2025년 7월 06일·7분
솔로 창업자를 위한 AI 도움: 앱 개발에서 AI가 가장 유용한 작업
솔로 창업자가 앱 개발에서 시간을 가장 절약할 수 있는 곳과 인간 판단이 중요한 곳을 단계적으로 안내하는 실용 가이드.
솔로 창업자가 앱 개발에서 시간을 가장 절약할 수 있는 곳과 인간 판단이 중요한 곳을 단계적으로 안내하는 실용 가이드.
솔로 창업자의 목표는 단순합니다: 제품 품질을 몰래 낮추지 않으면서 더 빠르게 배포하는 것. 이 가이드는 AI가 번거로운 작업을 안전하게 덜어줄 수 있는 곳과, 오히려 정리 비용을 더 만들 수 있는 곳을 판단하도록 돕습니다.
AI를 초안 작성 및 검사에 유연하게 활용하는 보조로 생각하세요. 이 글에서 “AI 지원”은 다음을 포함합니다:
AI를 빠른 주니어 팀원처럼 다루면—자료는 잘 만들어내지만 무엇이 옳은지 결정하는 데는 불완전하다는 점을 염두에 두면—최고의 결과를 얻을 수 있습니다.
이 가이드의 각 섹션은 작업을 세 개의 버킷으로 분류하도록 설계되었습니다:
실용 규칙: 작업이 반복 가능하고 실수 비용이 **작다(또는 쉽게 발견 가능)**면 AI를 사용하세요. 실수가 비싸거나 사용자에게 직접 노출되거나 발견하기 어려운 경우는 더 신중하세요.
AI는 보통 완벽한 최종 답을 주지 않습니다. 하지만 몇 분 안에 괜찮은 출발점을 만들어 주므로, 당신은 제품 전략, 핵심 트레이드오프, 사용자 신뢰 같은 우선순위에 제한된 에너지를 쓸 수 있습니다.
이것은 특정 도구 추천이 아닌 우선순위 가이드입니다. 중요한 건 패턴이지 브랜드가 아닙니다.
솔로 창업자는 아이디어 부족으로 실패하는 게 아닙니다—대역폭이 바닥나서 실패합니다. AI에 “앱 도와줘”라고 하기 전에, 당신이 실제로 부족한 것이 무엇인지 명확히 하세요.
지금 가장 큰 제약을 적으세요: 시간, 자금, 기술, 주의력. 특히 ‘주의력’은 중요합니다. 컨텍스트 전환(지원, 마케팅, 버그 수정, 사양 재작업)이 당신의 한 주를 조용히 갉아먹을 수 있습니다.
한 번 제약을 적었으면 하나의 주된 병목을 먼저 골라 공격하세요. 일반적인 것들:
AI는 빈번하고 반복적이며 실수로 프로덕션이 깨지거나 신뢰를 훼손하지 않는 작업에 우선 사용하세요. 초안, 요약, 체크리스트, ‘1차 코드’는 괜찮습니다—최종 결정은 아니에요.
가장 흔한 저위험 작업을 자동화하면 제품 판단, 고객 통화, 우선순위 지정 같은 고레버리지 인간 영역에 시간을 되찾을 수 있습니다.
각 후보 작업에 대해 빠르게 1–5로 점수를 매기세요:
| 요소 | “5”의 기준 |
|---|---|
| 시간 절약 | 분이 아니라 주당 절약되는 시간(시간 단위) |
| 위험 | AI가 틀렸을 때 영향이 작고 되돌리기 쉬움 |
| 피드백 속도 | 빠르게(같은 날) 검증 가능 |
| 비용 | 도구 비용과 재작업 비용이 낮음 |
점수를 합산하세요. 총점이 높은 것부터 시작하고, 그다음에야 핵심 로직이나 보안 민감 작업 같은 더 위험한 업무로 이동하세요.
무언가를 빌드하기 전에 AI로 “대충의 아이디어”를 테스트할 만큼 구체화하세요. 목표는 옳음을 증명하는 것이 아니라 빠르게 무엇이 잘못되었는지, 불명확한지, 충분히 고통스러운 문제가 아닌지를 발견하는 것입니다.
AI에게 개념을 일주일 안에 검증 가능한 가설로 번역해 달라고 하세요:
각 가설은 측정 가능해야 합니다(인터뷰, 랜딩 페이지, 프로토타입으로 확인 또는 반박 가능).
AI는 인터뷰 가이드와 설문 초안을 만드는 데 훌륭하지만, 유도형 문구는 반드시 제거해야 합니다.
예시 재사용 프롬프트:
Create a 20-minute customer interview guide for [target user] about [problem].
Include 10 open-ended questions that avoid leading language.
Add 3 follow-ups to uncover current workarounds, frequency, and consequences.
그런 다음 “Wouldn’t it be great if…”처럼 들리는 문장은 “오늘 이걸 어떻게 처리하나요?” 같은 중립형 질문으로 고쳐야 합니다.
통화 후 노트를 붙여넣고 AI에게 다음을 추출하게 하세요:
발췌한 직문 인용구들도 요청하세요. 그 인용구는 인사이트 뿐 아니라 카피에 바로 활용할 수 있습니다.
마지막으로 AI에게 명확한 타깃 사용자와 JTBD 문장 초안을 제안하게 하세요:
“언제 ___, 나는 ___ 하고 싶다, 그래서 ___ 할 수 있다.”
이 문장은 작업 초안으로 다루세요. 실제 인터뷰 언어와 맞지 않으면 수정하세요.
솔로 창업자가 시간을 낭비하는 가장 빠른 방법은 사방에 ‘작은 추가’ 기능을 넣는 것입니다. AI는 모호한 아이디어를 구조화된 범위로 바꾸고, 진짜로 필요한 것으로 줄이는 데 탁월합니다.
AI에게 타깃 사용자와 핵심 JTBD 기반으로 MVP 기능 목록을 작성하게 하세요. 그런 다음 완전한 결과를 제공하는 가장 작은 집합으로 줄여 달라고 요청하세요.
실용적 접근:
비목표는 “v0에서 제외”를 논쟁 없이 말할 수 있게 해줘서 강력합니다.
3–7개의 MVP 기능을 정했으면 AI에게 각 기능을 사용자 스토리와 수락 기준으로 바꾸게 하세요. 이렇게 하면 '완료'의 의미가 명확해지고 개발 및 QA용 체크리스트가 생깁니다.
검토 시 꼭 확인할 항목:
AI는 욕심 목록이 아닌 학습 목표와 맞는 릴리스 순서를 정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
측정 가능한 예시 결과: “10명의 사용자가 온보딩을 완료함”, “30%가 첫 프로젝트 생성”, 또는 “체크아웃 오류율 <5%”. 각 릴리스를 하나의 학습 질문과 연결하면 더 작고 빠르게 배포하며 명확한 결정을 내릴 수 있습니다.
좋은 UX 기획은 빠르게 명확한 결정을 내리는 것입니다: 어떤 화면이 있고, 사람들이 어떻게 이동하며, 문제가 생기면 무엇이 일어나는가. AI는 제약(사용자 목표, 주요 액션, 성공 조건)을 엄격하게 주면 이 ‘종이에 그려보는 사고’ 단계를 가속화합니다.
AI에게 탭 vs 사이드 메뉴 vs 단일 가이드 흐름 같은 몇 가지 대안 구조를 제안하게 하세요. 초기 복잡도를 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다.
예시 프롬프트: “습관 추적 앱에 대해 3가지 정보 구조를 제안하세요. 주요 내비게이션, 주요 화면, 설정의 위치를 포함하세요. 한 손 조작 모바일 사용을 최적화하세요.”
“와이어프레임을 그려줘”라고 요청하는 대신, 몇 분 안에 스케치할 수 있는 화면별 설명을 요청하세요.
예시 프롬프트: “‘습관 생성’ 화면의 레이아웃을 설명하세요: 섹션, 필드, 버튼, 도움말 텍스트, 접히지 않는 영역에 무엇이 보이는지. 최소한으로 유지.”
화면별로 “빈/오류/로딩” 체크리스트를 AI에게 생성하게 하세요. 개발 중에 누락 상태를 발견하는 일이 줄어듭니다.
요청 항목:
현재 흐름을 글머리로 주고 AI에게 마찰 지점을 지적하게 하고 단순화된 버전을 제안하게 하세요.
예시 프롬프트: “온보딩 흐름입니다. 혼란스러운 단계, 불필요한 결정, 그리고 필수 정보를 잃지 않으면서 더 짧게 만드는 버전을 제안하세요.”
AI 출력은 옵션으로 사용하세요—정답이 아닙니다—그중 가장 방어 가능한 단순한 흐름을 고르세요.
카피는 AI를 활용하기에 레버리지가 가장 큰 곳 중 하나입니다. 반복하기 쉽고 당신이 판단하기 쉬우며, 사용자가 막히는 순간을 줄이는 것이 목적입니다.
AI로 첫 실행 경험을 초안하게 하세요: 환영 화면, 빈 상태, “다음에 일어날 일” 프롬프트. 제품 목표, 사용자 목표, 사용자가 취해야 할 첫 3가지 액션을 제공하고 초단문 버전과 약간 가이드형 버전 두 가지를 요청하세요.
간단한 규칙: 각 온보딩 화면은 하나의 질문에 대답해야 합니다—“이게 무엇인가?” “왜 신경 써야 하나?” 또는 “지금 무엇을 해야 하나?”
동일 UI 문자열에 대해 AI로 톤 변형(친근한 톤 vs 포멀 톤)을 생성하게 하고 하나의 스타일을 선택해 고정하세요. 톤을 선택하면 버튼, 툴팁, 확인 메시지, 빈 상태 전반에 재사용하세요.
예시 재사용 프롬프트:
결정을 프로젝트 문서에 붙여넣을 규칙으로 만들게 하세요:
이 규칙은 배포하면서 UI가 서로 달라지는 것을 막아줍니다.
AI는 오류 메시지를 행동 가능하게 다시 쓰는 데 특히 유용합니다. 좋은 패턴은: 무슨 일이 일어났는지 + 무엇을 할지 + 무엇이(또는 무엇이 저장되지 않았는지).
나쁜 예: “Invalid input.”
더 나은 예: “이메일 주소가 불완전해 보입니다. ‘@’를 추가하고 다시 시도하세요.”
한 가지 소스 언어로 먼저 작성하세요. 준비가 되면 AI로 1차 번역을 하되(결제, 법률, 안전 같은 중요한 흐름은 인간 검토 필요) 반드시 사람이 검토하세요. 문자열을 짧게 유지하고 관용구를 피하면 번역이 깔끔합니다.
솔로 창업자에게 좋은 UI 디자인은 픽셀 완성도가 아니라 일관성입니다. AI는 ‘충분히 좋은’ 시작 시스템을 빠르게 제안하고, 제품이 성장할 때 작업을 감사하는 데 도움을 줍니다.
AI에게 Figma(또는 CSS 변수)에서 구현할 수 있는 기본 디자인 시스템을 제안하게 하세요: 작은 색상 팔레트, 타입 스케일, 간격 단계, 테두리 반경, 레벨 규칙. 목표는 어디서나 재사용할 수 있는 기본값 세트를 만드는 것입니다—매 화면마다 새로운 버튼 스타일을 만들지 않도록요.
의도적으로 작게 유지하세요:
AI는 또한 명명 규칙(예: color.text.primary, space.3)을 제안해 향후 리팩터링 시에도 UI가 일관되게 유지되게 할 수 있습니다.
AI로 컴포넌트별 “완료” 체크리스트를 만드세요: 기본/호버/누른/비활성/로딩, 빈 상태, 오류 상태, 키보드 포커스. 접근성 노트를 추가하세요: 최소 탭 대상 크기, 포커스 링 요구사항, ARIA 라벨이 필요한 곳.
새 화면마다 실행할 재사용 가능한 프롬프트를 만드세요:
AI 제안은 출발점이고, 승인 신호가 아닙니다. 색 대비는 실제 체크 도구로 확인하고, 탭 크기는 기기에서 확인하고, 흐름은 빠른 사용성 테스트로 상식적으로 점검하세요. 일관성은 측정 가능하지만 사용성은 결국 당신의 판단이 필요합니다.
AI는 빠른 페어 프로그래머처럼 다루면 가장 가치가 큽니다: 초안, 반복, 번역에 능하지만 아키텍처와 제품 선택에는 당신의 판단이 필요합니다.
만약 이 워크플로우를 더 적극적으로 활용하고 싶다면, Koder.ai 같은 바이브-코딩 플랫폼이 솔로 창업자에게 유용할 수 있습니다: 채팅으로 원하는 것을 설명하면 실제 앱(웹, 백엔드, 모바일)을 스캐폴드하고, 이후 더 깊은 제어가 필요하면 소스 코드를 내보낼 수 있습니다.
폴더 구조, 라우팅 골격, 린트 설정, 환경 변수 템플릿, 공통 화면(로그인, 설정, 빈 상태) 같은 “지루하지만 필요한” 셋업을 AI로 생성하세요. 실행 가능한 앱까지 빠르게 도달하면 다음 결정이 쉬워집니다.
명명 규칙(파일 레이아웃, 상태 관리)에 대해 명확히 요구하고, 최소 파일만 출력하게 요청하며 각 파일이 어디에 속하는지 설명하게 하세요.
달콤한 지점은 PR 크기의 변경입니다: 헬퍼 함수 하나, 모듈 하나 리팩터, 검증 포함 한 엔드포인트. 다음을 요청하세요:
AI가 다파일 대규모 리팩터를 출력하면 멈추고 범위를 줄이세요. 검토할 수 있는 단계로 나누세요.
다른 사람이 썼거나 이전에 쓴 코드 읽을 때 AI는 평이한 영어(한국어)로 번역해 주고 위험 가정과 더 단순한 패턴을 제안할 수 있습니다.
효과적인 프롬프트 예:
병합 전에 해당 diff에 맞춘 체크리스트를 AI에게 생성하게 하세요:
체크리스트를 완료의 계약으로 취급하세요—선택적 조언이 아닙니다.
테스트는 솔로 창업자에게 AI가 빠르게 투자 수익을 내주는 영역입니다. 무엇이 ‘정상’인지 이미 알고 있지만 커버리지를 작성하고 실패를 추적하는 데 시간이 걸리기 때문입니다. AI로 지루한 부분을 가속화하되, ‘정답’의 의미는 당신이 책임지세요.
수락 기준(또는 사용자 스토리)이 조금이라도 있으면 시작 테스트 스위트를 만들 수 있습니다. 다음을 붙여넣으세요:
그리고 프레임워크에 맞는 단위 테스트를 요청하세요.
유용성을 유지하는 두 팁:
테스트 이름이 요구사항처럼 읽히도록 요청하세요(예: “카트 합계가 0일 때 체크아웃 거부”).
한 테스트당 한 주장을 요청해 실패 원인을 쉽게 알 수 있게 하세요.
AI는 익명성이 보장된 현실적인 픽스처(샘플 사용자, 주문, 인보이스, 설정, 긴 이름/특수문자/타임존 등 ‘이상한’ 데이터)를 잘 만들어냅니다. 또한 일반 API(인증, 결제, 이메일, 지도)의 목 응답(오류 페이로드 포함)도 요청할 수 있습니다.
작은 규칙: 각 목은 성공 응답과 최소 두 가지 실패(예: 401 unauthorized, 429 rate limited)를 포함해야 합니다. 이 습관 하나로 엣지 동작을 초기에 표면화할 수 있습니다.
테스트가 실패하면, 실패한 테스트 + 오류 출력 + 관련 함수/컴포넌트를 붙여넣고 AI에게:
이렇게 하면 디버깅이 긴 방황이 아닌 짧은 체크리스트가 됩니다. 제안은 가설로 취급하세요.
각 릴리스 전에 짧은 수동 스모크 체크리스트를 생성하세요: 로그인, 핵심 흐름, 권한, 중요한 설정, 결제 및 데이터 내보내기 같은 “망가지면 안 되는” 경로. 10–20개 항목으로 유지하고 버그를 고칠 때마다 업데이트하세요—체크리스트가 당신의 기억이 됩니다.
반복 가능한 루틴을 원하면 이 섹션을 /blog/safer-releases와 릴리스 프로세스와 연결하세요.
분석은 구조화된 글쓰기 작업이 많아 AI의 ‘도움 대상’으로 완벽합니다: 명명 일관성 유지, 제품 질문을 이벤트로 번역, 그리고 빈틈 발견. 목표는 모든 것을 추적하는 것이 아니라, 향후 2–4주 내에 내릴 몇 가지 결정을 답할 수 있게 하는 것입니다.
실제로 답해야 할 5–8개의 질문을 적으세요(예: “신규 사용자가 온보딩 어디에서 막히나?”, “어떤 행동이 잔존을 예측하나?”, “유료 전환을 촉진하는 요인은?”).
AI에게 그 질문과 연결된 이벤트 이름과 속성을 제안하게 하세요. 예:
onboarding_started (source, device)onboarding_step_completed (step_name, step_index)project_created (template_used, has_collaborator)upgrade_clicked (plan, placement)subscription_started (plan, billing_period)그리고 6개월 후에도 각 이벤트가 무슨 의미인지 알 수 있을지 스스로 점검하세요.
오늘 대시보드를 만들지 않더라도 AI에게 “의사결정에 바로 쓸 수 있는” 뷰를 설계하게 하세요:
upgrade_clicked에서 구매까지의 퍼널이렇게 목표가 있으면 무작위로 계측하지 않게 됩니다.
AI에게 Notion에 붙여넣을 간단한 템플릿을 생성하게 하세요:
AI에게 이벤트 목록을 검토하게 하여 데이터 최소화를 권장하세요: 전체 텍스트 입력, 연락처, 정확한 위치, 필요 없는 항목은 피합니다. enum(예: error_type)을 선호하고, 사람 식별이 필요 없다면 ID를 해시하는 것을 고려하세요.
배포는 작은 누락이 큰 장애로 이어지는 곳입니다. 운영 업무는 반복적이고 텍스트가 많으며 표준화하기 쉬워서 AI가 특히 유용합니다. 당신의 역할은 세부사항(이름, 리전, 한도)을 검증하는 것입니다.
스택(Vercel/Fly.io/AWS, Postgres, Stripe 등)에 맞춘 ‘사전 점검’ 체크리스트를 AI에게 만들어 달라고 하세요. 매번 실행할 수 있을 만큼 짧게 유지하세요.
포함할 항목 예:
플랫폼이 스냅샷·롤백을 포함하면(예: Koder.ai는 스냅샷과 롤백 및 소스 내보내기를 지원), 그 기능을 체크리스트에 반영해 배포 프로세스를 일관되게 만드세요.
호스팅 제공자, 배포 방법, DB 유형, 큐, 크론 잡, 기능 플래그를 프롬프트에 넣어 AI에게 런북 초안을 작성하게 하세요.
좋은 런북에는:
사고(Incident) 문서 템플릿을 준비하세요:
앱과 스택에 맞춘 재사용 가능한 템플릿으로 바꾸는 도움을 원하면 /pricing을 참조하세요.
AI는 초안, 옵션, 가속화에 훌륭하지만 책임을 지지 않습니다. 사용자를 해치거나 데이터를 노출하거나 잘못된 비즈니스 모델로 잠그는 결정은 인간이 관여해야 합니다.
일부 작업은 “창업자 판단”이지 “출력 생성”입니다. 단순 작업(요약, 대안 제시)은 위임하되 최종 판단은 인간이 하세요.
프롬프트를 공용 화이트보드에 쓰는 것처럼 취급하세요.
AI는 준비 작업을 가속하지만, 책임 있는 전문가가 필요한 영역이 있습니다:
다음과 같은 느낌이 들면 위임을 멈추고 사람 검토로 전환하세요:
AI로 옵션을 생성하고 함정을 강조하게 한 다음, 결정을 직접 내리세요.
작업이 반복적이고 실수의 비용이 작거나 되돌리기 쉬운 경우 AI를 사용하세요. 빠른 판단 기준은:
AI는 초안 작성과 검사 도구로 사용하고 최종 결정은 사람이 하는 것이 좋습니다.
각 후보 작업을 1–5점으로 평가하세요:
점수를 합산하고 높은 항목부터 시작하세요. 초안 작성, 요약, 체크리스트 같은 작업이 우선입니다. 핵심 로직이나 보안 민감 작업은 나중으로 미룹니다.
아이디어를 3–5개의 테스트 가능한 가설(문제, 가치, 행동)로 바꾸도록 AI에 요청한 뒤 20분 인터뷰 가이드를 생성하게 하세요.
사용 전 편향을 제거하세요:
통화 후 노트를 붙여넣고 AI에게 , , , 그리고 인용구(문구)를 추출하게 하세요.
曖昧한 개념을 구조화된 범위로 전환하려면 AI를 이렇게 사용하세요:
각 기능을 사용자 스토리와 수락 기준으로 바꾼 뒤, 권한, 빈 상태, 실패 케이스를 수동으로 검토하세요.
흐름을 글머리로 제공하고 AI에게 다음을 요청하세요:
AI 출력은 옵션으로 보고, 목표 사용자와 핵심 JTBD를 기준으로 가장 단순한 흐름을 선택하세요.
다음 항목을 AI에 맡기는 것이 안전하고 효과적입니다:
동일 UI 문자열에 대해 톤 변형을 생성하게 하고 하나의 스타일을 고정하세요. 작은 스타일 가이드(버튼 길이 제한, 문장형 대문자 규칙, 용어 일관성)를 만들면 UI 표류를 막습니다.
오류 메시지는 무슨 일이 일어났는지 + 어떻게 할지 + 무엇이 저장되었는지 패턴을 따르세요.
AI에 작고 재사용 가능한 토큰 세트를 제안하게 하세요:
컴포넌트 ‘완료’ 체크리스트(기본/호버/비활성/로딩/포커스 + 접근성 노트)를 생성하고, 명암 대비와 탭 크기를 실제 도구와 기기에서 반드시 확인하세요.
작고 테스트 가능한 변경이 최적입니다:
거대한 다파일 리팩터가 나오면 멈추고 PR 크기로 쪼개서 리뷰 가능한 단계로 재범위하세요.
수락 기준을 시작점으로 테스트를 생성하세요:
AI는 픽스처와 목 API 응답(성공 + 최소 두 가지 실패: 예: 401/429)도 잘 만들어 줍니다. 실패 시에는 실패한 테스트 + 오류 출력 + 관련 코드를 붙여넣고 가능한 원인과 각 원인에 대한 최소 진단 단계를 요청하세요.
책임이 필요하거나 깊은 맥락이 요구되는 결정은 위임하지 마세요:
프롬프트에 절대 민감한 데이터나 비밀을 붙여넣지 마세요(API 키, 토큰, 생산 로그에 포함된 개인 데이터 등). 릴리스 안전을 위해 AI로 체크리스트와 런북을 초안하되, 실제 스택 세부사항은 검증하고 필요한 경우 전문가 리뷰를 받으세요.