코딩을 할 수 없어서 OpenAI Codex로 8일 만에 AI 비디오 SaaS를 구축했습니다

홈페이지 수정, 반복되는 실수, 충분하지 않았던 $100 구독료, 그리고 마침내 출시하는 데 도움이 된 워크플로우까지, 8일간의 기록입니다.

1. 저는 코딩을 할 줄 모릅니다. 하지만 여전히 SaaS를 만들고 싶었습니다.

저는 전통적인 프로그래밍 배경이 없습니다.

직접 웹 애플리케이션 전체를 작성할 수는 없습니다. AI 코딩 어시스턴트가 생성하는 모든 코드 조각을 완전히 이해하지 못하며, 무언가 고장 날 때 원인을 즉시 파악할 수 있는 것도 아닙니다.

하지만 저는 AI 비디오 제작 플랫폼을 만들고 싶었습니다.

저는 인터페이스와 사용자 경험(UX), 그리고 제공하고 싶은 창의적인 도구 종류에 대한 아이디어를 가지고 있었습니다. 제가 부족했던 것은 모든 것을 직접 구현할 기술적 능력뿐이었습니다.

그래서 OpenAI Codex를 사용하기로 결정했습니다.

8일 후, 저는 독립적인 AI 비디오 SaaS 프로젝트인 Kling40.app을 출시했습니다.

웹사이트는 영상 생성기 인터페이스와 비디오 예시가 있는 상태로 라이브입니다. 현재도 프롬프트 라이브러리를 개선하고 전반적인 경험을 다듬고 있습니다.

하지만 저를 놀라게 한 부분은 이것이었습니다:

저는 그 8일 동안 대부분의 시간을 홈페이지 수정에 반복적으로 사용했습니다.

수십 개의 고급 기능을 구축하는 것이 아니었습니다. 혁명적인 AI 모델을 개발하는 것도 아니었습니다.

단지 웹사이트가 제가 원하는 것처럼 보이도록, 작동하도록 만들려고 노력했을 뿐입니다.

그 경험은 제가 AI 지원 개발에 대해 생각하는 방식을 바꾸어 놓았습니다.

2. 홈페이지 수정 8일간의 기록

처음에는 홈페이지를 구축하는 것이 비교적 간단할 것이라고 생각했습니다.

저는 깔끔한 AI 비디오 생성기, 영화 같은 예시 영상들, 그리고 사용자들이 즉시 이해할 수 있는 모던한 인터페이스를 원했습니다.

Codex는 코드를 생성하고 수정할 수 있었습니다.

하지만 결과물은 제가 상상했던 것과 일치하지 않는 경우가 많았습니다.

때로는 레이아웃이 잘못 느껴졌습니다. 때로는 시각적 디자인이 평범해 보였습니다. 또 다른 때는 변경 사항이 새로운 문제를 야기했고, 저는 Codex에게 작업을 다시 하도록 요청해야 했습니다.

그 순환은 익숙해져 갔습니다:

내가 원하는 것을 설명한다.
Codex가 변경하도록 기다린다.
웹사이트를 확인한다.
뭔가 잘못되었다는 것을 발견한다.
지침을 다시 작성하고 다시 시도한다.

나는 이 과정을 8일 동안 반복했다.

처음에는 문제가 단순히 Codex가 충분히 좋은 결과를 내지 못하는 것이라고 생각했다.

결국, 내 지침이 종종 너무 모호하다는 것을 깨달았다.

AI에게 "홈페이지를 더 전문적으로 만들어 달라"고 요청하면 정의되지 않은 결정이 너무 많다.

'전문적'이란 무엇일까?

간격 개선? 다른 레이아웃? 더 강력한 타이포그래피? 더 영화 같은 시각적 스타일? 섹션 축소?

명확한 요구사항 없이는 코딩 어시스턴트가 추측해야 한다.

그리고 그 추측이 기대와 맞지 않을 때, 당신은 더 많은 반복 작업으로 그 실수에 비용을 지불한다.

제한된 시간과 AI 사용량을 가진 1인 창업자에게는 이것이 비싸진다.

3. Codex를 더 유용하게 만든 워크플로우

나의 가장 큰 개선점은 모델을 바꾸거나 더 비싼 구독권을 사는 것이 아니었다.

내가 일하는 방식을 바꾼 것이다.

Codex에게 제품 디자인을 알아내고 동시에 구현하도록 요청하기보다, 먼저 ChatGPT와 계획에 대해 논의하기 시작했다.

내 워크플로우는 다음과 같아졌다:

Step 1 — ChatGPT와 계획 수립

무엇을 만들고 싶은지 설명하고, 다양한 접근 방식을 비교하며, 코드를 건드리기 전에 디자인이나 기능에 대해 논의한다.

Step 2 — 예상 결과 정의

요구사항을 구체화하려고 노력한다.

무엇이 바뀌어야 하는가? 무엇은 변경되지 않고 유지되어야 하는가? 최종 인터페이스는 어떻게 보여야 하는가?

Step 3 — Codex를 이용한 구현

계획이 더 명확해지면, Codex에게 구현 작업을 맡긴다.

Step 4 — 실제 웹사이트 검토

내가 직접 결과를 확인하고, 문제를 파악하며, 다른 수정 작업이 필요한지 결정한다.

이것이 실수를 없애는 것은 아니다.

ChatGPT가 요구사항을 오해할 수 있고, Codex도 여전히 버그를 유발할 수 있다.

하지만 계획과 구현을 분리한 것이 내 워크플로우를 더 관리하기 쉽게 만들었다.

제가 원하는 지침의 예시를 보여드리겠습니다:

AI 비디오 생성기를 홈페이지 상단 근처에 보이게 배치하세요. 그 아래에 비디오 예시들을 배치하고, 섹션 간 일관된 간격을 유지하며, 관련 없는 기능은 변경하지 않도록 하세요. 편집하기 전에 어떤 컴포넌트들이 변경되어야 하는지 파악하는 것이 중요합니다.

이것은 실제 Codex 대화 기록을 복구한 것이 아니라 제가 선호하는 지침 스타일의 예시입니다.

차이점은 작업에 경계가 있다는 것입니다.

막연히 '더 좋게' 해달라고 요청하는 대신, 저는 실제로 평가할 수 있는 결과를 설명하려고 노력합니다.

제가 배운 가장 유용한 교훈은 다른 AI에게 구현을 요청하기 전에 AI를 사용해 요구사항을 명확히 하는 것입니다.

4. 작동하는 인터페이스가 반드시 보기 좋은 인터페이스는 아니다

제가 과소평가했던 것 중 하나는 시각 디자인이 얼마나 많은 주의를 요하는지였습니다.

Codex는 기능적인 컴포넌트를 구축하는 데 도움을 줄 수는 있었지만, 작동하는 페이지가 자동으로 세련되어 보인 것은 아니었습니다.

저는 Kling40.app이 관련 없는 인터페이스 요소들의 모음처럼 느껴지는 것이 아니라 전문적인 AI 비디오 제품처럼 느껴지기를 바랐습니다.

따라서 다음 사항들에 주의를 기울여야 했습니다:

• 타이포그래피와 시각적 계층 구조(visual hierarchy)
• 일관된 간격(spacing)
• 생성기가 첫 화면에 어떻게 나타나는지
• 비디오 예시가 어떻게 표시되는지
• 이미지, 텍스트, 상호작용 컨트롤 간의 관계
• 홈페이지 전반의 일관성

저는 시각적 품질이 처음부터 요구사항의 일부가 되어야 한다는 것을 배웠습니다.

그렇지 않으면 기술적으로는 작동하지만 보기 좋지 않은 섹션들을 재구축하는 데 며칠을 보낼 수 있습니다.

또한 저는 프론트엔드 디자인과 시각적 개선 측면에서 Claude를 평가하는 데 관심이 있습니다.

Codex가 이 프로젝트의 주요 개발 도구였기 때문에, 두 모델 간의 통제된 비교는 수행하지 않았습니다.

Claude가 항상 더 나은 인터페이스를 만든다고 주장할 수는 없습니다.

하지만 만약 제가 디자인 중심의 다른 프로젝트를 시작한다면, 동일한 프론트엔드 작업에 대한 그들의 출력을 비교해 보는 것을 진지하게 고려할 것입니다.

가장 중요한 것은 어떤 모델이 가장 강력한 명성을 가지고 있느냐가 아닙니다.

중요한 것은 어떤 도구가 최소한의 불필요한 재작업으로 요구 사항을 충족하는 결과를 만들어내느냐입니다.

5. Codex는 유용했지만, 때로는 고통스러울 정도로 느렸다

또 다른 좌절감은 응답 속도였습니다.

개발 과정에서 Codex가 때때로 매우 느려졌습니다.

이는 제가 반복적으로 홈페이지를 수정하고 있었기 때문에 특히 짜증스러웠습니다.

작은 디자인 변경 하나에도 여러 번의 상호 작용이 필요했습니다.

각 상호 작용마다 시간이 너무 오래 걸리면, 간단한 작업조차 지치게 만듭니다.

제 Windows 환경에서 VS Code의 Codex 확장 기능과 Codex 명령줄 인터페이스(CLI) 간에 상당한 차이를 느꼈습니다.

VS Code 확장 기능은 응답하는 데 몇 분이 걸릴 때도 있었지만, CLI는 종종 몇 초 내에 응답했습니다.

이것은 저의 개인적인 경험일 뿐, 공식 벤치마크가 아닙니다.

CLI가 보편적으로 더 빠르다는 의미도 아니며, 근본적인 AI 모델이 차이의 원인이었다는 것도 아닙니다.

하지만 이는 제가 문제를 접근하는 방식을 바꾸었습니다.

Codex 자체가 항상 느리다고 가정하기보다, 개발 인터페이스와 환경을 고려하게 되었습니다.

1인 개발자에게 응답 속도와 신뢰성은 AI 코딩의 실제 비용 일부입니다.

워크플로우가 계속 중단된다면 아무리 강력한 모델이라도 큰 도움이 되지 않습니다.

6. 저의 $100 Codex 플랜은 약 4일 만에 소진되었다

저는 Codex를 포함하는 월 $100 구독을 사용하고 있었습니다.

집중적인 개발 과정에서, 저는 주간 사용 한도를 대략 4일 만에 소진할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.

이는 제가 작업하고 싶었던 속도에는 충분하지 않았습니다.

여전히 수정해야 할 변경 사항, 고쳐야 할 문제점, 개선해야 할 웹사이트 부분이 있었습니다.

하지만 사용 가능한 용량은 제한적이었습니다.

이것은 저에게 더 비싼 구독이 가치가 있을지 고려하게 만들었습니다.

OpenAI는 월 $500 옵션을 포함한 더 높은 가격대의 Pro 티어를 제공했습니다.

1인 창업가에게 월 $500은 상당한 반복 지출 비용입니다.

도메인, 호스팅, 데이터베이스, 스토리지 또는 AI 생성 API 비용을 지불하기 전에는 연간 6,000달러입니다.

가장 비싼 구독이 항상 최고의 선택은 아니라고 생각합니다.

개발자가 지속적으로 더 높은 한도가 필요하다면 업그레이드가 합리적일 수 있습니다.

하지만 저는 워크플로우를 개선하여 불필요한 사용량을 먼저 줄일 수 있는지 이해하고 싶었습니다.

간헐적인 Codex 리셋이 도움이 되었습니다

저는 또한 추가적인 Codex 사용량 리셋에 대한 Tibo(@thsottiaux)의 공개 토론을 따라갔습니다.

그러한 간헐적 리셋은 기존 구독을 더 관리하기 쉽게 만드는 데 도움이 되었습니다.

하지만 저는 그것들을 보장된 미래 용량으로 취급하지 않습니다.

프로모션 리셋은 무제한 사용과 같지 않으며, 미래의 리셋이 발생하지 않을 수도 있습니다.

OpenAI는 또한 개발자들이 구독 결정을 내리기 전에 확인해야 할 다양한 리셋 메커니즘 및 사용 조건을 문서화하고 있습니다.

저에게 배운 교훈은 간단했습니다:

AI 코딩에 더 많은 돈을 쓰기 전에, 낭비되는 반복 횟수를 줄이려고 노력하세요.

더 나은 지침이 모든 사용 문제를 해결해주지는 못합니다.

하지만 AI에게 정의가 부족한 작업을 반복적으로 다시 하도록 요청하는 것은 이용 가능한 용량을 놀라울 정도로 많이 소모할 수 있습니다.

그리고 독립적으로 제품을 구축할 때 그 비용 관리가 중요합니다.

7. 웹사이트를 출시했습니다. 아직 성공적이라는 의미는 아닙니다.

8일 만에 Kling40.app이 온라인 상태가 되었습니다.

이 사이트는 비디오 생성 인터페이스와 비디오 예시를 가지고 있으며, 프롬프트 라이브러리는 여전히 개선 중입니다.

하지만 결과에 대해 현실적으로 생각하고 싶습니다.

웹사이트는 아직 큰 성과를 거두지 못했습니다.

수천 명의 유료 고객이나 비범한 수익에 대한 이야기는 없습니다.

지금은 여전히 제품을 개선하고, 검색 가시성에 대해 배우고, 잠재 사용자들이 실제로 무엇을 필요로 하는지 이해하려고 노력하는 중입니다.

또한 SaaS 제품을 출시하는 것이 코드를 생성하는 것보다 훨씬 많은 것을 수반한다는 것도 깨달았습니다.

아직 결정해야 할 것들이 있습니다:

• 어떤 기능이 구축할 가치가 있는지
• 인터페이스를 이해하기 쉽게 만드는 방법
• 운영 비용을 통제하는 방법
• 제품의 가치를 전달하는 방법
• 사용자를 유치하는 방법
• 사람들이 실제로 그것을 유용하다고 느끼는지 아는 방법

AI가 기능을 구현하는 데 도움을 줄 수는 있습니다.

하지만 그 기능이 구축할 가치가 있는지까지 보장해 주지는 못합니다.

그리고 잘 다듬어진 홈페이지가 자동으로 지속 가능한 비즈니스를 만들어주지도 않습니다.

저는 이 교훈들을 과정 속에서 배우고 있습니다.

8. AI를 활용하여 무언가를 만들고자 하는 사람에게 전하고 싶은 것들

전통적인 프로그래밍 기술 없이 SaaS 제품을 구축하는 것을 생각하고 있다면, 제 경험을 바탕으로 배울 점들을 공유하겠습니다.

첫째, AI 코딩이 실수를 없애줄 것이라고 기대하지 마세요.

여전히 문제 해결이나 반복 작업에 며칠을 쓸 수 있습니다.

둘째, 구현 전에 계획하세요.

저에게는 ChatGPT와 요구사항을 논의한 후에 Codex에게 작업을 할당하는 것이 과정을 더 관리하기 쉽게 만들었습니다.

셋째, 시각적 품질에 대해 구체적으로 하세요.

제품에 디자인이 중요하다면,

저는 다른 개발자나 인디 창업가들이 AI를 활용한 개발을 어떻게 진행하는지 궁금합니다.

• ChatGPT로 기능을 기획한 후 Codex에 작업을 할당하시나요?
• 모호한 지침 때문에 프로젝트의 큰 부분을 다시 해야 했던 적이 있나요?
• 사용하시는 AI 코딩 구독료가 일주일간 집중적인 작업에 충분한가요?
• 프론트엔드 디자인에는 Claude와 Codex 중 어느 것이 더 좋다고 느끼셨나요?

여러분에게 효과적이었던 점들을 듣고 싶습니다.