Price Engine Workspace

가격을 바꾸기 전,잃을 돈을먼저 봅니다

손익·리스크·근거로 실행·보류·재검토를 고릅니다.

감이 아니라, 문제를 먼저 고정합니다. 매출 정체 · 이익 악화 · 이탈 증가

손실 확인 문제 고정 근거 있는 선택

가격 의사결정 원장 손실에서 선택까지

선택

올릴까, 멈출까, 다시 볼까

결정은 마지막에만 열립니다.

렌즈

손익·리스크·근거를 같이 봅니다

손익·리스크·근거가 함께 맞아야 합니다.

초점

문제를 먼저 고정합니다

매출, 이익, 이탈 중 무엇이 문제인지 봅니다.

누수

잃을 돈을 먼저 봅니다

가격을 바꾸기 전, 잃는 쪽부터 드러냅니다.

얼마나 새고 있나?

가격을 바꾸기 전, 손실의 크기를 먼저 봅니다.

어디가 막혔나?

매출, 이익, 이탈 중 진짜 문제를 좁힙니다.

지금 바꿔도 되나?

손익과 위험과 근거가 동시에 맞는지 봅니다.

다음 행동은 무엇인가?

실행, 보류, 재검토 중 하나로 남깁니다.

가격 판단 시작

제품, 시장, 담당자와 판단 질문을 한 번에 고정합니다. 자료는 이 질문에 필요한 값만 뽑아 계산값으로 넘깁니다.

상품 URL

Project Name

Product

Market / Segment

Owner

Currency

Period Unit

판단 질문

판단 질문 대기

케이스를 만든 뒤 자료를 넣으면 필요한 계산값을 질문으로 보강합니다.

Scenarios 0

Runs 0

Evidence 0

자료 넣기

가격 메모, 원가, 시장 자료를 넣으면 P2 계산값 후보로 정리합니다.

자료 채팅

대기 중

사업 구조 세부 입력 구매자 / 채널 / 원가 / 가치 근거

BA Intake

계산 전에 사업 분석 컨텍스트를 고정해 run snapshot과 export에 남깁니다.

Payer / Buyer

User

Beneficiary

Customer Segment

Primary Channel

Revenue Model

Cost Model Value Proposition / KBF

자동화 로그 채팅 전송 후 Source, Context, 변수 후보를 순서대로 처리

Source / Variable 자동 처리

Project Chat 메시지를 원천으로 고정하고, 계산 변수 후보를 trace와 confidence로 분리합니다.

source extraction 대기

Context / 경쟁사 자동 처리

Source의 URL/텍스트로 제품, 시장, 기간, 통화, 의사결정 질문과 경쟁 대체재 후보를 추정합니다.

context analysis 대기

값을 검토하고 실행한다

baseline과 scenario override를 확인한 뒤 Price Engine API로 run을 생성합니다.

시나리오 설정

Scenario Name

Role

Description

Formula Preset Contract 산식 필드 / 기본값

Formula Preset

Preset Snapshot

preset 미선택

입력

다른 실행 옵션 보기

Latest KPI

Run Snapshot

아직 실행된 run이 없습니다.

고급 분석 Value Driver Tree

Value Driver Tree

사칙연산만으로 구성된 non-overlap driver tree와 데이터 기반 제안을 확인합니다.

Target

VDT Intake Chat

필요한 값만 한 번에 하나씩 묻습니다.

답변

아직 value driver tree run이 없습니다.

Sensitivity 전환점 확인

선택 scenario의 입력값 하나를 흔들어 결과 민감도를 확인합니다.

Variable

Steps

Span

preset 기반 추천 변수 미확인

아직 sensitivity run이 없습니다.

Cost Risk Simulation 원가 shock 방어선

원가 driver shock 묶음을 적용해 breach 확률, worst-case, 가격 하한 압력을 확인합니다.

Risk Appetite

원가 리스크 설정 미확인

아직 cost risk run이 없습니다.

대안을 비교한다

각 scenario의 최신 run을 baseline과 비교하고 추천안/가드레일을 분리합니다.

Decision Draft

Selected Run Decision Type Decision Level Conclusion Reason Risk Next Action Tracked Metric

Decision Calendar

cashflow 학습을 반영해 breach, cash pressure, review 일자를 분리해서 남깁니다.

Breach Date

Cash Pressure Date

Review Date

Calendar Note

ActualResult / ExperimentLog

선택 run의 expected KPI와 실제 KPI를 묶어 learning loop artifact로 저장합니다.

Actual Operating Profit

Actual ROI

Actual Economic Profit

Tolerance Ratio

Hypothesis

ActualResult/ExperimentLog 미저장

Decision Preview

근거를 보강한다

해석 메모와 출처를 scenario 또는 run에 연결하고 decision 근거로 남깁니다.

Scenario

Run

Linked Input Fields

run/source 연결 상태 미확인

Ziphyun idle

Ziphyun query 미생성

Note Title

Evidence Type

Risk Level

Assumption / Interpretation Risk Memo Decision Use Body

Source Title

Source URL / File ID

Source Quality Citation

출고 상태를 확인한다

서버 연결, OAuth 세션, health, 자동화 설정, export readiness를 확인합니다.

Price Engine Server URL

Server Session Token

네이티브 앱은 OAuth 로그인 후 서버 세션을 받아 xsfire.co/VibeWorks 서비스에 연결합니다. 수동 토큰은 개발 스모크나 장애 확인 때만 사용합니다.

Evidence Autopilot

기본값은 자동화 ON입니다. run 성공 후 Ziphyun 근거 note를 붙이고, 전체 실행 후 decision draft를 갱신합니다.

Run 후 Ziphyun evidence note 자동 생성
이미 source가 연결된 run은 중복 note를 만들지 않습니다.

전체 scenario 실행 후 decision draft 자동 생성
P3 추천 run을 선택하고 결론/근거/위험/다음 행동을 채웁니다.

추천 run 민감도 자동 실행
전체 실행 후 추천 scenario의 핵심 변수를 자동으로 흔들어 decision draft에 반영합니다.

추천 run 원가 리스크 자동 실행
전체 실행 후 추천 scenario의 cost shock breach 확률을 decision draft에 반영합니다.

automation status 미확인

health 미확인

Admin / Export

export readiness 미확인

source intake / variable candidate contract 미확인

DuckDB 중복 체크 대기

Import Workspace JSON

Import 전: workspace schema v3 export envelope 또는 legacy raw state JSON을 붙여넣으세요.

배포본은 깨끗한 저장소 키로 시작합니다. 예전 테스트 저장값은 자동으로 불러오지 않습니다.