LLM 및 이미지 생성 AI 기반 웹 서비스 개발: Smart Headshots AI 구축 사례

핵심 기술: LLM 및 이미지 생성 AI 기술을 활용하여 고품질 AI 헤드샷 서비스를 신속하게 구축한 풀스택 개발 사례입니다. 특히, 사용자 경험과 모델 품질에 집중하여 경쟁력 있는 서비스를 2주 만에 론칭한 과정을 공유합니다.

기술적 세부사항:
* 프론트엔드: Next.js를 사용하여 뛰어난 성능을 구현했습니다.
* 백엔드: Supabase를 인증, 데이터베이스, 스토리지 등 모든 백엔드 작업에 활용했습니다.
* UI: 내부적으로는 간결하게 유지하고, 랜딩 페이지는 shadcn UI와 Tailwind CSS를 사용하여 집중적으로 디자인했습니다.
* 결제 시스템: Stripe의 부정적인 경험 사례들을 듣고 Dodo Payments를 도입했습니다.
* 아키텍처: 모든 프로세스는 웹훅을 통해 처리되며, 결제 제공업체와 AI API 간의 원활한 통신을 지원합니다. Vercel에 배포했습니다.
* AI API: Replicate를 사용하여 AI API를 통합했습니다.
* 프로세스: Cursor IDE를 사용하며 Supabase 및 Dodo Payments MCP 서버를 통합하고 필요한 함수들을 생성했습니다. 경쟁사 분석 후 Claude Sonnet 4.0을 통해 랜딩 페이지 와이어프레임을 생성하고 최적화 작업을 진행했습니다. 모바일 반응형 디자인도 구현했습니다.

개발 임팩트:
* 품질 우선: 모델 파인튜닝 및 프롬프트 엔지니어링을 통해 전문적이고 사용 가능한 헤드샷의 적중률을 높였습니다.
* 사용자 경험: 내부 대시보드는 단순하게 유지하고, 복잡성은 숨기면서 랜딩 페이지 디자인에 집중하여 신뢰를 구축하고 가치를 명확히 전달했습니다.
* 개발 효율성: shadcn 컴포넌트를 사용하여 약 20시간 이상의 사용자 정의 CSS 작업을 절약했습니다.
* 신속한 출시: '빠르게 출시하고 더 빠르게 반복'하는 개발 전략을 적용했습니다.
* 과도한 엔지니어링 방지: 첫 버전(v1)에서는 과도한 설계를 지양했습니다.

커뮤니티 반응:
* 명시적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, "Smart Headshots AI" 링크(https://www.smartheadshots.ai/)를 공유하며 사용자들의 시도를 독려했습니다.