▲

AI가 나를 다시 코딩으로 이끌었다

 (news.ycombinator.com)
10P by GN⁺ 1일전 | ★ favorite | 댓글 3개
  • Calquio의 복리 계산기 는 투자금이 시간이 지나며 어떻게 성장하는지를 시각적으로 보여주는 무료 온라인 도구
  • 개발자는 오랜 기간 코딩을 떠났다가 AI 기반 바이브 코딩을 계기로 다시 제품을 만들기 시작함
  • 시중의 복리 계산기들이 조잡한 UI, 과도한 광고 등, 품질에 대한 불만에서 출발해 금융 계산기 중심의 웹 서비스로 확장
  • 바이브 코딩 확산을 보며 직접 구현하지 않아도 의도를 전달하면 된다는 생각이 들고, 개발자가 아니어도 요구사항을 명확히 설명하면 결과물을 만들 수 있다는 가능성 체감
    • “원하는 계산기를 직접 만들어보자”
  • AI가 구현을 맡고, 사용자는 요구사항·UX·도메인 지식에 집중
    • 약 2주, 약 100달러 수준의 API 비용으로 60개 이상의 계산기 제작
    • 복리 계산기에서 시작해 모기지, 대출 상환, 저축 목표, 은퇴 계산기로 확장
    • AI가 입력 검증, UI 컴포넌트, 테스트까지 반복 작업 전반을 처리하며 코드 작성과 세부 구현을 담당
    • 사용자는 아키텍처 이해, UX 판단, 금융 수학 도메인 지식 제공
  • AI가 개발 실력을 극적으로 증폭시키기보다 다시 만들 수 있다는 자신감을 주었음
    • 오래 미뤄둔 아이디어들이 현실적인 프로젝트로 전환 가능해짐
    • 생산성 향상보다 심리적 장벽 제거가 더 큰 가치
▲
xguru 1일전  [-]

원문 링크는 계산기쪽인데, 사실 계산기 자체의 기능보다 해커뉴스에 작성자가 올린 내용이 더 핵심인거 같아서 HN쪽으로 링크를 변경했습니다.

저도 일로서 하는 코딩 말고는 개인 코딩을 잘 안하다가 AI 때문에 사이드프로젝트 코딩을 많이 하고 있네요.
정작 외부에 공개를 할지까지는 고민하지 않았는데, 뚝딱거리다 보니 욕심이 나긴 하네요.

긱뉴스의 Show에도 정말 많은 프로젝트들이 올라오고 있는거 보면 다들 비슷한가 봐요.
물론 너무 쉬워지다 보니, 마지막 다듬질이 조금 부족한채로 공유되는거 같아서 조금 아쉽기도 합니다.

답변달기
▲
GN⁺ 1일전  [-]
Hacker News 의견들

  • 나도 비슷한 경험을 하고 있음. 예전엔 네트워크 엔지니어이자 소프트웨어 프로젝트 리드였지만, 20년 전쯤 프로그래밍을 그만두었음
    지금은 농장을 운영하면서 자원봉사 단체용 앱을 직접 만듦. 예를 들어 토양 샘플 트럭의 위치 추적 앱, 수분 모니터링, 차량 관리 캘린더 등 다양한 앱을 몇 시간 만에 만들어냄
    예전엔 막 출시되던 Git을 이제야 본격적으로 써보는데, 정말 놀라울 정도로 훌륭함
    트랙터 GPS가 자동 조향하는 동안 떠오르는 아이디어를 바로 구현할 수 있게 되어 너무 신남. 요즘은 새 아이디어가 너무 많아 잠을 제대로 못 잘 정도임

    • 완전 공감함. 이제는 거대한 앱이 아니라, 각 사용자를 위한 작고 맞춤형 앱의 시대라고 생각함
      나는 아이에게 AI 개발 스택을 가르치고 있음 — AI IDE(Antigravity), 데이터베이스(Supabase + MCP 서버), 배포(Github + Vercel). 이 조합으로 몇 시간 만에 멋진 통합 앱을 만들 수 있음
    • 나도 같은 느낌임. 대기업 CTO로 일하지만, 지난 두 달 동안 매일 새벽 4시에 일어나 개인 프로젝트 코딩을 하고 있음
      잠은 줄었지만 행복감은 최고조에 이름
    • 지금까지 만든 앱 중에서 가장 잘 나온 게 어떤 것인지 궁금함
    • 농장을 완전히 새로 시작한 건지, 아니면 기존 농장을 이어받은 건지 궁금함
    • 요즘 농업 기술이 어떤지 듣고 싶음. 트랙터 DRM 문제 같은 건 겪지 않는지? 직접 수리하려면 소프트웨어를 해킹해야 한다는 얘기를 들었음

  • 17년간 과학과 기술 낙관론자로 살았는데, 요즘은 점점 러다이트에 가까워지고 있음
    기술이 사회·경제 문제를 해결하기보다는 오히려 악화시키는 것 같음. 결국 소통과 사회적 요소가 소프트웨어 성공의 핵심이라는 걸 깨달았음

    • OP와 나는 다른 얘기를 하는 것 같음. OP는 ‘무언가를 만드는 즐거움’을 말하고 있고, 나는 ‘돈을 버는 구조’를 말하고 있음
    • 문제는 기술이 아니라 자본주의임. 자본주의가 혁신을 억누르고, 항상 문제의 근원으로 남아 있음

  • “정확성을 위해 세심하게 제작됨”이라는 문구를 사이트 하단에 넣었다는데, 즉흥적으로 만든 계산기에 그걸 붙이는 게 가능한지 모르겠음

    • 이건 단순히 허술한 사이드 프로젝트 수준이 아니라 거의 악의적이라고 생각함
      60개의 계산기가 모든 엣지 케이스에서 완벽히 동작한다고 확신할 수 있을까?
      사용자가 신뢰하고 쓰는 만큼, 오류가 생기면 그 영향이 큼. AI로 만든다고 해도 품질 중심 개발이 필요함
      참고로 내 브라우저에서는 사이트가 제대로 작동하지도 않음
    • 그 문구는 단지 마케팅용일 뿐, 진실 여부는 중요하지 않음
    • 테스트 코드도 AI가 생성했다는 부분을 놓친 건가? 직접 코드 리뷰까지 하라고 하면 코딩의 즐거움이 사라진다고 농담하고 싶음
    • 그래도 정확성 테스트는 할 수 있지 않음?

  • 요즘은 코딩과 그 주변 세계에 점점 환멸감을 느끼고 있음

    • 나도 같은 기분임. 예전엔 직접 코드를 타이핑하며 깊이 몰입하는 플로우 상태가 좋았는데, 그 감각이 사라진 것 같음

  • AI가 제안한 스택이 Next.js, React, TailwindCSS, shadcn/ui, 그리고 4개 언어(EN/DE/FR/JA)였는데, “modern and clean”하다고 하니 그렇게 골라줬음
    하지만 이건 트렌드 추종형 스택의 전형처럼 보임. 숙련된 웹 개발자라면 단순한 금융 계산기 모음에 이런 스택을 추천하지 않을 것 같음

    • 요즘 웹 개발자들과 대화해보면, Next.js + React 조합은 거의 기본 스택처럼 쓰이고 있음. SaaS부터 간단한 TODO 앱까지 다 이걸로 만듦
    • 초보자 입장에서는 이 스택이 여러 문제(CORS 등)를 자동으로 해결해줘서 오히려 좋은 선택임. 어차피 유지보수할 일도 거의 없을 테니, 필요하면 다시 처음부터 재생성하면 됨
    • 솔직히 나라도 새 프로젝트를 만든다면 이 스택을 쓸 것 같음. 구성요소들이 안정적이고 이해하기 쉬움
    • Next.js는 9년, React는 12년 된 기술임. 이미 충분히 성숙한 스택임
    • 요즘 vibe coding 덕분에 기술 스택이 지나치게 획일화되고 있음. Vercel은 이 흐름으로 돈을 벌고 있지만, 스택 다양성이 사라지는 건 아쉬움

  • 나도 AI 교수인데, 예전엔 아이디어를 테스트하려 해도 환경 설정에 시간을 다 써버렸음
    이제는 직접 연구를 다시 할 수 있게 되었고, 학생 의존도가 줄어듦. 덕분에 내 프로젝트도 병행할 수 있게 되었음

  • 완성도 높은 앱을 만드는 건 너무 많은 비노동적 작업이 필요함 — UI, 로깅, 에러 처리, 문서화, 버전 관리 등
    그런데 요즘은 AI 덕분에 이런 과정을 단축해 몇 배 빠르게 앱을 만들고 있음. Rust로 세 개의 앱을 만들었는데, 사실 “Hello World”도 직접 못 쓸 정도였음
    Rust라서 안정성에 대한 신뢰도 있음. 물론 프로덕션급 프로젝트라면 AI가 만든 코드를 전부 이해하고 써야 함

    • 단순히 코드 한 줄 한 줄을 이해하는 것만으로는 부족함. 문제 도메인과 설계 감각이 필요함. LLM은 그걸 대신할 수 없음
      LLM은 고급 검색 도구나 보일러플레이트 생성기 정도로 쓰는 게 적절함
    • 재미없다고 불평할 필요 없음. 세상에 가치 있는 일은 대부분 어렵고 지루한 과정을 포함함
    • “폴리싱된 앱”을 AI로 빠르게 만든다는 건 착각임. 진짜 폴리싱은 세세한 완성도를 추구하는 과정임
    • 이런 식의 즉흥 코딩이 인터넷 전체에 부하와 보안 위험을 늘린다고 생각함. 개인의 편의가 전체 품질을 해치고 있음

  • 나도 비슷한 길을 걸었음. 물리학 전공 후 회계·금융 분야에서 오래 일하다가 다시 코딩을 시작했음
    AI보다 더 큰 깨달음은, 그동안 쌓인 도메인 지식이 실제 문제 해결에 엄청난 자산이 되었다는 점임
    예전엔 ‘문제 없는 솔루션’을 만들었지만, 지금은 ‘명확한 문제를 해결하는 솔루션’을 만들고 있음
    AI는 이런 도메인 전문가들이 직접 프로토타입을 만들 수 있게 해줌. 개발자 대체가 아니라, 잠재된 역량을 해방시키는 도구임

    • 요즘 포럼은 마치 거대한 튜링 테스트 같음
    • 도메인 전문성이 없는 PM은 AI로도 해결할 수 없다는 점에서, 이건 PM에게 위협이 될 수도 있음

  • 복리 계산기들이 전부 별로라서 직접 만들었다는 얘기에 공감함. 하지만 광고 문제는 애드블록으로 해결 가능함
    애드블록을 쓰면 인터넷 경험이 완전히 달라짐. 모든 사람에게 추천함. 어떤 제품이든 상관없음, 그냥 광고를 차단하길 바람

    • 하지만 애드블록은 콘텐츠 제작 비용을 다른 사용자에게 전가함.
      광고 차단이 늘수록 사이트는 더 많은 클릭베이트와 저품질 콘텐츠로 대응하게 됨
      특히 기술 콘텐츠는 광고 수익이 줄어들어 큰 타격을 받음
      결국 해결책은 유료 모델을 선택하고 광고 기반 콘텐츠를 피하는 것임

  • 엔지니어 입장에서 최악의 악몽은, 누군가가 “거의 완성된 100개의 계산기 사이트”를 만들어서 나에게 “그냥 코드 리뷰만 해달라”고 맡기는 상황임
    실제로는 엣지 케이스 검증과 품질 피드백이 대부분인데, 상대는 왜 시간이 오래 걸리는지 이해하지 못함

    • 그래도 그게 엑셀 매크로로 얽힌 비즈니스 프로세스를 역공학하는 것보단 낫지 않겠음?
답변달기
▲
ioas0316 14시간전  [-]

ai가 부정확하다는걸 알면서도 정확한 ai를 만들려고 시도하지 않는 모든것들이 바벨탑이나 모래성처럼 느껴짐. 왜 다들 의문에 순종하고있을까?

답변달기