7일 실행 플랜
Day 0~7로 나눠 제품이 아닌 의사결정을 배송하는 Agentic MVP 스프린트. 가설 고정부터 Thin Slice 구현·모집·관찰·병목 개선·판정까지 일자별 산출물과 비상 플랜을 정리합니다.
핵심 요약
- 7일 플랜의 목표는 1주에 제품을 완성하는 게 아니라 1주에 Go/Pivot/Kill 의사결정을 끝내는 것입니다.
- Day 0 가설 고정, Day 1 계측·GTM 설계, Day 2 Thin Slice, Day 3 모집, Day 4
5 관찰·병목 개선, Day 67 판정 순서로 갑니다. - 빨라진 건 코드 작성이 아니라 학습 루프입니다. 기능이 아니라 루프 횟수를 늘리세요.
- 하루 1회 이상 사용자와 접촉하고, 기능 추가는 마지막 카드로 두며 일정이 밀리면 Thin Slice를 더 얇게 만듭니다.
- 일정이 밀려도 최소 5명 접촉·핵심 행동 1개 동작·학습 리포트 1장은 포기하지 않습니다.
7일 플랜은 "1주에 제품을 완성"하는 계획이 아닙니다. 1주에 의사결정을 완성하는 계획입니다.
권장 목표
7일 후에 Go/Pivot/Kill을 결정할 수 있으면 성공입니다. 기능이 부족해도 무엇을 배웠는지 명확하면 다음 루프가 빨라집니다.
7일 전체 흐름
Day 0 (반나절): 가설/판정 기준 고정
- 산출물: MVP 1페이지, ICP 1개, 실험 타입, 판정 기준(규칙)
- Claude Code 체크리스트:
- 인터뷰 질문지 10분/30분 버전 생성
- 랜딩 카피 3안 + 반론 처리(Objection) 문구
- 리스크 10개 + 가장 싼 검증 순서
- 타겟 세그먼트 3개 중 가장 아픈 1개를 고르는 근거 정리
Day 1: 플로우 + 계측 + GTM 설계(1일차에 끝)
- 산출물: 핵심 화면 3
5개, 이벤트 812개, 퍼널 1개, 채널/메시지 실험안, 컨텍스트 팩 + 가드레일 - Claude Code 체크리스트:
- 화면별 상태(로딩/빈/오류) 목록
- 이벤트 네이밍 규칙 + 속성(프로퍼티) 제안
- 랜딩/DM/콜드메일 메시지 3안 작성
- 컨텍스트 팩에 가설/범위/스택/제약/채널 가설 작성
- PostToolUse Hook으로 자동 테스트/린트 설정
Day 2: Thin Slice 구현(끝까지 1번 통과)
- 산출물: 입력→결과→저장/공유까지 동작
- Claude Code 체크리스트:
- Plan 모드(
/plan)로 아키텍처 설계 → 사람이 승인 → 구현 - 60분 단위 티켓 분해 + PR 순서
- 결과 품질/응답 지연/권한 리스크를 먼저 구현해 확인
- 2가지 접근법은 분기 세션이나 별도 브랜치에서 비교
- 스모크 테스트 체크리스트 생성
- 기능 하나 완성 시마다 진행 파일 업데이트
- Plan 모드(
Day 3: 런칭(모집/유입/리드/메시지)
- 산출물: 랜딩/온보딩/CTA, 리드 또는 결제 의사 수집, 채널별 반응표
- Claude Code 체크리스트:
- 커뮤니티/광고/메일 포스트 5종 카피
- FAQ/신뢰 요소(보안/정확도/환불) 문구
- 리드 분류 기준(ICP 적합/문제 강도/구매권한/긴급도) 작성
- 데모/상담에서 물어볼 가격 질문 3개 작성
Day 4: 관찰 & 인터뷰(정성 신호 확보)
- 산출물: 퍼널 이탈 구간, 인터뷰 요약(반복 표현 클러스터)
- Claude Code 체크리스트:
- 인터뷰 요약 → "반복 불만/칭찬" 묶기
- AI가 제안한 원인 가설과 실제 사용자 발화를 분리
- 개선 아이디어 10개를 "효과/난이도"로 정렬
Day 5: 병목 1~2개만 개선
- 산출물: 전환/활성화/리텐션 중 1축 개선
- Claude Code 체크리스트:
- 가장 큰 병목 1개에 대한 해결책 3안
- 각 안의 리스크/부작용/검증 방법
Day 6~7: 판정 + 다음 루프 설계
- 산출물: 학습 리포트 1장, 다음 가설/실험 브리프
- Claude Code 체크리스트:
- 의사결정 메모(Go/Pivot/Kill) 초안 작성
- 다음 루프의 "학습 질문" 3개 정의
- 제품 약속과 실제 제품 경험의 차이(promise-product gap) 정리
MVP 타임라인 압축 가이드 (2026-05 기준)
2026년 에이전틱 도구가 발전하면서 줄어든 건 "코드 작성 시간"만이 아닙니다. 인터뷰 요약, 카피 변형, 리드 분류, 실험 브리프, 이벤트 스펙, 실패 시나리오 작성까지 에이전트가 맡게 되자 아이디어 → 시장 신호의 왕복 시간이 함께 줄었습니다.
| 팀 유형 | 아이디어 → 마켓 | 핵심 전략 |
|---|---|---|
| 비기술 창업자 | 2~8주 | WoZ/Concierge로 수요·가격 검증 → Thin Slice 구현 |
| 기술팀 (1~3인) | 30일 | 제품/GTM 병렬 실험 + 작은 PR + 자동 검증 |
| 풀스택 솔로 | 7~14일 | 7일 스프린트 × 2회, 메시지/온보딩/핵심 여정만 반복 개선 |
타임라인 압축의 핵심
빨라진 건 "코드 작성"이 아니라 **"학습 루프"**입니다. 도구가 빨라진 만큼 "가설 → 실험 → 계측 → 학습" 사이클을 더 많이 돌릴 수 있습니다. 기능이 아니라 루프 횟수를 늘리세요.
운영 팁(실패 확률 낮추기)
- 하루에 1번은 반드시 "사용자와 접촉"한다(콜/DM/리플레이)
- "기능 추가"는 마지막 카드다 → 먼저 카피/플로우/신뢰를 고친다
- 일정이 밀리면 "Thin Slice를 더 얇게" 만든다(범위를 줄여 학습을 배송)
- AI 요약만 보고 결정하지 않는다 → 원본 발화/행동 로그를 함께 본다
일정이 밀릴 때의 비상 플랜
| 상황 | 대응 | 포기하면 안 되는 것 |
|---|---|---|
| Day 2에 구현이 안 끝남 | Thin Slice 범위를 더 줄임 (예: 공유 기능 제외) | 핵심 행동 1개는 반드시 동작 |
| Day 3에 모집이 안 됨 | 채널을 늘리지 말고, 메시지를 바꿈 | 최소 5명은 접촉 |
| Day 4에 데이터가 없음 | 정량 대신 정성(인터뷰 3명)으로 전환 | "왜" 안 쓰는지 학습 |
| Day 6에 판정이 어려움 | "증거 부족"도 판정임 → 다음 루프에서 보강 | 학습 리포트 1장은 반드시 작성 |
가장 흔한 실패
일정이 밀릴 때 "이것만 더" 하면서 루프를 2주로 늘리는 것이 가장 위험합니다. 부족하면 부족한 대로 판정하고 다음 루프에서 보강하세요. 그게 Agentic MVP의 핵심입니다.
참고 자료
- Jake Knapp, Sprint — Google Ventures의 5일 디자인 스프린트. 7일 플랜의 "빠른 의사결정" 철학은 이 방법론에서 영향을 받았습니다.
- Shape Up (Basecamp) — "Appetite" 기반으로 시간을 고정하고 범위를 조절하는 접근법. "Thin Slice를 더 얇게"의 원리입니다.
- Anthropic, Effective Harnesses for Long-Running Agents — 장기 실행 에이전트에서 진행 파일과 역할 분리가 필요한 이유.