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Roast: AI 시대의 Ruby 기반 구조화된 워크플로우 프레임워크

[Euruko 2025] “Roasting Code for Fun & Profit with Structured AI Workflows” – Obie Fernandez ( USA)

작성자
EuRuKo
발행일
2025년 11월 10일

핵심 요약

  • 1 Roast는 Ruby 기반의 AI 워크플로우 프레임워크로, YAML을 통해 AI 프롬프트와 일반 코드를 조합한 구조화된 다단계 작업을 효율적으로 정의하고 실행할 수 있습니다.
  • 2 이 프레임워크는 AI 에이전트의 비결정성으로 인한 다단계 워크플로우의 낮은 성공률 문제를 해결하며, 코드 평가 및 생성, 로그 분석 등 다양한 AI 활용 시나리오를 지원합니다.
  • 3 Shopify 내부에서 AI 스크립트의 난립과 유지보수 문제를 해결하기 위해 개발되었으며, 병렬 실행, 캐싱, 세션 리플레이, 컨텍스트 관리 등 개발 편의성을 위한 다양한 고급 기능을 제공합니다.

도입

AI 기술의 급격한 발전 속도에 맞춰 워크플로우 방식에도 변화가 필요함을 강조합니다. 기존의 단순 프롬프트 방식이나 에이전트 기반 워크플로우는 유지보수 및 신뢰성 문제를 야기하며, 특히 에이전트 기반 워크플로우는 여러 단계가 복합될수록 오류율이 기하급수적으로 증가하여 신뢰성이 떨어진다는 점을 지적합니다. 이러한 배경에서 Ruby 개발자를 위한 구조화된 워크플로우 도구인 'Roast'를 소개하며, AI 시대의 효율적인 워크플로우 구축 방안을 제시합니다. Roast는 AI의 비결정성과 결정적인 코드 실행을 결합하여 복잡한 작업을 안정적으로 처리하는 데 중점을 둡니다.

Roast는 Shopify의 Principal Engineer가 2025년 2월부터 AI 도구 개발을 주도하며 시작되었습니다. 초기에는 Ruby 코드 비평 도구로 개발되었으나, 코드 생성 및 테스트 생성 요구사항이 추가되면서 공통 부분을 프레임워크로 추출하여 ‘Roast’로 발전했습니다. Shopify 내부에서 AI 스크립트의 폭발적인 증가와 그로 인한 유지보수 문제 및 노력 중복 문제를 해결하기 위해 빠르게 채택되었습니다.

Roast란 무엇인가?

  • Ruby Gem: Ruby Gem 형태로 제공되는 프레임워크입니다.

  • Rails에서 영감: ‘설정보다 관례(convention over configuration)’ 방식을 채택하여 사용 편의성을 높였습니다.

  • YAML 기반 워크플로우: AI 프롬프트(비결정적)와 Bash 스크립트, Ruby 코드(결정적)를 혼합하여 다단계 워크플로우를 YAML 파일로 정의합니다.

주요 기능

  • 구조화된 워크플로우: YAML 기반의 명확한 단계 정의를 통해 복잡한 작업을 관리합니다.

  • 병렬 실행: 여러 단계를 동시에 실행할 수 있어 효율성을 증대합니다.

  • 캐싱 및 세션 리플레이: 개발 중 AI 응답 대기 시간을 줄여 생산성을 향상시킵니다.

  • 커스텀 Ruby 단계: 복잡한 로직을 Ruby 코드로 직접 구현하여 워크플로우에 통합할 수 있습니다.

  • 내장 도구 및 MCP 지원: 파일 읽기/쓰기, 검색, 셸 명령 실행, 코딩 에이전트(Claude Code) 연동 등 다양한 도구를 제공합니다.

  • 컨텍스트 관리: LLM의 컨텍스트 제한 초과 시 스마트 압축 또는 단계 유지 옵션을 제공하여 대규모 작업도 처리 가능하게 합니다.

  • 프로그래밍 구성: 반복(repeat), 각 항목에 대한 처리(each), 조건문(if/case) 등 프로그래밍적 제어 흐름을 YAML 내에서 지원합니다.

활용 사례

Roast는 코드 평가 및 생성, 로그 분석, 데이터 파이프라인, 웹 스크래핑 등 다양한 영역에서 활용됩니다. 또한, AI 기능이 적게 포함된 일반 스크립트에도 강력한 워크플로우 관리 기능 덕분에 유용하게 사용될 수 있습니다.

결론

Roast는 AI 시대에 복잡하고 반복적인 작업을 구조화하고 자동화하는 데 있어 강력하고 신뢰할 수 있는 Ruby 기반 솔루션임을 재확인합니다. 특히 LLM의 비결정적 특성으로 인한 다단계 워크플로우의 불안정성을 극복하고 예측 가능한 결과를 도출하는 데 기여합니다. 향후 커뮤니티 기여를 통해 문서화, 예제 확장, GUI, CI/CD 통합, 다양한 코딩 에이전트 지원 등 발전 가능성이 크다고 전망합니다. 이는 Ruby 개발자들이 AI 기반 워크플로우를 구축하고 관리하는 데 있어 핵심적인 도구가 될 잠재력을 지니며, AI와 기존 코드의 효율적인 통합을 위한 모범 사례를 제시합니다.

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