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제품 개요
Narrowdown
LLM이 객관식 질문을 제안하고 사용자가 선택하면서, 의사결정 기준과 최종 실행 방향을 단계적으로 정리하는 도구입니다.
주제 입력
객관식 질문
선택 히스토리
구조화된 결론
Criterion
이번 결정에서 가장 먼저 최적화할 기준은?
되돌리기 비용을 낮춤
문제
결정 기준은 쉽게 섞이고 기록은 자주 남지 않습니다
선택지가 많을수록 비교 기준이 흔들리고, 최종 결론의 근거를 다시 설명하기 어려워집니다.
기준이 뒤섞임
비용, 속도, 품질, 리스크가 한꺼번에 섞이면 우선순위가 흐려집니다.
선택 피로
모든 가능성을 동시에 검토하려다 결정을 계속 미루게 됩니다.
결론의 실행력 부족
결정은 했지만 왜 골랐는지, 무엇을 포기했는지가 남지 않습니다.
방식
한 번에 결론을 내리지 않고 기준을 하나씩 좁힙니다
LLM은 다음 질문을 만들고, 사용자의 선택은 다음 단계의 맥락으로 누적됩니다. 이 반복을 통해 결정 범위를 점진적으로 줄입니다.
1
결정 주제 입력
사용자가 고민을 한 문장으로 입력합니다.
2
LLM 객관식 생성
현재 단계에서 가장 중요한 기준을 질문합니다.
3
사용자 선택
선택이 히스토리와 다음 질문에 반영됩니다.
4
최종 결정 구조화
근거, 포기한 대안, 다음 액션이 함께 정리됩니다.
구성
선택 과정과 판단 근거를 함께 기록합니다
반복 질문
매 단계 LLM이 객관식 선택지를 만들고, 질문의 역할과 남은 불확실성을 함께 보여줍니다.
선택 수정
히스토리의 특정 선택으로 돌아가 이후 의사결정 흐름을 다시 계산할 수 있습니다.
안전한 서버 연동
OpenAI API 키는 Cloudflare Worker의 Secret으로 관리되어 브라우저에 노출되지 않습니다.
최종 결과
결론, 선택 근거, 포기한 대안, 다음 액션, 검토 기준을 실행 가능한 형태로 제공합니다.
효과
결정 과정과 결과가 같은 화면에 남습니다
Before
긴 메모, 반복 토론, 모호한 결론
After
짧은 선택, 누적된 기준, 실행 가능한 결론
Best for
제품 우선순위, 구매 결정, 커리어 선택, 팀 운영 판단