최근 AI 코딩 툴이 발전하면서 코딩 경험이 적거나 전혀 없는 사람도 앱이나 서비스를 만들 수 있는 시대가 왔다.
나 역시 AI 툴을 활용해 여러 프로젝트를 만들어보며 느낀 점을 정리했다.
1. AI 개발의 매력과 한계
AI는 요구 사항을 빠르게 이해하고, 금방 코드를 작성해준다.
UI·UX 설계나 기획 아이디어도 상당히 잘 제안한다.
하지만 세부 구현에서 오류를 내거나, 기존 코드를 지워버리는 등 예측하기 어려운 문제가 종종 발생한다.
결론: AI가 코딩을 “대체”한다기보다, 코딩을 빠르게 보조하는 도구로 보는 게 안전하다.
2. Git은 필수
비개발자라 하더라도 Git은 반드시 써야 한다.
Git은 코드 변경 이력을 저장하고, 문제가 생기면 이전 버전으로 되돌릴 수 있는 도구다.
- 마음에 드는 버전 → Commit
- 문제가 생기면 → Reset
이 과정을 모르면, 잘 돌아가던 앱이 갑자기 망가졌을 때 복구가 어렵다.
3. 대화형 AI와 병행
Cursor AI 같은 코딩 전용 AI만 쓰기보다는, ChatGPT 같이 대화형 AI도 함께 쓰는 걸 추천한다.
코드 문제 해결뿐만 아니라, UI/UX 제안, 마케팅 아이디어, 기획 문서 작성에도 큰 도움을 준다.
- 코딩 AI: 코드 작성, 수정
- 대화형 AI: 문제 분석, 기획·디자인 제안
4. 마케팅은 처음부터 고려
많은 비개발자가 ‘만들기’에만 집중하다가 마케팅에서 좌절한다.
다운로드가 없으면, 아무리 완성도가 높아도 의미가 없다.
- 필요 요소: 앱 설명, 이미지, 홍보 문구
- 방법: SNS, 인플루언서 협업, 광고
- 핵심: 출시 전부터 홍보 전략 세우기
5. 데이터 분석 모듈 추가
앱이 얼마나 다운로드되고, 사용자가 얼마나 자주 쓰는지를 추적해야 한다.
Firebase Analytics 같은 무료 분석 툴을 반드시 넣자.
- 다운로드 수
- 사용 빈도
- 사용자 지역·기기 정보
이 데이터가 있어야 개선 방향을 제대로 잡을 수 있다.
6. 배우는 자세가 중요
비개발자가 가장 힘든 건, 예상치 못한 오류 해결이다.
AI도 못 풀어주는 문제가 생길 수 있다. 이때 검색·커뮤니티·문서 참고로 직접 해결하는 습관이 필요하다.
Tip: “바이브 코딩(시도하며 배우는 방식)“을 하더라도,
배우는 마음가짐으로 임해야 장기적으로 성장한다.
7. 코드 리팩토링 주의
AI에게 코드 리팩토링(구조 개선)을 맡기면, 잘 작동하던 기능을 없애는 경우가 있다.
반드시 Git에 백업 후 리팩토링을 진행해야 한다.
8. 전체 디자인 플로우는 AI에게
UI/UX 전체 흐름 설계는 AI가 의외로 잘한다.
플로우 차트나 화면 구성 예시를 AI에게 요청하면, 생각보다 완성도 높은 결과가 나온다.
결론
나는 개발자이기 때문에 이 과정이 비교적 수월했지만,
비개발자도 AI를 잘 활용하면 앱이나 콘텐츠를 만들어서 세상에 출시할 수 있다.
중요한 건 AI를 단순한 자동화 도구로 보지 않고, 함께 배우며 성장하는 파트너로 여기는 것이다.
요즘 취미 삼아 만드는 앱 - 테더 매매 알리미
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