AI 개발, 실패를 통해 배우는 성공 전략
4년차 개발자가 부동산 매물 관리 시스템을 AI와 함께 개발했지만, AI 활용 미숙과 도메인 지식 부족으로 실패
Next.js, Vercel, Supabase 기반으로 시작했으나, AI의 낮은 코드 품질과 외부 API 연동 실패로 인해 프로젝트 중단
Kotlin, Spring Boot로 기술 스택을 변경하고, 도메인 지식 학습 및 AI 활용 전략 수정을 통해 프로젝트 재개
AI를 활용한 개발 성공을 위해 익숙한 기술 스택 사용, 도메인 지식 확보, AI 활용법 숙달의 중요성을 강조
AI 기반 개발의 함정: 실패 원인 분석
본문에서는 AI를 활용한 부동산 시스템 개발 실패 원인을 익숙하지 않은 기술 스택(Unfamiliar Tech Stack) 사용, 도메인 지식 부족(Lack of Domain Knowledge), AI 활용법 미숙(Poor AI Usage)으로 분석한다.
Next.js, React, Vercel, Supabase 등 생소한 기술 스택 사용으로 디버깅(Debugging) 및 코드 이해 어려움
건축물 대장(Building Ledger) 관련 도메인 지식 부족으로 데이터 구조 설계 실패
AI에게 과도하게 의존하여 낮은 코드 품질(Low Code Quality)과 AI 환각(Hallucination)으로 인한 버그 발생
AI 개발 실패 극복: 기술 스택 변경
저자는 실패 원인을 극복하기 위해 Next.js 기반 프론트엔드(Frontend)를 유지하면서, 백엔드(Backend)를 Kotlin과 Spring Boot로 변경했다. 이는 익숙한 기술 스택(Familiar Tech Stack) 사용을 통해 개발 생산성을 향상시키기 위함이다.
Next.js 삭제 후, Kotlin+Spring 기반 프로젝트로 변경하여 개발 시간 단축(Reduced Development Time)
GlobalExceptionHandler, 로깅 정책, Spring Security 등 Best Practices를 AI에게 구현하도록 지시하고, 검증(Verification)을 통해 코드 품질 확보
FE 설계는 AI와 협업하여 방향성을 설정하고, 구현은 AI에게 위임하여 설계 주도권(Design Control) 유지
도메인 지식 확보: 건축물 대장 분석
성공적인 부동산 시스템 개발을 위해 저자는 건축물 대장(Building Ledger)의 구조를 분석하고, 네이버 부동산 매물 정보를 참고하여 도메인 지식(Domain Knowledge)을 습득했다.
건축물 대장(Building Ledger)의 '총괄 표제부', '표제부', '전유부' 등 데이터 항목 분석
네이버 부동산 매물 정보를 분석하여 매물 타입별 정보 구조(Information Structure) 파악
기존 부동산 PoS 시스템의 매물 등록 과정을 분석하여 자신만의 매물 등록 과정(Registration Process) 설계
AI 활용 전략: 성공적인 AI 개발
저자는 AI를 활용한 개발의 성공을 위해 AI 활용법(AI Usage)을 개선하고, 자신만의 룰을 만들었다.
앤트로픽 해커톤 우승자의 클로드 코드 세팅 가이드(Claude Code Setting Guide)를 참고하여 AI 설정 최적화
Antigravity, Claude Code, Codex 등 AI 도구의 장단점을 파악하여 AI별 역할 분담(Role Assignment)
skills, hooks 등을 활용하여 린트(Lint) 및 빌드 자동화(Build Automation) 구축
git worktree와 Agentastic.dev를 활용하여 다양한 작업(Task)을 효율적으로 관리
인프라 설계: Vercel, Supabase에서 Coolify로
저자는 기존 Vercel, Supabase의 한계를 인지하고, 인프라(Infrastructure)를 개선하여 시스템 성능을 향상시켰다.
Vercel, Supabase Free tier의 성능 한계로 인해 OCI VM(4vCPU, 24GB Ram)으로 인프라 변경
Vercel의 GitOps 편의성을 유지하기 위해 Coolify 도입
Coolify를 통해 Github Repository 연동, GitOps 기능, 서비스 배포, 네트워크 관리 등 DevOps 환경 구축
건축물대장 데이터 이관 및 새로운 FE/BE 배포를 통해 응답 속도(Response Speed) 개선 (2~3초 -> 100~200ms)
