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우리는 근거에서 만듭니다. 유행도 아니고 의지력도 아닙니다 — 모든 제품 결정은 당신이 직접 확인할 수 있는 무언가로 거슬러 올라갈 수 있어야 합니다.
이 기준으로 만드는 사람은 누구인가 →하루는 24시간입니다. 이 숫자는 누구에게도 협상의 여지가 없습니다.
문제가 “하고 싶은데 시간이 없다”라면, 남은 방법은 시간을 더 찾아내는 것이 아니라 한 시간당 얻는 성과를 끌어올리는 것뿐입니다. 공급이 고정되어 있다는 것을 받아들이는 순간 설계 문제 자체가 바뀝니다. “어떻게 하면 당신의 하루를 더 차지할까”가 아니라 “같은 한 시간이 당신을 얼마나 더 멀리 데려다줄까”로.
그래서 mibuki는 “더 열심히 하는 방법”을 만들지 않습니다. 우리가 만드는 것은 효율의 과학을 구현한 제품입니다. 당신이 가진 의지력의 총량을 늘리려 하지 않고, 이미 가진 의지력이 더 멀리 가도록 만듭니다.
아래 세 가지 원칙은 우리가 실제로 쓰는 판단 기준입니다. 구호가 아니라, 어떤 기능을 내보낼지 말지를 실제로 결정하는 규칙입니다.
우리가 만들까 고민하는 모든 것은 이 셋을 전부 통과해야 합니다.
Effect size over opinion
“괜찮아 보인다”는 이유로 기능을 내보내지 않습니다. 학습법이나 행동 설계를 채택하기 전에 효과가 얼마나 큰지, 재현되는지, 어디까지 적용되는지를 확인합니다. 그러려면 원 논문에서 멈추지 않고, 질문이 요구하는 바에 따라 사전등록 연구·체계적 문헌고찰·메타분석까지 읽어야 합니다.
유행한다고 채택하는 것이 아니라, 효과가 확인되었기 때문에 채택합니다. 뒤집어 말하면, 확인되지 않은 것은 아무리 시끄러워도 내보내지 않습니다. 중요한 것은 방법의 이름이 아니라 그것이 누구에게, 얼마나, 어떤 조건에서 통했는가입니다.
실제 적용 — LangDict는 간격 반복(spaced repetition)을 채택했습니다. 그 판단이 옳았는지는 의견이 아니라 예측 정확도로 가립니다(원칙 03). 방법·데이터·점수는 모두 공개되어 있습니다.
Lexa 연구 리포트 보기 →Remove friction, not add willpower
사람들이 그만두는 이유는 의지가 약해서가 아닙니다. 설계에 마찰이 있기 때문입니다. 시작하기까지의 탭 수, 설정 항목의 수, 내려야 하는 결정의 수 — 이 모두가 습관이 살아남을지를 결정합니다.
우리는 더 열심히 하라고 말하는 대신 단계를 지웁니다. 설정을 줄이고, 기본값 그대로 쓸 수 있게 하고, 결정을 줄입니다. 목표는 의지력이 전혀 필요 없는 제품입니다.
Measure it, then publish it
효과를 주장한다면, 당신이 확인할 수 있는 형태로 공개합니다. 이것은 세일즈 포인트가 아니라 우리 자신에 대한 제약입니다. 숫자를 내놓을 수 없다면, 효과를 주장하지 않습니다.
그리고 결론만 공개하지 않습니다. 비교 기준선·데이터·평가 지표까지 함께 공개합니다. 조건이 적히지 않은 숫자는 우리를 좋아 보이게 하는 것 외에는 아무 일도 하지 못하기 때문입니다. 읽는 사람이 같은 절차를 밟아 같은 것을 볼 수 있을 때, 비로소 공개할 준비가 된 결과입니다.
실제 적용 — LangDict의 기억 모델 Lexa는 공개된 세 가지 벤치마크(Anki / Duolingo / maimemo)에서 FSRS-7의 기본 파라미터와 비교합니다. 비교 기준선은 사용자별 최적화를 전혀 적용하지 않은 표준 설정입니다. 평가 지표·데이터 분할·점수를 모두 공개합니다.
Lexa 연구 리포트 읽기 →이 약속들은 원칙보다 강합니다. 우리가 어기면 당신이 그 자리에서 붙잡을 수 있기 때문입니다.
“5배 빨리 외운다” 같은 말은 없습니다. 숫자를 공개할 때는 비교 기준선과 측정 방법이 그 숫자와 같은 문장 안에 놓입니다.
해지 경로를 숨기지 않고, 잘못 누르도록 유도하는 위치에 버튼을 두지 않습니다. 떠나고 싶은 사람은 떠나는 길을 쉽게 찾을 수 있어야 합니다.
연속 기록을 인질로 삼는 알림은 보내지 않습니다. 우리가 늘리고 싶은 숫자는 당신이 앱에 머무는 시간이 아니라, 당신이 되찾는 시간입니다.
실제 학습이 뒤따르지 않는 보상 연출로 나아가고 있다는 기분만 주지 않습니다. 움직인 것이 카운터뿐이라면, 아무것도 움직이지 않은 것입니다.
제품마다 답이 다릅니다. 그래서 제품별로, 이유와 함께 적습니다.
집중이나 학습에 직접 개입하는 제품에는 광고를 넣지 않습니다. Lofi Station은 집중을 파는 제품인데, 집중을 깨뜨리도록 설계된 것을 같은 화면에 두는 건 앞뒤가 맞지 않습니다. LangDict도 같은 경우입니다. 학습 도중에 주의를 끌어가는 것은 그 앱이 존재하는 이유 자체를 무너뜨립니다.
kikeruka와 Atom에는 광고가 있습니다. 두 앱은 무료이고, 유료 플랜으로 요금을 받을 만한 차이를 아직 만들지 못했습니다. 지금은 어느 쪽도 돈을 내고 광고를 없앨 방법이 없습니다. 요금을 받을 만한 유료 플랜이 생기면, 광고를 없애거나 끌 수 있는 것으로 만들겠습니다.
그러니 이것은 이념이 아니라, 지금 이 제품들과 자금의 실제 상황입니다. 상황이 바뀌면 이 페이지도 바뀝니다.
| 제품 | 광고 | 이유 |
|---|---|---|
| Lofi Station | 없음 | 집중을 위한 도구에 집중을 깨는 것을 두지 않는다 |
| LangDict | 없음 | 학습 도중 주의를 끌어가는 것은 넣지 않는다 |
| kikeruka | 있음 (없앨 방법 없음) | 무료로 계속 제공하기 위해 |
| Atom | 있음 | 무료로 계속 제공하기 위해 |
구현되지 않은 원칙은 원칙이 아닙니다. 현재 각각이 어디에 내려앉아 있는지 적습니다.
| 제품 | 적용된 원칙 | 어떻게 드러나는가 |
|---|---|---|
| LangDict | 01 + 03 | 간격 반복을 채택하고, 그 예측 정확도를 공개 벤치마크에서 검증해 공개한다 |
| Atom | 01 + 02 | 행동과학에 따라 습관을 최소 단위와 트리거로 설계한다 |
| Lofi Station | 02 | 여는 순간 집중 — 설정이라는 마찰을 없앴다 |
| kikeruka | 02 | 스캔하고 기다리면 된다. 되돌아가 확인하는 일이 더 이상 필요 없다 |
open-spaced-repetition. FSRS: Free Spaced Repetition Scheduler. GitHub.
open-spaced-repetition. srs-benchmark: Benchmark of Spaced Repetition Algorithms. GitHub.
open-spaced-repetition. anki-revlogs-10k: Anki review logs from 10,000 users. Hugging Face.
Settles, B., & Meeder, B. (2016). A Trainable Spaced Repetition Model for Language Learning. Proceedings of the 54th Annual Meeting of the ACL.
Ebbinghaus, H. (1885). Über das Gedächtnis: Untersuchungen zur experimentellen Psychologie. Leipzig: Duncker & Humblot.
여기에는 저자·연도·게재처를 원문과 대조해 확인한 문헌만 싣습니다.
Last updated: July 2026