1. 프로젝트 배경 및 기획 동기

최근 생성형 AI의 발전과 함께, 비개발자도 아이디어만으로 서비스를 구현할 수 있는 ‘바이브 코딩’ 방식이 각광받고 있습니다.

저 역시 자취 생활 중, 냉장고 속 식재료로 무엇을 해먹을지 고민하던 경험에서 착안하여
내 냉장고 속 재료로 맞춤형 레시피를 추천해주는 ‘Fridge Mate’ 서비스를 기획하게 되었습니다.

기존 <냉장고를 부탁해>와 같은 TV 프로그램에서 영감을 받아, 실제 내 식재료 정보를 바탕으로 AI 셰프가 요리를 제안해주는 서비스를 만들고자 했습니다.

2. 바이브 코딩(Vibe Coding) 방식 도입

바이브 코딩이란?

바이브 코딩은 개발자가 직접 코드를 작성하지 않고,

AI 기반의 대화형 인터페이스(예: Perplexity, Cursor 등)를 통해 기획, 설계, 개발, 배포까지 일련의 과정을 진행하는 최신 개발 패러다임입니다.

비개발자도 자연어로 요구사항을 전달하면, AI가 이를 해석해 실제 코드와 서비스를 생성해줍니다.

도입 배경

• 빠른 프로토타이핑: 최소한의 리소스로 빠르게 MVP를 제작하고, 반복적으로 개선하는 데 집중하고 싶었습니다.
• AI의 발전 체감: 최근 AI의 코드 생성 및 자동화 능력이 실서비스 수준에 근접했다고 판단했습니다.

3. 구현 과정

기획 및 요구사항 정의

• Perplexity를 활용해 서비스의 기본 구조, 핵심 기능, 사용자 플로우 등을 기획서 형태로 정리
• 주요 요구사항: 식재료 등록 및 관리 / 남은 재료 기반 레시피 추천 / 관리자 대시보드 / (추후) 이미지 생성 기능

개발 및 데이터 구축

• Cursor를 통해 실제 서비스 구조, 프론트엔드/백엔드, 데이터베이스 설계 및 배포를 AI가 자동화
• 초기 레시피 데이터는 ‘만개의 레시피’ 사이트에서 크롤링(이 역시 AI가 자동 처리)
• 이후 유저가 입력한 식재료와 AI가 생성한 레시피가 서비스에 축적되는 구조 설계

테스트 및 개선

• AI가 제안하는 레시피의 품질, 이미지 매칭의 적합성 등은 아직 개선 여지가 있음
• 반복적으로 피드백을 AI에게 제공해, 서비스 품질을 점진적으로 개선

4. 결과 및 느낀 점

이제 비개발자들도 실제 서비스를 만들어 낼 수 있다..!

• 실제로 코드 한 줄 작성하지 않고, 오직 아이디어와 기획만으로 서비스가 구현되는 경험을 할 수 있었습니다.
• 복잡한 개발 지식 없이도, AI의 도움으로 빠르게 프로토타입을 완성할 수 있었습니다.

한계 및 개선점도 있음..

• AI의 레시피 생성, 이미지 추천 등 일부 결과물은 아직 완벽하지 않음(비용 및 기술적 한계)
• 커스텀 기능이나 세부 튜닝이 필요한 경우, AI의 한계에 부딪힐 수 있음
• 하지만 AI의 발전 속도와 반복적 개선 가능성을 감안하면, 앞으로의 잠재력이 매우 크다고 느꼈습니다.

5. 결론 및 향후 계획

이번 프로젝트를 통해서 비개발자도 아이디어만으로 실질적 서비스를 구현할 수 있는 시대가 도래했음을 체감했습니다.
바이브 코딩 방식은 빠른 프로토타이핑, 아이디어 실현, 반복적 개선에 매우 적합하며
앞으로도 다양한 아이디어를 이 방식으로 실현할 계획입니다.

Fridge Mate 서비스는 https://fridge.devhailey.com 에서 직접 확인하실 수 있습니다.
AI 기반 개발 방식에 관심 있는 분들께 바이브 코딩을 적극 추천드립니다.