확장 가능한 AI SaaS 배포: DeepSeek와 Node.js가 내 워크플로우를 어떻게 바꿨는가

Source: Dev.to

배경

2025년 내 GitHub 기여 그래프는 두 명의 다른 개발자를 보여주었다.

• 전반부: 빈 사각형 – 일을 하고 로그아웃한 뒤 연결을 끊었다.
• 후반부: 4,000개 이상의 커밋.

무엇이 달라졌을까? “그라인드”에 대한 고민을 멈추고 AI를 활용해 개발 속도를 가속화하기 시작했다.

AI‑가속 개발

몇 년 전 MMORPG 사이드 프로젝트를 만들려 했었다. 방대한 보일러플레이트와 설정 작업 때문에 최소 실행 제품(MVP)을 만들기까지 수백 시간이 걸렸고, 이는 동기부여를 꺾었다.

오늘날의 AI 코딩 도구 덕분에 그 마찰이 사라졌다. 이제는 몇 달이 아니라 며칠 만에 MVP를 만들 수 있다. 이 새로운 속도는 나에게 다음을 할 수 있는 추진력을 주었다:

• Node.js와 MongoDB를 백엔드로 깊이 파고들기.
• Nginx와 VDS 설정을 처음부터 마스터하기.
• 실제로 완전하고 프로덕션에 준비된 프로젝트를 배포하기.

프로젝트 개요

핵심 아이디어는 생동감 있는 AI 챗봇이었다. 일반적인 어시스턴트가 아니라 친근하고, 로맨틱하고, 똑똑하거나 지지해 주는 대화 파트너를 만들고 싶었다. “인간 같은” 느낌을 구현하기 위해 단순 텍스트 생성 그 이상을 제공하는 기능을 설계했다:

지속 메모리

AI는 컨텍스트, 이전 대화, 그리고 사용자의 작은 디테일을 기억해 지속적인 관계를 유지한다.

풍부한 미디어

봇이 사진을 전송할 수 있다.

인터랙티브 게임플레이

별도의 페이지에 호스팅된 네 개의 미니 게임을 통해 사용자가 AI 퍼스낼리티와 놀고 상호작용할 수 있다.

진정한 퍼스낼리티

각 AI는 고유한 배경 스토리, 취미, 성격 특성을 가지고 있다. 단순 LLM 래퍼가 아니라 독특한 정체성을 가진 존재이다.

기술 스택

적절한 대형 언어 모델(LLM)을 선택하는 것이 핵심이었다. 여러 모델을 테스트한 결과, DeepSeek을 이 캐릭터들의 핵심 지능으로 선정했다. DeepSeek은 역할극, 감정 뉘앙스, 그리고 “인간적인” 독특함을 내 특정 사용 사례에 대해 다른 모델보다 현저히 잘 처리했다.

(현재 DeepSeek vs. OpenAI vs. Gemini 벤치마크를 비교하는 자세한 기술 분석을 작성 중이다.)

앞으로의 계획

2025년은 빠르게 만드는 법을 배우는 해였다. 2026년은 그 과정을 다듬고 이 에너지를 내 본업에 적용하는 해가 될 것이다.

실제 프로젝트는 여기서 확인할 수 있다: