예산 브루어: 스프레드시트 중독자에서 앱 개발자로 변신

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핵심 요약

코딩 지식 없이 DeepSeek와 Supabase를 활용해 7년간 사용하던 복잡한 예산 관리 스프레드시트를 안드로이드 앱으로 구현한 사례이다.

배경

7년 동안 개인적으로 사용하던 복잡한 예산 관리 스프레드시트를 다른 사람들도 쉽게 사용할 수 있도록 AI를 활용해 안드로이드 앱으로 변환하여 출시했다.

의미 / 영향

AI를 활용한 '바이브 코딩'이 단순한 프로토타입 제작을 넘어 실제 배포 가능한 수준의 복잡한 앱 개발까지 가능함을 입증했다. 특히 비전공자가 기술적 장벽을 극복하기 위해 도입한 문서화 전략과 에러 로그 활용법은 AI 협업 개발의 실질적인 가이드라인이 된다.

실용적 조언

AI와 긴 프로젝트를 진행할 때는 세션 단절에 대비해 앱의 현재 상태를 요약한 문서를 상시 업데이트하라.
UI 설계 시 AI가 이미지를 인식하지 못한다면 구성 요소의 위치, 속성, 색상 조건을 텍스트로 매우 상세하게 묘사하라.
오류 발생 시 직접 수정하려 하지 말고 Logcat의 전체 에러 로그를 AI에게 전달하여 해결책을 구하라.

언급된 도구

DeepSeek V3.2추천

코드 생성 및 로직 설계용 LLM

Supabase추천

데이터베이스, 인증, 클라우드 동기화 백엔드

Android Studio중립

안드로이드 앱 개발 IDE

섹션별 상세

DeepSeek V3.2를 메인 모델로 선택하고 Supabase를 통해 PostgreSQL 데이터베이스, 사용자 인증, 실시간 데이터 동기화 기능을 구현했다. Supabase SDK와 Kotlin 코드를 AI가 연결하도록 유도하여 오프라인 상태에서도 데이터가 큐에 저장되고 온라인 시 자동 동기화되는 구조를 완성했다.

AI가 이미지를 직접 보지 못하는 환경에서 텍스트만으로 UI를 묘사하는 전략을 사용했다. 헤더의 크기, 버튼의 배치, 경고 메시지의 색상 조건 등을 상세히 기술한 프롬프트 구조를 통해 복잡한 가계부 화면을 설계했다.

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Create a layout screen with a header showing 'Spending Allocation' as a large bubble, and a second bubble showing 'Remaining'. Below this, create a card-like container for users to add a list of transactions, sorted by date. Each transaction item should have a date picker, a text field for 'source', and a number field for 'amount'. When amount exceeds remaining, show a warning in red.

이미지 인식이 불가능한 AI 환경에서 UI 구조와 조건부 로직을 상세히 묘사한 텍스트 프롬프트 예시

LLM의 토큰 제한으로 대화가 끊기는 문제를 해결하기 위해 '재사용 가능한 개요 문서(Outline Document)'를 도입했다. 현재 앱 상태, 빌드된 UI 요소, 보류 중인 기능, 알려진 버그를 문서화하여 새 대화 시작 시 AI에게 주입함으로써 개발의 연속성을 유지했다.

코딩 지식이 없는 상태에서 발생하는 오류는 안드로이드 스튜디오의 Logcat 에러 로그를 그대로 AI에 전달하여 해결했다. AI가 제안하는 수정안을 무조건 적용하고 성공할 때까지 반복하는 방식으로 기술적 부채 없이 모든 버그를 제거했다.

실무 Takeaway

DeepSeek V3.2와 Supabase 조합으로 복잡한 백엔드 로직과 사용자 인증 기능이 포함된 앱을 코딩 없이 구현했다.
토큰 제한 문제는 현재 상태와 남은 작업을 정리한 '개요 문서'를 활용해 대화 세션을 이어가는 방식으로 극복했다.
비전공자도 에러 로그를 AI에 복사 붙여넣기 하는 반복 작업만으로 상용 수준의 디버깅이 가능하다.
은행 계좌 연동 대신 수동 입력을 선택하여 데이터 지연을 없애고 사용자의 재정 규율을 강화하는 철학을 앱에 담았다.

언급된 리소스

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