Claude Code를 활용한 바이브 코딩 경험기

Vibe coding with Claude Code

작성자
Rails Upgrade News
발행일
2025년 08월 28일

핵심 요약

  • 1 Claude Code는 개발자의 의도에 따라 코드 생성, 테스트 실행, 오류 수정을 자동화하여 개발 생산성을 크게 향상시키는 AI 도구입니다.
  • 2 작성자는 Rails 엔진 개발, ACL 구현, 복잡한 테스트 스펙 생성 등 다양한 Ruby 온 레일즈 프로젝트에 Claude Code를 성공적으로 적용했습니다.
  • 3 특히 PDF 비교 웹 페이지와 같은 난해한 기능을 단시간에 구현하며, AI 기반 '바이브 코딩'이 개발 프로세스를 혁신할 잠재력을 보여주었습니다.

도입

“바이브 코딩”은 코드의 존재 자체를 잊고 직관과 AI 도구에 전적으로 의존하여 개발하는 새로운 패러다임을 의미합니다. 본 글은 코드의 외형에 많은 노력을 기울여온 저자가 Anthropic의 실험적인 AI 도구인 Claude Code를 활용하여 이 새로운 방식을 시도하며 겪은 경험을 다룹니다. 저자는 처음에는 회의적이었으나, Claude Code가 복잡한 개발 과제를 어떻게 효율적으로 처리하는지 직접 체험하며 놀라운 가능성을 발견하게 됩니다. 이 글은 AI 기반 개발 도구가 가져올 변화와 그 실질적인 적용 사례를 탐구합니다.

저자는 Claude Code를 다양한 Ruby on Rails 프로젝트에 적용하며 그 효용성을 검증했습니다.

1. Rails 엔진 개발과 Claude Code의 도입

  • Collabor8Online 기능 재구현을 위해 Rails 엔진 개발을 시작했습니다.
  • 초기 모델, 마이그레이션, 연관 관계, 유효성 검사 등 기본적인 구조는 수동으로 구축했습니다.
  • 이후 Claude Code를 프로젝트에 통합하여 모델에 대한 RSpec 테스트 코드를 생성하도록 지시했습니다. Claude Code는 테스트 케이스 누락 없이 만족스러운 결과를 도출했습니다.
  • 코드 린팅(standardrb) 및 테스트 실행 기능을 활용하여, Claude Code는 변경 사항을 적용하고 실패한 테스트를 스스로 수정하는 과정을 반복하며 코드 품질을 유지했습니다.

2. 접근 제어 목록(ACL) 구현

  • 프로젝트에 복잡한 ACL 기능을 추가해야 할 때, 저자는 Claude Code에 “신중하게 고려하라”는 지시와 함께 요구사항을 전달했습니다.
  • Claude Code는 약 2분간의 “사고” 과정을 거쳐 네 가지 구현 대안을 제시했으며, 저자가 첫 번째 옵션을 선택하자 마이그레이션, 모델, 스펙을 포함한 완전한 ACL 구현을 자동으로 수행했습니다.
  • 이 과정에서 Claude Code는 저자가 사용했던 “owner” 대신 “subject”라는 용어를 추천하는 등 전문적인 피드백을 제공했습니다.
  • 또한, 영국식 철자(authorize -> authorise) 변경 요청에도 완벽하게 대응하며 포괄적인 테스트 스펙을 생성했습니다. 이 작업에 약 4달러가 소요되었습니다.

3. 기존 프로젝트의 테스트 스펙 자동화

  • 프리랜서 클라이언트의 Rails 프로젝트에 Claude Code를 적용하여 HTML 컨트롤러의 요청 스펙(request specs)을 자동 생성하려 했습니다.
  • 초기 “stub” 키워드 사용 지시로 인해 과도한 스텁과 모크가 포함된 코드가 생성되는 문제가 발생했습니다.
  • 저자는 하나의 컨트롤러 스펙을 수동으로 정리하고 올바른 인증(로그인 과정 포함) 방식을 확립한 후, Claude Code에 이 패턴을 따르도록 지시했습니다.
  • 결과적으로 Claude Code는 불필요한 스텁과 모크를 제거하고, 수동으로 채워 넣을 수 있는 유용한 개요 스펙 세트를 제공하여 상당한 시간을 절약했습니다.

4. PDF 비교 기능 구현 – Vibe Coding의 절정

  • 오랫동안 논의되었던 PDF 문서 간 차이점 비교 기능 구현이 필요했습니다. 저자는 이 기능의 구현 방법을 몰라 망설이고 있었습니다.
  • 저자는 Claude Code에 “두 개의 PDF를 업로드하고 그 차이점을 표시하는 웹 페이지를 만들어 달라”고 요청했습니다.
  • 1분도 채 되지 않아 Claude Code는 PDF.js를 활용한 기능 아티팩트를 생성했습니다.
  • 재사용성을 높이기 위해 저자는 Claude Code에 HTML과 JS 코드를 커스텀 웹 요소(custom web element)로 재작성해달라고 요청했고, 이 작업은 약 5분 만에 완료되었습니다.
  • 저자는 이 커스텀 요소를 기존 애플리케이션에 통합하고 스타일링을 조정한 후, 총 1시간 만에 이 중요한 기능을 스테이징 환경에 배포할 수 있었습니다. 저자가 코드의 작동 방식을 깊이 이해하지 못했음에도 불구하고 고객의 오랜 요구사항을 빠르게 해결한 사례였습니다.

결론

Claude Code를 활용한 저자의 "바이브 코딩" 경험은 AI 기반 개발 도구가 복잡한 과제를 얼마나 효율적으로 해결할 수 있는지 명확히 보여줍니다. 초기에는 코드 품질 검증에 많은 노력이 필요했지만, 점차 AI의 잠재력을 신뢰하게 되면서 개발 프로세스의 혁신을 경험했습니다. 특히, PDF 비교 기능과 같이 전문 지식이 부족했던 영역에서도 AI의 도움으로 단시간 내에 고품질 결과물을 도출한 것은 인상적입니다. 이는 개발자가 세부 구현에 얽매이지 않고 더 큰 그림과 문제 해결에 집중할 수 있게 하며, 미래 개발 패러다임의 변화를 시사합니다.

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