 × 1334	375 × 667	2x	최소 모바일
iPad Air	1640 × 2360	820 × 1180	2x	태블릿
PC 가로 (FHD)	1920 × 1080	1920 × 1080	1x	데스크톱 기본
2nd 모니터	1920 × 1200	1920 × 1200	1x	대시보드 전용

디버깅 방법

1. Chrome DevTools 에뮬레이션

F12 → Toggle Device Toolbar (Ctrl+Shift+M)
상단 드롭다운에서 디바이스 선택 (커스텀 추가 가능)
장점: 즉시 전환, CSS 미디어쿼리 반영, Network throttling 가능
한계: 터치 이벤트 근사치, 실제 렌더링 엔진과 차이 (Safari 미테스트)

              커스텀 디바이스 추가: Settings → Devices → Add custom device

              Galaxy S25: 360 × 780, DPR 3, Mobile

              Galaxy S25 Ultra: 412 × 892, DPR 3.5, Mobile

2. Butler Display API (실제 디바이스)

ADB 연결된 안드로이드에서 실제 렌더링 확인 + OCR/스크린샷 자동화
장점: 실제 디바이스 렌더링, 터치/스크롤 실 테스트, 자동화 가능
필요: USB 디버깅 ON, ADB 연결

# 스크린샷 캡처
curl -X POST localhost:3000/api/display/screenshot \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"target":"레노버"}'

# 화면 읽기 (OCR + UI dump)
curl -X POST localhost:3000/api/display/see \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"device":"레노버"}'

# 특정 URL 열기
curl -X POST localhost:3000/api/display/open-url \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"target":"레노버","url":"http://100.89.234.103:3040"}'

# 터치/스와이프/스크롤
curl -X POST localhost:3000/api/display/do \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"device":"레노버","action":"scroll","direction":"down"}'

3. Chrome Extension (2nd 모니터 대시보드)

대시보드 전용 크롬 익스텐션으로 원격 진단 + 탭 전환
장점: 실시간 DOM 상태 확인, JS 에러 수집, 원격 탭 전환

# 현재 페이지 상태 조회
curl localhost:3000/api/extension/context

# JS 실행 (원격)
curl -X POST localhost:3000/api/display/exec-js \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"target":"2nd","code":"document.title"}'

# 페이지 전환 (원격)
curl -X POST localhost:3000/api/extension/command \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"command":"__switch_page__","args":"findmylaw"}'

반응형 개발 가이드

CSS 브레이크포인트

구간	범위	대상	미디어 쿼리
Mobile S	~375px	iPhone SE, 구형	@media (max-width: 375px)
Mobile M	376~414px	S25, iPhone 15	@media (max-width: 414px)
Mobile L	415~767px	S25 Ultra, 가로	@media (max-width: 767px)
Tablet	768~1023px	iPad Air	@media (max-width: 1023px)
Desktop	1024px~	PC, 2nd 모니터	@media (min-width: 1024px)

테스트 절차 (필수)

Step 1. Chrome DevTools에서 S25 (360×780) 확인 — 레이아웃 깨짐, 터치 타겟 44px 확인
Step 2. iPhone 15 (393×852) 전환 — iOS Safari 렌더링 차이 (safe-area-inset 등)
Step 3. iPad Air (820×1180) 전환 — 2컬럼 레이아웃 전환점 확인
Step 4. PC 가로 (1920×1080) — 전체 너비 레이아웃, max-width 제한 확인
Step 5. Display API로 실제 디바이스 스크린샷 비교 (선택)

Display API — 실 디바이스 E2E 시뮬레이션

다른 세션이 복사해서 바로 실행할 수 있는 전체 플로우:

## 전체 E2E 플로우 (ADB 실 디바이스)
## 전제: 레노버 태블릿 ADB 연결 상태

BASE="http://localhost:3000/api/display"
TARGET="레노버"
URL="http://100.89.234.103:3040"  # 테스트할 사이트

# ── Step 1: URL 열기 + 로드 대기 ──
curl -s -X POST $BASE/open-url \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"target\":\"$TARGET\",\"url\":\"$URL\"}"

sleep 3  # 페이지 로드 대기

# ── Step 2: 초기 화면 캡처 + OCR ──
curl -s -X POST $BASE/see \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"device\":\"$TARGET\"}" | jq '{
    ocr_length: (.analysis.ocr | length),
    texts_count: (.analysis.texts | length),
    screenshot: .screenshot
  }'

# ── Step 3: 스크롤 다운 → 중간 섹션 확인 ──
curl -s -X POST $BASE/do \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"device\":\"$TARGET\",\"action\":\"scroll\",\"direction\":\"down\"}"
sleep 1
curl -s -X POST $BASE/screenshot \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"target\":\"$TARGET\"}" | jq .filePath

# ── Step 4: 하단까지 스크롤 → 푸터 확인 ──
for i in 1 2 3; do
  curl -s -X POST $BASE/do \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d "{\"device\":\"$TARGET\",\"action\":\"scroll\",\"direction\":\"down\"}"
  sleep 0.5
done
curl -s -X POST $BASE/screenshot \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"target\":\"$TARGET\"}" | jq .filePath

# ── Step 5: 특정 텍스트 탭 (버튼/링크 테스트) ──
curl -s -X POST $BASE/do \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"device\":\"$TARGET\",\"action\":\"tap-text\",\"text\":\"Subscribe\"}"

# ── Step 6: 가로 모드 전환 (ADB 직접) ──
# adb shell settings put system accelerometer_rotation 0
# adb shell settings put system user_rotation 1  # 가로
# sleep 2 → 스크린샷 → 다시 user_rotation 0 (세로)

## Chrome Extension — 2nd 모니터 뷰포트 시뮬레이션

BASE="http://localhost:3000"

# ── 현재 뷰포트 크기 확인 ──
curl -s -X POST $BASE/api/display/exec-js \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"target":"2nd","code":"JSON.stringify({w:window.innerWidth,h:window.innerHeight,dpr:window.devicePixelRatio})"}' | jq .result

# ── 페이지 이동 후 상태 확인 ──
curl -s -X POST $BASE/api/extension/command \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"command":"__switch_page__","args":"findmylaw"}'
sleep 1
curl -s $BASE/api/extension/context | jq '{url,title}'

# ── 특정 CSS 속성 검증 ──
curl -s -X POST $BASE/api/display/exec-js \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"target":"2nd","code":"getComputedStyle(document.querySelector(\".hero\")).fontSize"}' | jq .result

# ── 가로 스크롤 유무 검증 ──
curl -s -X POST $BASE/api/display/exec-js \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"target":"2nd","code":"document.documentElement.scrollWidth > document.documentElement.clientWidth"}' | jq .result

## CDP 뷰포트 오버라이드 — 실 디바이스에서 다른 폰 시뮬레이션
## 레노버 태블릿을 S25/iPhone으로 전환해서 실제 터치 테스트

BASE="http://localhost:3000/api/display"

# ── 프리셋 목록 확인 ──
curl -s $BASE/viewport-presets | jq .presets
# → s25(360×780), s25ultra(412×892), iphone15(393×852),
#   iphonese(375×667), ipad(820×1180), desktop(1920×1080)

# ── S25 뷰포트로 전환 ──
curl -s -X POST $BASE/set-viewport \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"target":"s25","preset":"s25"}'

# ── iPhone 15 뷰포트로 전환 ──
curl -s -X POST $BASE/set-viewport \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"target":"s25","preset":"iphone15"}'

# ── 커스텀 해상도 (예: Pixel 8) ──
curl -s -X POST $BASE/set-viewport \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"target":"s25","width":412,"height":915,"dpr":2.625}'

# ── 현재 override 상태 확인 ──
curl -s $BASE/viewport-status | jq .

# ── 원래 해상도로 복원 ──
curl -s -X POST $BASE/clear-viewport \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"target":"s25"}'

# ── E2E 조합: S25 모드 → URL 열기 → 스크린샷 ──
curl -s -X POST $BASE/set-viewport \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"target":"s25","preset":"s25"}'
sleep 1
curl -s -X POST $BASE/open-url \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"target":"s25","url":"http://100.89.234.103:3040"}'
sleep 3
curl -s -X POST $BASE/screenshot \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"target":"s25"}' | jq .filePath

반응형 버그 체크리스트

다른 세션이 반응형 작업 시 반드시 확인해야 할 항목:

#	체크 항목	검증 방법	대상 뷰포트
1	가로 스크롤 없음	scrollWidth <= clientWidth	전체
2	터치 타겟 44px 이상	getComputedStyle → min-height/width	Mobile S/M
3	텍스트 오버플로 없음 (말줄임/잘림)	OCR 결과에서 잘린 단어 확인	Mobile S
4	이미지/SVG 비율 유지	width:100% + height:auto	전체
5	폰트 최소 14px (모바일 본문)	getComputedStyle(body).fontSize	Mobile S/M
6	고정 px 너비 사용 금지	CSS에 width: 500px 등 검색	코드 리뷰
7	safe-area-inset (노치/Dynamic Island)	padding: env(safe-area-inset-*)	iPhone
8	가로 모드 레이아웃 정상	ADB user_rotation 1 + 스크린샷	S25 가로
9	100vh → 100dvh (iOS 주소창)	CSS에 100vh 검색 → dvh 교체	iOS Safari
10	Tailwind breakpoint 정합성	sm:640 md:768 lg:1024 xl:1280	Tailwind 사용 시

Tailwind ↔ 디바이스 매핑 (FindMyLaw 등)

Tailwind prefix	min-width	해당 디바이스	사용 예
(default)	0px	S25 (360px), iPhone SE (375px)	text-sm (모바일 퍼스트 기본)
sm:	640px	S25 가로 (780px), 소형 태블릿	sm:text-base sm:grid-cols-2
md:	768px	iPad Air (820px)	md:grid-cols-3 md:px-8
lg:	1024px	노트북, 소형 PC	lg:max-w-4xl lg:grid-cols-4
xl:	1280px	FHD 모니터 (1920px), 2nd 모니터	xl:max-w-6xl xl:px-0

대시보드 탭 추가/수정 후 검증 (CDP)

태블릿에서 실제 렌더링을 자동 확인. Playwright 금지 → CDP 사용

원클릭 검증 스크립트

cd C:/mugulabx/butler
node scripts/verify-dashboard-tab.js <page> <tab> [selector] [device]

# 예시
node scripts/verify-dashboard-tab.js findmylaw legal
node scripts/verify-dashboard-tab.js findmylaw expert
node scripts/verify-dashboard-tab.js platform arch "#pgtab-platform-arch"

# PASS 시 출력:
# ✅ PASS — 2968자 렌더링됨
#    preview: "FindMyLaw Legal & Compliance..."

# 특정 태블릿 지정:
node scripts/verify-dashboard-tab.js findmylaw legal "" R3CR304DEZH

스크립트 동작 순서

1. adb devices → 장치 자동 선택
2. adb shell input keyevent KEYCODE_WAKEUP → 화면 깨우기
3. adb forward tcp:9222 → CDP 포트 포워딩
4. switchPage(page) → 600ms 대기
5. pgSwitchTab(page, tab) → 1000ms 대기 (MD 로드 포함)
6. querySelector(selector).innerText.length > 20 → PASS/FAIL

삽질 방지 — 실전 교훈

① pgSwitchTab IIFE 래핑 금지 — app.js가 나중에 로드되면서 덮어씀. 대신 data-pg-tab-onload="fnName" 속성 사용
② pg-tab-content 위치 — 탭 컨테이너 <div> 밖에 있으면 pgSwitchTab이 숨기지 못함 (항상 노출됨)
③ MD fetch 경로 — /docs/... 아님, /public/docs/... 필요 (Butler static route 규칙)
④ MD 탭 선언형 방법 — data-md-src="/public/docs/..." 속성만 추가하면 pgSwitchTab이 자동 로드
⑤ ui-dump은 webview 못 읽음 — uiautomator는 native Android UI 전용. DOM 확인은 CDP만 가능
⑥ 태블릿 URL은 Tailscale IP — localhost:3000 아닌 100.x.x.x:3000. 스크립트는 :3000 포트로 자동 매칭

주의사항

⚠ Playwright 사용 금지 — 프로젝트 정책. Display API + Chrome Extension + CDP만 사용
⚠ DevTools 에뮬은 근사치 — Safari WebKit 렌더링, 실제 폰트는 실 디바이스에서만 확인 가능
⚠ DPR 3x 이미지: 모바일 선명도는 원본이 CSS 크기의 3배 필요 (SVG는 무관)
⚠ 터치 타겟: 모든 interactive 요소 최소 44×44px (Apple HIG + WCAG)
⚠ iOS Safari: 100vh → 100dvh (주소창 포함 문제)
⚠ Galaxy S25 가로: viewport 780×360 — 네비게이션 바 감안 시 실 높이 ~320px
⚠ ADB screencap 타임아웃: 기본 15초 → 30초 권장 (S21 등 느린 디바이스)

Policy Rules

Knowledge Base

Session Archive

Live Feed

Connected

System

⬡ Control Plane

—

CP Token

Load to view status

Settings

System Inject Message

Enabled

This message is prepended to every /v1/messages request as system prompt.

Hidden Pages

숨긴 페이지 목록. 개별 복원 가능.

Hidden Tabs

프로젝트 페이지 내 숨긴 탭 목록. 페이지별 복원 가능.

Platform

Butler OS 플랫폼 자산 및 API. Claude MCP로 직접 호출 가능.

Loading architecture docs...

MCP Server

          butler
          →
          node butler/mcp-server.js
          
        

Assets

Loading...

APIs

Loading...

AutoResearch Schedule

03:00 ~ 06:00

에이전트 프롬프트를 자동 반복 실행 + eval 채점 + 개선하는 루프. Karpathy AutoResearch 방법론 기반.

000306091215182124

Services

Loading growth model docs...

C:/mugulabx/CLAUDE.md — 프로젝트 루트 정책 파일

Files

C:/mugulabx

Select a file to preview

Music Studio

ACE-Step 1.5 · MyStation

스타일 프롬프트

프리셋

모델

생성 모드

가사 추가 (optional)

스타일 프롬프트 기반으로 AI 가사 생성

Library

🎵

로딩 중...

🛠 Debug
로딩 중...

Podcast

AI 팟캐스트 파이프라인 — TTS 실험 & 파이프라인 현황

📋 Design Doc & Ledger — 설계 현황 & 작업 레저 ▶ 펼치기

파이프라인 현황

TTS 엔진

faster-qwen3-tts 1.7B (CUDA Graph)

시나리오 LLM

Qwen3.5-4B GPU (0.6s/턴)

실시간 비율

2.17x ✅ 스트리밍

파이프라인

크롤링 → RAG → LLM(4B) → TTS(CUDA Graph) → 스트리밍

VRAM 사용

5.2GB / 24.5GB (TTS 2.8 + LLM 2.4)

배치 결과물

EP3 13.8분 (241턴) + RAG 실시간 테스트

현재 파이프라인 구성

잇섭 (진행자)

faster-qwen3-tts xvec

RTF 2.3x | CER 3.9%

시아

faster-qwen3-tts xvec

RTF 2.3x | CER 3.9%

오지수

faster-qwen3-tts xvec

RTF 2.3x | CER 3.9%

재생

🌐 English 2-Person Tests

🏆 CustomVoice Ryan(M) + Sohee(F) — AI & Finance

Clone Ryan + VoiceDesign Female — AI & Finance

VoiceDesign — Warm Female (28yo)

VoiceDesign — Bright Female (25yo)

🇰🇷 Korean Tests

🏆 E2E RAG 스트리밍 테스트 (AI와 주식투자)

EP3 배치 — AI 시대의 교육 (13.8분)

실시간 벤치마크 — AI와 연애 (7.5분)

EP2 — AI가 내 직업을 대체할 수 있는가 (1.6분)

🧪 TTS 실험 로그

로딩 중...

합성 샘플 비교

NOW PLAYING

—

LLM (s)

—

TTS (s)

—

Total (s)

Type a question below. Podcast pauses, AI answers, then resumes.

Predict-Gap

정보 가치와 CPC의 시계열 갭을 수익화 — AI 조기 탐지 + 광고 인벤토리 선매입 + 피크 시 차익 실현

키워드	등급	진입일	진입관심도	4주	8주	17주	상태
스냅샷 없음 — 포워드 테스트 탭 클릭 시 자동 로드

키워드	소스	등급	스코어	exp	GAP	Phase	BUY★	cmp	도메인	발견시각
로딩 중...

키워드	도메인	진입CPC	예상피크	GAP	BUY★	Phase	진입	PnL
로딩 중...

모델	LOKO AUC	Time OOS AUC	판정	비고
FG_gap_nolog ★	0.781	0.640	PASS	거래량 변수 제거 시 LOKO 최고
FG_gap_vol_low_v3	0.626	0.646	PASS	관심도 30 이하 저관심도 필터
FG_gap_vol_low (C1 챔피언)	0.593	0.652	PASS	Time-OOS 최고 · clean-bt-v7 챔피언

수집 소스	콜렉터	상태
Reddit, Google Trends, Persona Engine	kw-signal-collector	가동 중
LLM 전략 자동 개선	kw-auto-research	가동 중
CPC 실측 (Keywords Everywhere)	kw-cpc-collector	API 실패 ← 블로커

#	가설	결과 요약	판정
R1	Legal 리드젠 3가설	SEO 자기모순, LexisNexis 기존재	REJECT
R2	Home Services fit 최고?	계절성=달력, 메커니즘 불일치	REJECT
R3	내부 데이터 진단	실전검증=0, 뉴스KW만 트레이드 확인	PASS (진단)
R4	SEMrush CPC → 피드백 루프	상업KW 유효, 뉴스KW=$0 확인	PARTIAL PASS
R5	상업KW Volume→CPC lag 분석	Vol선행 55.7%, Insurance 84% (lag 중앙값 4.1mo)	PASS
R6	성숙 100kw CPC 2x+ 타이밍 예측	precision 0~3.3% — 성숙KW ≠ 신규KW	판정불가
R7	신규 breakout KW CPC 1.5x+ 비율 >25%?	전체 22.7%(FAIL), 누적 37.8% 37건(PASS), LowCPC 35~58%	COND.PASS
R8	LOKO Top-20% vs Bottom-80% CPC 성장률 2x+?	수치 2.56x — 분리기준=CPC 자체(circular), overlap 0개	INDET.

아키텍트 — predict-gap

로딩 중...

Creator Studio

YouTube Faceless Channel — Research + Production Pipeline

Idle

Tournament System

AutoResearch v2

Method: Tournament elimination (50 rounds/keyword)

Matching: Challenger vs ALL pool (majority 3/5 to enter)

Voting: 3-vote debiased (position swap + majority)

Evaluator: Claude Haiku

Creativity: 10 diverge strategies (rotate per round)

Source: Google Trends US (3 keywords, parallel)

Top Candidates

score = survived rounds out of 50

Battle Log

End-to-End Production Pipeline

1

Trend Detection

Ready

Reddit 5개 서브레딧 폴링 → 경제/금융 핫키워드 감지 (30분 주기)

Module: trend-radar.js

API: GET /api/trend/hot

Baseline

Loading...

2

Keyword Screening

Planned

깊이 테스트 + 경쟁 공백 + CPM 매핑 → 콘텐츠 적합도 스코어링

TODO

keyword-screener.js 미구현. 깊이(historical-case 3+), 공백(yt-dlp 24h), CPM(niche map) 자동 스코어링 필요.

3

Angle Selection

Ready

경쟁 영상 50개 → Haiku 각도 분류 → 상대 성과 Top 3

Baseline

YouTube API Key 미설정. 정적 매트릭스 사용 중.

4

Auto Research

Partial

역사 사례 검색 + 최신 뉴스/데이터 → 스크립트 재료

Baseline

historical-case-finder만 구현. 최신 뉴스/FRED 데이터 자동 수집 추가 필요.

5

Script Generation

Ready

아웃라인 → 5섹션 → 평가자 게이트 + 슬롭 탐지 → 3회 개선

Baseline

Loading...

6

SEO & Title

Ready

CTR 루브릭 + Haiku x5 배심원 + 태그/해시태그

Baseline

체크리스트 기반. 실전 CTR 데이터 10개+ 후 Gen-2 보정 가능.

7

TTS & Media Assembly

Needs TTS

TTS + SRT + 비주얼 → FFmpeg 렌더

Baseline

영어 TTS 미결정. 비주얼 = 정적 텍스트. canvas npm 미설치.

8

Human Review & Upload

Ready

YMYL 사람 승인 필수 → unlisted 업로드 → AI 고지 + 면책

Baseline

OAuth2 미설정. 수동 업로드 가이드 제공. 승인 큐 구현 완료.

9

Analytics & Feedback Loop

Ready

6시간 폴링 → 예측 추적 → 평가자 Gen-2 진화 (10개 영상 후)

Baseline

Loading...

Recent Scripts

No scripts generated yet.

Pending Approvals

No uploads pending approval.

경쟁 채널 썸네일 수집 → 1000명 페르소나 평가 → 전략 도출

대기 중

평가 실행 후 결과가 표시됩니다.

트렌드 예측 백테스트 대기 중

백테스트를 실행하면
전략별 결과가 표시됩니다

URecA

Azure + Databricks Customer 360 Simulator Checking...

Lucia

AI Butler Platform

충직한 AI 어시스턴트 플랫폼 — 비즈니스 로드맵 및 상품화 현황

현재 단계

Pre-Product

내부 플랫폼 구축 중

코어 완성도

75%

MCP + EventBus + SSE 완성

목표 출시

2026.04.10

런칭 목표

포지셔닝

AI Middleware

구독제 네이티브

런칭 피쳐 & 목표일

Target 2026. 04. 10

Core MVP

✓ MCP Server (35+ 도구)

✓ EventBus + SSE 실시간 스트림

✓ Local/Cloud 스마트 라우팅

✓ 지식 DB + 하이브리드 검색

✓ 디바이스 제어 (ADB + CDP + VLM)

✓ 대시보드 & 모니터링 UI

▶ Multi-Model Pipeline

▶ 온보딩 + 원클릭 설치

런칭 킬러 피쳐

AI 비용 30-50% 절감
단순 작업은 로컬, 복잡 작업만 Cloud — 자동 라우팅

MCP 네이티브 연동
Claude Code에서 35+ 도구 즉시 사용 — 설치 1분

멀티 디바이스 AI 제어
Android + 모니터 + VLM 화면 분석 통합 조작

프라이버시 퍼스트
내 PC에서 실행 — 데이터가 외부로 나가지 않음

코어 완성 03.22

온보딩 구현 03.29

Alpha 테스트 04.03

런칭 04.10

D-25

런칭 & 마케팅 시나리오

포지셔닝 & 메시지

"AI를 내 방식대로" — 로컬 우선 AI 미들웨어

타겟: Claude Code 사용 개발자 · AI 파워유저 · 1인 개발자/스타트업
핵심 약속: 비용 절감 (스마트 라우팅) + 프라이버시 (로컬 실행) + 통합 제어 (MCP 35+ 도구)

W-3

3/17~

코어 완성 + 콘텐츠 준비 — 온보딩 플로우 구현, README & API 문서화, "How I Cut AI Costs 50%" 블로그 초안, GitHub 오픈소스 준비

W-2

3/24~

Alpha 테스트 + 커뮤니티 시딩 — 내부 Alpha 테스트, X/Reddit 기술 포스팅 시작, 데모 영상 촬영, 랜딩 페이지 + 웨이트리스트 오픈

W-1

3/31~

프리런칭 빌드업 — Product Hunt 준비, 데모 영상 최종, 얼리 어답터 10명 초대 피드백, 버그 수정 스프린트

D-Day

4/10

Public Beta 런칭 — Product Hunt + Hacker News Show + Reddit 동시 공개, r/LocalLLaMA · r/ClaudeAI 타겟

런칭 성공 지표

500

Beta 가입자

50+

DAU (1개월차)

30%+

비용 절감 실증

Product Hunt Hacker News X (Twitter) r/LocalLLaMA r/ClaudeAI GitHub Dev.to

수익 로드맵

4월

$0

무료 Beta 런칭
사용자 확보

6월

$500

Pro 플랜 오픈
초기 유료 전환

Q3 2026

$2K

MRR 목표
절감 수수료 추가

Q4 2026

$5K+

Data API 런칭
B2B 수익화

4월

Free Beta 런칭 — 500 가입 목표, 핵심 지표: DAU, 라우팅 호출 수

6월

Pro 플랜 유료화 — 첫 유료 사용자, 비용 절감 대시보드 공개

Q3

절감 수수료 모델 — 라우팅 절감액의 20% 자동 과금 시작

Q4

Data API (B2B) — 익명 집계 라우팅 데이터 API, 모델 벤치마크 판매

상품화 플랜

Free

$0

개인 / 탐색용

✓ 로컬 모델만
✓ 에이전트 3개
✓ 기본 태스크 큐

수익 모델 (3층 구조)

Layer 1

구독 (SaaS)

Free $0 / Pro $29 / Enterprise 문의
설치형 AI 운영 환경 월정액

Layer 2

절감 수수료

Local/Cloud 라우팅으로 아낀 금액의 20%
"아낀 만큼 보여주고 일부 과금"

Layer 3

Data API (B2B)

익명 집계 트래픽 데이터 API 판매
라우팅 최적화 / 모델 벤치마크 / 프롬프트 인텔리전스

개발 로드맵

✓

Phase 1 — Core Infrastructure 완료

Butler OS 기반 구축 · 멀티 에이전트 조율 · SQLite 지식 DB · Model Router (Local/Cloud) · Claude Chat UI · Transparent Proxy · Terminal Sync

▶

Phase 2 — Platform Hardening 진행 중 (~3/22)

✓ MCP Server 29+ 도구 · EventBus · SSE · 디바이스 제어 · ACE-Step 음악 · 대시보드 UX
▶ Multi-Model Pipeline · Trader AI · Podcast · TTS 엔진

3

Phase 3 — Lucia Alpha 3/24 ~ 4/3

Lucia 브랜드 런칭 · 온보딩 플로우 · 구독 플랜 · 외부 에이전트 API · 클로즈드 베타

4

Phase 4 — Public Beta 4/10 런칭

오픈 베타 · 결제 시스템 · 파트너 에이전트 마켓 · 사용량 분석 대시보드

플랫폼 피쳐

구현됨 Transparent Proxy

Claude Code CLI 트래픽 Butler 경유 · OAuth 패스스루 · 세션 로깅

구현됨 EventBus + SSE

Kafka-style 인메모리 이벤트 버스 (10K 링버퍼) · 토픽 필터링 실시간 구독

구현됨 Smart Routing

요청 복잡도 판단 → 로컬 LLM / Cloud API 자동 라우팅 · 비용 절감률 대시보드

구현됨 MCP Server (35+)

지식 DB · 파일 I/O · 디바이스 제어 · VLM 화면 분석 · 음악 생성 · DB 쿼리

구현됨 Terminal Sync

CLI 터미널 대화 → 실시간 대시보드 SSE 중계 · 프록시 탭핑 모니터링

PoC Multi-Model Pipeline

Claude Wrapper → Butler SSE → Qwen Wrapper 검수 파이프라인 · 레저 프로토콜

계획 Policy Gateway

프록시 위치 tools 필터링 · system prompt 정책 주입 · 컴플라이언스 룰

계획 Data API (B2B)

익명 트래픽 집계 API · 모델 벤치마크 · 프롬프트 인텔리전스 · Cloudflare Radar 모델

시장 분석

AI 미들웨어 / 게이트웨이 시장

$4.5B

AI Gateway TAM (2026)

42%

YoY 성장률

$120M

개인/SMB SAM

AI API 중간 레이어 수요 급증: 비용 최적화, 모델 전환, 프라이버시 요구. 엔터프라이즈는 포화 → 개인 개발자/SMB 세그먼트가 블루오션.

경쟁 환경

LiteLLM — 오픈소스 프록시, 멀티모델 라우팅

간접 경쟁

Portkey.ai — AI Gateway SaaS, 엔터프라이즈 중심

간접 경쟁

OpenRouter — 멀티모델 API 통합, 클라우드 전용

간접 경쟁

Lucia 차별점: 로컬 우선 + MCP 네이티브 + 디바이스 제어. 기존 플레이어는 클라우드 전용 + API 라우팅만 — Lucia는 개인 데스크탑 AI 운영 환경을 통째로 제공.

핵심 트렌드

↑ 로컬 LLM 채택 가속 — Ollama 1M+ 설치, llama.cpp 생태계 확장

↑ AI 비용 민감도 증가 — Claude Max $200/월, GPT Pro $200/월 → 비용 최적화 수요

↑ MCP 표준 확산 — Anthropic MCP 공개 후 도구 연동 표준화 가속

↓ 클라우드 종속 피로 — 데이터 주권, 프라이버시 우려 → 로컬 실행 선호

타겟 세그먼트

Mac/Windows AI 사용자 — 데스크탑에 AI 운영 환경 원클릭 설치

1차 타겟

Claude Code / Cursor 사용자 — OAuth 인증 환경에서 정책 + 로깅 + 비용 추적

2차 타겟

로컬 LLM 사용자 — Ollama/llama.cpp 관리 도구 없는 사용자에게 통합 대시보드

3차 타겟

핵심 가치 제안

충직한 AI 파트너

항상 곁에서 묵묵히 지원 — Samwise처럼

비용 최적화

Local/Cloud 자동 라우팅으로 30-50% 절감

멀티 에이전트

17개 프로젝트 에이전트 통합 조율

구독제 네이티브

Claude OAuth 기반, API Key 불필요

시스템 아키텍처

┌──────────────────┐    ┌──────────────────┐
│ Claude Code CLI  │    │ MCP Client      │
│  (OAuth Token)    │    │  (35+ Tools)      │
└────────┬─────────┘    └────────┬─────────┘
         │ /v1/messages            │ stdio
┌────────┴────────────────┴─────────┐
│    Butler OS (:3000)                │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  │
│  │ Proxy       │  │ MCP Server │  │
│  │ Router      │  │ Knowledge  │  │
│  │ SSE Stream  │  │ Device     │  │
│  └──────┬──────┘  └─────────────┘  │
└───────┬────────────────────────────┘
        │ route decision
  ┌───────┴───────────────┐
  │                       │
┌─┴────────────┐ ┌─┴────────────┐
│ Cloud (Claude) │ │ Local (Qwen)  │
│ api.anthropic  │ │ :8080 llama   │
└───────────────┘ └───────────────┘

Backend

Node.js + Express
Better-SQLite3 (butler.db)
52 Core Modules (lib/)
WebSocket + SSE

AI Models

Cloud: Claude Sonnet 4.6
Local: Qwen3.5-35B-A3B (MoE)
Vision: Qwen2.5-VL-7B
Embeddings: Transformers.js

Infrastructure

GPU: RTX 3090 (24GB)
OS: Windows 11 Pro
Runtime: Node 20+
DB: SQLite + JSON hybrid

Integration

Claude Code OAuth
MCP Protocol (stdio)
ADB + CDP (디바이스)
Ollama / llama.cpp

주요 설계 결정 (ADR)

ADR-001: 모노레포 구조

17개 프로젝트 단일 Git 저장소. Butler OS 크로스 프로젝트 협업 극대화.

ADR-002: Router/Executor 분리

라우팅 판단(JSON)과 실행을 분리. 모델 교체 용이, 30-50% 비용 절감.

ADR-003: SQLite + JSON 하이브리드

대용량 → SQLite (평가, 지식DB), 빠른 액세스 → JSON (에이전트 상태, 프로토콜).

ADR-004: MCP 네이티브 우선

커스텀 API 대신 Anthropic MCP 표준 채택. Claude Code 생태계 네이티브 연동.

Arcia

AI Voice ARS

인간 수준 AI 음성 자동응답 시스템 — B2B 콜센터 / 고객센터 대체

현재 단계

Concept

기술 검증 전

TTS 엔진

Chatterbox

Butler 통합 완료

시장

B2B

콜센터 / 고객센터

관계

Lucia 자매

Butler OS 기반

핵심 가치 제안

인건비 80%+ 절감

AI 상담원이 24/7 무중단 응대. 야간/휴일 추가 비용 없음.

인간 수준 자연스러움

기존 ARS 로봇 음성 대비 감정/억양/호흡 자연스러움으로 차별화.

실시간 대화 파이프라인

STT→LLM→TTS 500ms 이내. 자연스러운 대화 턴테이킹.

Lucia 플랫폼 시너지

Butler OS 모델 라우터/지식 공유 인프라 재사용. 개발 비용 최소화.

핵심 기술 과제

음성 품질 — 인간 수준 자연스러움

TTS 감정 표현, 억양, 호흡 자연스러움. 기존 ARS와 차별화 핵심.

지연시간 — 실시간 대화 가능한 응답 속도

STT + LLM 추론 + TTS 합성 전체 파이프라인 500ms 이내.

전화망 연동 — SIP/VoIP 통합

실제 전화 수신/발신, 기업 PBX 연동, 통화 녹음/분석.

기술 스택

STT

Whisper Large v3

한국어 WER 최저 / 실시간 스트리밍

LLM

Butler OS Router

Local(Qwen) / Cloud(Claude) 자동 라우팅

TTS

Chatterbox MTL

한국어 23개 언어 / 8GB VRAM

Telephony

SIP/VoIP + WebRTC

기업 PBX 연동 / 통화 녹음

수익 모델

Per Call

통화당 과금

분당 또는 건당 과금
인건비 대비 80%+ 절감

Seat License

좌석 라이선스

AI 상담원 N명 월정액
기업 규모별 티어

Analytics

통화 분석

고객 감성 분석, FAQ 자동 추출
상담 품질 리포트

예상 가격 티어

Starter

$499/mo

AI 상담원 5석
월 1,000건
기본 분석

Business

$1,999/mo

AI 상담원 20석
월 10,000건
고급 분석 + 커스텀 음성

Enterprise

Custom

무제한 상담원
무제한 통화
온프레미스 / 전용 SLA

로드맵

1

TTS 품질 검증

Chatterbox 음성 품질 벤치마크 / 한국어 자연스러움 튜닝 / 감정 표현 테스트

2

실시간 파이프라인 MVP

STT + LLM + TTS 풀 파이프라인 / 500ms 지연 목표 / WebRTC 데모

3

전화망 연동 + B2B 파일럿

SIP/VoIP 통합 / 기업 PBX 연동 / 파일럿 고객사 1-2곳

시장 분석

TAM (전세계 콜센터)

$340B

2025 기준

SAM (한국 AI 콜센터)

$2.1B

2025 예상

CAGR

23.4%

AI Contact Center

AI 콜센터 시장은 연 23%+ 성장 중. 특히 한국은 높은 인건비 + 높은 서비스 기대치로 AI 전환 수요가 강함. 기존 솔루션(단순 IVR, 챗봇)은 음성 품질 부족으로 고객 불만 높음.

경쟁 환경

Bland AI $16M Raised

영어 중심 AI 전화 에이전트. 한국어 미지원. API 기반 per-minute 과금.

Vapi $20M Raised

음성 AI 플랫폼. LLM + TTS 통합. 영어 우선, 한국어는 제한적.

국내 ARS 업체 (LG CNS, KT 등) Legacy

기존 IVR/규칙 기반. 로봇 음성. AI 전환 느림. 높은 유지비.

시스템 아키텍처

┌─────────────┐    ┌──────────────┐    ┌─────────────┐
│  전화망/SIP  │───▶│  Arcia Edge  │───▶│  Butler OS  │
│  PBX/VoIP   │◀───│  (Gateway)   │◀───│  (Router)   │
└─────────────┘    └──────┬───────┘    └──────┬──────┘
                          │                    │
                   ┌──────▼───────┐    ┌──────▼──────┐
                   │  STT Engine  │    │  LLM Engine │
                   │  (Whisper)   │    │ Local/Cloud  │
                   └──────┬───────┘    └──────┬──────┘
                          │                    │
                   ┌──────▼────────────────────▼──────┐
                   │         TTS Engine               │
                   │    (Chatterbox Multilingual)      │
                   └──────────────┬───────────────────┘
                                  │
                   ┌──────────────▼───────────────────┐
                   │      Analytics / Dashboard       │
                   │   (감성분석, FAQ추출, 품질리포트)   │
                   └──────────────────────────────────┘

핵심 설계 결정

Edge Gateway 분리

전화망 프로토콜(SIP/RTP)을 Edge에서 처리. Butler OS 코어와 독립 스케일링.

Butler OS 모델 라우터 재사용

Lucia와 동일한 Local/Cloud 라우팅. 간단한 FAQ는 Local(Qwen), 복잡한 문의는 Cloud(Claude).

스트리밍 TTS

LLM 토큰 생성과 동시에 TTS 청크 스트리밍. 첫 음성 출력까지 200ms 목표.

Strategy

AutoLab

AI가 수익 아이디어를 자동 생성 → 시뮬레이션 → 판정단 평가 → 순위화. $3,000 시드머니 기준.

🇰🇷 한국 원격 운영 기준 적용 미국 파트너 없음

KR-PASS: — PARTIAL: — BLOCKED: —

🚫 BLOCKED (chief_kr = 0)

면허 필수: broker-dealer, FINRA, RIA, 부동산 면허, 보험 면허, 의료 면허, 법 실무
현장 방문 필수 (非 OK도메인): on-site, in-person, physical inspection

⚠️ PARTIAL (chief_kr = 점수 −10)

파트너 고용으로 해결 가능: CPA, Enrolled Agent, tax preparer, 자격증 필요 서술

✅ OK 도메인 (면제)

content · saas · crypto · arbitrage · stocks · defi → 물리 현장 패턴 자동 면제

※ ID-디렉토리 불일치로 일부 전략 오분류 가능. chief_kr 기준 정렬 시 KR-PASS 전략 상단 표시.

AI Disruption TOP 10

v2 재평가

기업이 사람 팀으로 하던 고부가가치 서비스를 개인 1명이 AI로 대체. 비용 1/10, 가격 1/3, 마진 90%. A=수익성 E=구조적우위+실행용이 D=생존력. 75+=STRONG, 60+=PASS.

#	전략	점수 ▼	A	E	D	실행	월수익 추정

CHAMPION

—

종합점수 (0-100)

—

OOS 수익률

—

도메인

—

Sharpe (위험대비수익)

—

판정

—

전략 리더보드

★	전략	점수 ▼	A	E	D	실행일	월수익/생존율	판정

루프 상태

Billing Entropy Bounty Harvester

#148 — SaaS 과다청구 자동 감사 + 성공보수 모델

833%

OOS Return

초기 자본

$3,000

약 400만원

손익분기

4개월

벤더 15개 시

마진율

95%+

서버리스 구조

건당 수수료

$5,000

회수액의 30%

핵심 가설

기업 SaaS 청구서의 5~15%가 과다청구인데, 아무도 감사하지 않는다. 기업당 SaaS 50~200개, 합산 연 $20K~$150K 누수. "무료 감사, 못 찾으면 $0" → 거절 이유 없는 세일즈 피치.

삼쩜삼 모델 + 미국 B2B 시장

한국 삼쩜삼(세금환급 대행)과 동일 구조, 건당 매출 100배

과다청구 유형 TOP 6

유령 시트 (퇴사자 미해지) 매우 흔함

요금제 미스매치 (Pro→Enterprise) 흔함

프로레이션 이중 청구 흔함

애드온 해지 미반영 흔함

연간할인 갱신 시 누락 가끔

API 사용량 tier 오류 가끔

완전 자동화 파이프라인 — 사람 개입 0

Apollo.io

타겟 발굴

→

Instantly.ai

콜드이메일

→

Landing Page

OAuth 연동

→

감사 엔진

RTX 3090 + Qwen

→

자동 리포트

PDF 발송

→

Stripe

수수료 수취

월 운영비: Apollo $50 + Instantly $30 + 도메인 $30 = $110/월 (15만원)

12개월 매출 전망

Month 1~3 (개발+파일럿) $750 → $1,500

Month 4 (손익분기, 벤더 15) $2,250

Month 6 (벤더 25) $3,750

Month 12 (벤더 45) $6,750/월

+ 일회성 회수 수수료: 건당 $5,000~$12,000

월간 이메일 퍼널 (자동)

발송 5,000통

오픈 (40%) 2,000

회신 (3%) 150

감사 시작 (30%) 45건

수수료 수취 (40%) 18건 × $5K = $90K

현실 보정 (÷2): 월 $45K (6,000만원)

유사 서비스 비교

서비스	모델	건당
삼쩜삼 (한국)	세금환급 10~20%	1~5만원
Trim/Billshark	B2C 구독절감 40%	$50~200
Zylo/Torii	B2B SaaS 관리 구독	$2K+/월
우리 (#148)	B2B 성공보수 30%	$5K~12K

차별점: 구독료 $0 + 성공보수만 → 영업 저항 최소

기술 스택 (기존 인프라 활용)

PDF OCR + 청구서 파싱 RTX 3090 + Qwen

이상탐지 엔진 Butler OS

가격표 크롤링 DB Wayback + 공식 페이지

리포트 생성 자동 PDF

결제 Stripe

인프라 비용 $50/월 (Cloudflare + Supabase)

고객 온보딩 플로우 (이메일 온리, 미팅 0)

D1

콜드이메일
"무료 감사"

D3

고객 수락
OAuth 연동

D7

자동 감사
960건 분석

D8

리포트 발송
"$52K 누수"

D10

고객 승인
환불 템플릿

D30

수수료 수취
Stripe

업셀: #156 Onboarding Rescue Auction

OOS 183%

#148 고객에게 업셀: SaaS 온보딩 이탈 70% → 실시간 rescue 개입 미들웨어. JS SDK 설치 → 건당 $12 수수료 → 벤더당 $480/월. #148로 고객 확보 → #156으로 반복매출 전환.

📈 전략 [187] — EPS Miss + Arc Signal v10 재설계 v9 실행 완료 · Day+5~20 PASS

EPS miss 발표 후 어닝콜 tone velocity가 양수일 때 시장 과잉반응 mean reversion. v9(EDGAR) 실행 완료 — Day+5~20 OOS에서 통계적 유의 알파 확인. v10(Finnhub Arc) 미실행.

🎯 핵심 thesis

① EPS miss → 시장 과잉 하락

② Q&A에서 관리진 tone 개선 (Arc > 0)

③ 시장은 Q&A 신호를 늦게 반영

→ Day+1~5 mean reversion alpha

⚡ v9 → v10 핵심 변경

❌ EDGAR ex99 (85% press release)

✅ Finnhub API (90% 실제 트랜스크립트)

❌ velocity (전체 linear slope)

✅ Arc = QA tone − PR tone

🔄 데이터 파이프라인 (v10)

flowchart TD A["S&P 500 유니버스\n~503종목 (Wikipedia)"] --> B["Finnhub API\ntranscript list"] B --> C["Finnhub transcript\n{speaker, role, text}[]"] C --> D["EPS 매칭\n(yfinance ±14일)"] D --> E["Speaker 분류\nexecutive / analyst / operator"] E --> F["섹션 분리\nPrepared Remarks / Q&A"] F --> G["Boilerplate 제거\n17개 regex 패턴"] G --> H["FinBERT 스코어링\nconfidence < 0.6 제거"] H --> I["Arc 계산\nQA exec tone − PR exec tone"] I --> J{Core BUY 조건} J -->|"arc≥0.02\neps_beat=False\n|eps|≤200%\nnon-REIT"| K["BUY 신호 (N~80-120)"] J -->|조건 불충족| L["SKIP"] K --> M["Multi-HP alpha\n[1,2,3,5,10,20]"] M --> N["에지 증폭 서브셋\nanalyst≤10 + miss -3~-7%"] style A fill:#1d2d3e,stroke:#58a6ff style K fill:#1a2a1a,stroke:#7ee787 style L fill:#2a1a1a,stroke:#ef4444 style N fill:#2a2010,stroke:#f59e0b

🚦 BUY 조건 결정 트리

flowchart LR S([트랜스크립트]) --> E1{EPS 데이터\n있음?} E1 -->|없음 None| X1([SKIP]) E1 -->|있음| E2{EPS miss?\neps_surprise ≤ -1%} E2 -->|beat / neutral| X2([SKIP]) E2 -->|miss| E3{REIT?\nGICS Real Estate} E3 -->|REIT| X3([SKIP]) E3 -->|비REIT| E4{eps_surprise\n극단치?\n|eps|>200%} E4 -->|outlier| X4([SKIP]) E4 -->|정상| E5{Arc 계산\n가능?} E5 -->|Q&A 없음| X5([SKIP]) E5 -->|성공| E6{arc ≥ 0.02?} E6 -->|arc 낮음| X6([SKIP]) E6 -->|arc 충분| BUY([✅ BUY]) style BUY fill:#1a2a1a,stroke:#7ee787,color:#7ee787 style S fill:#1d2d3e,stroke:#58a6ff

⚡ 에지 증폭 필터 (Edge Amplifiers)

Hard filter 아님 — BUY 후 서브셋 stratification 분석으로 적용

순위	필터	기준	이론 근거
1	Analyst Coverage	≤ 10 analysts	정보 비대칭 최대 구간
2	EPS Miss 크기	-7% ~ -3%	중간 크기 = 과잉반응 최대
3	연속 Miss 제거	직전 분기 miss 없음	연속 miss = 진짜 악화 (no reversion)
4	섹터 집중	Tech, Healthcare 우선	tone signal 가장 강한 섹터

📊 v9 실행 결과 2026-03-26 · EDGAR ex99 · velocity + boilerplate 제거 + confidence filter

369

종목 (REIT 제외)

1,354

수집 레코드

61

BUY 시그널 (N<80)

IS 22 / OOS 39

In-Sample / Out-of-Sample

OOS 보유기간별 성과 (N=39)

보유기간	승률	평균 알파	p-value	기준1	기준2	판정
Day+1	46.2%	+0.21%	0.705	NO	NO	FAIL
Day+3	64.1%	+1.43%	0.056	OK	한계	한계
Day+5	61.5%	+2.23%	0.022	OK	OK	PASS
Day+10	61.5%	+3.89%	0.026	OK	OK	PASS
Day+20	66.7%	+4.41%	0.006	OK	OK	PASS

핵심 발견

원래 설계(Day+3)는 p=0.056으로 한계. Day+5~20에서 통계적 유의 알파 확인 (p<0.05).
Day+20이 최강: 승률 66.7%, 알파 +4.41%, p=0.006. N=61로 기준3(N≥80) 미달 — Finnhub v10으로 N 확대 필요.

📊 성공 기준 vs 실제 (v9 Day+20 OOS 기준)

61 / 80

기준3: BUY count — FAIL

66.7% (>53%)

기준1: 승률 + CI — PASS

0.006 (<0.05)

기준2: p-value — PASS

📋 버전 이력

버전	소스	Primary Signal	결과
v7	EDGAR ex99	velocity (전체)	BUY 32건, 승률 65.6%, +0.71% (Day+3)
v9	EDGAR ex99	velocity + boilerplate + conf filter	BUY 61건, Day+20 p=0.006 PASS
v10 (Fool)	Motley Fool scrape	Arc = QA−PR tone	1건만 수집 후 중단 (파싱 문제)
v10-fh	Finnhub API	Arc = QA−PR tone	코드 완성 · TOKEN 설정됨 · 미실행

7라운드 오토리서치(2026-04-14) 종합. 가중치: 고통·내구성·수익 ×1.5 / 데이터·실행·규모 ×1. 100점 만점.

#	모델	점수	고통	데이터	내구성	실행	수익	규모	핵심 데이터
1	T1 보험 청구 자동탐지·대행 ★ 포텐셜 최고 🇺🇸 미국 성공보수 모델. 미청구 급여·보험금 발굴. 케이스 축적이 해자.	87	9	7	9	6	10	10	건보공단 공시 / Medicare DB
2	T1 임대차 만료 알림 + 리드 ★ 단일 최선 🇰🇷 한국 타이밍 독점. 이사·인테리어·보험 다중 수익. MVP 2주.	83	9	9	8	9	8	7	국토부 전월세 실거래 API
3	T2 Seller POA 운영중 🇺🇸 미국 계정 정지 = 즉각 재정 위기. 성공률 데이터가 해자. AI 상향평준화 리스크.	77	10	7	7	7	8	6	Amazon Seller Central 정책
4	T2 장례·상조 비교 🇺🇸 미국 감정적 취약 구간. FTC 공개 가격. 6배 차이. FindMyLaw 패턴 동일.	77	8	9	7	9	6	8	FTC GPL 공개 가격 데이터
5	T2 B2B 소액 국제송금 라우터 🌐 글로벌 구조적 내구성 최고. SMB 틈새. Wise 등 경쟁 있으나 B2B 특화 공백.	75	7	7	8	6	8	9	공개 환율 API / SWIFT 수수료
6	T2 퇴직연금 방치 자동화 🇰🇷 한국 2조 원 완전 공백. 통합연금포털 API. 수요 발굴 자체가 서비스.	73	8	7	7	6	8	7	통합연금포털 API
7	T2 허가레이더 R7 신규 🇰🇷 한국 건축허가 → 인테리어 업체 구독. B2B 반복매출. 세움터 API 완전 공개.	72	7	9	6	9	7	6	세움터 건축허가 현황
8	T2 한국 규제 조기탐지 FindMyLaw↗ 🇰🇷 한국 입법예고 → 컨설턴트 선제 매칭. FindMyLaw가 진화할 수 있는 다음 단계.	71	7	9	7	7	7	6	국가법령정보센터 Open API
9	T2 채권레이더 R7 신규 🇰🇷 한국 거래처 폐업·압류 모니터링. B2B SaaS 구독. 공개 API만으로 구현 가능.	71	7	8	6	9	7	6	국세청 폐업 API / 등기소
10	T3 SaaS 미사용 라이선스 환불 🌐 글로벌 미사용 좌석 탐지 → 성공보수. Vendr 선례. 해자 약함.	69	7	6	5	8	8	8	G2·Capterra 공개 리뷰
11	T3 SaaS 구독 감사 🌐 글로벌 구독+전환 이중매출. 진입 쉬움. 해자 약하고 경쟁 있음.	68	6	7	5	9	7	8	공개 가격 페이지 스크래핑
12	T3 광고 낭비 감지 🌐 글로벌 GA+광고플랫폼 API. 비효율 자동탐지. 경쟁 많음.	67	7	7	5	7	7	8	GA / 광고플랫폼 API
13	T3 FindMyLaw (현재·AdSense) 운영중 → 8위로 점프 가능 🇰🇷 한국 AdSense+리드폼. 매칭 수수료로 진화 시 8위(규제 조기탐지)로 즉시 점프.	65	6	9	6	8	5	6	국가법령정보센터 / LegiScan

🚫 레드플래그 (탈락)

의료 청구 대행 — 라이선스 지뢰 이민자 신용 — 규제 2~3년 원격처방+해외약국 — FDA 시한폭탄 GDPR 데이터 차익 — 위반 스케일

오토리서치 7라운드 · Sonnet 탐색 × Opus 평가 · 2026-04-14

AI 불만해결

SaaS Leaderboard v—

소비자 불만·분쟁을 AI로 해결하는 SaaS 후보군. 변호사·중개인 비용을 1/10로 줄이는 AI 편지/문서 생성 도구.

데이터 기준: —

총 SaaS 후보

18

분쟁 해결 카테고리

PASS 판정

—

점수 75점 이상

예상 총 월수익

—

PASS 항목 합산

SaaS 리더보드

SaaS명	점수	A	E	D	실행일	월수익 추정	가격	솔루션형태	판정

🔬

자동 리서치 파이프라인

🕷️

크롤링

Reddit/BBB/X 불만 수집

🧩

클러스터링

불만 카테고리 자동 분류

📊

갭 분석

기존 솔루션 공백 탐지

🚀

SaaS 기획

AI 솔루션 자동 설계

준비 중 — Butler에게 "불만해결 파이프라인 시작해줘" 요청

경쟁 포지셔닝 맵

가로축: 자동화 수준 (왼쪽=AI 셀프서비스 / 오른쪽=인간 대행) | 세로축: 가격대 (위=고가 / 아래=저가)

AI 셀프서비스

인간 대행

고가 ($500+)

저가 ($100 이하)

기회 공백

기존 강자

우리 포지션

레거시

Appeal Guru

Thompson&Holt

eGrowth

★ 우리

DoNotPay

Pine AI

SmartDispute

Credit Saint

Resolve

Goodbill

FairShake

주요 경쟁사

회사	카테고리	매출	모델	펀딩	상태
Appeal Guru	이커머스 밴	$11M+/년	건당 $1,495	부트스트랩	성장
Credit Saint	신용 수리	$20M/년	월 $79~199 구독	부트스트랩	성숙
Goodbill	의료비 협상	비공개	성공보수 20%	$5.4M	성장
SoloSuit	채무 소송	$800K/년	건당 $99~199	YC	정체
Pine AI	구독 취소	$1.1M/년	월 구독	$25M	투자유치
AirHelp	항공 보상	$100M+/년	성공보수 35%	비공개	지배적
Cushion AI	은행 수수료	—	월 $4.99 구독	$21.6M	폐쇄

유사 모델 교훈

DoNotPay — 가장 유사한 모델

• 250K 구독 천장 — 범용 확장 후 깊이 없음

• FTC 소송: "AI 변호사" 과장 광고 → 브랜드 타격

• 교훈: 카테고리별 딥 실행이 범용보다 강하다

우리 전략: 18개 버티컬 각각을 딥하게 → 번들 옵션

Cushion AI — 저가 구독의 실패

• $21.6M 펀딩 → 폐쇄. 유닛이코노믹스 붕괴

• $4.99/월 구독 × 은행 수수료 = CAC 회수 불가

• 교훈: 저단가 반복 문제는 구독보다 건당 모델이 적합

우리 전략: Bank Fee Shield는 $29 건당 (구독 아님)

Truebill → Rocket Money — 성공 공식

• 단일 카테고리(구독 취소) 딥 실행 → $1.275B 인수

• 핵심: 하나의 고통 포인트에 최고 솔루션 집중

• 교훈: 범용 vs 버티컬 — 버티컬이 먼저 엑싯

우리 전략: Credit Shield or MedBill Fixer를 제1 버티컬로

r/FBA → r/FulfillmentByAmazon → r/AmazonSeller → FB 296K → SC Forums →

필터:

아키텍트 — seller-poa

로딩 중...

FindMyLaw

NEW

신규 법안/조례 자동 해설 사이트 — LegiScan API + LLM + 자동 퍼블리시 + 리드폼/AdSense 수익화

1,808Collected

1,792Classified

16Published

POC COMPLETE

UX v2

사이트 컨셉

Federal + 50 States + Local — plain language, for small business

Law is Money. Find your Law.

사용자 관점: 내 근처에서, 내 업종에, 돈이 걸린 법 — 벌금·허가·세금 변경을 내가 당하기 전에 알려주는 사이트.
시장 관점: 연방 주요 법은 Nolo·법펌이 다룬다. 주 법안(50주×수천 건) + 지방 조례(3,300+ 도시) + 마이너 연방 규제를 소상공인 관점으로 해설하는 사이트는 없다.

3축 개인화

🕑

시간

최신 법안 = 더 밝게

📍

위치

가까울수록 = 더 크게

💼

분야

내 업종 매칭 = 더 밝게

Relevance Score — 3축 코사인 유사도 기반 점수 (0-100). 가까운 거리 + 최근 시간 + 내 업종 = 높은 점수.

야간비행 맵 뷰: NASA Black Marble 위성 이미지 위에 법안을 불빛으로 표시. 접속자 위치 중심 비네팅 — 내 주변이 밝고, 먼 곳은 어둡게. 카테고리 필터(Privacy/Health/Energy/Food/Labor/Tax), 핀치줌+드래그 지원.

도메인

find-my-law.com

등록완료 (2027-04-10 만료)

데이터 소스

6계층 소스

규제 5계층 + 지원/보조금

UX 컨셉

야간비행 맵

3축 개인화 (시간/위치/분야)

정보성 RPM

$20

법률 카테고리 Ezoic 기준

경쟁 지형

경쟁 치열 (우리가 정면 안 붙는 곳)

연방 주요 법 해설 — Nolo(DR80+), 법펌 블로그 수천 개, SHRM, Gusto/ADP 블로그가 이미 커버

빈 시장 (우리 영역)

주 법안 (50주×수천 건), 지방 조례 (3,300+ 도시), 마이너 연방 규제 — 체계적으로 해설하는 곳 없음

핵심 경쟁 우위

1. 빈 시장 독점 — 주 법안+지방 조례+마이너 연방 규제. 법펌은 분산, 뉴스는 소멸, 정부 사이트는 원문만. 소상공인 관점 해설을 통합하는 곳이 없다

2. 내 근처의 돈 되는 법 — 3축 개인화(시간×위치×업종). 접속자에게 가장 가깝고, 가장 돈이 걸린 법부터 보여줌

3. 타이밍 엣지 — 법안 공표 즉시 페이지 생성. 시행일에 이미 에이징 완료 → 검색 급증 시 1위

4. 영구 자산 — 법 위반→벌금→검색은 시행 후 수년간 계속 발생. 연방 규제 폐지율 연 1% 미만. 만든 페이지 99%가 영구 트래픽원

5. AI 자동화 — LLM이 해설 생성, 인건비 $0. 월 400건 신규 + 스톡파일 2,000+p 런칭

6. 복리 효과 — 페이지+구독자+DA 동시 누적 → 인덱싱 가속 → 후발 진입 장벽

콘텐츠 3종 (스톡파일 대상)

1. 시행 예정 — 타이밍 엣지 핵심. 시행일 전 에이징 완료 → 검색 급증 시 1위. Relevance Score 높음

2. 시행 준비중 — "곧 바뀝니다" 사전 대비 가치. 사업자 선제 대응 니즈

3. 최근 2년 시행 — 제재 후 검색: 법 모르고 위반 → 벌금 → "이 법이 뭐야?" 검색. 상시 레퍼런스 트래픽

작동 원리

6계층 수집 (연방규제/연방법안/주법안/지방조례/보충/지원·보조금)
  ├─ Federal Register API (가동중, $0)
  ├─ Congress.gov API (키 발급 즉시)
  ├─ OpenStates API v3 (키 발급 즉시)
  ├─ News RSS + Municode 감사 (구현 예정)
  ├─ LegiScan API (키 대기중)
  └─ Grants.gov + SAM.gov API (API 확인완료, $0)
  → classify.js — agency 자동매핑 + LLM 보정
    → generate.js — LLM 해설 생성 (Qwen3-32B)
      → Relevance Score 계산 (시간 × 위치 × 카테고리)
        → 야간비행 맵: 접속자 주변 법안 = 크고 밝은 불빛
          → 개별 법안 페이지 (정적 HTML, SEO 최적화)
            → 리드폼 + 카테고리 맞춤 어필리에이트 + 전문가 연결

수익 엔진: 스톡파일 런칭 + 영구 자산 + 5채널

준비 3개월: 2,000+ 페이지 스톡파일
  → 런칭: 대량 페이지 + 사이트맵 + GSC 일괄 제출
    → 인덱싱 진행 (제로 경쟁 = 유일한 해설)
      → 5개 수익 경로 동시 가동
        → 매월 400건 신규 법안 추가 (페이지 계속 누적)
          → 구독자도 누적 → 이메일 = 무료 반복 노출

콘텐츠 3종:

1. 시행 예정 — 타이밍 엣지. 시행일 전 에이징 완료 → 검색 급증 시 1위

2. 시행 준비중 — "곧 바뀝니다" 사전 대비 가치

3. 최근 2년 시행 — 제재 후 검색: 법 모르고 위반 → 벌금 → 검색. 시행일 무관 상시 발생

핵심: 페이지 = 영구 자산. 뉴스처럼 소멸하지 않음. 위반→제재→검색은 시간이 갈수록 누적.

수익 경로 5개

#	경로	작동 방식	단가	시작 조건
1	AdSense	모든 페이지 자동 광고	RPM $20	즉시
2	카테고리 맞춤 어필리에이트	safety법→보험, people법→페이롤SaaS, data법→프라이버시툴	CPA $20-50	CJ/ShareASale 가입
3	구독 이메일 다이제스트	주간 법안 알림 + 어필리에이트/스폰서 삽입	$0.5-2/구독자/월	Resend 도메인
4	체커/체크리스트 리드	"이 법 나한테 적용?" → affected → 맞춤 상품 추천	$15-30/리드	v1 구현완료
5	전문가 연결 (기존 네트워크)	Avvo, LegalMatch, Thumbtack 어필리에이트	$30-150/리드	월 10K PV, DA 20+

12개월 수익 시뮬레이션 (스톡파일 런칭)

준비 3개월 → 2,000페이지 런칭 | 월 400건 신규 추가 | 콘텐츠 3종 (시행예정/준비중/최근2년)

변수 근거: {.var-box}

• 인덱싱: 새 도메인+사이트맵+GSC, 15%→95% (법률DB/뉴스는 대량 페이지 런칭이 정상)

• PV/p: 80→110 (제로경쟁 키워드, DA 상승. 타이밍엣지 페이지 200+, 레퍼런스 40, 블렌디드 평균)

• 광고: M1-5 AdSense RPM $20 → M6+ Mediavine RPM $35 (법률 카테고리, 50K 세션 전환)

• 어필리에이트: 매치율 40→65% (머천트 확대), 전환 0.3→1.5% (CTA 최적화), CPA $25→32

• 이메일: 구독률 3%, 단가 $0.50/구독자/월 (주간 다이제스트 어필링크). M3 Resend 시작

• 전문가: M6+ Avvo/Thumbtack, M8+ LegalMatch. 전환 0.1→0.2%, CPA $40→60

• 비교: NerdWallet $1.67/visit | 본 모델 M12 $0.51/visit (NerdWallet의 31%)

월	페이지	인덱스	월 PV	광고	어필리에이트	이메일	전문가	합계	$/visit
준비	2,000	-	-	-	-	-	-	$0	-
1	2,400	360	29K	$576	$864	-	-	$1,440	$0.05
3	3,200	1,280	109K	$2,176	$6,854	$1,500	-	$10,530	$0.10
6	4,400	3,080	277K	$9,702	$36,590	$7,500	$11,088	$64,880	$0.23
9	5,600	4,760	476K	$16,660	$102,816	$18,000	$35,700	$173,176	$0.36
12	6,800	6,460	711K	$24,871	$221,707	$32,500	$85,272	$364,350	$0.51

어필리에이트 계산 (M12): 711K PV × 65% 매치 × 1.5% 전환 × $32 CPA = $221,707 (6,928건 전환) 전문가 계산 (M12): 711K PV × 0.2% 전환 × $60 CPA = $85,272 (1,421건 연결) $/visit $0.51 = NerdWallet($1.67)의 31% — 1년차 새 사이트 기준 보수적. 최적화 시 $0.80+ 가능 {.note}

전문가 네트워크 연동 (기존 플랫폼 어필리에이트)

영업 불필요 — 어필리에이트 프로그램 신청. 단, 트래픽 임계치 필요.

네트워크	가입 조건	현실적 시점	CPA
CJ / ShareASale	사이트 있으면 즉시	월 1	$20-50
Avvo	법률 콘텐츠 사이트, 트래픽 증빙	월 4-6	$30-80
Thumbtack	카테고리별 서비스 연결	월 4-6	$20-60
LegalMatch	법률 리드 품질 심사, 월 30K PV	월 6-8	$50-150

리드 유형 4종

유형	트리거	리드가치	Phase
적용 여부 체커	"이 규정 나에게 적용되나?" → affected → 맞춤 상품	$15-30	v1 완료
알림 구독	업종 관련 신규 법안 알림 → 이메일 다이제스트	$5-15	v1 완료
체크리스트 PDF	법안 대응 체크리스트 다운로드 대가로 이메일	$5-10	v2
전문가 연결	Avvo/LegalMatch/Thumbtack 어필리에이트 연동	$30-150	v1 구현완료

ADR: 리드 직판 드랍 → 어필리에이트 전환

2026-04-14 결정 — 법무 리스크 분석 기반

리드 직판 (드랍)

• CCPA 옵트인 동의 인프라 필요

• privacy.html "We do not sell" 위반

• CA Data Broker 등록 $3,800+

• DPA 계약 체결 필요

• Do Not Sell 링크 의무

• 소송 리스크 높음

어필리에이트 (채택)

• 법적 인프라 비용 $0

• PII 공유 없음 → CCPA 무관

• FTC 공시 한 줄이면 충분

• 즉시 구현 가능 (링크만)

• Thumbtack/ZenBusiness/NextIns

• report.js에 v1 구현완료

구현: 구매 리포트 하단 4개 어필리에이트 카드 (변호사, CPA, 보험, LLC) + FTC 공시 문구
재검토 조건: 월 구매자 500건+ 시 리드 직판 재평가 (법무 인프라 ROI 재계산)

카테고리별 수익화 매칭 (8카테고리 × 상품/서비스)

카테고리	맞춤 어필리에이트 (즉시)	전문가 연결 (v1 구현완료)	CPA
Money & Tax	QuickBooks, FreshBooks, TurboTax	세무사, H&R Block	$20-150
People & Work	Gusto, ADP, Zenefits	노무변호사, Thumbtack HR	$25-100
Selling & Commerce	Shopify, Square, Stripe	FTC 변호사	$20-80
Compliance & Ops	LegalZoom, Rocket Lawyer	컴플라이언스 컨설턴트	$20-120
Health & Safety	워커스컴프 보험, 안전장비	OSHA 컨설턴트	$30-80
Data & Privacy	프라이버시 툴, SOC2 서비스	사이버보안 변호사	$30-200
Environment	ESG 리포팅 툴, 폐기물 처리	환경 변호사	$20-100
Property & Land	부동산 보험, 인허가 서비스	부동산 변호사	$30-150

카테고리 알림 시스템 (v1 구현완료)

리드폼 가입 (업종 선택)
  → industry→categories 자동 매핑 (11업종 → 8카테고리)
  → lead_categories DB 저장
  → 파이프라인 법안 수집+분류 (classify.js, 8카테고리)
  → notify.js: 카테고리 매칭 구독자 추출
  → 주간 다이제스트 발송 (v2: Resend 연동)

카테고리: Money & Tax People & Work Selling & Commerce Compliance & Ops Health & Safety Data & Privacy Environment Property & Land

Bill 페이지 리드 UX (오토리서치 확정)

레퍼런스: GOV.UK (명확성) + Bankrate (도구형 전환) 하이브리드 거부: Nolo/Avvo/FindLaw 법률 디렉토리 패턴 (리드팜 느낌)

원칙:

• 페이지당 CTA 최대 1개 (체커 OR 구독, 둘 다 X)

• Value-first: 결과 먼저 보여주고 → 이메일은 다음 단계

• 카피: "[Verb] your [specific thing]" 서비스 프레임

• 공포 마케팅 금지, 미구현 콘텐츠 약속 금지

• 사이드바 CTA / 팝업 / exit-intent 금지

SEO 가이드라인: 야간비행 맵

리서치 완료 2026-04-11 — Google 공식 문서 + AI 크롤러 동향 기반

OK (문제없음):

• 개별 bill 페이지가 정적 HTML → 인덱싱 정상

• 클라이언트 사이드 지역 필터 → 클로킹 아님 (JS 토글 방식)

• 크롤 예산 → 우리 규모(수천 페이지)에서 병목 아님

필수 조치 (UX 담당):

• 맵 아래에 정적 HTML 섹션 추가 — 카테고리별 최신 법안 링크 리스트 (텍스트)

• 또는 <noscript> 블록에 텍스트 기반 내비게이션 삽입

• 홈페이지 HTML에 JS 실행 전에도 크롤 가능한 <a href> 링크 필수

• SSR 전면 재작성은 불필요

주의:

• AI 크롤러(GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot)는 JS를 아예 못 읽음 → 정적 폴백 없으면 AI 검색 노출 불가

• Googlebot JS 렌더링은 지연 있음 (수초~수일). Google 공식: "pre-rendering is still a great idea"

현재 nightmap.html: 하단 "Nearest to you" 텍스트 리스트 있음 → <a href> 링크가 bill 페이지로 연결되는지 확인 필요.

3축 개인화 → 수익 영향 (비즈 로직)

개인화 축	수익 경로 영향	기대 효과
시간 (최신)	시행 예정 법안 우선 노출 → 체커 사용률 상승	체커 리드 전환율 ↑, "affected" 비율 ↑
위치 (근접)	내 주(州) 법안 우선 → 직접 관련 법안 먼저 봄	어필리에이트 전환율 ↑, 전문가 연결 CPA ↑ (지역 변호사)
분야 (업종)	내 업종 법안 우선 → 카테고리 매칭 정확도 ↑	카테고리 맞춤 어필리에이트 CTR ↑, 구독 전환율 ↑

시뮬레이션 반영: 3축 개인화로 어필리에이트 전환율 M6 0.8% → 1.0%, 구독률 3% → 4% 달성 가능성. 정량은 런칭 후 A/B 테스트로 검증.

월 운영 비용

항목	비용
LegiScan API	무료 (30K/월)
서버 (VPS)	$10-20
Resend (이메일)	$20 (10K 발송)
도메인	보유 중 ($10/년)
LLM (Claude Max)	이미 사용 중 (추가 0)
합계	$30-40/월

Why This Matters

UC1 창업: "Austin에서 푸드트럭 열었는데 grease trap permit을 몰랐다. 벌금 $500 + 영업정지 2주. 옆집은 같은 사이트에서 SBA 마이크로론 $50K 받아서 시작했다."

UC2 벌금: "직원 6명인데 OSHA safety poster 안 붙였다고 $15,590. 사이트에서 3분이면 확인할 수 있었던 건데."

UC3-4 대비: "California AB-1228 시행일에 최저임금 $20으로 올랐다. 미리 알고 인력 조정한 가게는 버텼고, 모르고 있던 가게는 3개월 만에 문 닫았다."

Tablet Portrait + PC · Cold Start

Law is Money. Find your Law.

Your location, your industry, your money at stake

each light = a regulation that affects your business

🍳 Restaurant

🛒 Online Seller

🏗️ Construction

🏠 Real Estate

🏪 Franchise

ChatGPT와 차별화 — 4가지 핵심

1. 콜드스타트 제거

ChatGPT: 빈 입력창, "뭘 물어보지?"
우리: 열면 내 위치 불빛 맵 — 바로 보인다

2. 단계 축소

ChatGPT: 질문→답변→검증→재질문 (4단계)
우리: 불빛 탭 → 카드 (1단계)

3. 시나리오 최적화 UX

ChatGPT: 범용 대화, 법률 특화 없음
우리: 창업/벌금/모니터링 각각 최적 흐름

4. 리마인드

ChatGPT: 사용자가 기억해서 다시 와야 함
우리: 법 바뀌면 이메일이 찾아감

모바일 UX — 3탭 + 맵

find-my-law.com
🌍
야간비행 맵
내 위치 주변 법 = 불빛
탭 → 카드 팝업
💬 Chat
📋 List
🔔 Alert

🌍 맵 (첫 화면) — MapLibre GL JS 5 글로브 + Dark Matter 타일. 접속자 위치 자동 줌인. 법안 = 불빛 마커. 탭하면 카드 팝업. "Find your Law" 그 자체.

💬 Chat — "Austin에서 타코트럭 창업" → RAG 기반 맞춤 체크리스트. DB 조회 기반 = 할루시네이션 최소. 무료 3회 → 이메일 등록.

📋 List — 내 위치+업종 기반 법안 피드. 필터: 연방/주/지방, 카테고리. 카드 탭 → 상세 해설 페이지.

🔔 Alert — 이메일+업종+위치 3필드. 주간 다이제스트 자동 발송. 리마인드 = 재방문 엔진.

맵 엔진 스택

레이어	선택	크기	비용	역할
히어로	Cobe	5KB	$0	랜딩 회전 지구본
메인 맵	MapLibre GL JS 5	~200KB	$0 (OSS)	글로브 뷰 + 법안 마커 + 터치
타일	CartoCDN Dark Matter	-	$0	다크 테마 베이스맵
챗 엔진	RAG + Qwen3-32B	-	$0 (로컬)	rules.db 조회 → 맞춤 답변

Use Case — 6가지 사용자 유형

UC1. 창업하려는데 뭘 지켜야 해? + 뭘 받을 수 있어?

시장 최대 · ChatGPT 불가

누구: 레스토랑/트럭/온라인몰/프랜차이즈 창업 준비자 (연 500만 건) | 검색: "food truck permit Austin Texas" "small business grants Texas 2026"
니즈: ① 지킬 것 (허가/라이선스/의무/벌칙) + ② 받을 것 (보조금/세금감면/SBA대출/인센티브) — 3계층 전체
수익: 전문가 $30-150, 사업자보험 CPA $50+, 법인설립 CPA $20-40, SBA 대출 어필리에이트
특징: 능동적 사용자. 전부 알려달라는 태도. 규제+지원을 한 곳에서 = 우리만 가능. 창업 후 → UC6 구독 전환

UC2. 벌금 맞고 검색

단가 최고 $30-150

누구: 법 위반→벌금 받은 사업자 | 검색: "OSHA fall protection fine" "grease trap penalty"
니즈: 뭘 어겼는지, 벌금 줄일 수 있는지, 대비법 | 수익: 전문가 연결, 컴플라이언스 툴
특징: 시행일 무관 영구 발생. 매년 신규 창업 500만 → 모르고 위반 누적. 페이지 = 영구 자산

UC3. 곧 바뀐다는데

타이밍 엣지

누구: 법 변경 소문 듣고 확인하려는 사업자 | 검색: "California tip credit rule 2026"
니즈: 정확히 뭐가, 언제부터, 나한테 적용? | 수익: 카테고리 맞춤 어필리에이트
특징: 시행일 전 에이징 완료 → 검색 급증 시 1위. 주/지방은 사전 해설 자체가 없음

UC4. 나한테 해당돼?

전환율 최고

누구: 특정 법 적용 여부 판단하려는 사업자 | 검색: "exempt from overtime Texas"
니즈: 직원 수/매출/업종/지역 기준 Yes/No | 수익: 리드폼 $15-30, 맞춤 상품 추천
특징: "Am I affected?" 체커 → affected 판정 → CTA. 주별 기준 다름 = 50주 매트릭스 = 50배 페이지

UC5. 우리 주는 뭐가 다르지?

PV/세션 최고

누구: 다중 주 프랜차이즈, 온라인 셀러, 확장 계획 | 검색: "minimum wage by state 2026"
니즈: 주별 차이 비교, 어디가 더 규제 강한지 | 수익: AdSense RPM $20-35, 프리미엄 리포트
특징: 체류시간 길고 재방문 높음. 50주 비교 테이블 = 우리만 가능 (5계층 데이터)

UC6. 놓치면 안 되는데

복리 자산

누구: 법 변경 놓칠까 불안한 사업자, HR, 프랜차이즈 본사 | 경로: 구독 (주간 이메일)
니즈: 내 업종+내 주 관련 변경만 정기 알림 | 수익: 이메일 스폰서/어필리에이트 $0.5-2/구독자/월
특징: 가입 후 이탈 낮음. 구독자 누적 = 알고리즘 무관 직접 도달. 주+지방 구독 서비스 = 경쟁자 없음

User Scenario — 전환 흐름

시나리오 A: 창업자 (UC1 → UC4 → UC6)

"Austin에서 타코트럭 창업하려는데"
  → [맵] 내 위치 줌인, 주변 법 불빛 표시
  → [Chat] 업종+위치 입력 → 3계층 체크리스트 자동 생성
  → [체커] "직원 몇 명?" → OSHA/ADA 적용 여부 판정
  → [Alert] 이메일 등록 → 법 바뀌면 알림
  → [수익] 사업자보험 CPA $50 + 법인설립 CPA $30 + 전문가 $100

시나리오 B: 벌금 맞은 사업자 (UC2 → UC4 → UC6)

"grease trap violation fine Texas" 검색 → 우리 페이지
  → [상세] 해당 조례 해설 + 벌칙 + 대응 방법
  → [체커] "내 규모에 면제 가능?" → Yes/No 판정
  → [CTA] "전문가와 상담" → 리드 $100
  → [Alert] 구독 → 다음 위반 예방
  → [수익] 전문가 연결 $100 + 컴플라이언스 툴 어필리에이트

시나리오 C: 멀티스테이트 프랜차이즈 (UC5 → UC6)

"minimum wage by state 2026" 검색 → 50주 비교 테이블
  → [맵] 글로브에서 주별 색상 차이 시각화
  → [List] 운영 중인 주 필터 → 해당 법만 모아보기
  → [Alert] 10개 주 구독 → 주간 다이제스트
  → [수익] AdSense RPM $35 (긴 체류) + 페이롤SaaS 어필리에이트

시나리오 D: 사전 대비자 (UC3 → UC4 → UC6)

"new California privacy law small business" 검색 → 우리 페이지
  → [상세] 시행일 카운트다운 + 업종별 영향도 + 준비 체크리스트
  → [체커] "매출 $25M 넘나?" → CCPA 적용 판정
  → [CTA] 프라이버시 툴 추천 → 어필리에이트 CPA $30
  → [Alert] 구독 → 시행일 접근 시 리마인드
  → [수익] 어필리에이트 $30 + 구독 $1/월

Use Case → 수익 경로 매핑

UC1 창업 체크리스트 → 체커+챗 전환 (리드 $50-150) ★ 메인 타겟
UC3 사전 대비 ─────→ 타이밍 엣지로 유입 (신규 트래픽)
UC5 주별 비교 ─────→ DA 빌더 + 백링크 유인
         ↓
UC4 적용 확인 ─────→ 체커로 전환 (리드 $15-30)
UC2 제재 후 검색 ──→ 전문가 연결 (리드 $30-150)
         ↓
UC6 구독 ──────────→ 반복 수익 + 재방문 (복리)
         ↓
     전체 합류 ────→ AdSense/Mediavine (모든 페이지뷰)

현재 실적

Collected: 1,808 | Classified: 1,792 (auto) | Published: 16 | POC COMPLETE

LLM 보정 백그라운드 진행중 (classify-refine.js, 5건/배치, ~356 배치)

데이터 수집 소스 (6계층)

Phase	법안 유형	소스	커버리지	비용	상태
1	연방 규제	Federal Register API	RULE + PRORULE, 10개 기관	$0	가동중
2	연방 법안	Congress.gov API	HR/S/HJRES 등 8유형, 108th~현재	$0	키 발급 즉시
3	주(State) 법안	OpenStates API v3	50주 + DC + PR	$0	키 발급 즉시
4	지방 조례	News RSS + LLM 추출	전국 (뉴스 기반, 60+건/일)	$0	구현 예정
5	주 법안 보충	LegiScan API	50주 + DC, 히스토리 풍부	$0 (30K/월)	키 대기중
6	지원/보조금	Grants.gov + SAM.gov API	연방 보조금 + 주/지방 인센티브	$0	API 확인완료

총 비용: $0/년 — 전체 무료 소스 구성. 연방+50주+3,300+ 도시 + 보조금 커버.
조례 정합성 감사: Municode 비공식 API (1일 1회 대조, 직접 수집 아님)

소스별 수집 스펙

Phase 1: 연방 규제 (Federal Register API)

API: federalregister.gov/api/v1/documents.json
인증: 불필요 | 한도: 무제한, per_page 1,000
수집: RULE + PRORULE, 10개 기관 필터, 증분(날짜 기준)
데이터: 제목, 초록, 기관, 발행일, 본문URL, PDF

Phase 2: 연방 법안 (Congress.gov API)

API: api.congress.gov/v3/bill
인증: api.data.gov 무료 키 (즉시 발급) | 한도: 5,000/시간
수집: /bill/{congress}?sort=updateDate+desc 증분
데이터: title, summary, sponsors, actions, policyArea, subjects, textVersions
히스토리: 108th Congress (2003) ~ 현재

Phase 3: 주 법안 (OpenStates API v3)

API: v3.openstates.org/bills
인증: OpenStates 무료 키 (X-API-KEY 헤더) | 한도: 40/분, 5,000/일
파라미터: jurisdiction, updated_since, created_since, action_since, q(전문검색), classification, subject
include: sponsorships, actions, versions, votes
커버리지: 50주 + DC + PR, 오픈소스

Phase 4: 지방 조례 (News RSS + Municode 감사)

감지: Google News RSS news.google.com/rss/search?q="city council" "ordinance" "passed"
감지량: 60+건/일 (실증 완료 2026-04-11)
추출: LLM으로 뉴스에서 {city, state, topic, effective_date, summary} 구조화
감사: Municode API (1일 1회) — 빠진 조례 대조만, 직접 대량수집 안함
보충: 감사에서 빠진 건 → 도시 공식사이트, Legistar 등

Phase 5: 주 법안 보충 (LegiScan)

API: api.legiscan.com
인증: 무료 키 (신청 완료, 대기중) | 한도: 30,000/월
역할: OpenStates 히스토리 보충 + 벌크 데이터셋

Phase 6: 지원/보조금 (Grants.gov + SAM.gov)

API 1: api.grants.gov/v1/api/search2 (POST)
인증: 불필요 (공개 API) | 한도: 무제한
데이터: 연방 보조금·대출·협력 기회, 기관별·카테고리별 필터

API 2: api.sam.gov (Assistance Listings + Opportunities)
인증: 무료 API 키 (sam.gov 등록) | 한도: 1,000/일
데이터: 연방 보조 프로그램 카탈로그, 계약 기회

역할: 규제(지킬 것) + 지원(받을 것) 통합 → UC1 창업 체크리스트의 핵심 차별화
주/지방 보조금: 주 경제개발국 사이트 + News RSS LLM 추출 (Phase 4와 동일 파이프라인)

처리 파이프라인 (공통)

[수집 스케줄러] 1일 1회 크론
  |
  +- FR API (연방규제) -------+
  +- Congress.gov (연방법안) --+
  +- OpenStates (주법안) ------+--> rules.db (SQLite)
  +- News RSS (조례감지) ------+     source_type 컬럼으로 구분
  +- Municode (감사) ----------+
  +- Grants.gov (연방보조금) --+--> grants.db (SQLite)
  +- SAM.gov (보조프로그램) ---+     규제와 지원을 매칭
         |
         v
  classify.js -- agency 자동매핑 (즉시)
         |         + LLM 보정 (백그라운드, 5건/배치)
         v
  generate.js -- LLM 해설 생성
         |         Qwen3-32B, /v1/chat/completions
         v
  publish.js -- HTML 정적 페이지 생성
         |         bill.html 템플릿 > bill/{id}.html
         v
  [배포] Cloudflare Pages + GSC 제출

수집 리스크

소스	리스크	심각도	완화
Federal Register	없음 (공식)	-	-
Congress.gov	없음 (공식)	-	-
OpenStates	비영리 운영 지속성	낮음	LegiScan 백업
News RSS	Google RSS 형식 변경 가능	중	GNews API ($84/월) 백업
Municode (감사)	비공식 API, ToS 위반 가능	중	감사 용도만 (1일 1회)

기술 스택

구성요소	기술	상태
연방 규제	Federal Register API	가동중 (1,808건)
연방 법안	Congress.gov API (5K/시간)	키 발급 즉시
주 법안	OpenStates API v3 (50주+DC+PR)	키 발급 즉시
지방 조례	News RSS + LLM 추출 + Municode 감사	구현 예정
분류	Agency 자동매핑 + LLM 보정 (Qwen3-32B)	가동중
해설 생성	Qwen3-32B (/v1/chat/completions)	구현됨
DB	SQLite (better-sqlite3, rules.db)	구현됨
퍼블리시	HTML 정적 생성 (Express :3050)	구현됨
호스팅	Cloudflare Pages	도메인 등록 후
알림	Resend (이메일 다이제스트)	도메인 등록 후

시장 포지션 맵

플레이어	하는 것	대상	모델	신규 법안 해설
Nolo	주제별 상시 가이드	일반인	광고 + DIY 법률	X
FindLaw	변호사 디렉토리 + 법률 백과	일반인	변호사 리스팅	X
BillTrack50	법안 추적 대시보드 + AI 요약	B2B (기관/단체)	SaaS $25-200/월	도구 내부만
Plural Policy	AI 법안 분석 플랫폼	B2B (로비스트/기업)	SaaS 구독	도구 내부만
뉴스 매체	"올해 새 법 모음" 기사 (시행일 1회)	대중	광고	1회성 리스트만
FindMyLaw	개별 법안 상세 해설 (상시)	일반 시민 + 개인 전문가	AdSense + 리드폼	O (AI+편집자)

빈 자리 = 기회

BillTrack50/Plural = B2B 도구. SEO 콘텐츠 아님. 일반 대중이 접근 불가. Nolo/FindLaw = 주제별 상시 가이드. 개별 신규 법안 해설 안 함. 뉴스 매체 = 시행일에 "올해 새 법 모음" 1개 기사 쓰고 끝. 개별 법안 상세 해설 없음.

"이번에 통과된 XX법, 나한테 무슨 영향?" → 이걸 전문으로 하는 사이트가 없음.

Phase 1: 자동화 + 기본 수익 (월 1-3)

진행중

~~도메인 등록 find-my-law.com~~ ✅

~~리드폼 + 체커 구현 (server.js, 8카테고리, 11업종)~~ ✅

~~notify.js 카테고리 매칭 다이제스트~~ ✅

• LegiScan API 연동 → 자동 수집+분류+발행 파이프라인

• AdSense 승인 신청

• CJ/ShareASale 가입 → 카테고리별 어필리에이트 배치

• Cloudflare Pages 배포 + GSC 제출

목표: 스톡파일 2,000p + 신규 1,200p = 3,200p, $10K/월 수익 경로: AdSense + 카테고리 어필리에이트 + 이메일 시작

Phase 2: 이메일 + 중급 네트워크 (월 4-6)

• Resend 도메인 등록 → 주간 다이제스트 자동 발송

• 체크리스트 PDF 리드 추가

• Avvo/Thumbtack 어필리에이트 신청 (DA 15+, 월 20K PV 충족 시)

• 구독자 5,000+ 확보

• 이메일 스폰서/어필리에이트 삽입

목표: 4,400p, $65K/월 수익 경로 추가: 이메일 다이제스트 + Avvo/Thumbtack 전문가 연결

Phase 3: 전문가 네트워크 + 스케일 (월 7-12)

• LegalMatch 연동 (월 30K PV, DA 20+ 충족 시)

• 고가치 페이지에 전문가 연결 CTA

• 이메일 스폰서십 판매 (구독자 15,000+)

• 다주(multi-state) 법안 커버리지 확대

• 구독자 세그먼트별 맞춤 어필리에이트 최적화

목표: 6,800p, $364K/월 ($/visit $0.51) 수익 경로 추가: LegalMatch + 이메일 스폰서십. NerdWallet 31% 수준

Phase 4: 다국어 확장 (13-18개월)

• 한국, 일본, EU 다국어 확장

• YouTube AI TTS 법안 해설 영상

• 경쟁 0 시장 선점

목표: $10,000+/월

Updated: 2026-04-11

완료

비즈니스 모델 리서치 — 리드폼 + AdSense, 법률 CPC $3-8 확인

경쟁 분석 — Nolo/FindLaw 주법까지만, 지방 조례 해설 = 빈 자리

수익 모델 재설계 — 스톡파일 런칭. M6: $64.9K / M12: $364K ($/visit $0.51, NerdWallet의 31%)

대시보드 페이지 생성 — page-findmylaw.html, 6탭 구성

도메인 등록 — find-my-law.com, Cloudflare, 만료 2027-04-10

UX 컨셉 — 야간비행 맵, 3축 개인화 (시간/위치/분야), Relevance Score

진행중

2

LegiScan API 키 발급 + 테스트

심사 대기 중 (2026-04-10 신청), 이메일 확인 필요

대기

3

사이트 호스팅 세팅

Cloudflare Pages 또는 Vercel, 도메인 연결

4

파이프라인 구축

법안 수집(LegiScan) → LLM 해설 생성 → 자동 퍼블리시

5

GSC 등록

Google Search Console에 사이트맵 제출

6

수익화 연동

AdSense 신청 + MaxBounty/Perform[cb] 리드폼 네트워크 가입

Updated: 2026-04-11 — 우선순위순 체크리스트 (카드 클릭 시 상세 펼침)

P0 런칭 필수

☐

LegiScan API 키 발급 + 연동 👤 주인님

50개 주 법안 + 연방 법안 수집 파이프라인 기초 연결

☐

지방 조례(City/County ordinance) 수집 소스 조사 + 연동 🤖 자동

Municode, American Legal Publishing 등 공개 소스 탐색 필요

☐

스톡파일 2,000+ 페이지 자동 빌드 🤖 자동

시행예정 + 준비중 + 최근 2년 법안 → LLM 해설 생성 → 정적 HTML

☐

Cloudflare Pages 배포 + 도메인 연결 👤 주인님

find-my-law.com → Cloudflare Pages, HTTPS 자동, CDN 글로벌

☐

GSC(Google Search Console) 등록 + 사이트맵 제출 👤 주인님

도메인 소유권 인증 → sitemap.xml 제출 → 인덱싱 시작

☐

AdSense 승인 신청 👤 주인님

최소 20~30페이지 + 개인정보처리방침 필요, 법률 카테고리 RPM $20

P1 수익 가속

☐

CJ/ShareASale 가입 → 카테고리별 어필리에이트 배치 👤 주인님

법률 소프트웨어, 컴플라이언스 서비스 제품 연계

☐

프로그래매틱 SEO: 주(州)별 허브 페이지 50개 자동 생성 🤖 자동

/laws/california/, /laws/texas/ 등 주 단위 법안 허브

☐

프로그래매틱 SEO: 카테고리별 허브 페이지 8개 자동 생성 🤖 자동

Privacy / Health / Energy / Food / Labor / Tax / Housing / Business

☐

프로그래매틱 SEO: 월별 시행 캘린더 페이지 자동 생성 🤖 자동

/effective/2026-05/ 형태 — 월 단위 시행 법안 집계 페이지

☐

적용여부 체커 구현 🤖 자동

"이 법 나한테 적용?" — 주·업종·규모 입력 → 적용 여부 인스턴트 판정

☐

내부 링크 자동 생성 🤖 자동

같은 카테고리 / 같은 주 법안 크로스링크 → E-E-A-T + 체류 시간 향상

☐

구조화 데이터 (FAQ Schema, HowTo Schema) 템플릿 내장 🤖 자동

Rich Snippet → CTR 2-3배 향상 기대, 페이지 템플릿에 자동 삽입

P2 이메일 + 네트워크

☐

Resend 도메인 등록 → 주간 다이제스트 자동 발송 👤 주인님

find-my-law.com 발신 도메인 인증 → 주 1회 새 법안 뉴스레터

☐

체크리스트 PDF 리드 마그넷 추가 🤖 자동

카테고리별 컴플라이언스 체크리스트 PDF → 이메일 구독 교환

☐

Avvo/Thumbtack 어필리에이트 신청 👤 주인님

조건: DA 15+, 월 20K PV — 변호사 매칭 서비스 연계 수익

☐

소셜 자동 배포 🤖 자동

법안 발행 시 Reddit(r/legaladvice 등) + X 자동 포스트 → 초기 트래픽 부스트

P3 스케일

☐

LegalMatch 연동 👤 주인님

조건: 월 30K PV, DA 20+ — 변호사 리드 수익 채널

☐

이메일 스폰서십 판매 👤 주인님

조건: 구독자 15,000+ — 법률 SaaS/컨설팅 스폰서 직접 영업

☐

다주(multi-state) 커버리지 확대 🤖 자동

초기 10개 주 → 50개 주 전체 + 연방 포함, 스톡파일 10K+ 페이지 목표

☐

cron 파이프라인 완전 자동화 🤖 자동

collect → classify → generate → publish 매일 자동 실행, 무중단 운영

PIPE 자동화 파이프라인 (구현 대상)

☐

collect.js 🤖 자동

LegiScan 50개 주 + 지방 조례 수집 → DB 저장

☐

classify.js 🤖 자동

8카테고리 자동 분류 (Privacy/Health/Energy/Food/Labor/Tax/Housing/Business)

☐

generate.js 🤖 자동

LLM 해설 생성 → 구조화 데이터 포함 정적 HTML 생성

☐

publish.js 🤖 자동

정적 HTML + 허브 페이지 + sitemap.xml 자동 빌드 → Cloudflare Pages 배포

☐

social-distribute.js 🤖 자동

Reddit / X 자동 포스트 → 신규 법안 발행 시 트리거

☐

internal-linker.js 🤖 자동

같은 카테고리 / 같은 주 법안 크로스링크 자동 삽입

유입 파이프라인

법안 발행 (publish.js)
  → 자동 배포 (Reddit/X/Google News)
    → 트래픽 유입 → 사이트
      → 리드폼/구독 → 이메일 재방문 루프
        → AdSense + 어필리에이트 수익

채널별 유입 전략

채널	방법	자동화%	예상 주간 유입	상태	Phase
Reddit	법안 발행 시 관련 서브레딧 자동 포스트	90%	500–2,000	설계	P1
X/Twitter	법안 요약 자동 트윗 + 해시태그	95%	300–1,000	설계	P1
Google News	뉴스 사이트맵 제출, 시행 예정 법안 = 뉴스성	100%	1,000–5,000	설계	P1
이메일 다이제스트	주간 구독자 발송 → 재방문	95%	구독자×30%	설계	P2
SEO (오가닉)	2,000+ 페이지 인덱싱 → 검색 유입	100%	5,000–50,000	핵심	P0
Quora	법률 관련 질문에 답변 + 링크	60%	100–500	설계	P3

Reddit 자동 배포 설계

서브레딧	구독자	매칭 카테고리	포스트 빈도
r/smallbusiness	1.2M	Compliance, Tax, People	주 2–3회
r/legaladvice	3.1M	전체	주 1–2회
r/tax	300K	Money & Tax	세금법 발행 시
r/Entrepreneur	2.5M	Compliance, Selling	주 1–2회
r/personalfinance	18M	Money & Tax	세금/금융법 시
r/RealEstate	600K	Property & Land	부동산법 시
r/OSHA	50K	Health & Safety	안전법 시
r/privacy	1.4M	Data & Privacy	개인정보법 시

포스트 템플릿

Title: New [State] law affects [industry]: [headline] (effective [date])
Body: Plain-language 2-3문장 요약 + "Full breakdown: [link]"

밴 대응: 계정 밴 시 Reddit 전략 전면 중단. 백업 계정 금지(ToS).

Reddit 오가닉 플레이북

실행 대기

계정

u/LocalLawTracker

신규 생성 필요 (u/Altruistic-Bar848 사용 금지)

전략

Diego/AppAlchemy 모델

90% 가치 / 10% 언급 · 유료광고 $0

3개월 실행 캘린더

기간	활동	서브레딧	카르마 목표
Day 1–4	업보트만, 프로필 완성	비사업 서브레딧	0
Day 5–30	댓글 (하루 2–3개) · 링크 금지	r/legaladvice, r/Entrepreneur, r/tax	100+
Day 31–60	r/smallbusiness 댓글 (하루 1개)	r/smallbusiness	250+
Day 60–90	독립 포스트 주 1–2회 시작	r/smallbusiness (r/legaladvice는 Day 90+)	—

Month 3 포스트 초안 (주 1회, 화/수/목 오전 8–11시 EST)

W9 · "The 3-layer license problem nobody tells you about when you start a business"

연방/주/시 3중 면허 구조 + 케이스별 예시

W10 · "State-by-state minimum wage map 2025: where your state actually lands"

주별 최저임금 표 + 2026 인상 예정 주 목록

W11 · "I spent 3 hours finding out if I need a permit to run my business from home"

홈비즈니스 조닝 리서치 경험 공유 (가장 자연스러운 포맷)

W12 · "Small business grants that actually exist in 2025 (not the SBA myths)"

SBA 오해 정정 + 실제 지원금 채널 (주 경제개발청, 지역 상공회의소)

FindMyLaw 핏 원칙 — "완전한 답변" 금지

댓글이 답을 완전히 주면 사이트 방문 이유가 없어짐. 대신 복잡성을 입증하고 핵심만 공유.
포지셔닝: "3시간 리서치를 30초로" — 리서치 비용 절감자

❌ "Austin 푸드트럭 필요 허가: ① ② ③ ④ ⑤..."
✅ "알아봤더니 허가만 18개. 연방 2 / 텍사스 주 5 / Austin 시 11.
   시 레벨이 업종마다 달라서 전부 나열 불가 → 업종 선택 필터: [링크]"

운영 원칙

댓글 내 링크 금지
하루 1–3개 한도
r/legaladvice: Day 90+
비법률 서브 20–30% 혼합

UPL 면책 (포스트 끝)

This is general information, not legal advice. Laws vary by state — this does not apply to your specific situation. Consult a licensed attorney or your local regulatory agency.

성공 기준

업보트 10+
또는 댓글 3+

5개 포스트 후 포맷 분석

X/Twitter 자동 트윗 설계

템플릿: "🆕 [State] just passed a new law on [category].
If you're in [industry], here's what changes: [link]
#SmallBusiness #[State]Law #NewRule"

자동화: publish.js 후 social-distribute.js 호출

Google News 사이트맵

<!-- news-sitemap.xml 자동 생성 -->
<url>
  <loc>https://find-my-law.com/bill/ca-sb-1234</loc>
  <news:news>
    <news:publication>
      <news:name>FindMyLaw</news:name>
    </news:publication>
    <news:publication_date>2026-04-10</news:publication_date>
    <news:title>CA SB-1234: New Privacy Requirements</news:title>
  </news:news>
</url>

이메일 재방문 루프

가입 (업종 선택) → 카테고리 매칭
  → 주간 다이제스트: 내 업종 관련 새 법안 3–5건
    → 다이제스트 내 bill 링크 클릭 → 재방문
      → 재방문 시 새 법안 발견 → 구독 유지

발송 서비스

Resend API

Phase 2, 도메인 등록 후

오픈율 목표

35%+

니치 법률 콘텐츠

CTR 목표

8–12%

자동화 파이프라인 (구현 대상)

☐

social-distribute.js

publish.js 후 Reddit/X 자동 포스트

☐

news-sitemap-gen.js

뉴스 사이트맵 자동 생성/갱신

☐

email-digest.js

주간 다이제스트 생성 + Resend 발송

☐

internal-linker.js

법안 간 크로스링크 자동 삽입

☐

cron-scheduler.js

전체 파이프라인 스케줄 관리

유입 깔때기 (Funnel)

검색/소셜 유입 (100%)
  → 페이지 조회 (100%)
    → 체커 사용 "이 법 나한테 적용?" (15%)
      → 리드폼 가입 (3%)
        → 이메일 구독자 (재방문 루프)
          → 어필리에이트 클릭 (1.5%)
            → 전문가 연결 (0.2%)

memories

-

success

-

lessons

-

last activity

-

Recall

Activity Log

사용자 시나리오 전체 현황

우선순위 P0(필수) → P1(핵심) → P2(확장) → P3(후순위) | 4 페르소나, 12 시나리오

우선순위	시나리오	페르소나	핵심 플로우	상태
P0	S1: 프리뷰 → 단건 구매	P1 Maria (레스토랑)	검색유입 → 프리뷰 3장 → $4.99 구매 → 전체 열람	완료 ✓
P0	S2: 멀티워드 슬러그 파싱	P2 James (푸드트럭)	food-truck-los-angeles-ca 정확 파싱	완료 ✓
P0	S5: SEO & 사이트맵	—	sitemap 800 URLs, 동적 meta, OG tags	완료 ✓
P0	S6: 법적 컴플라이언스	—	면책조항, 중재조항, 집단소송포기, 지역제한	완료 ✓
P0	S7: API 보안 & 엣지케이스	—	토큰 검증, 웹훅 HMAC, XSS 방어, 잘못된 슬러그	완료 ✓
P1	S3: 주 번들 구매	P2 James (푸드트럭)	State Bundle $14.99 → 해당 주 전 도시 열람	완료 ✓
P1	S4: 웹훅 → 리드 자동 등록	—	Paddle 결제 → purchases DB → leads buyer 자동 등록	완료 ✓
P1	S8: 어필리에이트 전문가 연결	P1 Maria	구매 리포트 하단 → 변호사/CPA/보험/LLC 어필리에이트 카드	완료 ✓
P1	S9: 리드폼 → 카테고리 알림	P1 Maria	이메일+업종 입력 → 카테고리 자동 매핑 → 주간 법안 다이제스트	완료 ✓
P2	S10: SEO 유입 → 리드폼 전환	P1 Maria	bill 페이지 방문 → CTA → 이메일 수집 → 리포트 추천	완료 ✓
P2	S11: 재방문 → 업데이트 알림	P3 David (프랜차이즈)	opt-in → notify.js 주 1회 매칭 → CAN-SPAM 이메일 → 신규 카드 배너	완료 ✓
DROP	리드 직판 (B2B)	—	구매자 PII를 파트너에게 판매 → CCPA/FTC 리스크	드랍

페르소나 (4명)

P1: Maria

32세, Austin TX
첫 레스토랑 오픈 준비
법적 배경 없음, $5 지불 의향
시나리오: S1, S8, S9, S10

P2: James

28세, Los Angeles CA
푸드트럭 전환 중, IT 배경
Reddit 유입, $5~15 지불
시나리오: S2, S3

P3: David

45세, TX→FL 확장
Subway 3개 운영, 프랜차이즈
연간 구독 $30~50 타겟
시나리오: S11

P4: Sarah

38세, CPA
50+ 소상공인 클라이언트
법인 경비, Launch Kit $50
시나리오: (미배정)

11

완료

0

예정

1

드랍

49

E2E 스텝 (PASS)

Medical Bill Autopsy Engine

Strategy #226 · Pre-eval 92pt

병원 청구서 과청구 AI 자동 감사 — 30~80% 오류율 × $0.50/건 처리비용 × 성공보수 10%. No cure, no pay.

📊 데이터 전부 공개 (CMS) ✅ GPU 불필요 ✅ B2C (영업 불필요) 🔴 빌드 미착수 🟠 Seller POA 이후 착수

오류율

30~80%

JAMA/Health Affairs

평균 과청구

$1.2~10K

건당 회수 가능

건당 수익

$120~1K

회수액 10% 성공보수

처리 비용

$0.50

OCR+LLM+생성

CAC

$30~40

Google Ads 고의도

마진

98%

인간 대비 1/100 비용

제품 파이프라인

1. UPLOAD

청구서 사진/PDF

UB-04 / Itemized

→

2. OCR PARSE

CPT/HCPCS 추출

라인 아이템 파싱

→

3. CMS CROSS-REF

수가표 + CCI + DRG

Chargemaster 비교

→

4. ERROR DETECT

중복/업코딩/언번들

팬텀 차지 탐지

→

5. DISPUTE

이의신청서 자동생성

주별 법률 적용

→

6. REVENUE

환불액 10%

+ $29/mo 구독

Loading design document...

Loading implementation plan...

Revenue Model Flow

graph LR A["Patient
병원비 공포"] -->|Upload Bill| B["OCR + AI Parse
$0.50/건"] B -->|Cross-ref CMS| C{"Errors Found?"} C -->|YES 60%| D["Dispute Letter
주별 법률 적용"] C -->|NO 40%| E["No Charge
신뢰 구축"] D -->|60% 성공| F["Recovery
avg $3K"] F -->|10%| G["Revenue
$300/건"] A -->|Upsell 15%| H["EOB Monitor
$29/월"] E -->|Referral| A

Competitive Positioning

graph TB subgraph Price["가격 (낮을수록 좋음)"] direction LR P1["Human Advocate
$150~250/hr
2~4건/일"] -.-> P2["AI Autopsy
$0 upfront
10% 성공보수"] end subgraph Speed["처리 속도"] direction LR S1["Human: 2~5일"] -.-> S2["AI: 2~5분"] end subgraph Scale["확장성"] direction LR SC1["Human: 50건/월 한계"] -.-> SC2["AI: 10,000건/월 가능"] end

Market Analysis

시장 규모: 미국 의료비 청구 오류율 30~80% (JAMA, Health Affairs). 매년 수천만 건 발생. 의료비 청구 오류 회수 시장 = $300B+ 에코시스템.

고객 심리: 병원비 = 공포. "hospital bill too high" 월간 검색량 50K+. 패닉 구매 — Seller POA와 동일한 심리 구조.

데이터 소스 (전부 공개):

CMS Medicare Fee Schedules — 연간 업데이트, 무료
CCI Edit Pairs Database — CMS.gov, 무료
DRG Weight Tables — 공개
Hospital Chargemaster/MRF — 2021년부터 공개 의무
State Balance Billing Laws — 주별 공개
CPT/HCPCS Code Descriptions

단위 경제:

건당 처리비용	~$0.50	OCR + LLM + 생성
CAC	$30~40	Google Ads 고의도 키워드
평균 회수액	$3,000	$1.2K~$10K 범위
성공보수	10%	= $300/건 avg
이의 성공률	60%	업로드 중 오류 있는 40% × 60% 성공
BEP	~25건/월	인프라 $150/월 기준

12-Month Projection (45% probability)

M1~3

빌드

파이프라인 + 랜딩

M4~6

$5K/mo

100건 + 50 구독

M7~9

$15K/mo

300건 + 150 구독

M10~12

$20.8K/mo

500건 + 200 구독

Implementation Roadmap

gantt title Medical Bill Autopsy — Build Phases dateFormat YYYY-MM-DD axisFormat %b %d section Phase 1 — Core CMS Fee Schedule 수집 :p1a, 2026-04-01, 5d CCI Edit Pairs DB 구축 :p1b, after p1a, 3d OCR Pipeline (Claude) :p1c, after p1b, 5d Error Detection Engine :p1d, after p1c, 7d section Phase 2 — Product Dispute Letter Generator :p2a, after p1d, 5d Landing Page + Stripe :p2b, after p1d, 4d Google Ads 캠페인 셋업 :p2c, after p2b, 3d section Phase 3 — Scale EOB Monitor 구독 ($29/mo) :p3a, after p2a, 7d Referral 시스템 :p3b, after p3a, 5d TikTok/Reddit 콘텐츠 :p3c, after p2c, 14d

Phase 1 (Week 1~3): Core Pipeline

CMS 수가표 + CCI 편집 쌍 + DRG 가중치 테이블 수집·파싱
병원 Chargemaster(MRF) 크롤러 — Top 100 병원부터
OCR: 청구서 사진 → CPT/HCPCS 코드 추출 (Claude CLI)
Error Detection: 중복 CPT, 언번들링, 업코딩, 팬텀 차지 탐지

Phase 2 (Week 3~5): Product Launch

주별 이의신청서 자동생성 (state-specific dispute letter)
랜딩 페이지 + Stripe "no cure no pay" 결제 플로우
Google Ads: "hospital bill too high", "medical bill error" 타겟
Reddit r/personalfinance, r/HealthInsurance 유기적 콘텐츠

Phase 3 (Week 5~8): Growth

EOB 모니터링 구독 ($29/월) — 보험 과소지급 자동 감지
성공 케이스 → TikTok "I saved $X on my hospital bill" 콘텐츠
추천 시스템: 성공 고객 → 지인 추천 시 다음 감사 무료

Synergy Map

graph TB subgraph Shared["공통 엔진"] E1["AI Document Parser
(OCR + LLM)"] E2["Error/Violation Detector"] E3["Letter/Report Generator"] E4["No cure no pay 모델"] end subgraph POA["Seller POA"] P1["정지 이메일 파싱"] P2["위반 유형 분류"] P3["POA .docx 생성"] end subgraph MED["Medical Bill"] M1["청구서 OCR"] M2["CPT/CMS 크로스레퍼런스"] M3["이의신청서 생성"] end E1 --> P1 E1 --> M1 E2 --> P2 E2 --> M2 E3 --> P3 E3 --> M3

기준	Seller POA	Medical Bill
빌드 상태	MVP 완성	미착수
건당 수익	$97~$297	$120~$1,000
TAM	665K/년	수천만/년
고객 심리	패닉 (계정=생계)	패닉 (병원비=공포)
CAC	$0~20	$30~40
경쟁	AppealPro, 에이전시	인간 어드보케이트
스케일 상한	아마존 생태계	미국 전체 의료
우선순위	1st (지금)	2nd (50건 후)

Crypto Tax Factory

LIVE

ETH 지갑 주소 입력 → 거래 분류 → Form 8949 CSV 다운로드

📤 CEX CSV 드래그 앤 드롭 (Coinbase, Binance, Kraken, Upbit...)

Wallet Address (0x...)

Tax Year

Chains

ETH Polygon Arbitrum Optimism Base

Cost Basis

Country

💬 Tax Q&A AI

AI-generated. Not tax advice. Consult a CPA.

Crypto Tax Factory

제품 기획서 v1.0 · 2026-03-23

내부 문서

§ 1. 서비스 개요

Crypto Tax Factory는 ETH 지갑 주소 하나만으로 미국 IRS Form 8949를 자동 생성하는 SaaS 서비스다.
분석은 무료. CSV 다운로드에만 절세액의 20% 성공보수(상한 $999)를 받는다.
핵심 타이밍: 2025년이 1099-DA 데이터 IRS 첫 매칭 연도 → 무신고/오신고 CP2000 자동 발송 위험 대폭 상승.

§ 2. 문제 정의

🔴

1099-DA 비용기반 누락: 거래소는 proceeds(매도액)만 IRS에 신고, 취득원가는 포함 안 함. 미신고 시 IRS는 전액을 이익으로 간주 → 세금 폭탄.

🔴

DeFi 거래 미포함: Uniswap·Aave 등 DEX는 1099-DA 발급 의무 없음. 사용자가 직접 on-chain 추적하지 않으면 $0 원가 처리.

🔴

CP2000 자동화 리스크: IRS 매칭 → CP2000 자동 발송 → 60일 이내 미대응 시 세금 확정 → 이후 항소 비용 $3,000~$10,000.

🟡

기존 솔루션 비용 장벽: 크립토 CPA $1,500~$5,000, 구독형 소프트웨어(Koinly·CoinLedger) $49~$299/년 — 절세 전 선결제 구조.

§ 3. 솔루션

1

Etherscan API로 지갑 전체 tx·tokenTx 수집 (ETH mainnet)

2

FIFO / HIFO 원가 계산 엔진 — 매도이벤트별 절세 최적 lot 매칭 (tx-classifier.js)

3

Form 8949 CSV 생성 — TurboTax·H&R Block·FreeTaxUSA 직접 업로드 호환 (form8949-generator.js)

4

성공보수 결제 — 절세액 계산 후 표시, 다운로드 시 Stripe 결제 (준비 중)

§ 4. 비즈니스 모델

분석 + 결과 열람 무료

Form 8949 CSV 다운로드 절세액 × 20%

최대 수수료 $999 cap

절세 없을 시 $0

수익 시나리오: MAU 500명, 전환율 40%, 평균 수수료 $380 → 월 $76,000 매출.
CAC: 유기적(Reddit/Twitter) $0, 유료 CPC $18~$35 → LTV/CAC > 10x 목표.

§ 5. 타겟 고객

P0 — ETH 장기 홀더

2021~2024 저가 매수 후 2025 일부 매도. 1099-DA 받았지만 원가 없음. 세금 계산 막막한 상태.

P0 — DeFi 파워유저

Uniswap·Aave 100+ 거래. 1099-DA 아예 없음. on-chain 원가 추적 불가능 상태로 신고 두려움.

P1 — 에어드랍·스테이킹

보상형 수익. 소득 이벤트 + 처분 이벤트 이중 추적 필요. 세금 계산 복잡도 높음.

P1 — 오신고 수정

이미 신고했지만 불안. Form 1040-X 수정신고로 환급 가능. 3년 이내 소급 적용.

§ 6. 기술 스택 (현재 구현)

BackendNode.js · Express · Butler OS (port 3000) 데이터 수집Etherscan API (etherscan-client.js) 원가 계산FIFO / HIFO lot-matching (tx-classifier.js) 리포트 생성Form 8949 CSV (form8949-generator.js) 실시간 상태SSE (Server-Sent Events) 진행률 스트리밍 결제Stripe Checkout (STRIPE_SECRET_KEY 미설정 시 dev 모드) 스토리지tmpdir CSV 임시 저장 · 세션 인메모리 Map

§ 7. 경쟁 분석

구분	CPA	구독 SW	CTF (우리)
가격	$1,500+	$49~299/년	절세액 20%
선결제	필요	필요	없음
무료 분석	없음	제한적	전체 무료
DeFi 지원	케이스바이케이스	프리미엄만	on-chain 전체
속도	수일~수주	수분~수시간	30초

§ 8. 로드맵

완료

Etherscan 수집 · FIFO/HIFO 엔진 · Form 8949 CSV · SSE 진행상태 · 성공보수 계산 · 세션 관리

P0

Stripe 결제 연동 — STRIPE_SECRET_KEY 설정 · Checkout 세션 · webhook unlock
Etherscan API Key — 환경변수 설정 (현재 public tier 5req/s)

P1

멀티 지갑 병합 리포트 · ERC-20 토큰 가격 히스토리 통합 · 랜딩 페이지 분리 배포 · 이메일 리포트 전송

P2

Polygon·Arbitrum L2 지원 · TaxLoss Harvesting 추천 · CPA 파트너 연계

§ 9. 성공 지표 (2026 신고 시즌)

500+

지갑 분석

3월~4월 15일

40%+

무료→유료 전환

절세 발견 후 구매

$2,000+

평균 절세액

유저당

§ 10. 리스크 & 대응

IRS 1099-DA 규정 변경 규정 확정 전 "informational only" 안내 유지

Etherscan API 한도 Pro API Key 또는 요청 큐잉

세무 조언 책임 이슈 "세무 소프트웨어, 전문가 조언 아님" 명시

세션 인메모리 → 재시작 시 소실 SQLite 또는 Redis 영속 저장 전환 (P1)

AI Recovery Factory

ROADMAP

인간이 놓치는 돈을 AI가 찾아주는 제품군 — 복잡할수록 AI 우위가 커진다

Core Thesis

공식: 규제 강제 수요 + 데이터 대량 + 인간 비용 $200~500/hr → AI $0.50~20/건으로 100x 파괴
복잡성 = 해자: 주별 규제 상이, 코드 체계 수만 가지, 문서 양식 비표준 → 인간 경비 곱절, AI는 동일 비용
브랜드 전략: 첫 2개 제품 성공 → "이 팀이 만든 건 된다" → 나머지 도메인 진입 비용 급감

Product Pipeline

Phase	제품	뭘 찾나	인간 vs AI	자격증	복잡도 해자	월수익	상태
P1	Seller POA Factory	Amazon 정지 사유 + 해결 문서	$5K 컨설턴트 → $79	없음	정지 유형 50+ 가지	$5~15K	구현중
P1	Crypto Tax Recovery	DeFi cost basis 누락 + 1099-DA 대응	$3K CPA → $300 도구	도구 OK	체인별 tx 파싱, IRS 양식	$8~20K	구현중
P2	Freight Invoice Audit	운송비 3-5% 과청구	$2B 감사시장 → AI $20/건	없음	캐리어별 요율 수천 종	$15~30K	계획
P2	AP Leakage Recovery	중복 결제, 할인 누락, 계약 위반	$500/hr 감사 → AI 자동	없음	벤더 수만, 계약 조건 비표준	$15~30K	계획
P2	Dead Employee Audit	퇴사자 SaaS 계정 25-30% 방치	$30K/yr 플랫폼 → $0 선불	없음	HR-IT-재무 사일로 대조	$10~20K	계획
P3	Medical Bill Autopsy	병원비 CPT/ICD 오청구	$500~2K 대리인 → $0.50/건	주별 상이	CPT 10K+ 코드, 주별 규제	$20~40K	계획
P3	Claim Denial Reversal	보험사 거절 중 승소 가능 65%	$200/hr 전문가 → AI 자동	B2B 도구로 우회	거절 사유 코드, 주별 항소 절차	$15~25K	계획
P4	Workers' Comp Audit	보험료 분류 오류 (직종 700+ 코드)	$500/hr 감사 → AI $20/건	라이선스 필요	주별 직종 분류, NCCI 코드	$20~40K	파트너십
P4	Insurance Audit Counter-Sniper	보험사 분류 감사 오류/과징수	$5~15K 리테이너 → 성공보수	라이선스 필요	보험사 이해충돌, 주별 규제	$12~20K	파트너십

Roadmap Timeline

0~3개월

Phase 1: 기반 증명

Seller POA + Crypto Tax → 첫 유료 고객 확보
공유 인프라 구축: LLM 파서, 결제, Recovery Proof UI
목표: 2개 제품 월 $5K+ 매출 달성

3~6개월

Phase 2: 무자격 확장

Freight Audit + AP Leakage + Dead Employee Audit
성공보수 모델 전면 적용 (고객 리스크 제로)
"AI Recovery" 브랜드 확립, 크로스셀 시작

6~12개월

Phase 3: 의료 도메인 (도구 포지셔닝)

Medical Bill Autopsy — "환자 셀프서비스 도구" (대행 X)
Claim Denial Reversal — 의료기관/빌링사 B2B 도구
CPT 10K+ 코드 × 주별 규제 = 최대 복잡도 해자

12개월+

Phase 4: 라이선스 도메인 (파트너십/B2B)

Workers' Comp + Insurance Audit → 라이선스 보유 파트너와 합작
또는 보험사/감사법인에 B2B SaaS 판매 (도구만 제공)
"삽을 파는 게 금 캐는 것보다 안전하다"

Complexity = Moat

주별로 다르고 복잡할수록 좋다 — 인간은 경비가 곱절로 들지만 AI는 동일 비용

복잡성 원천	인간 영향	AI 영향	해당 제품
50개 주 상이한 규제	변호사/전문가 50x 필요	DB 1개로 전부 커버	Medical Bill, Claim Denial, Workers' Comp
코드 체계 수만 가지	전문가 교육 6개월+	토큰 비용 동일	CPT/ICD (10K+), NCCI (700+), HS코드
문서 양식 비표준	건별 수동 파싱	LLM 한번 학습	Freight Invoice, AP, Insurance
데이터량 (수천~수만 건)	팀 고용 필수	병렬 처리 수분	전 제품 공통
크로스 시스템 대조	부서간 정치/사일로	API 연동 1회	Dead Employee, AP Leakage
체인/프로토콜 다양성	CPA별 전문 영역 한정	체인 추가 = 파서 추가	Crypto Tax, 1099-DA

Shared Infrastructure

LLM Document Parser

PDF/CSV/청구서 → 구조화 데이터. POA 템플릿 = 청구서 감사 = 보험 분류

Success-Fee Billing

성공보수/건당 과금 결제. Stripe 연동. 고객 진입 장벽 제로

Recovery Proof UI

"AI가 찾아서 $X 돌려받았다" 결과 증명 대시보드. 리뷰/입소문 루프

Compliance DB

50개 주 규제/양식/마감일 DB. 복잡성 해자의 핵심. 전 제품 공유

TurboTax Killer — AI Native Tax & Recovery

기업 SaaS($18.8B)를 개인이 1/10 가격에 대체하는 전략. 핵심: 복잡한 도메인 지식 = AI에게 비용 제로, 인간에게 비용 곱절

Core Thesis: 왜 이길 수 있는가

17,000명

TurboTax (Intuit) 직원

인건비 $2B+/년

1명+AI

우리 팀

Claude API 비용만

1/10

가격으로 동일 품질

$199 → $19

2가지 비즈니스 패턴

패턴 A: SaaS 감사 (기업)

Avalara/Guidewire 등 기존 SaaS 출력물의 오류를 찾아냄

대상	기업 (법무/재무팀 보유)
건당 금액	$10K ~ $1M 회수
우리 역할	"여기 오류 있습니다" (진단)
과금	회수액의 15~25%

패턴 B: 셀프서비스 (개인)

전문가 없이 직접 제출할 수 있는 수준으로 서류 90% 완성

대상	개인/소상공인 (전문가 없음)
건당 금액	$100 ~ $5K 회수
우리 역할	"서류 만들었으니 제출하세요" (진단+처방)
과금	건당 $29~$199 고정

경쟁 구도: 기존 SaaS vs 우리

회사	도메인	연매출	모델	우리 침투 전략
Intuit (TurboTax)	세금 신고	$18.8B	200개 질문 위저드	업로드 1번 → AI가 추출 → 1/10 가격
Avalara	세율 계산	$1B+	12,000+ 관할권 DB	설정 오류 스캔 → 과납 회수
Veeva Systems	제약 규제	$2.75B	FDA 문서 관리	FDA 제출 서류 오류 사전 스캔
Guidewire	보험 코어	$1.2B	보험사 운영 시스템	클레임 처리 오류 감사
Wolters Kluwer	법률/세무 규제	€5.6B	글로벌 규제 DB	규정 변경 시 기존 서류 정합성 스캔
nCino	은행 대출	$541M	KYC/AML 심사	심사 누락/오분류 감사

TurboTax 정면 비교

TurboTax (레거시)

200개 질문 순서대로 답변 필요

직원 17,000명 → 인건비 $2B+/년

복잡한 케이스 = 추가 과금 ($199→$409)

예외 케이스 = "전문가 연결" (포기)

30년 레거시 코드, if-else 세법 코딩

신고만 함 — 정정/회수 서비스 없음

AI Recovery (우리)

서류 업로드 → AI가 자동 추출 (질문 0개)

1명 + Claude API → 한계비용 ~$0

복잡해도 AI 비용 동일 → $19 균일가

LLM은 비정형 상황도 처리

AI 네이티브 — 세법을 "이해"하는 모델

신고 + 정정 + 회수까지 풀 커버

3단계 고객 경험: 스캔 → 리포트 → 수정 패키지

1

무료 스캔

파일 업로드 → AI가 2분 내 오류 탐지

비용: $0

2

오류 리포트

오류 N건, 예상 회수액 $X,XXX 제시

성공보수 계약 시점

3

수정 패키지

제출 직전 완성 서류 다운로드 → 고객이 Submit

고객: 제출 버튼만

경쟁 전략 타임라인

Phase	기간	전략	타겟
Phase 1	0~6개월	TurboTax가 안 하는 영역 (회수/정정)	Seller POA + Crypto Tax 정정 → 브랜드 구축
Phase 2	6~12개월	TurboTax 고객 빼앗기 시작	"작년 TurboTax 신고 무료 스캔" → 오류 발견 = 마케팅
Phase 3	1~2년	신고까지 직접 처리	업로드만 → 신고 완료. TurboTax 200개 질문 vs 우리 0개
Phase 4	2년+	전 도메인 확장	보험·의료·물류·AP — 같은 엔진, 다른 규칙 DB

시장 규모

$36.7B

Tax Tech (2030)

CAGR 12.1%

$317B

Vertical SaaS (2032)

CAGR 16.3%

$52B

Healthcare IT

규제 복잡도 최상

$18B

Construction Tech

주별 건축법 복잡

핵심 인사이트: 보험(SaaS) vs 진단(우리)

기존 SaaS

오류가 있을지 없을지 모르는 상황을

보험같이 운영 대행

월 $500~$50K 구독

→

AI Recovery (우리)

오류가 있는지 없는지

판단 + 수정 서류 생성

없으면 $0 / 있으면 성공보수

경쟁관계 아님. 보완관계. 그들의 고객이 곧 우리 고객. 그들이 커질수록 우리 시장도 커진다.

브랜드 신뢰 구축 경로

Day 0: 무료 스캔 → "오류 3건 발견" 보여주기 (결과로 증명)

1개월: Seller POA 성공 사례 10건 → 리뷰 축적

3개월: "AI Recovery" 통합 브랜드 → 도메인별 확장

6개월: 성공률 공개 (예: "98.2% 복구 성공") → 데이터 브랜딩

12개월: 처리 건수 자체가 브랜드 ("10,000건 처리")

TurboTax 레퍼런스: 세무사가 하던 일을 $29에 셀프서비스로 만들어 $18.8B 기업이 됨. 결과가 곧 마케팅 — "이 서류 제출했더니 $2,400 돌려받았다" 후기 하나가 광고 100개보다 강하다.

IntoPerson by BrokerLead

공공데이터 보험 리드 intoperson.com 확보 2026-04-15 리서치 업데이트 2026-04-15

건물 CO 발급/등기이전 공공 데이터 실시간 감지 → 법적 보험 의무 발생 시점 리드 → 상업용 보험 에이전트 독점 판매

핵심 차별화

우리 리드

CO 발급 = 법적으로 보험 없으면 영업 불가
등기이전 = 새 건물주, 기존 보험 승계 불가
타이밍 확정 (공공기록 기준)

경쟁사 리드

광고 클릭 = 관심 있을 수도 있는 사람
타이밍 불확실 / 11번째 전화받는 사람

2대 트리거

CO CO 발급 — 800건/월
  신축 완공, 모기지 있으면 즉시 가입 의무

DEED 등기이전 — 7,300건/월
  현금매수 + 신규 LLC = 보험 공백 85%+
  골든윈도우: 등기 후 14~45일

자동화 파이프라인 — 현재 월 ~$339 (수집 무료)

Socrata + ACRIS
6개 도시, 무료

→

CO + Deed 필터
자동화

→

PLUTO / Assessor
Property 보강, 무료

→

LLC → SOS
OpenCorporates

→

Skip Trace
BatchData $0.07/건

→

에이전트 납품
$125~175/리드

100%

이벤트 감지

~70%

LLC 해소

~76%

Skip Trace 매칭

35~50%

최종 수율

Deed 교차 조합 — 보험 공백 감지 (리서치 2026-04-15)

조합	감지 방법	공백 확률
현금매수 + 신규 LLC (90일)	ACRIS mtg=0 자체 감지 + SOS 설립일 교차	85%+
개인→LLC 소유 구조 변경	Deed Grantor=개인, Grantee=LLC 패턴	100%
Deed 후 60일 내 건축허가	Deed + Socrata permit 주소 매칭	높음

볼륨: ~7,300건/월 (Altus Group 2025) | 골든윈도우: 등기 후 14~45일 | 수집: ACRIS Socrata (무료)

핵심 리스크: LLC 소유 구조

맨해튼 상업용 건물 중 37%+ LLC 명의 (상업용은 더 높음)
LLC → 등기소 SOS 조회 → 실소유자 이름 → Skip Trace → 전화번호
다단계 LLC (LLC → LLC → LLC) = 자동화 한계, 수동 처리 필요
전체 파이프라인 최종 수율: raw 이벤트의 35~50%

가격 협상 포지션

에이전트 상업용 보험 1건 연 프리미엄: $3,000~15,000
에이전트 전환율 5~8% (Exclusive 리드 기준)
리드 기대가치: $150~1,200
시장 Exclusive 상업 리드 단가: $125~175
우리 목표: $125~175/리드 (이벤트 트리거 프리미엄)
* 인터넷 리드 불만 극심 — 타이밍 확정 리드 희소성 명확

트리거 확장 로드맵 — 리서치 2026-04-15

등급	트리거	공공 데이터 소스	보험 의무	단가 가능성
S	CO 발급 (준공 허가)	Socrata 도시별 (Denver/Nashville/Austin 추가) — $0 Shovels.ai 불필요	영업 전 필수 보험 (GL, Property)	$125~175
S	상업용 모기지 클로징	카운티 등기 (ACRIS Deed Collector)	대주 요구 (Property + 화재)	$150~200
S	Deed + 현금매수 + 신규 LLC	ACRIS mtg=0 자체 감지 + SOS 설립일	모기지 없음 = 강제자 없음 → 공백 85%+	$120~180
A	Deed 개인→LLC 구조 변경	Deed Grantor/Grantee 패턴	기존 보험 LLC에 미적용 → 100% 재가입	$100~150
A	FEMA 홍수구역 재지정	FEMA FIRM 패널 업데이트	홍수보험 (NFIP/민간) 신규 의무	$100~150
A	전문직 라이센스 신규 발급	주 DOL/면허부 공개 DB	E&O, GL, Professional Liability	$75~125
A	시공 라이센스 신규 발급	주 Contractor License DB	GL + Workers' Comp (법적 필수)	$75~125
B	LLC 만료 (건물소유)	주 SOS 기업등록 DB	재등록 시 보험 재검토 시점	$50~100
C	트럭커 면허 만료	FMCSA	보류 — LLC 거짓등기/파산 신뢰도 낮음	검토 대기

S: 법적 의무 확정 · A: 강력 의무 · B: 재검토 시점 · C: 신뢰도 이슈로 보류

⚠

Socrata phone 필드 주의 — owner_s_phone__은 건물주 번호가 아닌 허가 신청자(expediter/contractor) 번호일 가능성이 높습니다.
실제 건물주 연락처는 BatchData skip trace 또는 Reonomy로 별도 확보 필요.

NYC 상업용 건물 허가 실시간 데이터

Socrata API Live

—

조회된 건수

—

phone 필드 보유율 (신청자)

~800

NYC 월 예상 상업용 CO

데이터 탭 클릭 시 자동 로드됩니다

자치구	주소	건물주/사업체	phone (신청자)	허가일	상태

WC 리드는 3등급으로 분리해야 합니다. 만료 예정(T1)과 이미 만료·탈퇴(T3/T2)는 기존 보험사 관계 유무가 다르고, 가격도 완전히 다릅니다. 87K/월을 전부 $300에 팔 수 있다는 건 오판입니다. 윈도우 기준: 30일 롤링 (1일 스파이크 반영)

T3 — Non-Sub 만료 (최고품질)

~384건

TX/월 · 30일 윈도우 실측

Non-Sub 기간 만료 — 옵트아웃도 끊김
기존 보험사 없음, 첫 번째 연락
$250~$300/리드

T2 — Non-Sub 신규 Filing (고품질)

~1,469건

TX/월 · 30일 윈도우 실측

방금 WC 탈퇴 결정 (Non-Sub 신규 Filing)
보험사 관계 자발적 종료
$175~$250/리드

T1 — Subscriber 만료 예정 (일반)

~86K건

TX/월 · 30일 lookahead 실측

30~90일 내 만료 예정
기존 보험사가 이미 갱신 영업 중
$75~$100/리드

TX 실 API 검증 결과 — 2026-04-15 직접 조회

소스 / 등급	TX 월 볼륨	단가	TX 월 수익	근거
T3 Non-Sub 기간 만료	~384	$250~$300	$96K~$115K	azae-8krr end_date 30일 윈도우, record_type=Parent · 2026-04-15 실측
T2 Non-Sub 신규 Filing	~1,469	$175~$250	$257K~$367K	azae-8krr filing_date_received 30일 윈도우, record_type=Parent · 2026-04-15 실측
T1 Subscriber 만료 예정	~86,007	$75~$100	$6.45M~$8.6M	c4xz-httr policy_expiration_date 30일 lookahead · 기존 보험사 경쟁 있음
TX 합계	~87,860건/월	Blended	$6.8M~$9.1M/월	T1이 볼륨 대부분, T3/T2가 수익률 최고

수정된 WC 수익 추정 (Tier 분리 반영)

TX 단독 (30일 윈도우 실측)

$6.8M~$9.1M

T3/T2 ~$353K~$482K + T1 $6.45M~$8.6M

40개 주 (TX×5 추정)

$34M~$46M

TX 단독의 5배 (보수 추정)

T3+T2 40개 주 (고품질만)

$1.77M~$2.4M

경쟁 없는 고품질 리드만 · TX $353K~$482K × 5

50개 주 공개 데이터 접근성

무료 API (~8개 주)

TX, OR, FL, NC 즉시 구현

부분 공개 (~28개 주)

FOIA / ZIP 다운로드

진입 불가 (4개 주)

OH/ND/WA/WY 독점 펀드

확인된 시장 공백

"퍼밋/CO 이벤트 트리거 → 상업용 보험 리드 → 독립 에이전트 직판" 구조를 운영하는 회사 없음 (리서치 확인)
에이전트 커뮤니티: 인터넷 리드 불만 극심, 이벤트 트리거 + 독점 리드 수요 명확

우리 vs 기존 리드 시장

항목	인터넷 리드 (EverQuote 등)	우리 (이벤트 트리거)
트리거	광고 클릭 (의도 불명)	CO 발급 (법적 필요 확정)
독점 여부	최대 11개 에이전트 동시	1개 에이전트 독점
데이터 비용	광고비 계속 소모	공공데이터 (무료)
단가	$20~75 (shared)	$125~175 (exclusive)
TCPA 책임	판매자 부담	구매자 부담 (데이터 판매)

인접 경쟁사 (직접 경쟁 아님)

회사	제품	차이점	가격
Shovels.ai	원시 퍼밋 API	에이전트가 직접 가공해야 함	$599+/월
Convex	퍼밋+부동산 인텔리전스	타겟: 시공사/HVAC, 보험 아님	엔터프라이즈
MiEdge (Zywave)	Workers' comp x-date DB	퍼밋 트리거 없음, 갱신 중심	엔터프라이즈
Bold Penguin	보험 마켓플레이스	수익쉐어, TCPA 책임 판매자 — CCPA 비적용 (B2B 건물주)	재검토

에이전트 커뮤니티 리서치 — 2026-04-15

$7,870

에이전트 연 인터넷 리드 낭비
(InsNerds 설문)

11번째

같은 리드에 전화하는 순서
(shared lead 현실)

폼 미작성

리드 폼 직접 작성 아닌
광고 클릭 리디렉션 다수

에이전트가 실제 원하는 것 (커뮤니티 발췌)

✅ 이벤트 트리거 — 지금 당장 필요한 사람

✅ 직접 연락처 — 결정권자 전화번호

✅ 30~60일 윈도우 — 예측 가능한 타이밍

✅ 독점 리드 — 나만 연락하는 사람

주요 커뮤니티 채널

InsNerds Slack	65,000+ 상업용 보험 에이전트 집결지	최우선 채널
r/InsuranceAgent	Reddit, 40,000+ 구독, 리드 불만 스레드 활성	아웃리치 2순위
insurance-forums.com	가장 오래된 에이전트 포럼, 직접 리드 구매 게시판	직접 판매 게시
Killing Commercial 팟캐스트	상업용 특화, 청취자 = 우리 타겟 에이전트	스폰서십 검토

시장 공백 재확인: 퍼밋 트리거 상업용 보험 리드 판매사 = 없음

판매 채널 (우선순위)

독립 에이전트 직접 (Apollo.io 발굴)
SmartFinancial — publisher 포털
MGA 직접 (CRC Group, Amwins, Ryan)
EverQuote — publisher 포털

다음 액션

1. 파이프라인 MVP 구축
2. 샘플 리드 50건 생산
3. insurance-forums.com 직접 접촉
4. 에이전트 인터뷰 → 단가 검증

BrokerLead — 독립 보험 에이전트 전용 상업용 리드 플랫폼

구매자: 상업용 라인 전문 독립 보험 에이전트 (미국 400K+ / IIABA 회원 250K)
핵심 가치: 정부 1차 데이터 기반 확정 만료일 — 타이밍 불확실한 기존 리드와 근본적으로 다름
타겟 Pain: 인터넷 리드 11번째 전화, ROI 최악 → 법적 의무 발생 시점 독점 리드 수요

경쟁사 비교

플레이어	커버리지	가격	데이터 소스	약점
BrokerLead (우리)	40개 주+ (확장 중)	$125~$300	정부 1차 DB — 법적 확정 만료일	초기 구축 중
WorkCompLeads.com	CA only	$2.50/리드	불명 (저가형)	CA 1개 주만, 품질 미검증
Insurance Xdate	50개 주	$100+/월 구독	에이전트 직접 입력(설문)	DIY 검색 — 에이전트가 발품. 타이밍 불확실
EverQuote / MediaAlpha	전국	$10~50	광고 클릭 (개인보험 위주)	상업용 특화 아님, 경쟁 극심
Dolead / Hometown Quotes	전국	$150~350	광고 기반 인바운드	11번째 전화 문제. 타이밍 없음

Tier 1 — 기본

$125

/리드

단일 트리거 (CO/Deed)
교차 신호 1~2개
WC 기본 만료 리드

Tier 2 — 고품질

$200

/리드

BCI 고점수 (3+ 신호)
법적 의무 확정
골든윈도우 30일 이내

Tier 3 — WC 독점

$300

/리드

TX INSURANCE_EXPIRED 직접 신호
만료 60일 이내 확정
Non-Sub 미가입 사업체 포함

Go-to-Market 로드맵 — 채널별 순서

Month 1-2 (직접 접근)

① LinkedIn DM — "상업용 리드 무료 샘플 10건"
② Insurance-Forums.com (67K 멤버) 스레드 게시
③ Agency Intelligence Podcast 청취자 타겟
④ WC TX/OR 샘플 50건 무료 배포 → 전환율 측정

Month 3-6 (파트너십)

⑤ MGA 파트너십 — Amwins/Burns&Wilcox 접촉
⑥ IIABA 지역 지부 후원 ($500~$2,000/행사)
⑦ WC 전문 에이전트 협회 (NCCI 네트워크)
⑧ 성과 기반 계약 (리드당 수수료 30~50%)

수익 시뮬레이션 (에이전트 채널 기준)

시나리오	에이전트 수	리드/에이전트/월	단가	월 수익	연 수익
보수 (6개월)	100	5	$150	$75K	$900K
기본 (12개월)	500	10	$150	$750K	$9M
낙관 (18개월)	2,000	15	$150	$4.5M	$54M

* 채널 수익만. WC 파이프라인 별도 (Tier A++/A $380K~$910K/월 + Tier C $25M~$62M/월).

첫 100명 에이전트 확보 플랜

Week 1-2

WC TX+OR 샘플 50건 선정 → LinkedIn 타겟 에이전트 20명에게 무료 발송

Month 1

Insurance-Forums 스레드 게시 + 전환 에이전트 피드백 수집 → 단가 검증

Month 2

Cold outreach 200명 (LinkedIn 필터: P&C commercial, independent, WC specialist)

Month 3

MGA 파트너 1곳 계약 → MGA 산하 에이전트 100~1,000명 즉시 접근

실시간 파이프라인 현황

— 자동 30s

미판매 리드

—

만료 임박 —

판매 완료

—

전체 — 건

만료 처리

—

누적

바인드율

—

피드백 대기 —

최근 수집

—

신규 — 건

파이프별 재고

파이프	미판매	판매	만료	임박	최단만료
로딩 중…

최근 판매 10건

레퍼런스	구매자	금액	상태	판매일
로딩 중…

전략별 월 수익 (윈도우 기반)

파이프	윈도우(일)	미판매	월처리량	평균가	예상 월수익	실제 30일	30일 건수
로딩 중…

수집 로그 (최근 20건)

소스	수집	신규	실행시각
로딩 중…

피드백 대기

레퍼런스	구매자	지역	연체
로딩 중…

Reddit 리드 모니터

● 대기

—

전체

—

대기

—

승인

—

거부

—

게시완료

파이프	보험 라인	에이전트 채널	유형	파일
G · T · U	Surety Bond	SBA Surety Bond Agency Directory	✅ 공식	⬇ CSV
B	Commercial Auto	UIIA Insurance Agent Directory	✅ 공식	⬇ CSV
A · D · E · H~P · AA~AC	다중 라인	TrustedChoice Agency Profiles	🔍 크롤	수집 중…
V	RE E&O	Rice Insurance · Victor (별도 채널)	🏢 전문	—

버전	소스	Signal	결과	상태
v7	EDGAR ex99	velocity > 0	BUY 32건, 65.6% 승률, +0.71%	완료
v9	EDGAR ex99	velocity ≥ 0 + boilerplate	N=1354, OOS Day+20: 승률67%, +4.4%, p=0.006 ✅ (N=39 미달)	완료
v10c	Motley Fool 스크래핑	Arc = QA − PR tone	0건 수집 — 차단됨	FAILED
v10-fh	Finnhub API	Arc = QA − PR tone	403 — 무료 티어 미지원 (유료 전용)	FAILED
v11	Alpha Vantage API ✅	Arc = QA − PR tone	trader/arc/ 구현 중. LW 1건 수집. FMP 402, Finnhub 403 확인 후 AV 확정	ACTIVE

항목	v1 (SIR)	v2 (자율 성장) ✓
시드 방식	관련 도메인만 선택	전원 동시 broadcast
평가 기준	확산 확률	지식 × 친화도 × 전문도
FG gap 도출	수동 분류	전파 패턴 자동 도출
LLM 의존	없음	없음
재현성	확률적	결정적 (seed 고정)

항목	v9	v10
트랜스크립트 소스	EDGAR ex99 (85% press release)	Finnhub API (90% 실제 트랜스크립트)
Primary Signal	velocity (전체 linear slope)	Arc = QA exec − PR exec tone
Q&A 분리 성공률	5.5%	~85%
에지 증폭 필터	없음	analyst coverage + miss size + 섹터

Butler OS

TODO

Daily Insights

Data Feeds

Butler

Policy Rules

Knowledge Base

Session Archive

Live Feed

System

⬡ Control Plane

Settings

System Inject Message

Hidden Pages

Hidden Tabs

Platform

MCP Server

Assets

APIs

AutoResearch Schedule

Services

Music Studio

Podcast

Predict-Gap

검증된 전략 (LOKO + OOS)

성장 키워드 실측 사례 (CPC 배수)

키워드 추적 현황 (최초 포착일 기준)

실측 포워드 테스트

오토리서치 — AI 전략 자동 개선 루프

프로젝트 개요

검증된 예측 모델

데이터 현황 (butler.db)

오토리서치 이터레이션 로그

블로커 현황

확정된 에지 (SEMrush 실측, 2026-03-28)

Kimchi Alpha — 4거래소 신호기

CPC Self-Learning Pipeline v4

Creator Studio

Tournament System

Top Candidates

Battle Log

Trend Detection

Keyword Screening

Angle Selection

Auto Research

Script Generation

SEO & Title

TTS & Media Assembly

Human Review & Upload

Analytics & Feedback Loop

Recent Scripts

Pending Approvals

전략 비교

URecA

Lucia

런칭 피쳐 & 목표일

런칭 & 마케팅 시나리오

수익 로드맵

상품화 플랜

수익 모델 (3층 구조)

개발 로드맵

플랫폼 피쳐

시장 분석

타겟 세그먼트

핵심 가치 제안

시스템 아키텍처

주요 설계 결정 (ADR)

Arcia

핵심 가치 제안

핵심 기술 과제

기술 스택

수익 모델

예상 가격 티어

로드맵

시장 분석

경쟁 환경

시스템 아키텍처

핵심 설계 결정

Strategy

AI Disruption TOP 10