AI를 활용한 개인용 뇌 훈련 앱 'Myndra' 개발기

작성자의 프로젝트에 대해 긍정적인 반응이 많으며, 특히 의료 서비스가 아닌 '훈련 도구'로서의 법적 경계를 어떻게 설정했는지에 대한 실무적 관심이 높다.

• 앱 스토어 등록 시 '치료'나 '진단' 같은 단어를 피하고 '훈련'이나 '보조' 같은 완곡한 표현을 사용하여 규제 문제를 예방하라.
• 데이터 시각화가 복잡하다면 Obsidian의 데이터뷰(Dataview) 플러그인을 활용할 수 있도록 마크다운 내보내기 기능을 구현하라.

• 문제 생성(GPT-4o-mini)과 정밀 평가(Claude Sonnet)를 분리하는 멀티 모델 파이프라인으로 비용 효율성과 품질을 동시에 확보할 수 있다.
• AI가 생성한 로직의 오류를 수정할 때 AI에게 직접 자신의 추론 과정을 설명하게 하는 '자기 설명' 방식이 디버깅에 효과적이다.
• 개인용 도구 개발 시 Obsidian과 같은 로컬 마크다운 기반 툴과 연동하면 데이터 주권 확보와 장기적인 데이터 분석이 용이하다.