AI 코딩의 핵심은 정확한 컨텍스트 제공이며, 이는 기존(brownfield) 및 신규(greenfield) Ruby on Rails 애플리케이션 모두에 적용됩니다.
기존(Brownfield) Ruby on Rails 앱에서의 AI 활용
저자는 기존 Rails 앱에서 AI를 효과적으로 사용하기 위해 컨텍스트를 4단계로 계층화합니다.
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기술 기반 문서: 앱의 기술 아키텍처(Gem, DB, 설정)를 AI가 분석하여 합성 문서를 생성합니다.
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패턴 문서: 모델, 컨트롤러, UI 등 기존 코드 패턴을 AI가 일반화하도록 대표 파일을 제공합니다.
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기능 가이드: 특정 기능의 작동 방식(UI부터 DB까지)을 AI에 요청하여 포괄적 가이드를 생성합니다.
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구현 사양: 위 문서들을 바탕으로 작업 내용과 기대치를 명시하며, AI가 생성한 코드에 ‘AI slop’이 발생하면 검토 및 단순화를 지시합니다. 문서는 주기적으로 업데이트해야 합니다.
신규(Greenfield) Ruby on Rails 앱에서의 AI 활용
새로운 프로젝트는 코드 작성 전 문서화부터 시작합니다.
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MVP 문서: 앱 목표와 기술 스택(Ruby on Rails)을 설명하고, AI가 기능 제안 및 개선점을 식별하도록 합니다.
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브랜드 디자인 문서: UI 및 문구 일관성을 위한 브랜드 요소를 정의합니다.
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시각적 목업 포함 구현 사양: HTML, CSS, JS 목업 포함 사양으로 AI가 시각적 목표를 이해하도록 돕습니다.
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Claude Code를 활용하고, Rails 프레임워크 및 UI 패턴(Hotwire, Stimulus.js) 가이드 문서를 유지하며, ‘Rails Simplifier’ 스킬로 코드 복잡성을 분석하고 개선합니다. 앱 성장 시 brownfield와 동일한 문서화 전략을 적용하여 코드 일관성을 유지합니다.