안녕하세요, Q-Fit을 만든 개발자입니다. 오늘은 이 서비스가 어떻게 탄생하게 됐는지, 그 뒷이야기를 솔직하게 풀어보려고 합니다. 거창한 창업 스토리는 아닙니다. 그냥 백엔드 개발자 한 명이 AI랑 씨름하면서 사이드 프로젝트를 만들어 본 이야기입니다.
시작은 정말 단순했다
Google Gemini 3.0 Pro가 출시됐을 때, 순수한 호기심으로 "이 AI가 얼마나 잘 만드는지 한번 보자"라는 생각에서 시작했습니다. 당시에 만들어 본 결과물을 회사 동료들에게 공유하려는 가벼운 마음이었죠. 그러다 마침 회사 동료가 어떤 심리테스트 링크를 보내줬는데, 해보다가 문득 "이거 직접 만들어볼 수 있지 않을까?" 하는 생각이 들었습니다.
실제로 만들어보니 기본적인 틀은 생각보다 금방 완성됐습니다. AI가 코드를 척척 짜주니까요. 조금 가다듬으면 실제 서비스로 내놓을 수 있겠다는 확신이 들었고, "내가 만든 서비스를 사람들이 즐기면서 수익도 낼 수 있을까?"라는 궁금증에 본격적인 사이드 프로젝트로 전환하게 됐습니다.
기술 스택: 본업과는 전혀 다른 세계
본업은 Java/Kotlin + Spring Boot 5년차 백엔드 개발자입니다. 서버리스 아키텍처나 프론트엔드 개발은 사실 익숙하지 않은 영역이었죠. 그래서 기술 스택을 고를 때 기준이 명확했습니다. "AI가 잘 다룰 수 있는 기술"로 구성하자는 거였습니다.
- React + Vite: AI가 가장 많은 학습 데이터를 보유한 프론트엔드 프레임워크
- Firebase (Firestore, Functions): 서버리스로 백엔드 구축 비용을 최소화
- Cloudflare Pages: 정적 페이지 배포 시 비용이 들지 않아서 선택
- Tailwind CSS: 디자인 감각이 부족해도 빠르게 그럴듯한 UI를 만들 수 있는 유틸리티 CSS
처음 사용하는 기술들이었지만, AI가 하나씩 알려주면서 진행하다 보니 공식 문서도 거의 안 보고 배포까지 성공했습니다. 물론 중간중간 삽질도 있었지만, "일단 돌아가게 만들고 나중에 개선하자"는 마인드로 빠르게 전진했습니다.
AI와 함께하는 개발: 편리함과 아쉬움 사이
개발에는 Google의 Antigravity 기반를 주로 사용했습니다. 넉넉한 쿼터 제공, 이미지 생성 기능, 워크플로우 자동화 등 좋은 점이 많았습니다. 특히 정형화되는 작업 — 예를 들어 새 심리테스트 데이터를 만들거나, 다국어 번역을 일괄 처리하는 작업 — 은 한번 패턴을 잡으면 자동화할 수 있어서 정말 편리했습니다.
하지만 아쉬운 점도 분명 있었습니다. Gemini 3.0 Pro가 프로젝트에 작성해 둔 지침사항을 자꾸 안 따르는 겁니다. 스타일 가이드를 무시하고 하드코딩된 색상을 쓴다거나, 이미 정해둔 컴포넌트 구조를 따르지 않는 경우가 빈번했습니다. 그때마다 코드 리뷰를 하고 수정 요청을 반복해야 했기 때문에, 퀄리티를 일정 수준 이상으로 유지하는 게 가장 큰 과제였습니다.
백엔드 개발자의 프론트엔드 고민
기능 구현 자체는 AI 덕분에 어느 정도 해결됐지만, 진짜 어려웠던 건 UI/UX 디자인이었습니다. 백엔드 개발자다 보니 "어떻게 하면 유저가 편하게 느낄까", "이 버튼 위치가 직관적일까" 같은 고민이 항상 따라다녔습니다. API 설계는 자신 있지만, 사용자 눈에 보이는 화면을 예쁘고 편하게 만드는 건 완전히 다른 영역이더라고요.
지금도 Q-Fit의 디자인이 완벽하다고는 생각하지 않습니다. 하지만 "완벽해질 때까지 기다리면 영원히 출시 못 한다"는 마음으로, 일단 내놓고 사용자 피드백을 받으면서 개선해 나가는 방향을 선택했습니다.
앞으로의 계획
사실 지금도 할 일이 산더미입니다. 당장 떠오르는 것만 해도 이만큼 됩니다.
- 디자인 개선: 현재 UI를 더 세련되고 유저 친화적으로 다듬기
- 콘텐츠 지속 추가: 새로운 심리테스트, 미니게임, 블로그 글을 꾸준히 추가
- 구글 애드센스 승인: 한 달에 만 원이라도 수익을 내보는 것이 현실적 목표
누군가에게는 소소해 보일 수도 있는 목표들이지만, 이게 바로 사이드 프로젝트의 매력이라고 생각합니다. 아무런 압박 없이 내가 만들고 싶은 걸 만들고, 그 과정 자체를 즐기는 것. 수익은 그 뒤에 따라오면 좋겠지만, 설령 그렇지 않더라도 이 경험 자체가 충분히 가치 있다고 생각합니다.
마치며
Q-Fit은 거창한 비전에서 시작된 프로젝트가 아닙니다. 호기심 하나에서 출발해서, AI라는 든든한 조수와 함께 한 걸음씩 만들어 온 서비스입니다. 부족한 점도 많고 아직 갈 길도 멀지만, 이 서비스를 통해 누군가가 재미있는 시간을 보내준다면 그것만으로도 충분히 보람 있는 일이라고 생각합니다. 앞으로도 꾸준히 개선해 나갈 테니, Q-Fit에 많은 관심 부탁드립니다.