# 바이브코딩 100개 서비스 앱 설계 카드

작성일: 2026-06-21

## 문서 목적

국내외 공모전, 오픈이노베이션, 공공 챌린지, 해커톤, 창업지원사업 자료에서 문제 구조를 추출해 교육용 서비스 앱 100개로 재구성했다.

기존 100제가 아이디어 제목과 짧은 설명 중심이었다면, 이 버전은 수강생이 바로 Google AI Studio Build, Cursor, Streamlit, Supabase, Vercel 실습으로 옮길 수 있도록 앱 설계 카드 형태로 정리했다.

원문 과제명이나 특정 기업 아이디어를 그대로 복제하는 것이 아니라, 문제를 바라보는 방식과 MVP 구성 패턴을 학습 목적으로 오마주한다.

## 설계 카드 읽는 법

- `사용 데이터`: 첫 실습에 필요한 CSV, 문서, 기준표의 형태다.
- `핵심 화면`: 앱을 만들 때 반드시 보이게 할 화면 구조다.
- `데이터 모델 초안`: Supabase로 확장할 때 만들 테이블 후보 이름이다.
- `구현 3단계`: AI Studio Build나 Cursor에서 순서대로 요청할 작업 단위다.
- `첫 프롬프트`: 그대로 복사해 첫 앱 생성을 시작할 수 있는 문장이다.

## 추천 실습 루트

| 단계 | 도구 | 목표 |
|---|---|---|
| 1 | Google AI Studio Build | 화면과 기능을 빠르게 확인한다. |
| 2 | Cursor + Streamlit | CSV 기반 앱으로 직접 실행한다. |
| 3 | Supabase | 데이터 저장, 조회, 권한 구조를 붙인다. |
| 4 | Vercel 또는 Streamlit Cloud | 외부에서 접근 가능한 주소로 배포한다. |
| 5 | 포트폴리오 | 문제 정의, 화면, 데이터 모델, 배포 링크를 기록한다. |

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## 1. AI Agent / RAG

### 001. ACL Caregiver AI Prize Challenge

- 오마주 원천: global / ACL Caregiver AI Prize Challenge | USAGov
- 참고 링크: https://www.usa.gov/challenges/acl-caregiver-ai-prize
- 서비스 설명: 공공 문제나 정책 과제를 등록하고 시민/팀 단위 해결 아이디어를 관리하는 GovTech 앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자을 위한 "ACL Caregiver AI Prize Challenge" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 002. AGenKYC

- 오마주 원천: global / AGenKYC
- 참고 링크: https://devpost.com/software/automated-kyc-verification-agent
- 서비스 설명: 고객/문서 정보를 점검해 컴플라이언스 체크리스트와 위험 신호를 정리하는 업무 보조 앱
- 주요 사용자: 핀테크 팀, 운영/리스크 담당자, 컴플라이언스 담당자
- 사용 데이터: 검토 대상 목록 CSV / 문서/규정 요약 텍스트 / 위험도 기준표
- 핵심 화면: 케이스 목록 / 위험 신호 카드 / 검토 체크리스트 / 감사 로그
- 핵심 기능: 파일/케이스 등록; 위험 점수; 체크리스트; 검토 상태; 감사 로그
- 데이터 모델 초안: cases, review_rules, review_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 케이스 10건을 등록한다
  2. 규칙 기반 위험도 판정을 만든다
  3. AI 요약과 검토 메모를 붙인다
- 첫 프롬프트: 핀테크 팀, 운영/리스크 담당자, 컴플라이언스 담당자을 위한 "AGenKYC" 웹앱을 만들어줘. 검토 대상 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 케이스 목록, 위험 신호 카드, 검토 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 권한 관리, 변경 이력, 근거 문서 링크를 붙이면 실제 컴플라이언스 보조 도구로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 003. AgentShell: From Model Context to Control

- 오마주 원천: global / AgentShell: From Model Context to Control
- 참고 링크: https://devpost.com/software/agent-shell
- 서비스 설명: 문서와 업무 흐름을 입력하면 AI Agent가 다음 액션과 자동화 초안을 제안하는 앱
- 주요 사용자: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀을 위한 "AgentShell: From Model Context to Control" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 004. BTC-Expert-Analyst

- 오마주 원천: global / BTC-Expert-Analyst
- 참고 링크: https://devpost.com/software/expert-trade
- 서비스 설명: 시장 데이터를 업로드하면 투자 판단 근거와 리스크를 학습용으로 정리하는 트레이딩 분석 대시보드
- 주요 사용자: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀
- 사용 데이터: 시계열 가격/매출 CSV / 거래 또는 이벤트 로그 / 분석 기준표
- 핵심 화면: 지표 대시보드 / 위험/기회 카드 / 전략 비교 / 리포트
- 핵심 기능: 가격 데이터 업로드; 지표 차트; 리스크 메모; 전략 백테스트; 리포트
- 데이터 모델 초안: market_series, events, analysis_reports
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 시계열 데이터를 차트로 보여준다
  2. 변동률과 이상 구간을 계산한다
  3. AI가 해석 리포트와 주의 문구를 만든다
- 첫 프롬프트: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀을 위한 "BTC-Expert-Analyst" 웹앱을 만들어줘. 시계열 가격/매출 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지표 대시보드, 위험/기회 카드, 전략 비교 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 실시간 API, 알림, 사용자별 관심 종목을 붙이면 데이터 분석 서비스로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 005. CloudOps Cost Optimizer Agent

- 오마주 원천: global / CloudOps Cost Optimizer Agent
- 참고 링크: https://devpost.com/software/cloudops-cost-optimizer-agent
- 서비스 설명: 클라우드 사용량과 비용 데이터를 분석해 절감 후보와 조치 액션을 추천하는 DevOps 앱
- 주요 사용자: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀
- 사용 데이터: 거래/비용 CSV / 업체 목록 / 월별 실적 데이터
- 핵심 화면: KPI 대시보드 / 이상 거래 목록 / 절감 후보 / 리포트 내보내기
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: vendors, transactions, recommendations
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. CSV 업로드와 요약 통계를 만든다
  2. 비정상 금액/지연 항목을 표시한다
  3. 절감 또는 조치 리포트를 생성한다
- 첫 프롬프트: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀을 위한 "CloudOps Cost Optimizer Agent" 웹앱을 만들어줘. 거래/비용 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, KPI 대시보드, 이상 거래 목록, 절감 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: ERP, 회계 파일, 알림 기능을 연결하면 운영 의사결정 도구가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 006. Compliance Guardian AI system

- 오마주 원천: global / Compliance Guardian AI system
- 참고 링크: https://devpost.com/software/compliance-guardian-ai-system
- 서비스 설명: 고객/문서 정보를 점검해 컴플라이언스 체크리스트와 위험 신호를 정리하는 업무 보조 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자
- 사용 데이터: 검토 대상 목록 CSV / 문서/규정 요약 텍스트 / 위험도 기준표
- 핵심 화면: 케이스 목록 / 위험 신호 카드 / 검토 체크리스트 / 감사 로그
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: cases, review_rules, review_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, CSV/Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 케이스 10건을 등록한다
  2. 규칙 기반 위험도 판정을 만든다
  3. AI 요약과 검토 메모를 붙인다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자을 위한 "Compliance Guardian AI system" 웹앱을 만들어줘. 검토 대상 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 케이스 목록, 위험 신호 카드, 검토 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 권한 관리, 변경 이력, 근거 문서 링크를 붙이면 실제 컴플라이언스 보조 도구로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 007. DomainFlow: The Agent is the Application

- 오마주 원천: global / DomainFlow: The Agent is the Application
- 참고 링크: https://devpost.com/software/domainflow-the-agent-is-the-application
- 서비스 설명: 문서와 업무 흐름을 입력하면 AI Agent가 다음 액션과 자동화 초안을 제안하는 앱
- 주요 사용자: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀을 위한 "DomainFlow: The Agent is the Application" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 008. Drishti AI Navigator

- 오마주 원천: global / Drishti AI Navigator
- 참고 링크: https://devpost.com/software/drishti-ai-navigator
- 서비스 설명: 복잡한 업무/문서 흐름을 시각적으로 탐색하고 다음 액션을 안내하는 AI 내비게이터 앱
- 주요 사용자: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 문서 업로드; 단계별 요약; 의사결정 경로; 액션 추천; 히스토리
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀을 위한 "Drishti AI Navigator" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 009. GenAI SupplyChain Copilot

- 오마주 원천: global / GenAI SupplyChain Copilot
- 참고 링크: https://devpost.com/software/supplychain-copilot
- 서비스 설명: 공급망 이슈와 주문 데이터를 요약해 병목과 리스크를 보여주는 운영 Copilot 앱
- 주요 사용자: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀
- 사용 데이터: 거래/비용 CSV / 업체 목록 / 월별 실적 데이터
- 핵심 화면: KPI 대시보드 / 이상 거래 목록 / 절감 후보 / 리포트 내보내기
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: vendors, transactions, recommendations
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. CSV 업로드와 요약 통계를 만든다
  2. 비정상 금액/지연 항목을 표시한다
  3. 절감 또는 조치 리포트를 생성한다
- 첫 프롬프트: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀을 위한 "GenAI SupplyChain Copilot" 웹앱을 만들어줘. 거래/비용 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, KPI 대시보드, 이상 거래 목록, 절감 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: ERP, 회계 파일, 알림 기능을 연결하면 운영 의사결정 도구가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 010. GlobalInvoiceAI

- 오마주 원천: global / GlobalInvoiceAI
- 참고 링크: https://devpost.com/software/globalinvoiceai
- 서비스 설명: 청구서 데이터를 업로드하면 오류, 중복, 결제 상태를 자동 점검하는 재무 운영 앱
- 주요 사용자: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀
- 사용 데이터: 시계열 가격/매출 CSV / 거래 또는 이벤트 로그 / 분석 기준표
- 핵심 화면: 지표 대시보드 / 위험/기회 카드 / 전략 비교 / 리포트
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: market_series, events, analysis_reports
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 시계열 데이터를 차트로 보여준다
  2. 변동률과 이상 구간을 계산한다
  3. AI가 해석 리포트와 주의 문구를 만든다
- 첫 프롬프트: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀을 위한 "GlobalInvoiceAI" 웹앱을 만들어줘. 시계열 가격/매출 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지표 대시보드, 위험/기회 카드, 전략 비교 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 실시간 API, 알림, 사용자별 관심 종목을 붙이면 데이터 분석 서비스로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 011. InsightModAI

- 오마주 원천: global / InsightModAI
- 참고 링크: https://devpost.com/software/insightmodai
- 서비스 설명: 업무 문서와 목표를 입력하면 AI가 실행 계획과 산출물 초안을 제안하는 Agent 실습 앱
- 주요 사용자: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 목표 입력; 문서 업로드; 실행 계획; 산출물 초안; 피드백 로그
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀을 위한 "InsightModAI" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 012. Oratio

- 오마주 원천: global / Oratio
- 참고 링크: https://devpost.com/software/oratio-merd5o
- 서비스 설명: 발표/스피치 원고를 입력하면 구조, 설득력, 개선 포인트를 분석하는 커뮤니케이션 코치 앱
- 주요 사용자: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 원고 입력; 주장 구조 분석; 개선 제안; 예상 질문 생성; 연습 기록
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀을 위한 "Oratio" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 013. Playbook: Federal daily check-in survey

- 오마주 원천: global / Playbook: Federal daily check-in survey
- 참고 링크: https://www.gsa.gov/real-estate/use-it-act-and-occupancy-data/playbook-federal-daily-checkin-survey
- 서비스 설명: 공공 문제나 정책 과제를 등록하고 시민/팀 단위 해결 아이디어를 관리하는 GovTech 앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자을 위한 "Playbook: Federal daily check-in survey" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 014. Pre Sales Assistant

- 오마주 원천: global / Pre Sales Assistant
- 참고 링크: https://devpost.com/software/pre-sales-assistant
- 서비스 설명: 잠재고객 정보를 바탕으로 제안 포인트와 사전 영업 질문을 생성하는 프리세일즈 도우미
- 주요 사용자: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 고객 정보 입력; 니즈 요약; 제안 포인트; 질문 리스트; 미팅 메모
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀을 위한 "Pre Sales Assistant" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 015. Province

- 오마주 원천: global / Province
- 참고 링크: https://devpost.com/software/province
- 서비스 설명: 지역/주 단위 공공 정보를 모아 생활·정책 서비스를 탐색하는 지역 데이터 포털
- 주요 사용자: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 지역 데이터 카드; 카테고리 검색; 지도 링크; 즐겨찾기; 요약
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀을 위한 "Province" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 016. Science in the Air

- 오마주 원천: global / Science in the Air
- 참고 링크: https://www.nasa.gov/aeronautics/science-in-the-air/
- 서비스 설명: 환경/기후 데이터를 입력하면 변화 추세와 대응 아이디어를 시각화하는 데이터 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Streamlit, Python, CSV/Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자을 위한 "Science in the Air" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 017. SwarmAI

- 오마주 원천: global / SwarmAI
- 참고 링크: https://devpost.com/software/autonomous-incident-commander
- 서비스 설명: 업무 문서와 목표를 입력하면 AI가 실행 계획과 산출물 초안을 제안하는 Agent 실습 앱
- 주요 사용자: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 목표 입력; 문서 업로드; 실행 계획; 산출물 초안; 피드백 로그
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀을 위한 "SwarmAI" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 018. movemean

- 오마주 원천: global / movemean
- 참고 링크: https://devpost.com/software/movemean
- 서비스 설명: 이동/활동 데이터를 기록하고 개인 패턴과 개선 코멘트를 보여주는 라이프로그 분석 앱
- 주요 사용자: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 활동 기록; 지도/차트; 패턴 요약; 목표 설정; 주간 리포트
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 개발자, 업무자동화 담당자, 스타트업 팀을 위한 "movemean" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 019. AI 기반 인사·조직 데이터 분석 및 HR 의사결정 지원 플랫폼

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 문서와 업무 목표를 입력하면 AI가 검색, 요약, 다음 액션을 제안하는 Agent 앱
- 주요 사용자: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 문서/링크 업로드; 자연어 질문; 출처 포함 답변; 액션아이템 생성; 피드백 로그
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Next.js, Supabase Vector, Vercel, AI API
- MVP 범위: 샘플 문서 3개 기반 Q&A, 요약, 출처 표시 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자을 위한 "AI 기반 인사·조직 데이터 분석 및 HR 의사결정 지원 플랫폼" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 020. AI 기반 제조 품질 예측 및 스마트 팩토리 최적화 플랫폼

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 문서와 업무 목표를 입력하면 AI가 검색, 요약, 다음 액션을 제안하는 Agent 앱
- 주요 사용자: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자
- 사용 데이터: 공정 측정값 CSV / 불량 로그 / 설비/라인 기준표
- 핵심 화면: 생산 KPI / 불량 원인 후보 / 라인별 추세 / 조치 기록
- 핵심 기능: 문서/링크 업로드; 자연어 질문; 출처 포함 답변; 액션아이템 생성; 피드백 로그
- 데이터 모델 초안: production_runs, defect_logs, action_items
- 추천 스택: Next.js, Supabase Vector, Vercel, AI API
- MVP 범위: 샘플 문서 3개 기반 Q&A, 요약, 출처 표시 구현
- 구현 3단계:
  1. 공정 샘플 데이터를 불러온다
  2. 불량률과 이상치를 차트로 보여준다
  3. 원인 가설과 조치 목록을 만든다
- 첫 프롬프트: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자을 위한 "AI 기반 제조 품질 예측 및 스마트 팩토리 최적화 플랫폼" 웹앱을 만들어줘. 공정 측정값 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 생산 KPI, 불량 원인 후보, 라인별 추세 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 센서 데이터, 이미지 검사 결과, MES 연동을 붙이면 제조 현장용 분석 서비스로 발전한다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 021. Edu AI Agent 기반 공교육 학생 맞춤형 학습 도우미 서비

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 문서와 업무 목표를 입력하면 AI가 검색, 요약, 다음 액션을 제안하는 Agent 앱
- 주요 사용자: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자
- 사용 데이터: 학습자 진단 CSV / 문항/콘텐츠 목록 / 학습 기록
- 핵심 화면: 학습자 대시보드 / 추천 학습 경로 / 퀴즈/피드백 / 진척도
- 핵심 기능: 문서/링크 업로드; 자연어 질문; 출처 포함 답변; 액션아이템 생성; 피드백 로그
- 데이터 모델 초안: learners, activities, recommendations
- 추천 스택: Next.js, Supabase Vector, Vercel, AI API
- MVP 범위: 샘플 문서 3개 기반 Q&A, 요약, 출처 표시 구현
- 구현 3단계:
  1. 학습 목표와 수준 데이터를 만든다
  2. 추천 규칙과 진척도를 표시한다
  3. AI 피드백 문장을 생성한다
- 첫 프롬프트: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자을 위한 "Edu AI Agent 기반 공교육 학생 맞춤형 학습 도우미 서비" 웹앱을 만들어줘. 학습자 진단 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 학습자 대시보드, 추천 학습 경로, 퀴즈/피드백 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 계정, 과제 제출, 교사용 리포트를 붙이면 교육 플랫폼 MVP가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 022. KT AI 모델 기반 MyK 요금 설계 AI Agent 개발

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 문서와 업무 목표를 입력하면 AI가 검색, 요약, 다음 액션을 제안하는 Agent 앱
- 주요 사용자: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 문서/링크 업로드; 자연어 질문; 출처 포함 답변; 액션아이템 생성; 피드백 로그
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Next.js, Supabase Vector, Vercel, AI API
- MVP 범위: 샘플 문서 3개 기반 Q&A, 요약, 출처 표시 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자을 위한 "KT AI 모델 기반 MyK 요금 설계 AI Agent 개발" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 023. KT AI모델 기반 사용자 의도분석을 통한 전문 법률 답변 Age

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 문서와 업무 목표를 입력하면 AI가 검색, 요약, 다음 액션을 제안하는 Agent 앱
- 주요 사용자: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자
- 사용 데이터: 검토 대상 목록 CSV / 문서/규정 요약 텍스트 / 위험도 기준표
- 핵심 화면: 케이스 목록 / 위험 신호 카드 / 검토 체크리스트 / 감사 로그
- 핵심 기능: 문서/링크 업로드; 자연어 질문; 출처 포함 답변; 액션아이템 생성; 피드백 로그
- 데이터 모델 초안: cases, review_rules, review_notes
- 추천 스택: Next.js, Supabase Vector, Vercel, AI API
- MVP 범위: 샘플 문서 3개 기반 Q&A, 요약, 출처 표시 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 케이스 10건을 등록한다
  2. 규칙 기반 위험도 판정을 만든다
  3. AI 요약과 검토 메모를 붙인다
- 첫 프롬프트: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자을 위한 "KT AI모델 기반 사용자 의도분석을 통한 전문 법률 답변 Age" 웹앱을 만들어줘. 검토 대상 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 케이스 목록, 위험 신호 카드, 검토 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 권한 관리, 변경 이력, 근거 문서 링크를 붙이면 실제 컴플라이언스 보조 도구로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 024. Robotics/Embodied AI* 벤치마크 대응 데이터 구축

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 문서와 업무 목표를 입력하면 AI가 검색, 요약, 다음 액션을 제안하는 Agent 앱
- 주요 사용자: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자
- 사용 데이터: 센서 이벤트 CSV / 장치/공간 목록 / 상태 기준표
- 핵심 화면: 실시간 상태 보드 / 장치별 이벤트 / 이상 알림 / 운영 로그
- 핵심 기능: 문서/링크 업로드; 자연어 질문; 출처 포함 답변; 액션아이템 생성; 피드백 로그
- 데이터 모델 초안: devices, sensor_events, alerts
- 추천 스택: Next.js, Supabase Vector, Vercel, AI API
- MVP 범위: 샘플 문서 3개 기반 Q&A, 요약, 출처 표시 구현
- 구현 3단계:
  1. 센서 이벤트 샘플을 생성한다
  2. 장치 상태와 임계치 알림을 만든다
  3. 실시간/주기 업데이트 구조를 설계한다
- 첫 프롬프트: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자을 위한 "Robotics/Embodied AI* 벤치마크 대응 데이터 구축" 웹앱을 만들어줘. 센서 이벤트 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 실시간 상태 보드, 장치별 이벤트, 이상 알림 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 실제 장치 API, Realtime, 알림 채널을 연결하면 IoT 운영 앱이 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 025. Solar LLM 기반 소크라틱* 학습 AI 튜터 Agent 개발

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 문서와 업무 목표를 입력하면 AI가 검색, 요약, 다음 액션을 제안하는 Agent 앱
- 주요 사용자: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자
- 사용 데이터: 학습자 진단 CSV / 문항/콘텐츠 목록 / 학습 기록
- 핵심 화면: 학습자 대시보드 / 추천 학습 경로 / 퀴즈/피드백 / 진척도
- 핵심 기능: 문서/링크 업로드; 자연어 질문; 출처 포함 답변; 액션아이템 생성; 피드백 로그
- 데이터 모델 초안: learners, activities, recommendations
- 추천 스택: Next.js, Supabase Vector, Vercel, AI API
- MVP 범위: 샘플 문서 3개 기반 Q&A, 요약, 출처 표시 구현
- 구현 3단계:
  1. 학습 목표와 수준 데이터를 만든다
  2. 추천 규칙과 진척도를 표시한다
  3. AI 피드백 문장을 생성한다
- 첫 프롬프트: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자을 위한 "Solar LLM 기반 소크라틱* 학습 AI 튜터 Agent 개발" 웹앱을 만들어줘. 학습자 진단 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 학습자 대시보드, 추천 학습 경로, 퀴즈/피드백 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 계정, 과제 제출, 교사용 리포트를 붙이면 교육 플랫폼 MVP가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 026. 생성형 AI 기반 기업 콘텐츠 제작 및 마케팅 자동화 플랫폼

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 문서와 업무 목표를 입력하면 AI가 검색, 요약, 다음 액션을 제안하는 Agent 앱
- 주요 사용자: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자
- 사용 데이터: 광고 성과 CSV / 콘텐츠 목록 / 타깃 고객 메모
- 핵심 화면: 캠페인 성과 / 콘텐츠 생성 보드 / A/B 비교 / 개선 제안
- 핵심 기능: 문서/링크 업로드; 자연어 질문; 출처 포함 답변; 액션아이템 생성; 피드백 로그
- 데이터 모델 초안: campaigns, assets, experiments
- 추천 스택: Next.js, Supabase Vector, Vercel, AI API
- MVP 범위: 샘플 문서 3개 기반 Q&A, 요약, 출처 표시 구현
- 구현 3단계:
  1. 성과 데이터를 업로드한다
  2. 전환율과 클릭률을 차트로 보여준다
  3. AI가 개선 카피와 실험안을 제안한다
- 첫 프롬프트: 개발자, 운영팀, 업무자동화 담당자을 위한 "생성형 AI 기반 기업 콘텐츠 제작 및 마케팅 자동화 플랫폼" 웹앱을 만들어줘. 광고 성과 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 캠페인 성과, 콘텐츠 생성 보드, A/B 비교 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 광고 API와 콘텐츠 승인 플로우를 붙이면 마케팅 운영 SaaS로 커진다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 027. 내 문서 기반 Q&A 챗봇

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: PDF와 메모를 업로드하면 출처 기반으로 답변하는 개인 지식 챗봇
- 주요 사용자: 학생, 연구원, 사무직 실무자
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 문서 업로드; 질문 입력; 출처 표시; 답변 평가; 재질문
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Next.js, Vercel, Supabase, Supabase Vector
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 학생, 연구원, 사무직 실무자을 위한 "내 문서 기반 Q&A 챗봇" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 028. 회의록 액션아이템 추출기

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 회의록에서 할 일, 담당자, 마감일을 뽑아 정리하는 업무 보조 앱
- 주요 사용자: 프로젝트 매니저, 연구원, 운영 담당자
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 회의록 붙여넣기; 액션 추출; 담당자 태그; 상태 관리; 공유용 요약
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Next.js, Vercel, Supabase, Supabase Vector
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 프로젝트 매니저, 연구원, 운영 담당자을 위한 "회의록 액션아이템 추출기" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 029. 제안서 약점 탐지기

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 제안서 초안을 평가 기준에 맞춰 점검하고 보완 질문을 제안하는 앱
- 주요 사용자: 창업팀, 연구과제 담당자, 대학생 팀
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 문서 입력; 평가 기준; 약점 카드; 보완 질문; 수정 체크리스트
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Next.js, Vercel, Supabase, Supabase Vector
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 창업팀, 연구과제 담당자, 대학생 팀을 위한 "제안서 약점 탐지기" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 030. 논문 읽기 요약 보조 앱

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 논문 초록과 본문 일부를 입력하면 연구 질문, 방법, 한계를 정리하는 앱
- 주요 사용자: 대학생, 대학원생, 연구원
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 논문 메모; 핵심 요약; 방법론 표; 한계점; 후속 질문
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Next.js, Vercel, Supabase, Supabase Vector
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 대학생, 대학원생, 연구원을 위한 "논문 읽기 요약 보조 앱" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 031. 채용 공고 맞춤 자기소개서 코치

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 채용 공고와 자기소개서 초안을 비교해 부족한 근거와 보완 질문을 제안하는 앱
- 주요 사용자: 대학생, 취업 준비생, 커리어 코치
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 공고 입력; 자기소개서 입력; 키워드 매칭; 보완 질문; 수정 체크리스트
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Next.js, Vercel, Supabase, Supabase Vector
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 대학생, 취업 준비생, 커리어 코치을 위한 "채용 공고 맞춤 자기소개서 코치" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 032. 고객 문의 자동 분류 보드

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 고객 문의를 유형, 긴급도, 담당 부서로 분류하고 답변 초안을 만드는 앱
- 주요 사용자: 고객지원팀, 운영팀, 쇼핑몰 담당자
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 문의 업로드; 카테고리 분류; 긴급도; 답변 초안; 처리 상태
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Next.js, Vercel, Supabase, Supabase Vector
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 고객지원팀, 운영팀, 쇼핑몰 담당자을 위한 "고객 문의 자동 분류 보드" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 033. 계약서 체크포인트 요약기

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 계약서 초안에서 비용, 기간, 책임, 해지 조건을 뽑아 검토표로 정리하는 앱
- 주요 사용자: 프리랜서, 스타트업 팀, 운영 담당자
- 사용 데이터: 거래/비용 CSV / 업체 목록 / 월별 실적 데이터
- 핵심 화면: KPI 대시보드 / 이상 거래 목록 / 절감 후보 / 리포트 내보내기
- 핵심 기능: 문서 입력; 조항 추출; 위험 문구; 질문 목록; 검토 메모
- 데이터 모델 초안: vendors, transactions, recommendations
- 추천 스택: Next.js, Vercel, Supabase, Supabase Vector
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. CSV 업로드와 요약 통계를 만든다
  2. 비정상 금액/지연 항목을 표시한다
  3. 절감 또는 조치 리포트를 생성한다
- 첫 프롬프트: 프리랜서, 스타트업 팀, 운영 담당자을 위한 "계약서 체크포인트 요약기" 웹앱을 만들어줘. 거래/비용 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, KPI 대시보드, 이상 거래 목록, 절감 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: ERP, 회계 파일, 알림 기능을 연결하면 운영 의사결정 도구가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 034. 업무 매뉴얼 변환 Agent

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 긴 업무 매뉴얼을 체크리스트, FAQ, 교육자료로 바꾸는 앱
- 주요 사용자: 운영 담당자, 교육 담당자, 신입 직원
- 사용 데이터: 학습자 진단 CSV / 문항/콘텐츠 목록 / 학습 기록
- 핵심 화면: 학습자 대시보드 / 추천 학습 경로 / 퀴즈/피드백 / 진척도
- 핵심 기능: 매뉴얼 입력; 체크리스트 생성; FAQ 생성; 교육자료 초안; 검토 메모
- 데이터 모델 초안: learners, activities, recommendations
- 추천 스택: Next.js, Vercel, Supabase, Supabase Vector
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 학습 목표와 수준 데이터를 만든다
  2. 추천 규칙과 진척도를 표시한다
  3. AI 피드백 문장을 생성한다
- 첫 프롬프트: 운영 담당자, 교육 담당자, 신입 직원을 위한 "업무 매뉴얼 변환 Agent" 웹앱을 만들어줘. 학습자 진단 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 학습자 대시보드, 추천 학습 경로, 퀴즈/피드백 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 계정, 과제 제출, 교사용 리포트를 붙이면 교육 플랫폼 MVP가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

## 2. 공공 / 시민기술

### 035. 지원사업 공고 적합도 진단 앱

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 공고 조건과 내 프로젝트 정보를 비교해 지원 가능성과 부족한 항목을 보여주는 앱
- 주요 사용자: 예비창업자, 사업 담당자, 대학생 팀
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 공고문 등록; 체크리스트; 적합도 점수; 보완 액션; 요약 리포트
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, CSV/Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 예비창업자, 사업 담당자, 대학생 팀을 위한 "지원사업 공고 적합도 진단 앱" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 036. 공모전 아이디어 심사 보드

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 공모전 아이디어를 평가 기준에 맞춰 비교하고 우선순위를 정하는 앱
- 주요 사용자: 공모전 참가자, 교육 운영자, 멘토
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 아이디어 등록; 평가 기준; 점수표; 강점/약점; 발표자료 메모
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, CSV/Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공모전 참가자, 교육 운영자, 멘토을 위한 "공모전 아이디어 심사 보드" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 037. 지역 문제 제보 지도 대시보드

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 지역 주민 제보를 주제별로 모아 우선 해결 과제를 찾는 시민기술 앱
- 주요 사용자: 지자체 담당자, 시민단체, 학생 프로젝트팀
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 제보 등록; 카테고리 분류; 지역별 현황; 처리 상태; 월간 리포트
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, CSV/Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 지자체 담당자, 시민단체, 학생 프로젝트팀을 위한 "지역 문제 제보 지도 대시보드" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 038. 청년정책 맞춤 추천 앱

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 사용자의 나이, 지역, 관심사를 기준으로 맞는 청년정책을 추천하는 앱
- 주요 사용자: 청년, 대학생, 지자체 담당자
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 프로필 입력; 정책 목록; 적합도 점수; 신청 링크; 마감 알림
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, CSV/Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 청년, 대학생, 지자체 담당자을 위한 "청년정책 맞춤 추천 앱" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 039. 민원 유형 분석 대시보드

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 민원 데이터를 주제별로 분류해 반복 이슈와 처리 우선순위를 보여주는 앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 데이터 학습자
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 민원 업로드; 유형 분류; 빈도 차트; 우선순위; 처리 리포트
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, CSV/Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 데이터 학습자을 위한 "민원 유형 분석 대시보드" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 040. Health at Home Challenge

- 오마주 원천: global / Health at Home Challenge | USAGov
- 참고 링크: https://www.usa.gov/challenges/health-home
- 서비스 설명: 공공 문제나 정책 과제를 등록하고 시민/팀 단위 해결 아이디어를 관리하는 GovTech 앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자을 위한 "Health at Home Challenge" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 041. Playbook: Laptop occupancy data

- 오마주 원천: global / Playbook: Laptop occupancy data
- 참고 링크: https://www.gsa.gov/real-estate/use-it-act-and-occupancy-data/playbook-laptop-occupancy-data
- 서비스 설명: 공공 문제나 정책 과제를 등록하고 시민/팀 단위 해결 아이디어를 관리하는 GovTech 앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자을 위한 "Playbook: Laptop occupancy data" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 042. USAGov Web Analytics

- 오마주 원천: global / USAGov Web Analytics | USAGov
- 참고 링크: https://www.usa.gov/website-analytics
- 서비스 설명: 공공 문제나 정책 과제를 등록하고 시민/팀 단위 해결 아이디어를 관리하는 GovTech 앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자을 위한 "USAGov Web Analytics" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 043. USE IT Act and occupancy data

- 오마주 원천: global / USE IT Act and occupancy data
- 참고 링크: https://www.gsa.gov/real-estate/use-it-act-and-occupancy-data
- 서비스 설명: 공공 문제나 정책 과제를 등록하고 시민/팀 단위 해결 아이디어를 관리하는 GovTech 앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자을 위한 "USE IT Act and occupancy data" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 044. 행사 만족도 분석 리포트 앱

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 행사 설문과 자유응답을 분석해 다음 운영 개선점을 제안하는 앱
- 주요 사용자: 행사 담당자, 교육기관, 운영팀
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 설문 업로드; 만족도 차트; 키워드 분석; 개선 액션; PDF 리포트
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, CSV/Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 행사 담당자, 교육기관, 운영팀을 위한 "행사 만족도 분석 리포트 앱" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 045. Challenges and prize competitions

- 오마주 원천: global / Challenges and prize competitions | USAGov
- 참고 링크: https://www.usa.gov/challenges
- 서비스 설명: 공공 문제나 정책 과제를 등록하고 시민/팀 단위 해결 아이디어를 관리하는 GovTech 앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 문제/과제 등록; 상태 관리; 참여자/팀 관리; 근거 링크 저장; 공개 리포트
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 공개 과제 10개를 수동 등록하고 상태/태그/근거 링크 관리
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자을 위한 "Challenges and prize competitions" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 046. GSA events

- 오마주 원천: global / GSA events
- 참고 링크: https://www.gsa.gov/about-gsa/gsa-events
- 서비스 설명: 공공 문제나 정책 과제를 등록하고 시민/팀 단위 해결 아이디어를 관리하는 GovTech 앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 문제/과제 등록; 상태 관리; 참여자/팀 관리; 근거 링크 저장; 공개 리포트
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 공개 과제 10개를 수동 등록하고 상태/태그/근거 링크 관리
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자을 위한 "GSA events" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 047. How to do business with GSA

- 오마주 원천: global / How to do business with GSA
- 참고 링크: https://www.gsa.gov/small-business/training-and-events/doing-business-with-gsa
- 서비스 설명: 공공 문제나 정책 과제를 등록하고 시민/팀 단위 해결 아이디어를 관리하는 GovTech 앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 문제/과제 등록; 상태 관리; 참여자/팀 관리; 근거 링크 저장; 공개 리포트
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 공개 과제 10개를 수동 등록하고 상태/태그/근거 링크 관리
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자을 위한 "How to do business with GSA" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 048. Innovation

- 오마주 원천: global / Innovation | USAGov
- 참고 링크: https://www.usa.gov/innovation
- 서비스 설명: 공공 문제나 정책 과제를 등록하고 시민/팀 단위 해결 아이디어를 관리하는 GovTech 앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 문제/과제 등록; 상태 관리; 참여자/팀 관리; 근거 링크 저장; 공개 리포트
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 공개 과제 10개를 수동 등록하고 상태/태그/근거 링크 관리
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자을 위한 "Innovation" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 049. Prize competitions

- 오마주 원천: global / Prize competitions
- 참고 링크: https://www.gsa.gov/technology/government-it-initiatives/prize-competitions
- 서비스 설명: 공공 문제나 정책 과제를 등록하고 시민/팀 단위 해결 아이디어를 관리하는 GovTech 앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 문제/과제 등록; 상태 관리; 참여자/팀 관리; 근거 링크 저장; 공개 리포트
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 공개 과제 10개를 수동 등록하고 상태/태그/근거 링크 관리
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 정책/공공데이터 학습자을 위한 "Prize competitions" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 050. Multi-step* 행동 계획, 물체탐색, 선택, 상태이해 학습 앱

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 수집된 과제 구조를 학습용 MVP 서비스로 재구성한 웹앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 창업 교육생
- 사용 데이터: 학습자 진단 CSV / 문항/콘텐츠 목록 / 학습 기록
- 핵심 화면: 학습자 대시보드 / 추천 학습 경로 / 퀴즈/피드백 / 진척도
- 핵심 기능: 과제 카드; 상태 관리; 참여자/팀 관리; 근거 링크; 공개 리포트
- 데이터 모델 초안: learners, activities, recommendations
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 목록/상세/상태 변경/근거 링크 저장까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 학습 목표와 수준 데이터를 만든다
  2. 추천 규칙과 진척도를 표시한다
  3. AI 피드백 문장을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 창업 교육생을 위한 "Multi-step* 행동 계획, 물체탐색, 선택, 상태이해 학습 앱" 웹앱을 만들어줘. 학습자 진단 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 학습자 대시보드, 추천 학습 경로, 퀴즈/피드백 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 계정, 과제 제출, 교사용 리포트를 붙이면 교육 플랫폼 MVP가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 051. RealWorldQA* 대응 Spatial/Visual Reaso 앱

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 수집된 과제 구조를 학습용 MVP 서비스로 재구성한 웹앱
- 주요 사용자: 공공기관 담당자, 시민단체, 창업 교육생
- 사용 데이터: 학습자 진단 CSV / 문항/콘텐츠 목록 / 학습 기록
- 핵심 화면: 학습자 대시보드 / 추천 학습 경로 / 퀴즈/피드백 / 진척도
- 핵심 기능: 과제 카드; 상태 관리; 참여자/팀 관리; 근거 링크; 공개 리포트
- 데이터 모델 초안: learners, activities, recommendations
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 목록/상세/상태 변경/근거 링크 저장까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 학습 목표와 수준 데이터를 만든다
  2. 추천 규칙과 진척도를 표시한다
  3. AI 피드백 문장을 생성한다
- 첫 프롬프트: 공공기관 담당자, 시민단체, 창업 교육생을 위한 "RealWorldQA* 대응 Spatial/Visual Reaso 앱" 웹앱을 만들어줘. 학습자 진단 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 학습자 대시보드, 추천 학습 경로, 퀴즈/피드백 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 계정, 과제 제출, 교사용 리포트를 붙이면 교육 플랫폼 MVP가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

## 3. 기후 / 환경

### 052. 건설현장 환경과 여건에 관계없이 일관된 소음 저감 효과를 제공하는 앱

- 오마주 원천: korea / 2026년 민관협력 오픈이노베이션 (모두의 챌린지 기후테크) 창업기업 모집공고
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/hPbLn
- 서비스 설명: 환경 데이터를 기록하고 기준 초과, 추세, 대응 액션을 관리하는 데이터 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석가
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 데이터 업로드; 기준 초과 표시; 지도/차트; 조치 기록; 요약 리포트
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Streamlit, Python, 지도/API, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 기반 대시보드와 요약 리포트 1종 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석가을 위한 "건설현장 환경과 여건에 관계없이 일관된 소음 저감 효과를 제공하는 앱" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 053. 탄소 절감 아이디어 계산기

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 활동 데이터를 입력하면 예상 탄소 절감량과 실천 우선순위를 보여주는 앱
- 주요 사용자: 환경 동아리, 기업 ESG 담당자, 교육생
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 활동 입력; 배출계수; 절감량 계산; 우선순위; 캠페인 리포트
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Streamlit, Python, Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 동아리, 기업 ESG 담당자, 교육생을 위한 "탄소 절감 아이디어 계산기" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 054. 도시 열섬 관찰 대시보드

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 지역별 온도 관측 데이터를 모아 위험 구역과 시간대를 보여주는 앱
- 주요 사용자: 지자체, 학생 프로젝트팀, 시민단체
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: CSV 업로드; 시간대 차트; 지역 비교; 위험도 색상; 개선 제안
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 지자체, 학생 프로젝트팀, 시민단체을 위한 "도시 열섬 관찰 대시보드" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 055. XMUT은 중심정맥 삽관술용 초음파 기기에 쓰이던 납 기반 압 전 앱

- 오마주 원천: korea / 하이드로엑스팬드·XMUT(엑스멋), 도전! K-스타트업 2025, 왕중왕 선정
- 참고 링크: https://www.mss.go.kr/common/board/Download.do?bcIdx=1064008&cbIdx=86&streFileNm=ed7d12bf-d2d2-4b9a-ad78-dbdadff00141.pdf
- 서비스 설명: 환경 데이터를 기록하고 기준 초과, 추세, 대응 액션을 관리하는 데이터 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석가
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 데이터 업로드; 기준 초과 표시; 지도/차트; 조치 기록; 요약 리포트
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Streamlit, Python, 지도/API, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 기반 대시보드와 요약 리포트 1종 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석가을 위한 "XMUT은 중심정맥 삽관술용 초음파 기기에 쓰이던 납 기반 압 전 앱" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 056. 멘토링”이란 시장전문가 및 기술전문가 등이 창업기업등의 사업화 성 앱

- 오마주 원천: korea / 2026년 민관협력 오픈이노베이션 (모두의 챌린지 기후테크) 창업기업 모집공고
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/GPbLn
- 서비스 설명: 환경 데이터를 기록하고 기준 초과, 추세, 대응 액션을 관리하는 데이터 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석가
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 데이터 업로드; 기준 초과 표시; 지도/차트; 조치 기록; 요약 리포트
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Streamlit, Python, 지도/API, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 기반 대시보드와 요약 리포트 1종 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석가을 위한 "멘토링”이란 시장전문가 및 기술전문가 등이 창업기업등의 사업화 성 앱" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 057. 음성회의록 시스템 고도화를 위한 실 회의실 환경 다화자 음성 학습

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 환경 데이터를 기록하고 기준 초과, 추세, 대응 액션을 관리하는 데이터 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석가
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 데이터 업로드; 기준 초과 표시; 지도/차트; 조치 기록; 요약 리포트
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Streamlit, Python, 지도/API, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 기반 대시보드와 요약 리포트 1종 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석가을 위한 "음성회의록 시스템 고도화를 위한 실 회의실 환경 다화자 음성 학습" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 058. Climate Change - NASA Science

- 오마주 원천: global / Climate Change - NASA Science
- 참고 링크: https://science.nasa.gov/climate-change/
- 서비스 설명: 환경/기후 데이터를 입력하면 변화 추세와 대응 아이디어를 시각화하는 데이터 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Streamlit, Python, CSV/Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자을 위한 "Climate Change - NASA Science" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 059. Earth Science Data - NASA Science

- 오마주 원천: global / Earth Science Data - NASA Science
- 참고 링크: https://science.nasa.gov/earth/data/
- 서비스 설명: 환경/기후 데이터를 입력하면 변화 추세와 대응 아이디어를 시각화하는 데이터 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Streamlit, Python, CSV/Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자을 위한 "Earth Science Data - NASA Science" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 060. EcoLafaek

- 오마주 원천: global / EcoLafaek
- 참고 링크: https://devpost.com/software/ecolafaek
- 서비스 설명: 환경/기후 데이터를 입력하면 변화 추세와 대응 아이디어를 시각화하는 데이터 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: CSV/샘플 데이터 업로드; 대시보드 차트; 이상치/패턴 탐지; AI 요약 리포트; 결과 내보내기
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Streamlit, Python, CSV/Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자을 위한 "EcoLafaek" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 061. 분리배출 안내 챗봇

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 품목명을 입력하면 분리배출 방법과 주의사항을 알려주는 시민용 앱
- 주요 사용자: 시민, 지자체, 환경 교육팀
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 품목 검색; 배출 방법; 지역별 안내; FAQ; 신고 링크
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 시민, 지자체, 환경 교육팀을 위한 "분리배출 안내 챗봇" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 062. 전기요금 절감 시뮬레이터

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 월별 사용량을 입력하면 절감 시나리오와 예상 비용을 계산하는 앱
- 주요 사용자: 가정 사용자, 소상공인, 에너지 교육생
- 사용 데이터: 거래/비용 CSV / 업체 목록 / 월별 실적 데이터
- 핵심 화면: KPI 대시보드 / 이상 거래 목록 / 절감 후보 / 리포트 내보내기
- 핵심 기능: 사용량 입력; 요금 계산; 절감 시나리오; 월별 차트; 실천 제안
- 데이터 모델 초안: vendors, transactions, recommendations
- 추천 스택: Streamlit, Python, Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. CSV 업로드와 요약 통계를 만든다
  2. 비정상 금액/지연 항목을 표시한다
  3. 절감 또는 조치 리포트를 생성한다
- 첫 프롬프트: 가정 사용자, 소상공인, 에너지 교육생을 위한 "전기요금 절감 시뮬레이터" 웹앱을 만들어줘. 거래/비용 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, KPI 대시보드, 이상 거래 목록, 절감 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: ERP, 회계 파일, 알림 기능을 연결하면 운영 의사결정 도구가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 063. 기존의 운영 노하우가 개인의 경험에 의존하는 도제 방식으로 전수되 앱

- 오마주 원천: korea / 2026년 민관협력 오픈이노베이션 (모두의 챌린지 기후테크) 창업기업 모집공고
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/hPbLn
- 서비스 설명: 환경 데이터를 기록하고 기준 초과, 추세, 대응 액션을 관리하는 데이터 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석가
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 데이터 업로드; 기준 초과 표시; 지도/차트; 조치 기록; 요약 리포트
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Streamlit, Python, 지도/API, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 기반 대시보드와 요약 리포트 1종 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석가을 위한 "기존의 운영 노하우가 개인의 경험에 의존하는 도제 방식으로 전수되 앱" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 064. 음성회의록 시스템 고도화를 위한 실 회의실 환경 다화자 음성

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/RW9Ln
- 서비스 설명: 환경 데이터를 기록하고 기준 초과, 추세, 대응 액션을 관리하는 데이터 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석가
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 데이터 업로드; 기준 초과 표시; 지도/차트; 조치 기록; 요약 리포트
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Streamlit, Python, 지도/API, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 기반 대시보드와 요약 리포트 1종 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석가을 위한 "음성회의록 시스템 고도화를 위한 실 회의실 환경 다화자 음성" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 065. Destinations

- 오마주 원천: global / Destinations - NASA
- 참고 링크: https://www.nasa.gov/humans-in-space/destinations/
- 서비스 설명: 환경/기후 데이터를 입력하면 변화 추세와 대응 아이디어를 시각화하는 데이터 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 사용자 로그인; 아이디어/업무 카드 등록; 상태 보드; AI 요약; 공유 링크
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Next.js, TypeScript, Tailwind, Supabase, Vercel
- MVP 범위: CRUD, 목록/상세, 상태 변경, AI 요약 1종까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자을 위한 "Destinations" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 066. Flight Innovation

- 오마주 원천: global / Flight Innovation
- 참고 링크: https://www.nasa.gov/aeronautics/flight-innovation/
- 서비스 설명: 환경/기후 데이터를 입력하면 변화 추세와 대응 아이디어를 시각화하는 데이터 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 사용자 로그인; 아이디어/업무 카드 등록; 상태 보드; AI 요약; 공유 링크
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Next.js, TypeScript, Tailwind, Supabase, Vercel
- MVP 범위: CRUD, 목록/상세, 상태 변경, AI 요약 1종까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자을 위한 "Flight Innovation" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 067. Global Warming - NASA Science

- 오마주 원천: global / Global Warming - NASA Science
- 참고 링크: https://science.nasa.gov/earth/climate-change/global-warming/
- 서비스 설명: 환경/기후 데이터를 입력하면 변화 추세와 대응 아이디어를 시각화하는 데이터 앱
- 주요 사용자: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 사용자 로그인; 아이디어/업무 카드 등록; 상태 보드; AI 요약; 공유 링크
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Next.js, TypeScript, Tailwind, Supabase, Vercel
- MVP 범위: CRUD, 목록/상세, 상태 변경, AI 요약 1종까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 환경 담당자, 기후테크 팀, 데이터 분석 학습자을 위한 "Global Warming - NASA Science" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

## 4. 제조 / 스마트팩토리

### 068. 퀄컴 아두이노 기반 스마트팩토리 품질 검사 및 산업용 비전 솔루션

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 제조/공정 데이터를 입력하면 문제 후보와 개선 액션을 시각화하는 업무 앱
- 주요 사용자: 품질 담당자, 생산관리자, 제조 스타트업
- 사용 데이터: 공정 측정값 CSV / 불량 로그 / 설비/라인 기준표
- 핵심 화면: 생산 KPI / 불량 원인 후보 / 라인별 추세 / 조치 기록
- 핵심 기능: CSV 업로드; KPI 대시보드; 이상치 탐지; 개선 액션 추천; 리포트 생성
- 데이터 모델 초안: production_runs, defect_logs, action_items
- 추천 스택: Streamlit 또는 Next.js, Python, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 기반 대시보드와 요약 리포트 1종 구현
- 구현 3단계:
  1. 공정 샘플 데이터를 불러온다
  2. 불량률과 이상치를 차트로 보여준다
  3. 원인 가설과 조치 목록을 만든다
- 첫 프롬프트: 품질 담당자, 생산관리자, 제조 스타트업을 위한 "퀄컴 아두이노 기반 스마트팩토리 품질 검사 및 산업용 비전 솔루션" 웹앱을 만들어줘. 공정 측정값 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 생산 KPI, 불량 원인 후보, 라인별 추세 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 센서 데이터, 이미지 검사 결과, MES 연동을 붙이면 제조 현장용 분석 서비스로 발전한다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 069. 재고 부족 예측 보드

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 입출고 데이터를 기반으로 품목별 부족 위험과 발주 후보를 보여주는 앱
- 주요 사용자: 생산관리팀, 소상공인, 운영 담당자
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 입출고 CSV; 재고 추세; 부족 경고; 발주 후보; 월간 리포트
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase, Plotly
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 생산관리팀, 소상공인, 운영 담당자을 위한 "재고 부족 예측 보드" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 070. 2 - 하이드로엑스팬드는 물을 전기로 분해해 수소와 산소를 얻는 앱

- 오마주 원천: korea / 하이드로엑스팬드·XMUT(엑스멋), 도전! K-스타트업 2025, 왕중왕 선정
- 참고 링크: https://www.mss.go.kr/common/board/Download.do?bcIdx=1064008&cbIdx=86&streFileNm=ed7d12bf-d2d2-4b9a-ad78-dbdadff00141.pdf
- 서비스 설명: 제조/공정 데이터를 입력하면 문제 후보와 개선 액션을 시각화하는 업무 앱
- 주요 사용자: 품질 담당자, 생산관리자, 제조 스타트업
- 사용 데이터: 공정 측정값 CSV / 불량 로그 / 설비/라인 기준표
- 핵심 화면: 생산 KPI / 불량 원인 후보 / 라인별 추세 / 조치 기록
- 핵심 기능: CSV 업로드; KPI 대시보드; 이상치 탐지; 개선 액션 추천; 리포트 생성
- 데이터 모델 초안: production_runs, defect_logs, action_items
- 추천 스택: Streamlit 또는 Next.js, Python, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 기반 대시보드와 요약 리포트 1종 구현
- 구현 3단계:
  1. 공정 샘플 데이터를 불러온다
  2. 불량률과 이상치를 차트로 보여준다
  3. 원인 가설과 조치 목록을 만든다
- 첫 프롬프트: 품질 담당자, 생산관리자, 제조 스타트업을 위한 "2 - 하이드로엑스팬드는 물을 전기로 분해해 수소와 산소를 얻는 앱" 웹앱을 만들어줘. 공정 측정값 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 생산 KPI, 불량 원인 후보, 라인별 추세 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 센서 데이터, 이미지 검사 결과, MES 연동을 붙이면 제조 현장용 분석 서비스로 발전한다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 071. 제조기업의 가치사슬내 정형/비정형 통합 데이터 분석 및 예측 앱

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/RW9Ln
- 서비스 설명: 제조/공정 데이터를 입력하면 문제 후보와 개선 액션을 시각화하는 업무 앱
- 주요 사용자: 품질 담당자, 생산관리자, 제조 스타트업
- 사용 데이터: 공정 측정값 CSV / 불량 로그 / 설비/라인 기준표
- 핵심 화면: 생산 KPI / 불량 원인 후보 / 라인별 추세 / 조치 기록
- 핵심 기능: CSV 업로드; KPI 대시보드; 이상치 탐지; 개선 액션 추천; 리포트 생성
- 데이터 모델 초안: production_runs, defect_logs, action_items
- 추천 스택: Streamlit 또는 Next.js, Python, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 기반 대시보드와 요약 리포트 1종 구현
- 구현 3단계:
  1. 공정 샘플 데이터를 불러온다
  2. 불량률과 이상치를 차트로 보여준다
  3. 원인 가설과 조치 목록을 만든다
- 첫 프롬프트: 품질 담당자, 생산관리자, 제조 스타트업을 위한 "제조기업의 가치사슬내 정형/비정형 통합 데이터 분석 및 예측 앱" 웹앱을 만들어줘. 공정 측정값 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 생산 KPI, 불량 원인 후보, 라인별 추세 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 센서 데이터, 이미지 검사 결과, MES 연동을 붙이면 제조 현장용 분석 서비스로 발전한다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 072. 작업일지 이상 징후 탐지 앱

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 작업일지를 분석해 반복되는 지연, 불량, 설비 이슈를 찾는 앱
- 주요 사용자: 현장 관리자, 품질 담당자, 교육생
- 사용 데이터: 공정 측정값 CSV / 불량 로그 / 설비/라인 기준표
- 핵심 화면: 생산 KPI / 불량 원인 후보 / 라인별 추세 / 조치 기록
- 핵심 기능: 작업일지 등록; 이슈 분류; 빈도 차트; 원인 후보; 조치 메모
- 데이터 모델 초안: production_runs, defect_logs, action_items
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase, Plotly
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공정 샘플 데이터를 불러온다
  2. 불량률과 이상치를 차트로 보여준다
  3. 원인 가설과 조치 목록을 만든다
- 첫 프롬프트: 현장 관리자, 품질 담당자, 교육생을 위한 "작업일지 이상 징후 탐지 앱" 웹앱을 만들어줘. 공정 측정값 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 생산 KPI, 불량 원인 후보, 라인별 추세 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 센서 데이터, 이미지 검사 결과, MES 연동을 붙이면 제조 현장용 분석 서비스로 발전한다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 073. 설비 점검 이력 관리 앱

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 설비별 점검 기록과 미조치 항목을 관리하는 간단한 현장 앱
- 주요 사용자: 설비 담당자, 현장 점검자, 관리자
- 사용 데이터: 공정 측정값 CSV / 불량 로그 / 설비/라인 기준표
- 핵심 화면: 생산 KPI / 불량 원인 후보 / 라인별 추세 / 조치 기록
- 핵심 기능: 설비 등록; 점검 체크리스트; 사진 메모; 미조치 목록; 주간 리포트
- 데이터 모델 초안: production_runs, defect_logs, action_items
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase, Plotly
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공정 샘플 데이터를 불러온다
  2. 불량률과 이상치를 차트로 보여준다
  3. 원인 가설과 조치 목록을 만든다
- 첫 프롬프트: 설비 담당자, 현장 점검자, 관리자을 위한 "설비 점검 이력 관리 앱" 웹앱을 만들어줘. 공정 측정값 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 생산 KPI, 불량 원인 후보, 라인별 추세 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 센서 데이터, 이미지 검사 결과, MES 연동을 붙이면 제조 현장용 분석 서비스로 발전한다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 074. 작업자 교육 이수 관리 앱

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 작업자별 필수 교육 이수 현황과 만료 예정 항목을 관리하는 앱
- 주요 사용자: 현장 관리자, 교육 담당자, 안전 담당자
- 사용 데이터: 학습자 진단 CSV / 문항/콘텐츠 목록 / 학습 기록
- 핵심 화면: 학습자 대시보드 / 추천 학습 경로 / 퀴즈/피드백 / 진척도
- 핵심 기능: 작업자 목록; 교육 항목; 이수 상태; 만료 알림; 증빙 링크
- 데이터 모델 초안: learners, activities, recommendations
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase, Plotly
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 학습 목표와 수준 데이터를 만든다
  2. 추천 규칙과 진척도를 표시한다
  3. AI 피드백 문장을 생성한다
- 첫 프롬프트: 현장 관리자, 교육 담당자, 안전 담당자을 위한 "작업자 교육 이수 관리 앱" 웹앱을 만들어줘. 학습자 진단 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 학습자 대시보드, 추천 학습 경로, 퀴즈/피드백 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 계정, 과제 제출, 교사용 리포트를 붙이면 교육 플랫폼 MVP가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

## 5. 교육 / 학습

### 075. 개인 학습 목표 트래커

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 학습 목표, 진도, 막힌 지점을 기록하고 다음 학습 액션을 추천하는 앱
- 주요 사용자: 대학생, 교육생, 강사
- 사용 데이터: 학습자 진단 CSV / 문항/콘텐츠 목록 / 학습 기록
- 핵심 화면: 학습자 대시보드 / 추천 학습 경로 / 퀴즈/피드백 / 진척도
- 핵심 기능: 목표 등록; 진도 체크; 막힘 메모; 추천 액션; 회고 리포트
- 데이터 모델 초안: learners, activities, recommendations
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 학습 목표와 수준 데이터를 만든다
  2. 추천 규칙과 진척도를 표시한다
  3. AI 피드백 문장을 생성한다
- 첫 프롬프트: 대학생, 교육생, 강사을 위한 "개인 학습 목표 트래커" 웹앱을 만들어줘. 학습자 진단 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 학습자 대시보드, 추천 학습 경로, 퀴즈/피드백 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 계정, 과제 제출, 교사용 리포트를 붙이면 교육 플랫폼 MVP가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 076. 강의 실습 제출 현황판

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 수강생별 실습 제출과 진행 상태를 한 화면에서 관리하는 앱
- 주요 사용자: 강사, 교육 운영자, 조교
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 수강생 목록; 제출 링크; 진행률; 피드백 메모; 미제출 알림
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 강사, 교육 운영자, 조교을 위한 "강의 실습 제출 현황판" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 077. 팀 프로젝트 역할 분담 보드

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 팀원 역량과 할 일을 입력해 역할 분담과 진행률을 관리하는 앱
- 주요 사용자: 대학생 팀, 공모전 팀, 강사
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 팀원 등록; 할 일 목록; 역할 추천; 진행률; 회고 메모
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 대학생 팀, 공모전 팀, 강사을 위한 "팀 프로젝트 역할 분담 보드" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 078. 퀴즈 생성과 오답 노트 앱

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 강의 내용을 입력하면 퀴즈를 만들고 오답을 누적 관리하는 앱
- 주요 사용자: 강사, 학생, 교육 운영자
- 사용 데이터: 학습자 진단 CSV / 문항/콘텐츠 목록 / 학습 기록
- 핵심 화면: 학습자 대시보드 / 추천 학습 경로 / 퀴즈/피드백 / 진척도
- 핵심 기능: 내용 입력; 퀴즈 생성; 답안 체크; 오답 노트; 학습 추천
- 데이터 모델 초안: learners, activities, recommendations
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 학습 목표와 수준 데이터를 만든다
  2. 추천 규칙과 진척도를 표시한다
  3. AI 피드백 문장을 생성한다
- 첫 프롬프트: 강사, 학생, 교육 운영자을 위한 "퀴즈 생성과 오답 노트 앱" 웹앱을 만들어줘. 학습자 진단 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 학습자 대시보드, 추천 학습 경로, 퀴즈/피드백 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 계정, 과제 제출, 교사용 리포트를 붙이면 교육 플랫폼 MVP가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 079. NASA Space Apps Challenge 2025

- 오마주 원천: global / NASA Space Apps Challenge 2025 - NASA
- 참고 링크: https://www.nasa.gov/nasa-space-apps-challenge-2025/
- 서비스 설명: 공개 과학 데이터를 탐색하고 시각화해 교육용 인사이트를 만드는 데이터 앱
- 주요 사용자: 과학 교육생, 데이터 분석가, 연구/교육 운영자
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 공개 데이터셋 선택; 지도/차트 시각화; 질문 기반 탐색; 교육용 설명; 프로젝트 노트
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, CSV/Open Data, Supabase
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: 과학 교육생, 데이터 분석가, 연구/교육 운영자을 위한 "NASA Space Apps Challenge 2025" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 080. Living in Space

- 오마주 원천: global / Living in Space
- 참고 링크: https://www.nasa.gov/humans-in-space/living-in-space/
- 서비스 설명: 공개 과학 데이터를 탐색하고 시각화해 교육용 인사이트를 만드는 데이터 앱
- 주요 사용자: 과학 교육생, 데이터 분석가, 연구/교육 운영자
- 사용 데이터: 학습자 진단 CSV / 문항/콘텐츠 목록 / 학습 기록
- 핵심 화면: 학습자 대시보드 / 추천 학습 경로 / 퀴즈/피드백 / 진척도
- 핵심 기능: 공개 데이터셋 선택; 지도/차트 시각화; 질문 기반 탐색; 교육용 설명; 프로젝트 노트
- 데이터 모델 초안: learners, activities, recommendations
- 추천 스택: Next.js, TypeScript, Tailwind, Supabase, Vercel
- MVP 범위: CRUD, 목록/상세, 상태 변경, AI 요약 1종까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 학습 목표와 수준 데이터를 만든다
  2. 추천 규칙과 진척도를 표시한다
  3. AI 피드백 문장을 생성한다
- 첫 프롬프트: 과학 교육생, 데이터 분석가, 연구/교육 운영자을 위한 "Living in Space" 웹앱을 만들어줘. 학습자 진단 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 학습자 대시보드, 추천 학습 경로, 퀴즈/피드백 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 계정, 과제 제출, 교사용 리포트를 붙이면 교육 플랫폼 MVP가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 081. Technology Living in Space

- 오마주 원천: global / Technology Living in Space - NASA
- 참고 링크: https://www.nasa.gov/space-living-technology/
- 서비스 설명: 공개 과학 데이터를 탐색하고 시각화해 교육용 인사이트를 만드는 데이터 앱
- 주요 사용자: 과학 교육생, 데이터 분석가, 연구/교육 운영자
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 공개 데이터셋 선택; 지도/차트 시각화; 질문 기반 탐색; 교육용 설명; 프로젝트 노트
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: Next.js, TypeScript, Tailwind, Supabase, Vercel
- MVP 범위: CRUD, 목록/상세, 상태 변경, AI 요약 1종까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 과학 교육생, 데이터 분석가, 연구/교육 운영자을 위한 "Technology Living in Space" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

## 6. 헬스케어 / 바이오

### 082. 운동·컨디션 체크 리포트 앱

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 일상 컨디션과 운동 기록을 입력하면 추세와 주의 신호를 보여주는 앱
- 주요 사용자: 일반 사용자, 헬스케어 학습자, 트레이너
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 기록 입력; 추세 차트; 주의 신호; 목표 비교; 주간 요약
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 일반 사용자, 헬스케어 학습자, 트레이너을 위한 "운동·컨디션 체크 리포트 앱" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 083. 실험 샘플 관리 체크리스트

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 실험 샘플의 상태, 보관 위치, 처리 이력을 관리하는 연구 보조 앱
- 주요 사용자: 연구원, 실험실 담당자, 학생 연구팀
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 샘플 등록; 상태 변경; 위치 관리; 처리 이력; 누락 체크
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 연구원, 실험실 담당자, 학생 연구팀을 위한 "실험 샘플 관리 체크리스트" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 084. 식단 기록 영양 요약 앱

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 식단 기록을 입력하면 영양 균형과 개선 제안을 보여주는 학습용 앱
- 주요 사용자: 일반 사용자, 헬스케어 학습자, 트레이너
- 사용 데이터: 학습자 진단 CSV / 문항/콘텐츠 목록 / 학습 기록
- 핵심 화면: 학습자 대시보드 / 추천 학습 경로 / 퀴즈/피드백 / 진척도
- 핵심 기능: 식단 입력; 영양 요약; 균형 점수; 주간 차트; 개선 제안
- 데이터 모델 초안: learners, activities, recommendations
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 학습 목표와 수준 데이터를 만든다
  2. 추천 규칙과 진척도를 표시한다
  3. AI 피드백 문장을 생성한다
- 첫 프롬프트: 일반 사용자, 헬스케어 학습자, 트레이너을 위한 "식단 기록 영양 요약 앱" 웹앱을 만들어줘. 학습자 진단 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 학습자 대시보드, 추천 학습 경로, 퀴즈/피드백 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 계정, 과제 제출, 교사용 리포트를 붙이면 교육 플랫폼 MVP가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 085. 1 민관협력 오픈이노베이션 전략과제 해결형 2 민관협력 오픈이노베 앱

- 오마주 원천: korea / 「2026년 민관협력 오픈이노베이션 지원」모두의 챌린지 바이오 창업기업 모집공고
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/Fv9Ln
- 서비스 설명: 바이오/헬스케어 정보를 정리하고 후보 분석과 리포트를 생성하는 앱
- 주요 사용자: 헬스케어 기획자, 바이오 교육생
- 사용 데이터: 시계열 가격/매출 CSV / 거래 또는 이벤트 로그 / 분석 기준표
- 핵심 화면: 지표 대시보드 / 위험/기회 카드 / 전략 비교 / 리포트
- 핵심 기능: 아이디어 카드; CRUD; 상태 보드; AI 요약; 공유 링크
- 데이터 모델 초안: market_series, events, analysis_reports
- 추천 스택: Next.js 또는 Streamlit, Supabase, AI API
- MVP 범위: 목록/상세/상태 변경/근거 링크 저장까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 시계열 데이터를 차트로 보여준다
  2. 변동률과 이상 구간을 계산한다
  3. AI가 해석 리포트와 주의 문구를 만든다
- 첫 프롬프트: 헬스케어 기획자, 바이오 교육생을 위한 "1 민관협력 오픈이노베이션 전략과제 해결형 2 민관협력 오픈이노베 앱" 웹앱을 만들어줘. 시계열 가격/매출 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지표 대시보드, 위험/기회 카드, 전략 비교 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 실시간 API, 알림, 사용자별 관심 종목을 붙이면 데이터 분석 서비스로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 086. 기술검증 수행 및 데이터 확보 실증 데이터 기반 후속 협력 논의 앱

- 오마주 원천: korea / 「2026년 민관협력 오픈이노베이션 지원」모두의 챌린지 바이오 창업기업 모집공고
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/Ev9Ln
- 서비스 설명: 바이오/헬스케어 정보를 정리하고 후보 분석과 리포트를 생성하는 앱
- 주요 사용자: 헬스케어 기획자, 바이오 교육생
- 사용 데이터: 상담/돌봄 기록 CSV / 일정/상태 체크리스트 / 주의사항 문서
- 핵심 화면: 대상자 카드 / 상태 변화 그래프 / 주의 알림 / 요약 리포트
- 핵심 기능: 아이디어 카드; CRUD; 상태 보드; AI 요약; 공유 링크
- 데이터 모델 초안: profiles, checkins, alerts
- 추천 스택: Next.js 또는 Streamlit, Supabase, AI API
- MVP 범위: 목록/상세/상태 변경/근거 링크 저장까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 가명 샘플 데이터를 만든다
  2. 상태 점수와 변화 추이를 표시한다
  3. 담당자용 요약 리포트를 만든다
- 첫 프롬프트: 헬스케어 기획자, 바이오 교육생을 위한 "기술검증 수행 및 데이터 확보 실증 데이터 기반 후속 협력 논의 앱" 웹앱을 만들어줘. 상담/돌봄 기록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 대상자 카드, 상태 변화 그래프, 주의 알림 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 개인정보 보호, 접근 권한, 의료 판단 금지 문구를 엄격히 붙여야 실제 업무에 가까워진다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

## 7. 로봇 / IoT

### 087. 센서 데이터 이상 알림 보드

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 가상의 센서 데이터를 받아 임계치 초과 이벤트를 표시하는 IoT 실습 앱
- 주요 사용자: IoT 학습자, 로봇 동아리, 시설 담당자
- 사용 데이터: 센서 이벤트 CSV / 장치/공간 목록 / 상태 기준표
- 핵심 화면: 실시간 상태 보드 / 장치별 이벤트 / 이상 알림 / 운영 로그
- 핵심 기능: 센서 목록; 실시간 값; 임계치; 알림 로그; 장치 상태
- 데이터 모델 초안: devices, sensor_events, alerts
- 추천 스택: FastAPI, Supabase Realtime, Next.js
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 센서 이벤트 샘플을 생성한다
  2. 장치 상태와 임계치 알림을 만든다
  3. 실시간/주기 업데이트 구조를 설계한다
- 첫 프롬프트: IoT 학습자, 로봇 동아리, 시설 담당자을 위한 "센서 데이터 이상 알림 보드" 웹앱을 만들어줘. 센서 이벤트 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 실시간 상태 보드, 장치별 이벤트, 이상 알림 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 실제 장치 API, Realtime, 알림 채널을 연결하면 IoT 운영 앱이 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 088. 공용공간 혼잡도 대시보드

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 공간별 이용 데이터를 분석해 혼잡 시간과 운영 개선점을 보여주는 앱
- 주요 사용자: 시설 관리자, 대학 행정팀, 시민기술 팀
- 사용 데이터: 센서 이벤트 CSV / 장치/공간 목록 / 상태 기준표
- 핵심 화면: 실시간 상태 보드 / 장치별 이벤트 / 이상 알림 / 운영 로그
- 핵심 기능: 공간 등록; 이용량 차트; 혼잡도; 예약 제안; 운영 리포트
- 데이터 모델 초안: devices, sensor_events, alerts
- 추천 스택: FastAPI, Supabase Realtime, Next.js
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 센서 이벤트 샘플을 생성한다
  2. 장치 상태와 임계치 알림을 만든다
  3. 실시간/주기 업데이트 구조를 설계한다
- 첫 프롬프트: 시설 관리자, 대학 행정팀, 시민기술 팀을 위한 "공용공간 혼잡도 대시보드" 웹앱을 만들어줘. 센서 이벤트 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 실시간 상태 보드, 장치별 이벤트, 이상 알림 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 실제 장치 API, Realtime, 알림 채널을 연결하면 IoT 운영 앱이 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 089. 스마트팜 센서 모니터링 앱

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 온도, 습도, 조도 데이터를 기반으로 재배 환경 상태를 보여주는 앱
- 주요 사용자: 스마트팜 학습자, 농업 담당자, IoT 팀
- 사용 데이터: 환경 관측 CSV / 지역/시간 데이터 / 정책 또는 기준표
- 핵심 화면: 지역별 현황 지도/표 / 추세 차트 / 위험/개선 후보 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 센서 CSV; 상태 카드; 임계치 알림; 추세 차트; 조치 메모
- 데이터 모델 초안: observations, regions, insights
- 추천 스택: FastAPI, Supabase Realtime, Next.js
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공개 데이터 샘플을 불러온다
  2. 지역/기간 필터 차트를 만든다
  3. AI 브리핑과 개선 액션을 만든다
- 첫 프롬프트: 스마트팜 학습자, 농업 담당자, IoT 팀을 위한 "스마트팜 센서 모니터링 앱" 웹앱을 만들어줘. 환경 관측 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 지역별 현황 지도/표, 추세 차트, 위험/개선 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 공공 API와 지도 시각화를 연결하면 시민기술형 데이터 앱으로 확장된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 090. 퀄컴 아두이노 기반 로봇 자율주행 및 지능형 서비스 로봇 솔루션

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 가상 센서/로봇 상태를 관리하고 이벤트를 실시간으로 확인하는 운영 앱
- 주요 사용자: IoT 개발자, 시설 관리자, 교육생
- 사용 데이터: 센서 이벤트 CSV / 장치/공간 목록 / 상태 기준표
- 핵심 화면: 실시간 상태 보드 / 장치별 이벤트 / 이상 알림 / 운영 로그
- 핵심 기능: 장치 등록; 상태 이벤트; 실시간 보드; 알림; 로그 조회
- 데이터 모델 초안: devices, sensor_events, alerts
- 추천 스택: Flutter 또는 Next.js, Supabase Realtime, FastAPI
- MVP 범위: 목록/상세/상태 변경/근거 링크 저장까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 센서 이벤트 샘플을 생성한다
  2. 장치 상태와 임계치 알림을 만든다
  3. 실시간/주기 업데이트 구조를 설계한다
- 첫 프롬프트: IoT 개발자, 시설 관리자, 교육생을 위한 "퀄컴 아두이노 기반 로봇 자율주행 및 지능형 서비스 로봇 솔루션" 웹앱을 만들어줘. 센서 이벤트 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 실시간 상태 보드, 장치별 이벤트, 이상 알림 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 실제 장치 API, Realtime, 알림 채널을 연결하면 IoT 운영 앱이 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 091. 퀄컴 아두이노 기반 생활 안전 및 지능형 공공 서비스 솔루션 개발

- 오마주 원천: korea / 초격차 스타트업 프로젝트 모두의 챌린지 AX 참여기업 모집공고(추경)
- 참고 링크: https://www.k-startup.go.kr/afile/fileDownload/3e9Ln
- 서비스 설명: 가상 센서/로봇 상태를 관리하고 이벤트를 실시간으로 확인하는 운영 앱
- 주요 사용자: IoT 개발자, 시설 관리자, 교육생
- 사용 데이터: 공고/정책 목록 CSV / 신청자 또는 과제 목록 / 평가 기준표
- 핵심 화면: 과제 목록 / 지원 적합도 카드 / 평가 기준 체크리스트 / 요약 브리핑
- 핵심 기능: 장치 등록; 상태 이벤트; 실시간 보드; 알림; 로그 조회
- 데이터 모델 초안: programs, applicants, evaluation_notes
- 추천 스택: Flutter 또는 Next.js, Supabase Realtime, FastAPI
- MVP 범위: 목록/상세/상태 변경/근거 링크 저장까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 공고와 신청자 샘플 데이터를 만든다
  2. 조건 충족 여부와 부족한 항목을 표시한다
  3. 담당자용 요약 브리핑을 생성한다
- 첫 프롬프트: IoT 개발자, 시설 관리자, 교육생을 위한 "퀄컴 아두이노 기반 생활 안전 및 지능형 공공 서비스 솔루션 개발" 웹앱을 만들어줘. 공고/정책 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 과제 목록, 지원 적합도 카드, 평가 기준 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 신청 접수, 심사 이력, 공문/보고서 내보내기를 붙이면 공공업무 지원 앱으로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

## 8. 공급망 / 운영

### 092. 프로젝트 예산 사용 현황판

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 예산 항목별 집행률과 남은 금액을 관리하는 운영 대시보드
- 주요 사용자: 연구과제 담당자, 스타트업 운영팀, PM
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 예산 항목; 지출 등록; 집행률; 초과 경고; 정산 리포트
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 연구과제 담당자, 스타트업 운영팀, PM를 위한 "프로젝트 예산 사용 현황판" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 093. 업체 견적 비교 보드

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 여러 업체 견적을 기준별로 비교해 선택 근거를 정리하는 앱
- 주요 사용자: 구매 담당자, 운영팀, 창업팀
- 사용 데이터: 검토 대상 목록 CSV / 문서/규정 요약 텍스트 / 위험도 기준표
- 핵심 화면: 케이스 목록 / 위험 신호 카드 / 검토 체크리스트 / 감사 로그
- 핵심 기능: 견적 등록; 비교표; 점수 기준; 선택 메모; 승인 요청
- 데이터 모델 초안: cases, review_rules, review_notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 케이스 10건을 등록한다
  2. 규칙 기반 위험도 판정을 만든다
  3. AI 요약과 검토 메모를 붙인다
- 첫 프롬프트: 구매 담당자, 운영팀, 창업팀을 위한 "업체 견적 비교 보드" 웹앱을 만들어줘. 검토 대상 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 케이스 목록, 위험 신호 카드, 검토 체크리스트 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 권한 관리, 변경 이력, 근거 문서 링크를 붙이면 실제 컴플라이언스 보조 도구로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 094. 납기 지연 위험 관리 앱

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 주문과 납품 일정을 비교해 지연 위험이 큰 건을 표시하는 앱
- 주요 사용자: 생산관리팀, 구매팀, 운영 담당자
- 사용 데이터: 거래/비용 CSV / 업체 목록 / 월별 실적 데이터
- 핵심 화면: KPI 대시보드 / 이상 거래 목록 / 절감 후보 / 리포트 내보내기
- 핵심 기능: 주문 목록; 납기일; 위험 점수; 업체별 현황; 조치 기록
- 데이터 모델 초안: vendors, transactions, recommendations
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. CSV 업로드와 요약 통계를 만든다
  2. 비정상 금액/지연 항목을 표시한다
  3. 절감 또는 조치 리포트를 생성한다
- 첫 프롬프트: 생산관리팀, 구매팀, 운영 담당자을 위한 "납기 지연 위험 관리 앱" 웹앱을 만들어줘. 거래/비용 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, KPI 대시보드, 이상 거래 목록, 절감 후보 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: ERP, 회계 파일, 알림 기능을 연결하면 운영 의사결정 도구가 된다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

## 9. 마케팅 / 콘텐츠

### 095. 고객 리뷰 인사이트 앱

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 리뷰 텍스트를 긍정/부정 주제별로 분류하고 개선 포인트를 찾는 앱
- 주요 사용자: 쇼핑몰 운영자, 마케터, 제품팀
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 리뷰 업로드; 감성 분류; 키워드; 개선 포인트; 답변 초안
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 쇼핑몰 운영자, 마케터, 제품팀을 위한 "고객 리뷰 인사이트 앱" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 096. 콘텐츠 캘린더 생성기

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 캠페인 목표를 입력하면 채널별 콘텐츠 일정을 제안하는 앱
- 주요 사용자: 마케터, 1인 창업자, 콘텐츠팀
- 사용 데이터: 광고 성과 CSV / 콘텐츠 목록 / 타깃 고객 메모
- 핵심 화면: 캠페인 성과 / 콘텐츠 생성 보드 / A/B 비교 / 개선 제안
- 핵심 기능: 목표 입력; 채널 선택; 일정표; 카피 초안; 성과 메모
- 데이터 모델 초안: campaigns, assets, experiments
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 성과 데이터를 업로드한다
  2. 전환율과 클릭률을 차트로 보여준다
  3. AI가 개선 카피와 실험안을 제안한다
- 첫 프롬프트: 마케터, 1인 창업자, 콘텐츠팀을 위한 "콘텐츠 캘린더 생성기" 웹앱을 만들어줘. 광고 성과 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 캠페인 성과, 콘텐츠 생성 보드, A/B 비교 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 광고 API와 콘텐츠 승인 플로우를 붙이면 마케팅 운영 SaaS로 커진다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 097. 광고 문구 A/B 테스트 보드

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 광고 문구 후보와 성과를 기록해 개선 방향을 정리하는 앱
- 주요 사용자: 마케터, 쇼핑몰 운영자, 교육생
- 사용 데이터: 광고 성과 CSV / 콘텐츠 목록 / 타깃 고객 메모
- 핵심 화면: 캠페인 성과 / 콘텐츠 생성 보드 / A/B 비교 / 개선 제안
- 핵심 기능: 문구 등록; 성과 입력; 승자 표시; 개선 제안; 실험 로그
- 데이터 모델 초안: campaigns, assets, experiments
- 추천 스택: Next.js, Supabase, Vercel
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 성과 데이터를 업로드한다
  2. 전환율과 클릭률을 차트로 보여준다
  3. AI가 개선 카피와 실험안을 제안한다
- 첫 프롬프트: 마케터, 쇼핑몰 운영자, 교육생을 위한 "광고 문구 A/B 테스트 보드" 웹앱을 만들어줘. 광고 성과 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 캠페인 성과, 콘텐츠 생성 보드, A/B 비교 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 광고 API와 콘텐츠 승인 플로우를 붙이면 마케팅 운영 SaaS로 커진다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 098. Style Hack Hues

- 오마주 원천: global / Style Hack Hues
- 참고 링크: https://devpost.com/software/style-hack-hues
- 서비스 설명: 사용자 취향과 이미지 팔레트를 바탕으로 스타일 조합을 추천하는 콘텐츠/커머스 앱
- 주요 사용자: 창업 교육생, 프로토타입 제작자, 서비스 기획자
- 사용 데이터: 광고 성과 CSV / 콘텐츠 목록 / 타깃 고객 메모
- 핵심 화면: 캠페인 성과 / 콘텐츠 생성 보드 / A/B 비교 / 개선 제안
- 핵심 기능: 이미지/색상 입력; 팔레트 추출; 스타일 추천; 저장 보드; 공유
- 데이터 모델 초안: campaigns, assets, experiments
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 CSV 1~3개 기반 업로드, 차트, 요약 리포트 구현
- 구현 3단계:
  1. 성과 데이터를 업로드한다
  2. 전환율과 클릭률을 차트로 보여준다
  3. AI가 개선 카피와 실험안을 제안한다
- 첫 프롬프트: 창업 교육생, 프로토타입 제작자, 서비스 기획자을 위한 "Style Hack Hues" 웹앱을 만들어줘. 광고 성과 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 캠페인 성과, 콘텐츠 생성 보드, A/B 비교 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 광고 API와 콘텐츠 승인 플로우를 붙이면 마케팅 운영 SaaS로 커진다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

## 10. 기타

### 099. 개인 포트폴리오 프로젝트 보드

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 내가 만든 앱의 문제 정의, 기능, 배포 링크를 정리하는 포트폴리오 앱
- 주요 사용자: 대학생, 취업 준비생, 교육생
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 프로젝트 등록; 기술스택; 스크린샷; 배포 링크; 회고
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 대학생, 취업 준비생, 교육생을 위한 "개인 포트폴리오 프로젝트 보드" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.

### 100. 100개 아이디어 진행률 트래커

- 오마주 원천: 수업 적용을 위해 추가한 교육용 브릿지 아이디어
- 참고 링크: 원문 링크 없음 또는 내부 수집 자료
- 서비스 설명: 100개 앱 아이디어 중 어떤 것을 만들었는지 기록하고 다음 과제를 고르는 앱
- 주요 사용자: 강사, 교육생, 스터디 운영자
- 사용 데이터: 업무 목록 CSV / 사용자/대상 데이터 / 판정 기준 메모
- 핵심 화면: 목록 화면 / 상세 화면 / 분석/요약 카드 / 결과 내보내기
- 핵심 기능: 아이디어 목록; 난이도; 진행률; 결과 링크; 다음 추천
- 데이터 모델 초안: items, users, notes
- 추천 스택: Streamlit, Python, Supabase 또는 CSV
- MVP 범위: 샘플 데이터 10~30건 기반으로 목록, 상세, 요약/추천 화면까지 구현
- 구현 3단계:
  1. 샘플 데이터를 10~30건 만든다
  2. 목록과 상세 화면을 만든다
  3. AI 요약 또는 추천 결과를 붙인다
- 첫 프롬프트: 강사, 교육생, 스터디 운영자을 위한 "100개 아이디어 진행률 트래커" 웹앱을 만들어줘. 업무 목록 CSV를 입력하거나 샘플 데이터로 시작하고, 목록 화면, 상세 화면, 분석/요약 카드 화면을 포함해줘. 첫 버전은 MVP로 만들고, 결과 화면에는 "이 결과는 보조 판단이며 최종 결정은 담당자가 확인한다"는 안내를 넣어줘.
- 확장 코멘트: 로그인, DB 저장, 배포, 권한 관리를 붙이면 실제 서비스 MVP로 확장할 수 있다.
- 실습 메모: 처음에는 CSV/더미 데이터로 만들고, 동작이 확인되면 Supabase 테이블로 옮긴다.