코딩 없이 앱 만들기_Lovable, Quen, Firebase, Bolt, 비교

AI 앱 빌더 4종(Lovable, Quen, Firebase, Bolt)으로 ‘수행 모드’ 저널 앱을 직접 개발하며 속도, 기능, 사용성 비교 분석한 솔직 후기. 어떤 도구가 당신의 아이디어를 가장 빠르게 현실로 만들까요?

요즘 코딩 지식 없이도 스마트폰 앱을 만들 수 있다는 이야기, 심심찮게 들려옵니다. AI 기술이 발전하면서 코드 생성부터 디자인까지 상당 부분을 자동화해주는 도구들이 등장했기 때문이죠. 하지만 수많은 AI 앱 빌더와 로우코드/노코드 플랫폼 사이에서 어떤 도구를 선택해야 할지 막막함을 느끼는 분들이 많습니다. 특히 복잡하지 않고 꼭 필요한 기능에 집중하는 특정 목적의 앱을 만들고 싶다면 더욱 그렇습니다.

저희는 이러한 궁금증을 해소하기 위해 직접 실험에 나섰습니다. 단순한 앱 개발을 과제로 삼아, 네 가지 유형의 도구를 사용하여 누가 가장 빠르고 정확하게 요구사항을 구현하는지 실증적으로 비교 분석했습니다. 이를 토대로 한 예상치 못한 결과와 각 도구의 명확한 강점 및 한계를 이 글에서 상세히 공유합니다.

AI 앱 빌더 성능 비교: 아이디어, 코드로 탄생하다

이번 성능 비교 테스트를 위해 선정한 과제는 간단한 앱입니다. 이 앱의 핵심 기능은 사용자가 매일 자신의 생각, 감정, 또는 학습 내용을 간결하게 기록하고, 시간에 따라 기록한 내역 변화를 시각적으로 파악할 수 있도록 하는 것 입니다. 복잡한 기능 없이 기록 및 확인에 집중하는 구조입니다. 이처럼 단순한 앱을 테스트 대상으로 고른 이유는 AI 앱 빌더가 기본적인 사용자 지시를 얼마나 잘 이해하고, 핵심 기능을 군더더기 없이 정확하게 구현하는지, 그리고 불필요한 복잡성 없이 요구사항에 집중하는 능력을 평가하는 데 이러한 단순함이 오히려 효과적이라고 판단했습니다. 최소한의 기능 요구만으로 각 도구의 순수한 코드 생성 및 디자인 역량을 깊이 있게 들여다볼 수 있었습니다.

네 가지 도구를 시험대에 올리다

이번 테스트에 참여한 AI 앱 빌더 및 관련 도구는 다음과 같습니다. 첫 번째는 Lovable입니다. 시각적인 완성도와 직관적인 사용자 경험 디자인에 강점을 보인다는 평을 받는 도구입니다. 두 번째는 Quen으로, 빠른 처리 속도와 일관성 있는 결과물 생성 능력이 뛰어나다고 알려져 있습니다. 세 번째는 Google의 Firebase Studio입니다. Firebase는 강력한 백엔드 서비스 생태계로 유명하지만, 순수 AI 기반 프론트엔드 코드 생성 능력 측면에서의 성능은 이번 테스트를 통해 직접 확인하고 싶었습니다. 이는 전통적인 개발 플랫폼이 AI 기능을 결합할 때 어떤 결과를 보이는지 파악하는 데 도움이 될 것이라 생각했습니다. 마지막으로 Bolt입니다. 비교적 새로운 AI 빌더로서 아직 널리 알려지지 않았기에, 어떤 가능성과 성능을 보여줄지 궁금증을 안고 테스트에 임했습니다. 각 도구가 저마다 다른 설계 철학과 강점을 가지고 있으므로, 동일한 ‘수행 모드’ 저널 앱 요구사항에 대해 어떤 결과물을 도출하는지 비교하는 과정은 매우 흥미로웠습니다.

아이디어 실행,앱 구축 과정 상세 비교

첫 관문, 초기 설정과 속도

네 가지 도구 모두 아이디어를 입력하고 프로젝트 설정을 시작하는 과정은 대체로 사용자 친화적이었습니다. 요구사항을 텍스트로 입력하는 방식은 유사했지만, 아이디어가 초기 결과물의 윤곽으로 나타나는 속도에서는 뚜렷한 차이를 보였습니다. Quen은 요구사항을 입력하자마자 거의 즉각적으로 초기 프로토타입의 모습을 보여주며 압도적인 속도를 자랑했습니다. 마치 생각의 속도에 맞춰 코드를 생성하는 듯한 느낌이었습니다. Lovable과 Firebase Studio 역시 비교적 빠르게 진행되었으나, Quen만큼의 즉각적인 반응 속도는 아니었습니다. 반면 Bolt는 초기 설정 단계에서부터 응답이 더디거나 예상보다 많은 시간이 소요되는 경우가 발생했습니다. 아이디어를 빠르게 시각화하여 다음 단계로 넘어가고 싶은 사용자에게 이 초기 응답 속도는 도구 선택에 있어 중요한 기준이 될 수 있습니다.

작업 환경, 인터페이스 사용성 평가

앱을 다듬고 기능을 구현하는 과정에서 각 도구의 인터페이스는 작업 효율성에 큰 영향을 미쳤습니다. Lovable은 시각적 완성도를 중시하는 도구답게, 드래그 앤 드롭 방식이나 디자인 요소 설정 옵션들이 잘 정돈되어 있어 결과물을 쉽게 다듬어갈 수 있었습니다. 마치 잘 준비된 작업 공간 같았습니다. Quen은 효율성과 속도에 초점을 맞춘 만큼, 필요한 기능에 빠르게 접근할 수 있도록 간결하고 직관적인 인터페이스를 제공했습니다. 복잡한 설정보다는 핵심 기능 구현에 집중하기 좋았습니다. Firebase Studio는 기존 Firebase 생태계에 익숙한 개발자에게는 편리하겠지만, 순수 AI 앱 빌더만을 경험하려는 사용자에게는 다소 많은 정보와 옵션으로 인해 복잡하게 느껴질 수 있는 구조였습니다. Bolt는 인터페이스 자체는 심플하게 느껴졌으나, 특정 기능이나 설정 항목을 찾는 과정에서 약간의 혼란을 경험하기도 했습니다.

결과 해부, AI가 빚어낸 앱의 모습

디자인 품질 비교: Lovable vs Quen

완성된 저널 앱의 시각적인 측면에서 가장 눈에 띈 것은 Lovable이었습니다. Lovable이 생성한 앱은 색상 팔레트, 레이아웃 구성, 폰트 선택 등 전반적인 디자인 요소들이 세련되고 조화로운 느낌을 주었습니다. 마치 전문 웹/앱 디자이너가 초안을 잡은 듯한 미려함이 있었습니다. 반면 Quen의 결과물은 깔끔하고 기능적인 디자인을 보여주었습니다. 최신 UI 디자인 트렌드를 충실히 따랐으며, 불필요한 요소 없이 핵심 기능에 집중한 실용적인 디자인이 특징이었습니다. Lovable이 ‘아름다운 결과물’에 무게를 둔다면, Quen은 ‘기능에 충실하며 잘 정돈된 결과물’에 강점을 보인다고 평가할 수 있습니다.

핵심 기능 구현: 저널링과 트렌드 분석

저널 앱의 본질적인 기능인 ‘새 기록 작성’ 및 ‘저장된 기록 확인’ 기능은 Lovable과 Quen 모두 성공적으로 구현했습니다. 사용자는 텍스트 필드에 내용을 입력하고 저장할 수 있었으며, 저장된 내용은 목록 형태로 문제없이 조회할 수 있었습니다. 특히 Quen은 기본 요구사항 외에 사용자의 기록 데이터를 분석하여 감정이나 특정 키워드의 ‘트렌드’를 시각화하는 부가 기능을 자연스럽게 구현해냈습니다. 이는 사용자가 단순히 기록하는 것을 넘어 자신의 상태 변화를 통찰할 수 있도록 돕는 유용한 기능으로, Quen의 높은 수준의 요구사항 이해 및 확장 능력을 보여주는 대목이었습니다. Lovable은 핵심 기능 구현에는 충실했지만, Quen처럼 데이터 분석 기반의 추가 기능을 자동으로 제공하지는 않았습니다.

Firebase와 Bolt의 결과는?

Firebase Studio는 테스트 과제인 저널 앱의 핵심 기능을 대부분 구현해냈습니다. 생성된 앱의 디자인은 Quen과 유사하게 기능적이고 깔끔한 인상을 주었습니다. 하지만 Quen이 보여준 ‘트렌드 분석’ 기능과 같은 AI 기반의 창의적인 부가 기능은 포함되지 않았습니다. Firebase는 본래 강력한 백엔드 및 데이터 관리 서비스에 강점이 있으며, AI를 통한 프론트엔드 자동 생성보다는 기존 생태계 연동에 무게를 둔 것으로 보입니다. 이 점이 다른 순수 AI 빌더들과의 차이로 나타났습니다. 안타깝게도 Bolt는 이번 테스트에서 정상적인 결과물을 생성하지 못했습니다. 아이디어를 실행 가능한 코드로 변환하는 과정에서 치명적인 오류가 발생한 것으로 보이며, 최종적으로 사용할 수 있는 형태의 앱을 얻을 수 없었습니다. 이처럼 AI 빌더는 같은 요구사항을 받더라도 실제 구현 능력과 안정성 면에서 큰 차이를 보일 수 있습니다.

믿을 수 있을까? AI 빌더의 신뢰성과 일관성 평가

Bolt가 아이디어를 코드로 만들지 못한 이유 추론

이번 테스트에서 Bolt가 결과물을 전혀 생성하지 못한 것은 아쉬운 결과였습니다. AI 앱 빌더가 특정 요구사항을 제대로 처리하지 못하는 데에는 여러 잠재적인 원인이 있을 수 있습니다. 첫째, 사용자의 프롬프트(요구사항 입력)가 AI가 정확히 이해하기에는 모호하거나 불완전했을 가능성입니다. 둘째, 요청한 기능의 복잡성이 해당 AI 빌더의 현재 기술 수준이나 지원 범위를 벗어났을 수 있습니다. 특히 신생 빌더의 경우 특정 기능에 대한 학습이 부족할 수 있습니다. 셋째, AI 빌더 내부 아키텍처나 외부 서비스 연동 과정에서의 기술적 문제, 또는 단순한 일시적 서버 오류일 수도 있습니다. 저희가 테스트한 ‘수행 모드’ 저널 앱은 비교적 단순한 요구사항이었음에도 Bolt가 실패한 점으로 미루어 볼 때, Bolt는 아직 특정 유형의 프로젝트나 프롬프트 처리에서 안정성이 부족하거나, 내부 처리 로직에 개선이 필요할 가능성을 조심스럽게 시사한다고 볼 수 있습니다. 물론 AI 기술은 매일 발전하므로 Bolt 또한 빠르게 개선될 여지가 충분합니다.

꾸준함의 가치, Quen의 일관성 조명

Quen은 이번 테스트에서 디자인 면에서는 Lovable에 약간 뒤처졌지만, ‘일관성’과 ‘속도’ 측면에서는 단연 돋보이는 성능을 보여주었습니다. 요구사항을 입력했을 때 초기 결과물을 즉각적으로 생성하는 반응성은 아이디어의 빠른 시각화에 매우 유리했습니다. 또한, 동일하거나 약간 변형된 요구사항으로 반복 테스트를 진행했을 때도 유사한 수준의 기능 구현 정확도와 디자인 안정성을 꾸준히 보여주었습니다. 이는 아이디어를 여러 번 다듬거나, 다양한 기능 조합을 빠르게 실험하며 최적의 결과물을 찾아나가야 하는 개발 초기 단계에서 매우 유용합니다. 마치 지치지 않고 사용자의 지시를 충실하게 따르는 조력자처럼, Quen의 빠른 속도와 뛰어난 일관성은 프로토타입 개발 및 아이디어 탐색 단계에서 빛을 발하는 강점이라고 평가할 수 있습니다.

AI 빌더 사용 시 마주치는 흔한 문제와 해결 팁

AI 앱 빌더를 사용하다 보면 예상치 못한 문제에 부딪히기도 합니다. 몇 가지 흔한 문제와 함께 실질적인 해결책을 공유합니다.

• 문제 1: 프롬프트를 분명하게 입력했는데 원하는 결과가 나오지 않아요.

원인: AI가 맥락을 완전히 파악하지 못했거나, 사용된 용어의 미묘한 차이를 다르게 해석했을 수 있습니다. 특히 추상적인 요구사항이나 비표준적인 표현에 취약할 수 있습니다.
해결 팁: 요구사항을 더 구체적이고 상세하게 재작성해 보세요. 기능을 단계별로 나누어 요청하거나, 원하는 디자인 요소와 작동 방식을 명확하게 설명하는 것이 효과적입니다. 필요한 경우, 예시 이미지나 스케치를 첨부하는 것도 고려해볼 만합니다.

• 문제 2: 생성된 앱에서 예상치 못한 오류가 발생해요.

원인: AI가 생성한 코드에 논리적 오류가 있거나, 특정 기능 구현 방식이 사용하려는 플랫폼/환경과 호환되지 않을 수 있습니다. 특히 복잡한 상호작용이나 외부 API 연동 시 발생하기 쉽습니다.
해결 팁: 오류 메시지를 꼼꼼히 읽고, 해당 메시지로 AI 빌더의 공식 문서나 커뮤니티 포럼을 검색해 보세요. 유사한 문제를 겪은 다른 사용자의 경험이 해결책이 될 수 있습니다. 때로는 문제가 발생한 특정 기능을 제거하고 다른 방식으로 접근하거나, 최소 기능부터 다시 구현해보는 것이 문제를 단순화하는 데 도움이 됩니다.

• 문제 3: 앱 배포 과정에서 계속 실패해요.

원인: 빌드 환경 설정 오류, 필요한 파일 누락, 클라우드 권한 문제, 앱 스토어 정책 위반 등 다양한 원인이 있을 수 있습니다. 이는 AI 빌더 자체의 문제라기보다 배포 환경 설정 관련 문제일 가능성이 높습니다.
해결 팁: AI 빌더 플랫폼이 제공하는 공식 배포 가이드라인을 단계별로 다시 확인하세요. 앱 스토어(Google Play, Apple App Store)의 최신 배포 요구사항을 검토하고, 필요한 개발자 계정 설정 및 권한이 모두 갖춰져 있는지 점검해야 합니다. 지속적인 문제 발생 시, AI 빌더 기술 지원팀이나 해당 앱 스토어 지원팀에 문의하는 것이 가장 빠른 해결책입니다.

최종 평가: 나에게 맞는 AI 빌더는?

성능 지표 종합 분석

이번 ‘수행 모드’ 저널 앱 개발 테스트를 통해 네 가지 AI 앱 빌더 및 관련 도구의 주요 성능을 종합적으로 비교한 결과는 다음과 같습니다.

다시 한번 강조하지만, 이 평가는 ‘수행 모드’ 저널 앱이라는 특정 과제에 대한 테스트 결과이며, 각 도구의 전체 역량을 완벽하게 대변하는 것은 아닙니다. 각 도구는 저마다 다른 목적과 기능 범위를 가지고 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 테스트는 AI 앱 빌더가 사용자의 의도를 얼마나 정확히 파악하고, 주어진 작업을 얼마나 빠르고 안정적으로 처리하는지를 보여주는 의미 있는 실증 사례라고 할 수 있습니다. Statista에 따르면, 2025년 로우코드/노코드 플랫폼 시장은 지속적인 성장을 기록하며 개발 생산성 향상에 크게 기여하고 있습니다. 이러한 AI 빌더의 발전은 해당 시장의 성장세를 더욱 가속화할 잠재력을 보여주고 있습니다.

단순/특정 목적 프로젝트 추천

‘수행 모드’ 저널 앱과 같이 특정 목적에 집중하는 비교적 단순한 앱을 빠르고 효율적으로 만들고 싶다면, 이번 테스트 결과에 기반하여 Lovable과 Quen이 매우 매력적인 선택지가 될 수 있습니다.

만약 앱의 최종 결과물이 시각적으로 얼마나 아름답고 사용자 경험 디자인이 세련되었는지를 가장 중요하게 생각한다면, Lovable이 탁월한 선택일 가능성이 높습니다. Lovable이 생성한 결과물의 디자인 품질은 최소한의 추가 작업만으로도 만족스러운 수준에 도달할 수 있음을 보여주었습니다.

반면, 아이디어를 가능한 한 빨리 실제 작동하는 프로토타입으로 만들고, 여러 번의 반복적인 시도를 통해 기능을 개선하거나 확장해나가고 싶다면 Quen이 더 나은 파트너일 수 있습니다. Quen은 빠른 속도와 뛰어난 일관성으로 아이디어 구현의 초기 단계를 가속화하며, 단순 요청에서도 사용자의 잠재적 니즈(예: 트렌드 분석)를 파악하여 유용한 기능을 제공하는 잠재력을 보여주었습니다.

Firebase Studio는 이미 Firebase 생태계에 익숙하거나, 강력한 백엔드 연동 및 데이터 관리가 프로젝트의 핵심이라면 고려해볼 수 있습니다. 하지만 순수 AI 기반 프론트엔드 자동 생성 능력만을 놓고 본다면, 이번 테스트에서는 Lovable이나 Quen만큼의 두드러진 강점을 보여주지는 못했습니다. Bolt의 경우, 아쉽게도 정상적인 결과물을 얻을 수 없어 단순 앱 개발에 추천하기는 어렵습니다. 하지만 AI 기술 발전 속도를 고려할 때, Bolt 역시 빠른 시일 내에 안정성이 개선될 가능성이 있습니다.

당신의 아이디어, AI와 함께 코드로!

테스트를 마치며

Lovable, Quen, Firebase Studio, 그리고 Bolt 네 가지 도구를 활용하여 ‘수행 모드’ 저널 앱을 직접 개발해본 이번 테스트는 각 도구의 고유한 특징과 장점을 명확히 드러냈습니다. Lovable은 최종 결과물의 시각적 완성도에서, Quen은 아이디어의 빠른 구현 속도와 기능 구현의 일관성 및 잠재적 확장성에서 강점을 보였습니다. Firebase Studio는 기존 Firebase 사용자의 편의성과 백엔드 연동에 유리했지만 AI 빌더로서의 특징은 덜 부각되었고, Bolt는 아쉽게도 특정 요구사항에 대한 정상 작동에 실패했습니다.

이제 당신의 차례입니다

어떤 AI 앱 빌더를 선택하든 가장 중요한 것은 당신의 아이디어와 프로젝트의 성격에 가장 잘 맞는 도구를 직접 경험해보고 찾는 것입니다. 이 글에서 공유된 비교와 실질적인 테스트 경험이 여러분의 첫걸음에 유용한 정보가 되기를 바랍니다. 오늘 살펴본 AI 앱 빌더 외에도, AI를 활용한 자동화에 도움이 되는 두 가지 툴(Zapier, n8n)에 대해서도 관심이 있으신 분들은 아래 글도 참조해보세요!