첫 지시: "NFC 태그와 서버를 조합한 근태 앱을, 화면·기능 설계부터 디테일하게 끝내자. 플러터면 iOS·안드로이드 둘 다 되지?"
태국의 작은 덴탈클리닉·카페·레스토랑은 출퇴근을 수기로 관리하다 보니 대리 출근·시간 조작이 생기고 급여 정산에도 손이 많이 갑니다. NFC 태그와 위치 확인으로 출퇴근을 정직하게 기록하고, 그 기록으로 급여까지 자동 계산해 주는 앱을 목표로 삼았습니다.
Case 04 / 09
기획자의 설계를 AI 구현으로 — NFC·GPS 출퇴근과 급여 자동정산을 묶은 태국 소규모 사업장용 앱
2026.09 – 현재 (개발 중) / 1인 (AI를 팀으로) / iOS · Android · Web
결과
⚡ 아이디어→출시
약 9일
2026-09-08
첫 지시
9일 뒤
2026-09-17
첫 동작 · 최신
아이디어→핵심 로직 동작 약 9일(실작업 약 5~7일). 현재 개발 중, 미배포
01
첫 지시: "NFC 태그와 서버를 조합한 근태 앱을, 화면·기능 설계부터 디테일하게 끝내자. 플러터면 iOS·안드로이드 둘 다 되지?"
태국의 작은 덴탈클리닉·카페·레스토랑은 출퇴근을 수기로 관리하다 보니 대리 출근·시간 조작이 생기고 급여 정산에도 손이 많이 갑니다. NFC 태그와 위치 확인으로 출퇴근을 정직하게 기록하고, 그 기록으로 급여까지 자동 계산해 주는 앱을 목표로 삼았습니다.
02
이 프로젝트는 기준(설계) 자체가 핵심입니다. 코드를 짜기 전에 다음을 직접 설계했습니다.
Fig. attennfc-02
급여를 코드가 아닌 설정값으로 — Formula 엔진
변수 9종 (고정)
03
Fig. attennfc-direction
AI 지휘 과정
01 처음 시킨 것
위 기준을 바탕으로 DB 스키마, 상태관리(Provider), 급여 엔진을 만들도록 지시했습니다.
02 확인한 것
생성된 코드를 점검하니 문제가 반복됐습니다 — NFC 라이브러리 API 불일치, company_id 누락, 폴더 중복, 급여 변수가 9종이 아닌 5종만 구현, GPS 좌표 하드코딩.
03 수정 지시
SQL 스키마·RLS·설계 결정은 유지하고 문제 코드는 처음부터 재작성하도록 지시했습니다. 재작성 후 flutter analyze에서 "No issues found"를 직접 확인했습니다.
실제 지시 (발췌)
Fig. attennfc-03
AI 결과를 기준과 대조해 바로잡기
Before
내 지시 (요지)
설계·데이터 모델은 유지하고, 문제 코드는 처음부터 다시 작성해
After

04
Fig. attennfc-05
이상징후 5종 룰 — 막기보다 분기
Fig. attennfc-06
오프라인 시각 검증 (TrueTime)
Case 01
증상
생성된 코드가 기준 미달 — 급여 변수 9종 중 5종만, NFC 라이브러리 API 불일치, GPS 좌표 하드코딩, 폴더 중복.
내 설명
내가 세운 기준(변수 9종·동적 토큰 API·좌표 설정값)을 조목조목 대조해 어긋난 지점을 지적.
AI 첫 시도
부분 수정으로는 같은 문제가 반복됨.
내가 잡은 포인트
SQL 스키마·RLS·설계는 유지하되 문제 코드는 부분 땜질이 아니라 재작성이 맞다는 판단.
해결
처음부터 재작성하도록 지시, 이후 flutter analyze 이슈 0을 직접 확인.
재발 방지
AI 결과는 '기준 체크리스트'로 받고, 어긋나면 재작성 기준을 적용.
05
flutter analyze 이슈 0) — 개발 중06
AI가 만든 코드를 그대로 믿지 않고 기준과 대조해 "다시"를 지시한 경험이, 이 프로젝트에서 가장 중요한 역량이었습니다. 보안·급여처럼 틀리면 안 되는 영역일수록 기준을 문서로 먼저 세우는 게 답이었습니다. 다음 단계는 설계한 화면을 붙여 파일럿 사업장에서 검증하는 것입니다.
더 많은 화면 · 8장








관리자 화면은 Google Stitch(AI 디자인)로 설계했고, Flutter 구현은 진행 중입니다.
(01) Review
개발자가 만들었다면?
속도 — 7일 만에 스택 확정·백엔드 전환·기반 구축
첫 주에 Firebase→Supabase 전환과 전체 재작성 1회를 혼자 완료.
문서화 — 같은 단계 팀 기획서보다 깊은 설계
PDPA 90일 보관, 이상징후 5종, 급여 변수 9종, 플랫폼 한계를 코딩 전에 문서화.
구조 — 클린 아키텍처 구성
기능별 data / domain / presentation, 저장소 인터페이스, 의존성 주입.
가독성 — 깔끔
주석·이름이 명확하고 디버그 출력 0.
성능 — 아직 측정 단계 아님
실제 부하 전. 기본기(애니메이션 해제, 상수 위젯)는 갖춤.
기능 완성도 — 설계 대비 구현 약 10~15%
설계를 깊게 먼저 했고, 지금은 화면 4개가 목업 데이터로 동작.
개선 계획 → '로그인 → 출근 1회 왕복(서버 확인 포함)'으로 좁혀 끝까지 연결한 뒤 확장.
보안 — 설계는 됐고 구현 중
4중 확인과 GPS 최소 저장(PDPA)을 설계했고, 서버 측 확인은 핵심 흐름과 함께 구현 중.
개선 계획 → 파일럿 전에 승인·검증을 전부 서버로.
테스트·CI — 아직 없음, 원격 저장소 준비 중
급여 수식은 돈이 걸린 로직인데 테스트가 없음.
개선 계획 → 급여 수식 테스트부터 → 비공개 원격 저장소와 CI.
현지화·접근성 — 태국어 중심 설계인데 번역 파일 없음
하드코딩 영어 문구 31개, 화면낭독 라벨 없음.
개선 계획 → 출시 때 몰아서가 아니라 화면 만들 때마다 번역·라벨 추가.
다음 프로젝트 →
AI 동영상 스트리밍 플랫폼
Cloudflare 엣지 위에 서버 없이 올린 동영상 스트리밍 서비스 — 10개 언어 AI 자동 번역과 암호화폐 구독 결제, AI를 지휘해 혼자 구축

