[하이아웃풋클럽 레플릿(Replit)] AI로 4시간 만에 내 아이디어 실현하기

레플릿(Replit)으로 나만의 서비스 만들기

요즘 AI가 정말 빠르게 발전하고 있잖아요? 저도 매일 AI를 활용하는 사람으로서, 어떻게 하면 더 효과적으로 나에게 도움이 되게 사용할 수 있을까? 고민을 많이 했어요.

저는 ENFP라 아이디어가 끊임없이 떠오르는 게 가장 큰 장점인데요!

머릿속에 새로운 서비스나 프로젝트 아이디어가 자꾸 떠오를 때마다 "이걸 실제로 만들어서 사람들의 반응을 보면 어떨까?" 하는 생각이 들곤 했어요.

하지만 현실은... 서비스를 만들려면 백엔드, 프론트엔드, 데이터베이스, 배포까지 손대야 하는데, 저 혼자서는 도저히 엄두가 안 나더라고요. 그래서 "이런 것도 해주는 AI가 나오면 좋겠다!" 하고 은근히 기대하고 있었어요.

그러다 마침 하이아웃풋클럽 레플릿(Replit) 워크샵 소식을 접하게 됐어요.

특히, API를 연결해서 서비스를 구현해볼 수 있다는 점이 정말 기대되었어요! 저는 API 개념은 들어만 봤지 정작 연결해본 적은 없었거든요. 진짜 해보고 싶던 것이었어요. 그래서 하이아웃풋클럽 레플릿(Replit) 워크샵에서에서 ChatGPT API를 연결해 서비스를 만드는 경험을 해보고자 신청하게 되었습니다.

우선, 워크샵에서 진행한 과정은 다음과 같았어요.

1. 아이디어 확정

가장 먼저 한 일은 “어떤 서비스를 만들 것인가?”였습니다.

저는 석박사 연구자들을 위한 강의를 진행 중이라, 그분들에게 직접적으로 도움이 될 만한 아이디어를 생각해봤어요. 정말로 사용할 프로그램을 만들어보는것이 저에게도 도움이 될 거라 생각했습니다.

2. Chat GPT로 기능 설계

“논문 리뷰” 자동화 서비스를 구상했어요.

사용자가 논문의 특정 부분을 복사·붙여넣기만 하면 논리분석, 연구방법론 검토, 참고문헌 제안, 가독성 평가를 한 번에 제공해주면 어떨까 싶었죠. 보통 논문을 쓰면 저널 투고 과정에서 투고를 하며, 많은 리뷰어들에게 코멘트를 받고 수정하는 과정을 거칩니다.

그래서, 이 투고과정 전에 논문에 대해 리뷰를 받아보면 어떨까! 라는 아이디어를 내보았어요. 특히 이 기능들을 ChatGPT API와 연동해서, 보다 정확하고 결과를 도출하고자 했습니다.

3. 레플릿(Replit)으로 프로토타입 제작

이제 본격적인 제작 단계에 들어갔어요.

레플릿(Replit)을 통해 “이런 기능을 만들어줘”라고 자연어로 명령하면, 필요한 코드 뼈대를 빠르게 제안해주더라고요. 저는 chatGPT를 활용해서, 제가 만들고 싶은 서비스에 대해서 자세히 설명하고, 이것을 레플릿(Replit) 에다가 프롬프트를 쳤습니다.
API 연동은 처음이라 걱정이 많았는데, 생각보다 설정이 간단했어요. ChatGPT API 키를 발급받아서 레플릿(Replit) 환경에 연동하고, 원하는 입력값(논문 텍스트)을 처리해 결과를 받는 로직을 짰죠.

여기에다가 API 키를 넣으면 연결이 되었어요! 너무너무 편했습니다 (심지어 발급 받는 법도 적어줌)

디자인 역시 AI를 통해 어느 정도 템플릿을 받아서, 원하는 대로 고쳐 쓸 수 있었습니다. 로고나 폰트, 이모지 삽입도 전혀 어렵지 않았어요. 제 서비스가 가진 로고를 넣으니, 서비스 상단에 위치시켜주었던게 놀라웠습니다. 제가 알기론 이런 작업도 코딩으로 하려면 꽤 오랜 시간이 걸린다는걸 알고있거든요

4. 기능 검증 & 마무리

4시간이라는 짧은 시간 동안 거의 ‘기능 작동 확인 → 디자인 수정 → 기능 확인’ 식으로 완성할 수 있었습니다.

완성된 초기 버전을 간단히 테스트해보니, API 연동도 매끄럽고 기능적인 부분도 원하는 대로 작동하길래 무척 뿌듯했어요.

실제 레플릿(Replit)으로 구현한 MVP

완성된 MVP는 “학술 논문 리뷰 시뮬레이션” 서비스예요.

논리분석: 문장의 흐름이 자연스러운지, 논지 전개에 무리가 없는지 점검
연구방법론 검토: 사용된 연구 방법의 적절성과 타당성 확인
참고문헌 제안: 추가로 인용하면 좋을만한 참고문헌 리스트 추천
가독성 평가: 글의 전반적인 가독성과 문체를 진단하고 개선점 제시

위 네 가지 기능을 ChatGPT API를 통해 자동화했어요. 사용자로부터 텍스트를 입력받아 API로 전송하면, AI가 각 피드백을 한 번에 정리해줘요.

제 서비스의 로고도 넣었고, 레이아웃은 심플하면서도 한눈에 기능이 보이도록 구성했습니다.

직접 해보니, 정말 된다! 그것도 4시간 만에!

직접 프로젝트를 진행해보니, AI가 가진 무궁무진함이 기대가 되었어요. 옛날에는 정말 개발자들이 몇일에 걸려서 해야하는 일을, AI가 이렇게 빠른 시간에 구현해주니. 정말 세상이 좋아진게 실감났습니다.

먼저 API 활용의 문턱이 생각보다 낮다는 걸 절실히 느꼈어요. 원래는 전문적인 문서나 복잡한 설정이 필요할 줄만 알았는데, 막상 Replit 의 도움을 받아 차근차근 따라가다 보니 “아, 이렇게 쉽게 연결할 수 있구나” 하는 깨달음이 생기더라고요.

그리고 불과 4시간이라는 짧은 시간 안에 MVP를 구현한다는 게 가능할까 싶었는데, 단계별로 실행해보니 오히려 한정된 시간 덕에 집중력이 높아져서, 프로토타입 이상의 기능을 갖춘 웹서비스를 만들어낼 수 있었어요.

무엇보다 제게 큰 변화를 가져온 건 아이디어를 실제로 테스트할 수 있는 장이 마련됐다는 점이에요. 예전에는 ‘어떤 서비스를 만들어볼까?’라는 생각까진 해도, 막상 구체적으로 구현하는 단계에서 주저했는데, 이제는 빠르게 MVP를 만들어서 실사용자들의 반응을 확인할 수 있게 됐어요.

이것이 저처럼 아이디어가 많은 ENFP에게는 엄청난 동력과 자신감을 주더라고요.