🔍 Researcher — 작성된 개발 로드맵과 비즈니스 목표를 고려하여, MVP 범위에 따른 기술적 리스크와 구현 난이도를 재평가하고 최종 우선순위에 반영할 수 있는 기술적 의견을 제공할 것

🔍 Researcher: 작업 시작합니다.

📝 기술적 리스크 재평가 및 우선순위 반영 의견 (MVP Focus)

분배 에이전트: ✍️ Writer, 🔍 Researcher

작성된 MVP 개발 범위(Must-Have, Should-Have, Nice-to-Have)에 대해 기술적 리스크 및 구현 난이도를 심층적으로 재평가하고, 이를 바탕으로 최종 우선순위 조정에 필요한 기술적 의견을 도출한다.

우선순위 레벨	기술적 리스크 수준	구현 난이도 (1~5, 5가 가장 높음)	주요 기술 의존성	조정 제언 (CEO 의견 반영용)
🥇 Must-Have	중간 (Core Loop 안정성)	3/5	하이브리드 연동, 데이터 파이프라인 구축	유지 권장. 안정성 확보를 위해 개발 초기 단계에서 최우선으로 구현되어야 함.
🥈 Should-Have	높음 (UX/Integration 복잡성)	4/5	UI/UX 최적화, 난이도 조절 알고리즘 연동	리스크 분산 필요. 핵심 기능 구현 후, 프로토타입 안정화 단계에서 연동하여 리스크를 관리해야 함.
🥉 Nice-to-Have	중간~낮음 (Feature Scope Creep)	2/5	고도화된 AI, 광범위한 콘텐츠 구현	개발 기간 확보를 위해 유보. 핵심 기능 검증 후, 리소스가 남을 경우에만 추가 고려.

리스크: 하이브리드 구현(2D/3D)의 정합성 확보가 최대 리스크이다. 생체 데이터 시각화와 내러티브 분기라는 두 개의 복잡한 시스템이 완벽하게 동기화되어야 한다.
난이도: 3/5. (핵심 퍼즐 메커니즘 구현 자체는 명확하나, 데이터 연동 시 발생하는 비동기 문제 및 렌더링 충돌 가능성이 높음.)
기술적 조언: 데이터 파이프라인의 안정화에 집중해야 한다. 특히, 생체 데이터 입력(가정)부터 게임 내 퍼즐 결과 출력까지의 일관된 흐름을 디버깅 가능한 형태로 구축하는 것이 1차 목표다.

리스크: 난이도 조절 메커니즘과 사용자 피드백 반영 기능은 구현 범위가 넓어지면서 코어 루프의 안정성을 저해할 수 있다. 또한, Fabric Renderer와 같은 최적화 기술과의 통합 과정에서 예상치 못한 성능 저하가 발생할 수 있다.
난이도: 4/5. (기능 구현 난이도보다, 기존 안정된 부분에 새로운 기능을 통합하는 과정에서 발생하는 '통합적 난이도'가 높음.)
기술적 조언: 모듈화(Modularization)를 강력히 권고한다. 난이도 조절 모듈과 피드백 수집 모듈을 독립적인 컴포넌트로 분리하여, 각 기능의 테스트를 개별적으로 수행한 후 최종 통합하는 방식으로 리스크를 분산해야 한다.

리스크: 현재 시점에서는 개발 속도와 리소스 분배 측면에서 가장 높은 위험 요소다. 이 기능들에 과도하게 투자할 경우, MVP의 핵심 가치 전달(Core Value Delivery)에 실패할 수 있다.
난이도: 2/5. (단독 구현 난이도는 낮으나, 개발 기간 대비 산출물 가치(ROI)가 낮음.)
기술적 조언: Strict Scope Control을 적용한다. 이 기능들은 MVP 출시 후 1차 업데이트 계획으로 명확히 분리하여, 현재의 개발 집중도를 유지해야 한다.

MVP 단계: Must-Have 기능에 80%의 개발 리소스를 집중하여 **기술적 안정성(Stability)**을 최우선 목표로 설정한다.
Phase 1 확장: Should-Have 기능은 Must-Have가 안정화된 후, 모듈 단위로 분리하여 단계적으로 통합하는 방식으로 진행한다.
개발 가이드라인: 모든 기능 구현 시, **'최소한의 기술적 리스크로 최대의 내러티브 전달'**이라는 원칙을 최우선으로 고려하여 구현 여부를 판단해야 한다.

📊 평가: 완료 — 개발 로드맵과 기술적 리스크 분석이 명확한 우선순위 조정 방향을 제시함. 📝 다음 단계: 재평가된 기술 의견을 바탕으로 Writer와 협의하여 최종 MVP 우선순위 조정안 확정 및 문서화