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반려조 보호자는 체중, 투약, 병원 진료와 건강 변화를 메모, 사진, 커뮤니티와 여러 앱에 나누어 기록하고 있었습니다. 필요한 정보를 다시 찾기 어렵고, 인터넷에는 출처가 불분명한 돌봄 정보도 많았습니다.

기록과 정보 탐색이 분리되어 있다는 점을 핵심 문제로 정의했습니다. 반려조의 현재 상태를 기록하면서 필요한 돌봄 정보와 병원을 같은 흐름 안에서 확인할 수 있어야 한다고 판단했습니다.

로그인 이전에도 제품의 가치를 확인할 수 있도록 게스트 탐색을 제공하고, 로그인 이후에는 사용자별 데이터 접근을 분리했습니다.

• 다중 반려조 프로필과 건강·체중·투약·병원 기록
• 근거 기반 돌봄·종별·응급 정보
• 국내 조류 진료병원 112곳 검색
• 보호자 커뮤니티와 사용자별 데이터 접근 제어
• Google 로그인과 Sign in with Apple

Google Stitch로 19개 화면의 정보 우선순위와 이동 흐름을 시각화했습니다. GPT로 사용자 요구를 기능 단위로 나누고 예외조건, 완료조건과 검증 절차를 정의했습니다.

Claude Code로 Flutter와 Supabase 기반 데이터 모델, 인증, 사용자 권한과 주요 기능을 구현했습니다. 자동화 테스트, 오류 수정, 앱스토어 심사 대응과 배포 과정에도 활용했습니다.

Apple 로그인 기능을 추가할 때 AI는 login_screen.dart 수정을 제안했습니다. 코드 자체에는 문제가 없어 보였지만 신규 사용자가 처음 진입하는 화면은 auth_gate_screen.dart였습니다. 수정 사항은 실제 사용자 경로에 반영되지 않았고 TestFlight와 스토어 심사에서 오류가 확인됐습니다.

이후 전체 라우팅 구조와 사용자 진입 경로를 다시 추적해 실제 실행되는 화면을 수정했습니다.

• 실제로 실행되는 코드 경로
• 신규 사용자와 심사자의 진입 환경
• 플랫폼별 정책과 실제 기기 동작
• 화면 전환 전후의 사용자 경험

AI가 생성한 코드의 완성도보다 실제 환경에서 무엇이 실행되는지를 먼저 검증해야 합니다.

자동화 테스트 354건 이상, Flutter Analyze, Android 실제 기기와 iOS TestFlight 검증을 병행했습니다. 스토어 심사 피드백을 반영하며 Build 71까지 반복했습니다.

2026년 7월 13일 Android·iOS에 동시 출시했고, 다운로드와 가입 사용자 각 105명, 누적 매출 7,200원을 기록했습니다.

AI 활용에서 중요한 역량은 명령을 많이 내리는 것이 아니라 실제 환경을 기준으로 결과를 검증하고 문제를 다시 정의하는 능력입니다.