바이브코딩으로 서비스를 만들기 전, 무엇부터 정해야 할까?

고객이 보내온 긴 피드백을 분석해 ‘수정할 일 목록’으로 정리해 주는 서비스를 만든다고 가정해 보자.

요즘은 AI에게 만들고 싶은 서비스와 필요한 기능을 설명하고, 화면 구성이나 기능 구현을 도와달라고 요청할 수 있다. 예전보다 서비스를 만드는 진입장벽이 분명히 낮아진 것도 사실이다.

하지만 만들 수 있다는 것과 어떤 서비스를 만들어야 하는지 아는 것은 조금 다른 이야기다.

실제로 개발을 시작해 보면 기능을 어떻게 구현할지보다 오히려 누가 쓸 서비스인지, 어떤 문제를 해결할 것인지, 첫 버전에서 어디까지 만들 것인지를 정하는 일이 더 중요할 때가 많다.

특히 바이브코딩으로 서비스를 처음 만들어보려는 사람이라면 코드를 짜기 전에 몇 가지를 먼저 정리해 두는 것만으로도 불필요한 시행착오를 꽤 줄일 수 있다.

이번 글에서는 바이브코딩으로 서비스를 만들기 전, 무엇을 먼저 준비하면 좋은지를 하나씩 정리해 보겠다.

1. 아이디어보다 먼저, 누구의 문제를 해결할지 정하기

“AI로 피드백을 정리하는 서비스”라는 설명만으로는 무엇을 만들어야 할지 아직 조금 모호하다.

이 말을 “여러 고객의 수정 요청을 관리하기 어려운 프리랜서를 위한 서비스”라고 바꾸면 훨씬 방향이 선명해진다.

누가 사용할지 정해지면 필요한 기능도 자연스럽게 좁혀진다.

예를 들어 프리랜서가 사용자라면 가장 중요한 건 복잡한 협업 기능보다 고객이 보낸 긴 메시지에서 수정 요청을 빠르게 정리해 주는 기능일 수 있다.

반대로 팀 단위로 쓰는 서비스라면 담당자 지정, 상태 관리, 공유 기능이 더 중요해질 수도 있다.

처음에는 누가, 어떤 상황에서, 무엇 때문에 불편한지를 한 문장으로 정리해 보면 좋다.

예를 들면 이런 식이다.

이 정도만 정리돼도 무엇을 만들어야 할지 기준이 꽤 또렷해진다.

그리고 여기서 한 번 더 생각해 볼 것이 있다.

정말 이런 불편함을 겪는 사람이 있는가?

내가 불편할 것이라고 생각한 상황도 실제 사용자에게는 별문제가 아닐 수 있다. 이미 메모장이나 메신저 핀 기능만으로 충분히 해결하고 있을 수도 있다.

그래서 가능하면 예상 사용자에게 최근 경험을 직접 물어보는 편이 좋다.

이런 질문 몇 개만 해봐도 서비스의 방향이 꽤 달라질 수 있다.

막연한 서비스 아이디어를 구체적인 사용자와 사용 상황, 해결해야 할 문제로 좁혀가는 과정. 무엇을 만들지 고민하기 전에 누구의 어떤 불편함을 해결할지부터 정의하는 것이 중요하다.

2. 어떤 환경에서 쓸 서비스인지 먼저 정하기

서비스는 기능만 정하면 끝나는 것이 아니다. 어떤 환경에서 사용할지도 같이 정해야 한다.

피드백 정리 서비스라면 사용자가 휴대폰에서 고객 메시지를 바로 붙여 넣어 사용할 수도 있고, PC에서 작업 문서와 나란히 띄워놓고 사용할 수도 있다.

어떤 쪽이 더 자연스러운지에 따라 초기 구현 방식도 달라진다.

예를 들어,

중요한 것은 무조건 웹이 좋다거나 앱이 더 좋아 보인다는 판단이 아니라, 사용자가 어떤 상황에서 이 서비스를 열게 될지를 먼저 생각하는 것이다.

처음 시작할 때는 설치 없이 바로 열 수 있는 웹 서비스가 가장 부담이 적은 경우가 많다. 하지만 알림, 카메라, 오프라인 사용처럼 꼭 필요한 기능이 있다면 그에 맞는 방식이 더 적합할 수도 있다.

기술을 먼저 고르기보다 사용 장면을 먼저 떠올려 보면 선택이 훨씬 쉬워진다.

3. 첫 버전은 어디까지 만들지 정하기

서비스 아이디어가 조금 구체화되면 하고 싶은 기능은 금방 많아진다.

처음에는 피드백 정리만 생각했는데 곧 프로젝트 관리, 팀원 초대, 일정 연동, 작업 기록, 통계 기능까지 붙이고 싶어질 수 있다.

하지만 처음부터 모든 걸 만들 필요는 없다.

오히려 처음에는 “이 서비스의 핵심 기능이 실제로 필요한지”를 확인할 수 있을 정도만 만드는 편이 낫다.

예를 들어 첫 버전의 목표를 이렇게 정할 수 있다.

고객 피드백을 입력하면 AI가 수정할 일 목록을 만들어주고, 사용자는 그 결과를 확인·수정한 뒤 복사해 활용할 수 있다.

이 정도면 핵심 기능이 충분히 드러난다.

반면 아래 기능들은 첫 버전에서 굳이 없어도 될 수 있다.

이런 기능은 나중에 붙여도 된다.

MVP는 단순히 기능 수를 줄인 서비스라기보다, 핵심 아이디어가 실제로 통하는지 확인하기 위한 최소한의 버전이다.

처음부터 완성도를 높이려 하기보다 사용자가 핵심 기능을 처음부터 끝까지 써볼 수 있는 흐름을 만드는 것이 먼저다.

그래서 개발 전에 꼭 필요한 기능과 나중에 추가할 기능을 나눠 적어두면 좋다.

  만들고 싶은 기능을 모두 구현하기보다 핵심 기능만 골라 작은 버전(MVP)으로 시작하는 과정. 나머지 기능은 실제 사용자 반응을 확인한 뒤 추가해도 늦지 않다.  

4. AI에게 바로 “만들어줘”라고 요청하기 전에, 기획 메모부터 정리하기

바이브코딩의 장점은 아이디어를 빠르게 형태로 바꿔볼 수 있다는 점이다.

하지만 그만큼 막연한 상태로 AI에게 요청하면 애매한 결과물이 나오기 쉽다.

예를 들어 “고객 피드백 정리 서비스 만들어줘”라고만 하면 AI는 누가 쓰는지, 어떤 흐름이 필요한지, 어디까지가 첫 버전인지 알 수 없다.

그래서 먼저 짧은 기획 메모를 정리해 두는 것이 좋다.

예를 들면 이런 식이다.

서비스 기획 메모 예시

이 정도만 있어도 AI에게 훨씬 구체적으로 요청할 수 있다.

예를 들어 다음처럼 이어질 수 있다.

즉, 바이브코딩에서는 AI에게 코드 작성을 맡기는 것뿐 아니라, 내가 무엇을 만들고 싶은지 구체적으로 정리해 전달하는 능력이 중요하다.

5. 가장 중요한 기능부터 먼저 검증하기

화면을 예쁘게 만드는 것보다 먼저 확인해야 할 것이 있다.

핵심 기능이 실제로 쓸 만한 수준으로 작동하는지를 확인해야 한다.

피드백 정리 서비스라면, AI가 긴 글에서 수정해야 할 내용을 정확히 뽑아내는지가 핵심이다.

짧고 정리된 예문에서는 잘 동작해도 실제 고객 메시지에서는 전혀 다르게 나올 수 있다.

예를 들어 이런 문제를 확인해 봐야 한다.

이 과정은 생각보다 중요하다.

왜냐하면 핵심 기능이 기대만큼 동작하지 않는데도 주변 기능만 계속 늘어나는 경우가 꽤 많기 때문이다.

그래서 실제 고객이 보냈을 법한 문장으로 테스트해 보는 것이 좋다.

이런 식의 테스트를 먼저 해보면 이 서비스가 정말 성립하는지 판단하기 훨씬 쉬워진다.

6. 잘 작동하는 것과 실제로 유용한 것은 다르다

핵심 기능이 어느 정도 동작한다고 해서 곧바로 유용한 서비스가 되는 것은 아니다.

실제로 써보는 사람 입장에서 그 결과가 업무에 도움이 돼야 한다.

예상 사용자에게 직접 써보게 했을 때 이런 점을 보면 좋다.

“괜찮네요”라는 반응보다 중요한 건 실제로 사용자의 문제를 해결하는 데 도움이 되었는지 확인하는 것이다.

예를 들어 결과가 꽤 그럴듯해 보여도 사용자가 매번 절반 이상을 다시 고쳐야 한다면 생산성을 높여주는 도구라고 보기 어려울 수 있다.

이럴 때는 새로운 기능을 더 넣기보다, 처음 해결하려던 문제가 사용자에게 정말 중요한 문제인지, 지금의 기능이 그 문제를 제대로 해결하는지 다시 살펴보는 편이 낫다.

그리고 첫 사용자를 어떻게 만날지도 너무 늦지 않게 생각해 두면 좋다.

피드백 정리 서비스라면 프리랜서 커뮤니티, 디자이너·개발자 지인, 실제 고객 커뮤니케이션이 많은 사람들에게 먼저 보여줄 수 있다.

처음부터 많은 사용자를 모으는 것보다 정말 필요한 소수의 사람에게 보여주는 쪽이 더 도움이 되는 경우가 많다.

7. 운영비는 개발비와 다르게 생각해야 한다

바이브코딩으로 서비스를 만들 때 은근히 많이 놓치는 부분이 비용이다.

여기서 중요한 것은 서비스를 만드는 비용과 서비스를 운영하는 비용이 다르다는 점이다.

예를 들어 AI 코딩 도구 구독료는 개발 과정에서 드는 비용이다.

반면 서비스를 공개한 뒤에는 다음과 같은 운영비가 생길 수 있다.

특히 AI 기능이 들어가는 서비스라면 사용자가 기능을 실행할 때마다 비용이 발생할 수 있다.

그래서 운영비는 대략 이렇게 생각해 볼 수 있다.

월 고정비 + 사용량에 따라 늘어나는 비용

예를 들어 가입자가 똑같이 100명인 서비스라도, 사용자가 한 달에 한두 번만 쓰는 경우와 하루에도 여러 번 쓰는 경우는 운영 비용이 크게 달라질 수 있다.

또 요청 실패 후 재시도하는 경우까지 생각하면 예상보다 비용이 더 늘어날 수도 있다.

그래서 처음부터 “이 서비스에 한 달에 얼마까지 쓸 수 있는가”를 먼저 정해두는 것이 좋다.

무료로 운영할 계획이라면 운영비를 얼마나 오래 감당할 수 있는지도 생각해 봐야 한다.

유료화를 고려한다면 사용자당 비용이 어느 정도인지 감을 잡아야 하고, 무료 사용자에게 어디까지 제공할지 기준도 필요하다.

중요한 건 비용 알림을 켜두는 것만으로 안심하면 안 된다는 점이다. 실제로는 서비스 안에서 사용량을 제한하거나 재시도 횟수를 제어하는 장치가 필요할 수 있다.

서비스를 제작할 때 사용하는 도구의 비용과 출시 후 지속적으로 발생하는 운영비는 구분해서 봐야 한다. 그림의 ‘개발 비용 + 운영 비용 + 사용량’을 그대로 더해 월 운영비를 계산하는 것은 아니다. 월 운영비는 월 고정비에 사용량에 따라 발생하는 비용을 더해 예상한다.

8. 사용자 데이터와 운영 책임도 같이 생각해야 한다

서비스를 운영하게 되면 단순한 기능 구현을 넘어 데이터를 어떻게 다룰지도 생각해야 한다.

피드백 정리 서비스만 해도 고객 이름, 연락처, 업무 내용, 내부 작업 정보처럼 민감할 수 있는 데이터가 입력될 가능성이 있다.

그래서 최소한 아래 정도는 미리 생각해 두는 게 좋다.

로그인 기능이 있다면 누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지도 중요하다.

그리고 백업도 생각보다 단순하지 않다.

데이터베이스는 백업되더라도 업로드한 파일은 따로 관리해야 할 수도 있다. 결국 중요한 건 문제가 생겼을 때 어떤 데이터를 어디까지 복구할 수 있는지 스스로 파악해 두는 것이다.

처음부터 복잡한 보안 체계를 다 갖출 필요는 없지만, 적어도 내가 어떤 정보를 다루고 있고 문제가 생기면 어떻게 대응해야 하는지는 알고 시작하는 편이 좋다.

9. AI가 작성한 코드도 결국 내가 관리해야 한다

바이브코딩을 하다 보면 AI가 꽤 많은 코드를 빠르게 만들어 준다.

이건 분명 큰 장점이다. 하지만 그 코드가 항상 정확하게 작동하거나, 수정과 관리가 쉬운 구조로 작성되는 것은 아니다.

그래서 모든 코드를 완벽히 이해할 필요는 없어도 최소한 아래 정도는 파악하고 있는 편이 좋다.

특히 출시 이후에는 생각지 못한 오류가 생길 수 있다.

이때는 “AI가 다시 고쳐주겠지”라고 기대하기보다, 어떤 문제가 생겼는지 직접 파악하고 설명할 수 있어야 한다.

AI는 분명 강력한 도구지만 운영 중 생긴 문제를 최종적으로 판단하고 대응하는 사람은 결국 서비스 운영자다.

그래서 바이브코딩에서는 코드를 많이 아는 것만큼이나 구조를 파악하고 관리 포인트를 정리해 두는 습관이 중요하다.

마무리하며

바이브코딩 덕분에 아이디어를 서비스 형태로 옮기는 일은 예전보다 훨씬 쉬워졌다.

하지만 서비스를 만든다는 건 단순히 화면을 만들고 기능을 붙이는 일만은 아니다.

누구의 문제를 해결할지 정하고, 첫 버전의 범위를 정하고, 핵심 기능이 실제로 통하는지 검증하고, 운영비와 데이터 관리까지 생각해야 비로소 “운영할 수 있는 서비스”에 가까워진다.

처음부터 완벽하게 준비할 필요는 없다.

대신 아래 세 가지만 먼저 정리해도 출발이 훨씬 좋아진다.

그다음 작은 버전을 만들어 실제 사용자에게 보여주고, 반응을 보며 조금씩 다듬어 가면 된다.

AI가 많은 도움을 줄 수는 있다. 하지만 무엇을 만들지, 어디까지 만들지, 어떤 상태로 운영할지는 여전히 만드는 사람의 몫이다.

결국 만드는 방법이 쉬워진 만큼, 무엇을 왜 만드는지 고민하는 일은 더 중요해진 것 같다.

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