claude opus 4.4를 기점으로 에이전트 코딩에 대한 붐이 일어났고 실제로 워크플로우의 방식이 바뀌는 것을 목격했어요. 중고차 서비스는 다른 사내 당근 서비스와 비교해 더 거대하고 복잡해서 AI가 표면적으로 읽고 주는 아웃풋은 퀄리티가 낮아 믿을 수 없었어요. 에이전트에게 코드에 대한 맥락과 피드백 & 검증을 학습시키고 코드베이스를 이해할 수 있도록 지속적으로 정리하고 고도화했어요. 할루시네이션을 제거하고 빠르고 검증된 결과물을 도출할 수 있도록 개선했어요.
- agent의 코드 피드백 싸이클 구성
- code-gen, type-check, fix-lint 등 에이전트가 실제 프로그래머와 가깝게 일할 수 있도록 스크립트 & 프롬프트 구성
- 피드백이 빨라질 수 있도록 성능 최적화
- git, deploy 관련 skills를 작성하여 실제 프로그래머와 일하는 스타일이 비슷해질 수 있도록 구성
- 거대 모노레포 맥락 분리
- 서비스별 적절한 컨텍스트 작성
- AI 도구가 이해하기 쉬운 구조화된 정보 제공
- Rule-Based 코드젠 라이브러리 도입
- 코드 패턴 최대한 일관되게 유지
- 할루시네이션이 눈에 띄게 감소
- 정적 분석 도구 강제 적용
- LSP, ts-morph, dry-run 옵션 등 before-after를 명확히 알 수 있는 툴링 확보
- LLM만으로 진행하는 변환 대비 compiler 등 도구가 강제하는 역할로 품질 향상
- 테스트를 통해 코드 변환에 대한 신뢰성 담보
- AI 도구 활용 레슨런 팀 내 공유
- 별다른 추가 프롬프트 없이 고난이도 작업 해결 사례 공유
- 디자인 시스템 v2 마이그레이션
- emotion -> tailwind 변환
- 품질 / 변경 가시성 확보하기