STRAŦUM: 75일 만에 혼자 만든 9개 에이전트 마케팅 애플리케이션 (10일은 아프면서)
모든 대화에서 배우는 9개 에이전트 마케팅 플랫폼을 75일 만에 만들었습니다—하나의 에이전트에게 비즈니스에 대해 말하면, 아홉 개 모두가 함께 더 스마트해집니다.
낮잠 자면서 10개 에이전트 마케팅 플랫폼을 스피드런하고 있다고 가볍게 언급했던 9월 글 기억하시나요? 4주차에 3개 에이전트가 작동하고 10월 알파를 목표로 했죠?
그리고 STRAŦUM이라는 이름을 공개하고 9개 중 8개 에이전트가 구축되었다고 언급한 10월 디버깅 악몽 기억하시나요?
자, 이제 11월입니다. 이것을 실제로 출시할 시간입니다.
현황:
- ✅ 플랫폼 이름: STRAŦUM (Intelligence Over Execution)
- ✅ 9개 중 9개 AI 에이전트 구축 및 통합 완료
- ✅ SME와 에이전시 모두를 위한 멀티테넌트 아키텍처
- ✅ 완전한 브랜드 가이드라인과 디자인 시스템
- ✅ 프라이빗 알파 테스트 단계: 지금
전략 없는 마케팅 실행은 그저 비싼 소음일 뿐입니다
대부분의 플랫폼은 더 빠른 실행을 약속합니다. 하지만 방향 없는 속도는 예산만 더 빨리 태울 뿐입니다.
STRAŦUM은 다릅니다: 11개 전략 프레임워크. 9개 AI 에이전트. 모든 대화와 함께 성장하는 인텔리전스.
그것이 실제로 의미하는 것:
당신의 비즈니스에 적용되는 11개 전략 프레임워크:
SWOT 분석, Porter's Five Forces, Blue Ocean Strategy, BCG Matrix, VRIO, McKinsey 7S, OKRs, Three Horizons, ICE Prioritization, Business Model Canvas, Jobs to Be Done.
점진적 학습 - 하나의 에이전트에게 말하면, 아홉 모두가 정보를 얻습니다:
정적 도구와 달리, STRAŦUM의 AI 에이전트는 모든 대화에서 비즈니스에 대해 지속적으로 학습합니다. 더 많이 상호작용할수록, 인사이트가 더 스마트하고 타겟팅됩니다.
작동 방식:
1일차 - 자동 인사이트 캡처:
비즈니스 컨텍스트를 한 번 공유하세요. 에이전트가 전략 프레임워크를 제공하고 시장, 경쟁사, 고객에 대한 주요 인사이트를 자동으로 캡처하기 시작합니다. "저장"을 클릭할 필요 없습니다 - 인텔리전스가 자연스럽게 축적됩니다.
1주차 - 크로스 에이전트 인텔리전스 공유:
모든 대화가 학습 히스토리에 추가됩니다. 전략 에이전트와 유럽 확장에 대해 이야기하면? 다음 주에 콘텐츠 에이전트가 이미 알고 있습니다. 에이전트가 과거 인사이트를 참조하여 점점 더 개인화된 추천을 제공합니다. 컨텍스트를 다시 설명할 필요 없습니다.
지속적 - 예측 인텔리전스:
풍부한 지식 기반으로, 에이전트가 필요를 예측하고 컨텍스트를 미리 채웁니다. 높은 확신도(≥90%)의 인사이트는 자동으로 승인됩니다. 낮은 확신도의 학습은 검토를 기다립니다. 통제권은 여러분에게 있습니다 - 완전한 학습 히스토리를 보고 마음에 들지 않는 인사이트를 삭제할 수 있습니다.
5분 Quick Wins:
다섯 번째 주가 아닌 첫 세션에서 실행 가능한 인사이트.
진화: DIALØGUE에서 STRAŦUM으로
DIALØGUE를 만들면서 AI 제품을 출시하는 법을 배웠습니다. STRAŦUM을 만들면서 플랫폼을 구축하는 법을 배웠습니다.
DIALØGUE (8개월, 2025년 1-8월):
- 하나의 사용자 유형: 개별 팟캐스트 크리에이터
- 하나의 워크플로우: 리서치 → 스크립트 → 오디오 생성
- 14개 마이크로서비스: Lambda → Cloud Run 마이그레이션
- 간단한 인증: 하나의 사용자 유형용 JWT
- 하나의 수익원: 크레딧 팩 ($4.99-$19.99)
- 비즈니스 모델: B2C, 단일 테넌트
STRAŦUM (75일, 2025년 8-11월):
- 두 가지 사용자 유형: SME + 에이전시 (각각 5-15개 클라이언트 관리)
- 9개 특화 에이전트: 각각 여러 도구를 가지고 인텔리전스를 공유
- 45개 이상 데이터베이스 테이블: 완전한 멀티테넌트 데이터 격리
- 복잡한 인증: 조직 → 클라이언트 → 캠페인 계층
- 비즈니스 모델: B2B + B2C, 멀티테넌트 SaaS
왜 멀티테넌트 아키텍처가 10배 더 어려운가
DIALØGUE는 한 번에 한 사용자를 위해 팟캐스트를 생성했습니다. STRAŦUM은 경쟁하는 여러 클라이언트를 저글링하는 에이전시의 마케팅 인텔리전스를 관리합니다.
도전: 여러 클라이언트를 관리하는 에이전시는 다음이 필요합니다:
- 완전한 데이터 분리 (클라이언트 1이 클라이언트 2 데이터를 볼 수 없음)
- 계층적 컨텍스트 (조직 → 클라이언트 → 캠페인)
- 크로스 에이전트 인텔리전스 공유 (캠페인 경계 내에서만)
- 스키마 라우팅 (SME용 public 스키마, 에이전시용 agency 스키마)
- 45개 이상 데이터베이스 테이블에 Row Level Security
예시: 전략가가 클라이언트 1을 위해 비즈니스 전략 에이전트를 사용하면, 그 분석은 격리됩니다. 페르소나 에이전트로 전환하면? 클라이언트 1의 전략을 가져옵니다 - 하지만 클라이언트 2는 볼 수 없습니다. 브랜드 가이드라인은 콘텐츠 에이전트까지 계단식으로 내려가, 모든 것이 클라이언트 2가 아닌 클라이언트 1의 음성을 사용하도록 보장합니다.
이를 위해 데이터베이스 함수, 구체화된 뷰, 트리거 기반 실시간 업데이트, 그리고 솔직히 제가 작성하고 싶었던 것보다 훨씬 많은 SQL이 필요했습니다.
72일에 걸친 200개 이상의 커밋이 멀티테넌트 아키텍처만을 위한 것이었습니다. 그것은 기능이 아닙니다 - 스택의 모든 레이어를 터치하는 아키텍처 철학입니다.
숫자들 (어쩔 수 없이 보여드림)
75일. 8월 20일부터 11월 3일까지. 필요했던 것:
개발 속도:
- Git 커밋: 1,000개 이상 (실제 수: 1,075) - 하루 평균 14.5 커밋
- 코드 줄 수: ~200,000 (Python: 62k, TypeScript: 98k, SQL: 41k)
- 데이터베이스 마이그레이션: 214개 순차 마이그레이션
- 구축한 에이전트: 9개 중 9개 (모든 핵심 에이전트 배포)
기술 복잡성:
- 데이터베이스 테이블: 완전한 RLS 정책이 있는 45개 이상 테이블
- RLS 정책: 멀티테넌트 보안을 위한 26개 테이블에 걸친 83개 정책
- 외래 키 인덱스: 98개 인덱스 추가 (Postgres는 자동으로 만들지 않습니다!)
- 색상 토큰 마이그레이션: 하루에 200개 이상 파일의 700개 이상 인스턴스
- 주요 아키텍처 피벗: 3번 (ADK→Direct API, Nuclear Migration, Database-First)
성능 향상:
- 지연 시간 감소: 하이브리드 함수 호출로 72% 빠른 AI 응답
- RLS 최적화: 정책 캐싱으로 10-100배 쿼리 속도 향상
- 번들 크기: 코드 스플리팅으로 92% 감소
현실 점검:
- 멀티테넌시에서 발생한 네비게이션 버그: 23 (2일 만에 수정)
- 병으로 잃은 일수: 10 (그래도 제시간에 배포)
- 휴가 일수: 8 (해변 ≠ 디버깅)
- 소비한 커피: 아직 묻지 마세요
- 포기할 뻔한 횟수: 0 :P
- Claude Code / Gemini 2.5 Pro가 구해준 횟수: 솔직히 셀 수 없음
(다시) 배운 것
1. 멀티테넌시는 어렵습니다
데이터 격리는 모든 테이블에 org_id를 추가하는 것만이 아닙니다. 다음을 생각해야 합니다:
- 이 데이터는 어떤 스키마에 살까? (SME용 public, 에이전시용 agency)
- 캠페인을 삭제하면 무슨 일이 일어날까? (hard delete가 아닌 archived_at으로 soft delete)
- 권한은 어떻게 계단식으로 내려갈까? (조직 관리자 vs 클라이언트 관리자 vs 캠페인 기여자)
예시: 11월 1일, 하루 만에 23개의 네비게이션 버그를 수정했습니다. 문제는? 에이전시 사용자가 클라이언트 간 이동할 때 URL 컨텍스트가 깨졌습니다. SME 라우트는 /persona/session/123이지만, 에이전시 라우트는 /clients/[client-slug]/agents/persona/session/123이 필요합니다. 모든 에이전트 페이지가 네비게이션 간 클라이언트 컨텍스트를 보존하도록 리팩토링이 필요했습니다.
멀티테넌트 아키텍처만을 위해 72일에 걸친 200개 이상의 커밋. 기능이 아닙니다 - 스택의 모든 레이어를 터치하는 아키텍처 철학입니다.
2. 10일간의 병치레가 모멘텀을 무너뜨립니다
제가 언급한 10월 출시? 네, 아팠습니다. 화면을 볼 수 없었습니다. 코딩을 할 수 없었습니다. 그냥... 기다려야 했습니다.
솔로 개발은 일을 대신할 팀이 없다는 의미입니다. 하지만 준비가 안 되었을 때 배포해야 할 압박도 없다는 의미입니다. 빠르게 하는 것보다 제대로 하는 것을 선택했습니다.
3. AI 지원 개발은 진짜입니다 (하지만 마법은 아닙니다)
9월의 스피드런은 과장이 아니었습니다. Claude Code와 Gemini CLI 덕분에 며칠이 걸릴 아키텍처 리팩토링을 몇 시간 만에 배포할 수 있었습니다.
9월 14일의 예시:
```
08:04 AM - 프론트엔드를 표준화된 API 클라이언트로 마이그레이션
11:34 AM - 중앙집중 라우트 구성 (하드코딩된 URL 없음)
1:00 PM - 10개 에이전트 페이지 모두 표준화
4:38 PM - 모든 에이전트가 컨텍스트 시스템과 통합
5:03 PM - 테스트 및 폴리시 (92% 번들 크기 감소)
```
6개의 주요 기능. 일요일 하루. 교회에 가고, 장보고, 점심 먹고, 낮잠 자고, iPad 게임 하면서.
하지만 여기서 포인트: AI가 아키텍처를 작성한 것이 아닙니다. 멀티테넌시 패턴을 결정한 것이 아닙니다. HTTP/HTTPS 악몽을 디버깅한 것이 아닙니다. 제 결정을 _증폭_한 것입니다. 대필 작가가 아닌 사고 파트너. 그 교훈은 Swift를 모르면서 네이티브 iOS 앱을 만들기 시작했을 때 더욱 선명해졌습니다 — Claude Code가 하룻밤에 7,568줄을 스캐폴딩했지만, 제품의 취향 결정은 여전히 제 것이었습니다.
STRAŦUM을 형성한 3가지 피벗
이 플랫폼을 구축하려면 궤적을 근본적으로 바꾼 세 가지 주요 아키텍처 결정이 필요했습니다:
피벗 1: Direct Gemini API (2일차 - 8월 21일)
2일차에 Google의 ADK(Gemini SDK 래퍼)를 포기하고 직접 API 접근으로 전환했습니다. ADK는 멀티테넌트 아키텍처와 충돌하는 세션 관리 제한이 있었습니다. 마이그레이션은 24시간이 걸렸습니다. 초기 피벗은 저렴합니다. 늦은 피벗은 비쌉니다.
피벗 2: 1일차부터 멀티테넌트
SME 전용으로 만들 수도 있었습니다. 대신 여러 클라이언트를 관리하는 에이전시를 지원하기로 했습니다. 이 결정은 3개월의 복잡성을 추가했습니다: 스키마 라우팅, 데이터 격리, 클라이언트 컨텍스트 전파. 하지만 기업 영업 가능성도 열었습니다 - 5-15개 클라이언트를 관리하는 에이전시는 개별 비즈니스보다 비례적으로 더 많이 지불합니다. 고객당 10배 수익은 3배 개발 시간을 정당화합니다.
피벗 3: Nuclear Migration (10월 11-22일)
10월까지 9개의 별도 인텔리전스 테이블(에이전트 유형당 하나)이 있었습니다. 새 에이전트마다 새 마이그레이션, 새 API 엔드포인트, 새 프론트엔드 쿼리가 필요했습니다. 9개를 유연한 스키마리스 콘텐츠가 있는 하나의 통합 테이블로 통합했습니다. 마이그레이션은 11일이 걸렸습니다. 이제 새 에이전트를 추가하는 데 며칠이 아닌 몇 시간이 걸립니다.
이것들은 기술적 실패가 아니라 전략적 결정이었습니다. AI가 더 빠르게 실행하도록 도왔지만, 아키텍처 결정은 제 것이었습니다.
작동하고 있는 것
- 11개 전략 프레임워크를 적용하는 9개 AI 마케팅 에이전트
- 멀티테넌트 데이터 격리 - 에이전시가 여러 클라이언트를 안전하게 관리 가능
- 점진적 학습 시스템 - 캠페인 내 크로스 에이전트 인텔리전스 공유
- 모든 에이전트 대화에 실시간 SSE 스트리밍
- 뉘앙스 있는 고객 인사이트를 캡처하는 인터랙티브 페르소나 인터뷰
- 비즈니스 전략을 전술적 실행으로 연결하는 마케팅 전략
이것은 작동하는 플랫폼이지, 베이퍼웨어가 아닙니다. 프라이빗 알파는 실제 사용자가 이미 테스트하고 있다는 의미입니다.
Private Alpha: 조기 접근 요청
STRAŦUM은 라이브이며 초대 전용으로 초기 테스터를 받고 있습니다. 찾고 있는 것:
- 중소기업 또는 스타트업 (1-10명)으로 전략적 마케팅 인텔리전스가 필요한 곳
- 효율적인 전략 도구가 필요한 여러 클라이언트를 관리하는 마케팅 에이전시
- 피드백을 통해 제품을 형성하고 싶은 얼리 어답터
여기에서 접근을 요청하세요. 각 요청을 개인적으로 검토하고 24-48시간 내에 접근 권한을 부여합니다.
받게 되는 것:
- 11개 전략 프레임워크가 있는 9개 AI 마케팅 에이전트
- 멀티캠페인 관리 (에이전시: 여러 클라이언트 관리)
- 모든 대화와 함께 더 스마트해지는 점진적 학습 시스템
- 피드백과 기능 요청을 위한 직접 접근
기대할 수 있는 것:
- 프라이빗 알파 = 사용자 피드백에 따라 적극적으로 진화
- 버그와 기능 요청에 빠르게 대응
- 솔로 창업자 = 진정하고 직접적인 지원
더 큰 비전
광고에서 20년을 보낸 후, 같은 패턴을 봐왔습니다: 훌륭한 마케팅 전략은 비싸고 접근하기 어렵습니다. 에이전시는 월 5자리 수를 청구합니다. 좋은 전략가는 연 6자리 수 비용이 듭니다. 솔로 창업자와 소규모 팀은 뒤처집니다.
하지만 전략적 마케팅 인텔리전스가 AI로 _증강_될 수 있다면? 대체되는 것이 아니라 증강. AI가 프레임워크, 리서치, 구조화된 사고를 처리하고, 인간이 마케팅을 실제로 작동하게 하는 창의성, 직관, 제 네 세 콰 를 가져오는 것.
그것이 STRAŦUM입니다. 실행보다 인텔리전스. 전술보다 전략. 대필 작가보다 사고 파트너.
완벽한가요? 절대 아닙니다. 유용한가요? 진심으로 그렇다고 생각합니다.
마무리 생각 (또는: 왜 공개적으로 계속 만드는가)
STRAŦUM을 만드는 것은 DIALØGUE보다 어려웠습니다. 더 복잡하고. 더 비싸고. 누군가 실제로 원할지 의문이 드는 밤이 더 많았습니다.
하지만 계속하게 하는 것: DIALØGUE를 만든 것과 같은 이유. 제가 원했으니까.
그리고 이 여정을 기록하는 것 — 승리들, 디버깅 악몽들, 23개의 네비게이션 버그, 3번의 아키텍처 피벗, 214개의 데이터베이스 마이그레이션 — 이 다른 솔로 빌더들이 무엇이 가능한지 보도록 도울 수 있으니까.
75일 전, 한 사람이 멀티테넌트 아키텍처가 있는 9개 에이전트 마케팅 플랫폼을 만드는 것은 불가능해 보였습니다. 오늘, 사람들을 테스트하도록 초대하고 있습니다.
무엇이 변했나요? 더 나은 AI 도구 — 특히 Claude Code.
혼자서 야심 찬 무언가를 만들고 계시나요? 아니면 생각 중이시나요? 무엇을 작업하고 계시고 무엇이 여러분을 막고 있는지 듣고 싶습니다. 제 경험상, 가장 어려운 부분은 코드가 아닙니다 — 시작하기로 결정하는 것입니다.
감사합니다,
Chandler
STRAŦUM을 시도해보고 싶으시나요? 초대를 요청하세요.
