소개
gpters 오프 모임에서 "여행가J"님 얘기중 아이디어를 얻었습니다.
1. 문제 인식 (Pain Point)
부모는 언제나 아이에게 가장 좋은 분유를 먹이고 싶어합니다.
하지만 “좋은 성분이 많다”거나 “가격이 비싸다”는 이유만으로 내 아이에게 잘 맞는 분유라고 단정할 수는 없습니다.
실제로 분유를 잘 고르기 위해서는:
아이의 건강 상태 (예: 알레르기, 체중, 소화 상태 등)를 고려하고
그에 맞는 성분이 포함된 분유를 선택해야 합니다.
그러나 시중의 수많은 분유 제품에서 성분 하나하나 를 일일이 비교하는 일은 부모에게 너무 어렵고 번거로운 일입니다.
2. 아이디어의 시작
공공데이터를 통해 국내 유통 분유들의 영양 성분표가 공개되어 있다는 사실을 확인했습니다.
이 데이터를 기반으로, 부모가 아기 정보를 입력하면 자동으로 맞춤형 분유를 추천해주는 서비스를 만들 수 있겠다는 생각되었습니다.
3. 서비스 목표
- 부모의 고민을 덜어주고 내 아이에게 딱 맞는 분유를 쉽게 찾을 수 있게 하자.
- 아이디어 검증용으로 MVP 제작
https://baby-formula-ai-advisor.lovable.app/
진행 방법
도구 사용
- PRD : chatgpt
- 코딩 : lovable
- DB : supabase, 식품의약품안전처
PRD 작성
- chatgpt와 대화하며 prd 문서를 작성하였습니다.
- 대화 내용 : 페인 포인트, 경쟁 서비스, 글로벌 시장 조사, 분유 성분 공공데이터, 식품 법률 주의사항lovable로 코딩
- 작성된 prd 내용을 lovable에 입력
식품의약품안전처
- 식품의약품안전처 웹사이트에서 "가공식품DB"다운로드.
- 분유 선택에 필요한 데이터만 편집.
4. supabase 연결
- supabase에서 "new project" 생성
- lovable과 supabase 연결
- 검색 결과가 나오지 않고 에러 지옥에 빠짐..
- 2일간 10번 한계로 더 이상 진행 불가..(무료버전)
결과와 배운 점
AI 에이전트를 활용한 개발 환경을 체험해 본 결과, 비개발자가 AI를 활용하여 실제 서비스 수준의 제품을 단독으로 구현하는 데에는 여전히 기술적 장벽이 존재함을 느꼈습니다.
다만, 기획자 입장에서는 기획 단계에서 AI 에이전트를 활용해 프로토타입을 빠르게 생성함으로써 개발자와의 커뮤니케 이션 도구로 활용하는 것이 매우 유효해 보였습니다.
또한 개발자에게는 서비스의 초기 구상을 시각적으로 빠르게 구현하여, 팀원 또는 의사결정자와의 커뮤니케이션 과정에서 의도를 명확히 공유하고 빠른 피드백을 받을 수 있을것 같습니다.
결론적으로, 현 단계의 AI 에이전트는 완성형 제품을 대체하기보다는, 프로토타입 제작 및 협업 효율을 높이는 도구로 활용하는 것이 가장 효과적이라 판단됩니다.
