기업이 AI 코딩 에이전트를 도입하면 에이전트가 파일시스템·터미널·네트워크에 접근하는데, 어떤 범위까지 허용할지 보안 정책이 없다. 수동으로 정책을 작성하려면 보안팀이 2-3일을 투입해야 하고, 에이전트가 업데이트될 때마다 정책을 재검토해야 한다. 정책 부재 시 에이전트가 프로덕션 DB 접속, 시크릿 파일 읽기 등 의도치 않은 접근을 할 위험이 있다.
프로젝트의 디렉토리 구조, .gitignore, CI/CD 설정을 분석하여 AI 에이전트용 최소 권한 정책(허용 경로, 금지 경로, 네트워크 규칙)을 자동 생성한다. CLAUDE.md, .cursorrules 등 에이전트별 설정 파일 형식으로 내보내고, 위반 시도 로그를 수집하여 정책 개선을 제안한다.
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍 |
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |