팀 대신 AI: 2주 만에 Flutter 앱

비즈니스 애널리스트가 AI로 플러터 앱을 만든 2주간의 노코드 실험

프로그래밍 경험이 전혀 없는 비즈니스 애널리스트가 단 2주 만에 AI 어시스턴트만으로 두 개의 모바일 앱을 루스토어(RuStore)에 출시했습니다. 기술 스택: Flutter + Supabase. 총 투입 시간: 80시간. 다운로드 수: 14건. 이 실험은 요구사항 문서 작성 능력이 어떻게 정확한 코드 생성 프롬프트로 직접 전환되는지 보여주었고, 동시에 복잡한 개발에서 AI의 실제 한계를 드러냈습니다.

코드 생성용 AI 모델 비교

무료 버전 모델은 컴파일 불가능한 코드와 구식 UI를 산출합니다. GPT-5.2는 컴파일 성공률과 디자인 품질이 향상되었지만 여전히 버그가 존재합니다. 클로드 오퍼스(Claude Opus)는 코드 정결성, 문맥 유지력, 현대적 UI 구현 면에서 최고 수준입니다.

| 평가 항목 | 무료 AI 모델 | GPT-5.2 | 클로드 오퍼스 |

|------------------------|--------------------|--------------------|--------------------|

| 코드 품질 | 컴파일 실패 | 동작 가능하나 버그 있음 | 깔끔하고 안정적 |

| UI/디자인 | 2010년대 스타일 | 수용 가능 | 현대적이고 세련됨 |

| 문맥 이해도 | 금방 맥락 잃음 | 중간 수준 | 업계 최고 수준 |

| 복잡한 연동 구현 | 완전 실패 | 힌트 제공 시 가능 | 부분적으로 성공 |

| 비용 | ₽0 | 월 약 ₽700 | 월 약 ₽2,000 |

구독 비용은 기업 계정을 통해 전액 충당되었습니다.

왜 비즈니스 애널리스트가 AI와 잘 맞을까?

사용자 스토리, 수용 기준, 비즈니스 로직은 자연스럽게 정확한 AI 프롬프트로 전환됩니다. 예를 들어, 시간 추적 대시보드를 요청할 때 사용한 프롬프트:

플러터 기반 시간 추적 앱의 홈 화면을 구축하세요. 요구사항: 1) 상단 섹션 — 주간 168시간을 수면, 업무, 운동, 학습, 여가, 기타 등 카테고리별로 분배하는 원형 차트. 2) 차트 하단 — 각 카테고리별 시간 입력 가능한 탭-투-에디트 목록. 3) 하단 — “주간 저장” 버튼. 4) 다크 테마 적용, 강조 색상 #4FC3F7 사용. 5) 시각화에는 fl_chart 패키지 활용. 6) 상태 관리는 Provider로 구현.

잘 구성된 프롬프트는 반복 횟수를 극적으로 줄입니다— junior 개발자에게 작업을 위임할 때와 유사합니다.

프로젝트: 아이디어에서 앱스토어까지

시간 추적기 ‘168시간’

주간 168시간을 수면, 업무, 운동 등 삶의 영역별로 분배하고, 계획 대비 실제 사용량을 비교합니다. 로라 반더캄(Laura Vanderkam)의 베스트셀러 『168시간』에서 영감을 받았습니다.

F1 타이쿤 매니저

F1 팀 시뮬레이션 게임: 드라이버 고용, 자동차 개발, 예산 관리, 레이스 시뮬레이션 실행. AI의 게임 로직 및 상태 복잡성 처리 능력을 극한으로 테스트하기 위해 설계되었습니다.

기술 스택:

• 프론트엔드: Flutter + Dart
• 백엔드: Supabase (MVP용 무료 티어)
• UI: AI 생성
• 상태 관리: Provider

AI의 추천을 바탕으로 선택: 크로스플랫폼 지원, 초보자 친화성, 그리고 교육 데이터 내 높은 노출도를 고려했습니다.

개발 일정

• 1–2일차: Flutter 및 Android Studio 설치. 첫 애니메이션 화면 구축 — 즉각적인 “와우 효과” 발생.
• 3–5일차: 핵심 시간 추적 화면 개발. 반복 루프: 프롬프트 → 코드 생성 → 테스트 → 버그 수정.
• 5–7일차: Supabase 연동. 위기 상황 발생: 이메일 인증 오류, 네트워크 요청 실패 등 연쇄 인증 오류.
• 8–12일차: F1 타이쿤 개발. 레이스 로직, 밸런스 조정, 지속성 있는 상태 관리에서 어려움 겪음.
• 13–14일차: AAB 파일 생성, APK 서명, 루스토어 출시 (무료 — 구글 플레이 $25 수수료 없음).

총 소요 시간: 80시간(야간 작업 기준).

주요 문제점 및 해결 방안

문맥 상실

대규모 프로젝트(50개 이상 파일)에서 AI가 아키텍처를 잊어버립니다. 해결책: “메모리 파일” — 폴더 구조, 데이터 모델, 핵심 결정 사항을 나열한 일반 텍스트 문서. 깔끔한 파일 목록 생성 명령어:

find lib -type f -name "*.dart" | sort

이 메모리 파일을 프롬프트에 포함하면 혼란이 약 70% 감소했습니다.

연쇄 버그

한 파일 수정이 다른 의존성 파일을 깨뜨립니다. 해결책: 관련 파일들을 함께 분석하고, 고립된 단일 파일만 수정하지 않기.

요청 제한

클로드 오퍼스가 디버깅 중간에 4시간 동안 차단됨.

무료 모델의 UI 출력

회색 계열, 낡은 인터페이스 — 유료 티어로 업그레이드 전까지.

솔직한 성과 지표

• 총 비용: ₽0
• ‘168시간’ 다운로드: 1건
• ‘F1 타이쿤’ 다운로드: 13건
• 수익화 방식: 인터스티셜 배너 + 리워디드 비디오 보너스
• 주요 목표: 코딩 경험 없이도 앱 출시가 가능함을 입증

AI가 빛나는 곳 — 그리고 넘어지는 곳

강점:

• UI 컴포넌트 생성
• 기술 스택 선정
• 신속한 프로토타이핑 (5분 이내 화면 생성)
• 오류 설명 및 해석
• 보일러플레이트 자동 생성

약점:

• 백엔드 연동 (예: Supabase 인증 흐름)
• 대규모 프로젝트에서의 문맥 처리
• 연쇄 버그 해결
• 성능 최적화
• 아키텍처 의사결정

핵심 교훈

• BA 역량은 프롬프트 작성에 완벽하게 적합: 요구사항 = 바로 쓸 수 있는 프롬프트.
• AI는 진입 장벽을 낮추지만, 시니어 개발자를 대체하지는 않습니다 (동일 결과물 생산에 80시간 vs. 15–20시간).
• 20개 이상 파일을 갖는 프로젝트에서는 반드시 메모리 파일이 필요합니다.
• Supabase 연동은 미묘한 네트워크 엣지 케이스로 인해 여러 차례 반복이 불가피합니다.
• 루스토어는 안드로이드 MVP 배포를 위한 진정한 무료·저마찰 경로입니다.

— Editorial Team