AI와 개발을 함께하는 5일의 루틴

마케터가 5일 단위로 AI 기반 서비스를 1개씩 만드는 잔인한 여정 일기

by 박충효 새우깡소년

11시간전 brunch_membership's

"'검색엔진최적화(SEO)'가 AI 덕분에 자존심 많이 구기겠는걸?"

"생성형 AI로 인해서, 기존 블로그 콘텐츠 체계에 큰 변화가 있겠는걸?"

"기존에 블로거들이나, 기존에 기업형 블로그를 운영하시던 분들에게 SEO 부분에 큰 움직임이?"

"구글 AI 모드 덕분에, AEO / GEO / AI SEO에 대한 수요가 더 커지겠는걸?"

결국엔 필자 입장에서도

"기존에 썼던 글 중에서 AI가 인용하는 콘텐츠는 무엇이 있는지 유입 데이터 좀 봐야겠는걸?"

요즘 정리한 이미지 중에 하나 - SEO에서 GEO 로 세 단계 변화

이런 생각을 약 1년간 많이 했는데요.

이제는 때가 온 것이라 생각했습니다. 왜? 바이브코딩으로 지난 6개월간 지속적으로 '무언가'를 만들어보자! 하고 고민했던 것들을 해결할 수 있는 기회가 왔다고 생각했죠.

그래서 시작했습니다.

초기 2025년 6월, 스타벅스에서 시작했던 바이브코딩의 그 시작을 알렸던 'SEO' 키워드 기반의 서비스를 '모듈(Module)'화 해서 독자적인 기능으로 만들어보자!

처음에는 어떻게 방향을 잡아야 할지 몰라서, 가장 쉽게 생각했습니다.

- 블로그 URL이나, 콘텐츠가 있는 웹사이트의 URL을 입력만 하면

- AI 기반으로 SEO + GEO + AIO + AEO 및 주요 체크리스트를 분석 및 제안해 주는 시스템

이라는 짤막하고 심플한 아이디어로 시작했죠! 그렇게 해서 만들었습니다!

✓ 블로그 링크 하나만 넣으면, 30초 안에

✓ GEO + AI SEO + AIO를 “한 번에” 진단해 주는 툴

말이죠! 처음에는 ‘그냥 만들어서 써야지’로 시작한 2번째 에디션인데, 만들다 보니 스케일이 커지게 되더라고요. (지난 6~8월 동안 온라인의 방대한 자료를 수집·학습·정제해서 상용화 수준까지 끌어올렸던 것을 그대로 Github에 올려놓고 시스템으로 반영부터 했습니다)

AI로 개발한 1일 차

그런 다음 제가 해결하고 싶었던 문제 - 콘텐츠가 “좋은 글”인 것과 “검색/AI에 잘 잡히는 글”은 다르다 -라는 원칙을 그대로 알고리즘으로 설계해서(물론 AI가 만들 수 있도록 밑밥을 깔았죠) 실무에서 빠르게 진단하고 현업에서 바로 고칠 수 있는 가이드라인을 제시하는 것에 포커스를 두었습니다.(AI가 만들어주는 콘텐츠도 좋지만, 원문을 그대로 고치기보다 패턴화를 시켜서 인간이 수작업으로 고쳐서 100% AI의 오리엔탈을 반영하고 싶지는 않았습니다)

그래서 위의 모든 내용을 기반으로 해서 PRD(제품 요구사항 정의서, Product Requirements Document)를 만들기 시작했습니다. 다양한 포맷도 있고, 기존 엔지니어 분들이 사용하는 포맷들이 있겠지만 필자는 위의 내용을 그대로 google Gemini 최신 버전에 넣고 PRD 작성을 요청했습니다.

뚝딱 PRD.md 파일을 생성해 줘서, 2~3번 정도 검토하고, wireframe 및 Mock-up을 만들어 달라고 요청까지 해서 해당 HTML 소스코드를 활용해서 본격적인 AI CODE IDE 도구인 Cursor AI를 활용해서 미친 듯이 작업을 진행했습니다. (여기까지 소요된 시간, 단 3시간도 안됩니다. 아이디어를 생각하고 재정리하고, 실제 PRD 산출 및 목업까지 출력하는 데까지 그렇게 시간은 오래 걸리지 않았습니다)

위의 PRD 파일과 Mock-up의 Html 코드를 가지고, Spec → Plan → Tasks → Implementation 순서로 진행하기 위해서 아래와 같은 Constitution (일련의 업무를 위한 지침 가이드)를 작성했습니다. 이 단계에서 시간이 매우 소요되었고, 물론 이 작업에 있어서 도움을 준 것은 Cursor AI였습니다.

왜? 요즘 AI CODE IDE로는 클로드(Claude)를 많이 쓴다는데, 왜 Cursor AI를 고집하느냐? 필자는 개인적으로 구독으로 해서 최상위 Max 모드 - AUTO 모드로 모든 언어모델을 사용하며 그에 맞춰서 다양한 일을 하나의 Workspace에 다양한 Agent를 두고 일을 합니다. 그만큼 토큰 제한도 없이 할 수 있어서 말이죠.

토큰을 아끼기보다, 최대한 일을 많이 시켜서 정확하게 '사용자가 원하는 결과물을 만들도록 운영 - 훈련 - 반영 - 검증(테스트) - 구현하는 작업을 하도록 합니다. 이것이 바로 지난 6개월간 바이브코딩(vibe coding)을 하면서 느낀 하나의 교훈입니다.

AI에 쫓기기보다, AI와 함께 일을 하되 더욱더 AI의 현명함과 속도(Speed), Scale-up을 활용하고, 보다 안전한(Safety) 결과물을 만드는데 집중하는 것이 사용자 - 인간의 역할이다!

이렇게 활용하는 것이 현재의 인공지능 - AI를 활용하는 고점의 역할이 아닐까 합니다. 이런 관점에서 그렇게 Constitution (일련의 업무를 위한 지침 가이드)을 아래의 구성대로 작성합니다. 그리고 해당 내용에 맞춰서 업무 체크리스트를 만들죠. 무작정 '내가 만들고 싶은 툴(도구), 서비스'를 만들어가는 것은 아무 준비 없이 겨울 찬바람에 맨몸을 던지는 것과 같더라고요.