바이브 코딩으로 네이버 트렌드 분석 서비스 만들기: Lovable 활용 후기

활용 솔루션

Lovable - Build for the web 20x faster

Build software products, using only a chat interface.

"코딩 몰라도 AI로 실제 웹서비스 만들 수 있을까?" 직접 해본 솔직한 후기

이번 주는 '바이브 코딩(Vibe Coding)' 이라는 개념을 실험 삼아 직접 적용해보았습니다.

기존의 개발자 중심 방식이 아닌, AI와 챗 기반으로 서비스 개발을 해보는 노코딩 흐름에 관심이 많았고, 특히 요즘 많이 언급되는 Lovable AI, Replit, Bolt 같은 바이브 코딩 도구들이 정말 아이디어만으로도 작동하는지 궁금했습니다.

그래서 직접 네이버 트렌드 분석 서비스를 만들어보기로 했습니다.

🛠️ 도구 선택 과정

처음엔 여러 바이브 코딩 도구를 비교 테스트해봤습니다.

Lovable AI를 선택한 결정적 이유:

• 하루 5개의 무료 크레딧으로 부담 없이 테스트 가능
• "네이버 트렌드 사이트 만들어줘"라고 했는데 정말 그럴듯하게 나옴
• React + TypeScript가 자동으로 설정되어 현대적인 구조

1️⃣ 진짜 한 줄 프롬프트면 충분한가?

첫 실험: 단순한 한 줄 프롬프트

우선 테스트를 위해 간단하게 생각나는 아이디어를 요청해봤습니다.

프롬프트: "GPT 처럼 UI에서 파일을 받으면 n8n 으로 webhook으로 보내서 분석하고 화면에 반환해주는 채팅형 사이트 만들고 싶어"

30초 후의 결과: 놀랍게도 완전한 웹사이트가 생성되었습니다!

• 헤더, 네비게이션, 검색창
• 트렌드 차트 영역
• 반응형 레이아웃
• 기본적인 스타일링까지

솔직한 첫인상: "어? 이거 진짜 되네?"

사전에 여러 테스트를 해봤는데 정말 단순한 프롬프트 한 줄로도 UI와 기능이 꽤 괜찮은 형태로 구현되더군요. 이전에는 디자인, 백엔드, 프론트엔드 각 단계마다 분업을 거쳐야 했는데, 이제는 프롬프트 하나로 초안을 바로 만들어낼 수 있다는 점이 인상적이었습니다.

한계 발견

하지만 완전히 처음부터 끝까지 한 줄로는 무리였어요. 기본 구조는 나오지만 세부적인 기능이나 스타일링은 추가 작업이 필요했습니다.

2️⃣ 복잡한 기능에서 만난 한계

욕심이 과했던 두 번째 시도

기본 레이아웃이 생각보다 괜찮아서 욕심이 났습니다.

프롬프트: "키워드 검색, 트렌드 차트, 광고비 계산기, 관련 키워드 추천, 
사용자 로그인, 즐겨찾기 기능까지 추가해주세요"

결과: 완전 실패! 😅

하지만 기능이 늘어나면서 AI가 이해하고 실행할 수 있는 범위에 한계가 있다는 점도 분명했습니다.

발견한 패턴들

프롬프트에 하나의 기능이라면 전혀 문제가 없었는데 2가지 이상의 기능들이 복잡하게 들어가면 이때부터 Lovable이 헤매기 시작했습니다.

실험으로 확인한 한계점들:

• ✅ 요구사항이 5개 이상이 되면 일부가 무시되거나 잘못 해석되는 현상 발생
• ✅ 특히나 여러 기능이 서로 영향을 주는 복합 구조일 경우, Lovable AI가 제대로 대응하지 못함
• ✅ 긴 코드 예시보다도 '간단한 설명과 단계별 가이드'가 훨씬 더 효과적

교훈: 바이브 코딩도 단계별 접근이 필수!

3️⃣ Claude와 함께하니 달라진 점

전환점이 된 발견

Lovable과 같은 바이브 코딩 도구들은 단순한 채팅으로도 충분하다고 표현하지만, 서비스의 복잡도가 올라간다면 생각을 그대로 옮기는 채팅으로 모든 정보를 담기에는 어려움이 많았습니다.

그래서 Claude에게 "이 기능을 이런 구조로 만들고 싶은데, Lovable AI용 프롬프트를 설계해줘"라고 요청해봤습니다.

극적인 변화

기존 방식 (비효율적):

나 → Lovable AI: "차트 예쁘게 만들어줘"
Lovable AI: "???" (애매한 결과물)
결과: 크레딧 낭비 + 시간 소모

Claude 활용 후 (효율적):

나 → Claude: "트렌드 차트를 개선하고 싶은데 Lovable AI가 이해할 수 있는 프롬프트로 만들어줘"
Claude: "Y축 라벨을 '검색량'으로 변경하고, 숫자를 K/M 단위로 표시하며, 
        호버 시 상세 정보가 나타나도록 해주세요"
나 → Lovable AI: (Claude가 만든 구체적 프롬프트)
Lovable AI: 완벽한 결과! ✨

결과는 훨씬 효과적이었고, 오류율도 줄었고 개발 속도는 올라갔습니다.

Claude의 핵심 역할들

1. 프롬프트 번역기: 내 애매한 요구사항을 Lovable 이 이해할 수 있는 구체적 지시로 변환

2. 문제 해결 컨설턴트: 막힐 때마다 단계별 해결책 제시

3. 품질 관리자: 더 나은 구현 방법이나 개선점 제안

물론 채팅을 여러 번 하면서 시행착오를 통해서 만들 수 있긴 하지만, 이러한 바이브 코딩 제품들은 한 번의 채팅과 요구 조건마다 크레딧이 차감되는 구조다 보니 한 번의 프롬프트도 신중히 하는 방식이 비용 효율적이기도 했습니다.

4️⃣ 개발 지식의 필요성

예상치 못한 불안감

복잡한 서비스를 만드는 경우, 예를 들어 DB가 필요하다면 Supabase를 활용하는 방식으로 진행이 가능하지만, 어떤 기능이 구현되는지 알지도 못하는 상태에서 무언가가 만들어진다는 게 신기하기도 했지만 한편으론 걱정이 되기도 하였습니다.

실제로 느낀 불안요소들:

• 혹시 내가 모르는 치명적 오류가 있다면?
• 보안상 문제는 없을까?
• 성능 이슈가 있어도 알 수 없지 않을까?
• 로직상 잘못 구현되었어도 판단할 수 없다면?

최소한의 기초 지식이 도움됨

완전히 개발을 모르는 것보다는 기본적인 웹 개념 정도는 알면 훨씬 도움이 되었습니다:

• API가 무엇인지
• 데이터베이스 기본 개념
• 프론트엔드/백엔드 구분
• 기본적인 보안 개념

이런 지식이 있으니 Lovable이 만든 결과물을 어느 정도 검증하고 방향을 제시할 수 있었어요.

5️⃣ GitHub 연동으로 얻은 안정감

코드 관리의 필요성

Lovable AI 같은 솔루션들은 다행히도 바이브 코딩으로 개발 중인 코드를 GitHub로 옮겨서 파일을 관리할 수 있게 해줍니다.

2차 검증 시스템 구축

GPT의 Codex를 해당 GitHub에 연결해서 코드의 버그나 테스트, 개선 구조 개선 등을 점검하고 개선점을 도출해낼 수 있었습니다.

물론 이것도 AI를 활용하는 부분이었지만, 바이브 코딩을 만들어주는 AI와 만들어져 있는 코드를 보고 분석을 해주는 AI를 통합적으로 목적에 맞춰서 활용하는 방식이 훨씬 안정감을 주었습니다.

실제 발견한 문제들

실제로 몇 가지의 오류와 비효율적 코드 구조를 바로잡고 리팩토링할 수 있었습니다:

• 메모리 누수 가능성
• 불필요한 리렌더링
• API 호출 최적화 이슈
• 에러 처리 누락

교훈: 바이브 코딩 + 코드 리뷰 AI 조합이 안전장치 역할

6️⃣ 바이브 코딩만의 새로운 접근법

패러다임의 완전한 전환

바이브 코딩을 하면서 느낀 점은 기존의 개발 방식과 완전히 다르게 접근해야 한다는 점입니다.

🧑‍💻 기존 개발 방식:

코딩 작성 → 디버깅 → 수정 → 테스트 → 배포

🤔 바이브 코딩 방식:

요구사항 정의 → Claude 프롬프트 설계 → Lovable 실행 → 결과 검증 → 피드백

핵심 역량의 변화

물론 기존의 코딩도 정확한 요구사항 정의와 방향성이 중요한 건 맞지만, 그 비중과 중요성이 압도적으로 변화되고 있는 것 같습니다.

이제는 어떤 서비스를 왜, 어떻게 차별화하여 만들지에 대한 고민이 더 많이 필요할 듯합니다.

요구사항 정의의 중요성

흥미롭게도 이러한 요구사항 정의를 구체화하는 단계 역시 Claude나 GPT와 같이 만들어 나갈 수 있습니다.

예시:

나 → Claude: "부동산 데이터 분석 서비스를 만들고 싶은데 어떤 기능들이 필요할까요?"
Claude: "타겟 사용자별로 다음 기능들을 고려해보세요..."

7️⃣ AI 도구 조합의 시너지 효과

단일 도구의 한계

앞서 언급한 것처럼 Lovable 하나로만 서비스를 구체화해나가는 건 어렵습니다. 다양한 서비스들을 목적에 맞게 활용하면 훨씬 효과적입니다.

최적의 조합 발견

"Claude(사고) + Lovable(실행) + GitHub(관리) = 효과적 조합"

각 도구의 전문 영역:

• Claude: 문제 분석, 해결책 제시, 프롬프트 설계
• GPT Codex: 코드 리뷰, 버그 탐지, 최적화 제안
• Lovable AI: 빠른 구현, 실시간 테스트, UI/UX 생성
• GitHub: 코드 관리, 버전 관리, 백업
• 인간: 방향 설정, 품질 관리, 최종 판단

워크플로우 최적화

1. 아이디어 구체화 (Claude와 브레인스토밍)
   ↓
2. 기능 명세서 작성 (Claude 도움)
   ↓  
3. 단계별 프롬프트 설계 (Claude)
   ↓
4. 실제 구현 (Lovable)
   ↓
5. 코드 리뷰 및 최적화 (GPT Codex)
   ↓
6. 버전 관리 (GitHub)

8️⃣ 연습과 노하우가 필요한 이유

'느낌만으로'의 착각

'느낌만으로 코딩한다'고 하면 간단하고 간편할 것으로 생각했지만, 하면 할수록 많이 해보고 많은 노하우가 필요한 영역이라고 생각되었습니다.

바이브 코딩만의 스킬셋

프롬프트 작성 스킬:

• 구체적이고 명확한 지시문 작성
• 단계별 분해 능력
• AI의 한계 이해

문제 해결 스킬:

• 에러 메시지 해석
• 디버깅 접근법
• 대안 탐색 능력

커뮤니케이션 스킬:

• AI와의 효과적 소통
• 피드백 루프 구축

학습 곡선의 존재

개발을 공부하는 것처럼 바이브 코딩이라는 워크플로와 프레임워크 자체를 구체화해나가는 과정이 필요했습니다.

실제 경험한 학습 단계들:

1. 도구 선택 및 기본 사용법 익히기
2. 효과적인 프롬프트 패턴 학습
3. AI 조합 전략 수립
4. 디버깅 및 문제 해결법 체득
5. 최적화 및 품질 관리 노하우

💰 비용 대비 효과 분석

실제 투입 비용

필수 도구:
- Lovable Pro: $20/월
- Claude Pro: $20/월
- GitHub: 무료
- Supabase: 무료 티어 사용
총 비용: $40 (약 5만원/월)

vs 외주 개발: 최소 300만원
절약 효과: 295만원 (98% 절약!)

시간 투자 vs 결과

개발 시간: 실제로는 약 10시간 정도 집중 개발 학습 시간: 바이브 코딩 도구 익히기 + 삽질 시간

만약 처음부터 다시 한다면: Claude 활용법과 API 연동 노하우를 알고 있으니 5-6시간 안에 완성 가능할 것 같아요.

🎯 완성된 서비스와 솔직 후기

구현된 기능들:

• ✅ 키워드 검색 및 자동완성
• ✅ 실시간 검색 트렌드 차트 (네이버 API 연동)
• ✅ 광고비 계산기 및 ROI 분석
• ✅ 관련 키워드 추천
• ✅ 반응형 디자인 (모바일 지원)

솔직한 후기

예상 이상이었던 점들:

• 정말 자연어만으로 복잡한 웹서비스 완성 가능
• API 연동, 차트 시각화까지 모든 기능 구현됨
• 디자인도 예상보다 훨씬 깔끔하게 나옴
• 성능도 생각보다 좋음 (Lighthouse 점수 85+)

아쉬웠던 부분들:

• 복잡한 비즈니스 로직은 여전히 어려움
• 에러 발생 시 원인 파악이 쉽지 않음
• 5개 이상 복합 기능 동시 구현 시 혼란
• 세밀한 커스터마이징에는 한계

가장 큰 깨달음: 바이브 코딩도 결국 명확한 요구사항 정의 능력과 AI와의 효과적 소통 능력이 성공의 핵심이었습니다.

성공을 위한 팁

프롬프트 작성 노하우:

❌ 나쁜 예: "예쁜 웹사이트 만들어줘"
✅ 좋은 예: "React로 할 일 관리 앱을 만들어주세요. 
           - 할 일 추가/삭제/완료 기능
           - Material-UI 스타일
           - 반응형 디자인 적용"

효과적인 개발 순서:

1. 기본 레이아웃부터
2. 핵심 기능 하나씩 추가
3. 스타일링 및 UX 개선
4. API 연동 및 고급 기능
5. 최적화 및 배포

🎬 마무리

이 실험을 통해 가장 크게 깨달은 건, "기술을 모른다"는 게 더 이상 핑계가 아니라는 점이에요.

대신 "무엇을 만들 것인가, 왜 만들 것인가"에 대한 명확한 비전이 훨씬 더 중요해졌어요.

혹시 머릿속에 만들어보고 싶은 아이디어가 있다면, 지금 당장 Lovable을 열고 첫 번째 프롬프트를 써보세요.