첫 앱 출시! 가장 가까운 술집을 가리키는 나침반
핵심 요약
AI 도구인 Cursor를 활용해 가장 가까운 술집을 찾아주는 나침반 앱을 개발한 개발자의 첫 출시기입니다.
- 앱 개발 경험 — AI 도구를 활용해 몇 달간 여러 API를 다루며 첫 앱을 성공적으로 출시함.
- 기술적 교훈 — LLM의 나침반 구현 한계와 Google Maps API의 높은 비용 문제를 경험함.
- 도구 비교 — Copilot보다 Cursor가 문맥 이해와 다단계 계획 구현에 훨씬 뛰어남을 확인함.
- 디버깅 팁 — 오류가 발생하는 함수의 흐름을 모델이 마크다운 파일로 생성하게 하면 디버깅에 큰 도움이 됨.
꽤 간단한 앱이지만, 여러 API를 가지고 노느라 몇 달 걸렸네요. 다운로드해주시고 피드백 주시면 정말 감사하겠습니다!
배운 점들:
-대부분의 LLM은 간단한 나침반을 만드는 것조차 어려워함.
-Google Maps API는 매우 비쌈(1,000회 요청당 30달러). 결국 100배 정도 저렴한 Mapbox를 사용함.
-Cursor가 Copilot보다 문맥 이해와 다단계 계획 구현에 훨씬 뛰어남을 발견함.
-디버깅할 때 모델이 오류를 일으키는 함수의 흐름을 마크다운 파일로 생성하게 하면 도움이 됨.
https://apps.apple.com/us/app/pointme-random-bar-compass/id6761635879


