AI에게 코드를 맡기고 나서 달라진 일하는 방식

AI로 코드를 짜기 시작했다

Claude Code(Anthropic의 터미널 기반 AI 코딩 도구)로 코드를 짜기 시작했습니다. 생성 속도는 확실히 빨라졌습니다.

근데 막상 일해보니 반복되는 작업이 오히려 늘었습니다.

이슈 만들고, 브랜치 따고, 명세 쓰고, 구현하고, 커밋하고, PR 올리고. 매번 같은 흐름인데 매번 수작업이었습니다.

코드 생성 속도는 훨씬 빨라졌지만, 프로젝트가 그만큼 잘 되지는 않았습니다. 빠르게 만들수록 설계 없이 만들고, 추적할 수 없는 변경이 쌓이고, “이거 왜 이렇게 됐지?”가 늘어났습니다.

여기서 “AI를 어떻게 써야 하는가”에 대한 생각이 시작됐습니다.

바뀐 생각들

1. AI가 코드를 짜니까, 사람은 프로세스를 짜야 한다

AI가 코드 생성을 빠르게 하니까, 정작 중요해진 건 어떤 순서로 어떤 규칙으로 일할지인 것 같습니다.

문서에 “이렇게 개발하세요”라고 적어놓는 건 의미가 없었습니다. 아무도 안 읽습니다. 저도 안 읽습니다.

그래서 방법론을 실행 가능한 도구로 만들어보고 있습니다. 매번 같은 흐름이면 사이클로 정의하고, 슬래시 커맨드로 만들었습니다.

/github-issue → /spec → /implement → /commit → /github-pr

이 다섯 개 커맨드가 이슈 사이클입니다. 이슈 생성부터 PR까지, 하나의 개발 단위가 완결되는 전체 흐름을 순서대로 실행합니다.

graph LR
    A["/github-issue"] --> B["/spec"]
    B --> C["/implement"]
    C --> D["/commit"]
    D --> E{추가 구현?}
    E -->|Yes| C
    E -->|No| F["/github-pr"]

2. 설계가 구현보다 먼저다

AI가 빠르게 만들 수 있으니까, 오히려 무엇을 왜 만드는가가 중요해졌습니다.

명세를 먼저 쓰면, 변경 이력도 추적할 수 있고, 설명할 수 있고, 되돌릴 수도 있습니다. 1개 이슈 = 1개 명세 = 1개 PR = 1개 머지. 독립적으로 완결되는 단위로 나누는 게 중요했습니다.

/spec 없이는 /implement가 동작하지 않게 만들었습니다.

빠르게 만들 수 있는 시대일수록, 천천히 생각하는 구간이 필요합니다.

3. 반복은 자동화해야 한다

매번 같은 흐름을 반복하면, 그건 사이클로 만들어야 합니다.

“설계를 먼저 하세요”라고 문서에 적는 대신, 도구 자체가 그 흐름을 구현하게 했습니다. 방법론을 강제하는 게 아니라, 자연스럽게 그 흐름을 따르게 되는 구조를 만들어보는 중입니다.

만든 것

이런 생각들을 반영해서 만든 게 claude-devex입니다. 슬래시 커맨드 5개, 설치 스크립트 1개, 가이드 문서 몇 개. 복잡하지 않습니다.

코드를 덜 짜게 되니, 다음 질문은 자연스럽게 찾아왔습니다. 그럼 개발자는 뭘 해야 하는가, 였습니다.

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이 글은 Claude의 도움을 받아 작성했습니다.