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첫 100달러 MRR은 수익보다 퍼널을 보여준다
100달러 광고에서 400 클릭, 26 가입, 5 결제로 이어진 자기보고 사례를 통해 첫 MRR을 퍼널 실험으로 읽는다.
JooMong
흩어진 관심사를 초안으로 꺼내고, 남길 것만 남깁니다.
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AI 앱의 48시간은 스토어 심사까지다
48시간 앱의 완료 조건은 빌드가 아니다. 실제 기기, 계정 삭제, 메타데이터, App Store 심사를 제품 범위에 넣는 법을 정리한다.
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UGC 제작비가 싸질수록 검수가 비싸진다
AI로 UGC 광고를 몇 분 만에 만들 수 있을 때 새 원가는 선별과 검수다. 생성 모델의 속도와 실제 고객 반응을 구분한다.
Business & Offers
작은 앱도 팔리지만 인수자는 코드를 사지 않는다
누적 매출 10만 달러, 5자리 수 매각이라는 자기보고 사례에서 성장 방향·유지보수·계정 이전·운영 문서가 가격을 만드는 방식을 본다.
Agent-Native
AI 코딩의 병목은 생성보다 안전한 실험이다
운영 데이터를 건드리지 않고 AI 에이전트가 기능을 시험하게 만드는 격리 DB와 문맥 회수 구조를 Edmund Yong의 워크플로에서 읽는다.
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첫 수익형 앱의 교과과정은 코드로 끝나지 않는다
AI 시대의 첫 앱 학습 순서를 API·데이터·Git·결제·유통으로 다시 짠다. 목표는 거대한 ARR이 아니라 첫 결제와 운영 책임이다.
Human OS
취향은 프롬프트가 아니라 비교에서 자란다
AI에게 세련되게 만들라고 주문하는 대신 실제 제품 화면을 비교한다. 참고 패턴을 정답이 아니라 디자인 어휘로 쓰는 법.
Agent-Native
AI 에이전트가 못 찾는 앱은 없는 앱과 비슷하다
에이전트가 앱을 찾고, 이해하고, 안전하게 쓰게 하려면 랜딩페이지·semantic HTML·문서·API 권한을 어떻게 연결해야 하는지 살핀다.
무료
광고비를 쓰기 전에 증거부터 만들어라
Daniel Priestley의 22분 플레이북은 광고를 마지막에 둔다. 증거 이야기에서 시작해 두 상품, 관심 신호, LAPS 전환율을 거친 뒤 유료 확장 비용을 계산한다.
무료
양이 질을 만든다. 단, 피드백이 있을 때만
사진 수업에서 한쪽 학생들에게는 사진 백 장을, 다른 쪽 학생들에게는 완벽한 사진 한 장을 과제로 냈다. 학기 말에 더 좋은 사진을 내놓은 쪽은 백 장을 찍은 학생들이었다. 많이 찍는 동안 구도와 빛을 시험하고, 실패를 보고, 다음 사진을 바꿨기 때문이다. Why Trying to Be Perfect Won’t Help You Achieve Your
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일단 판매부터 만든다
제품을 만들기 전에 매체·포맷·메시지를 페이크도어로 시험하고, 유효 리드와 추적 계보로 판매 가능성을 검증하는 방법.
Human OS
결정이 어려우면 2부 리그를 운영하라
실행과 포기의 양자택일 대신 1부와 2부 사이의 승강제로 바꾸는 ADHD 친화적 의사결정 설계.