저는 AI로 소프트웨어를 만듭니다.단순히 더 빠른 게 아니라, 전혀 다른 방식으로
저에게는 10년간의 풀스택 1인 개발 경험이 있고, 100% 독학으로 배웠습니다. 지난 1년 동안 전통적인 소프트웨어 개발에서 AI-Native Development로 완전히 전환했습니다. 이제는 직접 코드를 몇 줄 썼는지로 일을 평가하지 않습니다. 시스템 아키텍처, Agent와 Skill 설계, 작업 분해, Context Engineering, 개발 규칙, 검증 체계에 힘을 쏟아 AI가 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업을 꾸준히 해내도록 만듭니다.
코드는 100% AI가 작성하고, 한 사람이 운영하는 상용 제품
저는 이 방식으로 제 제품 LaiCai Screen Mirroring (LaiCai)을 개발하고 운영합니다. Windows / macOS에서 쓰는 안드로이드 폰 미러링, 제어, AI 자동화 플랫폼입니다. 다중 기기 미러링과 제어, 키보드·마우스·게임패드 매핑, Macro, LaiCai Flow 비주얼 자동화, AI Planner, MCP, Android Agent, 화면 인식, PC 원격 제어는 물론 계정 라이선스, 결제, 백엔드, 관리자 페이지, 공식 웹사이트, SEO 콘텐츠 시스템까지 모두 들어 있습니다.
기능이 많다는 것이 가장 특별한 점은 아닙니다. 특별한 점은 프런트엔드, 백엔드, 데스크톱 클라이언트, 관리자 페이지, 공식 웹사이트, 결제와 멤버십, 자동화 시스템까지 모든 코드 구현을 100% AI가 한다는 것입니다. 저는 구체적인 코드를 직접 쓰지 않습니다. 무엇을 만들지, 왜 만들지, 시스템을 어떻게 설계할지, 작업을 어떻게 나눌지, Agent가 어떻게 일할지, AI가 따라야 할 규칙은 무엇인지, 그리고 결과가 맞는지를 제가 결정합니다.
코드는 일부일 뿐입니다. 문서, 테스트, 배포, SEO, 마케팅, 이미지와 영상 제작, 일상 운영에도 AI가 깊이 참여하고 있고, 회사 전체 실무의 약 95%+를 AI가 처리합니다.
그 전에는: 10년 풀스택 1인 개발, 100% 독학
저는 원래 장사를 했습니다. 10년 넘게 사업을 하다가 소프트웨어로 전향했습니다. 누구에게도 프로그래밍을 배운 적이 없고, 모든 지식은 구글 검색과 대학 공개 강의에서 얻었습니다. 거의 10년 동안 영어와 컴퓨터를 함께 공부했습니다. 그 후로 앱, 백엔드, 웹사이트, 데스크톱 소프트웨어를 혼자 완성했고, 아키텍처부터 출시까지 모두 직접 책임졌습니다.
대표 프로젝트:
- LaiCai Screen Mirroring — 안드로이드 폰 미러링, 제어, AI 자동화 플랫폼. 기술 범위가 가장 넓은 프로젝트입니다.
- Ashera Pet — 소셜 성격의 앱으로, 개발 전체를 혼자 맡았고 App Store와 Google Play에 출시되어 있습니다.
- VocaSeek — 21개 언어를 지원하는 AI 언어 학습 도구.
- 체인점용 POS 시스템 — 다점포, 회원, 재고, 급여를 지원하며 iPhone, iPad, macOS에서 동작합니다.
- 단어 암기 / 태국어 학습 앱 — 독립적으로 출시한 iOS 앱 두 개로, 매달 꾸준한 소액 수익이 나옵니다.
역할은 바뀌었지만, 소프트웨어 엔지니어링을 떠난 것은 아닙니다
저는 Developer에서 Architect / AI Agent Designer / Product Builder가 되었습니다. 예전에는 "이 기능을 어떻게 구현하지?"를 물었다면, 지금은 이렇게 묻습니다. AI가 올바르게 구현할 수 있도록 시스템을 어떻게 설계할 것인가?
AI는 이미 코드를 쓸 줄 압니다. 진짜 어려운 것은 점점 복잡해지는 제품을 AI가 꾸준하고 안정적으로, 통제 가능한 방식으로 완성해 가도록 만드는 일입니다. 이것이 지금 제가 주로 연구하고 실천하는 일입니다.
시스템 아키텍처
시스템을 어떻게 나누고, 모듈끼리 어떻게 통신하게 하고, 무엇을 클라이언트에, 무엇을 서버에, 무엇을 Agent에 맡길지 결정합니다. 구현은 AI가 맡지만, AI가 결국 무엇을 만들어 내는지는 아키텍처가 결정합니다.
Agent 설계
요구사항을 AI에게 던져 주면 끝나는 것이 아닙니다. 계획, 코딩, 리뷰, 디버깅, 조사에 각각 역할과 컨텍스트를 설계해서, AI를 채팅 도우미에서 하나의 소프트웨어 엔지니어링 시스템으로 바꿉니다.
Skill 설계
아키텍처, 코딩 규칙, UI 가이드, 디버깅 방법, 배포 절차, SEO 방법을 Skills로 정리해 쌓아 둡니다. 그러면 AI가 매번 프로젝트 전체를 새로 이해할 필요 없이 프로젝트 지식과 반복 가능한 워크플로를 갖추게 됩니다.
이것은 Vibe Coding이 아닙니다
AI가 코드를 무작위로 만들어 내고, 우연히 돌아갈 때까지 계속 시도하게 하는 방식이 아닙니다. 제가 신경 쓰는 것은 AI가 오래도록 유지보수할 수 있는 엔지니어링 체계를 세우는 일입니다. 아키텍처, 컨텍스트, Agent 협업, Skills, 규칙, 문서, 작업 분해, 코드 리뷰, 테스트, 디버깅, 배포 절차까지 포함합니다.
목표는 AI가 더 많은 코드를 쓰게 하는 것이 아니라, AI가 점점 더 큰 엔지니어링을 해내게 하는 것입니다.
이미 진짜 비즈니스입니다
AI Coding으로 가장 쉽게 만들 수 있는 것은 Demo입니다. 어려운 것은 제품으로 완성해 오래 운영하고, 실제 사용자가 쓰게 하고, 기꺼이 돈을 내게 하는 일입니다. LaiCai Screen Mirroring은 이미 정식 출시되었고, 실제 사용자와 실제 유료 사용자가 있습니다. 연간 요금제를 선택한 분들도 있으며, 제품은 계속 개선되면서 꾸준히 성장하고 있습니다. Hackathon 출품작도 아니고, "AI가 코드를 쓸 수 있다"는 것을 보여 주려고 만든 전시용 프로젝트도 아닙니다.
이 제품은 제가 계속 탐구해 온 질문도 함께 검증합니다. AI 시대에 한 사람이 얼마나 큰 소프트웨어 회사를 운영할 수 있을까? 예전에는 개발, 프런트엔드와 백엔드, 디자인, QA, DevOps, 문서, SEO, 마케팅, 영상, 고객 지원이 필요했던 일들을 저는 새롭게 조합하고 있습니다. 방향, 판단, 아키텍처, 제품은 제가 맡고, 실행의 대부분은 AI가 맡습니다.
제가 도울 수 있는 일
"요구사항대로 코드를 짜는" 포지션과는 잘 맞지 않고, 다음과 같은 일에 더 잘 맞습니다.
- AI-Native 소프트웨어 개발: 개발 프로세스를 새로 설계해 AI가 단순한 Copilot이 아니라 엔지니어링 체계 안으로 제대로 들어오게 합니다.
- Agent 아키텍처: Coding, Research, Review, Debug, Automation 등의 Agent와 이들의 협업 방식을 설계합니다.
- Skills와 Context Engineering: 팀의 경험과 규칙을 AI가 안정적으로 실행할 수 있는 지식 체계로 바꿉니다.
- 제품 아키텍처: 요구사항 단계부터 클라이언트, 프런트엔드, 백엔드, AI, 자동화, 인프라의 전체 구조를 설계합니다.
저는 전통적인 소프트웨어 개발 배경이 있고, 실제 상용 제품에서 AI-Native Development를 실천하고 있으며, 이를 사용자와 수익이 있는 제품으로 만드는 방법도 압니다. AI가 코드 구현의 100%를 해낼 수 있다면, 인간 엔지니어는 시간을 어디에 써야 할까요? 이것이 제가 당신과 이야기 나누고 싶은 주제입니다.
이런 사람을 찾고 계시다면
저는 특히 다음과 같은 기회에 관심이 많습니다.
전통적인 의미의 Developer만 찾으신다면 제가 가장 적합한 사람은 아닐 수 있습니다. 하지만 AI를 소프트웨어 엔지니어링에 제대로 도입하는 방법, Agent와 Skills를 설계하는 방법, 예전에는 팀이 필요했던 일을 한 사람이 해내는 방법을 고민하고 계시다면, 우리는 이야기를 나눠 봐야 합니다.