시작은 단순했다
Claude Code 출시 소식을 듣고 처음엔 그냥 호기심에 바이브 코딩을 해봤어요. "와, AI가 진짜 코드를 써주네!" 하면서 신기해하던 중에 문득 이런 생각이 들더라고요.
"내가 어디서든 일감을 줄 수 있고, 집에 있는 PC에서 Claude Code가 알아서 개발해주면 좋지 않을까?"
그리고 더 근본적인 궁금증도 생겼어요.
"과연 AI 가 개발자를 대체할 수 있을까?"
이런 생각에서 시작한 게 ai-devteam-node 프로젝트였습니다. 그냥 심심해서 해본 실험이었는데, 결과가 생각보다 괜찮았어요.
뭘 만들었냐고요? 🛠️
간단히 말하면 "로컬에서 돌리는 AI 개발팀 관리 시스템"이에요.
- GitHub 프로젝트랑 연동해서 이슈, PR, 프로젝트 보드를 관리하고
- AI한테 "이거 개발해줘" 하면 실제로 코드 짜서 PR까지 올려주고
- 내가 PR을 검토하고 승인하는 구조로 만들었어요
핵심은 GitHub Projects와 연동해서 진짜 개발팀처럼 워크플로우를 구성한 거예요.
플로우를 정리하면:
1. 내가 "이거 개발해줘" 하고 GitHub 이슈 생성 → 프로젝트 보드에 TODO로 추가
2. Planner가 주기적으로 보드 확인해서 TODO 작업 발견
3. Worker한테 "야, 이거 해" 하고 할당
4. AI(Claude Code) 가 실제로 코딩하고 PR 생성
5.내가 리뷰하고 피드백 주면 AI가 또 수정해서 올려줌
👨💻 나: 이슈 생성
↓
📋 GitHub Projects (TODO)
↓
🤖 Planner: 주기적 확인
↓
⚙️ Worker: 작업 할당
↓
🧠 AI Developer (Claude Code)
↓
📝 PR 생성
↓
👀 내가 코드 리뷰
↓
✅ 승인 → 병합 / 🔄 피드백 → AI 수정
진짜 팀원이랑 일하는 느낌이에요. 물론 팀원이 가끔 엉뚱한 짓을 하긴 하지만… 🤣
AI한테 일 시키고 진행 상황 보는 맛이 있어요 😄
자세한 플로우가 궁금하시면 여기
개발 과정: GPT와의 기획부터 Claude Code의 구현까지 🛠️
1단계: GPT와 아이디어 구체화
먼저 막연한 아이디어를 GPT와 함께 구체화했어요.
나: "AI가 GitHub 이슈를 보고 자동으로 개발해주는 시스템을 만들고 싶어"
GPT: "흥미로운 아이디어네요! 그러면 GitHub Projects 연동, 작업 큐 관리, AI 개발자 인터페이스 등이 필요하겠어요."
이런 식으로 대화하면서 PRD(제품 요구 사항 문서) 를 작성했습니다. GPT가 놓친 부분들을 지적해주고, 기술적 고려사항도 함께 정리해주더라고요.
2단계: Claude Code의 분석과 구현
PRD가 완성되면 이제 Claude Code 차례였어요.
> claude: 이 PRD를 분석해서 시스템을 구현해줘Claude Code는 PRD를 꼼꼼히 분석한 후:
- 전체 아키텍처 설계
- 필요한 컴포넌트들 정의 (Planner, Manager, Worker, Developer)
- GitHub API 연동 로직 구현
- 실제 코딩까지 척척!
이 프로젝트 코드의 98%가 이 과정에서 나왔어요. 제가 한 건 중간중간 "이 부분은 이렇게 해줘", "저기서 버그 있는 것 같은데?" 정도였고요.
3단계: 실제 테스트 - 커머스 상품 API 개발
시스템이 완성되었으니 이제 진짜 테스트를 해볼 차례였어요. "커머스 상품 API 서비스 개발" 이라는 과제를 AI 개발팀에게 맡겨봤습니다.
GitHub 이슈에 요구사항을 작성하고 프로젝트 보드에 TODO로 추가했더니:
- Planner가 작업을 감지하고 Worker에게 할당
- Claude Code가 상품 CRUD API, 데이터베이스 스키마, 유효성 검증 로직까지 구현
- PR을 자동으로 생성
여기서 Gemini Code Assists가 등장했어요. GitHub Action으로 연동해둔 Gemini가 Claude의 PR을 리뷰하기 시작했거든요.
Gemini가 PR에 피드백을 남기면 Claude Code가 반영해서 수정하고, 다시 확인을 요청하는 과정이 반복되더라고요. 실제 PR을 보면 정말 많은 리뷰 코멘트가 오갔어요 😅
이 과정을 지켜보는 게 정말 신기했어요. AI끼리 피드백 주고받으면서 개선해나가는 모습이 마치 진짜 개발팀 같더라고요.
솔직한 후기
좋았던 점 👍
속도가 미쳤어요.
평소라면 몇 주 걸릴 작업을 며칠 만에 끝냈습니다. 물론 완성도가 프로덕션 레벨은 아니지만, 프로토타입으로는 충분했어요.
밤새 코딩 안 해도 돼요.
AI는 24시간 일하거든요. 저는 그냥 아이디어만 던져주고 다음 날 결과물 확인하면 되니까 너무 편했습니다.
아쉬웠던 점 👎
디버깅이 좀 까다로워요.
내가 짠 코드가 아니다 보니 문제가 생겼을 때 원인 파악이 어렵더라고요. "어? 이거 왜 이렇게 짰지?" 하면서 AI 코드 읽는 시간이 꽤 걸렸어요.
세밀한 커스터마이징이 한계가 있어요.
"아 이 부분은 이렇게 하는 게 아니라 저렇게 해야 되는데…" 하는 부분들이 있었습니다.
테스트가 종종 깨져요.
AI가 기능을 추가하면서 기존 테스트를 제대로 고려하지 못하는 경우가 많더라고요. 그리고 새로운 기능 하나 추가했더니 다른 기능에서 갑자기 버그가 발생하는 일도 있었어요. 전체적인 코드베이스 이해도가 아직은 부족한 느낌이에요.
깨달은 점들 💡
AI 개발자?
보통은 "도구"로 많이 활용을 했는데, 실제로 구현하고 테스트해 본 결과 개발자가 될 수 있을지도? 물론 아직 환각도 있고 버그나 실수가 잦지만
역할이 바뀔 수 도 있지 않을까?
예전: 개발자 = 코드 작성자
지금: 개발자 = 아이디어 제공자 + 품질 관리자 + AI 코치
이런 식으로 역할이 바뀔 수 도 있을 것 같아요. "코딩을 잘하는 사람"보다 "AI를 잘 활용하는 사람"이 중요해질지도?
여전히 사람이 중요하다
AI가 아무리 잘해도 "뭘 만들지", "이게 맞나?", "사용자가 좋아할까?" 같은 판단은 여전히 사람이 해야 하더라고요.
결론: AI 동료 써볼 만해요 ⭐⭐⭐
솔직히 이번 프로젝트 너무 재밌었어요. 물론 아직 주니어 개발자 수준이라는 느낌이 강하긴 해요. 코드는 잘 짜는데 전체적인 그림을 보거나 복잡한 로직을 이해하는 건 아직 좀 부족하더라고요. 참고로 전 1x년차..
테스트가 깨지고 버그가 발생하는 문제들 때문에 아직은 모든 프로젝트에 적용하기는 어렵겠지만, "혼자서 모든 걸 다 해야 하는 부담" 을 많이 덜어주는 건 확실해요.
앞으로는 "AI 때문에 개발자가 필요 없어질까?" 보다는 "AI와 어떻게 잘 협업할까?" 를 고민하는 게 나을 것 같습니다.
궁금하시면 여기서 코드를 보실 수 있어요.
사용한 것들
- AI 팀원들: GPT-4 (기획), Claude Code (개발), Gemini (코드 리뷰)
- 개발언어 및 도구: Node.js, TypeScript, Macbook air m1
- 관리: GitHub Projects + GraphQL API
- Money: Claude Code Max $100 Plan
