Opus 4.7로 꿈의 기능을 구현한 썰
How Opus 4.7 helped me with creating my dream feature
핵심 요약
수학에 약한 개발자가 Opus 4.7의 도움을 받아 트레이딩 시뮬레이터 앱에 자동 패턴 감지 기능을 성공적으로 구현한 사례.
- 트레이딩 시뮬레이터 — 주식 시장 경험을 쌓기 위한 앱인 happycharts를 개발함.
- 자동 패턴 감지 — 사용자들이 원하던 기술적 분석 기능을 Opus 4.7을 활용해 구현함.
- 수학적 한계 극복 — 수학에 약한 개발자가 오픈소스 코드를 파이썬으로 변환해 LLM과 협업함.
- LLM 개발 경험 — LLM이 소프트웨어 배포에 큰 도움이 되지만, 마법처럼 한 번에 되는 건 아님을 강조함.
여러분 안녕하세요,
트레이딩 시뮬레이터 앱인 happycharts를 소개하려고 합니다. 이 앱은 사람들이 시장에서 돈을 다 잃기 전에 트레이딩을 연습할 수 있도록 돕는 서비스예요. 2025년 8월부터 개발을 시작했고, 2025년 9월 MVP 출시 이후 꾸준히 성장하고 있습니다.
이번에 사용자들이 투표로 뽑아준 기능이 하나 있었는데, 솔직히 제 능력으로는 절대 만들 수 없는 기능이었습니다. 바로 과거 가격 데이터를 기반으로 한 자동 패턴 감지 기능이었죠. 사용자들은 주로 특정 '브레이크아웃(breakout)'을 연습하고 데이터를 수집하고 싶어 했습니다. (가장 오른쪽에 있는 깃발 모양 패턴을 보세요. 저게 위쪽으로 '브레이크아웃'된 사례입니다.)
문제는 이걸 구현하려면 꽤 복잡한 수학이 필요하다는 걸 알고 있었는데, 안타깝게도 저는 수학을 정말 못하는 개발자(6년 차)라는 점이었죠! 하지만 다행히 Opus 4.7은 수학을 잘하더군요!
물론 Opus가 처음부터 좋은 결과를 내준 건 아닙니다. 초기 공식은 괜찮았지만 '완벽한' 패턴을 보여주진 못했거든요. 그래서 TradingView 같은 곳에서 오픈소스 코드를 찾아보고 Pinescript를 파이썬으로 변환했습니다. 4~5번의 시행착오와 변환된 예제 코드를 활용한 프롬프팅 끝에 결국 원하는 결과를 얻어냈습니다.
LLM이 소프트웨어 배포에 도움을 줄 수 있다는 건 정말 놀랍지만, '주말 동안 뚝딱 만들었다'는 식의 단순한 과정은 절대 아닙니다.
어쨌든 결과물이 너무 만족스러워서 공유하고 싶었습니다.
읽어주셔서 감사합니다 :D
