AI 코드 제너레이터와 함께하는 새로운 개발 문화
지금까지 프로그래밍은 엔지니어의 전문성이 요구되는 영역이었습니다. 서버 환경 구성, 복잡한 데이터베이스 연동, 정교한 UI/UX 구현, 배포 등 다양한 전문 역량이 필요했기에, 기술적 배경이 없는 프로덕트 매니저에게 일종의 미지의 세계처럼 느껴졌습니다. 그러나 최근 Vercel의 v0와 Cursor AI 같은 AI 코드 제너레이터 도구들이 등장하면서, 이러한 장벽이 낮아지고 있습니다. 이제 엔지니어링 경험이 없는 PM도 자연어 명령을 통해 프로토타입을 구현하고, 디자인을 조정하며, 백엔드 로직까지 연결하는 일이 가능해지고 있습니다.
이번 글은 제가 Vercel의 v0와 Cursor AI를 활용해 PM Prompts(https://pm-prompt.vercel.app)라는 웹 기반 프로토타입을 느낀 점을 공유하고자 합니다. 저는 프로그래밍에 대한 깊은 배경지식은 없지만, 클라이언트-백엔드 개념 등 프로덕트 개발의 기본적인 구조를 이해하고 있으며, 과거 컴퓨터 공학을 전공한 덕분에 코딩에 대한 두려움이 비교적 적었던 점을 미리 밝힙니다.
Vercel의 v0에서 간단한 프롬프트를 입력하자마자 홈 화면의 미리보기 결과가 바로 생성되었습니다. 검색 기능, 카테고리 기능, 상세 페이지 연결 등은 빠져 있었지만, 추가 프롬프트 입력만으로 이 기능들도 쉽게 구현할 수 있었습니다. ’이 정도면 꽤 쉽게 프로토타입을 만들 수 있겠는데?’라는 자신감이 들더군요.
이제 '미리보기'가 아닌 실제 프로덕션 환경으로 배포해서 친구들에게 자랑해야지... 라는 생각을 하고 deploy 버튼을 클릭했습니다. 사실 배포에 대한 개념도 없이 일단 화면 우측 상단에 deploy 버튼을 클릭했습니다.
그런데 여기서부터 문제가 시작되었습니다. 미리보기를 실제 프로덕션 환경에 배포하려고 Deploy 버튼을 클릭했는데, 에러 메시지가 나타났습니다. v0는 에러 내용을 기반으로 프롬프트 입력을 통해 문제를 해결할 수 있는 기능을 제공했지만, 반복적으로 수정을 해도 동일한 오류가 계속 발생했습니다. 게다가 무료 플랜 사용 횟수(10회)를 모두 소진하면서 더 이상 작업을 진행할 수 없게 되었습니다.
빌드 에러와 환경 설정 문제를 해결하기 위해 유튜브를 찾아봤습니다. 한 유튜버가 v0의 코드베이스를 다운로드한 후 Cursor AI에서 문제를 해결하는 과정을 보여주더군요. 그래서 저도 v0에서 제공하는 코드 다운로드 기능을 사용해 Cursor AI로 코드를 불러왔습니다. 그러나 이번에도 환경 설정 관련 에러가 발생했습니다.
'아... 코딩이 단순히 코드를 작성하는 행위만을 의미하는 것이 아니구나'
생각보다 환경 설정, 빌드 생성하고 빌드 문제를 해결하는 것이 쉽지 않다는 것을 깨닫는 시간이었습니다. 환경 설정, 빌드 생성, 에러 해결 등 개발의 비개발 영역에서 겪는 어려움이 상당했습니다. 실제 엔지니어도 비슷한 어려움을 겪는지는 잘 모르겠지만 저 같은 경우에는 프레임워크에 대한 이해도 없이 단순히 프롬프트 만으로 작업을 하다보니 이 영역에서 어려움이 많았습니다.
Cursor AI에서 빌드 에러를 수정을 시도했습니다. 처음에는 무작정 composer라는 기능을 이용해서 코드를 계속 수정해달라고 요청했습니다. 그런데 왠지 느낌이 점점 구렁으로 빠지는 것 같았습니다. 그래서 다시 호흡을 가다듬고, Cursor AI의 Chat 기능을 통해 질문을 했습니다. 이야기를 하다보니 뭔가 제가 설정한 디렉토리 구조와 파일들의 path 관련해서 문제가 있었던 것 같습니다.
하지만 곧 Cursor AI 무료 플랜이 종료되어서 더이상 클라우드(Claud-3.5-sonnet) 모델을 이용할 수 없어서, ChatGPT로 넘어가서 작업을 시작했습니다.
앞서 이야기한 것처럼 파일 Path에 문제가 있는 것 같아서 Cursor AI 왼쪽 패널에 있는 파일 디렉토리 화면을 스크린캡쳐해서 ChatGPT에 물어보니 몇가지 제안을 해주었습니다. 제안을 따라서 메뉴얼하게 하나씩 수정을 하니 드디어 빌드를 생성하고, 배포를 할 수 있었습니다�
이후 데이터베이스와 연동을 시도하며 환경변수 파일의 개념을 이해하지 못해 한동안 어려움을 겪었습니다. 전체 과정을 돌아보면 Vercel의 v0가 약 70%의 개발을 자동으로 처리해 주었고, 나머지 30%는 Cursor AI, ChatGPT를 통해 진행했습니다. 그러나 작업 시간을 돌이켜보면 24시간 중 거의 22시간을 이 30%의 개발 작업에 소요한 느낌이 들었습니다.
기존에는 초기 프로토타입 구현에 며칠에서 1주 정도가 소요되었다면, 이제 AI 코드 제너레이터를 활용하면 몇 시간 내에 웹에 프로토타입을 배포하고 피드백을 받을 수 있습니다. 이는 시장 검증 속도를 크게 단축할 수 있다는 점에서 프로덕트 팀에 중요한 경쟁력을 제공합니다.
예를 들어, 스모크 테스트(Smoke test / 또는 fake door test라고 불림)라는 가설을 검증하는 방법론이 있습니다. 존재하지 않는 제품이나 기능에 대한 수요를 테스트하는 데 사용는데요. 사용자가 옵트인을 선택하면, 제품이나 기능이 아직 준비되지 않았음을 알리고, 종종 대기자 명단에 등록할 수 있는 옵션을 제공합니다. 이는 테스트 뿐만 아니라 잠재 고객을 확보하는 방법으로도 활용됩니다. 스모크 테스트를 위해 Figma로 프로토타입 디자인을 생성하고, v0를 통해 Figma 파일을 업로드하고 프로토타이핑 개발을 요청할 수 있습니다.
또한 usability 리스크를 검증하는 사용성 테스트도 인터렉션 중심으로 v0와 같은 AI 코드 제너레이터를 통해 디자인 파일 기반으로 생성할 수 있습니다. 사용자 행동(behavior) 트랙킹이 어렵게 느껴질 수 있지만, Sprig 같은 unmoderated testing 툴을 결합하면 유저의 인터렉션 패턴을 녹화할 수도 있습니다.
위에서 설명한 예시는 프론트 엔드 중심의 프로토타이핑이라면, 만일 백엔드 연계가 필요한 프로토타입 개발이 필요하다면 사전에 활용할 API를 엔지니어와 협의하고, AI 코드 제너레이터를 통해 “이 버튼을 누르면 특정 API를 호출하도록 해줘”라고 프롬프트로 입력하면 API 응답되는 결과 기반의 프로토타이핑도 시도해볼 수 있을 것 같습니다.
Cursor AI 팀은 “하이브리드 엔지니어” 개념을 강조했습니다. 하이브리드 엔지니어는 AI 도구를 활용해 반복적이고 예측 가능한 작업을 AI에게 맡기고, 사람은 창의적이고 복잡한 문제에 집중하는 협업 모델을 제시합니다. AI는 코드 완성, 버그 탐지 등에서 도구로 사용되며, 사람은 프로덕트 개발 목표를 맞추기 위해 최종 통제와 의사결정을 주도합니다. 그리고 빠른 피드백과 반복적인 실험을 통해 AI와 인간이 상호 학습하며 개발 속도와 품질을 향상시킵니다.
코딩은 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어서 문제, 목표, 성공을 정의하고, 여러 접근법의 트레이드 오프를 고민해야하며, 과거 레거시와 호환성/미래에 대한 확장/제약사항 고려, PM/프로덕트 디자이너 등과 협업을 통한 솔루션을 찾기, 설계/리뷰, 빌드/빌드 관련 문제 해결, 다양한 수준의 테스트를 통한 버그 수정, 배포/배포 후 모니터링 등의 다양한 영역을 포괄하고 있습니다.
이러한 과정은 순차적으로 진행되지 않으며, 병렬적이거나 반복적인 접근이 필요합니다. 이 모든 것을 AI가 대체하기에는 한계가 명확합니다.
결국 프로덕트 매니저를 비롯한 제품 개발팀은 AI가 제공하는 생산성 향상과 가설/솔루션 검증 속도 증가에 집중하며, 소모적 논쟁을 넘어 새로운 협업 모델을 적극 모색할 필요가 있는 것 같습니다. 이를 통해 팀 전반의 역량과 가치 창출 속도를 한 단계 끌어올릴 수 있을 것입니다
아래 프롬프트를 한글로 번역하셔서 사용하셔도 됩니다!
- PRD 초안 작성: https://pm-prompt.vercel.app/prompt/1
- 블로그 포스팅: https://pm-prompt.vercel.app/prompt/5
- 릴리즈 노트 작성: https://pm-prompt.vercel.app/prompt/8
- Pre-Mortem: https://pm-prompt.vercel.app/prompt/6
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