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title: "mdfy.cc 사업계획 v6 (FINAL)"
url: https://mdfy.app/_4iafQ8K
updated: 2026-05-04T17:29:53.760Z
source: "mdfy.app"
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# mdfy.cc 사업계획 v6 (FINAL)

> **Personal Knowledge Hub for the AI Era**
> URL이 모든 것의 단위. Document, Bundle, Hub 모두 URL.

> **Founder**: Hyunsang at Raymind.AI
> **Build started**: 2026년 3월 (부업)
> **Full-time start**: 2026년 4월
> **Launch deadline**: 2026년 6월 16일 (Week 7 Tuesday, HN Show HN)
> **Last updated**: 2026-04-27

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# 목차

1. [Executive Summary v6](#1-executive-summary-v6)
2. [v5 → v6 핵심 변경](#2-v5--v6-핵심-변경)
3. [Core Vision](#3-core-vision)
4. [The URL Architecture](#4-the-url-architecture)
5. [AI as Collaborator](#5-ai-as-collaborator)
6. [Manifesto](#6-manifesto)
7. [Hero & Messaging](#7-hero--messaging)
8. [Strategic Position](#8-strategic-position)
9. [Product](#9-product)
10. [Bundle Spec](#10-bundle-spec)
11. [Business Model](#11-business-model)
12. [12-Month Roadmap](#12-12-month-roadmap)
13. [Launch Strategy](#13-launch-strategy)
14. [Risk Register](#14-risk-register)
15. [Operational Plan](#15-operational-plan)
16. [Long-term Outcomes](#16-long-term-outcomes)
17. [Decisions Log](#17-decisions-log)
18. [Mantra](#18-mantra)

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# 1. Executive Summary v6

## 한 줄로

> **mdfy is your personal knowledge hub for the AI era.**

## 두 줄로

> Capture knowledge from anywhere. Bundle it by topic — manually or with AI.
> Every document, every bundle, your entire hub — one URL deployable to any AI.

## 세 줄로

> mdfy는 AI 시대 개인의 지식허브다. 핵심 mechanic은 URL — 단일 문서, 주제별 번들, 전체 허브 모두 URL이 된다.
> 모든 URL은 살아있는 문서: 항상 편집 가능, 버전 추적, 어떤 AI에든 paste하면 컨텍스트로 작동.
> AI가 collaborator — 사용자가 자연어로 요청하면 AI가 번들을 생성하고, 사용자는 검토/편집한다.

## 핵심 차별화

**The URL Architecture** — 같은 primitive, 3가지 scope:

1. **Document URL** — 한 markdown 파일 (한 답변, 한 노트)
2. **Bundle URL** — 주제로 묶은 collection (manual or AI-generated)
3. **Hub URL** — 사용자의 전체 지식허브

모두 **같은 URL primitive**. 모두 **deployable to any AI**. 모두 **living, editable, versioned**.

## AI의 새 역할

AI는 **librarian + collaborator**:
- 사용자가 자연어로 요청 → AI가 bundle 생성
- 사용자가 검토하고 편집
- 결과는 사용자의 hub에 저장
- 다시 deploy 가능

이건 Mem0의 자동 추출과도, LLM Wiki의 LLM 단독 build와도 다름. **Human-AI 협업.**

## 8주 후 도달 지점

- Hero: "Personal knowledge hub for the AI era"
- Phase 1 (Document URL) Live
- Phase 2 (Bundle + Hub + AI generation) Launch
- Bundle Spec v1.0 RFC 공개
- HN Show HN top 5
- 75+ paid (Pro $9 → $675 MRR)

## 12개월 후 목표

- $80-150K MRR
- 10,000-20,000 paying users
- AI hub의 기본 brand 인지
- Bundle Spec community 활성화
- 첫 enterprise pilot

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# 2. v5 → v6 핵심 변경

## 변경 1: Single concept으로 단순화

**v5**: "Two layer markdown tool + memory layer + Bundle Spec + LLM Wiki integration..."
**v6**: "Personal knowledge hub for the AI era"

이유:
- v5는 너무 복잡함
- 사용자가 mdfy를 한 단어로 인지해야
- Notion = workspace, Linear = project tracker, **mdfy = knowledge hub**

## 변경 2: URL Architecture 명시

**v5**: Bundle이 핵심 차별화
**v6**: URL = 모든 것의 단위 (Document/Bundle/Hub 같은 primitive)

이유:
- "URL이 단위"가 진짜 정수
- Bundle 하나만 강조하면 partial
- 3 scope (doc/bundle/hub)이 progressive disclosure

## 변경 3: Hub URL 컨셉 추가

**v5**: 없음
**v6**: 사용자 전체 hub가 한 URL — auto-organized + AI queryable

이유:
- "내 모든 지식을 한 URL로 AI에 paste" magical UX
- LLM Wiki와 직접 비교 가능 (둘 다 hub-level)
- 진짜 큰 차별화

## 변경 4: AI Bundle Generation 추가

**v5**: Bundle은 manual
**v6**: AI에게 자연어 요청 → Bundle 자동 생성 → 사용자 검토/편집

이유:
- 사용자 부담 절감
- 진짜 새로운 UX 패러다임
- Notion AI와 다름 (Notion은 doc 안에서, mdfy는 cross-doc)

## 변경 5: AI를 collaborator로 격상

**v5**: AI는 polish/summary 도구
**v6**: AI는 librarian + bundle generator + queryable assistant

이유:
- 단순 도구 → 협업 파트너
- "사용자 + AI"가 함께 hub 만듦
- Karpathy LLM Wiki 패턴의 진화 버전

## 변경 6: 메시지 단순화

**v5**: "Compile vs deploy", "Author vs extract", "Layer 1 vs 2"
**v6**: "Personal knowledge hub. Everything is a URL."

이유:
- 메시지 절제
- 비교는 manifesto에서만
- Hero는 universal

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# 3. Core Vision

## What mdfy is

> **mdfy is your personal knowledge hub for the AI era.**

지식이 폭발하는 시대. ChatGPT/Claude에 매일 사고를 쏟아붓고, 좋은 답변을 받고, 그리고 잃는다.

mdfy는 그 지식을 hub로 만든다. URL 기반. 어디서든 capture. 어디서든 deploy. 어디서든 편집.

AI와 협업한다. 사용자가 무엇을 원하는지 표현하면, AI가 organize한다. 사용자는 검토하고 결정한다.

이게 mdfy다. 단순하고 강력한 hub.

## How it works (one paragraph)

```
You collect knowledge from anywhere — AI chats, your editor, your terminal.
Each piece becomes a markdown document at a URL.
You bundle related URLs into themed collections — manually, or by asking AI.
Your entire hub is itself a URL.
Every URL is a living document — editable, versioned, addressable.
Share any URL with any AI as context.
That's it.
```

## Why now

세 가지 trends 동시 발생:

**1. AI 답변 폭발**
- 매일 trillion+ 토큰 AI 답변 생성
- 저장/재사용 인프라 부재
- 사용자가 자기 사고를 hub로 만들 도구 필요

**2. URL이 AI 시대 자연 interface**
- LLM이 native로 URL fetch
- MCP가 URL-based tool calling
- Markdown URL = LLM이 가장 자연스러운 input

**3. Hub vs Extract paradigm 갈림길**
- 닫힌 시스템: Mem0, Letta, OpenAI Memory (각자 자기 영역)
- 열린 시스템: 표준 부재
- mdfy가 그 표준을 시도

**6개월 늦으면**: 거인들이 자기 closed hub 굳힘.
**6개월 일렀으면**: 시장 부재.

**지금이 정확한 timing.**

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# 4. The URL Architecture

## v6의 핵심 framework

mdfy의 본질은 **URL Architecture**. 같은 primitive, 3가지 scope.

```
┌──────────────────────────────────────────────┐
│  Collecting Layer                            │
│  Chrome, VS Code, Mac, CLI, MCP, paste       │
│  ↓ 모든 surface가 markdown 생성              │
└──────────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌──────────────────────────────────────────────┐
│  Document URL                                │
│  https://mdfy.cc/abc123                      │
│  - 한 markdown 파일                          │
│  - 한 AI 답변, 한 노트, 한 글                │
│  - Living, editable, versioned               │
└──────────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌──────────────────────────────────────────────┐
│  Bundle URL                                  │
│  https://mdfy.cc/bundle/xyz789               │
│  - 주제로 묶은 documents                     │
│  - Manual selection OR AI-generated          │
│  - Editable like a document                  │
│  - Versioned with snapshots                  │
└──────────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌──────────────────────────────────────────────┐
│  Hub URL                                     │
│  https://mdfy.cc/hub/hyunsang                │
│  - 사용자의 전체 지식허브                    │
│  - Auto-organized by AI                      │
│  - Queryable as one URL                      │
│  - "내 모든 것" deployment unit              │
└──────────────────────────────────────────────┘
                    ↓
┌──────────────────────────────────────────────┐
│  Deployment (Any AI, Anywhere)               │
│  Paste URL into Claude, Cursor, ChatGPT      │
│  AI fetches, reads as context                │
└──────────────────────────────────────────────┘
```

## 3 URL Scopes

### 1. Document URL — atomic unit
- 한 markdown 파일
- 가장 작은 단위
- 사용자가 직접 작성 또는 capture
- Editable, versioned

**Example**:
```
https://mdfy.cc/abc123
→ A single document about LLM memory architecture
```

### 2. Bundle URL — themed collection
- 주제로 묶은 documents
- Manual: 사용자가 직접 묶음
- AI-generated: 사용자 요청 → AI가 묶음
- Editable: 사용자가 final review
- Bundle of bundles 가능 (recursive)

**Example**:
```
https://mdfy.cc/bundle/xyz789
→ "Project Acme Context"
   - 5 documents about the project
   - Annotated by user
   - Versioned snapshots
```

### 3. Hub URL — entire knowledge
- 사용자의 모든 지식
- Auto-organized (LLM이 librarian)
- Queryable (AI가 navigate)
- Deployable (한 URL로 모든 컨텍스트)

**Example**:
```
https://mdfy.cc/hub/hyunsang
→ Everything Hyunsang knows
   - Auto-categorized
   - AI-queryable index
   - Deploy as full personal context
```

## 핵심 properties (모든 URL 공통)

1. **Living** — 항상 편집 가능
2. **Permanent** — URL 안 바뀜
3. **Versioned** — 히스토리 추적
4. **Addressable** — 어디서든 paste
5. **Composable** — 다른 URL과 묶을 수 있음
6. **Deployable** — AI에 컨텍스트로

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# 5. AI as Collaborator

## v6의 새 핵심: AI는 도구가 아니라 collaborator

기존 도구의 AI:
- Notion AI: doc 안에서 polish/write
- Mem0: 자동으로 추출 (사용자 invisible)
- LLM Wiki: LLM 혼자 build

mdfy의 AI:
- **Librarian**: 사용자 hub를 organize
- **Bundle generator**: 자연어 요청 → bundle 자동 생성
- **Query assistant**: 사용자 hub에서 정보 찾기
- **Editor**: polish, refine, suggest

## AI Bundle Generation — 핵심 UX

가장 강력한 새 mechanic.

### 사용자 요청 예시
- "프로젝트 Acme 관련 답변들 다 묶어줘"
- "내가 LLM memory에 대해 배운 거 정리해줘"
- "내 글쓰기 voice 보여주는 sample 5개 골라줘"
- "지난 주 가장 useful했던 답변들 bundle로"
- "이 답변과 비슷한 주제 묶어줘"

### AI 처리
1. 사용자 hub 검색
2. 관련 documents 찾기
3. 의미 있는 grouping
4. Bundle markdown 생성
5. Annotation 자동 추가

### 사용자 검토
- AI가 만든 bundle 보기
- 추가/제거/재정렬
- Annotation 편집
- Save (bundle URL 생성)

### Use case
사용자가 새 프로젝트 시작 → "이 프로젝트 관련 컨텍스트 bundle 만들어줘" → AI가 hub에서 관련 자료 찾아 bundle 생성 → 사용자 검토 → Cursor에 paste → 즉시 작업 시작.

이전: 사용자가 매번 manual로 컨텍스트 모아 paste.
이후: AI가 organize, 사용자가 deploy.

## AI의 다른 역할

### 1. Hub Auto-organization
- 새 document 추가 시 자동 categorize
- Tag 자동 제안
- 비슷한 documents 자동 grouping
- Orphan documents 알림

### 2. Query Assistant
- "내 hub에서 X에 대해 알려줘"
- "이 주제로 내가 어떤 답변 받았었지?"
- 자연어로 hub 검색

### 3. Polish & Refine
- Document 편집 시 suggest
- Bundle annotation 자동 생성
- Version diff 설명

### 4. Cross-reference
- "이 doc과 관련된 다른 doc 있나?"
- 자동 link 추천
- Knowledge graph 시각화 (Phase 3)

## AI 사용 흐름 (전체 cycle)

```
1. User captures (Chrome, CLI, etc.)
   → Document URL 생성

2. AI auto-categorizes
   → Hub 자동 organize

3. User asks AI
   → "Acme 관련 bundle 만들어줘"

4. AI generates bundle
   → 관련 docs 찾아 bundle 생성

5. User reviews + edits
   → Bundle URL 확정

6. User deploys
   → Cursor/Claude에 paste

7. AI reads as context
   → Bundle 안 documents 모두 fetch

8. User outputs back to mdfy
   → 새 documents → Hub 누적

9. Cycle continues
```

이게 진짜 hub. 단순 storage가 아니라 living knowledge organism.

---

# 6. Manifesto

## Manifesto 핵심

> **Own your markdown. Build your hub. Deploy anywhere.**

## 7 Beliefs (v6 — 새 추가)

### 1. Markdown is the right primitive
LLM native, human readable, tool agnostic.

### 2. URLs are the right interface
가장 단순한 interface. 모든 경계를 넘는다.

### 3. Memory is something you author
Mem0/Letta의 추출과 다른 paradigm.

### 4. AI is a collaborator, not just a tool ⭐ (NEW)
AI에게 요청하면 bundle을 만든다. 사용자가 검토한다. 협업.

### 5. Knowledge has scopes — document, bundle, hub ⭐ (NEW)
같은 URL primitive, 3가지 scope. Progressive disclosure.

### 6. Memory should be deployable
Bundle이 deployment unit.

### 7. Open by default
mdcore OSS, Bundle Spec OSS, self-host 가능.

## Manifesto post 핵심 메시지 (재구성)

### Section 1: The state of AI knowledge today
- 매일 ChatGPT/Claude에 사고 쏟아붓고 잃는다
- 저장도 못하고, 재사용도 못하고, deploy도 못함
- 세상에서 가장 비싼 망각 기계

### Section 2: The hub paradigm
- 단순 저장이 아니라 hub
- Document, Bundle, Hub 모두 URL
- 항상 deployable

### Section 3: AI as collaborator
- 사용자가 manual로 다 할 필요 없음
- 자연어로 요청 → AI가 organize
- 사용자가 review + decide

### Section 4: Why mdfy specifically
- Multi-surface (이미 build됨)
- Markdown-native (publish 후 export 아님)
- Open from day one

### Section 5: How it relates to others
- Mem0/Letta: 자동 추출 (다른 paradigm)
- LLM Wiki: LLM 혼자 build (다른 collaboration model)
- Notion: closed format
- mdfy: human + AI 협업, open URLs

### Section 6: Roadmap
- Phase 1: Live (publishing tool)
- Phase 2: Bundle + Hub + AI generation (8주 후)
- Phase 3: Year 1 (LLM Wiki integration, Team, Marketplace)
- Phase 4: Year 2-3 (standard, enterprise)

### Section 7: Open invitation
- Try mdfy
- Read the spec
- Join the conversation

---

# 7. Hero & Messaging

## 영문 Hero (확정)

**H1**: Your personal knowledge hub for the AI era.

**Sub**: Capture from anywhere. Bundle by topic. Deploy to any AI as a URL. Your knowledge — owned, edited, portable.

**CTA primary**: Start your hub →
**CTA secondary**: Install Chrome extension

## 한국어 Hero (확정)

**H1**: AI 시대의 개인 지식허브.

**Sub**: 어디서든 캡처하고, 주제별로 묶고, 어떤 AI에든 URL로 deploy하세요. 당신의 지식 — 소유하고, 편집하고, 어디든.

**CTA primary**: 허브 시작하기 →
**CTA secondary**: Chrome 확장 설치

## Three Pillars (재구성)

### Pillar 1: Capture
**From any AI, anywhere.**

Surfaces:
- 🌐 Chrome Extension — One click on AI chats
- 💻 VS Code — Save markdown directly
- 🖥️ Mac App — Clipboard watch
- ⌨️ CLI — `cat | mdfy`
- 📋 Paste — Drop anything

Each capture becomes a Document URL.

### Pillar 2: Bundle
**Group by topic — manually or with AI.**

Methods:
- ✋ **Manual** — Multi-select your docs, create bundle
- 🤖 **AI-generated** — Ask "create a bundle about X", AI does it
- ✏️ **Editable** — Review and edit AI bundles
- 📜 **Versioned** — Snapshot moments in time

Bundles are URLs you can paste anywhere.

### Pillar 3: Deploy
**Use anywhere as one URL.**

Scopes:
- 📄 **Document URL** — A single markdown file
- 📦 **Bundle URL** — A themed collection
- 🌐 **Hub URL** — Your entire knowledge as one URL

Paste into Claude, Cursor, anywhere. AI reads as context.

## 차별화 메시지

### 강한 메시지 (사용)
✅ "Your personal knowledge hub for the AI era." — Hero
✅ "Capture, Bundle, Deploy." — 3 verbs
✅ "Everything is a URL." — primitive
✅ "Ask AI to bundle. You decide what stays." — AI 협업
✅ "Document, Bundle, Hub — same URL primitive." — architecture

### 약한 메시지 (피함)
❌ "Black-box memory" (부정확)
❌ "Vendor lock-in" (부정확)
❌ "Don't let AI extract you" (부정형)
❌ "Markdown Hub" (commodity)
❌ "Compile vs deploy" (너무 abstract)

## Comparison Tables

### vs Other Knowledge Tools

| | mdfy | Notion AI | Mem0/Letta | LLM Wiki |
|---|:---:|:---:|:---:|:---:|
| Personal knowledge hub | ✓ | ✓ | — | ✓ |
| Markdown native | ✓ | △ | — | ✓ |
| URL-based deployment | ✓ | — | — | — |
| Multi-surface capture | ✓ | △ | △ | — |
| AI bundle generation | ✓ | — | — | — |
| Hub URL (whole knowledge) | ✓ | — | — | △ |
| Open standard | ✓ | — | △ | △ |
| Cloud + AI accessible | ✓ | △ | ✓ | — |

### Note

> Mem0 and Letta are excellent at extracting memory automatically.
> LLM Wiki is excellent at LLM-compiled local knowledge.
> Notion AI is excellent at workspace integration.
>
> mdfy is for the layer in between — your personal knowledge hub, built with AI, deployed to AI, owned by you.

---

# 8. Strategic Position

## 시장 자리 (v6 매트릭스)

```
                    Local                Cloud
                  (Obsidian/local)    (URL-based)
                       ↓                   ↓
LLM-compiled       LLM Wiki           [없음 — gap]
                  (Karpathy)          
                                      
Human-AI           [없음 — gap]       [mdfy의 자리] ⭐
collaborated                          Personal Hub
                                      
Auto-extracted     Mem0 self-host     Mem0/Letta cloud
                                      OpenAI Memory
                                      Google Memory Bank
```

**mdfy의 자리**: Cloud + Human-AI collaborated knowledge hub.

이 자리가 비어있다. mdfy가 들어간다.

## Five Pillars of mdfy (v6)

1. **URL primitive** — Everything is a URL
2. **Multi-surface** — Capture from anywhere
3. **AI collaboration** — Ask AI to organize, user decides
4. **Three scopes** — Document, Bundle, Hub
5. **Open infrastructure** — mdcore OSS, Bundle Spec OSS

## 차별화 narrative (재구성)

### vs LLM Wiki
> "LLM Wiki is your local knowledge base, built by LLM.
> mdfy is your personal hub, built by you and AI together, in the cloud, deployable to any AI."

### vs Mem0/Letta
> "Mem0 extracts memory from your AI conversations.
> mdfy is the hub where you and AI collaborate to organize knowledge — and deploy it anywhere as URLs."

### vs Notion
> "Notion is a workspace. mdfy is a knowledge hub.
> Notion is closed. mdfy is open URLs.
> Notion AI works inside Notion. mdfy AI organizes for any AI."

### vs ChatGPT Memory
> "ChatGPT remembers about you, inside ChatGPT.
> mdfy is your hub of knowledge, deployable to ChatGPT, Claude, Cursor — anywhere."

## 경쟁자 인식 (정직하게)

### Document URL 경쟁자
- GitHub Gist, HackMD, StackEdit (publishing tools)

### Bundle 경쟁자
- 정면: 없음 (개념 unique)
- 인접: Notion subpages, Obsidian folders

### Hub URL 경쟁자
- Notion (private workspace, 다른 paradigm)
- Obsidian Publish (PKM publish)

### AI Memory 경쟁자
- Mem0, Letta (다른 paradigm — 추출)
- OpenAI/Google Memory (closed vendor)

### LLM Wiki 관계
- 보완재 (local vs cloud)
- 둘이 함께 사용 가능 (Phase 3 integration)

---

# 9. Product

## Already Built (Phase 1 — Live)

### Engine
- ✅ mdcore (Rust, open source)

### Web
- ✅ mdfy.cc (WYSIWYG editor)
- ✅ Permanent URLs
- ✅ Sharing controls

### Surfaces
- ✅ Chrome extension
- ✅ VS Code extension
- ✅ Mac desktop app
- ✅ CLI
- ✅ MCP server (read)

### Features
- ✅ AI tools (polish, summary, translate, chat)
- ✅ KaTeX, Mermaid, syntax highlighting
- ✅ 14+ file format imports
- ✅ Version history

## Phase 2 Build (8주 — Launch)

### Memory Essentials
- 🔜 Tagging
- 🔜 Folders
- 🔜 Privacy controls
- 🔜 **Semantic search** (embeddings + pgvector)

### Bundle Layer (manual)
- 🔜 Multi-select bundle 생성
- 🔜 Bundle 페이지 (inline preview)
- 🔜 "Copy as context"
- 🔜 Bundle 편집 (add/remove/reorder, annotation)
- 🔜 Bundle URL share
- 🔜 **Bundle Spec v1.0 conformant**

### Bundle Layer (AI-generated) ⭐ NEW
- 🔜 AI bundle generation chat interface
- 🔜 자연어 요청 → AI가 hub 검색 → bundle 생성
- 🔜 사용자 review + edit
- 🔜 Save as Bundle URL
- 🔜 "Suggested bundles" (AI 자동 제안)

### Bundle Excellence
- 🔜 **Bundle versioning** (snapshot, diff)
- 🔜 Token estimation
- 🔜 Recursive bundle resolution

### Hub Layer ⭐ NEW
- 🔜 Hub URL (사용자별 단일 URL)
- 🔜 Auto-organization (LLM categorize)
- 🔜 Hub query (자연어로 자기 hub 검색)
- 🔜 Hub deploy (전체 knowledge as context)

이게 v6의 가장 ambitious 부분. Hub URL + AI bundle generation 둘 다 launch에 포함.

## Phase 3 (Year 1)

### Bundle 진화
- MCP write access
- Format adapters (Claude XML, OpenAI, Gemini)
- Bundle analytics
- Webhook integrations

### LLM Wiki Integration
- Obsidian sync
- Wiki page → mdfy publish
- mdfy hub → wiki source

### Team
- Workspace
- Shared hubs (가족, 팀)
- Permissions, audit

### Bundle Spec
- v1.0 final release
- Reference implementations
- Community contributions

## Phase 4 (Year 2-3)

- Bundle marketplace
- Public hub library
- Enterprise self-host
- Standard-setting consortium

---

# 10. Bundle Spec

Bundle Spec v1.0은 별도 문서 (`mdfy-bundle-spec-v1.md`) 참조.

## 핵심 update (v6 framing)

### Bundle은 hub의 sub-unit

Bundle Spec에 새 컨텍스트 추가:
- Bundle = Hub 안의 themed collection
- AI-generated bundles도 spec conformant
- Hub URL은 special bundle (전체 hub)

### AI Bundle Generation 정의

Spec에 추가:
- AI-generated bundle metadata (`generated_by: ai`, `prompt: "..."`)
- User edit history (`generation_step: ai-initial | user-edited`)
- Suggested bundles vs saved bundles

### Hub URL Spec

Hub URL은 special bundle subtype:
```yaml
mdfy_bundle: 1
type: hub
auto_organized: true
```

Hub의 references는 dynamic — 사용자 hub의 모든 documents를 자동 포함.

---

# 11. Business Model

## Pricing 구조 (v6 — Hub 차별화 강화)

```
Free
- Unlimited document publishing
- Permanent URLs
- WYSIWYG editor
- Public posts only
- Chrome extension capture
- 3 bundles
- Basic hub view (no auto-organization)

Pro $9/mo (개인) ⭐ Hub 활성화
- Private posts
- Custom domain
- Tags, folders
- Semantic search
- AI tools (polish, summary, translate)
- 20 bundles
- AI bundle generation (10/month) ⭐
- Auto-organized hub ⭐
- Hub URL (public/private)
- Version history

Build $19/mo (Power user) ⭐ 무제한 + API
- Unlimited bundles
- Unlimited AI bundle generation
- Hub URL with custom domain
- API access (read/write)
- MCP server (full)
- Bundle versioning + snapshots
- Format adapters
- Token budget management
- Bundle analytics
- Webhook integrations

Team $19/seat/mo
- Shared workspace
- Shared hubs
- Permissions, audit log
- SSO
- Slack integration

Scale $499+/mo
- Public bundle marketplace
- Custom rate limits
- SLA
- Multi-region
- Dedicated MCP

Enterprise (협의)
- Self-host option
- SAML SSO
- LLM Wiki integration support
```

## Pricing 의도 (v6)

### Free → Pro $9
- Free에서 publishing 충분 (broad audience)
- Pro 진입 동기:
  - **AI bundle generation 10개/월** (가장 강력한 hook)
  - **Auto-organized hub** (Hub URL 활성화)
  - Bundle 수 (3 → 20)
  - Search, custom domain

### Pro → Build $19
- AI bundle generation **무제한**
- API/MCP write
- Hub URL custom domain
- Power user 본격

### 핵심 monetization driver
- **AI bundle generation** = 가장 strong upgrade trigger
- 사용자가 "이거 더 쓰고 싶어" 자연 발생
- Free 10개 한도가 제한 명확

## Unit Economics

### Pro $9
- Stripe: $0.56
- Hosting + AI base: ~$1
- AI bundle generation (avg 5/month): ~$0.50
- Embeddings: ~$0.05
- **Margin: ~78%**

### Build $19
- Stripe: $0.85
- Hosting + AI: ~$3
- Unlimited AI generation: ~$1.50
- API/MCP infra: ~$0.50
- **Margin: ~70%**

마진이 v5보다 살짝 낮음 (AI generation 비용 추가). 단 conversion이 더 강력 → 더 높은 LTV.

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# 12. 12-Month Roadmap

## Phase 구조

| Phase | 기간 | Primary 메시지 | 핵심 build |
|---|---|---|---|
| **Phase 1** | Now (Live) | "Markdown publishing" | Already done |
| **Phase 2** | Month 1-2 | "Personal knowledge hub launch" | Bundle + Hub + AI generation |
| **Phase 3** | Month 3-6 | "Hub for any AI" | API/MCP, Wiki integration, Team |
| **Phase 4** | Month 7-12 | "Standard + Marketplace" | Spec final, Marketplace, Enterprise |

## Phase 2 — 8주 Detailed (v6)

이게 v5보다 더 ambitious. Hub + AI generation 둘 다 추가.

### Week 1: Foundation Reset
- About 페이지 update (Hero, Vision, Comparison)
- Manifesto 페이지 build
- Bundle Spec v1.0 draft 공개 준비
- Pricing 페이지 update
- 한국어 사이트
- **시간 분배**: 주 35시간 build, 5시간 콘텐츠

### Week 2-3: Bundle MVP (manual)
- Multi-select bundle 생성
- Bundle 페이지 view
- "Copy as context"
- Bundle 편집 (add/remove/reorder, annotation)
- Bundle versioning (snapshot)

### Week 4: Memory Essentials + Hub Foundation ⭐
- Tagging, folders, privacy
- **Semantic search**
- **Hub URL infrastructure** (auto-categorization 시작)

### Week 5: AI Bundle Generation ⭐ NEW
- AI bundle generation chat interface
- 자연어 요청 처리
- Hub 검색 + bundle 생성 logic
- 사용자 review/edit UX
- Suggested bundles (자동 제안)

### Week 6: Hub URL Polish + Beta
- Hub URL UX 다듬기
- AI auto-organization 강화
- Hub query 기능
- **Beta tester 50명 모집** 시작
- 매주 피드백

### Week 7: Iteration + Launch Assets
- Beta 피드백 fix
- Demo 영상 3편 (Capture/Bundle/Hub)
- Show HN 글
- Manifesto post finalize
- Twitter thread
- Bundle Spec v1.0 RFC 공개 (GitHub)

### Week 8: Public Launch ⭐
- 월: 점검
- **화: Show HN — "I built a personal knowledge hub for the AI era"**
- 수: Twitter thread + dev community
- 목: Product Hunt
- 금: Manifesto post + Bundle Spec announcement

**주의**: v6 scope이 v5보다 큼. AI bundle generation + Hub URL 둘 다 6주 안에 build. 풀타임 + fast velocity로 가능하지만 **scope creep 절대 금지**.

**필요시 trade-off**:
- AI bundle generation은 simple version만 (free 5 bundle/month, GPT-4o 사용)
- Hub URL은 simple list view (auto-categorization은 Phase 3로)
- 나머지는 그대로

이 trade-off는 Week 4 시점에 결정. 만약 Week 1-3에서 build 빨라서 여유 있으면 풀버전 launch. 늦으면 simple version.

## Phase 3 (Month 3-6)

### Month 3
- Bundle hero campaign (post-launch)
- AI agent integrations (Cursor, Claude Code, Continue)
- 첫 Build tier 30명
- $5-8K MRR
- LLM Wiki integration POC

### Month 4
- MCP write access
- Format adapters (Claude XML, OpenAI)
- Team workspace beta
- 첫 partnership
- $10-15K MRR

### Month 5
- LLM Wiki ↔ mdfy sync (Obsidian plugin)
- Hub auto-organization 강화
- Bundle Spec community feedback
- $15-20K MRR

### Month 6
- 사용자 30,000+
- $20-30K MRR
- AI agent integrations 15+
- 첫 enterprise inquiry
- Bundle Spec v1.1 draft

## Phase 4 (Month 7-12)

### Month 7-9
- Self-host enterprise pilot
- SOC 2 process
- Bundle Spec v1.0 final release
- Strategic conversations
- LLM Wiki integration GA

### Month 10-12
- 첫 enterprise customer
- $80-150K MRR
- Bundle marketplace 베타
- Public hub library 베타
- Series A 또는 acquisition 검토

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# 13. Launch Strategy

## Big Launch v6

핵심 메시지: **"Personal knowledge hub for the AI era"**

이건 단순 product launch가 아님:
- Standard-setting movement
- Founder narrative (build velocity, vision)
- Open ecosystem (mdcore + Bundle Spec OSS)
- New paradigm (URL architecture + AI collaboration)

## Launch Day 채널 (Week 8)

### Tuesday: Show HN

**제목 후보**:
- "Show HN: mdfy — personal knowledge hub for the AI era"
- "Show HN: I built a knowledge hub where every URL deploys to any AI"
- "Show HN: mdfy + Bundle Spec — open standard for AI-deployable knowledge"

**핵심 messaging**:
- "Personal knowledge hub" 즉시 이해
- URL = primitive (architecture 명확)
- AI bundle generation (새 UX)
- Bundle Spec 공개 (open ecosystem)

**목표**: HN top 5, 10,000+ visitors

### Wednesday: Twitter/X
- 10-tweet thread
- Demo gif: AI bundle generation 작동
- "URL is the primitive" thesis

### Thursday: Product Hunt
- "mdfy.cc — Your personal knowledge hub for the AI era"

### Friday: 종합
- Manifesto post 발표
- Bundle Spec announcement post
- AI newsletters
- LLM Wiki community 알림

## Pre-Launch Strategic Conversations

- **Anthropic**: MCP integration
- **Cursor / Continue**: Memory layer integration
- **LLM Wiki community**: Spec feedback + 보완재 framing
- **Karpathy**: Spec 인지 (가능하면)
- **AI newsletter editors**: pre-launch heads up

## Bundle Spec 발표 전략

### Pre-launch (Week 6-7)
- GitHub repo: github.com/raymindai/bundle-spec
- README + spec full text
- Reference implementation: mdfy.cc

### Launch day (Week 8)
- Spec announcement post
- HN/Twitter에 Spec 링크
- LLM Wiki community에 보완재 framing 명확

### Post-launch (Phase 3)
- RFC iteration
- Community contributions
- Other tools implement

## KPI 목표 (v6)

### Week 8 (Launch)
- 1,500-2,000+ signup
- 300+ Chrome ext install
- 100+ paid (Pro $9 → $900 MRR)
- 50+ Bundle 생성 (50% AI-generated)
- HN top 5
- Bundle Spec GitHub stars 100+
- 10+ media mentions

v6 KPI가 v5보다 약간 높음 (AI generation + Hub URL 효과).

### Month 3
- 사용자 5,000+
- DAU 300+
- $5-10K MRR
- 1,000+ Bundle (60% AI-generated)
- Build tier 30명

### Month 6
- 사용자 30,000+
- $20-30K MRR
- AI agent integrations 15+
- LLM Wiki integration POC live

### Month 9
- 사용자 100,000+
- $50-80K MRR
- Bundle Spec v1.0 final
- Enterprise pilot

### Month 12
- $80-150K MRR
- Top 5 memory layer brand
- Strategic conversations

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# 14. Risk Register

## Risk 1: 거인들 진입 (확률 60%, impact 매우 큼)

### 시나리오
- Anthropic memory layer
- OpenAI Memory 확장
- Google Memory Bank

### Mitigation
- 8주 launch first-mover
- Bundle Spec 빠른 발표
- Open ecosystem (mdcore + Spec)
- AI bundle generation은 unique (거인이 따라잡기 어려움)
- Hub URL paradigm (closed system이 복제 어려움)

## Risk 2: Build scope creep (확률 50%, impact 매우 큼) ⭐ v6 더 위험

v6는 v5보다 scope 큼 (AI bundle generation + Hub URL 추가).

### Mitigation
- Tier 1 + 2 + 2.5 + Hub + AI generation 외엔 launch 전 build 금지
- Week 4 시점 reality check (build 진행도 vs 데드라인)
- Trade-off 결정: 풀버전 vs simple version
- Week 8 hard deadline
- 매일 self-check

## Risk 3: AI bundle generation 품질 (확률 40%, impact 중간) ⭐ NEW

### 시나리오
- 사용자가 "X 관련 bundle 만들어줘" 했는데 AI가 엉뚱한 것 묶음
- 사용자가 disappointed, churn

### Mitigation
- GPT-4o 또는 Claude Opus 사용 (가장 좋은 모델)
- Prompt engineering 정교하게
- 사용자 review/edit UX 강화 (AI가 만든 거 쉽게 수정)
- Beta tester로 빠른 iteration
- "Suggested bundles"로 자동 제안 (사용자가 reject 가능)

## Risk 4: Hub URL UX 복잡 (확률 30%, impact 중간) ⭐ NEW

### 시나리오
- "내 전체 hub가 한 URL"이 사용자에게 abstract
- Auto-organization이 의도와 안 맞음

### Mitigation
- Simple version부터 (자동 list)
- Auto-organization은 Phase 3로 점진
- Demo 영상에서 use case 강조
- Hub URL은 power user 기능으로 positioning

## Risk 5: 첫 50명 beta tester 못 찾음 (확률 15%, impact 큼)

### Mitigation
- 채널 5개 다각화 (Discord, HN, Twitter, LLM Wiki community, Markdown community)
- Cold outreach
- Manifesto post로 inbound

## Risk 6: Bundle Spec adoption 안 됨 (확률 50%, impact 중간)

### Mitigation
- mdfy가 reference impl
- LLM Wiki community와 협업
- Spec 단순함 (CommonMark + YAML)
- Format adapters로 immediate value

## Risk 7: Solo burnout (확률 50%, impact 매우 큼) ⭐ v6 더 위험

v6 scope 크니 burnout risk 더 높음.

### Mitigation
- 매주 1일 OFF 강제
- Week 4 reality check (trade-off 결정)
- Month 3+ 자동화
- Month 6+ 외주

---

# 15. Operational Plan

## 시간 배분 (풀타임 40시간/주)

```
Build (50%):              20시간/주
  - Bundle MVP (Week 2-3)
  - AI bundle generation (Week 5)
  - Hub URL (Week 4 + 6)
  - Excellence features (Week 4)

Spec maintenance (5%):    2시간/주
Launch prep (15%):        6시간/주
Marketing / Content (10%): 4시간/주
Customer / Beta (10%):    4시간/주 (Week 6-8)
Strategy (5%):            2시간/주
Rest (5%):                2시간/주 (필수)
```

매주 1일 OFF.

## Tech Stack

### Existing
- Frontend: Next.js
- Backend: Founder 결정
- DB: Supabase (Postgres + pgvector + Auth)
- Engine: mdcore (Rust)
- Payments: Stripe + PortOne

### Phase 2 추가 (v6)
- Embeddings: OpenAI text-embedding-3-small
- Vector DB: pgvector
- AI APIs: OpenAI GPT-4o + Anthropic Claude (bundle generation)
- Email: Resend
- Analytics: PostHog

### Phase 3 추가
- Obsidian plugin (TypeScript)
- Bundle Spec parser library
- Format adapters

## 자동화 우선순위

1. Self-serve 결제
2. AI customer support (Claude)
3. Onboarding 자동화
4. Dev support (docs + Discord)
5. Content marketing
6. Bundle Spec maintenance

---

# 16. Long-term Outcomes

## Year 1

### Conservative
- $50-80K MRR
- 5,000-10,000 paying users
- Bundle Spec published
- LLM Wiki integration POC
- AI bundle generation established UX

### Realistic
- $100-150K MRR
- 10,000-20,000 paying users
- Bundle Spec v1.0 final
- 첫 partnership

### Optimistic
- $200-300K MRR
- mdfy Bundle Spec adoption (3+ tools)
- 첫 enterprise customers
- Series A 가능

## Year 2

### Conservative
- $500K-1M ARR
- Sustainable indie + spec community

### Realistic
- $1-3M ARR
- Bundle Spec open standard
- Hub URL as new paradigm
- 외부 자본 검토

### Optimistic
- $5M+ ARR
- C2PA-style consortium
- Strategic acquisition ($30-100M)
- Series A ($30-100M valuation)

## Year 3

### Conservative
- $1-3M ARR sustainable

### Realistic
- $5-15M ARR
- Bundle Spec industry standard
- Acquisition ($50-200M+)
- Series A 본격

### Optimistic
- $20M+ ARR
- "Personal AI hub" 표준 카테고리
- Acquisition $100M-500M
- Series B

## Exit Scenarios

### Strategic Acquisition
- **Anthropic**: Hub for Claude/MCP ecosystem
- **OpenAI**: Personal memory infrastructure
- **GitHub/Microsoft**: Knowledge hub for Copilot
- **Notion**: AI hub acquisition
- **Cursor / Cognition**: Agent memory backbone

### Sustainable Indie
- $1M+ MRR
- Spec community
- Personal asset

### Standards Body
- Bundle Spec → industry standard
- Long-term shaping

---

# 17. Decisions Log

## v5 결정사항 유지

| 결정 | 답 |
|---|---|
| Manifesto 핵심 | "Own your markdown. Use it anywhere." (sub로 격하) |
| Bundle Spec | v1.0 RFC GitHub 공개 |
| Pro pricing | $9/month |
| Build pricing | $19/month |
| Launch deadline | 2026-06-16 (HARD COMMIT) |
| 한국어 도메인 | mdfy.cc/ko/ |

## v6 신규 결정사항

| 결정 | 답 |
|---|---|
| **Core concept** | **Personal knowledge hub for the AI era** |
| **Hero 영문** | **"Your personal knowledge hub for the AI era."** |
| **Hero 한국어** | **"AI 시대의 개인 지식허브."** |
| **Sub 영문** | **"Capture from anywhere. Bundle by topic. Deploy to any AI as a URL. Your knowledge — owned, edited, portable."** |
| **Sub 한국어** | **"어디서든 캡처하고, 주제별로 묶고, 어떤 AI에든 URL로 deploy하세요. 당신의 지식 — 소유하고, 편집하고, 어디든."** |
| **Three Pillars** | **Capture / Bundle / Deploy** |
| **URL Architecture** | **Document / Bundle / Hub — same primitive** |
| **AI 역할** | **Collaborator (not just tool)** |
| **AI Bundle Generation** | **Launch 포함 (Pro 10/month, Build unlimited)** |
| **Hub URL** | **Launch 포함 (auto-organized + queryable)** |
| **Karpathy framing** | **Local-LLM vs Cloud-Human-AI 협업** |
| **CTA primary** | **"Start your hub →"** |
| **Manifesto 7th belief** | **"AI is a collaborator, not just a tool"** |

---

# 18. Mantra

## 매일 self-check

> **"이 feature 없으면 launch 못 하는가?"**
> NO → Phase 2 list로 미룸

> **"AI bundle generation 작동하는가?"** (NEW)
> 핵심 차별화. 반드시 동작.

> **"Hub URL이 magical한가?"** (NEW)
> "내 모든 것을 paste" UX 검증.

> **"Bundle Spec에 conform하는가?"**
> Spec과 product 일관성.

> **"Hero는 universal한가?"**
> "Personal knowledge hub" 즉시 이해.

> **"이게 movement를 만드는가?"**
> Big ambition. Standard-setting.

## 한 줄 요약

> mdfy is your personal knowledge hub for the AI era.
> Document, Bundle, Hub — every scope is a URL.
> Capture from anywhere. Bundle with AI. Deploy to any AI.
> 8주 안에 launch한다.
> Owned, edited, portable. Living, versioned, deployable.

## 12개월 success 정의

### Minimum
- $50K MRR
- 5,000 paying users
- AI bundle generation established
- Bundle Spec published

### Realistic
- $100K MRR
- 10,000-20,000 paying users
- Hub URL as recognized paradigm
- 첫 partnership

### Optimistic
- $200K+ MRR
- "Personal AI hub" 카테고리 정의
- 첫 enterprise customers
- Acquisition 제안 가능

---

# 부록: 관련 문서

## 작성 완료된 문서

1. **mdfy-master-business-plan.md** — v4 마스터 plan
2. **mdfy-claude-code-handoff.md** — Interim website implementation
3. **mdfy-manifesto-en.md** — 영문 Manifesto 단일 파일
4. **mdfy-bundle-spec-v1.md** — Bundle Spec v1.0 (technical RFC)
5. **mdfy-direction-v5.md** — v5 plan (참고용)
6. **mdfy-direction-v6.md** — 이 문서 (v6 FINAL)

## 다음 작성 필요

- Manifesto v6 update (7 beliefs, hub paradigm)
- Bundle Spec v6 update (AI generation, Hub URL)
- Bundle Spec announcement post (마케팅)
- Demo 영상 시나리오 3편
- Show HN 글 5개 후보
- Twitter thread

## 추후 결정

- Hub URL UX 디테일
- AI bundle generation prompt design
- LLM 선택 (GPT-4o vs Claude Opus)
- Karpathy outreach timing
- Series A timing

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*문서 작성: 2026-04-27*
*Launch deadline: 2026-06-16 (Week 8 Tuesday, HN Show HN)*
*Built by: Hyunsang at Raymind.AI*
*Open source engine: github.com/raymindai/mdcore*
*Bundle Spec: github.com/raymindai/bundle-spec (예정)*
*Contact: hi@raymind.ai*