틈새 AI 제품 레이더 시스템
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nene@YouMind.AI
Why we love this skill
이 기능은 틈새 AI 제품 개발을 위한 스카우트 역할을 하며, TikTok, Reddit, Twitter와 같은 커뮤니티를 심층 분석하여 사용자의 실제 문제점과 지불 의사를 파악합니다. 독자적인 "앱 수익화 3단계 검증"과 B2C 구독 적합성 평가를 통해 잠재력 높은 AI 제품 기회를 정확하게 식별 및 검증하고, MVP를 신속하게 구축하여 독립 개발자로서 월별 수익 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다.
지시사항
작성자가 지시사항을 비공개로 설정했습니다. 아래는 지시사항에 대한 간단한 소개입니다.
description
틈새 AI 제품 기회를 발굴하는 체계적인 엔진입니다. 구조화된 문제점 분석, 수요 강도 점수화, 공급 제약 평가 및 필수 유료 검증 설계를 통해 독립 개발자가 경쟁이 낮고 문제점이 밀집된 AaaS 기회를 식별할 수 있도록 지원합니다. 130명 이상의 중국 트위터 블로거를 고품질 신호 소스로 통합하여 구조적 기회를 지속적으로 발굴할 수 있는 시스템을 구축했습니다.
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일일 점검 코치 (아침 및 저녁 버전)
'성공하는 사람들의 5대 경영 원칙'을 기반으로 한 이 일일 점검 시스템은 아침에 계획을 세우고 성과를 평가한 후, 저녁에 실행 결과를 검토하고 비교하는 방식으로 진행됩니다. 예측과 실제 결과를 비교 분석함으로써 사용자는 자신의 성과 변동과 실행 능력을 더 잘 이해하고, 시간 관리 및 목표 달성을 지속적으로 최적화할 수 있습니다. 자기 관리 능력과 실행력을 향상시키고자 하는 사용자에게 적합합니다.
학술 논문 작성 시스템 v3.0 (우위안×AFP)
이 학술 논문 작성 시스템은 5가지 핵심 요소 모델(Five-Source Model)과 AFP 프레임워크를 통합하여 초기 검토부터 완성까지 전체 학술 논문 작성 과정을 위한 원스톱 솔루션을 제공합니다. ✅ 7개의 핵심 모듈: 주제 선정 및 서론 → 문헌 검토 → 연구 방법 → 토론 → 결론 → 초록 및 키워드(v3.1 신규) → 원문 통합. 각 단계는 5가지 핵심 요소 모델(구조 + 자료 + 스타일 + 통합 + 교정)을 기반으로 합니다. ✅ 단계별 진단: 시스템이 사용자의 현재 작성 단계(처음부터 시작/주제 선정 완료/문헌 검토 완료 등)를 자동으로 파악하고 해당 모듈로 바로 이동하여 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다. ✅ 허위 정보 방지 시스템: 실제 문헌/데이터 제출을 의무화하며, 핵심 검토팀(B-core)이 근거 자료가 없는 "허위 내용"을 거부하여 학문적 엄격성을 보장합니다. ✅ 학제 간 적응: 양적, 질적, 추측적 연구 패러다임을 자동으로 식별하고 이에 맞는 글쓰기 전략(예: 양적 분석은 "변수 간 충돌"에 중점을 두고, 질적 분석은 "맥락적 설명력의 실패"에 중점을 둠)으로 전환하여 인문학 및 사회과학부터 STEM 분야까지 모든 학문에 적용 가능합니다. 실행 후 "현재 어느 단계에 있습니까?" + "연구 분야"를 입력하기만 하면 바로 시작할 수 있습니다. 시스템이 자료 제출(문헌/데이터/연구 아이디어) 과정을 안내합니다. 각 모듈이 완료되면 사용 가능한 챕터 콘텐츠가 자동으로 생성되고, 마지막으로 한 번의 클릭으로 모든 내용이 하나의 논문으로 통합됩니다. 사용자 피드백: C-레벨 저널/SCI 투고 채택률 40% 증가. v3.1 주요 업그레이드: 6단계 초록 및 키워드 생성 모듈이 추가되어 "주제 선정 → 원고 작성 → 초록"의 완전한 순환 프로세스를 구현합니다.
논문 주제 선정 및 서론 작성 시스템 v3.0 (5가지 정보원 모델 × AFP)
막연한 아이디어에서 완벽한 주제 선정, 그리고 고품질 서론 작성에 이르기까지, 전체 과정은 착각을 방지하도록 설계되었습니다. ✅ 단계별 진단 포지셔닝 – 막연한 관찰 단계, 연구 단위 구체화 단계, 이론적 근거 모색 단계, 서론 작성 단계 등 어떤 단계에 있든 시스템이 자동으로 해당 단계를 식별하고 시작하므로 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다. ✅ 4중 코어 협업 품질 관리 – A 코어는 콘텐츠를 생성하고, B 코어는 검토 및 거부(거부권 포함!), C 코어는 독창성을 평가하며, D 코어는 전체 과정을 모니터링하여 모든 결과물이 학술적 기준을 준수하는지 확인합니다. ✅ 착각 방지 방화벽 – 실제 문헌을 입력하여 서론을 생성하고, AI가 생성한 인용을 거부하며, 모든 참고 문헌은 추적 가능해야 합니다. ✅ 학제 간 방법론 자동 전환 – 시스템이 사용자의 전문 분야를 인식하면 해당 분야에 맞는 방법론(인문사회과학: Q-방법론, 가상 주제 분석; 과학, 공학, 농업, 의학: 머신러닝, 멀티오믹스 분석)을 자동으로 적용합니다. 사용자는 방법론에 대한 세부적인 지식을 갖출 필요가 없습니다. 시스템을 실행하고 전문 분야/현재 연구 단계/목표 저널 등 3가지 질문에 답하면 시스템이 시작 단계를 자동으로 결정합니다. 동일 주제 관련 논문 3~5편의 서문(참고문헌 포함)을 참고 자료로 준비하면 시스템이 실제 문헌을 기반으로 저널 규격에 맞는 서론 초안을 생성해 줍니다. 전체 과정은 4명의 핵심 전문가가 협업하고, 주요 단계에서 2차 전문가가 검토하는 방식으로 진행됩니다. 기준을 충족하지 못하는 제출물은 즉시 반려되며 수정이 필요합니다. 이 프로그램은 인문사회과학, 과학, 공학, 농업, 의학 등 모든 분야를 포괄하며, CSSCI, SCI, 베이징대학교 핵심 저널을 포함한 모든 수준의 저널 투고에 적합합니다.
틈새 AI 제품 레이더 시스템
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이 기능은 틈새 AI 제품 개발을 위한 스카우트 역할을 하며, TikTok, Reddit, Twitter와 같은 커뮤니티를 심층 분석하여 사용자의 실제 문제점과 지불 의사를 파악합니다. 독자적인 "앱 수익화 3단계 검증"과 B2C 구독 적합성 평가를 통해 잠재력 높은 AI 제품 기회를 정확하게 식별 및 검증하고, MVP를 신속하게 구축하여 독립 개발자로서 월별 수익 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다.
지시사항
작성자가 지시사항을 비공개로 설정했습니다. 아래는 지시사항에 대한 간단한 소개입니다.
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틈새 AI 제품 기회를 발굴하는 체계적인 엔진입니다. 구조화된 문제점 분석, 수요 강도 점수화, 공급 제약 평가 및 필수 유료 검증 설계를 통해 독립 개발자가 경쟁이 낮고 문제점이 밀집된 AaaS 기회를 식별할 수 있도록 지원합니다. 130명 이상의 중국 트위터 블로거를 고품질 신호 소스로 통합하여 구조적 기회를 지속적으로 발굴할 수 있는 시스템을 구축했습니다.
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'성공하는 사람들의 5대 경영 원칙'을 기반으로 한 이 일일 점검 시스템은 아침에 계획을 세우고 성과를 평가한 후, 저녁에 실행 결과를 검토하고 비교하는 방식으로 진행됩니다. 예측과 실제 결과를 비교 분석함으로써 사용자는 자신의 성과 변동과 실행 능력을 더 잘 이해하고, 시간 관리 및 목표 달성을 지속적으로 최적화할 수 있습니다. 자기 관리 능력과 실행력을 향상시키고자 하는 사용자에게 적합합니다.
학술 논문 작성 시스템 v3.0 (우위안×AFP)
이 학술 논문 작성 시스템은 5가지 핵심 요소 모델(Five-Source Model)과 AFP 프레임워크를 통합하여 초기 검토부터 완성까지 전체 학술 논문 작성 과정을 위한 원스톱 솔루션을 제공합니다. ✅ 7개의 핵심 모듈: 주제 선정 및 서론 → 문헌 검토 → 연구 방법 → 토론 → 결론 → 초록 및 키워드(v3.1 신규) → 원문 통합. 각 단계는 5가지 핵심 요소 모델(구조 + 자료 + 스타일 + 통합 + 교정)을 기반으로 합니다. ✅ 단계별 진단: 시스템이 사용자의 현재 작성 단계(처음부터 시작/주제 선정 완료/문헌 검토 완료 등)를 자동으로 파악하고 해당 모듈로 바로 이동하여 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다. ✅ 허위 정보 방지 시스템: 실제 문헌/데이터 제출을 의무화하며, 핵심 검토팀(B-core)이 근거 자료가 없는 "허위 내용"을 거부하여 학문적 엄격성을 보장합니다. ✅ 학제 간 적응: 양적, 질적, 추측적 연구 패러다임을 자동으로 식별하고 이에 맞는 글쓰기 전략(예: 양적 분석은 "변수 간 충돌"에 중점을 두고, 질적 분석은 "맥락적 설명력의 실패"에 중점을 둠)으로 전환하여 인문학 및 사회과학부터 STEM 분야까지 모든 학문에 적용 가능합니다. 실행 후 "현재 어느 단계에 있습니까?" + "연구 분야"를 입력하기만 하면 바로 시작할 수 있습니다. 시스템이 자료 제출(문헌/데이터/연구 아이디어) 과정을 안내합니다. 각 모듈이 완료되면 사용 가능한 챕터 콘텐츠가 자동으로 생성되고, 마지막으로 한 번의 클릭으로 모든 내용이 하나의 논문으로 통합됩니다. 사용자 피드백: C-레벨 저널/SCI 투고 채택률 40% 증가. v3.1 주요 업그레이드: 6단계 초록 및 키워드 생성 모듈이 추가되어 "주제 선정 → 원고 작성 → 초록"의 완전한 순환 프로세스를 구현합니다.
논문 주제 선정 및 서론 작성 시스템 v3.0 (5가지 정보원 모델 × AFP)
막연한 아이디어에서 완벽한 주제 선정, 그리고 고품질 서론 작성에 이르기까지, 전체 과정은 착각을 방지하도록 설계되었습니다. ✅ 단계별 진단 포지셔닝 – 막연한 관찰 단계, 연구 단위 구체화 단계, 이론적 근거 모색 단계, 서론 작성 단계 등 어떤 단계에 있든 시스템이 자동으로 해당 단계를 식별하고 시작하므로 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다. ✅ 4중 코어 협업 품질 관리 – A 코어는 콘텐츠를 생성하고, B 코어는 검토 및 거부(거부권 포함!), C 코어는 독창성을 평가하며, D 코어는 전체 과정을 모니터링하여 모든 결과물이 학술적 기준을 준수하는지 확인합니다. ✅ 착각 방지 방화벽 – 실제 문헌을 입력하여 서론을 생성하고, AI가 생성한 인용을 거부하며, 모든 참고 문헌은 추적 가능해야 합니다. ✅ 학제 간 방법론 자동 전환 – 시스템이 사용자의 전문 분야를 인식하면 해당 분야에 맞는 방법론(인문사회과학: Q-방법론, 가상 주제 분석; 과학, 공학, 농업, 의학: 머신러닝, 멀티오믹스 분석)을 자동으로 적용합니다. 사용자는 방법론에 대한 세부적인 지식을 갖출 필요가 없습니다. 시스템을 실행하고 전문 분야/현재 연구 단계/목표 저널 등 3가지 질문에 답하면 시스템이 시작 단계를 자동으로 결정합니다. 동일 주제 관련 논문 3~5편의 서문(참고문헌 포함)을 참고 자료로 준비하면 시스템이 실제 문헌을 기반으로 저널 규격에 맞는 서론 초안을 생성해 줍니다. 전체 과정은 4명의 핵심 전문가가 협업하고, 주요 단계에서 2차 전문가가 검토하는 방식으로 진행됩니다. 기준을 충족하지 못하는 제출물은 즉시 반려되며 수정이 필요합니다. 이 프로그램은 인문사회과학, 과학, 공학, 농업, 의학 등 모든 분야를 포괄하며, CSSCI, SCI, 베이징대학교 핵심 저널을 포함한 모든 수준의 저널 투고에 적합합니다.
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