운영 블로그

호빵 성분표에서 시작된 의문, 그리고 첵잇의 시작

마트에서 제품을 뒤집어보기 시작한 이유

기존 식품 앱들을 써보고 느낀 것

기능 범위를 줄이는 용기

공공데이터의 가능성과 현실의 괴리

API 연동의 시작, 예상과 다른 응답들

데이터베이스 설계와 기술 스택 선택

HACCP 포장지에서 누락 데이터를 발견하다

원재료 텍스트를 기계가 이해하게 만드는 과정

중첩 괄호 파싱이라는 예상 밖의 난관

동의어와 이명 처리의 복잡함

원재료를 표준 사전에 연결하는 매칭 엔진

AI가 만든 매칭이 2,434건 전부 틀렸던 사건

데이터 무결성 3원칙의 탄생

다중 소스 영양정보 병합 전략

첨가물 번역과 분류의 세계

규제 변경 모니터링 자동화

99.5%에서 멈추라는 두 AI의 권고

배포와 프라이버시 설계

예비창업패키지와 사업화 고민

미래의 사용자에게

지금까지의 여정과 앞으로의 방향

6개월 전의 기획 문서를 열어봤습니다. 230개 중 진짜 쓸 수 있는 건 15개였습니다.

50개 필드를 쏟아놨는데 화면에 보이는 건 3개. 데이터가 부족한 게 아니라 질문이 부족했습니다.

직접 만든 서비스를 열어보고 '이건 아니다'라고 느꼈습니다. AI 5명에게 같은 질문을 던진 하루의 기록.

감리자가 존재하지 않는 함수를 제안했습니다. 그리고 '티' 하나가 362개 제품을 죽일 뻔했습니다.

코드 한 줄 안 쓰고 기각한 기능. '할 수 있다'와 '해야 한다'는 다른 말이었습니다.

160만 제품 검색이 4.5초에서 0.05초가 되기까지. 하나를 고치면 다음 문제가 나타나는 양파 구조.

증분으로 가져오면 빠르지 않냐고요. 그러고 싶었습니다. 정말로.

바코드 스캔은 식품 앱의 기본 기능입니다. 그런데 그 '기본'의 가격표를 보고 멈췄습니다.

성분표에 적힌 화학명을 사람이 읽을 수 있는 말로 바꾸는 일. 수천 개를 다 번역할 수는 없었습니다.

AI를 도구가 아니라 동료로 조직하기로 했습니다. 설계자, 수사관, 전략가, 비서까지.

3개월간 다듬은 웹 서비스를 두고, 앱으로 방향을 틀었습니다. 감리관이 18건의 문제를 찾아줬고요.

빨간 에러 화면에서 시작해, 손 안에서 우유 20개가 나열되던 순간까지.

앱이 돌아간다고 기뻐한 다음 날, 세 가지 사고가 동시에 터졌습니다.

1년 동안 바로 옆에 있던 API를 몰랐습니다. 데이터의 구멍은 코드가 아니라 질문이 메웠습니다.