VC심사역의 바이브 코딩 개발기 -2-
AI와 소통하는법 배우기
안녕하세요, 스타트업에 투자하는 VC 심사역 그믐입니다. 첫 번째 세션에서 AI 코딩의 성능을 느껴보고, 두 번째 글에서는 혼자 도전해본 미니 프로젝트들을 공유했습니다. 오늘은 휘동님과의 그 다음 진행된 두 번째 세션에서 배운 내용을 두 부분으로 나누어 공유하려 합니다. 이번 글에서는 먼저 첫 도전에 대한 피드백과 알게된 점에대해서 다뤄보려고 해요.
1. 실패 경험에서 배운 교훈: 복잡한 프로젝트 다루기
지난 글에서 소개드린 두 개의 미니 프로젝트(Peer 그룹 서치 프로그램과 주주총회 문서 자동화 프로그램)에 대해 휘동님의 피드백을 받았습니다.
프로젝트 복잡도 이해와 프로세스의 분해
제가 시도했던 Peer 그룹 서치 프로그램과 주주총회 문서 자동화는 생각보다 훨씬 복잡한 프로젝트였습니다. 휘동님은 "처음부터 PRD를 만들어달라고 하는 게 아니라, 이걸 몇 단계로 쪼개서 구현할지 생각해보라"고 조언했습니다. 모든 프로그램은 크게 세 단계로 나눌 수 있다고 합니다:
데이터 준비: 사용자가 직접 입력하거나 어디선가 데이터를 가져오는 단계
데이터 시각화: 사용자가 이해할 수 있도록 보여주는 단계
데이터 활용: 가공, 다운로드, 버튼 클릭 등 기능 구현 단계
AI는 2, 3번 단계를 쉽게 해볼 수 있지만, 1번 데이터 준비 단계에서 어려움이 있습니다. 특히 API에 의존하지 않는 데이터 소스로 무언가를 만드는 것은 언제나 어렵다는 점을 배웠습니다.
제가 해보고 했던 두개의 프로젝트는 생각보다 각 단계가 무거운 프로그램으로 단순히 프롬프트 몇 줄로 완성할 수 있는 프로젝트가 아니었습니다. 상하수도, 전기 다 연결해야하는 집을 원터치 텐트처럼 치려고 했다고나 할까요? 특히 데이터 준비 부분에 문제가 많았습니다.
2. 미니 프로젝트에 대한 회고
Peer 그룹 서치 프로그램의 경우
회사들의 재무 및 주가 데이터에 대해서 접근할 필요가 있었는데, 이를 접근하는 방법으로는 API 또는 크롤링 방법이 있었습니다. 제가 API는 대충 개념만 알고 다룰 줄 모르고 크롤링은 AI가 해줄 것처럼 코드를 짜줬지만 실제 구현하지는 못했습니다.
크롤링은 구현하려면 AI에게 구체적인 정보를 제공해야 했습니다. 예를 들어, 표 부분 스크린샷을 찍고 소스 코드를 함께 제공하면서 "이 사이트의 이 URL에서 이 표 부분을 긁어서 내 것으로 만들고 싶다"고 명확하게 설명해야 합니다.
또한 AI가 어떤 서비스를 잘 알고 있을지 고려해야 합니다. 예를 들어, 야후 파이낸스는 어느 정도 알지만 네이버 파이낸스는 거의 모를 수 있었습니다.
이 글을 쓰는 지금은 API를 연결해서 어느 정도 작동하게 까지는 만들어 뒀는데, 이 부분 계속되는 개발기에서 또 이야기 드릴게요!
주주총회 문서 자동화의 경우
다양한 문서 형태로부터 실제 내용을 이해하게 하는 과정이 어려웠습니다. 워드, PDF, 스캔된 PDF 등 다양한 형식의 파일을 처리해야 하는 문제가 있었죠. 각기 다른 양식의 문서에 대해서는 분석하게 하는 서로 다른 파이프라인을 필요로 했기 때문에 어려움이 많았습니다.
이 부분은 아직 구현은 못해보고 있는데, 향후 파일 양식에 상관없이 Claude나 Chat GPT에게 던져주는게 가장 좋은 방법이라고 생각이 되어 계속 진행해보려고 합니다.
3. 구조화된 프롬프트로 AI와 소통하기
두 번째 세션에서 가장 유익했던 부분은 효과적인 프롬프트 작성법을 배운 것입니다. AI에게 명확한 지시를 내리기 위해 다음 세 가지 요소가 중요하다고 합니다:
Role(역할): "너는 누구다, 누구로서 대답해줘" - AI에게 특정 역할을 부여합니다.
Context(맥락): "내 상황은 이렇고, 이런 문제를 풀려고 한다" - 배경 정보와 목표를 제공합니다.
Expectation/Test(기대/검증): "너는 이걸 해줘야 한다. (그걸 제대로 했는지 아는 방법은 이거다)" - 명확한 기대치와 검증 방법을 알려줍니다.
이 세 가지 요소를 포함해 프롬프트를 작성하면 AI가 내 의도를 더 정확히 파악하고, 원하는 결과물을 제공할 가능성이 높아집니다. 특히 복잡한 요청일수록 이 구조를 따르는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다.
단순히 "이거 만들어줘"라고 하는 것보다 "너는 프론트엔드 개발자야. 나는 금융 데이터를 시각화하려고 해. 표의 데이터를 막대 그래프로 보여주고, 데이터를 CSV로 다운로드할 수 있는 버튼을 만들어줘. 결과물은 HTML, CSS, JS 파일로 제공해줘."라고 하는 것이 훨씬 더 명확한 결과를 얻을 수 있었습니다.
3. 두 번째 세션의 첫 부분에서 얻은 깨달음
세션의 첫 부분을 마치며 느낀 점은 "AI에게 무엇을 어떻게 요청해야 하는지"의 중요성입니다. 이번 세션에서 배운 가장 큰 교훈은:
복잡한 프로젝트를 단계별로 분해하는 방법: 큰 목표를 작은 단계로 나누어 접근하기
구조화된 프롬프트로 AI와 더 효과적으로 소통하기: Role, Context, Expectation 구조 활용하기
결국 AI를 활용하더라도 전체적인 청사진이 내 머리 속에 없다면, AI로도 도와주는데 한계가 생긴다는 점을 알게 되었습니다. ‘하나씩 Unknow-Unknown을 Trial & Error로 제거해나가야지, AI에게 물어볼 수라도 있지 않나?’ 라는 생각을 하게 되었습니다.
다음 편에서는...
다음 편에서는 두 번째 세션에서 배운 새로운 AI 도구들(Google AI Studio, CodePen)과 이를 활용한 실습 내용에 대해 더 자세히 공유하겠습니다. 특히 PRD에서 와이어프레임으로 변환하는 과정과 실제 프로젝트 구현 경험을 다룰 예정입니다.
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