혼자 웹·앱 비즈니스를 만들고 키우는 사람들의 실전 경험, 수익화 전략, 새로운 방법을 골라 요약합니다.
20세 대학생이 학교 프로젝트로 iOS 앱을 만들었다. 이 앱은 트럼프의 트윗이 주식시장에 어떤 영향을 주는지 보여준다. 앱 이름은 TrumpSignal이고, 아이콘에는 트럼프 얼굴과 아래쪽 화살표가 들어가 있어 경제 상황을 풍자하는 성격이 있다. 앱 안팎에는 트럼프와 제휴 관계가 아니라는 문구를 분명히 적어 두었다. 그런데 앱이 예상보다 많이 알려졌고, 개발자의 주된 수입원이 되었다. 이후 트럼프 측을 대리한다는 이메일이 왔고, 앱이 저작권/상표권을 침해하며 명예훼손에 해당한다고 주장했다. 이메일은 앱을 완전히 내리지 않으면 법적 조치를 하겠다고 요구했다. 개발자는 이 요구가 실제인지, 어떻게 대응해야 하는지 불확실한 상태다.
FocusLock은 휴대폰 사용을 잠그고 방해되는 앱을 막아 주는 안드로이드 앱이다. 핵심 약속은 쉽게 풀리지 않는 잠금이다. 1년 전 일일 활성 사용자 수는 약 300명이었고, 이후 최고 2,000명까지 올랐으며 지금은 방학철 영향으로 약 1,700명 수준을 유지하고 있다. 매출은 1년 전 월 50달러 미만에서 최근 30일 750달러로 늘었고, 이 수치는 TrustMRR에서 확인됐다. 2025년 중반까지는 일일 활성 사용자 수가 200~300명에 머물렀고, 기능을 이것저것 추가해도 성장은 거의 없었다. 전환점은 어떤 고객이 잠금이 계속 풀린다고 알리며 여러 우회 방법을 계속 보내온 일이었다. 개발자는 문제를 고쳐 새 버전을 내고, 고객은 며칠 안에 또 다른 우회 방법을 찾는 일이 반복됐다. 수십 번의 이메일과 수정 끝에 그 고객도 더는 잠금을 풀 수 없다고 인정했고, 그 과정에서 앱의 핵심 기능이 혼자 생각했을 때보다 훨씬 단단해졌다.
개인 경험 기준으로, 2025년부터 서비스형 소프트웨어를 만들었지만 첫 시도는 실패했다. 실패 이유는 개발자 입장에서 기술 문제에 너무 집중하고, 사람을 모으는 일을 충분히 하지 못한 점이었다. 다음 시도에서는 앱을 먼저 띄우기보다 소셜 채널을 먼저 키웠고, 앱에서 계속 만들 수 있는 콘텐츠를 매일 올리는 방식으로 바꿨다. 소셜미디어 조회수는 하루 4만 회를 넘었지만, 방문 분석 화면에서는 웹사이트 방문자가 하루 1~4명에 그쳤다. 앱 다운로드 전환은 더 어려웠다. 검색 유입을 시험하려고 검색 최적화 페이지를 100개 넘게 만들었지만, 3개월 동안 클릭은 6번뿐이었다. 이 앱은 일반 소비자 대상이고 평균 주문액이 낮아, 적은 방문자 수로는 사업성이 나오기 어려운 구조다.
Repowise는 인공지능 코딩 도우미가 코드 저장소를 더 잘 이해하도록 돕는 오픈소스 도구다. 이 도구는 파일을 반복해서 뒤지는 대신 의존 관계, 깃 기록, 문서, 설계 결정, 코드 건강 점수 같은 정보를 함께 보게 해준다. 만든 사람은 2023년부터 대형 언어 모델을 다뤘고, 회사 안에서 여러 인공지능 시스템과 여러 에이전트가 함께 일하는 플랫폼을 만들었다. 이전에도 부부가 함께 주말과 밤에 사이드 프로젝트를 만들며 창업 가능성을 시험했고, 한 프로젝트는 자연 유입만으로 이용자 2만5천 명까지 성장했다. Repowise는 별도 영업 없이 제품을 내고 소셜 계정에 알리는 방식으로 시작했다. 3개월 만에 깃허브 별 3천200개 이상과 PyPI 다운로드 약 5만 회를 기록했다. 이 성장은 직장을 그만두고 본격적으로 사업을 하게 된 근거가 됐다.
바이브코딩으로 만든 앱은 화면이 멀쩡하고 기능도 잘 작동해 보일 수 있지만, 기능을 지키는 보안 장치가 빠질 수 있다. 실제로 로그인하지 않은 브라우저에서도 사용자 데이터를 가져올 수 있는 문제가 발견된 사례가 있었다. Cursor, Lovable, Bolt, Rork, Claude 같은 도구로 만든 앱에서도 비슷한 흐름이 반복된다. 인공지능 도구는 기능 코드를 만들어도, 누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 확인하는 보호 코드를 함께 만들지 않는 경우가 있다. 모델은 점점 좋아지고 있지만, 아직 앱 운영자가 보안을 직접 확인하지 않아도 될 정도는 아니다. 특히 사용자 데이터가 노출되면 책임은 도구가 아니라 앱 운영자에게 돌아온다.
레딧 r/SaaS의 한 토론 하나가 약 5일 동안 유료 고객 13명을 만들었다. 겉으로 보이는 추천 수는 3개뿐이었지만 조회수는 3만9000회였다. 댓글 상단에는 과장 판매라는 비난과 고객을 지어냈다는 의심이 있었다. 운영자는 화내지 않고 계속 답했고, 공격적인 댓글에도 필요한 증거와 원하는 내용을 되물었다. 매출은 큰 박수보다 조용히 지켜보던 사람들에게서 나온 것으로 보인다. 효과는 오래가지 않았고, 첫 48시간이 지나자 거의 멈췄다.
TradingSFX라는 거래 기록 웹 서비스에 백테스트 기능이 추가됐다. 사용자는 예전 차트를 캔들 하나씩 되감아 보며 가상 거래를 해보고, 실제 돈을 걸기 전에 자신의 매매 방식이 버틸 수 있는지 확인할 수 있다. 비슷한 단독 도구는 보통 월 20~40달러가 들지만, 이 기능은 거래 기록장 안에 들어가 백테스트 거래와 실제 거래를 같은 분석 화면에서 볼 수 있게 했다. 사용자는 증권사나 거래소에서 받은 CSV 파일을 직접 가져오며, 데이터 읽기, 저장, 시간 단위 변환은 모두 브라우저 안에서 처리된다. 캔들 데이터는 서버로 보내지지 않기 때문에 운영자는 데이터 비용과 라이선스 부담을 줄이고, 사용자는 자신의 데이터를 밖으로 내보내지 않아도 된다. 브라우저 저장소인 IndexedDB에 최대 500만 개 캔들을 나누어 저장하고, 재생 위치 주변 데이터만 메모리에 올리며, 오래 지난 데이터는 지워가면서 긴 사용 시간을 버틴다. 1분 단위 데이터 1년치도 중급 노트북에서 부드럽게 넘길 수 있다고 한다. 한 캔들 안에서 손절가와 익절가를 모두 건드린 경우에는 손절이 먼저 난 것으로 처리해, 결과가 지나치게 좋게 보이지 않도록 했다.
직접 테스트에서 Claude Fable 5는 코딩이 아닌 작업으로 크롬 확장 프로그램의 데모 영상을 만들었다. 입력은 확장 프로그램의 소스 코드와 음성 설명이 들어간 데모 영상을 만들라는 짧은 지시였다. Fable 5는 기존 CSS를 바탕으로 제품 화면을 움직이는 HTML로 다시 만들었다. 음성 합성 서비스가 샌드박스에서 막히자, 사용자의 Chrome으로 신경망 음성 모델을 내려받고 Finder로 파일을 옮겼다. 헤드리스 Chromium이 필요한 시스템 라이브러리 문제로 실패하자, 빠진 심볼을 찾아 4줄짜리 C 스텁을 만들고 직접 컴파일했다. 이후 1,296개 프레임을 렌더링하고, 8개 장면에 내레이션을 넣고, ffmpeg로 54초짜리 1080p 영상을 합쳤다. 전체 작업은 약 30분이 걸렸고, 사람의 개입은 객관식 답변 4번과 파일 하나를 끌어다 놓은 정도였다.
3명으로 된 개발팀이 7일 동안 개발 작업 270개를 끝냈다. 예전 방식이라면 10명이 20~30개를 처리하고도 남은 일이 많았지만, 지금은 인공지능 에이전트가 많은 작업을 대신 처리해 속도가 크게 올라갔다. 현재 작업의 70% 이상은 거의 자율적으로 끝나며, 목표는 이를 95%까지 높이는 것이다. 팀의 역할도 직접 코드를 하나씩 짜는 일에서, 작업이 자동으로 흘러가고 검토되는 개발 루프를 설계하는 일로 바뀌었다. 핵심은 사람과 에이전트를 한 흐름 안에 배치해 작업 생성, 실행, 검토, 실패 처리, 비용 관리까지 시스템처럼 운영하는 것이다.
혼자 만든 소비자용 모바일 앱이 출시 12개월 만에 최근 12개월 매출 2만3635달러를 기록했다. 최근 12개월 순이익은 1만4400달러였고, 매출 기준 이익률은 60.9%, 수수료를 뺀 순매출 기준 이익률은 71.7%였다. 앱은 성인물 끊기와 도파민 디톡스 분야를 다루며, iOS와 Android에서 운영된다. Apple Small Business Program 덕분에 앱스토어 수수료는 일반 30%가 아니라 15%였다. 최근 3개월 기준 월평균 매출은 2635달러이고, 2026년 4월에는 월매출 3315달러로 최고치를 찍었다. 현재 유료 구독자는 728명이고, 전체 사용자는 5만 명을 넘었다. 미국 iOS 사용자의 설치 후 유료 전환율은 15%로, 같은 분야 평균보다 높다고 제시됐다. 운영에는 하루 30~60분 정도의 창업자 시간과 파트타임 홍보 인력이 들어가며, 서버·이미지 저장·도메인·결제 관리 도구·개발자 계정 비용을 합친 필수 운영비는 월 25달러 수준이다. 연 5400달러 정도의 사용자 제작 콘텐츠 마케팅 비용은 선택 비용이라 줄일 수 있고, 광고비 없이 Reddit과 Instagram 제작자 접촉만으로 성장했다.
코딩 경험이 전혀 없는 창업자가 Claude 월 20달러 요금제로 농가 관리 앱을 만들었다. 앱은 닭이 낳은 달걀 수, 지출, 판매, 동물별 생산성이 높은 날, 혈통 같은 농장 운영 정보를 기록하고 살펴보는 용도다. 홍보는 돈을 쓰지 않고 거의 전부 페이스북에서 했고, 일부는 블로그 글로 보탰다. 웹사이트로 시작했지만 10~15명이 애플 앱스토어와 구글 플레이 등록비를 내겠다고 해서 앱으로도 출시했다. 앱은 무료이고 광고와 유료 장벽이 없으며, 원하는 사람이 월 1~10달러를 내거나 한 번씩 기부하는 방식으로 운영된다. 출시 약 한 달 뒤 이용자는 2,900명, 별점 5점 리뷰는 15개, 월 기부자는 약 60명, 일회성 기부자는 50~60명이다. 월 비용은 Vercel 25달러, Supabase 25달러, Claude 20달러, Cloudflare 도메인 연 10달러로 월 약 71달러이고, 월 기부는 135달러, 일회성 등록비는 125달러, 일회성 기부는 305달러라 현재까지 약 220달러 흑자다. 초기에는 Claude가 코드를 만들어줘도 시간이 많이 들었지만, 지금은 주당 1시간 미만으로 관리하고 있다.
인공지능에게 SaaS 아이디어를 물으면 그럴듯하지만 검증하기 어려운 답이 나오기 쉽다. 근거가 약하거나, 출처가 부정확하거나, 레딧의 추천 수 같은 중요한 신호를 읽지 못하거나, 오래된 문제를 새 문제처럼 만들어낼 수 있다. 더 나은 방법은 작은 업계 커뮤니티를 직접 고르고, 최근 1주일 안에 반복해서 나온 불만을 묶고, 실제 댓글 근거를 확인한 뒤에 SaaS 가설을 만드는 것이다. 첫 실험은 잘 모르는 건설 업계를 대상으로 했다. 2026년 6월 20일부터 27일까지 r/Construction 1,920건, r/ConstructionManagers 809건, r/estimators 422건, 총 3,151건을 훑었다. 가장 강한 신호는 견적 숫자가 어디서 나왔는지 도면, 피디에프, 스프레드시트, 가정, 수정 내역까지 거슬러 확인하기 어렵다는 문제였다. 실제 근거로는 제품 상세 정보가 빠져 공식 질의로 밀린 사례, 수작업으로 페이지 이름을 바꾸는 고통, 견적 담당자가 피디에프 표시 내용을 옮기는 흐름 등이 확인됐다.
오픈소스 소프트웨어 프로젝트가 Reddit만으로 몇 주 만에 조회수 170만 회 이상과 GitHub 별 2,500개 이상을 얻었다. 광고비, 기존 팔로어, 큰 예산 없이 Reddit 반응을 보고 계속 고치는 방식으로 퍼뜨렸다. 핵심은 좋은 제품이 이미 있어야 한다는 점이다. 이 방식은 부족한 제품을 살려 주지는 못하지만, 쓸 만한 제품을 알맞은 사람들 앞에 놓는 데는 도움이 된다. 제목이 성패의 대부분을 좌우한다. 제목은 사람들이 스크롤을 멈추고 무슨 일이 있었는지, 왜 중요한지 바로 이해하게 해야 한다. 제품 이름보다 실제 사용 장면을 앞세워야 반응이 좋다. 회사 말투나 홍보 문구보다 만든 사람이 직접 겪은 일을 1인칭으로 말할 때 더 잘 퍼졌고, 추천 100개를 넘긴 글들은 모두 제목에 “I”가 들어갔다.
고객 지원 이메일을 자동 처리하는 AI 워크플로에서 작은 오류가 큰 비용으로 이어졌다. 흐름은 고객 문의를 읽고, OpenAI로 답변을 만들고, 이메일을 보내는 단순한 구조였다. 그런데 이메일 전송이 실패했을 때 멈추지 않고 전체 과정을 다시 실행하는 논리 오류가 있었다. 재시도할 때마다 답변을 새로 만들었고, 그때마다 OpenAI API 호출 비용이 쌓였다. 6시간 동안 비용이 842달러 늘었고, 아침까지 워크플로는 1만2천 번 실행됐다. 문제를 늦게 알아챈 이유는 API 제공자가 실시간 비용을 보여주지 않았고, 별도 경고도 없었기 때문이다. 핵심 교훈은 AI 자동화마다 실시간 비용 확인, 작업별 지출 한도, 반복 실행 차단 장치가 필요하다는 점이다. 재시도는 이전 대화 내용을 다시 보내기 때문에 문맥이 길어질수록 보이지 않는 비용도 커질 수 있다.
Gmail 받은편지함을 다루는 앱은 Google의 민감한 권한을 써야 해서, 정식 공개 전에 여러 제한을 만난다. 검증을 받기 전에는 사용자가 100명으로 제한되고, 연결할 때 “Google이 이 앱을 확인하지 않았다”는 경고 화면이 나온다. 완전히 공개하려면 CASA 보안 검토가 필요하며, Google이 권장하는 평가 업체의 2단계 검토 비용은 연 540~1,800달러 수준으로 알려져 있다. 다만 검토에는 2~6개월이 걸릴 수 있다. 테스트 모드에서는 새로 로그인하지 않아도 계속 접속을 유지하게 해주는 토큰이 7일 뒤 끊기기 때문에, 실제 베타 운영은 100명 이하를 유지한 채 ‘검증되지 않은 운영 상태’로 진행하는 방안이 거론된다. 핵심 선택지는 검증과 비용을 먼저 치르고 넓게 공개할지, 아니면 경고 화면을 감수하고 소수의 초기 사용자로 먼저 수요를 확인할지다.
Google은 새 개인 Play Console 계정이 앱을 공개 출시하기 전에 12명의 테스터로 14일 연속 비공개 테스트를 진행하도록 요구한다. 개인 개발자에게는 2주 동안 계속 참여할 실제 테스터 12명을 찾는 일이 어렵다. 흔한 해결책은 서로 앱을 한 번 설치해 주는 교환 모임이나 유료 봇 설치이지만, 이런 방식은 제대로 된 피드백을 주지 못하고 Google이 가짜 활동으로 볼 위험도 있다. Testogethr는 다른 개발자의 앱을 테스트하면 토큰을 받고, 그 토큰으로 자신의 앱 테스트를 받을 수 있는 상호 교환형 시장이다. 각 테스트는 서버 쪽에서 확인된 뒤에만 인정되므로 실제 사용 활동과 버그 보고를 얻는 것을 목표로 한다. 서비스는 Play Store 비공개 테스트와 TestFlight 베타 테스트를 모두 지원하며, 현재 양대 앱스토어에 출시된 초기 이용 단계다.
30년 개발 경험을 기준으로 보면, AI가 만든 SaaS 코드가 무조건 실패하는 것은 아니다. 더 큰 문제는 코딩 에이전트를 누가 어떻게 지휘하느냐다. 겉으로는 화면이 돌아가고, 데모도 그럴듯하며, 화면 구성, 데이터 변경, 로그인 기능까지 있어 보일 수 있다. 하지만 앱 전체를 보면 데이터베이스 모델이 실제 제품 규칙과 맞지 않거나, 인증은 있어도 중요한 곳에 소유권 확인이 빠질 수 있다. 백그라운드 작업, 재시도, 속도 제한, 멱등성 같은 운영에 필요한 설계가 없을 수도 있다. 구조도 의도해서 고른 아키텍처가 아니라, 기능을 붙이다 생긴 우연한 모양이 되기 쉽다. AI는 이미 좋은 패턴이 있을 때 이어 쓰는 데 강하지만, 패턴이 없거나 여러 방식이 섞여 있거나, 사람이 좋은 패턴인지 판단하지 못하면 약하다. 그래서 큰 기능을 만들기 전에는 데이터 모델, API 동작, 예외 상황, 건드리지 말아야 할 부분을 먼저 명세서로 정하는 방식이 중요하다.
Stripe의 최근 보고서에서 1인 창업자가 큰 매출 구간을 넘는 사례가 계속 빨라지고 있다는 흐름이 제시됐다. 특히 연 매출 50만 달러와 100만 달러 구간을 넘는 1인 사업자가 더 빠르게 늘고 있다는 점이 핵심이다. 가능한 배경으로는 인공지능이 제품을 만드는 비용을 낮추고, 개발 도구가 좋아지고, 전 세계 결제가 쉬워지고, 소셜 미디어가 기존 마케팅을 일부 대체한 점이 꼽힌다. 이 흐름은 한 사람이 웹이나 앱 제품을 만들고 팔아도 예전보다 더 큰 매출까지 갈 수 있다는 신호로 해석된다. 다만 이것이 장기적인 1인 회사 시대의 시작인지, 인공지능 열기에 따른 일시적 현상인지는 아직 분명하지 않다.
한 콘텐츠 창작자의 링크 모음 페이지는 클릭 수가 정상적으로 보였지만, 실제 전환은 예상보다 훨씬 적었다. 방문 기록을 총합이 아닌 개별 흐름으로 살펴보니 상당수가 사람이 아니라 자동 프로그램과 정보 수집 도구가 페이지를 훑은 트래픽이었다. 이런 방문까지 모두 합치면 운영자는 숫자가 늘어난 것을 실제 관심이나 성과로 오해할 수 있다. 이를 해결하기 위해 실제 방문자는 그대로 통과시키고, 자동 트래픽은 방문으로 집계되기 전에 여러 단계에서 찾아 차단하는 링크 모음 도구가 만들어졌다. 아직 초기 단계라서 차단 정확도나 실제 성과 개선 정도는 확인되지 않았다.
MeetOut은 회의 녹취문이나 음성 파일을 넣으면 할 일 목록, 결정 사항 기록, 후속 이메일 초안을 자동으로 만드는 1인 개발 서비스다. 회의가 끝날 때마다 약 20분씩 메모를 정리하고 후속 연락을 쓰는 불편에서 출발했다. 서버와 화면은 FastAPI·SQLAlchemy·React·Vite로 만들고 Railway·Supabase·Vercel에 나눠 운영했다. 문서 생성과 음성 처리는 OpenAI·Whisper, 결제는 Razorpay를 썼다. 프로덕트 헌트에 공개하자 추천과 구체적인 댓글이 붙었지만, 가입 기록을 확인했을 때 댓글 작성자와 연결되는 가입은 한 건도 없었다. 댓글은 실제 사용보다 공개된 화면만 보고 쓴 듯했으며, 서로 추천과 댓글을 주고받는 모임에서 나온 반응일 가능성이 컸다. 이후 공개된 반응 수치를 믿는 대신 잠재 이용자에게 직접 연락하기 시작했다. 그러나 많은 레딧 커뮤니티가 홍보 목적의 개인 메시지를 금지해, 이용자를 찾는 장소와 방법을 더 조심하고 있다. 현재 매출은 0원이며, 카드 등록 없이 한 달에 문서 붙여넣기 5회를 무료로 쓸 수 있다.
3년간 소규모 웹 도구를 만든 실제 경험에서는 복잡함과 수입이 비례하지 않았다. 깔끔한 화면과 인공지능 기능을 갖춘 가장 공들인 서비스는 월 약 40달러를 번다. 반면 주말에 만든 투박한 도구는 파일을 다른 종류로 바꾸는 한 가지 기능만으로 월 약 600달러를 꾸준히 번다. 단순한 실용 도구가 더 안정적으로 돈을 벌 가능성을 보여주지만, 이것이 반복되는 사업 원리인지 검색 결과에 잘 노출된 우연인지는 아직 분명하지 않다.
초기 기술 제품은 프로덕트 헌트, 레딧, 엑스에서 출시한 직후 방문자가 몰리고 500명 넘게 가입할 수 있다. 하지만 30일 뒤 매일 쓰는 사람이 거의 0명으로 줄었다면, 가입자의 대부분은 실제 고객이 아니라 호기심으로 눌러본 사람일 수 있다. 이때 총가입자 수와 소개 페이지 방문 수만 보면 성과를 과대평가하는 허영 지표의 함정에 빠진다. 제품-시장 적합성을 판단하려면 실제 이탈률과 유지율을 살피고, 유지된 사용자를 단순히 로그인한 사람으로 볼지 핵심 행동까지 마친 사람으로 볼지 먼저 정해야 한다. 떠난 사람에게 연락해 이유를 확인할 방법도 필요하다. 답장이 없다면 핫자나 포스트호그 같은 도구로 세션 재생을 살필지, 기능 구성을 바꿀지 판단해야 한다. 마지막으로 홍보는 성공했지만 제품이 핵심 문제를 해결하지 못한 것인지, 처음부터 잘못된 고객층을 불러온 것인지 구분해야 한다.
중소기업용 온라인 서비스에 넣을 수 있는 결제 모듈을 개발 중이다. 스트라이프를 연결하되, 일반적인 결제 기능보다 회계사가 감사 기록을 확인하기 쉽게 설계했다. 현재 시범 고객 3곳이 사용하며 월 반복 매출은 약 1,100달러다. 문제는 다음 버전에서 결제 승인 토큰을 저장한다는 점이다. 스트라이프 개발 도구를 사용해 실제 카드 정보는 전혀 다루지 않고, 카드 정보를 대신하는 토큰 참조값만 보관한다. 그런데 이 방식에 적용되는 PCI DSS 의무 범위가 명확하지 않다. 스트라이프 문서는 간소화된 자가 점검표인 SAQ A에 해당하는 듯 안내하지만, PCI 위원회 지침은 부분에 따라 다르게 해석될 수 있다. 시간당 500달러를 받은 변호사 두 명도 서로 반대 결론을 내렸고, 비용만 늘어난 채 답은 정해지지 않았다.
운영자는 2개월 전 퇴사 후 부업 프로젝트를 시작했고, 사업 파트너와 함께 QR 기반 디지털 메뉴판·주문 시스템을 만들었다. 이런 제품은 대도시 식당에서는 흔하지만, 운영자가 사는 2티어 도시의 식당·카페에는 아직 없었다는 점에 착안했다. 기존 경쟁 플랫폼은 월 구독료나 주문 건당 수수료를 받는데, 2~3티어 도시 식당 주인들은 이 방식을 꺼린다고 판단해 세 가지 원칙으로 제품을 설계했다: 월 비용·주문 수수료 없이 3만~4만 루피(약 47만~63만원) 일회성 정액 요금만 받는다, 결제는 UPI(인도 실시간 계좌이체 시스템) 딥링크로 PhonePe·GPay·Paytm 앱에 바로 연결해 별도 결제대행사를 거치지 않는다, 세션·장바구니·주문 처리를 자동화해 영업 중 관리자가 계속 손댈 필요가 없게 만든다. 영업 방식은 단순했다 — 데모를 들고 인근 식당 5곳을 직접 방문해 제품을 소개했고, 대부분이 관심을 보였다. 이 방식으로 첫 일주일 만에 약 9만 루피(약 140만원) 매출을 올렸다.
1인 개발자가 팀도 투자도 없이 '로스플라이(Rosply)'라는 AI 에이전트를 혼자 만들었다. 기존 자동화·분석 도구는 각 서비스가 제공하는 API 범위 안에서만 동작하는 한계가 있는데, 로스플라이는 이를 아예 건너뛴다. 화면을 스크린샷으로 찍고, 비전 모델(이미지를 이해하는 AI 모델)이 다음 행동을 판단한 뒤, 사람처럼 실제로 클릭하고 타이핑한다. 그래서 API가 없는 어떤 프로그램에서도 작동한다. 기술 구성은 파이썬으로 만든 에이전트 코어, OpenRouter를 통해 연결한 비전 모델, Electron·pywebview 기반 사용자 화면, 이전 작업을 기억하는 지속 메모리 시스템, 그리고 Claude Code와 연동되는 MCP 서버로 이루어져 있다. 출시 2주 만에 첫 판매가 발생했고, 지금까지 누적 매출은 28유로다. 개발자는 초반 방문자 대부분이 실제 구매보다 단순 호기심으로 몰렸다는 점을 배웠고, 이제는 데모 자체보다 제품의 가치를 방문 초기에 더 명확히 보여주는 방향으로 개선 중이다.
칠레의 1인 개발자가 Tevuna라는 서비스를 만들었다. Tevuna에서는 여러 인공지능 에이전트가 사회·경제 같은 실제 주제를 두고 서로 다른 입장에서 토론한다. 각 에이전트는 정부 보고서, OECD, IMF, 지역 조사 같은 문서를 근거로 삼고, RAG 방식으로 관련 자료를 찾아 답한다. 별도의 판정용 인공지능이 주장마다 근거가 있는지 확인하고, 확인되지 않은 자료를 쓰면 감점한 뒤 승자를 정한다. 토론 전체와 판정 결과는 공개된다. 또 전문가가 법률, 의료, 금융 같은 자기 자료를 올리면 그 분야 상담용 에이전트를 만들 수 있고, 이용자가 크레딧을 내고 상담하면 만든 사람이 수익의 70%를 받는다. 현재 칠레, 멕시코, 페루 3개국에서 노동법, 이민, 부동산, 상속, 세금, 건강, 반려동물, 개인 금융 등 47개 봇이 운영 중이다. 예시 토론으로는 칠레에서 인공지능이 일자리를 줄일지에 대한 LaborBot과 PymeBot의 14라운드 토론이 있으며, PymeBot이 이겼다.
펩타이드 용량 계산기를 검색하면 판매업체나 병원형 미용 서비스가 만든 계산기가 많이 나오며, 계산 결과가 구매로 이어지게 설계된 경우가 많다. 작은 용량에서는 주사기 눈금 계산이 서로 맞지 않는 사례도 있어, 직접 주사하는 사람에게는 단순한 화면 오류보다 더 큰 문제가 될 수 있다. DoseGauge는 사용자가 병 크기, 넣을 물의 양, 원하는 용량을 입력하면 인슐린 주사기에서 얼마만큼 뽑아야 하는지 계산한다. 각 성분에는 반감기 곡선이 있고, 약리 수치마다 출처가 붙어 있다. 용량을 추천하지는 않고, 사용자가 넣은 값으로 계산만 한다. 광고와 회원가입은 없으며, Next.js와 TypeScript로 만든 정적 웹앱이다. 계산 로직은 순수 함수로 나누고 테스트를 붙였는데, 이 분야에서는 잘못된 숫자가 단순한 디자인 문제가 아니기 때문이다. 공개 한 달 뒤 검색 노출은 917회, 클릭은 4회였고, 가장 중요한 페이지 하나가 구글에서 색인 제외되었으며, 백링크는 아직 없다. 건강과 관련된 YMYL 분야라 초기 노출과 신뢰 확보가 특히 어렵다.
Biofy는 프로필 한 곳에 여러 링크와 기능을 모아 보여주는 웹 서비스다. PHP와 MySQL로 만들어졌고, 앞단에는 별도 프레임워크를 쓰지 않았다. 가입, 프로필 꾸미기, 프리미엄 배지, 방문 분석, 음악 재생기, 문의 양식, 배경 이미지와 움직이는 이미지, 후원 버튼, 별칭 주소, 계정 삭제 기능이 들어 있다. 핵심 추가 기능은 Starter, Plus, Pro, Enterprise로 나뉜 비즈니스 계정이다. 회사가 직원을 추가하면 그 직원 계정에 프리미엄 배지가 붙고, 직원을 제거하면 해당 계정의 프리미엄 기능이 초기화된다. 결제는 Lemon Squeezy로 처리된다. Biofy는 이번 주 Product Hunt에 공개됐다.
유럽연합의 한 국가에서 공익성이 있는 틈새 분야의 웹 플랫폼이 인공지능 도움을 받아 출시 가능한 수준까지 만들어졌다. 아직 이용자와 매출은 없고, 검색이나 입소문을 통한 방문도 거의 없다. 위치 기반 기능, 커뮤니티 관리 기능, 가중 투표와 평판 체계, 신고 처리 도구, 운영 현황판, 다국어 지원을 갖췄다. 사용자의 역할에 따라 권한을 나누는 역할 기반 접근 제어도 적용됐으며, 보안 전문가의 검토를 받았다. 한 큰 기업은 이 플랫폼이 자사의 전략 목표에 맞고 이름과 디자인을 바꾸면 몇 주 안에 출시할 수 있다며 전체 인수를 원한다. 거래가 성사되지 않으면 비슷한 서비스를 직접 만들 가능성이 높다고 밝혀, 매출이 없는 제품의 가격과 지식재산권 이전 여부가 핵심 쟁점이 됐다.
Halvy는 함께 사는 커플이나 동거인이 생활비를 나누도록 만든 앱이다. 식료품, 집세, 공과금처럼 같이 내는 비용을 직접 입력해서 정리한다. 기존 비용 정리 앱들은 하루에 입력할 수 있는 항목 수를 제한하거나, 사용자의 비용 목록 안에 광고를 넣거나, 통화 변환을 구독 기능으로 묶어 불편했다. Halvy는 무료로 쓸 수 있고, 광고가 없으며, 하루 입력 제한도 없다. 은행 계좌 연동 없이 지출 금액을 직접 적는 방식이라 설정이 단순하다. 50 대 50으로만 나누는 대신, 한 사람이 더 많이 벌 때 소득 비율에 맞춰 나눌 수 있다. iOS와 Android에서 사용할 수 있다.