Ruby의 황금기 (2005-2015)
이 시기는 Matz의 ‘개발자 행복’ 철학과 DHH의 ‘개발자 생산성’이 결합하여 ‘기쁨과 효율성’의 완벽한 조화를 이루며 시작되었습니다.
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Ruby on Rails: 웹 2.0 시대를 개척하며 수많은 IPO 기업의 핵심 프레임워크로 자리매김했습니다. 지난 20년간 모든 웹 프레임워크에 영향을 미쳤으며, 그 영향력은 오늘날까지 이어지고 있습니다.
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테스팅 문화: RSpec과 Cucumber 같은 도구들이 이 시기에 등장하며, 테스트를 소프트웨어 품질 향상뿐만 아니라 ‘문서화’의 한 형태로 간주하는 문화를 정립했습니다. 이는 산업 전반의 소프트웨어 개발 방식에 큰 변화를 가져왔습니다.
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RVM (Ruby Version Manager): Wayne Sugu가 JRuby와 MRI를 동시에 다루는 문제를 해결하기 위해 개발한 RVM은 이후 NVM, Pyenv, ASDF와 같은 모든 커맨드라인 언어 버전 관리 도구의 선구자가 되었습니다.
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잃어버린 세 번째 영향력: Why the Lucky Stiff의 창의적 표현: Matz와 DHH의 영향력 외에, Why the Lucky Stiff가 대변했던 ‘창의성, 실험, 재미’라는 프로그래밍에 대한 접근 방식이 있었습니다. 이는 프로그래밍을 게임처럼 즐기는 태도를 장려했습니다.
- Camping: Why가 4KB 미만의 Ruby 메타 프로그래밍을 활용하여 스스로에게 도전하며 만든 마이크로 프레임워크입니다. 이는 훗날 Sinatra에 영감을 주었고, Sinatra는 다시 Flask와 Express에 영향을 미치며 웹 개발 생태계에 지속적인 영향을 남겼습니다.
- 산업 전반에 미친 영향: DHH가 Rails에
array.42와 같은 몽키 패치를 추가하거나, Wayne이 RVM 설치를 위해curl | bash방식을 채택하고, BDD(행동 주도 개발)가 ‘표현적인 스토리텔링’으로서 테스트를 접근하는 방식에서도 Why의 창의적이고 유쾌한 정신을 엿볼 수 있습니다.
‘위대한 온건화’ 시기
황금기 이후 루비 커뮤니티는 일종의 ‘위대한 온건화’ 시기를 겪었습니다.
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성장과 변화: 개발자들은 경력, 가족 생활에 집중하고, 많은 플래그십 스타트업들이 인수되면서 커뮤니티의 방향성에도 변화가 생겼습니다.
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‘마법’ 대신 ‘책임감’: 개발자들은 ‘최고의 관행(best practices)’과 ‘산업 표준’에 초점을 맞추기 시작했고, 루비 특유의 ‘마법’ 같은 유연성과 실험 정신을 ‘책임감’과 교환했습니다.
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웹 2.0의 ‘해결’: CRUD(Create, Read, Update, Delete) 앱이 보편화되면서 웹 2.0의 한계를 발견하고, 기존 패턴을 지나치게 정제하는 경향이 나타났습니다.
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불꽃의 희미해짐: 이러한 변화 속에서 ‘프로그래밍 장난감’이나 ‘실험적 프레임워크’를 만드는 즐거움이 줄어들었고, 많은 신규 개발자들이 Why the Lucky Stiff나 Camping의 역사적 중요성을 알지 못하게 되었습니다.
불꽃은 꺼지지 않았다
발표자는 루비의 불꽃이 완전히 꺼지지 않았음을 강조합니다.
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Madison Ruby 컨퍼런스에는 더 이상 루비로 전문적으로 일하지 않는 사람들도 참여하며, 뉴욕에서 열리는 월간 ‘Artificial Ruby’ 밋업에는 AI 산업에서 루비의 존재조차 잘 모르는 상황에서도 50명 이상의 사람들이 꾸준히 모입니다.
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이는 루비 커뮤니티 내부에 여전히 탐험과 놀이에 대한 열정이 살아있음을 보여주는 증거입니다.
AI: 새로운 미개척지
발표자는 AI를 ‘새로운 미개척지’로 규정하며, 웹 2.0 시대에 모든 것을 발견했다고 생각했지만 AI 시대에는 모든 프로그래밍 가정과 인터페이스가 재고될 수 있다고 말합니다. 특히 루비와 같은 유연한 언어는 DSL(Domain Specific Language)이 이미 실행 가능한 프롬프트와 같다는 점에서 AI와의 결합에 독특한 기회를 가집니다. 발표자는 파이썬이나 자바스크립트 라이브러리를 단순히 포팅하는 것을 넘어, 루비의 숨겨진 세 번째 영향력인 창의적 표현에 집중해야 한다고 주장합니다.
AI 기반 루비 웹 프레임워크 ‘Monkeys Paw’
발표자는 자신이 개발한 AI 기반 루비 웹 프레임워크 ‘Monkeys Paw’를 소개하며 이러한 가능성을 실증합니다. 이 프레임워크는 마크다운 파일로 페이지를 작성하면 LLM(거대 언어 모델)이 이를 해석하여 콘텐츠를 생성합니다. 레이아웃과 스타일도 AI가 생성하며, 90년대 GeoCities 팬 사이트 스타일과 같은 독특한 분위기를 연출할 수 있습니다. 이는 AI가 프로그래밍에서 ‘놀이’와 ‘실험’의 정신을 되살릴 수 있음을 보여주는 사례입니다.