소개
2개월 전, B회사 임직원 대상으로 진행한 생성형 AI 세미나 이후 뜻밖의 제안을 받았습니다. 회사의 미래전략을 함께 고민하는 ‘연구소장’ 역할이었죠. 프리랜서로 위촉받고 나서 제가 가장 먼저 한 일은, 이 회사가 진짜 필요로 하는 것이 무엇인지 파악하는 것이었습니다.
그 중 가장 흥미로웠던 요청이 있었는데요. 바로, 보험설계사 자격시험 대비용 모의고사 앱이었습니다. 회사 내부에서 실제로 외주 개발을 검토했지만, 무려 1천만 원 견적과 한 달 이상 개발 기간 때문에 중단된 상태였습니다. 그 이야기를 듣고 저는 이렇게 말했습니다:
"그거... 제가 한번 만들어볼게요. '
진행 방법
그리고 2024년 11월 18일, 제미나이 3.0이 업그레이드된 날. 저는 실험을 시작했습니다.
🛠 사용한 도구:
Google AI Studio Build (제미 나이 3.0 기반)
GitHub (소스 관리)
Vercel (프론트엔드 배포)
🎯 목표 기능:
자격시험 모의고사 문제 생성
객관식 선택지 랜덤화
채점 및 피드백
관리자용 문제 수정 기능
📌 핵심 프롬프트 예시:
1차 프롬프트
>>> "생명보험 기출문제 파일에서 랜덤으로 모의고사 문제를 만드는 앱을 만들어줘. 기존에 출제된 문제로 출제하면 되고 틀린문제는 문제은행으로 옮겨서 복습할 수 있게해줘. 앱의 이름은 "뱅크다이어리 생명보험·제3보험 모집인 등록자격시험" 모의고사로 하면 될 것 같아. 반응형으로 지루하지 않게 해줘."
이후 4번 정도의 수정과정을 거처서 MVP를 만들게 되었습니다.
👨💻 진행 방식:
제미나이에게 문제 생성을 맡기고,
그 결과를 React 기반 UI에 연결,
Vercel을 통해 즉시 배포.
🖥 실제 결과물 링크: 👉 https://bank-diarytest.vercel.app/
1시간도 채 안 되는 시간에 MVP 수준의 앱이 탄생했습니다. 🎉
결과와 배운 점
🤯 배운 점:
제미나이 3.0은 이전 세대보다 훨씬 정교하고 빠르게 요구에 응답했습니다.
반복 프롬프트 없이도 원하는 형식의 데이터를 안정적으로 생성했습니다.
'바이브 코딩' 방식이 현실적인 워크플로우로 자리 잡을 수 있음을 체감했습니다.
🚫 시행착오:
프롬프트가 조금만 모호하면 문제 구조가 틀어졌습니다.
데이터 정제를 자동화할 필요성을 느꼈습니다 (후속 과제).
🚀 앞으로의 계획:
이 앱을 지속적으로 개선하여 실제 교육 현장에서 사용 가능하게 만들 예정입니다.
다른 부서 요청에도 같은 방식으로 빠르게 대응하는 실험을 이어갈 것입니다.
도움 받은 글
Gemini 3.0 업데이트 소개 (공식 블로그)
Vercel로 빠르게 앱 배포하기
