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[JOOHYUN85]

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[mossland]

SmartAI Fridge – First-Round PM Review (EN)

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1. Quick assessment

The concept is clear and compelling: reduce food waste and automate grocery management through an AI-powered, barcode/voice-driven smart-fridge module. Good job describing user problems and mapping features to them.

2. Positive signals

• Strong problem / solution fit (food waste, convenience).
• Hardware + software eco-system could create high lock-in and data moat.
• Early thought on 3rd-party API, health data and web3 economy (MOC) shows monetisation direction.

3. Key uncertainties & first questions

Below are the most blocking unknowns we should resolve before designers / engineers can create tickets.

Theme	Question & Required Detail
Scope & Form Factor	Are we manufacturing a new fridge, supplying a retro-fit module, or launching software only for existing smart fridges? (Please pick one for the initial MVP.)
Hardware BOM & Cost	If we own hardware: estimated BOM (barcode scanner, 10–13″ touch LCD, Jetson/RPi, enclosure, power, sensors). What retail price point do we target?
First Launch Region & Grocery APIs	Which country/region do we ship first? (Needed for language, food DB coverage and grocery API availability.) Which 1–2 grocery partners should we integrate in MVP?
User On-boarding Flow	Walk us through “Day-1 experience” step-by-step: unboxing → Wi-Fi setup → first food registration → first recipe suggestion. Screens / states desired.
Monetisation & Token Strategy	For early users unfamiliar with MOC, do we plan a fiat subscription tier? If yes, price? If not, how will MOC acquisition UX be simplified?
Team & Timeline	With ~5 core contributors available, which sub-modules do you see as Phase-1 (≤ 4 months)? Which can be postponed?

Answering these will let us write an MVP spec and sprint plan.

4. Early implementation thoughts (for inspiration)

• Start with tablet-style add-on that magnetically attaches to any fridge door. Eliminates refrigeration certification issues and shortens time-to-market.
• Use Open Food Facts + crowd-sourced DB for barcodes; fallback to manual entry.
• Focus software stack on React Native (mobile), Kotlin Multiplatform or Flutter to reuse code between fridge screen (Android Things / Lineage) and phones.
• Keep cloud costs down: use lightweight on-device whisper model for voice; call GPT-4o only for recipe generation, cache results.
• Hardware prototype: RPi 5 + USB barcode scanner + 11″ touch panel ≈ 250 USD parts.

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SmartAI Fridge – 1차 PM 리뷰 (KR)

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1. 간략 평가

문제와 솔루션 정의가 명확합니다. 식품 관리, 레시피 추천, 자동 장보기까지 한 흐름으로 묶여 있어 사용자 페인포인트를 효과적으로 해결할 수 있을 것으로 보입니다.

2. 강점

• 음식물 낭비 감소 및 편의성 향상이라는 실질적 가치
• HW+SW 결합으로 높은 진입장벽과 데이터 시너지 기대
• 식습관 데이터 → Web3 보상 구조로 이어지는 확장성

3. 핵심 불확실성 및 우선 질문

개발/디자인팀이 바로 작업하려면 아래 내용을 먼저 확정해야 합니다.

항목	질문 & 요청 정보
제품 형태 범위	새 냉장고를 직접 제조할지, 부착형 모듈을 만들지, 소프트웨어만 제공할지 결정 필요 (MVP 기준 하나 선택).
하드웨어 원가 & 판매가	HW를 맡을 경우, BOM(스캐너, 10~13″ 터치, Jetson/RPi, 케이스 등) 단가 추정과 목표 소비자가격은?
1차 출시 지역 & 마켓 API	어느 국가/도시부터 론칭할지? (언어·DB·API 가용성에 영향) 초기 연동할 마켓 1~2곳은?
초기 온보딩 플로우	‘첫날 경험(언박싱→Wi-Fi 설정→첫 식품 등록→첫 레시피 추천)’을 단계별 화면/상태로 설명해 주세요.
수익모델 & MOC 도입	MOC에 익숙하지 않은 초기 사용자를 위한 화폐(원/달러) 구독 플랜을 둘 것인지? 가격은? MOC 구매·충전 UX는 어떻게 단순화할지?
팀 배치 & 일정	약 5명 내외 투입 시 4개월 내 완료 가능한 Phase-1 기능과 이후 단계로 미룰 기능을 구분해 주세요.

위 답변을 토대로 MVP 명세서와 스프린트 일정을 작성할 수 있습니다.

4. 구현 아이디어 (참고)

• 냉장고 도어에 자석처럼 붙이는 태블릿형 부착 모듈 → 인증/내구 문제 최소화, 출시 기간 단축
• 바코드 DB: Open Food Facts + 사용자 크라우드 소싱 → 누락 품목 빠른 보완
• SW 스택: React Native 또는 Flutter → 냉장고(안드로이드 기반)·모바일 코드 재사용
• 클라우드 비용 절감: on-device Whisper 경량 모델로 음성 처리, GPT-4o는 레시피에만 호출 후 캐시
• HW 프로토타입 예: RPi 5 + USB 바코드 스캐너 + 11″ 터치 ≈ 부품가 30만 원대

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👉 위 6가지 질문에 대한 답변을 주시면 다음 단계(화면 플로우 상세, 기술 아키텍처, 예산 산출 등)로 넘어가겠습니다!