라이딩 사이에 굿즈 스토어 만들기: AI가 아이디어와 결제 사이의 거리를 좁힌 방법

또 다른 날, 또 다른 빌드. 이번 것은 밴쿠버 곳곳의 주차장과 뒷골목에서, 우버 라이딩 사이의 틈새에 끼워 넣어 진행되었다.

PlayBunny.ai는 제가 핸드폰과 AI 코딩 어시스턴트만을 사용하여 약 6회의 세션에 걸쳐 구축한 주문형 후디 스토어입니다. 그 이야기의 솔직한 버전이 낭만적인 버전보다 더 흥미롭기 때문에, 실제로 일어난 일을 여기에 소개합니다.

Printify 디버깅 연대기

모든 것은 Printify에서 시작되었습니다. Printify는 주문형 인쇄 서비스로, 본질적으로 우편 주문 카탈로그의 정신적 후계자이지만 모든 것이 REST API로 운영됩니다. 저는 사용 가능한 제품과 사이즈 데이터를 찾기 위해 그들의 엔드포인트에 요청을 보냈습니다. AI는 존재하지 않는 엔드포인트를 만들어내기 직전까지 아름다워 보이는 코드를 반환했습니다. Printify의 실제 엔드포인트는 배송과 라인 항목의 특정 중첩 구조를 가지고 있어서 세 번의 디버깅 세션이 필요했습니다.

이 부분은 트윗 스레드에 나오지 않는 부분입니다. AI 보조 개발은 진정으로 강력하지만, 현실이 무엇인지에 대한 감각이 없습니다. 완전한 확신을 가지고 그럴듯해 보이는 기본 코드를 생성합니다. 여러분의 역할은 그 차이를 아는 것입니다.

목업 문제

Printify의 API는 2003년에 렌더링된 것처럼 보이는 제품 목업을 반환합니다—저해상도, 평평한 조명, 제품 페이지에 올릴 만한 것이 아닙니다. 그래서 대신 AI 이미지 생성을 사용하여 적절한 목업을 만들었습니다. 결과는 판매하기에 충분히 좋았습니다.

스택

Stripe가 결제를 처리합니다. Printify가 주문 처리를 담당합니다. Hostinger의 VPS에 있는 작은 Python 서버가 웹훅을 통해 이들을 조정합니다. 누군가 후디를 구매하면 Stripe가 웹훅을 발송하고, 제 서버가 이를 수신하여 Printify 주문이 자동으로 접수됩니다.

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