Bolt 해커톤 5일차: 아이디어 회의(스피트볼링) 요약

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴, 인공지능

대상자

• 프론트엔드/백엔드 개발자, AI 프로젝트 담당자
• 난이도: 중급 이상 (토큰 관리, Supabase 통합, AI 모델 테스트 경험 필요)

핵심 요약

• 토큰 사용량 증가: Bolt(5.9M)와 Gemini(4.2M)의 AI 통합 테스트로 총 10.1M 토큰 소모
• 프로젝트 구조 문제: 주요 기능 분리 및 Supabase 연동으로 인한 부분적 테스트 실패
• 개발 도구 활용: Git URL 기반 JSON 패키지 사용 실험 및 AG-UI 레포 저장소 통합 시도 실패

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 규모와 토큰 사용 현황

• Bolt 토큰 사용량: AI 통합 시작 후 0.5M 사용
• Gemini 토큰 사용량: 신규 프로젝트 테스트, 지도 생성 프롬프트 테스트로 2.3M 사용
• 총 토큰 소모: Bolt 5.9M, Gemini 4.2M (AI 모델 테스트 중심)

2. 기능 분리와 Supabase 통합

• 보조 프로젝트 생성: 기능/컴포넌트별 분리 시도 (Supabase 연동, 부분적 성공/실패 혼합)
• Git URL 기반 JSON 패키지: 미테스트 상태, 라이브러리 통합 시도 실패
• AG-UI 레포 저장소: GitHub URL로 불러오기 시도 (NPM 패키지 포함, 실패)

3. 향후 계획

• 공유 레이아웃 시스템 활용: 기존 프로젝트에 통합 시도
• AI 모델 테스트 재시도: 지도 생성 프롬프트, 런치 페이지 프롬프트 테스트 재개

결론

• 핵심 팁: 토큰 사용량을 실시간으로 모니터링하고, Supabase 연동 시 점진적 테스트 전략 적용
• AI 모델 테스트: Gemini 프롬프트 최적화 및 AG-UI 통합 대안 탐색 권장
• 결론: 해커톤 프로젝트에서 자원 관리와 유연한 기술적 접근이 성공 키 포인트