AI 헤드샷 생성기 개발 경험 공유

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 전체 개발자 (특히 AI/ML과 웹 개발에 관심 있는 분)
• 중간~고급 수준 (프레임워크 통합, API 연동, 빠른 프로토타이핑 경험 필요)

핵심 요약

• 기술 스택: Next.js, Supabase, Dodo Payments, Replicate AI API 활용한 2주 내 프로토타이핑
• 핵심 전략: 모델 품질 > 수량 (prompt engineering과 fine-tuning 중점)
• UX 디자인: shadcn UI + Tailwind CSS로 신뢰감 있는 랜딩 페이지 구축
• 개발 팁: Webhook 아키텍처로 확장성 확보 및 Dodo Payments 선택으로 결제 프로세스 간소화

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요 및 목표

• 시장 문제점: 100개의 AI 헤드샷 생성 중 실제로 사용 가능한 이미지가 적음
• 개인 목표: 2주 내 고품질 헤드샷 생성 서비스 출시
• 핵심 기술: LLM, image generation, prompt engineering

2. 기술 스택 및 아키텍처

• 프론트엔드: Next.js (성능 최적화)
• 백엔드: Supabase (인증, DB, 스토리지 통합)
• 결제 시스템: Dodo Payments (Stripe 대비 간소화)
• AI API: Replicate 활용한 모델 연동
• 아키텍처: Webhook 기반으로 결제/모델 연동 비동기 처리

3. 랜딩 페이지 및 UX 디자인

• 디자인 전략:

- shadcn UI + Tailwind CSS로 모바일 최적화

- Claude Sonnet 4.0 활용한 AI 생성 디자인

- 단순한 내부 대시보드 (사용자 복잡성 제거)

• 전환율 향상: 랜딩 페이지의 첫인상 강조

4. 개발 과정 및 핵심 배움

• 시간 배분:

- 80% 랜딩 페이지 디자인 (사용자 경험 중점)

- 20% 기능 개발 (결제/모델 연동)

• 핵심 팁:

- Supabase로 빠른 개발 가능

- shadcn UI로 CSS 개발 시간 20시간 이상 절약

- Dodo Payments는 Stripe 대비 간소한 통합

결론

• 핵심 팁:

- Webhook 아키텍처로 확장성 확보 (예: Supabase + Replicate 연동)

- 랜딩 페이지는 전환율을 좌우하는 첫 번째 문 (AI 생성 디자인 활용)

- V1에서는 과도한 엔지니어링 피하기 (예: Dodo Payments 선택)

- 모델 품질은 사용자 만족도에 직접적 영향 (prompt engineering 필수)