혼자 웹·앱 비즈니스를 만들고 키우는 사람들의 실전 경험, 수익화 전략, 새로운 방법을 골라 요약합니다.
인공지능 기능을 넣은 SaaS 제품을 만들면서 Claude로 꽤 복잡한 개발 흐름 하나를 처리했다. 약 35분 만에 Claude Max 20x 사용량의 94%가 찼고, 초기화까지는 거의 3시간이 남아 있었다. 작업 범위는 기존 코드와 구조 확인, 여러 파일에 걸친 작동 흐름 추적, 문제 찾기와 수정안 제시, 실제 구현과 검증까지 포함했다. Claude는 짧은 시간에 많은 일을 처리했지만, 사용 한도 소모는 예상보다 훨씬 컸다. 충분한 문맥을 주면 생산성은 높지만, 큰 코드베이스와 긴 에이전트형 작업은 한도를 빠르게 태울 수 있다. 작업을 더 작은 단위로 나누고, 불필요한 파일 읽기를 줄이고, 계획 세우기와 구현을 별도 세션으로 나누는 방식이 필요할 수 있다.
Loggd는 할 일, 습관, 목표, 짧은 메모를 관리하는 생산성 앱이다. 새 기능은 잠금 화면 상태에서도 소리가 나는 실제 알람형 리마인더다. 사용자는 업무, 습관, 달력 날짜 같은 항목에 알람을 붙일 수 있다. 예를 들어 치과 예약 날짜와 시간을 적으면 그 시간에 알람이 설정되고, 매일 오전 9시에 약을 먹으라는 반복 알람도 만들 수 있다. 이 기능은 많은 사람이 푸시 알림을 그냥 넘긴다는 문제의식에서 나왔다. Claude나 ChatGPT에 할 일을 추가하고 알람까지 설정해 달라고 말하면, 앱 안에서 두 작업을 함께 처리하는 방식도 포함된다. 아직 비슷한 앱이 이미 있는지는 확실하지 않고, 실제 알람이 푸시 알림보다 유용한지 확인하려는 단계다.
Deckly는 노트, 글, PDF, 유튜브 링크를 넣으면 공부용 학습 카드 묶음을 만들어 주는 인공지능 웹 서비스다. 카드 형식은 질문과 답, 빈칸 채우기 카드, 객관식 중에서 만들 수 있다. 카드마다 음성 읽기와 이미지를 붙일 수도 있고, 브라우저 안에서 바로 공부하거나 Anki에서 쓸 수 있는 .apkg 파일로 내보낼 수 있다. 가입 없이 작은 카드 묶음을 바로 만들어 볼 수 있지만, 무료 모델을 쓰기 때문에 결과 품질이 들쭉날쭉하고 실패하거나 시간이 오래 걸릴 수 있다. 인공지능이 만든 내용만 쓰는 구조는 아니며, 사용자가 직접 카드와 묶음을 만들고 수정할 수 있다. 다른 사람과 카드 묶음을 공개 또는 비공개로 공유할 수 있고, 공개된 카드 묶음을 둘러보거나 복사해 변형할 수 있는 작은 목록도 있다. 아직 초기 단계라 핵심 아이디어, 사용 흐름, 내보내기 오류, 이상한 카드 생성 같은 문제에 대한 강한 피드백을 찾고 있다.
몇 달 동안 작은 프로젝트의 출시가 계속 미뤄졌다. 아직 충분히 다듬어지지 않았다고 느껴서 매일 새로운 수정거리를 찾았기 때문이다. 결국 고민을 멈추고 서비스를 온라인에 공개했고, 지금은 200명이 넘는 사용자가 가입했다. 200명은 큰 규모는 아니지만, 밤과 주말에 혼자 만든 서비스에 모르는 사람들이 가입했다는 점은 중요한 신호다. 실제 개선의 대부분은 출시 전 혼자 완벽하게 다듬던 시간보다 사용자 반응에서 나왔다. 사용자는 화면의 모든 구석이 완벽한지보다 자기 문제가 해결되는지를 더 크게 본다.
CardLab은 신용카드 사용을 직접 계산해 볼 수 있는 앱이다. 카드사가 쓰는 실제 계산 방식에 가깝게 신용점수, 카드 사용률, 리워드와 이자 비교, 할부 계산, 현금서비스, 잔액 이전, 해외 결제 수수료를 다룬다. 40개 국가를 기본 설정으로 제공하고, 40개가 넘는 국가에 맞춘 현지화도 넣었다. 여러 은행의 카드를 함께 쓰는 사람을 주요 대상으로 삼는다. 가족이나 친구가 카드를 빌려 쓰는 상황을 위해 “친구 대신 결제” 기능도 있다. 이 기능을 켜면 해당 거래가 친구가 갚아야 할 돈으로 표시되고, 갚을 날짜 알림을 설정할 수 있다. 은행 로그인이나 실제 카드번호 입력은 필요 없고, 데이터는 기기 안에만 남는다. 앞으로는 화면과 사용 흐름 개선이 예정되어 있다.
ClockClock 24는 Humans Since 1982가 만든 벽시계로, 24개의 아날로그 시계가 움직이며 디지털 시간을 보여준다. 가격은 약 4,999달러라서 개인이 가볍게 사기 어렵다. 이를 브라우저에서 볼 수 있는 무료 3D 웹사이트로 다시 만들었다. React와 three.js로 제작했고, 실제 물건처럼 보이도록 조명 효과를 넣었다. 14가지 시계 움직임 연출, 자동 재생, 전체 화면, 어두운 화면 모드, 여러 배치 방식을 지원한다. TV에서도 실행할 수 있어서 디지털 벽시계처럼 활용할 수 있다.
OpenVision은 Meta Ray-Ban 안경을 손을 쓰지 않는 AI 도우미처럼 쓰게 해 주는 무료 오픈소스 iOS 앱이다. 새 버전 2.4.0에서는 사진을 찍고 무엇인지 물으면 SmolVLM2와 Apple MLX가 아이폰 안에서 답을 만든다. 사진이 외부 서버로 나가지 않기 때문에 인터넷 연결이 없어도 쓸 수 있고, 클라우드 사용료도 들지 않는다. 실시간 영상도 오프라인으로 처리할 수 있어, 카메라를 켜 둔 상태에서 현재 화면에 대해 계속 질문할 수 있다. 클라우드를 쓰고 싶을 때는 OpenAI Realtime 또는 Gemini Live를 실시간 영상용 대안으로 고를 수 있다. 영상 모드에서는 멈추라고 말하기 전까지 깨우는 말을 반복하지 않고 이어서 질문할 수 있다. 가장 큰 기술 문제는 아이폰 메모리 제한이었다. 시각 모델이 매 프레임을 크게 키운 뒤 약 25개 조각으로 나누면서 앱이 강제 종료됐고, 이미지 해상도 상한을 두자 문제가 해결됐다.
BuzzerBee는 아파트 방문자가 건물 출입 호출을 걸면 휴대전화로 온 전화를 자동으로 받는 앱이다. 기존에는 전화를 못 받으면 문을 열어주지 못했고, 단순 자동 응답만 쓰면 아무나 건물 안으로 들어올 수 있었다. 그래서 방문자가 정해진 암호를 말해야만 앱이 6번이나 9번 같은 문 열림 번호를 대신 눌러준다. 건물 장비를 바꾸지 않아도 되고, 휴대전화로 전화를 걸어 번호 입력으로 문을 여는 방식의 인터컴이면 쓸 수 있다. BuzzerBee 앱으로 바로 써볼 수 있고, 직접 만들 사람을 위해 n8n과 Twilio로 구성한 자동화 흐름도 GitHub에 무료로 공개되어 있다.
reqsh는 HTTP API를 다룰 때 여러 도구와 명령을 오가야 하는 불편을 줄이려는 작은 도구입니다. 터미널 안에서 한 번 접속한 상태를 유지하며 요청을 만들고 시험할 수 있습니다. 기본 주소를 저장하고, 헤더를 계속 보관하고, 토큰 같은 값을 변수로 넣고, 요청을 정리할 수 있습니다. 그래서 같은 명령을 매번 다시 쓰지 않고 여러 API 요청을 빠르게 바꿔 가며 확인할 수 있습니다. 이 도구는 Rust로 만들어졌고 아직 초기 단계입니다. GitHub에는 이미 일부 기여 요청이 들어오기 시작했습니다. 목표는 모든 API 도구를 대체하는 것이 아니라, 터미널 중심으로 일하는 사람에게 더 맞는 흐름을 제공하는 것입니다.
Crate.cc의 비밀 공유 도구는 비밀번호, 토큰, 짧은 민감한 문장을 서버에 저장하지 않고 링크로 전달하도록 만든 웹 도구다. 글자는 사용자의 브라우저 안에서 먼저 AES-GCM으로 암호화된다. 그다음 서버의 공개키로 AES 키와 만료 시간을 담은 작은 봉투만 잠근다. 암호화된 내용과 필요한 정보는 링크의 URL 해시 조각 안에 들어간다. 링크를 받은 사람이 열면 Go 백엔드가 작은 봉투를 열어 만료 시간을 확인하고, 받을 사람 쪽에서 열 수 있게 AES 키를 다시 잠근 뒤 메모리를 비운다. 시간이 지나면 서버는 410 Gone으로 더 이상 열 수 없다고 응답한다. 서버는 실제 비밀 문장을 저장하지 않고, 아주 짧은 순간 동안 열쇠 역할을 하는 정보만 다룬다는 구조다.
featurely.dev는 채용공고를 붙여 넣거나 PDF로 올리면 그 역할에 맞춰 준비해야 할 주제를 공부 지도로 정리한다. 단순 요약이 아니라, 각 주제 아래에 알아야 할 구체적인 개념을 펼쳐 보여준다. 이미 아는 항목은 지울 수 있고, 지운 항목은 이후 질문에 나오지 않는다. 사용자는 특정 주제만 골라 연습하거나 전체 지도를 기준으로 모의시험을 볼 수 있다. 가입은 필요 없다. OpenAI, Gemini, Anthropic, xAI, Groq 중 사용자가 직접 가진 API 키를 넣어 쓰며, 그 키는 브라우저 안에 머문다. 이 서비스에는 이력서 PDF를 올리면 ATS처럼 이력서를 훑고, 나이대·연봉 상한·이직 위험처럼 채용 시스템이 몰래 추정할 수 있는 내용을 보여주는 기능도 있다. 어떤 이력서 문구가 그런 추정을 만들었는지도 함께 보여준다.
CutWire Prism은 실시간 행사, 춤 공연 배경, 발표, 스포츠 행사 화면을 만들 때 쓰는 노드 기반 라이브 영상 믹서다. 오픈소스로 공개되어 있고, 현재 윈도와 리눅스를 지원하며 맥 지원은 준비 중이다. 영상, 이미지, 오디오 파일, 이미지 슬라이드쇼, 화면 캡처, 컴퓨터 소리 캡처, 마이크, HTML, 텍스트를 입력으로 받을 수 있다. 여러 입력을 겹쳐 놓고 투명도, 흐림, 회전, 뒤집기, Chroma Key, 웹캠 배경 제거 같은 효과를 더할 수 있다. 오디오 효과도 여러 가지를 지원한다. 휴대폰용 별도 앱 없이 휴대폰 카메라 화면을 미러링할 수 있고, 웹 화면으로 원격 조작할 수 있으며, Lua scripting도 지원한다. 사용법 문서와 소스 코드가 공개되어 있다.
1인 개발자가 만든 맥(Mac) 앱이 유료 사용자 128명을 확보했다. 맥 앱스토어를 통해 90명, Stripe 결제로 38명이 결제했다. 개발 초반에는 애플 심사, 스크린샷, 웹사이트, 버그 수정 등 할 일이 끝없이 이어져 지쳐서 프로젝트를 거의 접고 랜딩 페이지만 남겨둔 채 클라이언트 일로 돌아갔다. 몇 주 뒤 다시 확인해보니 낯선 사람 40명이 대기자 명단에 등록했고, 일부는 이메일에 답장까지 보냈다. 한 사용자는 앱이 아직 출시되지 않았는데도 ChatGPT를 통해 이 앱을 알게 됐다고 말했다. 이 반응에 힘을 얻어 다시 개발을 이어갔다. 초기 사용자 확보에 가장 효과적이었던 채널은 레딧이었는데, 범용 커뮤니티인 r/SaaS가 아니라 이미 맥 앱을 구매하는 사람들이 모인 소규모 맥 전용 커뮤니티였다. 그곳에 올린 게시글 두 개가 조회수 약 1만 2천 회, 댓글 수백 개, 방문자 수백 명을 이끌어냈고, 무엇보다 실질적인 피드백을 얻을 수 있었다. 또 다른 교훈은 완벽하게 준비되기 전에 일찍 출시하라는 것이다. 실제로 첫 출시 날 저녁에는 다운로드 링크가 깨지고, 일부 맥에서 앱이 계속 충돌하고, 한 고객은 라이선스를 아예 받지 못하는 등 문제가 많았으며, 개발자는 한동안 이메일로 직접 DMG 파일을 보내며 대응해야 했다.
새 구인 게시판은 기업 채용 페이지에서 직접 공고를 가져와 한 시간마다 다시 확인한다. 다른 채용 사이트가 다시 올린 자료가 아니라 원래 회사가 올린 공고를 기준으로 삼는다. 현재 아마존, 구글, 애플, 마이크로소프트, 엔비디아, OpenAI, Anthropic, Stripe, 넷플릭스, Databricks, 코인베이스 등 24개 회사를 추적한다. 새로 올라온 역할이 몇 개인지 표시해 방금 생긴 채용 기회를 바로 볼 수 있다. 원하는 회사를 팔로우하면 새 공고가 올라오는 순간 알림을 받을 수 있어, 많은 지원자에게 묻히기 전에 빨리 지원할 수 있다.
출산을 앞두고 만든 작은 웹 게임이 유료 서비스에서 완전 무료 서비스로 바뀐다. 이 게임은 가족과 친구들이 아기의 출생일, 몸무게, 키를 예상하고, 모든 답을 함께 볼 수 있는 예측 화면에 남기는 방식이다. 부모는 게임을 만들고 링크 하나를 공유하며, 손님은 계정을 만들지 않고 참여할 수 있다. 처음에는 프리미엄 방식으로 운영해 5개 예측까지 무료로 열고, 무제한 참여는 한 번에 4.99유로를 내도록 했다. 출시 준비도 갖췄다. 전용 도메인, 실제 Stripe 결제, 자동 이메일, 방문부터 결제까지 보는 분석 흐름까지 만들었고, 실제 카드로 4.99유로를 직접 결제해 끝까지 시험했다. 하지만 출시 뒤 매출은 0유로였고, 유일한 결제는 직접 한 테스트 결제뿐이었다. 또 요즘 인공지능 도구를 쓰면 개발자가 주말에 비슷한 제품을 만들 수 있고, 이미 무료 경쟁 서비스도 최소 5개 있었다. 더 큰 문제는 결제 장벽이 성장 루프를 막는 점이었다. 게임 하나가 보통 10~30명의 손님을 데려오는데, 여섯 번째 참여자부터 돈을 내야 하니 퍼질 기회를 스스로 줄이고 있었다. 결국 아이를 위해 만든 개인적인 제품으로 낯선 사람에게 돈을 받는 것도 마음에 맞지 않아, 이번 주부터 완전 무료로 바꾸기로 했다.
2015년에 시작한 서비스형 소프트웨어 회사는 큰 투자나 유명세 없이 거의 10년 동안 꾸준히 이익을 냈고, 그 수익으로 은퇴할 만큼 안정적인 사업이 되었다. 지금의 인공지능 도구는 과거 개발팀이 몇 주 걸려 만들던 기능도 주말에 시제품으로 만들 수 있게 해준다. 다시 시작한다면 가능한 모든 곳에 인공지능을 쓰겠지만, 문제는 많은 사람이 병목을 잘못 보고 있다는 점이다. 소프트웨어를 만드는 비용과 시간이 크게 줄었어도, 소프트웨어를 계속 운영하는 일은 여전히 어렵다. 고객은 어떤 도구로 앱을 만들었는지보다 제대로 작동하는지, 문의에 답이 오는지, 오류가 고쳐지는지, 결제가 실패하지 않는지, 다른 서비스와의 통합 연동이 갑자기 깨지지 않는지, 회사가 몇 달 뒤 사라지지 않는지를 본다. 실제로 시간을 가장 많이 잡아먹은 일은 코딩 자체보다 고객을 붙잡고, 고객 이탈을 줄이고, 처음 쓰는 고객이 쉽게 시작하도록 돕는 일이었다.
Cram and Conquer는 공부 습관을 돕는 웹 기반 학습 앱이다. 2025년 초부터 파트타임으로 만들어졌고, 처음에는 백엔드 지식이 많지 않았지만 조금씩 기능을 쌓아 2025년 6월에 출시됐다. 현재 사용자는 약 5,000명이고, 프리미엄 회원은 300명을 넘었다. 곧 모바일 앱도 출시될 예정이다. 주요 기능은 포모도로 타이머, 할 일 목록, 달력 일정 관리, 공부용 캐릭터, 음악과 소리 조합, 개인 프로필, 친구 추가, 그룹 공부 세션, 그룹 목표, 습관 기록, 암기 카드, 노트, 학습 진도 기록이다. 진도 기록에는 순위표와 연속 학습일 표시도 포함된다. 웹에서도 모바일 화면에 맞게 쓰기 쉽게 만든 점을 강조하고 있다.
1인 웹·앱 사업에서 콘텐츠가 효과를 못 낸다고 느낄 때는 먼저 어디에 올리고 있는지 봐야 한다. 레딧은 사람들이 무엇을 고민하고 어떤 말로 이야기하는지 파악하기 좋은 곳이다. 하지만 중년 여성처럼 레딧을 잘 쓰지 않는 고객에게 제품을 팔려면 레딧보다 페이스북, 인스타그램, 틱톡이 더 맞을 수 있다. 틈새시장마다 고객이 시간을 보내는 장소가 다르다. 창업자가 편한 채널에 고객이 와주기를 기대하기보다, 고객이 이미 보는 곳에 맞춰 움직여야 한다. 고객이 인스타그램에 있으면 인스타그램을 익히고, 링크드인에 있으면 링크드인에서 활동해야 한다.
마이크로 SaaS 제품은 출시 때 잠깐 많은 관심을 받을 수 있다. 하지만 1~2주가 지나면 반응이 조용해지는 경우가 많다. 한 번 사람들의 눈에 띄는 일보다, 시간이 지나도 새로운 사람들이 계속 제품을 발견하게 만드는 일이 더 어렵다. 핵심 고민은 출시 뒤에도 사용자를 꾸준히 데려오는 믿을 만한 방법이 있는지, 아니면 계속 얼굴을 비추며 시간이 지나면서 힘을 쌓아야 하는지다.
사이드 프로젝트 커뮤니티의 홍보 글들이 비슷한 틀을 반복하고 있다. 기존 서비스가 마음에 들지 않아 새 제품을 만들었다는 식의 제목은 문제를 보여주려는 목적은 있지만, 너무 자주 쓰이면 진짜 고민보다 홍보용 공식처럼 보인다. 제품이 어떤 문제를 푸는지 설명하는 일은 필요하지만, 모든 제목과 소개가 같은 구조를 쓰면 스팸처럼 느껴질 수 있다. 인공지능으로 만든 듯한 문장까지 섞이면 글의 개성과 신뢰가 더 약해진다. 독창적인 제품을 만들었다면 제목과 첫 소개도 남들과 다르게 다듬어야 한다는 지적이다.
50명 규모의 해외 제품 개발 회사를 운영할 때, Cursor, Claude Code, Copilot 같은 AI 코딩 도구를 여러 개 쓰면 전체 사용 현황을 보기 어렵다. 각 도구의 관리 화면은 자기 제품 안에서만 사용량과 비용을 보여준다. 그래서 개인 계정으로 쓰는 도구, 회사가 관리하지 않는 로컬 모델, 어느 기기에서 쓰이는지, 전체 지출이 얼마인지가 흩어질 수 있다. 가능한 관리 방법으로는 직접 만든 스크립트, 기기 관리 도구, 여러 도구를 거치는 공용 관문, 또는 스프레드시트가 거론된다.
SaaS 구독 서비스에서 처음으로 결제 분쟁이 발생했다. 고객은 반복 구독의 두 번째 결제를 문제 삼고 있다. 서비스 사용 기록은 남아 있어, 결제 후 제품을 실제로 쓴 정황이 있다. 금액 자체는 8달러라서 운영자는 고객이 먼저 연락했다면 바로 환불했을 상황이다. 하지만 이제 결제 분쟁을 그대로 받아들이면 별도로 20유로의 수수료가 붙는다. 고객이 구독 해지를 잊은 뒤 환불 요청 대신 결제 분쟁을 낸 가능성이 있다.
Randify는 처음에 개발자가 테스트나 AI 작업에 쓰기 전에 민감한 데이터를 익명화하도록 돕는 작은 도구로 시작했다. 처음에는 익명화 기능 자체가 가장 어려운 문제라고 봤지만, 실제 초기 반응은 기술보다 안심에 가까웠다. 개발자들은 고객이나 회사 데이터가 밖으로 새지 않을지 걱정하지 않고 AI를 시험하거나, 앱 오류를 고치거나, 자료 묶음을 공유할 방법을 원했다. 이 반응 때문에 Randify는 단일 기능 도구가 아니라 AI를 쓰는 개발자를 위한 개인정보 보호 우선 도구 묶음으로 확장될 가능성을 검토하게 됐다. 아직 초기 단계라서 예전에 정한 로드맵을 밀어붙이기보다, 초기 사용자의 반응을 제품 방향에 더 크게 반영하고 있다.
초기 1인 웹·앱 사업에서 중요한 질문은 수천 명의 이용자를 모으는 일이 아니라 첫 유료 고객을 어떻게 얻느냐입니다. 가능한 경로는 레딧, 링크드인, X, 검색엔진 노출, 직접 연락, 또는 전혀 예상하지 못한 곳입니다. 핵심은 첫 결제가 어디서 나왔는지, 그때 어떤 행동이 실제 구매로 이어졌는지 확인하는 것입니다. 첫 고객의 출처를 알면 이후에 같은 방식으로 반복할 수 있는지 판단할 수 있습니다.
SaaS 아이디어를 바로 만들기 전에 사람들이 실제로 써 볼 만한지 확인하려는 상황이다. 흔히 권하는 방법으로 랜딩 페이지 만들기, Reddit 조사, 잠재 고객과 대화하기, 대기자 명단 받기, 유료 광고 돌리기가 언급된다. 핵심 고민은 어떤 방법이 말로만 좋은 조언이 아니라 실제로 효과가 있었는지다. 목표는 몇 주 동안 제품을 만들었는데 아무도 원하지 않는 상황을 피하는 것이다.
Snowscroll은 인스타그램과 유튜브를 완전히 막지 않고, 시간을 많이 빼앗는 짧은 영상 영역만 숨기는 앱이다. 인스타그램에서는 릴스만 빼고 홈 피드, 스토리, 다이렉트 메시지는 계속 쓸 수 있다. 유튜브에서는 쇼츠만 빼고 나머지 기능은 유지한다. 일반적인 화면 시간 차단 앱은 앱 전체를 막는 방식이라, 필요한 연락이나 확인까지 함께 막히는 문제가 있다. Snowscroll은 지난 3개월 동안 만들어졌고, 사람들과 연결되는 기능은 남기되 끝없는 짧은 영상 시청만 줄이는 데 초점을 둔다. 계정 생성은 필요 없고, 소셜 로그인 정보는 기기 안에만 남는다고 밝힌다. 암호화는 유료 프로 기능을 받은 사용자를 확인하는 용도로만 쓴다고 설명한다.
StockSync는 eBay, Vinted, Amazon 같은 마켓플레이스에서 물건을 파는 소규모 판매자를 위한 재고 관리 도구다. 여러 곳에서 동시에 판매하면 상품 수가 늘어날수록 남은 재고를 맞추고, 물건을 정리하고, 실수를 피하는 일이 어려워진다. 기존 재고 관리 도구는 큰 회사의 복잡한 업무에 맞춰져 있거나, 작은 판매자에게는 기능이 너무 많고 무겁게 느껴질 수 있다. StockSync는 이런 작은 판매자가 더 단순하고 실용적으로 재고를 관리하도록 돕는 마이크로 SaaS로 만들어지고 있다. 현재 핵심 고민은 특정 틈새 고객을 대상으로 만들 때 무엇을 먼저 집중해야 하는지, 어떤 기능과 업무 흐름이 꼭 필요한지다.
Sociials.com은 여러 링크를 한 페이지에 모아 보여주는 프로필 링크 서비스다. 6개월 동안 만들었지만 매출은 아직 없고, 가장 큰 문제는 사용자를 찾는 일보다 기능을 더 만드는 데 시간을 많이 쓴 점이다. 새 기능을 하나만 더 넣고 홍보하겠다는 생각이 반복되면서 실제 시장 반응을 확인하지 못했다. 이제는 추측을 멈추고, 사람들이 직접 페이지를 만들고 꾸미고 주요 기능을 써본 뒤 무엇이 헷갈리는지, 필요 없는지, 빠졌는지 알고 싶어 한다. Linktree, Beacons, Bento 같은 기존 서비스 대신 이 서비스를 고를 이유가 있는지도 확인하려 한다. 홈페이지 첫인상보다 실제 제품과 사용자 경험에 대한 솔직한 비판을 원한다.
Simba 3.2라는 음성 합성 모델이 Artificial Analysis의 음성 합성 순위표에서 1위에 올랐다. Voice Arena의 실시간 음성 합성 평가에서도 공동 1위로 소개됐다. 이 평가는 블라인드 청취 평가 방식이다. 수천 명이 두 개의 목소리를 듣고 어느 쪽이 더 사람처럼 들리는지 고르며, 어떤 모델이 만든 목소리인지는 모른다. 공유된 결과 기준으로 Simba 3.2는 Google, ElevenLabs, Cartesia 같은 큰 업체의 모델보다 더 자주 선택됐다.
마케팅 배경의 비개발자가 유료 강의인 GoPractice Build with AI를 따라 이메일을 자동으로 분류하는 에이전트를 만들었다. 처음에는 강의 순서대로 만들었고, 이후 자신의 용도에 맞게 일부를 바꿨다. 도구는 잘 작동해서 더 깔끔하게 다듬어 판매할 생각이 생겼다. 하지만 어디까지 직접 더해야 자기 제품으로 팔 수 있는지 불안해하고 있다. 현재 구조는 이해하지만, 강의 없이 처음부터 만들 수 있었던 것은 아니라서 돈을 받고 팔아도 되는지 확신하지 못한다. 핵심 고민은 겉모습만 바꾼 강의 결과물을 되파는 것인지, 아니면 실제 사용자에게 맞게 고치고 판매 후에도 지원하고 발전시킬 수 있으면 정당한 제품인지다.