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[AI강의] 10분 만에 월 매출 25억 앱 개발?! 최신 AI 기술로 가능해졌습니다! OpenAI AI에이전트+ CURSOR AI [CONNECT AI LAB]
10분 만에 월 매출 25억 앱 개발?! 최신 AI 기술로 가능해졌습니다!
목차
- OpenAI API 키 발급 받기
- OpenAI 핵심 기능 개발하기 (API를 활용한 이미지 분석)
- Cursor AI를 활용하여 앱 프론트엔드 개발하기
- 결론: AI 기반 앱 개발의 새로운 가능성
1. OpenAI API 키 발급 받기
OpenAI API를 사용하기 위해 먼저 API 키를 발급받아야 합니다.
- Google에서 'OpenAI API'를 검색하여 공식 사이트에 접속합니다.
- 오른쪽 상단의 프로필 메뉴를 클릭한 후, 'API Keys'로 이동합니다.
- Create new secret key 버튼을 눌러 새로운 키를 생성합니다.
- 생성된 키는 한번만 보여지므로, 안전하게 복사하여 보관해야 합니다.
2. OpenAI 핵심 기능 개발하기 (API를 활용한 이미지 분석)
다음 파이썬 코드를 통해 OpenAI API를 사용하여 이미지 분석 기능을 개발할 수 있습니다.
Calorie Analyzer
# 필요한 라이브러리 설치 (코랩에서 실행 가능)
# !pip install --upgrade openai
import os
from openai import OpenAI
# 1-1. 발급받은 API 키를 여기에 입력합니다.
# os.environ['OPENAI_API_KEY'] = '여러분의_API_키를_여기에_입력하세요'
client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))
# 1-2. 이미지 분석 함수 정의
def analyze_image_with_ai(image_url, prompt_text):
"""
OpenAI API를 사용하여 이미지를 분석하고 결과를 반환합니다.
"""
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o", # 또는 'gpt-4-turbo' 등
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": prompt_text},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": image_url,
},
},
],
}
],
)
return response.choices[0].message.content
# 1-3. 이미지 분석 예시
image_to_analyze = "[https://i.imgur.com/example_pancake_image.jpg](https://i.imgur.com/example_pancake_image.jpg)" # 분석할 이미지 URL
](https://i.imgur.com/example_pancake_image.jpg](https://i.imgur.com/example_pancake_image.jpg)){kind=link}
analysis_prompt = """
이 이미지에 무엇이 있나요?
무엇이 몇 개가 있는지 자세히 설명해주세요.
총 칼로리, 탄수화물, 단백질, 지방 영양소를 분석해서 알려주세요.
"""
# 함수 실행
# analysis_result = analyze_image_with_ai(image_to_analyze, analysis_prompt)
# print(analysis_result)
# 1-4. 외부 검색 기능을 추가하여 신뢰성 향상
# OpenAI API의 'tools' 기능을 활용하면 웹 검색을 통해 더 정확한 정보를 얻을 수 있습니다.
# (이 코드는 개념 설명을 위한 예시입니다. 실제 구현은 OpenAI의 Tool Use 문서를 참고하세요.)
def analyze_image_with_tools(image_url, prompt_text):
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": prompt_text + " 웹 검색을 통해 정보를 더 찾아줘."},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}}
]
}
],
tools=[{"type": "web_search", "web_search": {}}]
)
return response.choices[0].message.content
# tools를 사용한 함수 실행
# analysis_result_with_tools = analyze_image_with_tools(image_to_analyze, analysis_prompt)
# print(analysis_result_with_tools)
3. Cursor AI를 활용하여 앱 프론트엔드 개발하기
이제 앞서 개발한 핵심 기능을 바탕으로 iOS 앱을 만들어 보겠습니다. Cursor AI는 코딩 없이 자연어 명령만으로 앱 프론트를 생성해 줍니다.
- 새 폴더 생성: Cursor AI에서 새로운 폴더를 생성합니다.
- 핵심 코드 붙여넣기: 2번 단계에서 작성한 파이썬 코드를 새로운 폴더에 붙여넣기 합니다.
- 명령어 입력: 아래와 같이 개발을 요청하는 명령어를 입력합니다.
- "위에 있는 코드를 사용해서, 사용자가 이미지를 넣으면 칼로리와 영양소(탄수화물, 단백질, 지방)를 계산해 주는 iOS 앱을 만들어줘. 리액트 네이티브와 Expo를 사용해서 개발해줘."
- Cursor AI 실행: 명령어를 입력하면, Cursor AI가 자동으로 프로젝트를 생성하고 필요한 라이브러리를 설치하며 코드를 작성합니다.
Cursor AI를 통해 생성된 앱은 다음과 같은 기능을 갖습니다.
- 대시보드: 오늘 섭취한 칼로리, 탄수화물, 단백질, 지방을 한눈에 볼 수 있습니다.
- 사진 촬영/업로드: 사용자가 음식 사진을 찍거나 갤러리에서 불러와 분석을 요청할 수 있습니다.
- AI 트레이너: 단백질이 부족할 때 추천 식단을 받거나, AI에게 운동 상담을 요청하는 등 AI 트레이너와 대화할 수 있습니다.
- 운동 추천: 섭취한 칼로리를 바탕으로 운동을 추천받을 수 있습니다.
4. 결론: AI 기반 앱 개발의 새로운 가능성
OpenAI의 강력한 API와 Cursor AI 같은 AI 에이전트를 결합하면, 복잡한 기능의 앱도 단시간에 개발할 수 있습니다. 이러한 기술은 기존의 개발 패러다임을 바꾸고, 누구나 아이디어만으로 서비스를 런칭할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 앞으로도 AI를 활용한 새로운 비즈니스 모델은 무궁무진하게 탄생할 것입니다.
[상세설명 추가]
1. OpenAI API 키 발급 받기
OpenAI API를 사용하기 위해 가장 먼저 API 키를 발급받아야 합니다. 이 키는 OpenAI의 AI 모델을 사용할 수 있는 일종의 '열쇠'라고 생각하시면 됩니다.
- Google에 접속하여 'OpenAI API'를 검색합니다.
- OpenAI 공식 웹사이트에 접속한 후, 오른쪽 상단의 프로필 메뉴에서 **'API Keys'**를 선택합니다.
- Create new secret key 버튼을 눌러 새로운 API 키를 생성합니다.
- 키는 한 번만 화면에 표시되므로, 반드시 복사하여 안전한 곳에 보관하세요. 이 키는 나중에 코드에 직접 입력해야 합니다.
2. OpenAI 핵심 기능 개발하기 (API를 활용한 이미지 분석)
이제 API 키를 활용하여 이미지 분석 기능을 만드는 코드를 작성할 차례입니다. 이 과정은 **Jupyter Notebook(구글 코랩)**에서 진행할 수 있습니다.
- 새 Python 파일을 엽니다. (.py 확장자)
- 아래 코드를 복사하여 붙여 넣습니다. 이 코드는 **파이썬(Python)**으로 작성되었으며, OpenAI의 AI 모델을 호출하여 이미지를 분석하는 핵심 로직을 담고 있습니다.
- os.environ['OPENAI_API_KEY'] 부분에 앞서 발급받은 API 키를 입력합니다.
- 설명: !pip install --upgrade openai 명령어는 OpenAI 라이브러리를 최신 버전으로 설치하는 명령어입니다. 이 라이브러리가 있어야 Python에서 OpenAI의 API를 사용할 수 있습니다.
- 코드를 실행하면, image_to_analyze에 지정된 이미지를 AI가 분석하고 결과를 출력합니다.
- 웹 검색 기능 추가: 더 정확한 분석을 위해 OpenAI API의 'Tools' 기능을 사용합니다. 코드는 '웹 검색'을 통해 인터넷에서 추가 정보를 찾아 분석에 활용하도록 명령합니다.
- 설명: 'Tools'는 AI 모델이 외부 도구를 사용할 수 있게 해주는 기능입니다. 여기서는 '웹 서치'를 도구로 지정하여, AI가 스스로 웹 검색을 수행해 더 신뢰성 있는 정보를 얻도록 합니다.
3. Cursor AI를 활용하여 앱 프론트엔드 개발하기
이제 Cursor AI를 사용해 앱의 사용자 인터페이스(UI)를 만듭니다. Cursor AI는 Python 코드를 iOS 앱으로 만들어주는 역할을 합니다.
- Cursor AI를 실행하고 새 폴더를 생성합니다.
- 새 폴더에 2단계에서 작성한 Python 코드를 그대로 복사하여 붙여 넣습니다.
- Cursor AI의 채팅창에 명령어를 입력합니다.
- "위에 있는 코드를 사용해서, 사용자가 이미지를 넣으면 칼로리와 영양소(탄수화물, 단백질, 지방)를 계산해 주는 iOS 앱을 만들어줘. 리액트 네이티브와 Expo를 사용해서 개발해줘."
- Cursor AI 실행: 명령어를 입력하면, AI가 자동으로 코드를 분석하고 필요한 라이브러리 설치, 파일 구조 생성, 그리고 UI 코드를 작성합니다.
- 설명: 이 단계는 Python 코드를 그대로 앱으로 바꿔주는 '변환' 과정이 아닙니다. Cursor AI는 Python 코드의 **핵심 기능(이미지 분석)**을 이해하고, 이 기능을 iOS 앱에서 활용할 수 있도록 **앱의 뼈대(프론트엔드)**를 만들어주는 역할을 합니다.
- 테스트: Cursor AI가 완성한 앱을 실행해 봅니다. iOS 시뮬레이터가 열리고, 대시보드와 함께 사진을 찍거나 갤러리에서 불러올 수 있는 기능이 구현된 것을 확인할 수 있습니다.
4. 결론: AI 기반 앱 개발의 새로운 가능성
이 과정을 통해 OpenAI의 강력한 API와 Cursor AI 같은 AI 에이전트를 결합하면, 복잡한 기능의 앱도 단시간에 개발할 수 있음을 알 수 있습니다. 아이디어만 있다면 누구나 AI를 활용하여 실제 서비스를 만들고 런칭할 수 있는 시대가 열린 것이죠.
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