AI 어시스턴트 'Bolt'를 활용한 프론트엔드 웹 앱 개발 경험 공유: TravelShare 구축 사례

핵심 기술: 본 글은 AI 개발 어시스턴트 'Bolt'를 활용하여 프론트엔드 웹 앱 'TravelShare'를 성공적으로 구축한 경험을 공유합니다. 특히 프론트엔드 개발에 대한 자신감이 부족했던 개발자가 Bolt의 도움으로 Vanilla JS, CSS, TypeScript만을 사용하여 앱을 완성한 사례를 중심으로 다룹니다.

기술적 세부사항:
* 프로젝트 개요: 여행자들의 연결, 계획, 구축 및 공유를 돕는 여행 중심 소셜 앱.
* 개발 환경: Vanilla HTML, CSS, TypeScript를 사용하여 의존성 문제를 최소화하고 기본적인 기술로 구성.
* 주요 기술 스택:
* Supabase: 데이터 저장, Edge Functions를 통한 MCP 서버 생성, 사용자 인증 등 광범위하게 활용.
* Netlify: 애플리케이션 배포.
* Leaflet: 지도 기능 구현.
* Vite, TypeScript: 번들링 및 컴파일.
* AI 활용: Bolt를 통해 기술적 도전 과제 해결, 버그 수정, 기능 추가, 코드 리팩토링 (CSS 모듈화 등) 수행.
* 코드 품질 개선: Bolt의 도움으로 방대한 CSS 파일을 각 컴포넌트에 맞게 모듈화.
* 효율성 및 한계: 초기에는 Bolt가 효율적이었으나, 프로젝트 규모 증가 및 파일 수정 범위 확대에 따라 토큰 소모량이 급증하여 신중한 사용이 필요했음.
* 지도 서비스: OpenMaps를 무료 사용 및 적절한 기능 제공으로 선택.
* AI 모델: Google Gemini 2.5-Flash를 사용하여 게시물 데이터 추출, MCP 서버 데이터 처리, 일정 구성 등에 활용.

개발 임팩트: AI 도구를 통해 프론트엔드 개발 경험이 적은 개발자도 복잡한 웹 애플리케이션을 구축할 수 있음을 보여줍니다. Bolt와 같은 AI 어시스턴트가 개발 생산성을 크게 향상시키고, 기존에는 어려움을 겪었을 개발 과제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있음을 시사합니다.

커뮤니티 반응: (원문에 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, Dev Community에 게시되어 개발자들의 관심과 피드백을 유도하고 있음을 알 수 있습니다.)