Product flow
Course 설계부터 Review된 Evidence까지 하나의 루프.
MVP는 범용 챗봇이나 콘텐츠 라이브러리가 아닙니다. 각 사용자가 다음 액션을 명확히 알 수 있는 Class 운영 루프입니다.
01
Course
02
Class
03
과제
04
AI
05
Output
06
Review
문제
LMS, 문서, 채팅, AI 도구가 학습 맥락을 분절합니다.
ECHO 대응
ECHO는 Course, Class, 과제, AI 작업, Output, Review를 하나의 운영 흐름에 둡니다.
문제
개별 AI 채팅은 답은 빠르지만 팀 기억과 판단 훈련을 남기기 어렵습니다.
ECHO 대응
7th Member AI는 개인 탐색과 팀 협업을 분리해 지원합니다.
문제
프로그램 운영자는 출결과 완료율 너머의 성장을 증명하기 어렵습니다.
ECHO 대응
Evidence, Prompt Asset, PIQ feedback, Review outcome이 학습을 측정 가능하게 만듭니다.
Platform preview
네 개의 표면이 하나의 기관 운영 프로그램을 만듭니다.
각 표면의 소유자와 목적이 명확해 구매자는 설계, 클래스 실행, 서비스 모니터링이 어떻게 연결되는지 빠르게 이해할 수 있습니다.
Public surface
CI
브랜드 포지셔닝, 제품 흐름, 플랫폼 미리보기, 가치 근거, 산출물, 데모 요청 CTA를 제공합니다.
Design surface
Workspace
Course, Module, 과제 템플릿, workspace member, Class publish readiness를 관리합니다.
Learner surface
Classroom
코치, 튜터, 학생이 클래스를 실행하는 공간입니다. 팀, 과제, AI chat, notes, Output submission, Review를 제공합니다.
Monitoring surface
Admin Console
Tenant health, usage, incident, AI cost, audit-friendly operational visibility를 제공합니다.
Why ECHO
더 빠른 답이 아니라 구조가 필요한 팀을 위해 설계했습니다.
ECHO는 AI 경험을 Course goal, Team role, Review state, measurable output에 연결합니다.
AI as the 7th team member
Course to Class repeatability
Evidence-first review loop
Money Game simulation context
기관을 위해
반복 가능한 Course to Class 운영 모델로 측정 가능한 AI/창업 프로그램을 개설합니다.
운영자와 강사를 위해
출결, 배정, Review, 팀 진행 상태를 하나의 운영 cockpit에서 확인합니다.
학생 팀을 위해
AI를 7번째 팀원으로 사용하면서 Prompt, Decision, Evidence를 보존합니다.
Measurable outcomes
수업이 끝나도 운영자가 확인할 산출물이 남습니다.
ECHO는 live class 이후에도 남는 Evidence, Prompt, Review status, Growth signal을 중심으로 설계됩니다.
Evidence portfolio
제출 산출물, 고객 근거, Review decision이 각 과제에 연결되어 남습니다.
Pitch and PMF logs
팀은 Sprint 작업을 pitch narrative, traction, PMF learning log로 전환합니다.
Prompt assets
좋은 Prompt와 PIQ feedback은 사라지는 chat history가 아니라 재사용 가능한 asset이 됩니다.
Growth reports
Progress, Review status, Money Game context, Growth signal이 프로그램 리포팅을 지원합니다.
데모 요청
다음 수업에 AI-native startup teamwork를 도입하세요.
데모에서는 Course to Class publish, AI와 함께하는 과제 수행, Output submission, Review까지 MVP 운영 루프를 보여줍니다.