VC심사역의 바이브코딩 개발기 -1.5-
혼자서 걸어보기
안녕하세요, 스타트업에 투자하는 VC 심사역 그믐입니다. 첫 번째 세션에서 AI를 활용한 코딩의 가능성을 맛본 후, 두 번째 세션 전까지 혼자서 여러 미니 프로젝트를 시도해보았습니다. 개발자 지인의 도움 없이 AI만 의지한 혼자서 걸어본 여정, 그 성공과 한계를 솔직하게 공유합니다.
두 가지 미니 프로젝트 도전
첫 번째 세션 이후, AI의 도움으로 정말 내가 원하는 것을 만들 수 있을지 확인하고 싶었습니다. 그래서 업무 영역에서 각각 두 가지 미니 프로젝트에 도전했습니다.
1. Peer 그룹 서치 프로그램
VC 심사역으로서 회사별로 기업정보, 주가, 시가총액, 매출, 이익, PSR, PER 등의 주요 지표를 편리하게 비교 분석할 수 있는 도구가 필요했습니다.
단기 목표:
더미 데이터로 기본 UI 구현하기
엑셀 형태로 결과물 출력 기능 구현
간단한 비교 분석 기능 추가
장기 목표:
DART나 네이버 증권에서 실시간 자료 크롤링
Yahoo Finance에서 해외 주식 정보 가져오기
3개년 재무제표 자동 추출 및 비교
DOCX 표 형식으로 보고서 자동 생성
관련 링크:
V0.1 스크린샷:
Grok을 활용해 PRD를 작성하고, 기본 버전도 만들어보는 데 성공했습니다. 더미 데이터로 작동하는 간단한 프로토타입까지는 구현했지만, 실제 데이터를 크롤링하여 사용하려다 벽에 부딪혔습니다. ngrok이라는 서비스를 알게 되어 활용해 보려 했지만, 결국 구현에는 실패했습니다.
2. 주주총회 문서 자동화 프로그램
두 번째로 도전한 것은 주주총회 통지서, 재무제표, 감사보고서 등의 문서를 넣으면 동일한 내용으로 품의 초안을 자동으로 작성해주는 프로그램이었습니다.
단기 목표:
주주총회 문서 파일 업로드 기능 구현
기본 문서 분석 및 메타데이터 추출
간단한 품의서 템플릿 생성
장기 목표:
주주총회 통지서, 재무제표, 감사보고서 자동 분석
내용에 맞는 맞춤형 워드 파일 형식 품의서 생성
법적 요건을 충족하는 완성도 높은 문서 자동화
다양한 기업 유형에 맞는 템플릿 지원
이 프로젝트에서는 관련 문서의 용어나 수시보고 등의 내용을 정리할 수 있다는 가능성을 확인했습니다만, 첫 번째 프로젝트와 마찬가지로 완성도 높은 단계까지 구현하지는 못했습니다.
혼자 걷는 길의 장벽과 깨달음
크롤링과 실제 데이터 활용의 어려움
첫 번째 프로젝트에서 가장 큰 어려움은 더미 데이터에서 실제 데이터로 넘어가는 단계였습니다. Yahoo Finance나 DART 같은 실제 데이터 소스에서 정보를 가져오기 위해 크롤링을 시도했지만, 기술적 장벽에 부딪혔습니다. ngrok이라는 도구를 알게 되어 시도해보았으나, 결국 성공하지 못했습니다.
두 번째 프로젝트에서는 결국 PDF나 스캔본 파일 같은 것을 어떻게 입력해줄 것인가, 그리고 입력받은 데이터들을 어떤식으로 가공하는가 문제에 부딪혔습니다. 특히 스캔본의 pdf 문제가 심각했는데, 이 것을 OCR로 받을지, 그냥 text만 받을지 정해줬어야 했고, 그냥 부탁해서는 얼개까지만 잡아줄 뿐이었습니다.
이 과정에서 실시간 데이터를 가져오고 처리하는 것이 생각보다 훨씬 복잡하다는 것을 깨달았습니다. AI가 코드를 작성해줄 수 있지만, 실제 환경에서 작동하는 시스템을 구축하기 위해서는 더 깊은 기술적 이해가 필요했습니다.
프로그램 설계의 중요성
가장 큰 깨달음은 "코딩을 대신 해준다고 해도, 프로그램의 구조와 컴포넌트가 어떻게 상호작용해야 하는지 개념적 설계가 되어 있지 않으면 원하는 결과물을 만들기 어렵다"는 것이었습니다.
단순히 "이런 프로그램 만들어줘"라는 요청만으로는 복잡한 시스템을 구현하기 어렵다는 점을 체감했습니다. 코드 작성을 AI가 도와줄 수 있어도, 프로그램의 아키텍처나 데이터 흐름에 대한 기본적인 이해는 개발자로서 필요하다는 것을 깨달았습니다.
Vibe 코딩 교육에 대한 제안
이런 경험을 통해, Vibe 코딩 교육에 대한 제안점도 생각해보았습니다. 현재 비개발자를 위한 Vibe 코딩 과정에서 초급과 중급 사이에 추가적인 단계가 필요하다고 느꼈습니다.
실제 코드 작성 없이도 데이터베이스 구조나 프로그램 아키텍처 같은 개념적인 부분을 이해할 수 있는 교육이 있다면, AI와 더 효과적으로 협업할 수 있을 것 같습니다. 기술 용어와 개념에 대한 기본적인 이해가 있으면, AI에게 더 명확한 지시를 내릴 수 있고 더 복잡한 프로젝트도 가능해질 것입니다.
다음 단계를 향하여
첫 번째 세션과 혼자 걸어본 과정에서 얻은 경험을 바탕으로, 이제 두 번째 세션에서는 더 효과적인 질문과 방향성을 가지고 개발자 친구에게 도움을 구할 수 있게 되었습니다. 특히 WOW 레이드 대시보드 개발에서는 단순한 기능 구현뿐만 아니라, 프로그램의 구조와 데이터 처리 방식에 대해서도 배우고 싶습니다.
혼자 걸어본 과정에서 배운 가장 큰 교훈은 "AI는 마법 지팡이가 아니라 강력한 협업 도구"라는 점입니다. AI의 한계를 인정하고, 그 한계 내에서 최대한의 효과를 내는 방법을 찾는 것이 중요하다고 느꼈습니다.
다음 개발기에서는 두 번째 세션의 내용과 함께, 레이드 대시보드 개발의 진전사항을 공유해드리겠습니다. 비개발자의 AI 코딩 여정, 계속 지켜봐 주세요!
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