최근 여러 바이브코딩 툴을 익히는 과정에서,
Google AI Studio로 가볍게 미니게임을 하나 만들어봤습니다.
코딩 없이 프롬프트만으로
직장인 멘탈 생존 게임 “운명의 데스크탑”을 프로토타이핑한 실험입니다.
총 2시간 정도 소요되었고, 대략적인 타임라인은 아래와 같습니다.
- 최초 구축: 프롬프트 설계 약 20분 + 프롬프트 전송/구축 약 10분 → 프로토타이핑 완성
- 상세 튜닝: 약 90분
- 총 소요: 약 2시간
즉, “10분”은 프롬프트를 통해 프로토타이핑이 최초로 완성된 시간이고,
프롬프트 설계와 완성도 튜닝까지 포함하면 별도 시간이 꽤 들어갔습니다.
아마 다른 프로젝트들도 유사하지 않을까 싶습니다.
(실행 비용은 낮고, 판단/검증 비용은 높음)
👉 [ ‘운명의 데스크탑’ 게임 플레이 ]
🤔 무엇을 만들었나: 텍스트 대시보드형 미니게임
<운명의 데스크탑>은 한 주를 버티는 구조의 선택형 게임입니다. 화면은 “시스템 진단 대시보드”처럼 고정된 UI로 보여주고, 각 단계에서 A/B 선택을 하면 멘탈 지수가 변합니다.
- 목표: 월요일부터 금요일 18:00까지 멘탈 0% 초과로 버티기
- 진행: 월~금 흐름 + 중간에 보너스(회복) 구간 1회
- 출력 규칙: 스크롤을 줄이기 위해 3~5줄 중심, 대시보드 포맷 유지
- 엔딩: 멘탈이 0%가 되면 즉시 [사직서 제출] 엔딩으로 종료
- 참고로 현재 캡처는 lose 엔딩 흐름입니다. (win/lose 모두 “월요일 엔딩”으로 수렴하게 설계해 둔 건… 현실 반영입니다.)
1️⃣ 최초 구축(약 30분): 뼈대는 정말 빨리 나온다
AI Studio에서 가장 인상적이었던 지점은, “게임이 돌아가는 형태”까지 도달하는 속도였습니다.
역할/목표/턴/출력 포맷 같은 핵심 규칙을 프롬프트로 고정해 주면, 짧은 시간 안에 기본 흐름이 바로 작동합니다.
제가 처음 고정한 요소는 단순했습니다.
- 역할: “운명의 데스크탑” (상황을 제시하고 결과를 출력하는 시스템)
- 목표: 금요일 18:00까지 멘탈 유지
- 입력: A/B 선택
- 출력: 대시보드 형태 고정 + 짧은 문장 + 다음 단계 진행 안내
이 단계까지는 “정말 빠르게” 나옵니다. 문제는 그다음이었습니다.
2️⃣ 상세 튜닝(약 90분): ‘돌아감’과 ‘재밌음/읽힘’은 다르다
프로토타입이 돌아간다고 해서, 곧바로 “게임처럼 느껴지진” 않습니다. 제가 시간을 쓴 지점은 대부분 여기였습니다.
- 템포 조정: 길면 피로해진다
초기 버전은 단계가 길어지면서 금방 읽기 부담이 생겼습니다.
그래서 한 주 시나리오를 핵심 국면 중심으로 압축하고, 각 단계에서 “즉시 선택하고 넘어갈 수 있게” 문장을 줄였습니다. - 콘텐츠 범위: 특정 직군 밈에 치우치지 않기
처음엔 IT/개발자 맥락에 치우친 표현이 섞여 있었습니다.
일반 직장인도 공감할 수 있도록 보고/급한 수정/회의/런치/퇴근 직전 이벤트처럼 범용적인 상황을 섞어 톤을 정리했습니다. - 진행감: 텍스트지만 ‘UI처럼’ 보이게
텍스트 게임이라도 “진행 중”이라는 느낌이 있어야 합니다.
아이콘, 상태 라벨(STRESSED 등), 경고 문구, 멘탈 바(게이지)처럼 시각적 힌트가 되는 요소를 넣어 대시보드 감도를 올렸습니다. - 밸런스: 회복 구간 하나로 난이도가 급변한다
보너스(회복) 스테이지를 넣으면 난이도가 확 바뀝니다.
그래서 멘탈 감소/회복 폭을 다시 맞추며 “너무 쉽지도, 너무 불가능하지도 않게” 조정했습니다.
- 템포 조정: 길면 피로해진다
✅ AI Studio가 특히 좋았던 지점
정리하면, AI Studio는 “프로토타이핑” 관점에서 강점이 뚜렷했습니다.
- 초안 품질이 안정적
문장/구조가 비교적 정돈되어 나와서, 초반 QA 부담이 낮았습니다. - 튜닝 루프가 빠름
제약(포맷 고정, 출력 길이 제한, A/B 규격)을 걸어도 수정-재실행이 매끄러웠습니다. - 배포까지 원스톱으로 이어지기 쉬움
비개발자에게 가장 부담되는 구간이 보통 백엔드/배포인데, 이 부분을 크게 신경 쓰지 않아도 끝까지 가져갈 수 있다는 점이 인상적이었습니다.
- 초안 품질이 안정적
⚠️ 아쉬운 점: 디테일 튜닝은 생각보다 어렵다
다만 한계도 분명했습니다.
프롬프트만으로도 형태는 빠르게 만들 수 있지만, 의도한 결과물을 100% 재현하는 디테일 튜닝에는 한계가 있었습니다. 특히 인터랙션, 밸런스, 예외 케이스까지 정밀하게 잡으려면 프롬프트만으로는 어렵습니다.
그래서 최종 완성도를 목표로 할 때는 Cursor나 Claude Code처럼 코드 수정이 가능한 도구가 필요하다고 느꼈고, 저도 현재는 Cursor AI로 다른 프로젝트를 병행하며 “프로토타입 → 코드 기반 완성” 흐름을 함께 가져가고 있습니다.
🧾마치며…
이번 실험으로 확실히 느낀 건 하나입니다.
AI Studio는 ‘퀄리티 있는 프로토타입을 빠르게 만들고, 배포까지 한 번에 처리’하는 데 강합니다.
반면, 완성도를 끝까지 밀어붙여 원하는 결과물을 정확히 구현하려면 코딩 기반 도구가 더 적합합니다.
저는 이번엔 AI Studio의 강점을 확인하는 목적이었기 때문에, 이 정도 결과물만으로도 충분히 의미가 있었습니다.
👉 [ ‘운명의 데스크탑’ 게임 플레이 ]