퇴직 후 직업 추천 웹앱 서비스 자동화 사례

소개

퇴직 후 새로운 직업을 찾는 5060 세대를 위한 웹앱 서비스를 개발하고자 했습니다. 특히 미리 퇴직을 준비하지 못한 분들에게 직업 전환을 돕는 서비스로, 자동화 기술을 활용하여 직업 추천과 경력 기반 로드맵을 제공하는 시스템을 목표로 했습니다.

PRD 작성: 우선, PRD(제품 요구 사항 문서)를 작성하여 서비스의 목적과 해결하고자 하는 문제를 명확히 했습니다. 이 문서에는 주요 기능, 사용자 여정, 기술적 고려사항 등이 포함되었습니다.
사용한 도구:
- Cursor: 유니님의 GPTs를 활용해 PRD 초안을 작성하고, 이를 기반으로 todo파일을 만들어 자동화된 직업 추천 시스템을 구축.
  유니님 GPTs
  https://chatgpt.com/g/g-6822adf8e4cc819196c97da90f0db99d-prd-mabeobsa-yuni-gandanhan-aidieo-silmuhyeong-gihoegseo?model=gpt-4o
- Bolt.new: 동일한 PRD를 입력하여 더 세밀한 디자인과 구조를 제공하는 플랫폼으로, 보다 디테일한 구현을 시도.
- Claude-4-Sonnet: Cursor를 통해 PRD를 참조하여 자동으로 시스템을 만드는 과정에서 사용.
자동화 과정: Cursor와 Bolt를 사용하여 시스템을 자동화하고, 직업 추천 및 경력 로드맵을 제공하는 기능을 중심으로 작업을 진행했습니다.

결과: 최종적으로 cursor를 통해 생성된 것은 예상보다 너무 단순하고 디자인이 평범해 보였습니다.
Cursor는 작업이 간편하지만, 디자인적인 면에서 부족한 부분이 있었습니다. 프로토타입으로 만들어서 그랬는지 모르겠지만, 아래와 같이 Bolt로 만든 것이 더 상세하고 연결된 구조가 잘 구현되었습니다.

물론 Bolt로 만든 결과물도 아주 흡족한 것은 아니므로 더 디테일한 작업을 구현할 수 있다면 좋겠다는 생각이 들었습니다.

배운 점: 자동화 툴을 잘 활용하면 빠른 시간 안에 기본적인 기능을 구현할 수 있지만, 디자인적인 요소와 세부 기능을 다듬는 데에는 여전히 많은 시간이 필요하다는 것을 깨달았습니다.
본의아니게 cursor와 bolt를 비교하게 되었는데 개발자 중심의 cursor보다는 아직 bolt가 더 사용하기 편했습니다. 코드를 더 잘 알게되면 아무래도 cursor를 통해 세부적인 수정이 잘 되리라 여겨집니다. 계속 디자인 및 구조에 관해 공부하고 다양한 개발사례를 접하는 것이 필요할 것 같습니다.
다음 계획: 앞으로는 Cursor의 기능을 더 잘 활용하고, 디자인과 기능을 보강하는 데 힘쓸 예정입니다. 또한, 다른 사람들이 만든 제품을 분석하여 개선점을 찾아내고, 보다 발전된 서비스를 만들기 위해 꾸준히 시도할 계획입니다.