Greg Isenberg - How he built iOS apps that PRINT (only using Cursor)
Chris는 AI와 커서를 활용하여 네이티브 iOS 앱을 개발하는 방법을 설명합니다. 그는 AI를 사용하여 생산성을 높이고, 복잡한 앱을 개발할 수 있는 방법을 공유합니다. 특히, Open Router를 사용하여 다양한 AI 모델을 쉽게 전환하고, 비용을 절감할 수 있는 방법을 소개합니다. 또한, AI를 활용하여 앱의 UI를 먼저 구축하고, 이후에 백엔드를 연결하는 방식으로 개발 효율성을 높이는 방법을 설명합니다. 그는 AI를 통해 자산을 생성하고, 이를 통해 앱의 시각적 품질을 높이는 방법도 공유합니다. 마지막으로, AI를 사용하여 앱의 기능을 확장하고, 사용자 경험을 개선하는 방법을 설명합니다.
Key Points:
- AI와 커서를 사용하여 네이티브 iOS 앱 개발 가능
- Open Router로 다양한 AI 모델 전환 및 비용 절감
- UI를 먼저 구축 후 백엔드 연결로 개발 효율성 향상
- AI를 통한 자산 생성으로 앱의 시각적 품질 향상
- AI를 활용한 기능 확장 및 사용자 경험 개선
Details:
1. 📱 AI와 Cursor로 모바일 앱 개발하기
- Cursor를 통해 네이티브 모바일 앱을 보다 간편하게 개발할 수 있음.
- AI 기술을 통합하여 개발 속도를 가속화할 수 있으며, 사용자 맞춤형 기능을 구현할 수 있음.
- 개발 주기가 단축되며, 이는 시장 출시 시간을 크게 줄여줌.
- 특정 기능에 대한 코드 생성 자동화로 개발자 효율성을 높임.
- Cursor의 AI 도구는 오류를 줄이고 코드 품질을 향상시킴.
2. 👨💻 Chris의 모바일 앱 개발 과정 및 기술 공개
- Chris는 AI와 커서를 활용하여 모바일 앱을 개발하고 있으며, 그의 포트폴리오는 방대하다.
- 그는 에이전트를 앱에 통합하는 방법, 오픈 라우터와 Chat GPT 40 이미지 생성 사용법을 공개하였다.
- 그의 기술을 통해 네이티브 iOS 모바일 앱을 쉽게 제작할 수 있으며, 이는 수백만 달러의 기회를 제공한다.
- Chris는 실제 예시를 통해 이러한 기술이 어떻게 수익을 창출할 수 있는지를 보여준다.
- Chris의 접근 방식은 개발 시간과 비용을 줄여주며, 시장 진입 속도를 크게 향상시킨다.
- AI 통합을 통해 사용자 맞춤형 경험을 제공하여 고객 만족도를 높일 수 있다.
- 그의 방법론은 특히 스타트업과 소규모 팀이 기술적 허들을 극복하고 경쟁력을 갖출 수 있도록 돕는다.
3. 🔍 Chris Baroque의 개발 배경 및 AI 활용법
3.1. Chris Baroque의 개발 배경
3.2. AI 활용법
4. 🛠️ 고급 Cursor 워크플로우 및 AI의 역할
- 고급 Cursor 워크플로우는 AI를 활용하여 네이티브 iOS 개발 등 다양한 앱 개발에 혁신적인 방법론을 제공합니다.
- AI는 개발 과정에서 코드 자동 생성, 오류 탐지 및 최적화 등 다양한 단계에서 핵심적인 역할을 수행합니다.
- AI를 활용한 개발자 경험 개선 사례로는, 개발 시간 단축 및 코드 품질 향상이 있습니다.
- 특정 워크플로우에서 AI의 역할을 더욱 상세히 설명하여, 사용자가 실질적으로 적용할 수 있는 전략을 제공합니다.
5. 📈 네이티브 iOS 앱 개발의 팁과 트릭
- 네이티브 iOS 앱의 개발을 통해 리액트 네이티브 앱보다 더 높은 수준의 완성도를 얻을 수 있다.
- 네이티브 앱 개발의 기술을 배우면, 보다 매끄러운 사용자 경험을 제공할 수 있다.
- 네이티브 개발은 하드웨어와의 최적화가 더 잘 되어 있어 성능 향상에 도움이 된다.
- 예를 들어, 네이티브 앱은 카메라와의 통합이 더 원활하여 사진 처리 속도가 빠르다.
- SwiftUI를 사용하면 UI 개발 시간이 단축되며, 유지보수가 용이하다.
- 애플의 최신 기능과 업데이트에 빠르게 접근할 수 있어 경쟁력을 유지할 수 있다.
6. 🖥️ Chris의 앱 포트폴리오 및 AI 활용 사례
- Chris는 생산성 앱 4개를 개발했으며, 그 중 하나인 'Ellie'는 일일 계획 앱으로 매달 수천 명의 활성 사용자가 있으며, 약 2,000명의 유료 사용자가 있다.
- 'Ellie'는 학생들 사이에서 인기가 높고, 이 앱의 성공적인 개발은 Chris가 AI를 통해 워크플로를 향상시킨 결과이다.
- Chris는 팀 없이 혼자서 이 모든 앱을 개발했으며, AI 도구를 활용하여 개인의 생산성을 극대화하고 있다.
- AI는 Chris가 복잡하고 강력한 앱을 신속하게 개발할 수 있도록 지원하며, 이는 그의 업무 효율성을 크게 향상시켰다.
- Chris는 AI 도구 중 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 알고리즘을 사용하여 앱 기능을 개선하고 사용자 경험을 최적화하고 있다.
7. 📜 Chris가 사용하는 도구 및 모델 살펴보기
- Chris는 복잡한 프로젝트를 개발하기 위해 다양한 고급 도구를 사용합니다. 이러한 프로젝트는 주말 프로젝트보다 훨씬 고급입니다.
- Chris는 코딩을 위해 주로 Cursor를 사용하며, 이는 네이티브 iOS 개발에 사용됩니다. 이는 일반적으로 React 및 Expo 개발에 사용되는 것과 다릅니다.
- Cursor는 개발 시간과 오류를 줄이는 데 도움이 되며, Chris가 더 효율적으로 작업할 수 있도록 지원합니다.
- GitHub Copilot의 초기 버전부터 AI를 사용해 온 Chris는 최신 AI 기술을 활용하여 개발 생산성을 극대화합니다.
- Chris는 또한 ChatGPT를 도구로 사용하여 개발 과정에서 발생하는 복잡한 문제를 해결하고, 코드 품질을 향상시킵니다.
8. ⚙️ Cursor와 Xcode를 통한 iOS 개발 방법
8.1. ⚙️ Cursor와 Xcode를 통한 iOS 개발 방법
8.2. 자산 생성 기술
9. 📈 Startup Empire 소개 및 Xcode 사용법
9.1. Startup Empire 멤버십 소개
9.2. Xcode 사용법 및 개발 환경
10. 📝 Cursor로 iOS 앱 개발 시 주의사항
- iOS 개발 시, 이전에는 코드를 Claude와의 채팅을 통해 복사하여 붙여넣는 방식을 사용했으나, 최근에는 Cursor와 Xcode 간의 전환을 통해 작업 속도를 50% 이상 개선함.
- Cursor를 사용하여 프로젝트를 열면 별도의 절차 없이 바로 작업을 시작할 수 있어 개발자들이 30%의 시간을 절약함.
- Cursor를 활용한 개발 환경은 코드 작성과 디버깅 시간을 대폭 줄이며, 개발자들의 피로도를 감소시킴.
11. 💬 AI 채팅 기능 추가 및 프롬프트 사용법
- AI 채팅 기능은 사용자가 효과적으로 구현할 수 있지만, Xcode 프로젝트 설정 시 커서를 사용하지 않는 것이 중요합니다.
- Xcode에서 프로젝트 설정은 수동으로 수행해야 하며, 커서는 특정 기능을 지원하지 않습니다. 예를 들어, 특정 프레임워크를 선택하고 임베딩하는 작업은 커서에서 지원되지 않으므로 수동으로 처리해야 합니다.
- React Native 프로젝트의 경우 터미널을 통해 커서가 기능을 수행할 수 있지만, Xcode에서는 수동 설정이 필수적입니다.
- 프로젝트를 수동으로 설정한 후 커서를 사용하여 열어야 하며, 네트워크 변경 등 특정 변경 사항을 수동으로 적용해야 합니다.
- 예시로, Xcode에서 프로젝트 설정 시에는 특정 프레임워크를 수동으로 임베딩하는 방법을 숙지해야 하며, 이를 통해 AI 채팅 기능을 보다 안정적으로 구현할 수 있습니다.
12. 🧠 AI 앱 개발 시 프롬프트 개선 전략
- AI 앱 개발 시 Xcode에서 서버 요청을 수동으로 활성화해야 함.
- 실시간 프로젝트 생성 시 많은 오류 발생 가능성 있음.
- 프롬프트 사용 단계마다 코드 커밋 및 기록을 통해 개발 프로세스를 추적 가능.
- 기본적인 챗앱 개발이 아닌, 고급 기능을 가진 앱 개발 예시 제공.
- 앱 상태를 빠르게 보여주고, 처음부터 앱을 개발하는 것이 아닌 기존 상태에서 개선.
13. 🛠️ AI 기능 통합 및 데이터 사용 방법
- 예산 관리 앱에 AI 기능을 통합하여 사용자들이 예산에 대한 질문을 할 수 있도록 함
- 사용자는 기존 예산 관리 앱 데이터를 CSV로 내보내고 ChatGPT로 분석하여 지출 관련 정보를 얻을 수 있음
- 이 기능은 사용자가 자신의 금융 데이터를 쉽게 분석하고 이해하는 데 도움이 될 것으로 예상됨
- AI 통합을 통해 앱의 고유한 기능을 강화하고, 사용자 경험을 개선할 수 있는 가능성을 탐색함
- AI 기능의 통합 과정에서 사용자 데이터 보안과 프라이버시를 보장하기 위한 조치가 필요
- AI를 활용한 개인 맞춤형 피드백 제공으로 고객 만족도 향상 가능성
- 다른 금융 서비스 앱과의 통합 사례 분석을 통해 성공적인 전략 수립 가능
14. 🛠️ 프롬프트 개선과 클로드 활용법
- 앱 초기 상태에서 AI가 없으며, 하단 오른쪽에 채팅 아이콘을 추가하려고 함.
- 첫 프롬프트로 AI 채팅을 위한 새 탭 생성 요청 및 유사한 UI 디자인을 따르도록 지시함.
- 프롬프트에서는 UI만 먼저 만들고, 이후에 백엔드나 데이터를 연결하는 방법을 사용함.
- AI가 한 가지 작업에 집중할 때 지침을 따르기 쉬워 성공 확률을 높이기 위해 UI와 더미 데이터를 먼저 사용함.
- 백엔드 통합 프로세스는 UI 디자인 후에 진행되며, 이는 시스템의 유연성을 높이고, 구현의 복잡성을 줄임.
- 성공적인 UI 및 백엔드 통합 구현의 예로는, 사용자 피드백을 통해 개선한 사례가 있으며, 이는 사용자 경험을 극대화함.
15. 💰 거래 내역 분석을 위한 AI 기능 추가
- AI를 활용하여 iOS 코드베이스 전체에 태깅을 적용하여 앱의 맥락을 유지했습니다.
- 앱의 다른 UI와 유사하게 UI를 따르도록 지시하여 사용자 경험을 일관되게 유지했습니다.
- 자동화된 UI 명령 실행 결과, 수동 수정은 채팅 아이콘 추가에 국한되었습니다.
- UI의 색상 및 애니메이션은 자동으로 하드코딩 되어 즉시 구현되었습니다.
- 첫 번째 프롬프트에서 대부분의 기능이 자동으로 구현되었으며, 수동 수정은 최소화되었습니다.
16. 🔄 Open Router를 통한 모델 전환 및 비용 관리
- 모바일 채팅 앱 구축 시 UX 표준을 준수하는 것이 중요하다. 예를 들어, 메시지 전송 시의 인터페이스와 송신자 및 수신자의 위치에 대한 명확한 UX 패턴이 필요하다.
- 사용자 인터페이스(UI) 문제 해결을 위해 스크린샷을 활용할 수 있다. 이는 UI가 제대로 인식되지 않을 때 특히 유용하다.
- 커서(cursor)에 이미지를 입력하여, 실제 UI를 보다 정확하게 이해시키는 것이 가능하며, 이는 많은 사람들이 잘 모르는 기능이다.
- 모델 전환과 비용 관리의 효율성을 높이기 위해 Open Router를 사용하는 것이 추천된다. 이는 다양한 모델 간의 전환을 원활하게 하고, 비용 효율성을 극대화하는 데 도움을 준다.
17. 🧰 기능 호출을 통한 AI 에이전트 개발
- UI 접근을 위한 이미지 입력 방식을 시도했으나, 초기에는 UI 인식 문제 발생. 개선 후 실제 LLM과의 연결 시도 진행.
- Open Router를 사용하여 300개 이상의 LLM 모델에 접근 가능하며, 코드 한 줄로 모델 변경이 가능해 개발 속도 향상 및 비용 효율성 증대.
- Open Router는 다양한 LLM을 테스트하고 비용 효율성을 검토할 수 있는 플랫폼으로, 모델 응답 속도와 비용을 간편하게 관리할 수 있음.
- Open Router의 사용은 개발에 있어 게임 체인저로 작용하며, 모델 전환의 속도와 효율성 때문에 사용료가 그 가치가 있음.
18. 🔧 AI 에이전트의 툴 사용과 기능 호출
- Open Router를 통해 사용자가 손쉽게 채팅 모델을 교체할 수 있는 설정 메뉴를 추가하여 모델 간 전환을 가능하게 하였습니다. 이 기능은 사용자가 필요에 따라 다양한 모델을 활용할 수 있도록 지원합니다.
- 질문 시 최근 3개월의 거래 내역을 문맥으로 사용하여 더욱 정확한 응답을 제공할 수 있도록 AI를 설계하였습니다. 이를 통해 사용자에게 맞춤형 정보를 제공할 수 있습니다.
- Cursor에 문서 URL을 복사하여 붙여넣음으로써 API 호출에 필요한 문서 전체를 인덱싱하여 문맥을 제공합니다. 이 방법은 정보 검색의 효율성을 높입니다.
- iOS 및 Mac 개발 시 Apple 문서를 지속적으로 제공하여 AI의 잘못된 추론을 줄이는 데 기여합니다. 최신 문서를 기반으로 한 추론은 더 정확합니다.
- AI 제품 및 API 문서가 지속적으로 변화하므로 최신 문서를 지속적으로 제공하는 것이 중요합니다. 이를 통해 AI의 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
19. 📊 AI 에이전트와 예산 관리 기능
- 하드코딩된 데이터가 제거되어, 다양한 모델 간 전환이 가능해짐.
- LLM과의 연결 성공, 하드코딩된 응답이 아님을 확인.
- 데모 모드로 데이터 생성 가능, 실질적인 데이터 없이도 작동 확인.
- iOS 앱 구조: UI, 데이터 모델, 서비스로 구성.
- AI 채팅 뷰와 오픈 라우터 서비스 파일 생성, 기존 서비스 구조에 맞춰 생성됨.
- API 키 등은 백엔드 환경에 저장되어야 함, 보안 문제 고려 필요.
20. 🛠️ 기능 호출과 AI 도구 사용 사례
- 프론트 엔드에서 간단하게 유지하기 위해 모든 것을 유지함
- Open router와 통합하여 모든 데이터 모델을 획득함
- 문서화 덕분에 Open router에서 모든 모델을 획득함
- 기능 호출이 올바르게 작동하며 두 주요 프롬프트로 여기까지 옴
- UI가 준비된 후 Open router와 연결하여 기능을 구현함
- 데이터베이스에서 직접 데이터를 가져오는 대신 로컬에서 데이터를 가져오는 것으로 전환하여 비용 절감 및 대기 시간 감소
- 데모 모드에서 트랜잭션이 지속되지 않는 버그 수정
- 프롬프트가 사용자의 메시지와 트랜잭션을 기반으로 사용자의 질문에 답하는 간단한 형태였음
- 기존 프롬프트의 품질이 좋지 않아 새로운 프롬프트 생성 필요
- 클로드를 사용하여 더 나은 프롬프트를 생성하는 기법을 사용함
- 데이터베이스에서 로컬 데이터로의 전환은 비용 절감과 대기 시간 감소라는 두 가지 주요 이점을 제공함
- Open router와의 UI 통합 과정에서 기능 구현이 완료된 후 최종 연결이 이루어짐
- 프롬프트 생성 시 클로드를 활용하여 기존 프롬프트 개선의 필요성을 해결함
21. 🔄 AI와 도구를 활용한 예산 관리 개선
21.1. 프롬프트 최적화의 중요성
21.2. AI 도구의 예산 관리 개선
22. 📈 기능 호출과 AI를 통한 데이터 최적화
- AI는 특정 연령대와 지역에 맞춘 현실적인 모의 데이터를 생성하여 테스트의 효과성을 높입니다.
- Dallas의 실제 레스토랑 데이터를 포함한 AI 생성 데이터는 앱 테스트를 더욱 현실적으로 만듭니다.
- AI를 사용한 데이터 생성은 수작업을 줄이고 시간을 절약하며, 데이터의 현실성을 높입니다.
- 모의 데이터를 활용하여 스타트업 아이디어를 테스트하고, 더 나은 콘텐츠로 X에 게시하여 바이럴 가능성을 높입니다.
- 비현실적인 더미 데이터는 사용자로 하여금 앱 사용을 꺼리게 할 수 있습니다.
- AI 기술, 예를 들어 머신러닝 알고리즘, 자연어 처리 기술 등을 사용하여 데이터의 정확성과 다양성을 높일 수 있습니다.
- 사례 연구: 특정 AI 기술을 활용하여 한 스타트업이 모의 데이터를 통해 초기 시장 테스트에서 성공을 거둔 사례가 있습니다.
23. 🧠 Open Router와 AI 에이전트의 기능 통합
- AI는 사용자 맞춤형 경험을 제공하기 위해 사용자의 최근 방문 레스토랑을 정확히 식별합니다. 이는 사용자 경험을 크게 향상시킵니다.
- 응답 생성을 간결하게 하기 위해 AI 프롬프트를 최적화하여 장황한 응답을 개선했습니다.
- 데이터 피딩으로 인한 비용 문제를 해결하기 위해 3개월치 거래 내역을 하드코딩하던 방식에서 벗어났습니다.
- 비용 효율적인 데이터 요약을 위해 LLM의 큰 컨텍스트 창을 활용하여 연간 거래를 요약할 수 있는 방법을 제안합니다.
- 최근 1주일 또는 1년의 데이터를 요청할 때, 이중 LLM 구조를 사용하여 첫 번째 LLM이 적절한 날짜 범위를 설정하고 두 번째 LLM이 답변을 생성합니다. 이 구조는 데이터 처리의 효율성을 높입니다.
- 이중 LLM 구조는 데이터 요청을 해석하고 응답을 생성하는 역할을 분리하여 더 높은 정확성과 효율성을 제공합니다.
24. 🔍 AI 에이전트와 기능 호출의 심화
- Open Router와 GPT의 기능 호출은 LLM에게 도구를 사용할 수 있도록 하여 에이전트의 역할을 수행할 수 있게 합니다.
- 사용자 정의 도구를 직접 로컬에서 구축하여 LLM에게 제공할 수 있으며, 이는 많은 사람들이 인식하지 못하는 점입니다.
- 예시로, '구텐베르크 도서 검색' 도구를 정의하여, LLM이 도서 추천 질문에 대해 더 정확한 답변을 할 수 있도록 지원합니다.
- LLM은 충분한 컨텍스트가 없을 경우, 제공된 도구를 활용하여 반복적으로 필요한 정보를 수집하고 질문에 답합니다.
- 기능 호출 구현은 매우 쉽고, 외부 API를 호출하지 않고 로컬에서 실행되도록 설계할 수 있습니다.
25. 🛠️ AI 에이전트와 기능 통합의 실습
- 에러 발생 시 스크린샷을 통해 AI에게 문제 해결을 요청하여 100번 시도 후 문제를 해결함. 이는 AI의 문제 해결 능력을 극대화하는 전략적 접근을 보여준다.
- Open AI의 도구 호출을 통해 에러를 수정하는 방법을 사용하여, 특정 날짜 범위의 거래 내역을 가져오는 도구를 생성함. 이는 데이터 정밀성을 높이는 데 기여할 수 있다.
- 사용자의 현재 예산을 가져오는 도구를 생성하고 이를 Open Router에 통합하여 LLM이 필요할 때 호출하도록 함. 이는 실시간 데이터 활용을 통한 사용자 경험 개선을 목표로 한다.
- 코드가 로컬 데이터베이스에서 특정 날짜 범위의 거래를 필터링하여 가져오는 기능을 수행함. 이는 데이터 처리 효율성을 증가시킨다.
- 반복 루프 횟수를 최대 4회로 제한하여 무한 루프 방지 및 적절한 기능 호출을 보장함. 이는 시스템 안정성을 확보하는 데 중요하다.
- 3-4개의 프롬프트로 함수 호출을 설정하여, 특정 질문에 대해 필요한 데이터를 확인하고 적절한 도구를 호출함. 이는 AI의 의사결정 과정을 간소화한다.
- 과거 데이터 3개월을 사용하는 대신, 즉각적인 거래 내역 확인을 통해 질문에 대한 답변을 제공함. 이는 데이터 최신성을 유지하는 데 도움이 된다.
- 프롬프트를 통해 연간 범위의 데이터 요청 시, 올바른 연도 범위를 가져와서 데이터를 제공함. 이는 데이터 정확성을 보장하는 데 중요하다.
26. 🔄 Open Router 모델 활용 및 비용 절감
26.1. 예산 도구 및 자동화
26.2. Open Router 및 함수 호출 통합
27. 📊 데이터 최적화 및 비용 관리의 Tip
- 오픈 라우터 모델을 통해 직접 토큰 사용량과 비용을 확인하여 운영 비용을 투명하게 관리할 수 있습니다.
- 일부 모델은 도구 및 함수 호출을 지원하지 않으므로, 특정 모델 선택 시 데이터 수집과 비용 확인이 필요합니다.
- 클라우드 3.5는 최대 200,000 토큰, 제미니는 1백만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하여, 이를 통해 개발 중 비용을 정확하게 예측할 수 있습니다.
- 실시간 비용 모니터링과 대시보드 구축을 통해 데이터 시각화로 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
- 자산 생성에 GPT40을 사용하면 앱 내에서 고품질의 자산을 생성할 수 있으며, 다양한 용도로 활용 가능합니다.
- 무한한 2차 자산 생성이 가능하여, 예를 들어 마스코트에 안경과 노트북을 추가하여 로딩 화면 또는 마케팅 자료에 활용할 수 있습니다.
28. 🎨 GPT를 통한 고품질 자산 생성
28.1. AI 생성 이미지의 정확도와 활용
28.2. 앱 미적 요소의 개선과 사용자 경험 향상
29. 🖼️ AI를 통한 앱 디자인과 사용자 경험 개선
29.1. AI 도구의 잠재력과 주의점
29.2. AI 도구의 이점
29.3. AI 도구 사용 시 주의사항
30. 💡 비개발자를 위한 AI 활용 조언 및 교육
- Replet, Lovable, Cursor와 같은 도구들은 비개발자들이 쉽게 접근하여 활용할 수 있는 AI 플랫폼이다. 이 도구들은 개발 지식이 없는 사용자들도 효과적으로 사용할 수 있도록 설계되었다.
- 비개발자들을 위한 무료 학습 기회가 제공되며, 청취자들은 댓글을 통해 배우고 싶은 내용을 요청할 수 있는 참여형 교육 프로그램이 마련되어 있다.
- 청취자들은 초대 손님의 소셜 미디어를 통해 그들의 모바일 앱 포트폴리오 구축 여정을 팔로우할 수 있으며, 이를 통해 실제 사례를 학습할 수 있다.