지붕 공사 AI 앱을 '바이브 코딩'으로 만들었는데, 어쩌다 보니 진짜 제품이 되어가고 있네요
I vibe coded a Roofing AI app and somehow it’s becoming a real product
핵심 요약
비전공자가 AI 도구들을 활용해 지붕 견적 산출 앱을 개발하고 실제 제품화까지 성공시킨 사례입니다.
- 바이브 코딩 활용 — Fable 5와 Claude Code를 사용하여 코딩 지식 없이 지붕 견적 앱 개발함
- 도메인 지식 적용 — 지붕 공사 현장 관리자로서의 경험을 살려 실무에 필요한 기능을 AI로 구현함
- 데이터 구축 — 직접 지붕 이미지를 수집하고 라벨링하여 AI가 지붕 형태를 학습하도록 함
- 제품의 확장성 — 단순 사이드 프로젝트를 넘어 실제 지붕 공사 업체에서 활용 가능한 수준으로 발전함
roofv.ai를 만들고 있는데, 처음엔 그냥 "이런 거 있으면 개꿀이겠는데?" 싶어서 시작했다가 어쩌다 보니 지붕 견적 내는 진짜 툴이 돼버렸네.
기본 아이디어는 간단함. 지붕 업자들이 지도에서 지붕을 열고, 빠르게 선을 따서 측정하면 Roofr 같은 데서 나오는 정식 리포트 기다릴 필요 없이 대략적인 수치를 바로 뽑아주는 거임. 업자가 고객 연락받았을 때, 기술자 보내거나 견적서 만들기 전에 빠르게 견적 때려볼 용도로 만든 거지.
웃긴 건 첫 버전은 그냥 '바이브 코딩(vibe coding)'으로 다 짰다는 거임.
Fable 5가 아직 살아있을 때 그걸로 기본 틀을 잡았는데, 생각보다 훨씬 멀리까지 가더라고. 완벽하진 않았어도 구조랑 UI, 작동 로직까지 다 잡혀서 제품 꼴을 갖추게 됐음.
그러다 Fable 5가 서비스 종료해서, 그 뒤로는 Opus + Codex 써서 조금씩 개선하는 중임. 뭐 대단한 건 아님. 바이브 코딩하는 애들한테 팁 하나 주자면, 친구나 아는 사람한테 앱 좀 써보라고 하고 제3자 입장에서 눈에 띄는 거 다 적어달라고 해. 그걸 그대로 Claude한테 던져주면 됨.
roofv의 핵심은 학습 데이터였음. 내가 직접 지붕 사진 하나하나 보면서 섹션 따고, 이상한 데이터 걸러내고, AI가 학습할 수 있게 레퍼런스를 직접 만들었거든. 진짜 노가다였는데, 덕분에 AI가 그냥 일반 지도나 건물 데이터에 의존하는 게 아니라 실제 지붕 모양을 제대로 이해하게 됐음. 이미 오픈 소스로 나와 있는 지붕 측정 툴도 하나 있었는데, 그걸 기반으로 Claude 써서 계속 업그레이드할 생각임. 지금 AI 측정 기능이 완벽한 건 아니라서, 사이트에도 그냥 대략적인 측정용으로만 쓰라고 적어놨음. 데이터 쌓이면 계속 좋아지겠지. 지금도 꽤 괜찮긴 한데, 솔직히 평지붕(flat roof) 측정할 때가 제일 잘 나옴.
아직 손볼 데가 많긴 한데, 이제는 그냥 사이드 프로젝트 수준을 넘어서 지붕 공사 업체들이 실제로 써먹을 만한 수준까지는 온 것 같음. 지붕 결함 '히트맵' 기능을 지붕 업체에 보여줬더니 반응이 엄청 좋더라. 영업할 때 도움 되겠다고 하던데, 의외로 이걸 하는 데가 아무도 없더라고.
솔직히 이게 AI 코딩 툴의 진짜 저평가된 부분이라고 생각함. 엔지니어를 대체하는 게 아니라, 특정 분야에 대한 틈새 지식을 가진 사람들이 일반 개발자들은 생각도 못 할 문제들을 해결할 소프트웨어를 직접 만들 수 있게 해주는 거니까.
아무튼 roofv ai는 지금 내가 하는 실험임. Fable 5로 시작해서 서비스 종료도 버텨냈고, 지금은 Opus + Codex로 덕지덕지 붙여가면서 진짜 제품으로 만드는 중임.
바이브 코딩 진짜 미친 거 같음.
(참고로 나 소프트웨어 엔지니어 아님)
궁금한 거 있으면 물어보고, 다들 생각 좀 알려줘!


