Claude한테 기술 스택을 통째로 맡겼더니, 처음 보는 서비스들이 줄지어 들어왔다

이 브랜드의 컨셉은 「AI 주도형 브랜드 런칭」

먼저 전제를 깔고 시작하자. MODAY는 절반은 티셔츠 브랜드, 절반은 실험이다.

본업은 e커머스 컨설턴트. 브랜드를 만드는 현장 자체는 옆에서 꽤 봐 왔다. 그런데 MODAY는 의도적으로 다르게 셋업했다. 한 사람, 글로벌 시장, 3일, 그리고 판단과 실행 중에 AI가 받아 줄 수 있는 만큼은 전부 AI에게 넘긴다.

기술 스택 선정도 똑같은 방식으로 했다. 「몰라서 AI한테 물어봤다」가 아니라, 처음부터 AI가 고른다는 전제로 시작했고, 내 일은 기준을 적는 것뿐이었다.

그 결과, 이런 스택이 나왔다.

레이어	서비스
스토어	Shopify (Dawn 테마)
Print on demand	Gelato
번역	Translate & Adapt
자동화	Make.com
Webhook 서버	FastAPI on Render.com
이미지 생성	fal.ai (FLUX Pro)
텍스트 / AI 처리	Anthropic API

이 일곱 개 중에 이름을 알고 시작한 건 Shopify와 Anthropic API뿐이었다. 나머지는 전부 Claude와의 대화에서 처음 만난 이름이다.

이 스택을 짠 지, 이제 막 3일 됐다.

Shopify를 고른 이유는 기술이 아니라 뉴스였다

가장 솔직한 설명은 좀 부끄럽다.

얼마 전 Shopify MCP 발표가 눈에 들어왔다. 첫 생각: 「아, 이제 Claude Code가 Shopify 스토어를 안에서 직접 만질 수 있겠네.」 결정의 90 %는 거기서 끝났다.

컨설턴트로 Shopify를 바깥에서 본 지는 오래됐지만, 내가 직접 그 위에 만들어 본 적은 없다. 상관없다. Claude Code가 MCP로 들어갈 수 있다면, 내가 먼저 Shopify 전문가가 될 필요는 없다.

일본 국내 플랫폼(BASE, STORES)은 처음부터 후보에 없었다. 이유는 단 하나, 첫날부터 글로벌로 팔고 싶었기 때문이다. 9개 언어, 다중 통화, 진짜 의미의 크로스보더 결제. 첫날부터 그걸 쉽게 만들어 주는 건 Shopify뿐이다.

결국 내 진짜 선정 기준은 「기술적으로 가장 좋은 플랫폼」이 아니라 「Claude Code와 잘 맞는 플랫폼」, 그리고 「내일부터 세계로 팔 수 있는 플랫폼」 이었다.

POD는 처음부터 Claude한테 통째로 맡길 작정이었다

티셔츠를 어떻게 인쇄해서 어떻게 보낼 것인가.

이 프로젝트 시작 전, 나는 print on demand 서비스를 한 곳도 몰랐다. Printful도, Printify도, Gelato도 들어본 적이 없었다.

그게 곤란하지 않았다. 이 부분은 처음부터 AI가 고르게 할 작정이었다. 글로벌 POD 시장에 대한 내 개인적인 지식은 얕다. 차라리 비즈니스 조건을 내가 적고, 그 조건에 맞는 옵션을 Claude가 줄 세우게 하는 편이, 내가 일주일 동안 혼자 리서치한 결과보다 낫다.

내가 보낸 프롬프트는 이거다.

Shopify에서 커스텀 티셔츠를 print on demand 방식으로 자동 판매하고 싶다. 타깃 시장은 미국, 유럽, 아시아이고, 일본은 서브 이미지. 어느 POD 서비스를 써야 할지, 후보 몇 개 비교해 줘.

그게 전부다. 전부 비즈니스 레이어 조건뿐이다. SDK 언어, 레이트 리밋, webhook 형식, 인증 방식 — 기술적인 비교 축은 하나도 안 넣었다. 사실 못 넣었다고 하는 게 정확하다.

돌아온 답이 이거였다.

글로벌 전개에 적합한 주요 POD 서비스 세 곳을 비교했어. 결론부터: 이번 케이스에는 Gelato가 가장 잘 맞는다.

🥇 Gelato (최우선 추천)
- 32개국, 140개 이상의 로컬 인쇄 거점
- 일본·한국·싱가포르·말레이시아·호주·인도·중국에서 로컬 생산 가능
- EU·미국·아시아 고객에게 평균 72시간 이내 배송
- 관세 리스크 낮음 (현지 생산이라 국경을 넘지 않음)
- 200개국 이상 배송
- 단점: Printify보다 상품 라인업이 적고, 단가가 살짝 높음

🥈 Printful (브랜드 빌딩에 강함)
- 북미·유럽·아시아에 17개 거점
- 세 곳 중 품질 관리가 가장 빡세다
- 단점: 단가가 가장 높음

🥉 Printify (코스트 우선)
- 90개 이상의 인쇄 파트너, 950개 이상 상품
- 대부분의 카테고리에서 Gelato보다 10–20 % 저렴
- 단점: 아시아 로컬 생산망이 얇고, 일본어 지원 없음

추천 전략: 「글로벌 메인, 일본 서브」라면 Gelato를 메인으로. 미국·유럽·아시아 모두 로컬 생산이 되니까, 배송비·관세·배송 속도 셋 다 동시에 유리하다.

결정. 만난 적도 만져 본 적도 없는 POD 서비스에 풀필먼트의 핵심을 통째로 맡기게 됐다.

만약 컨설턴트로서 똑같은 비교를 직접 했다면, 세 곳 도큐먼트 다 읽고 인맥에 물어보고 — 일주일은 깨졌다. 그게 거의 즉시 끝났다.

FastAPI는 「쓰고 있는 거 맞아?」 수준이다

스택 표에 「Webhook: FastAPI on Render.com」이라고 적었다.

이 줄을 적으면서 살짝 웃는다. 사실 FastAPI가 뭔지 아직 제대로 모른다.

빌드 초기에, Shopify에서 오는 주문 webhook을 받아서 Gelato로 흘려야 했다. Claude Code가 「FastAPI로 짜서 Render.com에 배포하겠다」고 했다. Python 프레임워크 중 하나라는 정도의 인식으로 「부탁한다」고 했다.

코드가 짜였다. 배포됐다. 동작한다. 내 몫은 Render 대시보드에서 로그를 들여다보는 정도뿐이다.

(참고로 이 구성은 이미 안 쓴다. 빌드 도중에 위화감이 들어서 다른 방법으로 갈아탔다. 그 이야기는 다음에 한다.)

「AI 주도로 가겠다」고 정한 이상, 자기 스택을 자기 입으로 전부 설명하지 못한다는 걸 받아들여야 한다. 이 트레이드오프 자체가 실험의 본질이지, 결함이 아니다.

똑똑한 건가, 위험한 건가

솔직히 나도 정리가 안 됐다.

장점은 분명하다.

• 내가 몰랐던 옵션이 처음부터 비교의 후보에 올라온다
• 「내 기술력」이 프로젝트의 천장이 되지 않는다
• 판단과 구현이 동시에 굴러가서, 보통 일주일 걸리는 선정이 즉시 끝난다
• 비개발자 한 명이 글로벌 D2C를 만든다는 게 가설이 아니라 현실이 된다

리스크도 똑같이 분명하다.

• 장애가 났을 때, 무슨 일이 일어났는지 내가 못 읽을 수 있다
• 「왜 이 스택인가」를 내 언어로 설명하지 못한다 (그래서 지금 이 글을 쓰면서 정리하고 있다)
• 어떤 벤더가 사라졌을 때, 대체 결정이 늦어진다

이 트레이드오프가 반년 뒤에 어떻게 굴러갈지는 아직 모른다. 굴러가는 동안은 최고고, 멈추면 끝장날 수도 있다.

그래도 지금 이 방식을 굳이 시도하는 이유는, 「AI한테 어디까지 맡길 수 있는가」를 진짜 사업 위에서 측정하고 싶기 때문이다. 취미 프로젝트로는 답이 안 나온다. 진짜 돈이 움직이고, 진짜 손님이 사고, 진짜 발송이 일어나는 자리에서 시험해야 비로소 숫자가 나온다.

3일 만에 만든 스택으로, 세계에 판다

스택을 정해 놓고 빌드 시작한 지 3일.
실제 손이 움직인 시간은 그보다 짧다.

그 3일 동안, 스토어가 떠 있고, 9개 언어 번역이 돌고, 주문 webhook이 발화하고, Gelato 상품 연동이 움직이기 시작했다. 이게 「AI 주도형 브랜드 런칭」 실험의 V1 스택이다.

반년 뒤엔 절반이 갈아치워져 있을 가능성이 크다. FastAPI/Render는 이미 빠졌다. 다른 곳도 몇 군데 삐걱댄다.

그런데 오늘 이 순간, 이걸로 세계에 팔 준비가 거의 끝나간다는 게 가장 중요한 부분이다.

다음 글은 「Claude Code에 맡긴 일과, 사람이 한 일을 어떻게 나눴는가」를 쓴다.

— Yoskee
moday.me