개발자는 프로그래밍 경험 대신에, GPT-04 mini-high 모델을 활용하여 웹 앱을 구축하였습니다. 주로 자바스크립트, CSS, HTML을 기반으로 하고 Electron을 사용하여 애플리케이션으로 패키징하는 방식이었습니다. 웹 앱은 기본적인 to do list 기능을 갖추고 있으며, 사용자는 항목을 추가, 삭제, 체크하여 완료를 표시하고 수정할 수 있습니다. 또한, UI는 사용자의 상호작용에 따라 색상이 변하거나 축소되는 동적 요소들을 포함하고 있습니다.
이러한 웹 앱 개발 과정에서 몇 가지 주요 문제가 발생했습니다. 첫째, 개발자의 제한된 프로그래밍 경험으로 인해 발생한 기술적 한계가 있었습니다. AI는 초기 구조를 설정하고 초안을 만드는 데 효율적이었으나, 그 이상의 복잡한 기능 추가 또는 오류 수정에는 한계가 있었습니다. 또한, AI와의 상호작용 중에 발생하는 오류를 수정하는 데 시간이 더 소요되었고, AI의 응답이 때로는 프로젝트의 요구사항과 맞지 않는 경우가 있었습니다.
기존 기술과의 비교에서 이 AI 도구를 사용하여 개발하는 주된 이점은 프로그래밍 지식이 부족한 사람도 소프트웨어 개발을 시도할 수 있다는 점입니다. 하지만, 이 방법은 더 정교하고 구체적인 요구 사항을 충족시키기에는 제한적일 수 있으며, 디버깅이나 유지관리 측면에서도 어려움이 있습니다.
추가 고려사항으로는 더 나은 사용자 경험(UX)을 제공하기 위해 인터페이스 디자인을 개선하거나 앱의 반응성을 향상시킬 필요가 있습니다. 또한, 보안 문제나 데이터 관리 측면에서도 추가적인 조치가 필요할 수 있습니다.
결론적으로, AI를 활용한 웹 앱 개발은 특정 조건 하에서 유용할 수 있으나, 복잡한 애플리케이션에는 전문적인 개발 팀의 참여가 필요하다는 것을 드러냅니다. 향후 AI 기술의 발전이 이러한 한계를 해결할 수 있도록 기대되며, 이를 통해 더 많은 사용자가 기술 개발에 참여할 수 있는 기회가 마련되기를 기대합니다. AI와 전문 개발 리소스의 통합 사용이 중요한 발전 방향이 될 것입니다.
