자료 1묶음으로
30문항과 교수 리포트까지

교수 자료를 시험형 문항, Anki 복습, 가명 정답률 리포트로 바꾸는 로스쿨 평가 OS입니다. 첫 판매 장면은 “업로드 -> 풀이 -> 교수 리포트” 하나로 좁힙니다.

6,175추출 완료 자료

64,483문항 생성용 chunk

30첫 유료 파일럿 문항

0OCR/서버 대기

Product

경로는 둘만 남깁니다:
NotebookLM / API·로컬 DB

NotebookLM은 근거 소스팩, API·로컬 DB는 문항·풀이·Anki·리포트 운영, private storage는 원문과 학생정보 보관만 담당합니다.

NotebookLM근거 소스팩

APIOpenAI API Status · gpt-5.4-mini probe

Private원문·학생정보

RAG 인입 기준: 샘플 export -> HWP 10개 QC -> 50파일 batch -> evidence card -> 30문항/Anki/교수 리포트. 메인은 lawbar-forge.pages.dev, Vercel은 백업.

자가개선 기준: 사용자가 많이 풀수록 익명 풀이·검수 반려·Anki 저장·교수 리포트 신호를 모아 다음 30문항의 쟁점 순서, 오답 선지, 해설, 사업계획서 보완 backlog를 갱신합니다.

자료 1묶음이 30문항으로 바뀝니다.

학생 풀이율·정답률·Anki 저장률을 봅니다.

오답 쟁점과 보충문항 후보를 받습니다.

외부 AI 전송 가능 여부를 먼저 표시

정답 유일성·조문·판례 근거 검수

막힌 run은 local RAG handoff로 기록

Revenue

장기 계획보다 첫 구매 장면에 집중합니다. 교수 1명, 과목 1개, 자료 1묶음으로 30문항·Anki·가명 정답률 리포트를 납품하고, 150~300만원 1주 과목 파일럿을 첫 매출 상품으로 검증합니다.

추후 보완: 사업계획서는 교수 면담 3건, 유료 파일럿 관심 1건, 전후 batch 품질 개선 그래프, 권리·개인정보 검증표가 쌓일 때마다 갱신합니다.

Demo

교수 15분 면담

자료 범위, 문항 제작 시간, 조교 검수 부담, 삭제·export 기준과 예산 경로를 회수합니다.

Pilot

1주 30문항

허락 자료 1묶음으로 문항, 검수 큐, Anki TSV, 가명 정답률 리포트를 납품합니다.

Expand

학교 전환

복수 과목, 권한 관리, private 배포, API 한도·비용 로그, 학기 단위 분석으로 넓힙니다.