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- docs/spec.md: 정식 spec (브랜드·시장·기술 스택·일정·Day 0 검증 결과) - docs/v0-plan.md: W1~W4 13 task 구현 plan (TDD + manual test 절차) - docs/brainstorming-raw.md: 2026-05-23 brainstorming 원본 - CLAUDE.md: 하네스 운영 규약 (컨텍스트 3단·agentic 7 구성요소·박재오 Why 정합도) - README.md: 입구 + v0 상태 표 - .gitattributes: Windows ↔ macOS LF 통일 + pbxproj 바이너리 처리 - src/, modules/ 폴더 구조 (.gitkeep) 박재오 + AI agent 협업 표준 정립. 7월 착수 → 5/24 앞당김. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# Lapie 피팅 앱 — 브레인스토밍 브리핑 원본
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> 출처: 2026-05-23 Claude Code 대화 (superpowers:brainstorming 스킬 사용).
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> 본 raw는 정리 전 원본 흐름 보관. 정제된 위키 페이지는 [[사업-Lapie-피팅앱]] 참고.
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## 트리거 — 사용자 토로 원본
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"인물의 정면 사진을 편집해서 그 사람의 체형에 맞게 상의나 하의 아니면 전신 형태로 뚫어두고, 그 뚫린 부분은 카메라로 설정을 변경하여 옷에 대보면 그 사람이 직접 입지 않아도 이 옷이 잘 맞는지 비교할 수 있는 어플을 만들어보려고 해. 주요 기능은 정면 사진에서 몸 체형에 맞게 빈 공간으로 만들고 거길 카메라로 연결하는게 메인 기능이야. 부가적인 기능은 현재 화면을 캡쳐하도록 해서 지인에게 공유하는 느낌으로 할 수 있는거지. 이런 가벼운 어플을 만들어보려고 하는데 기술적으로 가능한 영역부터 시작해서 내용을 분석하고. 앱 이름 네이밍. 시장 분석(타겟층 분석). 소요 시간 등을 계산하고 분석해서 브리핑해줘."
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## 1차 브리핑 (Claude → 박재오)
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### 기술 가능성 결론
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**기술적으로 100% 가능**. 핵심 기능은:
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- 정면 전신 사진 입력
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- AI 세그멘테이션(iOS Vision / Android MediaPipe·MLKit)으로 사람 영역 자동 추출
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- Pose 키포인트로 상의/하의/전신 부위 분할
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- 카메라 라이브 피드를 마스크 영역에만 합성 (그린스크린 셰이더)
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- 캡쳐 + SNS 공유
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**난이도 평가**:
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- 사람 실루엣 추출: ⭐ 쉬움 (OS 표준 API)
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- 부위 분리: ⭐⭐ 중간
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- 카메라 합성 정렬: ⭐⭐ 중간
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- **자동 스케일 매칭**: ⭐⭐⭐⭐ 어려움 — 차별화 포인트이자 발목 잡는 곳
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- 실제 사이즈 측정: ⭐⭐⭐⭐⭐ 매우 어려움 (v2 이후, LiDAR/ARCore Depth 필요)
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### 시장 분석 핵심
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- Primary 타겟: 20~30대 여성, 온라인 쇼핑 반품률 높음, 사이즈 고민
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- Secondary: 부모님 옷 선물, 중고거래 옷 사이즈 확인, 오프라인 매장 동행자 없을 때
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- 경쟁 지형: AR 가상 피팅(의류 3D 모델 필요 → 일반 사용자 불가) / AI 의류 생성(실물 다름) / **이 앱은 "실물을 들고 대본다" — 의류 디지털화 불필요, SNS 공유성 강함**
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- 비즈니스 모델: Freemium / 어필리에이트(무신사·쿠팡) / B2B(동대문 셀러)
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### 1차 네이밍 후보 Top 3
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1. OOTDoll
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2. TryThis / 트라이디스
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3. 닿아봐
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### 1차 소요시간 (박재오 가용시간 ×1.7 보정)
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- v0: 4~5주
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- v1: 누적 8~12주
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- v2: 누적 15~22주
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## 결정 흐름 (5단계 순차 대화)
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### 결정 1 — 포지셔닝
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- 선택지: 토이 vs MVP 검증 vs **부업 트랙 신설**
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- 박재오 선택: **부업 트랙 신설**
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### 결정 2 — Why 정합도 ([[정체성-Why-탐색]] 검증대)
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- 선택지: 내가 부딪힌 불편함 / "함께" 키워드 살리는 별개 트랙 / 토이로 보류 / Why 확장
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- 박재오 선택: **"내가 직접 부딪힌 불편함"**
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- 결과: D-3 Why의 정식 증거·적용 영역으로 편입. '결' 메인 흐름의 외면 분기
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### 결정 3 — 브랜드 소속
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- 선택지: '결' 산하 외면 트랙 / 쟁승메이드 새 사업부 / **독립 브랜드** / hedgy_75 채널 산하
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- 박재오 선택: **독립 브랜드**
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- 결과: 톤 자유도 ↑, SNS 바이럴 친화, 인프라·마케팅 분리 부담 감수
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### 결정 4 — v0 MVP 범위
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- 선택지: **MVP 검증형 (3~4주)** / 극경탕 토이형 (1~2주) / 베타 출시형 (5~6주)
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- 박재오 선택: **MVP 검증형 (3~4주)** — 보정 4~6주
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- 포함: 자동 마스킹 + 3모드 + 자세 가이드 + 자동 스케일 추정 + SNS 공유
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### 결정 5 — 기술 스택
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- 선택지: iOS 네이티브 / Flutter / **RN + Vision Camera** / 웹 프로토타입
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- 박재오 선택: **React Native + Vision Camera**
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- 결과: React 경험 활용, v1 Android 동시 확장 옵션 보존, EAS Build, iOS 우선
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### 결정 6 — 네이밍
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- 방향성: **신조어 점유형 (Linear/Toss 패턴)**
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- 후보 4개: Wittu / Mirree / **Lapie** / Geola
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- 박재오 선택: **Lapie (라피)**
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- 의미: Lap("얹어 대다") + 부드러운 어미. 의미 점유 + 글로벌 친화
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## design 요약 (사용자 승인)
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### 한 줄 정의
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정면 전신 사진의 신체 영역에 실시간 카메라로 옷을 대보는 iOS 앱. D-3 Why "외면의 결을 명료하게 자각하기 어려운 불편함"의 첫 증거이자 발견 4 "함께" 키워드를 시각화로 점유.
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### 핵심 사용자 여정
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정면사진 등록(자세 가이드) → 자동 마스킹(3 모드) → 카메라 실행 → 자동 스케일 + 핀치 미세조정 → 캡쳐 → SNS 공유
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### 자동 스케일 알고리즘 (하이브리드)
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```
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초기 추정:
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ref_shoulder_px = 정면사진의 좌우 어깨 keypoint 픽셀거리
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ref_shoulder_cm = 사용자 입력 키 × 0.25 (인체 평균)
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cam_cloth_width = 카메라에서 옷 윤곽 검출 후 최장 가로 픽셀
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스케일 추정 = ref_shoulder_px / cam_cloth_width
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사용자 핀치 줌:
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자동 추정값을 초기 transform으로 적용
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핀치/드래그로 ± 30% 미세조정
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```
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### v0 일정 (7월 착수, 주 15~20h)
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| 주차 | 작업 | 산출물 |
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| W1 | RN 세팅 + Vision Camera PoC + Selfie Segmentation 마스크 | 마스크 오버레이 동작 |
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| W2 | 정면사진 등록 + Pose keypoint + 3모드 마스크 자동 분할 | 사진 1장에서 3 마스크 |
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| W3 | Skia 합성 + 자동 스케일 추정 | 카메라 합성 동작 |
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| W4 | 캡쳐·저장·공유, 온보딩 3장, 폴리싱 | 박재오 사용 가능 빌드 |
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| W5~6 (버퍼) | 자동 스케일 보강, 인스타 콘텐츠 5편 | 친구 5명 베타 |
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### Day 0 차단성 액션
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1. 도메인 검색 (lapie.app / lapie.kr / lapie.io)
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2. 앱스토어 동명 앱 검색
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3. 인스타 핸들 검색 (@lapie / @lapie_app)
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4. KIPRIS 상표 검색 (한국 + 미국)
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5. Apple Developer Program 가입 ($99) — 7월 착수 직전
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6. Figma 와이어프레임 5화면 — W1 첫 주
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## 사용자 결정 (2026-05-23 대화 끝)
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"A로 가자 우선 writing-plans 작성하고 다음에 수정하면서 디벨롭하면 되니까."
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→ design 승인 + wiki 페이지 작성 + raw 보관 + writing-plans 스킬 호출.
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## 메타 정보
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- 대화 도구: Claude Code (superpowers:brainstorming + writing-plans)
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- 대화 일시: 2026-05-23
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- 결정 누적: 6건 (포지셔닝 + Why + 브랜드 + 범위 + 스택 + 네이밍)
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- 변경 가능성: design은 초안. v0 W1 착수 전까지 자유 수정 가능 (사용자 명시)
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