AI와 함께하는 풀스택 웹 애플리케이션 개발: YouTube 영상 분석 도구 제작기 (feat. Windscribe, Clerk, Supabase, Stripe)
AI와 함께하는 풀스택 웹 애플리케이션 개발: YouTube 영상 분석 도구 제작기 (feat. Windscribe, Clerk, Supabase, Stripe)
목차
- 소개: 꿈꿔왔던 YouTube 분석 도구, AI와 함께 만들다
- 프로젝트 기획 및 설계: AI 도구 활용 전략
2.1 디자인 및 프론트엔드 사양 생성 (Bolt.ai 활용)
2.2 요구사항 정리 및 문서화 (Windscribe, Cascade 활용) - 개발 과정: 단계별 구현 및 문제 해결
3.1 인증 시스템 구축 (Clerk.dev 활용)
3.2 데이터베이스 연동 (Supabase, Prisma 활용)
3.3 검색 기능 구현 (YouTube Data API 활용)
3.4 AI 기반 아이디어 생성 기능 구현 (DeepSeek 활용)
3.5 채팅 기능 구현 (DeepSeek 활용)
3.6 결제 시스템 구축 (Stripe 활용) - 요약 및 결론: AI 개발 도우미 활용의 장단점과 앞으로의 계획
소개: 꿈꿔왔던 YouTube 분석 도구, AI와 함께 만들다
YouTube 영상 분석은 채널 성장에 필수적인 요소입니다. 하지만 기존의 분석 도구들은 복잡하고, 사용하기 어려운 경우가 많습니다. 이 글에서는 AI 코딩 도우미(Windscribe, Cascade 등)를 활용하여 간편하고 직관적인 YouTube 영상 분석 도구를 개발하는 과정을 상세히 소개합니다. 단순히 결과물만 보여주는 것이 아니라, 개발 과정에서 발생한 문제와 해결 과정을 솔직하게 공유하여 AI를 활용한 개발의 실제적인 모습을 보여드리고자 합니다. 본격적인 개발 과정에 앞서, 프로젝트 기획 및 설계 단계부터 차근차근 살펴보겠습니다.
2. 프로젝트 기획 및 설계: AI 도구 활용 전략
꿈꿔왔던 YouTube 분석 도구의 기능을 구체화하고, 효율적인 개발을 위한 전략을 세우는 단계입니다. 이 단계에서 AI 도구들을 적극 활용하여 시간과 노력을 절약하고, 개발의 효율성을 높였습니다.
2.1 디자인 및 프론트엔드 사양 생성 (Bolt.ai 활용)
먼저, Bolt.ai라는 AI 기반 디자인 도구를 활용하여 애플리케이션의 UI/UX 디자인과 프론트엔드 사양을 생성했습니다. 간단한 디자인 설명과 요구사항을 입력하면, Bolt.ai가 다양한 디자인 옵션을 제시하고, HTML, CSS 코드를 생성해줍니다. 하지만, 초기 생성 결과는 다소 미흡한 부분이 있었기에, 반복적인 수정 및 개선 과정을 거쳐 최종 디자인을 완성했습니다. 이 과정에서 Bolt.ai의 정교한 프롬프트 작성이 얼마나 중요한지를 절실히 깨달았습니다. 세부적인 디자인 요소와 기능에 대한 명확한 설명 없이는 AI가 원하는 결과물을 생성하기 어렵다는 것을 경험적으로 확인했습니다.
2.2 요구사항 정리 및 문서화 (Windscribe, Cascade 활용)
Windscribe의 AI 기능인 Cascade를 활용하여 프로젝트의 요구사항을 정리하고 문서화했습니다. Cascade는 코드 분석, 문서 생성, 작업 목록 생성 등 다양한 기능을 제공합니다. 초기에는 일반적인 요구사항만 정리되었지만, 실제 개발 과정에서 이미 완성된 프론트엔드 컴포넌트 등을 고려하여 요구사항 문서를 지속적으로 업데이트했습니다. 또한, 개발 진행 상황을 기록하는 진행 상황 문서(progress.md)를 생성하여 AI 도우미에게 추가적인 컨텍스트를 제공하고, 개발 과정을 체계적으로 관리했습니다.
3. 개발 과정: 단계별 구현 및 문제 해결
프로젝트 기획 및 설계가 완료된 후, Windscribe, Clerk.dev, Supabase, DeepSeek, Stripe 등 다양한 AI 및 서비스를 활용하여 실제 애플리케이션을 개발했습니다. 개발 과정은 다음과 같이 여러 단계로 나누어 진행되었습니다.
3.1 인증 시스템 구축 (Clerk.dev 활용)
Clerk.dev는 간편한 사용자 인증 시스템을 제공하는 서비스입니다. Clerk.dev를 활용하여 이메일, Google, Facebook, Apple 계정을 이용한 로그인/회원가입 기능을 빠르게 구현했습니다. Clerk.dev의 문서를 참고하여 필요한 패키지를 설치하고, 미들웨어(middleware)를 설정하여 인증되지 않은 사용자의 접근을 제한했습니다. 이 과정에서 Next.js 버전 충돌 문제와 같은 예상치 못한 문제에 직면했지만, 에러 메시지를 분석하고, 문서를 참고하여 해결했습니다.
3.2 데이터베이스 연동 (Supabase, Prisma 활용)
Supabase는 서버리스 데이터베이스 서비스입니다. Prisma ORM(Object-Relational Mapper)을 이용하여 Supabase 데이터베이스와의 연동을 구현했습니다. 사용자 정보, 검색 기록, 생성된 아이디어 등을 저장하기 위한 테이블을 생성하고, Clerk.dev와 Supabase를 연동하여 사용자 인증 정보를 데이터베이스에 동기화했습니다. 이 과정에서는 데이터베이스 스키마(schema) 설계 및 변경, ID 관리(UUID 사용), 클라이언트 측 상태 관리(Tandem), 서버 측 상태 관리(React Query) 등 다양한 문제에 직면했습니다. 에러 메시지와 로그를 면밀히 분석하고, Windscribe의 AI 기능을 활용하여 문제를 해결했습니다. 클라이언트 측 상태 관리(Tandem)와 서버 측 상태 관리(React Query)의 차이점을 이해하는 것이 중요한 부분이었습니다.
3.3 검색 기능 구현 (YouTube Data API 활용)
YouTube Data API v3를 사용하여 YouTube 영상 검색 기능을 구현했습니다. 검색 키워드를 입력하면, API를 통해 관련 영상 정보를 가져오고, React Query를 이용하여 검색 결과를 캐싱했습니다. 검색 결과는 데이터베이스에도 저장하여 페이지 새로고침 시에도 결과를 유지하도록 했습니다. 이 과정에서 API 키 관리, 에러 처리, 페이징(pagination) 등을 고려해야 했습니다.
3.4 AI 기반 아이디어 생성 기능 구현 (DeepSeek 활용)
DeepSeek API를 활용하여 YouTube 영상 제목 아이디어를 생성하는 기능을 구현했습니다. 영상 제목을 DeepSeek에 전달하여 새로운 제목 아이디어를 받고, 이를 사용자에게 보여주는 기능입니다. React Query를 이용하여 API 호출을 관리하고, 결과를 캐싱하여 성능을 향상시켰습니다. 데이터베이스에 생성된 아이디어를 저장하고, 아이디어 수정 및 검색 기능도 추가했습니다.
3.5 채팅 기능 구현 (DeepSeek 활용)
DeepSeek을 이용하여 영상 설명(transcript)을 기반으로 대화형 AI 기능을 구현했습니다. 사용자는 영상 설명을 DeepSeek에 전달하여 영상 제목 아이디어를 얻고, 더 나은 제목을 생성하기 위해 대화를 주고받을 수 있습니다. 대화 내용은 데이터베이스에 저장되며, 사용자는 이전 대화 기록을 확인할 수 있습니다. 이 기능 구현에서는 Tandem과 React Query를 활용한 상태 관리가 중요한 역할을 했습니다. 데이터베이스 스키마 설계와 에러 처리에 많은 시간을 할애했습니다.
3.6 결제 시스템 구축 (Stripe 활용)
Stripe API를 활용하여 유료 구독 기능을 추가했습니다. Stripe 계정을 생성하고, 구독 상품을 설정한 후, Next.js의 서버 액션(server action)과 웹훅(webhook)을 이용하여 결제 시스템을 구현했습니다. Enr을 사용하여 로컬 개발 환경에서 웹훅을 테스트했으며, 결제 성공/실패 시 데이터베이스를 업데이트하는 로직을 구현했습니다. 이 과정에서도 다양한 에러와 문제에 직면하여, 문제 해결을 위한 반복적인 시도와 디버깅이 필수적이었습니다.
4. 요약 및 결론: AI 개발 도우미 활용의 장단점과 앞으로의 계획
이 프로젝트를 통해 AI 코딩 도우미를 활용한 웹 애플리케이션 개발의 장단점을 명확하게 경험했습니다.
장점:
- 개발 속도 향상: AI 도우미를 통해 반복적인 작업을 자동화하고, 코드 생성 시간을 단축할 수 있었습니다.
- 생산성 증대: AI가 제공하는 다양한 기능을 활용하여 개발 과정의 효율성을 높였습니다.
- 새로운 기술 학습: AI 도우미 사용 과정에서 새로운 기술과 개념을 습득할 수 있었습니다.
단점:
- AI의 한계: AI는 항상 완벽한 코드를 생성하는 것은 아닙니다. 에러 발생 시 디버깅 및 수동 수정이 필요하며, 정확하고 상세한 프롬프트 작성이 중요합니다.
- 의존성 문제: AI에 지나치게 의존하게 되면, 개발자가 스스로 코드를 이해하고 작성하는 능력이 저하될 수 있습니다.
- 문서화의 중요성: 정확하고 상세한 문서화는 AI 도우미를 효과적으로 활용하는 데 필수적입니다. 부정확한 문서는 AI의 오작동을 야기할 수 있습니다.
앞으로의 계획:
- 더욱 정교한 프로젝트 문서화 시스템 구축 (Knowledge Graph 활용 연구)
- UI/UX 개선 및 기능 확장
- 성능 최적화 및 테스트
본 프로젝트는 AI 코딩 도우미를 효과적으로 활용하여 풀스택 웹 애플리케이션을 개발하는 데 성공적인 사례입니다. 하지만 AI 도우미의 한계를 인지하고, 개발자의 역할을 명확히 이해하는 것이 중요합니다. AI는 개발 과정을 돕는 도구일 뿐, 개발자의 역할을 대체할 수는 없습니다. 앞으로도 AI 도구를 활용한 다양한 프로젝트를 진행하고, 더욱 효율적이고 효과적인 개발 방법론을 연구해나갈 계획입니다.