다양한 문제 상황을 해결하기 위해 AI 에이전트를 활용하는 방법을 이해하게 됐다면, 이제는 소수의 팀원과 좀 더 현실적인 문제를 정의하고 해결해볼 차례입니다. 이번 포스트는 구름 AI 어시스턴트 과정 13일차 학습자를 위한 팀 프로젝트 수행 방법을 소개합니다.
Goorm AI Assistant Bootcamp – Team Project Guide
프로젝트 목표
본 프로젝트는 AI 에이전트와 협업하여 실제 서비스를 기획하고 구현하는 경험을 목표로 합니다.
각 팀은 제한된 시간 안에 하나의 웹 서비스를 기획하고,
기획 → 구현 → 배포 → 개선 → 발표
까지 실제 스타트업의 MVP 개발 프로세스를 경험합니다.
프로젝트 수행 조건 (필수)
각 팀은 아래 조건을 반드시 만족해야 합니다.
① AI 에이전트 활용
최소 2종 이상의 AI 에이전트를 활용합니다.
예)
- ChatGPT
- Claude
- Gemini
- Perplexity
- Grok
- NotebookLM
② 코딩 에이전트 활용
최소 1종 이상의 AI 코딩 도구를 활용합니다.
예)
- Claude Code
- Cursor
- Windsurf
- Codex
- Gemini CLI
③ LLM API 사용
최소 하나 이상의 LLM API를 활용합니다.
예)
- OpenAI API
- Gemini API
- Claude API
- Groq API
- OpenRouter API
④ Open API 활용
최소 하나 이상의 외부 Open API를 활용합니다.
예)
- YouTube Data API
- News API
- TMDB API
- NASA API
- Unsplash API
- OpenWeather API
- Exchange Rate API
- Kakao API
- Google Maps API
팀 운영 방식
각 팀은 4~5명의 구성원으로 프로젝트를 수행합니다.
프로젝트는 턴(Turn) 방식으로 진행합니다.
한 사람당 15~20분 동안 담당 역할을 수행한 후 다음 팀원에게 프로젝트를 전달합니다.
턴 방식의 역할 수행 예시
| Turn | 담당 역할 |
|---|---|
| Turn 1 | 아이디어 선정 및 시장조사 |
| Turn 2 | 기술명세서 작성 |
| Turn 3 | 핵심 기능 구현 |
| Turn 4 | UI 개선 및 기능 고도화 |
| Turn 5 | 발표 자료 및 문서 작성 |
다음 담당자는 이전 결과를 이어받아 프로젝트를 계속 발전시킵니다.
프로젝트 진행 프로세스
STEP 1. 프로젝트 토픽 선정
관심 있는 서비스 아이디어를 선정합니다.
예시
- AI 뉴스
- 여행
- 쇼핑
- 금융
- SNS
- 헬스케어
- 교육
- 게임
- 생산성
- 콘텐츠
산출물
- 프로젝트명
- 한 줄 소개
- 해결하려는 문제
STEP 2. AI 기반 기획 준비
모든 기획은 AI 에이전트와 협업하여 수행합니다.
① Market Research
AI를 활용하여
- 시장 규모
- 최신 트렌드
- 경쟁 상황
- 성장 가능성
조사
② 경쟁 서비스 분석
대표 경쟁 제품 2~3개를 선정하여
Business Model Canvas 작성
분석 항목
- 고객
- 가치 제안
- 핵심 기능
- 수익 구조
- 차별화 요소
③ UX Persona 작성
대표 고객 2~3명을 정의합니다.
예시
- 연령
- 직업
- 목표
- Pain Point
- 사용 시나리오
산출물
- Market Research
- Business Model Canvas
- UX Persona
STEP 3. 초기 기술명세서 작성
아래 내용을 포함하여 기술명세서를 작성합니다.
포함 항목
- 프로젝트 개요
- 핵심 기능
- 화면 구성
- 사용자 흐름
- 시스템 구조
- 기술 스택
- 사용 API
- 데이터 저장 방식
- 배포 전략
권장 기술 스택
Frontend
- React
- Vite
Backend
- Supabase
- Firebase
- Neon
- Express
Deployment
- Vercel
- Netlify
STEP 4. 1차 MVP 구현 및 배포
가장 중요한 핵심 기능부터 구현합니다.
완성도보다
동작하는 MVP
를 우선 목표로 합니다.
구현 목표
- 핵심 기능
- API 연동
- 기본 UI
- 오류 없이 실행
- 실제 배포
배포 예시
- Vercel
- Netlify
산출물
- 1차 서비스 URL
STEP 5. 팀 리뷰
각 팀은 배포된 URL을 팀원들에게 공유합니다.
모든 팀원이 직접 사용해보고 피드백을 제공합니다.
평가 항목
- UX
- UI
- 기능
- 성능
- 완성도
핵심 개선사항 도출
모든 의견을 정리하여
TOP3 개선 과제를 선정합니다.
예시
① UI 개선
② 응답속도 향상
③ 기능 추가
STEP 6. 2차 빌드
선정된 TOP3를 중심으로 서비스를 개선합니다.
중점 사항
- UI 완성도
- 사용성
- 디자인
- 안정성
- 예외 처리
- 반응형
산출물
- 최종 서비스 URL
STEP 7. 최종 기술명세서 업데이트
실제 구현 결과를 반영하여
기술명세서를 업데이트합니다.
포함 내용
- 최종 기능
- 기술 스택
- API 구성
- 아키텍처
- 화면 구성
- 향후 개선 계획
STEP 8. 앱 소개서(App Introduction)
최종 기술명세서를 기반으로 앱 소개서를 작성합니다.
포함 항목
- 서비스 소개
- 해결하는 문제
- 핵심 기능
- 사용 기술
- AI 활용 내용
- API 활용 내용
- 주요 화면
- 기대 효과
- 향후 발전 방향
STEP 9. 결과물 제출
최종 제출 항목
- ✅ 최종 서비스 URL
- ✅ GitHub Repository
- ✅ 최종 기술명세서
- ✅ 앱 소개서
STEP 10. 발표 및 피드백
발표 시간(예시)
- 발표 : 5~7분
- 질의응답 : 3분
발표 내용
1. 프로젝트 소개
- 프로젝트명
- 문제 정의
2. 기획
- Market Research
- 경쟁 서비스
- UX Persona
3. 기술 구현
- 시스템 구조
- AI 활용
- API 활용
4. 서비스 시연
- 핵심 기능 Demo
- URL 시연
5. 회고
- 어려웠던 점
- AI 협업 경험
- 개선 방향
추천 역할 분담
| 역할 | 주요 업무 | 추천 AI 도구 |
|---|---|---|
| PM / 기획자 | 프로젝트 기획, 일정 관리, 시장 조사, 산출물 정리 | ChatGPT, Claude, Perplexity |
| UX 리서처 | 경쟁 서비스 분석, UX Persona, 사용자 흐름 설계 | ChatGPT, Gemini |
| AI 프롬프트 엔지니어 | 프롬프트 설계, LLM API 연동, AI 기능 검증 | ChatGPT, Claude |
| 프론트엔드 개발자 | React/Vite UI 구현, 상태 관리, 화면 개발 | Cursor, Claude Code, Codex |
| 백엔드/API 개발자 | Open API·LLM API 연동, DB 설계, 인증 및 배포 | Cursor, Claude Code |
| QA / 발표 담당 | 테스트, 버그 리포트, 앱 소개서 작성, 발표 준비 | ChatGPT, Claude |
프로젝트 평가 기준 (예시)
| 평가 항목 | 배점 |
|---|---|
| 문제 정의 및 아이디어 | 10점 |
| 시장조사 및 기획 완성도 | 15점 |
| AI 에이전트 활용 수준 | 15점 |
| LLM API 및 Open API 활용 | 15점 |
| 핵심 기능 구현 | 20점 |
| UI/UX 및 완성도 | 10점 |
| GitHub 관리 및 문서화 | 5점 |
| 발표 및 데모 | 10점 |
| 총점 | 100점 |
성공적인 프로젝트를 위한 체크리스트
- AI 에이전트를 적극 활용하여 기획과 개발을 진행했는가?
- 코딩 에이전트와 협업하여 개발 생산성을 높였는가?
- 최소 1개 이상의 LLM API를 서비스에 연동했는가?
- 최소 1개 이상의 Open API를 활용했는가?
- 핵심 기능을 구현한 MVP를 실제 배포했는가?
- 팀 피드백을 반영하여 2차 개선을 수행했는가?
- 최종 기술명세서와 앱 소개서를 최신 상태로 정리했는가?
- GitHub 저장소와 서비스 URL을 정상적으로 공유했는가?
- 발표를 통해 문제 정의, 구현 과정, AI 협업 경험, 향후 발전 방향을 명확히 전달했는가?
핵심 목표: AI를 단순한 코드 생성 도구가 아니라 기획자, 개발자, 디자이너, QA, 문서 작성자를 함께 수행하는 협업 파트너로 활용하여, 짧은 시간 안에 실제 배포 가능한 웹앱 MVP를 완성하고 반복적인 개선 과정을 경험하는 것입니다.
