문제
기획과 디자인은 끝났지만 만들 사람이 없던 습관 앱
고객은 건강과 자기계발을 돕는 습관관리 앱을 준비하고 있었습니다. 고객이 정한 목표는 “행동 변화와 올바른 습관형성을 도와주는 앱”입니다. 행동과학 이론과 게임 요소에 AI 코칭을 더하는 구상이었습니다.
고객은 기획과 디자인을 이미 끝낸 상태였습니다. 상세 기능정의서, 화면 설계, Figma 디자인, 애니메이션과 효과음까지 갖췄습니다. 그래서 발주 범위를 “기능 구현 개발 중심”으로 정했습니다.
고객 쪽에는 개발 과정을 함께 챙길 인력이 따로 없었습니다.
요구 사항에는 iOS와 Android 동시 출시가 들어 있었습니다. 시간대마다 캐릭터가 바뀌는 홈 화면 위젯도 있었습니다. 인앱 구독 결제, 기록 작성 때 뜨는 AI 코멘트, 다국어 구조도 요구했습니다.
고객은 AI 호출이 반드시 백엔드를 거치게 한다는 조건을 달아 구현을 맡기기로 했습니다.
해결
한 코드로 만든 두 스토어용 앱과 AI 코멘트 서버
포너즈는 고객의 기능정의서를 화면과 기능 단위로 나눠 앱과 서버를 만들었습니다. 회차마다 테스트 빌드를 보내고 고객 피드백을 반영했습니다.
- 앱: Flutter 한 코드로 iOS·Android 앱을 만들었습니다. 습관 등록·기록·통계·설정·위젯을 기능별로 나눴습니다.
- 오프라인 우선 저장: 기록은 기기 안 데이터베이스에 먼저 저장하고, 연결되면 서버와 동기화합니다.
- 서버: FastAPI 백엔드와 PostgreSQL을 AWS에 올려 로그인, 기록 동기화, 결제 확인을 맡겼습니다.
- AI 코멘트와 리포트: 앱은 모델을 직접 부르지 않고 서버가 부릅니다. 코멘트 3초, 리포트 10초 안에 답이 없으면 대체 문구를 보여 줍니다.
- 코멘트 성격 관리: 관리자는 응원형·채찍형·팩트형 프롬프트를 고칩니다. 프리미엄 사용자는 앱에서 성격을 고릅니다.
- 구독과 알림: 구독 결제는 RevenueCat으로 붙였고, 습관을 기록하지 않은 날 밤에는 푸시 알림을 보냅니다.
- 담당자 확인: 관리자는 프롬프트를 고친 뒤 테스트 기록에 달린 코멘트를 읽어 보고 적용합니다.
Firebase 대신 고른 AWS 서버와 PostgreSQL
설계 초안은 Firebase 기반이었습니다. 확정안에서는 서버를 AWS와 PostgreSQL로 바꿨습니다. Firebase는 푸시 전달에만 남겼습니다. 습관 기록은 날짜별 통계와 AI 리포트로 다시 모아 봐야 합니다. 관계형 데이터베이스는 이런 집계를 다루기 쉽습니다. 서버를 AWS에 두면 나중에 고객 계정으로 옮겨 데이터를 고객이 직접 가질 수 있습니다.
기기 저장에 서버 동기화를 더한 구조
고객은 처음에 습관 기록을 기기 안에만 두는 구성을 요청했습니다. 포너즈는 기기에 먼저 저장하고 서버와 동기화하는 구조로 넓혔습니다. 습관 기록은 연결이 약한 곳에서도 바로 남아야 합니다. 기기에 먼저 저장하면 연결과 상관없이 기록됩니다. 서버와 맞춰 두면 기기를 바꿔도 기록이 남고 AI 코멘트도 서버에서 만듭니다.
RevenueCat으로 묶은 두 스토어의 구독 결제
App Store와 Google Play는 구독 결제 방식과 영수증 확인이 서로 다릅니다. RevenueCat을 거치면 두 스토어의 구독 상태를 한 곳에서 확인해 앱 권한에 반영합니다.
결과
두 앱 마켓에 올라 고객이 직접 운영하는 앱
고객의 습관관리 앱은 App Store와 Google Play에 올라 있습니다. 사용자는 두 스토어에서 앱을 내려받아 습관을 기록하고 AI 코멘트를 받습니다. 운영 서버와 데이터베이스는 고객의 AWS 계정에서 돕니다.
