Bean Weekly 패키지 디자인 리뉴얼 완료! 기존에는 그냥 크래프트 종이백이었는데, 이번에 일러스트레이터 분과 협업해서 각 로스터리 특색을 살린 패키지를 만들었어요. 비용은 좀 올라갔지만, 언박싱 경험이 확실히 달라졌습니다. 다음 주부터 적용 예정!

초기 Product 마케팅에서 가장 효과적이었던 채널 공유합니다. 1. 오픈카톡방 — 타깃이 명확한 방에서 가치를 먼저 제공하고 자연스럽게 소개. 전환율 높음. 2. 트위터 #buildinpublic — 빌딩 과정을 공유하면서 팔로워를 모은 후 런칭. 시간은 걸리지만 충성도 높음. 3. Disquiet — 한국 빌더 커뮤니티. 올리면 반응이 빠름. 반대로 효과 없었던 것: 페이스북 그룹 (올리면 바로 묻힘), 네이버 카페 (광고로 분류됨).

TeamWiki 개발 시작합니다. 노션이 너무 무거워서 팀 위키 용도로만 쓸 수 있는 가벼운 도구를 만들려고 ��니다. 기술 스택: Next.js + Supabase + Tiptap 에디터 목표: 2주 안에 MVP, 마크다운 + 검색 + 슬랙 연동까지. 비슷한 걸 만들어보신 분 있으시면 조언 부탁드립니다!

노코드 vs 코드, 사이드프로젝트에서는 뭐가 나을까요? 저는 PM이라 코딩을 잘 못 하는데, 사이드프로젝트를 시작하고 싶어요. Bubble이나 Webflow 같은 노코드 툴로 시작할지, 아니면 이번 기회에 Next.js를 배워볼지 고민입니다. 노코드로 시작하신 분들, 나중에 한계를 느끼셨나요? 코드로 전환하신 분 계신가요?

사이드프로젝트 수익화 어떻게 하고 계세요? Bean Weekly 런칭한 지 2개월인데, 아직 월 매출 30만원 수준이에요. 원두 원가 + 배송비 빼면 남는 게 거의 없는 상태... 유료 구독 모델인데, 무료 체험 기간을 줘야 할지 고민입니다. 다들 사이드프로젝트 수익화는 어떻게 접근하시나요?

Daily Devlog에 "이 뉴스가 왜 중요한지" 한 줄 코멘트가 있으면 좋겠어요. 지금은 뉴스 제목 + 요약만 있는데, 에디터 관점에서 "이걸 왜 골랐는지"를 한 줄만 추가해주시면 훨씬 가치가 올라갈 것 같습니다. 예를 들어 "이 라이브러리는 React 19과 호환 이슈가 있어서 주의" 같은 맥락요.

Daily Devlog 뉴스레터 100호 달성했습니다. 구독자 1,200명. 처음에는 "누가 이걸 읽겠어" 싶었는데, 꾸준히 하니까 되더라고요. 매일 아침 6시에 일어나서 뉴스 읽고 골라서 7시에 원고 마감. 이걸 100일 연속으로 했습니다. 가장 반응이 좋았던 호: "한국 개발자가 가장 많이 쓰는 AI 도구 Top 10" 가장 반응이 없었던 호: "Git 커밋 메시지 잘 쓰는 법" (이미 다들 알아서 그런가...)

FitLog 진짜 잘 만드셨어요! 운동 기록 앱을 10개 넘게 써봤는데, 이렇게 빠르고 심플한 건 처음입니다. 복잡한 기능 다 빼고 기록에만 집중한 게 오히려 장점인 것 같아요. 1인 개발이라고 하셨는데 대단합니다. 응원합니다!

FitLog 앱 한 달째 쓰고 있는데, 진짜 운동 기록 앱 중에 가장 빠릅니다. 세트 추가가 한 탭이면 되고, 이전 기록이 자동으로 채워져서 편해요. Apple Watch 연동이 잘 되는 점도 좋고요. 근데 운동 종목을 직접 추가하는 기능이 없어서, 제가 하는 특수한 운동(케틀벨 스윙 등)을 기록 못 하는 게 아쉽습니다.

Bean Weekly 2주째 구독 중입니다. 첫 주에 온 에티오피아 예가체프가 진짜 맛있었어요. 패키징도 예쁘고, 로스터리 소개 카드가 같이 오는 게 좋았습니다. 개선점: 배송 추적이 안 돼요. 언제 오는지 모르겠어서 불안합니다. 그리고 취��� 테스트가 좀 단순한 것 같아요 — 산미 선호도 정도만 물어보는데, 바디감이나 로스팅 정도도 물어봐주면 좋겠습니다.

Lingora AI Safari에서 번역 결과 복사 버튼이 작동하지 않습니다. 재현 경로: 1. Safari 17.4에서 lingora.ai 접속 2. 텍스트 입력 후 번역 실행 3. 결과 영역의 "복사" 버튼 클릭 4. 클립보드에 아무것도 복사되지 않음 Chrome에서는 정상 작동합니다. navigator.clipboard API 권한 이슈인 것 같습니다.

Lingora AI 써봤��데 생각보다 번역 품질이 좋네요. 특히 문맥을 이해하는 부분이 인상적이었어요. 기술 문서 번역할 때 DeepL만 쓰다가 이걸로 바꿔봤는데, 전문 용어 처리가 확실히 낫습니다. 다만 UI가 좀 투박한 게 아쉬워요. 번역 결과 복사 버튼이 너무 작고, 다크모드 지원이 안 됩니다. 이 부분만 개선되면 매일 쓸 것 같아요.

드디어 Lingora AI MVP 배포 완료했습니다. 3개월 동안 혼자 만들었는데, 처음으로 실제 유저 피드백을 받으니까 감회가 새롭네요. 가장 어려웠던 건 번역 API 비용 관리였어요. DeepL API가 생각보다 비싸서, 캐싱 레이어를 추가하는 데만 2주를 썼습니다. 근데 그 덕분에 응답 속도가 3초 → 0.5초로 줄었어요. 다음 목표는 다크모드 추가 + 중국어 지원입니다.