AI 요약관련 정보

• 대기업 출신 엔지니어들은 완벽한 기술 스택과 아키텍처에 과도하게 집착하여, 초기 스타트업에 필요한 빠른 프로토타입 개발과 사용자 피드백 확보를 지연시켰습니다. 🛠️
• 엔지니어들이 특정 역할에만 익숙하여 전체적인 문제 해결보다는 할당된 작업에만 집중하고, 기능의 필요성이나 더 빠른 검증 방법을 고민하지 않았습니다. 🧩
• 제품 시장 적합성(PMF) 달성 전 불필요한 마이크로서비스, 복잡한 CI/CD 파이프라인, 커스텀 ML 스택 등 과도한 엔지니어링으로 개발 속도가 현저히 저해되었습니다. 🐌
• 사용자 10명 미만임에도 수백만 명을 위한 스케일링 기능(로드 밸런서, 이중화 등)을 구축하여, 미래의 가상 문제에 대비하느라 현재의 자원을 낭비했습니다. 🚀
• 문제 해결보다 모니터링 도구 설정에 시간을 낭비하여, 정작 중요한 사용자 행동 데이터(가장 많이 사용되는 기능, 이탈 원인)를 파악하지 못했습니다. 📊
• '지저분한' 코드나 빠른 해결책을 회피하고 완벽한 아키텍처를 추구하여, 신속한 가치 전달과 학습 기회를 놓쳤습니다. 🎨
• 로그인 및 대시보드 같은 간단한 기능에도 수많은 npm 패키지, 복잡한 인증 라이브러리 등 과도한 의존성을 도입하여 복잡성과 버그를 증가시켰습니다. 🔗
• 사용자들은 코드 구조나 디자인 패턴에 관심이 없는데도, 엔지니어들이 몇 주마다 코드베이스를 재구축하며 가상의 문제를 해결하는 데 시간을 낭비했습니다. 🔄
• PMF 없는 소규모 팀에 12 Factor App, DDD 같은 대규모 시스템 모범 사례를 맹목적으로 적용하여 비효율을 초래했습니다. 📖
• 유료 사용자 0명인 제품에 복잡한 보안 시스템(OAuth 2, JWT, 암호화된 세션 등)을 과도하게 구축하여, 유용성 증명보다 엔지니어링 시간과 비용을 낭비했습니다. 🔒
• 스타트업은 학습을 위해 구축하며, 기능 하나에 2~3일 이상 소요되면 위험 신호이므로, 기능별 엔지니어링 노력에 엄격한 시간 제약을 두어야 합니다. ⏱️
• 시간, 도구 등 제약을 활용하면 엔지니어들이 제품 자체에 집중하고 혁신적인 해결책을 찾도록 강제하여, 빠른 성과를 달성할 수 있습니다. 🚧
• 초기 단계의 성공은 코드 품질이나 가동 시간보다 사용자 피드백을 통한 학습 속도로 측정되므로, 성공의 정의를 '학습'으로 재정의해야 합니다. 🧠
• 가장 위험한 가정을 검증하고 학습을 촉진하는 핵심 기능에만 집중하고, 로드맵에서 불필요한 기능을 무자비하게 잘라내야 합니다. ✂️
• 초기에는 특정 분야 전문가보다 다양한 역할을 소화하며 사용자 문제 해결에 집중하는, 창업가처럼 생각하는 제너럴리스트를 고용해야 합니다. 🧑‍💻
• MVP(Minimum Viable Product)를 최소한의 실행 가능한 제품이 아니라, 가정을 검증하기 위한 '최대 학습 도구(Maximum Velocity Prototype)'로 재정의해야 합니다. ⚡
• 모든 기술적 결정은 시간, 복잡성, 의존성 측면에서 비용을 고려해야 하며, 단순히 '더 깔끔해서'라는 이유는 충분치 않습니다. 💰
• 엔지니어들이 이력서에 올릴 최신 기술 사용에 집착하기보다, 제품 시장 적합성(PMF) 달성을 최우선 목표로 삼아야 합니다. 📝
• 엔지니어는 사용자가 누구인지, 어떤 문제를 해결하는지, 성공이 어떻게 측정되는지 알아야 하며, 사용자 영향에 집중하도록 유도해야 합니다. 🎯
• 빠른 학습과 실제 피드백을 가져오는 임시방편적인 해결책도 가치 있게 여기고 보상하여, '못생긴' 승리를 축하하는 문화를 만들어야 합니다. 🎉