① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요
YepBuddy 아이디어를 구체화하고 앱 기능을 정리하는 과정에서 AI를 활용했습니다. 처음에는 취미 운동자를 위한 간편 운동 기록 앱이라는 방향만 잡혀 있었고 사용자 문제와 기능 흐름을 한 번에 설명하기 어려웠습니다. AI를 통해 아이디어 소개 문제 정의 해결 방식 실현 계획을 항목별로 나누어 정리했습니다. 단순한 문장 다듬기를 넘어 서비스 기획 MVP 범위 설정 앱 구현 흐름 코드 리뷰까지 함께 진행했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요
Gemini는 정보성 검색에 활용했습니다. 운동 기록 앱의 일반적인 문제점 AI 운동 코칭 기능의 확장 가능성 사용자 관점에서
참고할 만한 요소를 조사했습니다.
Claude Code는 사용자 요구사항 분석 플랜 작성 태스크 분류 최종 리뷰를 담당하여 코드는 직접 작성하지 않고 Codex에 위임하는 방식으로 토큰을 절약했습니다. /review로 코드 흐름을 점검했고 /simplify로 복잡한 구조를 줄이는 방향을 확인했습니다.
Codex는 실제 구현을 담당하는 역할로 세분화했습니다.
- gpt-5.5 xhigh는 멀티파일 통합 새로운 Feature 슬라이스 전체 구현 복잡한 상태 관리를 맡았습니다.
- gpt-5.3-codex는 1-2개 파일 수정 단일 훅 구현 기존 컴포넌트 개선을 맡았습니다.
- gpt-5.4-mini는 타입 정의 i18n 문자열 추가 단순 UI 같은 기계적 작업에 맡았습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요
AI를 활용하면서 YepBuddy가 단순한 운동 기록 앱이 아니라 취미 운동자의 기록 부담을 줄이는 서비스라는 점이 더 분명해졌습니다. 처음에는 기능 중심으로만 설명했지만 AI와 함께 정리하면서 사용자가 왜 이 앱을 필요로 하는지 어떤 흐름으로 기록을 남기는지 이후 AI 코칭으로 어떻게 확장할 수 있는지까지 연결할 수 있었습니다. MVP 범위도 명확해졌습니다. 처음부터 모든 기능을 만들기보다 간편 기록 운동 중 화면 결과 화면 주간 루틴 관리 순으로 우선순위를 구분할 수 있었습니다. 코드 리뷰를 통해 구현 방식도 정리되었습니다. 불필요하게 복잡한 부분을 줄이고 사용자가 빠르게 기록할 수 있는 흐름에 집중할 수 있었습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요
AI가 만든 결과를 그대로 쓰지 않고 제가 실제 운동을 하면서 느낀 불편함을 중심에 두고 수정했습니다. 기존 운동 앱이 너무 많은 입력을 요구한다는 점 취미 운동자는 상세 기록보다 꾸준함과 루틴 흐름을 더 중요하게 본다는 점을 반영했습니다.
프로젝트 개선 포인트는 YepBuddy의 핵심 가치인 간편함을 유지하기 위한 방향으로 잡았습니다.
- 기록 시간 단축: 운동 한 세트를 기록할 때 거치는 입력 단계 수를 줄여 흐름이 끊기지 않도록 다듬었습니다.
- 루틴 중심 UX: 매번 운동 종목을 새로 입력하지 않고 주간 루틴에서 바로 불러올 수 있게 흐름을 정리했습니다.
- 화면 전환 최소화: 운동 중 화면에서 결과 화면으로 이어지는 동선을 짧게 유지했습니다.
- 입력 부담 분산: 상세 기록은 선택 사항으로 두고 기본 기록만으로도 운동을 마칠 수 있게 만들었습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요
따라 할 수 있습니다. 먼저 자신이 겪은 불편함과 만들고 싶은 서비스를 짧게 적고 AI에게 한 번에 완성본을 맡기기보다 역할별로 나누어 요청하는 것이 핵심입니다.
Gemini로 시장과 사용자 정보를 먼저 검색해 문제 정의의 근거를 만들고 Claude Code로 초반 MVP 명세를 정리하고 코드 리뷰와 단순화를 점검합니다. Codex로 실제 앱 구조와 구현 방향을 확인하고 태스크 복잡도에 따라 역할로 나눠 개발합니다.
아이디어 요약 핵심 기능 정리 MVP 범위 설정 구현 흐름 점검 코드 리뷰 정보 검색 순으로 단계를 나누면 따라 하기 쉽습니다. 마지막에는 자신의 경험과 실제 사례를 다시 넣어야 본인의 아이디어가 드러나는 글이 됩니다.