1기 · 최대 5명 소수 정예 모집

6개월 뒤, 성적표 옆에 놓을
아이의 진짜 제품이 생깁니다

미국 입시 혹은 인턴을 준비하는 자녀가 AI로 직접 제품을 만들고, 고객을 만나고, 결과로 증명합니다. 부모님은 그 여정을 매주 함께 따라갈 수 있습니다.

  1. MONTH 01MVP 완성고객 만나기 · 기획 · 디자인 · 개발 · 런칭
  2. MONTH 02–04PMF 찾기데이터 기반 분석 · 피드백 반영 · 피봇 판단
  3. MONTH 05–06Traction해커톤 · 정부 지원 · 투자 유치 · 고객 유치
    Elon Musk 라인 일러스트

    Q. AI 시대, 자녀에게 어떤 진로를 권하시겠어요?

    “Follow their heart in terms of what they find interesting or fulfilling, and try to be as useful as possible to the rest of society.”

    아이들에게는 이렇게 말하겠습니다. 스스로 흥미롭고 보람을 느끼는 일을 따라가되, 세상에 최대한 쓸모 있는 사람이 되라고.

    Elon MuskCNBC 인터뷰 · 2023.05 ↗
    Sam Altman 라인 일러스트

    “In my little group chat with my tech CEO friends there's this betting pool for the first year that there is a one-person billion-dollar company.”

    테크 CEO 친구들과의 단톡방에는, 1인 10억 달러 기업이 처음 나오는 해를 맞히는 내기가 걸려 있습니다.

    Sam AltmanInterview with Alexis Ohanian · Fortune, 2024.02 ↗
    MIT Admissions 라인 일러스트

    “We are more interested in your build process than your end results.”

    우리는 결과물보다, 그것을 만들어 간 과정에 더 관심이 있습니다.

    MIT AdmissionsMIT Admissions · Maker Portfolio ↗

    “We care about what you can do, not where you learned to do it.”

    우리는 어디서 배웠는지가 아니라, 무엇을 할 수 있는지를 봅니다.

    AnthropicAnthropic Careers ↗
    부모님 대시보드

    맡겨두고 결과만 기다리는
    코칭이 아닙니다

    아이의 첫 창업 여정을, 매주 데이터로 직접 확인하세요.

    1기 대시보드 미리보기 · 샘플 데이터
    WEEK 01–02 · Discovery

    첫 단계는,
    무엇을 만들지 찾는 일입니다

    만드는 건 쉬워졌습니다. 남은 건 무엇을 만들지에 대한 판단입니다. 지우는 고객 12명을 직접 만나 문제를 확인하고, YC 파트너처럼 묻는 AI 에이전트 스킬로 아이디어를 날카롭게 다듬습니다.

    데이터 출처Roadmap ← Notion고객 인터뷰 ← Google FormsAI 가이드 ← Claude Code
    WEEK 03 · Spec

    개발 전에,
    어떻게 만들지 먼저 정의합니다

    바이브코딩을 넘어, 실제 사용자가 쓰는 안전하고 확장 가능한 제품을 위한 필수 단계입니다. AI가 제안한 스펙을 지우가 한 줄씩 검토하고, 아니다 싶은 건 반려합니다. AI를 따라가는 게 아니라 지우가 리드합니다.

    데이터 출처Spec ← Claude Code검토·반려 기록 ← Notion
    WEEK 04 · MVP

    Claude Code로,
    실제 엔지니어처럼 만듭니다

    GitHub로 버전을 관리하고, Supabase로 백엔드를, Vercel로 배포합니다. AI-Native 엔지니어의 워크플로를 그대로 따라갑니다. 지우의 첫 제품은 같은 수준·같은 목표의 공부 친구를 찾아주는 서비스입니다.

    데이터 출처개발 기록 ← GitHub배포 상태 ← VercelAI 작업 로그 ← Claude Code
    MONTH 02 · GTM

    개발은 시작일 뿐,
    이제 고객에게 알립니다

    첫 고객을 어디서 만날지 GTM 전략을 세우고 실행합니다. 레딧과 학교 디스코드에 같은 날 올려 반응을 비교하고(A/B 테스트), 숫자가 가리키는 곳에 집중합니다.

    데이터 출처게시물 반응 ← Reddit · Discord방문·가입 ← GA4
    MONTH 03–05 · Growth

    숫자로
    증명합니다

    인사이트는 판단의 근거가 되고, 올바른 판단은 숫자로 나타납니다. 우리 학교 540명에서 성장이 멈추자, 인근 학교로 넓히는 결정 하나로 곡선이 다시 오릅니다. 만드는 게 쉬워진 세상에서는 결과가 말합니다.

    데이터 출처사용자·리텐션 ← GA4결제 ← Stripe
    MONTH 06 · Proof

    결과는,
    다음 결과를 낳습니다

    수많은 지원서 속에서, 직접 만들고 결과를 낸 지원자는 지우뿐입니다. 링크 하나로 제품, 고객, 숫자가 한 화면에 펼쳐집니다. 입시와 인턴 지원에서 압도적인 우위가 됩니다.

    데이터 출처포트폴리오 ← FirstShip 대시보드지원서 ← Common App
    Pacepace.space
    RoadmapWeek 01
    To do
    결과지 파서
    이름 · 도메인
    Doing
    Discovery고객 인터뷰 12명Notion · 12/12
    IdeaAgent Skill로 아이디어 다듬기Claude Code · AI 가이드 제안
    Done
    문제 가설 정리
    ✦AI 가이드 · 다음 카드 제안

    인터뷰 7/12가 “수준 차이”를 꼽았어. 만들기 전에 Claude Code의 AI 에이전트 스킬로 아이디어를 압박 테스트해 보자. YC 파트너가 묻듯이: “10배 더 좋은 버전은?” “누가 이걸 싫어할까?”

    나중에수락
    SpecWeek 02
    SPEC.mddraft v0.3 · review
    Problem수준이 다른 친구와의 스터디는 2주 안에 깨진다 (인터뷰 7/12)
    UsersAP Calc BC를 보는 10–11학년edited
    Core flow결과지 업로드 → 약점 분석 → 목표 제안 → 매칭
    Non-goals튜터링 · 문제 풀이 · 채점은 v1에서 제외
    Data modelusers · scores(topic, %) · goals · matches
    StackNext.js · Supabase · Claude API · Vercel
    Success metric주간 매칭 성사 수 · W4 retention 30%+
    Risks결과지 형식이 제각각 → 오픈소스 PDF 파서 먼저 검토
    0 / 8 reviewedConfirm spec
    Spec approved · v1.0Claude Code가 이 스펙대로 구현을 시작합니다 →
    MVPWeek 03–05
    pace.spaceProduction · Vercel · 방금 배포됨
    첫 주 가입38
    매칭 성사14
    스터디 채팅212
    GTM · A/B TestWeek 06–08
    r/APStudentsA · 전국
    I built a tool that matches you with someone who's strong where you're weak (AP Calc)빌드 과정 공유 · 링크는 첫 댓글
    ▲ 0💬 0
    방문 0가입 0전환 7.5%
    Lincoln High · #ap-studyB · 우리 학교
    @everyone Prepping for AP in May? I built a thing that pairs you with someone strong in your weak unitsSchool study Discord · club announcement
    🔥 0💬 0
    방문 0가입 0전환 14.9%
    Jiwoo’s analysis

    MetricsNorth Star · 주간 매칭 성사
    Active usersMonthly · all schools
    Oct 1 – Jan 317D30D90D
    MAU0▲ 62%
    W4 retention41%▲ 6pt
    Activation68%▲ 9pt
    CAC$0.30▼ 48%
    1.5k1k5000
    OctNovDecJan
    인근 학교로 확장
    paceJ

    Find your study pace

    Upload a practice testAP · SAT · school mock exams
    AP Calculus BC — Practice 3Analyzed · 4 topics
    Limits
    92
    Derivatives
    81
    Integrals
    54
    Series
    47

    Strong in algebra. Integrals and Series need work.

    Suggested goal

    Calc BC 5 by May 12Focus · Integrals, Series · 6 hrs/week
    Calc BC 4, steadyReview all units · 3 hrs/week

    Same level, same goal

    IntegralsSeriesMay 12
    ML
    Maya L.11 · Lincoln High · 96% match
    Chat
    DC
    Daniel C.10 · Lincoln High · 94% match
    Chat
    SP
    Sora P.11 · Mission High · 91% match
    Chat
    EW
    Ethan W.11 · Lincoln High · 89% match
    Chat
    ML
    Maya L.11 · Lincoln High · same goal
    Integrals 54Series 47youIntegrals 58Series 45Maya
    Series 수렴 판정 나만 계속 틀려?
    나도. 목요일 8시에 같이 풀자. 먼저 이해한 사람이 설명하기
    Study sessionThu 8:00 PM · Series
    Admissions Reader · Early Action 2028
    Applicant #1182transcript.pdfactivities.pdfessay.pdf
    Applicant #1183transcript.pdfactivities.pdfessay.pdf
    Applicant #1184 · Jiwoo K.transcript.pdfessay.pdffirstship.space/jiwoo ↗
    Applicant #1185transcript.pdfactivities.pdfessay.pdf
    Applicant #1186transcript.pdfactivities.pdfessay.pdf
    firstship.space/jiwooprojectsresearchwritinggithub ↗

    Jiwoo Kim

    Markets, math & AI. Applying to Financial Engineering. I turn hypotheses into products — and test them with real users and real data.

    ALPHA LAB SHARPE 1.8 paper · 6MPACE 1,400 USERS ▲62% MoMRESEARCH +0.6 PTS p<.05AIME QUALIFIERYOUTH STARTUP CHALLENGE 1ST REGIONAL ALPHA LAB SHARPE 1.8 paper · 6MPACE 1,400 USERS ▲62% MoMRESEARCH +0.6 PTS p<.05AIME QUALIFIERYOUTH STARTUP CHALLENGE 1ST REGIONAL
    01 · RESEARCH → BOTlive paper
    Alpha Lab

    LLM-generated alpha hypotheses, filtered by an expected-value test, executed by a paper-trading bot.

    1.8Sharpe212→9hypotheses kept−6%max DD
    Research log ↗GitHub ↗
    02 · STARTUPpace.space
    Pace

    Study-mate matching for students at the same level, chasing the same goal.

    1,400users3schools41%W4 retention
    pace.space ↗Demo ↗
    03 · PAPERn = 540
    Does matching raise scores?

    A controlled study on Pace users — matched vs. unmatched, mock exam averages.

    +0.6ptsp<.05significanceopendata
    Paper (PDF) ↗Dataset ↗
    Coach

    만드는 건 쉬워졌습니다. 무엇을 만들어야 하는지에 대한 판단, 결과로 이어진 경험이 차이를 만듭니다.

    정태규소르본 대학교 학사 · 프랑스 파리 거주
    • 2024–
      1인 AI-Native Agency FTJA · 잡매칭 자동화 툴 구현, 오픈소스 런칭 첫 주 다운로드 1,500 · GitHub ☆ 21 Perplexity AI Business Fellow 선정 (2025) Trachemy · 공동창업자 매칭 플랫폼, 누적 방문 3.2만 · 일 최고 4천 방문
    • 2023–24
      삼성전자 프랑스 프로젝트 매니저서비스 비용 연 $1.3M 절감
    • 2021
      Station F 내 Creative Valley 인큐베이션 선발Station F: 세계 최대 스타트업 캠퍼스 (파리, 프랑스)
    • 2020–
      PLACES 창업 프리시드 CAD 350K 유치 스마트도시협회 인큐베이션 참가 2020 예비창업패키지 스마트시티 특화 분야 선정 (지원금 4,900만 원)
    Flagship · FTJA

    가르치는 방법 그대로,
    직접 만들어 출시했습니다

    개인 맞춤 구직 AI 스킬 Fine-Tune Job Agent를 오픈소스로 공개했고, Reddit 반응을 보고 대상을 “진짜 원격” 포지션을 찾는 구직자로 좁혔습니다. 결과는 숫자가 증명합니다.

    1,500첫 주 다운로드
    21첫 주 GitHub ☆
    650+Reddit 누적 업보트
    340+Reddit 누적 댓글
    45무료 테스트 신청
    Pricing

    단계마다 결과를 확인하고,
    다음 단계로 넘어갑니다

    MONTH 1MVP 빌드
    MONTH 2–4PMF
    MONTH 5–6Traction
    비용
    $3,000일시불
    $1,000/ 월
    $1,000/ 월
    일정
    월–토 매일 1시간일정에 맞춰 최대 3개월로 나눠 진행
    주 2회 · 1시간씩
    주 2회 · 1시간씩
    함께 만드는 것
    • 고객 인터뷰와 문제 정의
    • 스펙과 로드맵
    • 실제로 쓰는 MVP 출시
    MVP가 나오지 않으면 무료로 연장합니다
    • 데모 영상
    • 콘텐츠 제작
    • 세일즈 파이프라인 자동화
    • 피봇 후 새 MVP (필요 시)
    • 대회 맞춤 제품
    • 사업 계획서와 피치덱
    • 구매 전환 개선
    함께 받는 것
    • 비동기 지원
    • 비동기 지원
    • 빌더스 커뮤니티
    • 비동기 지원
    • 빌더스 커뮤니티
    • 새 AI 도구 활용 세션
    • 대회·이벤트 큐레이션

    별도 비용

    필수Claude Code Pro 구독 · 운영비 (API, 도메인, 비즈니스 이메일, 백엔드 등) 필요 시유료 광고 · 유료 콘텐츠 제작 · 대회·이벤트 참가비
    첫 달 종료 시 부모님과 학생이 함께 계속 · 연장 · 중단 결정1기는 30% 할인

    자주 묻는 질문

    어떤 학생에게 맞나요?

    잘 맞아요: 만 13세 이상의 중·고등학생과 인턴을 준비하는 대학생, 직접 만들어 보고 싶은 게 있거나 찾고 싶은 학생, 선택한 플랜의 시간을 꾸준히 낼 수 있는 학생, 그리고 학생 본인이 하고 싶다고 말한 경우입니다. 지금은 맞지 않을 수 있어요: 이번 입시 주기의 12학년, 합격 보장이나 에세이 대필을 원하는 경우, 학생은 원하지 않고 부모님만 원하는 경우입니다.

    6개월은 어떻게 진행되나요?

    항로는 정해져 있고, 단계마다 증거를 확인합니다. 먼저 고객을 만나 문제를 정하고 MVP를 공개합니다. 집중 플랜은 1달, 스탠다드 플랜은 3달이 걸립니다(점검 1: MVP 라이브). 2–4개월 차에 사용자를 모으고 데이터로 개선하며 PMF를 찾습니다(점검 2: 3개월 차 리뷰). 5–6개월 차에 트랙션을 만들고 대회·인턴·대입 지원에 연결합니다. 졸업 후에는 혼자 항해할 수 있는 상태가 됩니다.

    일반 코딩·AI 강의와 무엇이 다른가요?

    강의는 정해진 커리큘럼으로 따라 만든 과제와 수료증을 남기고, 수업이 끝나면 프로젝트도 멈춥니다. FirstShip은 아이가 고른 문제에서 출발해 실제 고객이 쓰는 제품과 트랙션을 남깁니다. 기술이 아니라 무엇을 만들지 판단하는 방법을 가르칩니다.

    무엇을 약속하나요?

    통제할 수 있는 과정까지만 약속합니다. 대입 합격은 약속하지 않습니다. 에세이 대필은 하지 않고, 학생이 직접 방어할 수 있는 프로젝트만 하며, 학생이 원하지 않으면 시작하지 않습니다.

    아이의 계정과 대화는 어떻게 관리되나요?

    아이의 계정과 대화는 아이의 것입니다. 도구 계정은 부모님 명의로 만들고 권한만 위임하며, 각 서비스 약관에 따라 만 13세 이상만 참여합니다. 부모님은 대시보드에서 결과물과 지표만 읽기 전용으로 보고, 대화 원문은 공개되지 않습니다. 학생 데이터는 다른 서비스와 분리해 보관합니다.

    코딩을 전혀 몰라도 되나요?

    괜찮습니다. AI 도구로 직접 만드는 방법부터 시작합니다. 중요한 건 코드보다 무엇을 만들지 판단하는 힘입니다.

    대학 합격에 도움이 되나요?

    합격은 약속하지 않습니다. 약속하는 것은 MVP 라이브, 고객 인터뷰처럼 통제할 수 있는 과정이고, 그 결과는 학생이 직접 설명하고 방어할 수 있는 이야기가 됩니다.

    에세이도 도와주시나요?

    에세이 대필은 하지 않습니다. 학생이 실제로 겪은 결정과 숫자가 에세이의 재료가 됩니다.

    일주일에 시간을 얼마나 써야 하나요?

    코치와 함께하는 시간은 집중 플랜 주 6시간(평일 매일 1시간 + 토요일 1시간), 스탠다드와 그로스 플랜 주 2시간(평일 하루 1시간 + 주말 하루 1시간)입니다. 세션 사이에 학생이 직접 만들고 고객을 만나는 시간은 따로 필요합니다.

    시간대가 다른데 수업은 어떻게 하나요?

    코치는 파리에 있습니다. 세션 시간은 상담 때 학생의 미국 현지 일정에 맞춰 정하고, 세션 사이에는 비동기로 소통합니다.

    중간에 그만둘 수 있나요?

    첫 달이 끝나면 부모님과 학생이 함께 계속, 연장, 중단을 결정합니다.

    Apply · 1기

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    부모님과 학생이 함께 30분 상담합니다. 한 번에 최대 5명만 받으며, 학생의 의사는 매우 중요합니다.

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    학부모연락드릴 분
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    30분 화상 상담(Google Meet)입니다. 가능한 날짜와 시간 범위를 세 개까지 알려 주세요. 확정 일정은 이메일로 보내드립니다.

    1순위~
    2순위~
    3순위~

    제출 후 3일 안에 이메일로 상담 일정을 안내드립니다.

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    FirstShip은 상담 신청을 처리하기 위해 아래와 같이 개인정보를 수집·이용합니다.

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    학부모 성함, 이메일, 카카오톡 ID 또는 연락처, 학생 나이, 학생이 작성한 답변, 상담 희망 일정과 시간대
    이용 목적
    상담 일정 조율과 안내, 프로그램 적합성 검토
    보유 기간
    상담 종료 후 1년. 등록하지 않으시면 이후 파기하며, 요청하시면 언제든 즉시 삭제합니다.
    처리 위탁
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