NexPay 모바일 개발 회고 - AI 협업 개발기

수호·2026년 3월 4일
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1. 프로젝트 소개

  • NexPay 앱 개요 및 목표 → 빠른 시일 내 앱 개발 및 가능성 확보
  • 기술 스택
    • Kotlin
    • Compose
    • Clean Architecture
    • MVI

2. AI 협업 개발 도입 배경

  • 왜 Claude Code를 도입했는가? → 원래 Android Team은 Gemini를 사용할 목적이였다. (Android Studio안 기본 AI가 Gemini) Gemini 연동이 생각보다 가이드가 잘 되어있지 않고 MCP 연동이 제대로 되지 않았음.
  • AI에게 기대했던 효과
    • 처음에는 “Figma MCP 연동 → 화면 개발 시간 단축”이 목적이였다.
    • 나머지는 기존에 사용하던 AI와 같이 물어보면서 작업을 하려고 생각하고 있었다.

3. Claude Code 도입 후

  • Figma MCP 연동 → 화면 개발 시간 단축 + 각각의 Navigation 연결
  • 비즈니스 로직 및 테스트 코드 개발 시간 단축

4. 개발 워크플로우

  • 기술 선정 ( java + xml or kotlin + compose ) / 아키텍처 선정 ( Clean Architecture ) / 패턴 선정 ( MVVM or MVI )
  • prompt 작성 → 검증 → 회의 → 채택
    • UI : Figma 디자인 → Compose UI / viewModel / UIState / UiEffect / UiEvent 자동 생성 파이프라인
    • 비즈니스 로직 : domain / data / remote / test API 연동 자동 생성 파이프라인
  • Claude 계획 → 개발 → 검증 → Commit 사이클

5. 잘 된 점

  • prompt 명령으로 화면 및 비즈니스 로직이 제대로 구현
  • Commit Message 자동 생성으로 시간 절약
  • 테스트/빌드 검증까지 포함한 자동화된 결과물

6. 어려웠던 점

  • 초기 prompt 설계
    • UI

      • 아이콘 직접 넣을 생각 → 아이콘 생성 가능 확인 후 prompt 변경
      • figma 고정 dp 화면 찌그러짐 문제 → 반응형 레이아웃 리팩터링 규칙 추가 prompt 변경
    • 비즈니스 로직
      - domain / data / remote / test 생성 → viewModel 자동 연동 추가 ( 기존은 viewModel 변경 불가 )

      → 초기 설정에서 내가 원하는 prompt가 나올 때까지 반복적으로 테스트 진행이 필요

  • Context 사용량 체크
    • standard / premium 모두 둘다 내가 Context를 어떻게 사용하고 있는지 정확한 체크가 힘듬.

7. 배운 점 / 노하우

  • /context 또는 /insights 같은 명령어를 사용해서 행동 패턴을 분석해서 Context 개선하는 것이 좋습니다.
    • Context 관리 방법
      • /clear 항상 초기화 해준다.
      • /compact 만약 내용을 이어가야 한다면 압축을 해주면 된다.
      • /rename /resume → /clear 하기전 만약 저장해둬야 한다면 rename으로 정의하고 나중에 resume 으로 불러오면 된다.
  • AI에게 명확한 지시를 내리는 방법
    • prompt 설계 방법 - 아직 미흡하지만
      • 명확한 규칙 ( 강제성을 주는것이 좋은 것 같다 )
      • 샘플 가이드 ( 샘플을 주면 잘 만들어 준다 )
  • Command를 사용해라.. 기존은 파일을 바꾸면서 작업을 하던가 @해서 파일을 찾아서 작업하던가 했는데 Command 등록 후 업무 효율이 올라감
  • Opus 모델을 사용해라… 돈이 쵝오…
    • Plan 모드는 당연 Opus로 사용하는 것이 좋습니다. ( 나오는 퀄리티가 다름 )
    • 실제 개발 단계에서도 Sonnet 보단 Opus가 정확한 추론과 이해하는 내용의 범위가 다르다고 느껴집니다.

8. Before & After 비교

  • AI 도입 전후 개발 생산성 변화
  • 코드 품질 및 일관성 상승
  • git commit message 관리 깔끔

9. 향후 개선 방향

  • 자동화 파이프라인 구축 ( UI → ViewModel → Domain → Data → Remote / Local → Test → Commit → Push )
  • 커스텀 스킬 / 훅 / 커멘드 등 활용으로 반복 작업 최소화
  • UI 및 Presentation 부분 테스트 코드 도입
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처음부터 다시 시작!!

1개의 댓글

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2일 전

좋은글 읽고갑니다~ㅎㅎ

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