✍️ 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

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.

✍️ 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

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!