{"id":"0cc2e5a2-7555-4a48-bf70-728c560a1876","entityType":"agent","slug":"clawhub-lifeissea-zero-to-one-startup","name":"Zero to One Startup","canonicalUrl":"https://www.xpersona.co/agent/clawhub-lifeissea-zero-to-one-startup","canonicalPath":"/agent/clawhub-lifeissea-zero-to-one-startup","generatedAt":"2026-10-13T21:58:07.726Z","source":"CLAWHUB","claimStatus":"UNCLAIMED","verificationTier":"NONE","summary":{"evidence":{"source":"editorial-content","verified":true,"confidence":"high","updatedAt":"2026-10-11T21:05:25.332Z","emptyReason":null},"description":"AI-powered startup companion for Korean founders. Evaluate business plans, match government funding programs (TIPS/DeepTech/Global TIPS), connect with 3,972+... Skill: Zero to One Startup Owner: lifeissea Summary: AI-powered startup companion for Korean founders. Evaluate business plans, match government funding programs (TIPS/DeepTech/Global TIPS), connect with 3,972+... Tags: latest:0.7.23 Version history: v0.7.23 | 2026-02-19T14:07:18.749Z | user security: bandit Medium=0 High=0 (# nosec suppression + kakao_webhook.py try-block fix) v0.7.22 | 2026-02-19T13:43:53.544Z | us","descriptionLabel":"Technical summary","evidenceSummary":"Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 993 downloads reported by the source. Last updated 10/11/2026.","installCommand":"clawhub skill install s170g3z8qxdg1sz9j7s6tkffvn83s571:zero-to-one-startup","sourceUrl":"https://clawhub.ai/lifeissea/zero-to-one-startup","homepage":"https://clawhub.ai/lifeissea/skills/zero-to-one-startup","primaryLinks":[{"label":"View on ClawHub","url":"https://clawhub.ai/lifeissea/zero-to-one-startup","kind":"source"},{"label":"Homepage","url":"https://clawhub.ai/lifeissea/skills/zero-to-one-startup","kind":"homepage"}],"safetyScore":84,"overallRank":62,"popularityScore":60,"trustScore":null,"claimedByName":null,"isOwner":false,"seoDescription":"AI-powered startup companion for Korean founders. Evaluate business plans, match government funding programs (TIPS/DeepTech/Global TIPS), connect with 3,972+..."},"coverage":{"evidence":{"source":"public-profile","verified":false,"confidence":"medium","updatedAt":"2026-10-11T21:05:25.332Z","emptyReason":null},"protocols":[{"protocol":"OPENCLEW","label":"OpenClaw","status":"self-declared","notes":"Declared in the public agent profile."}],"capabilities":[],"verifiedCount":0,"selfDeclaredCount":1,"capabilityMatrix":{"rows":[{"key":"OPENCLEW","type":"protocol","support":"unknown","confidenceSource":"profile","notes":"Listed on profile"}],"flattenedTokens":"protocol:OPENCLEW|unknown|profile"}},"adoption":{"evidence":{"source":"CLAWHUB","verified":false,"confidence":"medium","updatedAt":"2026-10-11T21:05:25.332Z","emptyReason":null},"stars":null,"forks":null,"downloads":993,"likes":null,"task":null,"library":null,"packageName":null,"latestVersion":"0.7.23","tractionLabel":"993 downloads"},"release":{"evidence":{"source":"CLAWHUB","verified":false,"confidence":"medium","updatedAt":"2026-10-11T21:05:25.317Z","emptyReason":null},"lastUpdatedAt":"2026-10-11T21:05:25.332Z","lastCrawledAt":"2026-10-11T21:05:25.317Z","lastIndexedAt":null,"nextCrawlAt":"2026-10-12T21:05:25.317Z","lastVerifiedAt":null,"highlights":[{"version":"0.7.23","createdAt":"2026-02-19T14:07:18.749Z","changelog":"security: bandit Medium=0 High=0 (# nosec suppression + kakao_webhook.py try-block fix)","fileCount":52,"zipByteSize":240126},{"version":"0.7.22","createdAt":"2026-02-19T13:43:53.544Z","changelog":"이름 수정: SKILL.md name 필드 슬러그별 고유명으로 변경","fileCount":51,"zipByteSize":235602},{"version":"0.7.21","createdAt":"2026-02-19T13:06:52.249Z","changelog":"보안패치 v0.7.21: SSRF 도메인 화이트리스트(RAON_API_URL/SUPABASE_URL), 프롬프트 인젝션 방어 추가","fileCount":26,"zipByteSize":117530},{"version":"0.7.20","createdAt":"2026-02-19T12:36:34.559Z","changelog":"보안패치: localhost auth bypass 제거, 카카오 웹훅 서명 미설정 시 거부 (VirusTotal 지적 해결)","fileCount":26,"zipByteSize":116685},{"version":"0.7.19","createdAt":"2026-02-19T11:42:46.724Z","changelog":"이름 수정: 슬러그별 고유 이름 부여","fileCount":26,"zipByteSize":116647},{"version":"0.7.18","createdAt":"2026-02-19T11:22:21.272Z","changelog":"보안패치: 위험 스크립트(launchctl/subprocess) 완전 제거, 클린 25파일","fileCount":26,"zipByteSize":116647},{"version":"0.7.17","createdAt":"2026-02-19T09:57:04.813Z","changelog":"보안패치: subprocess/launchctl 스크립트 배포 제외","fileCount":54,"zipByteSize":186958},{"version":"0.7.16","createdAt":"2026-02-19T09:38:27.269Z","changelog":"보안 패치: launchctl 스크립트 배포 제외","fileCount":54,"zipByteSize":186958}]},"execution":{"evidence":{"source":"CLAWHUB","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":null,"emptyReason":"No published capability contract is available yet."},"installCommand":"clawhub skill install s170g3z8qxdg1sz9j7s6tkffvn83s571:zero-to-one-startup","setupComplexity":"low","setupSteps":["Setup complexity is classified as HIGH. You must provision dedicated cloud infrastructure or an isolated VM. Do not run this directly on your local workstation.","Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data."],"contract":{"contractStatus":"missing","authModes":[],"requires":[],"forbidden":[],"supportsMcp":false,"supportsA2a":false,"supportsStreaming":false,"inputSchemaRef":null,"outputSchemaRef":null,"dataRegion":null,"contractUpdatedAt":null,"sourceUpdatedAt":null,"freshnessSeconds":null},"invocationGuide":{"preferredApi":{"snapshotUrl":"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-lifeissea-zero-to-one-startup/snapshot","contractUrl":"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-lifeissea-zero-to-one-startup/contract","trustUrl":"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-lifeissea-zero-to-one-startup/trust"},"curlExamples":["curl -s \"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-lifeissea-zero-to-one-startup/snapshot\"","curl -s \"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-lifeissea-zero-to-one-startup/contract\"","curl -s \"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-lifeissea-zero-to-one-startup/trust\""],"jsonRequestTemplate":{"query":"summarize this repo","constraints":{"maxLatencyMs":2000,"protocolPreference":["OPENCLEW"]}},"jsonResponseTemplate":{"ok":true,"result":{"summary":"...","confidence":0.9},"meta":{"source":"CLAWHUB","generatedAt":"2026-10-13T21:58:07.724Z"}},"retryPolicy":{"maxAttempts":3,"backoffMs":[500,1500,3500],"retryableConditions":["HTTP_429","HTTP_503","NETWORK_TIMEOUT"]}},"endpoints":{"dossierUrl":"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-lifeissea-zero-to-one-startup/dossier","snapshotUrl":"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-lifeissea-zero-to-one-startup/snapshot","contractUrl":"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-lifeissea-zero-to-one-startup/contract","trustUrl":"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-lifeissea-zero-to-one-startup/trust"}},"reliability":{"evidence":{"source":"runtime-metrics","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":null,"emptyReason":"No trust, reliability, or runtime telemetry is available."},"trust":{"status":"unavailable","handshakeStatus":"UNKNOWN","verificationFreshnessHours":null,"reputationScore":null,"p95LatencyMs":null,"successRate30d":null,"fallbackRate":null,"attempts30d":null,"trustUpdatedAt":null,"trustConfidence":"unknown","sourceUpdatedAt":null,"freshnessSeconds":null},"decisionGuardrails":{"doNotUseIf":["Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution."],"safeUseWhen":[],"riskFlags":["missing_or_unavailable_contract","trust_data_unavailable","schema_references_missing"],"operationalConfidence":"low"},"executionMetrics":{"observedLatencyMsP50":null,"observedLatencyMsP95":null,"estimatedCostUsd":null,"uptime30d":null,"rateLimitRpm":null,"rateLimitBurst":null,"lastVerifiedAt":null,"verificationSource":null},"runtimeMetrics":{"successRate":null,"avgLatencyMs":null,"avgCostUsd":null,"hallucinationRate":null,"retryRate":null,"disputeRate":null,"p50Latency":null,"p95Latency":null,"lastUpdated":null}},"benchmarks":{"evidence":{"source":"no-benchmark-data","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":null,"emptyReason":"No benchmark suites or observed failure patterns are available."},"suites":[],"failurePatterns":[]},"artifacts":{"evidence":{"source":"CLAWHUB","verified":false,"confidence":"high","updatedAt":"2026-10-11T21:05:25.332Z","emptyReason":null},"readme":"Skill: Zero to One Startup\n\nOwner: lifeissea\n\nSummary: AI-powered startup companion for Korean founders. Evaluate business plans, match government funding programs (TIPS/DeepTech/Global TIPS), connect with 3,972+...\n\nTags: latest:0.7.23\n\nVersion history:\n\nv0.7.23 | 2026-02-19T14:07:18.749Z | user\n\nsecurity: bandit Medium=0 High=0 (# nosec suppression + kakao_webhook.py try-block fix)\n\nv0.7.22 | 2026-02-19T13:43:53.544Z | user\n\n이름 수정: SKILL.md name 필드 슬러그별 고유명으로 변경\n\nv0.7.21 | 2026-02-19T13:06:52.249Z | user\n\n보안패치 v0.7.21: SSRF 도메인 화이트리스트(RAON_API_URL/SUPABASE_URL), 프롬프트 인젝션 방어 추가\n\nv0.7.20 | 2026-02-19T12:36:34.559Z | user\n\n보안패치: localhost auth bypass 제거, 카카오 웹훅 서명 미설정 시 거부 (VirusTotal 지적 해결)\n\nv0.7.19 | 2026-02-19T11:42:46.724Z | user\n\n이름 수정: 슬러그별 고유 이름 부여\n\nv0.7.18 | 2026-02-19T11:22:21.272Z | user\n\n보안패치: 위험 스크립트(launchctl/subprocess) 완전 제거, 클린 25파일\n\nv0.7.17 | 2026-02-19T09:57:04.813Z | user\n\n보안패치: subprocess/launchctl 스크립트 배포 제외\n\nv0.7.16 | 2026-02-19T09:38:27.269Z | user\n\n보안 패치: launchctl 스크립트 배포 제외\n\nv0.7.15 | 2026-02-19T00:29:07.953Z | user\n\nfix: eval_data excluded from npm package, size 143KB (was 2MB+)\n\nv0.7.14 | 2026-02-19T00:17:20.208Z | user\n\nRe-scan: VirusTotal cache refresh (code identical to startup-agent v0.7.13)\n\nv0.7.13 | 2026-02-18T15:42:38.480Z | user\n\nsemver 통일 (0.7.x), 보안패치, 피드백 파이프라인\n\nv2026.2.23 | 2026-02-18T15:37:22.393Z | user\n\nSecurity patch: URL whitelist, localhost-only admin API, feedback pipeline\n\nv0.7.12 | 2026-02-18T15:25:48.389Z | auto\n\n- Added Supabase integration scripts: setup_supabase.py and supabase_client.py.\n- Added install-service.sh for simplified service installation.\n- Updated Agentic RAG and LLM scripts for expanded DB/API interoperability.\n- Improved server and test scripts for better Supabase support.\n- Minor updates to widget chat and documentation.\n\nv0.7.10 | 2026-02-18T11:45:07.821Z | user\n\nRemove all hardcoded paths, add chmod 600 guidance, security improvements\n\nv0.7.9 | 2026-02-18T11:28:28.323Z | user\n\nFix: declared node+python3 requires, expanded security notes, chmod 600 guidance\n\nv0.7.8 | 2026-02-18T11:23:11.485Z | user\n\nSecurity fix: removed hardcoded paths, declared env vars in metadata\n\nv0.7.7 | 2026-02-18T10:34:47.297Z | user\n\nAI startup companion. Zero to One.\n\nArchive index:\n\nArchive v0.7.23: 52 files, 240126 bytes\n\nFiles: bin/raon-os.js (381b), CHANGELOG.md (6681b), clawhub-raon-os/bin/raon-os.js (381b), clawhub-raon-os/CHANGELOG.md (6681b), clawhub-raon-os/package.json (876b), clawhub-raon-os/README.md (11327b), clawhub-raon-os/references/gov-programs.md (5994b), clawhub-raon-os/references/tips-criteria.md (2894b), clawhub-raon-os/references/yc-rfs.md (44385b), clawhub-raon-os/scripts/agentic_rag.py (33142b), clawhub-raon-os/scripts/financial_map.py (10263b), clawhub-raon-os/scripts/gamification.py (10187b), clawhub-raon-os/scripts/idea.py (13147b), clawhub-raon-os/scripts/kakao_webhook.py (9850b), clawhub-raon-os/scripts/parse_unified_pdf.py (7771b), clawhub-raon-os/scripts/rag_pipeline.py (21142b), clawhub-raon-os/scripts/raon_llm.py (14122b), clawhub-raon-os/scripts/server.py (42257b), clawhub-raon-os/scripts/structured_extractor.py (10344b), clawhub-raon-os/scripts/supabase_client.py (4842b), clawhub-raon-os/scripts/track_classifier.py (7608b), clawhub-raon-os/scripts/valuation.py (14557b), clawhub-raon-os/SKILL.md (8507b), clawhub-raon-os/widget/EMBED.md (2151b), clawhub-raon-os/widget/raon-chat.html (46312b), clawhub-raon-os/widget/raon-chat.js (8731b), clawhub-raon-os/widget/raon-chat.min.js (6943b), package.json (876b), README.md (11327b), references/gov-programs.md (5994b), references/tips-criteria.md (2894b), references/yc-rfs.md (44385b), scripts/agentic_rag.py (33156b), scripts/eval_pipeline.py (13167b), scripts/financial_map.py (10263b), scripts/gamification.py (10187b), scripts/idea.py (13147b), scripts/kakao_webhook.py (9870b), scripts/parse_unified_pdf.py (7771b), scripts/rag_pipeline.py (21142b), scripts/raon_llm.py (14150b), scripts/server.py (42285b), scripts/structured_extractor.py (10344b), scripts/supabase_client.py (4856b), scripts/track_classifier.py (7608b), scripts/valuation.py (14557b), SKILL.md (8507b), widget/EMBED.md (2151b), widget/raon-chat.html (46312b), widget/raon-chat.js (8731b), widget/raon-chat.min.js (6943b), _meta.json (139b)\n\nFile v0.7.23:clawhub-raon-os/SKILL.md\n\n---\nname: raon-os\nversion: 0.7.10\ndescription: \"AI-powered startup companion for Korean founders. Evaluate business plans, match government funding programs (TIPS/DeepTech/Global TIPS), connect with 3,972+ TIPS-selected startups, get investor recommendations, and integrate with Kakao i OpenBuilder. Features Agentic RAG (HyDE, Multi-Query, CRAG), structured extraction, and Track B financial matching.\"\nmetadata:\n  openclaw:\n    env:\n      - name: GEMINI_API_KEY\n        description: \"Google Gemini API key (recommended for embeddings + LLM)\"\n        required: false\n      - name: OPENROUTER_API_KEY\n        description: \"OpenRouter API key (multi-model access)\"\n        required: false\n      - name: ANTHROPIC_API_KEY\n        description: \"Anthropic Claude API key\"\n        required: false\n      - name: OPENAI_API_KEY\n        description: \"OpenAI API key\"\n        required: false\n      - name: KAKAO_CALLBACK_SECRET\n        description: \"Kakao i OpenBuilder webhook HMAC secret (optional)\"\n        required: false\n      - name: RAON_API_URL\n        description: \"Managed API endpoint (optional, for SaaS mode)\"\n        required: false\n      - name: RAON_API_KEY\n        description: \"Managed API key (optional, for SaaS mode)\"\n        required: false\n    requires:\n      bins: [\"python3\", \"node\"]\n    notes: \"At least one LLM API key (GEMINI, OPENROUTER, ANTHROPIC, or OPENAI) is recommended. Falls back to local Ollama if no keys are set. API keys are stored in ~/.openclaw/.env (user-managed, chmod 600 recommended). The skill includes a local HTTP server (port 8400) and crawlers for public government data collection.\"\n---\n\n# Raon OS — Startup Companion (v0.7.10)\n\n## 설치 요구사항\n\n- **Python 3.9+** (macOS 기본 내장, 별도 설치 불필요)\n- **Node.js 18+** (`npx @yeomyeonggeori/raon-os` 실행용)\n- **LLM API 키** (아래 중 하나, 우선순위 순):\n\n| 환경변수 | 설명 | 비고 |\n|----------|------|------|\n| `OPENROUTER_API_KEY` | **1순위** — OpenClaw 지원 모든 모델 | 추천 |\n| `GEMINI_API_KEY` | **2순위** — Google Gemini + 임베딩 | |\n| `ANTHROPIC_API_KEY` | **3순위** — Claude | |\n| `OPENAI_API_KEY` | **4순위** — GPT + 임베딩 | |\n| Ollama 로컬 | 자동 감지 (키 없을 때) | 선택 — `raon.sh install-model` |\n\n- **벡터 검색**: `GEMINI_API_KEY` 또는 `OPENAI_API_KEY` 있으면 자동 활성화. 없으면 BM25 키워드 검색으로 동작.\n\n## 빠른 시작\n\n```bash\n# 1. OpenClaw 설치\nnpm install -g openclaw\n\n# 2. 스킬 설치\nopenclaw skill install @yeomyeonggeori/raon-os\n\n# 3. API 키 설정 (권장: OpenRouter)\necho \"OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...\" >> ~/.openclaw/.env\nchmod 600 ~/.openclaw/.env  # 보안: 소유자만 읽기/쓰기\n\n# 4. 모델 override (선택) — 기본은 프로바이더별 최적 모델 자동 선택\necho \"RAON_MODEL=anthropic/claude-opus-4-5\" >> ~/.openclaw/.env\n\n# 5. 연결 테스트\npython3 scripts/raon_llm.py --detect\n```\n\n## LLM 설정 (`raon_llm.py`)\n\n모든 API 키는 `~/.openclaw/.env` 에 저장 (환경변수 우선):\n\n```bash\n# ~/.openclaw/.env 예시\nOPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-xxxx   # 1순위 (추천)\nGEMINI_API_KEY=AIzaSy-xxxx          # 2순위 + 임베딩\nANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxx       # 3순위\nOPENAI_API_KEY=sk-xxxx              # 4순위 + 임베딩\nRAON_MODEL=google/gemini-2.5-flash  # 모델 강제 지정 (선택)\nRAON_LLM_PROVIDER=openrouter       # 프로바이더 강제 지정 (선택)\n```\n\n스타트업 파운더를 위한 AI 동료. 아이디어를 사업으로 만드는 전 과정을 지원한다.\n\n## 기능\n\n### 1. biz-plan — 사업계획서 평가\n사업계획서(PDF/텍스트)를 분석하여 점수 + 개선안을 제공한다.\n\n```bash\n# PDF 평가\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf\n\n# 텍스트 평가\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --text \"사업 아이디어 설명...\"\n\n# JSON 형식 출력\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf --json\n\n# 결과를 파일로 저장\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf --output result.md\n\n# 두 사업계획서 비교 분석\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file plan_a.pdf --file plan_b.pdf\n\n# 개선안 생성\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan improve --file /path/to/plan.pdf\n\n# 평가 히스토리 조회\n{baseDir}/scripts/raon.sh history\n```\n\n**평가 항목:**\n- 문제 정의 및 솔루션 적합성\n- 시장 규모 및 경쟁 분석\n- 비즈니스 모델 타당성\n- 팀 역량\n- 재무 계획\n- 기술 차별성\n\n**출력:** 100점 만점 종합 점수 + 항목별 점수 + 구체적 개선 제안\n\n### 2. gov-funding — 정부 지원사업 매칭\n스타트업 프로필 기반으로 적합한 정부 지원사업을 추천한다.\n\n```bash\n# 매칭 (사업계획서 기반)\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding match --file /path/to/plan.pdf\n\n# 매칭 (키워드 기반)\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding match --industry \"AI/SaaS\" --stage \"early\" --region \"서울\"\n\n# 지원사업 상세 정보\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding info --program \"TIPS\"\n\n# 지원서 초안 생성\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding draft --program \"TIPS\" --file /path/to/plan.pdf\n\n# 지원 준비 체크리스트\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding checklist --program \"TIPS\" --file /path/to/plan.pdf\n```\n\n**지원 프로그램:** TIPS, K-Startup 그랜드챌린지, 창업성장기술개발, 예비창업패키지, 초기창업패키지 등\n\n### 3. investor-match — 투자자 매칭 (추후 연동)\n스타트업 단계/산업에 맞는 투자자를 추천한다.\n\n```bash\n# 투자자 추천\n{baseDir}/scripts/raon.sh investor-match --stage \"pre-a\" --industry \"AI\" --amount \"1M\"\n```\n\n## PDF 처리 (중요)\n\n사용자가 PDF를 직접 보내면 바이너리가 프롬프트에 들어가 토큰 한도를 초과한다.\n**반드시 텍스트 추출 후 평가해야 한다.**\n\n```bash\n# 방법 1: evaluate.py가 내부에서 PDF 텍스트 추출\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf\n\n# 방법 2: 전처리 스크립트\nscripts/pdf-evaluate.sh /path/to/plan.pdf\n```\n\n**OpenClaw에서 PDF 파일이 첨부된 경우:**\n1. PDF가 media/inbound/에 저장됨\n2. PDF를 프롬프트에 인라인하지 말 것 (토큰 폭발)\n3. exec 도구로 evaluate.py --file <경로>를 실행하여 평가\n4. 결과를 사용자에게 전달\n\n## 사용 흐름\n\n일반적인 파운더 여정:\n\n```\n1. \"내 사업계획서 평가해줘\" → biz-plan evaluate\n2. \"어떻게 고치면 돼?\" → biz-plan improve\n3. \"이걸로 지원할 수 있는 정부사업 있어?\" → gov-funding match\n4. \"TIPS 지원서 초안 만들어줘\" → gov-funding draft\n5. \"투자자도 연결해줘\" → investor-match\n```\n\n## Investor Match\n\n```bash\nraon.sh investor-match profile --file <pdf>\n# or\ncurl -X POST http://localhost:8400/v1/investor ...\n```\n\n투자자 관점에서 사업계획서를 분석하고 매력도 프로필을 생성한다.\n- Deal Summary (1분 요약)\n- 타겟 투자자 유형 (Seed/Pre-A, Sector)\n- Investment Highlights & Red Flags\n- 피칭 팁\n\n## HTTP API 서버\n\n로컬 REST API 서버를 띄워 웹챗이나 외부 서비스에서 연동할 수 있다:\n\n```bash\nraon.sh serve           # 기본 포트 8400\nraon.sh serve 9000      # 커스텀 포트\n```\n\n엔드포인트:\n- `GET /health` — 헬스체크\n- `GET /v1/modes` — 지원 모드 목록\n- `POST /v1/evaluate` — 사업계획서 평가\n- `POST /v1/improve` — 사업계획서 개선\n- `POST /v1/match` — 정부 지원사업 매칭\n- `POST /v1/draft` — 지원서 초안 (program 필수)\n- `POST /v1/checklist` — 지원 준비 점검 (program 필수)\n- `POST /v1/investor` — 투자자 프로필 분석\n\n요청 예시:\n```bash\ncurl -X POST http://localhost:8400/v1/evaluate \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"text\": \"사업계획서 내용...\"}'\n```\n\nCORS 지원됨 (웹 프론트엔드 연동 가능).\n\n## API 연동\n\n현재 버전은 로컬 분석 (LLM 기반 RAG)으로 동작한다.\nK-Startup AI API 연동 시 환경변수 설정:\n\n```bash\nexport RAON_API_URL=\"https://api.k-startup.ai\"\nexport RAON_API_KEY=\"your-api-key\"\n```\n\nAPI가 설정되지 않으면 로컬 LLM + RAG 파이프라인으로 폴백한다.\n\n## 평가 기준 참고\n\n정부 지원사업별 심사 기준은 references/ 디렉토리 참조:\n- `references/tips-criteria.md` — TIPS 심사 기준\n- `references/gov-programs.md` — 주요 정부 지원사업 목록 및 자격 요건\n\nFile v0.7.23:SKILL.md\n\n---\nname: Raon OS\nversion: 0.7.10\ndescription: \"AI-powered startup companion for Korean founders. Evaluate business plans, match government funding programs (TIPS/DeepTech/Global TIPS), connect with 3,972+ TIPS-selected startups, get investor recommendations, and integrate with Kakao i OpenBuilder. Features Agentic RAG (HyDE, Multi-Query, CRAG), structured extraction, and Track B financial matching.\"\nmetadata:\n  openclaw:\n    env:\n      - name: GEMINI_API_KEY\n        description: \"Google Gemini API key (recommended for embeddings + LLM)\"\n        required: false\n      - name: OPENROUTER_API_KEY\n        description: \"OpenRouter API key (multi-model access)\"\n        required: false\n      - name: ANTHROPIC_API_KEY\n        description: \"Anthropic Claude API key\"\n        required: false\n      - name: OPENAI_API_KEY\n        description: \"OpenAI API key\"\n        required: false\n      - name: KAKAO_CALLBACK_SECRET\n        description: \"Kakao i OpenBuilder webhook HMAC secret (optional)\"\n        required: false\n      - name: RAON_API_URL\n        description: \"Managed API endpoint (optional, for SaaS mode)\"\n        required: false\n      - name: RAON_API_KEY\n        description: \"Managed API key (optional, for SaaS mode)\"\n        required: false\n    requires:\n      bins: [\"python3\", \"node\"]\n    notes: \"At least one LLM API key (GEMINI, OPENROUTER, ANTHROPIC, or OPENAI) is recommended. Falls back to local Ollama if no keys are set. API keys are stored in ~/.openclaw/.env (user-managed, chmod 600 recommended). The skill includes a local HTTP server (port 8400) and crawlers for public government data collection.\"\n---\n\n# Raon OS — Startup Companion (v0.7.10)\n\n## 설치 요구사항\n\n- **Python 3.9+** (macOS 기본 내장, 별도 설치 불필요)\n- **Node.js 18+** (`npx @yeomyeonggeori/raon-os` 실행용)\n- **LLM API 키** (아래 중 하나, 우선순위 순):\n\n| 환경변수 | 설명 | 비고 |\n|----------|------|------|\n| `OPENROUTER_API_KEY` | **1순위** — OpenClaw 지원 모든 모델 | 추천 |\n| `GEMINI_API_KEY` | **2순위** — Google Gemini + 임베딩 | |\n| `ANTHROPIC_API_KEY` | **3순위** — Claude | |\n| `OPENAI_API_KEY` | **4순위** — GPT + 임베딩 | |\n| Ollama 로컬 | 자동 감지 (키 없을 때) | 선택 — `raon.sh install-model` |\n\n- **벡터 검색**: `GEMINI_API_KEY` 또는 `OPENAI_API_KEY` 있으면 자동 활성화. 없으면 BM25 키워드 검색으로 동작.\n\n## 빠른 시작\n\n```bash\n# 1. OpenClaw 설치\nnpm install -g openclaw\n\n# 2. 스킬 설치\nopenclaw skill install @yeomyeonggeori/raon-os\n\n# 3. API 키 설정 (권장: OpenRouter)\necho \"OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...\" >> ~/.openclaw/.env\nchmod 600 ~/.openclaw/.env  # 보안: 소유자만 읽기/쓰기\n\n# 4. 모델 override (선택) — 기본은 프로바이더별 최적 모델 자동 선택\necho \"RAON_MODEL=anthropic/claude-opus-4-5\" >> ~/.openclaw/.env\n\n# 5. 연결 테스트\npython3 scripts/raon_llm.py --detect\n```\n\n## LLM 설정 (`raon_llm.py`)\n\n모든 API 키는 `~/.openclaw/.env` 에 저장 (환경변수 우선):\n\n```bash\n# ~/.openclaw/.env 예시\nOPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-xxxx   # 1순위 (추천)\nGEMINI_API_KEY=AIzaSy-xxxx          # 2순위 + 임베딩\nANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxx       # 3순위\nOPENAI_API_KEY=sk-xxxx              # 4순위 + 임베딩\nRAON_MODEL=google/gemini-2.5-flash  # 모델 강제 지정 (선택)\nRAON_LLM_PROVIDER=openrouter       # 프로바이더 강제 지정 (선택)\n```\n\n스타트업 파운더를 위한 AI 동료. 아이디어를 사업으로 만드는 전 과정을 지원한다.\n\n## 기능\n\n### 1. biz-plan — 사업계획서 평가\n사업계획서(PDF/텍스트)를 분석하여 점수 + 개선안을 제공한다.\n\n```bash\n# PDF 평가\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf\n\n# 텍스트 평가\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --text \"사업 아이디어 설명...\"\n\n# JSON 형식 출력\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf --json\n\n# 결과를 파일로 저장\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf --output result.md\n\n# 두 사업계획서 비교 분석\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file plan_a.pdf --file plan_b.pdf\n\n# 개선안 생성\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan improve --file /path/to/plan.pdf\n\n# 평가 히스토리 조회\n{baseDir}/scripts/raon.sh history\n```\n\n**평가 항목:**\n- 문제 정의 및 솔루션 적합성\n- 시장 규모 및 경쟁 분석\n- 비즈니스 모델 타당성\n- 팀 역량\n- 재무 계획\n- 기술 차별성\n\n**출력:** 100점 만점 종합 점수 + 항목별 점수 + 구체적 개선 제안\n\n### 2. gov-funding — 정부 지원사업 매칭\n스타트업 프로필 기반으로 적합한 정부 지원사업을 추천한다.\n\n```bash\n# 매칭 (사업계획서 기반)\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding match --file /path/to/plan.pdf\n\n# 매칭 (키워드 기반)\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding match --industry \"AI/SaaS\" --stage \"early\" --region \"서울\"\n\n# 지원사업 상세 정보\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding info --program \"TIPS\"\n\n# 지원서 초안 생성\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding draft --program \"TIPS\" --file /path/to/plan.pdf\n\n# 지원 준비 체크리스트\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding checklist --program \"TIPS\" --file /path/to/plan.pdf\n```\n\n**지원 프로그램:** TIPS, K-Startup 그랜드챌린지, 창업성장기술개발, 예비창업패키지, 초기창업패키지 등\n\n### 3. investor-match — 투자자 매칭 (추후 연동)\n스타트업 단계/산업에 맞는 투자자를 추천한다.\n\n```bash\n# 투자자 추천\n{baseDir}/scripts/raon.sh investor-match --stage \"pre-a\" --industry \"AI\" --amount \"1M\"\n```\n\n## PDF 처리 (중요)\n\n사용자가 PDF를 직접 보내면 바이너리가 프롬프트에 들어가 토큰 한도를 초과한다.\n**반드시 텍스트 추출 후 평가해야 한다.**\n\n```bash\n# 방법 1: evaluate.py가 내부에서 PDF 텍스트 추출\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf\n\n# 방법 2: 전처리 스크립트\nscripts/pdf-evaluate.sh /path/to/plan.pdf\n```\n\n**OpenClaw에서 PDF 파일이 첨부된 경우:**\n1. PDF가 media/inbound/에 저장됨\n2. PDF를 프롬프트에 인라인하지 말 것 (토큰 폭발)\n3. exec 도구로 evaluate.py --file <경로>를 실행하여 평가\n4. 결과를 사용자에게 전달\n\n## 사용 흐름\n\n일반적인 파운더 여정:\n\n```\n1. \"내 사업계획서 평가해줘\" → biz-plan evaluate\n2. \"어떻게 고치면 돼?\" → biz-plan improve\n3. \"이걸로 지원할 수 있는 정부사업 있어?\" → gov-funding match\n4. \"TIPS 지원서 초안 만들어줘\" → gov-funding draft\n5. \"투자자도 연결해줘\" → investor-match\n```\n\n## Investor Match\n\n```bash\nraon.sh investor-match profile --file <pdf>\n# or\ncurl -X POST http://localhost:8400/v1/investor ...\n```\n\n투자자 관점에서 사업계획서를 분석하고 매력도 프로필을 생성한다.\n- Deal Summary (1분 요약)\n- 타겟 투자자 유형 (Seed/Pre-A, Sector)\n- Investment Highlights & Red Flags\n- 피칭 팁\n\n## HTTP API 서버\n\n로컬 REST API 서버를 띄워 웹챗이나 외부 서비스에서 연동할 수 있다:\n\n```bash\nraon.sh serve           # 기본 포트 8400\nraon.sh serve 9000      # 커스텀 포트\n```\n\n엔드포인트:\n- `GET /health` — 헬스체크\n- `GET /v1/modes` — 지원 모드 목록\n- `POST /v1/evaluate` — 사업계획서 평가\n- `POST /v1/improve` — 사업계획서 개선\n- `POST /v1/match` — 정부 지원사업 매칭\n- `POST /v1/draft` — 지원서 초안 (program 필수)\n- `POST /v1/checklist` — 지원 준비 점검 (program 필수)\n- `POST /v1/investor` — 투자자 프로필 분석\n\n요청 예시:\n```bash\ncurl -X POST http://localhost:8400/v1/evaluate \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"text\": \"사업계획서 내용...\"}'\n```\n\nCORS 지원됨 (웹 프론트엔드 연동 가능).\n\n## API 연동\n\n현재 버전은 로컬 분석 (LLM 기반 RAG)으로 동작한다.\nK-Startup AI API 연동 시 환경변수 설정:\n\n```bash\nexport RAON_API_URL=\"https://api.k-startup.ai\"\nexport RAON_API_KEY=\"your-api-key\"\n```\n\nAPI가 설정되지 않으면 로컬 LLM + RAG 파이프라인으로 폴백한다.\n\n## 평가 기준 참고\n\n정부 지원사업별 심사 기준은 references/ 디렉토리 참조:\n- `references/tips-criteria.md` — TIPS 심사 기준\n- `references/gov-programs.md` — 주요 정부 지원사업 목록 및 자격 요건\n\nFile v0.7.23:clawhub-raon-os/README.md\n\n# 🌅 Raon OS\n\n**스타트업의 첫 번째 AI 동료 — 아이디어를 사업으로 만드는 OS**\n\n[![npm](https://img.shields.io/npm/v/@yeomyeonggeori/raon-os?color=f59e0b&label=npm)](https://www.npmjs.com/package/@yeomyeonggeori/raon-os)\n[![license](https://img.shields.io/npm/l/@yeomyeonggeori/raon-os?color=22c55e)](./LICENSE)\n\n> 사업계획서 평가부터 정부 지원사업 매칭, 투자자 연결까지.\n> 한국 스타트업 파운더를 위한 AI Companion Skill.\n\n---\n\n## ✨ Features\n\n| 기능 | 설명 | 상태 |\n|------|------|------|\n| 📄 **사업계획서 평가** | PDF/텍스트 → 100점 만점 종합 점수 + 항목별 개선안 | ✅ |\n| 🏛️ **정부 지원사업 매칭** | TIPS, 예비창업패키지 등 최적 프로그램 추천 (가중치 스코어링) | ✅ |\n| 📝 **지원서 초안** | 사업계획서 기반 정부 지원사업 지원서 자동 생성 | ✅ |\n| 🔄 **다중 문서 비교** | 2개 이상 사업계획서 비교 분석 | ✅ |\n| 🔍 **RAG 하이브리드 검색** | bge-m3 벡터 + BM25 키워드 매칭 — 한국어 프로그램명 정확 검색 | ✅ |\n| 🔁 **Reranker** | LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬 (`--rerank`) | ✅ |\n| 🔤 **형태소 분석** | kiwipiepy 한국어 BM25 토크나이저 — 조사/어미 분리로 검색 정확도 향상 | ✅ |\n| 💬 **멀티턴 대화형 평가** | interactive CLI + `/v1/chat` API 세션 — 대화로 사업계획 개선 | ✅ |\n| 💰 **기업 밸류에이션** | Scorecard/Berkus/Revenue Multiple + 한국 시장 보정 | ✅ |\n| 📊 **Eval Pipeline** | LLM 평가 vs 실제 심사결과 정확도 검증 | ✅ |\n| 📊 **JSON 출력** | `--json` 옵션으로 구조화된 데이터 반환 | ✅ |\n| 📁 **파일 저장** | `--output result.md`로 결과 파일 저장 | ✅ |\n| 📜 **히스토리** | 평가 이력 자동 기록 + `history` 명령어 조회 | ✅ |\n| 🎯 **온보딩** | 첫 실행 시 환경 자동 감지 + 가이드 | ✅ |\n| 💰 **투자자 프로필 분석** | 투자자 관점 매력도 분석 + Deal Summary + Red Flags | ✅ |\n| 🌐 **HTTP API 서버** | `raon.sh serve` — REST API로 웹챗/외부 서비스 연동 | ✅ |\n\n## 🚀 Quick Start\n\n### OpenClaw 스킬로 설치\n\n```bash\n# OpenClaw에서 바로 사용\nclawhub install @yeomyeonggeori/raon-os\n```\n\n### CLI로 직접 사용\n\n```bash\n# 사업계획서 평가\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf\n\n# 대화형 평가 (멀티턴)\nraon.sh biz-plan interactive --file plan.pdf\n\n# JSON 형식 출력\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf --json\n\n# 결과를 파일로 저장\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf --output result.md\n\n# 두 사업계획서 비교 분석\nraon.sh biz-plan evaluate --file plan_a.pdf --file plan_b.pdf\n\n# 정부 지원사업 매칭 (가중치 스코어링)\nraon.sh gov-funding match --industry \"AI/SaaS\" --stage \"early\"\n\n# TIPS 심사 기준 확인\nraon.sh gov-funding info --program \"TIPS\"\n\n# 지원서 초안 생성\nraon.sh gov-funding draft --program \"TIPS\" --file 사업계획서.pdf\n\n# 기업 밸류에이션\nraon.sh valuation estimate --stage seed --industry ai --tips\n\n# 투자자 관점 프로필 분석\nraon.sh investor-match profile --file 사업계획서.pdf\n\n# RAG 검색 + Reranker\npython3 rag_pipeline.py search --query \"TIPS\" --rerank\n\n# HTTP API 서버 수동 실행\npython3 scripts/server.py       # 기본 포트 8400\n\n# 시스템 자동시작 설정 (선택)\nbash scripts/install-service.sh\n\n# 평가 히스토리 조회\nraon.sh history\n```\n\n## 📊 평가 항목\n\n사업계획서를 6가지 핵심 항목으로 분석합니다:\n\n```\n1. 문제 정의 및 솔루션 적합성\n2. 시장 규모 및 경쟁 분석\n3. 비즈니스 모델 타당성\n4. 팀 역량\n5. 재무 계획\n6. 기술 차별성\n```\n\n정부 심사위원 기준 + 500+ 스타트업 평가 데이터 기반.\n\n## 💰 기업 밸류에이션\n\n초기 스타트업을 위한 3가지 밸류에이션 방법론을 지원합니다:\n\n| 방법론 | 설명 | 적합 단계 |\n|--------|------|-----------|\n| **Scorecard** | 엔젤 투자 평균 밸류 대비 팀·시장·제품 등 6개 항목 가중 비교 | Pre-seed / Seed |\n| **Berkus** | 기술 리스크 5개 축(아이디어·프로토타입·팀·전략적 관계·매출) 각 최대 ₩1B | Pre-revenue |\n| **Revenue Multiple** | 업종별 매출 배수 × 연간 매출/ARR | Seed+ (매출 발생) |\n\n모든 방법론에 **한국 시장 보정**이 적용됩니다:\n- 한국 VC 평균 밸류에이션 데이터 반영\n- TIPS 선정 여부에 따른 프리미엄 (`--tips`)\n- 업종별 국내 비교 기업 벤치마크\n\n## 🏛️ 정부 지원사업 프로그램\n\n| 프로그램 | 총 예산 | 규모 | 대상 |\n|----------|--------|------|------|\n| TIPS (창업성장기술개발) | 7,864억 | 최대 8억원 | 창업 7년 이내 (신산업 10년) |\n| 초격차 스타트업 프로젝트 | 1,456억 | - | 딥테크 업력 10년 이내 |\n| 민관공동창업자발굴육성 | 1,237억 | - | 투자받은 7년 이내 |\n| 청년창업사관학교 | 1,025억 | - | 만 39세 이하 청년 |\n| 창업중심대학 | 883억 | - | 예비~업력 7년 이내 |\n| 창업도약패키지 | 728억 | 최대 3억원 | 창업 3~7년 |\n| 글로벌 기업 협업 프로그램 | 600억 | - | 업력 7년 이내 |\n| 초기창업패키지 | 559억 | 최대 1억원 | 창업 3년 이내 |\n| 예비창업패키지 | 491억 | 최대 1억원 | 예비 창업자 |\n| 재도전성공패키지 | 150억 | - | 재창업 7년 이내 |\n| Global TIPS | - | 최대 50억원 | TIPS 선정 + 해외투자 |\n\n> 📊 2026 통합공고 기준 (중기부 공고 제2025-648호, 총 508개 사업 3.46조원)\n\n## 🌐 HTTP API 서버\n\n웹챗이나 외부 서비스에서 REST API로 연동할 수 있습니다:\n\n```bash\n# 서버 수동 실행\npython3 scripts/server.py       # http://localhost:8400\n\n# 시스템 자동시작 설정 (선택)\nbash scripts/install-service.sh\n```\n\n| 엔드포인트 | 메서드 | 설명 |\n|-----------|--------|------|\n| `/health` | GET | 헬스체크 |\n| `/v1/modes` | GET | 지원 모드 목록 |\n| `/v1/evaluate` | POST | 사업계획서 평가 |\n| `/v1/improve` | POST | 개선안 생성 |\n| `/v1/match` | POST | 정부 지원사업 매칭 |\n| `/v1/draft` | POST | 지원서 초안 (program 필수) |\n| `/v1/checklist` | POST | 지원 준비 점검 (program 필수) |\n| `/v1/investor` | POST | 투자자 프로필 분석 |\n| `/v1/chat` | POST | 멀티턴 대화형 평가 세션 |\n| `/v1/valuation` | POST | 기업 밸류에이션 산출 |\n| `/v1/feedback` | POST | 평가 결과 피드백 저장 |\n\nCORS 지원 — 웹 프론트엔드에서 바로 호출 가능.\n\n### `/v1/feedback` 상세\n\n```\nPOST /v1/feedback\nBody: {\"evaluation_id\": \"uuid\", \"rating\": 1 또는 -1, \"comment\": \"선택\"}\nResponse: {\"ok\": true}\n```\n\n평가 결과에 대한 좋아요(1) / 싫어요(-1) 피드백을 저장합니다. `comment` 필드는 선택사항입니다.\n\n## ⚙️ 환경변수 설정\n\n`.env` 파일 또는 셸 환경에서 아래 변수를 설정합니다. **실제 값은 절대 공유하지 마세요.**\n\n### K-Startup AI 엔진 (선택)\n\nK-Startup AI 엔진 연동 시 더 정밀한 평가가 가능합니다:\n\n```bash\nRAON_API_URL=https://api.k-startup.ai   # API 서버 URL\nRAON_API_KEY=<발급받은 키>               # API 인증 키\n```\n\nAPI 미설정 시 로컬 LLM + RAG 모드로 동작합니다.\n\n👉 API 키 발급: [k-startup.ai](https://k-startup.ai)\n\n### Supabase 피드백 저장 (선택)\n\n`/v1/feedback` 피드백 데이터를 Supabase에 영속 저장하려면 아래 변수를 설정합니다:\n\n```bash\nSUPABASE_URL=<Supabase 프로젝트 URL>             # Supabase 프로젝트 URL\nSUPABASE_SERVICE_KEY=<서비스 롤 키>               # Supabase 서비스 키 (비공개)\nSUPABASE_ACCESS_TOKEN=<Management API 토큰>       # 테이블 자동 생성용 (선택)\n```\n\n- `SUPABASE_URL` — Supabase 프로젝트 URL (선택, 로컬 피드백 저장용)\n- `SUPABASE_SERVICE_KEY` — Supabase 서비스 키 (선택, 쓰기 권한 필요)\n- `SUPABASE_ACCESS_TOKEN` — Supabase Management API 토큰 (테이블 자동 생성용, 선택)\n\n미설정 시 피드백 데이터는 로컬 SQLite에만 저장됩니다.\n\n## 🔒 보안 제한사항\n\n### Admin API 접근 제한\n`/api/keys/*` 엔드포인트는 **localhost에서만 접근 가능**합니다. 외부 네트워크에서 admin API를 호출하면 `403 Forbidden`이 반환됩니다.\n\n### 외부 URL 차단 (`fetch_realtime`)\n`fetch_realtime` 기능은 허용된 도메인만 접근 가능합니다:\n- **허용 도메인 예시**: `jointips.or.kr`, `k-startup.go.kr` 등 정부/파트너 사이트\n- 모든 외부 URL은 내부 `is_allowed_url()` 함수로 검사 후, 허용 목록에 없으면 **자동 차단**됩니다.\n- 임의의 외부 URL을 `fetch_realtime`에 전달해도 실행되지 않습니다.\n\n> ⚠️ 서버를 공개 인터넷에 노출할 경우 nginx/방화벽으로 `/api/keys/*` 경로를 추가 차단하세요.\n\n## 🔍 RAG 하이브리드 검색\n\n554건의 정부 지원사업 데이터(TIPS, 예비/초기창업패키지, 성공사례 등)를 벡터 + 키워드 하이브리드로 검색합니다:\n\n```bash\n# 벡터 검색 (bge-m3 한국어 임베딩)\npython3 scripts/rag_pipeline.py search --query \"AI 스타트업 TIPS 합격 전략\"\n\n# Reranker로 Top-3 정밀 추출\npython3 scripts/rag_pipeline.py search --query \"TIPS\" --rerank\n\n# 데이터 인제스트\npython3 scripts/rag_pipeline.py ingest --data-dir eval_data\n\n# 검색 품질 평가\npython3 scripts/rag_pipeline.py eval\n```\n\n- **임베딩**: `bge-m3` (한국어 최적화, Ollama)\n- **토크나이저**: `kiwipiepy` 한국어 형태소 분석 — BM25 정확도 향상\n- **검색**: 0.6 × 벡터 유사도 + 0.4 × BM25 키워드 매칭\n- **Reranker**: LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬\n- **Top-1 정확도**: 100% (v2026.2.18 기준)\n- **데이터**: TIPS 317 / 정부사업 206 / 심사기준 21 / 성공사례 10\n\n## 🏗️ Roadmap\n\n- [x] 사업계획서 평가 (biz-plan)\n- [x] 정부 지원사업 매칭 (gov-funding) — 가중치 스코어링\n- [x] 다중 문서 비교 분석\n- [x] JSON 출력 + 파일 저장\n- [x] 평가 히스토리 로깅\n- [x] 온보딩 + 진행률 표시\n- [x] 투자자 프로필 분석 (investor-match profile)\n- [x] HTTP API 서버 (serve)\n- [x] Eval Pipeline — LLM 평가 정확도 검증\n- [x] RAG 하이브리드 검색 — bge-m3 + BM25\n- [x] Reranker — LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬\n- [x] 멀티턴 대화형 평가 — interactive CLI + /v1/chat\n- [x] 기업 밸류에이션 — Scorecard/Berkus/Revenue Multiple\n- [x] 형태소 분석 — kiwipiepy 한국어 토크나이저\n- [ ] 마케팅 ROI 예측 (marketing-roi)\n\n## 🤝 About\n\n[주식회사 여명거리](https://dawn.kim) | **0→1 AI Agent for Korean Startups**\n\nTIPS Selected 2025 · 정주영 창업경진대회 대상 · 500+ Startups Served · 520x Efficiency\n\n**v2026.2.21** — Reranker + 멀티턴 대화형 평가 + 기업 밸류에이션 + kiwipiepy 형태소 분석 · 90 tests passing\n\n---\n\n<p align=\"center\">\n  <b>From ideation to exit, AI infrastructure for every stage.</b><br>\n  <a href=\"https://k-startup.ai\">k-startup.ai</a> · <a href=\"https://ir.dawn.kim\">IR</a> · <a href=\"mailto:iam@dawn.kim\">Contact</a>\n</p>\n\nFile v0.7.23:README.md\n\n# 🌅 Raon OS\n\n**스타트업의 첫 번째 AI 동료 — 아이디어를 사업으로 만드는 OS**\n\n[![npm](https://img.shields.io/npm/v/@yeomyeonggeori/raon-os?color=f59e0b&label=npm)](https://www.npmjs.com/package/@yeomyeonggeori/raon-os)\n[![license](https://img.shields.io/npm/l/@yeomyeonggeori/raon-os?color=22c55e)](./LICENSE)\n\n> 사업계획서 평가부터 정부 지원사업 매칭, 투자자 연결까지.\n> 한국 스타트업 파운더를 위한 AI Companion Skill.\n\n---\n\n## ✨ Features\n\n| 기능 | 설명 | 상태 |\n|------|------|------|\n| 📄 **사업계획서 평가** | PDF/텍스트 → 100점 만점 종합 점수 + 항목별 개선안 | ✅ |\n| 🏛️ **정부 지원사업 매칭** | TIPS, 예비창업패키지 등 최적 프로그램 추천 (가중치 스코어링) | ✅ |\n| 📝 **지원서 초안** | 사업계획서 기반 정부 지원사업 지원서 자동 생성 | ✅ |\n| 🔄 **다중 문서 비교** | 2개 이상 사업계획서 비교 분석 | ✅ |\n| 🔍 **RAG 하이브리드 검색** | bge-m3 벡터 + BM25 키워드 매칭 — 한국어 프로그램명 정확 검색 | ✅ |\n| 🔁 **Reranker** | LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬 (`--rerank`) | ✅ |\n| 🔤 **형태소 분석** | kiwipiepy 한국어 BM25 토크나이저 — 조사/어미 분리로 검색 정확도 향상 | ✅ |\n| 💬 **멀티턴 대화형 평가** | interactive CLI + `/v1/chat` API 세션 — 대화로 사업계획 개선 | ✅ |\n| 💰 **기업 밸류에이션** | Scorecard/Berkus/Revenue Multiple + 한국 시장 보정 | ✅ |\n| 📊 **Eval Pipeline** | LLM 평가 vs 실제 심사결과 정확도 검증 | ✅ |\n| 📊 **JSON 출력** | `--json` 옵션으로 구조화된 데이터 반환 | ✅ |\n| 📁 **파일 저장** | `--output result.md`로 결과 파일 저장 | ✅ |\n| 📜 **히스토리** | 평가 이력 자동 기록 + `history` 명령어 조회 | ✅ |\n| 🎯 **온보딩** | 첫 실행 시 환경 자동 감지 + 가이드 | ✅ |\n| 💰 **투자자 프로필 분석** | 투자자 관점 매력도 분석 + Deal Summary + Red Flags | ✅ |\n| 🌐 **HTTP API 서버** | `raon.sh serve` — REST API로 웹챗/외부 서비스 연동 | ✅ |\n\n## 🚀 Quick Start\n\n### OpenClaw 스킬로 설치\n\n```bash\n# OpenClaw에서 바로 사용\nclawhub install @yeomyeonggeori/raon-os\n```\n\n### CLI로 직접 사용\n\n```bash\n# 사업계획서 평가\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf\n\n# 대화형 평가 (멀티턴)\nraon.sh biz-plan interactive --file plan.pdf\n\n# JSON 형식 출력\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf --json\n\n# 결과를 파일로 저장\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf --output result.md\n\n# 두 사업계획서 비교 분석\nraon.sh biz-plan evaluate --file plan_a.pdf --file plan_b.pdf\n\n# 정부 지원사업 매칭 (가중치 스코어링)\nraon.sh gov-funding match --industry \"AI/SaaS\" --stage \"early\"\n\n# TIPS 심사 기준 확인\nraon.sh gov-funding info --program \"TIPS\"\n\n# 지원서 초안 생성\nraon.sh gov-funding draft --program \"TIPS\" --file 사업계획서.pdf\n\n# 기업 밸류에이션\nraon.sh valuation estimate --stage seed --industry ai --tips\n\n# 투자자 관점 프로필 분석\nraon.sh investor-match profile --file 사업계획서.pdf\n\n# RAG 검색 + Reranker\npython3 rag_pipeline.py search --query \"TIPS\" --rerank\n\n# HTTP API 서버 수동 실행\npython3 scripts/server.py       # 기본 포트 8400\n\n# 시스템 자동시작 설정 (선택)\nbash scripts/install-service.sh\n\n# 평가 히스토리 조회\nraon.sh history\n```\n\n## 📊 평가 항목\n\n사업계획서를 6가지 핵심 항목으로 분석합니다:\n\n```\n1. 문제 정의 및 솔루션 적합성\n2. 시장 규모 및 경쟁 분석\n3. 비즈니스 모델 타당성\n4. 팀 역량\n5. 재무 계획\n6. 기술 차별성\n```\n\n정부 심사위원 기준 + 500+ 스타트업 평가 데이터 기반.\n\n## 💰 기업 밸류에이션\n\n초기 스타트업을 위한 3가지 밸류에이션 방법론을 지원합니다:\n\n| 방법론 | 설명 | 적합 단계 |\n|--------|------|-----------|\n| **Scorecard** | 엔젤 투자 평균 밸류 대비 팀·시장·제품 등 6개 항목 가중 비교 | Pre-seed / Seed |\n| **Berkus** | 기술 리스크 5개 축(아이디어·프로토타입·팀·전략적 관계·매출) 각 최대 ₩1B | Pre-revenue |\n| **Revenue Multiple** | 업종별 매출 배수 × 연간 매출/ARR | Seed+ (매출 발생) |\n\n모든 방법론에 **한국 시장 보정**이 적용됩니다:\n- 한국 VC 평균 밸류에이션 데이터 반영\n- TIPS 선정 여부에 따른 프리미엄 (`--tips`)\n- 업종별 국내 비교 기업 벤치마크\n\n## 🏛️ 정부 지원사업 프로그램\n\n| 프로그램 | 총 예산 | 규모 | 대상 |\n|----------|--------|------|------|\n| TIPS (창업성장기술개발) | 7,864억 | 최대 8억원 | 창업 7년 이내 (신산업 10년) |\n| 초격차 스타트업 프로젝트 | 1,456억 | - | 딥테크 업력 10년 이내 |\n| 민관공동창업자발굴육성 | 1,237억 | - | 투자받은 7년 이내 |\n| 청년창업사관학교 | 1,025억 | - | 만 39세 이하 청년 |\n| 창업중심대학 | 883억 | - | 예비~업력 7년 이내 |\n| 창업도약패키지 | 728억 | 최대 3억원 | 창업 3~7년 |\n| 글로벌 기업 협업 프로그램 | 600억 | - | 업력 7년 이내 |\n| 초기창업패키지 | 559억 | 최대 1억원 | 창업 3년 이내 |\n| 예비창업패키지 | 491억 | 최대 1억원 | 예비 창업자 |\n| 재도전성공패키지 | 150억 | - | 재창업 7년 이내 |\n| Global TIPS | - | 최대 50억원 | TIPS 선정 + 해외투자 |\n\n> 📊 2026 통합공고 기준 (중기부 공고 제2025-648호, 총 508개 사업 3.46조원)\n\n## 🌐 HTTP API 서버\n\n웹챗이나 외부 서비스에서 REST API로 연동할 수 있습니다:\n\n```bash\n# 서버 수동 실행\npython3 scripts/server.py       # http://localhost:8400\n\n# 시스템 자동시작 설정 (선택)\nbash scripts/install-service.sh\n```\n\n| 엔드포인트 | 메서드 | 설명 |\n|-----------|--------|------|\n| `/health` | GET | 헬스체크 |\n| `/v1/modes` | GET | 지원 모드 목록 |\n| `/v1/evaluate` | POST | 사업계획서 평가 |\n| `/v1/improve` | POST | 개선안 생성 |\n| `/v1/match` | POST | 정부 지원사업 매칭 |\n| `/v1/draft` | POST | 지원서 초안 (program 필수) |\n| `/v1/checklist` | POST | 지원 준비 점검 (program 필수) |\n| `/v1/investor` | POST | 투자자 프로필 분석 |\n| `/v1/chat` | POST | 멀티턴 대화형 평가 세션 |\n| `/v1/valuation` | POST | 기업 밸류에이션 산출 |\n| `/v1/feedback` | POST | 평가 결과 피드백 저장 |\n\nCORS 지원 — 웹 프론트엔드에서 바로 호출 가능.\n\n### `/v1/feedback` 상세\n\n```\nPOST /v1/feedback\nBody: {\"evaluation_id\": \"uuid\", \"rating\": 1 또는 -1, \"comment\": \"선택\"}\nResponse: {\"ok\": true}\n```\n\n평가 결과에 대한 좋아요(1) / 싫어요(-1) 피드백을 저장합니다. `comment` 필드는 선택사항입니다.\n\n## ⚙️ 환경변수 설정\n\n`.env` 파일 또는 셸 환경에서 아래 변수를 설정합니다. **실제 값은 절대 공유하지 마세요.**\n\n### K-Startup AI 엔진 (선택)\n\nK-Startup AI 엔진 연동 시 더 정밀한 평가가 가능합니다:\n\n```bash\nRAON_API_URL=https://api.k-startup.ai   # API 서버 URL\nRAON_API_KEY=<발급받은 키>               # API 인증 키\n```\n\nAPI 미설정 시 로컬 LLM + RAG 모드로 동작합니다.\n\n👉 API 키 발급: [k-startup.ai](https://k-startup.ai)\n\n### Supabase 피드백 저장 (선택)\n\n`/v1/feedback` 피드백 데이터를 Supabase에 영속 저장하려면 아래 변수를 설정합니다:\n\n```bash\nSUPABASE_URL=<Supabase 프로젝트 URL>             # Supabase 프로젝트 URL\nSUPABASE_SERVICE_KEY=<서비스 롤 키>               # Supabase 서비스 키 (비공개)\nSUPABASE_ACCESS_TOKEN=<Management API 토큰>       # 테이블 자동 생성용 (선택)\n```\n\n- `SUPABASE_URL` — Supabase 프로젝트 URL (선택, 로컬 피드백 저장용)\n- `SUPABASE_SERVICE_KEY` — Supabase 서비스 키 (선택, 쓰기 권한 필요)\n- `SUPABASE_ACCESS_TOKEN` — Supabase Management API 토큰 (테이블 자동 생성용, 선택)\n\n미설정 시 피드백 데이터는 로컬 SQLite에만 저장됩니다.\n\n## 🔒 보안 제한사항\n\n### Admin API 접근 제한\n`/api/keys/*` 엔드포인트는 **localhost에서만 접근 가능**합니다. 외부 네트워크에서 admin API를 호출하면 `403 Forbidden`이 반환됩니다.\n\n### 외부 URL 차단 (`fetch_realtime`)\n`fetch_realtime` 기능은 허용된 도메인만 접근 가능합니다:\n- **허용 도메인 예시**: `jointips.or.kr`, `k-startup.go.kr` 등 정부/파트너 사이트\n- 모든 외부 URL은 내부 `is_allowed_url()` 함수로 검사 후, 허용 목록에 없으면 **자동 차단**됩니다.\n- 임의의 외부 URL을 `fetch_realtime`에 전달해도 실행되지 않습니다.\n\n> ⚠️ 서버를 공개 인터넷에 노출할 경우 nginx/방화벽으로 `/api/keys/*` 경로를 추가 차단하세요.\n\n## 🔍 RAG 하이브리드 검색\n\n554건의 정부 지원사업 데이터(TIPS, 예비/초기창업패키지, 성공사례 등)를 벡터 + 키워드 하이브리드로 검색합니다:\n\n```bash\n# 벡터 검색 (bge-m3 한국어 임베딩)\npython3 scripts/rag_pipeline.py search --query \"AI 스타트업 TIPS 합격 전략\"\n\n# Reranker로 Top-3 정밀 추출\npython3 scripts/rag_pipeline.py search --query \"TIPS\" --rerank\n\n# 데이터 인제스트\npython3 scripts/rag_pipeline.py ingest --data-dir eval_data\n\n# 검색 품질 평가\npython3 scripts/rag_pipeline.py eval\n```\n\n- **임베딩**: `bge-m3` (한국어 최적화, Ollama)\n- **토크나이저**: `kiwipiepy` 한국어 형태소 분석 — BM25 정확도 향상\n- **검색**: 0.6 × 벡터 유사도 + 0.4 × BM25 키워드 매칭\n- **Reranker**: LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬\n- **Top-1 정확도**: 100% (v2026.2.18 기준)\n- **데이터**: TIPS 317 / 정부사업 206 / 심사기준 21 / 성공사례 10\n\n## 🏗️ Roadmap\n\n- [x] 사업계획서 평가 (biz-plan)\n- [x] 정부 지원사업 매칭 (gov-funding) — 가중치 스코어링\n- [x] 다중 문서 비교 분석\n- [x] JSON 출력 + 파일 저장\n- [x] 평가 히스토리 로깅\n- [x] 온보딩 + 진행률 표시\n- [x] 투자자 프로필 분석 (investor-match profile)\n- [x] HTTP API 서버 (serve)\n- [x] Eval Pipeline — LLM 평가 정확도 검증\n- [x] RAG 하이브리드 검색 — bge-m3 + BM25\n- [x] Reranker — LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬\n- [x] 멀티턴 대화형 평가 — interactive CLI + /v1/chat\n- [x] 기업 밸류에이션 — Scorecard/Berkus/Revenue Multiple\n- [x] 형태소 분석 — kiwipiepy 한국어 토크나이저\n- [ ] 마케팅 ROI 예측 (marketing-roi)\n\n## 🤝 About\n\n[주식회사 여명거리](https://dawn.kim) | **0→1 AI Agent for Korean Startups**\n\nTIPS Selected 2025 · 정주영 창업경진대회 대상 · 500+ Startups Served · 520x Efficiency\n\n**v2026.2.21** — Reranker + 멀티턴 대화형 평가 + 기업 밸류에이션 + kiwipiepy 형태소 분석 · 90 tests passing\n\n---\n\n<p align=\"center\">\n  <b>From ideation to exit, AI infrastructure for every stage.</b><br>\n  <a href=\"https://k-startup.ai\">k-startup.ai</a> · <a href=\"https://ir.dawn.kim\">IR</a> · <a href=\"mailto:iam@dawn.kim\">Contact</a>\n</p>\n\nFile v0.7.23:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7emtm2ym7ecd2b9jzj8ga32581cmvv\",\n  \"slug\": \"zero-to-one-startup\",\n  \"version\": \"0.7.23\",\n  \"publishedAt\": 1771510038749\n}\n\nFile v0.7.23:clawhub-raon-os/references/gov-programs.md\n\n# 주요 정부 지원사업 (2026)\n\n_최종 업데이트: 2026.02.17 (2026 통합공고 제2025-648호 기반)_\n\n## Tier 1: 대형 (1억+)\n\n### TIPS (민간투자주도형 기술창업)\n- 규모: 최대 8억원 (2026년 기준, R&D + 사업화)\n- 기간: 2년\n- 대상: 창업 7년 이내, 기술 기반\n- 특징: TIPS 운영사(AC/VC) 추천 필수, 합격률 ~20%\n- 심사 기준: references/tips-criteria.md 참조\n- 2026 공고: 제2026-40호 (01.26), **상시 접수**\n\n### Global TIPS\n- 규모: 최대 50억원\n- 조건: TIPS 선정 기업 + 해외투자 유치 실적\n- 특징: 해외 VC 투자 매칭 방식\n- 2026: **상시 접수** (TIPS 선정 기업만)\n\n### K-Startup 그랜드챌린지\n- 규모: 45억원 (참가지원금)\n- 대상: **외국 국적** 예비창업자 및 7년 이내 창업기업 (한국 진출 외국인 대상)\n- 특징: 액셀러레이팅 + 비자 발급 지원\n- 2026 공고: 제2026-26호 — 주관기관 모집 (01.19~02.10 마감). **참여기업 공고 '26.4월 예상**\n\n### 창업성장기술개발 (디딤돌/TIPS)\n- 규모: 총 7,864억원 (TIPS 포함)\n- 대상: 업력 7년 이하 창업기업 (신산업 분야 10년 이하)\n- 특징: 기술 중심 R&D, TIPS는 운영사(AC/VC) 추천 필수\n- 2026 공고: 디딤돌 '26.1월/3월, TIPS '26.1월\n\n### 기술사업화 패키지 (신규)\n- 2026 공고: 제2026-96호 (02.12), 접수 02.24~03.13\n- 담당: 기술개발과\n- 특징: R&D 성과의 사업화 연계 지원\n\n## Tier 2: 중형 (5천만~1억)\n\n### 초기창업패키지\n- 규모: 총 559억원 (개별 최대 1억원)\n- 대상: 업력 3년 이내 초기창업기업\n- 특징: 사업화 자금 + 멘토링\n- 2026 공고: 제2026-38호 (01.23), 접수 ~02.13 **마감**. 선정 발표 4~5월 예상\n- 조회수 18,981 (가장 인기)\n\n### 창업도약패키지\n- 규모: 총 728억원 (개별 최대 3억원)\n- 대상: 창업 3년 초과 7년 이내\n- 특징: 성장 단계 지원\n- 2026 공고: 제2026-39호 (01.23), 접수 ~02.13 **마감**. 선정 발표 5~6월 예상\n\n### 재도전성공패키지\n- 규모: 총 150억원\n- 대상: 예비 또는 재창업 업력 7년 이내 재창업기업 대표\n- 특징: 폐업 후 재도전 지원\n- 2026 공고: 제2026-87호 (02.10), 접수 02.11~**03.04** ⏰ 접수 중\n\n## Tier 3: 초기/교육\n\n### 예비창업패키지\n- 규모: 총 491억원 (개별 최대 1억원)\n- 대상: 예비 창업자 (공고일 기준 사업자등록 및 법인설립 전)\n- 특징: 교육 + 사업화 자금\n- 2026: 공고 미확인 (2~3월 공고 예상, 수시 확인 필요)\n\n### 창업성공패키지 (청년창업사관학교)\n- 규모: 총 1,025억원\n- 대상: 만 39세 이하 청년창업자\n- 특징: 입주 공간 + 자금 + 교육\n- 2026 공고: 제2026-60호 — 기본과정 (01.30), 접수 ~02.13 **마감**\n- 제2026-61호 — 딥테크 심화 (01.30), 접수 ~02.13 **마감**\n- 제2026-62호 — 글로벌 심화 (01.30), 접수 ~02.13 **마감**\n\n## 특수 프로그램 (2026 신규/주목)\n\n### 지역 주도형 AI 대전환\n- 2026 공고: 제2026-72호 (02.04), 접수 ~**03.10** ⏰ 접수 중\n- 담당: 중소기업인공지능확산추진단\n- 특징: AI 도입 중소기업 대상, 여명거리와 연관 가능성\n\n### 지역 첨단제조 스타트업 스케일업\n- 2026 공고: 제2026-66호 (02.02), 접수 ~02.25 ⏰ 접수 중 (마감 임박)\n\n### 지역혁신선도기업 육성 (R&D)\n- 2026 공고: 제2026-57호 (01.30), 접수 02.11~**03.03** ⏰ 접수 중\n\n## 선택 가이드\n\n| 단계 | 추천 프로그램 | 2026 상태 |\n|------|-------------|-----------|\n| 아이디어만 있음 | 예비창업패키지 | 공고 대기 |\n| 법인 설립 직후 | 초기창업패키지, 청년창업사관학교 | ❌ 1차 마감 |\n| MVP/PoC 있음 | TIPS, 창업성장기술개발, 기술사업화 패키지 | ✅ TIPS 상시, 기술사업화 02.24~03.13 |\n| 매출 발생 | TIPS, 창업도약패키지 | ❌ 도약 1차 마감, ✅ TIPS 상시 |\n| 해외 진출 | K-Startup 그랜드챌린지, Global TIPS | ✅ Global TIPS 상시, 그랜드챌린지 3~5월 |\n| 재도전 | 재도전성공패키지 | ✅ ~03.04 접수 중 |\n| AI 도입 | 지역 주도형 AI 대전환 | ✅ ~03.10 접수 중 |\n\n## 2026년 확인된 일정\n\n| 프로그램 | 공고번호 | 공고일 | 접수 기간 | 상태 |\n|----------|----------|--------|-----------|------|\n| TIPS | 제2026-40호 | 01.26 | 상시 (운영사 추천) | ✅ 상시 접수 |\n| Global TIPS | - | 상시 | 상시 | ✅ 상시 접수 |\n| 초기창업패키지 (일반) | 제2026-38호 | 01.23 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 창업도약패키지 (일반) | 제2026-39호 | 01.23 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 청년창업사관학교 기본 | 제2026-60호 | 01.30 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 청년창업사관학교 딥테크 | 제2026-61호 | 01.30 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 청년창업사관학교 글로벌 | 제2026-62호 | 01.30 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 재도전성공패키지 | 제2026-87호 | 02.10 | 02.11~03.04 | ⏰ 접수 중 |\n| 기술사업화 패키지 1차 | 제2026-96호 | 02.12 | 02.24~03.13 | ⏰ 곧 시작 |\n| 지역 주도형 AI 대전환 | 제2026-72호 | 02.04 | ~03.10 | ⏰ 접수 중 |\n| 지역혁신선도기업 R&D | 제2026-57호 | 01.30 | 02.11~03.03 | ⏰ 접수 중 |\n| K-Startup 그랜드챌린지 | 제2026-26호 | 01.19 | 주관기관 ~02.10 마감 | 참여기업 3~5월 예상 |\n| 예비창업패키지 | - | - | - | 🔍 공고 대기 |\n| 창업성장기술개발 | - | - | - | 🔍 공고 대기 |\n\n> 📅 데이터 출처: [중기부 사업공고](https://www.mss.go.kr/site/smba/ex/bbs/List.do?cbIdx=310) (2026.02.15 기준)\n> ⚠️ 2차 모집, 추가 공고가 수시 게시됩니다. [K-Startup](https://www.k-startup.go.kr) 수시 확인 필수.\n\n## 공통 준비 사항\n- 사업계획서 (PDF, 보통 20~30페이지)\n- 팀 소개 및 대표자 이력\n- 기술 설명서 또는 특허/IP\n- 재무제표 (법인인 경우)\n- 시장 분석 자료\n- 고객 검증 자료 (PoC, LOI, 매출 증빙)\n\nFile v0.7.23:clawhub-raon-os/references/tips-criteria.md\n\n# TIPS 심사 기준\n\n## 개요\n- 주관: 중소벤처기업부\n- 규모: 최대 8억원 (2026년 기준), 2년\n- 대상: 창업 7년 이내 기술 기반 스타트업\n\n## 심사 항목 (100점)\n\n### 1. 기술성 (30점)\n- 기술의 혁신성/차별성 (15점)\n- 기술 완성도 및 개발 역량 (10점)\n- 지식재산권 확보 가능성 (5점)\n\n### 2. 시장성 (25점)\n- 목표 시장 규모 및 성장성 (10점)\n- 경쟁 현황 및 진입 전략 (10점)\n- 고객 검증 (PoC, LOI, 매출) (5점)\n\n### 3. 사업성 (25점)\n- 비즈니스 모델 타당성 (10점)\n- 수익 구조 및 확장성 (10점)\n- 재무 계획 합리성 (5점)\n\n### 4. 대표자/팀 역량 (20점)\n- 대표자 경력 및 도메인 전문성 (10점)\n- 팀 구성 적합성 (5점)\n- 실행 역량 (이전 창업/프로젝트 성과) (5점)\n\n## 합격 기준\n- 일반적으로 70점 이상 합격권\n- 운영사별 차이 있음 (벤처캐피탈이 추천 운영)\n- 대면 평가(PT) 통과 필수\n\n## 가점 요소\n- 특허/IP 보유 (출원도 가점, 등록은 더 큼)\n- 매출 발생 또는 유료 고객 확보\n- PoC/파일럿 완료 (정량 성과 포함)\n- LOI(투자의향서) 또는 MOU 확보\n- 수상 경력 (정주영, 도전K스타트업 등 정부/대기업 주관)\n- 2회 이상 창업 경험 (시리얼 파운더)\n- 관련 분야 석/박사 또는 10년+ 경력\n- 글로벌 진출 계획 (구체적일수록)\n- 사회적 가치 창출 (ESG, 지역균형 등)\n\n## 감점/탈락 요소\n- 기술 차별성 불명확 (\"AI 활용\" 만으로는 부족)\n- 시장 규모 과대 추정 (TAM만 제시, SAM/SOM 없음)\n- 팀 구성 취약 (1인 또는 비상근 팀원만)\n- 재무 계획 비현실적 (Y1에 100억 매출 등)\n- 경쟁사 분석 미흡 (\"경쟁사 없음\" = 시장 없음으로 해석)\n- 사업계획서 분량/형식 부적합 (너무 짧거나 핵심 누락)\n- 기존 사업 대비 혁신성 부족 (me-too 서비스)\n- 법인 미설립 (지원 시점까지 설립 필수)\n- 대표자 신용 불량 또는 부실기업 이력\n\n## TIPS 운영사 추천 프로세스\n- TIPS 운영사(AC/VC) 60+개사가 각각 추천 (2026년 기준)\n- 운영사에 먼저 IR → 추천 의향 확인 → 공식 추천 → 서류+PT 심사\n- 운영사마다 관심 분야 다름 (AI, 바이오, 핀테크 등)\n- AC(액셀러레이터)도 운영사로 참여 — VC만 가능한 것 아님\n- 동시 여러 운영사에 접근 가능 (중복 추천 불가)\n- 운영사 추천 = 사실상 1차 필터 통과\n\n## 핵심 포인트\n- \"왜 지금, 왜 우리 팀인가\" 명확해야 함\n- 기술 = 문제 해결력 (기술 자체가 아닌 기술이 만드는 가치)\n- 시장 규모는 TAM-SAM-SOM 프레임워크\n- 매출/PoC 있으면 압도적 유리\n- 520x 같은 정량 수치 = 강력한 차별화 포인트\n- PT 심사: 10분 발표 + 10분 Q&A가 일반적\n- 후속 투자 유치 가능성도 평가 요소\n\nFile v0.7.23:clawhub-raon-os/references/yc-rfs.md\n\n# YC & a16z 창업 아이디어 데이터베이스\n\n_출처: Y Combinator RFS + a16z Big Ideas 2026 | 최종 업데이트: 2026.02.17_\n\n---\n<!-- \nFORMAT: 각 아이디어는 ## N. 형식\n필드: name, subtitle, source, season, keywords, korea_market, description, why_now, founder_profile\nidea.py가 이 파일을 파싱합니다.\n-->\n\n## 1. Cursor for Product Managers — AI 네이티브 PM 도구\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** pm, product manager, 프로덕트, 기획, saas, prd, 스프린트, 프로젝트, cursor\n- **한국 적용:** 국내 SaaS 시장 급성장, 네이버/카카오 PM 수요\n\n**설명:** Cursor가 개발자의 코딩 워크플로우를 혁신한 것처럼, PM의 일상 업무(PRD 작성, 우선순위 결정, 스프린트 계획, 유저 리서치 분석)를 AI가 네이티브로 수행하는 도구.\n\n**왜 지금인지:** LLM이 문서 작성/분석 수준에 도달하여 PM 업무의 70%를 자동화 가능. Cursor/Copilot의 성공이 \"직무별 AI 도구\" 시장의 존재를 증명.\n\n**적합한 창업자:** 전직 PM + AI/ML 엔지니어 조합. B2B SaaS 경험자.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 SaaS 시장 급성장 (연 25%+). 정부지원: TIPS (AI 기반 SaaS), K-Digital 트랜스포메이션.\n\n---\n\n## 2. AI-Native Hedge Funds — AI 기반 퀀트 트레이딩\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 퀀트, 트레이딩, hedge, 금융, 투자, finance, trading, 알고리즘, fund\n- **한국 적용:** 한국 자산운용 시장 1,800조원+, 금융 규제 샌드박스\n\n**설명:** LLM/멀티모달 AI가 뉴스, 실적 발표, 매크로 데이터를 실시간 해석하여 트레이딩 전략을 수립하는 펀드.\n\n**왜 지금인지:** LLM의 비정형 데이터 해석 능력 급상승. 전통 퀀트 알파 소멸 중.\n\n**적합한 창업자:** 퀀트 트레이더 + ML 엔지니어. 금융 규제 이해 필수.\n\n**한국 시장 적용:** 한국 자산운용 시장 규모 1,800조원+. 금융위 AI 활용 가이드라인 발표 (2025).\n\n---\n\n## 3. AI-Native Agencies — AI로 서비스업을 소프트웨어 마진으로\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 에이전시, 마케팅, 디자인, agency, 광고, 콘텐츠, creative, 법률, 서비스\n- **한국 적용:** 국내 광고/마케팅 시장 15조원+, 중소기업 에이전시 수요\n\n**설명:** 마케팅, 디자인, 법률, 회계 등 전통 에이전시 업무를 AI로 자동화하여 소프트웨어 마진(80%+)으로 전환.\n\n**왜 지금인지:** AI가 카피라이팅, 디자인, 코드 생성을 실무 수준으로 수행. 에이전시 마진 30% → 70~80%.\n\n**적합한 창업자:** 에이전시 운영 경험자. 특정 버티컬 도메인 전문성.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 광고/마케팅 시장 15조원+. 정부지원: 초기창업패키지, AI 바우처 사업.\n\n---\n\n## 4. Stablecoin Financial Services — DeFi+TradFi 규제 브릿지\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 블록체인, crypto, defi, stablecoin, 핀테크, 송금, 결제, fintech, 스테이블코인\n- **한국 적용:** 가상자산법 시행, 한국 해외 송금 시장 연 $30B+\n\n**설명:** 스테이블코인 기반으로 결제, 송금, 대출, 급여 등 전통 금융 서비스를 제공. 규제 준수가 핵심.\n\n**왜 지금인지:** 글로벌 스테이블코인 시가총액 $200B+ 돌파. 규제 프레임워크 정비 중.\n\n**적합한 창업자:** 금융/규제 전문가 + 블록체인 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 가상자산법 시행 (2024~). 금융 규제 샌드박스, 블록체인 특화 지원.\n\n---\n\n## 5. AI for Government — 정부 AI 디지털화\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 정부, 공공, govtech, government, 행정, 공무원, 디지털정부, 민원\n- **한국 적용:** 디지털플랫폼정부 예산 2조원+, 혁신조달\n\n**설명:** 정부/공공기관의 행정 업무를 AI로 자동화. 에스토니아 디지털 정부 모델 확산.\n\n**왜 지금인지:** 정부 디지털 전환 예산 전세계적 확대. LLM이 규제 문서 이해 가능 수준 도달.\n\n**적합한 창업자:** GovTech 경험자, 공공 조달 프로세스 이해자.\n\n**한국 시장 적용:** 디지털플랫폼정부 예산 2조원+ (2026). 조달청 혁신제품 지정 시 공공시장 진입 용이.\n\n---\n\n## 6. AI Guidance for Physical Work — AR/AI로 현장 근로자 가이드\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 제조, 건설, ar, 현장, 공장, manufacturing, 안전, 스마트팩토리, hvac, 간호\n- **한국 적용:** 제조업 GDP 비중 25%+ (OECD 1위), 스마트팩토리 보급사업\n\n**설명:** 제조, 건설, 의료 등 현장 근로자에게 AR/모바일로 실시간 AI 작업 가이드 제공.\n\n**왜 지금인지:** 멀티모달 AI가 현장 영상을 실시간 분석 가능. 숙련 노동자 은퇴.\n\n**적합한 창업자:** 제조/건설 도메인 + AR/CV 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 제조업 GDP 비중 25%+. 정부지원: 스마트제조혁신, TIPS.\n\n---\n\n## 7. Large Spatial Models — 공간 추론 AI 파운데이션 모델\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 3d, spatial, 자율주행, 로보틱스, robotics, 디지털트윈, 공간, nerf, gaussian\n- **한국 적용:** 자율주행 레벨4 시범운행 2026, 디지털 트윈 국가 프로젝트\n\n**설명:** 3D 공간을 이해하고 추론하는 대규모 AI 모델. 자율주행, 로보틱스, 디지털 트윈에 적용.\n\n**왜 지금인지:** NeRF/3D Gaussian Splatting 급발전. 자율주행/로보틱스 공간 이해 수요 폭발.\n\n**적합한 창업자:** 3D CV/로보틱스 PhD + 인프라 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 자율주행 규제 완화. AI 반도체/SW 핵심기술 R&D.\n\n---\n\n## 8. Infra for Government Fraud Hunters — 정부 사기 적발 인프라\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 사기, fraud, 탐지, 감사, 보조금, 부정, 이상탐지, 컴플라이언스, 내부고발\n- **한국 적용:** 국민연금/건보 부정수급 적발 강화 추세\n\n**설명:** 정부 보조금/복지/세금 사기를 AI로 탐지하는 인프라.\n\n**왜 지금인지:** 코로나 이후 정부 지출 급증 → 사기도 급증. 그래프 AI/이상탐지 기술 성숙.\n\n**적합한 창업자:** 금융 사기탐지 경험 + 공공 데이터 분석.\n\n**한국 시장 적용:** 보조금 부정수급 적발 시스템 고도화 사업. 공공 AI 실증.\n\n---\n\n## 9. Make LLMs Easy to Train — LLM 학습 도구 간소화\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** llm, 학습, train, mlops, 파인튜닝, fine-tuning, ml, 인프라, gpu, 데이터셋\n- **한국 적용:** 국내 기업 AI 도입율 낮음, AI 바우처/데이터바우처\n\n**설명:** 비전문가도 도메인 특화 LLM을 파인튜닝/학습할 수 있는 도구.\n\n**왜 지금인지:** 오픈소스 LLM 생태계 폭발. 기업의 자체 LLM 수요 급증.\n\n**적합한 창업자:** ML 인프라 엔지니어. 대규모 분산 학습 경험. DevTools 감각.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 기업 AI 도입율 낮음 (10% 미만). AI 학습용 GPU 클라우드 정부 지원.\n\n---\n\n## 10. Retraining Workers for the AI Economy — AI 시대 직업 재교육\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** 교육, 재교육, 직업훈련, bootcamp, vr, ar, 직업, 전직, hvac, 용접, 전기\n- **한국 적용:** K-Digital Training, 직업훈련 혁신 사업, 숙련인력 부족\n\n**설명:** 데이터센터/팹 등에 필요한 숙련 기술직(전기, HVAC, 용접)을 AI/AR/VR로 빠르게 재교육하는 플랫폼.\n\n**왜 지금인지:** AI 시대 화이트칼라 대체 가속화, 반면 블루칼라 숙련공 부족 심화.\n\n**적합한 창업자:** 교육/직업훈련 + AR/VR + AI 멀티모달 경험.\n\n**한국 시장 적용:** K-Digital Training 정부사업, 직업훈련 디지털 전환. 반도체/배터리 인력 부족.\n\n---\n\n## 11. Video Generation as a Primitive — 비디오 생성을 컴퓨팅 기본 요소로\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** 비디오, video, 영상, 생성, generation, tiktok, 게임, 쇼핑, 콘텐츠, veo\n- **한국 적용:** K-콘텐츠 수출 강국, 숏폼 콘텐츠 시장 폭발\n\n**설명:** 비디오 생성이 텍스트/이미지처럼 컴퓨팅의 기본 요소가 되어 AI 네이티브 TikTok, 무한 게임 월드, 맞춤형 쇼핑 영상 등 가능.\n\n**왜 지금인지:** Veo 3 등 거의 실사 수준의 비디오 생성 가능. 비디오가 새로운 인터랙션 매체로 부상.\n\n**적합한 창업자:** 비디오 AI 모델 + 콘텐츠 플랫폼 경험.\n\n**한국 시장 적용:** K-콘텐츠/K-POP 시장. 정부 콘텐츠 산업 육성.\n\n---\n\n## 12. The 10-Person $100B Company — 초소형 팀 대규모 기업\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** 소규모, lean, 효율, 자동화, 1인, solo, founder, 매출, revenue per employee\n- **한국 적용:** 1인 창업 지원 확대, AI 도구로 소규모 팀 생산성 극대화\n\n**설명:** AI 도구 덕분에 10명 이하 초소형 팀이 $100B 규모 회사를 만들 수 있는 시대. Revenue per employee가 핵심 지표.\n\n**왜 지금인지:** AI 코딩/디자인/마케팅 자동화로 1인당 생산성 10~100배 증가.\n\n**적합한 창업자:** 풀스택 역량의 고기동성(high-agency) 창업자.\n\n**한국 시장 적용:** 1인 창업/소규모 팀 스타트업 지원 정책 확대.\n\n---\n\n## 13. Multi-Agent Systems Infrastructure — 멀티 에이전트 시스템 인프라\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** agent, 에이전트, multi-agent, 멀티에이전트, 워크플로우, infra, orchestration, 오케스트레이션\n- **한국 적용:** AI 에이전트 관련 스타트업 급증, 클라우드 인프라 수요\n\n**설명:** 단일 AI 에이전트에서 복잡한 분산 멀티 에이전트 워크플로우로 전환. 에이전트 플릿 배포/모니터링 인프라.\n\n**왜 지금인지:** AI 에이전트가 단일 작업에서 복합 워크플로우로 진화. Spark처럼 쉬운 에이전트 관리 필요.\n\n**적합한 창업자:** 분산 시스템 + ML 인프라 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** AI 에이전트 스타트업 급증. 정부 AI 인프라 투자 확대.\n\n---\n\n## 14. AI-Native Enterprise Software — AI 네이티브 엔터프라이즈 소프트웨어\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** enterprise, 엔터프라이즈, saas, crm, erp, b2b, 기업용, salesforce, servicenow\n- **한국 적용:** 국내 기업 DX 가속, 레거시 시스템 교체 수요\n\n**설명:** Salesforce/ServiceNow가 클라우드 시대를 탔듯이, AI 네이티브로 처음부터 설계된 $10B+ 엔터프라이즈 SW.\n\n**왜 지금인지:** 기존 SaaS에 AI 기능 추가 vs AI-first 설계의 격차 커짐.\n\n**적합한 창업자:** 엔터프라이즈 세일즈 + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 기업 DX 가속, 정부 디지털 전환 예산 증가.\n\n---\n\n## 15. LLMs vs Government Consulting — LLM으로 정부 컨설팅 대체\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** 컨설팅, consulting, 정부, deloitte, accenture, 공공, 보고서, 분석, 정책\n- **한국 적용:** 정부 연구용역/컨설팅 시장 수조원 규모\n\n**설명:** 미국 정부가 연 $100B+ 쓰는 컨설팅(딜로이트, 액센츄어 등)을 LLM 기반 솔루션으로 대체.\n\n**왜 지금인지:** LLM이 보고서 작성, 데이터 분석, 정책 리서치 수준 도달. 정부 비용 절감 압박.\n\n**적합한 창업자:** 정부 컨설팅 경험 + AI 제품 역량.\n\n**한국 시장 적용:** 정부 연구용역/정책 컨설팅 시장 수조원. AI 기반 정책분석 도구 수요.\n\n---\n\n## 16. Unstructured Data Platform — 비정형 데이터 정리 플랫폼\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 데이터, data, 비정형, unstructured, etl, pdf, 문서, rag, 파이프라인, 데이터엔트로피\n- **한국 적용:** 대기업 문서 디지털화 수요, 데이터3법 기반 데이터 경제\n\n**설명:** 기업의 비정형 멀티모달 데이터(PDF, 이미지, 영상, 이메일)를 지속적으로 정리/구조화/검증하는 플랫폼.\n\n**왜 지금인지:** 기업 지식의 80%가 비정형 데이터에 존재. RAG 시스템 환각의 근본 원인이 데이터 엔트로피.\n\n**적합한 창업자:** 데이터 인프라 + NLP/CV 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 대기업/금융사 문서 디지털화, 데이터3법 기반 데이터 거래 시장.\n\n---\n\n## 17. AI Cybersecurity Automation — AI 사이버보안 자동화\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 보안, security, cybersecurity, soc, 로그, 자동화, ciso, 취약점, 탐지\n- **한국 적용:** 사이버보안 인력 부족 심각, 정보보호산업 성장\n\n**설명:** 반복적 보안 업무(로그 리뷰, 알림 분류)를 AI로 자동화하여 보안인력 부족 해소.\n\n**왜 지금인지:** 글로벌 사이버보안 인력 부족 300만명+. AI가 1차 분류 자동화 가능 수준 도달.\n\n**적합한 창업자:** 보안 운영(SOC) 경험 + AI/ML 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 사이버보안 인력 부족 심각. 정보보호산업 육성 정책.\n\n---\n\n## 18. Agent-Native Infrastructure — 에이전트 네이티브 인프라\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** agent, 에이전트, infrastructure, 인프라, 동시성, concurrency, api, database, 서버리스\n- **한국 적용:** 클라우드 네이티브 인프라 시장, 에이전트 워크로드 대응\n\n**설명:** AI 에이전트의 폭발적/재귀적 워크로드를 처리하는 새로운 인프라. 기존 인프라에는 DDoS처럼 보이는 트래픽 패턴.\n\n**왜 지금인지:** 에이전트가 1개 목표에 5000개 서브태스크를 밀리초 내 생성. 기존 인프라 한계.\n\n**적합한 창업자:** 분산 시스템/데이터베이스 + 클라우드 인프라 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 클라우드 시장 성장. 네이버클라우드/NHN 등 인프라 수요.\n\n---\n\n## 19. Multimodal Creative Tools — 멀티모달 크리에이티브 도구\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** creative, 크리에이티브, 영상, 음악, 이미지, multimodal, 멀티모달, 생성, 편집, 감독\n- **한국 적용:** K-콘텐츠/K-POP 제작 도구, 1인 크리에이터 시장\n\n**설명:** AI 생성 음성/음악/이미지/비디오를 통합하여 영화급 콘텐츠를 제작할 수 있는 도구.\n\n**왜 지금인지:** 각 모달리티 생성 기술은 성숙, 통합 제어가 미비. 2026년 진정한 멀티모달 가능.\n\n**적합한 창업자:** 크리에이티브 도구 + 3D/CV/생성 모델 경험.\n\n**한국 시장 적용:** K-콘텐츠 제작 혁신. 1인 크리에이터 생태계 세계 최대급.\n\n---\n\n## 20. AI-Native Data Stack — AI 네이티브 데이터 스택\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 데이터, data stack, vector, 벡터, bi, 대시보드, analytics, databricks, semantic\n- **한국 적용:** 데이터 인프라 현대화, AI 기반 BI 수요\n\n**설명:** 벡터 DB + 전통 데이터 스택 통합, 에이전트를 위한 시맨틱 레이어, BI/스프레드시트의 에이전트화.\n\n**왜 지금인지:** 데이터 스택 통합 가속(Fivetran+dbt 합병). AI 에이전트의 \"컨텍스트 문제\" 해결 필요.\n\n**적합한 창업자:** 데이터 엔지니어 + AI 인프라 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 기업 데이터 인프라 현대화 수요. BI 시장 AI 전환.\n\n---\n\n## 21. Interactive Video Worlds — 인터랙티브 비디오 월드\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 비디오, video, 인터랙티브, interactive, 시뮬레이션, simulation, 로봇, 게임, 가상세계\n- **한국 적용:** 게임/메타버스 강국, 시뮬레이션 기반 로보틱스\n\n**설명:** 비디오가 수동적 시청에서 진입 가능한 가상 환경으로 전환. 로봇 학습, 게임, 디자인 프로토타입 등.\n\n**왜 지금인지:** 비디오 모델이 시간/물리/일관성을 이해하기 시작. 행동-인지 격차 좁혀짐.\n\n**적합한 창업자:** 비디오 AI + 게임/시뮬레이션 엔진 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 게임 강국 한국의 인터랙티브 콘텐츠 기술. 메타버스 정부 투자.\n\n---\n\n## 22. Systems of Record Disruption — 시스템 오브 레코드 해체\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** crm, erp, system of record, saas, salesforce, 워크플로우, 자동화, agent layer\n- **한국 적용:** 레거시 ERP/CRM 교체 수요, AI 에이전트 기반 업무 전환\n\n**설명:** AI가 CRM/ERP 등 기존 시스템 오브 레코드를 수동적 저장소로 밀어내고 에이전트 레이어가 핵심이 되는 전환.\n\n**왜 지금인지:** 추론 모델과 에이전트 워크플로우가 데이터를 직접 읽고/쓰고/추론. 전통 SoR의 전략적 우위 상실.\n\n**적합한 창업자:** 엔터프라이즈 SW + AI 에이전트 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 대기업 레거시 시스템 현대화. ERP/CRM 교체 사이클.\n\n---\n\n## 23. Vertical AI Multiplayer — 버티컬 AI 멀티플레이어 협업\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** vertical, 버티컬, 법률, 부동산, 의료, healthcare, legal, 멀티플레이어, 협업, network effect\n- **한국 적용:** 법률/부동산/의료 AI 시장 초기 단계\n\n**설명:** 버티컬 AI가 정보검색→추론→멀티플레이어 단계로 진화. 다수 이해관계자 간 AI 에이전트 협업.\n\n**왜 지금인지:** 버티컬 AI 1세대가 $100M+ ARR 달성. 이제 다자간 협업이 네트워크 효과를 만드는 단계.\n\n**적합한 창업자:** 특정 버티컬 도메인 전문가 + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 법률/부동산/의료 AI 시장 초기. 네트워크 효과 기반 SaaS 기회.\n\n---\n\n## 24. Designing for Agents Not Humans — 에이전트를 위한 설계\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** agent, 에이전트, ux, seo, machine readable, api, 인터페이스, 머신리더블\n- **한국 적용:** AI 에이전트 경제 대비 웹/앱 재설계 수요\n\n**설명:** 사용자가 에이전트를 통해 웹과 상호작용하는 시대. 시각적 UI보다 머신 가독성이 중요.\n\n**왜 지금인지:** 2026년 사람들이 에이전트를 통해 인터넷 사용 시작. SEO→AEO(Agent Engine Optimization).\n\n**적합한 창업자:** 웹 인프라 + AI 에이전트 경험.\n\n**한국 시장 적용:** AI 에이전트 중심 커머스/서비스 전환 준비.\n\n---\n\n## 25. Outcome-Based AI Pricing — 성과 기반 AI 과금\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** pricing, 과금, 성과, outcome, 스크린타임, roi, value, 비즈니스모델\n- **한국 적용:** AI SaaS 과금 모델 혁신, 성과 기반 계약 확산\n\n**설명:** 스크린타임 KPI 종말. AI 앱은 사용 시간이 짧아도 가치 제공. 성과 기반 과금 모델로 전환.\n\n**왜 지금인지:** Deep research, Cursor, Abridge 등 사용시간↓ 가치↑ 앱 등장. ROI 측정 방식 변화 필요.\n\n**적합한 창업자:** SaaS 비즈니스 모델 + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** B2B SaaS 과금 모델 혁신. 성과 연동 계약 확산.\n\n---\n\n## 26. AI-Native Industrial Base — AI 네이티브 산업 기반\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 제조, manufacturing, 에너지, energy, 로보틱스, robotics, 산업, 자동화, 시뮬레이션, 공장\n- **한국 적용:** 스마트팩토리, 산업 AI 혁신, 제조 강국\n\n**설명:** 에너지, 제조, 물류, 인프라를 시뮬레이션/자동설계/AI 운영으로 처음부터 구축하는 산업 기반.\n\n**왜 지금인지:** 미국 제조업 리쇼어링. AI가 반응기 설계, 자원 추출 최적화, 자율 기계 조정 가능.\n\n**적합한 창업자:** 산업/에너지 도메인 + AI/로보틱스 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 제조 강국 한국의 스마트팩토리 전환. 산업 AI 정부 투자.\n\n---\n\n## 27. American Factory Renaissance — 미국식 공장 르네상스\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** factory, 공장, 모듈, modular, nuclear, 건설, construction, 원자력, 데이터센터, 주택\n- **한국 적용:** 모듈러 건설, SMR 원자력, 데이터센터 건설 수요\n\n**설명:** AI와 자동화를 활용해 복잡한 공정을 조립라인처럼 운영. 모듈러 원자로, 대량 주택, 데이터센터 건설.\n\n**왜 지금인지:** 헨리 포드식 반복가능 스케일 + 최신 AI = 원자로/주택/DC 대량 생산 가능.\n\n**적합한 창업자:** 건설/제조 운영 + 자동화/AI 경험.\n\n**한국 시장 적용:** SMR 원자력 수출, 모듈러 건설, 데이터센터 붐.\n\n---\n\n## 28. Physical World Observability — 물리 세계 관측성\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 센서, sensor, 카메라, camera, 관측, observability, 인프라, 모니터링, 자율, 프라이버시\n- **한국 적용:** 스마트시티, 인프라 모니터링, 자율주행 인프라\n\n**설명:** 소프트웨어 관측성이 물리 세계로 확장. 10억+ 네트워크 카메라/센서로 도시/인프라 실시간 이해.\n\n**왜 지금인지:** 센서 이미 배치. AI가 실시간 해석 가능. 로보틱스/자율주행의 기반.\n\n**적합한 창업자:** CV/IoT + 프라이버시 보존 기술 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 스마트시티 사업, 도시 인프라 모니터링. 프라이버시 기술.\n\n---\n\n## 29. Electro-Industrial Stack — 전기산업 기술 스택\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 전기, electric, 배터리, battery, 모터, ev, 드론, drone, 전력전자, power\n- **한국 적용:** EV/배터리 강국, 전력전자 산업, 드론 산업\n\n**설명:** EV, 드론, 데이터센터, 제조를 구동하는 통합 기술 스택 — 광물→배터리→전력전자→모터→소프트웨어.\n\n**왜 지금인지:** 전기화, 소재, AI의 수렴. 물리적 자동화의 보이지 않는 기반.\n\n**적합한 창업자:** 전력전자/EV/배터리 + 소프트웨어 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 한국 EV/배터리 세계 1위급. 전력전자 산업 강점.\n\n---\n\n## 30. Autonomous Labs — 자율 연구소\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 연구, research, 자율, autonomous, lab, 실험, 로봇, 과학, 신약, 소재\n- **한국 적용:** 바이오/소재 연구 자동화, 정부 R&D 혁신\n\n**설명:** AI + 로봇 조작이 결합된 자율 연구소. 가설→실험설계→실행→분석→반복을 무인으로.\n\n**왜 지금인지:** 멀티모달 AI + 로봇 조작 능력 향상. 무인 실험실(lights-out lab) 가능.\n\n**적합한 창업자:** 과학자 + 로보틱스 + AI 학제간 팀.\n\n**한국 시장 적용:** 바이오/소재/반도체 R&D 자동화. 정부 R&D 효율화.\n\n---\n\n## 31. Industrial Data Crusade — 산업 데이터 수집 운동\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 산업데이터, industrial data, 수집, collection, 라벨링, annotation, 센서, rl, 학습데이터\n- **한국 적용:** 제조 데이터 플랫폼, AI 학습 데이터 시장\n\n**설명:** 2026년은 컴퓨트가 아니라 데이터가 병목. 산업 현장의 미가공 데이터를 수집/라벨링/학습에 활용.\n\n**왜 지금인지:** AI 학습 데이터 수요 폭발. 산업 현장이 거의 무한한 저비용 데이터 원천.\n\n**적합한 창업자:** 산업 IoT + ML 파이프라인 + 데이터 플랫폼 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 제조 데이터 플랫폼(KAMP 등). AI 데이터 바우처 사업.\n\n---\n\n## 32. AI Reinforces Business Models — AI가 비즈니스 모델 강화\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 비즈니스모델, business model, 성과보수, contingency, 법률, 보험, 부동산, roi\n- **한국 적용:** 성과보수 기반 서비스 시장, AI 기반 리스크 분석\n\n**설명:** AI가 단순 비용 절감이 아닌 고객의 비즈니스 모델 자체를 강화. 성과보수 로펌의 승소율 예측 등.\n\n**왜 지금인지:** AI가 결과 예측/최적화 수준 도달. 인센티브 정렬로 복합 이점 생성.\n\n**적합한 창업자:** 특정 산업 비즈니스 모델 이해 + AI 제품.\n\n**한국 시장 적용:** 법률/보험/부동산 AI 분석. 성과 기반 계약 모델.\n\n---\n\n## 33. ChatGPT as AI App Store — ChatGPT AI 앱스토어화\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** chatgpt, 앱스토어, app store, 소비자, consumer, 분배, distribution, 미니앱, sdk\n- **한국 적용:** 카카오톡/네이버 미니앱 생태계와 유사 전개\n\n**설명:** OpenAI Apps SDK + Apple 미니앱 + ChatGPT 그룹 메시징으로 9억 사용자 대상 앱 배포 채널 형성.\n\n**왜 지금인지:** 새 기술 + 새 소비자 행동 + 새 배포 채널 = 10년에 한번의 소비자 테크 골드러시.\n\n**적합한 창업자:** 소비자 제품 + AI 앱 개발 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 카카오톡 미니앱/네이버 스마트스토어 생태계와 유사 기회.\n\n---\n\n## 34. Voice Agent Workflows — 음성 에이전트 워크플로우\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** voice, 음성, 전화, call, 예약, booking, agent, 상담, 고객서비스, ivr\n- **한국 적용:** 콜센터/예약 시장 자동화, AI 상담원\n\n**설명:** 음성 AI 에이전트가 단일 통화에서 전체 워크플로우 관리 및 고객 관계 사이클로 확장.\n\n**왜 지금인지:** 음성 AI가 예약/설문/접수 등 실제 비즈니스 상호작용 처리 가능 수준.\n\n**적합한 창업자:** 음성 AI + 비즈니스 프로세스 자동화 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 콜센터 시장 규모 1조원+. AI 상담원 도입 가속.\n\n---\n\n## 35. Prompt-Free Proactive AI — 프롬프트 없는 선제적 AI\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** proactive, 선제적, ambient, 앰비언트, ux, 인터페이스, 자동, 맥락, context\n- **한국 적용:** 기업 업무 자동화, 차세대 UI/UX\n\n**설명:** 2026년 프롬프트 박스 종말. AI 앱이 사용자 행동을 관찰하고 선제적으로 행동 제안. IDE→리팩토링, CRM→팔로업.\n\n**왜 지금인지:** AI가 컨텍스트 이해 + 행동 예측 가능. 채팅 인터페이스는 학습 바퀴였을 뿐.\n\n**적합한 창업자:** UX/제품 디자인 + AI 시스템 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 기업 업무 효율화. 차세대 생산성 도구 시장.\n\n---\n\n## 36. Blockchain Privacy Networks — 블록체인 프라이버시 네트워크\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 프라이버시, privacy, 블록체인, blockchain, zk, 영지식, 암호화, chain\n- **한국 적용:** 개인정보보호법 강화, 프라이버시 기술 수요\n\n**설명:** 프라이버시가 블록체인의 가장 중요한 차별점. 프라이버시 체인은 강력한 네트워크 효과와 록인 생성.\n\n**왜 지금인지:** 퍼블릭 체인의 범용화로 차별화 어려움. 프라이버시만이 진정한 록인 제공.\n\n**적합한 창업자:** 암호학/ZK 전문가 + 블록체인 인프라 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 개인정보보호법 강화. 프라이버시 보존 기술 수요 급증.\n\n---\n\n## 37. Prediction Markets Evolution — 예측 시장 진화\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** prediction market, 예측, 베팅, polymarket, 오라클, oracle, 거버넌스, 선거\n- **한국 적용:** 정보 예측 시장, AI 기반 여론 분석\n\n**설명:** 예측 시장이 주류화. 더 많은 계약, AI 에이전트 트레이더, LLM 오라클로 분쟁 해결.\n\n**왜 지금인지:** Polymarket 등 주류 진입. AI 에이전트가 새로운 예측 시그널 발굴.\n\n**적합한 창업자:** 크립토 + 정치/경제 데이터 + AI 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 정보 예측/분석 시장. 규제 프레임워크 필요.\n\n---\n\n## 38. RWA Tokenization & Stablecoin Onramps — 실물자산 토큰화/온램프\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** rwa, 토큰화, tokenization, 온램프, onramp, 스테이블코인, 결제, 지갑, wallet\n- **한국 적용:** STO 시장 개방, 스테이블코인 결제 인프라\n\n**설명:** 실물자산의 크립토 네이티브 토큰화(퍼프스 등) + 스테이블코인 온/오프램프 인프라 구축.\n\n**왜 지금인지:** 스테이블코인 거래량 $46T/년, Visa의 3배. 온/오프램프가 마지막 미해결 과제.\n\n**적합한 창업자:** 금융/결제 + 블록체인 인프라 경험.\n\n**한국 시장 적용:** STO 시장 2025년 개방. 크로스보더 결제 인프라 수요.\n\n---\n\n## 39. Know Your Agent (KYA) — 에이전트 신원 인증\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** kya, kyc, 에이전트, agent, identity, 신원, 인증, 크리덴셜, 디지털신원\n- **한국 적용:** AI 에이전트 경제 대비 신원인증 체계\n\n**설명:** AI 에이전트가 인간 직원의 96배. 에이전트에 KYC처럼 암호학적 서명 크리덴셜 부여. KYA 시대.\n\n**왜 지금인지:** 비인간 디지털 신원이 급증하나 금융 인프라 미비. 에이전트 경제의 병목이 지능→신원으로 이동.\n\n**적합한 창업자:** 디지털 신원/DID + 금융 인프라 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 디지털 신원 인증 시장. 마이데이터/DID 인프라 확장.\n\n---\n\n## 40. Healthy Actives Healthcare — 건강한 능동적 소비자 헬스케어\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 건강, health, 예방, prevention, 웰니스, wellness, 모니터링, 구독, 보험, 헬스테크\n- **한국 적용:** 디지털 헬스케어 시장, 예방의학 수요 증가\n\n**설명:** 아프지 않지만 건강을 적극 모니터링하는 \"건강한 능동적 소비자\" 세그먼트 부상.\n\n**왜 지금인지:** AI 기반 의료비 절감 + 예방 중심 보험 상품 + 소비자의 구독 지불 의향 증가.\n\n**적합한 창업자:** 의료/헬스테크 + 소비자 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 디지털 헬스케어 시장 성장. 건강검진 문화 + 웨어러블 보급.\n\n---\n\n## 41. Financial Infrastructure Modernization — 금융 인프라 현대화\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 금융, finance, banking, 은행, insurance, 보험, 레거시, legacy, 모기지, mortgage, 현대화\n- **한국 적용:** 금융사 레거시 시스템 교체, 인슈어테크\n\n**설명:** 은행/보험사의 레거시 시스템을 AI 네이티브로 재구축. 카테고리 경계 해체, 워크플로우 병렬화.\n\n**왜 지금인지:** AI 미활용 리스크가 시스템 교체 리스크를 초과. 레거시 벤더 계약 만료 사이클.\n\n**적합한 창업자:** 금융 IT + AI 시스템 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 금융사 차세대 시스템 구축. 인슈어테크 시장 성장.\n\n---\n\n## 42. AI-Built University — AI 기반 대학\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 교육, education, 대학, university, 적응학습, adaptive, 튜터링, tutoring, 커리큘럼\n- **한국 적용:** 에듀테크 시장, AI 기반 교육 혁신\n\n**설명:** AI를 부분 적용하는 게 아닌, AI로 처음부터 설계된 대학. 적응형 교과과정, 실시간 학습 경로 최적화.\n\n**왜 지금인지:** ASU+OpenAI 등 선행 사례. AI 리터러시가 교양 필수 과목화.\n\n**적합한 창업자:** 교육 혁신 + AI 시스템 + 대학 운영 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 에듀테크 시장 폭발. 대학 구조 개혁 논의 활발.\n\n---\n\n## 43. ML Robotics — ML 기반 로보틱스\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 로봇, robot, 로보틱스, robotics, ml, 조작, manipulation, 자동화, 자율\n- **한국 적용:** 로봇 산업 정부 투자, 협동로봇 시장\n\n**설명:** ML/딥러닝을 핵심으로 하는 차세대 로보틱스. 범용 조작, 이동, 인지.\n\n**왜 지금인지:** 파운데이션 모델이 로봇 제어에 적용 가능. 시뮬레이션→실세계 전이 기술 발전.\n\n**적합한 창업자:** 로보틱스 + ML/CV PhD.\n\n**한국 시장 적용:** 로봇산업 종합계획. 협동로봇 세계 시장 선도.\n\n---\n\n## 44. ML Physical World Simulation — ML 물리 세계 시뮬레이션\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 시뮬레이션, simulation, physics, 물리, 디지털트윈, digital twin, 가상, synthetic\n- **한국 적용:** 디지털 트윈 국가사업, 자율주행 시뮬레이션\n\n**설명:** ML로 물리 세계를 정밀 시뮬레이션. 자율주행/로봇/건축/기후 예측 등에 적용.\n\n**왜 지금인지:** Neural physics simulation 성능 급상승. 실시간 시뮬레이션 가능.\n\n**적합한 창업자:** 물리 시뮬레이션 + ML 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 디지털 트윈 국가사업. 자율주행 시뮬레이션 수요.\n\n---\n\n## 45. Defense Tech — 국방 기술\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 국방, defense, military, 군사, 드론, drone, 무인, 안보, 방산\n- **한국 적용:** 방산 수출 호황, AI 국방 전환\n\n**설명:** AI/자율화 기반 차세대 국방 기술. 드론, 자율무기, 사이버 방어, ISR.\n\n**왜 지금인지:** 글로벌 안보 위기 심화. 군사 AI 투자 급증. 상업 기술의 군사 전용 가속.\n\n**적합한 창업자:** 군 경험 + 기술 창업자.\n\n**한국 시장 적용:** 방산 수출 $170억+. K-방산 브랜드 성장.\n\n---\n\n## 46. Climate Tech — 기후 기술\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 기후, climate, 탄소, carbon, 에너지, energy, 재생에너지, renewable, 탈탄소\n- **한국 적용:** 2050 탄소중립 정책, 탄소배출권 거래\n\n**설명:** AI 기반 기후 솔루션 — 탄소 포집, 에너지 최적화, 기후 모니터링, 지속가능 소재.\n\n**왜 지금인지:** 기후 위기 심화 + 탄소중립 정책 가속 + AI로 기후 모델링/최적화 가능.\n\n**적합한 창업자:** 에너지/환경공학 + AI/데이터 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 2050 탄소중립 로드맵. RE100 기업 확대. 탄소배출권 시장.\n\n---\n\n## 47. Commercial Open Source Software — 상업적 오픈소스 소프트웨어\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 오픈소스, open source, oss, 커뮤니티, community, 개발자, developer, 인프라\n- **한국 적용:** 오픈소스 생태계 성장, 공공 SW 오픈소스 전환\n\n**설명:** 오픈소스를 기반으로 상업적 가치를 창출하는 비즈니스 모델 (managed services, enterprise features).\n\n**왜 지금인지:** AI/LLM 시대 오픈소스 모델 폭발. 클라우드 네이티브 인프라 오픈소스화.\n\n**적합한 창업자:** 오픈소스 커뮤니티 빌더 + 엔터프라이즈 세일즈.\n\n**한국 시장 적용:** 공공SW 오픈소스 전환 정책. 개발자 생태계 성장.\n\n---\n\n## 48. Spatial Computing — 공간 컴퓨팅\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** spatial, 공간, ar, vr, xr, vision pro, 메타버스, 혼합현실, mixed reality\n- **한국 적용:** XR 콘텐츠 시장, AR/VR 디바이스 보급\n\n**설명:** AR/VR/MR 기반 공간 컴퓨팅 앱과 경험. 업무, 교육, 엔터테인먼트 등.\n\n**왜 지금인지:** Apple Vision Pro, Meta Quest 3 등 하드웨어 성숙. 공간 인터페이스 표준화.\n\n**적합한 창업자:** XR 개발 + 3D/공간 인터랙션 경험.\n\n**한국 시장 적용:** XR 콘텐츠 수출. 정부 메타버스 사업.\n\n---\n\n## 49. Explainable AI — 설명 가능한 AI\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 설명가능, explainable, xai, 해석, interpretable, 투명성, transparency, 규제, 신뢰\n- **한국 적용:** AI 규제 프레임워크, EU AI Act 대응\n\n**설명:** AI 의사결정의 투명성/해석가능성 보장. 규제 준수, 신뢰 구축에 필수.\n\n**왜 지금인지:** EU AI Act, 한국 AI 규제 프레임워크 준비. 금융/의료 등 고위험 분야 필수 요구.\n\n**적합한 창업자:** ML 리서치 + 규제/컴플라이언스 경험.\n\n**한국 시장 적용:** AI 윤리 가이드라인, 신뢰 AI 인증. 금융/의료 규제.\n\n---\n\n## 50. LLMs for Back Office — LLM 백오피스 자동화\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 백오피스, back office, 회계, accounting, hr, 인사, 급여, payroll, 경비, 관리\n- **한국 적용:** 중소기업 백오피스 자동화 수요\n\n**설명:** 회계, 인사, 급여, 경비 등 백오피스 업무를 LLM으로 자동화.\n\n**왜 지금인지:** LLM이 문서 이해/처리 수준 도달. 중소기업의 관리 비용 절감 수요.\n\n**적합한 창업자:** 백오피스 SaaS + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 중소기업 300만+ 백오피스 디지털화. 세무/회계 자동화 시장.\n\n---\n\n## 51. Small Fine-Tuned Models — 소형 특화 모델\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** small model, 소형모델, fine-tuned, 특화, edge, 엣지, on-device, 온디바이스, 경량\n- **한국 적용:** 엣지 AI 시장, 온디바이스 AI 수요\n\n**설명:** 대형 범용 모델 대신 소형 도메인 특화 파인튜닝 모델. 엣지/온디바이스 배포에 최적.\n\n**왜 지금인지:** LoRA/QLoRA로 효율적 파인튜닝. 엣지 디바이스 성능 향상. 프라이버시/지연시간 이점.\n\n**적합한 창업자:** ML 최적화 + 엣지 디바이스/IoT 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 삼성/LG 온디바이스 AI 전략. 엣지 AI 반도체 시장.\n\n---\n\n## 52. Enterprise Glue — 엔터프라이즈 연결 소프트웨어\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** integration, 통합, 연결, glue, api, workflow, 자동화, zapier, middleware\n- **한국 적용:** 기업 시스템 통합 수요, iPaaS 시장\n\n**설명:** 기업 내 분절된 시스템/앱을 AI로 지능적으로 연결하는 미들웨어/글루 소프트웨어.\n\n**왜 지금인지:** SaaS 파편화 심화. AI 에이전트가 시스템 간 연결의 복잡성 해소 가능.\n\n**적합한 창업자:** 엔터프라이즈 통합 + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 대기업 레거시 시스템 연결. RPA→AI 에이전트 전환.\n\n---\n\n## 53. Healthcare Middlemen Disruption — 헬스케어 중개업 혁신\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 의료, healthcare, 중개, middlemen, pbm, 보험청구, 청구, billing, 비용절감\n- **한국 적용:** 의료 비효율 개선, 건강보험 관리 혁신\n\n**설명:** 의료 시스템의 비효율적 중개자(PBM, 보험 중개, 청구 처리)를 AI로 대체/혁신.\n\n**왜 지금인지:** 의료비 급증 + AI가 복잡한 의료 행정 처리 가능 + 규제 변화.\n\n**적합한 창업자:** 의료 행정/보험 + 테크 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 건강보험 급여관리. 의료 행정 효율화 수요.\n\n---\n\n## 54. Bio Foundation Models — 바이오 파운데이션 모델\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 바이오, bio, 단백질, protein, 유전체, genomics, 신약, drug, 파운데이션모델\n- **한국 적용:** 바이오 AI 신약 개발, K-바이오 성장\n\n**설명:** 단백질 구조, 유전체, 세포 등 생물학적 데이터를 위한 파운데이션 모델.\n\n**왜 지금인지:** AlphaFold 이후 바이오 AI 폭발. 대규모 생물학 데이터셋 축적.\n\n**적합한 창업자:** 생물학/화학 PhD + ML 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** K-바이오 성장 가속. 바이오 AI 신약 정부 투자.\n\n---\n\n## 55. Cancer Detection & Treatment — 암 진단/치료 AI\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 암, cancer, 진단, diagnosis, 치료, treatment, 종양, oncology, 조기발견\n- **한국 적용:** 암 검진 국가사업, 디지털 헬스케어\n\n**설명:** AI 기반 조기 암 진단, 맞춤형 치료 계획, 신약 후보 발굴.\n\n**왜 지금인지:** 멀티모달 AI가 의료 영상/병리 분석 수준 도달. 정밀의료 시대.\n\n**적합한 창업자:** 종양학/의료 + AI/의료영상 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국가 암 검진 프로그램. 디지털 헬스케어 규제 완화.\n\n---\n\n## 56. Healthcare MSO (Management Services Organization) — 헬스케어 MSO\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** mso, 병원관리, 의원, clinic, 경영지원, 운영, practice management, 의료경영\n- **한국 적용:** 개원의 경영지원, 의원 프랜차이즈\n\n**설명:** AI 기반 의료기관 경영지원 서비스(MSO). 재무, 인사, 마케팅, 보험청구 등을 AI로 통합 관리.\n\n**왜 지금인지:** 개원 비용 상승 + 행정 복잡도 증가. AI로 의원 운영 효율화 가능.\n\n**적합한 창업자:** 의료 경영 + 테크 스타트업 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 개원의 9만+. 의원 경영지원 수요 증가.\n\n---\n\n## 57. Dev Tools AI — AI 기반 개발자 도구\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** devtools, 개발도구, ide, 코딩, coding, 테스트, testing, ci, cd, 디버깅\n- **한국 적용:** 개발자 생산성 도구 시장, SW 테스팅 자동화\n\n**설명:** AI 네이티브 개발자 도구 — 코딩, 테스트, 디버깅, 코드 리뷰, CI/CD 자동화.\n\n**왜 지금인지:** Cursor/Copilot 증명된 시장. 테스트/디버깅/리뷰 등 미개척 영역 남아있음.\n\n**적합한 창업자:** 개발 도구 + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 SW 개발자 100만+. 생산성 도구 수요.\n\n---\n\n## 58. AI Enterprise Software — AI 엔터프라이즈 소프트웨어 (범용)\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** enterprise, 기업, ai, sw, 소프트웨어, 자동화, 업무, 생산성, workflow\n- **한국 적용:** 기업 AI 도입 가속, B2B SaaS 성장\n\n**설명:** AI를 핵심으로 한 범용 엔터프라이즈 소프트웨어. 기존 카테고리를 AI로 재정의.\n\n**왜 지금인지:** AI 도입 필수화. 비AI 기업 SW는 도태.\n\n**적합한 창업자:** 엔터프라이즈 SW + AI 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 기업 AI 도입율 빠르게 증가. B2B SaaS 시장 성장.\n\n---\n\n## 59. Stablecoin Finance (2024 Original) — 스테이블코인 금융 (2024 원본)\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** stablecoin, 스테이블코인, 금융, finance, defi, 결제, payment, 송금\n- **한국 적용:** 가상자산법 기반 스테이블코인 서비스\n\n**설명:** 스테이블코인 기반 금융 서비스 — 결제, 대출, 저축, 송금.\n\n**왜 지금인지:** 스테이블코인 시가총액 성장, 규제 프레임워크 형성.\n\n**적합한 창업자:** 핀테크 + 크립토 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 가상자산법 시행. 크로스보더 결제 수요.\n\n---\n\n## 60. ERP Modernization — ERP 현대화\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** erp, sap, oracle, 전사자원, 자원관리, 현대화, modernization, 클라우드\n- **한국 적용:** SAP/Oracle 레거시 교체, 클라우드 ERP 전환\n\n**설명:** 레거시 ERP(SAP, Oracle)를 AI 네이티브 클라우드 기반으로 현대화.\n\n**왜 지금인지:** SAP S/4HANA 마이그레이션 마감 압박. AI가 ERP 패러다임 변화.\n\n**적합한 창업자:** ERP 컨설팅/구현 + 클라우드/AI 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 대기업 SAP 교체 사이클. 중소기업 클라우드 ERP 도입.\n\n---\n\n## 61. Space Tech — 우주 기술\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 우주, space, 위성, satellite, 발사, launch, 지구관측, earth observation\n- **한국 적용:** 누리호 성공, 한국 우주 산업 육성\n\n**설명:** 위성 제조/발사, 지구 관측, 우주 인프라, 궤도 서비스 등.\n\n**왜 지금인지:** 발사 비용 급감. 소형위성 시장 폭발. 우주 데이터 활용 증가.\n\n**적합한 창업자:** 항공우주 엔지니어 + 스타트업 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 누리호/다누리 성공. 정부 우주산업 클러스터 육성.\n\n---\n\n## 62. Manufacturing AI — 제조 AI\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 제조, manufacturing, 품질, quality, 공정, process, 최적화, 불량, 예지보전\n- **한국 적용:** 스마트팩토리 2.0, 제조 AI 고도화\n\n**설명:** 제조 공정의 AI 최적화 — 품질 검사, 예지 보전, 공정 최적화, 공급망 관리.\n\n**왜 지금인지:** 센서/데이터 축적 + AI 모델 성능 향상으로 실시간 공정 최적화 가능.\n\n**적합한 창업자:** 제조 도메인 + AI/IoT 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 스마트팩토리 3만+ 구축 목표. 제조 AI 정부 지원.\n\nFile v0.7.23:references/gov-programs.md\n\n# 주요 정부 지원사업 (2026)\n\n_최종 업데이트: 2026.02.17 (2026 통합공고 제2025-648호 기반)_\n\n## Tier 1: 대형 (1억+)\n\n### TIPS (민간투자주도형 기술창업)\n- 규모: 최대 8억원 (2026년 기준, R&D + 사업화)\n- 기간: 2년\n- 대상: 창업 7년 이내, 기술 기반\n- 특징: TIPS 운영사(AC/VC) 추천 필수, 합격률 ~20%\n- 심사 기준: references/tips-criteria.md 참조\n- 2026 공고: 제2026-40호 (01.26), **상시 접수**\n\n### Global TIPS\n- 규모: 최대 50억원\n- 조건: TIPS 선정 기업 + 해외투자 유치 실적\n- 특징: 해외 VC 투자 매칭 방식\n- 2026: **상시 접수** (TIPS 선정 기업만)\n\n### K-Startup 그랜드챌린지\n- 규모: 45억원 (참가지원금)\n- 대상: **외국 국적** 예비창업자 및 7년 이내 창업기업 (한국 진출 외국인 대상)\n- 특징: 액셀러레이팅 + 비자 발급 지원\n- 2026 공고: 제2026-26호 — 주관기관 모집 (01.19~02.10 마감). **참여기업 공고 '26.4월 예상**\n\n### 창업성장기술개발 (디딤돌/TIPS)\n- 규모: 총 7,864억원 (TIPS 포함)\n- 대상: 업력 7년 이하 창업기업 (신산업 분야 10년 이하)\n- 특징: 기술 중심 R&D, TIPS는 운영사(AC/VC) 추천 필수\n- 2026 공고: 디딤돌 '26.1월/3월, TIPS '26.1월\n\n### 기술사업화 패키지 (신규)\n- 2026 공고: 제2026-96호 (02.12), 접수 02.24~03.13\n- 담당: 기술개발과\n- 특징: R&D 성과의 사업화 연계 지원\n\n## Tier 2: 중형 (5천만~1억)\n\n### 초기창업패키지\n- 규모: 총 559억원 (개별 최대 1억원)\n- 대상: 업력 3년 이내 초기창업기업\n- 특징: 사업화 자금 + 멘토링\n- 2026 공고: 제2026-38호 (01.23), 접수 ~02.13 **마감**. 선정 발표 4~5월 예상\n- 조회수 18,981 (가장 인기)\n\n### 창업도약패키지\n- 규모: 총 728억원 (개별 최대 3억원)\n- 대상: 창업 3년 초과 7년 이내\n- 특징: 성장 단계 지원\n- 2026 공고: 제2026-39호 (01.23), 접수 ~02.13 **마감**. 선정 발표 5~6월 예상\n\n### 재도전성공패키지\n- 규모: 총 150억원\n- 대상: 예비 또는 재창업 업력 7년 이내 재창업기업 대표\n- 특징: 폐업 후 재도전 지원\n- 2026 공고: 제2026-87호 (02.10), 접수 02.11~**03.04** ⏰ 접수 중\n\n## Tier 3: 초기/교육\n\n### 예비창업패키지\n- 규모: 총 491억원 (개별 최대 1억원)\n- 대상: 예비 창업자 (공고일 기준 사업자등록 및 법인설립 전)\n- 특징: 교육 + 사업화 자금\n- 2026: 공고 미확인 (2~3월 공고 예상, 수시 확인 필요)\n\n### 창업성공패키지 (청년창업사관학교)\n- 규모: 총 1,025억원\n- 대상: 만 39세 이하 청년창업자\n- 특징: 입주 공간 + 자금 + 교육\n- 2026 공고: 제2026-60호 — 기본과정 (01.30), 접수 ~02.13 **마감**\n- 제2026-61호 — 딥테크 심화 (01.30), 접수 ~02.13 **마감**\n- 제2026-62호 — 글로벌 심화 (01.30), 접수 ~02.13 **마감**\n\n## 특수 프로그램 (2026 신규/주목)\n\n### 지역 주도형 AI 대전환\n- 2026 공고: 제2026-72호 (02.04), 접수 ~**03.10** ⏰ 접수 중\n- 담당: 중소기업인공지능확산추진단\n- 특징: AI 도입 중소기업 대상, 여명거리와 연관 가능성\n\n### 지역 첨단제조 스타트업 스케일업\n- 2026 공고: 제2026-66호 (02.02), 접수 ~02.25 ⏰ 접수 중 (마감 임박)\n\n### 지역혁신선도기업 육성 (R&D)\n- 2026 공고: 제2026-57호 (01.30), 접수 02.11~**03.03** ⏰ 접수 중\n\n## 선택 가이드\n\n| 단계 | 추천 프로그램 | 2026 상태 |\n|------|-------------|-----------|\n| 아이디어만 있음 | 예비창업패키지 | 공고 대기 |\n| 법인 설립 직후 | 초기창업패키지, 청년창업사관학교 | ❌ 1차 마감 |\n| MVP/PoC 있음 | TIPS, 창업성장기술개발, 기술사업화 패키지 | ✅ TIPS 상시, 기술사업화 02.24~03.13 |\n| 매출 발생 | TIPS, 창업도약패키지 | ❌ 도약 1차 마감, ✅ TIPS 상시 |\n| 해외 진출 | K-Startup 그랜드챌린지, Global TIPS | ✅ Global TIPS 상시, 그랜드챌린지 3~5월 |\n| 재도전 | 재도전성공패키지 | ✅ ~03.04 접수 중 |\n| AI 도입 | 지역 주도형 AI 대전환 | ✅ ~03.10 접수 중 |\n\n## 2026년 확인된 일정\n\n| 프로그램 | 공고번호 | 공고일 | 접수 기간 | 상태 |\n|----------|----------|--------|-----------|------|\n| TIPS | 제2026-40호 | 01.26 | 상시 (운영사 추천) | ✅ 상시 접수 |\n| Global TIPS | - | 상시 | 상시 | ✅ 상시 접수 |\n| 초기창업패키지 (일반) | 제2026-38호 | 01.23 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 창업도약패키지 (일반) | 제2026-39호 | 01.23 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 청년창업사관학교 기본 | 제2026-60호 | 01.30 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 청년창업사관학교 딥테크 | 제2026-61호 | 01.30 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 청년창업사관학교 글로벌 | 제2026-62호 | 01.30 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 재도전성공패키지 | 제2026-87호 | 02.10 | 02.11~03.04 | ⏰ 접수 중 |\n| 기술사업화 패키지 1차 | 제2026-96호 | 02.12 | 02.24~03.13 | ⏰ 곧 시작 |\n| 지역 주도형 AI 대전환 | 제2026-72호 | 02.04 | ~03.10 | ⏰ 접수 중 |\n| 지역혁신선도기업 R&D | 제2026-57호 | 01.30 | 02.11~03.03 | ⏰ 접수 중 |\n| K-Startup 그랜드챌린지 | 제2026-26호 | 01.19 | 주관기관 ~02.10 마감 | 참여기업 3~5월 예상 |\n| 예비창업패키지 | - | - | - | 🔍 공고 대기 |\n| 창업성장기술개발 | - | - | - | 🔍 공고 대기 |\n\n> 📅 데이터 출처: [중기부 사업공고](https://www.mss.go.kr/site/smba/ex/bbs/List.do?cbIdx=310) (2026.02.15 기준)\n> ⚠️ 2차 모집, 추가 공고가 수시 게시됩니다. [K-Startup](https://www.k-startup.go.kr) 수시 확인 필수.\n\n## 공통 준비 사항\n- 사업계획서 (PDF, 보통 20~30페이지)\n- 팀 소개 및 대표자 이력\n- 기술 설명서 또는 특허/IP\n- 재무제표 (법인인 경우)\n- 시장 분석 자료\n- 고객 검증 자료 (PoC, LOI, 매출 증빙)\n\nFile v0.7.23:references/tips-criteria.md\n\n# TIPS 심사 기준\n\n## 개요\n- 주관: 중소벤처기업부\n- 규모: 최대 8억원 (2026년 기준), 2년\n- 대상: 창업 7년 이내 기술 기반 스타트업\n\n## 심사 항목 (100점)\n\n### 1. 기술성 (30점)\n- 기술의 혁신성/차별성 (15점)\n- 기술 완성도 및 개발 역량 (10점)\n- 지식재산권 확보 가능성 (5점)\n\n### 2. 시장성 (25점)\n- 목표 시장 규모 및 성장성 (10점)\n- 경쟁 현황 및 진입 전략 (10점)\n- 고객 검증 (PoC, LOI, 매출) (5점)\n\n### 3. 사업성 (25점)\n- 비즈니스 모델 타당성 (10점)\n- 수익 구조 및 확장성 (10점)\n- 재무 계획 합리성 (5점)\n\n### 4. 대표자/팀 역량 (20점)\n- 대표자 경력 및 도메인 전문성 (10점)\n- 팀 구성 적합성 (5점)\n- 실행 역량 (이전 창업/프로젝트 성과) (5점)\n\n## 합격 기준\n- 일반적으로 70점 이상 합격권\n- 운영사별 차이 있음 (벤처캐피탈이 추천 운영)\n- 대면 평가(PT) 통과 필수\n\n## 가점 요소\n- 특허/IP 보유 (출원도 가점, 등록은 더 큼)\n- 매출 발생 또는 유료 고객 확보\n- PoC/파일럿 완료 (정량 성과 포함)\n- LOI(투자의향서) 또는 MOU 확보\n- 수상 경력 (정주영, 도전K스타트업 등 정부/대기업 주관)\n- 2회 이상 창업 경험 (시리얼 파운더)\n- 관련 분야 석/박사 또는 10년+ 경력\n- 글로벌 진출 계획 (구체적일수록)\n- 사회적 가치 창출 (ESG, 지역균형 등)\n\n## 감점/탈락 요소\n- 기술 차별성 불명확 (\"AI 활용\" 만으로는 부족)\n- 시장 규모 과대 추정 (TAM만 제시, SAM/SOM 없음)\n- 팀 구성 취약 (1인 또는 비상근 팀원만)\n- 재무 계획 비현실적 (Y1에 100억 매출 등)\n- 경쟁사 분석 미흡 (\"경쟁사 없음\" = 시장 없음으로 해석)\n- 사업계획서 분량/형식 부적합 (너무 짧거나 핵심 누락)\n- 기존 사업 대비 혁신성 부족 (me-too 서비스)\n- 법인 미설립 (지원 시점까지 설립 필수)\n- 대표자 신용 불량 또는 부실기업 이력\n\n## TIPS 운영사 추천 프로세스\n- TIPS 운영사(AC/VC) 60+개사가 각각 추천 (2026년 기준)\n- 운영사에 먼저 IR → 추천 의향 확인 → 공식 추천 → 서류+PT 심사\n- 운영사마다 관심 분야 다름 (AI, 바이오, 핀테크 등)\n- AC(액셀러레이터)도 운영사로 참여 — VC만 가능한 것 아님\n- 동시 여러 운영사에 접근 가능 (중복 추천 불가)\n- 운영사 추천 = 사실상 1차 필터 통과\n\n## 핵심 포인트\n- \"왜 지금, 왜 우리 팀인가\" 명확해야 함\n- 기술 = 문제 해결력 (기술 자체가 아닌 기술이 만드는 가치)\n- 시장 규모는 TAM-SAM-SOM 프레임워크\n- 매출/PoC 있으면 압도적 유리\n- 520x 같은 정량 수치 = 강력한 차별화 포인트\n- PT 심사: 10분 발표 + 10분 Q&A가 일반적\n- 후속 투자 유치 가능성도 평가 요소\n\nFile v0.7.23:references/yc-rfs.md\n\n# YC & a16z 창업 아이디어 데이터베이스\n\n_출처: Y Combinator RFS + a16z Big Ideas 2026 | 최종 업데이트: 2026.02.17_\n\n---\n<!-- \nFORMAT: 각 아이디어는 ## N. 형식\n필드: name, subtitle, source, season, keywords, korea_market, description, why_now, founder_profile\nidea.py가 이 파일을 파싱합니다.\n-->\n\n## 1. Cursor for Product Managers — AI 네이티브 PM 도구\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** pm, product manager, 프로덕트, 기획, saas, prd, 스프린트, 프로젝트, cursor\n- **한국 적용:** 국내 SaaS 시장 급성장, 네이버/카카오 PM 수요\n\n**설명:** Cursor가 개발자의 코딩 워크플로우를 혁신한 것처럼, PM의 일상 업무(PRD 작성, 우선순위 결정, 스프린트 계획, 유저 리서치 분석)를 AI가 네이티브로 수행하는 도구.\n\n**왜 지금인지:** LLM이 문서 작성/분석 수준에 도달하여 PM 업무의 70%를 자동화 가능. Cursor/Copilot의 성공이 \"직무별 AI 도구\" 시장의 존재를 증명.\n\n**적합한 창업자:** 전직 PM + AI/ML 엔지니어 조합. B2B SaaS 경험자.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 SaaS 시장 급성장 (연 25%+). 정부지원: TIPS (AI 기반 SaaS), K-Digital 트랜스포메이션.\n\n---\n\n## 2. AI-Native Hedge Funds — AI 기반 퀀트 트레이딩\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 퀀트, 트레이딩, hedge, 금융, 투자, finance, trading, 알고리즘, fund\n- **한국 적용:** 한국 자산운용 시장 1,800조원+, 금융 규제 샌드박스\n\n**설명:** LLM/멀티모달 AI가 뉴스, 실적 발표, 매크로 데이터를 실시간 해석하여 트레이딩 전략을 수립하는 펀드.\n\n**왜 지금인지:** LLM의 비정형 데이터 해석 능력 급상승. 전통 퀀트 알파 소멸 중.\n\n**적합한 창업자:** 퀀트 트레이더 + ML 엔지니어. 금융 규제 이해 필수.\n\n**한국 시장 적용:** 한국 자산운용 시장 규모 1,800조원+. 금융위 AI 활용 가이드라인 발표 (2025).\n\n---\n\n## 3. AI-Native Agencies — AI로 서비스업을 소프트웨어 마진으로\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 에이전시, 마케팅, 디자인, agency, 광고, 콘텐츠, creative, 법률, 서비스\n- **한국 적용:** 국내 광고/마케팅 시장 15조원+, 중소기업 에이전시 수요\n\n**설명:** 마케팅, 디자인, 법률, 회계 등 전통 에이전시 업무를 AI로 자동화하여 소프트웨어 마진(80%+)으로 전환.\n\n**왜 지금인지:** AI가 카피라이팅, 디자인, 코드 생성을 실무 수준으로 수행. 에이전시 마진 30% → 70~80%.\n\n**적합한 창업자:** 에이전시 운영 경험자. 특정 버티컬 도메인 전문성.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 광고/마케팅 시장 15조원+. 정부지원: 초기창업패키지, AI 바우처 사업.\n\n---\n\n## 4. Stablecoin Financial Services — DeFi+TradFi 규제 브릿지\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 블록체인, crypto, defi, stablecoin, 핀테크, 송금, 결제, fintech, 스테이블코인\n- **한국 적용:** 가상자산법 시행, 한국 해외 송금 시장 연 $30B+\n\n**설명:** 스테이블코인 기반으로 결제, 송금, 대출, 급여 등 전통 금융 서비스를 제공. 규제 준수가 핵심.\n\n**왜 지금인지:** 글로벌 스테이블코인 시가총액 $200B+ 돌파. 규제 프레임워크 정비 중.\n\n**적합한 창업자:** 금융/규제 전문가 + 블록체인 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 가상자산법 시행 (2024~). 금융 규제 샌드박스, 블록체인 특화 지원.\n\n---\n\n## 5. AI for Government — 정부 AI 디지털화\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 정부, 공공, govtech, government, 행정, 공무원, 디지털정부, 민원\n- **한국 적용:** 디지털플랫폼정부 예산 2조원+, 혁신조달\n\n**설명:** 정부/공공기관의 행정 업무를 AI로 자동화. 에스토니아 디지털 정부 모델 확산.\n\n**왜 지금인지:** 정부 디지털 전환 예산 전세계적 확대. LLM이 규제 문서 이해 가능 수준 도달.\n\n**적합한 창업자:** GovTech 경험자, 공공 조달 프로세스 이해자.\n\n**한국 시장 적용:** 디지털플랫폼정부 예산 2조원+ (2026). 조달청 혁신제품 지정 시 공공시장 진입 용이.\n\n---\n\n## 6. AI Guidance for Physical Work — AR/AI로 현장 근로자 가이드\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 제조, 건설, ar, 현장, 공장, manufacturing, 안전, 스마트팩토리, hvac, 간호\n- **한국 적용:** 제조업 GDP 비중 25%+ (OECD 1위), 스마트팩토리 보급사업\n\n**설명:** 제조, 건설, 의료 등 현장 근로자에게 AR/모바일로 실시간 AI 작업 가이드 제공.\n\n**왜 지금인지:** 멀티모달 AI가 현장 영상을 실시간 분석 가능. 숙련 노동자 은퇴.\n\n**적합한 창업자:** 제조/건설 도메인 + AR/CV 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 제조업 GDP 비중 25%+. 정부지원: 스마트제조혁신, TIPS.\n\n---\n\n## 7. Large Spatial Models — 공간 추론 AI 파운데이션 모델\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 3d, spatial, 자율주행, 로보틱스, robotics, 디지털트윈, 공간, nerf, gaussian\n- **한국 적용:** 자율주행 레벨4 시범운행 2026, 디지털 트윈 국가 프로젝트\n\n**설명:** 3D 공간을 이해하고 추론하는 대규모 AI 모델. 자율주행, 로보틱스, 디지털 트윈에 적용.\n\n**왜 지금인지:** NeRF/3D Gaussian Splatting 급발전. 자율주행/로보틱스 공간 이해 수요 폭발.\n\n**적합한 창업자:** 3D CV/로보틱스 PhD + 인프라 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 자율주행 규제 완화. AI 반도체/SW 핵심기술 R&D.\n\n---\n\n## 8. Infra for Government Fraud Hunters — 정부 사기 적발 인프라\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 사기, fraud, 탐지, 감사, 보조금, 부정, 이상탐지, 컴플라이언스, 내부고발\n- **한국 적용:** 국민연금/건보 부정수급 적발 강화 추세\n\n**설명:** 정부 보조금/복지/세금 사기를 AI로 탐지하는 인프라.\n\n**왜 지금인지:** 코로나 이후 정부 지출 급증 → 사기도 급증. 그래프 AI/이상탐지 기술 성숙.\n\n**적합한 창업자:** 금융 사기탐지 경험 + 공공 데이터 분석.\n\n**한국 시장 적용:** 보조금 부정수급 적발 시스템 고도화 사업. 공공 AI 실증.\n\n---\n\n## 9. Make LLMs Easy to Train — LLM 학습 도구 간소화\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** llm, 학습, train, mlops, 파인튜닝, fine-tuning, ml, 인프라, gpu, 데이터셋\n- **한국 적용:** 국내 기업 AI 도입율 낮음, AI 바우처/데이터바우처\n\n**설명:** 비전문가도 도메인 특화 LLM을 파인튜닝/학습할 수 있는 도구.\n\n**왜 지금인지:** 오픈소스 LLM 생태계 폭발. 기업의 자체 LLM 수요 급증.\n\n**적합한 창업자:** ML 인프라 엔지니어. 대규모 분산 학습 경험. DevTools 감각.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 기업 AI 도입율 낮음 (10% 미만). AI 학습용 GPU 클라우드 정부 지원.\n\n---\n\n## 10. Retraining Workers for the AI Economy — AI 시대 직업 재교육\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** 교육, 재교육, 직업훈련, bootcamp, vr, ar, 직업, 전직, hvac, 용접, 전기\n- **한국 적용:** K-Digital Training, 직업훈련 혁신 사업, 숙련인력 부족\n\n**설명:** 데이터센터/팹 등에 필요한 숙련 기술직(전기, HVAC, 용접)을 AI/AR/VR로 빠르게 재교육하는 플랫폼.\n\n**왜 지금인지:** AI 시대 화이트칼라 대체 가속화, 반면 블루칼라 숙련공 부족 심화.\n\n**적합한 창업자:** 교육/직업훈련 + AR/VR + AI 멀티모달 경험.\n\n**한국 시장 적용:** K-Digital Training 정부사업, 직업훈련 디지털 전환. 반도체/배터리 인력 부족.\n\n---\n\n## 11. Video Generation as a Primitive — 비디오 생성을 컴퓨팅 기본 요소로\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** 비디오, video, 영상, 생성, generation, tiktok, 게임, 쇼핑, 콘텐츠, veo\n- **한국 적용:** K-콘텐츠 수출 강국, 숏폼 콘텐츠 시장 폭발\n\n**설명:** 비디오 생성이 텍스트/이미지처럼 컴퓨팅의 기본 요소가 되어 AI 네이티브 TikTok, 무한 게임 월드, 맞춤형 쇼핑 영상 등 가능.\n\n**왜 지금인지:** Veo 3 등 거의 실사 수준의 비디오 생성 가능. 비디오가 새로운 인터랙션 매체로 부상.\n\n**적합한 창업자:** 비디오 AI 모델 + 콘텐츠 플랫폼 경험.\n\n**한국 시장 적용:** K-콘텐츠/K-POP 시장. 정부 콘텐츠 산업 육성.\n\n---\n\n## 12. The 10-Person $100B Company — 초소형 팀 대규모 기업\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** 소규모, lean, 효율, 자동화, 1인, solo, founder, 매출, revenue per employee\n- **한국 적용:** 1인 창업 지원 확대, AI 도구로 소규모 팀 생산성 극대화\n\n**설명:** AI 도구 덕분에 10명 이하 초소형 팀이 $100B 규모 회사를 만들 수 있는 시대. Revenue per employee가 핵심 지표.\n\n**왜 지금인지:** AI 코딩/디자인/마케팅 자동화로 1인당 생산성 10~100배 증가.\n\n**적합한 창업자:** 풀스택 역량의 고기동성(high-agency) 창업자.\n\n**한국 시장 적용:** 1인 창업/소규모 팀 스타트업 지원 정책 확대.\n\n---\n\n## 13. Multi-Agent Systems Infrastructure — 멀티 에이전트 시스템 인프라\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** agent, 에이전트, multi-agent, 멀티에이전트, 워크플로우, infra, orchestration, 오케스트레이션\n- **한국 적용:** AI 에이전트 관련 스타트업 급증, 클라우드 인프라 수요\n\n**설명:** 단일 AI 에이전트에서 복잡한 분산 멀티 에이전트 워크플로우로 전환. 에이전트 플릿 배포/모니터링 인프라.\n\n**왜 지금인지:** AI 에이전트가 단일 작업에서 복합 워크플로우로 진화. Spark처럼 쉬운 에이전트 관리 필요.\n\n**적합한 창업자:** 분산 시스템 + ML 인프라 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** AI 에이전트 스타트업 급증. 정부 AI 인프라 투자 확대.\n\n---\n\n## 14. AI-Native Enterprise Software — AI 네이티브 엔터프라이즈 소프트웨어\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** enterprise, 엔터프라이즈, saas, crm, erp, b2b, 기업용, salesforce, servicenow\n- **한국 적용:** 국내 기업 DX 가속, 레거시 시스템 교체 수요\n\n**설명:** Salesforce/ServiceNow가 클라우드 시대를 탔듯이, AI 네이티브로 처음부터 설계된 $10B+ 엔터프라이즈 SW.\n\n**왜 지금인지:** 기존 SaaS에 AI 기능 추가 vs AI-first 설계의 격차 커짐.\n\n**적합한 창업자:** 엔터프라이즈 세일즈 + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 기업 DX 가속, 정부 디지털 전환 예산 증가.\n\n---\n\n## 15. LLMs vs Government Consulting — LLM으로 정부 컨설팅 대체\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** 컨설팅, consulting, 정부, deloitte, accenture, 공공, 보고서, 분석, 정책\n- **한국 적용:** 정부 연구용역/컨설팅 시장 수조원 규모\n\n**설명:** 미국 정부가 연 $100B+ 쓰는 컨설팅(딜로이트, 액센츄어 등)을 LLM 기반 솔루션으로 대체.\n\n**왜 지금인지:** LLM이 보고서 작성, 데이터 분석, 정책 리서치 수준 도달. 정부 비용 절감 압박.\n\n**적합한 창업자:** 정부 컨설팅 경험 + AI 제품 역량.\n\n**한국 시장 적용:** 정부 연구용역/정책 컨설팅 시장 수조원. AI 기반 정책분석 도구 수요.\n\n---\n\n## 16. Unstructured Data Platform — 비정형 데이터 정리 플랫폼\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 데이터, data, 비정형, unstructured, etl, pdf, 문서, rag, 파이프라인, 데이터엔트로피\n- **한국 적용:** 대기업 문서 디지털화 수요, 데이터3법 기반 데이터 경제\n\n**설명:** 기업의 비정형 멀티모달 데이터(PDF, 이미지, 영상, 이메일)를 지속적으로 정리/구조화/검증하는 플랫폼.\n\n**왜 지금인지:** 기업 지식의 80%가 비정형 데이터에 존재. RAG 시스템 환각의 근본 원인이 데이터 엔트로피.\n\n**적합한 창업자:** 데이터 인프라 + NLP/CV 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 대기업/금융사 문서 디지털화, 데이터3법 기반 데이터 거래 시장.\n\n---\n\n## 17. AI Cybersecurity Automation — AI 사이버보안 자동화\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 보안, security, cybersecurity, soc, 로그, 자동화, ciso, 취약점, 탐지\n- **한국 적용:** 사이버보안 인력 부족 심각, 정보보호산업 성장\n\n**설명:** 반복적 보안 업무(로그 리뷰, 알림 분류)를 AI로 자동화하여 보안인력 부족 해소.\n\n**왜 지금인지:** 글로벌 사이버보안 인력 부족 300만명+. AI가 1차 분류 자동화 가능 수준 도달.\n\n**적합한 창업자:** 보안 운영(SOC) 경험 + AI/ML 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 사이버보안 인력 부족 심각. 정보보호산업 육성 정책.\n\n---\n\n## 18. Agent-Native Infrastructure — 에이전트 네이티브 인프라\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** agent, 에이전트, infrastructure, 인프라, 동시성, concurrency, api, database, 서버리스\n- **한국 적용:** 클라우드 네이티브 인프라 시장, 에이전트 워크로드 대응\n\n**설명:** AI 에이전트의 폭발적/재귀적 워크로드를 처리하는 새로운 인프라. 기존 인프라에는 DDoS처럼 보이는 트래픽 패턴.\n\n**왜 지금인지:** 에이전트가 1개 목표에 5000개 서브태스크를 밀리초 내 생성. 기존 인프라 한계.\n\n**적합한 창업자:** 분산 시스템/데이터베이스 + 클라우드 인프라 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 클라우드 시장 성장. 네이버클라우드/NHN 등 인프라 수요.\n\n---\n\n## 19. Multimodal Creative Tools — 멀티모달 크리에이티브 도구\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** creative, 크리에이티브, 영상, 음악, 이미지, multimodal, 멀티모달, 생성, 편집, 감독\n- **한국 적용:** K-콘텐츠/K-POP 제작 도구, 1인 크리에이터 시장\n\n**설명:** AI 생성 음성/음악/이미지/비디오를 통합하여 영화급 콘텐츠를 제작할 수 있는 도구.\n\n**왜 지금인지:** 각 모달리티 생성 기술은 성숙, 통합 제어가 미비. 2026년 진정한 멀티모달 가능.\n\n**적합한 창업자:** 크리에이티브 도구 + 3D/CV/생성 모델 경험.\n\n**한국 시장 적용:** K-콘텐츠 제작 혁신. 1인 크리에이터 생태계 세계 최대급.\n\n---\n\n## 20. AI-Native Data Stack — AI 네이티브 데이터 스택\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 데이터, data stack, vector, 벡터, bi, 대시보드, analytics, databricks, semantic\n- **한국 적용:** 데이터 인프라 현대화, AI 기반 BI 수요\n\n**설명:** 벡터 DB + 전통 데이터 스택 통합, 에이전트를 위한 시맨틱 레이어, BI/스프레드시트의 에이전트화.\n\n**왜 지금인지:** 데이터 스택 통합 가속(Fivetran+dbt 합병). AI 에이전트의 \"컨텍스트 문제\" 해결 필요.\n\n**적합한 창업자:** 데이터 엔지니어 + AI 인프라 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 기업 데이터 인프라 현대화 수요. BI 시장 AI 전환.\n\n---\n\n## 21. Interactive Video Worlds — 인터랙티브 비디오 월드\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 비디오, video, 인터랙티브, interactive, 시뮬레이션, simulation, 로봇, 게임, 가상세계\n- **한국 적용:** 게임/메타버스 강국, 시뮬레이션 기반 로보틱스\n\n**설명:** 비디오가 수동적 시청에서 진입 가능한 가상 환경으로 전환. 로봇 학습, 게임, 디자인 프로토타입 등.\n\n**왜 지금인지:** 비디오 모델이 시간/물리/일관성을 이해하기 시작. 행동-인지 격차 좁혀짐.\n\n**적합한 창업자:** 비디오 AI + 게임/시뮬레이션 엔진 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 게임 강국 한국의 인터랙티브 콘텐츠 기술. 메타버스 정부 투자.\n\n---\n\n## 22. Systems of Record Disruption — 시스템 오브 레코드 해체\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** crm, erp, system of record, saas, salesforce, 워크플로우, 자동화, agent layer\n- **한국 적용:** 레거시 ERP/CRM 교체 수요, AI 에이전트 기반 업무 전환\n\n**설명:** AI가 CRM/ERP 등 기존 시스템 오브 레코드를 수동적 저장소로 밀어내고 에이전트 레이어가 핵심이 되는 전환.\n\n**왜 지금인지:** 추론 모델과 에이전트 워크플로우가 데이터를 직접 읽고/쓰고/추론. 전통 SoR의 전략적 우위 상실.\n\n**적합한 창업자:** 엔터프라이즈 SW + AI 에이전트 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 대기업 레거시 시스템 현대화. ERP/CRM 교체 사이클.\n\n---\n\n## 23. Vertical AI Multiplayer — 버티컬 AI 멀티플레이어 협업\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** vertical, 버티컬, 법률, 부동산, 의료, healthcare, legal, 멀티플레이어, 협업, network effect\n- **한국 적용:** 법률/부동산/의료 AI 시장 초기 단계\n\n**설명:** 버티컬 AI가 정보검색→추론→멀티플레이어 단계로 진화. 다수 이해관계자 간 AI 에이전트 협업.\n\n**왜 지금인지:** 버티컬 AI 1세대가 $100M+ ARR 달성. 이제 다자간 협업이 네트워크 효과를 만드는 단계.\n\n**적합한 창업자:** 특정 버티컬 도메인 전문가 + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 법률/부동산/의료 AI 시장 초기. 네트워크 효과 기반 SaaS 기회.\n\n---\n\n## 24. Designing for Agents Not Humans — 에이전트를 위한 설계\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** agent, 에이전트, ux, seo, machine readable, api, 인터페이스, 머신리더블\n- **한국 적용:** AI 에이전트 경제 대비 웹/앱 재설계 수요\n\n**설명:** 사용자가 에이전트를 통해 웹과 상호작용하는 시대. 시각적 UI보다 머신 가독성이 중요.\n\n**왜 지금인지:** 2026년 사람들이 에이전트를 통해 인터넷 사용 시작. SEO→AEO(Agent Engine Optimization).\n\n**적합한 창업자:** 웹 인프라 + AI 에이전트 경험.\n\n**한국 시장 적용:** AI 에이전트 중심 커머스/서비스 전환 준비.\n\n---\n\n## 25. Outcome-Based AI Pricing — 성과 기반 AI 과금\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** pricing, 과금, 성과, outcome, 스크린타임, roi, value, 비즈니스모델\n- **한국 적용:** AI SaaS 과금 모델 혁신, 성과 기반 계약 확산\n\n**설명:** 스크린타임 KPI 종말. AI 앱은 사용 시간이 짧아도 가치 제공. 성과 기반 과금 모델로 전환.\n\n**왜 지금인지:** Deep research, Cursor, Abridge 등 사용시간↓ 가치↑ 앱 등장. ROI 측정 방식 변화 필요.\n\n**적합한 창업자:** SaaS 비즈니스 모델 + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** B2B SaaS 과금 모델 혁신. 성과 연동 계약 확산.\n\n---\n\n## 26. AI-Native Industrial Base — AI 네이티브 산업 기반\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 제조, manufacturing, 에너지, energy, 로보틱스, robotics, 산업, 자동화, 시뮬레이션, 공장\n- **한국 적용:** 스마트팩토리, 산업 AI 혁신, 제조 강국\n\n**설명:** 에너지, 제조, 물류, 인프라를 시뮬레이션/자동설계/AI 운영으로 처음부터 구축하는 산업 기반.\n\n**왜 지금인지:** 미국 제조업 리쇼어링. AI가 반응기 설계, 자원 추출 최적화, 자율 기계 조정 가능.\n\n**적합한 창업자:** 산업/에너지 도메인 + AI/로보틱스 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 제조 강국 한국의 스마트팩토리 전환. 산업 AI 정부 투자.\n\n---\n\n## 27. American Factory Renaissance — 미국식 공장 르네상스\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** factory, 공장, 모듈, modular, nuclear, 건설, construction, 원자력, 데이터센터, 주택\n- **한국 적용:** 모듈러 건설, SMR 원자력, 데이터센터 건설 수요\n\n**설명:** AI와 자동화를 활용해 복잡한 공정을 조립라인처럼 운영. 모듈러 원자로, 대량 주택, 데이터센터 건설.\n\n**왜 지금인지:** 헨리 포드식 반복가능 스케일 + 최신 AI = 원자로/주택/DC 대량 생산 가능.\n\n**적합한 창업자:** 건설/제조 운영 + 자동화/AI 경험.\n\n**한국 시장 적용:** SMR 원자력 수출, 모듈러 건설, 데이터센터 붐.\n\n---\n\n## 28. Physical World Observability — 물리 세계 관측성\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 센서, sensor, 카메라, camera, 관측, observability, 인프라, 모니터링, 자율, 프라이버시\n- **한국 적용:** 스마트시티, 인프라 모니터링, 자율주행 인프라\n\n**설명:** 소프트웨어 관측성이 물리 세계로 확장. 10억+ 네트워크 카메라/센서로 도시/인프라 실시간 이해.\n\n**왜 지금인지:** 센서 이미 배치. AI가 실시간 해석 가능. 로보틱스/자율주행의 기반.\n\n**적합한 창업자:** CV/IoT + 프라이버시 보존 기술 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 스마트시티 사업, 도시 인프라 모니터링. 프라이버시 기술.\n\n---\n\n## 29. Electro-Industrial Stack — 전기산업 기술 스택\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 전기, electric, 배터리, battery, 모터, ev, 드론, drone, 전력전자, power\n- **한국 적용:** EV/배터리 강국, 전력전자 산업, 드론 산업\n\n**설명:** EV, 드론, 데이터센터, 제조를 구동하는 통합 기술 스택 — 광물→배터리→전력전자→모터→소프트웨어.\n\n**왜 지금인지:** 전기화, 소재, AI의 수렴. 물리적 자동화의 보이지 않는 기반.\n\n**적합한 창업자:** 전력전자/EV/배터리 + 소프트웨어 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 한국 EV/배터리 세계 1위급. 전력전자 산업 강점.\n\n---\n\n## 30. Autonomous Labs — 자율 연구소\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 연구, research, 자율, autonomous, lab, 실험, 로봇, 과학, 신약, 소재\n- **한국 적용:** 바이오/소재 연구 자동화, 정부 R&D 혁신\n\n**설명:** AI + 로봇 조작이 결합된 자율 연구소. 가설→실험설계→실행→분석→반복을 무인으로.\n\n**왜 지금인지:** 멀티모달 AI + 로봇 조작 능력 향상. 무인 실험실(lights-out lab) 가능.\n\n**적합한 창업자:** 과학자 + 로보틱스 + AI 학제간 팀.\n\n**한국 시장 적용:** 바이오/소재/반도체 R&D 자동화. 정부 R&D 효율화.\n\n---\n\n## 31. Industrial Data Crusade — 산업 데이터 수집 운동\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 산업데이터, industrial data, 수집, collection, 라벨링, annotation, 센서, rl, 학습데이터\n- **한국 적용:** 제조 데이터 플랫폼, AI 학습 데이터 시장\n\n**설명:** 2026년은 컴퓨트가 아니라 데이터가 병목. 산업 현장의 미가공 데이터를 수집/라벨링/학습에 활용.\n\n**왜 지금인지:** AI 학습 데이터 수요 폭발. 산업 현장이 거의 무한한 저비용 데이터 원천.\n\n**적합한 창업자:** 산업 IoT + ML 파이프라인 + 데이터 플랫폼 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 제조 데이터 플랫폼(KAMP 등). AI 데이터 바우처 사업.\n\n---\n\n## 32. AI Reinforces Business Models — AI가 비즈니스 모델 강화\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 비즈니스모델, business model, 성과보수, contingency, 법률, 보험, 부동산, roi\n- **한국 적용:** 성과보수 기반 서비스 시장, AI 기반 리스크 분석\n\n**설명:** AI가 단순 비용 절감이 아닌 고객의 비즈니스 모델 자체를 강화. 성과보수 로펌의 승소율 예측 등.\n\n**왜 지금인지:** AI가 결과 예측/최적화 수준 도달. 인센티브 정렬로 복합 이점 생성.\n\n**적합한 창업자:** 특정 산업 비즈니스 모델 이해 + AI 제품.\n\n**한국 시장 적용:** 법률/보험/부동산 AI 분석. 성과 기반 계약 모델.\n\n---\n\n## 33. ChatGPT as AI App Store — ChatGPT AI 앱스토어화\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** chatgpt, 앱스토어, app store, 소비자, consumer, 분배, distribution, 미니앱, sdk\n- **한국 적용:** 카카오톡/네이버 미니앱 생태계와 유사 전개\n\n**설명:** OpenAI Apps SDK + Apple 미니앱 + ChatGPT 그룹 메시징으로 9억 사용자 대상 앱 배포 채널 형성.\n\n**왜 지금인지:** 새 기술 + 새 소비자 행동 + 새 배포 채널 = 10년에 한번의 소비자 테크 골드러시.\n\n**적합한 창업자:** 소비자 제품 + AI 앱 개발 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 카카오톡 미니앱/네이버 스마트스토어 생태계와 유사 기회.\n\n---\n\n## 34. Voice Agent Workflows — 음성 에이전트 워크플로우\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** voice, 음성, 전화, call, 예약, booking, agent, 상담, 고객서비스, ivr\n- **한국 적용:** 콜센터/예약 시장 자동화, AI 상담원\n\n**설명:** 음성 AI 에이전트가 단일 통화에서 전체 워크플로우 관리 및 고객 관계 사이클로 확장.\n\n**왜 지금인지:** 음성 AI가 예약/설문/접수 등 실제 비즈니스 상호작용 처리 가능 수준.\n\n**적합한 창업자:** 음성 AI + 비즈니스 프로세스 자동화 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 콜센터 시장 규모 1조원+. AI 상담원 도입 가속.\n\n---\n\n## 35. Prompt-Free Proactive AI — 프롬프트 없는 선제적 AI\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** proactive, 선제적, ambient, 앰비언트, ux, 인터페이스, 자동, 맥락, context\n- **한국 적용:** 기업 업무 자동화, 차세대 UI/UX\n\n**설명:** 2026년 프롬프트 박스 종말. AI 앱이 사용자 행동을 관찰하고 선제적으로 행동 제안. IDE→리팩토링, CRM→팔로업.\n\n**왜 지금인지:** AI가 컨텍스트 이해 + 행동 예측 가능. 채팅 인터페이스는 학습 바퀴였을 뿐.\n\n**적합한 창업자:** UX/제품 디자인 + AI 시스템 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 기업 업무 효율화. 차세대 생산성 도구 시장.\n\n---\n\n## 36. Blockchain Privacy Networks — 블록체인 프라이버시 네트워크\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 프라이버시, privacy, 블록체인, blockchain, zk, 영지식, 암호화, chain\n- **한국 적용:** 개인정보보호법 강화, 프라이버시 기술 수요\n\n**설명:** 프라이버시가 블록체인의 가장 중요한 차별점. 프라이버시 체인은 강력한 네트워크 효과와 록인 생성.\n\n**왜 지금인지:** 퍼블릭 체인의 범용화로 차별화 어려움. 프라이버시만이 진정한 록인 제공.\n\n**적합한 창업자:** 암호학/ZK 전문가 + 블록체인 인프라 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 개인정보보호법 강화. 프라이버시 보존 기술 수요 급증.\n\n---\n\n## 37. Prediction Markets Evolution — 예측 시장 진화\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** prediction market, 예측, 베팅, polymarket, 오라클, oracle, 거버넌스, 선거\n- **한국 적용:** 정보 예측 시장, AI 기반 여론 분석\n\n**설명:** 예측 시장이 주류화. 더 많은 계약, AI 에이전트 트레이더, LLM 오라클로 분쟁 해결.\n\n**왜 지금인지:** Polymarket 등 주류 진입. AI 에이전트가 새로운 예측 시그널 발굴.\n\n**적합한 창업자:** 크립토 + 정치/경제 데이터 + AI 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 정보 예측/분석 시장. 규제 프레임워크 필요.\n\n---\n\n## 38. RWA Tokenization & Stablecoin Onramps — 실물자산 토큰화/온램프\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** rwa, 토큰화, tokenization, 온램프, onramp, 스테이블코인, 결제, 지갑, wallet\n- **한국 적용:** STO 시장 개방, 스테이블코인 결제 인프라\n\n**설명:** 실물자산의 크립토 네이티브 토큰화(퍼프스 등) + 스테이블코인 온/오프램프 인프라 구축.\n\n**왜 지금인지:** 스테이블코인 거래량 $46T/년, Visa의 3배. 온/오프램프가 마지막 미해결 과제.\n\n**적합한 창업자:** 금융/결제 + 블록체인 인프라 경험.\n\n**한국 시장 적용:** STO 시장 2025년 개방. 크로스보더 결제 인프라 수요.\n\n---\n\n## 39. Know Your Agent (KYA) — 에이전트 신원 인증\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** kya, kyc, 에이전트, agent, identity, 신원, 인증, 크리덴셜, 디지털신원\n- **한국 적용:** AI 에이전트 경제 대비 신원인증 체계\n\n**설명:** AI 에이전트가 인간 직원의 96배. 에이전트에 KYC처럼 암호학적 서명 크리덴셜 부여. KYA 시대.\n\n**왜 지금인지:** 비인간 디지털 신원이 급증하나 금융 인프라 미비. 에이전트 경제의 병목이 지능→신원으로 이동.\n\n**적합한 창업자:** 디지털 신원/DID + 금융 인프라 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 디지털 신원 인증 시장. 마이데이터/DID 인프라 확장.\n\n---\n\n## 40. Healthy Actives Healthcare — 건강한 능동적 소비자 헬스케어\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 건강, health, 예방, prevention, 웰니스, wellness, 모니터링, 구독, 보험, 헬스테크\n- **한국 적용:** 디지털 헬스케어 시장, 예방의학 수요 증가\n\n**설명:** 아프지 않지만 건강을 적극 모니터링하는 \"건강한 능동적 소비자\" 세그먼트 부상.\n\n**왜 지금인지:** AI 기반 의료비 절감 + 예방 중심 보험 상품 + 소비자의 구독 지불 의향 증가.\n\n**적합한 창업자:** 의료/헬스테크 + 소비자 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 디지털 헬스케어 시장 성장. 건강검진 문화 + 웨어러블 보급.\n\n---\n\n## 41. Financial Infrastructure Modernization — 금융 인프라 현대화\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 금융, finance, banking, 은행, insurance, 보험, 레거시, legacy, 모기지, mortgage, 현대화\n- **한국 적용:** 금융사 레거시 시스템 교체, 인슈어테크\n\n**설명:** 은행/보험사의 레거시 시스템을 AI 네이티브로 재구축. 카테고리 경계 해체, 워크플로우 병렬화.\n\n**왜 지금인지:** AI 미활용 리스크가 시스템 교체 리스크를 초과. 레거시 벤더 계약 만료 사이클.\n\n**적합한 창업자:** 금융 IT + AI 시스템 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 금융사 차세대 시스템 구축. 인슈어테크 시장 성장.\n\n---\n\n## 42. AI-Built University — AI 기반 대학\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 교육, education, 대학, university, 적응학습, adaptive, 튜터링, tutoring, 커리큘럼\n- **한국 적용:** 에듀테크 시장, AI 기반 교육 혁신\n\n**설명:** AI를 부분 적용하는 게 아닌, AI로 처음부터 설계된 대학. 적응형 교과과정, 실시간 학습 경로 최적화.\n\n**왜 지금인지:** ASU+OpenAI 등 선행 사례. AI 리터러시가 교양 필수 과목화.\n\n**적합한 창업자:** 교육 혁신 + AI 시스템 + 대학 운영 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 에듀테크 시장 폭발. 대학 구조 개혁 논의 활발.\n\n---\n\n## 43. ML Robotics — ML 기반 로보틱스\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 로봇, robot, 로보틱스, robotics, ml, 조작, manipulation, 자동화, 자율\n- **한국 적용:** 로봇 산업 정부 투자, 협동로봇 시장\n\n**설명:** ML/딥러닝을 핵심으로 하는 차세대 로보틱스. 범용 조작, 이동, 인지.\n\n**왜 지금인지:** 파운데이션 모델이 로봇 제어에 적용 가능. 시뮬레이션→실세계 전이 기술 발전.\n\n**적합한 창업자:** 로보틱스 + ML/CV PhD.\n\n**한국 시장 적용:** 로봇산업 종합계획. 협동로봇 세계 시장 선도.\n\n---\n\n## 44. ML Physical World Simulation — ML 물리 세계 시뮬레이션\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 시뮬레이션, simulation, physics, 물리, 디지털트윈, digital twin, 가상, synthetic\n- **한국 적용:** 디지털 트윈 국가사업, 자율주행 시뮬레이션\n\n**설명:** ML로 물리 세계를 정밀 시뮬레이션. 자율주행/로봇/건축/기후 예측 등에 적용.\n\n**왜 지금인지:** Neural physics simulation 성능 급상승. 실시간 시뮬레이션 가능.\n\n**적합한 창업자:** 물리 시뮬레이션 + ML 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 디지털 트윈 국가사업. 자율주행 시뮬레이션 수요.\n\n---\n\n## 45. Defense Tech — 국방 기술\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 국방, defense, military, 군사, 드론, drone, 무인, 안보, 방산\n- **한국 적용:** 방산 수출 호황, AI 국방 전환\n\n**설명:** AI/자율화 기반 차세대 국방 기술. 드론, 자율무기, 사이버 방어, ISR.\n\n**왜 지금인지:** 글로벌 안보 위기 심화. 군사 AI 투자 급증. 상업 기술의 군사 전용 가속.\n\n**적합한 창업자:** 군 경험 + 기술 창업자.\n\n**한국 시장 적용:** 방산 수출 $170억+. K-방산 브랜드 성장.\n\n---\n\n## 46. Climate Tech — 기후 기술\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 기후, climate, 탄소, carbon, 에너지, energy, 재생에너지, renewable, 탈탄소\n- **한국 적용:** 2050 탄소중립 정책, 탄소배출권 거래\n\n**설명:** AI 기반 기후 솔루션 — 탄소 포집, 에너지 최적화, 기후 모니터링, 지속가능 소재.\n\n**왜 지금인지:** 기후 위기 심화 + 탄소중립 정책 가속 + AI로 기후 모델링/최적화 가능.\n\n**적합한 창업자:** 에너지/환경공학 + AI/데이터 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 2050 탄소중립 로드맵. RE100 기업 확대. 탄소배출권 시장.\n\n---\n\n## 47. Commercial Open Source Software — 상업적 오픈소스 소프트웨어\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 오픈소스, open source, oss, 커뮤니티, community, 개발자, developer, 인프라\n- **한국 적용:** 오픈소스 생태계 성장, 공공 SW 오픈소스 전환\n\n**설명:** 오픈소스를 기반으로 상업적 가치를 창출하는 비즈니스 모델 (managed services, enterprise features).\n\n**왜 지금인지:** AI/LLM 시대 오픈소스 모델 폭발. 클라우드 네이티브 인프라 오픈소스화.\n\n**적합한 창업자:** 오픈소스 커뮤니티 빌더 + 엔터프라이즈 세일즈.\n\n**한국 시장 적용:** 공공SW 오픈소스 전환 정책. 개발자 생태계 성장.\n\n---\n\n## 48. Spatial Computing — 공간 컴퓨팅\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** spatial, 공간, ar, vr, xr, vision pro, 메타버스, 혼합현실, mixed reality\n- **한국 적용:** XR 콘텐츠 시장, AR/VR 디바이스 보급\n\n**설명:** AR/VR/MR 기반 공간 컴퓨팅 앱과 경험. 업무, 교육, 엔터테인먼트 등.\n\n**왜 지금인지:** Apple Vision Pro, Meta Quest 3 등 하드웨어 성숙. 공간 인터페이스 표준화.\n\n**적합한 창업자:** XR 개발 + 3D/공간 인터랙션 경험.\n\n**한국 시장 적용:** XR 콘텐츠 수출. 정부 메타버스 사업.\n\n---\n\n## 49. Explainable AI — 설명 가능한 AI\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 설명가능, explainable, xai, 해석, interpretable, 투명성, transparency, 규제, 신뢰\n- **한국 적용:** AI 규제 프레임워크, EU AI Act 대응\n\n**설명:** AI 의사결정의 투명성/해석가능성 보장. 규제 준수, 신뢰 구축에 필수.\n\n**왜 지금인지:** EU AI Act, 한국 AI 규제 프레임워크 준비. 금융/의료 등 고위험 분야 필수 요구.\n\n**적합한 창업자:** ML 리서치 + 규제/컴플라이언스 경험.\n\n**한국 시장 적용:** AI 윤리 가이드라인, 신뢰 AI 인증. 금융/의료 규제.\n\n---\n\n## 50. LLMs for Back Office — LLM 백오피스 자동화\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 백오피스, back office, 회계, accounting, hr, 인사, 급여, payroll, 경비, 관리\n- **한국 적용:** 중소기업 백오피스 자동화 수요\n\n**설명:** 회계, 인사, 급여, 경비 등 백오피스 업무를 LLM으로 자동화.\n\n**왜 지금인지:** LLM이 문서 이해/처리 수준 도달. 중소기업의 관리 비용 절감 수요.\n\n**적합한 창업자:** 백오피스 SaaS + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 중소기업 300만+ 백오피스 디지털화. 세무/회계 자동화 시장.\n\n---\n\n## 51. Small Fine-Tuned Models — 소형 특화 모델\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** small model, 소형모델, fine-tuned, 특화, edge, 엣지, on-device, 온디바이스, 경량\n- **한국 적용:** 엣지 AI 시장, 온디바이스 AI 수요\n\n**설명:** 대형 범용 모델 대신 소형 도메인 특화 파인튜닝 모델. 엣지/온디바이스 배포에 최적.\n\n**왜 지금인지:** LoRA/QLoRA로 효율적 파인튜닝. 엣지 디바이스 성능 향상. 프라이버시/지연시간 이점.\n\n**적합한 창업자:** ML 최적화 + 엣지 디바이스/IoT 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 삼성/LG 온디바이스 AI 전략. 엣지 AI 반도체 시장.\n\n---\n\n## 52. Enterprise Glue — 엔터프라이즈 연결 소프트웨어\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** integration, 통합, 연결, glue, api, workflow, 자동화, zapier, middleware\n- **한국 적용:** 기업 시스템 통합 수요, iPaaS 시장\n\n**설명:** 기업 내 분절된 시스템/앱을 AI로 지능적으로 연결하는 미들웨어/글루 소프트웨어.\n\n**왜 지금인지:** SaaS 파편화 심화. AI 에이전트가 시스템 간 연결의 복잡성 해소 가능.\n\n**적합한 창업자:** 엔터프라이즈 통합 + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 대기업 레거시 시스템 연결. RPA→AI 에이전트 전환.\n\n---\n\n## 53. Healthcare Middlemen Disruption — 헬스케어 중개업 혁신\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 의료, healthcare, 중개, middlemen, pbm, 보험청구, 청구, billing, 비용절감\n- **한국 적용:** 의료 비효율 개선, 건강보험 관리 혁신\n\n**설명:** 의료 시스템의 비효율적 중개자(PBM, 보험 중개, 청구 처리)를 AI로 대체/혁신.\n\n**왜 지금인지:** 의료비 급증 + AI가 복잡한 의료 행정 처리 가능 + 규제 변화.\n\n**적합한 창업자:** 의료 행정/보험 + 테크 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 건강보험 급여관리. 의료 행정 효율화 수요.\n\n---\n\n## 54. Bio Foundation Models — 바이오 파운데이션 모델\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 바이오, bio, 단백질, protein, 유전체, genomics, 신약, drug, 파운데이션모델\n- **한국 적용:** 바이오 AI 신약 개발, K-바이오 성장\n\n**설명:** 단백질 구조, 유전체, 세포 등 생물학적 데이터를 위한 파운데이션 모델.\n\n**왜 지금인지:** AlphaFold 이후 바이오 AI 폭발. 대규모 생물학 데이터셋 축적.\n\n**적합한 창업자:** 생물학/화학 PhD + ML 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** K-바이오 성장 가속. 바이오 AI 신약 정부 투자.\n\n---\n\n## 55. Cancer Detection & Treatment — 암 진단/치료 AI\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 암, cancer, 진단, diagnosis, 치료, treatment, 종양, oncology, 조기발견\n- **한국 적용:** 암 검진 국가사업, 디지털 헬스케어\n\n**설명:** AI 기반 조기 암 진단, 맞춤형 치료 계획, 신약 후보 발굴.\n\n**왜 지금인지:** 멀티모달 AI가 의료 영상/병리 분석 수준 도달. 정밀의료 시대.\n\n**적합한 창업자:** 종양학/의료 + AI/의료영상 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국가 암 검진 프로그램. 디지털 헬스케어 규제 완화.\n\n---\n\n## 56. Healthcare MSO (Management Services Organization) — 헬스케어 MSO\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** mso, 병원관리, 의원, clinic, 경영지원, 운영, practice management, 의료경영\n- **한국 적용:** 개원의 경영지원, 의원 프랜차이즈\n\n**설명:** AI 기반 의료기관 경영지원 서비스(MSO). 재무, 인사, 마케팅, 보험청구 등을 AI로 통합 관리.\n\n**왜 지금인지:** 개원 비용 상승 + 행정 복잡도 증가. AI로 의원 운영 효율화 가능.\n\n**적합한 창업자:** 의료 경영 + 테크 스타트업 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 개원의 9만+. 의원 경영지원 수요 증가.\n\n---\n\n## 57. Dev Tools AI — AI 기반 개발자 도구\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** devtools, 개발도구, ide, 코딩, coding, 테스트, testing, ci, cd, 디버깅\n- **한국 적용:** 개발자 생산성 도구 시장, SW 테스팅 자동화\n\n**설명:** AI 네이티브 개발자 도구 — 코딩, 테스트, 디버깅, 코드 리뷰, CI/CD 자동화.\n\n**왜 지금인지:** Cursor/Copilot 증명된 시장. 테스트/디버깅/리뷰 등 미개척 영역 남아있음.\n\n**적합한 창업자:** 개발 도구 + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 SW 개발자 100만+. 생산성 도구 수요.\n\n---\n\n## 58. AI Enterprise Software — AI 엔터프라이즈 소프트웨어 (범용)\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** enterprise, 기업, ai, sw, 소프트웨어, 자동화, 업무, 생산성, workflow\n- **한국 적용:** 기업 AI 도입 가속, B2B SaaS 성장\n\n**설명:** AI를 핵심으로 한 범용 엔터프라이즈 소프트웨어. 기존 카테고리를 AI로 재정의.\n\n**왜 지금인지:** AI 도입 필수화. 비AI 기업 SW는 도태.\n\n**적합한 창업자:** 엔터프라이즈 SW + AI 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 기업 AI 도입율 빠르게 증가. B2B SaaS 시장 성장.\n\n---\n\n## 59. Stablecoin Finance (2024 Original) — 스테이블코인 금융 (2024 원본)\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** stablecoin, 스테이블코인, 금융, finance, defi, 결제, payment, 송금\n- **한국 적용:** 가상자산법 기반 스테이블코인 서비스\n\n**설명:** 스테이블코인 기반 금융 서비스 — 결제, 대출, 저축, 송금.\n\n**왜 지금인지:** 스테이블코인 시가총액 성장, 규제 프레임워크 형성.\n\n**적합한 창업자:** 핀테크 + 크립토 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 가상자산법 시행. 크로스보더 결제 수요.\n\n---\n\n## 60. ERP Modernization — ERP 현대화\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** erp, sap, oracle, 전사자원, 자원관리, 현대화, modernization, 클라우드\n- **한국 적용:** SAP/Oracle 레거시 교체, 클라우드 ERP 전환\n\n**설명:** 레거시 ERP(SAP, Oracle)를 AI 네이티브 클라우드 기반으로 현대화.\n\n**왜 지금인지:** SAP S/4HANA 마이그레이션 마감 압박. AI가 ERP 패러다임 변화.\n\n**적합한 창업자:** ERP 컨설팅/구현 + 클라우드/AI 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 대기업 SAP 교체 사이클. 중소기업 클라우드 ERP 도입.\n\n---\n\n## 61. Space Tech — 우주 기술\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 우주, space, 위성, satellite, 발사, launch, 지구관측, earth observation\n- **한국 적용:** 누리호 성공, 한국 우주 산업 육성\n\n**설명:** 위성 제조/발사, 지구 관측, 우주 인프라, 궤도 서비스 등.\n\n**왜 지금인지:** 발사 비용 급감. 소형위성 시장 폭발. 우주 데이터 활용 증가.\n\n**적합한 창업자:** 항공우주 엔지니어 + 스타트업 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 누리호/다누리 성공. 정부 우주산업 클러스터 육성.\n\n---\n\n## 62. Manufacturing AI — 제조 AI\n\n- **소스:** YC 2024 (20 Categories)\n- **키워드:** 제조, manufacturing, 품질, quality, 공정, process, 최적화, 불량, 예지보전\n- **한국 적용:** 스마트팩토리 2.0, 제조 AI 고도화\n\n**설명:** 제조 공정의 AI 최적화 — 품질 검사, 예지 보전, 공정 최적화, 공급망 관리.\n\n**왜 지금인지:** 센서/데이터 축적 + AI 모델 성능 향상으로 실시간 공정 최적화 가능.\n\n**적합한 창업자:** 제조 도메인 + AI/IoT 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 스마트팩토리 3만+ 구축 목표. 제조 AI 정부 지원.\n\nFile v0.7.23:CHANGELOG.md\n\n# Changelog\n\n## v0.7.6 (2026-02-18)\n### New Features — 소상공인 Track B + 금융맵 + 카카오톡 연동\n\n- **`scripts/track_classifier.py`**: 트랙 자동 감지 모듈\n  - `TrackClassifier.classify()`: 키워드 매칭 우선 → LLM 분류 폴백\n  - Track A (기술창업/벤처), Track B (소상공인/로컬), Track AB (혼합)\n  - `TRACK_B_KEYWORDS` / `TRACK_A_KEYWORDS` / `TRACK_AB_KEYWORDS` 키워드 사전\n  - `get_track_prompt()`: 트랙별 평가 시스템 프롬프트 반환\n  - `TRACK_B_SYSTEM_PROMPT`: 소상공인 전용 (5항목, 쉬운 언어, 기술성 기준 제외)\n\n- **`scripts/financial_map.py`**: 융자/보증/크라우드펀딩 정보 제공\n  - `FINANCIAL_PRODUCTS`: 6종 금융 상품 (KODIT, KIBO, 소진공, Wadiz, TIPS 등)\n  - `FinancialMap.match()`: 트랙 + 키워드 + need_loan 기반 상품 매칭\n  - `FinancialMap.format_recommendation()`: LLM 맞춤형 추천 텍스트 생성\n  - `FinancialMap.get_summary()`: 트랙별 금융 지원 요약\n\n- **`scripts/crawlers/semas_crawler.py`**: 소진공 지원사업 크롤러\n  - robots.txt 확인 후 1.5초 딜레이 적용\n  - 공고 목록 → 상세 페이지 파싱 → eval_data/semas_programs.jsonl APPEND\n\n- **`scripts/crawlers/financial_crawler.py`**: KODIT/KIBO URL 유효성 체크 크롤러\n  - FINANCIAL_PRODUCTS 전체 URL HEAD 요청으로 상태 확인\n  - 금리 변동 감지 + eval_data/financial_products_updated.json 저장\n\n- **`scripts/kakao_webhook.py`**: 카카오 i 오픈빌더 웹훅 서버 (핵심!)\n  - `KakaoWebhook.process()`: utterance → 트랙 감지 → RAG/LLM → 카카오 응답\n  - `KakaoWebhook.format_response()`: 900자 분할, 최대 5개 outputs\n  - `KakaoWebhook.verify_signature()`: HMAC-SHA1 서명 검증\n  - `KakaoWebhook.get_quick_buttons()`: 트랙별 빠른 응답 버튼\n  - user_id 기반 세션 관리 (최대 20턴)\n\n- **`scripts/server.py`**: `/kakao` POST 엔드포인트 추가\n  - `RaonHandler._handle_kakao()`: 카카오 웹훅 처리\n  - AgenticRAG 연동 (store 있을 때), LLM 폴백\n  - 에러 발생 시에도 카카오 200 응답 보장\n\n- **`scripts/evaluate.py`**: Track B 분기 추가\n  - `evaluate()`: 트랙 자동 감지 → Track B/A 분기\n  - `evaluate_track_b()`: 소상공인 전용 5항목 평가\n  - `evaluate_track_a()`: 기존 TIPS 기준 평가 (하위 호환)\n  - `TRACK_B_EVAL_PROMPT`: 쉬운 언어, 기술성 기준 제외\n\n- **`KAKAO_SETUP.md`**: 카카오 i 오픈빌더 연동 3단계 가이드\n\n### Tests\n- `test_kakao.py`: 39개 테스트 (37 passed, 2 LLM-required skipped)\n  - TrackClassifier: 10개 (키워드/LLM 분류, 치킨→B, AI SaaS→A, 푸드테크→AB)\n  - FinancialMap: 8개 (트랙별 필터링, 추천 포맷)\n  - KakaoWebhook.format_response: 6개 (1000자 분할, 버튼, outputs 제한)\n  - KakaoWebhook.verify_signature: 4개 (HMAC 검증)\n  - KakaoWebhook.process: 7개 (웹훅 처리, 세션, 버튼)\n  - evaluate.py: 3개 (Track B 프롬프트, 함수 존재 확인)\n\n---\n\n## v0.7.5 (2026-02-18)\n### New Features — Agentic RAG (Phase 1+2)\n- **`agentic_rag.py`**: Agentic RAG 오케스트레이션 레이어\n  - `QueryRouter`: LLM 기반 질문 유형 분류 (factual/search/realtime/multistep), heuristic 폴백\n  - `HyDE`: Hypothetical Document Embeddings — 가상 문서로 실제 문서 검색 (미스매치 해결)\n  - `Multi-Query RAG Fusion`: 3가지 변형 쿼리 + Reciprocal Rank Fusion (RRF)\n  - `Speculative RAG`: 초안 답변 → 검증 쿼리 → 실제 문서 검색\n  - `Recursive RAG (ReFRAG)`: CRAG Critic 미달 시 쿼리 리파인 후 재검색 (최대 3회)\n  - `CRAG Critic`: LLM 기반 검색 결과 품질 평가 (relevant/sufficient/confident)\n  - `Tools`: search_gov_programs (structured filter), check_eligibility, fetch_realtime (urllib)\n  - `AgenticRAG.run()`: 전략별 검색 → CRAG 평가 → 재시도 → 최종 답변\n- **`structured_extractor.py`**: 정부공고 JSON 스키마 추출기\n  - `GOV_PROGRAM_SCHEMA`: program_name, operator, eligibility, excluded, budget_won, deadline, ...\n  - `extract_program_schema()`: LLM 추출 + 규칙 기반 폴백\n  - `filter_programs()`: 하드 필터 (deadline, excluded) + 소프트 랭킹 (industry, keywords)\n- **`server.py`**: `/v1/chat` 엔드포인트에 AgenticRAG 연동\n  - AgenticRAG import 실패 시 기존 Ollama 폴백 (try/except)\n  - 응답에 `strategy` 필드 추가 (factual/search/realtime/multistep)\n\n### Tests\n- `test_agentic_rag.py`: 20개 테스트 (20 passed)\n- 전체: 143 passed (기존 3개 test_rerank.py 실패는 pre-existing)\n\n---\n\n## v0.7.0 (2026-02-18)\n### New Features\n- **Data Collection Pipeline**: Multi-source crawler system\n  - JointTIPS crawler — 3,972 TIPS-selected startups (2015~2024)\n  - TheVC crawler — VC/accelerator profiles (Nuxt HTML parsing)\n  - NextUnicorn crawler — Support programs via open API\n  - DDG-based InnoForest data collection\n  - `scripts/data_to_content.py` — Auto-generates SNS content from collected data\n- **RAG Expansion**: 532 chunks across 7 data sources (7.2MB vector store)\n  - New sources: thevc_investors, nextunicorn_programs, tips_companies_jointips\n\n### Bug Fixes\n- **Python 3.9 compatibility**: `from __future__ import annotations` in rag_pipeline.py\n- **Gemini API endpoint**: Fixed 404 by using `gemini-2.5-flash-lite` model name\n\n### Improvements\n- **Cron timeouts**: All SNS upload crons bumped 300s→600s (prevents false timeouts)\n- **Content pipeline**: `data-to-content-daily` cron at 08:00 KST\n\n---\n\n## v0.6.2 (2026-02-18)\n### New Features\n- Full-page web app (`raon-chat.html`) — dark mode, glassmorphism, 6 modes\n- YC RFS idea recommendation — 62 ideas, CLI + API\n- API key authentication (BYOK free + Managed paid)\n- `data_to_content.py` initial version\n\n### Bug Fixes\n- `history.jsonl` not written by `/v1/evaluate` API endpoint — fixed\n- FakeHandler missing `client_address`/`headers` in tests — fixed\n- Score mismatch: `fix_score_text()` clamps sub-items, recalculates totals\n\n### Tests\n- 126 tests passing\n\n---\n\n## v0.6.1 (2026-02-17)\n### New Features\n- Gamification system (XP, levels, badges)\n- DM auto-reply integration (Ollama + Gemini fallback)\n- Ollama timeout 120s→300s\n\n### Bug Fixes\n- Cron state path fix (`~/.openclaw/cron/jobs.json`)\n- XP sync: first sync grants XP for past successful runs\n\n---\n\n## v0.6.0 (2026-02-16)\n### New Features\n- RAG pipeline v2: bge-m3 + BM25 hybrid search (Top-1 accuracy 0%→100%)\n- Reranker module (LLM-based Top-10→Top-3)\n- Eval ground truth: 50 entries, F1 + confusion matrix\n- Multi-turn conversational evaluation\n- Valuation module (Scorecard/Berkus/Revenue Multiple)\n- Morpheme analysis (kiwipiepy + bigram fallback)\n\nArchive v0.7.22: 51 files, 235602 bytes\n\nFiles: bin/raon-os.js (381b), CHANGELOG.md (6681b), clawhub-raon-os/bin/raon-os.js (381b), clawhub-raon-os/CHANGELOG.md (6681b), clawhub-raon-os/package.json (876b), clawhub-raon-os/README.md (11327b), clawhub-raon-os/references/gov-programs.md (5994b), clawhub-raon-os/references/tips-criteria.md (2894b), clawhub-raon-os/references/yc-rfs.md (44385b), clawhub-raon-os/scripts/agentic_rag.py (33142b), clawhub-raon-os/scripts/financial_map.py (10263b), clawhub-raon-os/scripts/gamification.py (10187b), clawhub-raon-os/scripts/idea.py (13147b), clawhub-raon-os/scripts/kakao_webhook.py (9850b), clawhub-raon-os/scripts/parse_unified_pdf.py (7771b), clawhub-raon-os/scripts/rag_pipeline.py (21142b), clawhub-raon-os/scripts/raon_llm.py (14122b), clawhub-raon-os/scripts/server.py (42257b), clawhub-raon-os/scripts/structured_extractor.py (10344b), clawhub-raon-os/scripts/supabase_client.py (4842b), clawhub-raon-os/scripts/track_classifier.py (7608b), clawhub-raon-os/scripts/valuation.py (14557b), clawhub-raon-os/SKILL.md (8507b), clawhub-raon-os/widget/EMBED.md (2151b), clawhub-raon-os/widget/raon-chat.html (46312b), clawhub-raon-os/widget/raon-chat.js (8731b), clawhub-raon-os/widget/raon-chat.min.js (6943b), package.json (876b), README.md (11327b), references/gov-programs.md (5994b), references/tips-criteria.md (2894b), references/yc-rfs.md (44385b), scripts/agentic_rag.py (33142b), scripts/financial_map.py (10263b), scripts/gamification.py (10187b), scripts/idea.py (13147b), scripts/kakao_webhook.py (9850b), scripts/parse_unified_pdf.py (7771b), scripts/rag_pipeline.py (21142b), scripts/raon_llm.py (14122b), scripts/server.py (42257b), scripts/structured_extractor.py (10344b), scripts/supabase_client.py (4842b), scripts/track_classifier.py (7608b), scripts/valuation.py (14557b), SKILL.md (8507b), widget/EMBED.md (2151b), widget/raon-chat.html (46312b), widget/raon-chat.js (8731b), widget/raon-chat.min.js (6943b), _meta.json (139b)\n\nFile v0.7.22:clawhub-raon-os/SKILL.md\n\n---\nname: raon-os\nversion: 0.7.10\ndescription: \"AI-powered startup companion for Korean founders. Evaluate business plans, match government funding programs (TIPS/DeepTech/Global TIPS), connect with 3,972+ TIPS-selected startups, get investor recommendations, and integrate with Kakao i OpenBuilder. Features Agentic RAG (HyDE, Multi-Query, CRAG), structured extraction, and Track B financial matching.\"\nmetadata:\n  openclaw:\n    env:\n      - name: GEMINI_API_KEY\n        description: \"Google Gemini API key (recommended for embeddings + LLM)\"\n        required: false\n      - name: OPENROUTER_API_KEY\n        description: \"OpenRouter API key (multi-model access)\"\n        required: false\n      - name: ANTHROPIC_API_KEY\n        description: \"Anthropic Claude API key\"\n        required: false\n      - name: OPENAI_API_KEY\n        description: \"OpenAI API key\"\n        required: false\n      - name: KAKAO_CALLBACK_SECRET\n        description: \"Kakao i OpenBuilder webhook HMAC secret (optional)\"\n        required: false\n      - name: RAON_API_URL\n        description: \"Managed API endpoint (optional, for SaaS mode)\"\n        required: false\n      - name: RAON_API_KEY\n        description: \"Managed API key (optional, for SaaS mode)\"\n        required: false\n    requires:\n      bins: [\"python3\", \"node\"]\n    notes: \"At least one LLM API key (GEMINI, OPENROUTER, ANTHROPIC, or OPENAI) is recommended. Falls back to local Ollama if no keys are set. API keys are stored in ~/.openclaw/.env (user-managed, chmod 600 recommended). The skill includes a local HTTP server (port 8400) and crawlers for public government data collection.\"\n---\n\n# Raon OS — Startup Companion (v0.7.10)\n\n## 설치 요구사항\n\n- **Python 3.9+** (macOS 기본 내장, 별도 설치 불필요)\n- **Node.js 18+** (`npx @yeomyeonggeori/raon-os` 실행용)\n- **LLM API 키** (아래 중 하나, 우선순위 순):\n\n| 환경변수 | 설명 | 비고 |\n|----------|------|------|\n| `OPENROUTER_API_KEY` | **1순위** — OpenClaw 지원 모든 모델 | 추천 |\n| `GEMINI_API_KEY` | **2순위** — Google Gemini + 임베딩 | |\n| `ANTHROPIC_API_KEY` | **3순위** — Claude | |\n| `OPENAI_API_KEY` | **4순위** — GPT + 임베딩 | |\n| Ollama 로컬 | 자동 감지 (키 없을 때) | 선택 — `raon.sh install-model` |\n\n- **벡터 검색**: `GEMINI_API_KEY` 또는 `OPENAI_API_KEY` 있으면 자동 활성화. 없으면 BM25 키워드 검색으로 동작.\n\n## 빠른 시작\n\n```bash\n# 1. OpenClaw 설치\nnpm install -g openclaw\n\n# 2. 스킬 설치\nopenclaw skill install @yeomyeonggeori/raon-os\n\n# 3. API 키 설정 (권장: OpenRouter)\necho \"OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...\" >> ~/.openclaw/.env\nchmod 600 ~/.openclaw/.env  # 보안: 소유자만 읽기/쓰기\n\n# 4. 모델 override (선택) — 기본은 프로바이더별 최적 모델 자동 선택\necho \"RAON_MODEL=anthropic/claude-opus-4-5\" >> ~/.openclaw/.env\n\n# 5. 연결 테스트\npython3 scripts/raon_llm.py --detect\n```\n\n## LLM 설정 (`raon_llm.py`)\n\n모든 API 키는 `~/.openclaw/.env` 에 저장 (환경변수 우선):\n\n```bash\n# ~/.openclaw/.env 예시\nOPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-xxxx   # 1순위 (추천)\nGEMINI_API_KEY=AIzaSy-xxxx          # 2순위 + 임베딩\nANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxx       # 3순위\nOPENAI_API_KEY=sk-xxxx              # 4순위 + 임베딩\nRAON_MODEL=google/gemini-2.5-flash  # 모델 강제 지정 (선택)\nRAON_LLM_PROVIDER=openrouter       # 프로바이더 강제 지정 (선택)\n```\n\n스타트업 파운더를 위한 AI 동료. 아이디어를 사업으로 만드는 전 과정을 지원한다.\n\n## 기능\n\n### 1. biz-plan — 사업계획서 평가\n사업계획서(PDF/텍스트)를 분석하여 점수 + 개선안을 제공한다.\n\n```bash\n# PDF 평가\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf\n\n# 텍스트 평가\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --text \"사업 아이디어 설명...\"\n\n# JSON 형식 출력\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf --json\n\n# 결과를 파일로 저장\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf --output result.md\n\n# 두 사업계획서 비교 분석\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file plan_a.pdf --file plan_b.pdf\n\n# 개선안 생성\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan improve --file /path/to/plan.pdf\n\n# 평가 히스토리 조회\n{baseDir}/scripts/raon.sh history\n```\n\n**평가 항목:**\n- 문제 정의 및 솔루션 적합성\n- 시장 규모 및 경쟁 분석\n- 비즈니스 모델 타당성\n- 팀 역량\n- 재무 계획\n- 기술 차별성\n\n**출력:** 100점 만점 종합 점수 + 항목별 점수 + 구체적 개선 제안\n\n### 2. gov-funding — 정부 지원사업 매칭\n스타트업 프로필 기반으로 적합한 정부 지원사업을 추천한다.\n\n```bash\n# 매칭 (사업계획서 기반)\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding match --file /path/to/plan.pdf\n\n# 매칭 (키워드 기반)\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding match --industry \"AI/SaaS\" --stage \"early\" --region \"서울\"\n\n# 지원사업 상세 정보\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding info --program \"TIPS\"\n\n# 지원서 초안 생성\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding draft --program \"TIPS\" --file /path/to/plan.pdf\n\n# 지원 준비 체크리스트\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding checklist --program \"TIPS\" --file /path/to/plan.pdf\n```\n\n**지원 프로그램:** TIPS, K-Startup 그랜드챌린지, 창업성장기술개발, 예비창업패키지, 초기창업패키지 등\n\n### 3. investor-match — 투자자 매칭 (추후 연동)\n스타트업 단계/산업에 맞는 투자자를 추천한다.\n\n```bash\n# 투자자 추천\n{baseDir}/scripts/raon.sh investor-match --stage \"pre-a\" --industry \"AI\" --amount \"1M\"\n```\n\n## PDF 처리 (중요)\n\n사용자가 PDF를 직접 보내면 바이너리가 프롬프트에 들어가 토큰 한도를 초과한다.\n**반드시 텍스트 추출 후 평가해야 한다.**\n\n```bash\n# 방법 1: evaluate.py가 내부에서 PDF 텍스트 추출\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf\n\n# 방법 2: 전처리 스크립트\nscripts/pdf-evaluate.sh /path/to/plan.pdf\n```\n\n**OpenClaw에서 PDF 파일이 첨부된 경우:**\n1. PDF가 media/inbound/에 저장됨\n2. PDF를 프롬프트에 인라인하지 말 것 (토큰 폭발)\n3. exec 도구로 evaluate.py --file <경로>를 실행하여 평가\n4. 결과를 사용자에게 전달\n\n## 사용 흐름\n\n일반적인 파운더 여정:\n\n```\n1. \"내 사업계획서 평가해줘\" → biz-plan evaluate\n2. \"어떻게 고치면 돼?\" → biz-plan improve\n3. \"이걸로 지원할 수 있는 정부사업 있어?\" → gov-funding match\n4. \"TIPS 지원서 초안 만들어줘\" → gov-funding draft\n5. \"투자자도 연결해줘\" → investor-match\n```\n\n## Investor Match\n\n```bash\nraon.sh investor-match profile --file <pdf>\n# or\ncurl -X POST http://localhost:8400/v1/investor ...\n```\n\n투자자 관점에서 사업계획서를 분석하고 매력도 프로필을 생성한다.\n- Deal Summary (1분 요약)\n- 타겟 투자자 유형 (Seed/Pre-A, Sector)\n- Investment Highlights & Red Flags\n- 피칭 팁\n\n## HTTP API 서버\n\n로컬 REST API 서버를 띄워 웹챗이나 외부 서비스에서 연동할 수 있다:\n\n```bash\nraon.sh serve           # 기본 포트 8400\nraon.sh serve 9000      # 커스텀 포트\n```\n\n엔드포인트:\n- `GET /health` — 헬스체크\n- `GET /v1/modes` — 지원 모드 목록\n- `POST /v1/evaluate` — 사업계획서 평가\n- `POST /v1/improve` — 사업계획서 개선\n- `POST /v1/match` — 정부 지원사업 매칭\n- `POST /v1/draft` — 지원서 초안 (program 필수)\n- `POST /v1/checklist` — 지원 준비 점검 (program 필수)\n- `POST /v1/investor` — 투자자 프로필 분석\n\n요청 예시:\n```bash\ncurl -X POST http://localhost:8400/v1/evaluate \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"text\": \"사업계획서 내용...\"}'\n```\n\nCORS 지원됨 (웹 프론트엔드 연동 가능).\n\n## API 연동\n\n현재 버전은 로컬 분석 (LLM 기반 RAG)으로 동작한다.\nK-Startup AI API 연동 시 환경변수 설정:\n\n```bash\nexport RAON_API_URL=\"https://api.k-startup.ai\"\nexport RAON_API_KEY=\"your-api-key\"\n```\n\nAPI가 설정되지 않으면 로컬 LLM + RAG 파이프라인으로 폴백한다.\n\n## 평가 기준 참고\n\n정부 지원사업별 심사 기준은 references/ 디렉토리 참조:\n- `references/tips-criteria.md` — TIPS 심사 기준\n- `references/gov-programs.md` — 주요 정부 지원사업 목록 및 자격 요건\n\nFile v0.7.22:SKILL.md\n\n---\nname: Raon OS\nversion: 0.7.10\ndescription: \"AI-powered startup companion for Korean founders. Evaluate business plans, match government funding programs (TIPS/DeepTech/Global TIPS), connect with 3,972+ TIPS-selected startups, get investor recommendations, and integrate with Kakao i OpenBuilder. Features Agentic RAG (HyDE, Multi-Query, CRAG), structured extraction, and Track B financial matching.\"\nmetadata:\n  openclaw:\n    env:\n      - name: GEMINI_API_KEY\n        description: \"Google Gemini API key (recommended for embeddings + LLM)\"\n        required: false\n      - name: OPENROUTER_API_KEY\n        description: \"OpenRouter API key (multi-model access)\"\n        required: false\n      - name: ANTHROPIC_API_KEY\n        description: \"Anthropic Claude API key\"\n        required: false\n      - name: OPENAI_API_KEY\n        description: \"OpenAI API key\"\n        required: false\n      - name: KAKAO_CALLBACK_SECRET\n        description: \"Kakao i OpenBuilder webhook HMAC secret (optional)\"\n        required: false\n      - name: RAON_API_URL\n        description: \"Managed API endpoint (optional, for SaaS mode)\"\n        required: false\n      - name: RAON_API_KEY\n        description: \"Managed API key (optional, for SaaS mode)\"\n        required: false\n    requires:\n      bins: [\"python3\", \"node\"]\n    notes: \"At least one LLM API key (GEMINI, OPENROUTER, ANTHROPIC, or OPENAI) is recommended. Falls back to local Ollama if no keys are set. API keys are stored in ~/.openclaw/.env (user-managed, chmod 600 recommended). The skill includes a local HTTP server (port 8400) and crawlers for public government data collection.\"\n---\n\n# Raon OS — Startup Companion (v0.7.10)\n\n## 설치 요구사항\n\n- **Python 3.9+** (macOS 기본 내장, 별도 설치 불필요)\n- **Node.js 18+** (`npx @yeomyeonggeori/raon-os` 실행용)\n- **LLM API 키** (아래 중 하나, 우선순위 순):\n\n| 환경변수 | 설명 | 비고 |\n|----------|------|------|\n| `OPENROUTER_API_KEY` | **1순위** — OpenClaw 지원 모든 모델 | 추천 |\n| `GEMINI_API_KEY` | **2순위** — Google Gemini + 임베딩 | |\n| `ANTHROPIC_API_KEY` | **3순위** — Claude | |\n| `OPENAI_API_KEY` | **4순위** — GPT + 임베딩 | |\n| Ollama 로컬 | 자동 감지 (키 없을 때) | 선택 — `raon.sh install-model` |\n\n- **벡터 검색**: `GEMINI_API_KEY` 또는 `OPENAI_API_KEY` 있으면 자동 활성화. 없으면 BM25 키워드 검색으로 동작.\n\n## 빠른 시작\n\n```bash\n# 1. OpenClaw 설치\nnpm install -g openclaw\n\n# 2. 스킬 설치\nopenclaw skill install @yeomyeonggeori/raon-os\n\n# 3. API 키 설정 (권장: OpenRouter)\necho \"OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...\" >> ~/.openclaw/.env\nchmod 600 ~/.openclaw/.env  # 보안: 소유자만 읽기/쓰기\n\n# 4. 모델 override (선택) — 기본은 프로바이더별 최적 모델 자동 선택\necho \"RAON_MODEL=anthropic/claude-opus-4-5\" >> ~/.openclaw/.env\n\n# 5. 연결 테스트\npython3 scripts/raon_llm.py --detect\n```\n\n## LLM 설정 (`raon_llm.py`)\n\n모든 API 키는 `~/.openclaw/.env` 에 저장 (환경변수 우선):\n\n```bash\n# ~/.openclaw/.env 예시\nOPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-xxxx   # 1순위 (추천)\nGEMINI_API_KEY=AIzaSy-xxxx          # 2순위 + 임베딩\nANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxx       # 3순위\nOPENAI_API_KEY=sk-xxxx              # 4순위 + 임베딩\nRAON_MODEL=google/gemini-2.5-flash  # 모델 강제 지정 (선택)\nRAON_LLM_PROVIDER=openrouter       # 프로바이더 강제 지정 (선택)\n```\n\n스타트업 파운더를 위한 AI 동료. 아이디어를 사업으로 만드는 전 과정을 지원한다.\n\n## 기능\n\n### 1. biz-plan — 사업계획서 평가\n사업계획서(PDF/텍스트)를 분석하여 점수 + 개선안을 제공한다.\n\n```bash\n# PDF 평가\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf\n\n# 텍스트 평가\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --text \"사업 아이디어 설명...\"\n\n# JSON 형식 출력\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf --json\n\n# 결과를 파일로 저장\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf --output result.md\n\n# 두 사업계획서 비교 분석\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file plan_a.pdf --file plan_b.pdf\n\n# 개선안 생성\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan improve --file /path/to/plan.pdf\n\n# 평가 히스토리 조회\n{baseDir}/scripts/raon.sh history\n```\n\n**평가 항목:**\n- 문제 정의 및 솔루션 적합성\n- 시장 규모 및 경쟁 분석\n- 비즈니스 모델 타당성\n- 팀 역량\n- 재무 계획\n- 기술 차별성\n\n**출력:** 100점 만점 종합 점수 + 항목별 점수 + 구체적 개선 제안\n\n### 2. gov-funding — 정부 지원사업 매칭\n스타트업 프로필 기반으로 적합한 정부 지원사업을 추천한다.\n\n```bash\n# 매칭 (사업계획서 기반)\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding match --file /path/to/plan.pdf\n\n# 매칭 (키워드 기반)\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding match --industry \"AI/SaaS\" --stage \"early\" --region \"서울\"\n\n# 지원사업 상세 정보\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding info --program \"TIPS\"\n\n# 지원서 초안 생성\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding draft --program \"TIPS\" --file /path/to/plan.pdf\n\n# 지원 준비 체크리스트\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding checklist --program \"TIPS\" --file /path/to/plan.pdf\n```\n\n**지원 프로그램:** TIPS, K-Startup 그랜드챌린지, 창업성장기술개발, 예비창업패키지, 초기창업패키지 등\n\n### 3. investor-match — 투자자 매칭 (추후 연동)\n스타트업 단계/산업에 맞는 투자자를 추천한다.\n\n```bash\n# 투자자 추천\n{baseDir}/scripts/raon.sh investor-match --stage \"pre-a\" --industry \"AI\" --amount \"1M\"\n```\n\n## PDF 처리 (중요)\n\n사용자가 PDF를 직접 보내면 바이너리가 프롬프트에 들어가 토큰 한도를 초과한다.\n**반드시 텍스트 추출 후 평가해야 한다.**\n\n```bash\n# 방법 1: evaluate.py가 내부에서 PDF 텍스트 추출\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf\n\n# 방법 2: 전처리 스크립트\nscripts/pdf-evaluate.sh /path/to/plan.pdf\n```\n\n**OpenClaw에서 PDF 파일이 첨부된 경우:**\n1. PDF가 media/inbound/에 저장됨\n2. PDF를 프롬프트에 인라인하지 말 것 (토큰 폭발)\n3. exec 도구로 evaluate.py --file <경로>를 실행하여 평가\n4. 결과를 사용자에게 전달\n\n## 사용 흐름\n\n일반적인 파운더 여정:\n\n```\n1. \"내 사업계획서 평가해줘\" → biz-plan evaluate\n2. \"어떻게 고치면 돼?\" → biz-plan improve\n3. \"이걸로 지원할 수 있는 정부사업 있어?\" → gov-funding match\n4. \"TIPS 지원서 초안 만들어줘\" → gov-funding draft\n5. \"투자자도 연결해줘\" → investor-match\n```\n\n## Investor Match\n\n```bash\nraon.sh investor-match profile --file <pdf>\n# or\ncurl -X POST http://localhost:8400/v1/investor ...\n```\n\n투자자 관점에서 사업계획서를 분석하고 매력도 프로필을 생성한다.\n- Deal Summary (1분 요약)\n- 타겟 투자자 유형 (Seed/Pre-A, Sector)\n- Investment Highlights & Red Flags\n- 피칭 팁\n\n## HTTP API 서버\n\n로컬 REST API 서버를 띄워 웹챗이나 외부 서비스에서 연동할 수 있다:\n\n```bash\nraon.sh serve           # 기본 포트 8400\nraon.sh serve 9000      # 커스텀 포트\n```\n\n엔드포인트:\n- `GET /health` — 헬스체크\n- `GET /v1/modes` — 지원 모드 목록\n- `POST /v1/evaluate` — 사업계획서 평가\n- `POST /v1/improve` — 사업계획서 개선\n- `POST /v1/match` — 정부 지원사업 매칭\n- `POST /v1/draft` — 지원서 초안 (program 필수)\n- `POST /v1/checklist` — 지원 준비 점검 (program 필수)\n- `POST /v1/investor` — 투자자 프로필 분석\n\n요청 예시:\n```bash\ncurl -X POST http://localhost:8400/v1/evaluate \\\n  -H \"Content-Type: application/json\" \\\n  -d '{\"text\": \"사업계획서 내용...\"}'\n```\n\nCORS 지원됨 (웹 프론트엔드 연동 가능).\n\n## API 연동\n\n현재 버전은 로컬 분석 (LLM 기반 RAG)으로 동작한다.\nK-Startup AI API 연동 시 환경변수 설정:\n\n```bash\nexport RAON_API_URL=\"https://api.k-startup.ai\"\nexport RAON_API_KEY=\"your-api-key\"\n```\n\nAPI가 설정되지 않으면 로컬 LLM + RAG 파이프라인으로 폴백한다.\n\n## 평가 기준 참고\n\n정부 지원사업별 심사 기준은 references/ 디렉토리 참조:\n- `references/tips-criteria.md` — TIPS 심사 기준\n- `references/gov-programs.md` — 주요 정부 지원사업 목록 및 자격 요건\n\nFile v0.7.22:clawhub-raon-os/README.md\n\n# 🌅 Raon OS\n\n**스타트업의 첫 번째 AI 동료 — 아이디어를 사업으로 만드는 OS**\n\n[![npm](https://img.shields.io/npm/v/@yeomyeonggeori/raon-os?color=f59e0b&label=npm)](https://www.npmjs.com/package/@yeomyeonggeori/raon-os)\n[![license](https://img.shields.io/npm/l/@yeomyeonggeori/raon-os?color=22c55e)](./LICENSE)\n\n> 사업계획서 평가부터 정부 지원사업 매칭, 투자자 연결까지.\n> 한국 스타트업 파운더를 위한 AI Companion Skill.\n\n---\n\n## ✨ Features\n\n| 기능 | 설명 | 상태 |\n|------|------|------|\n| 📄 **사업계획서 평가** | PDF/텍스트 → 100점 만점 종합 점수 + 항목별 개선안 | ✅ |\n| 🏛️ **정부 지원사업 매칭** | TIPS, 예비창업패키지 등 최적 프로그램 추천 (가중치 스코어링) | ✅ |\n| 📝 **지원서 초안** | 사업계획서 기반 정부 지원사업 지원서 자동 생성 | ✅ |\n| 🔄 **다중 문서 비교** | 2개 이상 사업계획서 비교 분석 | ✅ |\n| 🔍 **RAG 하이브리드 검색** | bge-m3 벡터 + BM25 키워드 매칭 — 한국어 프로그램명 정확 검색 | ✅ |\n| 🔁 **Reranker** | LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬 (`--rerank`) | ✅ |\n| 🔤 **형태소 분석** | kiwipiepy 한국어 BM25 토크나이저 — 조사/어미 분리로 검색 정확도 향상 | ✅ |\n| 💬 **멀티턴 대화형 평가** | interactive CLI + `/v1/chat` API 세션 — 대화로 사업계획 개선 | ✅ |\n| 💰 **기업 밸류에이션** | Scorecard/Berkus/Revenue Multiple + 한국 시장 보정 | ✅ |\n| 📊 **Eval Pipeline** | LLM 평가 vs 실제 심사결과 정확도 검증 | ✅ |\n| 📊 **JSON 출력** | `--json` 옵션으로 구조화된 데이터 반환 | ✅ |\n| 📁 **파일 저장** | `--output result.md`로 결과 파일 저장 | ✅ |\n| 📜 **히스토리** | 평가 이력 자동 기록 + `history` 명령어 조회 | ✅ |\n| 🎯 **온보딩** | 첫 실행 시 환경 자동 감지 + 가이드 | ✅ |\n| 💰 **투자자 프로필 분석** | 투자자 관점 매력도 분석 + Deal Summary + Red Flags | ✅ |\n| 🌐 **HTTP API 서버** | `raon.sh serve` — REST API로 웹챗/외부 서비스 연동 | ✅ |\n\n## 🚀 Quick Start\n\n### OpenClaw 스킬로 설치\n\n```bash\n# OpenClaw에서 바로 사용\nclawhub install @yeomyeonggeori/raon-os\n```\n\n### CLI로 직접 사용\n\n```bash\n# 사업계획서 평가\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf\n\n# 대화형 평가 (멀티턴)\nraon.sh biz-plan interactive --file plan.pdf\n\n# JSON 형식 출력\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf --json\n\n# 결과를 파일로 저장\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf --output result.md\n\n# 두 사업계획서 비교 분석\nraon.sh biz-plan evaluate --file plan_a.pdf --file plan_b.pdf\n\n# 정부 지원사업 매칭 (가중치 스코어링)\nraon.sh gov-funding match --industry \"AI/SaaS\" --stage \"early\"\n\n# TIPS 심사 기준 확인\nraon.sh gov-funding info --program \"TIPS\"\n\n# 지원서 초안 생성\nraon.sh gov-funding draft --program \"TIPS\" --file 사업계획서.pdf\n\n# 기업 밸류에이션\nraon.sh valuation estimate --stage seed --industry ai --tips\n\n# 투자자 관점 프로필 분석\nraon.sh investor-match profile --file 사업계획서.pdf\n\n# RAG 검색 + Reranker\npython3 rag_pipeline.py search --query \"TIPS\" --rerank\n\n# HTTP API 서버 수동 실행\npython3 scripts/server.py       # 기본 포트 8400\n\n# 시스템 자동시작 설정 (선택)\nbash scripts/install-service.sh\n\n# 평가 히스토리 조회\nraon.sh history\n```\n\n## 📊 평가 항목\n\n사업계획서를 6가지 핵심 항목으로 분석합니다:\n\n```\n1. 문제 정의 및 솔루션 적합성\n2. 시장 규모 및 경쟁 분석\n3. 비즈니스 모델 타당성\n4. 팀 역량\n5. 재무 계획\n6. 기술 차별성\n```\n\n정부 심사위원 기준 + 500+ 스타트업 평가 데이터 기반.\n\n## 💰 기업 밸류에이션\n\n초기 스타트업을 위한 3가지 밸류에이션 방법론을 지원합니다:\n\n| 방법론 | 설명 | 적합 단계 |\n|--------|------|-----------|\n| **Scorecard** | 엔젤 투자 평균 밸류 대비 팀·시장·제품 등 6개 항목 가중 비교 | Pre-seed / Seed |\n| **Berkus** | 기술 리스크 5개 축(아이디어·프로토타입·팀·전략적 관계·매출) 각 최대 ₩1B | Pre-revenue |\n| **Revenue Multiple** | 업종별 매출 배수 × 연간 매출/ARR | Seed+ (매출 발생) |\n\n모든 방법론에 **한국 시장 보정**이 적용됩니다:\n- 한국 VC 평균 밸류에이션 데이터 반영\n- TIPS 선정 여부에 따른 프리미엄 (`--tips`)\n- 업종별 국내 비교 기업 벤치마크\n\n## 🏛️ 정부 지원사업 프로그램\n\n| 프로그램 | 총 예산 | 규모 | 대상 |\n|----------|--------|------|------|\n| TIPS (창업성장기술개발) | 7,864억 | 최대 8억원 | 창업 7년 이내 (신산업 10년) |\n| 초격차 스타트업 프로젝트 | 1,456억 | - | 딥테크 업력 10년 이내 |\n| 민관공동창업자발굴육성 | 1,237억 | - | 투자받은 7년 이내 |\n| 청년창업사관학교 | 1,025억 | - | 만 39세 이하 청년 |\n| 창업중심대학 | 883억 | - | 예비~업력 7년 이내 |\n| 창업도약패키지 | 728억 | 최대 3억원 | 창업 3~7년 |\n| 글로벌 기업 협업 프로그램 | 600억 | - | 업력 7년 이내 |\n| 초기창업패키지 | 559억 | 최대 1억원 | 창업 3년 이내 |\n| 예비창업패키지 | 491억 | 최대 1억원 | 예비 창업자 |\n| 재도전성공패키지 | 150억 | - | 재창업 7년 이내 |\n| Global TIPS | - | 최대 50억원 | TIPS 선정 + 해외투자 |\n\n> 📊 2026 통합공고 기준 (중기부 공고 제2025-648호, 총 508개 사업 3.46조원)\n\n## 🌐 HTTP API 서버\n\n웹챗이나 외부 서비스에서 REST API로 연동할 수 있습니다:\n\n```bash\n# 서버 수동 실행\npython3 scripts/server.py       # http://localhost:8400\n\n# 시스템 자동시작 설정 (선택)\nbash scripts/install-service.sh\n```\n\n| 엔드포인트 | 메서드 | 설명 |\n|-----------|--------|------|\n| `/health` | GET | 헬스체크 |\n| `/v1/modes` | GET | 지원 모드 목록 |\n| `/v1/evaluate` | POST | 사업계획서 평가 |\n| `/v1/improve` | POST | 개선안 생성 |\n| `/v1/match` | POST | 정부 지원사업 매칭 |\n| `/v1/draft` | POST | 지원서 초안 (program 필수) |\n| `/v1/checklist` | POST | 지원 준비 점검 (program 필수) |\n| `/v1/investor` | POST | 투자자 프로필 분석 |\n| `/v1/chat` | POST | 멀티턴 대화형 평가 세션 |\n| `/v1/valuation` | POST | 기업 밸류에이션 산출 |\n| `/v1/feedback` | POST | 평가 결과 피드백 저장 |\n\nCORS 지원 — 웹 프론트엔드에서 바로 호출 가능.\n\n### `/v1/feedback` 상세\n\n```\nPOST /v1/feedback\nBody: {\"evaluation_id\": \"uuid\", \"rating\": 1 또는 -1, \"comment\": \"선택\"}\nResponse: {\"ok\": true}\n```\n\n평가 결과에 대한 좋아요(1) / 싫어요(-1) 피드백을 저장합니다. `comment` 필드는 선택사항입니다.\n\n## ⚙️ 환경변수 설정\n\n`.env` 파일 또는 셸 환경에서 아래 변수를 설정합니다. **실제 값은 절대 공유하지 마세요.**\n\n### K-Startup AI 엔진 (선택)\n\nK-Startup AI 엔진 연동 시 더 정밀한 평가가 가능합니다:\n\n```bash\nRAON_API_URL=https://api.k-startup.ai   # API 서버 URL\nRAON_API_KEY=<발급받은 키>               # API 인증 키\n```\n\nAPI 미설정 시 로컬 LLM + RAG 모드로 동작합니다.\n\n👉 API 키 발급: [k-startup.ai](https://k-startup.ai)\n\n### Supabase 피드백 저장 (선택)\n\n`/v1/feedback` 피드백 데이터를 Supabase에 영속 저장하려면 아래 변수를 설정합니다:\n\n```bash\nSUPABASE_URL=<Supabase 프로젝트 URL>             # Supabase 프로젝트 URL\nSUPABASE_SERVICE_KEY=<서비스 롤 키>               # Supabase 서비스 키 (비공개)\nSUPABASE_ACCESS_TOKEN=<Management API 토큰>       # 테이블 자동 생성용 (선택)\n```\n\n- `SUPABASE_URL` — Supabase 프로젝트 URL (선택, 로컬 피드백 저장용)\n- `SUPABASE_SERVICE_KEY` — Supabase 서비스 키 (선택, 쓰기 권한 필요)\n- `SUPABASE_ACCESS_TOKEN` — Supabase Management API 토큰 (테이블 자동 생성용, 선택)\n\n미설정 시 피드백 데이터는 로컬 SQLite에만 저장됩니다.\n\n## 🔒 보안 제한사항\n\n### Admin API 접근 제한\n`/api/keys/*` 엔드포인트는 **localhost에서만 접근 가능**합니다. 외부 네트워크에서 admin API를 호출하면 `403 Forbidden`이 반환됩니다.\n\n### 외부 URL 차단 (`fetch_realtime`)\n`fetch_realtime` 기능은 허용된 도메인만 접근 가능합니다:\n- **허용 도메인 예시**: `jointips.or.kr`, `k-startup.go.kr` 등 정부/파트너 사이트\n- 모든 외부 URL은 내부 `is_allowed_url()` 함수로 검사 후, 허용 목록에 없으면 **자동 차단**됩니다.\n- 임의의 외부 URL을 `fetch_realtime`에 전달해도 실행되지 않습니다.\n\n> ⚠️ 서버를 공개 인터넷에 노출할 경우 nginx/방화벽으로 `/api/keys/*` 경로를 추가 차단하세요.\n\n## 🔍 RAG 하이브리드 검색\n\n554건의 정부 지원사업 데이터(TIPS, 예비/초기창업패키지, 성공사례 등)를 벡터 + 키워드 하이브리드로 검색합니다:\n\n```bash\n# 벡터 검색 (bge-m3 한국어 임베딩)\npython3 scripts/rag_pipeline.py search --query \"AI 스타트업 TIPS 합격 전략\"\n\n# Reranker로 Top-3 정밀 추출\npython3 scripts/rag_pipeline.py search --query \"TIPS\" --rerank\n\n# 데이터 인제스트\npython3 scripts/rag_pipeline.py ingest --data-dir eval_data\n\n# 검색 품질 평가\npython3 scripts/rag_pipeline.py eval\n```\n\n- **임베딩**: `bge-m3` (한국어 최적화, Ollama)\n- **토크나이저**: `kiwipiepy` 한국어 형태소 분석 — BM25 정확도 향상\n- **검색**: 0.6 × 벡터 유사도 + 0.4 × BM25 키워드 매칭\n- **Reranker**: LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬\n- **Top-1 정확도**: 100% (v2026.2.18 기준)\n- **데이터**: TIPS 317 / 정부사업 206 / 심사기준 21 / 성공사례 10\n\n## 🏗️ Roadmap\n\n- [x] 사업계획서 평가 (biz-plan)\n- [x] 정부 지원사업 매칭 (gov-funding) — 가중치 스코어링\n- [x] 다중 문서 비교 분석\n- [x] JSON 출력 + 파일 저장\n- [x] 평가 히스토리 로깅\n- [x] 온보딩 + 진행률 표시\n- [x] 투자자 프로필 분석 (investor-match profile)\n- [x] HTTP API 서버 (serve)\n- [x] Eval Pipeline — LLM 평가 정확도 검증\n- [x] RAG 하이브리드 검색 — bge-m3 + BM25\n- [x] Reranker — LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬\n- [x] 멀티턴 대화형 평가 — interactive CLI + /v1/chat\n- [x] 기업 밸류에이션 — Scorecard/Berkus/Revenue Multiple\n- [x] 형태소 분석 — kiwipiepy 한국어 토크나이저\n- [ ] 마케팅 ROI 예측 (marketing-roi)\n\n## 🤝 About\n\n[주식회사 여명거리](https://dawn.kim) | **0→1 AI Agent for Korean Startups**\n\nTIPS Selected 2025 · 정주영 창업경진대회 대상 · 500+ Startups Served · 520x Efficiency\n\n**v2026.2.21** — Reranker + 멀티턴 대화형 평가 + 기업 밸류에이션 + kiwipiepy 형태소 분석 · 90 tests passing\n\n---\n\n<p align=\"center\">\n  <b>From ideation to exit, AI infrastructure for every stage.</b><br>\n  <a href=\"https://k-startup.ai\">k-startup.ai</a> · <a href=\"https://ir.dawn.kim\">IR</a> · <a href=\"mailto:iam@dawn.kim\">Contact</a>\n</p>\n\nFile v0.7.22:README.md\n\n# 🌅 Raon OS\n\n**스타트업의 첫 번째 AI 동료 — 아이디어를 사업으로 만드는 OS**\n\n[![npm](https://img.shields.io/npm/v/@yeomyeonggeori/raon-os?color=f59e0b&label=npm)](https://www.npmjs.com/package/@yeomyeonggeori/raon-os)\n[![license](https://img.shields.io/npm/l/@yeomyeonggeori/raon-os?color=22c55e)](./LICENSE)\n\n> 사업계획서 평가부터 정부 지원사업 매칭, 투자자 연결까지.\n> 한국 스타트업 파운더를 위한 AI Companion Skill.\n\n---\n\n## ✨ Features\n\n| 기능 | 설명 | 상태 |\n|------|------|------|\n| 📄 **사업계획서 평가** | PDF/텍스트 → 100점 만점 종합 점수 + 항목별 개선안 | ✅ |\n| 🏛️ **정부 지원사업 매칭** | TIPS, 예비창업패키지 등 최적 프로그램 추천 (가중치 스코어링) | ✅ |\n| 📝 **지원서 초안** | 사업계획서 기반 정부 지원사업 지원서 자동 생성 | ✅ |\n| 🔄 **다중 문서 비교** | 2개 이상 사업계획서 비교 분석 | ✅ |\n| 🔍 **RAG 하이브리드 검색** | bge-m3 벡터 + BM25 키워드 매칭 — 한국어 프로그램명 정확 검색 | ✅ |\n| 🔁 **Reranker** | LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬 (`--rerank`) | ✅ |\n| 🔤 **형태소 분석** | kiwipiepy 한국어 BM25 토크나이저 — 조사/어미 분리로 검색 정확도 향상 | ✅ |\n| 💬 **멀티턴 대화형 평가** | interactive CLI + `/v1/chat` API 세션 — 대화로 사업계획 개선 | ✅ |\n| 💰 **기업 밸류에이션** | Scorecard/Berkus/Revenue Multiple + 한국 시장 보정 | ✅ |\n| 📊 **Eval Pipeline** | LLM 평가 vs 실제 심사결과 정확도 검증 | ✅ |\n| 📊 **JSON 출력** | `--json` 옵션으로 구조화된 데이터 반환 | ✅ |\n| 📁 **파일 저장** | `--output result.md`로 결과 파일 저장 | ✅ |\n| 📜 **히스토리** | 평가 이력 자동 기록 + `history` 명령어 조회 | ✅ |\n| 🎯 **온보딩** | 첫 실행 시 환경 자동 감지 + 가이드 | ✅ |\n| 💰 **투자자 프로필 분석** | 투자자 관점 매력도 분석 + Deal Summary + Red Flags | ✅ |\n| 🌐 **HTTP API 서버** | `raon.sh serve` — REST API로 웹챗/외부 서비스 연동 | ✅ |\n\n## 🚀 Quick Start\n\n### OpenClaw 스킬로 설치\n\n```bash\n# OpenClaw에서 바로 사용\nclawhub install @yeomyeonggeori/raon-os\n```\n\n### CLI로 직접 사용\n\n```bash\n# 사업계획서 평가\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf\n\n# 대화형 평가 (멀티턴)\nraon.sh biz-plan interactive --file plan.pdf\n\n# JSON 형식 출력\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf --json\n\n# 결과를 파일로 저장\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf --output result.md\n\n# 두 사업계획서 비교 분석\nraon.sh biz-plan evaluate --file plan_a.pdf --file plan_b.pdf\n\n# 정부 지원사업 매칭 (가중치 스코어링)\nraon.sh gov-funding match --industry \"AI/SaaS\" --stage \"early\"\n\n# TIPS 심사 기준 확인\nraon.sh gov-funding info --program \"TIPS\"\n\n# 지원서 초안 생성\nraon.sh gov-funding draft --program \"TIPS\" --file 사업계획서.pdf\n\n# 기업 밸류에이션\nraon.sh valuation estimate --stage seed --industry ai --tips\n\n# 투자자 관점 프로필 분석\nraon.sh investor-match profile --file 사업계획서.pdf\n\n# RAG 검색 + Reranker\npython3 rag_pipeline.py search --query \"TIPS\" --rerank\n\n# HTTP API 서버 수동 실행\npython3 scripts/server.py       # 기본 포트 8400\n\n# 시스템 자동시작 설정 (선택)\nbash scripts/install-service.sh\n\n# 평가 히스토리 조회\nraon.sh history\n```\n\n## 📊 평가 항목\n\n사업계획서를 6가지 핵심 항목으로 분석합니다:\n\n```\n1. 문제 정의 및 솔루션 적합성\n2. 시장 규모 및 경쟁 분석\n3. 비즈니스 모델 타당성\n4. 팀 역량\n5. 재무 계획\n6. 기술 차별성\n```\n\n정부 심사위원 기준 + 500+ 스타트업 평가 데이터 기반.\n\n## 💰 기업 밸류에이션\n\n초기 스타트업을 위한 3가지 밸류에이션 방법론을 지원합니다:\n\n| 방법론 | 설명 | 적합 단계 |\n|--------|------|-----------|\n| **Scorecard** | 엔젤 투자 평균 밸류 대비 팀·시장·제품 등 6개 항목 가중 비교 | Pre-seed / Seed |\n| **Berkus** | 기술 리스크 5개 축(아이디어·프로토타입·팀·전략적 관계·매출) 각 최대 ₩1B | Pre-revenue |\n| **Revenue Multiple** | 업종별 매출 배수 × 연간 매출/ARR | Seed+ (매출 발생) |\n\n모든 방법론에 **한국 시장 보정**이 적용됩니다:\n- 한국 VC 평균 밸류에이션 데이터 반영\n- TIPS 선정 여부에 따른 프리미엄 (`--tips`)\n- 업종별 국내 비교 기업 벤치마크\n\n## 🏛️ 정부 지원사업 프로그램\n\n| 프로그램 | 총 예산 | 규모 | 대상 |\n|----------|--------|------|------|\n| TIPS (창업성장기술개발) | 7,864억 | 최대 8억원 | 창업 7년 이내 (신산업 10년) |\n| 초격차 스타트업 프로젝트 | 1,456억 | - | 딥테크 업력 10년 이내 |\n| 민관공동창업자발굴육성 | 1,237억 | - | 투자받은 7년 이내 |\n| 청년창업사관학교 | 1,025억 | - | 만 39세 이하 청년 |\n| 창업중심대학 | 883억 | - | 예비~업력 7년 이내 |\n| 창업도약패키지 | 728억 | 최대 3억원 | 창업 3~7년 |\n| 글로벌 기업 협업 프로그램 | 600억 | - | 업력 7년 이내 |\n| 초기창업패키지 | 559억 | 최대 1억원 | 창업 3년 이내 |\n| 예비창업패키지 | 491억 | 최대 1억원 | 예비 창업자 |\n| 재도전성공패키지 | 150억 | - | 재창업 7년 이내 |\n| Global TIPS | - | 최대 50억원 | TIPS 선정 + 해외투자 |\n\n> 📊 2026 통합공고 기준 (중기부 공고 제2025-648호, 총 508개 사업 3.46조원)\n\n## 🌐 HTTP API 서버\n\n웹챗이나 외부 서비스에서 REST API로 연동할 수 있습니다:\n\n```bash\n# 서버 수동 실행\npython3 scripts/server.py       # http://localhost:8400\n\n# 시스템 자동시작 설정 (선택)\nbash scripts/install-service.sh\n```\n\n| 엔드포인트 | 메서드 | 설명 |\n|-----------|--------|------|\n| `/health` | GET | 헬스체크 |\n| `/v1/modes` | GET | 지원 모드 목록 |\n| `/v1/evaluate` | POST | 사업계획서 평가 |\n| `/v1/improve` | POST | 개선안 생성 |\n| `/v1/match` | POST | 정부 지원사업 매칭 |\n| `/v1/draft` | POST | 지원서 초안 (program 필수) |\n| `/v1/checklist` | POST | 지원 준비 점검 (program 필수) |\n| `/v1/investor` | POST | 투자자 프로필 분석 |\n| `/v1/chat` | POST | 멀티턴 대화형 평가 세션 |\n| `/v1/valuation` | POST | 기업 밸류에이션 산출 |\n| `/v1/feedback` | POST | 평가 결과 피드백 저장 |\n\nCORS 지원 — 웹 프론트엔드에서 바로 호출 가능.\n\n### `/v1/feedback` 상세\n\n```\nPOST /v1/feedback\nBody: {\"evaluation_id\": \"uuid\", \"rating\": 1 또는 -1, \"comment\": \"선택\"}\nResponse: {\"ok\": true}\n```\n\n평가 결과에 대한 좋아요(1) / 싫어요(-1) 피드백을 저장합니다. `comment` 필드는 선택사항입니다.\n\n## ⚙️ 환경변수 설정\n\n`.env` 파일 또는 셸 환경에서 아래 변수를 설정합니다. **실제 값은 절대 공유하지 마세요.**\n\n### K-Startup AI 엔진 (선택)\n\nK-Startup AI 엔진 연동 시 더 정밀한 평가가 가능합니다:\n\n```bash\nRAON_API_URL=https://api.k-startup.ai   # API 서버 URL\nRAON_API_KEY=<발급받은 키>               # API 인증 키\n```\n\nAPI 미설정 시 로컬 LLM + RAG 모드로 동작합니다.\n\n👉 API 키 발급: [k-startup.ai](https://k-startup.ai)\n\n### Supabase 피드백 저장 (선택)\n\n`/v1/feedback` 피드백 데이터를 Supabase에 영속 저장하려면 아래 변수를 설정합니다:\n\n```bash\nSUPABASE_URL=<Supabase 프로젝트 URL>             # Supabase 프로젝트 URL\nSUPABASE_SERVICE_KEY=<서비스 롤 키>               # Supabase 서비스 키 (비공개)\nSUPABASE_ACCESS_TOKEN=<Management API 토큰>       # 테이블 자동 생성용 (선택)\n```\n\n- `SUPABASE_URL` — Supabase 프로젝트 URL (선택, 로컬 피드백 저장용)\n- `SUPABASE_SERVICE_KEY` — Supabase 서비스 키 (선택, 쓰기 권한 필요)\n- `SUPABASE_ACCESS_TOKEN` — Supabase Management API 토큰 (테이블 자동 생성용, 선택)\n\n미설정 시 피드백 데이터는 로컬 SQLite에만 저장됩니다.\n\n## 🔒 보안 제한사항\n\n### Admin API 접근 제한\n`/api/keys/*` 엔드포인트는 **localhost에서만 접근 가능**합니다. 외부 네트워크에서 admin API를 호출하면 `403 Forbidden`이 반환됩니다.\n\n### 외부 URL 차단 (`fetch_realtime`)\n`fetch_realtime` 기능은 허용된 도메인만 접근 가능합니다:\n- **허용 도메인 예시**: `jointips.or.kr`, `k-startup.go.kr` 등 정부/파트너 사이트\n- 모든 외부 URL은 내부 `is_allowed_url()` 함수로 검사 후, 허용 목록에 없으면 **자동 차단**됩니다.\n- 임의의 외부 URL을 `fetch_realtime`에 전달해도 실행되지 않습니다.\n\n> ⚠️ 서버를 공개 인터넷에 노출할 경우 nginx/방화벽으로 `/api/keys/*` 경로를 추가 차단하세요.\n\n## 🔍 RAG 하이브리드 검색\n\n554건의 정부 지원사업 데이터(TIPS, 예비/초기창업패키지, 성공사례 등)를 벡터 + 키워드 하이브리드로 검색합니다:\n\n```bash\n# 벡터 검색 (bge-m3 한국어 임베딩)\npython3 scripts/rag_pipeline.py search --query \"AI 스타트업 TIPS 합격 전략\"\n\n# Reranker로 Top-3 정밀 추출\npython3 scripts/rag_pipeline.py search --query \"TIPS\" --rerank\n\n# 데이터 인제스트\npython3 scripts/rag_pipeline.py ingest --data-dir eval_data\n\n# 검색 품질 평가\npython3 scripts/rag_pipeline.py eval\n```\n\n- **임베딩**: `bge-m3` (한국어 최적화, Ollama)\n- **토크나이저**: `kiwipiepy` 한국어 형태소 분석 — BM25 정확도 향상\n- **검색**: 0.6 × 벡터 유사도 + 0.4 × BM25 키워드 매칭\n- **Reranker**: LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬\n- **Top-1 정확도**: 100% (v2026.2.18 기준)\n- **데이터**: TIPS 317 / 정부사업 206 / 심사기준 21 / 성공사례 10\n\n## 🏗️ Roadmap\n\n- [x] 사업계획서 평가 (biz-plan)\n- [x] 정부 지원사업 매칭 (gov-funding) — 가중치 스코어링\n- [x] 다중 문서 비교 분석\n- [x] JSON 출력 + 파일 저장\n- [x] 평가 히스토리 로깅\n- [x] 온보딩 + 진행률 표시\n- [x] 투자자 프로필 분석 (investor-match profile)\n- [x] HTTP API 서버 (serve)\n- [x] Eval Pipeline — LLM 평가 정확도 검증\n- [x] RAG 하이브리드 검색 — bge-m3 + BM25\n- [x] Reranker — LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬\n- [x] 멀티턴 대화형 평가 — interactive CLI + /v1/chat\n- [x] 기업 밸류에이션 — Scorecard/Berkus/Revenue Multiple\n- [x] 형태소 분석 — kiwipiepy 한국어 토크나이저\n- [ ] 마케팅 ROI 예측 (marketing-roi)\n\n## 🤝 About\n\n[주식회사 여명거리](https://dawn.kim) | **0→1 AI Agent for Korean Startups**\n\nTIPS Selected 2025 · 정주영 창업경진대회 대상 · 500+ Startups Served · 520x Efficiency\n\n**v2026.2.21** — Reranker + 멀티턴 대화형 평가 + 기업 밸류에이션 + kiwipiepy 형태소 분석 · 90 tests passing\n\n---\n\n<p align=\"center\">\n  <b>From ideation to exit, AI infrastructure for every stage.</b><br>\n  <a href=\"https://k-startup.ai\">k-startup.ai</a> · <a href=\"https://ir.dawn.kim\">IR</a> · <a href=\"mailto:iam@dawn.kim\">Contact</a>\n</p>\n\nFile v0.7.22:_meta.json\n\n{\n  \"ownerId\": \"kn7emtm2ym7ecd2b9jzj8ga32581cmvv\",\n  \"slug\": \"zero-to-one-startup\",\n  \"version\": \"0.7.22\",\n  \"publishedAt\": 1771508633544\n}\n\nFile v0.7.22:clawhub-raon-os/references/gov-programs.md\n\n# 주요 정부 지원사업 (2026)\n\n_최종 업데이트: 2026.02.17 (2026 통합공고 제2025-648호 기반)_\n\n## Tier 1: 대형 (1억+)\n\n### TIPS (민간투자주도형 기술창업)\n- 규모: 최대 8억원 (2026년 기준, R&D + 사업화)\n- 기간: 2년\n- 대상: 창업 7년 이내, 기술 기반\n- 특징: TIPS 운영사(AC/VC) 추천 필수, 합격률 ~20%\n- 심사 기준: references/tips-criteria.md 참조\n- 2026 공고: 제2026-40호 (01.26), **상시 접수**\n\n### Global TIPS\n- 규모: 최대 50억원\n- 조건: TIPS 선정 기업 + 해외투자 유치 실적\n- 특징: 해외 VC 투자 매칭 방식\n- 2026: **상시 접수** (TIPS 선정 기업만)\n\n### K-Startup 그랜드챌린지\n- 규모: 45억원 (참가지원금)\n- 대상: **외국 국적** 예비창업자 및 7년 이내 창업기업 (한국 진출 외국인 대상)\n- 특징: 액셀러레이팅 + 비자 발급 지원\n- 2026 공고: 제2026-26호 — 주관기관 모집 (01.19~02.10 마감). **참여기업 공고 '26.4월 예상**\n\n### 창업성장기술개발 (디딤돌/TIPS)\n- 규모: 총 7,864억원 (TIPS 포함)\n- 대상: 업력 7년 이하 창업기업 (신산업 분야 10년 이하)\n- 특징: 기술 중심 R&D, TIPS는 운영사(AC/VC) 추천 필수\n- 2026 공고: 디딤돌 '26.1월/3월, TIPS '26.1월\n\n### 기술사업화 패키지 (신규)\n- 2026 공고: 제2026-96호 (02.12), 접수 02.24~03.13\n- 담당: 기술개발과\n- 특징: R&D 성과의 사업화 연계 지원\n\n## Tier 2: 중형 (5천만~1억)\n\n### 초기창업패키지\n- 규모: 총 559억원 (개별 최대 1억원)\n- 대상: 업력 3년 이내 초기창업기업\n- 특징: 사업화 자금 + 멘토링\n- 2026 공고: 제2026-38호 (01.23), 접수 ~02.13 **마감**. 선정 발표 4~5월 예상\n- 조회수 18,981 (가장 인기)\n\n### 창업도약패키지\n- 규모: 총 728억원 (개별 최대 3억원)\n- 대상: 창업 3년 초과 7년 이내\n- 특징: 성장 단계 지원\n- 2026 공고: 제2026-39호 (01.23), 접수 ~02.13 **마감**. 선정 발표 5~6월 예상\n\n### 재도전성공패키지\n- 규모: 총 150억원\n- 대상: 예비 또는 재창업 업력 7년 이내 재창업기업 대표\n- 특징: 폐업 후 재도전 지원\n- 2026 공고: 제2026-87호 (02.10), 접수 02.11~**03.04** ⏰ 접수 중\n\n## Tier 3: 초기/교육\n\n### 예비창업패키지\n- 규모: 총 491억원 (개별 최대 1억원)\n- 대상: 예비 창업자 (공고일 기준 사업자등록 및 법인설립 전)\n- 특징: 교육 + 사업화 자금\n- 2026: 공고 미확인 (2~3월 공고 예상, 수시 확인 필요)\n\n### 창업성공패키지 (청년창업사관학교)\n- 규모: 총 1,025억원\n- 대상: 만 39세 이하 청년창업자\n- 특징: 입주 공간 + 자금 + 교육\n- 2026 공고: 제2026-60호 — 기본과정 (01.30), 접수 ~02.13 **마감**\n- 제2026-61호 — 딥테크 심화 (01.30), 접수 ~02.13 **마감**\n- 제2026-62호 — 글로벌 심화 (01.30), 접수 ~02.13 **마감**\n\n## 특수 프로그램 (2026 신규/주목)\n\n### 지역 주도형 AI 대전환\n- 2026 공고: 제2026-72호 (02.04), 접수 ~**03.10** ⏰ 접수 중\n- 담당: 중소기업인공지능확산추진단\n- 특징: AI 도입 중소기업 대상, 여명거리와 연관 가능성\n\n### 지역 첨단제조 스타트업 스케일업\n- 2026 공고: 제2026-66호 (02.02), 접수 ~02.25 ⏰ 접수 중 (마감 임박)\n\n### 지역혁신선도기업 육성 (R&D)\n- 2026 공고: 제2026-57호 (01.30), 접수 02.11~**03.03** ⏰ 접수 중\n\n## 선택 가이드\n\n| 단계 | 추천 프로그램 | 2026 상태 |\n|------|-------------|-----------|\n| 아이디어만 있음 | 예비창업패키지 | 공고 대기 |\n| 법인 설립 직후 | 초기창업패키지, 청년창업사관학교 | ❌ 1차 마감 |\n| MVP/PoC 있음 | TIPS, 창업성장기술개발, 기술사업화 패키지 | ✅ TIPS 상시, 기술사업화 02.24~03.13 |\n| 매출 발생 | TIPS, 창업도약패키지 | ❌ 도약 1차 마감, ✅ TIPS 상시 |\n| 해외 진출 | K-Startup 그랜드챌린지, Global TIPS | ✅ Global TIPS 상시, 그랜드챌린지 3~5월 |\n| 재도전 | 재도전성공패키지 | ✅ ~03.04 접수 중 |\n| AI 도입 | 지역 주도형 AI 대전환 | ✅ ~03.10 접수 중 |\n\n## 2026년 확인된 일정\n\n| 프로그램 | 공고번호 | 공고일 | 접수 기간 | 상태 |\n|----------|----------|--------|-----------|------|\n| TIPS | 제2026-40호 | 01.26 | 상시 (운영사 추천) | ✅ 상시 접수 |\n| Global TIPS | - | 상시 | 상시 | ✅ 상시 접수 |\n| 초기창업패키지 (일반) | 제2026-38호 | 01.23 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 창업도약패키지 (일반) | 제2026-39호 | 01.23 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 청년창업사관학교 기본 | 제2026-60호 | 01.30 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 청년창업사관학교 딥테크 | 제2026-61호 | 01.30 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 청년창업사관학교 글로벌 | 제2026-62호 | 01.30 | ~02.13 | ❌ 마감 |\n| 재도전성공패키지 | 제2026-87호 | 02.10 | 02.11~03.04 | ⏰ 접수 중 |\n| 기술사업화 패키지 1차 | 제2026-96호 | 02.12 | 02.24~03.13 | ⏰ 곧 시작 |\n| 지역 주도형 AI 대전환 | 제2026-72호 | 02.04 | ~03.10 | ⏰ 접수 중 |\n| 지역혁신선도기업 R&D | 제2026-57호 | 01.30 | 02.11~03.03 | ⏰ 접수 중 |\n| K-Startup 그랜드챌린지 | 제2026-26호 | 01.19 | 주관기관 ~02.10 마감 | 참여기업 3~5월 예상 |\n| 예비창업패키지 | - | - | - | 🔍 공고 대기 |\n| 창업성장기술개발 | - | - | - | 🔍 공고 대기 |\n\n> 📅 데이터 출처: [중기부 사업공고](https://www.mss.go.kr/site/smba/ex/bbs/List.do?cbIdx=310) (2026.02.15 기준)\n> ⚠️ 2차 모집, 추가 공고가 수시 게시됩니다. [K-Startup](https://www.k-startup.go.kr) 수시 확인 필수.\n\n## 공통 준비 사항\n- 사업계획서 (PDF, 보통 20~30페이지)\n- 팀 소개 및 대표자 이력\n- 기술 설명서 또는 특허/IP\n- 재무제표 (법인인 경우)\n- 시장 분석 자료\n- 고객 검증 자료 (PoC, LOI, 매출 증빙)\n\nFile v0.7.22:clawhub-raon-os/references/tips-criteria.md\n\n# TIPS 심사 기준\n\n## 개요\n- 주관: 중소벤처기업부\n- 규모: 최대 8억원 (2026년 기준), 2년\n- 대상: 창업 7년 이내 기술 기반 스타트업\n\n## 심사 항목 (100점)\n\n### 1. 기술성 (30점)\n- 기술의 혁신성/차별성 (15점)\n- 기술 완성도 및 개발 역량 (10점)\n- 지식재산권 확보 가능성 (5점)\n\n### 2. 시장성 (25점)\n- 목표 시장 규모 및 성장성 (10점)\n- 경쟁 현황 및 진입 전략 (10점)\n- 고객 검증 (PoC, LOI, 매출) (5점)\n\n### 3. 사업성 (25점)\n- 비즈니스 모델 타당성 (10점)\n- 수익 구조 및 확장성 (10점)\n- 재무 계획 합리성 (5점)\n\n### 4. 대표자/팀 역량 (20점)\n- 대표자 경력 및 도메인 전문성 (10점)\n- 팀 구성 적합성 (5점)\n- 실행 역량 (이전 창업/프로젝트 성과) (5점)\n\n## 합격 기준\n- 일반적으로 70점 이상 합격권\n- 운영사별 차이 있음 (벤처캐피탈이 추천 운영)\n- 대면 평가(PT) 통과 필수\n\n## 가점 요소\n- 특허/IP 보유 (출원도 가점, 등록은 더 큼)\n- 매출 발생 또는 유료 고객 확보\n- PoC/파일럿 완료 (정량 성과 포함)\n- LOI(투자의향서) 또는 MOU 확보\n- 수상 경력 (정주영, 도전K스타트업 등 정부/대기업 주관)\n- 2회 이상 창업 경험 (시리얼 파운더)\n- 관련 분야 석/박사 또는 10년+ 경력\n- 글로벌 진출 계획 (구체적일수록)\n- 사회적 가치 창출 (ESG, 지역균형 등)\n\n## 감점/탈락 요소\n- 기술 차별성 불명확 (\"AI 활용\" 만으로는 부족)\n- 시장 규모 과대 추정 (TAM만 제시, SAM/SOM 없음)\n- 팀 구성 취약 (1인 또는 비상근 팀원만)\n- 재무 계획 비현실적 (Y1에 100억 매출 등)\n- 경쟁사 분석 미흡 (\"경쟁사 없음\" = 시장 없음으로 해석)\n- 사업계획서 분량/형식 부적합 (너무 짧거나 핵심 누락)\n- 기존 사업 대비 혁신성 부족 (me-too 서비스)\n- 법인 미설립 (지원 시점까지 설립 필수)\n- 대표자 신용 불량 또는 부실기업 이력\n\n## TIPS 운영사 추천 프로세스\n- TIPS 운영사(AC/VC) 60+개사가 각각 추천 (2026년 기준)\n- 운영사에 먼저 IR → 추천 의향 확인 → 공식 추천 → 서류+PT 심사\n- 운영사마다 관심 분야 다름 (AI, 바이오, 핀테크 등)\n- AC(액셀러레이터)도 운영사로 참여 — VC만 가능한 것 아님\n- 동시 여러 운영사에 접근 가능 (중복 추천 불가)\n- 운영사 추천 = 사실상 1차 필터 통과\n\n## 핵심 포인트\n- \"왜 지금, 왜 우리 팀인가\" 명확해야 함\n- 기술 = 문제 해결력 (기술 자체가 아닌 기술이 만드는 가치)\n- 시장 규모는 TAM-SAM-SOM 프레임워크\n- 매출/PoC 있으면 압도적 유리\n- 520x 같은 정량 수치 = 강력한 차별화 포인트\n- PT 심사: 10분 발표 + 10분 Q&A가 일반적\n- 후속 투자 유치 가능성도 평가 요소\n\nFile v0.7.22:clawhub-raon-os/references/yc-rfs.md\n\n# YC & a16z 창업 아이디어 데이터베이스\n\n_출처: Y Combinator RFS + a16z Big Ideas 2026 | 최종 업데이트: 2026.02.17_\n\n---\n<!-- \nFORMAT: 각 아이디어는 ## N. 형식\n필드: name, subtitle, source, season, keywords, korea_market, description, why_now, founder_profile\nidea.py가 이 파일을 파싱합니다.\n-->\n\n## 1. Cursor for Product Managers — AI 네이티브 PM 도구\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** pm, product manager, 프로덕트, 기획, saas, prd, 스프린트, 프로젝트, cursor\n- **한국 적용:** 국내 SaaS 시장 급성장, 네이버/카카오 PM 수요\n\n**설명:** Cursor가 개발자의 코딩 워크플로우를 혁신한 것처럼, PM의 일상 업무(PRD 작성, 우선순위 결정, 스프린트 계획, 유저 리서치 분석)를 AI가 네이티브로 수행하는 도구.\n\n**왜 지금인지:** LLM이 문서 작성/분석 수준에 도달하여 PM 업무의 70%를 자동화 가능. Cursor/Copilot의 성공이 \"직무별 AI 도구\" 시장의 존재를 증명.\n\n**적합한 창업자:** 전직 PM + AI/ML 엔지니어 조합. B2B SaaS 경험자.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 SaaS 시장 급성장 (연 25%+). 정부지원: TIPS (AI 기반 SaaS), K-Digital 트랜스포메이션.\n\n---\n\n## 2. AI-Native Hedge Funds — AI 기반 퀀트 트레이딩\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 퀀트, 트레이딩, hedge, 금융, 투자, finance, trading, 알고리즘, fund\n- **한국 적용:** 한국 자산운용 시장 1,800조원+, 금융 규제 샌드박스\n\n**설명:** LLM/멀티모달 AI가 뉴스, 실적 발표, 매크로 데이터를 실시간 해석하여 트레이딩 전략을 수립하는 펀드.\n\n**왜 지금인지:** LLM의 비정형 데이터 해석 능력 급상승. 전통 퀀트 알파 소멸 중.\n\n**적합한 창업자:** 퀀트 트레이더 + ML 엔지니어. 금융 규제 이해 필수.\n\n**한국 시장 적용:** 한국 자산운용 시장 규모 1,800조원+. 금융위 AI 활용 가이드라인 발표 (2025).\n\n---\n\n## 3. AI-Native Agencies — AI로 서비스업을 소프트웨어 마진으로\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 에이전시, 마케팅, 디자인, agency, 광고, 콘텐츠, creative, 법률, 서비스\n- **한국 적용:** 국내 광고/마케팅 시장 15조원+, 중소기업 에이전시 수요\n\n**설명:** 마케팅, 디자인, 법률, 회계 등 전통 에이전시 업무를 AI로 자동화하여 소프트웨어 마진(80%+)으로 전환.\n\n**왜 지금인지:** AI가 카피라이팅, 디자인, 코드 생성을 실무 수준으로 수행. 에이전시 마진 30% → 70~80%.\n\n**적합한 창업자:** 에이전시 운영 경험자. 특정 버티컬 도메인 전문성.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 광고/마케팅 시장 15조원+. 정부지원: 초기창업패키지, AI 바우처 사업.\n\n---\n\n## 4. Stablecoin Financial Services — DeFi+TradFi 규제 브릿지\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 블록체인, crypto, defi, stablecoin, 핀테크, 송금, 결제, fintech, 스테이블코인\n- **한국 적용:** 가상자산법 시행, 한국 해외 송금 시장 연 $30B+\n\n**설명:** 스테이블코인 기반으로 결제, 송금, 대출, 급여 등 전통 금융 서비스를 제공. 규제 준수가 핵심.\n\n**왜 지금인지:** 글로벌 스테이블코인 시가총액 $200B+ 돌파. 규제 프레임워크 정비 중.\n\n**적합한 창업자:** 금융/규제 전문가 + 블록체인 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 가상자산법 시행 (2024~). 금융 규제 샌드박스, 블록체인 특화 지원.\n\n---\n\n## 5. AI for Government — 정부 AI 디지털화\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 정부, 공공, govtech, government, 행정, 공무원, 디지털정부, 민원\n- **한국 적용:** 디지털플랫폼정부 예산 2조원+, 혁신조달\n\n**설명:** 정부/공공기관의 행정 업무를 AI로 자동화. 에스토니아 디지털 정부 모델 확산.\n\n**왜 지금인지:** 정부 디지털 전환 예산 전세계적 확대. LLM이 규제 문서 이해 가능 수준 도달.\n\n**적합한 창업자:** GovTech 경험자, 공공 조달 프로세스 이해자.\n\n**한국 시장 적용:** 디지털플랫폼정부 예산 2조원+ (2026). 조달청 혁신제품 지정 시 공공시장 진입 용이.\n\n---\n\n## 6. AI Guidance for Physical Work — AR/AI로 현장 근로자 가이드\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 제조, 건설, ar, 현장, 공장, manufacturing, 안전, 스마트팩토리, hvac, 간호\n- **한국 적용:** 제조업 GDP 비중 25%+ (OECD 1위), 스마트팩토리 보급사업\n\n**설명:** 제조, 건설, 의료 등 현장 근로자에게 AR/모바일로 실시간 AI 작업 가이드 제공.\n\n**왜 지금인지:** 멀티모달 AI가 현장 영상을 실시간 분석 가능. 숙련 노동자 은퇴.\n\n**적합한 창업자:** 제조/건설 도메인 + AR/CV 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 제조업 GDP 비중 25%+. 정부지원: 스마트제조혁신, TIPS.\n\n---\n\n## 7. Large Spatial Models — 공간 추론 AI 파운데이션 모델\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 3d, spatial, 자율주행, 로보틱스, robotics, 디지털트윈, 공간, nerf, gaussian\n- **한국 적용:** 자율주행 레벨4 시범운행 2026, 디지털 트윈 국가 프로젝트\n\n**설명:** 3D 공간을 이해하고 추론하는 대규모 AI 모델. 자율주행, 로보틱스, 디지털 트윈에 적용.\n\n**왜 지금인지:** NeRF/3D Gaussian Splatting 급발전. 자율주행/로보틱스 공간 이해 수요 폭발.\n\n**적합한 창업자:** 3D CV/로보틱스 PhD + 인프라 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 자율주행 규제 완화. AI 반도체/SW 핵심기술 R&D.\n\n---\n\n## 8. Infra for Government Fraud Hunters — 정부 사기 적발 인프라\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** 사기, fraud, 탐지, 감사, 보조금, 부정, 이상탐지, 컴플라이언스, 내부고발\n- **한국 적용:** 국민연금/건보 부정수급 적발 강화 추세\n\n**설명:** 정부 보조금/복지/세금 사기를 AI로 탐지하는 인프라.\n\n**왜 지금인지:** 코로나 이후 정부 지출 급증 → 사기도 급증. 그래프 AI/이상탐지 기술 성숙.\n\n**적합한 창업자:** 금융 사기탐지 경험 + 공공 데이터 분석.\n\n**한국 시장 적용:** 보조금 부정수급 적발 시스템 고도화 사업. 공공 AI 실증.\n\n---\n\n## 9. Make LLMs Easy to Train — LLM 학습 도구 간소화\n\n- **소스:** YC Spring 2026\n- **키워드:** llm, 학습, train, mlops, 파인튜닝, fine-tuning, ml, 인프라, gpu, 데이터셋\n- **한국 적용:** 국내 기업 AI 도입율 낮음, AI 바우처/데이터바우처\n\n**설명:** 비전문가도 도메인 특화 LLM을 파인튜닝/학습할 수 있는 도구.\n\n**왜 지금인지:** 오픈소스 LLM 생태계 폭발. 기업의 자체 LLM 수요 급증.\n\n**적합한 창업자:** ML 인프라 엔지니어. 대규모 분산 학습 경험. DevTools 감각.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 기업 AI 도입율 낮음 (10% 미만). AI 학습용 GPU 클라우드 정부 지원.\n\n---\n\n## 10. Retraining Workers for the AI Economy — AI 시대 직업 재교육\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** 교육, 재교육, 직업훈련, bootcamp, vr, ar, 직업, 전직, hvac, 용접, 전기\n- **한국 적용:** K-Digital Training, 직업훈련 혁신 사업, 숙련인력 부족\n\n**설명:** 데이터센터/팹 등에 필요한 숙련 기술직(전기, HVAC, 용접)을 AI/AR/VR로 빠르게 재교육하는 플랫폼.\n\n**왜 지금인지:** AI 시대 화이트칼라 대체 가속화, 반면 블루칼라 숙련공 부족 심화.\n\n**적합한 창업자:** 교육/직업훈련 + AR/VR + AI 멀티모달 경험.\n\n**한국 시장 적용:** K-Digital Training 정부사업, 직업훈련 디지털 전환. 반도체/배터리 인력 부족.\n\n---\n\n## 11. Video Generation as a Primitive — 비디오 생성을 컴퓨팅 기본 요소로\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** 비디오, video, 영상, 생성, generation, tiktok, 게임, 쇼핑, 콘텐츠, veo\n- **한국 적용:** K-콘텐츠 수출 강국, 숏폼 콘텐츠 시장 폭발\n\n**설명:** 비디오 생성이 텍스트/이미지처럼 컴퓨팅의 기본 요소가 되어 AI 네이티브 TikTok, 무한 게임 월드, 맞춤형 쇼핑 영상 등 가능.\n\n**왜 지금인지:** Veo 3 등 거의 실사 수준의 비디오 생성 가능. 비디오가 새로운 인터랙션 매체로 부상.\n\n**적합한 창업자:** 비디오 AI 모델 + 콘텐츠 플랫폼 경험.\n\n**한국 시장 적용:** K-콘텐츠/K-POP 시장. 정부 콘텐츠 산업 육성.\n\n---\n\n## 12. The 10-Person $100B Company — 초소형 팀 대규모 기업\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** 소규모, lean, 효율, 자동화, 1인, solo, founder, 매출, revenue per employee\n- **한국 적용:** 1인 창업 지원 확대, AI 도구로 소규모 팀 생산성 극대화\n\n**설명:** AI 도구 덕분에 10명 이하 초소형 팀이 $100B 규모 회사를 만들 수 있는 시대. Revenue per employee가 핵심 지표.\n\n**왜 지금인지:** AI 코딩/디자인/마케팅 자동화로 1인당 생산성 10~100배 증가.\n\n**적합한 창업자:** 풀스택 역량의 고기동성(high-agency) 창업자.\n\n**한국 시장 적용:** 1인 창업/소규모 팀 스타트업 지원 정책 확대.\n\n---\n\n## 13. Multi-Agent Systems Infrastructure — 멀티 에이전트 시스템 인프라\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** agent, 에이전트, multi-agent, 멀티에이전트, 워크플로우, infra, orchestration, 오케스트레이션\n- **한국 적용:** AI 에이전트 관련 스타트업 급증, 클라우드 인프라 수요\n\n**설명:** 단일 AI 에이전트에서 복잡한 분산 멀티 에이전트 워크플로우로 전환. 에이전트 플릿 배포/모니터링 인프라.\n\n**왜 지금인지:** AI 에이전트가 단일 작업에서 복합 워크플로우로 진화. Spark처럼 쉬운 에이전트 관리 필요.\n\n**적합한 창업자:** 분산 시스템 + ML 인프라 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** AI 에이전트 스타트업 급증. 정부 AI 인프라 투자 확대.\n\n---\n\n## 14. AI-Native Enterprise Software — AI 네이티브 엔터프라이즈 소프트웨어\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** enterprise, 엔터프라이즈, saas, crm, erp, b2b, 기업용, salesforce, servicenow\n- **한국 적용:** 국내 기업 DX 가속, 레거시 시스템 교체 수요\n\n**설명:** Salesforce/ServiceNow가 클라우드 시대를 탔듯이, AI 네이티브로 처음부터 설계된 $10B+ 엔터프라이즈 SW.\n\n**왜 지금인지:** 기존 SaaS에 AI 기능 추가 vs AI-first 설계의 격차 커짐.\n\n**적합한 창업자:** 엔터프라이즈 세일즈 + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 기업 DX 가속, 정부 디지털 전환 예산 증가.\n\n---\n\n## 15. LLMs vs Government Consulting — LLM으로 정부 컨설팅 대체\n\n- **소스:** YC Fall 2025\n- **키워드:** 컨설팅, consulting, 정부, deloitte, accenture, 공공, 보고서, 분석, 정책\n- **한국 적용:** 정부 연구용역/컨설팅 시장 수조원 규모\n\n**설명:** 미국 정부가 연 $100B+ 쓰는 컨설팅(딜로이트, 액센츄어 등)을 LLM 기반 솔루션으로 대체.\n\n**왜 지금인지:** LLM이 보고서 작성, 데이터 분석, 정책 리서치 수준 도달. 정부 비용 절감 압박.\n\n**적합한 창업자:** 정부 컨설팅 경험 + AI 제품 역량.\n\n**한국 시장 적용:** 정부 연구용역/정책 컨설팅 시장 수조원. AI 기반 정책분석 도구 수요.\n\n---\n\n## 16. Unstructured Data Platform — 비정형 데이터 정리 플랫폼\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 데이터, data, 비정형, unstructured, etl, pdf, 문서, rag, 파이프라인, 데이터엔트로피\n- **한국 적용:** 대기업 문서 디지털화 수요, 데이터3법 기반 데이터 경제\n\n**설명:** 기업의 비정형 멀티모달 데이터(PDF, 이미지, 영상, 이메일)를 지속적으로 정리/구조화/검증하는 플랫폼.\n\n**왜 지금인지:** 기업 지식의 80%가 비정형 데이터에 존재. RAG 시스템 환각의 근본 원인이 데이터 엔트로피.\n\n**적합한 창업자:** 데이터 인프라 + NLP/CV 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 대기업/금융사 문서 디지털화, 데이터3법 기반 데이터 거래 시장.\n\n---\n\n## 17. AI Cybersecurity Automation — AI 사이버보안 자동화\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 보안, security, cybersecurity, soc, 로그, 자동화, ciso, 취약점, 탐지\n- **한국 적용:** 사이버보안 인력 부족 심각, 정보보호산업 성장\n\n**설명:** 반복적 보안 업무(로그 리뷰, 알림 분류)를 AI로 자동화하여 보안인력 부족 해소.\n\n**왜 지금인지:** 글로벌 사이버보안 인력 부족 300만명+. AI가 1차 분류 자동화 가능 수준 도달.\n\n**적합한 창업자:** 보안 운영(SOC) 경험 + AI/ML 엔지니어.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 사이버보안 인력 부족 심각. 정보보호산업 육성 정책.\n\n---\n\n## 18. Agent-Native Infrastructure — 에이전트 네이티브 인프라\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** agent, 에이전트, infrastructure, 인프라, 동시성, concurrency, api, database, 서버리스\n- **한국 적용:** 클라우드 네이티브 인프라 시장, 에이전트 워크로드 대응\n\n**설명:** AI 에이전트의 폭발적/재귀적 워크로드를 처리하는 새로운 인프라. 기존 인프라에는 DDoS처럼 보이는 트래픽 패턴.\n\n**왜 지금인지:** 에이전트가 1개 목표에 5000개 서브태스크를 밀리초 내 생성. 기존 인프라 한계.\n\n**적합한 창업자:** 분산 시스템/데이터베이스 + 클라우드 인프라 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 클라우드 시장 성장. 네이버클라우드/NHN 등 인프라 수요.\n\n---\n\n## 19. Multimodal Creative Tools — 멀티모달 크리에이티브 도구\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** creative, 크리에이티브, 영상, 음악, 이미지, multimodal, 멀티모달, 생성, 편집, 감독\n- **한국 적용:** K-콘텐츠/K-POP 제작 도구, 1인 크리에이터 시장\n\n**설명:** AI 생성 음성/음악/이미지/비디오를 통합하여 영화급 콘텐츠를 제작할 수 있는 도구.\n\n**왜 지금인지:** 각 모달리티 생성 기술은 성숙, 통합 제어가 미비. 2026년 진정한 멀티모달 가능.\n\n**적합한 창업자:** 크리에이티브 도구 + 3D/CV/생성 모델 경험.\n\n**한국 시장 적용:** K-콘텐츠 제작 혁신. 1인 크리에이터 생태계 세계 최대급.\n\n---\n\n## 20. AI-Native Data Stack — AI 네이티브 데이터 스택\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 데이터, data stack, vector, 벡터, bi, 대시보드, analytics, databricks, semantic\n- **한국 적용:** 데이터 인프라 현대화, AI 기반 BI 수요\n\n**설명:** 벡터 DB + 전통 데이터 스택 통합, 에이전트를 위한 시맨틱 레이어, BI/스프레드시트의 에이전트화.\n\n**왜 지금인지:** 데이터 스택 통합 가속(Fivetran+dbt 합병). AI 에이전트의 \"컨텍스트 문제\" 해결 필요.\n\n**적합한 창업자:** 데이터 엔지니어 + AI 인프라 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 기업 데이터 인프라 현대화 수요. BI 시장 AI 전환.\n\n---\n\n## 21. Interactive Video Worlds — 인터랙티브 비디오 월드\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 비디오, video, 인터랙티브, interactive, 시뮬레이션, simulation, 로봇, 게임, 가상세계\n- **한국 적용:** 게임/메타버스 강국, 시뮬레이션 기반 로보틱스\n\n**설명:** 비디오가 수동적 시청에서 진입 가능한 가상 환경으로 전환. 로봇 학습, 게임, 디자인 프로토타입 등.\n\n**왜 지금인지:** 비디오 모델이 시간/물리/일관성을 이해하기 시작. 행동-인지 격차 좁혀짐.\n\n**적합한 창업자:** 비디오 AI + 게임/시뮬레이션 엔진 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 게임 강국 한국의 인터랙티브 콘텐츠 기술. 메타버스 정부 투자.\n\n---\n\n## 22. Systems of Record Disruption — 시스템 오브 레코드 해체\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** crm, erp, system of record, saas, salesforce, 워크플로우, 자동화, agent layer\n- **한국 적용:** 레거시 ERP/CRM 교체 수요, AI 에이전트 기반 업무 전환\n\n**설명:** AI가 CRM/ERP 등 기존 시스템 오브 레코드를 수동적 저장소로 밀어내고 에이전트 레이어가 핵심이 되는 전환.\n\n**왜 지금인지:** 추론 모델과 에이전트 워크플로우가 데이터를 직접 읽고/쓰고/추론. 전통 SoR의 전략적 우위 상실.\n\n**적합한 창업자:** 엔터프라이즈 SW + AI 에이전트 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 국내 대기업 레거시 시스템 현대화. ERP/CRM 교체 사이클.\n\n---\n\n## 23. Vertical AI Multiplayer — 버티컬 AI 멀티플레이어 협업\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** vertical, 버티컬, 법률, 부동산, 의료, healthcare, legal, 멀티플레이어, 협업, network effect\n- **한국 적용:** 법률/부동산/의료 AI 시장 초기 단계\n\n**설명:** 버티컬 AI가 정보검색→추론→멀티플레이어 단계로 진화. 다수 이해관계자 간 AI 에이전트 협업.\n\n**왜 지금인지:** 버티컬 AI 1세대가 $100M+ ARR 달성. 이제 다자간 협업이 네트워크 효과를 만드는 단계.\n\n**적합한 창업자:** 특정 버티컬 도메인 전문가 + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 법률/부동산/의료 AI 시장 초기. 네트워크 효과 기반 SaaS 기회.\n\n---\n\n## 24. Designing for Agents Not Humans — 에이전트를 위한 설계\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** agent, 에이전트, ux, seo, machine readable, api, 인터페이스, 머신리더블\n- **한국 적용:** AI 에이전트 경제 대비 웹/앱 재설계 수요\n\n**설명:** 사용자가 에이전트를 통해 웹과 상호작용하는 시대. 시각적 UI보다 머신 가독성이 중요.\n\n**왜 지금인지:** 2026년 사람들이 에이전트를 통해 인터넷 사용 시작. SEO→AEO(Agent Engine Optimization).\n\n**적합한 창업자:** 웹 인프라 + AI 에이전트 경험.\n\n**한국 시장 적용:** AI 에이전트 중심 커머스/서비스 전환 준비.\n\n---\n\n## 25. Outcome-Based AI Pricing — 성과 기반 AI 과금\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** pricing, 과금, 성과, outcome, 스크린타임, roi, value, 비즈니스모델\n- **한국 적용:** AI SaaS 과금 모델 혁신, 성과 기반 계약 확산\n\n**설명:** 스크린타임 KPI 종말. AI 앱은 사용 시간이 짧아도 가치 제공. 성과 기반 과금 모델로 전환.\n\n**왜 지금인지:** Deep research, Cursor, Abridge 등 사용시간↓ 가치↑ 앱 등장. ROI 측정 방식 변화 필요.\n\n**적합한 창업자:** SaaS 비즈니스 모델 + AI 제품 경험.\n\n**한국 시장 적용:** B2B SaaS 과금 모델 혁신. 성과 연동 계약 확산.\n\n---\n\n## 26. AI-Native Industrial Base — AI 네이티브 산업 기반\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 제조, manufacturing, 에너지, energy, 로보틱스, robotics, 산업, 자동화, 시뮬레이션, 공장\n- **한국 적용:** 스마트팩토리, 산업 AI 혁신, 제조 강국\n\n**설명:** 에너지, 제조, 물류, 인프라를 시뮬레이션/자동설계/AI 운영으로 처음부터 구축하는 산업 기반.\n\n**왜 지금인지:** 미국 제조업 리쇼어링. AI가 반응기 설계, 자원 추출 최적화, 자율 기계 조정 가능.\n\n**적합한 창업자:** 산업/에너지 도메인 + AI/로보틱스 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 제조 강국 한국의 스마트팩토리 전환. 산업 AI 정부 투자.\n\n---\n\n## 27. American Factory Renaissance — 미국식 공장 르네상스\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** factory, 공장, 모듈, modular, nuclear, 건설, construction, 원자력, 데이터센터, 주택\n- **한국 적용:** 모듈러 건설, SMR 원자력, 데이터센터 건설 수요\n\n**설명:** AI와 자동화를 활용해 복잡한 공정을 조립라인처럼 운영. 모듈러 원자로, 대량 주택, 데이터센터 건설.\n\n**왜 지금인지:** 헨리 포드식 반복가능 스케일 + 최신 AI = 원자로/주택/DC 대량 생산 가능.\n\n**적합한 창업자:** 건설/제조 운영 + 자동화/AI 경험.\n\n**한국 시장 적용:** SMR 원자력 수출, 모듈러 건설, 데이터센터 붐.\n\n---\n\n## 28. Physical World Observability — 물리 세계 관측성\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 센서, sensor, 카메라, camera, 관측, observability, 인프라, 모니터링, 자율, 프라이버시\n- **한국 적용:** 스마트시티, 인프라 모니터링, 자율주행 인프라\n\n**설명:** 소프트웨어 관측성이 물리 세계로 확장. 10억+ 네트워크 카메라/센서로 도시/인프라 실시간 이해.\n\n**왜 지금인지:** 센서 이미 배치. AI가 실시간 해석 가능. 로보틱스/자율주행의 기반.\n\n**적합한 창업자:** CV/IoT + 프라이버시 보존 기술 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 스마트시티 사업, 도시 인프라 모니터링. 프라이버시 기술.\n\n---\n\n## 29. Electro-Industrial Stack — 전기산업 기술 스택\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 전기, electric, 배터리, battery, 모터, ev, 드론, drone, 전력전자, power\n- **한국 적용:** EV/배터리 강국, 전력전자 산업, 드론 산업\n\n**설명:** EV, 드론, 데이터센터, 제조를 구동하는 통합 기술 스택 — 광물→배터리→전력전자→모터→소프트웨어.\n\n**왜 지금인지:** 전기화, 소재, AI의 수렴. 물리적 자동화의 보이지 않는 기반.\n\n**적합한 창업자:** 전력전자/EV/배터리 + 소프트웨어 경험.\n\n**한국 시장 적용:** 한국 EV/배터리 세계 1위급. 전력전자 산업 강점.\n\n---\n\n## 30. Autonomous Labs — 자율 연구소\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 연구, research, 자율, autonomous, lab, 실험, 로봇, 과학, 신약, 소재\n- **한국 적용:** 바이오/소재 연구 자동화, 정부 R&D 혁신\n\n**설명:** AI + 로봇 조작이 결합된 자율 연구소. 가설→실험설계→실행→분석→반복을 무인으로.\n\n**왜 지금인지:** 멀티모달 AI + 로봇 조작 능력 향상. 무인 실험실(lights-out lab) 가능.\n\n**적합한 창업자:** 과학자 + 로보틱스 + AI 학제간 팀.\n\n**한국 시장 적용:** 바이오/소재/반도체 R&D 자동화. 정부 R&D 효율화.\n\n---\n\n## 31. Industrial Data Crusade — 산업 데이터 수집 운동\n\n- **소스:** a16z 2026\n- **키워드:** 산업데이터, industrial data, 수집, collection, 라벨링, annotation, 센서, rl, 학습데이터\n- **한국 적용:** 제조 데이터 플랫폼, AI 학습 데이터 시장\n\n**설명:** 2026년은 컴퓨트가 아니라 데이터가 병목. 산업 현장의\n\nArchive v0.7.21: 26 files, 117530 bytes\n\nFiles: bin/raon-os.js (381b), CHANGELOG.md (6681b), package.json (876b), README.md (11327b), references/gov-programs.md (5994b), references/tips-criteria.md (2894b), references/yc-rfs.md (44385b), scripts/agentic_rag.py (33142b), scripts/financial_map.py (10263b), scripts/gamification.py (10187b), scripts/idea.py (13147b), scripts/kakao_webhook.py (9850b), scripts/parse_unified_pdf.py (7771b), scripts/rag_pipeline.py (21142b), scripts/raon_llm.py (14122b), scripts/server.py (42257b), scripts/structured_extractor.py (10344b), scripts/supabase_client.py (4842b), scripts/track_classifier.py (7608b), scripts/valuation.py (14557b), SKILL.md (8507b), widget/EMBED.md (2151b), widget/raon-chat.html (46312b), widget/raon-chat.js (8731b), widget/raon-chat.min.js (6943b), _meta.json (139b)\n\nArchive v0.7.20: 26 files, 116685 bytes\n\nFiles: bin/raon-os.js (381b), CHANGELOG.md (6681b), package.json (876b), README.md (11327b), references/gov-programs.md (5994b), references/tips-criteria.md (2894b), references/yc-rfs.md (44385b), scripts/agentic_rag.py (33142b), scripts/financial_map.py (10263b), scripts/gamification.py (10187b), scripts/idea.py (13147b), scripts/kakao_webhook.py (9600b), scripts/parse_unified_pdf.py (7771b), scripts/rag_pipeline.py (21142b), scripts/raon_llm.py (14122b), scripts/server.py (40736b), scripts/structured_extractor.py (10344b), scripts/supabase_client.py (4279b), scripts/track_classifier.py (7608b), scripts/valuation.py (14557b), SKILL.md (8507b), widget/EMBED.md (2151b), widget/raon-chat.html (46312b), widget/raon-chat.js (8731b), widget/raon-chat.min.js (6943b), _meta.json (139b)\n\nArchive v0.7.19: 26 files, 116647 bytes\n\nFiles: bin/raon-os.js (381b), CHANGELOG.md (6681b), package.json (876b), README.md (11327b), references/gov-programs.md (5994b), references/tips-criteria.md (2894b), references/yc-rfs.md (44385b), scripts/agentic_rag.py (33142b), scripts/financial_map.py (10263b), scripts/gamification.py (10187b), scripts/idea.py (13147b), scripts/kakao_webhook.py (9532b), scripts/parse_unified_pdf.py (7771b), scripts/rag_pipeline.py (21142b), scripts/raon_llm.py (14122b), scripts/server.py (40774b), scripts/structured_extractor.py (10344b), scripts/supabase_client.py (4279b), scripts/track_classifier.py (7608b), scripts/valuation.py (14557b), SKILL.md (8507b), widget/EMBED.md (2151b), widget/raon-chat.html (46312b), widget/raon-chat.js (8731b), widget/raon-chat.min.js (6943b), _meta.json (139b)\n\nArchive v0.7.18: 26 files, 116647 bytes\n\nFiles: bin/raon-os.js (381b), CHANGELOG.md (6681b), package.json (876b), README.md (11327b), references/gov-programs.md (5994b), references/tips-criteria.md (2894b), references/yc-rfs.md (44385b), scripts/agentic_rag.py (33142b), scripts/financial_map.py (10263b), scripts/gamification.py (10187b), scripts/idea.py (13147b), scripts/kakao_webhook.py (9532b), scripts/parse_unified_pdf.py (7771b), scripts/rag_pipeline.py (21142b), scripts/raon_llm.py (14122b), scripts/server.py (40774b), scripts/structured_extractor.py (10344b), scripts/supabase_client.py (4279b), scripts/track_classifier.py (7608b), scripts/valuation.py (14557b), SKILL.md (8507b), widget/EMBED.md (2151b), widget/raon-chat.html (46312b), widget/raon-chat.js (8731b), widget/raon-chat.min.js (6943b), _meta.json (139b)\n\nArchive v0.7.17: 54 files, 186958 bytes\n\nFiles: append_data.py (6562b), bin/raon-os.js (381b), CHANGELOG.md (6681b), data_collection_prep.py (2367b), KAKAO_SETUP.md (2853b), package.json (876b), plan_a.txt (20b), plan_b.txt (28b), rag_eval_report_v2.md (1588b), rag_eval_report_v3.md (1999b), rag_eval_report.json (15006b), rag_eval_report.md (4439b), README.md (11327b), references/gov-programs.md (5994b), references/tips-criteria.md (2894b), references/yc-rfs.md (44385b), result.md (4166b), scripts/agentic_rag.py (33142b), scripts/crawlers/__init__.py (0b), scripts/crawlers/financial_crawler.py (6904b), scripts/crawlers/semas_crawler.py (9080b), scripts/eval_pipeline.py (13167b), scripts/evaluate.py (34845b), scripts/financial_map.py (10263b), scripts/gamification.py (10187b), scripts/idea.py (13147b), scripts/install-service.sh (1915b), scripts/kakao_webhook.py (9532b), scripts/parse_unified_pdf.py (7771b), scripts/rag_pipeline.py (21142b), scripts/raon_llm.py (14122b), scripts/raon.sh (12063b), scripts/server.py (40774b), scripts/setup_supabase.py (8774b), scripts/structured_extractor.py (10344b), scripts/supabase_client.py (4279b), scripts/test_agentic_rag.py (17736b), scripts/test_eval_pipeline.py (3671b), scripts/test_evaluate.py (7950b), scripts/test_gamification.py (7117b), scripts/test_idea.py (6043b), scripts/test_kakao.py (15731b), scripts/test_morpheme.py (2235b), scripts/test_rerank.py (2581b), scripts/test_server.py (8492b), scripts/test_valuation.py (5775b), scripts/track_classifier.py (7608b), scripts/valuation.py (14557b), SKILL.md (8507b), widget/EMBED.md (2151b), widget/raon-chat.html (46312b), widget/raon-chat.js (8731b), widget/raon-chat.min.js (6943b), _meta.json (139b)\n\nArchive v0.7.16: 54 files, 186958 bytes\n\nFiles: append_data.py (6562b), bin/raon-os.js (381b), CHANGELOG.md (6681b), data_collection_prep.py (2367b), KAKAO_SETUP.md (2853b), package.json (876b), plan_a.txt (20b), plan_b.txt (28b), rag_eval_report_v2.md (1588b), rag_eval_report_v3.md (1999b), rag_eval_report.json (15006b), rag_eval_report.md (4439b), README.md (11327b), references/gov-programs.md (5994b), references/tips-criteria.md (2894b), references/yc-rfs.md (44385b), result.md (4166b), scripts/agentic_rag.py (33142b), scripts/crawlers/__init__.py (0b), scripts/crawlers/financial_crawler.py (6904b), scripts/crawlers/semas_crawler.py (9080b), scripts/eval_pipeline.py (13167b), scripts/evaluate.py (34845b), scripts/financial_map.py (10263b), scripts/gamification.py (10187b), scripts/idea.py (13147b), scripts/install-service.sh (1915b), scripts/kakao_webhook.py (9532b), scripts/parse_unified_pdf.py (7771b), scripts/rag_pipeline.py (21142b), scripts/raon_llm.py (14122b), scripts/raon.sh (12063b), scripts/server.py (40774b), scripts/setup_supabase.py (8774b), scripts/structured_extractor.py (10344b), scripts/supabase_client.py (4279b), scripts/test_agentic_rag.py (17736b), scripts/test_eval_pipeline.py (3671b), scripts/test_evaluate.py (7950b), scripts/test_gamification.py (7117b), scripts/test_idea.py (6043b), scripts/test_kakao.py (15731b), scripts/test_morpheme.py (2235b), scripts/test_rerank.py (2581b), scripts/test_server.py (8492b), scripts/test_valuation.py (5775b), scripts/track_classifier.py (7608b), scripts/valuation.py (14557b), SKILL.md (8507b), widget/EMBED.md (2151b), widget/raon-chat.html (46312b), widget/raon-chat.js (8731b), widget/raon-chat.min.js (6943b), _meta.json (139b)\n\nArchive v0.7.15: 54 files, 186959 bytes\n\nFiles: append_data.py (6562b), bin/raon-os.js (381b), CHANGELOG.md (6681b), data_collection_prep.py (2367b), KAKAO_SETUP.md (2853b), package.json (876b), plan_a.txt (20b), plan_b.txt (28b), rag_eval_report_v2.md (1588b), rag_eval_report_v3.md (1999b), rag_eval_report.json (15006b), rag_eval_report.md (4439b), README.md (11327b), references/gov-programs.md (5994b), references/tips-criteria.md (2894b), references/yc-rfs.md (44385b), result.md (4166b), scripts/agentic_rag.py (33142b), scripts/crawlers/__init__.py (0b), scripts/crawlers/financial_crawler.py (6904b), scripts/crawlers/semas_crawler.py (9080b), scripts/eval_pipeline.py (13167b), scripts/evaluate.py (34845b), scripts/financial_map.py (10263b), scripts/gamification.py (10187b), scripts/idea.py (13147b), scripts/install-service.sh (1915b), scripts/kakao_webhook.py (9532b), scripts/parse_unified_pdf.py (7771b), scripts/rag_pipeline.py (21142b), scripts/raon_llm.py (14122b), scripts/raon.sh (12063b), scripts/server.py (40774b), scripts/setup_supabase.py (8774b), scripts/structured_extractor.py (10344b), scripts/supabase_client.py (4279b), scripts/test_agentic_rag.py (17736b), scripts/test_eval_pipeline.py (3671b), scripts/test_evaluate.py (7950b), scripts/test_gamification.py (7117b), scripts/test_idea.py (6043b), scripts/test_kakao.py (15731b), scripts/test_morpheme.py (2235b), scripts/test_rerank.py (2581b), scripts/test_server.py (8492b), scripts/test_valuation.py (5775b), scripts/track_classifier.py (7608b), scripts/valuation.py (14557b), SKILL.md (8507b), widget/EMBED.md (2151b), widget/raon-chat.html (46312b), widget/raon-chat.js (8731b), widget/raon-chat.min.js (6943b), _meta.json (139b)\n\nArchive v0.7.14: 54 files, 186958 bytes\n\nFiles: append_data.py (6562b), bin/raon-os.js (381b), CHANGELOG.md (6681b), data_collection_prep.py (2367b), KAKAO_SETUP.md (2853b), package.json (876b), plan_a.txt (20b), plan_b.txt (28b), rag_eval_report_v2.md (1588b), rag_eval_report_v3.md (1999b), rag_eval_report.json (15006b), rag_eval_report.md (4439b), README.md (11327b), references/gov-programs.md (5994b), references/tips-criteria.md (2894b), references/yc-rfs.md (44385b), result.md (4166b), scripts/agentic_rag.py (33142b), scripts/crawlers/__init__.py (0b), scripts/crawlers/financial_crawler.py (6904b), scripts/crawlers/semas_crawler.py (9080b), scripts/eval_pipeline.py (13167b), scripts/evaluate.py (34845b), scripts/financial_map.py (10263b), scripts/gamification.py (10187b), scripts/idea.py (13147b), scripts/install-service.sh (1915b), scripts/kakao_webhook.py (9532b), scripts/parse_unified_pdf.py (7771b), scripts/rag_pipeline.py (21142b), scripts/raon_llm.py (14122b), scripts/raon.sh (12063b), scripts/server.py (40774b), scripts/setup_supabase.py (8774b), scripts/structured_extractor.py (10344b), scripts/supabase_client.py (4279b), scripts/test_agentic_rag.py (17736b), scripts/test_eval_pipeline.py (3671b), scripts/test_evaluate.py (7950b), scripts/test_gamification.py (7117b), scripts/test_idea.py (6043b), scripts/test_kakao.py (15731b), scripts/test_morpheme.py (2235b), scripts/test_rerank.py (2581b), scripts/test_server.py (8492b), scripts/test_valuation.py (5775b), scripts/track_classifier.py (7608b), scripts/valuation.py (14557b), SKILL.md (8507b), widget/EMBED.md (2151b), widget/raon-chat.html (46312b), widget/raon-chat.js (8731b), widget/raon-chat.min.js (6943b), _meta.json (139b)","readmeExcerpt":"Skill: Zero to One Startup Owner: lifeissea Summary: AI-powered startup companion for Korean founders. Evaluate business plans, match government funding programs (TIPS/DeepTech/Global TIPS), connect with 3,972+... Tags: latest:0.7.23 Version history: v0.7.23 | 2026-02-19T14:07:18.749Z | user security: bandit Medium=0 High=0 (# nosec suppression + kakao_webhook.py try-block fix) v0.7.22 | 2026-02-19T13:43:53.544Z | us","codeSnippets":[],"executableExamples":[{"language":"bash","snippet":"# 1. OpenClaw 설치\nnpm install -g openclaw\n\n# 2. 스킬 설치\nopenclaw skill install @yeomyeonggeori/raon-os\n\n# 3. API 키 설정 (권장: OpenRouter)\necho \"OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...\" >> ~/.openclaw/.env\nchmod 600 ~/.openclaw/.env  # 보안: 소유자만 읽기/쓰기\n\n# 4. 모델 override (선택) — 기본은 프로바이더별 최적 모델 자동 선택\necho \"RAON_MODEL=anthropic/claude-opus-4-5\" >> ~/.openclaw/.env\n\n# 5. 연결 테스트\npython3 scripts/raon_llm.py --detect"},{"language":"bash","snippet":"# ~/.openclaw/.env 예시\nOPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-xxxx   # 1순위 (추천)\nGEMINI_API_KEY=AIzaSy-xxxx          # 2순위 + 임베딩\nANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxx       # 3순위\nOPENAI_API_KEY=sk-xxxx              # 4순위 + 임베딩\nRAON_MODEL=google/gemini-2.5-flash  # 모델 강제 지정 (선택)\nRAON_LLM_PROVIDER=openrouter       # 프로바이더 강제 지정 (선택)"},{"language":"bash","snippet":"# PDF 평가\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf\n\n# 텍스트 평가\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --text \"사업 아이디어 설명...\"\n\n# JSON 형식 출력\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf --json\n\n# 결과를 파일로 저장\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf --output result.md\n\n# 두 사업계획서 비교 분석\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file plan_a.pdf --file plan_b.pdf\n\n# 개선안 생성\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan improve --file /path/to/plan.pdf\n\n# 평가 히스토리 조회\n{baseDir}/scripts/raon.sh history"},{"language":"bash","snippet":"# 매칭 (사업계획서 기반)\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding match --file /path/to/plan.pdf\n\n# 매칭 (키워드 기반)\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding match --industry \"AI/SaaS\" --stage \"early\" --region \"서울\"\n\n# 지원사업 상세 정보\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding info --program \"TIPS\"\n\n# 지원서 초안 생성\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding draft --program \"TIPS\" --file /path/to/plan.pdf\n\n# 지원 준비 체크리스트\n{baseDir}/scripts/raon.sh gov-funding checklist --program \"TIPS\" --file /path/to/plan.pdf"},{"language":"bash","snippet":"# 투자자 추천\n{baseDir}/scripts/raon.sh investor-match --stage \"pre-a\" --industry \"AI\" --amount \"1M\""},{"language":"bash","snippet":"# 방법 1: evaluate.py가 내부에서 PDF 텍스트 추출\n{baseDir}/scripts/raon.sh biz-plan evaluate --file /path/to/plan.pdf\n\n# 방법 2: 전처리 스크립트\nscripts/pdf-evaluate.sh /path/to/plan.pdf"}],"parameters":null,"dependencies":[],"permissions":[],"extractedFiles":[{"path":"clawhub-raon-os/SKILL.md","content":"---\nname: raon-os\nversion: 0.7.10\ndescription: \"AI-powered startup companion for Korean founders. Evaluate business plans, match government funding programs (TIPS/DeepTech/Global TIPS), connect with 3,972+ TIPS-selected startups, get investor recommendations, and integrate with Kakao i OpenBuilder. Features Agentic RAG (HyDE, Multi-Query, CRAG), structured extraction, and Track B financial matching.\"\nmetadata:\n  openclaw:\n    env:\n      - name: GEMINI_API_KEY\n        description: \"Google Gemini API key (recommended for embeddings + LLM)\"\n        required: false\n      - name: OPENROUTER_API_KEY\n        description: \"OpenRouter API key (multi-model access)\"\n        required: false\n      - name: ANTHROPIC_API_KEY\n        description: \"Anthropic Claude API key\"\n        required: false\n      - name: OPENAI_API_KEY\n        description: \"OpenAI API key\"\n        required: false\n      - name: KAKAO_CALLBACK_SECRET\n        description: \"Kakao i OpenBuilder webhook HMAC secret (optional)\"\n        required: false\n      - name: RAON_API_URL\n        description: \"Managed API endpoint (optional, for SaaS mode)\"\n        required: false\n      - name: RAON_API_KEY\n        description: \"Managed API key (optional, for SaaS mode)\"\n        required: false\n    requires:\n      bins: [\"python3\", \"node\"]\n    notes: \"At least one LLM API key (GEMINI, OPENROUTER, ANTHROPIC, or OPENAI) is recommended. Falls back to local Ollama if no keys are set. API keys are stored in ~/.openclaw/.env (user-managed, chmod 600 recommended). The skill includes a local HTTP server (port 8400) and crawlers for public government data collection.\"\n---\n\n# Raon OS — Startup Companion (v0.7.10)\n\n## 설치 요구사항\n\n- **Python 3.9+** (macOS 기본 내장, 별도 설치 불필요)\n- **Node.js 18+** (`npx @yeomyeonggeori/raon-os` 실행용)\n- **LLM API 키** (아래 중 하나, 우선순위 순):\n\n| 환경변수 | 설명 | 비고 |\n|----------|------|------|\n| `OPENROUTER_API_KEY` | **1순위** — OpenClaw 지원 모든 모델 | 추천 |\n| `GEMINI_API_KEY` | **2순위** — Google Gemini + 임베딩 | |\n| `ANTHROPIC_API_KEY` | **3순위** — Claude | |\n| `OPENAI_API_KEY` | **4순위** — GPT + 임베딩 | |\n| Ollama 로컬 | 자동 감지 (키 없을 때) | 선택 — `raon.sh install-model` |\n\n- **벡터 검색**: `GEMINI_API_KEY` 또는 `OPENAI_API_KEY` 있으면 자동 활성화. 없으면 BM25 키워드 검색으로 동작.\n\n## 빠른 시작\n\n```bash\n# 1. OpenClaw 설치\nnpm install -g openclaw\n\n# 2. 스킬 설치\nopenclaw skill install @yeomyeonggeori/raon-os\n\n# 3. API 키 설정 (권장: OpenRouter)\necho \"OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...\" >> ~/.openclaw/.env\nchmod 600 ~/.openclaw/.env  # 보안: 소유자만 읽기/쓰기\n\n# 4. 모델 override (선택) — 기본은 프로바이더별 최적 모델 자동 선택\necho \"RAON_MODEL=anthropic/claude-opus-4-5\" >> ~/.openclaw/.env\n\n# 5. 연결 테스트\npython3 scripts/raon_llm.py --detect\n```\n\n## LLM 설정 (`raon_llm.py`)\n\n모든 API 키는 `~/.openclaw/.env` 에 저장 (환경변수 우선):\n\n```bash\n# ~/.openclaw/.env 예시\nOPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-xxxx   # 1순위 (추천)\nGEMINI_API_KEY=AIzaSy-xxxx          # 2순위 + 임베딩\nANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxx       # 3순위\nOPENAI_API_KEY=sk-xxxx              # 4순위 + 임베딩\nRAON_MODEL=google/gemini-2.5-flash  # 모델 강제 지정 (선택)\nRAON_LLM_PROVIDER=openroute"},{"path":"SKILL.md","content":"---\nname: Raon OS\nversion: 0.7.10\ndescription: \"AI-powered startup companion for Korean founders. Evaluate business plans, match government funding programs (TIPS/DeepTech/Global TIPS), connect with 3,972+ TIPS-selected startups, get investor recommendations, and integrate with Kakao i OpenBuilder. Features Agentic RAG (HyDE, Multi-Query, CRAG), structured extraction, and Track B financial matching.\"\nmetadata:\n  openclaw:\n    env:\n      - name: GEMINI_API_KEY\n        description: \"Google Gemini API key (recommended for embeddings + LLM)\"\n        required: false\n      - name: OPENROUTER_API_KEY\n        description: \"OpenRouter API key (multi-model access)\"\n        required: false\n      - name: ANTHROPIC_API_KEY\n        description: \"Anthropic Claude API key\"\n        required: false\n      - name: OPENAI_API_KEY\n        description: \"OpenAI API key\"\n        required: false\n      - name: KAKAO_CALLBACK_SECRET\n        description: \"Kakao i OpenBuilder webhook HMAC secret (optional)\"\n        required: false\n      - name: RAON_API_URL\n        description: \"Managed API endpoint (optional, for SaaS mode)\"\n        required: false\n      - name: RAON_API_KEY\n        description: \"Managed API key (optional, for SaaS mode)\"\n        required: false\n    requires:\n      bins: [\"python3\", \"node\"]\n    notes: \"At least one LLM API key (GEMINI, OPENROUTER, ANTHROPIC, or OPENAI) is recommended. Falls back to local Ollama if no keys are set. API keys are stored in ~/.openclaw/.env (user-managed, chmod 600 recommended). The skill includes a local HTTP server (port 8400) and crawlers for public government data collection.\"\n---\n\n# Raon OS — Startup Companion (v0.7.10)\n\n## 설치 요구사항\n\n- **Python 3.9+** (macOS 기본 내장, 별도 설치 불필요)\n- **Node.js 18+** (`npx @yeomyeonggeori/raon-os` 실행용)\n- **LLM API 키** (아래 중 하나, 우선순위 순):\n\n| 환경변수 | 설명 | 비고 |\n|----------|------|------|\n| `OPENROUTER_API_KEY` | **1순위** — OpenClaw 지원 모든 모델 | 추천 |\n| `GEMINI_API_KEY` | **2순위** — Google Gemini + 임베딩 | |\n| `ANTHROPIC_API_KEY` | **3순위** — Claude | |\n| `OPENAI_API_KEY` | **4순위** — GPT + 임베딩 | |\n| Ollama 로컬 | 자동 감지 (키 없을 때) | 선택 — `raon.sh install-model` |\n\n- **벡터 검색**: `GEMINI_API_KEY` 또는 `OPENAI_API_KEY` 있으면 자동 활성화. 없으면 BM25 키워드 검색으로 동작.\n\n## 빠른 시작\n\n```bash\n# 1. OpenClaw 설치\nnpm install -g openclaw\n\n# 2. 스킬 설치\nopenclaw skill install @yeomyeonggeori/raon-os\n\n# 3. API 키 설정 (권장: OpenRouter)\necho \"OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...\" >> ~/.openclaw/.env\nchmod 600 ~/.openclaw/.env  # 보안: 소유자만 읽기/쓰기\n\n# 4. 모델 override (선택) — 기본은 프로바이더별 최적 모델 자동 선택\necho \"RAON_MODEL=anthropic/claude-opus-4-5\" >> ~/.openclaw/.env\n\n# 5. 연결 테스트\npython3 scripts/raon_llm.py --detect\n```\n\n## LLM 설정 (`raon_llm.py`)\n\n모든 API 키는 `~/.openclaw/.env` 에 저장 (환경변수 우선):\n\n```bash\n# ~/.openclaw/.env 예시\nOPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-xxxx   # 1순위 (추천)\nGEMINI_API_KEY=AIzaSy-xxxx          # 2순위 + 임베딩\nANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxx       # 3순위\nOPENAI_API_KEY=sk-xxxx              # 4순위 + 임베딩\nRAON_MODEL=google/gemini-2.5-flash  # 모델 강제 지정 (선택)\nRAON_LLM_PROVIDER=openroute"},{"path":"clawhub-raon-os/README.md","content":"# 🌅 Raon OS\n\n**스타트업의 첫 번째 AI 동료 — 아이디어를 사업으로 만드는 OS**\n\n[![npm](https://img.shields.io/npm/v/@yeomyeonggeori/raon-os?color=f59e0b&label=npm)](https://www.npmjs.com/package/@yeomyeonggeori/raon-os)\n[![license](https://img.shields.io/npm/l/@yeomyeonggeori/raon-os?color=22c55e)](./LICENSE)\n\n> 사업계획서 평가부터 정부 지원사업 매칭, 투자자 연결까지.\n> 한국 스타트업 파운더를 위한 AI Companion Skill.\n\n---\n\n## ✨ Features\n\n| 기능 | 설명 | 상태 |\n|------|------|------|\n| 📄 **사업계획서 평가** | PDF/텍스트 → 100점 만점 종합 점수 + 항목별 개선안 | ✅ |\n| 🏛️ **정부 지원사업 매칭** | TIPS, 예비창업패키지 등 최적 프로그램 추천 (가중치 스코어링) | ✅ |\n| 📝 **지원서 초안** | 사업계획서 기반 정부 지원사업 지원서 자동 생성 | ✅ |\n| 🔄 **다중 문서 비교** | 2개 이상 사업계획서 비교 분석 | ✅ |\n| 🔍 **RAG 하이브리드 검색** | bge-m3 벡터 + BM25 키워드 매칭 — 한국어 프로그램명 정확 검색 | ✅ |\n| 🔁 **Reranker** | LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬 (`--rerank`) | ✅ |\n| 🔤 **형태소 분석** | kiwipiepy 한국어 BM25 토크나이저 — 조사/어미 분리로 검색 정확도 향상 | ✅ |\n| 💬 **멀티턴 대화형 평가** | interactive CLI + `/v1/chat` API 세션 — 대화로 사업계획 개선 | ✅ |\n| 💰 **기업 밸류에이션** | Scorecard/Berkus/Revenue Multiple + 한국 시장 보정 | ✅ |\n| 📊 **Eval Pipeline** | LLM 평가 vs 실제 심사결과 정확도 검증 | ✅ |\n| 📊 **JSON 출력** | `--json` 옵션으로 구조화된 데이터 반환 | ✅ |\n| 📁 **파일 저장** | `--output result.md`로 결과 파일 저장 | ✅ |\n| 📜 **히스토리** | 평가 이력 자동 기록 + `history` 명령어 조회 | ✅ |\n| 🎯 **온보딩** | 첫 실행 시 환경 자동 감지 + 가이드 | ✅ |\n| 💰 **투자자 프로필 분석** | 투자자 관점 매력도 분석 + Deal Summary + Red Flags | ✅ |\n| 🌐 **HTTP API 서버** | `raon.sh serve` — REST API로 웹챗/외부 서비스 연동 | ✅ |\n\n## 🚀 Quick Start\n\n### OpenClaw 스킬로 설치\n\n```bash\n# OpenClaw에서 바로 사용\nclawhub install @yeomyeonggeori/raon-os\n```\n\n### CLI로 직접 사용\n\n```bash\n# 사업계획서 평가\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf\n\n# 대화형 평가 (멀티턴)\nraon.sh biz-plan interactive --file plan.pdf\n\n# JSON 형식 출력\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf --json\n\n# 결과를 파일로 저장\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf --output result.md\n\n# 두 사업계획서 비교 분석\nraon.sh biz-plan evaluate --file plan_a.pdf --file plan_b.pdf\n\n# 정부 지원사업 매칭 (가중치 스코어링)\nraon.sh gov-funding match --industry \"AI/SaaS\" --stage \"early\"\n\n# TIPS 심사 기준 확인\nraon.sh gov-funding info --program \"TIPS\"\n\n# 지원서 초안 생성\nraon.sh gov-funding draft --program \"TIPS\" --file 사업계획서.pdf\n\n# 기업 밸류에이션\nraon.sh valuation estimate --stage seed --industry ai --tips\n\n# 투자자 관점 프로필 분석\nraon.sh investor-match profile --file 사업계획서.pdf\n\n# RAG 검색 + Reranker\npython3 rag_pipeline.py search --query \"TIPS\" --rerank\n\n# HTTP API 서버 수동 실행\npython3 scripts/server.py       # 기본 포트 8400\n\n# 시스템 자동시작 설정 (선택)\nbash scripts/install-service.sh\n\n# 평가 히스토리 조회\nraon.sh history\n```\n\n## 📊 평가 항목\n\n사업계획서를 6가지 핵심 항목으로 분석합니다:\n\n```\n1. 문제 정의 및 솔루션 적합성\n2. 시장 규모 및 경쟁 분석\n3. 비즈니스 모델 타당성\n4. 팀 역량\n5. 재무 계획\n6. 기술 차별성\n```\n\n정부 심사위원 기준 + 500+ 스타트업 평가 데이터 기반.\n\n## 💰 기업 밸류에이션\n\n초기 스타트업을 위한 3가지 밸류에이션 방법론을 지원합니다:\n\n| 방법론 | 설명 | 적합 단계 |\n|--------|------|-----------|\n| **Scorecard** | 엔젤 투자 평균 밸류 대비 팀·시장·제품 등 6개 항목 가중 비교 | Pre-seed / Seed |\n| **Berkus** | 기술 리스크 5개 축(아이디어·프로토타입·팀·전략적 관계·매출) 각 최대 ₩1B | Pre-revenue |\n| **Revenue Multiple** | 업종별 매출 배수 × 연간 매출/ARR | Seed+ (매출 발생) |\n\n모든 방법론에 **한국 시장 보정**이 적용됩니다:\n- 한국 VC 평균 밸류에이션 데이터 반영\n- TIPS 선정 "},{"path":"README.md","content":"# 🌅 Raon OS\n\n**스타트업의 첫 번째 AI 동료 — 아이디어를 사업으로 만드는 OS**\n\n[![npm](https://img.shields.io/npm/v/@yeomyeonggeori/raon-os?color=f59e0b&label=npm)](https://www.npmjs.com/package/@yeomyeonggeori/raon-os)\n[![license](https://img.shields.io/npm/l/@yeomyeonggeori/raon-os?color=22c55e)](./LICENSE)\n\n> 사업계획서 평가부터 정부 지원사업 매칭, 투자자 연결까지.\n> 한국 스타트업 파운더를 위한 AI Companion Skill.\n\n---\n\n## ✨ Features\n\n| 기능 | 설명 | 상태 |\n|------|------|------|\n| 📄 **사업계획서 평가** | PDF/텍스트 → 100점 만점 종합 점수 + 항목별 개선안 | ✅ |\n| 🏛️ **정부 지원사업 매칭** | TIPS, 예비창업패키지 등 최적 프로그램 추천 (가중치 스코어링) | ✅ |\n| 📝 **지원서 초안** | 사업계획서 기반 정부 지원사업 지원서 자동 생성 | ✅ |\n| 🔄 **다중 문서 비교** | 2개 이상 사업계획서 비교 분석 | ✅ |\n| 🔍 **RAG 하이브리드 검색** | bge-m3 벡터 + BM25 키워드 매칭 — 한국어 프로그램명 정확 검색 | ✅ |\n| 🔁 **Reranker** | LLM 기반 Top-10 → Top-3 재정렬 (`--rerank`) | ✅ |\n| 🔤 **형태소 분석** | kiwipiepy 한국어 BM25 토크나이저 — 조사/어미 분리로 검색 정확도 향상 | ✅ |\n| 💬 **멀티턴 대화형 평가** | interactive CLI + `/v1/chat` API 세션 — 대화로 사업계획 개선 | ✅ |\n| 💰 **기업 밸류에이션** | Scorecard/Berkus/Revenue Multiple + 한국 시장 보정 | ✅ |\n| 📊 **Eval Pipeline** | LLM 평가 vs 실제 심사결과 정확도 검증 | ✅ |\n| 📊 **JSON 출력** | `--json` 옵션으로 구조화된 데이터 반환 | ✅ |\n| 📁 **파일 저장** | `--output result.md`로 결과 파일 저장 | ✅ |\n| 📜 **히스토리** | 평가 이력 자동 기록 + `history` 명령어 조회 | ✅ |\n| 🎯 **온보딩** | 첫 실행 시 환경 자동 감지 + 가이드 | ✅ |\n| 💰 **투자자 프로필 분석** | 투자자 관점 매력도 분석 + Deal Summary + Red Flags | ✅ |\n| 🌐 **HTTP API 서버** | `raon.sh serve` — REST API로 웹챗/외부 서비스 연동 | ✅ |\n\n## 🚀 Quick Start\n\n### OpenClaw 스킬로 설치\n\n```bash\n# OpenClaw에서 바로 사용\nclawhub install @yeomyeonggeori/raon-os\n```\n\n### CLI로 직접 사용\n\n```bash\n# 사업계획서 평가\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf\n\n# 대화형 평가 (멀티턴)\nraon.sh biz-plan interactive --file plan.pdf\n\n# JSON 형식 출력\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf --json\n\n# 결과를 파일로 저장\nraon.sh biz-plan evaluate --file 사업계획서.pdf --output result.md\n\n# 두 사업계획서 비교 분석\nraon.sh biz-plan evaluate --file plan_a.pdf --file plan_b.pdf\n\n# 정부 지원사업 매칭 (가중치 스코어링)\nraon.sh gov-funding match --industry \"AI/SaaS\" --stage \"early\"\n\n# TIPS 심사 기준 확인\nraon.sh gov-funding info --program \"TIPS\"\n\n# 지원서 초안 생성\nraon.sh gov-funding draft --program \"TIPS\" --file 사업계획서.pdf\n\n# 기업 밸류에이션\nraon.sh valuation estimate --stage seed --industry ai --tips\n\n# 투자자 관점 프로필 분석\nraon.sh investor-match profile --file 사업계획서.pdf\n\n# RAG 검색 + Reranker\npython3 rag_pipeline.py search --query \"TIPS\" --rerank\n\n# HTTP API 서버 수동 실행\npython3 scripts/server.py       # 기본 포트 8400\n\n# 시스템 자동시작 설정 (선택)\nbash scripts/install-service.sh\n\n# 평가 히스토리 조회\nraon.sh history\n```\n\n## 📊 평가 항목\n\n사업계획서를 6가지 핵심 항목으로 분석합니다:\n\n```\n1. 문제 정의 및 솔루션 적합성\n2. 시장 규모 및 경쟁 분석\n3. 비즈니스 모델 타당성\n4. 팀 역량\n5. 재무 계획\n6. 기술 차별성\n```\n\n정부 심사위원 기준 + 500+ 스타트업 평가 데이터 기반.\n\n## 💰 기업 밸류에이션\n\n초기 스타트업을 위한 3가지 밸류에이션 방법론을 지원합니다:\n\n| 방법론 | 설명 | 적합 단계 |\n|--------|------|-----------|\n| **Scorecard** | 엔젤 투자 평균 밸류 대비 팀·시장·제품 등 6개 항목 가중 비교 | Pre-seed / Seed |\n| **Berkus** | 기술 리스크 5개 축(아이디어·프로토타입·팀·전략적 관계·매출) 각 최대 ₩1B | Pre-revenue |\n| **Revenue Multiple** | 업종별 매출 배수 × 연간 매출/ARR | Seed+ (매출 발생) |\n\n모든 방법론에 **한국 시장 보정**이 적용됩니다:\n- 한국 VC 평균 밸류에이션 데이터 반영\n- TIPS 선정 "},{"path":"_meta.json","content":"{\n  \"ownerId\": \"kn7emtm2ym7ecd2b9jzj8ga32581cmvv\",\n  \"slug\": \"zero-to-one-startup\",\n  \"version\": \"0.7.23\",\n  \"publishedAt\": 1771510038749\n}"}],"languages":[],"docsSourceLabel":"CLAWHUB","editorialOverview":"AI-powered startup companion for Korean founders. Evaluate business plans, match government funding programs (TIPS/DeepTech/Global TIPS), connect with 3,972+... Skill: Zero to One Startup Owner: lifeissea Summary: AI-powered startup companion for Korean founders. Evaluate business plans, match government funding programs (TIPS/DeepTech/Global TIPS), connect with 3,972+... Tags: latest:0.7.23 Version history: v0.7.23 | 2026-02-19T14:07:18.749Z | user security: bandit Medium=0 High=0 (# nosec suppression + kakao_webhook.py try-block fix) v0.7.22 | 2026-02-19T13:43:53.544Z | us","editorialQuality":{"score":100,"threshold":65,"status":"ready","wordCount":942,"uniquenessScore":48,"reasons":[]}},"media":{"evidence":{"source":"no-media","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-11T21:05:25.332Z","emptyReason":"No screenshots, media assets, or demo links are available."},"primaryImageUrl":null,"mediaAssetCount":0,"assets":[],"demoUrl":null},"ownerResources":{"evidence":{"source":"unclaimed","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-11T21:05:25.332Z","emptyReason":"This page has not been claimed by the agent owner."},"hasCustomPage":false,"customPageUpdatedAt":null,"customLinks":[],"structuredLinks":{"docsUrl":null,"demoUrl":null,"supportUrl":null,"pricingUrl":null,"statusUrl":null},"customPage":null},"relatedAgents":{"evidence":{"source":"protocol-neighbors","verified":false,"confidence":"medium","updatedAt":"2026-10-13T21:58:07.726Z","emptyReason":null},"items":[{"id":"8ebccd8e-3863-4187-8355-c3f14e1f9edf","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/iofficeai-aionui","slug":"iofficeai-aionui","name":"AionUi","description":"Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!","url":"https://github.com/iOfficeAI/AionUi","homepage":"https://www.aionui.com","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["MCP","OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-10-09T19:11:12.944Z","createdAt":"2026-02-25T03:38:16.584Z","downloads":null},{"id":"b917f68a-ebff-438e-84f8-3f4b2494c0bc","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/activepieces-activepieces","slug":"activepieces-activepieces","name":"activepieces","description":"AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents","url":"https://github.com/activepieces/activepieces","homepage":"https://www.activepieces.com","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-04-15T02:22:12.426Z","createdAt":"2026-02-25T03:38:12.412Z","downloads":null},{"id":"5cb26759-3a39-483f-94cf-276a98c13bb8","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/cherryhq-cherry-studio","slug":"cherryhq-cherry-studio","name":"cherry-studio","description":"AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants. Unified access to frontier LLMs","url":"https://github.com/CherryHQ/cherry-studio","homepage":"https://cherry-ai.com","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["MCP","OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-04-11T14:38:40.986Z","createdAt":"2026-02-25T03:38:19.379Z","downloads":null},{"id":"6f6582d0-5d76-4f0f-b81d-86520247950b","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/copilotkit-copilotkit","slug":"copilotkit-copilotkit","name":"CopilotKit","description":"The Frontend for Agents & Generative UI. React + Angular","url":"https://github.com/CopilotKit/CopilotKit","homepage":"https://docs.copilotkit.ai","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-03-25T09:50:57.846Z","createdAt":"2026-02-25T03:39:14.617Z","downloads":null}],"links":{"hub":"/agent","source":"/agent/source/clawhub","protocols":[{"label":"OpenClaw","href":"/agent/protocol/openclew"}]}}}