AI 코딩 에이전트 4종 비교: Lovable, Gemini, Rork, Flowith Neo를 활용한 앱 개발 경험 분석

AI 코딩 에이전트 4종 비교: 실전 앱 개발 경험 분석

본 콘텐츠는 AI 기반 코딩 자동화 및 프로토타이핑 서비스 4가지(Lovable, Gemini App Build, Rork, Flowith Neo)를 동일한 프롬프트로 비교 테스트한 경험을 공유합니다. '도움 요청 기술 훈련 워크숍 핸드아웃'을 기반으로 혼자 훈련할 수 있는 시뮬레이션 앱 제작을 목표로 진행되었습니다.

핵심 기술: AI 코딩, 자동화된 프로토타이핑, LLM 활용 앱 개발, 에이전트 기반 코딩, 코드 생성 및 버그 수정, UI/UX 디자인 자동화, 모바일 앱 시뮬레이션.

기술적 세부사항:

• Lovable:
  • 유려하고 빠른 UI 구현, 즉시 퍼블릭 배포 가능.
  • 구현 과정: 효율성 9, 편의성 9, 속도 10 (첫 턴 완성).
  • 구현 결과: 기능성 9, 사용성 10, 효과성 9 (직관적이고 예쁜 UI, 필요한 기능 충족).
  • 장점: 빠른 속도, 뛰어난 UI/UX, 즉시 배포.
  • 단점: 도움 요청 3단계 필수, 단순한 룰 기반 시뮬레이션.
• Gemini App Build:
  • Google AI Studio 기반, 무료 Gemini API 호출 앱 제작 가능, 채팅 수 제한 없음.
  • 구현 과정: 효율성 7, 편의성 8, 속도 8 (첫 턴 완성, 자체 버그 수정).
  • 구현 결과: 기능성 8, 사용성 6, 효과성 9 (딱딱한 UI, AI 응답 시뮬레이션 유니크).
  • 장점: 무료 LLM 호출 경험, 편리한 코드 수정, 유니크한 AI 채팅 시뮬레이션.
  • 단점: 딱딱한 UI, 멀티턴에서 약함, 배포 시 Cloud Run 필요.
• Rork:
  • 최초 모바일 앱 시뮬레이터 내장, 스마트폰에서 앱 테스트 가능.
  • 구현 과정: 효율성 7, 편의성 5, 속도 7 (2차례 버그 수정 후 3턴 완성).
  • 구현 결과: 기능성 8, 사용성 7, 효과성 8 (혼자 영어 제작, 객관식 시뮬레이션).
  • 장점: 모바일 앱 직접 테스트, 다양한 모델 선택 가능, 객관식 시뮬레이션.
  • 단점: 영어만 지원, UI 딱딱함, 버그 수정 유료.
• Flowith Neo:
  • 24시간 슈퍼 에이전트, 멀티 에이전트 코딩.
  • 구현 과정: 효율성 1, 편의성 3, 속도 3 (완성 실패, 다수 개입 필요).
  • 구현 결과: 기능성 9, 사용성 10, 효과성 7 (인상적인 첫 플래닝 및 프리뷰, 다양한 요소 차용 가능).
  • 장점: 뛰어난 초기 플래닝 및 프리뷰, 다양한 시나리오 구현 가능성.
  • 단점: 완성도 낮음, 높은 크레딧 비용, 코드 수정 불가, 비주얼 에딧 불가.

개발 임팩트: 각 서비스는 AI를 활용한 개발 생산성 향상 및 프로토타이핑 속도 개선에 기여할 수 있습니다. 특히 Lovable은 빠른 UI 구현, Gemini는 LLM 연동 테스트, Rork는 모바일 환경 테스트에 강점을 보이며, Flowith는 복잡한 워크플로우 설계 가능성을 제시합니다. 하지만 아직 AI 코딩 에이전트가 완벽하지 않으며, 비용, 완성도, 편의성 등 고려할 사항이 많음을 시사합니다.

커뮤니티 반응: 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, 전반적인 평가는 Lovable이 가장 우수한 경험을 제공했음을 보여줍니다.