지금까지 만든 3개의 파이프라인을 한 곳에서.
각 카드를 눌러 진입하세요. 모두 JSON → safeParse → Renderer 흐름을 따릅니다.
Step 1·2 · 기본 dummy 랜딩
Hero + Features + Contact 3블록. dummy-data.ts → safeParse → renderer. 가장 단순한 파이프.
이미 여기Step 3 · Beauty 어댑터 (10블록)
네일 살롱 풀 랜딩. descriptor → beautyLuxuryAdapter → safeParse → 10블록. 감성·예약 CTA 중심.
열기Step 5 · Cleaning 어댑터 (9블록)
서울 입주청소 랜딩. 같은 Block kit · 다른 섹션 조합 + 전화 CTA + 평수별 정찰 가격. BeforeAfter 강조.
열기Step 5 · 업종 비교 (Beauty vs Cleaning)
같은 엔진·다른 산업. 섹션 순서·전환 전략·CTA 타입·시각 톤의 차이를 메타 레벨로 비교.
열기Step 4 · AI 생성 layer (mock LLM)
input → prompt → mockLLM → strict safeParse → adapter → renderer. OpenAI 없이 파이프 전체 검증.
열기Step 7 · End-to-End AI 생성 (입력 → 페이지)
업종/업체명/지역/톤/전환목표 입력 → mockLLM → 산업별 어댑터 자동 라우팅 → 랜딩 페이지. 7개 업종 지원.
열기Step 8 · Batch Industry Expansion (7 업종 동시 비교)
공통 adapter factory + strategy registry. 어댑터 파일 1개로 7개 업종을 동시에 비교. 새 업종 추가 = strategies.ts 한 항목.
열기Step 9 · 데이터 수집 PoC (카카오 · 네이버 · 인스타)
상호명 1줄 → 3개 소스 병렬 호출. 사진 / 영업시간 / 리뷰 회수 품질을 카드 3개로 동시 비교. raw JSON 토글.
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프리미엄 케어 · 시그니처 아트 · 1:1 예약제로 완성되는 차별화된 경험.
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