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모바일 책 인용구 공유 앱 — 첫 모바일 프로젝트 계획

⚠️ 시점 고정 초안 (2026-05-09 작성) — Stage 0a 사전 검토 단계 산출물. 이후 결정으로 일부 항목 폐기, 본문은 변경하지 않고 배너로 정정:

• OCR 미사용 (DECISIONS 2026-05-11) — 앱 내장 OCR 안 함. 폰 OS(iOS Live Text·구글렌즈) + 클립보드 붙여넣기로 대체. ML Kit 불사용. 본문의 “사진 OCR / ML Kit / features/ocr/ 폴더 / OCR 한국어 정확도 위험” 같은 표현은 모두 옛 계획.
• AI·LLM 미사용 (status-report 2026-05-17 “반패턴: AI 단어 일절 미사용”) — V1.0 출시 패키지 어디에도 AI 단어 없음. Fable AI 사고를 반면교사 삼음. 본문 “AI(Claude API)로 차별화 / AI 추천·요약·대화 / V2에서 AI 추천” 같은 표현도 현재 설계에서 폐기.
• 현재 설계는 docs/DECISIONS.md(결정 대장) + docs/STAGES.md “▶ 다음 세션 시작점” + docs/design/screens/*.md(화면 명세) 를 우선 신뢰. 본 PLAN.md는 초기 사고의 흔적으로만 보존.

Context

사용자는 현대오토에버에서 지도데이터 구축 앱/웹/서버/DB를 개발하는 폴리글랏 백엔드 엔지니어이며, 이전에 주식 자동매매 앱을 만든 경험이 있다. 첫 본격 모바일 프로젝트로 “수익 가능성”을 가진 것을 만들고 싶고, 시간을 충분히 들여 고득하게 완성하기를 원한다.

여러 카테고리(AI 유틸/게임/운세/재무 코치 등)를 검토한 결과 다음 방향이 결정됐다:

• 메커니즘: 사람 사이를 연결하는 소셜 + 입소문 바이럴
• 카테고리: 책 인용구 수집·공유 (Readwise + SNS 결)
• 타겟: 연 5–20권 읽는 평범한 독서가
• 차별화 축: 모바일 퍼스트 + 인스타그래머블한 결과물

이 방향이 선정된 이유:

• 사용자가 이미 매일 책 읽고 블로그에 독후감 쓰는 중 → 본인이 첫 사용자, dogfooding 가능
• “Letterboxd for Books”는 자주 거론되지만 한국에 명확한 승자가 없음 (Goodreads 구식, 북적북적 작음)
• 인스타 #책스타그램 해시태그가 거대 → 사람들이 직접 카드 만들어 올리는 수요가 이미 검증됨
• 백엔드 강점(DB, API, 데이터 파이프라인) 직접 활용
• AI(Claude API)로 차별화 여지 큼

Product Concept

한 줄: 책의 좋은 구절을 사진 한 장으로 저장하고, 예쁜 카드로 만들어 친구·SNS에 공유하는 앱.

핵심 사용 흐름 (가장 자주 일어날 동작):

1. 책을 읽다가 좋은 구절을 만남
2. 그 페이지를 폰 카메라로 찍음 (또는 직접 입력)
3. OCR로 텍스트 추출 → 인용구로 저장
4. 책 메타데이터 자동 매칭 (알라딘/교보 OpenAPI)
5. 디자인 템플릿 골라 인스타그래머블 카드 생성
6. 인스타 스토리/단톡방으로 공유 → 친구가 앱 호기심 → 설치

바이럴 루프: 사용자가 만든 카드에 자연스럽게 앱 워터마크/링크가 붙음 → 단톡방·스토리 공유로 비제로 비용 유저 유입.

MVP Scope (V1, 2–3개월 목표)

V1은 “혼자 인용구를 모으고 카드로 만드는 도구” 기능을 먼저 완성하고, 그 위에 소셜 레이어를 얹는다. 소셜이 빈약해도 솔로 도구로서 쓸 수 있어야 한다 (cold start 문제 방어).

V1에 포함:

• 책 검색/추가 (알라딘 OpenAPI, ISBN 바코드 스캔, 표지 사진 검색)
• 인용구 저장 (직접 입력 + 사진→OCR)
• 카드 생성 (3–5개 디자인 템플릿, 폰트, 색)
• 카드 공유 (인스타 스토리/카톡/이미지 다운로드)
• 내 서재 / 내 인용구 컬렉션 (책별 / 태그별)
• 친구 follow + 타임라인 (친구의 새 인용구 보기)
• 회원가입·로그인 (이메일 또는 카카오)

V1에서 제외 (V2 이후):

• 댓글·좋아요·DM (모더레이션 부담)
• AI 추천·요약·대화 (Claude API)
• 인용구 다시 보기 알림 (Readwise 핵심 메커닉이지만 V2)
• 북클럽·동시 독서 챌린지
• 결제·구독
• 광고 통합

Recommended Tech Stack (확정 아님, 시작 시 재검토 가능)

영역	추천	이유 / 대안
모바일 프론트	Expo (React Native) + TypeScript	사용자 TS 경험 직접 활용, Expo Go로 폰에서 즉시 테스트, Mac 불필요. 대안: Flutter (성능·UI 강점이지만 Dart 학습 필요)
백엔드/DB/Auth/Storage	Supabase (V1)	Postgres + Auth + Storage + Realtime을 솔로 개발자가 한 번에. 본인 백엔드 강점은 V2에서 자체 백엔드로 옮길 때 활용. 대안: FastAPI(Python) + Postgres 직접
도서 메타데이터	알라딘 OpenAPI (한국 도서 풍부)	교보문고 API 보조. 글로벌 확장 시 Google Books
OCR (인용구 추출)	ML Kit (on-device)	무료, 오프라인, 한국어 지원. 사용자가 결과 텍스트 편집 가능하게 UX 설계하므로 100% 정확도 불필요
이미지 카드 렌더링	react-native-skia 또는 react-native-view-shot	카드 디자인 편집기 + 이미지 export
푸시 알림	Expo Push Notifications	V2에서 Readwise식 “다시 보기” 알림용
분석	PostHog (free tier) 또는 Amplitude	retention·funnel 추적, V1부터 필수
AI (V2)	Claude API	인용구 요약, 책 추천, 대화. 사용자가 이미 헤비 유저

Differentiation (출시 시점 메시지)

Goodreads / 북적북적 / Readwise 대비:

1. 모바일 퍼스트 — 카드 생성·공유가 폰에서 3탭 안에 끝남
2. 인스타그래머블한 카드 — 폰트·레이아웃·색감을 진지하게 디자인 (Goodreads 약점)
3. 한국 도서 DB 우선 — 알라딘 연동, 한국 출판 신간 즉시 반영
4. 친구 중심 발견 — 친구의 인용구 타임라인이 메인. (V2에서 AI 추천 추가)
5. (V2) AI 친구 — 인용구를 Claude로 요약·연결·추천

Validation (착수 전 2–3주, 가장 중요)

코드 한 줄 쓰기 전에 검증해야 할 것들. 이 단계에서 신호가 약하면 컨셉을 피벗하거나 폐기할 수 있어야 한다. 솔로 개발자가 만들고 안 팔리는 가장 흔한 이유는 이 단계 생략이다.

1. 잠재 사용자 인터뷰 (5명, 각 30분)

연 5–20권 읽는 지인 5명에게 (질문하되 답을 유도하지 않기):

• “최근 책 읽다가 좋은 구절 발견했을 때 어떻게 했어요?” (행동 관찰)
• “친구한테 책을 추천하거나 인용구 보낸 적 있어요? 어떻게?”
• “인스타에 책 사진/카드 올리거나 단톡방에 공유한 경험은요?”
• (앱 컨셉 한 문장 설명 후) “있다면 쓸 것 같아요? 뭐가 더 있어야 쓸까요?”
• “이런 앱에 한 달에 얼마면 낼 의향이 있어요?”

검증 신호:

• 5명 중 3명 이상이 이미 비슷한 행동을 하고 있다
• 2명 이상이 “베타 나오면 알려달라” 자발적 요청
• 친구 추천·인용구 공유 행동이 실제로 일어나고 있다

2. 경쟁 제품 직접 써보기 (1주씩)

체크리스트:

• Goodreads 모바일 — 책 5권 등록·인용구 입력 시도
• Readwise — 무료 체험으로 인용구 저장·다시 보기 경험
• 북적북적 — 한국 시장 비교
• Letterboxd — 영화지만 “리뷰+친구 timeline” 결을 직접 체감

3. 인스타 #책스타그램 카드 분석 (30개)

인기 게시물 30개를 보고: 어떤 디자인이 좋아요 많이 받는지, 폰트·색·레이아웃 공통점, 직접 만든 사람의 작업 방법(캡처+편집 앱?).

4. 사전등록 랜딩 페이지 (1주 측정)

매우 단순한 페이지(앱 한 줄 설명 + 메일 수집)를 본인 인스타·X·블로그에 공유. 1주 안에 사전등록 50명 이상이면 약한 PMF 신호.

5. Wizard of Oz (선택)

본인이 손으로 인용구 카드를 Figma·Canva로 만들어 친구 5명에게 단톡방으로 공유 → 친구가 다시 단톡방·스토리에 올리는지 관찰. 자연스럽게 일어나면 바이럴 가능성 신호.

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Risks & Mitigations

리스크	완화
책 인용구 사진의 OCR 한국어 정확도	OCR 결과를 사용자가 즉시 편집할 수 있는 UX (인용구 카드 만들기 직전 텍스트 편집 단계 필수). 즉, 정확도 100%를 전제로 하지 않는 워크플로 자체가 해법
출판사 저작권 (인용구 공유)	짧은 인용구는 인용권 인정 범위 내. 공식 가이드 작성하고 전문 인용 길이 제한 (예: 500자) 고려
Cold start (친구가 없으면 재미 없음)	소셜 없이도 솔로 도구로 가치 있게 설계 (내 서재·카드 생성 자체가 가치)
Goodreads/북적북적과 직접 경쟁	정면 경쟁 X. “리뷰”가 아니라 “인용구 카드” 한 가지에 집중 → Letterboxd가 IMDB와 다른 결로 자리잡은 패턴
솔로 개발자의 디자인 부담	V1 카드 템플릿 3–5개로 한정. 인스타 인기 글 디자인 분석 후 모방

Roadmap (목표는 천천히, 고득하게)

Stage 0a — Validation (2–3주) → “Validation” 섹션 참조

• 사용자 인터뷰 5명, 경쟁 제품 1주씩 사용, #책스타그램 분석, 사전등록 랜딩 페이지
• 알라딘 OpenAPI 신청·테스트 호출 (코딩 시작 전 검증)
• Gate: 검증 신호 미달 시 컨셉 피벗 또는 폐기 결정

Stage 0b — UX & Design (1–2주) → “UX & Design” 섹션 참조

• 페르소나 1–2명, 핵심 시나리오 5개, 화면 흐름도 7–10장, 카드 템플릿 5개 정밀 디자인
• Gate: 카드 5개를 실제로 인스타에 올렸을 때 본인이 부끄럽지 않은 수준

Stage 1 — 기반 (3–4주)

• Expo 프로젝트 초기화, TS, Supabase 연결, Auth
• 책 검색 (알라딘), 책 상세, 내 서재 추가

Stage 2 — 인용구 입력 (2–3주)

• 직접 입력 → 저장 → 책에 매핑
• OCR 통합 (ML Kit), 결과 편집 UI

Stage 3 — 카드 (3–4주) ← 가장 공들일 부분

• 3–5개 템플릿 디자인
• react-native-skia 렌더러
• 폰트·색·여백 조절
• 이미지 export, SNS 공유

Stage 4 — 소셜 레이어 (2–3주)

• 친구 검색·follow
• 친구의 인용구 타임라인
• 본인 폰에서 한 달 dogfooding, 친구 1–3명 베타

Stage 5 — 출시 (1–2주)

• 앱스토어/플레이스토어 등록
• PostHog 연동, 핵심 funnel 측정
• 인스타그램에 본인 인용구 카드 매일 1개씩 올려서 자연 노출

총 14–21주 (3.5–5개월). 사용자가 “서두르지 않고 고득하게”를 원했으므로 무리 없는 페이스. Validation·Design 단계가 늘어났지만 그만큼 코딩 단계의 헛걸음이 줄어든다.

UX & Design (Stage 1 코딩 시작 전 1–2주)

이 앱의 핵심 차별화는 “카드 디자인 품질”이므로 코딩 전 디자인을 진지하게 잡는다.

작업 분담:

• 본인: 페르소나, 시나리오, 화면 흐름도, 와이어프레임, 디자이너에게 줄 브리프
• 디자인 협업자: 별도 Claude 세션 (oh-my-claudecode:designer 스킬 활용) — 비주얼 디자인, 카드 템플릿, 디자인 시스템 생성
• 본인 ↔ Claude designer 세션 간 결과물 캡처·텍스트로 왕복

1. 사용자 페르소나 (1–2명)

예시:

민지, 28세, 마케터. 출퇴근 지하철 1시간 동안 종이책 읽음. 좋은 구절 만나면 책에 포스트잇 붙이거나 캡처. 인스타에 책 사진 가끔 올림. 친구 4–5명과 자주 책 추천 주고받음. 비싼 구독은 부담스럽지만 월 4,900원 정도는 OK.

2. 핵심 시나리오 5개 (Job-to-be-Done)

각각 step-by-step:

• 지하철에서 책 읽다 좋은 구절 발견 → 사진 찍고 저장 → 다음 정거장 전에 카드 만들어 친구 단톡방에 공유
• 친구가 단톡방에 올린 카드 보고 → 책에 흥미 → 앱 설치 → 동일 책 내 서재에 추가
• 한 달간 모은 인용구 회고 → 그중 좋은 거 5개로 인스타 캐러셀 만들기
• 친구가 어떤 책 읽는지 궁금 → 친구 follow → 친구의 새 인용구가 timeline에 뜸
• 오랜만에 앱 열었더니 6개월 전 저장한 인용구가 추천으로 떠 있음 (V2)

3. 화면 흐름도 (7–10개 핵심 화면)

Figma 또는 종이로:

• 로그인·회원가입
• 홈 (친구 timeline)
• 내 서재
• 책 상세
• 인용구 입력 (직접 / 사진 OCR)
• 카드 편집기 ★ 가장 공들일 화면
• 카드 미리보기·공유
• 친구 검색·follow

4. 디자인 영감 보드

• 인스타 #책스타그램 인기 카드 30개 (Validation 단계 결과 재활용)
• Letterboxd 모바일 앱
• Co-Star — 텍스트 디자인 영감
• Notion / Bear — 미니멀
• 한국어 폰트 라이선스 정리 (Pretendard, Noto Sans KR 등)

5. 카드 템플릿 5개 정밀 디자인 (3–5일)

이 앱의 핵심이므로 별도로 시간 투입.

• 미니멀 (흰 배경, 큰 인용구, 책 표지 작게)
• 따뜻 (베이지 배경, 세리프, 책 정보 크게)
• 모노 (검정 배경, 흰 글씨, 강한 대비)
• 그라데이션 (Co-Star 결)
• 일러스트 (책 일러스트 + 인용구)

각 템플릿마다 폰트·색·여백 토큰을 변수화해서 사용자 미세 조정 가능하게.

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Critical Files to Create (시작 시점)

이 프로젝트는 그린필드이므로 신규 작성이다. 작업 디렉터리는 C:\GIT\ 하위 새 폴더에 생성 (예: C:\GIT\quotes-app).

초기 구조 (Expo 가정):

C:\GIT\quotes-app\
├── app\                    # Expo Router 화면들
│   ├── (auth)\login.tsx
│   ├── (tabs)\index.tsx    # 타임라인
│   ├── (tabs)\library.tsx  # 내 서재
│   └── book\[id].tsx
├── components\
│   ├── card\               # 카드 렌더링·템플릿
│   ├── ocr\                # OCR UI
│   └── book-search\
├── lib\
│   ├── supabase.ts
│   ├── aladin.ts           # 알라딘 API 클라이언트
│   └── ocr.ts
├── supabase\
│   └── migrations\         # DB 스키마
└── package.json

DB 스키마 핵심 테이블:

• users (Supabase Auth 연동)
• books (ISBN, 제목, 저자, 표지 URL, 출판사)
• quotes (book_id, user_id, text, page, image_url, created_at)
• cards (quote_id, template, design_json)
• follows (follower_id, following_id)

Verification (어떻게 “잘 됐는지” 확인할 것인가)

1. 본인 폰에서 매일 사용 — Stage 3 끝나는 시점부터 본인이 실제 책 읽으며 인용구 저장·카드 생성. 1주 안에 5번 이상 자발적으로 쓰면 PMF 신호.
2. 친구 3명 베타 테스트 — Stage 4에서. “이 앱으로 인용구 카드 만들어서 단톡방에 보내봐”가 자연스럽게 일어나는지 관찰.
3. PostHog funnel — 가입 → 책 추가 → 인용구 저장 → 카드 생성 → 공유 각 단계 전환율. 출시 후 D1/D7/D30 retention.
4. 알라딘 API 동작 — 첫 주에 검증, ISBN으로 책 정확히 매칭되는지.
5. OCR 한국어 정확도 — Stage 2에서 다양한 책 사진(서체·조명·각도) 30장으로 정확도 측정. 사용자 편집 단계가 들어가는 워크플로상 정확도 자체보다 “편집이 얼마나 빠른가”가 핵심 지표.
6. 카드 export 품질 — Stage 3 끝나면 본인 인스타 스토리에 실제로 올려봄. 화질·해상도·디자인이 자연스러운지.
7. 앱 빌드·배포 검증 — Stage 5 전에 EAS Build로 실기기 빌드 1회 성공시켜둠 (배포 직전에 처음 시도하면 안 됨).

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Go-to-Market

1. 가격 정책

• V1: 완전 무료 (사용자 확보 우선)
• V2 (출시 6개월 이후 또는 사용자 1,000명 이상): Freemium
  • 무료: 인용구 무제한 저장, 기본 카드 템플릿 3개, 친구 N명까지
  • 프리미엄 (월 4,900원): AI 기능, 카드 템플릿 전체, 친구 무제한, 고급 통계
• 가격 검증: Validation 단계 인터뷰에서 지불 의향 확인

2. 출시 채널

• App Store (iOS) + Google Play (Android) — 한국 우선
• 글로벌 진출은 V2/V3 이후 i18n 적용 시
• 디스콰이엇·긱뉴스 한국 IT 커뮤니티 출시 — 기술 얼리어답터 유입

3. 마케팅 플랜 (예산 ≈ 0)

• Build in public: 개발 과정을 매주 1회 인스타·X·블로그에 공개. 본인의 독후감 블로그를 핵심 채널로 활용
• 본인 인용구 카드 매일 1개 인스타 공유 — 출시 1달 전부터 시작. 워터마크/CTA 포함
• 책스타그래머 인플루언서 5–10명 컨택 — 베타 무료 액세스 + 카드 템플릿 추천 의뢰
• 출시 직후 한국 IT 미디어 (긱뉴스, EO, 디스콰이엇) 자발적 게시
• 친구 5–10명 시드 사용자 — 출시 직후 빈 timeline 방지

4. KPI / North Star Metric

• North Star: WAU 1인당 평균 인용구 저장 수 (활성 정도)
• Activation: 가입 후 7일 안에 인용구 3개 이상 저장한 사용자 비율 (목표 40%)
• Retention: D1 / D7 / D30 (목표 D7 30%)
• Viral: 1명 가입자당 평균 공유 카드 수, 공유 카드당 신규 가입 유입 (K-factor > 0.3 목표)
• 수익 (V2 이후): 무료→프리미엄 전환율, MRR

5. 출시 직전 6주 액션 캘린더

• W-6: 랜딩 페이지 갱신, 사전등록자에게 출시일 안내
• W-5 ~ W-2: 매주 빌드인퍼블릭 콘텐츠 1회, 본인 인용구 카드 매일 인스타 업로드
• W-1: 베타 테스터 5명에게 마지막 빌드 배포·피드백 수렴
• W0: 앱스토어 등록, 사전등록자에게 일제 알림, 디스콰이엇 게시
• W+1: PostHog 데이터로 첫 주 funnel 분석, 핵심 이슈 핫픽스

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Open Items (착수 시 결정)

• 앱 이름 (예시: 책귀, Quote, Pageflame, 책가방, 책장…)
• 한국어 only로 출발할지, 처음부터 i18n 구조로 갈지
• 기술 스택 최종 확정 (위 추천을 기준으로 검토)
• 알라딘 OpenAPI 키 발급 신청
• Supabase 프로젝트 생성 (또는 자체 백엔드 결정 시 그쪽)
• Claude 디자인 세션 시작 — 본 세션에서 정리한 페르소나·시나리오·레퍼런스를 디자인 세션 첫 프롬프트로 전달

다른 세션과의 관계

이 플랜은 본인이 메인 작업자로 진행하는 마스터 플랜이다. 작업 일부는 별도 Claude 세션에 위임한다:

• 이 세션 (planning/coding): Validation 진행, 페르소나·시나리오 작성, 와이어프레임, 코딩, 출시
• 별도 디자인 세션 (oh-my-claudecode:designer): 카드 템플릿, 디자인 시스템, 비주얼 디자인. 이 세션에서 만든 페르소나·시나리오·레퍼런스를 입력으로 사용
• 두 세션 간 결과물(이미지, 토큰, 코드)을 본인이 매개. 직접 동기화는 안 됨