서진호

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요즘은 AI에게 앱을 만들어 달라고 요청하면 화면과 코드가 나오는 시대다. 그러나 화면이 작동하는 것과 사용자가 실제로 이용할 수 있는 서비스를 만드는 것은 서로 다른 단계다. 로그인과 데이터 저장이 필요하고, 오류가 발생했을 때 원인을 추적할 수 있어야 한다. 앱스토어에 제출하려면 개인정보 처리방침과 서비스 운영에 필요한 준비도 갖춰야 한다.

freeCodeCamp가 소개한 CodexGram 강좌는 이 과정을 하나의 프로젝트로 보여준다. 인스타그램 형태의 모바일 앱을 만들면서 개발 계획, 디자인 프롬프트, 백엔드 연동, 앱스토어 출시 준비를 함께 다룬다. AI를 활용한 개발에서 무엇을 요청하고 어떤 결과를 확인해야 하는지 살펴볼 수 있는 사례다.

앱의 기반은 Expo와 React Native, TypeScript다. 화면 구성에는 NativeWind를 사용하고, Clerk로 Google과 Apple 로그인을 연결한다. Convex는 데이터베이스와 이미지 저장, 실시간 데이터 갱신을 담당한다. 모바일 화면부터 인증과 데이터 처리까지 여러 구성 요소를 연결하는 방식이다.

구현하는 기능도 실제 소셜 서비스에 가깝다. 사진과 설명을 게시하고, 좋아요와 댓글을 남기며, 24시간 동안 유지되는 스토리를 볼 수 있다. 실시간 일대일 채팅과 사용자 탐색 기능도 포함한다. 이러한 기능은 화면만 만들어서는 완성되지 않는다. 사용자의 행동이 데이터에 반영되고, 그 결과가 다른 사용자의 화면에도 올바르게 나타나야 한다.

운영 준비도 강좌의 일부다. Sentry를 이용해 앱 충돌과 로그, 사용자 피드백을 수집하고, 앱 소개 페이지와 이용약관, 개인정보 처리방침은 Cloudflare Pages에 배포한다. 앱을 설치한 사용자가 문제를 겪었을 때 개발자가 이를 파악할 수 있는 구조까지 고려하는 것이다.

이 사례에서 주목할 부분은 개발자가 판단해야 할 항목이다. AI가 코드를 작성하더라도 어떤 기능을 먼저 만들지, 어떤 데이터를 저장할지, 정상 동작을 어떻게 확인할지는 정해야 한다. 생성된 화면이 보기 좋다는 이유만으로 개발이 끝났다고 판단하면 인증이나 데이터 처리에서 발생하는 문제를 놓칠 수 있다. 개발 계획과 검증 기준이 구체적일수록 AI에게 맡기는 작업의 범위도 명확해진다.

개인 개발자에게는 시도할 수 있는 프로젝트의 범위가 넓어진다는 의미가 있다. 화면 구현에 집중하던 사람이 인증, 실시간 백엔드, 오류 추적, 배포까지 연결해 볼 수 있다. 그만큼 결과물을 이해하고 확인하는 일도 중요해진다. AI가 작성한 코드를 실행하는 데서 한 걸음 더 나아가, 사용자가 실제로 겪게 될 동작을 점검해야 한다.

CodexGram 강좌는 AI를 이용해 모바일 서비스를 만드는 과정을 살펴볼 수 있는 출발점이다. 개발의 목표를 코드 생성에 두면 작동하는 화면에서 멈추기 쉽다. 사용자가 설치하고 이용할 수 있는 서비스에 두면 데이터와 운영, 출시 준비까지 자연스럽게 개발의 범위에 들어온다.

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