2025년 8월 20일·8분
AI가 당신의 앱을 만들 때 무대 뒤에서는 실제로 무슨 일이 일어날까?
AI 앱 빌더가 어떻게 동작하는지 궁금하신가요? 요구사항 수집, 사양화, 코드 생성, 테스트, 보안 점검, 배포, 반복의 실제 워크플로우를 확인해보세요.
AI 앱 빌더가 어떻게 동작하는지 궁금하신가요? 요구사항 수집, 사양화, 코드 생성, 테스트, 보안 점검, 배포, 반복의 실제 워크플로우를 확인해보세요.
사람들이 “AI가 앱을 만든다”고 말할 때 보통 AI 시스템이 많은 작업물을 생성할 수 있다는 뜻입니다—화면, 보일러플레이트 코드, 데이터베이스 테이블, API 엔드포인트, 심지어 테스트까지—프롬프트와 몇 가지 상위 결정사항을 바탕으로요.
이 말이 곧바로 모호한 아이디어를 설명하면 완벽한 UX, 정확한 비즈니스 규칙, 안전한 데이터 처리, 유지보수가 전혀 필요 없는 프로덕션용 앱이 나온다는 뜻은 아닙니다. AI는 빠르게 초안을 만들 수 있지만 고객, 정책, 엣지 케이스, 위험 허용도를 마법처럼 알아내진 못합니다.
AI는 패턴화되어 있고 시간이 많이 드는 작업에서 강력합니다:
실무에서는 이미 무엇을 만들지 알고 있을 때 초반 설정 작업을 몇 주에서 몇 시간·일로 압축할 수 있습니다.
사람은 다음에 책임을 집니다:
AI는 제안할 수 있지만, 사람은 승인해야 합니다.
“AI가 앱을 만든다”를 단일 동작이 아닌 파이프라인으로 생각하세요: 아이디어 → 요구사항 → 사양 → 아키텍처 선택 → 생성된 스캐폴딩과 데이터 모델 → UI 조립 → 인증과 권한 → 통합 → 테스트 → 보안 검토 → 배포 → 반복.
이 글의 나머지 부분은 각 단계를 차례로 훑어가며 무엇을 기대해야 하는지, 무엇을 검증해야 하는지, 어디까지 직접 개입해야 하는지를 설명합니다.
AI 앱 빌더가 쓸모 있는 것을 생성하려면 요구사항처럼 동작하는 입력이 필요합니다. 이 단계는 “앱을 만들고 싶다”를 “앱이 무엇을 해야 하는지, 누구를 위해, 어디서 동작할지”로 바꾸는 과정입니다.
다음 네 가지를 시작점으로 삼으세요:
모호: “피트니스 앱 만들어줘.”
명확: “초급 러너를 위한 모바일 앱을 만들어줘. 사용자는 계정을 만들고, 5K 플랜을 선택하며, 달리기를 기록하고, 주간 진행 상황을 본다. 오전 7시에 로컬 시간에 푸시 알림. 관리자는 플랜을 수정할 수 있음. iOS + Android.”
모호: “클리너용 우버처럼 만들어줘.”
명확: "양면 마켓플레이스: 고객은 청소를 요청하고 날짜/시간을 선택하며 카드로 결제; 클리너는 잡을 수락하고 고객과 메시지 주고받으며 작업 완료로 표시. 플랫폼: 웹 + 모바일. 서비스 지역: 런던으로 제한."
대부분의 “빠진 기능”은 같은 범주에 속합니다:
범위 확장은 보통 개발 중 “추가로 … 할 수 있어?”라는 요청에서 시작됩니다. 이를 피하려면 초기에 MVP 경계를 정의하세요: 무엇이 포함되는지, 무엇이 제외되는지, 무엇이 ‘2단계’로 간주되는지 명시합니다. 기능이 핵심 목표를 지원하지 않으면 1단계에 끼워 넣지 말고 보류하세요.
아이디어가 포착되면 다음 작업은 “원하는 것”을 빌더(사람이든 기계든)가 추측 없이 실행할 수 있도록 바꾸는 것입니다. 요구사항이 빌드 가능한 사양이 되는 단계입니다.
AI는 보통 목표를 사용자 스토리로 다시 쓰고, 수용 기준(명확하고 테스트 가능한 ‘완료’ 조건)을 추가합니다: 누가 무엇을 왜 필요한지.
예: “사용자가 약속을 예약할 수 있다”는 스토리는 사용자가 날짜/시간을 선택하고, 가능한 슬롯을 보고, 예약을 확인하고, 확인 메시지를 받는다는 수용 기준으로 분해됩니다.
빌드 가능한 사양은 구조가 필요합니다. AI는 각 기능을 다음으로 매핑해야 합니다:
이 매핑은 “우리가 예약에 어떤 정보가 필요한지 정의하지 않았다” 또는 “누가 예약을 수정할 수 있나?” 같은 나중의 놀라움을 방지합니다.
좋은 AI 워크플로는 모든 것을 알고 있는 척하지 않습니다. AI는 빠진 결정을 플래그하고 구체적인 질문을 해야 합니다. 예:
이 질문들은 단순한 수고가 아니라 앱 규칙을 결정합니다.
이 단계가 끝나면 다음 두 가지를 받아야 합니다:
둘 중 하나라도 없다면, 추측으로 빌드 단계에 들어가는 셈입니다.
요구사항이 명확해지면 AI 앱 빌더는 프로젝트를 “빌드 가능한” 상태로 만들어야 합니다. 보통 앱 유형 선택, 일관된 기술 스택, LLM이 여러 파일에서 신뢰성 있게 생성할 수 있는 고수준 아키텍처를 정하는 것을 의미합니다.
이 결정은 이후의 모든 것에 영향을 줍니다: 내비게이션, 인증 흐름, 오프라인 동작, 배포 방식 등.
웹 앱은 하나의 코드베이스로 모든 브라우저에 배포되므로 보통 가장 빠른 경로입니다. 모바일 앱은 더 네이티브한 느낌을 줄 수 있지만 복잡성이 늘고(앱스토어 배포, 디바이스 테스트, 푸시 알림) 유지보수가 힘듭니다. “둘 다”는 보통:
AI 소프트웨어 개발 프로세스에서는 데스크톱 우선 빌드에 모바일 전용 제스처를 설계하는 식의 가정 불일치를 피하는 것이 목표입니다.
LLM 코드 생성은 스택이 예측 가능할 때 가장 잘 작동합니다. 패턴을 섞으면(두 개의 UI 프레임워크, 여러 상태 관리자, 일관성 없는 API 스타일) 코드 드리프트가 커지고 자동화 테스트가 어려워집니다.
전형적인 현대 웹 스택 예시는:
일부 플랫폼은 이를 더 표준화해 생성이 리포 전반에서 일관되게 유지되도록 합니다. 예를 들어, Koder.ai는 React(웹), Go(백엔드), PostgreSQL(데이터)에 의존하는 일관된 설정을 선호해 AI가 화면, 엔드포인트, 마이그레이션을 걸쳐 생성 및 리팩터링할 때 규칙이 어긋나지 않도록 합니다.
최소한 다음과 같은 경계가 명확해야 합니다:
많은 팀은 단순한 API-퍼스트 구조(REST 또는 GraphQL)를 채택합니다. 핵심은 “요구사항에서 코드로”의 매핑이 명확해야 한다는 점: 각 기능은 엔드포인트, UI 화면, 데이터베이스 테이블 집합으로 변환됩니다.
속도 vs 유연성은 항상 존재합니다. 관리형 서비스(인증 제공자, 호스팅 DB, 서버리스 배포)는 AI 배포 파이프라인을 가속화하지만 나중에 커스터마이징을 제한할 수 있습니다. 커스텀 코드는 제어권을 주지만 유지보수가 늘고 사람이 검토해야 할 부분이 많아집니다.
실용적 체크포인트: “3개월 차에 무엇을 쉽게 바꿀 수 있어야 하는가?”를 적고, 그 변경을 저렴하게 만들어줄 스택과 아키텍처를 선택하세요.
이제 AI 앱 빌더가 추상적 기능에서 실제로 실행 가능한 코드베이스를 생성하는 단계입니다. 스캐폴딩은 개념을 실행 가능한 골격으로 바꾸는 첫 번째 작업입니다: 폴더 구조, 화면, 내비게이션, 데이터의 초기 버전.
대부분 도구는 예측 가능한 프로젝트 구조(어디에 UI, API, 구성 요소가 있는지)를 만들고, 라우팅(화면 간 이동 방식)을 설정한 후 UI 셸(기본 레이아웃, 헤더/사이드바, 빈 상태)을 생성합니다.
겉보기에는 미적인 작업 같아도 이는 기초입니다: 라우팅 결정은 URL, 딥 링크, 화면 간 컨텍스트 공유 방식(선택된 워크스페이스, 고객, 프로젝트 등)을 결정합니다.
다음으로 AI는 도메인의 명사들을 테이블/컬렉션과 관계로 변환합니다. 예약 앱이라면 User, Appointment, Service, Location 같은 엔티티가 보일 것입니다.
이 단계에서 두 가지 세부 사항이 이후 전반에 걸쳐 영향을 미칩니다:
Client로 할지 Customer로 할지에 따라 DB 필드, API 경로, UI 라벨, 분석 이벤트가 달라집니다fullName 단일 필드 vs firstName + lastName, status를 자유 텍스트로 둘지 enum으로 할지 등이 검증, 필터링, 리포팅에 영향을 줍니다모델이 생기면 AI는 기본 CRUD 엔드포인트를 생성하고 이를 화면(목록, 상세, 폼)에 연결합니다.
이 연결 단계에서 불일치가 일찍 드러납니다: UI에선 phoneNumber라고 부르는데 API에서는 phone이라면 버그와 추가 연결 코드가 생깁니다.
지금이 용어와 데이터 형태를 검토하기 가장 싼 시기입니다. UI 작업이 많아지기 전에 수정하세요.
데이터 모델과 스캐폴딩이 있으면 UI 작업은 “몇 개 화면을 그린다”에서 “예측 가능하고 연결된 페이지 집합을 조립한다”로 이동합니다. 대부분의 AI 앱 빌더는 사용자 흐름을 해석해 공통 화면 패턴으로 매핑해 UI를 생성합니다.
예를 들어 “고객 관리” 흐름은 보통 다음 화면들로 변환됩니다:
AI는 대부분 재사용 가능한 빌딩 블록을 연결합니다: 데이터 가져오기 → 컴포넌트 렌더링 → 로딩/오류 처리 → 폼 제출 → 성공 상태 표시 → 내비게이션.
좋은 생성기는 간단한 디자인 시스템을 고정해 앱이 일관되게 느껴지게 합니다. 보통 다음을 포함합니다:
가능하다면 초기에 이 선택들을 고정하면 “거의 같지만 살짝 다른” 화면들을 나중에 고치는 시간을 줄일 수 있습니다.
UI 생성에는 기본 접근성 검사가 포함되어야 합니다:
이는 단순한 규정 준수가 아니라 지원 티켓과 사용성 문제를 줄여줍니다.
표준 CRUD 화면, 대시보드, 관리자 흐름에는 템플릿을 사용하세요—더 빠르고 유지보수도 쉽습니다. 제품 가치의 일부인 화면(예: 고유한 온보딩 흐름, 전문화된 시각적 워크플로)은 커스텀으로 가세요.
실용적 접근법은 템플릿으로 시작해 실제 사용자로 흐름을 검증한 뒤 진정으로 필요할 때만 맞춤화하는 것입니다.
인증은 앱이 데모에서 제품으로 전환되는 지점입니다. AI 앱 빌더가 “로그인 추가”라고 할 때 보통 화면, DB 테이블, 서버 규칙을 생성해 사용자가 누구인지, 무엇을 할 수 있는지를 결정합니다.
대부분의 생성기는 몇 가지 표준 경로를 제공합니다:
AI는 이 세 가지를 모두 스캐폴드할 수 있지만 여전히 대상 사용자와 규정 준수 요구에 맞춰 선택해야 합니다.
신원 확인 후에는 권한 부여가 옵니다. AI는 보통 다음과 같은 역할 모델을 만듭니다:
역할 이름보다 중요한 것은 시행 레이어입니다. 좋은 빌드는 권한을 두 곳에 적용합니다:
생성된 코드에서 다음 기본값을 확인(또는 요청)하세요:
인증은 연결 지점에서 까다로워집니다: 계정 연결(OAuth + 이메일), 비밀번호 재설정, 팀 초대 흐름, 이메일 변경 시 처리 절차 등. 이러한 항목은 ‘있으면 좋음’이 아니라 수용 기준으로 간주하고 초기에 테스트하세요—지원 부담을 좌우합니다.
이 단계부터 앱은 데모를 넘어 실제 제품처럼 동작하기 시작합니다. 통합은 결제, 이메일, 지도, 분석, CRM 등 직접 만들기 싫은 서비스를 연결합니다.
AI 앱 빌더는 사용 사례에 따라 일반적인 통합(예: 결제는 Stripe, 거래 이메일은 SendGrid)을 제안할 수 있습니다. 하지만 구현을 바꾸는 요구사항은 직접 확인해야 합니다:
여기서의 작은 답변 하나가 전혀 다른 API 호출, 데이터 필드, 규정 준수 요구로 이어질 수 있습니다.
빌드 프로세스는 API 자격증명을 안전하고 예측 가능하게 연결해야 합니다:
통합은 종종 데이터 모델을 변경합니다: stripeCustomerId 필드 추가, 웹후크 이벤트 저장, 이메일 전달 상태 추적 등.
이 필드들이 진화하면서 안전한 점진적 DB 변경(마이그레이션)이 필요합니다. 좋은 워크플로는 파괴적 변경을 피하기 위해:
이 단계에서 웹후크와 백그라운드 작업도 도입되어 실세계 이벤트(결제, 이메일 바운스, 지도 조회)가 앱을 신뢰성 있게 업데이트합니다.
AI가 생성한 코드는 동작할 수 있지만 엣지 케이스에서 깨지거나 데이터를 잘못 처리하거나 사소한 변경 후 실패할 수 있습니다. 테스트는 “한 번 작동했다”를 “계속 작동한다”로 바꾸는 안전망입니다.
유닛 테스트는 작은 단위를 고립시켜 확인합니다—예: “이 가격 계산기가 올바른 총합을 반환하는가?” 빠르고 어떤 부분이 고장났는지 정확히 집어냅니다.
통합 테스트는 여러 부분이 함께 동작하는지를 확인합니다—예: “주문을 저장하면 DB에 쓰이고 예상 응답을 반환하는가?” 배선 문제와 데이터 불일치를 잡아냅니다.
엔드투엔드(E2E) 테스트는 실제 사용자 경로를 시뮬레이션합니다—예: “가입 → 로그인 → 프로젝트 생성 → 팀원 초대.” 느리지만 사용자가 체감하는 실패를 드러냅니다.
AI 도구는 보통 다음을 잘 생성합니다:
그러나 생성된 테스트는 실제 환경의 입력 혼잡, 타임아웃, 권한 오류, 운영 중인 이상 데이터 등을 놓치는 경우가 많습니다.
단순히 높은 퍼센트를 쫓기보다 핵심 흐름과 회귀를 보호하세요:
작은 앱이라도 단순한 CI 파이프라인을 갖추면 좋습니다: 푸시마다 동일 검사를 자동 실행. 전형적 설정:
AI는 초기 테스트 스크립트와 CI 구성을 초안으로 만들어주지만, 실패시 어떤 항목을 중요하게 볼지 결정하고 테스트 스위트를 실제 사용 패턴과 맞추는 일은 사람이 해야 합니다.
보안 검토는 “작동한다”를 “남용당하지 않는다”로 도전하는 단계입니다. AI가 코드를 빠르게 생성하면 흔한 실수를 빠르게 재생산할 수도 있습니다—특히 신뢰 경계, 권한 부여, 민감 데이터 처리 부분에서요.
인젝션은 여전히 오래된 고전입니다: SQL 인젝션, 커맨드 인젝션, 그리고 LLM 도구에 사용자 입력을 전달할 때의 프롬프트 인젝션. 사용자 입력이 쿼리, 파일 경로, 다른 시스템에 대한 지시를 바꿀 수 있다면 누군가는 시도할 것입니다.
접근 제어의 붕괴는 “UI가 버튼을 숨기니까 안전할 거야”라는 잘못된 믿음으로 나타납니다. 모든 API 경로는 서버 측에서 권한을 강제해야 하고, 객체 수준의 액션(조회/수정/삭제)마다 소유권 또는 역할 검사가 필요합니다.
시크릿 유출은 API 키를 하드코딩하거나 로그에 남기거나 커밋하는 경우 발생합니다. AI는 훈련 데이터에서 불안전한 예시를 복사할 수도 있습니다(예: 토큰을 localStorage에 저장하거나 디버그 로그에 시크릿을 출력하는 코드).
AI는 코드 패턴(쿼리에서의 안전하지 않은 문자열 연결, 누락된 인증 체크, 과도한 IAM 권한)을 스캔하고 수정 제안을 할 수 있습니다. 또한 체크리스트와 기본 위협 모델을 생성할 수 있습니다.
그러나 AI는 컨텍스트를 자주 놓칩니다: 어떤 엔드포인트가 공개인지, 어떤 필드가 민감한지, ‘관리자’가 비즈니스상 실제로 무엇을 의미하는지, 제3자 통합이 오류 조건에서 어떻게 동작하는지 등. 보안은 단지 코드 스타일이 아니라 시스템의 동작에 관한 문제입니다.
먼저 입력 검증을 적용하세요: 유효한 형식(타입, 범위, 포맷)을 정의하고 그렇지 않은 입력은 거부합니다. 웹 UI에 대해서는 출력 인코딩을 적용해 XSS를 줄이세요.
보안 관련 행동(로그인, 권한 변경, 내보내기, 삭제)에 대해 감사 로그를 도입하세요. 로그에는 누가, 언제, 무엇을 했는지 기록하되 비밀번호, 토큰, 전체 결제 정보는 저장하지 마세요.
의존성은 최신 상태로 유지하고 CI에 자동 취약점 스캐닝을 도입하세요. 많은 실제 침해는 구식 라이브러리에서 옵니다.
데이터 최소화를 실천하세요: 필요한 것만 수집하고 보관 기간을 짧게 유지하며 “나중에 혹시”라는 이유로 원시 데이터를 저장하지 마세요. 민감 기록에 대한 접근 로깅을 추가해 “누가 이 고객 데이터를 언제 왜 조회했나?”에 답할 수 있어야 합니다.
앱이 로컬에서 작동해도 실제 사용자에게 제공되기 전까지는 준비가 된 것이 아닙니다. 배포는 코드를 실행 가능한 서비스로 전환하고 업데이트 시 안정적으로 유지하는 통제된 과정입니다.
대부분 팀은 릴리스를 반복 가능하게 만드는 배포 파이프라인을 사용합니다. 고수준으로 보면:
AI는 파이프라인 구성, 배포 스크립트, 체크리스트를 생성할 수 있지만 무엇이 실행되고 어떤 권한이 부여되는지는 사람이 검증해야 합니다.
End-to-end 플랫폼(예: Koder.ai)을 사용할 경우 배포와 호스팅이 워크플로의 일부로 통합되어 과정이 단순해질 수 있고, 필요 시 소스 코드를 내보내 자체 파이프라인에서 실행할 수도 있습니다.
환경 분리는 리스크를 줄입니다:
스테이징을 건너뛰는 것은 흔한 실수입니다. 스테이징에서 ‘동작한다’가 실제 설정에서도 ‘동작한다’인지 검증하세요.
앱은 구성값을 필요로 합니다: API 키, DB 비밀번호, 이메일 자격증명 등. 이들은 리포에 하드코딩되어선 안 됩니다. 일반적 방법은 환경 변수나 시크릿 볼트를 사용하는 것입니다. 또한 키 회전(정기적 변경)과 접근 제한을 적용해 유출된 키가 전체 침해로 이어지지 않게 하세요.
배포 후에는 조기 경고 신호가 필요합니다:
모니터링은 배포를 일회성 이벤트가 아닌 빠르게 대응 가능한 피드백 루프로 만듭니다.
런칭은 실제 작업의 시작입니다: 사용자가 이슈를 리포트하고 우선순위가 바뀌며 “작은 수정”이 새 기능으로 발전합니다. AI 앱 빌더로 반복은 빠를 수 있지만 변경에 대한 가드레일이 없다면 위험합니다.
대부분의 업데이트는 짧은 메시지로 시작합니다: “체크아웃 버튼이 가끔 실패해요” 또는 “태그를 추가할 수 있나요?” AI는 빠르게 대응하지만 급한 수정은 주변 동작을 깨뜨릴 수 있습니다.
모든 변경—버그 수정, 카피 편집, 새 필드 추가—을 명확한 목표와 검증 방법을 가진 작은 프로젝트로 취급하세요.
장기 앱은 결정들을 축적합니다: 명명 규칙, 엣지 케이스, 사용자 역할, 통합, 과거의 타협. AI가 이 결정들을 신뢰성 있게 기억하지 못하면 옛 버그를 재도입하거나 중복 로직을 만들거나 상충하는 방향으로 리팩터링할 수 있습니다.
해결책은 더 많은 프롬프트가 아니라 AI가 따라야 할 진실의 출처(사양, 아키텍처 노트, API 계약, 테스트 기대치)를 제공하는 것입니다. 구조화된 계획 모드를 지원하는 도구가 시간이 지나도 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
간단한 루틴을 사용하세요:
플랫폼(예: Koder.ai)은 스냅샷과 롤백 기능으로 위험을 줄여주며, LLM이 많은 파일을 동시에 건드릴 때 안전한 반복 습관을 장려합니다.
통제권을 유지하는 것은 코드를 작성하는 일이 아니라 가시성, 반복 가능한 검사, 문제가 생겼을 때 쉬운 탈출구를 요구하는 일입니다.
AI 앱 빌더를 평가할 때는 데모를 넘어서 전체 파이프라인을 물어보세요: 요구사항-대-코드 추적 가능성, 일관된 아키텍처, 테스트 생성, 보안 기본값, 실제 롤백 경로. 그게 “AI가 앱을 만든다”를 일회성 코드 덤프가 아닌 반복 가능한 엔지니어링 워크플로로 만드는 지점입니다.
(참고로, 직접 비교해볼 기준이 필요하면 Koder.ai의 무료 티어는 기획 모드에서 배포까지 vibe-coding이 얼마나 많이 해줄 수 있는지 실습해볼 수 있는 실용적인 방법입니다—얼마나 커스터마이즈하거나 기존 파이프라인으로 내보낼지 결정하기 전에요.)
보통 AI는 앱의 첫 초안을 생성할 수 있다는 의미입니다: 프로젝트 구조, 기본 화면, CRUD 엔드포인트, 시작용 데이터 모델, 때로는 테스트까지요.
여전히 요구사항 정의, 엣지 케이스 확인, 보안/프라이버시 검토, UX와 정확성에 대한 반복 작업이 필요하며, 그 전까지는 프로덕션 수준의 완성품이라 보긴 어렵습니다.
네 가지 핵심을 제공하세요:
워크플로와 규칙을 구체적으로 제시할수록 AI가 추측할 일이 줄어듭니다.
명확한 프롬프트는 다음을 명시합니다:
아이디어를 몇 가지 구체적인 사용자 여정으로 바꿀 수 있다면 생성 결과가 크게 좋아집니다.
사람들이 자주 놓치는 항목들:
이 항목들을 사양에 미리 포함하세요.
생성 전에 MVP 경계를 정의하세요:
중간에 새로운 아이디어가 나오면 핵심 목표를 직접 지원하지 않으면 2단계로 보류하세요.
빌드 가능한 사양에는 보통 다음이 포함됩니다:
이 중 하나라도 누락되면 생성된 코드에 추측이 들어갑니다.
일관성은 코드 드리프트를 줄입니다. 각 계층에 대해 기본 방식을 하나로 정하세요:
여러 상태관리자, 상충하는 컴포넌트 라이브러리, 불일치한 명명 규칙을 혼용하면 AI가 일관성 있게 생성하기가 어렵습니다.
초기에 다음을 검토하세요:
Customer vs Client는 DB, API, UI 라벨, 분석 이벤트에 영향을 줍니다최소한 두 계층에서 권한을 강제하세요:
또한 안전한 기본값을 확인하세요: 비밀번호 해시 저장, 합리적 세션 만료, 로그인/재설정 엔드포인트의 레이트 리밋 등.
배포를 반복 가능한 파이프라인으로 취급하세요:
AI가 스크립트/구성을 생성하더라도 어떤 권한이 부여되고 무엇이 자동으로 실행되는지는 사람이 검토해야 합니다.
fullName vs firstName/lastName, 열거형 vs 자유 텍스트나중에 명칭이나 형태를 바꾸면 엔드포인트, 폼, 테스트 전반에 걸쳐 연쇄 리팩터링이 필요합니다.