WegglePlus 팀 블로그를 시작합니다
왜 이 블로그를 만들었을까
최근 몇 달 동안 여러 서비스를 빠르게 만들면서, 한 가지를 분명히 배웠습니다. 기능만으로는 사람들이 찾아오지 않는다는 점, 그리고 꾸준함이 유입을 만든다는 점입니다.
실제로 기술 블로그를 주 1회 발행했을 때 DAU 50명까지 도달했고, 유입의 70% 이상이 LinkedIn + Facebook에서 왔습니다. 이 데이터가 WegglePlus 1.0에서 팀 블로그를 핵심 서비스로 둔 가장 현실적인 근거입니다.
이 블로그에서 다룰 이야기
앞으로는 결과만이 아니라, 과정도 함께 공유하려고 합니다.
- 1인 개발 + AI 협업 실험기
- 서비스 기획/디자인/개발 과정 공개
- 기술 스택 선택과 아키텍처 결정 이유
- 콘텐츠 마케팅과 SEO/GEO 실험
- 실패와 피봇 이야기
- WegglePlus 각 서비스의 성장 기록
팀 블로그에서 바로 할 수 있는 것들
첫 방문자도 부담 없이 참여할 수 있게 만들었습니다.
- 회원가입 없이 댓글/대댓글 작성 가능 (닉네임만 입력)
- 좋아요 지원 (게시글 + 댓글 각각)
- 인기글 위젯 제공 (조회수 + 좋아요x5 + 댓글x3 공식으로 계산)
- 소셜 공유 버튼
- 마크다운 기반 콘텐츠
- 모바일/태블릿/데스크톱 반응형
- 뉴스레터 구독 기능은 준비 중
댓글과 좋아요는 언제든지 자유롭게 남겨주세요. 어떤 반응이든 다음 글을 더 좋게 만드는 데이터로 사용하겠습니다.
1인 개발자와 AI 팀원이 함께 만듭니다
이 블로그와 서비스는 저 혼자만의 작업물이 아닙니다. 저는 1인 개발자(CEO)로서 방향을 잡고, AI 팀원과 함께 서비스를 만들어갑니다. Claude Code의 Skills 시스템을 활용해 각 AI에게 역할, 책임 범위, 행동 원칙, 보고 체계를 부여했습니다.
조직 구조
실제 소프트웨어 회사처럼 구성했습니다.
- C-Level 의사결정자 3명: CPO(제품 전략), CTO(기술 아키텍처), CXO(사용자 경험)
- 서비스별 전담팀: 기획자, 디자이너, 콘텐츠 제작자, 프론트엔드/백엔드 개발자 배치
- 전문가 역할: DB 관리자, SEO 관리자, 코드 리뷰어
AI별 역할 분담
같은 AI라도 잘하는 영역이 다릅니다. 이걸 의도적으로 나눠서 씁니다.
- Claude: 전략적 의사결정과 리뷰를 맡습니다. CPO, CTO, CXO 같은 C-Level 역할과 코드 리뷰를 담당합니다. 큰 그림을 보고 "이 방향이 맞는가"를 판단하는 역할입니다.
- Gemini: 기획과 디자인을 맡습니다. 유저 스토리 작성, UI 레이아웃, 반응형 설계를 담당합니다. 감성적이고 사용자 중심의 결과물을 잘 만듭니다.
- Codex: 코드 구현을 맡습니다. 백엔드(Kotlin/Spring Boot), 프론트엔드(Next.js/React) 개발과 DB 설계를 담당합니다. 논리적이고 구조화된 코드를 작성하는 데 강합니다.
저의 목표는 개발 스페셜리스트를 넘어, 기획, 디자인, 마케팅, 콘텐츠까지 연결할 수 있는 제너럴리스트가 되는 것입니다. AI 팀원들은 그 과정에서 각 영역의 실무를 함께 수행하는 파트너입니다.
블로그 콘텐츠는 이렇게 만듭니다
이 블로그의 글도 "그냥 쓰는" 게 아닙니다. 콘텐츠 품질을 일정 수준 이상으로 유지하기 위해 듀얼 AI 생성 파이프라인을 운영합니다.
듀얼 생성 — 두 AI가 동시에 씁니다
하나의 주제를 Gemini와 Codex에게 동시에 보냅니다. 같은 주제라도 AI마다 접근이 다릅니다.
- Gemini: 감성적이고 스토리텔링 중심의 글을 만드는 경향이 있습니다. 독자의 공감을 끌어내는 표현이 강합니다.
- Codex: 논리적이고 정보 중심의 글을 만드는 경향이 있습니다. 구조가 명확하고 핵심이 앞에 옵니다.
두 버전을 비교해서 더 나은 쪽을 선택하거나, 양쪽의 장점을 조합합니다. 하나의 AI만 쓰면 해당 모델의 편향에 갇히는데, 두 AI를 동시에 쓰면 같은 주제에 대한 서로 다른 해석을 얻을 수 있습니다.
CPO + CTO 리뷰
생성된 콘텐츠는 바로 발행하지 않습니다. 두 단계의 리뷰를 거칩니다.
- CPO 리뷰: 제목이 클릭을 유도하면서 정확한가? 요약이 본문을 대표하는가? 독자에게 가치가 있는가?
- CTO 리뷰: 기술적으로 정확한가? 코드 예시가 있다면 실행 가능한가? 데이터가 API 스키마와 호환되는가?
이 리뷰 과정 덕분에 단일 AI가 생성한 것보다 품질의 하한선이 올라갑니다. 둘 다 만족스럽지 않으면 피드백을 반영해 다시 생성합니다.
품질 기준
모든 블로그 글에 적용하는 기준이 있습니다.
- 한국어가 자연스러운 문체 (번역체 금지)
- 짧은 단락 (2-4문장)
- 200-300단어마다 소제목
- 핵심 정보를 앞에 배치
- 능동태 사용
- 섹션마다 최소 하나의 데이터, 예시, 또는 인용 포함
이 기준은 AI 팀원의 행동 원칙에 내장되어 있어서, 매번 수동으로 체크하지 않아도 자동으로 적용됩니다.
블로그에서 앞으로 준비하는 것들
현재 운영 중인 기능 외에, 준비하고 있는 것들이 있습니다.
- 뉴스레터 구독: 새 글이 올라오면 이메일로 알림을 보내는 기능
- 시리즈 기능: 관련 글을 묶어서 순서대로 읽을 수 있는 구조
- 검색 기능: 블로그 내 글 검색
- 태그 시스템: 주제별 필터링과 관련 글 추천
- SEO/GEO 최적화: 검색 엔진과 AI 검색(ChatGPT, Perplexity 등) 양쪽에서 발견되는 구조 구축
블로그 외에도 도구형 서비스, 참여형 콘텐츠 서비스 등 다양한 서비스를 만들고 있습니다. 각 서비스의 개발 과정과 실험 결과도 이 블로그에서 공유할 예정입니다.
첫 글을 마치며
이 공간은 완성된 정답을 보여주는 곳보다, 실제로 부딪히며 배우는 과정을 나누는 곳에 가깝습니다. 1인 개발자가 AI 팀원과 어떻게 서비스를 만들고, 콘텐츠를 쌓고, 사용자를 모으는지 — 그 실험의 모든 과정을 기록하겠습니다.
천천히, 하지만 꾸준히. 같이 보시고, 같이 실험해주시면 좋겠습니다.
비슷한 고민을 하고 계시거나 같이 실험해보고 싶은 분은 커피챗 하고 싶습니다 ☕️ 📩 ksy90101@gmail.com
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