대시 크리에이터 + 텔레그램 연동 POC 설계

RPT-009 — OpenClaw 대비 18대 차별점

핵심 추출: 대시 크리에이터는 14번(대화형 모듈 생성 + QR + 카메라 DB) + 18번(멀티 LLM 라우팅) 차별점의 구현체. "모든 사용자가 크리에이터"를 실현하는 핵심 기술. OpenClaw는 개발자만 Skill 생성 가능하나, The Universe는 비개발자도 대화만으로 대시 생성.

개발 관점: Playground(웹) + 메신저(텔레그램) 두 인터페이스, 동일한 생성 엔진. QR 스캔 → 모듈 자동 생성, 카메라 OCR → DB 구축 기능 필수. 어댑터 패턴으로 인터페이스 분리 설계.

WKS-001 — 대시 크리에이터 경험 설계

핵심 추출: 사용자 플로우 8단계(말하기→질문→선택→검색→추천→생성→미리보기→저장), 크리에이터 엔진 7-Stage 파이프라인(의도파싱→질문생성→Store검색→코드생성→미리보기→패키징→저장). AI 요구사항 9건(의도 파싱, 질문 생성, Store 검색, 코드 생성, 멀티 LLM, 수정 반영, 프롬프트 체인, 미리보기, 패키징). 시나리오 A(출근길 대시) 상세 플로우 완성.

개발 관점: 7-Stage 파이프라인이 개발 백본. POC에서는 8-Stage로 확장(카메라 OCR + QR 생성 추가). Stage별 마이크로서비스 또는 모듈 분리 설계 필요. 랄프루프 ACT: 의도 파싱 정확도 벤치마크 + 모바일 대응 추가 필요.

RPT-008 — 비즈니스 모델 전략

핵심 추출: 5종 LLM 비용 비교 — 최적 라우팅 시 건당 $0.011~0.035(₩15~47), 단일 고급 모델(Claude Sonnet) $0.085+(₩114+), 자사 LLM 목표 $0.005(₩7). 코드 생성 단계가 비용의 70~80% 차지. 코드 생성만 고급 모델, 나머지는 저가/온디바이스 모델.

개발 관점: LLM 라우터를 파이프라인 초기부터 설계. 모델별 API 추상화 레이어 필수. 비용 모니터링 대시보드. Stage별 모델 교체가 무중단으로 가능해야 함.

PTN-003 — 특허 요소 발굴

핵심 추출: 11건 발굴, 출원 추천 8건. P-06(자연어 대화→모듈 자동 생성, 신규성 높음), P-01(QR 스캔→모듈 자동 생성), P-04(카메라→DB 자동 구축), P-09(작업 난이도 기반 멀티 LLM 자동 라우팅)이 기술 구현 핵심 4건.

개발 관점: 특허 청구항 범위를 고려한 설계 필요. 각 특허 요소가 독립 모듈로 구현되어야 청구항 분리 용이. 특히 P-06의 "선택지 기반 질문→모듈 생성" 파이프라인과 P-09의 "단계별 LLM 라우팅"은 아키텍처 설계에 직접 반영.

라우팅 알고리즘

목표: 텔레그램에서 대화만으로 "날씨 대시"를 생성하고, 내 Playground에 저장하는 end-to-end 플로우 검증

Week 1 — 백엔드 + 텔레그램 봇

Week 2 — 통합 + 검증