🎬 서론

많이 늦었다만.. 3월 18일에 다녀온 구름 커밋 세미나 후기를 작성해보려고 한다! 벌써 3개월이 지났다니 시간이 참 빠르다.

세션을 들으며 작성한 내용을 공유하고, 내 생각을 각 부분마다 덧붙여보는 식으로 글을 써내려갈 예정이다.

해당 글은 구름의 COMMIT 내용을 요약한 것임을 밝힙니다.

👨🏻‍🏫 세션

0. 오프닝

2025년 클로드코드 시작 이후로 AI 코딩이 완전히 바뀜
올해부터는 팀 에이전트
- 최근에는 하네스

🧑🏻‍💻 확실히 클로드코드가 나타나면서부터 정말 많은 게 바뀌었다. 이전에는 코파일럿처럼 내가 코드를 짜고 AI가 ‘돕는’ 정도였다면, 이제는 지시만 하고 코드는 AI가 다 짜준다. 3개월이 지난 지금 시점에서는 더더욱 심해졌다.

물론 복잡한 로직이나 설계는 아직 사람이 해야하는 경우가 많지만, 웬만한 경우에는 코드를 직접 보지 않는다. 나도 최근에는 코드를 거의 안 본 것 같다. 코딩말고도 해야 할 일이 너무 많아서이기도 하다.

1. 문제 정의

바이브코딩의 한계를 느낌
커서로 70시간 동안 코딩을 했지만, 제대로 돌아가지 않음.

🧑🏻‍💻 이 때는 확실히 바이브코딩의 한계가 있을 때였다. 커서가 처음 나와서 충격을 주었을 때.. 물론 당시에는 이 또한 혁신적이었던 기억이 있다.

2. 야생의 AI 길들이기

프로젝트 실패 후 -> 6개월 동안 모든 에이전트AI 논문을 찾아보고 -> AI를 오케스트레이션 하는 방법을 찾음.
MCP / Skills 모두 앤트로픽에서 만든 업계표준
단일 LLM은 비슷비슷한 느낌
현존하는 모든 AI를 써봤는데 -> 결국 클로드로 정착
클로드는 품질을 가장 중요하게 생각 -> 1M 컨텍스트 윈도우여도 품질이 크게 낮아지지 않음
복잡한 프로젝트일수록 -> 에이전트가 쓰는 도구를 얼마나 제공해줄 수 있느냐 가 가장 중요함

실패 노트 작성

모든 작업 기록을 챗지피티에 넘겨서 파악함
LLM은 똑같이 만들어달라고 해도 -> 완전히 똑같이 만들어 주지는 않음.
AI에게 가장 필요한 것은 결국 맥락임
spec -> md 문서가 가장 좋음

개발 방법론과 AI 협업: 최적의 파트너, TDD / DDD

최적의 방법론
- 신규 프로젝트일 때는 -> TDD
- 기존 프로젝트일 때는 -> DDD

MoAI 에이전트 룰

Spec First
1. EARS 포맷
서브 에이전트, 에이전트 팀 역할 분리

🧑🏻‍💻 논문을 다 읽으신 게 정말 대단하고 옳은 행동을 하신 것 같다고 느껴졌다. 결국에 AI를 잘 쓰기 위해서는 이 친구를 잘 이해해야 한다. 어떻게 돌아가는지, 왜 원하는대로 결과가 나오지 않는지 등.. 이는 사용만해서는 모르고 원리에 대해 공부해야 알 수 있다.

나도 잘 모르기 때문에 어느정도는 공부하고 싶은 마음이 크다.

3. 에이전틱 코딩을 위한 워크플로우

Project: 프로젝트 정보 수집/분석, 구조/스택 문서화
Plan: SPEC 생성, EARS 요구사항
Run: DDD/TDD 구현, 품질 게이트
Sync: 문서 동기화, PR 생성

인간을 위해서 문서화와 동기화가 중요함.

MoAI를 활용한 구현 과정

0단계

Project 문서 + Codemap 문서 생성
- 신규 -> TDD
- 기존 -> DDD

1단계

EARS 포맷?

2단계

1. 전략 수립
- 스펙 분석
- 복잡도 예측
- 구현 전략
1. 태스크 분해
- 최대 10개 단위 -> 클로드만 가능?
- 의존성 정렬
- 인수 기준 매핑
1. TDD/DDD 실행
- 에이전트 순차 실행
- 에이전트 병렬 실행
- 에이전트 팀 실행
1. TRUST-5 검증
- 0 LSP? 에러
- 85%+ 커버리지

3단계

동기화 & 배포

유틸리티 커맨드

/moai: fix
/ loop
/ mx
과정은 최대한 도구를 활용해서 체크 X / 대신 시작과 끝은 꼭 체크해야 함

🧑🏻‍💻 이 부분은 모아이 ADK를 어떤 식으로 동작하게 설계했는지를 설명해주셨다. 새로 만드는 것은 보통 TDD, 기존에 프로젝트가 있거나 리팩터링을 하는 경우에는 DDD 방식으로 분기한다. 또한 스펙 문서 작성과 아토믹한 커밋을 매우 중요하게 여긴다.

스펙 문서, 커밋 내역, 테스트코드 이 3가지가 잘 준비되어 있다면은 구현, 테스트, 롤백에는 대부분 문제가 없을 것이다.

4. MoAI-ADK 생성한 결과물

나노 바나나
Pencil -> 꼭 써봐야겠다
이제는 프론트-백엔드에게 익숙했던 화면이란 것은 없어짐
- 기본이 풀스택이 되어야함
오히려 개발자가 디자인 초안을 잡고 넘기면
- 디자이너가 컬러 시스템 등으로 리터치
- 이전과 반대로 바뀌는 중

🧑🏻‍💻 기본이 풀스택이 되어야 한다.. 들을 때도 그렇게 느끼고 있는 상태였다. 그 때가 아마 큐스팅 어드민 개발을 거의 마쳤을 때일 것이다. 전이었다면 절대 내가 화면까지 개발하지는 못 했을텐데, 클로드와 함께 해서 그정도 수준을 뽑아낼 수 있었다.

내가 프론트와 UXUI 지식이 조금 더 있었다면, 더욱 짧은 시간 안에 더 훌륭한 결과물이 나왔을 것이다. 전문가가 보기에는 조악할 수 있지만, 백엔드만 하던 내 입장에서는 놀라운 일이었다. 실제로 지금은 ‘프론트만’ 뽑거나 ‘백엔드만’ 뽑는 경우가 흔치 않다. 특히 신입의 경우에는 말이다.

5. 비하인드

1차: TypeScript - 17일 만에 언어 변경

2025.09 ~ 10

Node.js 버전 충돌
npm 패키지명 충돌
ESM/CJS? 호환성
무거운 node_modules

“내가 좋아하는 기술과 사용자에게 좋은 기술은 다르다.”

2차: Python - 가장 긴 여정

2025.10 ~ 2026.01

3차: Go - 단일 바이너리의 해방

2026.01 ~ 현

런타임 의존성 X
- Rust / Go 가장 좋음
이전에 삽질한 것이 완벽한 설계 문서가 되었음
- 해당 깃 로그와 고객이 남겨준 이슈를 넘겨서 1주일만에 제작 완료함

🧑🏻‍💻 시행착오를 겪다가 결국 언어를 Go로 바꿔서 해결한 점이 흥미로웠다. 최근에는 TS / Next로 풀스택 웹개발을 하는 경우가 많은데, 아예 다른 언어로 틀어버릴 수도 있겠다는 관점을 얻었다. 워낙 클로드코드가 마이그레이션도 잘 해주다보니 만들어 보고 옮겨도 된다.

6. 실무 적용

에이전틱 코딩은 속도가 아니라 품질이 가장 중요
에이전트의 성능은 이미 많이 좋아짐. 문제는 인간의 프롬프팅임

🧑🏻‍💻 마지막에 한 말이 많이 공감됐다. -> “에이전트의 성능은 이미 많이 좋아졌다. 문제는 인간의 프롬프팅이다.”

아마 AI를 쓰면서 다들 느끼는 부분일테지만, 사용하는 유저의 수준에 맞춰서 돌아간다. 내가 실무자처럼 용어와 지시를 적절히 하면 찰떡같이 구현해주고, 그렇지 않고 애매하게 말하면 딱 그정도로만 만들어진다. AI 모델에 따라 다르겠지만 클로드코드는 웬만하면 오버?를 잘 하지 않는 거 같다. (그래서 선호한다.)

어쨌든 아무리 AI가 ‘딸깍’ 다 해준다고 해도, 맹신해서는 안 된다. AI를 최대한 써보되, 막히는 부분이 있으면 그 부분만 빠르게 공부하면 된다. 이것도 AI를 활용해서 이전보다 더 빠르게 학습할 수 있으니 문제가 없다. 이런식으로 학습도 병행하다 보면 정말 AI를 좋은 도구이자 파트너로써 사용할 수 있을 것이다. 나도 그러기 위해 시간을 쪼개 노력하고 있다.

⛳️ 마무리

이 세미나를 듣고 모아이 ADK를 열심히 써 보다가, 몇 주 전에 완전히 제거했다. ADK 자체에 불만인 것은 아니지만, 내부적으로 어떻게 동작하는지를 내가 모르다 보니 답답한 감이 있었다. 간단한 거를 시켜도 무겁게 동작하고, 10분 동안 돌아가는데 어떤 걸 하고 있는지를 모르니 나의 통제권을 많이 잃은 기분이었다.

그리고 클로드코드가 빠르게 발전하고 있기 때문에, 굳이 무겁게 이것저것 붙이기 보다는 퓨어하게 사용하고, 정말 내가 필요한 세팅만 하는 게 맞겠다라는 생각이 들었다. 그렇게 해도 내가 원하는 작업은 충분히 할 수 있기 때문이다. 이 생각은 앞으로 더욱 유효할 거라고 나는 확신한다.

결론적으로, AI 활용법에 정답은 없다. 커뮤니티에 올라온 모든 팁들을 다 적용해야 한다는 생각만 버리면 좋을 것 같다. 이것저것 많이 경험해보고 -> 나한테 최적화시키는 게 최고다.