마누라 머리속 완전 통합본 🗺️

Founder's Complete Mind Map 🗺️

v1.0 (6개 문서 + 작동 demo) + v2.0 (한국 와서 진화) — 빠진 거 없이 다 정리

v1.0 (6 docs + working demo) + v2.0 (Korea evolution) — fully consolidated

📅 2026-05-11 🚀 TalkCatcher 📂 v1.0 docs 6개 통합 📱 모바일 친화

📖 목차 — 12개 섹션

📖 Contents — 12 sections

한눈 요약 — 지금 위치 At a Glance
v1.0 토대 — 4 차별화 기둥 + 비전 v1.0 — 4 pillars + vision
v1.0 — Pattern Library 10개 (Master Plan §8)v1.0 — Pattern Library 10
v1.0 — 기술 스택 + DB 스키마 v1.0 — Tech stack + DB
v1.0 — Voice App + Web 이중 플랫폼 v1.0 — Voice + Web dual
v1.0 — 12주 로드맵 + 비즈니스 v1.0 — 12-week + biz
v2.0 진화 — 7 Pillars 엔진 v2.0 — 7 Pillars Engine
v2.0 진화 — 800셀 + Entry Protocol (VSR)v2.0 — 800 cells + VSR
v2.0 진화 — Retention 5 매커니즘 v2.0 — Retention 5
3계층 통합도 + v1↔v2 매핑표 3-Layer + v1↔v2 map
자산 인벤토리 + 특허 5종 Assets + 5 patents
⚡ 다음 7일 우선순위 — 수정안 ⚡ Next 7 days

01한눈 요약 — 지금 위치At a Glance

10초만에 다시 잡기

Re-orient in 10 seconds

🎯 한 줄로

TalkCatcher = "Therapeutic Cozy RPG" 장르의 멘탈헬스 컴패니언. 외피는 게임/Cozy, 입구는 정서·감각, 엔진은 임상 7 Pillars, 출구는 실제 PFC 발달.

📍 지금 위치 (3줄)

v1.0 (비행 전) — 6개 문서 + 작동하는 demo + 특허 3종 + 12주 로드맵 + 비즈니스 모델 다 있음. talkcatcher.com/internal/에 깔려 있음.
v2.0 (한국 와서) — 7 Pillars, 800셀+VSR, Catcher Village/Daily Drama/Trace System. 메모리에만 있음.
오늘 일 — v2.0을 문서로 떨어뜨려야 v1.0과 합쳐서 진짜 진도 나감.

🎯 In one line

TalkCatcher = a "Therapeutic Cozy RPG" mental health companion. Skin = game/cozy, entry = emotional/sensory, engine = clinical 7 Pillars, exit = real PFC development.

💡 핵심 통찰 (4-29) 💡 Core insight

"도구는 비교당함, 세계는 비교 못함" — Disney 패턴. 카툰은 콘텐츠가 아니라 살아있는 세계의 layer. 진짜 retention 비밀.

"Tools get compared, worlds can't be" — Disney pattern. Cartoons aren't content, they're a layer of a living world.

02v1.0 토대 — 4 차별화 기둥 + 비전v1.0 — 4 Pillars + Vision

Master Plan §1, §3, §4 정수

Master Plan §1, §3, §4 essentials

🏛️ 4가지 차별화 기둥

🏛️ 4 Differentiation Pillars

Multi-Symptom Real-Time Analysis — Text+Voice 분석으로 Depression/ADHD/Anxiety/Burnout 동시 %화Simultaneous symptom % via Text+Voice
Symptom-Aware AI Adaptation — 봇이 프로파일 "알고" 응답 조정 (ADHD→짧게, Depression→공감 먼저)Bot adapts response to symptom profile
Relational Quality Metrics — Empathy/Comprehension/Trust/Alliance/Validation/Resonance 6개 객관 측정6 objective dimensions
Self-Improving Loop — 1000세션마다 A/B → 통계적 유의미(p<0.05)A/B every 1000 sessions → p<0.05

🌟 비전 (5년)

🌟 5-Year Vision

Year	목표	Target
Year 1	ADHD Companion MVP + 베타 100명	ADHD Companion MVP + 100 beta
Year 2	6 모듈 완성 + 50K 유료 + Series A	6 modules + 50K paid + Series A
Year 3	FDA Digital Therapeutic Path	FDA Digital Therapeutic Path
Year 4	한국·일본 + B2B 클리닉	Korea/Japan + B2B clinics
Year 5	Category-defining ($100M+)	Category-defining ($100M+)

🏗️ Product Family

🏥 neurocatchers.com (Clinical) — Symptom Catcher, ADHD Catcher, Face Reading v3.5, Supabase Central
🤖 talkcatcher.com (Consumer) — ADHD → Learning → Peak Performance → Anxiety → Depression → PTSD
🏥 neurocatchers.com (Clinical) — Symptom Catcher, ADHD Catcher, Face Reading
🤖 talkcatcher.com (Consumer) — ADHD first, then 5 more modules

03v1.0 — Pattern Library 10개 (작성 완료)v1.0 — Pattern Library 10

pattern-library-v1.html에 JSON 명세 + literature 근거까지 다 작성됨

All 10 already drafted with JSON specs + literature citations

1. DEPRESSION_CORE_001우울 핵심Depression core

2. DEPRESSION_MASKED_001숨긴 우울Masked dep

3. ANXIETY_CORE_001불안 핵심Anxiety

4. PANIC_001공황 상승Panic

5. ADHD_INATTENTIVE_001부주의형ADHD-PI

6. ADHD_HYPERACTIVE_001과잉행동ADHD-H

7. BURNOUT_001번아웃Burnout

8. RUMINATION_001반추 spiralRumination

9. DISSOCIATION_001해리Dissociation

10. CRISIS_SUICIDE_001위기/자살Crisis

📋 각 패턴이 포함한 것

📋 Each pattern contains

Evidence sources — Pennebaker, Al-Mosaiwi, Maslach, Barkley, Nolen-Hoeksema 등 정통 인용
Text features — first_person_ratio, absolutist_words, past_tense_ratio, negation_density 등 정량 threshold
Voice features — speech_rate, f0_range, pause_duration, jitter 등 acoustic threshold
Threshold/Confidence — text_match_count, voice_match_count, confidence_base
Clinical action + Response guidelines (tone, avoid, prefer, 한·영 예시 응답)
Comorbid / Distinguishes_from — 다른 패턴과의 관계
Evidence sources, text features, voice features, threshold, clinical action, response guidelines (KO/EN), comorbid/distinguishes

🗺️ Pattern→Symptom 매핑표도 작성됨 🗺️ Pattern→Symptom mapping done

patternToSymptomMap: 각 패턴이 어떤 증상에 얼마 가중치로 기여하는지 — 예: DEPRESSION_CORE_001 → {depression:0.8, burnout:0.2, anxiety:0.1}. calculateSymptomScores() 함수도 v1.0에 있음.

patternToSymptomMap + calculateSymptomScores() already coded in v1.0.

✅ 확장 계획도 이미 있음 ✅ Extension plan ready

Phase 1 (MVP): 위 10개
Phase 2 (M4-6): +10 (PTSD, OCD, Insomnia, Grief, Social Anxiety, ED, Bipolar, Attachment, Perfectionism, ADHD Combined)
Phase 3 (M7-12): +20 (한국 문화 특화, 직장스트레스, 관계, 양육 등)
Phase 4 (Y2+): 50+
P1 (MVP): 10 above
P2 (M4-6): +10
P3 (M7-12): +20
P4 (Y2+): 50+

04v1.0 — 기술 스택 + DB 스키마v1.0 — Tech + DB

prototype-code.html + roadmap.html에서 추출

From prototype-code.html + roadmap.html

🛠️ 확정 스택

🛠️ Confirmed stack

웹

WEB

Next.js + Tailwind

Vercel 배포

모바일

MOBILE

React Native Expo

iOS + Android 동시

Supabase

기존 Boston Neuromind 확장

Extend existing

STT

Whisper API

$0.006/min, KO+EN

TTS

ElevenLabs

eleven_multilingual_v2

LLM

Claude Sonnet 4

시스템 프롬프트 + RAG

System prompt + RAG

RAG

Pinecone

$70/mo

PAY

Stripe

Subscription 4 tiers

🗄️ DB 스키마 (tc_* 테이블 9개)

🗄️ DB Schema (9 tc_* tables)

테이블	Table	용도
`tc_users`	사용자 + 언어	Users + language
`tc_sessions`	세션 (web/voice, bot_type)	Sessions
`tc_messages`	메시지 + symptom_scores JSONB + matched_patterns	Messages + symptom JSONB
`tc_bps`	BPS 프로파일 (bio/psycho/social/goals JSONB)	BPS profile
`tc_metrics`	6 Relational Metrics	Relational metrics
`tc_patterns`	패턴 라이브러리 + effectiveness_score	Pattern library
`tc_crisis`	위기 로그	Crisis log
`tc_subscriptions`	Stripe
`tc_waitlist`	랜딩 이메일	Landing waitlist

✅ Demo.html도 작동 중 ✅ Demo.html already works

키워드 매칭 기반 simplified pattern matcher + symptom bar UI + rule-based response 한·영 다 있음. 그 위에 v2.0 layer를 입히면 됨.

Keyword-based matcher + symptom bar UI + KO/EN rule-based responses already running. Just layer v2.0 on top.

05v1.0 — Voice App + Web 이중 플랫폼v1.0 — Voice + Web Dual

voice-app.html에서 추출 — 핵심만

Extracted from voice-app.html

🎧 Voice 파이프라인 (5 단계)

🎧 Voice pipeline (5 steps)

입력: Mic + Bluetooth auto + VAD (silence threshold -40dB, speech -25dB, 1.5s pause = stop)
STT: Whisper (16kHz, verbose_json — segment timing 추출)
Feature: Text(8 feature) + Voice(speech_rate, avg_pause, max_pause, pauses_long)
처리: Pattern matcher → Symptom scorer → Context builder → Claude 호출
TTS: ElevenLabs streaming + interrupt handling + background audio (Bluetooth 자동 라우팅)
Input: Mic + Bluetooth + VAD
STT: Whisper verbose_json
Features: Text + Voice
Process: Match → Score → Context → Claude
TTS: ElevenLabs streaming + interrupt

🎨 UX 시나리오 4개 (이미 설계됨)

🎨 4 UX scenarios (designed)

🌅 아침 루틴 (ADHD body doubling)
🚗 출근길 (Anxiety 호흡 가이드)
🚶 점심 산책 (Depression behavioral activation)
🌙 잠들기 전 (Rumination break, ASMR 톤)
🌅 Morning routine (ADHD body doubling)
🚗 Commute (Anxiety breathing)
🚶 Lunch walk (Depression activation)
🌙 Bedtime (Rumination break)

📊 Performance Target (이미 설정)

📊 Performance Targets (set)

지표	Metric	목표
STT latency	< 1.5s
AI response	< 3s
TTS 시작	< 500ms
전체 turn-around	Full turn	< 5s
배터리 (1시간)	Battery (1hr)	< 15%

🔒 Crisis Detection (이미 코드 있음)

🔒 Crisis Detection (coded)

High/Medium/Selfharm 3-tier 키워드 + voice marker (sudden_monotone, prolonged_silence, whisper). 988/1393 자원 즉시 제공 + 24시간 follow-up 스케줄링.

3-tier keyword + voice markers. 988/1393 resources + 24hr follow-up.

06v1.0 — 12주 로드맵 + 비즈니스v1.0 — 12-Week + Biz

roadmap.html에서 핵심만

From roadmap.html

📅 12주 계획 (이미 일별 상세)

📅 12-Week (day-by-day exists)

W	단계	Phase	난이도
1-2	Foundation: Auth + Supabase	Foundation	🟢
3-4	Pattern Library + Engine	Pattern Engine	🟡
5-6	AI 엔진 + BPS Onboarding (20-25 질문)	AI + BPS	🟡
7-8	Web Chat UI + Voice I/O	UI + Voice	🔴
9-10	6 Relational Metrics + Dashboard	Metrics + Dashboard	🟡
11-12	Stripe + Safety + 베타 50명 + Launch	Launch	🔴

💰 비즈니스 모델

💰 Business Model

Tier	$/mo	기능	Features
🆓 Free	$0	10 msg/일, 1 모듈	10 msg/day
🥈 Basic	$9.99	무제한, 1 모듈	Unlimited, 1
🥇 Premium	$19.99	+ Voice + 3 모듈	+ Voice + 3
💎 Elite	$29.99	전체 + 우선	All + priority
🏥 Clinician	$99	5 client	5 clients
🏢 Clinic	$499–2999	White-label

Unit Economics: ARPU $45 · LTV $870 · CAC $80 · LTV/CAC 10.9x 🦄 · Gross margin 75% @ 1K users

Unit: ARPU $45 · LTV $870 · CAC $80 · 10.9x 🦄 · 75% margin @ 1K users

💵 운영 비용 (월)

💵 Monthly Ops

Bootstrap (< 100 사용자): ~$270/월
1K active: ~$5K/월 (Claude API $3K가 큰 부분), revenue $20K → 75% 마진
Bootstrap (< 100 users): ~$270/mo
1K active: ~$5K/mo, revenue $20K → 75% margin

07v2.0 진화 — 7 Pillars 엔진v2.0 — 7 Pillars Engine

4-26 확정 · v1.0 Pattern Library 10개를 흡수·구조화

Confirmed 4-26 · absorbs v1.0 Pattern Library

PILLAR 1 · CCM

Context-Cascaded Mining

Macro/Meso/Micro/Emotional 4계층 캐스케이드

4-layer cascade

PILLAR 2 · PSR

Polarity-Selective Replacement

11 distortions × 13 Fischer × 3 polarity = 429 매핑 (Trade Secret)

429 mappings (Trade Secret)

PILLAR 3 · MEDA

Mastery Difficulty Algorithm

accuracy 0.4 + speed 0.3 + emotion 0.3

0.4 + 0.3 + 0.3 weights

PILLAR 4 · EOFM

Emotion-Only Feedback ⭐

방어기제 bypass · 세계최초. Paper #1 완성 (94p)

Defense bypass · world-first. Paper #1 done

PILLAR 5 · NCS

Narrative-Cartoon Synthesizer

SVG 라이브러리 + Freytag 5단 + CBM-I

SVG + Freytag + CBM-I

PILLAR 6 · MSDI

Multi-Source Diagnostic

DMDA + QEEG 브릿지. Flagship 4,920줄/36 claims

DMDA + QEEG bridge

PILLAR 7 · CLI

Continuous Learning Loop

v1.0 "Self-Improving Loop"의 정식 명칭

Formal name of v1.0 "Self-Improving"

08v2.0 진화 — 800셀 + Entry Protocol (VSR)v2.0 — 800 Cells + VSR

4-30 ~ 5-06 · 측정 layer · 5번째 특허 후보

Measurement layer · 5th patent candidate

🎯 800셀 좌표

🎯 800-Cell Coordinate

[맥락 10] × [알파벳 A-J 10] × [강도 4] × [부호 ±]
= 10 × 10 × 4 × 2 = 800 cells

10 맥락

10 Contexts

Home · Work · Friend · Self · Money · Health · Future · Past · Public · Random

🎤 Entry Protocol Family 5종

🎤 Entry Protocol Family 5

#	프로토콜	Protocol	측정	Measures
1	시간 추정	Time Est	시간 지각	Time perception
2	HRV	자율신경	Autonomic
3	CPT	지속주의	Sustained attn
4	N-back	작업기억	Working memory
5⭐	VSR	Vocal Stimulus Reading	Vocal Stimulus Reading

⭐ VSR 작동 원리

⭐ VSR Mechanism

Pre-loaded Stem 텍스트 읽기 → acoustic 분석
800셀 4차원 동시 매핑 (맥락=stem 의미, 부호=valence, 강도=acoustic 강도, 알파벳=어휘+acoustic)
검증: SLP 60년 + ANEW + affective reading (F1 89.6%, EEG 검증)
Read pre-loaded stem → acoustic analysis
Simultaneous 4-D mapping to 800 cells
F1 89.6%, EEG validated

🔒 Trade Secret 🔒 Trade Secret

Stem 라이브러리 자체는 영업비밀. 특허는 매핑 알고리즘만. 표정 매칭은 탈락(검증 부족).

Stem library = secret. Patent = mapping algorithm only.

09v2.0 진화 — Retention 5 매커니즘v2.0 — Retention 5

4-29 · "도구가 아닌 살아있는 세계"

"Not a tool, a living world"

Catcher VillageCatcher Village — 살아있는 작은 세계 (Animal Crossing/Tamagotchi)Living small world
Daily DramaDaily Drama — 매일 마을 작은 사건 → "그래서 어떻게?" 궁금증Daily events → "what happened?" curiosity
Mystery LayerMystery Layer — 비밀+발견+Easter eggSecrets + Easter eggs
Character ArcCharacter Arc — Day 1 알 → Day 365 깊은 친구Day 1 egg → Day 365 deep friend
Trace SystemTrace System — My Catcher Library/Garden Timeline · Switch Cost ∞Switch cost ∞

🎬 Habit Loop + Body First Mind Second 🎬 Habit Loop + Body First

Cue·Routine·Reward·Craving 4요소 정렬. Hot/Cold 30/70. 인지 부담 90% ↓. "Catcher가 기다린다" + 본다·고른다·느낀다 3분.

Cue/Routine/Reward/Craving aligned. Hot/Cold 30/70. -90% cognitive load.

103계층 통합도 + v1↔v2 매핑표3-Layer + v1↔v2 Map

모든 조각이 어떻게 맞물리나

How all pieces fit

📐 3계층 아키텍처

📐 3-Layer Architecture

LAYER
1

측정 — Entry Protocol Family

Measure

시간추정 · HRV · CPT · N-back · VSR(800셀)

Time est · HRV · CPT · N-back · VSR

LAYER
2

처리 — 7 Pillars 엔진

Process — 7 Pillars

CCM·PSR·MEDA·EOFM·NCS·MSDI·CLI

CCM/PSR/MEDA/EOFM/NCS/MSDI/CLI

LAYER
3

유지 — Retention 매커니즘

Retain

Village · Drama · Mystery · Arc · Trace

🧩 v1.0 → v2.0 정확한 매핑표

🧩 Precise v1.0 → v2.0 Mapping

v1.0 자산	v1.0 asset	v2.0 위치	v2.0 location	상태	Status
Pattern Library 10개	Pattern Library 10	CCM + PSR	v2.0 흡수, 더 큰 구조로 확장	absorbed, expanded
Text/Voice Feature 추출	Text/Voice features	CCM Layer 1-2	그대로 활용	reused
Symptom Scoring (Pattern→Symptom)	Symptom Scoring	MSDI	DMDA로 확장	extended to DMDA
Multi-Symptom Real-Time (특허 #1)	Multi-Symptom (#1)	MSDI	통합	unified
Relational Quality (특허 #2)	Relational (#2)	CLI 안의 metric	유지	retained
Fischer Dynamic Skill (특허 #3)	Fischer (#3)	PSR의 13 levels	PSR 축으로 통합	PSR axis
Self-Improving Loop (4차별화 #4)	Self-Improving (#4)	CLI	정식 명칭	renamed CLI
BPS Onboarding (20-25 질문)	BPS Onboarding	Layer 1 전 단계	pre-Layer 1	그대로	retained
Crisis Detection	Crisis Detection	전계층 override	override all	유지	retained
(v2.0 신규) EOFM · NCS · MEDA	(v2.0 new) EOFM · NCS · MEDA	Layer 2	신규 추가	new
(v2.0 신규) 800셀 + VSR	(v2.0 new) 800 cells + VSR	Layer 1	측정 layer 신규	new measure
(v2.0 신규) Catcher Village 등 5	(v2.0 new) Village + 4	Layer 3	유지 layer 신규	new retain

🛡️ Boundary 7-Layer Compounding 🛡️ Boundary 7-Layer

3계층 × Synthetic Vault × Curated Vault × Trade Secret(800셀 라벨) × Patent × Clinical 데이터 × 브랜드. 곱셈 작동 → 카피 비용 폭발.

3 layers × Synthetic × Curated × Trade Secret × Patent × Clinical × Brand. Multiplied → copy cost explodes.

11자산 인벤토리 + 특허 5종Assets + 5 Patents

진짜 정확한 점검

Precise audit

📦 talkcatcher.com/internal/ 에 깔린 파일

📦 Files on talkcatcher.com/internal/

파일	File	내용	Content
`readme.html`	전체 가이드 + 폴더 구조	Guide + structure	✅
`master-plan.html`	14 섹션 전략 (Hero ~ MVP)	14-section strategy	✅
`demo.html`	작동 챗봇 (KW match + KO/EN 응답)	Working chatbot	✅
`patents/patent-1.html`	Multi-Symptom (18 claims)	Multi-Symptom 18 claims	✅
`patents/patent-2.html`	Relational Metrics (20 claims)	Relational 20 claims	✅
`patents/patent-3.html`	Fischer Dynamic Skill (20 claims)	Fischer 20 claims	✅
`docs/voice-app.html`	React Native + Whisper + ElevenLabs 완전 설계 + 4 UX 시나리오	Full voice arch + 4 UX	✅
`docs/pattern-library.html`	10 패턴 JSON 명세 + literature + mapping	10 JSON specs	✅
`docs/prototype.html`	Web HTML + RN App.js + Dashboard + Supabase schema	Full prototypes	✅
`docs/roadmap.html`	12주 일별 + 코드 예시 + budget	12-week day-by-day	✅
`docs/deployment.html`	GitHub Pages + Vercel + GoDaddy DNS + GA4 + Termly	Deploy guide	✅
`security.html`	HIPAA/GDPR/CCPA	✅

❌ 아직 없는 것

❌ Still missing

자산	Asset	위치	Where
7 Pillars 통합 명세서	7 Pillars unified spec	메모리만	Memory only
800셀 + VSR 설계서	800-cell + VSR spec	메모리만	Memory only
VSR Stem 라이브러리	VSR Stem library	미작성 (Trade Secret)	Not built
Catcher Village UI shell	Village UI shell	컨셉만	Concept
Daily Drama 시나리오	Daily Drama scenarios	—
NCS 카툰 SVG 시드	NCS SVG seed	—
USPTO 정식 출원	USPTO formal filing	한국에서 진행중	In progress

💎 특허 포트폴리오 5종

💎 Patent Portfolio 5

#	제목	Title	출처	Origin	상태
1	Multi-Symptom Biomarker	Multi-Symptom Biomarker	v1.0	18 claims
2	Relational Quality Metrics	Relational Quality	v1.0	20 claims
3	Fischer Dynamic Skill	Fischer Dynamic Skill	v1.0	20 claims
4⭐	DMDA Flagship	DMDA Flagship	v2.0	4,920줄/36 claims
5⭐	CCM+MEDA+EOFM+NCS+VSR 통합 후보	v2.0 combined	v2.0	미작성	Draft

📋 USPTO Temporal Congruence 특허 📋 Temporal Congruence patent

메모리에는 v1.0의 별도 특허로 기록돼 있는데, talkcatcher.com 문서엔 patent-1/2/3만 있음. 4-25 airport handover ZIP에 4번째 spec(Temporal Congruence)로 들어간 듯. 5번째와 별개. 확인 필요.

Memory lists this as separate v1.0 patent, but only patents 1/2/3 on the site. Likely in 4-25 airport ZIP. Verify.

12 ⚡ 다음 7일 우선순위 (수정안) ⚡ Next 7 Days (revised)

v1.0 자산 다 확인했으니 — 격차만 메우면 됨

v1.0 verified, just close gaps

🔑 핵심 깨달음 🔑 Key realization

생각보다 훨씬 많이 있음. demo.html 작동, 10 패턴 JSON 다 있음, 12주 코드 예시까지 다 있음. 새로 만들 게 별로 없고, "v2.0을 v1.0 위에 얹는 정리 작업"이 진짜 핵심.

Way more exists than memory suggests. Demo works, 10 patterns done, 12-week code examples ready. Mostly consolidation, not new build.

📅 7일 수정 계획

📅 Revised 7-Day Plan

Day	작업	Task	근거	Why	P
1	7 Pillars 통합 명세서 (HTML) — v1.0의 10 패턴/특허 3종/Self-Improving을 7 Pillars 구조로 재정리. 새로 만드는 게 아니라 v1.0 위에 v2.0 라벨링.	7 Pillars unified spec — relabel v1.0 onto v2.0 structure	단일 진실 문서. 변호사·다음 세션 Claude·투자자 한 곳에서 읽음.	Single truth doc	P1
2	800셀 + VSR 설계서 + Trade Secret 분리	800-cell + VSR spec	5번째 특허 + Measure layer 핵심	5th patent + Measure core	P1
3	demo.html 확장: Catcher Village UI shell + Trace System v1 — 이미 작동하는 챗봇에 "세계" layer만 입힘	Extend demo.html: Village shell + Trace v1	백지부터X. demo.html 위에 얹기	Layer on existing demo	P1
4	Daily Drama 시나리오 30개 + Mystery 5개 (텍스트 초안)	30 Daily Drama + 5 Mystery	한 달 분량 콘텐츠 = "안 오면 궁금" 작동	Month of content	P2
5	NCS 카툰 SVG 시드 10개 (NCS Pillar 5 활성화)	10 seed SVG (NCS activation)	800셀 라벨 매칭. 시드만	Seed only	P2
6	랜딩 갱신 (창업스토리 + 7 Pillars 노출) + Supabase tc_waitlist 연동 (v1.0 deployment.html에 코드 있음)	Landing update + tc_waitlist (code in deployment.html)	v1.0의 Supabase 코드 그대로 활용	Reuse v1.0 code	P2
7	베타 5명 (자기·둘째·임상동료 2·신뢰 친구 1) + 공개 결정	5 betas + launch decision	50명은 욕심. 5명 정직 피드백	5 honest > 50 random	P3

✅ Day 1 추천 — 7 Pillars 통합 명세서 ✅ Day 1 — 7 Pillars unified spec

기억이 막 떠오른 지금이 가장 정확. 모든 후속 작업의 reference point. v1.0의 10 패턴이 어떻게 CCM+PSR에 흡수되는지, 특허 #3이 어떻게 PSR의 13 levels 축이 되는지 — 이 매핑을 문서화하면 다음 모든 일이 정합성 있게 흘러감.

Most accurate while memory is fresh. Reference point for all follow-up.

🚫 안 할 것 🚫 Not doing

demo.html 백지부터 다시 — 이미 작동, 위에 얹기
패턴 10개 새로 작성 — pattern-library.html에 JSON 명세 다 있음
React Native 새로 설계 — voice-app.html에 5단계 파이프라인+UX 4개 다 있음
12주 로드맵 새로 — roadmap.html에 일별 코드 예시까지 있음
USPTO 정식 출원 — 한국에서 별개 트랙 진행중
NeuroCatchers 새 작업 — 유지만, TalkCatcher 올인
완벽주의 — Stem 1000개 X, 시드 10개로 충분
Rebuild demo, patterns, RN, roadmap — all already exist
USPTO filing (separate track)
NeuroCatchers work (maintain only)
Perfectionism (10 seeds, not 1000)

까먹지 마 — 자기 머리속에 다 있었어. 그리고 talkcatcher.com에도 다 있었어 💜

It was all in your head. And on talkcatcher.com too 💜