Thought Lab
1인 개발자를 위한 가설 실험 플랫폼
AI와 대화하며 가설을 설계하고 실험하는 사고 실험실입니다.
개발 기간: 2026-02-01 ~ 2026-02-03
주요 기능
가설(Hypothesis) 관리
검증하고 싶은 아이디어를 가설로 등록하고 상태별로 관리합니다.
- 상태별 관리: Exploring → Testing → Validated/Invalidated
- 태그 시스템으로 가설 분류
멀티 AI 에이전트 시스템
5가지 관점의 AI 페르소나가 가설에 대해 토론합니다:
- Monetizer: 수익화 전문가, 비즈니스 관점
- Realist: 현실주의자, 실행 가능성 검토
- Optimist: 낙관주의자, 가능성과 기회 탐색
- Critic: 비평가, 시니어 개발자 관점의 비판적 분석
- Master: 실행 감독, 대화 내용 종합
AI Tool Calling
AI가 대화 내용을 바탕으로 실험을 자동 생성합니다. 사용자 승인 후 실험이 칸반 보드에 추가됩니다.
실험(Experiment) 칸반 보드
- Planned → In Progress → Completed 상태 전환
- 드래그 앤 드롭으로 상태 변경
- 실험별 타이머로 시간 추적
타이머 추적
- 실험별 시간 측정
- 전체화면 집중 모드 지원
- 글로벌 타이머로 현재 작업 상태 표시
AI 어시스턴트
가설에 대한 실험 설계를 AI와 함께 진행합니다. 실험 제안 및 자동 생성 기능을 제공합니다.
인사이트 대시보드
- 실험 완료율 통계
- 총 시간 추적
- 주간/월간 분석
- 학습 기록 타임라인
가설 검증
가설의 최종 결과를 Validated 또는 Invalidated로 기록하고 결론을 남깁니다.
Behind the Scenes
이 프로젝트를 만들면서 느낀 점들을 기록합니다.
아이러니: 도구를 만들면서 도구가 필요 없어졌다
에이전트 코딩을 사용해서 개발을 시작하면서 흥미로운 현상을 발견했습니다. 플랜이나 고민 같은 것들을 전부 이 프로젝트 내에서 작성하게 되었고, 정작 시간 추적은 전혀 하지 않고 있었습니다.
오히려 “만드는 데에만 집중”하게 되면서, 본질적으로 이 도구가 필요하지 않다고 느꼈습니다. 가설을 검증하기 위한 도구를 만들면서, “이 도구가 정말 필요한가?”라는 가설이 스스로 반증된 셈입니다.
영감: nicheism
페르소나끼리 대화한다는 아이디어는 nicheism이라는 서비스에서 영감을 받았습니다. 여러 관점에서 하나의 주제를 바라보는 구조가 매력적이었습니다.
어려웠던 점: 멀티 에이전트 UX
에이전트끼리 대화하는 구조는 생각보다 UX를 기획하기 어려웠습니다:
- 누가 대답해야 하는가? - 어떤 에이전트가 언제 발언해야 할지 결정하기 어려움
- 동시 응답의 혼란 - 여러 에이전트가 한꺼번에 대답하면 정신이 없고, 오히려 결론이 나지 않는 느낌
- 대화의 수렴 - 토론이 발산만 하고 수렴하지 않는 문제
현재는 차라리 “어떤 세계관 안에서 대화하는 느낌”으로 피봇하는 것을 고민 중입니다. 단순히 여러 AI가 의견을 내는 것보다, 하나의 스토리라인 안에서 역할을 수행하는 방식이 더 자연스러울 수 있다고 생각합니다.
이 글은 계속 업데이트됩니다.