AI만으로 오프라인‑퍼스트 POS SaaS 구축: 데스크톱, 모바일 앱 및 랜딩 페이지 포함
Source: Dev.to
전체 스택 개발자로서 전통적인 코딩 워크플로우를 사용해 수많은 앱을 만들었습니다. 최근에는 AI 도구만을 사용해 전체 SaaS 제품을 만들겠다는 도전을 했습니다—Electron.js 데스크톱 앱, 모바일 앱, 랜딩 페이지, 그리고 블로그까지 모두.
제품은? TransactFlow – 파키스탄 소규모 소매점을 위한 오프라인‑우선 POS 시스템입니다. 출시 소식은 **Product Hunt**에서도 확인할 수 있습니다.
AI로 시작하기: Cursor Claude 3
먼저 Cursor Claude 3을 실험해 보았는데, 정말 놀라웠습니다. AI가 코드 스니펫을 생성할 뿐만 아니라 전체 애플리케이션 구조를 설계하는 데도 도움을 주었습니다. 모든 코드를 한 줄씩 작성하는 대신, AI에게 복잡한 워크플로우를 효율적으로 만들도록 안내했습니다.
무료 체험 및 새로운 도구 탐색
- Windsurf – 몇 주간 무료 체험을 제공했습니다. 빠른 프로토타이핑, 컴포넌트 테스트, 특정 모듈에 대한 코드 생성 등에 광범위하게 활용했습니다. 반복 속도가 전통적인 방법을 훨씬 뛰어넘었습니다.
- Augmented Code – 컨텍스트 엔진이 매우 강력합니다. AI가 TransactFlow의 전체 아키텍처를 이해하고 연결된 대규모 모듈을 생성했으며, 이는 큰 변화를 가져왔습니다.
- Claude Opus 4.5 – 현재 제가 가장 많이 사용하는 모델입니다. 개인적으로는 Claude Sonnet 4.5가 창의성과 컨텍스트 이해 사이의 균형이 가장 좋아서 즐겨 사용합니다.
프론트엔드 & UI: Gemini 3 Pro
UI와 디자인 컴포넌트는 Gemini 3 Pro에 의존합니다. AI 가이드를 통해 제작된 깔끔하고 직관적인 인터페이스를 바로 프로덕션 수준으로 만들 수 있습니다. 이 조합 덕분에 데스크톱, 모바일, 웹 버전을 동시에 구축해 개발 시간을 몇 주 단축할 수 있었습니다.
배운 점
- AI는 공동 개발자이며, 대체자가 아니다. AI를 안내하고 결과물을 검증하는 것이 여전히 핵심입니다.
- 작게 시작하고 빠르게 반복한다. AI로 컴포넌트를 생성하되 즉시 테스트합니다.
- 문서화는 여전히 중요하다. AI가 문서를 생성할 수 있지만, 검토를 통해 명확성을 확보해야 합니다.
- 여러 모델을 실험한다. 각 AI 엔진은 코드 생성, UI 디자인, 컨텍스트 이해 등 서로 다른 영역에서 강점을 가집니다.
- 도구를 스마트하게 조합한다. 백엔드 로직에는 Claude 모델을, UI에는 Gemini를 결합하면 최고의 결과를 얻을 수 있습니다.
TransactFlow를 만든 이유
소규모 소매점은 지속적인 인터넷 연결이 필요하거나 현지 시장에 비해 과도하게 비싼 POS 시스템에 어려움을 겪습니다. TransactFlow는 오프라인‑우선이며, 인터넷이 연결되면 자동으로 동기화되고, 현지 비즈니스를 위해 PKR(파키스탄 루피) 가격으로 제공됩니다.
여기서 확인해 보세요: https://www.transactflow.pk
마무리 생각
AI만으로 완전한 SaaS 제품을 구축하는 경험은 눈을 뜨게 했습니다. 이는 전체 스택 개발자로서의 제 역량을 대체한 것이 아니라, 오히려 증폭시켰습니다.
AI‑보조 개발에 관심 있는 다른 개발자들을 위한 조언:
- 한 번에 하나의 모델부터 실험해 보세요.
- 최상의 결과를 위해 여러 도구를 결합하세요.
- 항상 검증하고 반복하세요.
소프트웨어 개발의 미래는 협업입니다: 인간 + AI, 인간 대 AI가 아닙니다.