Kora: AI 이메일 비서 서비스
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Kora는 AI를 활용하여 인박스를 스캔하고, 80%의 중요하지 않은 이메일을 하루 두 번 요약 브리핑합니다. 중요한 이메일은 인박스에 그대로 유지됩니다.
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Kieran Class는 Google과 같은 대기업과 경쟁하는 것에 대한 우려에도 불구하고 Kora를 성공적으로 개발했으며, Anthropic의 CPO Mike Kger, Andrew Wilkersonson, Kevin Ruse 등 다수의 유명 인사가 Kora를 사용하고 있습니다.
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특히, Cal Newport는 뉴욕 타임즈에서 Kora가 Superhuman보다 낫다고 평가하여 그 성능을 입증했습니다.
개발 과정 및 기술 스택
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1년 전, Kieran은 음성 메모를 통해 아이디어를 구상하고 Soneta 3.5 출시 후 2주 만에 작동하는 프로토타입을 구축했습니다.
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초기에는 15,000명의 대기자 명단을 확보했으며, 6월 공식 출시 후 수천 명의 사용자를 확보하며 주간 성장세를 보였습니다.
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Kora의 기술 스택은 Ruby on Rails를 기반으로 하며, AI 평가를 위한 자체 프레임워크인 Leva를 개발하여 사용하고 있습니다.
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또한, 그는 Ruby LM과 같은 Ruby 기반 AI 도구의 잠재력을 강조하며, Python 버전보다 먼저 구현된 기능들이 있음을 언급했습니다.
컴파운딩 엔지니어링(Compounding Engineering) 철학
Kieran은 AI를 활용한 독자적인 개발 철학인 ‘컴파운딩 엔지니어링’을 소개합니다. 이 철학은 다음 4단계로 구성됩니다.
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철저한 계획: 엔지니어로서의 기본에 충실하여 충분한 연구, 예시 학습, 다양한 문제 해결 방식 탐색, 동료(Rust 개발자, DHH 등)와의 논의를 통해 견고한 계획을 수립합니다.
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AI를 통한 코드 작성: 수립된 계획을 AI에게 넘겨 코드를 작성하게 합니다.
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AI를 통한 코드 리뷰: AI가 작성한 코드를 AI가 직접 리뷰하고, 개발자는 DHH 방식 또는 서비스 레이어 등과 같은 중요한 아키텍처 결정 사항에 대해서만 질문을 받습니다. 이 단계에서 개발자의 통찰력과 ‘감각’이 발휘됩니다.
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학습 내용의 코드화: AI가 반복적인 실수를 하지 않도록, 개발자가 내린 결정과 학습 내용을 워크플로우에 통합하고 코드화하여 다음 작업에 반영합니다. 이는 AI의 능력을 극대화하고 개발자의 시간을 절약하는 핵심 단계입니다.
Ruby on Rails의 장점 및 미래
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Rails는 수십 년간 검증된 문제 해결 방식과 견고한 구조를 제공하여 AI 학습에 유리하며, 단 한 명의 개발자가 대규모 서비스를 구축할 수 있도록 지원합니다.
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Kieran은 Ruby 커뮤니티가 AI 활용 사례를 더 많이 공유하고, Ruby LM과 같은 고급 AI 툴링의 생산적인 사용법을 탐구해야 한다고 강조합니다.
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그는 Rails가 제공하는 ‘취향(taste)’을 개발하는 것의 중요성을 언급하며, 라이브러리 소스 코드를 읽고 자신만의 감각을 발전시켜 워크플로우에 적용할 것을 권장합니다.