테슬라 모델Y를 계약하고 나서 이런저런 준비를 하다가 문득 이런 생각이 들었다. 사고가 나면 어디로 전화해야 하지? 가까운 서비스센터가 어딘지, 바디샵은 어딘지 막상 당황한 상황에서 찾으려면 쉽지 않다.
그래서 직접 만들어봤다. 코딩을 전혀 모르는 상태에서, AI와 대화하면서 하루 만에 실제로 배포까지 완료했다. 그 과정을 기록해둔다.
테슬라 사고 시 가까운 서비스센터·바디샵 즉시 검색
테슬라는 국내에 공식 서비스센터 16곳, 공인 바디샵 21곳, TKC 협력 수리점 11곳이 있다. 그런데 이 정보가 한 곳에 정리된 곳이 없다. 테슬라 공식 홈페이지, TKC 카페를 따로따로 뒤져야 한다.
사고는 예고 없이 나는 거다. 당황한 상황에서 여러 곳을 뒤지는 건 무리다. 위치 기반으로 가장 가까운 곳을 바로 보여주는 도구가 있으면 좋겠다고 생각했다.
기계설계공학과에서 C언어와 MATLAB을 배웠지만, 졸업 후 부품사 영업직으로 일하면서 코딩과는 멀어진 지 오래됐다. 그런데 Claude AI와 대화하면서 하나씩 만들어나갔다. 처음엔 목업(화면 구성)부터 시작해서 실제 데이터를 넣고, 기능을 하나씩 추가했다.
처음엔 단순히 목록을 보여주는 수준이었다. 그런데 하나씩 써보면서 불편한 점들이 보이기 시작했고, 그때마다 AI한테 수정을 요청했다.
처음엔 그냥 리스트만 보여줬다. 사고 상황에선 가장 가까운 곳이 먼저 나와야 한다. 위치 허용 시 거리순 자동 정렬, 미허용 시 전체 목록 표시로 수정했다.
지역명은 물론 도로명 주소 검색도 가능하다. TKC 카페 센터·수리샵 게시물에서 직접 수집한 도로명 주소를 정확히 수록했고, 카카오맵도 연동해서 주소가 변경됐을 때 바로 수정할 수 있는 구조로 만들었다.
"광주" 검색 시 경기도 광주시만 나오는 문제. 광주광역시와 경기도 광주시를 구분해서 보여주고, 인구 많은 광역시가 위에 오도록 우선순위를 조정했다.
"천우", "FMK", "협신" 같은 센터 이름으로도 검색이 되도록 추가. 이름 매칭이면 필터링, 지역이면 거리순 정렬로 자동 구분한다.
용인·동탄은 공식 사고수리센터(판금·도장 가능)고, 나머지는 보증 정비 전용이다. 이걸 구분해서 표시하지 않으면 사용자가 헷갈린다. 별도 뱃지로 명확히 표시했다.
완성 후 TKC 카페(테슬라 코리아 커뮤니티, 회원 43만명)에 공유했다. 반응이 생각보다 빨랐다.
지금 버전은 아직 부족한 부분이 있다. 데이터가 바뀌면 직접 업데이트해야 하고, 도로명 주소 검색도 완벽하지 않다. 앞으로 이렇게 발전시켜나갈 생각이다.
TKC 커뮤니티 피드백 반영해서 빠진 센터·바디샵 데이터 추가. 오류 제보 받으면 즉시 수정. 문의는 kys133223@naver.com 으로 받고 있다.
현재 공식 센터·바디샵 외에도 테슬라 차주들이 직접 방문하고 만족했던 수리샵을 추가해볼 예정이다. 물론 공인 표기는 빼고 별도 카테고리로 구분할 생각이다. 커뮤니티 기반으로 살아있는 데이터를 만들어가는 게 목표다.
이번 경험에서 가장 크게 느낀 건, 전공 때 배웠던 기초 지식에 AI를 더하면 실제로 동작하는 서비스를 만들 수 있다는 거다. AI가 코드를 짜고, 오류를 고치고, 기능을 추가한다. 사람이 할 일은 무엇을 만들지 명확히 아는 것과 끝까지 완성하는 것이다.
피드백·오류 제보: kys133223@naver.com