Show GN: 매일 쏟아지는 새 IT 서비스, 넷플릭스처럼 둘러보기 - newflix
tags: IT 디스커버리,발견,AI 도구,서비스 큐레이션,newflix
매일 쏟아지는 새로운 AI 서비스와 개발 도구. 정작 "한눈에 둘러보고 골라 담는 경험"은 마땅하지 않다고 느낀 경험, 누구나 한 번쯤 있어봤을 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 새로운 플랫폼이 있습니다. 바로 newflix(newflix.io)입니다.
탄생 배경: 왜 또 하나의 디스커버리 플랫폼인가
IT 업계에서는 매일 수십 개의 새로운 서비스가합니다. 그러나 사용자는 이를efficient하게 탐색하고 선택할 방법이 마땅치 않습니다. 기존 디스커버리 플랫폼들은 목록 나열에 그치지, 실제 "둘러보고 선택하는"Nice한 경험을 제공하지 못했습니다.
자 oakhex 씨는 OTT 플랫폼의 둘러보기를 서비스 발견에 가져오면 어떨까 생각해냈습니다. 넷플릭스처럼 시네마틱하게 탐색하고, Product Hunt처럼 새로운 것을 발견할 수 있다면 — 바로 그 교차점에 newflix가 있습니다.
핵심 기능 3가지
1. 발견(Discovery): 시네마틱한 탐색
newflix는 시네마틱 히어로 영역과 카테고리별 캐러셀을하여 OTT처럼하며 탐색하는 경험을 제공합니다. 사용자는 특정 카테고리에 묶이지 않고,CROSS 여러 영역을 자연스럽게 탐색할 수 있습니다.
2. 수집(Collection): 나만의 큐레이션
마음에 드는 서비스를 컬렉션으로 묶어 나만의 디스커버리 리스트를 만들 수 있습니다. 공개 설정도 가능하여 다른 사용자와 공유하며, 공유 링크를 통해 큐레이션을 퍼블리쉬할 수 있습니다.
3. 회귀(Loop): 다시 돌아오는 흐름
업보트, 리뷰, 찜 기능을 통해 사용자가 다시 방문하는 흐름을했습니다. 단순히 검색하고 떠나는 것이 아니라, 지속적인을 돕습니다.
주요 기술적 특징
하이브리드 검색
newflix는 키워드 검색과 임베딩 벡터 검색을 결합한 하이브리드 방식을 채택했습니다. pgvector의 cosine 유사도를 활용하며, RRF(Reciprocal Rank Fusion)로 두 검색 결과를순위화합니다. 이를 통해 의미 기반으로 관련된 서비스를 추천받을 수 있습니다.
UGC 큐레이션 시스템
공개 컬렉션을 둘러볼 수 있고, 각 큐레이터의 한마디commentary도 함께 확인할 수 있습니다. 공유 코드를사용하면 특정 컬렉션에 직접 접근할 수 있어, 좋아하는 큐레이터의 리스트를효율적으로 follow할 수 있습니다.
라우트별 OG/SEO
각 서비스 페이지를 정적 prerender 방식으로 생성하여, 소셜 미디어에서 공유 시 서비스별 미리보기가제대로 노출됩니다. 개발자 입장에서SEO는 Must-have였겠죠.
기술 스택
| 영역 | 사용 기술 |
|---|---|
| 런타임 | Bun 1.3 |
| 백엔드 | Elysia + Drizzle + Postgres 16(pgvector HNSW) |
| 검색 임베딩 | Voyage voyage-4-lite (1024d) |
| 프론트 | React 19 |
| 스토리지 | Cloudflare R2 |
| 인프라 | Railway |
흥미로운 점은 Bun을 런타임으로 선택 채택한 점입니다. TypeScript/JavaScript 생태계에서 Bun은 빠른 시작 성능을 제공하며, this 프로젝트에서는 백엔드 전체를 Bun으로 돌리고 있습니다.
Postgres 16의 pgvector 확장과 HNSW 인덱스를활용한 검색은, 단순한 텍스트 매칭이 아닌 의미적 유사도를 기반한 추천을구현하게 합니다.
사용자 피드백과 개선 방향
서비스를 사용한 초기 사용자들로부터several 피드백이혔습니다. 특히 재미있는 의견들은 다음과 같습니다.
"아이디어 정말 재미있네요! 다만 호버 이전에 설명이 보이지 않아서 탐색이 오히려 번거로워진 감이 조금 있습니다. 썸네일 하단에 정보가 나오면 좋을 것 같아요."
서비스자인 oakhex 씨는 이러한 피드백을 적극 반영 중이며, 특히 서비스 설명을 호버 없이도 확인할 수 있도록 하는 방향으로 개선 작업을 진행입니다.
또한 직접 만든 서비스를 등록하고 싶은 사용자 위해 서비스 추가 요청 기능도. 현재는자가 수동으로 등록 절차를 진행하고 있으며, 내용 작성에는 자체 개발한 AI 에이전트를 활용하여 자동화율을 높이고 있습니다.
초기 스타트업의 과제
아직 초기 단계인 만큼 해결해야 할들도 존재합니다. 데이터와 큐레이션의 충분한 양적 확장이 필수적이고, 서비스의Value가 큐레이션 품질에 크게 의존합니다. 또한 UGC 기반임에 따라 지속적인 품질 관리 메커니즘도 구축해야 합니다.
하지만자의 방향성. 서비스 초기에는 큐레이션의 질이 가장 중요하다고 판단하여, 직접 강력한 AI 에이전트로 콘텐츠 자동화를 구현했다는 점은 startups로서 효율적인 배분이라고 할 수 있습니다.
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• Show GN: 매일 쏟아지는 새 IT 서비스, 넷플릭스처럼 둘러보기 - newflix
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