“코딩? 몰라도 돼요. 지금은 말로 프로그램 만드는 시대입니다.”

📈 주식 정보 정리 AI ‘StockTalkAI’

🗣️ 사람 목소리를 복제하는 ‘Clonify.app’

💻 SNS를 통합 관리하는 ‘SocialWolf.io’

이 모든 웹서비스를 코드 한 줄 안 짜고 만든 사람이 있습니다.
그 주인공은 케빈 바디(Kevin Badi)인데요.
 

그는 이 3가지 서비스를 론칭한 지 단 3개월 만에 
10만 달러, 한화 약 1억 4천만 원을 벌어들였습니다.
 

그는 말합니다.

“코딩? 몰라도 돼요. 지금은 말로 프로그램 만드는 시대입니다.”

코딩 몰라도 할 수 있는 코딩, 바이브 코딩

이제 프로그램 하나 만들겠다고 JAVA나 C, 파이썬처럼 
복잡한 코딩 언어를 공부할 필요가 없어졌습니다.

요즘은 그냥 우리가 쓰는 말 그대로, 
AI에게 “이런 프로그램 좀 만들어줘”라고 말하면, 
정말로 프로그램이 뚝딱 만들어지는 시대가 됐거든요.

해외에서는 이런 새로운 방식의 개발을 
‘바이브 코딩(Vibe Coding)’이라고 부릅니다.

이제는 Replit, ChatGPT, Copilot 같은 AI 도구 덕분에,
개발자가 아니어도 누구나 “나만의 서비스”를 만들 수 있어요.
 

케빈은 특히 Replit이라는 서비스를 사용해 웹 서비스의
 

• 📝 기획
• 🎨 디자인
• 🔗 API 연결
• 🗂️ 데이터베이스 구축
• 🔉 배포까지

모두 웹 브라우저 안에서 AI랑 대화하면서 개발해냈는데요. 
이 노하우를 비개발자 분들도 쉽게 이해하고 따라할 수 있도록 요약 정리해보았습니다!

(이 글은 Kevin Badi의 <How I Made $30,000 A Month Building SaaS with Replit Agent (1 Hour Replit Masterclass)>를 바탕으로 제작되었습니다.)
 

1️⃣ “되는 아이디어”부터 찾기

바이브 코딩으로 성공하고 싶다면, 제일 먼저 해야 할 일은 ‘되는 아이디어’를 찾는 것이에요.
 

여기서 ‘된다’는 말엔 두 가지 의미가 있어요.

하나는 사람들이 관심을 가질 만큼 잘 팔릴 것,
다른 하나는 내가 직접 만들어볼 수 있을 만큼 쉬울 것,
이 두 가지 조건을 모두 만족해야 하죠.

✅ 1. 잘 팔리는 아이디어는 SNS에 있다

케빈은 새로운 아이디어가 떠오르면 먼저 X(구 트위터), 틱톡, 레딧 같은 SNS를 구경해요.
사람들이 자주 공유하거나 언급하는 앱이나 서비스를 눈여겨보죠.

예를 들어, “AI가 자동으로 팟캐스트를 만들어주는 서비스”가 인기라면,
이건 사람들이 정말 필요로 하고 있다는 뜻이에요.
 

왜냐하면 단순히 “우와, 신기하다!” 수준이 아니라, 
사람들이 자발적으로 퍼뜨리고 있다는 건, 시장에 수요가 있다는 근거가 되는 것이니까요.
 

그런데 인기 있어 보인다고 바로 만들면 안 돼요. 

이미 잘 만든 경쟁 서비스가 있다면, 우리가 살아남기 어려울 수 있거든요. 
그래서 비슷한 서비스를 이미 누가 만들었는지 꼭 확인해봐야 해요.

직접 써보거나 검색해보면서, 
“이 정도 경쟁이면 나도 해볼 만하겠다” 싶을 때,
다음 단계로 넘어가면 됩니다.

✅ 2. 필요한 API가 있는지 확인하기

아이디어가 괜찮아도, 
바로 만들기 전에 꼭 한 번은 이 질문을 해봐야 해요. 

“이걸 실제로 내가 만들 수 있을까?”
 

여기서 중요한 게 바로 API인데요. 
API는 어렵게 들릴 수 있지만, 
쉽게 말하면 다른 서비스의 기능을 빌려 쓸 수 있는 통로라고 보면 돼요.

⛅ 예를 들어, 내 프로그램이 현재 날씨 정보를 보여주는 기능이 필요하다고 해볼까요? 
그럼, 내 프로그램이 API를 사용해서
기상청 같은 날씨 정보를 제공하는 서비스에 
“서울 날씨 알려줘!”라고 요청하면, 
그 서비스가 현재 서울의 날씨 데이터를 보내주는 식이죠.

사실 우리가 자주 듣는 ChatGPT나 Claude 같은 인공지능 서비스도
많은 서비스들이 API로 불러와서 사용하는 경우가 많아요. 
예를 들어, 챗봇이나 자동 글쓰기 프로그램도 
ChatGPT API로 작동되고 있는 경우가 많죠.

내가 만들고 싶은 서비스가 꽤나 어려운 기능이라면
그 기능을 실제로 구현할 수 있는 API가 있는지 먼저 찾아봐야 해요.

케빈은 퍼플렉시티(Perplexity)라는 검색 AI에 
“AI가 자동으로 팟캐스트를 만들어주는 프로그램을 만들고 싶은데,
그걸 가능하게 해주는 API가 있을까?” 라고 물어봤어요.

이때 케빈은 PlayAI라는 서비스를 찾을 수 있었죠.

이렇게 필요한 API까지 찾았다면, 
이제는 어떻게 만들지 준비할 차례입니다.

2️⃣ 어떻게 만들 것인지 계획부터

만들고 싶은 아이디어가 정해졌다면, 
이제는 “어떻게 만들지”를 정해야 해요.

무작정 만들기부터 시작하면, 
중간에 길을 잃고 프로그램이 엉망이 될 수 있거든요.
그래서 케빈은 만들기 전에 꼭! 아래 두 가지를 먼저 준비했어요.

✅ 1. 해야 할 일들을 잘게 쪼개서 정리하기

프로그램을 만들 때는 
“어떤 걸 먼저 만들지” 순서를 정하는 게 정말 중요해요. 
케빈은 자기가 만들던 AI 팟캐스트 생성 프로그램의 제작 과정을 
다음과 같이 여섯 단계로 나눴어요.

1. 홈 화면 만들기 (서비스 소개 & 시작 버튼)
2. 로그인/회원가입 기능
3. 팟캐스트 생성 화면
4. 입력받은 텍스트를 API로 보내기
5. 생성된 오디오 결과 보여주기
6. 사용자 기록 저장하기

이렇게 기능을 하나하나 쪼개서 정리해두면,
무엇부터 만들지 헷갈리지 않고,
차근차근 진행할 수 있어요.

그리고 사실 이렇게 기능을 쪼개는 진짜 이유는
AI에게 한꺼번에 "이런 프로그램 만들어줘!" 라고 통째로 맡기면,
거의 대부분 코드가 엉망이 되거나,
중간에 이상한 기능이 들어가기 때문이에요.

AI는 마법사가 아니기 때문에,
‘하나씩’, ‘순서대로’ 시켜야 별다른 문제 없이
훨씬 빠르고, 효과적으로 프로그램을 만들 수 있습니다. 

케빈은 실제로 Google Docs에 체크리스트를 만들어두고, 
하나씩 해결할 때마다 지워가며 개발을 진행했어요.

💡 tip) 프로그램 개발이 처음이라면 
이런 계획을 짜는 것도 ChatGPT에게 도움을 받을 수 있어요!

✅ 2. ‘무엇을 기억해야 하는지’ 정해주기

두 번째로 중요한 건, 
프로그램이 어떤 정보를 저장해야 하는지를 
미리 정해두는 거예요.

프로그램이 제대로 된 서비스를 제공하기 위해서는 
단순히 예쁘게 화면만 보여주는 게 아니라,

사용자에 대한 정보도 기억해야 하고, 
기능을 얼마나 썼는지, 
무엇을 만들었는지, 
그 결과물까지도 저장해야 하거든요.

그런 여러 정보를 저장하는 장소를
‘데이터베이스’라고 합니다.

☕ 프로그램을 카페에 비유해보자면,
데이터베이스는 그 카페의 직원들 메모장이라 할 수 있어요.

• 손님이 누구인지 (회원 정보)
• 이 손님이 뭘 주문했는지 (기능 사용 기록)
• 뭘 만들어줬는지 (AI 결과물)

이런 걸 제대로 정리해두지 않으면, 
나중에 손님이 “저번에 마신 거 다시 주세요” 했을 때,
직원이 “어... 뭐였더라요?” 하고 헤매게 되는 거죠 😅

💡 케빈은 이번 프로그램에서 다음 3가지 데이터를 기억하도록 설계했어요.

• 사용자 정보: 이름, 이메일, 비밀번호, 요금제, 결제 ID 등
• 기능 사용 내역: 몇 번 기능을 썼는지, 팟캐스트 몇 자 만들었는지
• 생성된 음성 파일: 어떤 목소리로 어떤 내용을 만들었는지

이렇게 데이터를 구분해서 정리해두면

• 사용자에게 이전 기록을 보여줄 수 있고
• 무료 요금제는 기능을 제한할 수도 있고
• 나중에 결제 시스템과도 쉽게 연결할 수 있어요.

🧠 tmi) 이런 작업을 개발자들은 ‘데이터베이스 설계’라고 불러요.

이 작업도 처음이라면 ChatGPT에게 서비스를 소개한 뒤 “어떤 정보를 데이터베이스에 저장하게 만들까요?” 라고 물어보면 쉽게 해낼 수 있어요!

3️⃣ 구조 설계하기

이제 본격적으로 프로그램을 만들 차례입니다.

그런데 우리는 코딩을 직접 하지 않고, 
AI에게 시켜서 프로그램을 만들 것이기 때문에, 
AI한테 ‘무엇을 어떻게 시킬지’ 정확하게 말하는 것, 
다시 말해 “프롬프트(prompt)”를 잘 작성하는 것이 정말 중요해요.

✌️ 레플릿에는 AI가 Agent와 Assistant 두 종류의 AI 서비스가 있어요 

처음 프로그램을 만들 땐 큰 작업이 필요한 경우가 많은데요.
따라서 시작할 때는 Replit의 에이전트(Agent)를 활용해야 합니다.

그럼 이 에이전트를 어떻게 써야 잘 쓸 수 있을까요? 
케빈은 에이전트를 쓸 때 항상 3가지 원칙을 지킨다고 해요.

✅ 1. 처음부터 많은 걸 시키지 않기

앞서 말했듯이
AI에게 처음 말을 걸 때,
“로그인도 만들고, 
사용자 관리도 하고, 
음성도 변환하고, 
결제까지 해줘!” 

이렇게 한꺼번에 여러 가지 일을 시키면,
AI도 헷갈려서 코드가 엉망이 될 수 있어요.

그래서 케빈은 프로그램의 뼈대만 먼저 만들고,
여러 기능들은 나중에 하나씩 추가했어요.

예시) Kev가 실제로 작성한 첫 프롬프트

AI 팟캐스트 생성기 프로그램을 만들고 싶습니다.
우선 다음 3개의 페이지를 만들어주세요.

1. 홈 화면 (시작하기 버튼 포함)
2. 로그인 및 회원가입 페이지
3. 팟캐스트 생성 화면

✅ 2. "프롬프트 개선" 기능 활용

레플릿에서는 프롬프트를 쓰기 전에
"Improve Prompt(프롬프트 개선)" 버튼을 누를 수 있어요.

이 버튼을 누르면, 내가 쓴 문장을 AI가 더 잘 이해할 수 있게 다듬어줘요. 
그러고 나서 “Start Building” 버튼을 눌러 개발을 시작하면 됩니다.

✅ 3. 딱 하나의 옵션만 체크

프롬프트를 입력하면,
AI가 “이런 기능도 추가할까요?” 하고
여러 옵션을 보여줄 때가 있어요.

그런데 이때 기능들이 좋아보인다고 해서 
처음부터 옵션을 여러 개를 너무 많이 켜면, 
AI가 실수를 하거나, 핵심 작업을 놓칠 수 있어요.

그래서 케빈은 가장 첫 번째 옵션, 
딱 하나만 선택한다고 해요.

케빈은 여러 번 강조합니다.

“AI는 한 번에 하나씩 시키는 게 가장 정확하고 빠릅니다.”

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4️⃣ 핵심 기능 붙이기

웹서비스의 기본 틀이 완성됐다면, 
이제 진짜 핵심적인 기능을 만들어내는 단계로 들어가요.

이번 프로젝트에서는 
AI가 자동으로 텍스트를 음성으로 바꿔주는 기능이 핵심이었어요. 
그런데 이런 기능을 우리가 직접 만들기는 쉽지 않죠.

그래서 케빈은 아이디어를 결정하기 전에
Perplexity(퍼플렉시티)라는 AI 검색 도구를 이용해서, 
이 기능을 대신해줄 수 있는 API가 있는지 찾아봤었어요. 
그 결과 PlayAI라는 서비스의 API가 있다는 걸 확인했었죠.

이번 단계에서는 이 API 연결해서
서비스의 핵심 기능을 구현하는 방법을 알아볼 것입니다!

🔗 API를 연결하는 법

먼저, 특정 서비스의 API를 사용하려면 
그 서비스를 제공하는 사이트에 가입해서 “API 키”라는 걸 받아야 해요. 

이 키는 쉽게 말하면
우리 프로그램이 “이 기능 좀 써도 될까요?” 하고 
해당 서비스에 요청할 때 꼭 필요한 열쇠죠.

케빈은 PlayAI 서비스에서 API키를 발급받았습니다.

그런데 여기서 꼭 기억해야 할 게 하나 있어요.

💸 API는 대부분 사용한 만큼 요금이 나가는 구조예요.
즉, 누군가 내 API 키를 몰래 가져가서 쓰게 되면,
그 요금이 전부 내게 청구될 수 있어요!

그래서 이 키는 진짜 중요한 보안 정보예요.
절대 아무 데나 붙여넣거나 공유하면 안 돼요.

Replit에서는 “Secrets”라는 비밀 공간에 
이 키를 따로 보관할 수 있게 되어 있어요.

케빈은 어시스턴트(Assistant)에게 이렇게 요청했어요. 
“PlayAI의 API 키를 Secrets에 넣을 수 있게 도와줘.”

그러자 어시스턴트가 필요한 코드도 자동으로 작성해주고, 
어디에 뭘 입력해야 하는지까지 자세히 알려줬어요.

Secrets 탭에 API 키를 잘 넣어두기만 하면, 
이제 API를 프로그램에 연결하는 건 정말 간단해요.

우리는 그냥 “이거 API랑 연결해줘!” 하고 말만 하면 
어시스턴트가 알아서 척척 처리해주죠.

설명서는 보여줘야 한다

그런데 API를 단순히 연결했다고 모든 게 끝나지 않아요.

AI가 그 API를 제대로 쓰려면, 
‘어떻게 작동하는지 설명서’를 함께 보여줘야 해요.

케빈은 이렇게 했어요:

1. PlayAI 공식 문서를 열어서 “AI 팟캐스트 만들기” 기능 설명을 찾고
2. 거기 있는 예시 코드를 복사해서 에이전트에게 붙여넣고
3. 문서 링크(URL)도 함께 전달했어요

이렇게 하면 AI가 “아~ 이 API는 이런 방식으로 요청하고, 
이런 식으로 대답이 오는구나!” 하고 이해하게 돼요.

그 결과, 프로그램 안에서는 핵심 기능이 매끄럽게 작동하게 되는 거죠. 
텍스트 입력 → API 요청 → 오디오 응답 받기 이런 흐름이 완성되는 거예요!

5️⃣ 오류 고치며 마무리하기

개발이 거의 다 되어가는 것처럼 보여도, 
첫 실행에서 모든 게 완벽하게 작동하는 경우는 거의 없습니다.
특히 AI나 외부 API를 쓰는 프로그램은 작동 오류가 생기기 쉬워요.

그래서 이런 오류를 찾아서 고치는 작업은 
꼭 필요하고, 아주 중요한 단계예요.

하지만 걱정 마세요!
이때도 우리가 직접 코드를 분석하거나 수정할 필요는 없어요. 
AI가 함께 도와줄 수 있으니까요.

🧠 문제 확인은 콘솔에서

무언가 문제가 생겼을 때, 
제일 먼저 확인해야 할 건 콘솔(console)이라는 곳이에요. 
이건 프로그램의 속에서 무슨 일이 일어나는지 보여주는 창문이라고 보면 돼요.

Replit에서는 프로그램을 실행하면 아래쪽에 콘솔 창이 자동으로 뜨고,
거기서 이런 메시지를 확인할 수 있어요:

• “API 키가 잘못되었습니다”
• “데이터가 누락되었습니다”
• “서버에서 응답이 없습니다”

이런 오류 메시지들을 콘솔에서 바로 확인할 수 있다면,
무엇이 문제인지 그 원인을 찾을 수 있는 것이죠.

🤖 에러는 복사해서 그대로 AI에게

콘솔에 보이는 영어 에러 메시지, 
모른다고 무서워할 필요 전혀 없어요!

콘솔에서 에러 메시지를 봤다면, 
그걸 복사해서 프롬프트에 붙여넣고
에이전트(Agent)에게 “이 문제 좀 해결해줘요!” 
라고 말하면 됩니다.

예를 들어 케빈은 이렇게 말했어요:

"팟캐스트 생성 버튼을 눌렀을 때 에러가 생겼어요.
콘솔에 이렇게 떠요:
Error: Missing content field
이 문제를 해결해주세요."

정확한 오류 메시지를 알려주면,
AI가 어떤 부분에서 문제가 생겼는지 파악해서 
직접 코드를 수정해주는 거죠. 

어렵지 않죠?

👀 문제는 있는데, 콘솔에 아무것도 안 뜰 땐?

때로는 에러 메시지가 안 뜨는데 
기능이 제대로 작동하지 않는 경우도 있어요. 

이럴 땐 ‘로그(log)’라는 걸 추가해보면 좋아요.

로그는 쉽게 말해서, 
프로그램 안에서 무슨 일이 일어나고 있는지 
실시간으로 보여주는 중계방송이에요.

예를 들어:

• 어떤 값이 전달됐는지
• 어떤 작업이 실행됐는지
• 어디까지는 잘 작동했고, 어디서 멈췄는지

이런 걸 콘솔에 계속 보여주는 역할을 해요.

예를 들어, API를 사용하는 기능에서 문제가 생겼는데 
에러 메시지는 뜨지 않는 상황이라고 해볼게요.

이럴 때는 Replit 에이전트에게 이렇게 요청할 수 있어요. 
“API 호출이 어떻게 이루어졌는지 로그를 추가해주세요.”

그러면 에이전트가 필요한 곳에 자동으로 로그 코드를 넣어주고, 
콘솔창에서 이전에는 보이지 않던 문제의 단서들이 하나씩 드러나기 시작해요.

서비스가 문제없이 잘 작동할 때까지, 
이렇게 오류를 고쳐가는 과정을 몇 번만 반복하면, 
코드 한 줄 없이도 멋진 웹서비스를 만들 수 있어요!

코드 없이 1시간만에 완성하는 웹 서비스

믿기 어렵겠지만, 
케빈은 단 1시간 만에 
AI가 목소리를 만들어주는 팟캐스트 웹 서비스를 완성했어요! 😲

이제는 정말 코드를 몰라도, 
서비스를 만들 수 있는 시대예요.

케빈처럼 Replit(레플릿)만 잘 써도 진짜 코드 한 줄 쓸 줄 몰라도, 
아이디어만으로도 나만의 웹 서비스를 직접 만들 수 있답니다!

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