코딩을 잘 몰라도 서비스를 만들 수 있을까? AI로 기획부터 배포까지 해봤습니다

코딩을 잘 몰라도 서비스를 만들 수 있을까? AI로 기획부터 배포까지 해봤습니다

예전에는 웹서비스를 하나 만든다고 하면 꽤 많은 준비가 필요했습니다.

프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, 서버, 배포까지 알아야 할 것이 많았고,
아이디어가 있어도 개발을 잘 모르면 실제 서비스로 만들어보기 쉽지 않았습니다.

그런데 최근에는 상황이 많이 달라졌습니다.

ChatGPT, Codex 같은 AI 도구를 활용하면
코드를 직접 한 줄씩 작성하지 않더라도 내가 만들고 싶은 것을 설명하고, 결과를 확인하고, 다시 수정하는 방식으로 서비스를 만들어볼 수 있습니다.

흔히 이런 방식을 바이브코딩(Vibe Coding)이라고 부릅니다.

저 역시 이 방식을 활용해 실제 웹서비스 하나를 기획부터 개발, 배포까지 진행해봤습니다.

이번 글에서는 제가 실제 서비스를 만들면서 경험한 과정을 바탕으로

코딩을 잘 몰라도 정말 서비스를 만들 수 있는지, 그리고 AI를 활용할 때 무엇이 중요한지

정리해보려고 합니다.

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1. 시작은 코드가 아니라 문제였습니다

제가 만들기로 한 서비스는 '모두의홍보'입니다.

웹서비스나 앱, 게임, 콘텐츠처럼 무언가를 직접 만들고 나면 항상 비슷한 고민이 생깁니다.

"그래서 이걸 어디에 홍보하지?"

SNS에 반복해서 올리자니 광고하는 것 같아 부담스럽고,
커뮤니티에 올리자니 홍보글을 싫어하는 곳도 많습니다.

특히 개인 개발자나 작은 팀, 창작자 입장에서는 광고비를 쓰기도 쉽지 않습니다.

그래서 이런 생각을 했습니다.

처음부터 '홍보하라고 만든 공간'을 만들면 어떨까?

이 아이디어에서 모두의홍보가 시작됐습니다.

모두의홍보는 창작자, 개발자, 소상공인 등이 자신이 만든

• 웹서비스
• 앱
• 게임
• 콘텐츠
• 제품

등을 자유롭게 소개하고, 초기 사용자와 피드백을 만날 수 있도록 만든 서비스입니다.

현재 실제로 운영 중인 서비스는 아래에서 확인할 수 있습니다.

👉 모두의홍보 구경하기

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2. AI에게 바로 "서비스 만들어줘"라고 하지 않았습니다

바이브코딩을 처음 접하면 이런 식으로 요청하고 싶어집니다.

"사람들이 자기 서비스를 홍보할 수 있는 사이트 만들어줘."

물론 AI는 무언가를 만들어줍니다.

하지만 실제로 사용 가능한 서비스가 나오기는 어렵습니다.

왜냐하면 이 한 문장에는 중요한 정보가 거의 없기 때문입니다.

그래서 저는 먼저 서비스를 기능 단위로 쪼개봤습니다.

예를 들어 모두의홍보에는 다음과 같은 기능이 필요했습니다.

서비스 등록

사용자가 자신이 만든 서비스를 소개할 수 있어야 합니다.

등록 정보에는 다음과 같은 내용을 넣기로 했습니다.

• 서비스명
• 한 줄 소개
• 상세 설명
• 이미지
• URL
• 대상 사용자
• 주요 기능
• 가격
• 태그

서비스 상태 표시

모든 서비스가 이미 출시된 것은 아닙니다.

그래서 현재 상태를 구분할 수 있도록 했습니다.

• 개발 중
• 베타테스트
• 사전예약
• 정식 출시

베타테스터를 모집하거나 사용자 피드백을 원하는지도 표시할 수 있도록 했습니다.

서비스 탐색

서비스가 많아지면 원하는 서비스를 찾을 수 있어야 합니다.

그래서

• 카테고리
• 키워드
• 태그
• 출시 상태

등을 활용해 검색할 수 있도록 구성했습니다.

최신순, 인기순, 조회순 정렬도 추가했습니다.

사용자 반응

서비스를 구경하는 것에서 끝나지 않고 제작자에게 반응을 전달할 수 있도록

• 관심 서비스 저장
• 댓글
• 공유

기능도 넣었습니다.

제작자를 위한 통계

서비스를 등록한 사람 입장에서는 실제로 사람들이 보고 있는지가 궁금합니다.

그래서

• 조회 수
• 관심 수
• 외부 페이지 클릭 수

등을 확인할 수 있도록 만들었습니다.

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3. 바이브코딩에서 가장 중요한 건 코딩이 아니었습니다

직접 만들어보면서 느낀 점이 있습니다.

AI가 코드를 작성해준다고 해서 사람이 할 일이 없어지는 것은 아닙니다.

오히려 다른 능력이 더 중요해졌습니다.

바로

내가 만들고 싶은 것을 구체적으로 설명하는 능력

입니다.

예를 들어

"서비스 등록 페이지 만들어줘."

라고 하는 것과

"사용자가 서비스명, 한 줄 소개, 상세 설명, 대표 이미지, URL, 대상 사용자, 주요 기능, 가격, 태그를 입력할 수 있는 서비스 등록 페이지를 만들어줘. 필수값과 선택값을 구분하고 등록 완료 후 상세 페이지로 이동하도록 해줘."

라고 하는 것은 결과가 상당히 다릅니다.

AI가 똑똑해져도 내가 원하는 결과가 무엇인지 모르면 좋은 결과를 만들기 어렵습니다.

그래서 바이브코딩을 하면서 반복해서 했던 일은 코딩보다 오히려 다음과 같은 것이었습니다.

1. 필요한 기능 정의하기
2. 사용자 행동 상상하기
3. 화면 구조 설명하기
4. AI가 만든 결과 확인하기
5. 이상한 부분 찾아내기
6. 다시 요구사항 전달하기

이 과정을 계속 반복했습니다.

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4. 한 번에 완성하려 하지 않았습니다

처음부터 완성된 플랫폼을 만드는 것도 피했습니다.

기능을 하나씩 구현했습니다.

예를 들면 이런 식입니다.

서비스 기본 구조 만들기
↓
서비스 등록 기능
↓
서비스 상세 페이지
↓
목록 및 검색
↓
로그인 / 마이페이지
↓
관심 서비스
↓
댓글
↓
통계
↓
관리자 검수

각 단계에서 실제로 실행해보고 문제가 있으면 수정했습니다.

이 방식의 장점은 명확했습니다.

문제가 생겼을 때 어디서 문제가 발생했는지 찾기가 쉬웠습니다.

AI에게 수정 요청을 할 때도

"전체가 이상해."

가 아니라

"서비스 수정 페이지에서 기존 태그가 불러와지지 않는다."

처럼 구체적으로 이야기할 수 있었습니다.

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5. 디자인도 AI가 알아서 해주지는 않았습니다

기능 구현과 비슷하게 디자인도 마찬가지였습니다.

처음에는

"깔끔하고 예쁘게 만들어줘."

라고 요청하기도 했습니다.

그러면 AI가 분명 깔끔한 화면을 만들어주기는 합니다.

하지만 내가 원하는 서비스의 분위기와는 다를 수 있습니다.

그래서 점점 요구사항이 구체적으로 바뀌었습니다.

예를 들면

서비스를 처음 방문한 사람이 바로 새로운 서비스를 탐색할 수 있도록 해줘.

상단에는 서비스 소개보다 검색 기능을 우선해서 보여줘.

추천 서비스, 신규 서비스, 베타테스터 모집 서비스를 각각 구분해줘.

너무 기업용 SaaS 같은 분위기보다 개인 개발자와 창작자가 편하게 이용할 수 있는 커뮤니티 느낌으로 만들어줘.

이런 식입니다.

AI에게 디자인을 맡기더라도
결국 어떤 사용자 경험을 원하는지 결정하는 것은 사람의 역할이었습니다.

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6. 그리고 결국 실제 서비스로 배포했습니다

이 과정을 반복하면서 실제로 서비스가 만들어졌습니다.

아이디어만 있었던 상태에서 시작해서

기획 → 기능 정의 → UI 구성 → 개발 → 수정 → 배포

까지 진행했습니다.

그리고 현재 모두의홍보는 실제로 접속해서 사용할 수 있는 서비스가 되었습니다.

👉 모두의홍보 직접 살펴보기

개인적으로 바이브코딩의 가장 큰 장점은

아이디어와 실제 결과물 사이의 거리를 굉장히 짧게 만들어준다는 것

이라고 생각합니다.

예전 같으면

"언젠가 이런 서비스를 한번 만들어보고 싶다."

에서 끝났을 아이디어를

"일단 만들어보고 사람들이 실제로 쓰는지 확인해보자."

라는 단계까지 가져갈 수 있게 되었습니다.

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7. 그렇다면 코딩을 몰라도 정말 가능한가?

제 경험으로는 가능합니다.

다만 한 가지 조건이 있습니다.

AI가 모든 것을 알아서 해줄 것이라고 기대하면 어렵습니다.

바이브코딩에서는 직접 코드를 작성하는 능력보다 다음과 같은 능력이 중요했습니다.

무엇을 만들 것인지 정의하는 능력

내 서비스가 해결하려는 문제가 무엇인지 설명할 수 있어야 합니다.

기능을 작게 나누는 능력

거대한 요구사항 하나를 AI에게 던지는 것보다 작은 기능으로 나누는 편이 훨씬 안정적입니다.

결과가 이상한지 판단하는 능력

AI가 만든 결과가 항상 정답은 아닙니다.

직접 사용해보고 문제가 있는 부분을 찾아야 합니다.

계속 수정하는 능력

첫 번째 결과물에 만족하지 않고

요청 → 구현 → 확인 → 수정

과정을 반복해야 합니다.

결국 AI가 개발자가 되어준다기보다는

내 아이디어를 실제 결과물로 만들어주는 아주 빠른 협업자

에 가까웠습니다.

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8. 바이브코딩을 해보고 가장 크게 달라진 점

예전에는 아이디어가 떠오르면 가장 먼저 이런 생각을 했습니다.

"이거 구현하려면 어렵지 않을까?"

요즘은 조금 다르게 생각합니다.

"일단 작은 버전으로 만들어볼까?"

저에게는 이 변화가 꽤 컸습니다.

완벽한 서비스를 만들 수 있는지를 고민하기 전에
먼저 작게 구현해서 실제로 동작하는 것을 확인할 수 있기 때문입니다.

그리고 사용자가 생기면 그때 다음 기능을 고민하면 됩니다.

이 방식은 특히

• 사이드프로젝트를 해보고 싶은 사람
• 창업 아이디어를 빠르게 검증하고 싶은 사람
• 자신만의 웹서비스를 만들어보고 싶은 사람
• 개발자가 아니지만 아이디어를 직접 구현해보고 싶은 사람

에게 꽤 재미있는 경험이 될 수 있다고 생각합니다.

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9. 실제 제작 과정이 궁금하다면

이번 글에서는 제가 모두의홍보를 만들면서 경험한 전체 흐름을 간략하게 정리했습니다.

하지만 실제 개발 과정에서는 훨씬 많은 시행착오가 있었습니다.

아이디어를 어떻게 서비스 구조로 바꾸는지,

AI에게 어떤 식으로 요청해야 하는지,

화면을 어떻게 구성하는지,

기능별로 어떻게 구현하고 수정하는지,

그리고 만들어진 서비스를 실제로 어떻게 배포하는지까지.

이 과정을 처음부터 따라가볼 수 있도록

「AI 바이브코딩으로 웹서비스 기획부터 배포까지 완성하기」

강의로도 정리했습니다.

단순히 AI에게 코드를 생성시키는 방법보다는

아이디어 하나를 실제로 동작하는 웹서비스로 만드는 전체 과정

을 보여주는 데 초점을 맞췄습니다.

👉 AI 바이브코딩 강의 살펴보기

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마지막으로

이미 무언가를 만들었다면
사람들에게 한번 보여주세요.

👉 만든 서비스를 홍보하고 싶다면
모두의홍보

아직 아이디어만 있고 직접 서비스를 만들어보고 싶다면

👉 기획부터 개발, 배포까지 직접 따라 해보고 싶다면
AI 바이브코딩으로 웹서비스 기획부터 배포까지 완성하기

AI 덕분에 서비스를 만드는 문턱은 확실히 낮아졌습니다.

하지만 결국 중요한 건

무엇을 만들 것인지 생각하고,
작게라도 실제로 만들어보는 것

인 것 같습니다.

아이디어만 가지고 있었다면
이번에는 한번 직접 만들어보세요.