한 줄 요약 (One-liner):
개떡같이 쓴 날것의 QA도 찰떡같이 알아듣고, 사전에 정의된 제품 정책을 기반으로 개발자가 즉시 작업할 수 있게 고품질 QA 티켓으로 자동 교정해 주는 기획자 맞춤형 협업 솔루션이야. ('Debug'와 '~답게(ly)'를 결합해서 복잡한 오류 보고를 프로답게 정돈한다는 뜻을 담았어!)

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타겟 유저:

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메인: 새로운 서비스를 출시하거나 유지 보수하면서 수많은 현장 QA와 정책 조율을 담당하는 'IT 서비스 기획자'들 (솔직히 나 편하자고 만들기 시작함!ㅎㅎ)

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서브: 불명확한 QA 티켓 때문에 "이게 무슨 뜻이에요?" 하고 재확인 소통하느라 리소스 낭비하는 '개발자 및 협업 직군'들

🔗 II. MVP 및 데모 (Demo)

시연/배포 링크: (e.g., Vercel / Github 등 바로 접속 가능한 URL)

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아직 배포 전이야ㅜㅠ 좀 더 고도화해서 배포해야 할 것 같아 😢

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서비스 스크린샷 (또는 GIF):

🤔 III. 기획 의도 및 워크플로우 (Why & How)

Problem & Solution:

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기존의 문제:
QA를 할 때 쓰는 용어가 제각각이라 소통 문맥이 꼬이고 정신이 하나도 없어. 기획자는 의도를 다 전달했다고 생각하지만 개발자는 "이걸 보고 뭘 고치라는 건지" 벙찔 때가 많거든. '기능 오류'인지 '원래 정책'인지 매번 메신저로 재확인하고 구걸하듯 소통하느라 양쪽 다 시간을 엄청나게 날리게 되는 상황을 해결하고 싶었어.

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해결 방식:

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말귀 알아듣는 QA 교정기 : 서비스 기획서, 기존 레거시 규칙, UI 용어 정리 문서 같은 우리 팀의 마스터 가이드 문서들을 AI에게 미리 학습시켜서 든든한 소통의 기준을 세웠어.

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기능 오류와 정책 오류의 명확한 분리 : 입력된 QA를 분석해서 정책이 꼬인 부분은 원래 규칙에 맞게 가이드를 주고, 기능이 잘못된 오류는 "원래 정상 결과는 이것"이라고 명확히 짚어줘. 결과적으로 개발자가 벙찌지 않고 바로 코드를 고칠 수 있는 '친절한 QA 티켓'으로 자동 교정해 주는 거지.

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기획자가 일석이조로 누리는 덤 (원래 기획자 편하자고 만든 앱이니까!) :

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기획안 검토용 : 기획안을 올리면 AI가 알아서 정책의 모순이나 구멍을 찾아내 미리 채워줘.

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자동 마스터 문서화 : 회사 생활이 너무 바빠서 따로 정리하지 못하고 흩어져 있던 서비스 규칙들을 AI가 알아서 하나의 깔끔한 제품 정책서로 묶어 저장하고 공유해 줘.

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핵심 워크플로우:
1. 기준 데이터 등록 : 기획자가 제품 요구사항 문서(PRD), UI 컴포넌트 명칭집, 화면 기획안(PDF) 등을 업로드해 AI에게 우리 서비스의 기본 규칙을 알려줘.
2. 날것의 QA 입력 : 테스트 과정(혹은 업무 중)에서 발견한 "이거 안 돼요", "이상해요" 같은 가공되지 않은 제보를 있는 그대로 툭 던져 넣듯 입력해.
3. 서비스 정책 대조 : AI가 미리 학습한 서비스 규칙 데이터와 날것의 QA를 단계별 알고리즘에 따라 실시간으로 대조해.
4. 자동 변환 및 즉시 알림 : 고품질 QA 티켓이 완성됨과 동시에 담당 개발자에게 실시간 알림이 전송되어 메신저 재확인 과정을 전면 생략해.

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What's Next? (향후 계획):

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추출 엔진의 정교화 및 케이스 테스트: 복잡한 예외 규칙까지 AI가 100% 완벽하게 발라내어 QA를 정제할 수 있도록, 백엔드 단에서 더 많은 변수를 넣고 테스트하며 프롬프트 가이드라인을 촘촘하게 깎아 나갈 예정이야.

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정책 역방향 자동 업데이트: 실제 현장 QA 진행 중 수정되거나 새로 바뀐 실시간 규칙들이, 처음에 넣어둔 마스터 정책 문서에 자동으로 동기화되어 반영되는 업데이트 프로세스를 구현할 계획이야.

처음에는 나(기획자) 편하자고 가볍게 시작한 프로젝트지만,

디버그리가 팀원 모두에게 유용한 솔루션이 될 수 있도록!

데모나잇이 끝나도 남은 과제들을 무사히... 꼭.... 끝마쳐 볼게........

끝까지 읽어줘서 고마워 😍❤️💕

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