[Aizen] Gemini AI와 함께 프로젝트 설계하기

이 프로젝트(Aizen)를 시작하게 된 계기는 ...

 

# AI는 개발자의 의도를 가끔 잘 못알아듣는 것 같았습니다.

 

 

그래서 요구사항을 잘게 쪼개어 순서대로 입력시키면 코딩을 잘 할까 싶어

 

# 요구사항을 잘게 쪼갰습니다.

잘게 쪼갠 요구사항과 구체적인 프로젝트 문서화(API명세&스키마 포함)

 

 

프로젝트를 문서화하고 목표를 명확히 설정하여 구체적인 구현방법을 생각해보았습니다.

 

# 그리고 그것을 수행할 수 있는지 AI에게 물어봅니다.

 

 

 

Gemini AI는 그 문서화 한 대로 자신에게 단계별로 할일을 제시하면 가능하다고 했습니다. 그래서

# AI가 가능한 영역의 코딩이라는 확신이 들었습니다.

 

 

 

그리고 문서화 자료를 토대로 Gemini에게 프롬프트를 전달하며 코드를 출력하도록

# 진행했습니다.

 

 

 

처음엔 너무 밋밋한디자인이어서 강렬한 색(노랑,파랑,빨강,초록)을 섞은 블랙 테마를 요구했습니다. 곧

# 디자인까지 맡겼습니다.

 

그러나 제가 생각했던 것 보다는 훨씬 더

 

# 결과가 좋아 보였습니다.

기능도 또 디자인도요.

 

 

Gemini에게 프롬프트를 먹여주기 위해

# 요구사항을 잘개 쪼개어 프로젝트의 목적과 기능을 명확히 했습니다.

 

실수하면 귀찮을 것 같았습니다. 그래서 준비를 더 열심히 했습니다.

 

 

 

# 가장 먼저 설계한건 스키마와 API 명세였습니다.

스키마와 API명세가 구체적이면 실수를 해도 다시 복구할 확률이 높다고 판단했습니다.

 

 

몽고DB는 무모하다는 Gemini

 

# 스키마와 API 명세를 기반으로 프로젝트의 중심을 잡았습니다.

 

요구사항을 하나하나 입력해가며 잘게 쪼갠 기능들과 js파일들을 하나하나 완성해가며 이어붙였습니다.

 

 

 

이번 시도에 대해서는,

# 이제껏 AI와 수행했던 사이드 프로젝트 중 가장 결과물이 합리적이고 좋았다고 생각합니다.

 

그 이유는 프로젝트를 문서화 할 때,

프로젝트의 목표와 요구사항을 언제, 누가 봐도 알 수 있을 정도로 기록하고자 했으며

 

 

API와 스키마를 중심으로 프로젝트의 기반을 다진 덕에 오류가 나도 흐트러지지 않고 기능을 계속 구현해나갈 수 있었습니다.

 

 

Aizen 이라는 네이밍도, 콘셉트도 꽤 마음에 드는 사이드 프로젝트를 진행할 수 있어서 재밌었으며

Vercel, Next.js, Supabase를 사용하여 개발환경(로컬 dev)에서만 작동하는 어플리케이션이 아니라

 

 

Vercel

 

GitHub - Vercel - Supabase로 이어지는 흐름을 확립하여 1일차라는 짧은 시간에 배포(deploy)환경에서도 원활히 동작하는 어플리케이션을 빠르게 구현할 수 있었던 이유 중 하나라고 생각합니다.

 

 

GitHub Aizen 레포지토리 커밋 기록

 

 

이상입니다. 읽어주셔서 감사합니다.