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1편에서 사이트를 만들고 2편에서 운영까지 붙였습니다. 이제 남은 건 결과가 틀렸을 때 작업 방식도 함께 나아지느냐는 것. 사람이 코드와 지시문을 매번 다시 고치면 AI를 쓰면서도 수정 비용은 계속 남죠.
DAPPOS의 Bubble Up은 결과가 목표에 못 미칠 때 Bubble Engine이 테스트·평가·최적화를 거쳐 Coding SOP를 개선하는 흐름입니다. 제품 하나만 손보는 게 아니라 다음 작업에도 다시 쓸 절차를 고치려는 방식
이건 단순한 수정 버튼이 아닙니다. 일반 생성 AI는 실패할 때마다 사람이 프롬프트와 코드를 다시 손봐야 하고, 그렇게 얻은 해결 방법도 다음 작업에 자동으로 남지 않음. 사용자가 늘수록 수정 인력과 비용도 같이 늘어나는 구조입니다.
DAPPOS가 필요한 이유는 반복되는 실패를 한 번의 수정으로 끝내지 않고, 다음 작업에도 재사용할 SOP로 바꾸려 하기 때문입니다. 검증된 작업 방식이 계속 쌓이면 사용자는 같은 설명과 시행착오를 줄일 수 있고, DAPPOS도 단순히 모델을 빌려주는 서비스보다 자체 실행 자산을 가진 프로젝트가 될 수 있음.
세 편을 이어 보면 흐름이 완성됩니다. Bubble Code가 만들고→Project Workspace가 굴리고→Bubble Up이 작업 방식을 고치는 것. 이 순환이 실제로 품질과 비용을 개선해야 사용자는 계속 돌아오고, 프리미엄 기능·실행 수수료와 $DOS 사용 계획도 의미가 생깁니다.
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➡️DAPPOS 공식 Bubble Up 설명