에이전트 기반 개발의 기초

Agentic development basics

작성자
발행일
2026년 01월 22일

핵심 요약

  • 1 AI 기반 코드 작성을 학습하기 위해 수동 코드 작성을 중단하고 새로운 프로젝트에서 AI와 상호작용하며 익숙해질 것을 권장합니다.
  • 2 Claude Code의 '계획 모드'를 활용하여 AI와 협력적으로 큰 작업을 계획하고 검토하며, AI의 제안을 조정하는 방법을 설명합니다.
  • 3 AI 개발 과정에서 발생하는 실패에 대처하는 방법과 AI의 한계를 인지하는 것이 점진적 학습과 향후 고급 기술 습득에 중요함을 강조합니다.

도입

이 글은 소프트웨어 개발 과정에서 AI(Claude)를 활용하여 코드를 작성하는 방법을 다루는 시리즈의 2부입니다. 초기에는 읽기 전용으로 AI에 익숙해진 후, 이제는 직접 코드를 생성하는 단계로 나아갈 것을 제안합니다. 저자는 이 과정에서 사용자가 좌절감을 느낄 수 있기를 바라는데, 이는 경험 많은 사용자의 기술을 바로 건너뛰기보다는 AI와의 상호작용에서 발생할 수 있는 초기 문제점들을 직접 경험함으로써 향후 더 고급 기술 학습의 동기를 부여하기 위함입니다.

AI 기반 개발의 실질적 시작을 위한 핵심 단계를 제안합니다.

버전 관리와 사고 전환

  • Git 같은 버전 관리는 AI 개발에 필수적입니다. 학습 프로젝트에서는 수동 코딩을 중단하고 AI에 전념하며, 새로운 프로젝트로 과감히 몰입하는 태도가 중요합니다.

Claude Code 활용법

  • 프로젝트 초기화 후 claude 명령으로 시작합니다. 간단한 코드 수정 예시를 통해 Claude의 의도 해석 및 수정 제안을 검토하며 AI와의 상호작용을 익힙니다.

  • 계획 모드 (Plan Mode): 복잡한 작업 시 ‘계획 모드’를 활용해 Claude와 상세 계획을 수립하고 검토합니다. Claude는 지시 외 제안도 할 수 있으며, CLI 인자 파싱(Rust clap) 예시로 계획 검토 및 수정 과정을 보여줍니다.

AI 실패 시 대처

  • AI 코드 불만족 시 Claude에게 수정 요청하거나, git reset 후 실패 원인을 성찰합니다.

  • Claude의 문제 해결 어려움은 한계를 기록하고 개선점을 파악하는 기회입니다. ‘compaction’은 과도한 작업 시도 신호일 수 있습니다.

결론

결론적으로, 이 글은 중요하지 않은 프로젝트에서 Claude를 활용하여 코드를 작성하고, 점차 더 크고 어려운 작업을 시도하며 AI의 한계에 부딪혀 볼 것을 권장합니다. 현재 단계에서는 AI를 효과적으로 활용하기 위한 중간 기술들을 의도적으로 사용하지 않으므로, 실패를 경험하는 것이 자연스러운 학습 과정입니다. 이러한 실패를 통해 사용자는 향후 더 복잡한 기술과 기법을 학습하고 적용하는 데 필요한 동기와 통찰력을 얻게 될 것입니다.

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