AI에게 토큰 순위 사이트를 만들어달라고 하면 가장 쉬운 방법은 예시 숫자를 화면에 넣는 것임.

보기에는 그럴듯함.

하지만 가격과 순위가 바뀌어도 그대로라면 결국 데모에 가까움.

DAPPOS는 2026년 7월 Bubble Code 시연에서 Robinhood Chain의 실제 체인 데이터를 사용해 토큰 랭킹 웹사이트를 만들고 배포하는 사례를 공개했습니다. 공식 설명에서도 hard-coded token data가 아니라 chain data를 사용한다는 점을 강조했습니다.

즉 중요한 건 페이지 모양만 만드는 게 아님.

실시간 데이터 → 처리 → 화면 → 배포

이 연결이 되어야 웹사이트가 계속 살아 움직이는 서비스가 됨.

Bubble Code가 단순 UI 생성기와 달라지려는 지점 중 하나임.

AI 웹사이트 제작 도구가 쉬운 이유 중 하나는 미리 준비된 구조를 많이 활용하기 때문임.

문제는 내가 원하는 기능이 템플릿에 없을 때임.

예를 들어 특정 데이터를 계산하고, 조건을 판단한 다음, 그 결과에 따라 다른 행동을 실행해야 한다면 단순한 화면 조립으로는 부족할 수 있음.

DAPPOS가 2026년 7월 공개한 Bubble Code 사례에서는 custom functions, real-time data, deployable execution​을 함께 강조했습니다. 즉 고정된 페이지를 만드는 것뿐 아니라 사용 목적에 맞는 기능을 넣고 실제 실행 가능한 형태까지 연결하려는 방향임.

결국 AI 코딩에서 중요한 건
“예쁜 사이트를 만들 수 있나?”보다

“내가 원하는 로직을 실제 기능으로 만들 수 있나?”

일 수 있음.