저자는 자신이 작업하는 Rails 애플리케이션들이 표준적인 MVC 아키텍처를 따르며, 서비스 객체나 이벤트 기반 시스템이 없는 환경에서 Claude Code가 매우 유용하다고 강조합니다. Claude Code는 모델 변경 후 뷰 업데이트, 모델 및 유효성 검사 수정, 번역 추가와 같은 반복적인 “고된 작업”을 처리하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 이를 통해 개발자는 AI가 지루한 작업을 수행하는 동안 더 복잡하거나 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다.
AI와의 병렬 작업을 위해서는 코드 격리가 필수적이며, 이를 위해 git worktrees가 효과적인 해결책으로 제시됩니다. 워크트리를 사용하면 특정 폴더 내에 새로운 브랜치를 생성하고, 해당 폴더에서 Claude Code 인스턴스를 실행하여 주 코드베이스와 간섭 없이 독립적으로 작업할 수 있습니다. 저자는 Tmux를 활용하여 워크트리 및 Claude Code 인스턴스 관리를 자동화하는 스크립트 예시를 제공합니다. 이 스크립트는 새로운 브랜치와 워크트리를 생성하고, 해당 환경에서 Claude Code를 시작하는 과정을 간소화합니다.
AI가 생성한 코드에 대한 검토 과정 또한 중요하게 다뤄집니다. 자동화된 검사만으로는 충분하지 않으므로, 저자는 워크트리로 전환하여 diff를 실행하고 Rails 서버를 시작하여 결과를 수동으로 검증하는 방식을 선호합니다. 이 과정에서도 Tmux와 Tmuxinator를 활용하여 프로젝트별로 유연하게 작업 환경을 구성하고, 포트 충돌을 피하면서 여러 Rails 서버 인스턴스를 관리하는 팁을 공유합니다.