AI로 맞춤형 이커머스 Store를 만드는 방법

homepage prompt부터 시작하지 마세요. 주문 제작, 고객별 가격, 픽업 마감, 승인, 필수 고지, 특수 return, supplier 인계처럼 business가 다르게 처리하는 거래를 적습니다. actor, 입력 data, 결정, 허용 action, 실패, 완료 증거를 정하세요. 차이가 고객 결과나 운영 cost를 바꾸지 않으면 표준 path를 유지합니다.

product, variant, price, inventory, cart, order, payment, fulfillment, return, customer, consent마다 authoritative owner 하나를 정합니다. 성숙한 connected platform이나 native Store 기반일 수 있습니다. AI는 context를 읽고 action을 요청하지만 두 번째 재고나 payment status를 만들지 않습니다. 기존 backend를 유지하는 것이 가장 빠른 custom architecture일 때가 많습니다.

각 action에 identity, field, validation, permission, confirmation, committed result, audit, 안전한 error를 정의합니다. search, draft, approve, commit을 나눕니다. ‘도매 견적 준비해 줘’는 자연어여도 price, currency, reservation, 최종 status는 deterministic rule이 결정합니다.

coding agent는 data type, Store tool, 관리 화면, adapter, migration, fixture, regression test를 작성할 수 있습니다. Codex, ChatGPT, GitHub Copilot은 client, plan, transport, permission이 다릅니다. 필요한 repository와 environment만 열고 diff를 review하며 secret은 prompt 밖에 두고 staging에서 검증하세요.

마지막 상품 동시 구매, cart 뒤 가격 변경, 만료된 승인, 중복 webhook, 철회된 account, 부분 refund, 요청을 받은 뒤 응답하지 않는 provider를 test합니다. idempotency, 오래된 revision 거부, Store 간 분리, recovery, actor가 남는 최종 상태를 요구합니다.

현재 platform을 source of truth로 둔 채 제한 catalog와 test payment로 workflow 하나를 30일 pilot합니다. 완료, 수정, 수동 시간, 안전한 거부, recovery를 측정하세요. Prostir Store는 별도 승인 Agent와 제한된 Store tools를 가진 Preview 선택지이며 fit을 보장하거나 checkout, 세금, 배송, support를 한 번에 대체하지 않습니다.