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Roast Room – AI 기반 비즈니스 결정 평의회

개요

• Node 기반 웹 앱으로, 7명의 유명 기업가/투자자로 구성된 시뮬레이션 평의회에 비즈니스 결정을 입력할 수 있습니다. 평의회는 Jeff Bezos, Paul Graham, Alex Hormozi, Gary Vaynerchuk, Dan Martell, Gino Wickman, Warren Buffett의 사고를 구현하는 Claude Code 하위 에이전트에 의해 구동됩니다.
• 각 "좌석"에는 브레인이 있습니다. 이는 해당 인물의 공개 저술, 강연, 인터뷰에서 추출한 인용문, 프레임워크, 원칙 모음입니다. 브레인은 저장소의 .claude/skills/roast-room/brains/에 저장됩니다.
• Claude Code가 의장 역할을 합니다. 토론 라운드를 조정하고, 각 기둥의 가중치에 따라 각 옵션을 평가하고, 파멸 위험을 표시하고, 마지막으로 평결과 PDF 보고서를 작성합니다.

사용 방법

1. 저장소를 클론하고 npm start를 실행합니다. 작은 웹 서버가 http://localhost:4730에서 시작되어 "방"을 표시합니다.
2. 같은 폴더에서 Claude Code(claude 명령)를 열고 /roast-room 다음에 결정 프롬프트를 입력합니다.
3. 한 줄의 결정, 고려 중인 옵션, 주요 수치(수익, 현금, 팀 규모), 제한(예산, 마감일), 성공 기준, 현재 선호도를 제공합니다.
4. Claude Code(의장)가 평의회에 질문하고, 7명의 에이전트가 논쟁하고, 옵션을 평가하고, 채팅에서 짧은 평결을 생성하고, 전체 Markdown 보고서를 sessions/<date>-<decision>/verdict.md에 저장합니다.
5. 웹 UI는 세션을 재생하고 형식화된 PDF를 다운로드할 수 있게 합니다.

주요 기능

• 7명의 전문가 페르소나: 전략, 제품, 가격, 마케팅, 인재, 운영, 재무를 다룹니다.
• 프롬프트 기반 평가: 각 좌석이 각 옵션을 평가하고, 의장이 점수를 집계하고, 파멸 위험에 따라 평결을 제한하고, 합의가 너무 빠르면 더 깊은 토론을 강제합니다.
• 제로 의존성 서버: 방은 순수 Node 20에서 실행되며 추가 패키지가 필요 없습니다.
• Claude Code 통합: 무거운 작업(LLM 호출)은 Claude Code 내부에서 수행되므로 Claude Code를 포함한 Anthropic 플랜만 있으면 됩니다(별도 API 키 불필요). 선택적 모드(COUNCIL_RUNNER=api)는 자체 Anthropic API 키를 사용하여 직접 호출할 수 있습니다.
• 재생 가능한 세션: 모든 평의회 실행이 저장되며, UI에서 과거 세션을 보거나 PDF를 다운로드할 수 있습니다.
• 투명한 출처: 에이전트가 사용하는 모든 인용문은 소스 파일에 연결되며, 헬퍼 스크립트가 인용문이 브레인 파일과 일치하는지 확인합니다.

일반적인 워크플로 예시

/roast-room 저는 월 3만 달러, 고객 15명(각 2000달러)의 코칭 비즈니스를 운영하고 있습니다.
모든 고객에게 3500달러로 인상해야 할까요, 신규 고객에게만 인상해야 할까요, 아니면 2000달러를 유지해야 할까요?
성사율은 약 50%이고 은행에 4만 달러가 있습니다. 성공은 3월까지 월 4.5만 달러입니다.
저는 과소평가되어 있으므로 모든 고객에게 인상하는 쪽으로 기울고 있습니다.

평의회는 가격 영향(Hormozi), 시장 수요(Graham), 현금 런웨이(Buffett) 등을 논의한 후 평가된 권장 사항을 출력합니다.

중요성

• 선별된 지식 기반을 공급하여 LLM 기반 에이전트를 실제 전문 지식으로 인스턴스화할 수 있음을 보여줍니다.
• 다중 관점 AI 추론으로 인간의 의사 결정을 강화하는 실용적이고 로우코드 방식을 보여줍니다.
• 모든 핵심 로직은 저장소에 있으며, 브레인을 검사하거나 확장하고, 새 고문을 추가하거나, 평가 기준을 변경할 수 있습니다.

라이선스 및 크레딧

• MIT 라이선스 코드.
• PDF 생성은 jsPDF(MIT)와 Montserrat 글꼴(SIL 오픈 폰트 라이선스)을 사용합니다.
• AI Automation Society가 구축했습니다.

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모든 세부 사항은 저장소의 README에서 직접 가져왔습니다.