Kiro AI-DLC 찍먹 해보기
당장 다음 주, 단 7시간 만에 서비스를 런칭해야 하는 극악의 타임어택 챌린지 'AI-DLC 개발 서바이벌' 대회를 앞두고 발등에 불이 떨어졌다. 🔥
이번 대회의 핵심은 Kiro IDE를 활용한 바이브 코딩과 AI-DLC 워크플로우를 얼마나 능숙하게 다루느냐에 달려있다. 대회 당일에 에이전트와 핑퐁을 하다가 시간을 다 날려버리지 않으려면, 무조건 사전에 손에 익혀두는 과정이 필수적이다. 그래서 주말을 빌려 개인 미니 프로젝트를 하나 선정하고, 기획부터 구현까지 전체 워크플로우를 직접 태워보기로 했다.
오늘의 실험 주제: 김치 프리미엄 차익 거래 에이전트 (가제 : KPAA)
이번 연습을 위해 선정한 프로젝트는 '실시간 김프 자율 매매 에이전트(Kimchi Premium Arbitrage Agent)'다.
공공데이터나 사내 DB 연결 없이 외부 API(업비트, 바이낸스)만으로 즉각적인 임팩트를 보여줄 수 있고, '돈'이 걸린 로직인 만큼 에이전트가 얼마나 정교하게 워크플로우를 짜주는지 테스트하기에 제격인 아이템이다.
구현 목표:
1. 실시간 업비트-바이낸스 시세 및 지갑 상태(입출금 가능 여부) API 연동
2. 전송 수수료와 슬리피지를 계산하여 실제 수익이 나는 타이밍 포착
3. 사용자의 '실행' 버튼 클릭(또는 Auto 모드) 시 자동으로 매수-전송-매도를 집행하는 파이프라인 구축
4.누적 수익을 보여주는 대시보드 렌더링
단순한 챗봇이 아니라, 상황을 인지하고 액션까지 수행하는 Agentic AI를 목표로 한다.
🚀 과연 AI가 다 해줄까?
이 포스팅에서는 초기 requirements.md 작성부터, Kiro 에이전트가 역질문을 던지며 기획을 고도화하는 과정, 그리고 실제 코드가 작성되고 화면이 구성되는 모든 과정을 캡처와 함께 생생하게 기록해 보려 한다.
과연 7시간 안에 이 복잡한 로직이 돌아가는 MVP를 띄울 수 있을까? 일단 부딪혀보자.
먼저 프로젝트의 요구사항이 정의되어있는 requirements.md 파일을 셋팅하고 아래 질의로 아키택처나 기능을 AI와 협업하여 정의를 한다.
위 역질문에 대한 항목을 모두 채워넣고 아래와 같은 아키택처가 완성되었다.
본 프로젝트는 '코어 매매 엔진'과 '비동기 AI 레이어'를 철저히 분리하여 시스템의 결정론적 안정성을 확보하고, 프론트엔드와 백엔드가 실시간 스트리밍으로 동기화되는 구조를 지향한다.
💻 백엔드 & 트레이딩 엔진 (Backend)
FastAPI: 파이썬 최신 표준 기반의 초고속 ASGI 웹 프레임워크 (API 서버 및 Pydantic 데이터 검증)
Uvicorn: FastAPI 애플리케이션을 구동하는 초경량·고성능 비동기 웹 서버 엔진
Asyncio: 업비트·바이낸스 시세 조회를 멈춤 없이 동시 처리하는 파이썬 내장 비동기 I/O 라이브러리
CCXT / CCXT.pro: 전 세계 거래소 API를 하나로 표준화하고 WebSocket 시세 스트리밍을 지원하는 라이브러리
ExchangeAdapter: 메인 매매 로직의 수정 없이 빗썸, OKX 등을 플러그인처럼 무한 확장하는 추상화 레이어
🛢️ 데이터 레이어
PostgreSQL (16-alpine): 파일 잠김(Lock) 리스크를 원천 차단하고 금융급 동시성을 보장하는 강력한 RDBMS
SQLAlchemy / SQLModel: 데이터베이스 테이블을 파이썬 클래스로 안전하게 다루게 돕는 최신 ORM 도구
Asyncpg: 백엔드 매매 루프를 방해하지 않고 로그를 논블로킹으로 적재하는 PostgreSQL 전용 비동기 드라이버
🎨 프론트엔드 (Frontend)
React (Vite): 픽셀 단위의 빠른 화면 빌드와 컴포넌트 기반 UI를 제공하는 프론트엔드 프레임워크
Zustand: 초당 수십 번씩 쏟아지는 김프 데이터를 버벅임 없이 실시간 렌더링하는 초경량 상태 관리 도구
Tailwind CSS & Shadcn/ui: 디자인 소모 시간을 제로로 줄여주는 바이낸스 스타일의 다크 테마 UI 컴포넌트
🛰️ 통신 · 인프라 · AI (Infra & AI)
WebSocket: 백엔드가 김프 스파이크를 감지하는 즉시 프론트엔드로 데이터를 쏴주는 실시간 양방향 통신
Docker Compose: 개발 컴퓨터와 시연장의 환경 차이로 인한 에러를 100% 격리하는 멀티 컨테이너 가상화 도구
Gemini 3.1 Flash-Lite: 5분 주기로 뉴스 RSS를 비동기 분석하여 악재 발생 시 매매를 멈추는 가성비 최강의 AI 리스크 가드
위의 아키택처는 아래의 requirements.md을 기반으로 에이전트가 실행되어 완성이 되었다.
역질문
역역질문
.... 이후 5시간동안의 꼬리질문 (948.04 used / 1,000 covered in plan)
결과
[후기]
단시간에 바이브 코딩으로 쏟아낸 코드임에도, 도메인 레이어를 순수하게 격리한 덕분에 109개의 백엔드 단위 테스트(Unit Test)를 작성하고 패스시킬 수 있었다.
AI에게 단순히 코드를 '짜달라'고 하는 시대는 지났다. 정확한 아키텍처와 명세(requirements.md)를 쥐어주고, 발생 가능한 오류를 엔지니어의 시각으로 차단하며 '함께 시스템을 조립'하는 것. 이것이 앞으로 다가올 Agentic AI 시대의 진짜 개발 방법론이 아닐까 싶다.
본 포스팅은 Kiro AI-DLC 환경 세팅 및 페어 프로그래밍 과정을 기록한 개인 회고록입니다.
