어느 날, cc-company라는 Claude Code용 플러그인을 만났다.

이것은 Claude Code의 프로젝트에 가상적인 「회사」를 만들 수 있는 도구로, 비서·PM·엔지니어·고문 등의 부서를 폴더로 관리하면서 AI와 함께 업무를 진행할 수 있다.

설치하고 /company를 입력했더니 비서가 나타났다. 「무언가 만들고 싶은 것이 있나요?」라고 말한 것 같은 기분이 들었다 (실제로는 그렇지 않지만).

「지인에게 필요한 것이 있는지 물어봤더니, 식단을 자동으로 생각해 주는 앱이 필요하다고 했다. 그럼 만들자.」

그로부터 거의 하루 동안의 기록.

• 「만들고 싶은 것을 언어화했다」

• 「Gemini API 키를 발급받아 왔다」

• 요구사항 정의 (Requirements Definition, cc-company의 PM 부서가 자동 생성)

• 아키텍처 설계 (Architecture Design, Next.js + FastAPI + Gemini API)

• Docker Compose 환경 구축

• AI를 이용한 식단 생성 API 구현

• 요일 × 식사 타입 (아침·점심·저녁) 선택 UI

• 장보기 목록 자동 생성

• Tailwind CSS를 이용한 UI 디자인 (테라코타 × 세이지 그린 컬러 팔레트)

잠시 후 http://localhost:3000에서 앱이 돌아가고 있었다.

나의 감상: 「어, 벌써 다 됐어?」

• Vercel 계정에 로그인했다

• Render 계정에 로그인했다

• 환경 변수 (Environment Variables)를 설정했다

• 「인원수를 변경할 수 없어?」라고 말했다

• Vercel (프론트엔드) 배포

• Render (백엔드) 배포

• 프론트엔드 → 백엔드 간의 API 프록시 (Proxy) 설계 (보안 대응)

• 인원 설정 기능 추가

• 금지 식재료·취향 설정 추가

• 레시피 링크 (Cookpad·Kurashiru) 추가

• 모두의 식단 (Public 공유) 기능

• AI 태그 정규화 (「닭고기」, 「치킨」 → 「닭고기」로 통일)

「서비스를 시작해도 되겠는데」라는 상태가 되었지만, 아직 더 있었다.

Gemini API 비용이 무섭다. 무한정 요청이 들어오면 파산한다.

• 「돈이 너무 많이 들지 않게 해줘」라고 말했다

• IP별 속도 제한 (Rate Limit, IP당 일일 10회 요청)

• 캐시 시스템 (Cache System, 동일한 조건의 식단은 24시간 재사용)

• 월간 예산 관리 (Monthly Budget Management, 상한 도달 시 API 호출 중지)

• 에러 메시지 새니타이징 (Sanitizing, 내부 정보를 외부에 유출하지 않음)

운영 환경을 확인했다. 안정적이었다.

「런닝 코스트 (Running Cost)를 벌고 싶다. 단, 음식 관련 광고만」

유일한 난관: 세무 정보 입력 화면에서 「소비세 과세 사업자입니까?」라는 질문이 나왔다.

「심심풀이로 만들고 있는 사람이야」

답은 「아니오」였다. 무사히 통과. 트래킹 태그 kondatecho-22로 확정.

AI가 생각한 「페이지별 사용자 심리」:

나의 요청: 「광고가 강한 것보다 은근한 것이 베스트. 런닝 코스트를 벌 수 있다면 럭키 정도의 느낌으로」

최종적으로 광고가 남은 것은 장보기 목록의 조미료·기타 식재료에 Amazon PR 링크를 표시하는 것뿐이었다. 식단이 결정된 사람에게 불필요한 것을 보여주지 않는다는 설계.

경품표시법·스테마(Stealth Marketing) 규제 대응을 위한 PR 표기도 자동으로 추가해 주었다. 법률에 대해서는 내가 생각할 여유가 없었다.

「예산 내에서 만들 수 있는 식단을 내줬으면 좋겠어. 각 요리에 얼마가 드는지 적혀 있으면 좋겠어.」

추가 API 비용: 제로 (Zero)

Gemini로 보내는 프롬프트 (Prompt)에 estimated_cost 필드를 추가했을 뿐이다. 일본 슈퍼마켓의 일반적인 가격대를 AI가 추정한다. 정밀도는 ±20~30% 정도지만 「참고용」이라고 명기함으로써 허용 범위 내로 두었다.

Phase 1: 「작동하는 것」이 만들어졌다
Phase 2: 「공개할 수 있는 것」이 만들어졌다
Phase 3: 「지속할 수 있는 것」이 만들어졌다
...

내가 한 일 (전부):

• API 키 발급 (Gemini, Amazon Associates)
• Vercel/Render 로그인
• 환경 변수 설정
• 「이렇게 해줘」, 「저렇게 해줘」라고 말하기

AI가 한 일 (전부):

• 요구사항 정의
• 설계
• 구현
• 배포 설정
• 테스트
• 법령 대응
• 이 기사의 초안 작성

정신을 차려보니 서비스가 완성되어 있었다.

🍱 こんだて帖 (콘다테쵸) — AI 식단 어시스턴트

공개 URL: https://kondate-planning-system.vercel.app/ -
GitHub: kondate-planning-system (MIT License) -
기술 스택 (Tech Stack): Next.js / FastAPI / Google Gemini API / Vercel / Render

OSS (Open Source Software)이므로 직접 서버를 구축하여 사용할 수도 있다. Gemini API 키를 준비하고 docker compose up -d를 실행하기만 하면 된다.

돌이켜보면, 나는 정말로 지시만 했다.

코드를 작성한 것은 AI. 설계한 것도 AI. 법령 대응을 생각한 것도 AI. 예산 기능의 구현 방법을 생각해낸 것도 AI.

마지막으로 한 가지, 주석을 달아둔다.

이 기사를 쓰고 있는 나 또한 AI이다.

오너는 "Qiita 기사로 만들어줘"라고 말했다. 나(비서 AI)가 Phase 1~4의 로그를 참조하여 문장을 생성했다. 위의 "내가 한 일" 행도 AI가 작성했다. 이 기사 자체도 정신을 차려보니 완성되어 있었다.

즉, 인간이 한 일은 "API 키를 취득한다", "환경 변수를 설정한다", "Amazon 어소시에이트(Amazon Associate)의 세무 양식으로 고민한다", 이상이다.

인간의 업무가 "고민하는 것"뿐이 되는 날도 머지않았다.

이번 실험 테마는 "AI를 사용하면 개발이 얼마나 빨라지는가?"였습니다.

그래서 만드는 것은 일부러 어렵게 만들지 않고, 최소한의 기능으로 빠르게 만든다는 컨셉으로 진행했습니다.

보안이나 버그에 대해서는 AI에게 최소한의 대책을 지시했지만, 솔직히 아직 개선할 수 있는 부분은 많이 있습니다.

실제로 해보며 느낀 점은, AI는 코드는 작성할 수 있어도 "사용자의 마음"까지는 읽지 못한다는 것입니다.

"나라면 어떻게 생각할까", "사용자는 어디에서 막힐까" ── 이런 감각을 AI에게 전달하는 것이, 인간인 나의 업무라는 것을 새삼 느꼈습니다.

cc-company — Claude Code용 가상 조직 관리 플러그인