ChatGPT와 KIRO로 뇌과학 기반 게임 MVP 빠르게 만들기 🧠🎮

소개

ChatGPT와 여러 LLM 도구들을 활용해서 PRD(제품 요구사항 문서)를 빠르게 작성하고, 러버블, GitHub, KIRO, Gens Park와 연동하여 뇌과학 기반 게임의 MVP 버전을 짧은 시간 내에 구현해봤습니다. 이 글은 아이디어에서 시작해 실제로 소비자 테스트 직전까지 진행해본 과정을 공유하려고 합니다.

특히, 게임 개발에 뇌과학의 집중력 원리를 반영하여 플레이어의 몰입도와 성과를 실시간으로 피드백하는 구조를 실험해보았습니다. 이 원리를 바탕으로, 집중력이 높아질수록 보상이 커지고, 낮아질 경우 정확도가 떨어지는 등 인지 상태 기반 게임 플레이를 시도한 것이 핵심입니다.

소개 진행 방법 1. ChatGPT로 PRD 초안 만들기 2. Gens Park로 MVP 테스트 준비 3. 사용한 뇌과학 원리 4. Gens Park PRD 분석 ✅ 강점 ⚠️ 개선이 필요한 부분 🔧 개선된 PRD 요약 (간단 MVP 버전)🎮 주요 화면 구성 결과와 배운 점 도움 받은 글 (옵션)

진행 방법

1. ChatGPT로 PRD 초안 만들기

기본 아이디어를 바탕으로 GPT에게 PRD 초안을 생성하도록 요청함
우선 성준님의 뇌과학 정리 구글 시트를 참조하게 해줬어요~

뇌과학의 원리를 이용해서 게임을 만들고 싶어. 난 초등학교 6학년 남자아이가 흥미를 느낄만한 게임을 만들고 싶어, 크러시 로얄, 로블럭스 스위치 같은 대결게임을 만들고 싶어. 게임을 추천해줘

2. Gens Park로 MVP 테스트 준비

PRD는 전반적으로 잘 구성되어 있었지만, 초기 MVP 구현을 위해 일부 단순화가 필요했음

난 게임을 만들고 싶어. 우선 러버블에서 디자인을 만들고 커서에서 구현할 계획이야. 아래 prd를 검토해보고, 최대한 간단하게 시현해 볼수 있는 관점에서 prd를 분석하고 개선점을 설명후 개선된 prd를 러버블에 입력할 수 있도록 만들어줘

Gens Park로 생성된 PRD 리뷰 및 개선
- 📄 PRD 원문 보기
Lovable Prompt 활용
- 개선된 PRD를 Lovable Prompt에 넣어 프로세스를 자동화함
- 참고 링크: https://lovable.dev/
GitHub 연동
- 작업 내용을 GitHub에 정리 및 연동하여 협업 환경 구축
KIRO 등록 및 자동화 기능 활용
- KIRO는 단순 코드 편집 툴이 아닌, 자동으로 디자인 파일 및 태스크 파일을 생성해주는 기능이 있음

3. 사용한 뇌과학 원리

집중력 기반 인지 반응 시스템
- 플레이 중 사용자의 집중 상태(가정)를 기준으로 다음과 같은 효과 발생:
  - 집중력이 높을수록 → 치명타 확률 증가, 보상 증가
  - 집중력이 낮을수록 → 명중률 저하
- 이를 통해 플레이어가 자신의 몰입도를 실시간으로 체감하며 플레이하도록 설계

4. Gens Park PRD 분석

✅ 강점

명확한 타겟 유저 기반의 세션 길이 설정
뇌과학 원리를 활용한 차별화된 접근
정밀한 가스 시스템과 밸런스 설정
과몰입 방지 장치를 고려한 설계

⚠️ 개선이 필요한 부분

과도한 복잡성: 8종류의 가스 + 3종의 뇌과학 시스템은 초기 프로토타입에 부담됨
기술적 모호성: 특정 결정 과정에서 기술 구현 방식이 명확하지 않음
MVP 범위 불명확: 8주 로드맵은 있으나 최소 구현 범위가 불투명함
구체성 부족: 러버블 작업을 위한 구체적 화면 구성 부족

🔧 개선된 PRD 요약 (간단 MVP 버전)

게임 이름: Neuro Dogfight
타겟 플랫폼: 웹, 모바일 지원
세션 길이: 2~3분 / 전투 방식: 1:1 AI 대전 → Touch/Mouse + 오토슈팅 + 스킬 버튼
가스 유형: 3종 (Falcon / Rhino / Viper)
뇌과학 시스템: 집중력 게이지 1종만 적용

🎮 주요 화면 구성

[메인화면] 로고 / 가스 선택 캐러셀 / 시작 버튼
[게임화면] HP바, 점수, 집중력 게이지, 조이스틱, 스킬 버튼
[결과화면] 승패, 점수 비교, 집중 통계, 재도전 버튼

결과와 배운 점

ChatGPT의 초안 생성 능력은 매우 유용하다
- 처음 방향을 잡는 데 큰 도움이 되었음
PRD 개선에는 다양한 LLM 활용이 효과적
- 단일 모델보다 여러 도구의 협업이 더 나은 결과를 만듦
KIRO의 코딩 능력은 초보자에게 강력한 도구
- 디자인 파일과 태스크가 자동 생성되어 생산성을 높여줌
- Cursor보다 초보자에게 유리함
- 그리고 공짜로 어느정도(제가 느끼기에 커서보다 엄청 많이) 사용가능
러버블은 디자인이 좋음-이것을 바탕으로 추가개발하면 좋음
러버블 화면--여기서는 그냥 전투장면 안나옴
- 개선 PRD 기반으로 lovale에서 UI/UX 구현 → KIRO에서 게임 로직 연결 가능성 확인함
- 러버블 화면에서는 전투장면이 안나와서 이걸 kiro에게 구현해달라고 하니 테스크를 나눠서 순차적으로 개발해줌