대화로 실시간 갱신하는 AI 여행 일정

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TL;DR

Claude로 빠르게 만든 AI 여행 플래너는 실제 사용자 테스트에서 과밀한 일정, 이동 시간 누락, 시간 순서 오류, 일반적인 추천과 버그가 드러났습니다. 작성자는 약 1년 동안 아키텍처를 다시 구성하고 생성 로직, 시간적 인식, 선호도 처리를 중심으로 시스템을 재구축했습니다. Mock Data 기반 Labs 페이지로 UI 실험을 분리했고, 베트남 3주 여행을 외부 도구 없이 계획하는 종단 간 테스트로 예외 상황을 찾았습니다. 최종 핵심 기능은 대화 내용과 일정 데이터를 연결해 사용자의 요청에 따라 여행 계획을 실시간으로 갱신하는 것입니다.

실용적 조언

AI로 화면과 기능을 빠르게 만들더라도 일정 생성처럼 결과의 실행 가능성을 좌우하는 핵심 로직을 먼저 검증하는 편이 낫습니다. 활동 수만 늘리는 대신 이동 시간, 시간 순서, 하루 처리량, 사용자 선호를 입력부터 출력까지 연결해 테스트해야 합니다. 친구와 가족처럼 실제 사용자가 충분한 시간을 들여 남긴 피드백을 기능 추가보다 우선순위가 높은 결함 신호로 활용할 수 있습니다.
결합도가 높은 주 화면에서 모든 실험을 진행하지 말고 Mock Data를 이용해 독립적인 Labs 환경을 만드는 방법이 효과적입니다. 이 구조에서는 UI 컴포넌트를 빠르게 교체하거나 폐기할 수 있고, 검증된 결과물을 본 제품에 재사용할 수 있습니다. 마지막에는 외부 검색이나 보조 도구 없이 전체 사용 흐름을 수행하는 종단 간 테스트를 넣어 개별 기능 테스트에서 놓친 예외 상황을 찾는 것이 중요합니다.

섹션별 상세

초기 AI 여행 플래너는 Claude를 활용한 Vibe Coding으로 대화형 일정 생성 기능을 빠르게 구현했지만, 실제 여행 계획의 핵심 로직에는 결함이 있었습니다. 친구와 가족을 대상으로 여러 차례 테스트한 결과 하루에 활동이 지나치게 많이 배치되고, 이동 시간과 시간 순서를 고려하지 않으며, 일반적인 추천만 반복하는 문제가 드러났습니다. 겉으로 보기 좋은 일정이 실제 사용 단계에서 무너졌다는 점이 기능 수보다 일정 생성 로직의 검증이 먼저라는 교훈으로 이어졌습니다.

작성자는 새 기능을 계속 추가하는 대신 아키텍처의 큰 부분을 제거하고 생성 로직, 시간적 인식, 선호도 처리를 중심으로 지난 1년 동안 시스템을 다시 만들었습니다. Claude는 아키텍처 의사결정, 디버깅, 계획 시스템의 반복 개선에 사용됐지만, 핵심 성능 수치나 독립적인 비교 벤치마크는 제시되지 않았습니다. 구현 과정에서 UI 세부사항을 먼저 다듬으면 결합된 본 화면을 나중에 버려야 할 수 있어, 목 데이터를 쓰는 Labs 페이지에서 컴포넌트를 분리해 실험하는 방식으로 개발 비용을 줄였습니다.

재구축한 시스템은 베트남 3주 여행을 앱만으로 처음부터 끝까지 계획하는 방식으로 스트레스 테스트를 받았습니다. Google, 블로그, 다른 앱을 사용하지 않고 앱의 추천을 판단 없이 따르면서 실제 일정에서 발생할 수 있는 예외 상황을 찾고 후속 개선에 반영했습니다. 최종적으로 살아남은 핵심 기능은 일정과 대화를 연결해 사용자가 계획에 직접 질문하거나 변경을 요청하면 여행 일정 자체가 실시간으로 갱신되는 구조입니다.

용어 해설

바이브 코딩(Vibe Coding): — 요구사항과 코드를 세밀하게 설계하기보다 AI와 대화하며 기능을 빠르게 생성·수정하는 개발 방식입니다. 초기 구현 속도는 높지만, 핵심 로직보다 UI 기능 추가에 집중하게 되면 구조적 결함을 뒤늦게 발견할 수 있습니다.
시간적 인식(Temporal Awareness): — 일정 생성 시스템이 활동의 시작·종료 시각, 이동 시간, 장소 간 순서와 하루의 실제 처리 가능량을 함께 고려하는 능력입니다. 이 요소가 부족하면 활동을 과도하게 배치해 겉보기에는 풍부하지만 실행하기 어려운 여행 계획이 만들어집니다.
선호도 처리(Preference Handling): — 사용자의 여행 취향과 제약 조건을 입력받아 일정 생성과 수정 결과에 반영하는 과정입니다. 일반적인 추천 목록을 나열하는 대신 대화에서 파악한 선호를 계획 구조에 연결해야 개인화된 일정이 유지됩니다.
목 데이터(Mock Data): — 실제 서비스 데이터 대신 미리 만든 가상 입력과 결과를 사용해 UI 구성요소를 독립적으로 시험하는 방식입니다. TrippyMate는 이를 활용한 Labs 페이지에서 결합도가 높은 본 화면과 분리된 컴포넌트를 빠르게 반복 개발했습니다.

언급된 도구

Claude추천

여행 플래너의 아키텍처 의사결정, 디버깅, 일정 계획 시스템 반복 개선에 활용됐습니다.

언급된 리소스

DemoTrippyMate