AI 개발 워크플로우

Claude, GPT 등 AI 도구를 활용한 효율적인 개발 워크플로우에 대해 이야기합니다.

이 글은 실제 개발 경험을 바탕으로 작성되었습니다.

AI 도구의 역할 변화

과거에는 Stack Overflow를 뒤지며 코드를 찾았다면, 이제는 AI에게 직접 물어보고 맞춤형 솔루션을 받습니다.

주로 사용하는 도구

워크플로우

1. 설계 단계

요구사항 정리 → AI와 아키텍처 논의 → 기술 스택 결정

AI에게 프로젝트 요구사항을 설명하고, 아키텍처 제안을 받습니다. 여러 옵션의 장단점을 비교하고 최적의 방안을 선택합니다.

2. 구현 단계

핵심 로직 구현 → AI 리뷰 → 테스트 작성 → 리팩토링

복잡한 알고리즘이나 비즈니스 로직은 AI와 함께 설계합니다. 코드 리뷰를 통해 edge case와 버그를 사전에 발견합니다.

3. 디버깅 단계

에러 발생 → 스택 트레이스 + 컨텍스트 전달 → 해결책 적용

에러 메시지와 관련 코드를 함께 전달하면 정확한 원인 분석과 해결책을 빠르게 얻을 수 있습니다.

실전 팁

DO ✅

• 충분한 컨텍스트 제공
• 단계별로 질문 분리
• AI 답변을 그대로 사용하지 않고 이해 후 적용
• 코드 리뷰 요청

DON’T ❌

• AI 코드를 검증 없이 복붙
• 너무 큰 범위의 질문
• 보안 민감한 정보 노출
• AI를 맹신

Claude Code 활용

터미널에서 직접 Claude와 대화하며 개발할 수 있습니다.

# 프로젝트 구조 분석
claude "이 프로젝트의 구조를 분석해줘"
 
# 버그 수정
claude "이 에러를 수정해줘: [에러 메시지]"
 
# 기능 구현
claude "사용자 인증 기능을 추가해줘"

파일 시스템 접근이 가능해서 실제 코드를 읽고 수정할 수 있습니다.

마무리

AI 도구는 개발 생산성을 크게 높여주지만, 결국 좋은 코드를 만드는 것은 개발자의 역량입니다.

AI를 “도구”로 활용하되, 핵심 역량을 키우는 것을 잊지 마세요.

다음 글에서는 프롬프트 엔지니어링 팁을 다룰 예정입니다.