정부 과제 리서치, 아직도 '노가다' 하시나요? Flutter와 AI로 30분 만에 자동화 앱 만드는 법

Fri, 22 May 2026 06:30:26 +0000

안녕하세요! AI와 함께 아이디어를 현실로 만드는 바이브랩스입니다.

매년 쏟아지는 수십 조 원의 정부 과제(R&D) 정보, 혹시 매일 아침 NTIS 사이트에 접속해서 키워드를 입력하고, 다시 엑셀 파일에 정리하는 '노가다'를 반복하고 계시진 않나요?

만약 AI가 이 모든 과정을 대신해주는 '자동 비서' 앱을 만들어준다면 어떨까요?

하지만 AI에게 "알아서 잘 만들어줘!"라고 말하는 '바이브 코딩' 방식은, AI가 우리의 의도를 100% 이해하지 못해 엉뚱한 결과물을 내놓을 때가 많습니다.

그래서 이 영상에서는 '바이브 코딩'을 넘어, AI를 마치 숙련된 개발자처럼 일하게 만드는 강력한 설계 언어, 'Spec-kit (Spec-Driven Development)'을 활용하는 과정을 담았습니다.

[이 영상에서 확인하실 수 있습니다]
✅ 1. 기획 (Spec-kit): AI가 100% 이해하는 '개발 헌장'과 '기능 명세서'는 어떻게 작성할까요?
✅ 2. 명료화 (Clarify): AI가 우리의 불명확한 기획을 역으로 질문하고 함께 다듬어가는 놀라운 과정
✅ 3. 계획 및 태스크 분해: AI가 스스로 개발 계획(Tech Stack, DB 설계)을 세우고, 전체 작업을 157개의 태스크로 분해합니다.
✅ 4. 구현 (Implement): Flutter 프로젝트 생성부터 실제 코드를 단계별로 완성해 나가는 AI
✅ 5. 검증 및 디버깅: 앱 실행, 에러 발생, AI에게 에러 로그 전달, 실시간 코드 수정까지... AI와 함께 문제를 해결하는 실전 디버깅 A to Z

이 영상은 단순히 앱 하나를 완성하는 것을 넘어, AI 시대에 '현장 감독'으로서 우리가 AI와 어떻게 소통하고 협업해야 하는지에 대한 깊이 있는 통찰을 제공합니다.

🚀 작가 및 기관 협업 제안:
AI를 활용해 반복적인 리서치 업무를 자동화하고 싶으신 분, 혹은 협업 아이디어가 있으신 분은 언제든지 아래 이메일로 연락 주세요.

제안하기: futurewave@gmail.com

⏰ 타임라인 (Timeline)

00:00 인트로: 정부 과제 리서치는 왜 '노가다'일까?
00:38 문제 해결: Flutter와 AI로 'NTIS 자동 비서' 앱 만들기
00:40 API의 함정과 해답 (robots.txt)
01:28 [핵심] Spec-Driven Development (Spec-kit)란 무엇인가?
01:50 [Spec-kit 1단계] 헌장 작성 (Constitution)
02:22 AI에게 프로젝트의 핵심 원칙과 규칙(헌장) 프롬프트 전달
03:08 AI가 생성한 6가지 핵심 원칙 및 특별 강조 사항(robots.txt) 검토
03:25 [Spec-kit 2단계] 기능 명세서 작성 (Specify)
03:33 'NTIS 자동 비서' 앱의 핵심 기능(유저 스토리) 프롬프트 전달
03:50 AI가 생성한 기능 명세서(spec.md) 검토
04:26 [Spec-kit 3단계] 명료화 작업 (Clarify)
04:45 AI가 기획의 불명확한 부분에 대해 5가지 질문 (데이터 보관 기간, 키워드 매칭 방식 등)
05:48 사용자의 답변(B, B, A, A, B)을 통해 명세서가 자동 업데이트되는 과정
05:49 [Spec-kit 4단계] 개발 계획 수립 (Plan)
05:57 AI에게 기술 스택(Tech Stack)과 아키텍처(Architecture) 프롬프트 전달
06:04 AI가 생성한 개발 계획서(plan.md) 검토 (데이터 모델, API 명세 등)
06:10 [Spec-kit 5단계] 작업 태스크 분해 (Tasks)
06:19 AI가 스스로 전체 개발 작업을 8개 페이즈, 157개 태스크로 자동 분해
07:25 [Spec-kit 6단계] 코드 구현 (Implement) - Phase 1
07:55 Flutter 프로젝트 생성 및 기본 파일 구조화 자동 실행
08:30 AI가 Phase 1의 모든 태스크(체크리스트)를 완료했는지 확인
09:05 [Spec-kit 6단계] 코드 구현 (Implement) - Phase 2~3
09:17 NTIS Scraper 서비스 및 데이터 저장(Repository) 기능 구현
09:34 [디버깅 1] Flutter 앱 빌드 에러 발생
09:51 에러 메시지를 복사하여 AI에게 수정 요청
10:38 AI의 자동 코드 수정 및 문제 해결 확인
10:41 [디버깅 2] 앱 실행 및 테스트 (검색 기능 에러)
11:30 앱 실행 및 '생활안전' 키워드 검색 시도 (결과 없음)
11:44 AI에게 상황 설명 및 문제 해결 요청
12:14 AI가 OpenAI API 키가 .env 파일에 설정되지 않았음을 지적
12:29 AI의 수정안 적용 후 재테스트 (여전히 검색 결과 없음)
12:42 [디버깅 3] 근본 원인 파악 및 해결 (NTIS 웹사이트 분석)
13:47 실제 NTIS 사이트와 앱의 검색 결과가 다름을 인지
15:37 (원인 발견) NTIS 사이트의 실제 검색 방식과 AI가 구현한 방식이 다름
16:03 AI에게 상황 설명(진행중 공고 미포함 등) 및 UI 개선 요청
16:23 AI의 수정안 적용 및 재테스트
16:51 (해결) 드디어 '생활안전' 검색 결과(2건) 정상 출력 확인
16:56 [디버깅 4] 마감된 공고 필터링 문제
17:02 AI가 의도와 다르게 UI를 구현한 것을 발견 (AI의 실수)
17:16 AI 시대, '코딩'보다 '검증(Verify)'이 더 중요해지는 이유
18:00 Spec-kit을 통한 AI 협업의 장점: 인간의 노하우 + AI의 구현력
18:18 아웃트로: AI 현장 감독의 중요성