두 번째 앱 개발 시작 (AI와 함께 개발)

 

디지털 약통앱 개발.

꿈은 원대하나 이것부터 시작.

 

내가 쓰고 싶어서 만들고 싶었던 앱이라,

역시 남 시키는 것보다는 직접 만드는 게 좋음.

마음도 편하고...

 

개발도구들

Notion, StarUML, Figma 등을 한참동안 만지작 거렸는데,

뭔가 정리가 안되어 그냥 개발을 시작.

 

툴이 중요한 게 아니라 내가 무엇을 만들지 구체적으로 알고 있는 게 중요함.

그러면 저런 게 없어도 어딘가엔 정리하고 화면을 그리고 설계를 했을테니.

물론 Notion 이 Google Docs 나 Confluence 보다 훨씬 더 편하고 풍부해서 좋다.

 

StarUML은 구형 평가판을 구해서 사용.

웹 버전이 없을까 싶어 app.diagrams.net 을 써보는데,

"Drawing Object"들이 편한 맛이 없어서 불편.

몇 번 찔끔거리다 말게 된다.

 

Figma는 좋기는 한데 1인이 쓰기에는 그냥 파워포인트랑 차이가 없어서 아쉽.

2명 이상이 회의할 때야 좋긴 한데 혼자 하면 도긴개긴.

물론 편한 건 있다. 하지만, 어차피 혼자 볼 거라 대충 그리면 되니.

 

아키텍쳐

초기 컨셉을 잡긴 했는데 드릴다운 하려니까 아직 생각이 부족함.

첫페이지 그린 걸로 화면을 만들다 보니 생각보다 유즈케이스가 복잡해짐.

 

계속 리팩토링 하면서 Class를 추상화시키다 보니, 앱 컨셉이 좀 더 명확해지는 느낌.

코드가 지저분하고 소프트웨어 아키텍트가 혼란하다는 건 서비스 컨셉도 혼란하다는 것.

우선 진도를 뽑다보니 정리 덜 된 채 넘긴 곳이 있어 리팩토링을 계속 해야 할 듯.

 

유즈케이스...

서버 개발할 땐 상세하게 그릴 일이 없었는데 화면 개발하니까 굉장히 복잡해지는 느낌이 듬.

 

서버 개발은 DB의 CRUD를 맡는 API 나, 

트래픽 처리를 위한 게이트웨이를 많이 만들다 보니...

 

이런 건 시스템과의 통신이기 때문에 많은 Actor 와 복잡한 Use Case 가 없음.

현재 타게팅된 시나리오만 잘 처리하면 되니까.

대신 서버간 통신은 정합성 같은 게 더 중요해서 그런 거 처리하는 게 더 실력임.

클라이언트 개발과는 완전히 바라보는 시선이 다른 것.

 

AI

반면, AI 는 크게 도움이 안됨.

중요한 건 유즈케이스 상상인데, AI가 엉뚱한 답을 계속 내놓음.

전체를 학습해서 시장을 두루뭉실하게 보기 때문에 크게는 맞는 말을 해주지만,

소비자를 설득해서 내 앱을 쓰게 만들 Edge point 는 만들어내지 못함.

그냥 성인군자 같은 맞는 말만 함.

 

그래도 없는 거 보다는 나음.

나이가 들다 보니 깜빡깜빡 하는 것들이 있고,

의외의 포인트를 짚어주는 경우가 있어 무시할 건 아님.

다만 아직은 그냥 그런 도구임.

 

코드

Code Generation 은 정말 기똥차게 함.

API Document 와  Example을 찾아가며 적절한 기본 코드를 만드는 데만 하세월이었을텐데,

AI 는 정말 기똥차게 잘 만들어줌.

이리저리 프롬프트를 바꿔서 넣어주면 굉장히 원했던 예제코드를 얻을 수 있음.

 

다만, MS Copilot, Cloude, ChatGPT 등은 곧잘 같은 답변 패턴에 갇혀버림.

세션을 바꿔서 물어봐도 내 말을 곡해하는 경우가 곧잘 발생됨.

 

그럴 땐 다른 AI 로 바꿔서 던지면 답변을 잘 해줌.

AI 하나만 써선 코드 생산성이 안 나아질 것 같고,

모두 다 써가면서 코딩을 하면 개발이 엄청 빨라짐.

 

다만, 내가 무얼 어떻게 개발하고 싶은지 잘 설명할 수 있어야 함.

선비체로 물으면 선비형으로 답함.

까칠한 공돌이 타입으로 물어야 쓸만한 코드가 나옴.

까칠하게 물어도 두루뭉실하게 코드를 뱉어내기도 함.

 

검색 AI

앱이 성장하기까진 그냥 Firebase를 쓸거라, 이거 사용방법은 따로 배워야 함.

API 문서를 찾거나 개념 설명해주는 블로그 찾을 때가 많음.

 

검색할 때 Perflexity, Genspark 를 자주 쓰긴 하는데 구글 검색보다 조금 나은 수준.

문어적으로 해석해서 두루뭉실하게 결과를 찾아줄 때가 있음.

그냥 드라이하게 검색결과를 찾아주는 구글랭킹이 더 좋기도 함.

사용빈도는 1:1:1 정도 되는 것 같음.

검색의 목적이 달라서 어떤 때는 바로 구글 검색을 함.

 

생각

바이오 연구 같은 걸 하는 게 아니라서 추론이 필요한 상황은 아직 없음.

아직 AI 를 사용하는 관점에선 챗봇 수준인 듯.

그래도 대화가 가능할만큼 진화된 챗봇이라, 이게 없으면 일 못할 거 같긴 한데,

일반 개발자들 세상까지 변화려면 시간이 많이 걸릴 거 같다.

 

기업현황

미디어가 앞서 가다보니, 대기업 CEO들은 AI 판타지에 꽃혔다.

자꾸 직원들 쪼아서 뭐 좀 가져와보라고 하는데,

직원들은 아무리 찾아봐도 AI 가 그냥 좋은 챗봇 수준이라 어떻게 써야 할 지 상상이 안됨.

 

백오피스나 기업시장에서 사용하기엔 아직 GPT 들이 좀 더 발전해야 할 것 같다.

R&D 업무에선 꽤 쓸만하긴 한데,

대기업이야 제대로 된 R&D를 해도,

중소기업, 중견기업은 못하는 곳도 많으니...

 

다만 AI 관련된 ISP나 먼저 하면 좋겠다.

누가 비싸게 정리를 해줘야 움직이는 게 기업시장이라...

 

실제 효과가 큰 분야가 코딩, 개발 분야라 그 쪽 일이 많은 곳은 도움이 될 듯.

그나저나, 컨설턴트가 GPT의 사업가능성을 얼마나 꺼낼 수 있을진 모르겠다.

코딩을 해봐야 상세하게 알텐데...

 

끝.