Build in Public #1

지난 몇 달 동안 저는 AI 에이전트와 스킬을 위한 마켓플레이스인 PrimeSkills를 구축해 왔습니다. 이 글은 제가 무엇을 만들고 있는지, 무엇이 작동하는지, 그리고 무엇이 작동하지 않는지를 공유하는 시리즈의 첫 번째 게시물입니다.

솔직한 이야기부터 시작하겠습니다.

제가 계속 부딪혔던 문제점

매주 Gumroad, Reddit, 무작위 랜딩 페이지 등에서 새로운 '프롬프트 팩'과 'AI 에이전트 번들'이 올라오는 것을 봅니다.

저도 몇 개를 구매했고, 더 많이 시도해 봤습니다. 대부분은 쓰레기입니다.

창작자들이 게을러서가 아닙니다. 근본적인 불일치가 있기 때문입니다. 이 에이전트들은 데모에서 인상적으로 보이도록 작성되었지, 실제 워크플로우의 혼란 속에서 살아남도록 만들어지지 않았습니다. 지저분한 데이터. 엣지 케이스(Edge cases). 지침을 따르지 않는 사용자들. 깨끗한 Jupyter notebook처럼 작동하지 않는 프로덕션 환경 같은 것들이요.

저는 10년 이상 소프트웨어를 구축해 왔고, 현재 기업 수준에서 AI 생산성 이니셔티브를 주도하고 있습니다. 저는 실제 비즈니스 운영에 AI 자동화를 배포했습니다. 그리고 '데모에서는 작동하지만'과 '프로덕션에서 작동하는 것' 사이의 격차가 엄청나다는 것을 배웠습니다.

PrimeSkills가 바로 그 간극을 좁히려고 노력하는 것입니다.

PrimeSkills가 실제로 무엇인지

PrimeSkills는 AI 에이전트와 스킬을 위한 엄선된 마켓플레이스이며, 여기에 등록된 모든 항목은 실제 기업급 워크플로우에서 검증되었습니다.

천 개의 무작위 프롬프트가 쌓여있는 곳이 아닙니다. 누구나 무엇이든 업로드할 수 있는 상점도 아닙니다. 품질만이 유일한 필터인 엄선된 컬렉션입니다.

제가 계속 되뇌는 슬로건은 다음과 같습니다: 불필요한 것은 빼고, 실제로 작동하는 것만.

어떻게 구축했는지

이 글을 읽는 개발자들을 위해 기술 스택을 공개합니다:

어떻게 구축했는지

이 글을 읽는 개발자들을 위해 기술 스택을 공개합니다:

• Next.js 14 (App Router) — 풀스택, 서버 컴포넌트(server components), 내장 API 라우트(built-in API routes)
• PostgreSQL + Prisma — 데이터베이스 및 ORM
• Stripe + Stripe Connect — 결제 및 크리에이터 지급액 처리
• Cloudflare R2 — 에이전트 패키지 파일 저장소
• NextAuth.js — 인증(authentication)
• Vercel — 배포

아키텍처는 의도적으로 평범합니다. 마켓플레이스는 기발한 인프라보다 신뢰성이 더 필요하기 때문입니다. 모든 목록은 5분 만료되는 서명된 다운로드 URL을 가집니다. 저자는 Stripe Connect를 통해 지급액을 받습니다. 리뷰는 구매자 인증(verified-purchaser)만 가능합니다.

현재 플랫폼에 무엇이 있나요

현재 카탈로그는 작습니다 — 의도적으로 그렇습니다. 저는 양으로 승부하려 하지 않습니다.

모든 목록은 게시되기 전에 제가 직접 검토를 거칩니다:

• 엣지 케이스(edge cases)를 우아하게 처리하는가?
• 문서화가 충분히 명확하여 누군가 도움 없이 사용할 수 있는가?
• 제가 실제로 실제 워크플로우에서 실행해 보았거나, 그것을 바탕으로 검증했는가?

이 질문들 중 어느 하나라도 '아니요'라면 출시되지 않습니다.

현재 카탈로그는 콘텐츠 자동화, 데이터 처리, 개발자 도구, 비즈니스 운영 전반의 워크플로우를 다룹니다. 작지만 견고합니다.

PromptBase나 Gumroad 스토어와 무엇이 다른가요

이 질문을 많이 받기 때문에 솔직하게 말씀드리겠습니다:

PromptBase는 양(volume)에 최적화되어 있습니다. 누구나 게시할 수 있습니다. 검색은 품질을 찾는 방법인데, 이는 사용자가 직접 많은 필터링을 해야 함을 의미합니다.

Gumroad 스토어는 단일 크리에이터의 샵입니다. 이미 크리에이터를 알고 신뢰하는 경우에 좋습니다. 발견(discovery)에는 쓸모가 없습니다.

PrimeSkills는 한 가지 특별한 점이 있습니다. 바로 **큐레이션 자체가 제품(product)이라는 것입니다. 목록을 보게 되면, 이것이 작동할지 안 할지 도박하는 것이 아닙니다. 편집 기준은 이미 어딘가에서 실제 운영 환경(production)에 배포되어 사용된 것이라는 것입니다.

무작위 푸드코트와 큐레이션 된 레스토랑 가이드의 차이점을 생각해 보세요. 음식 카테고리는 같지만, 신뢰 모델은 완전히 다릅니다.

앞으로 준비할 것들

제가 집중하고 있는 두 가지가 있습니다:

1. 카탈로그 지속 성장 — 느리고 의도적으로 진행하기

목표는 10,000개의 목록을 만드는 것이 아닙니다. 목표는 PrimeSkills에 접속하는 모든 개발자가 자신들의 시간을 절약해 줄 무언가를 최소한 하나 발견하게 하는 것입니다. 저는 5,000개의 평범한 에이전트보다 50개의 뛰어난 에이전트를 갖는 것을 선호합니다.

2. AI 기반 스킬 검색(skill discovery)

저는 이 부분에 진심으로 기대하고 있습니다. 어떤 마켓플레이스든 공통적인 문제는 매칭입니다. 무엇을 검색해야 하는지 알아야 합니다.

제가 만들고 있는 기능은 사용자가 평이한 언어로 자신이 하려는 것을 설명하면 — 예를 들어, '고객 지원 티켓을 자동으로 요약하고 이슈 유형별로 태그를 지정하고 싶다'와 같이 — AI가 카탈로그에서 적절한 스킬을 찾아주는 것입니다.

더 이상 키워드를 추측할 필요가 없습니다. 문제를 설명하기만 하면 도구를 얻게 됩니다.

공개적으로 개발하는 이유

주로 책임감 때문입니다. 하지만 또한 인디 개발자 커뮤니티가 마켓플레이스를 구축하는 것이 실제로 어떤 모습인지에 대해 더 솔직한 이야기를 들을 자격이 있다고 생각하기 때문이기도 합니다. 단순히 출시 당일의 도파민 분출만 아니라, 몇 주간의 큐레이션 작업과 청중과의 신뢰를 쌓아가는 느린 노고까지 말입니다.

진행 상황이 생길 때마다 여기에 업데이트 글을 올릴 것입니다. 계속 지켜보고 싶다면 이 게시물에 반응을 남기거나 댓글을 달아주세요. 누군가 읽고 있다는 것을 알 수 있게 도와줍니다.

그리고 만약 AI 에이전트로 개발하거나 자동화하려는 워크플로우가 있다면, 플랫폼에 올라온 것들을 한번 살펴보세요: primeskills.store

지금 당장 가장 많은 시간을 절약해 줄 수 있는 AI 에이전트는 어떤 종류일까요? 저는 모든 답글을 읽고 있습니다.