비개발자 1인 사업가가 코딩없이 회사 내부 프로젝트 관리 시스템 만들기
업종 상품 기획·수입·유통 | 도구 Claude Code | 소요 시간 약 2시간
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반복적인 수작업 계산이 지겨운 소규모 사업자
맞춤형 관리 도구가 필요하지만 개발 외주를 맡기기엔 부담스러운 분
바이브코딩이 궁금하지만 "나 같은 사 람도 할 수 있을까?" 반신반의하는 분
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비개발자 대표의 도전
나는 개발자가 아니다. 상품을 기획하고 해외 공장에 제작을 의뢰한 뒤, 수입해서 국내에 납품하는 회사를 운영하는 대표다. 코드는 한 줄도 쓸 줄 모른다. 그런 내가 오늘, 우리 회사 전용 영업이익 관리 웹사이트를 직접 만들었다.
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기존 문제점 분석
프로젝트마다 들어가는 비용 항목이 다양하다. 제조원가, 해상운임, 수입통관비, 디자인·샘플비, 검사비, 국내운송비까지 — 이걸 매번 엑셀에 손으로 입력하고, 수식을 짜서 남는 금액을 계산하는 게 일상이었다.
더 큰 문제는 전체 그림이 보이지 않는다는 점이었다. 프로젝트별 이익률을 한눈에 비교할 수 없고, 판관비와 세금까지 반영한 실제 순이익을 파악하려면 또 별도로 계산해야 했다. 비효율이 쌓이고 있었지만 뾰족한 방법이 없었다.
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목표 설정
거창한 시스템이 필요한 게 아니었다. 원하는 건 딱 세 가지였다.
비용 항목을 입력하면 이익과 이익률이 자동으로 계산될 것
판관비와 세금까지 반영한 세후 순이익을 한눈에 볼 수 있을 것
정리된 보고서를 이메일로 받을 수 있을 것
외주를 맡기기엔 너무 작은 내부 도구였다. 그래서 처음으로 Claude Code를 열었다.
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개발 과정
Step 1. 코드 전에 대화 먼저
가장 먼저 한 일은 개발 요청이 아니었다. 우리 회사가 어떻게 돌아가는지를 설명하는 것이었다. 매출 구조, 비용 항목 분류 방식, 업무 흐름까지 — 현업의 맥락을 그대로 전달했다.
AI는 단순히 받아 적는 게 아니라 함께 구조를 검토했다. 덕분에 "어떻게 만들까"보다 "어떻게 설계할까"를 먼저 합의할 수 있었다.
Step 2. 비용 항목 구조 합의
프로젝트별 매출원가를 6개 항목으로 나눠 입력하기로 했다.
제조원가 / 해상운임 / 수입통관비 / 디자인·샘플비 / 검사비 / 국내운송비
특히 해상운임과 수입통관비는 하나로 묶지 않고 따로 입력하도록 구분했다. 실제 업무에서 두 항목의 발생 시점과 성격이 다르기 때문이다.
Step 3. 판관비·세금 처리 방식 결정
AI가 판관비 처리 방식으로 세 가지 옵션을 제안했다.
A. 프로젝트마다 판관비 직접 입력
B. 월 고정비 등록 후 매출 비중으로 자동 배분
C. 판관비는 회사 전체 요약에서만 반영, 프로젝트는 매출총이익까지만 계산
우리 업종 특성상 프로젝트 기간이 불규칙하기 때문에 C 방식을 선택했다. AI도 같은 이유에서 C가 가장 합리적이라고 동의했다. 이 한 가지 결정이 이후 전체 시스템의 정확성을 좌우했다.
Step 4. 개발 및 완성
구조 합의가 끝나자 개발이 시작됐다. 파일이 하나씩 생성되는 과정이 실시간으로 보였고, 얼마 지나지 않아 브라우저에 실제 화면이 열렸다. 마지막으로 회사 로고 파일 위치를 알려주자, AI가 직접 파일을 읽어 사이드바에 적용해줬다.
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최종 결과물
2시간 만에 완성된 웹앱의 주요 기능은 다음과 같다.
프로젝트 등록 및 실시간 손익 계산
6개 원가 항목을 입력하면 매출총이익과 이익률이 화면 오른쪽에서 실시간으로 계산된다.
대시 보드 및 차트
전체 프로젝트의 매출·이익·이익률이 카드와 차트로 한눈에 정리된다.
회사 전체 손익 요약
매출총이익 합계 → 판관비 차감 → 영업이익 → 세금 적용 → 세후 순이익까지 자동 계산된다.
이메일 보고서 발송
버튼 하나로 현황 보고서를 이메일로 발송할 수 있다.
회사 로고 적용
사이드바에 로고가 들어가면서 외부 도구가 아닌 '우리 회사 시스템'이 됐다.
경험에서 얻은 교훈
1. 바이브코딩, 생각보다 훨씬 쉬웠다
솔직히 말하면 처음엔 반신반의했다. '코딩을 모르는 내가 진짜 뭔가를 만들 수 있을까?' 그런데 막상 해보니 놀라울 정도로 단순했다. 내가 한 건 대화뿐이었다. 내 업무 방식을 설명하고, 구조에 동의하고, 결과를 확인하는 것. 그게 전부였다. 막연하게만 느껴지던 바이브코딩이 이렇게 빠르게, 이렇게 실제로 작동하는 결과물로 이어질 줄은 몰랐다.
2. AI에게 일을 잘 시키는 방법은 내 일을 잘 설명하는 것이다
"관리 시스템 만들어줘"가 아니라, 비즈니스 구조와 맥락을 구체적으로 전달했기 때문에 실제로 쓸 수 있는 결과물이 나왔다. 내가 10년 가까이 이 업을 하면서 쌓아온 도메인 지식이, AI를 만나서 비로소 작동하는 도구가 됐다.
3. 빠르게 만들 수 있다고 해서, 빠르게 완성되는 건 아니다
이번에 2시간 만에 초기 버전을 만든 건 사실이다. 하지만 개인적으로 이렇게 생각한다. 진짜 완성도 높은 결과물은 여기서부터가 시작이다. 실제로 써보고, 불편한 점을 발견하고, 더 나은 방식을 고민하고, 계속 수정하고 발전시켜 나가는 과정이 반드시 필요하다. 바이브코딩이 아무리 빠르고 편해도, 끊임없이 생각하고 개선하려는 태도 없이는 그냥 한 번 만들고 마는 도구에 그친다. 도구를 빠르게 만드는 시대일수록, 그것을 제대로 발전시키는 사람의 역할이 더 중요해진다.
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처음 Claude Code를 열었을 때는 반신반의했다. 두 시간 후, 브라우저에 우리 회사 로고가 달린 관리 시스템이 떠 있었다. 앞으로 만들고 싶은 도구를 만드는 데 코딩 능력은 더 이상 필요 조건이 아니다.
비개발자 대표의 첫 바이브코딩 경험
