소개
chatGPT를 이용해 "한 달간 어느정도가 현실적으로 가능한가?"를 가늠하고 회의에서 팀의 논의과정에서 필요한 "참고자료" 에 chatGPT 프로젝트를 이용했습니다.
진행 방법
가. 기획자의 IA 를 기준으로 문서를 작성했습니다. 프롬프트와 결과의 핵심내용은 다음과 같습니다.
1. IA 기반 MVP 필요한 문서 요청
프롬프트: “IA를 바탕으로 작성할 수 있는 MVP 개발에 필요한 문서는?”
핵심 내용: 요구사항 정의서, 사용자 시나리오, 화면 설계서, DB/ERD, API 명세서, 테스트 시나리오 등
결과: MVP에 필수적인 문서(Requirement, Use Case, UI 흐름, DB 설계, API 스펙, QA 시나리오) 목록화
2. 요구사항 정의서 작성
프롬프트: “1. 요구사항 정의서를 작성해주세요”
핵심 내용: MVP 범위, 대상 사용자, 기능 요구사항(회원 관리, 운동 기록, 추천 운동, 데이터 시각화 등), 비기능 요구사항, 우선순위, 성공 지표
결과: 예시 템플릿 형태의 요구사항 정의서 완성
3. 3주간 개발(백엔드+프론트) 일정 제안
프롬프트: “3주간 백엔드와 프론트엔드 개발을 위한 핵심기능 추천, 일정 추천”
핵심 내용: 3주(3 스프린트)로 나눈 일정 → Week 1(회원 관리, 로그인), Week 2 , Week 3(시각화, QA)
결과: 스프린트별 구현 목표, 병렬 진행 방안
4. 인원 축소(백엔드1+프론트1) & 핵심 기능만
프롬프트: “너무 많아. 1차 MVP에 핵심기능만, 2인 개발”
핵심 내용: 3주 개발 → 회원 관리, A 와 B 에 집중
결과: 좀 더 축약된 일정과 기능 우선순위 제안
5. 데이터베이스 설계(종합)
프롬프트: “위의 MVP를 위한 데이터베이스 설계해줘”
핵심 내용: User, BodyMeasurement 등
결과: 각 컬럼 + ERD 예시
6. AI 연동 시 DB 확장
프롬프트: “운동추천에 AI 도입. DB 설계 달라지나?”
핵심 내용: 피드백 기록 테이블, 로그(RecommendationLog) 추가, Exercise 별도 테이블 고려
결과: 기존 스키마 + AI 학습용 데이터(피드백, AI 로그) 확장 방안
7. PT를 필라테스로 확장 시 DB 변화
프롬프트: “필라테스 확장 시 설계는?”
핵심 내용: 프로그램 타입 구분(PT, PILATES 등), Exercise 테이블에 category, Membership(프로그램별 등록) 등
결과: program_type 필드 추가 or 별도 테이블로 확장
8. 한 달 파일럿용 KPI
프롬프트: “한달 과정으로 KPI 설계해줘”
핵심 내용: 사용자 확보(트레이너/회원 수), 서비스 활성도(DAU, 추천 운동 생성·수행률), 재방문/품질 지표, 등
• • 결과: 표 형태로 주요 KPI+목표 제시
나. 두번째로 회의 내용과 관련된 참고자료를 만들었습니다. 여러 배경의 팀원들이 참고 할 수 있도록 하기 위함입니다.
데이터 필드 설계
프롬프트: “다음 IA + 부연설명 바탕으로 DB 필드 설계해줘”
핵심 내용: 회원(User), 신체 계측(BodyMeasurement), 운동 기록(WorkoutRecord), 추천 운동(RecommendedWorkout) 필드 정의
결과: 각 테이블별 컬럼(자료형, FK, PK) 예시 작성
API 명세서 작성
프롬프트: “API 명세서 만들어줘”
핵심 내용: Auth(Login), User, BodyMeasurement, WorkoutRecord, RecommendedWorkout, 대시보드/시각화, 시스템 관리 등 엔드포인트
결과: RESTful 방식의 예시 Endpoint/Request/Response/에러코드 표
MVP DB 설계에 근거해
각 페이지별 권한 구조
실제 구현 시 업무 흐름 (시나리오/프로세스)
UI 요구사항
각 페이지별 API 명세서를 작성하기 위한 화면구성요소 정의
결과와 배운 점
처음 해보는 PM 으로 전체 일정을 가늠하고 내용을 파악하는데 현실적으로 많은 도움을 받았습니다.