ChatGPT만으로는 부족했습니다.
웹앱을 만들기 시작했을 때는 모든 작업을 ChatGPT 하나로 해결할 수 있을 거라고 생각했습니다.
기획도 가능했고, HTML과 CSS도 만들어줬으며 JavaScript 코드도 작성해 주었습니다. 처음에는 정말 신기했습니다.
하지만 프로젝트 규모가 커질수록 조금씩 한계를 느끼기 시작했습니다.
코드가 길어질수록 원하는 부분만 수정하는 것이 어려워졌고, 이전에 수정했던 내용이 다시 원래대로 돌아가는 경우도 있었습니다.
한 가지 오류를 해결하면 다른 부분에서 새로운 문제가 생기는 일도 자주 발생했습니다.
처음에는 AI가 틀렸다고 생각했습니다.
하지만 시간이 지나면서 문제는 AI보다 제가 프로젝트를 관리하는 방식에 있다는 것을 알게 됐습니다.
AI는 현재 상황을 정확하게 이해해야 좋은 결과를 만들어 주는데, 제가 전달하는 정보가 부족했던 것입니다.
그때부터 ChatGPT 하나만 사용하는 방식에 변화를 주기 시작했습니다.
Claude를 함께 사용하게 된 이유
Claude를 사용하게 된 계기는 아주 단순했습니다.
인터넷에서 "긴 코드를 분석하는 데 강하다"는 이야기를 보고 직접 사용해 본 것이 시작이었습니다.
처음에는 큰 차이를 느끼지 못했습니다.
하지만 실제 프로젝트에 적용해 보니 생각보다 편한 부분이 많았습니다.
특히 여러 개의 파일을 함께 검토하거나 긴 코드를 읽으면서 구조를 설명해 줄 때 도움이 많이 됐습니다.
반대로 아이디어를 정리하거나 새로운 기능을 기획할 때는 ChatGPT가 더 편했습니다.
결국 저는 두 AI를 비교하기보다 역할을 나누어 사용하기 시작했습니다.
예를 들어 새로운 기능을 추가할 때는 ChatGPT와 먼저 대화를 나누며 방향을 잡았습니다.
기능이 어느 정도 정리되면 Claude에게 전체 코드를 검토받고 오류 가능성을 확인했습니다.
다시 ChatGPT에게 수정 방향을 물어보는 방식으로 작업을 이어갔습니다.
이 과정을 반복하면서 개발 속도도 조금씩 빨라졌습니다.
클로드 바로가기
가장 많이 막혔던 것은 코드가 아니라 '원인 찾기'였습니다.
웹앱을 만들면서 가장 어려웠던 순간은 새로운 기능을 만드는 것이 아니었습니다.
왜 오류가 발생했는지 찾는 과정이 훨씬 어려웠습니다.
예를 들어 저장 버튼을 눌렀는데 아무 일도 일어나지 않는 경우가 있었습니다.
로그인 화면은 정상적으로 보이는데 로그인되지 않는 문제도 있었습니다.
Supabase에 데이터가 저장되지 않는 날도 있었습니다.
처음에는 코드가 잘못된 줄 알고 계속 수정했습니다.
하지만 원인은 전혀 다른 곳에 있는 경우가 많았습니다.
환경 변수 설정이 잘못된 적도 있었고,
RLS(Row Level Security) 정책 때문에 저장이 차단된 적도 있었습니다.
파일 경로가 잘못 연결된 경우도 있었습니다.
그때마다 AI는 여러 가능성을 제시해 줬지만, 최종적으로 원인을 확인하는 것은 제 몫이었습니다.
이 경험을 통해 개발은 코드를 많이 작성하는 일이 아니라 문제를 하나씩 좁혀가는 과정이라는 것을 배웠습니다.
클로드가 바로 작성해준 페이지. 이미지를 첨부합니다.
바로 사용할 수 있지만 저장이 되지 않아서 웹을 다시 열면 리셋됩니다...
제가 원한건 그게 아니었어요. 정말 실제로 웹으로 접속해서 프로그램처럼 쓸 수 있는걸 원했습니다.
그러려면 SQL이라더닞.. 백엔드라던지 데이터베이스등
제가 모르는걸 알아야 했어요.
알게되면 차근차근 속도가 줄지만 더 확실한거고, 마음이 급하면 계속 뱅글뱅글 돌게되었습니다.
일단 위에 언급한 supabase는 오픈소스 백엔드 플랫폼이에요.
데이터배이스, 회원인증, 파일저장을 제공합니다. 비개발자가 많이 사용하는 서비스에요!
Supabase 바로가기
AI에게 질문하는 방법도 완전히 달라졌습니다.
처음에는 AI에게 아주 짧게 질문했습니다.
"로그인이 안 됩니다."
"저장이 안 됩니다."
이 정도면 충분할 줄 알았습니다.
하지만 돌아오는 답변은 너무 넓었습니다.
가능한 원인을 여러 개 알려주기는 했지만 지금 제 상황과는 맞지 않는 경우가 많았습니다.
그래서 질문하는 방법을 바꾸기 시작했습니다.
현재 어떤 기능을 만들고 있는지,
어떤 오류가 발생했는지,
콘솔에는 어떤 메시지가 출력되는지,
어떤 파일을 수정했는지까지 함께 설명했습니다.
그러자 답변의 정확도가 눈에 띄게 달라졌습니다.
AI는 질문을 잘할수록 더 좋은 개발 파트너가 된다는 사실을 직접 경험했습니다.
AI는 개발자를 대신하는 것이 아니라 함께 고민하는 도구였습니다.
웹앱을 만들기 전에는 AI가 프로그램을 대신 만들어 줄 것이라고 생각했습니다.
하지만 실제로는 전혀 달랐습니다.
AI는 방향을 제시해 주고, 가능성을 설명해 주며, 막힌 부분을 함께 분석하는 역할에 가까웠습니다.
최종적으로 어떤 방법을 선택할지는 결국 사용자의 판단이 필요했습니다.
그래서 저는 AI를 사용할수록 코드를 외우기보다 문제를 분석하는 습관을 배우게 됐습니다.
이 점이 가장 큰 변화였습니다.
지금 다시 시작해도 같은 방법을 선택할까요?
제 대답은 '그렇다'입니다.
물론 중간에 여러 번 막혔고, 예상보다 훨씬 많은 시간을 사용했습니다.
하지만 ChatGPT와 Claude를 함께 사용하지 않았다면 이 웹앱을 완성하지 못했을 가능성이 더 높다고 생각합니다.
중요한 것은 어떤 AI가 더 뛰어나냐가 아니라 각각의 장점을 이해하고 상황에 맞게 활용하는 것이었습니다.
비개발자인 저도 이 과정을 통해 하나의 업무용 웹앱을 완성할 수 있었습니다.
그래서 지금 AI를 활용해 무언가를 만들고 싶은 분이라면, 처음부터 완벽한 답을 기대하기보다 AI와 함께 문제를 해결하는 과정 자체를 경험해 보시길 추천드립니다.
▶ 다음 편 예고
다음 글에서는 실제로 웹앱을 완성한 뒤 엑셀 업무가 어떻게 바뀌었는지, 그리고 업무에 적용하면서 느낀 장점과 예상하지 못했던 단점까지 실제 경험을 중심으로 소개하겠습니다.
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