<div id="readability-page-1" class="page"><div role="banner"> <div>  <h4>20 Apr 2026</h4> <p> <i></i> Reading time ~2 minutes </p> </div> <p>요즘 같은 AI 시대에 혼자서 사이드 프로젝트나 간단한 PoC(개념 증명) 서비스를 만들 때, 개발 속도를 획기적으로 단축할 수 있는 저만의 워크플로우를 정리해 보았습니다.</p> <p>최근 간단한 웹 서비스를 하루 만에 뚝딱 만들면서 정립한 방법론이며, 과금 없이 무료 AI 툴들만 잘 조합해도 충분히 실무적인 퀄리티를 뽑아낼 수 있습니다. 사이드 프로젝트를 준비하시는 분들께 도움이 될까 하여 공유해 봅니다.</p> <h2 id="1-기획--웹-ui에서-ai와-대화하기">1. 기획 : 웹 UI에서 AI와 대화하기</h2> <p>가장 먼저 아이디어를 구체화하는 기획 단계입니다. 웹 UI 기반의 무료 AI 서비스(ChatGPT, Claude, Gemini 등)를 활용하여 대화형으로 기획서를 꼼꼼하게 작성합니다. 이때 API를 연동해서 쓰면 토큰 비용이 발생하므로, 비용 방어를 위해 꼭 무료 웹 UI 환경을 활용하는 것이 첫 번째 포인트입니다.</p> <h2 id="2-디자인--google-stitch-활용">2. 디자인 : Google Stitch 활용</h2> <p>기획서가 어느 정도 정리되면, 이 내용을 바탕으로 <strong>Google Stitch(구글 스티치)</strong> 사이트를 활용해 직관적인 UI 디자인을 뽑아냅니다. 직접 CSS를 깎거나 피그마 같은 디자인 툴을 붙잡고 있는 시간을 최소화하고, 눈에 보이는 결과물을 빠르게 도출할 수 있습니다.</p> <h2 id="3-분석-및-설계--cli-툴을-이용한-초기-구조-세팅">3. 분석 및 설계 : CLI 툴을 이용한 초기 구조 세팅</h2> <p>디자인 결과물과 기획서를 AI CLI 툴에 넘겨 시스템 분석과 설계를 진행합니다. 이 단계에서 저의 가장 중요한 개발 원칙은 <strong>‘외부 라이브러리 최소화’</strong>입니다. 프론트엔드와 백엔드를 통합할 수 있는 <strong>SvelteKit</strong>과 가벼운 파일 기반 DB인 <strong>SQLite3</strong>를 선택하여, 무겁지 않고 단단한 초기 코드 구조를 생성하도록 유도합니다.</p> <h2 id="4-풀스택-개발-및-환경-일원화">4. 풀스택 개발 및 환경 일원화</h2> <p>SvelteKit을 활용해 Frontend와 Backend을 동일한 언어(Javascript/Typescript)로 개발합니다. 이렇게 하면 프론트와 백엔드를 오가는 컨텍스트 스위칭 비용이 크게 줄어듭니다. 또한, DB를 SQLite로 사용함으로써 별도의 데이터베이스 서버 구축이나 인프라 의존성을 과감히 걷어내고 구축 환경을 하나로 통일할 수 있습니다.</p> <h2 id="5-배포--docker-compose로-깔끔한-마무리">5. 배포 : Docker Compose로 깔끔한 마무리</h2> <p>기능 구현과 테스트가 모두 끝나면, 언제 어디서든 쉽게 환경을 띄울 수 있도록 <strong>Docker Compose</strong> 기반으로 패키징하여 배포를 준비합니다. 로컬이든 클라우드든 명령어 한 줄이면 똑같은 환경으로 실행할 수 있게 마무리해 두는 것이 훗날의 정신 건강에 좋습니다.</p> <hr> <p> flowchart TD; A[1. 기획 - 무료 AI 웹 UI로 기획서 작성] --&gt; B[2. 디자인 - Google Stitch로 UI 도출]; B --&gt; C[3. 분석 및 설계 &amp; 개발 - CLI 툴 + SvelteKit + SQLite3]; C --&gt; D[4. 풀스택 개발 및 환경 일원화 - 의존성 최소화 / 단일 언어 적용]; D --&gt; E[5. 배포 - Docker Compose 패키징]; </p> <hr> <h3 id="마무리하며">마무리하며</h3> <p>이렇게 기획 - 디자인 - 설계 - 풀스택 개발 - 배포까지 파이프라인을 정립해 보니, 간단한 PoC 앱 하나를 만드는 데 단 하루면 충분했습니다.</p> <p>무엇보다 이 방법론의 가장 큰 장점은 <strong>초기 뼈대를 직접 통제할 수 있도록 가볍고 단순하게 짰다</strong>는 점입니다. 과도한 외부 라이브러리나 인프라에 의존하지 않기 때문에, 추후 AI의 도움 없이도 개발자 본인이 직접 소스 코드를 쉽게 수정하고 유지보수할 수 있습니다.</p> <p>퇴근 후 짬을 내어 1인 개발이나 사이드 프로젝트를 계획하고 계신 분들이라면, 이 워크플로우를 한번 적용해 보시길 추천해 드립니다!</p>  </div></div>

lahuman

Daniel Lim

요즘 같은 AI 시대에 혼자서 사이드 프로젝트나 간단한 PoC(개념 증명) 서비스를 만들 때, 개발 속도를 획기적으로 단축할 수 있는 저만의 워크플로우를 정리해 보았습니다.
최근 간단한 웹 서비스를 하루 만에 뚝딱 만들면서 정립한 방법론이며, 과금 없이 무료 AI 툴들만 잘 조합해도 충분히 실무적인 퀄리티를 뽑아낼 수 있습니다. 사이드 프로젝트를 준비하시는 분들께 도움이 될까 하여 공유해 봅니다.
1. 기획 : 웹 UI에서 AI와 대화하기
가장 먼저 아이디어를 구체화하는 기획 단계입니다. 
웹 UI 기반의 무료 AI 서비스(ChatGPT, Claude, Gemini 등)를 활용하여 대화형으로 기획서를 꼼꼼하게 작성합니다. 이때 API를 연동해서 쓰면 토큰 비용이 발생하므로, 비용 방어를 위해 꼭 무료 웹 UI 환경을 활용하는 것이 첫 번째 포인트입니다.
2. 디자인 : Google Stitch 활용
기획서가 어느 정도 정리되면, 이 내용을 바탕으로 Google Stitch(구글 스티치) 사이트를 활용해 직관적인 UI 디자인을 뽑아냅니다. 
직접 CSS를 깎거나 피그마 같은 디자인 툴을 붙잡고 있는 시간을 최소화하고, 눈에 보이는 결과물을 빠르게 도출할 수 있습니다.
3. 분석 및 설계 : CLI 툴을 이용한 초기 구조 세팅
디자인 결과물과 기획서를 AI CLI 툴에 넘겨 시스템 분석과 설계를 진행합니다.
이 단계에서 저의 가장 중요한 개발 원칙은 ‘외부 라이브러리 최소화’입니다. 프론트엔드와 백엔드를 통합할 수 있는 SvelteKit과 가벼운 파일 기반 DB인 SQLite3를 선택하여, 무겁지 않고 단단한 초기 코드 구조를 생성하도록 유도합니다.
4. 풀스택 개발 및 환경 일원화
SvelteKit을 활용해 Frontend와 Backend을 동일한 언어(Javascript/Typescript)로 개발합니다. 이렇게 하면 프론트와 백엔드를 오가는 컨텍스트 스위칭 비용이 크게 줄어듭니다.
또한, DB를 SQLite로 사용함으로써 별도의 데이터베이스 서버 구축이나 인프라 의존성을 과감히 걷어내고 구축 환경을 하나로 통일할 수 있습니다.
5. 배포 : Docker Compose로 깔끔한 마무리
기능 구현과 테스트가 모두 끝나면, 언제 어디서든 쉽게 환경을 띄울 수 있도록 Docker Compose 기반으로 패키징하여 배포를 준비합니다. 
로컬이든 클라우드든 명령어 한 줄이면 똑같은 환경으로 실행할 수 있게 마무리해 두는 것이 훗날의 정신 건강에 좋습니다.
 
flowchart TD;
    A[1. 기획 - 무료 AI 웹 UI로 기획서 작성] --> B[2. 디자인 - Google Stitch로 UI 도출];
    B --> C[3. 분석 및 설계 & 개발 - CLI 툴 + SvelteKit + SQLite3];
    C --> D[4. 풀스택 개발 및 환경 일원화 - 의존성 최소화 / 단일 언어 적용];
    D --> E[5. 배포 - Docker Compose 패키징];
마무리하며
이렇게 기획 - 디자인 - 설계 - 풀스택 개발 - 배포까지 파이프라인을 정립해 보니, 간단한 PoC 앱 하나를 만드는 데 단 하루면 충분했습니다.
무엇보다 이 방법론의 가장 큰 장점은 초기 뼈대를 직접 통제할 수 있도록 가볍고 단순하게 짰다는 점입니다. 과도한 외부 라이브러리나 인프라에 의존하지 않기 때문에, 추후 AI의 도움 없이도 개발자 본인이 직접 소스 코드를 쉽게 수정하고 유지보수할 수 있습니다.
퇴근 후 짬을 내어 1인 개발이나 사이드 프로젝트를 계획하고 계신 분들이라면, 이 워크플로우를 한번 적용해 보시길 추천해 드립니다!

AI를 활용한 1인 프로젝트 초고속 개발 워크플로우 정리

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