Claude Code로 17시간만에 acticrawl.com 완성: AI 협업의 새로운 가능성
(youtube.com)- 오전 9시부터 새벽 2시까지 17시간 동안 클로드 코드와 레일즈 8을 활용해 실제 운영 가능한 데이터 수집 서비스를 프론트엔드 완전 개발·배포
- 백엔드 제외한 모든 영역을 AI와 협업: 기획부터 디자인, 프론트엔드, 테스트 코드, 배포까지 원스톱 개발 프로세스
- 레퍼런스 사이트 URL만 제공하면 AI가 톤앤매너를 분석해 일관된 디자인 시스템 자동 구축
- 폴더 복제를 통한 병렬 개발: 메인 기능 개발과 버그 수정을 동시 진행하여 개발 효율성 극대화
- TDD 방식 강제 적용으로 테스트 커버리지 포함한 프로덕션 레벨 코드 품질 확보
- AI가 배포 오류까지 스스로 해결: 마이그레이션 문제 발생 시 백업→롤백→재배포를 자동으로 처리
- B2B/B2C 차등 수수료 어필리에이트 시스템과 외부 서비스 비용 반영 수익 모델까지 구체적 설계
- 실제 도메인 연결 및 서비스 운영: acticrawl.com에서 현재 실제 서비스 확인 가능
17시간 마라톤 개발의 실제 과정
1단계: 레퍼런스 기반 디자인 시스템 구축 (2시간)
- 기존 SaaS 사이트 URL을 AI에 제공하여 색상·타이포그래피·레이아웃 패턴 자동 분석
- TailwindCSS로 Bootstrap급 컴포넌트 시스템 구축하여 일관된 UI/UX 확보
- 버튼·애니메이션·호버 효과 표준화로 전문적인 사용자 경험 구현
2단계: 페이지 구성 및 기능 구현 (8시간)
- 랜딩페이지: 서비스 소개 및 사용자 유입을 위한 메인 페이지
- 사용자 인증 시스템: 회원가입, 로그인
3단계: 비즈니스 로직 및 수익 모델 설계 (4시간)
- 어필리에이트 시스템: B2B 20%, B2C 15% 차등 수수료 구조
- 외부 서비스 비용 계산: 프록시 IP 등 운영비 반영한 현실적 가격 책정
4단계: 테스트 및 배포 (3시간)
- TDD 방식 테스트 코드 작성으로 안정성 확보
- 자동화된 배포 파이프라인: 오류 발생 시 AI가 단계별 해결
- 도메인 연결 및 프로덕션 환경 최적화
혁신적인 워크플로우 발견
폴더 복제 병렬 개발
- 프로젝트를 두 개 폴더로 복제하여 각각 독립적인 Claude Code 실행
- 메인 기능 개발과 버그 수정을 동시 진행하여 개발 속도 2배 증가
- GitHub Flow 방식으로 안전한 브랜치 관리 및 충돌 최소화
AI에게 개발 규칙 학습시키기
- 한 번 설정한 규칙을 AI가 지속적으로 준수: TDD, Git Flow, DRY 원칙, I18n 등
- 사람은 깜빡해도 AI는 절대 놓치지 않는 일관성 있는 코드 품질
- 시니어 개발자 수준의 베스트 프랙티스 자동 적용
The 17-Hour Development Principle
기존 개발 방식의 한계 극복
- 프론트엔드 개발에서 몇 주~몇 달 걸리던 작업을 하루만에 완성
- 디자이너 + 프론트엔드 개발자 역할을 개인이 수행 가능한 새로운 패러다임
- MVP 수준이 아닌 실제 운영 가능한 프론트엔드 품질 달성
AI 도구 조합의 시너지 효과
- Claude Code + Rails 8 + TailwindCSS의 예상치 못한 조합력
- 각 도구가 개별적으로는 좋지만, 함께 사용할 때 기하급수적 효과 발생
- 개발 생산성의 새로운 기준 제시
검증된 결과물과 투명한 공개
실제 운영 서비스
- acticrawl.com: 현재 접속 가능한 완전 기능 프론트엔드 (백엔드는 별도 개발 예정)
- 완전한 프론트엔드 테스트: TDD로 개발된 안정적 UI/UX 코드베이스
- 구체적 비즈니스 모델: 현실적 수익 구조와 운영비 반영한 설계
전체 과정 공개
- 17시간 개발 과정 정리 영상 (https://www.youtube.com/live/zNy9BM8LJwc)으로 모든 개발 과정 투명하게 공개
- 실제 AI와의 대화 및 문제 해결 과정 생생하게 기록
- 재현 가능한 워크플로우로 다른 개발자들도 활용 가능
개발 생태계 변화의 신호
개인 개발자의 역량 확장
- 기업 수준의 프론트엔드를 혼자서도 개발 가능한 시대 도래
- 기획→디자인→구현까지의 사이클이 주 단위→일 단위로 단축
- 프론트엔드 개발 진입장벽 대폭 하락으로 더 많은 혁신 가능성
AI 협업의 새로운 표준
- 단순한 코드 생성을 넘어 전체 프론트엔드 개발 파트너로서의 AI 활용
- 기획부터 배포까지 프론트엔드 모든 단계에서 AI와의 효과적 협업 방법론
- 품질 저하 없이 속도 향상을 동시에 달성하는 실증 사례
마무리
이 프로젝트는 AI 도구가 프론트엔드 개발자의 생산성을 어떻게 혁신적으로 향상시킬 수 있는지 보여주는 실증 사례입니다. 단순히 빠르게 만드는 것이 아니라, 테스트·배포·운영까지 고려한 완전한 프론트엔드를 하루만에 구축할 수 있다는 점이 핵심입니다.
PS: 17시간 개발 챌린지에 도전해보고 싶다면 정리 영상 (https://www.youtube.com/live/zNy9BM8LJwc) 참고 추천
PPS: 실제 서비스가 궁금하다면 acticrawl.com 직접 체험 가능
아래와 같은 문구는 법적으로 괜찮은가요?
Trusted by thousands of companies
Samsung, LG, Kakao, Naver, Coupang
17시간 ㅎㄷㄷ 대단하시네요.
참고해서 서비스 만들 때 도움이 많이 될 것 같습니다. 감사합니다.
다만, 질문드리고 싶은게 있는데, 하시면서 어려웠던 점이나 에로 사항 같은게 있으셨나요?(아직 영상은 못 봤습니다..곧 보겠습니다.)
AI 사용에 대한 어려움
비디오는 개발을 위해 AI를 사용하는 것에 대해 압도적으로 긍정적이지만, 연사는 몇 가지 도전과 고려 사항을 언급합니다.
- 응답을 받는 데 지연: 연사는 질문이 이루어진 후 AI로부터 응답을 받는 데 시간이 걸릴 수 있다고 언급합니다.
- 부정확한 코드의 가능성: AI가 때때로 잘못된 코드를 생성할 수 있다는 인정이 있습니다.
- 테스트의 필요성: 연사는 AI가 생성하는 많은 양의 코드를 사람이 검토하기 어렵기 때문에 오류를 잡기 위해 AI가 자체 코드를 테스트하는 것의 중요성을 강조합니다.
- 국제화의 도전: 연사는 다국어 지원이 세계적인 범위를 확보하는 데 중요하지만, 영어, 중국어 또는 일본어에 대한 숙련도가 부족하다는 등의 언어 장벽으로 인해 어려움이 있을 수 있다고 언급합니다.
- 반복적인 개선의 필요성: 연사는 기본 버전으로 시작한 다음 이를 개선하는 반복적인 개발 접근 방식을 제안합니다. 이는 AI가 첫 시도에서 모든 것을 완벽하게 만들지 못할 수도 있음을 의미합니다.
- 오류 처리: 스피커는 오류가 발생했을 때 해결할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 이는 AI가 해결할 수 있도록 오류 메시지를 복사하고 붙여넣기하는 것입니다. 이것은 AI에서도 오류가 개발 과정의 일부임을 의미합니다.
ai 써 보았습니다..