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✍️ PR Review – First Pass (English)

1. Quick Summary

Great concept! A browser extension that detects and hides spoilers for user-selected titles could alleviate a very common pain-point. Below are some clarifications and suggestions to make the spec actionable for the engineering & design teams.

2. Points Needing Clarification

Area	Questions / Missing Details
Target Browsers	Chrome? Edge? Safari? Firefox? All of the above? A clear list will drive extension-API choices and testing scope.
Detection Scope	Text only, or also screenshots, memes, subtitles in embedded videos, etc.? The answer changes model complexity and performance constraints dramatically.
Model Placement	Will the NLP model run fully client-side (WebAssembly / TensorFlow.js) or call a backend service? Trade-offs: latency, privacy, bandwidth, server cost.
Training Data	How will we obtain spoiler-labeled corpora? Are we fine-tuning an open base model (e.g., Llama 2) or starting from scratch?
Matching Against “Registered Titles”	Users type freeform names? Or do we hook into TMDB/IMDB APIs so the extension knows official title aliases, seasons, episode numbers, character names, etc.?
Interaction Design	a) Visual style of masking (blur, blackout, click-to-reveal?) b) Settings panel: how do users add/remove titles, define “spoiler expiration” windows, etc.?
False Positives / Negatives	Any feedback loop (e.g., “This wasn’t a spoiler—unmask”) so we can improve accuracy over time?
Multi-Language Support	Are we limiting v1 to Korean & English? Need a language list + prioritization.
Privacy & Legal	Content scanning may raise GDPR/CCPA flags. If data leaves the user’s machine, we must outline retention & anonymization.
Monetization	Donationware, freemium with extra features (multi-language packs, cloud inference), or a B2B licensing angle (news sites auto-spoiler-tagging)?
Competitive Landscape	How does this differ from existing extensions like “Spoiler Protection 2.0” or “Unspoiler”? A quick matrix would help refine our USP.

3. Technical & Resource Notes

• Browser extensions are lightweight, but real-time NLP on long pages can be heavy. We may need incremental DOM scanning with throttling.

• If we choose client-side inference, the model must likely be ≤ 30 MB compressed for acceptable install size.

• Backend inference introduces ongoing infra cost and authentication work.

• We should budget at least one sprint for dataset collection/clean-up if we self-train.

4. Action Items / Next Questions

1. Confirm target browsers and minimum version support.
2. Decide on client-only vs client + cloud architecture.
3. Provide an outline of the user settings UI (wireframe or description).
4. Clarify desired language coverage for v1.
5. Outline a preliminary monetization hypothesis.

Once we have answers, we can produce a breakdown of epics, tasks, and a tentative timeline.

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✍️ PR 리뷰 – 1차 피드백 (Korean)

1. 요약

사용자가 관심 있는 작품의 스포일러를 자동으로 가려주는 브라우저 확장 아이디어는 분명한 니즈가 있습니다. 다만 실제 개발에 착수하려면 몇 가지 세부사항이 더 필요합니다.

2. 추가로 구체화가 필요한 부분

항목	질문 및 보완 필요 내용
대상 브라우저	Chrome만 지원할지, Safari·Edge·Firefox까지 포함할지? 범위에 따라 API 사용법과 QA 범위가 달라집니다.
탐지 범위	텍스트만 처리할지, 이미지·밈·자막까지 고려할지? 범위에 따라 모델 구조와 성능 부담이 크게 달라집니다.
모델 위치	완전 클라이언트(웹어셈블리/TensorFlow.js) vs 서버 호출? 성능·프라이버시·비용 트레이드오프를 정해야 합니다.
학습 데이터	스포일러 레이블 데이터셋 확보 방법? 기존 공개 데이터 + 크롤링 + 수작업 라벨링 계획이 필요합니다.
작품 매칭 방식	사용자가 직접 입력? TMDB/IMDB API로 공식 타이틀·시즌 정보 자동 매칭?
UI/UX	a) 마스킹 방식(블러·검은 박스·클릭 시 노출 등) b) 설정 화면에서 작품 추가/삭제·유효 기간 설정 등 구체적 흐름이 필요합니다.
오탐/미탐 대응	“스포일러가 아니었어요” 피드백 버튼 등 학습 개선 루프가 필요한지?
다국어 지원	1차 버전에 한국어·영어만? 지원 언어 우선순위를 명확히 해야 합니다.
개인정보·법적 이슈	콘텐츠 스캔 데이터를 외부 서버로 보낸다면 GDPR/CCPA 대응 방안이 필요합니다.
수익 모델	무료 + 기부, 프리미엄 기능 과금, 혹은 B2B 라이선스? 1차 가설이라도 정리 필요합니다.
경쟁 서비스	“Spoiler Protection 2.0”, “Unspoiler” 등 기존 확장과 차별점이 무엇인지 비교표가 있으면 좋습니다.

3. 기술·리소스 관점 메모

• 실시간 NLP는 DOM 스캔을 효율화하지 않으면 페이지 렌더 속도를 저하시킬 수 있습니다.

• 클라이언트 모델은 압축 기준 30 MB 이하로 유지해야 설치 부담이 적습니다.

• 서버 추론을 선택하면 추후 운영·모니터링 비용이 지속적으로 발생합니다.

• 자체 학습 시, 데이터 수집·정제만 최소 한 스프린트 이상 소요될 수 있습니다.

4. 다음 액션 / 질문

1. 우선 지원할 브라우저와 최소 버전을 확정해주세요.
2. 클라이언트 단독 vs 클라이언트 + 클라우드 아키텍처 중 선호안을 알려주세요.
3. 사용자 설정 화면의 기본 와이어프레임(또는 설명)을 공유해주세요.
4. 1차 출시 시 지원할 언어 목록을 명확히 해주세요.
5. 수익 모델에 대한 초안(무료/프리미엄/라이선스 등)을 알려주시면 로드맵 수립에 도움이 됩니다.

위 항목들을 정리해주시면, 에픽·태스크·타임라인을 구체적으로 작성하겠습니다!