AI로 개발한 세계 3차 대전 시뮬레이터 'ww3sim.com' 공개 및 기술 스택 공유

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핵심 요약

LLM을 활용한 '바이브 코딩'으로 세계 3차 대전 시뮬레이터를 개발한 사례와 LangGraph 기반의 차세대 에이전트 자동화 계획을 공유했다.

배경

작성자는 최근의 국제 정세 불안을 배경으로 Claude와 ChatGPT 등 AI 도구를 활용해 실시간 시뮬레이터인 ww3sim.com을 개발했으며, 베타 버전 출시 후 기술 스택과 향후 로드맵을 공개했다.

의미 / 영향

AI를 활용한 코딩이 단순한 보조를 넘어 전체 서비스 아키텍처를 설계하고 운영하는 에이전틱 워크플로우로 진화하고 있다. 특히 LangGraph와 같은 프레임워크를 통해 AI의 자율성과 인간의 제어를 결합하는 방식이 실무적인 대안으로 부상했다.

커뮤니티 반응

작성자의 실행력에 대해 긍정적인 반응이 있으며, 사용된 기술 스택과 에이전트 자동화 계획에 대한 관심이 높다.

주요 논점

01찬성다수

AI 도구를 활용한 빠른 프로토타이핑과 배포는 현대 개발의 효율적인 방식이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

복잡한 로직 구현 시 AI 단독 처리보다는 인간의 개입(HITL)이 품질 유지에 중요하다.
에이전트 기반 워크플로우를 위해 LangGraph와 같은 프레임워크 도입이 유효하다.

실용적 조언

초기 프로토타입 제작 시 여러 LLM을 교차 사용하여 코드의 정확도를 검증할 것
복잡한 상태 관리가 필요한 경우 LangGraph를 활용한 에이전트 구조 설계를 검토할 것

섹션별 상세

작성자는 Claude, ChatGPT, Gemini를 활용하여 '바이브 코딩' 방식으로 웹 시뮬레이터를 개발했다. LLM에 자연어 지시어를 입력하여 코드를 생성하고, 이를 GitHub와 Cloudflare Workers 환경에 배포하는 프로세스를 거쳤다. 초기 버전 개발 과정에서 복잡한 로직 구현에 따른 학습 곡선이 발생했으나, AI 도구의 보조를 통해 단기간에 베타 버전을 출시하는 성과를 거두었다.

차기 버전(v2)에서는 LangGraph와 LangChain을 도입하여 에이전트 기반의 자동화 워크플로우를 구축할 계획이다. OpenRouter를 통해 최적의 모델을 선택하고, HITL(Human-in-the-loop) 구조를 설계하여 AI의 자율적 작업에 인간의 검수를 결합한다. 이는 단순한 코드 생성을 넘어 상태 관리와 도구 호출이 포함된 고도화된 에이전트 아키텍처로의 전환을 목표로 한다.

실제 서비스 운영을 위해 Upstash, Sentry, PostHog 등 현대적인 클라우드 인프라와 모니터링 도구를 통합한다. Zod를 활용한 데이터 스키마 검증과 Stripe/PayPal을 통한 결제 시스템 연동을 통해 AI 에이전트가 관리하는 풀스택 서비스의 실현 가능성을 타진한다. 기술적 완성도를 높이기 위해 커뮤니티에 코드 구조와 성능에 대한 피드백 및 취약점 점검을 요청했다.

실무 Takeaway

Claude, ChatGPT, Gemini 등 다중 LLM을 활용한 '바이브 코딩'으로 비전공자도 단기간에 작동하는 웹 서비스를 출시할 수 있다.
단순 코드 생성을 넘어 복잡한 서비스를 구축하려면 LangGraph와 같은 에이전트 오케스트레이션 도구와 HITL 방식의 도입이 필요하다.
AI 에이전트 기반 개발에서도 Upstash, Sentry, PostHog 등 기존의 견고한 인프라 및 모니터링 도구와의 통합이 서비스 안정성에 필수적이다.

언급된 도구

Claude추천

코드 생성 및 개발 보조

LangGraph추천

에이전트 오케스트레이션 및 상태 관리

OpenRouter추천

다양한 LLM 모델 통합 API 접근

언급된 리소스

DemoWW3 Simulator