Show GN: What is My Korean Name? 서비스를 만들었습니다

바이브코딩이 화제가 된지도 한참, 이제는 바이브코딩을 넘어서 oh-my-opencode 같은 에이전트 기반 개발이 미래 SW 엔지니어링 환경의 중심이 되리라는 시각이 널리 퍼지고 있습니다.

회사에서도 cursor 같은 서비스를 제공해주지만, 아무래도 프로덕션 레벨의 서비스를 AI에 맡기기에는 회사가 보수적이라, 개인적으로 바이브코딩을 겪어보기 위해서 시도해보았습니다.

외국인을 대상으로, 영어 이름/성을 입력하면 발음을 기준으로 한국 성/이름을 생성하고, 한자를 매핑하고 그 뜻까지 제공하는 서비스를 만들어봤습니다.

음성변환에는 Epitran 패키지를 사용해서 국제 음성 기호 (International Phonetic Alphabet) 로 변환해서 거리기반으로 매칭하는 방식을 사용했습니다. 예를들어 "장칼국수" 는 IPA로 "t͡ɕaŋ kʰaɭɡuk̚su" 로 변환되고, 이를 다시 영어로 번역하면 chang kalguksu 가 됩니다.

외국인들과 대화할때 발음으로 한국 이름을 만들어주는 아이스브레이킹을 하던 경험에서 착안했고, 한국 특유의 이름 조어가 외국인들의 오리엔탈리즘을 자극하지 않나 싶습니다.

인명 데이터를 구하기가 어려워서 Gemini를 통해서 1. 적당히 이름에 사용되는 한자들을 가지고 2. 실제 사용될법한 이름들을 만들고 3. 한자에 대한 뜻을 붙였습니다.

전체 개발 프로세스에서 제가 코드를 수정한 부분은 한 줄도 없고, 모든 과정이 Gemini CLI와 Google의 Antigravity로 개발되었습니다.

AWS에 프로젝트를 올릴 때 Gemini가 Amplifier + Lambda 조합을 추천했고 그대로 따랐습니다. 1. Amplifier에 대해서 처음 들었는데 질의를 통해 바로 이해했고 2. Lambda 실행이 기대보다 느려서 코드를 확인해보고 수정을 요청했습니다. 인증키 발급 등 사용자가 직접 해야하는 여러 GUI 상의 작업들이 아직 통합되지 않은 것을 느꼈지만, 이것마저도 시간문제로 보입니다.

앞서 말한 Epitran 같은 패키지나 Amplifier 도 제가 전혀 모르는 것이었고, 요구사항을 전달하니까 Gemini 가 먼저 제안한 부분입니다. AI는 학습의 두 번째 어려운 부분인 "무엇을 알아야하는가?" 를 굉장히 빠르게 충족시켜줍니다. (첫 번째 어려운 부분은 "내가 무엇을 모르는가" 입니다)

광고 하나 안 붙인 흥미성 프로젝트이긴하지만, 여기저기 홍보도 하고 페이스북 홍보도 돌려볼 생각입니다.

2026년 목표가 회사의 하청인이 아닌 프로듀서로서 자아를 확립하는 것이라, 이렇게 상품 수준으로 3개 정도 프로젝트를 해보고, 이를 기반으로 더 크고 어려운 프로젝트를 위해서 팀을 꾸려보고자 합니다.