AI 빌더 커뮤니티 mvp 테스트 - Buildfeed.ai

문제 정의

AI 인재 데이터가 모인 곳이 어디에도 없다

SearchRight AI는 82개 기업 고객을 보유한 B2B AI 인재 소싱 스타트업이었으나, 3분기 연속 역성장 국면에 놓여 있었다. AI 직군의 평균 충원 기간은 127일, 미스하이어율은 46%에 달했다. 기업이 AI 인재를 프로젝트 기반으로 탐색할 도구 자체가 존재하지 않았기 때문이다. AI 빌더 쪽 사정도 다르지 않았다. LinkedIn은 자기 과시에 대한 심리적 부담이 크고, GitHub은 코드 저장소일 뿐 프로젝트의 맥락을 담지 못했으며, 포트폴리오 사이트는 완성된 결과물이 있어야 한다는 압박이 따라왔다. 2024-2025년 기준 "AI 빌더 전용 포트폴리오 플랫폼"의 직접 경쟁자는 0개, 완전한 그린필드 시장이었다. AI 인재의 퍼스트파티 데이터를 직접 수집하는 것만이 구조적 우위를 점할 수 있는 방법이었고, 바이브코딩으로 개발 비용이 거의 0에 수렴한다는 점이 이 프로젝트를 실행 가능하게 만든 전제 조건이었다.

가설 수립

AI가 인터뷰해서 포트폴리오를 써준다면 등록 허들을 구조적으로 낮출 수 있다

처음에는 채용 연계 양면 플랫폼을 구상했으나, 빌더와 기업을 동시에 확보하려다 둘 다 놓치는 전형적인 콜드스타트 함정에 빠질 수 있다고 판단했다. 양면 플랫폼의 subsidy side인 빌더를 먼저 모으면 기업은 자연히 따라온다. 콜드스타트 해소가 최우선이라는 결론이었다. USP 후보는 여러 개 검토했지만 가장 강력한 근거는 본인의 경험이었다. AI native로 전환한 뒤 가장 자주 하는 말이 아이러니하게도 "귀찮아"였고, 실제로 AI에게 자신을 인터뷰시켜 포트폴리오를 쓰게 하는 방식을 이미 사용하고 있었다. 이 개인 경험을 제품화하면 등록 허들을 구조적으로 낮출 수 있다고 보았다. 가입 후 프로젝트 공유 전환율 40% 이상, AI 인터뷰 완주율 60% 이상을 목표로 설정하고, 6개월 내 빌더 1,000명 확보를 검증 기준으로 삼았다.

솔루션 도출

9개 전략 문서를 AI 에이전트팀과 협업하고 5일 만에 풀 빌드를 완성했다

CEO Staff 전략팀이라 명명한 5개 전문 에이전트(PM, 엔지니어링, UX, 테크 리드, CEO)와 협업하여 경영진 요약부터 시장 분석, 마켓플레이스 전략, 기능 로드맵까지 9개 전략 문서를 작성했다. 본인이 아이디어 방향과 의사결정을 주도하고, AI가 문서 작성과 피드백 반영을 수행하는 구조였다. 기술 스택은 AI 자문과 팀 내 개발자 실제 자문을 병행하여 유지보수와 확장성을 우선순위로 선택했다. 콜드스타트 전략으로는 GitHub Stars 1,000+ AI 레포지토리를 크롤링하여 Day 0 콘텐츠를 확보하는 방법을 세웠는데, 실제로 크롤링해보니 콘텐츠가 지나치게 개발 위주라는 한계가 드러났다. 이에 따라 Remotion으로 데모 영상을 만들어 후킹하고, 프로젝트 설명을 작성자가 직접 풀어주는 채팅 형태 UI로 전환하여 비개발 빌더도 접근할 수 있게 만들었다. 프로토타입은 약 1-2시간 만에 완성했고, 22개 이상 페이지와 138개 소스파일을 갖춘 풀 빌드는 5일 만에 마쳤다.

결과 & 배운 점

"딸깍"으로 되지 않는다는 사실을 증명한 프로젝트

9개 전략 문서와 6단계 구현 계획을 완성하고, 실제 운영 가능한 수준의 프로덕트를 End to End로 1인 빌드했다. 기존 사업인 SearchRight의 기술 자산과 82개 B2B 고객사를 신규 매출 채널로 전환하는 사업 확장 설계까지 마쳤다. 서비스 오픈은 SearchRight와 협의 중이라 아직 판단하기 이르지만, 실제 운영을 전제로 한 프로덕트를 처음부터 끝까지 만들어냈다는 점이 핵심 성과다.

이 프로젝트에서 바이브코딩에 대해 확실히 배운 것이 있다. AI가 전부 해준다는 건 사실이 아니었다. 컨텍스트가 커질수록 할루시네이션이 발생했고, AI는 문제를 정면으로 해결하는 대신 꼼수로 우회하는 "AI 해킹"을 시도했다. 이런 패턴을 잡아내고 eval 방법론으로 검증하는 과정이 실제 개발에 가까운 공수를 요구했다. 물론 기존 개발보다 훨씬 빠르다. 하지만 운영 수준의 프로덕트를 만들려면 상당한 검증 공수가 필요하다는 사실을 체감했다. 이 프로젝트는 PM에서 빌더로 성장하는 첫 전환점이었고, 그린필드 시장에서는 기술력보다 문제 정의의 정밀도가 제품 방향을 결정한다는 것을 다시 한번 확인시켜줬다.