[도서 리뷰] 조코딩의 바이브 코딩 1인 창업

조코딩님은 예전에 동물상 테스트 웹사이트를 만들던 영상을 보면서 한 번 따라 해본 적이 있었는데, 최근에는 근황을 잘 모르고 있었습니다. 이번에 책을 출간하신 것을 보고 반가웠네요.

목차와 내용을 살펴보니 정말 완전 초보자를 대상으로 작성된 책이라 부담 없이 술술 읽히는 점이 좋았습니다. Git, IDE(VS Code), LLM 등 기본적인 개발 환경 설정과 기초 용어는 이미 익숙한 내용이라 가볍게 넘어갈 수 있었습니다.

실습 방식도 흥미로웠습니다. AI를 활용한 바이브 코딩(Vibe Coding)을 중심으로 진행되기 때문에 AI가 생성하는 결과물은 조금씩 달라질 수 있습니다. 하지만 전체적인 개발 흐름과 프로젝트를 만들어가는 과정은 충분히 따라갈 수 있도록 구성되어 있어 입문자에게는 좋은 학습 방식이라는 생각이 들었습니다.

1장. IT 프로덕트의 기본 구조와 웹 개발 기초

1장은 기본 개념에 대한 설명이라 가볍게 읽고 지나가면 됩니다.

2장. 전 세계에 내 서비스를 선보이는 법, 배포

기본적인 웹 배포 개념과 Cloudflare를 이용한 배포 방법에 대해 설명합니다.

Cloudflare는 서버를 직접 제공하는 서비스라기보다는, 웹사이트나 서버의 앞단에서 보안, 성능, CDN, DNS 등의 기능을 제공하는 플랫폼입니다.

예를 들어 웹 서버를 직접 운영하는 경우에는 사용자가 서버에 바로 접속하게 됩니다. 하지만 Cloudflare를 적용하면 사용자의 요청이 먼저 Cloudflare를 거친 뒤 원본 서버로 전달됩니다. 이를 통해 캐싱, DDoS 방어, SSL, CDN 등의 기능을 함께 사용할 수 있습니다.

책에서는 복잡한 서버를 구성하기보다는 간단한 정적 웹사이트를 Cloudflare에 배포하는 실습을 진행합니다. 실습을 통해 Cloudflare의 기본적인 배포 과정과 주요 기능을 가볍게 경험해볼 수 있는 내용이었습니다.

3장. 쉬운 수정/배포를 위한 코드스페이스와 깃허브

GitHub Codespaces를 이용한 개발 환경에 대해 설명합니다. GitHub Codespaces는 GitHub 저장소와 연동하여 클라우드에서 바로 개발할 수 있는 환경을 제공하는 서비스입니다. 별도의 로컬 개발 환경을 구성하지 않아도 VS Code와 비슷한 환경에서 바로 개발을 시작할 수 있다는 점이 인상적이었습니다.

또한 Gemini를 CLI 환경에서 설정하는 방법도 쉽게 설명해줍니다.

책에서는 VS Code 대신 Google의 Antigravity를 활용하여 개발을 진행하는 것 같습니다. AI 기반 개발 도구들이 계속 발전하면서 개발 환경도 빠르게 변화하고 있다는 느낌이 드네요.

요즘은 AGENTS.md나 CLAUDE.md 같은 프로젝트 가이드 문서를 잘 작성해두면 AI가 프로젝트의 구조와 규칙을 이해하고 코드를 생성하는 데 큰 도움이 되는 것 같습니다. 간단한 기능 구현이나 반복적인 작업은 이전보다 훨씬 빠르게 개발할 수 있게 된 것 같습니다.

다만 아직까지는 복잡한 비즈니스 로직이나 아키텍처 설계, 성능 최적화와 같은 영역은 개발자의 역할이 여전히 중요하다고 생각합니다. 앞으로 AI가 얼마나 더 발전할지는 모르겠지만, 지금은 AI와 협업하는 개발 방식이 점점 표준이 되어가는 과정에 있는 것 같습니다.

4장. AI 디자인 도구를 활용한 바이브 디자인

개발 도구뿐만 아니라 디자인 도구도 정말 다양해진 것 같습니다. 저는 프론트엔드와 퍼블리싱을 직접 담당하는 편은 아니라 Figma 정도만 사용해봤는데, 책에서 소개하는 다양한 도구들을 보니 AI가 등장하기 전에는 진입 장벽이 꽤 높았겠다는 생각이 들었습니다. 결국 이러한 도구들을 얼마나 잘 활용하느냐가 프론트엔드 개발의 생산성을 크게 좌우하는 것 같습니다.

특히 Stitch라는 디자인 도구가 흥미로웠습니다. AI가 디자인을 생성해 주는 도구라고 하는데, 개인적으로는 Figma와 비슷한 역할을 하는 서비스로 느껴졌습니다. 책 전반적으로도 Google 생태계의 도구들을 중심으로 실습을 진행하는 것 같은 인상을 받았습니다.

현재 기준(2026년 6월 중순)으로는 Stitch가 베타 버전이지만, 앞으로는 Google의 다른 서비스나 개발 도구와 더 긴밀하게 통합되지 않을까 하는 생각도 들었습니다.

생각해보면 개발 도구도 선택지가 정말 많아졌습니다. API 테스트만 하더라도 Postman, Bruno, Insomnia, Datadog 등 다양한 도구가 있고, 메모 애플리케이션도 Notion, Obsidian 등 여러 선택지가 있습니다.

5장. MVP 개발 및 데이터 기반 제품 성장 전략

MVP(Minimum Viable Product)는 핵심 기능만 갖춘 최소 기능 제품을 빠르게 출시하여 시장의 반응을 검증하는 개발 방식입니다. 책에서는 사용자의 니즈를 파악하기 위해 Google Analytics를 설정하는 방법도 함께 설명합니다.

처음에는 Google Analytics 태그를 모든 HTML 페이지에 추가해야 하는지 궁금했는데, AI에게 확인해보니 Vue나 React와 같은 **SPA(Single Page Application)**에서는 일반적으로 index.html의에 Google Analytics 스크립트를 한 번만 추가한다고 합니다. 이후에는 라우터가 변경될 때마다 page_view 이벤트를 전송하여 페이지 이동을 구분하는 방식으로 동작한다고 하네요.

또한 DAU(Daily Active Users), WAU(Weekly Active Users), MAU(Monthly Active Users) 등 서비스 운영에서 자주 사용하는 기본 지표에 대해서도 설명합니다.

생각해보니 제 블로그에도 Google Analytics를 적용해 두었는데, 아래와 같이 방문자가 많지는 않지만 꾸준히 유입은 있는 것 같네요. 수익을 목적으로 운영하는 블로그가 아니라 크게 신경 쓰지 않았지만, 서비스를 운영한다면 이러한 데이터를 분석하는 것이 정말 중요하다는 생각이 들었습니다.

또 하나 흥미로웠던 것은 Microsoft Clarity였습니다. Google Analytics와 함께 사용하면 마우스 이동 경로, 클릭 패턴, 스크롤 깊이 등의 사용자 행동을 히트맵(Heatmap) 형태로 시각화하여 확인할 수 있다고 합니다. 단순히 방문자 수만 보는 것이 아니라 사용자가 실제로 어디에서 머무르고, 어디에서 이탈하는지까지 확인할 수 있다는 점이 인상적이었습니다. 나중에 토이 프로젝트를 만들게 되면 한 번 적용해보고 싶네요.

정말 지금은 서비스를 만들기 위한 도구는 충분히 갖춰진 시대인 것 같습니다. 결국 중요한 것은 아이디어와 실행력인 것 같아요. 제품을 빠르게 만들고, 실제 사용자 데이터를 바탕으로 가설을 세우고 검증하면서 서비스를 지속적으로 개선해 나가는 과정이 현재의 개발 트렌드라는 생각이 들었습니다.

책에서도 결국 가장 중요한 것은 아하 모먼트(Aha Moment), 즉 사용자가 “이 서비스는 계속 써야겠다"라고 느끼는 핵심 경험을 얼마나 빨리 제공하느냐라고 설명합니다. 결국 사용자가 이 서비스를 통해 어떤 가치를 얻을 수 있는지가 가장 중요한 요소인 것 같습니다.

6장. 구글 애드센스 수익화 전략

Google AdSense를 웹사이트에 적용하는 방법에 대해 설명합니다. 애드센스 승인이 거절되었을 때 AI에게 거절 사유를 분석하고 개선 방향을 물어보는 점이 인상적이었습니다.

또 하나 흥미로웠던 것은 루트 도메인이 애드센스 승인을 받으면, 같은 도메인의 서브도메인도 별도의 승인 절차 없이 광고를 게재할 수 있는 경우가 많다는 점이었습니다.

예를 들어 mysite.com이 승인을 받았다면 blog.mysite.com, note.mysite.com과 같은 서브도메인에서도 서비스를 확장하며 광고를 운영할 수 있다는 의미로 이해했습니다. 물론 Google 정책을 준수해야 하며, 콘텐츠 품질에 따라 검토 대상이 될 수는 있겠지만, 하나의 도메인을 중심으로 서비스를 확장하기에는 좋은 구조인 것 같습니다.

7장. 신규 유입 증대를 위한 프로덕트 최적화 전략

파비콘 설정, 도메인 설정 등을 설명해주네요. 도메인은 일반적으로 1년마다 갱신을 해야하는데 갱신 할 때 가격이 많이 오를 수 있다고 합니다. 이 점을 고려하면 클라우드플레어를 쓰는게 유지보수 측에서 좋다고 생각됩니다. 1년에 일반적으로 10달러 정도 도메인 유지 비용이 발생하네요.

추가적으로 알아보니 이러한 도메인을 관리하는 기관은 국가별로 있다고 합니다.

전체 도메인 정책 및 관리 감독은 ICANN에서 하고 아래와 같이 기관 관계도를 볼 수 있습니다.

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ICANN
   │
   ├── Verisign (.com, .net) - 인터넷의 주소 체계를 관리하고 보호하는 미국의 글로벌 인터넷 인프라 및 도메인 관리 기업
   ├── PIR (.org)
   ├── KISA (.kr) - 대한민국 대표 도메인인 .kr 및 .한국은 한국인터넷진흥원(KISA)이 총괄 관리
   └── 기타 Registry
        │
        ├── Cloudflare
        ├── Namecheap
        ├── GoDaddy
        ├── Porkbun
        └── 가비아

각 검색엔진(naver, google)은 각자의 db에 검색의 결과 최적화를 위해 정보를 수집하는 봇을 가지고 있다고 합니다. 네이버의 경우 예티, 구글은 구글봉, 빙은 빙봇이란게 있다네요.

사이트를 만들면 내 사이트가 어떤 사이트인지 알기 위해 robots.txt, sitemap.xml를 작성하여 검색 엔진이 내 사이트를 조금 더 잘 찾을 수 있도록 추가하는 것이 좋습니다.

내부 SEO와 외부 SEO에 대해 알아볼 수 있었습니다.

가이드 문서가 있으니 이걸 참고하는게 좋아 보입니다. 개인 사이트를 운영하고 확장하고 싶다면 한번쯤은 꼭 읽어보면 좋을 것 같아요. 추가로 책에서는 AI 한테 딸깍으로 SEO 가이드 참고해서 해달라고 하는데 음.. 굳이 가이드 안봐도 될 것 같기도 하네요.. 그래도 어느 정도 개념은 알고 있으면 좋을 것 같습니다.

• 구글 SEO 가이드
• 네이버 SEO 가이드

간단한 웹 사이트 유입에 대한 개념들도 한번 정리했으니 봐보면 좋을 것 같아요.

• robots.txt : 검색엔진 크롤러에게 어떤 페이지를 수집(크롤링)할지 알려주는 파일
• sitemap.xml : 검색엔진에 사이트의 페이지 목록과 구조를 알려주는 파일
• 메타 태그(Meta Tag) : 검색엔진과 브라우저가 페이지 정보를 이해할 수 있도록 제공하는 HTML 태그
• OG(Open Graph) 태그 : 카카오톡, 페이스북 등 SNS에서 링크 공유 시 제목, 설명, 썸네일을 표시하는 태그
• title 태그 : 브라우저 탭과 검색 결과에 표시되는 페이지 제목
• meta description : 검색 결과에 표시되는 페이지 설명
• canonical 태그 : 중복 페이지가 있을 때 대표 URL을 검색엔진에 알려주는 태그

최근에는 SEO뿐만 아니라 AEO와 GEO라는 개념도 함께 등장하고 있습니다. 기존에는 검색엔진에서 상위 노출되는 것이 중요했다면, 이제는 생성형 AI가 답변을 만들 때 내 콘텐츠를 참고하고 인용할 수 있도록 최적화하는 것도 중요한 요소가 되고 있는 것 같습니다.

SEO(Search Engine Optimization) SEO(검색엔진최적화)는 검색 사용자의 의도를 파악해 그에 맞는 고품질 콘텐츠를 제작하고, 웹사이트 구조를 최적화하여 자연 검색 결과 검색 노출을 통해 트래픽을 늘리는 모든 활동을 의미합니다.

AEO(Answer Engine Optimization) AEO(답변엔진최적화)는 사용자의 질문에 대해 검색 결과 페이지(SERP)에서 직접적인 ‘정답’으로 콘텐츠가 노출되도록 최적화하여, 사용자의 즉각적인 궁금증 해결에 집중하는 전략을 의미합니다.

GEO(Generative Engine Optimization) GEO(생성형엔진최적화)는 생성형 AI가 사용자 질문에 대한 답변을 생성할 때, 내 콘텐츠를 신뢰할 수 있는 정보 소스로 학습하고 인용하여 최종 답변에 유리하게 반영되도록 하는 최적화 과정을 의미합니다.

8장. 사용자를 부르고 머무르게 하는 바이럴 마케팅 & 퍼포먼스 마케팅

K-팩터 기반 바이럴 구조와 SNS 공유 기능 설계에 대해 설명하네요.

바이럴 성장을 위해서는 사용자의 자발적인 공유가 매우 중요합니다. 책에서는 AddToAny라는 도구를 이용하여 SNS 공유 기능을 추가하는 방법을 소개합니다. 다만 실제 공유 링크나 콘텐츠는 서비스의 특성에 맞게 직접 구성해야 할 것 같습니다.

또한 서비스의 성장 지표를 분석하기 위한 대표적인 프레임워크인 **AARRR(Pirate Metrics)**에 대해서도 설명합니다. AARRR은 사용자가 서비스의 어느 단계에서 이탈하는지 파악하고, 이를 개선하기 위해 많이 활용되는 지표입니다.

• Acquisition (획득) : 사용자가 어떤 경로(검색, 광고, SNS 등)로 유입되는지 분석하고 유입을 늘리는 단계
• Activation (활성화) : 첫 방문한 사용자가 회원가입, 첫 기능 사용 등 핵심 경험을 하도록 만드는 단계
• Retention (유지) : 사용자가 다시 방문하고 지속적으로 서비스를 이용하도록 만드는 단계
• Revenue (수익) : 사용자가 결제하거나 유료 서비스를 이용하여 수익을 만드는 단계
• Referral (추천) : 기존 사용자가 다른 사람에게 서비스를 추천하거나 공유하여 신규 사용자를 유입시키는 단계

결국 서비스를 성장시키기 위해서는 얼마나 효과적으로 홍보하느냐도 중요한 요소인 것 같습니다. 무료 마케팅 채널인 SNS를 적극 활용할 수도 있고, 유료 광고나 뉴스레터, 인플루언서 협업 등을 통해 사용자 유입을 늘리는 방법도 고려할 수 있습니다.

유료 마케팅은 생각보다 쉽지 않은 분야인 것 같습니다. 예를 들어 네이버 파워링크와 같은 광고는 노출 수에 따라 비용이 발생하기도 하고, 클릭 수를 기준으로 과금되기도 합니다. 광고를 운영하다 보면 CTR(클릭률), CPC(클릭당 비용), CPM(1,000회 노출당 비용) 등의 지표를 이해해야 비용 대비 효과를 판단할 수 있습니다.

AI가 광고 전략을 대신 결정해 주지는 않겠지만, 서비스 특성과 목표를 설명한 뒤 광고 예산이나 타겟 설정, 효율 분석 등에 대한 의견을 참고하는 용도로 활용하면 도움이 될 것 같습니다.

9장. 리액트 기반 글로벌 구독 서비스 개발

리액트를 이용해서 웹 사이트를 실습합니다. 예전(2024년 쯤)에는 리액트 아니면 뷰가 트랜드가 어느 정도 있었는데 지금 책을 보니 이제 리액트 사용 비율이 2배이상 높아졌네요. Svelte 도 엄청 올라갔고.. 정말 이것저것 빠르네요.

Vite는 React로 작성한 코드를 브라우저에서 실행할 수 있도록 번들링해 주는 빌드 도구입니다. 특히 개발 서버가 매우 빠르고, 코드를 수정하면 화면에 즉시 반영되는 HMR(Hot Module Replacement) 기능을 제공하며, 별도의 복잡한 설정 없이도 바로 개발을 시작할 수 있다는 장점이 있습니다.

이후에는 Claude Code CLI를 활용하여 프로젝트를 진행합니다. 백엔드는 별도의 서버를 구축하지 않고, Cloudflare Pages의 Functions를 이용한 서버리스(Serverless) 방식으로 구현합니다.

실습이라고는 하지만, 실제로는 AI를 적극 활용한 바이브 코딩(Vibe Coding)에 가까운 방식입니다. 기능 구현은 AI에게 맡기고, 디자인은 Stitch를 이용해 생성한 뒤 코드로 변환하여 다시 AI에게 적용하는 흐름으로 프로젝트를 진행합니다.

10장. 글로벌 결제 시스템 구축

글로벌 결제 모델은 스트라이프 서비스를 이용해 결제 시스템을 구축할 수 있지만 국내에서 MOR(Merchant of Record)이라는 대행사를 이용해야 합니다.

대표적으로 레몬스퀴즈, 폴라가 있는 것 같아요. 이 책에서는 폴라를 이용해 실습합니다. 와.. 폴라에서 애초에 AI를 위한 llms-full.txt를 제공하고 이거를 AI에 집어넣고 바로 연동할 수 있네요. 아래와 같이 조금 차이가 있긴 한데

실제 결제 테스트는 본인 카드로는 할 수 없으며, 100% 할인 쿠폰을 만들어 결제 흐름을 테스트하는 방식을 할 수 있다고 하네요. 이후에도 기능에 대한 정의를 해주는데 이게 실제 실습이라기보다는 AI를 통해서 잘하라는 식인 것 같아요.

11장. 가입부터 탈퇴까지, 회원 가입/로그인 시스템 구축

처음에는 데이터베이스와 스토리지의 개념에 대해 설명하는데 이 부분은 넘어가겠습니다. Supabase는 데이터베이스뿐만 아니라 파일 스토리지까지 함께 제공한다고 합니다. 파일 스토리지 기능까지 지원하는지는 이번에 처음 알게 되었네요.

Supabase는 어떻게 보면 백엔드에서 자주 사용하는 기능들을 미리 제공하는 플랫폼인 것 같습니다. 단순한 클라우드 DB 정도로만 생각했는데, 이미 구현된 백엔드를 사용하는 느낌이 더 가까운 것 같네요. 물론 복잡한 기능을 구현할 때는 제약이 있을 수 있겠지만, 간단한 서비스를 빠르게 개발하기에는 상당히 좋아 보입니다.

오랜만에 들어가 보니 작년 이맘때 한 번 테스트했던 프로젝트가 남아 있었는데, 지금은 중지되어 있네요..

그래도 기본 요금제에서도 어느 정도 사용할 수 있기 때문에, 프로젝트를 설계할 때 데이터베이스와 스토리지 사용량을 잘 관리한다면 Supabase를 활용하는 것도 좋은 선택일 것 같습니다.

다음으로 Google OAuth 로그인 구현에 대해 설명합니다. 최근 Keycloak을 이용한 인증 프로젝트를 진행하면서 토큰 관리나 Redirect URL 설정을 협의하는 과정이 조금 까다로웠던 기억이 있습니다.

예전에는 Spring Boot에서 Google OAuth 2.0 로그인을 직접 구현해 본 적이 있었는데, 시간이 지나니 기억이 많이 희미해졌네요. 당시에는 Client ID, Client Secret, Redirect URL 설정은 물론이고 Spring Security 설정까지 직접 해야 했던 기억이 있습니다.

반면 책에서는 AI에게 요청하는 것만으로 거의 구현이 완료되는 것처럼 보여서 신기했습니다.

만약 local 환경에서 구글 인증 테스트를 해야할 경우 아래와 같이 local Redircet URL을 지정하면 테스트 할 수 있습니다.

12장. 구독 자동화와 비즈니스 분석

폴라를 이용하여 구독 상품의 가격을 판단하는 것 같아요. 아래는 관련 개념입니다.

• CAC(Customer Acquisition Cost): 고객 1명을 데려오는 데 드는 비용
• LTV(Lifrtime Value): 고객 1명이 서비스에 머무는 동안 벌어다 줄 것으로 예상되는 총 수익
• ARPU(Average Revenue Per User): 사용자당 평균 수익

구독자 정보를 저장하기 위해 Supabase에 SQL 쿼리를 AI를 통해 생성합니다. 이후 Cloudflare R2에 사용자 이미지를 저장하는 시나리오를 설명합니다.

Cloudflare R2는 쉽게 말해 파일을 저장하는 클라우드 스토리지(Object Storage)입니다.

AWS S3와 거의 같은 용도라고 생각하면 이해하기 쉽습니다. 결국 사용자 정보는 Supabase에 저장하고, 이미지 파일은 R2에 저장한 뒤, Supabase에는 이미지의 UUID나 파일 경로(URL)를 저장하여 필요할 때 R2에서 조회하는 구조인 것 같습니다.

책 전반적으로는 구현 방법보다는 서비스 설계와 사용자 증가에 따른 비용을 어떻게 관리할 것인지에 더 초점을 맞추고 있는 것 같습니다.

구독 서비스를 위해 Cloudflare Workers의 Cron Trigger를 이용하여 매일 오전 6시에 국가별 사용자에게 메일을 발송하는 예제를 AI에게 생성하도록 요청합니다.

다만 이 부분은 조금 궁금했습니다. 사용자의 국가 정보를 기준으로 메일을 발송하려면 결국 사용자 정보를 저장하고 있는 Supabase를 조회해야 할 것 같은데, 책에서는 그 과정에 대한 설명이 없는 것 같습니다. 아마 설명을 생략했거나, 제가 아직 Cloudflare Workers와 Supabase의 연동 방식을 정확히 이해하지 못한 것일 수도 있겠다는 생각이 들었습니다.

이후 OpenWeaather API를 연동하여 사용자 지역별 날씨 정보를 보여주려고 하는 것 같아요. 이것도 AI 딸깍.

13장. 웹 서비스를 모바일 앱으로 배포하기

앱을 만들기 위한 4가지 방법에 대해 소개합니다.

네이티브, 크로스 플랫폼, 하이브리드, PWA에 대해 정리한 내욥입니다.

• 네이티브 앱 (Native App) : Android(Kotlin/Java), iOS(Swift)처럼 운영체제별 전용 언어로 개발하는 방식입니다. 성능이 가장 좋고 기기의 기능을 자유롭게 사용할 수 있지만, Android와 iOS를 각각 개발해야 합니다.
• 크로스 플랫폼 (Cross Platform) : 하나의 코드로 Android와 iOS 앱을 함께 개발하는 방식입니다. 대표적으로 React Native, Flutter가 있습니다. 개발 비용과 시간이 절약되며 성능도 좋은 편입니다.
• 하이브리드 앱 (Hybrid App) : 웹(HTML, CSS, JavaScript)으로 만든 화면을 앱(WebView) 안에서 실행하는 방식입니다. 개발이 쉽지만 성능이나 사용자 경험은 네이티브나 크로스 플랫폼보다 떨어질 수 있습니다.
• PWA (Progressive Web App) : 웹사이트를 앱처럼 사용할 수 있도록 만든 웹 애플리케이션입니다. 설치가 가능하고 오프라인 일부 지원, 푸시 알림 등을 제공할 수 있지만, 네이티브 앱에 비해 기기 기능 사용에는 제한이 있습니다.

책에서는 Expo를 사용하여 React 기반의 크로스 플랫폼 앱을 개발합니다. Expo는 React Native를 보다 쉽고 빠르게 사용할 수 있도록 도와주는 개발 도구라고 하네요.

이 내용을 보니 React 하나만 익혀도 웹과 앱을 모두 개발할 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. Next.js를 사용하면 프론트엔드뿐만 아니라 백엔드(API)까지 구현할 수 있으니, React 생태계 하나로 웹 프론트엔드, 백엔드, 모바일 앱까지 모두 개발할 수 있는 셈이네요. 이참에 React를 제대로 공부해봐야 하나 고민됩니다.

책에서는 먼저 Expo를 이용해 AI에게 기존과 동일한 앱을 만들어 달라고 요청합니다.

저도 궁금해서 AI에게 간단한 앱을 만들어 달라고 한 뒤 Expo Go로 실행해봤는데 아래와 같은 화면이 나타났습니다.

공식 문서를 확인해보니 Expo SDK 56은 아직 Expo Go에서 바로 실행할 수 없는 것 같았습니다. 그래서 SDK 54 버전으로 다시 설치해봤습니다.

버전을 변경하니 아래와 같이 정상적으로 실행되었습니다. 진짜 플러터 말고 리액트로 가야하는건가..

생각보다 React만으로 웹과 모바일 앱을 함께 개발하는 것이 가능해 보여서 조금 놀랐습니다. Flutter도 좋은 선택이지만, 웹 서비스까지 함께 고려한다면 React 생태계를 선택하는 것도 충분히 매력적인 것 같네요.

이후에는 앱스토어와 플레이스토어에 배포하는 방법에 대해 설명합니다.

14장. 글로벌 시장 진출을 위한 미국 법인 설립

미국 법인을 설립하는 방법에 대해서도 설명합니다.

해외 사용자를 대상으로 서비스를 운영할 경우 Stripe와 같은 글로벌 결제 시스템을 활용하기 위해 미국 법인을 설립하는 경우가 많다고 하네요. 아무래도 해외 결제를 보다 원활하게 지원하기 위한 목적이 큰 것 같습니다.

저도 찾아봤는데 한국 법인으로는 가입이 된다는 이야기도 있고 안된다는 이야기도 있고.. 관련 블로그 링크입니다.

15장. 성공적인 엑시트 전략

개인사업자와 법인사업자의 세금 차이에 대해 설명합니다. 개인사업자는 소득이 높아질수록 종합소득세율이 올라가며, 과세표준 10억 원 초과 구간에서는 최고 45% 세율이 적용됩니다. 반면 법인사업자는 2026년 기준 과세표준 2억 원 초과 200억 원 이하 구간에서 20%의 법인세율이 적용된다고 합니다.

다만 단순히 세율만 보고 법인이 무조건 유리하다고 보기는 어렵습니다. 법인에서 발생한 이익을 대표가 급여나 배당으로 가져갈 때 추가 세금이 발생할 수 있기 때문입니다.

월급만 받고 생활하다 보니 이런 부분은 깊게 생각해본 적이 없었는데, 사업 규모가 커질수록 왜 개인사업자에서 법인사업자로 전환하는지 조금은 이해가 되는 내용이었습니다. 연예인이나 고소득 프리랜서들이 법인을 활용하는 이유도 이런 세금 구조와 관련이 있을 것 같네요.

이후에는 1인 창업으로 성공한 케이스와 회사 전체 매각 성공 사례 및 IPO, 기업 매각 전략 및 투자 유치 전략에 대해 설명합니다.

느낀점

전체적으로 책은 최신 AI 개발 트렌드를 빠르게 경험해볼 수 있도록 구성되어 있어 흥미롭게 읽었습니다. 코드를 작성하는 방식이 아닌 서비스 기획부터 개발, 배포, 마케팅, 데이터 분석까지 하나의 서비스를 만드는 전체 흐름에 대해 이야기 하는 것 같았어요.

특히 AI를 적극 활용하는 개발 방식이 인상적이었습니다. 앞으로는 직접 모든 코드를 작성하는 것보다 AI와 협업하면서 서비스를 빠르게 만들고 개선하는 능력이 더욱 중요해질 것이라는 생각이 들었습니다. 다만 AI가 개발 생산성을 크게 높여주는 것은 맞지만, 서비스를 설계하고 문제를 해결하는 개발자의 역할은 여전히 중요하다는 점도 다시 한번 느낄 수 있었습니다.