저는 개발자로서 진짜 돈을 버는 유일한 방법은 SaaS (Software as a Service)를 구축하는 것이라고 생각하곤 했습니다.

2024년에 저는 프로젝트 관리 도구를 만드는 데 6개월을 보냈습니다. 그 도구에는 인증 (auth), 결제 (payments), 그리고 대시보드 (dashboard)가 있었습니다. 하지만 총 42달러를 벌었을 뿐입니다. 마케팅을 시도하다가 번아웃 (burnout)이 왔습니다.

그 후 저는 초점을 전환했습니다. 모든 사람을 위한 제품을 만드는 것을 멈추고, 특정 개발자들의 고충 (pain points)을 해결하는 도구를 만들기 시작했습니다.

구체적으로, 저는 하나의 짜증 나는 문제를 정말 잘 해결하는 가벼운 VS Code 확장 프로그램을 만들었습니다.

지금은 2026년 3월입니다. 저는 현재 세 개의 확장 프로그램을 운영 중입니다. 이들은 월평균 6,800달러를 창출합니다.

이것은 수동적 소득 (passive income)이 아닙니다. 유지보수 (maintenance)가 필요합니다. 하지만 전체 웹 앱 (web app)을 운영하는 것에 비하면 오버헤드 (overhead)가 매우 적습니다.

제가 정확히 어떻게 했는지, 무엇이 실패했는지, 그리고 그 뒤에 숨겨진 수치들에 대해 말씀드리겠습니다.

SaaS에서 마이크로 도구 (Micro-Tools)로의 전환

2025년 말, 저는 한 가지 트렌드를 발견했습니다. 개발자들이 컨텍스트 스위칭 (context switching)에 지쳐 있다는 것이었습니다.

우리는 하루 종일 IDE (Integrated Development Environment)에서 시간을 보냅니다. API 문서 (API docs)를 확인하거나, JSON을 포맷팅하거나, SQL을 검증하기 위해 브라우저를 열어야 할 때마다 우리는 몰입 (flow)을 놓치게 됩니다.

대기업들은 거대한 AI 코파일럿 (AI copilots)을 우리의 에디터에 밀어 넣으려 하고 있었습니다. 이러한 도구들은 훌륭하지만, 비싸고 무겁습니다.

저는 "멍청한" 도구들을 위한 틈새를 발견했습니다. 데이터를 클라우드 (cloud)로 보내지 않고, 일회성 비용이나 저렴한 구독료로 로컬 (locally)에서 한 가지 일만 수행하는 도구들 말입니다.

저는 로컬 LLM (Large Language Models, 예: Ollama)이나 간단한 정규 표현식 (regex) 로직을 활용하여 특정 워크플로 병목 현상 (workflow bottlenecks)을 해결하는 확장 프로그램을 만들기로 결정했습니다.

저의 첫 번째 시도는 실패였습니다. 저는 범용적인 "코드 포맷터 (Code Formatter)"를 만들었습니다. 그것은 Prettier와 경쟁해야 했습니다. 아무도 돈을 내지 않았습니다.

저의 두 번째 시도는 Supabase 사용자들을 위한 틈새 SQL 검증기였습니다. 월 5달러를 청구했습니다. 첫 달에 120달러를 벌었습니다. 그것이 신호였습니다.

현재 스택 및 수익 분석

저는 현재 세 개의 확장 프로그램을 유지 관리하고 있습니다. 이들은 TypeScript와 VS Code API로 구축되었습니다.

CI/CD를 위해 GitHub Actions를 사용하고, 결제를 위해 Stripe를 사용합니다. 코드가 사용자의 기기에서 실행되기 때문에 호스팅 비용은 사실상 제로입니다.

다음은 2026년 2월의 수익 분석입니다:

참고: "일회성 (One-time)" 수익은 변동성이 있습니다. 안정적인 지표 산출을 위해 12개월 평균을 사용하지만, 실제 현금 흐름 (Cash flow)은 매달 다릅니다.

SupaQuery는 저의 주 수입원입니다. 설치되어 있다면 로컬 Supabase CLI에 연결하고, 그렇지 않으면 경량 파서 (Parser)를 사용합니다. 쿼리를 실행하기도 전에 구문 오류 (Syntax error)를 강조해 줍니다.

JsonTailor는 작고 양자화된 (Quantized) 로컬 모델을 사용하여 키 이름을 변경하거나 구조를 평탄화 (Flatten)합니다. 데이터가 기기를 벗어나지 않기 때문에 개인정보 보호를 중시하는 개발자들이 이 기능을 좋아합니다.

2026년에 실제로 통하는 것

2024년 이후 시장이 변했습니다. 개발자들은 AI 거품 (AI hype)에 회의적입니다.

그들은 또 다른 챗봇을 원하지 않습니다. 그들은 유틸리티 (Utilities)를 원합니다.

지루한 문제를 해결하라

"AI 코드 생성 (AI Code Generation)"을 만들려고 하지 마세요. 그것은 거대 기업들이 이미 해결한 문제입니다.

마찰 지점 (Friction)을 찾으세요. 무엇을 반복적으로 복사해서 붙여넣나요? 매주 구글에 검색하는 에러 메시지는 무엇인가요?

SupaQuery의 경우, 저는 망가진 SQL 마이그레이션 (Migrations)을 배포하는 것에 지쳐 있었습니다. 데이터베이스의 에러 메시지는 모호했습니다. 제 확장 프로그램은 SQL을 로컬에서 파싱하여 사람이 읽을 수 있는 힌트를 제공합니다.

로컬 환경을 유지하라

개인정보 보호 (Privacy)는 2026년의 가장 큰 셀링 포인트 (Selling point)입니다.

만약 당신의 확장 프로그램이 코드를 외부 API로 전송한다면, 기업용 도입 (Enterprise adoption)을 이끌어내기 어려울 것입니다.

저는 README에 "데이터가 귀하의 기기를 떠나지 않습니다"라고 명시합니다. JsonTailor의 경우, 200MB 크기의 양자화된 모델을 확장 프로그램에 포함합니다. 다운로드 크기는 커지지만, 사용자는 이를 더 신뢰합니다.

가격 전략

저는 무료 티어 (Free tiers)에서 벗어났습니다.

무료 사용자는 생태계를 지원하지만, 비용을 지불하지는 않습니다. 저는 7일간의 체험판 (Trial)을 제공한 후, 엄격한 페이월 (Paywall)을 적용합니다.

전환율 (Conversion rates)은 2~3% 정도로 낮습니다. 하지만 이탈률 (Churn) 또한 월 4% 미만으로 낮습니다.

사람들은 이 도구들이 매일 몇 분씩을 아껴주기 때문에 계속 사용합니다. 1년이 지나면 그 차이는 엄청나게 쌓입니다.

기술적인 고충

VS Code 확장 프로그램을 만드는 것은 어렵지 않습니다. 유지보수 (Maintaining)하는 것이 어렵습니다.

VS Code는 매달 업데이트됩니다. 때로는 API를 지원 중단 (Deprecate)하기도 합니다. 여러분은 이러한 변화를 계속해서 파악하고 있어야 합니다.

다음은 제가 JsonTailor의 로컬 모델 로딩 (Local model loading)을 처리하는 방식의 코드 스니펫 (Snippet)입니다. Windows, Mac, Linux 전반에서 이를 올바르게 구현하는 것은 까다로운 작업이었습니다.

import * as vscode from 'vscode';
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