SC-D09 · 모바일

강점 분석

414 × 896 손가락 터치 기준(44px) AI
강점 분석 2차년도 · 정의만

아직 만들지 않은 화면입니다. 무엇을 만들지만 적어 두었습니다 — 수치를 채워 넣지 않았습니다. 채우면 만들어진 것처럼 보입니다 2차년도

자가 인식 본인이 생각하는 강점 F-04 어떻게 수집할지가 미정입니다 — 설문 형식·주기. 이것이 정해지기 전에는 갭 자체가 성립하지 않습니다
실제 데이터 시술별 재방문율·만족도에서 도출합니다 F-03 · D-03 — 원천은 이미 내 성과에 있습니다
갭 — 인식과 실제의 차이 이것이 코칭의 출발점입니다 F-04. 갭을 보여주는 화면이지 순위를 매기는 화면이 아닙니다
익명 벤치마킹 매장·전국 평균 대비 내 위치 F-06 최소 표본 수가 있어야 역산이 안 됩니다 — D08 에서도 같은 이유로 수치를 비워 뒀습니다

2차년도 착수 전에 정해야 하는 것 16-F ▷

자가 인식 수집 방법 — 설문 형식·주기가 미정입니다
익명 벤치마킹의 최소 표본 수 — 없으면 "익명"이 역산됩니다
평가에 쓰면 자가 인식이 왜곡됩니다 16-F 4-2 — 코칭용임을 보장하는 장치가 먼저 필요합니다. 내 성과의 미결과 같은 뿌리입니다

화면 그대로 → /m/SC-D09

여기서 도는 자체 AI

  • AIRC-F-04강점 분석·자가인식 갭

    자가 인식 vs 실제 데이터 비교 (S7)

Vision·예측·탐지·최적화 모델. 언어 모델이 아니라 데이터로 학습한 판별·회귀 모델이다

아직 안 정한 것

  • 정의 컷이다 — 뼈대와 선행 조건만 적었다. 상세는 2차년도에 채운다 (15번 3장)
  • 화면 안의 “2차년도 착수 전에 정해야 하는 것”이 이 컷의 본체다

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