# 첫 AI 프로덕트 런칭 — 제로에서 출시까지 30일

"AI 아이디어가 있다"에서 "유료 사용자가 있다"까지 30일 안에 도달하는 구조화된 프레임워크입니다. 매주 명확한 산출물이 있어서 다음에 무엇을 해야 할지 고민할 필요가 없습니다.

## 주별 상세 계획

### Week 1: 검증
| 일 | 태스크 | 산출물 |
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| 1-2 | 문제 인터뷰 (5명 이상) | 페인 포인트 맵 |
| 3-4 | 경쟁사 조사 | 포지셔닝 매트릭스 |
| 5 | 포지셔닝 문장 작성 | 원라이너 + 헤드라인 |
| 6-7 | 잠재 고객 3명으로 검증 | Go/No-Go 결정 |

### Week 2: 빌드
| 일 | 태스크 | 산출물 |
|----|--------|--------|
| 8-9 | MVP 스코프 (과감히 축소) | 기능 목록 (5개 이하) |
| 10-11 | AI 모델 선택 & 통합 | 동작하는 프로토타입 |
| 12-13 | 랜딩 페이지 + 웨이트리스트 | 라이브 URL |
| 14 | 내부 도그푸딩 | 버그 리스트 + UX 노트 |

### Week 3: 프리 런칭
| 일 | 태스크 | 산출물 |
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| 15-16 | 베타 코호트 (10-20명) | 온보딩된 사용자 |
| 17-18 | 피드백 수집 | 우선 수정 목록 |
| 19-20 | 콘텐츠 시딩 (3개) | 게시된 콘텐츠 |
| 21 | 피드백 기반 개선 | 업데이트된 프로덕트 |

### Week 4: 런칭 & 반복
| 일 | 태스크 | 산출물 |
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| 22-23 | 배포 세팅 (PH, HN, Reddit) | 예약된 포스트 |
| 24 | 런칭 당일 실행 | 라이브 프로덕트 |
| 25-26 | 참여 및 응답 | 커뮤니티 활동 |
| 27-28 | 지표 리뷰 | 대시보드 |
| 29-30 | 첫 수익 확보 | 유료 고객 |

## 흔한 실수
- 수요를 검증하기 전에 너무 많이 만드는 것
- 잘못된 AI 모델 선택 (오버 엔지니어링)
- 베타 단계 건너뛰기
- 배포 계획 없이 런칭하기
- 첫 주 피드백을 무시하기

Gingiris 제작 — 50개 이상의 AI 프로덕트를 컨셉에서 런칭까지 안내한 실적.