비개발자의 아이디어를 실제 서비스로, 엠바스와 그릿지가 Claude로 웹·앱 개발을 자동화한 방법

Claude와 Claude Code, 멀티 에이전트로 기획부터 코드 생성·검증·배포까지 연결한 AiApp AX 전환 사례

서비스 아이디어가 있어도 이를 실제 웹이나 앱으로 구현하기는 쉽지 않습니다.

비개발자 창업자와 소상공인은 무엇을 만들어야 하는지 정리하는 기획 단계부터 어려움을 겪습니다. 개발자를 직접 채용하거나 외주 개발사를 찾는 데에도 상당한 비용과 시간이 필요합니다.

개발이 완료된 이후에는 인증, 결제, 데이터베이스, 푸시 알림, 배포, 유지보수까지 직접 관리해야 합니다.

AI 전문기업 엠바스는 이러한 문제를 해결하기 위해 자체 보유한 mBaaS 인프라에 Claude 기반 코드 생성과 멀티 에이전트 기술을 결합했습니다.

그 결과 사용자가 자연어로 아이디어를 입력하면 서비스 기획부터 화면과 기능 생성, 백엔드 연결, 오류 검증과 배포까지 이어지는 AI 기반 웹·앱 자동 생성 플랫폼 ‘AiApp’을 구축했습니다.

그릿지는 엠바스와 함께 Claude가 요구사항 분석, 코드 생성, 오류 수정과 개발 프로세스 전반에서 활용될 수 있도록 AI 워크플로우를 고도화했습니다.

또한 AiApp이 개인 사용자를 위한 코드 생성 도구에 머무르지 않고 기업 고객이 활용할 수 있는 B2B·B2B2C AX 플랫폼으로 확장될 수 있도록 권한, 보안, 검수, 기존 시스템 연동과 운영 구조를 설계하고 있습니다.

이번 글에서는 엠바스의 mBaaS 기술과 Claude가 어떻게 결합됐는지, 그리고 그릿지가 AiApp의 Claude 활용과 기업용 AX 확장에 어떤 역할을 맡았는지 소개합니다.

1.엠바스는 어떤 기업인가요?

엠바스는 2021년 설립된 AI 전문기업입니다.

클라우드 기반 mBaaS와 AI 코드 생성 기술을 결합해 웹·앱 구축과 운영에 필요한 인프라를 제공하고 있습니다.

mBaaS는 Mobile Backend as a Service의 약자로, 웹이나 앱을 만들 때 필요한 백엔드 기능을 서비스 형태로 제공하는 기술입니다.

일반적으로 새로운 서비스를 만들기 위해서는 다음 기능을 각각 구축해야 합니다.

• 회원가입과 로그인
• SSO와 사용자 인증
• 데이터베이스
• 파일 스토리지
• 결제 시스템
• 푸시 알림
• 알림톡과 문자
• 관리자 페이지
• 서버 운영과 보안
• 배포 환경

엠바스는 이러한 기능을 자체 BaaS 인프라로 제공하고, 그 위에 Claude를 포함한 AI 코드 생성 기술을 연결했습니다.

사용자가 자연어로 만들고 싶은 서비스를 설명하면 AI가 요구사항을 분석하고 기획안과 화면, 기능, 백엔드 연결 구조를 생성합니다.

이를 통해 비개발자도 아이디어를 실제 웹·앱으로 구체화하고 운영할 수 있는 환경을 만드는 것이 엠바스의 목표입니다.

2.왜 AI 기반 웹·앱 자동 생성 플랫폼이 필요했을까요?

초기 창업자와 소상공인에게 서비스 개발은 높은 진입장벽입니다.

아이디어가 있어도 이를 어떤 기능과 화면으로 구성해야 하는지 정의하기 어렵습니다. 요구사항과 기획서를 직접 작성하는 단계에서부터 막히는 경우도 많습니다.

기획을 완료하더라도 개발자를 직접 채용하거나 외주 개발사를 통해 서비스를 구축해야 합니다.

이 과정에서는 다음과 같은 문제가 반복됩니다.

• 개발 인력 채용의 어려움
• 높은 외주 개발 비용
• 요구사항 정리와 기획서 작성의 부담
• 개발자와 비개발자 사이의 커뮤니케이션 비용
• 개발 이후 배포와 운영 노하우 부족
• 인증·결제·데이터베이스 등 백엔드 기능의 반복 구축
• 수정 요청과 유지보수에 따른 추가 비용

엠바스는 AI 코드 생성 기술이 상용화되면서 기획부터 개발과 배포까지 하나의 플랫폼에서 자동화할 수 있는 시점이 왔다고 판단했습니다.

특히 자체 보유한 BaaS 인프라와 Claude 기반 생성 기술을 결합하면, 단순한 화면 시안이 아니라 실제로 동작하고 운영할 수 있는 서비스까지 만들 수 있다고 봤습니다.

3.AiApp은 어떤 서비스인가요?

AiApp은 클라우드 기반 mBaaS 위에 AI 코드 생성 기술을 결합한 노코드·로우코드 플랫폼입니다.

사용자가 만들고 싶은 서비스를 자연어로 설명하면 AI가 요구사항을 분석하고, 서비스 기획 구조를 정리합니다.

이후 화면과 기능, 데이터 구조, 관리자 페이지를 생성하고 자체 BaaS 기능과 자동으로 연결합니다.

최종 결과물은 프로젝트별로 분리된 서버리스 환경에 배포할 수 있습니다.

AiApp이 자동화하는 주요 과정은 다음과 같습니다.

1. 사용자의 자연어 요구사항 입력
2. 서비스 목적과 핵심 기능 분석
3. 기획 구조와 화면 구성 생성
4. 프론트엔드 코드 생성
5. 백엔드 기능과 API 연결
6. 관리자 백오피스 구성
7. 오류 검증과 자동 수정
8. 컨테이너 기반 빌드
9. 프로젝트별 자동 배포
10. 운영 및 유지관리

사용자는 복잡한 개발 환경을 직접 구성하지 않아도 아이디어를 실제 웹·앱으로 전환할 수 있습니다.

4.하나의 AI가 아니라 멀티 에이전트가 함께 개발합니다

AiApp은 하나의 AI 모델이 모든 작업을 순차적으로 처리하는 구조가 아닙니다.

전체 개발 과정을 총괄하는 Main Agent와 기획, 화면 구성, 프론트엔드, 백엔드, 오류 검증 등 역할별 Sub Agent가 협업하는 멀티 에이전트 구조로 설계됐습니다.

Main Agent는 사용자의 요청을 분석하고 전체 작업 순서와 분기 조건을 관리합니다.

이후 업무 성격에 따라 역할별 Sub Agent에 작업을 분배합니다.

주요 에이전트 역할

• 서비스 요구사항 분석
• 기획 구조 작성
• UI와 화면 구성
• 프론트엔드 코드 생성
• 백엔드 기능 연결
• 데이터베이스 구조 생성
• 관리자 화면 구성
• 빌드 및 오류 검증
• 코드 수정
• 배포 준비

각 에이전트는 독립적으로 작업하지만, Main Agent가 전체 결과의 연결 관계와 작업 순서를 관리합니다.

이를 통해 기획, 화면 생성, 기능 구현 등 여러 작업을 병렬로 처리하고 개발 시간을 단축할 수 있습니다.

그릿지는 이 멀티 에이전트 구조가 실제 서비스 생성 과정에서 안정적으로 동작할 수 있도록 각 에이전트의 역할과 책임 범위, 입력·출력 형식, 검증 조건을 구체화했습니다.

예를 들어 사용자가 자연어로 서비스를 요청하면 다음 과정이 연결됩니다.

1. Main Agent가 요청의 목적과 범위를 분석
2. 기획 Agent가 사용자·기능·화면 구조를 정의
3. 개발 Agent가 프론트엔드와 백엔드 코드를 생성
4. BaaS 연동 Agent가 인증·결제·DB·메시징 기능을 연결
5. 검증 Agent가 빌드 및 실행 결과를 확인
6. 오류 발생 시 Claude가 로그를 분석하고 수정안을 생성
7. 검증이 완료된 결과물을 배포 파이프라인으로 전달

그릿지는 각 단계의 결과가 다음 에이전트로 안정적으로 전달될 수 있도록 전체 AX 워크플로우를 고도화했습니다.

5.Claude는 AiApp에서 어떤 역할을 하나요?

AiApp은 자체 AI 오케스트레이션 계층을 통해 복수의 LLM 가운데 작업 특성에 적합한 모델을 선택해 호출합니다.

이 가운데 Claude는 자연어 요구사항 분석, 코드 생성, 멀티 에이전트의 판단과 분기, 오류 수정과 개발 보조 등 핵심 작업에 활용됩니다.

그릿지는 엠바스와 함께 AiApp의 전체 생성 과정을 검토하고, Claude를 적용할 수 있는 주요 업무를 구분했습니다.

• 자연어 요구사항 분석
• 서비스 기획 구조화
• 프론트엔드·백엔드 코드 생성
• 생성 코드의 오류 분석 및 수정
• 복잡한 요청에 대한 판단과 작업 분기
• 코드 리뷰 및 리팩터링
• 테스트와 기술 문서 작성

이를 통해 Claude를 단순한 코드 생성 모델이 아니라, 서비스 기획부터 개발과 검증까지 연결하는 핵심 AI 엔진으로 활용할 수 있도록 구조화했습니다.

6.자연어 요구사항을 서비스 기획으로 바꿉니다

사용자가 입력하는 내용은 대부분 완성된 기획서 형태가 아닙니다.

예를 들어 사용자는 다음처럼 입력할 수 있습니다.

지역 소상공인이 상품을 등록하고 고객이 예약할 수 있는 서비스를 만들고 싶어요.

Claude는 이 요청에서 서비스 목적과 사용자 유형, 필요한 핵심 기능을 추출합니다.

• 판매자 회원가입
• 고객 회원가입
• 상품 등록
• 예약 관리
• 결제
• 알림
• 관리자 페이지

이후 요청사항을 실제 개발에 사용할 수 있는 서비스 기획 구조로 정리하고 다음 에이전트와 개발 단계로 전달합니다.

그릿지는 사용자의 모호한 요구를 화면, 기능, 데이터와 정책 단위로 구조화할 수 있도록 기획 에이전트의 입력·출력 기준을 구체화했습니다.

단순한 아이디어가 실제 구현 가능한 기능 명세로 이어지도록 업무 흐름을 설계한 것입니다.

7. Claude가 프론트엔드와 백엔드 코드를 생성합니다

Claude는 화면과 기능 구현에 필요한 코드 생성에 활용됩니다.

단순한 프론트엔드 화면 코드뿐 아니라 엠바스의 자체 BaaS가 제공하는 인증, 결제, 데이터베이스, 메시징 기능과 연결되는 코드도 함께 생성합니다.

이를 통해 생성된 결과물이 단순한 프로토타입에 머무르지 않고 실제 서비스로 동작할 수 있도록 구성했습니다.

그릿지는 코드 생성 결과가 엠바스의 플랫폼 표준과 백엔드 인프라에 맞도록, Claude가 참고해야 할 기술 문서와 템플릿, 연동 규칙을 정리하는 데 참여했습니다.

또한 코드 생성 업무와 기존 시스템이 담당해야 하는 영역을 구분해, Claude가 모든 기능을 새로 작성하는 대신 검증된 BaaS 기능을 재사용하도록 설계했습니다.

8.RAG로 엠바스의 개발 경험을 코드 생성에 반영했습니다

일반적인 AI 코드 생성 도구는 모델이 학습한 범용적인 지식을 기반으로 코드를 생성합니다.

하지만 실제 플랫폼에서는 회사가 사용하는 개발 방식과 코드 규칙, 백엔드 구조와 배포 환경을 반영해야 합니다.

AiApp은 Vector DB에 자체 개발 문서와 템플릿, 기존 성공 사례, 오류 해결 이력을 축적하고 있습니다.

Claude가 코드를 생성하기 전에 관련 문서를 검색하고 필요한 정보를 프롬프트에 포함하는 RAG 구조를 적용했습니다.

RAG에 활용되는 정보

• 엠바스 BaaS API와 연동 규칙
• 사용자 인증과 권한 구조
• 결제 및 메시징 기능 구현 방식
• 데이터베이스 설계 기준
• 관리자 화면 템플릿
• 배포 환경과 보안 기준
• 기존 프로젝트의 구현 사례
• 반복적으로 발생한 오류와 해결 방법

그릿지는 Claude가 이러한 정보를 어떤 시점에 검색하고, 어떤 형태로 컨텍스트에 포함해야 하는지 생성 흐름을 구체화했습니다.

이를 통해 생성된 코드가 일반적인 예제 코드에 머무르지 않고, 엠바스의 자체 BaaS와 연결돼 실제로 실행 가능한 결과물로 이어지도록 지원했습니다.

9.생성된 서비스는 BaaS와 자동으로 연결됩니다

AiApp의 차별점은 AI가 코드만 생성하는 데 그치지 않는다는 점입니다.

생성된 코드가 엠바스의 자체 BaaS 엔진과 자동으로 연결되기 때문에 사용자는 별도의 백엔드 시스템을 새로 구축하지 않아도 됩니다.

자동으로 연결되는 주요 기능

• 회원가입과 로그인
• SSO
• 사용자 권한
• 푸시 알림
• 알림톡과 SMS
• 결제대행사 연동
• 데이터베이스
• 파일 스토리지
• 관리자 백오피스
• 보안 설정

예를 들어 쇼핑몰을 생성하면 회원가입, 상품 데이터베이스, 결제, 주문관리와 관리자 화면을 각각 새로 개발하는 대신 AiApp의 공통 인프라를 활용할 수 있습니다.

이를 통해 서비스마다 반복적으로 구축하던 백엔드 작업을 줄이고 개발 기간과 비용을 절감할 수 있습니다.

그릿지는 기업 고객이 AiApp을 활용할 때 조직별 권한, 프로젝트 격리, 기업 전용 템플릿과 사내 시스템 연동까지 적용할 수 있도록 기업용 서비스 요건을 함께 설계했습니다.

10.오류를 스스로 분석하고 수정하는 Self-Fix 루프

AI가 생성한 코드가 한 번에 완벽하게 실행되기는 어렵습니다.

AiApp은 생성된 코드를 빌드하고 검증한 뒤 오류가 발견되면 Claude가 오류 로그를 분석하고 코드를 수정하는 Self-Fix 루프를 운영합니다.

Self-Fix 프로세스

1. Claude가 초기 코드 생성
2. 생성 결과 빌드 및 테스트
3. 오류 로그와 실패 원인 수집
4. Claude가 오류 원인 분석
5. 수정 코드 및 대응안 생성
6. 재빌드 및 재검증
7. 반복 실패 또는 중요 변경은 개발자가 직접 검토

그릿지는 이 Self-Fix 흐름이 단순 반복에 머무르지 않도록 오류 유형, 수정 횟수와 사람의 검토가 필요한 조건을 구체화했습니다.

단순한 문법 오류나 의존성 문제는 Claude가 반복적으로 수정하되, 결제·보안·데이터 구조와 같이 중요한 영역은 개발자가 검토하도록 Human-in-the-Loop 방식을 적용했습니다.

이를 통해 초기 디버깅 시간을 줄이면서도 기업용 서비스에 필요한 품질관리 구조를 함께 확보했습니다.

11.생성부터 검증·배포까지 자동화했습니다

AiApp은 코드 생성 이후의 검증과 배포 과정도 자동화하고 있습니다.

생성된 코드는 GitHub Actions와 컨테이너 기반 배포 파이프라인을 거쳐 검증되고 배포됩니다.

자동 배포 프로세스

1. 생성 코드 저장
2. 코드와 의존성 검증
3. 자동 테스트
4. 컨테이너 빌드
5. 배포 환경 구성
6. 프로젝트별 서버리스 배포
7. 운영 상태 확인

각 프로젝트는 멀티테넌시 구조 안에서 격리 운영됩니다.

여러 사용자가 동시에 서비스를 생성하더라도 프로젝트별 데이터와 실행 환경이 분리되도록 구성했습니다.

그릿지는 AiApp을 기업 고객에게 제공하기 위해 프로젝트별 데이터 격리, 승인과 검수, 배포 권한과 이력 관리가 함께 적용될 수 있도록 운영 구조를 설계했습니다.

12.Claude Code를 내부 개발 프로세스에도 활용했습니다

Claude는 AiApp 사용자에게 제공되는 코드 생성 기능에만 활용되지 않습니다.

엠바스 개발팀은 Claude Code를 내부 개발 도구로도 사용하고 있습니다.

Claude Code 활용 범위

• 기존 코드베이스 구조 분석
• 신규 기능 구현 초안 작성
• 코드 리뷰
• 반복 코드 리팩터링
• 테스트 코드 작성
• 오류 로그 분석
• 변경 영향 범위 확인
• 기술 문서와 주석 작성
• 신규 개발자 온보딩 지원

AiApp은 멀티 에이전트와 RAG, BaaS, 배포 파이프라인이 연결된 복합 플랫폼입니다.

따라서 새로운 기능을 추가할 때에는 개별 코드 작성뿐 아니라 기존 시스템과의 연결 관계를 이해하는 것이 중요합니다.

그릿지는 Claude Code가 프로젝트의 코드와 기술 문서, 요구사항을 함께 참고하도록 하고, AI가 제안한 결과를 개발자가 검증하는 방식으로 개발 생산성과 코드 품질을 함께 관리했습니다.

Claude Code를 단순한 코드 자동완성 도구가 아니라 분석, 리팩터링, 테스트, 문서화까지 지원하는 개발 AX 도구로 적용한 것입니다.

13.도입 후 무엇이 달라졌나요?

AiApp에 Claude 기반 코드 생성과 멀티 에이전트 구조를 적용한 이후 기획부터 초기 화면과 기능을 구현하는 시간이 크게 단축됐습니다.

특히 CRUD 기능과 관리자 화면처럼 반복적인 구조를 가진 개발 영역에서 가장 큰 효과가 나타났습니다.

기획·초기 개발 기간 약 80% 단축

서비스 요구사항을 정리하고 초기 화면과 기능을 구현하는 데 필요한 기간이 기존 대비 체감 기준 약 80% 단축됐습니다.

비개발 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 Claude가 기획안을 구조화하고 화면과 기능의 초안을 생성하기 때문에 초기 개발 단계에서 반복되던 커뮤니케이션과 문서 작성 과정이 줄었습니다.

개발자 1인당 주당 약 10시간 절감

반복적인 보일러플레이트 코드 작성, 관리자 페이지 구성과 API 연동을 AI가 지원하면서 개발자 1인당 주당 약 10시간의 업무시간을 절감했습니다.

개발자는 반복 구현보다 아키텍처, 기능 품질, 예외 처리와 사용자 경험 개선에 더 많은 시간을 사용할 수 있게 됐습니다.

디자인 생성 생산성 약 80% 향상

화면 레이아웃과 UI 초안을 AI가 생성하면서 초기 디자인 작업의 생산성도 약 80% 향상됐습니다.

비개발 사용자도 생성된 화면을 직접 확인하고 수정 요청을 구체적으로 전달할 수 있어 기획자, 디자이너와 개발자 사이의 커뮤니케이션 비용도 줄었습니다.

초기 디버깅 시간 감소

Self-Fix 루프를 통해 오류 로그를 분석하고 수정 코드를 자동 생성하면서 단순한 초기 오류와 반복 디버깅에 필요한 시간이 감소했습니다.

홍보·마케팅 업무까지 생산성 향상

AiApp은 서비스 코드 생성뿐 아니라 홍보와 마케팅에 필요한 문구 작성에도 Claude를 활용하고 있습니다.

서비스 소개, 홍보 문구, 알림 메시지와 운영 콘텐츠를 자동 생성해 개발 이후의 서비스 운영 생산성까지 높였습니다.

14.현재 AiApp은 어느 정도 활용되고 있나요?

AiApp은 현재 상용 서비스로 운영되고 있습니다.

현재까지의 운영 현황은 다음과 같습니다.

• 누적 가입자 약 2,000명
• 누적 생성 프로젝트 및 앱 약 100건
• 유료 고객사와 기업 도입 약 50개사

주요 사용자는 예비·초기 창업자, 소상공인, 시민개발자와 중소기업의 실무 담당자입니다.

사용자는 AiApp을 활용해 다음 업무를 수행하고 있습니다.

• 서비스 기획안 초안 작성
• 웹·앱 화면 자동 생성
• 주요 기능 구현
• 관리자 백오피스 구성
• 배포 및 운영 관리

엠바스는 현재 생성 정확도를 높이고 산업별 템플릿을 확대하는 기능 고도화를 진행하고 있습니다.

15.그릿지는 AiApp의 Claude 도입과 사업 확장을 어떻게 지원했나요?

AiApp의 핵심 기술과 BaaS 인프라는 엠바스가 자체적으로 개발하고 운영해 왔습니다.

그릿지는 엠바스가 보유한 기술에 Claude를 적용하고, 이를 실제 기업 고객이 활용할 수 있는 AX 서비스로 확장하는 과정에 참여했습니다.

단순히 개발 인력을 제공하거나 기능 구현을 지원한 것이 아니라, AiApp의 Claude 활용 구조를 실제 비즈니스와 연결하고 기업 고객에게 제공할 수 있는 서비스 모델로 구체화하는 역할을 맡았습니다.

1. Claude 적용 업무와 모델 활용 구조를 정의했습니다

AiApp의 요구사항 분석, 기획, 코드 생성, 오류 수정, 테스트와 문서화 등 전체 업무를 분석했습니다.

이후 Claude가 담당할 업무와 기존 시스템, 다른 모델과 사람이 담당할 업무를 구분했습니다.

업무의 난이도, 처리 속도, 비용과 결과 품질에 따라 Claude Sonnet과 Opus 계열을 활용할 수 있도록 모델 적용 기준도 함께 정리했습니다.

2. 멀티 에이전트 업무 흐름을 고도화했습니다

Main Agent와 역할별 Sub Agent의 책임 범위를 정의하고, 각 단계에서 생성해야 하는 결과물과 검증 조건을 구체화했습니다.

요구사항 분석부터 기획, 코드 생성, BaaS 연결, 오류 검증과 배포까지 하나의 파이프라인으로 이어지도록 AX 워크플로우를 정리했습니다.

3. RAG·BaaS·Claude가 연결되는 구조를 설계했습니다

Claude가 엠바스의 기술 문서와 템플릿, BaaS 연동 가이드, 기존 성공 사례를 검색하고 참고하도록 RAG 흐름을 구체화했습니다.

생성 코드가 범용 예제에 머무르지 않고 엠바스의 인증, 결제, 데이터베이스와 메시징 인프라에 맞춰 생성되도록 지원했습니다.

4. Self-Fix와 Human-in-the-Loop 체계를 마련했습니다

오류 로그를 Claude가 분석하고 수정안을 생성하는 Self-Fix 루프를 고도화했습니다.

단순 오류는 AI가 수정하되 반복 실패, 보안, 결제와 데이터 구조 관련 변경은 개발자가 검토하도록 사람의 승인 조건을 함께 설계했습니다.

5. Claude Code 기반 개발 프로세스를 적용했습니다

Claude Code를 코드 작성뿐 아니라 기존 코드 분석, 리팩터링, 테스트, 디버깅과 문서화에 활용했습니다.

AI의 결과를 개발자가 검증하는 방식으로 개발 속도와 코드 품질, 유지보수 가능성을 함께 관리했습니다.

6. 기업 고객용 AX 서비스 요건을 설계했습니다

개인 사용자가 서비스를 생성하는 환경과 기업이 조직 단위로 AiApp을 사용하는 환경은 요구사항이 다릅니다.

그릿지는 기업 고객에게 필요한 다음 요건을 구체화했습니다.

• 조직과 사용자별 권한
• 프로젝트별 데이터 및 실행 환경 격리
• 기업 전용 템플릿과 디자인 시스템
• 사내 데이터와 API 연동
• 생성 결과에 대한 승인과 검수
• 프롬프트·코드·산출물 이력 관리
• 보안 정책과 감사 로그
• 기업별 사용량과 비용 관리

7. B2B·B2B2C 고객 적용 모델을 설계했습니다

그릿지는 AiApp을 기업 고객의 실제 비즈니스에 적용할 수 있도록 산업별 고객 시나리오와 사업 모델을 함께 설계하고 있습니다.

기업은 AiApp을 활용해 다음과 같은 서비스를 제공할 수 있습니다.

• 업종별 웹·앱 자동 생성
• 가맹점 전용 홈페이지와 주문 서비스 생성
• 기업 고객별 관리자 페이지 구축
• 브랜드 전용 템플릿 제공
• 내부 업무도구 자동 생성
• 고객별 서비스 생성 및 배포
• 인증·결제·알림 기능이 포함된 서비스 패키지 제공

그릿지는 고객사의 산업과 운영 구조, 수익모델을 분석해 AiApp을 어떤 방식으로 적용할지 정의하고 필요한 커스터마이징과 기존 시스템 연동 범위를 설계합니다.

8. 운영 데이터를 기반으로 고도화할 수 있는 체계를 정리했습니다

AI 기반 플랫폼은 출시 이후의 운영 데이터가 중요합니다.

그릿지는 다음 데이터를 기반으로 Claude 활용 구조를 개선할 수 있도록 운영 지표를 구체화했습니다.

• 요구사항 해석 성공률
• 코드 생성 및 빌드 성공률
• Self-Fix 성공률
• 사용자 수정 횟수
• 생성 완료까지의 소요시간
• 반복적으로 발생하는 오류
• 산업별 템플릿 활용률
• 프로젝트 배포 성공률
• 사용자별 모델 및 토큰 사용량

이 데이터를 바탕으로 프롬프트, RAG 자료, 에이전트 역할, 모델 선택과 검증 과정을 지속적으로 개선하는 구조를 지원했습니다.

고객사 코멘트

“엠바스는 비개발자도 자신의 아이디어를 실제 서비스로 만들 수 있게 하는 것을 목표로 해왔고, Claude를 도입한 이후 기획 단계의 요구사항을 코드로 옮기는 과정이 눈에 띄게 빨라졌습니다. 덕분에 개발팀이 반복 작업 대신 서비스 품질과 사용자 경험 개선에 집중할 수 있게 되었습니다.”

김정현 대표이사, ㈜엠바스

16.Claude 기반 바이브 코딩, 기업에서는 무엇이 달라야 할까요?

Claude를 활용하면 자연어로 코드를 생성하고 서비스를 빠르게 구현할 수 있습니다.

하지만 기업용 서비스에서는 코드가 만들어지는 것만으로 충분하지 않습니다.

생성된 결과가 기존 시스템과 연결되어야 하며 보안과 권한, 데이터 구조, 운영 정책을 따라야 합니다.

또한 AI가 만든 코드를 검증하고 수정할 수 있는 체계도 필요합니다.

기업의 바이브 코딩을 실제 AX 성과로 연결하려면 다음 요소가 함께 구성되어야 합니다.

1. 요구사항을 구조화하는 기획 에이전트
2. 회사의 문서와 코드를 참고하는 RAG
3. 인증·결제·데이터베이스와 연결되는 백엔드
4. 코드 오류를 검증하는 테스트 구조
5. 오류를 수정하는 Self-Fix 루프
6. 사람의 검토와 승인 과정
7. 프로젝트별 보안과 데이터 격리
8. 생성부터 배포까지 이어지는 자동화
9. 운영 데이터를 기반으로 개선하는 모니터링 체계

AiApp은 엠바스가 보유한 mBaaS와 Claude 기반 생성 기술을 결합해 이러한 구조를 플랫폼 형태로 구현한 사례입니다.

그릿지는 이 기술이 실제 기업 고객의 업무와 비즈니스에 적용될 수 있도록 서비스, 개발과 운영 체계를 함께 고도화하고 있습니다.

17.아이디어를 코드로, 코드를 실제 비즈니스로

엠바스의 AiApp은 Claude와 멀티 에이전트, RAG와 BaaS를 결합해 사용자의 아이디어를 실제 웹·앱으로 전환합니다.

자연어 요구사항을 분석하고, 화면과 기능을 생성하며 인증·결제·데이터베이스를 연결하고 검증과 배포까지 자동화합니다.

그릿지는 엠바스가 보유한 기술을 실제 기업 고객의 비즈니스와 연결하고, AiApp이 B2B·B2B2C AX 플랫폼으로 확장될 수 있도록 Claude 활용 구조, 개발 프로세스와 운영 체계를 고도화하고 있습니다.

기업의 반복적인 서비스 개발을 자동화하거나 고객이 직접 웹·앱을 만들 수 있는 AI 플랫폼을 구축하고 싶다면, 그릿지와 함께 AX 전환을 시작해 보세요.

엠바스 소개

㈜엠바스는 클라우드 기반 mBaaS와 AI 코드 생성 기술을 결합한 AI 전문기업입니다.

비개발자와 기업 사용자가 자연어로 웹·앱을 기획하고 생성, 배포, 운영할 수 있는 AiApp 플랫폼을 제공하고 있습니다.

인증, 결제, 메시징, 데이터베이스, 스토리지와 배포 기능을 자체 BaaS 인프라로 제공하며, Claude 기반 멀티 에이전트와 RAG를 활용해 실제 동작 가능한 서비스를 자동 생성합니다.

그릿지 소개

그릿지(GRIDGE)는 기업의 비즈니스와 데이터를 실제 AI 서비스로 구현하는 AI 개발 및 AX 전환 파트너입니다.

기업의 업무와 기존 시스템을 분석해 AI 적용 영역을 정의하고, Claude와 Anthropic API 연동, Claude Code 기반 개발, 멀티 에이전트 설계, RAG와 사내 데이터 연결, 테스트와 운영 고도화까지 지원합니다.

그릿지는 기획, 디자인, 개발, PM과 QA 등 제품 개발 전 영역의 전문 인력과 프로젝트 운영 체계를 기반으로 고객사에 필요한 AX 전담팀을 구성합니다.

AI가 생성한 결과는 개발자와 테크리더가 검증하는 Human-in-the-Loop 방식으로 운영하며, 개발 속도와 코드 품질, 유지보수 가능성을 함께 관리합니다.

기존 서비스에 Claude 기능을 적용하는 단계부터 기업의 개발과 업무 체계를 AI 중심으로 전환하는 단계까지, 고객사의 기술 환경과 비즈니스 목표에 맞는 AX 전략을 설계하고 실행합니다.