00:00:00AI가 코딩을 잘하게 된 이후로, 코딩을 전혀 몰랐던 많은 사람들이 자신만의 제품을 만들기 시작했습니다.
00:00:05사람들은 개발자들만의 전유물이었던 기술이 부족해서 해결할 수 없었던 문제를 해결하기 위해 앱을 만들기 시작했습니다.
00:00:13하지만 이건 단순한 취미 수준의 사이드 프로젝트가 아니었습니다.
00:00:15이들은 진지한 제품으로 발전했고, 많은 제품이 수천 달러가 아닌 수백만 달러의 실제 수익을 창출하기 시작했습니다.
00:00:21이 모든 것이 가능했던 이유는 AI가 이전까지 존재하던 격차를 메워주었기 때문입니다.
00:00:25하지만 그들 중 누구도 그냥 그렇게 성공한 것은 아닙니다.
00:00:27모두가 성공하기 위해 일련의 단계를 따랐습니다.
00:00:30그들은 남들이 모르는 특별한 작업 방식을 사용한 것도 아닙니다.
00:00:32그들 중 개발 경험이나 비즈니스 경험이 있는 사람은 없었습니다.
00:00:36하지만 그들 모두 결국 해냈습니다.
00:00:38놀랍게도 그들의 작업 방식은 그리 특별하지 않았습니다.
00:00:40생각보다 훨씬 단순하고 영리했을 뿐입니다.
00:00:43전적으로 '바이브 코딩(vibe coded)'으로 만들어졌음에도 엄청난 인기를 얻은 첫 번째 프로젝트는 Medve입니다.
00:00:48이 앱은 50만 명 이상의 활성 사용자를 보유한 헬스케어 플랫폼입니다.
00:00:52다양한 건강 문제를 다루며, 단순한 추적뿐만 아니라 24시간 전문가 지원까지 제공합니다.
00:00:58혼자서 일하던 Matthew Gallagher가 AI 도구를 사용해 이 앱을 처음부터 끝까지 구축했다고 합니다.
00:01:04이 회사는 첫해에 4억 1천만 달러의 매출을 올렸으며 올해 안으로 10억 달러 규모의 기업이 될 것으로 예상됩니다.
00:01:11코딩 경험이 전혀 없음에도 불구하고 그는 AI 도구를 사용하여 이 앱을 만들 수 있었습니다.
00:01:15그는 단 하나의 도구에만 의존하지 않았습니다.
00:01:17각 도구의 장점에 맞춰 골라 사용했죠.
00:01:19코딩에는 주로 Claude와 Grok 모델을 사용했고, 디버깅 도구로 ChatGPT를 보조적으로 활용했습니다.
00:01:24사이트의 이미지 생성은 MidJourney가 담당했고, 오디오 통화는 11 Labs가 맡아 사람에 의한 콜 센터 지원의 필요성을 완전히 없앴습니다.
00:01:31하지만 코딩 도구만으로 헬스케어 회사를 운영할 수는 없습니다.
00:01:34그래서 그는 약국을 짓고 배송을 직접 하는 대신, 기존 서비스에 아웃소싱했습니다.
00:01:39그 덕분에 재고 유지와 배송이라는 부담을 덜 수 있었습니다.
00:01:42전문적인 상담 서비스도 마찬가지였습니다.
00:01:44그는 상담 또한 아웃소싱하여 직접 그 부분에 관여할 필요를 없앴습니다.
00:01:49그는 모든 의존성을 '고용'이 아닌 '서비스'로 취급했습니다.
00:01:52그 자신의 역할은 제품에 대한 판단, 즉 시장이 무엇을 실제로 필요로 하는지를 파악하는 것이었습니다.
00:01:56하지만 혼자 운영하는 데는 대가가 따릅니다.
00:01:58어느 날 그가 자리를 비운 사이 프로덕션에 문제가 생겼습니다.
00:02:00아무도 처리할 사람이 없어서 한 시간 만에 고객 200명을 잃었습니다.
00:02:04그래서 그는 규모 확장을 위해서가 아니라 안전망으로서 엔지니어 두 명을 고용하여 같은 사고로 인한 손실이 반복되지 않도록 했습니다.
00:02:10여기서 진짜 중요한 능력은 무엇을 만들지, 어떤 도구를 조합할지, 언제 멈출지를 더 잘 판단하는 것입니다.
00:02:15그것은 단순히 도구를 수집하는 것이 아니라 실제 사용자 니즈를 분석하는 데서 나옵니다.
00:02:18그는 처음부터 다 만드는 대신 기존 솔루션들을 한곳에 결합했습니다.
00:02:22그것이 바로 고객을 끌어들이고 회사를 10억 달러 가치로 성장시키는 핵심입니다.
00:02:27저희 채널에서는 AI로 제품을 만드는 데 필요한 모든 정보를 공유하고 있습니다.
00:02:30관련 영상이 더 궁금하시다면 구독하시고 다음 영상을 기다려 주세요.
00:02:34다음은 CalAI입니다. 단순한 피트니스 추적기처럼 들릴지 모르지만, 기존 추적기처럼 먹은 음식과 칼로리를 직접 기록하는 방식이 아닙니다.
00:02:43먹고 있는 음식 사진을 올리기만 하면 칼로리를 계산하고 데이터베이스를 업데이트해 줍니다.
00:02:49안드로이드와 iOS 모두에서 사용할 수 있습니다.
00:02:51방대한 음식 데이터베이스를 보유하고 있으며 AI 기반 제안을 제공하여 체중과 영양 목표를 한곳에서 쉽게 모니터링할 수 있습니다.
00:02:59이 제품은 당시 고등학생이었던 두 십 대가 만들었으며 이후 직원들을 늘리며 확장되었습니다.
00:03:04단 8개월 만에 500만 건 이상의 다운로드를 기록했고, 한 달 만에 200만 달러 이상의 수익을 올렸습니다.
00:03:11또한 30%라는 높은 고객 유지율을 보였는데, 대부분의 앱은 사용자를 확보하는 데 그치지만 이 앱은 사용자를 성공적으로 유지했습니다.
00:03:18플레이 스토어와 앱 스토어 모두에서 4.8점의 평점을 유지하고 있습니다.
00:03:21사실 이 아이디어는 새로운 것이 아니었고 이미 비슷한 앱들이 있었지만, CalAI에는 다른 앱에 없는 결정적인 이점이 있었습니다.
00:03:27LLM 시대에 만들어진 앱으로서 정확도를 높이기 위해 Anthropic과 OpenAI의 모델을 사용했습니다.
00:03:33또한 대규모 오픈 소스 음식 데이터베이스를 활용하여 약 90%의 정확도에 도달했는데, 이는 대부분의 다이어트 애호가들에게 충분한 수준입니다.
00:03:40이 앱을 성장시킨 것은 막대한 마케팅 비용이 아니었습니다.
00:03:44피트니스 인플루언서들의 관심을 끌어 그들이 홍보에 큰 역할을 했고, 이것이 사용자 급증으로 이어졌습니다.
00:03:50다음은 매우 단순한 아이디어로 시작했지만 사용자들에게 실질적인 영향을 준 Wave AI입니다.
00:03:55모든 종류의 회의와 녹음을 받아쓰고 메모해 주는 AI 기반 메모 앱입니다.
00:04:01이미 비슷한 앱이 너무 많고 시장이 포화 상태라고 생각하실 수도 있겠지만,
00:04:06Wave는 사람들이 실제로 느끼는 문제를 해결했기 때문에 돌파구를 찾을 수 있었습니다.
00:04:10대화 중에 중요한 세부 사항을 놓치기 쉽기 때문에, 사람들은 대면 및 온라인 회의 내용을 안정적으로 기록할 방법이 필요합니다.
00:04:17iOS 앱으로 먼저 출시된 후 안드로이드로 확장되었고, 이제는 모든 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
00:04:22이 앱은 전적으로 '바이브 코딩'으로 만들어졌으며 약 700만 달러의 수익을 올렸습니다.
00:04:27창업자는 개발자가 전혀 아님에도 불구하고 수백만 달러 규모의 회사로 성장시켰습니다.
00:04:31그는 이 프로젝트 전체를 완전히 혼자 운영했습니다.
00:04:33Medve와 마찬가지로 그의 인프라도 처음부터 모든 것을 구축하는 대신 타사 서비스를 적극 활용했습니다.
00:04:40그는 이러한 서비스들을 친숙한 앱으로 통합하고, 사용자 경험을 훨씬 더 좋게 만드는 대화형 문제 해결에 집중했습니다.
00:04:47바로 이 점이 다른 기존 제품들과 차별화된 요소였습니다.
00:04:51그는 ChatGPT를 주 도구로 사용했으며 앱 전체를 한 번에 만들라고 요청하는 대신 앱을 작은 단위로 나누었습니다.
00:04:58AI에게 각 부분을 하나씩 작성하도록 프롬프트를 보냈습니다.
00:05:01전략적 위치 선정, 집중된 사용자 경험, 그리고 신중한 계획이 그를 빠른 속도로 그 정도의 수익 수준까지 이끌었습니다.
00:05:07다음으로 넘어가기 전에, 저희 스폰서인 Scrimba의 이야기를 전합니다.
00:05:10대부분의 AI 엔지니어링 강의는 슬라이드 위에서 누군가 떠드는 방식이죠.
00:05:14하지만 Scrimba는 전혀 다른 경험을 제공합니다.
00:05:17이들의 웹 개발 강의는 비디오와 코드 에디터를 하나로 합쳤습니다.
00:05:20언제든 멈추고 강사의 코드를 직접 수정해서 무슨 일이 일어나는지 확인해보세요.
00:05:23탭 전환이나 복사-붙여넣기가 필요 없으며, 이것이 코딩을 진정으로 내 것으로 만드는 방법입니다.
00:05:27이들의 AI 엔지니어 경로가 특히 눈에 띄었습니다.
00:05:3012시간 안에 기초부터 실전 AI 에이전트 구축, RAG, 컨텍스트 엔지니어링, MCP까지 배울 수 있습니다. 모두 JavaScript로 구현되어 파이썬을 먼저 배울 필요가 없습니다.
00:05:39Mistral, Langchain, Hugging Face와 제휴하여 실전 도구들을 강의에 도입했습니다.
00:05:44AI뿐만 아니라 프론트엔드, 풀스택, 백엔드 개발을 위한 완전한 커리어 경로를 제공하며 React, Node부터 TypeScript, SQL까지 아우르는 80개 이상의 코스가 있습니다.
00:05:53고정 댓글에 있는 링크를 사용하여 프로 플랜을 추가 20% 할인된 가격으로 이용해보세요.
00:05:58오늘 바로 무료 강의로 시작해서 직접 만들어보세요.
00:06:01Flypeter는 AI로만 구축된 또 다른 제품으로, 단순한 취미 프로젝트로 시작해 월 50만 달러 규모로 성장했습니다.
00:06:08기본적으로 웹 기반 비행 시뮬레이터입니다.
00:06:11구축 과정에서 전적으로 AI 도구에 의존했으며 단 30분 만에 첫 버전을 만들 수 있었습니다.
00:06:17이 게임은 너무 빠르게 성장해서 일론 머스크가 직접 추천하기도 했습니다.
00:06:20아키텍처가 매우 견고하게 구축되어 사이버 공격을 이겨냈고, 상당한 규모의 수익을 올리기 시작했습니다.
00:06:26전체 과정은 Cursor를 사용해 개발되었으며 창업자가 Cursor와 함께 작업한 지 3시간 만에 앱을 80% 정도 완성하여 대중에게 공개하고 사용할 수 있는 상태로 만들었습니다.
00:06:37그의 작업 방식 자체는 꽤 간단했습니다.
00:06:39하나의 프롬프트로 시작해서 도구가 코드를 생성하고 기능을 만드는 방식을 보고, 새로운 프롬프트로 반복 수정했습니다.
00:06:44반복할 때마다 기능을 추가하거나 문제를 수정하며 하나씩 게임 메커니즘을 층층이 쌓아갔습니다.
00:06:49한 사람이 할 때는 게임이 잘 돌아갔지만, 멀티플레이어 확장이 문제였습니다.
00:06:55BetaList 창업자가 접근해 WebRTC를 추가해 멀티플레이어 문제를 해결하려 했지만 두 명까지밖에 안 되는 한계가 있었습니다.
00:07:04그래서 Cursor 창업자가 직접 연락해 왔고, 그들은 WebSockets로 전환하여 모두를 위한 실시간 멀티플레이어를 구현할 수 있었습니다.
00:07:12그는 게임을 무료 버전으로 출시했지만 29달러짜리 특정 비행기를 추가했습니다.
00:07:17이것이 큰 인기를 얻는 데 기여했고 짧은 시간 안에 상당한 수익을 올렸습니다.
00:07:22그의 기술 스택은 백엔드 모델로 Grok 3를 사용한 Cursor, Claude Sonnet 3.7, 그리고 디버깅을 위한 ChatGPT였습니다.
00:07:28그는 게임 개발 배경이 전혀 없는 인디 해커일 뿐입니다.
00:07:30그를 성공으로 이끈 것은 결단력과 체계적인 단계별 디버깅 접근 방식이었습니다.
00:07:35Trendfeed는 사용자들 사이에서 빠르게 인기를 얻으며 견고한 수익을 낸 또 다른 제품입니다.
00:07:40콘텐츠 크리에이터를 대상으로 한 마케팅 도구로, 커뮤니티를 구축하고 브랜드를 성장시켜 크리에이터의 전체 수익을 높이는 데 초점을 맞췄습니다.
00:07:49이 프로젝트는 단 4주 만에 약 12,000달러의 수익을 기록했습니다.
00:07:53Claude 코드를 직접 사용한 것이 아니라 Cursor 내에서 Sonnet을 사용하여 전적으로 AI로 구축되었습니다.
00:07:58그의 빌드 과정은 사실 꽤 직관적이었습니다.
00:08:01UI를 신중하게 분석하고 경쟁사 조사를 깊이 있게 진행했으며, AI를 사용하여 경쟁사들을 분석하기도 했습니다.
00:08:07그다음 데이터 구조 설계로 넘어가 Cursor나 Claude로 스키마를 정의하고 반복 수정했습니다.
00:08:13출시 첫날 앱은 5,500파운드의 수익을 냈는데, 이는 엄청난 첫날 결과였습니다.
00:08:19비기술직 창업자이고 컴퓨터 과학 분야 밖에서 일함에도 불구하고 그는 AI를 사용하여 모든 것을 출시했습니다.
00:08:25앱은 AI 도구와 가장 궁합이 잘 맞는 Next.js, React, ShadCN, Superbase, Vercel 스택으로 빌드되었습니다.
00:08:31짧은 시간 안에 매우 대중적인 제품이 되었음에도 놀랍게도 마케팅 비용은 0원이었습니다.
00:08:37대신 그는 TikTok, Instagram, YouTube에 전적으로 의존하여 조회수를 유도하고 제품을 알렸습니다.
00:08:42전체 빌드는 메인 모델로 Sonnet을 사용하는 Claude 코드와 Cursor에서 실행되었습니다.
00:08:46작업 흐름 자체가 깔끔했습니다.
00:08:48디자인부터 시작해 핵심 앱 구조를 설정하고, 온보딩과 메인 프레임워크를 배치한 뒤 디자인 패턴을 반복 적용했습니다.
00:08:54그런 다음 앱을 AI가 빌드하고 병합할 수 있는 모듈식 구성 요소로 나누었습니다.
00:08:59저희 콘텐츠가 마음에 드신다면 '좋아요' 버튼을 눌러주세요. 더 좋은 콘텐츠를 만들고 더 많은 분께 도달하는 데 큰 힘이 됩니다.
00:09:06전적으로 '바이브 코딩'으로 만들어진 또 다른 성공적인 AI 제품은 Aura입니다.
00:09:10아름다운 웹사이트를 위한 템플릿, 에셋, 컴포넌트, 기술이 모두 뛰어난 디자인을 지향하도록 구성된 사이트입니다.
00:09:17이 프로젝트 전체는 Aura의 창업자인 Meng To가 구축했습니다.
00:09:21그는 X를 통해 제품의 월간 반복 매출(MRR)이 15,000달러를 달성했고, 단 한 달 만에 2만 1,700명 이상의 사용자를 확보했다고 알렸습니다.
00:09:30또한 이전 작업 방식에서 사용하던 Figma 대신 이제는 디자인을 위해 Cursor를 사용한다고 공유했습니다.
00:09:35그의 핵심 조언은 단순히 '바이브 코딩'만 하지 말고, AI는 기본 UI를 생성하는 경향이 있으니 '바이브 디자인'도 해야 한다는 것입니다.
00:09:42따라서 AI에게만 맡기지 말고 디자인을 다양화하기 위해 가이드 템플릿을 제공해야 합니다.
00:09:47그는 21.dev와 같은 기존 라이브러리의 컴포넌트를 활용하라고 권장합니다.
00:09:51또한 앱을 만들 때 하나의 모델에만 의존하지 말라고 권합니다.
00:09:54코딩 작업에 더 강력한 Claude 모델로 시작하고, 작업에 실패할 경우 필요에 따라 Gemini나 GPT 모델로 전환하는 것이 더 효과적입니다.
00:10:04한꺼번에 다 하려 하지 말고 점진적인 변경을 통해 앱을 단계별로 구축하라고 강조합니다.
00:10:09앱을 작은 부분으로 나누어 한 번에 하나씩 반복 수정하여 프롬프트를 간단하게 유지하는 것을 추천합니다.
00:10:15프롬프트는 AI가 집중할 수 있도록 이상적으로는 3문장 이하로 유지해야 한다고 합니다.
00:10:19모든 문서를 AI에게 쏟아부을 필요도 없습니다.
00:10:22대신 AI가 실제로 원하는 것을 전달할 수 있도록 최소한이지만 정확한 컨텍스트를 제공해야 합니다.
00:10:27이렇게 하면 에이전트가 당면한 작업에 더 집중할 수 있습니다.
00:10:30요약하자면, 에이전트 설정을 단순하고 집중된 상태로 유지하세요.
00:10:33살펴볼 만한 또 다른 제품인 Sleek은 프롬프트를 매력적인 웹사이트로 바꿔줍니다.
00:10:38프롬프트에서 전체 디자인을 생성하고, 멋진 시각 요소를 구축하며, 목업을 만들고 코드 내보내기를 지원합니다.
00:10:43이 제품은 6주 만에 10,000달러 MRR을 달성했으며 전적으로 AI 도구를 사용하여 구축되었습니다.
00:10:49놀라운 점은 개발자들이 마케팅에 단 1달러도 쓰지 않고 그 MRR을 달성했다는 것입니다.
00:10:54하지만 Sleek이 특별한 이유는 그들이 0에서 시작하지 않았다는 점입니다.
00:10:58이전에 다른 디자인 도구를 만든 경험이 있었기에, 기존 제품을 재활용하여 이 제품으로 재탄생시킨 것입니다.
00:11:03그들은 AI 도구가 편하게 다룰 수 있는 Next.js, Superbase, Vercel 스택을 사용했습니다.
00:11:09그들은 알고리즘을 영리하게 이용하고 얼리 액세스를 발표하여 X를 통해 모든 고객을 확보했고, 이것이 강력한 출시로 이어졌습니다.
00:11:16하지만 이 제품이 성공한 진짜 이유는 따로 있습니다.
00:11:19처음부터 명확하게 정의된 이상적인 고객 프로필(ICP)을 가지고 있었습니다.
00:11:23그 덕분에 타겟 사용자가 정확히 무엇을 필요로 하는지 이해하고 제품을 그에 맞춰 조정할 수 있었습니다.
00:11:28그러니 앱을 만들 때는 항상 ICP를 먼저 정의하세요.
00:11:31그것이 인상적이기만 할 뿐 돈을 벌지 못하는 앱과 성공하는 앱을 가르는 차이입니다.
00:11:35ICP가 명확할 때 특정 대상에 맞춰 제품을 구체화하고, 올바른 고객을 식별하며, 그들이 실제로 필요로 하고 돈을 지불할 만한 것을 만들 수 있습니다.
00:11:43마지막으로 전적으로 AI로 구축된 또 다른 제품, SiteShore가 있습니다.
00:11:47당시 에이전트들이 겪던 가장 큰 문제 중 하나인 할루시네이션(환각) 문제, 즉 확인해보면 존재하지 않는 참조, 인용, 출처를 생성하는 문제를 해결했습니다.
00:11:55인용문을 입력하면 AI가 생성한 인용문이 실제로 정확한지 확인해 주는 플랫폼입니다.
00:12:01매우 간단한 문제였음에도 불구하고 엄청난 인기를 얻었습니다.
00:12:05이 사이트는 약 10,000달러의 MRR을 기록하며 꾸준히 성장했습니다.
00:12:09하지만 이야기는 여기서 끝나지 않습니다.
00:12:10이 사이트는 결국 같은 공간에서 일하던 또 다른 AI 기반 플랫폼인 Jenny AI에 상당한 금액으로 인수되었습니다.
00:12:17이는 간단하지만 결정적인 문제가 어떻게 가치 있는 제품이 될 수 있는지를 보여주는 강력한 사례입니다.
00:12:22이 영상도 여기서 끝입니다.
00:12:24채널을 지원하고 이런 영상을 계속 만드는 데 도움을 주고 싶으시다면 아래 슈퍼 땡스(Super Thanks) 버튼을 눌러주세요.
00:12:30늘 시청해 주셔서 감사드리며, 다음 영상에서 뵙겠습니다.