실시간 청중 피드백
정확히 어느 문장이 꽂히고 어느 문장이 실패하는지 보세요.
발표자가 오디오를 실시간 스트리밍합니다. 청중은 초록 또는 빨강을 누릅니다. 우리는 말을 문장으로 바꾸고 각 반응을 발화 순간과 묶어, 무엇이 통했는지 알고 무대를 내려오게 합니다.
동작 방식
발표자가 스트리밍
어느 브라우저에서나. 내장 마이크로 오디오를 캡처합니다. 추가 하드웨어 없이. 발표자는 청중의 맥박을 실시간으로 봅니다.
청중이 반응
청중이 코드나 QR을 엽니다. 동의는 초록, 혼란이나 반대는 빨강 한 번 탭. 계정 불필요.
인사이트 획득
모든 문장이 전사되고 반응으로 태깅됩니다. 최고/최악 순간이 자동으로 강조됩니다.
다음을 위해 만들어졌습니다
컨퍼런스 & 강연
어떤 슬라이드가 정말 장내에 불을 지폈고 어떤 슬라이드가 모두를 잃었는지 알아내세요.
강의 & 교육
절반의 학생을 헷갈리게 한 설명을 잡아 다음 시간에 다시 다루세요.
음악 공연
관객이 사랑한 곡을 조각별로 들어보세요. 도시마다 세트리스트를 다듬을 때 유용합니다.
웹캐스트 & 원격 패널
흩어진 청중, 실시간 신호. 해석해야 할 영상회의의 어색한 침묵 없이.
보안 및 데이터 처리
실시간 오디오와 식별 가능한 반응의 결합은 민감합니다. 우리는 그것으로 무엇을 하는지 솔직하게 밝힙니다.
녹음하는 것
이벤트가 라이브로 진행되는 동안의 오디오와 함께 전사본 및 반응 스트림. 오디오는 그 직후 즉시 삭제됩니다.
저장 위치
기본적으로 EU 지역(독일).
보관
원본 오디오는 즉시 자동으로 삭제됩니다. 전사본과 반응은 발표자가 이벤트를 삭제할 때까지 유지됩니다.
권리
청취자는 언제든지 자신의 반응과 메모를 삭제할 수 있습니다. 발표자도 원할 때 언제든지 모든 이벤트 데이터를 내보내고 삭제할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
- 청중이 앱을 설치해야 하나요?
- 아니요. 링크를 열거나 QR을 스캔하고, 초록/빨강을 누릅니다. 닉네임은 선택, 가입 없음.
- 발표자의 오디오가 청중에게 스트리밍되나요?
- 아니요. 청취자는 발표자를 직접(또는 이미 보유한 별도의 라이브 스트림을 통해) 듣습니다. 저희는 스트리밍 플랫폼이 아니라 피드백 루프에 집중합니다.
- 전사는 얼마나 정확한가요?
- 강연에 맞춰진 클라우드 STT 제공자(기본 Deepgram)를 사용합니다. 적절한 마이크와 낮은 배경 소음에서 품질이 더 좋습니다.
- 한 이벤트당 비용은?
- 청취자는 무료이며, 발표자를 위한 요금 세부 정보는 정식 출시 전에 공개됩니다. 지금 가입하는 발표자는 영구적으로 무료입니다.
- 나중에 이벤트를 삭제할 수 있나요?
- 네. 발표자 대시보드에서 가능합니다.
그 외에? yeysus@gmail.com
소개
FeedBackApp는 2011년 무렵, 아주 개인적인 불만에서 시작된 아이디어였습니다. Jesus는 회의록을 형편없이 쓰기로 악명이 높았습니다. 그는 대형 프로젝트들을 이끌고 있었고, 대화 요약과 실행 항목이 담긴 이른바 “회의록”을 보내야 했습니다. 당시에는 사람들이 그 회의록을 실제로 읽었고, 가끔은 이런 반응이 돌아왔습니다. “사실 제 말뜻은 이거였어요…”, 더 심하게는 “저는 그런 말 한 적 없는데요.” 매 회의가 끝나면 그는 누가 무슨 말을 했는지, 어떤 결정이 내려졌는지, 각자 무엇을 하기로 했는지를 “정치적으로 올바른” 버전으로 재구성하느라 몇 시간을 보냈습니다. 지루한 수작업이었습니다. 자동화가 절실했습니다.
원래 아이디어는 아주 단순했습니다. 앱이 대화를 한 문장 한 문장 기록하고, 마지막에 참가자들이 “결정 사항”과 “실행 항목”에 합의하는 것이었습니다. 그러면 각자 명확한 실행 항목이 담긴 회의록을 이메일로 받게 됩니다. 여러 해 동안 우리는 그것을 만들려고 여러 번 시도했고, 그중에는 IBM Watson도 있었습니다, 하지만 기술은 결코 정말로 만족스럽지 않았습니다. 음성 인식은 너무 부정확했고, 말한 내용을 문장 단위로 얻는 일은 악몽이었습니다. 게다가 다양한 국적의 사람들과 여러 억양으로 가득한 기업 환경까지 더해지면서, 결국 진짜 제품이 되지는 못했습니다.
2022년 11월이 모든 것을 바꿔 놓았습니다. OpenAI와 ChatGPT는 음성-텍스트 변환을 한 단계 끌어올렸고 누구나 쓸 수 있게 만들었습니다. 새로운 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI의 도움을 받는 소프트웨어 개발은, 이른바 “바이브 코딩(Vibe Coding)”이라 불리며 2025년 2월 OpenAI 공동 창립자이자 컴퓨터 과학자인 Andrej Karpathy가 널리 알린 용어인데, 소프트웨어를 만드는 데 드는 시간과 노력을 극적으로 줄였습니다. 이제 작은 팀이 몇 주 만에, 예전에 여러 역할을 갖춘 큰 팀이 몇 년에 걸쳐 하던 일을 해냅니다.
FeedBackApp는 그 여정의 결과물입니다. 개인적인 회의록 문제를 해결하려는 데서 시작해, 이제는 더 큰 무언가로 발전했습니다. 바로 말을 포착하고, 어떤 아이디어가 공감을 얻고 어떤 아이디어가 그렇지 못한지를 보여 주는 플랫폼입니다.
우리는 베를린에 자리한 작은 팀입니다.
제품에 대해 사람과 직접 이야기하고 싶다면 다음 주소로 메일을 보내 주세요: yeysus@gmail.com.
우리는 역사와 위키백과를 사랑합니다. 이 주제들에 대해서는 영어 위키백과에서 더 읽어 보실 수 있습니다:
- Vibe Coding: https://en.wikipedia.org/wiki/Vibe_coding
- Large Language Model: https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model
- OpenAI: https://en.wikipedia.org/wiki/OpenAI