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📝 Review – SkipWise: AI‑Powered Multimodal Summarisation Agent

(English version first, Korean version follows)

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1. Concept Clarity & Overall Impression

✔ The problem (content length vs. user time) is clear and the proposed features cover the full summarisation pipeline.
⚠ However, the initial scope is very wide (audio, video, PDF/ePub, multilingual, Q&A, cloud export, crypto‑token perks). We may need to carve out a lean MVP so that engineering and design can ship within a reasonable cycle.

2. Implementation Considerations

Area	Observations	Items Needing Detail / Decision
Service form	You mention “platform”, but not whether it is a web app, mobile app, browser extension, desktop client, or a mix. The UX and required engineering effort differ greatly.	• Which single entry point do we start with? (e.g., Chrome extension + web dashboard) • Do we plan native mobile in phase 1?
Source acquisition	− YouTube/Netflix: require authentication & possible DRM issues. − PDFs/ePubs: OCR or text layer?	• How will we handle DRM‑protected Netflix streams legally & technically? • Will the user upload local files or paste URLs?
Core AI stack	Whisper (STT) → LLM summariser. Potential open‑source LLM vs. paid API trade‑off.	• Do we self‑host Whisper GPU servers or call OpenAI API? • Which LLM(s) for summarisation? (OpenAI, Claude, Gemini, open‑source?)
Output & storage	Notion, Markdown, PDF export, MOC‑gated features.	• Will we keep user data on our server? For how long? • Required integrations (OAuth scopes, rate limits).
Cost	Whisper + LLM inference can be costly for long videos.	• Target average cost per summary we can afford? • Any on‑device or batching strategy?
Monetisation	Mentioned “MOC holder perks”.	• What exact premium features are token‑gated? • Will there also be subscription tiers (fiat)?
Team load	Current spec spans backend, front‑end, extension, STT, LLM orchestration, payment, crypto wallet.	• We should estimate which module each engineer owns and the sprint length for an MVP.

3. UX / UI Readiness

We will need:

1. Capture flow (URL paste / file upload).
2. Progress & transcript viewer.
3. “Prompt assistant” for custom summaries.
4. Result page with export buttons and feedback.

Design team can mock these quickly once the entry platform (web vs. extension) is fixed.

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🔍 Questions to Refine the MVP

(Please answer so that we can lock requirements for sprint planning.)

1. Primary Platform: Which single interface do we launch first?
   a) Browser extension with side‑panel?
   b) Stand‑alone web app where users paste links/upload?

2. Content Scope for v1: Pick two out of the three to start – Video (YouTube only), Audio (podcast files), or PDF/ePub. Which and why?

3. AI Cost Strategy: Are we comfortable starting with paid APIs (OpenAI Whisper + GPT‑4o) or do we prefer self‑hosting open‑source models to cut variable costs?

4. Monetisation & Token Utility: Beyond “extra features for MOC holders”, what is the revenue model for non‑token users? (Subscription, pay‑per‑use, freemium?)

5. Legal/Compliance: How do we plan to handle copyrighted Netflix content? (User‑side recording, no server storage, or exclude Netflix in v1?)

Once we have answers, we can prepare:
• A reduced feature list for the MVP.
• Technical architecture draft (services, queues, GPU needs).
• Rough 2‑month sprint schedule with engineer allocation.

Looking forward to your clarifications!

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📝 리뷰 – SkipWise: AI 기반 멀티모달 요약 에이전트

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1. 아이디어 명확도 & 총평

✔ 문제 정의(긴 콘텐츠 ↔ 부족한 시간)는 명확하며, 기능 구성이 체계적입니다.
⚠ 다만 초기 범위가 상당히 넓습니다(오디오·비디오·문서·다국어·Q&A·클라우드 연동·토큰 혜택). 엔지니어링/디자인 팀이 빠르게 납품하려면 우선순위를 정한 MVP가 필요합니다.

2. 구현 관점 체크

항목	현황	세부 결정 필요 사항
서비스 형태	“플랫폼”만 기재. 웹·모바일·브라우저 확장·데스크톱 중 선택이 필요.	• 최초 진입점을 어느 형태로 할지? • 모바일 앱은 1차 출시 대상인가?
소스 확보	YouTube/Netflix → 인증 & DRM 이슈. PDF/ePub → OCR 문제.	• Netflix DRM을 합법·기술적으로 어떻게 처리할지? • 사용자가 URL만 넣는지, 파일도 업로드하는지?
AI 스택	Whisper(STT) + LLM 요약. 오픈소스 vs. 유료 API.	• Whisper를 자체 GPU 서버로 돌릴지, API 호출할지? • 요약용 LLM 후보는?
출력 & 저장	Notion, Markdown, PDF, 모스코인 혜택.	• 서버 내 사용자 데이터 보관 기간? • OAuth·레이트 리밋 고려.
비용	장영상+Whisper+LLM → 높은 변동비.	• 요약 1건당 목표 원가? • 온디바이스·배치 전략 여부.
수익 모델	“MOC 보유자 전용 기능” 언급.	• 토큰 보유자 혜택 외 일반 과금 방식(구독·건당 결제·프리미엄?)
팀 부하	백엔드, 프론트, 확장, STT, LLM 오케스트레이션, 결제, 지갑까지 포함.	• 각 모듈 담당 엔지니어와 MVP 스프린트 길이를 추산 필요.

3. UI/UX 준비도

필요 화면 예시:

1. 입력(링크·파일 업로드)
2. 진행 상황·전사 확인
3. 요약 프롬프트 지원
4. 결과 페이지 + 내보내기·피드백

디자이너가 목업을 만들려면 우선 “웹 vs. 확장” 결정이 선행돼야 합니다.

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🔍 MVP 구체화를 위한 질문

(아래 항목에 답변 주시면 스프린트 계획에 반영하겠습니다.)

1. 1차 출시 플랫폼:
   a) 브라우저 확장(사이드패널)
   b) 링크/파일 업로드형 웹앱
   둘 중 어떤 형태를 선택할까요?

2. v1에서 지원할 콘텐츠 범위: Video(YouTube 한정), Audio(팟캐스트), PDF/ePub 중 두 가지만 우선 선택한다면?

3. AI 비용 전략: 초기에 OpenAI Whisper + GPT‑4o 등 유료 API를 사용해도 괜찮을까요? 아니면 오픈소스 모델을 자체 호스팅해 변동비를 낮추는 쪽이 나을까요?

4. 수익 모델 & 토큰 유틸리티: MOC 보유자 혜택 외 일반 사용자는 어떤 과금 구조를 적용할 예정인가요? (구독, 건당 결제, 프리미엄 기능 잠금 등)

5. 법적·저작권 이슈: Netflix DRM 영상은 v1에서 어떻게 다룰 계획인가요? (사용자 로컬 캡처, 서버 저장 미지원, 혹은 v1에서 제외)

위 질문에 대한 답변이 정리되면,
• MVP 기능 목록 확정
• 기술 아키텍처(서비스, 큐, GPU 등) 초안
• 약 2개월 스프린트 일정 + 인력 배치

를 준비하겠습니다. 답변 기다리겠습니다! 🚀

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Please provide clarifications so that development and design can immediately proceed.