2025년 7월 25일·8분
LLM이 평범한 영어 아이디어를 풀스택 앱으로 바꾸는 방법
LLM이 평범한 영어 제품 아이디어를 웹·모바일·백엔드 앱으로 바꾸는 법: 요구사항, UI 흐름, 데이터 모델, API, 테스트, 배포까지.
LLM이 평범한 영어 제품 아이디어를 웹·모바일·백엔드 앱으로 바꾸는 법: 요구사항, UI 흐름, 데이터 모델, API, 테스트, 배포까지.
“평범한 영어 제품 아이디어”는 보통 의도와 희망의 혼합으로 시작합니다: 누구를 위한지, 어떤 문제를 해결하는지, 성공은 어떤 모습인지. 몇 문장(예: "개 산책 도우미 예약 앱"), 대략적인 워크플로(“고객 요청 → 산책 도우미 수락 → 결제”), 그리고 몇 가지 필수 요소(푸시 알림, 평점) 정도면 아이디어를 논의하기엔 충분하지만, 일관되게 빌드하기에는 부족합니다.
사람들이 LLM이 아이디어를 “번역”할 수 있다고 말할 때, 유용한 의미는 다음과 같습니다: 모호한 목표를 구체적이고 검증 가능한 결정으로 바꾸는 것. “번역”은 단순한 재서술이 아니라, 검토하고 도전하고 구현할 수 있도록 구조를 더하는 과정입니다.
LLM은 핵심 구성 요소의 초안을 잘 만들어냅니다:
일반적인 “최종 결과”는 풀스택 제품을 위한 설계도처럼 보입니다: 웹 UI(관리자 혹은 데스크탑 작업용), 모바일 UI(외부 사용자용), 백엔드 서비스(인증, 비즈니스 로직, 알림), 데이터 저장(데이터베이스 및 파일/미디어 저장소) 등입니다.
LLM은 상황에 따라 달라지는 제품의 트레이드오프를 신뢰성 있게 선택할 수 없습니다. 이유는 당신이 문서화하지 않았을 수 있는 맥락 때문입니다:
모델을 옵션과 기본값을 제안하는 시스템으로 취급하고, 최종 진리는 사람의 결정을 통해 정하세요.
가장 큰 실패 모드는 예측 가능합니다:
“번역”의 실제 목표는 가정을 가시화하는 것입니다—그래야 코드로 굳어지기 전에 확인, 수정, 거부할 수 있습니다.
LLM이 “X를 위한 앱을 만들어줘”를 화면, API, 데이터 모델로 바꾸기 전에, 설계할 수 있을 만큼 구체적인 제품 브리프가 필요합니다. 이 단계는 모호한 의도를 공유된 목표로 바꾸는 과정입니다.
문제 진술을 한두 문장으로 작성하세요: 누가 어떤 문제로 어려워하는지, 왜 중요한지. 그런 다음 관찰 가능한 성공 지표를 추가합니다.
예: “클리닉이 추후 예약을 잡는 데 걸리는 시간을 줄인다.” 측정 지표는 평균 예약 시간, 노쇼 비율, 자가 예약 비율 등이 될 수 있습니다.
주요 사용자 유형(시스템에 접촉할 수 있는 모든 사람이 아니라 핵심 사용자)을 나열하세요. 각 유형에 대해 최우선 작업과 짧은 시나리오를 적습니다.
유용한 프롬프트 템플릿: “As a [role], I want to [do something] so that [benefit].” MVP를 설명하는 핵심 사용 사례 3–7개를 목표로 하세요.
제약은 깨끗한 프로토타입과 출시 가능한 제품을 구분합니다. 포함할 항목:
첫 릴리스에 포함되는 것과 미룰 것을 명시하세요. 간단한 규칙: MVP 기능은 핵심 사용 사례를 수동 작업 없이 끝까지 지원해야 합니다.
원하면 이 내용을 한 페이지 브리프로 만들어 다음 단계(요구사항, UI 흐름, 아키텍처)의 ‘진실의 출처’로 보관하세요.
평범한 영어 아이디어는 보통 목표(“사람들이 수업을 예약하게 돕기”), 가정(“사용자는 로그인할 것이다”), 모호한 범위(“간단하게 만들기”)의 혼합입니다. LLM은 지저분한 입력을 검토하고 수정·승인할 수 있는 요구사항으로 바꾸는 데 유용합니다.
각 문장을 사용자 스토리로 다시 작성하는 것으로 시작하세요. 이 방식은 누가, 무엇을, 왜가 명확해지도록 강제합니다:
스토리가 사용자 유형이나 이득을 명시하지 않으면 여전히 너무 모호한 것입니다.
다음으로 스토리를 기능으로 그룹화하고 각 기능을 must-have 또는 nice-to-have로 표시하세요. 이는 디자인과 엔지니어링이 시작되기 전에 범위 확장을 막는 데 도움이 됩니다.
예: “푸시 알림”은 선택 사항일 수 있지만, “예약 취소”는 보통 필수입니다.
각 스토리 아래에 명확하고 테스트 가능한 규칙을 추가하세요. 좋은 수용 기준은 구체적이고 관찰 가능해야 합니다:
LLM은 종종 ‘해피 패스’를 기본으로 하므로 다음과 같은 엣지 케이스를 명시적으로 요청하세요:
이 요구사항 번들이 나중에 UI 흐름, API, 테스트의 진실의 출처가 됩니다.
평범한 영어 아이디어는 사용자 여정과 명확한 내비게이션으로 연결된 화면들이 될 때 빌드 가능한 상태가 됩니다. 이 단계에서는 색상을 고르는 것이 아니라 사람들이 무엇을 할 수 있고 어떤 순서로, 성공은 어떤 모습인지 정의합니다.
먼저 중요한 경로를 나열하세요. 많은 제품에서 구조화할 수 있는 공통 항목은:
모델은 이러한 흐름을 단계별 시퀀스로 초안화할 수 있습니다. 당신의 역할은 무엇이 선택적이고 필수인지, 어디서 사용자가 안전하게 종료하고 다시 시작할 수 있는지를 확인하는 것입니다.
두 가지 산출물을 요청하세요: 화면 인벤토리와 내비게이션 맵.
좋은 출력은 화면 이름을 일관되게 명명(예: “Order Details” vs “Order Detail”), 진입점 정의, 빈 상태(결과 없음, 저장된 항목 없음)를 포함합니다.
요구사항을 폼 필드로 전환하고 규칙을 정의하세요: 필수/선택, 형식, 제한, 친절한 오류 메시지. 예: 비밀번호 규칙, 결제 주소 형식, “날짜는 미래여야 함”. 유효성 검사는 입력 중(inline)과 제출 시 모두 수행되도록 하세요.
읽기 쉬운 텍스트 크기, 명확한 대비, 웹에서의 전체 키보드 지원, 문제 해결 방법을 설명하는 오류 메시지(단순히 “잘못된 입력”이 아님)를 포함하세요. 또한 모든 폼 필드에 레이블이 있고 포커스 순서가 합리적인지 확인하세요.
“아키텍처”는 앱의 설계도입니다: 어떤 부분들이 있고 각 부분이 무엇을 책임지며 어떻게 서로 통신하는지. LLM이 아키텍처를 제안할 때 당신의 역할은 그것이 지금 빌드하기에 충분히 단순한지 그리고 나중에 확장하기에 충분히 명확한지 확인하는 것입니다.
대부분 신규 제품엔 **단일 백엔드(모놀리식)**가 적절합니다: 코드베이스 하나, 배포 하나, 데이터베이스 하나. 빌드가 빠르고 디버그가 쉬우며 운영 비용이 낮습니다.
모듈형 모놀리식은 종종 적절한 타협점입니다: 여전히 하나의 배포지만 Auth, Billing, Projects 등 모듈로 정리되어 경계가 명확합니다. 나중에 트래픽이 많아지거나 팀이 독립 배포를 원하거나 특정 부분이 다르게 확장되어야 할 때 서비스 분리를 고려하세요.
모델이 즉시 “마이크로서비스”를 제안하면 구체적인 필요를 근거로 제시하도록 요청하세요. 미래 가정만으로 마이크로서비스를 선택하지 마세요.
좋은 아키텍처 개요는 필수 요소를 명명합니다:
모델은 각 부분이 어디에 위치하는지(백엔드 vs 모바일 vs 웹)를 명시하고, 클라이언트가 백엔드와 어떻게 상호작용하는지(보통 REST 또는 GraphQL)를 정의해야 합니다.
아키텍처는 백엔드 프레임워크, 데이터베이스, 호스팅, 모바일 접근 방식(네이티브 vs 크로스플랫폼) 같은 기본을 고정할 때까지 불명확합니다. 모델에게 이러한 항목을 “가정(Assumptions)”으로 쓰게 하세요.
큰 재작성 대신 작은 “탈출구”를 선호하세요: 핫 리드를 위한 캐싱, 백그라운드 잡을 위한 큐, 앱 서버를 무상태로 만들어 인스턴스를 늘릴 수 있게 하기. 최선의 아키텍처 제안은 v1을 단순하게 유지하면서 이런 옵션들을 설명합니다.
제품 아이디어는 보통 명사로 가득합니다: “users”, “projects”, “tasks”, “payments”, “messages”. 데이터 모델링은 LLM이 그런 명사를 앱이 저장해야 할 항목으로 바꾸고, 서로 어떻게 연결되는지 공유된 그림을 만드는 단계입니다.
핵심 엔티티를 나열하고 묻습니다: 무엇이 무엇에 속하는가?
예:
그런 다음 관계와 제약을 정의하세요: 태스크가 프로젝트 없이 존재할 수 있는가, 댓글은 편집 가능한가, 프로젝트는 보관 가능한가, 프로젝트 삭제 시 태스크는 어떻게 되는가 등.
다음으로 모델이 1차 스키마(SQL 테이블 또는 NoSQL 컬렉션)를 제안합니다. 단순하고 동작에 영향을 주는 결정에 집중하세요.
전형적인 초안 예:
중요: status 필드, 타임스탬프, 고유 제약(예: 고유 이메일)을 초기에 캡처하세요. 이러한 세부는 나중에 UI 필터, 알림, 리포팅에 영향을 줍니다.
대부분의 실무 앱은 누가 무엇을 볼 수 있는지에 대한 규칙이 필요합니다. LLM은 owner_user_id를 명시하고 접근을 모델링(멤버십/역할)해야 합니다. 멀티테넌트 제품의 경우 tenant/organization 엔티티를 도입하고 격리되어야 하는 모든 항목에 tenant_id를 붙이세요.
권한 집행 방식도 정의하세요: 역할(관리자/멤버/뷰어), 소유권 기반, 또는 둘 다.
무엇을 로깅하고 무엇을 삭제할지 결정하세요. 예:
이 결정은 준수, 지원, 결제 관련 질문이 나올 때 불쾌한 놀라움을 방지합니다.
백엔드 API는 앱의 약속을 실제 동작으로 만드는 곳입니다: “내 프로필 저장”, “내 주문 보기”, “리스트 검색” 등. 좋은 출력물은 사용자 동작에서 출발해 명확한 엔드포인트 집합으로 바꿉니다.
사용자가 상호작용하는 주요 대상(예: Projects, Tasks, Messages)을 나열하세요. 각 대상에 대해 사용자가 무엇을 할 수 있는지 정의합니다:
이는 종종 다음과 같은 엔드포인트로 매핑됩니다:
POST /api/v1/tasks (create)GET /api/v1/tasks?status=open&q=invoice (list/search)GET /api/v1/tasks/{taskId} (read)PATCH /api/v1/tasks/{taskId} (update)DELETE /api/v1/tasks/{taskId} (delete)작업 생성(Create a task): 사용자가 제목과 기한을 제출합니다.
POST /api/v1/tasks
{
"title": "Send invoice",
"dueDate": "2026-01-15"
}
응답은 서버 생성 필드를 포함한 저장된 레코드를 반환합니다:
201 Created
{
"id": "tsk_123",
"title": "Send invoice",
"dueDate": "2026-01-15",
"status": "open",
"createdAt": "2025-12-26T10:00:00Z"
}
일관된 오류 포맷을 제공하세요:
재시도를 위해 POST에 멱등성 키를 권장하고 “5초 후 재시도” 같은 명확한 안내를 포함하세요.
모바일 클라이언트는 천천히 업데이트됩니다. 버전이 포함된 기본 경로(/api/v1/...)를 사용하고 파괴적 변경을 피하세요:
GET /api/version)로 문서화보안은 “나중에 할 일”이 아닙니다. LLM이 아이디어를 앱 명세로 바꿀 때 안전한 기본값을 명시하도록 하세요—그래야 생성된 초기 버전이 악용되지 않습니다.
모델에게 주요 로그인 방식과 대체 방식을 추천하게 하고, 문제 발생 시(접근 상실, 의심스러운 로그인) 어떻게 처리할지 명시하게 하세요. 일반 선택지:
세션 처리(짧은 수명 액세스 토큰, 리프레시 토큰, 기기 로그아웃)와 다중 요소 인증 지원 여부도 명시하세요.
인증은 사용자를 식별하고, 권한은 접근을 제한합니다. 모델이 한 가지 명확한 패턴을 선택하도록 유도하세요:
project:edit, invoice:export 등)좋은 출력물은 예시 규칙을 포함합니다: “프로젝트 소유자만 프로젝트를 삭제할 수 있다; 협력자는 수정할 수 있다; 뷰어는 댓글만 달 수 있다.”
모델에게 일반 약속이 아닌 구체적 안전장치를 나열하게 하세요:
또한 위협 체크리스트( CSRF/XSS 보호, 안전한 쿠키, 안전한 파일 업로드 등)를 요청하세요.
필요한 데이터만 최소한으로 수집하고 가능한 짧은 기간 동안 보관하세요.
모델에게 평문으로 다음을 작성하게 하세요:
분석을 추가하면 옵트아웃(또는 필요한 경우 옵트인)을 제공하고 설정과 정책 페이지에 명확히 문서화하세요.
좋은 LLM은 요구사항을 수용 기준에 연결한 테스트 플랜을 꽤 실용적으로 만들어낼 수 있습니다—단, 모든 것을 수용 기준에 고정시키면 유용합니다.
기능 목록과 수용 기준을 모델에 주고, 각 기준별로 테스트를 생성하게 하세요. 탄탄한 출력물은 다음을 포함합니다:
테스트가 특정 기준에 연결되지 않으면 아마 잡음일 가능성이 큽니다.
LLM은 또한 사람들이 실제로 앱을 사용할 때와 유사한 픽스처를 제안할 수 있습니다: 성가신 이름들, 누락 필드, 시간대, 긴 텍스트, 네트워크 불안정, “거의 중복” 레코드 등.
요청할 항목:
모델에게 모바일 전용 체크리스트를 추가하게 하세요:
LLM은 테스트 골격을 빠르게 작성하는 데 훌륭하지만 다음을 검토하세요:
모델을 빠른 테스트 저자로 사용하되 최종 QA 승인 권한은 사람에게 두세요.
모델이 많은 코드를 생성할 수 있지만, 실제로 사용자가 혜택을 보려면 안전하게 배포하고 런칭 후 상황을 볼 수 있어야 합니다. 이 단계는 매번 재현 가능한 릴리스: 매번 같은 단계로 최소한의 놀라움으로 배포하는 것에 관한 것입니다.
간단한 CI 파이프라인을 설정하여 모든 풀 리퀘스트와 메인 브랜치 병합 시 실행하세요:
LLM이 코드를 작성했더라도 CI는 변경 후에도 여전히 동작하는지 알려주는 역할을 합니다.
세 가지 환경을 목적에 맞게 사용하세요:
설정은 환경 변수와 시크릿을 통해 관리하세요(코드에 하드코딩하지 않음). 값 변경이 코드 변경을 요구하면 구성 문제일 가능성이 큽니다.
전형적인 풀스택 앱의 경우:
세 가지 신호를 계획하세요:
여기서 AI 지원 개발은 단순히 코드를 생성하는 것이 아니라 제품을 운영하는 단계로 넘어갑니다.
LLM은 모호한 아이디어를 그럴싸한 계획으로 바꿀 수 있지만, 다듬어진 문장이 빈틈을 숨길 수 있습니다. 가장 흔한 실패와 이를 예방하는 반복 가능한 습관은 예측 가능합니다.
약한 출력의 대부분은 네 가지 문제에서 비롯됩니다:
모델에 구체적 자료를 주세요:
산출물별 체크리스트를 요청하세요. 예: 요구사항은 수용 기준, 오류 상태, 역할/권한, 측정 가능한 성공 지표를 포함할 때 ‘완료’로 간주합니다.
스펙, API 노트, UI 아이디어가 여러 스레드에 흩어지면 LLM 출력은 표류합니다. 하나의 살아있는 문서(간단한 마크다운 파일도 OK)에 다음을 링크하세요:
다시 프롬프트할 때 최신 발췌를 붙여넣고 “섹션 X와 Y만 업데이트하고 나머지는 그대로 유지”라고 지시하세요.
구현하면서 추적 가능성을 잃지 않도록 스냅샷/롤백을 지원하는 워크플로(예: Koder.ai의 “planning mode”)를 사용하는 것도 도움이 됩니다. 생성된 아키텍처와 리포지토리를 정렬 상태로 유지하려면 소스 코드 내보내기 기능이 특히 유용합니다.
다음은 LLM 번역이 끝에서 끝까지 어떻게 보일 수 있는지, 그리고 사람이 속도를 늦추고 실제 결정을 내려야 하는 체크포인트입니다.
평범한 영어 아이디어: “주인이 요청을 올리고, 시터가 지원하고, 작업 완료 후 결제가 릴리스되는 펫시팅 마켓플레이스.”
LLM은 다음과 같은 1차 초안을 만들 수 있습니다:
POST /requests, GET /requests/{id}, POST /requests/{id}/apply, GET /requests/{id}/applications, POST /messages, POST /checkout/session, POST /jobs/{id}/complete, POST /reviews유용하지만 이 자체로 ‘완료’된 것은 아닙니다. 검증이 필요한 구조화된 제안입니다.
제품 결정: “지원서”를 무엇으로 유효하다고 볼 것인가? 주인이 시터를 직접 초대할 수 있는가? 요청은 언제 “채워진(filled)” 상태가 되는가? 이러한 규칙은 모든 화면과 API에 영향을 줍니다.
보안 & 프라이버시 리뷰: 역할 기반 접근을 확인(주인은 다른 주인의 채팅을 읽을 수 없어야 함), 결제 보호, 데이터 보존 정책(예: 채팅 X 개월 후 삭제). 악용 방지: 비율 제한, 스팸 방지, 감사 로그 등.
성능 트레이드오프: 무엇이 빠르고 확장 가능해야 하는가(검색/필터, 채팅 등). 이는 캐싱, 페이징, 인덱싱, 백그라운드 작업에 영향을 줍니다.
파일럿 후 사용자가 “요청을 반복 생성”이나 “부분 환불으로 취소”를 원할 수 있습니다. 이를 업데이트된 요구사항으로 피드백하고, 영향을 받는 흐름을 재생성하거나 패치한 뒤 테스트 및 보안 검사를 다시 실행하세요.
단순히 “무엇”이 아니라 “왜”를 캡처하세요: 핵심 비즈니스 규칙, 권한 매트릭스, API 계약, 오류 코드, DB 마이그레이션, 릴리스/사고 대응을 위한 짧은 런북 등. 이것이 생성된 코드가 6개월 후에도 이해 가능하게 해줍니다.
이 맥락에서 “번역(translation)”은 모호한 아이디어를 구체적이고 검증 가능한 결정으로 바꾸는 것을 의미합니다: 역할, 여정, 요구사항, 데이터, API, 성공 기준 등입니다.
단순한 의역이 아니라, 가정들을 명시화하여 실제로 빌드하기 전에 확인하거나 거부할 수 있게 만드는 과정입니다.
실용적인 1차 산출물은 보통 다음을 포함합니다:
이것들을 최종 명세가 아니라 검토할 초안 청사진으로 받아들이세요.
LLM은 실세계의 제약이나 우선순위를 스스로 알 수 없으므로 다음과 같은 결정은 여전히 사람이 내려야 합니다:
모델을 옵션과 기본값을 제안하는 도구로 사용하고, 최종 선택은 사람에게 맡기세요.
LLM이 설계에 실제로 활용되려면 적절한 컨텍스트를 제공해야 합니다:
팀원에게 이 자료를 건네도 동일한 해석이 나온다면 준비가 된 것입니다.
목표를 사용자 스토리 + 수용 기준으로 전환하는 데 집중하세요.
강력한 번들 예시는 다음을 포함합니다:
이것이 UI, API, 테스트의 ‘진실의 출처’가 됩니다.
두 가지 산출물을 요청하세요:
그 다음 다음을 확인하세요:
대부분의 v1 제품은 모놀리식 또는 모듈형 모놀리식으로 시작하는 것이 맞습니다.
모델이 즉시 마이크로서비스를 권하면 근거(트래픽, 독립 배포 필요, 다른 파트의 다른 스케일 요구 등)를 요구하세요. 대신 다음과 같은 ‘탈출구’를 설계해 두는 편이 안전합니다:
v1은 빠르게 배포하고 디버그하기 쉬운 쪽으로 유지하세요.
모델이 다음을 명확히 쓰도록 하세요:
데이터 결정은 UI 필터, 알림, 리포팅, 보안에 큰 영향을 줍니다.
일관성과 모바일 친화적 동작을 요구하세요:
/api/v1/...)POST에 대한 멱등성 키호환성을 깨는 변경을 피하고 새 필드는 옵셔널로 추가하며 폐기 기간을 두세요.
모델에게 계획 초안을 만들게 한 뒤 수용 기준과 대비하여 검토하세요:
또한 실사용을 반영한 픽스처: 시간대, 긴 텍스트, 거의 중복되는 레코드, 네트워크 불안정 등을 포함시키세요. 생성된 테스트는 시작점일 뿐, 최종 QA가 아닙니다.
여기서는 동작을 설계하는 것이지 시각적 미려함만 설계하는 것이 아닙니다.