→ (프로그램과 행사는 특히 '속도' 측면에서 강력합니다.)
6. 생태계 기반 발산형 분석
좋다고 생각하는 생태계의 디앱들을 찾아보는 것입니다.
연결 → 연결로 확장
더 다양하고 많은 정보를 접할 수 있음
7. 인물 기반 리서치
CZ, 비탈릭 같은 잘 알려진 인물들 외에도 암호화폐 업계에서 주요하고 이미 인증된 인물이지만 대중적 인지도는 낮은 인물들의 행적을 조사하는 것입니다.
8. 리서치·인사이트 기반 발견
평소에 해둔 리서치와 개인 인사이트 기반으로 본인이 생각하기로 긍정적인 섹터의 프로젝트에 대해서 발견하려 서칭을 하는 것입니다.
예시:
로보틱스
예측 시장
이러한 내러티브가 좋다고 생각하면 해당 분야에 해당하는 프로젝트들을 찾아보는 것입니다. (직접 찾거나, 다른 툴들을 이용해서)
9. 퀘스트 플랫폼 활용
Galxe, Zealy는 단순히 에드작을 위한 퀘스트, 에듀케이션 플랫폼만이 아닌 새로운 프로젝트를 발견하는 기회가 될 수 있습니다.
무엇이든지 새롭게 보이는게 있으면, 알아보고 자신의 데이터베이스에 추가하는 것이 무조건 도움이 됩니다.
10. 인맥 활용 및 채팅
주변인들, 함께 Web3 생활을 하는 사람들과의 소통(인맥이 좋을수록 더 좋음)입니다.
물론 이건 사람마다 너무나도 다르고 자기 마음대로 되는 영역이 아니라고 생각하고, 스스로의 능력이 아닌 타인의 능력에 의지하는 느낌도 있어서 중요하다고는 생각하진 않습니다.
다만, '발견' 관점에서는 여전히 강력한 채널이 될 수는 있습니다.
11. Searching AI 활용
많은 사람들이 AI를 이용하여 찾아달라는 요구를 합니다.
암호화폐 프로젝트를 발견하기 위해 Perplexity와 같은 서칭특화 LLM 혹은 에이전틱 워크플로우를 활용할 수 있습니다.
6) 발견을 '꾸준히, 반복 가능하게' 만드는 자동화 구조(인프라)
여기까지가 '발견하는 방법'이라면, 그 다음으로 중요한 건 발견이 꾸준히/반복 가능하게/자동화되어 이루어지게 만드는 구조입니다.
앞에서 이야기했듯이,
1. 텔레그램의 내용을 1시간마다 txt로 만들고 → 요약 → 하루 요약본을 만들어 활용하고
2. GROK이 암호화폐와 관련된 실시간 트렌딩을 1시간마다 수집 → 통계화하고
이러한 것들을 구축할 수 있어야 합니다. (하고자해야하고)
이러한 구조는 단순 편의가 아니라,
1. coverage(최대한 많이 놓치지 않기)를 시스템으로 보장하고
2. 속도(남들보다 빨리 포착/접근하기)를 구조로 만들어주고
3. 결과물을 쌓아 retention(흘러가지 않게 정착하기)까지 이어지게 합니다.
실제 구축하여 활용하는 것이 기본적인 인프라가 생기는 것입니다.
추후에 관련해서 인프라를 구축하는 방법을 더 자세하고 실전적인 내용으로 채널에 업로드할 예정입니다. 또한 실제 인프라를 구축하여 추후 추후 웹서비스로 제공할 계획도 있습니다.
7) '발견이 흘러가지 않게' 만드는 저장/습득 시스템
발견 자체도 중요하지만, 발견이 그저 흘러가지 않도록 만드는 저장/습득 시스템이 있어야 합니다.
(1장에서 말한 미누락 중에서도 특히 retention을 담당하는 핵심 파트입니다.)
그냥 단순히 '저번에 본듯?'으로 끝난다면 발견한 의미가 없습니다.
발견한 것들을 저장하고, 선별하여 인지하는 구조가 필요합니다.
저장하는 시스템이 존재하지 않고 다시 되돌아 볼 수 없는 구조라면
→ '봤는데 기억은 안 남'과 같은 무의미한 구조가 될 확률이 높습니다.
따라서 필요한 구조는 다음과 같습니다.
1. 정보를 저장하고
2. 저장한 정보를 업데이트하며
3. 리마인딩(좋다고 생각하지 못했던 것조차도)을 해주는 구조
즉, 정보를 체계적으로 다루고 정리해서 구성하는 관계도(그래프) 형태가 필수적입니다.
1. 내가 원하는 정보를 바로 꺼낼 수 있어야 하고
2. 내가 잊고 있던 정보조차도 시스템이 자연스럽게 연결시켜 알려줄 수 있어야 하고
3. 까먹을 때가 되면 시스템이 리마인딩을 해주는 시스템이 필수적입니다.
8) 그런 시스템이 존재하느냐? 그리고 앞으로의 방향
그런 시스템이 존재하느냐?에 대해서는 저도 확실하게 이야기하진 못하겠습니다.
정보 DB, 메모 앱 등…이 너무나도 많지만 제가 원하는 수준까지 도달한 프로덕트는 존재하지 않는 것 같기도 합니다.
(제가 너무 많은 것을 원하는 것도 있구요.)
그래서 저는 누군가가 제가 원하는 것을 만들어주기를 기다리기보다는 제가 직접 만드려고 합니다.
바이브코딩이라는 최고의 무기가 존재하니, 일반인들도 마음만 먹으면 실전적인 시스템을 구축할 수 있습니다.
(제가 구축하게 되면 추후 웹서비스 형태로 제공할 예정입니다.)
9) 시스템은 계속 복기되고 진화해야 한다
또한, 이러한 구조는 지속적으로 계속해서 피드백이 되고, 복기가 되어야 합니다.
그런 구조로 계속해서 진화하고 업데이트 되는 시스템을 형성하는 것이 중요합니다.
10) 사실 중요한 것은 태도와 마음
이 모든 것들을 그저 안다고 하더라도, 실행에 옮기지 않는 사람들이 많습니다.
그 무엇보다 중요한 것은 새로운 것을 보면 선입견을 가지지 않고, 기억하고 내 데이터베이스에 저장하고 - 알아보려고 하는 태도와 마음.
뭔가를 하는 것을 두려워하지 않고, 귀찮아하지 않는 것.
일단 적극적으로 해보는 것.
이러한 태도와 마음, 습관이 무엇보다 중요하다고 생각합니다. (AI가 발전되며 개인이 정말 전문적이고, 대부분의 일들 - 자신의 상상을 현실로 만드는 것이 가능하기 때문.)
11) 마무리: 운이 아니라 구조, 재능처럼 보이는 건 구조 설계력
마지막으로 하고 싶은 말은, 성공하고 성취를 이룬 사람의 대부분은 운이 아닌 ‘구조’일 확률이 높습니다.
또한 재능이라고 보이는 사람들의 진짜 재능은 동물적 직감으로 인한 것이 아니라 ‘구조’를 잘 구성하는 것일 가능성이 큽니다.
‘발견’이라는 것은 가장 중요한 리서치의 첫 시작 단계입니다.
그만큼 매우 중요한 부분이라고 생각합니다.
다음번에는 발견 이후의 리서치 워크플로우를 알아보도록 하겠습니다.