소개
이전에 TED에서 광고쟁이의 인생교훈이라는 영상을 본 적이 있는데, 정말 인상 깊었다.
왜냐면, 문제를 해결하는 방법을 항상 공학적으로만 생각했던 나에게, 사람들의 편견과 문화 등을 이용해서 비용도 얼마 들이지 않고 해결하는 사례들을 소개해주었기 때문이다.
기차 시간을 한 두시간 줄이려고 수천억 쓰지 말고, 기차 안에서 모델들이 만찬을 서빙하게 하라 -- 뭐 이런 색다른 해결 방법을 제시하는 것이었는데, 역사적으로 실제 있었던 사실을 얘기해줘서 정말 흥미로웠다.
실제 우리가 업무를 할 때도, 그 업무가 해결하고자 하는 문제를 해결하는 최선의 방법을 꼭 찾아서 하게 되는 것은 아니다. 그건 우리 경험 부족일 수도 있고, 선입견 때문일수도 있다.
그런데 만일, 우리 팀의 누구든 이 업무를 해야겠군! 하고 우리 팀이 쓰는 프로젝트 관리 툴에 등록을 하면,
그 업무가 해결하고자 하는 문제를 거꾸로 도출하기
그 문제를 해결할 수 있는 더 좋은 방법은 없는지 AI가 리서치 진행하여 피드백
이런 식으로 AI가 더 좋은 (더 생산적인, 더 시간 덜걸리는) 다른 방식을 제안해 줄 수 있다면, 우리 팀의 생산성은 갑자기 10배가 될 것 같았다.
왜냐면, 보통 우리는 일을 효율적으로 하지 못해서 효율이 떨어지기 보다, 안해도 되는 일을 하거나, 쉽게 할 수 있는 일을 어렵게 해서 효율적이지 못하기 때문이라고 생각한다.
구현한 내용 소개
실제 구현한 내용은 위의 시스템의 더 단순한 버전이다. 하지만 효과가 분명 있을거라 생각했다.
팀원들이 각자 맡은 업무에 몰입하다 보면, 정작 그 일이 회사의 전체 방향성과 맞지 않는 방향으로 흘러갈 때가 있다. 그건 팀원의 잘못이라기보다는, 빠르게 변하는 상황 속에서 커뮤니케이션의 빈틈이 생겼기 때문일 것이다.
그런데 만일, 우리가 Linear에 이슈를 등록하고 하루를 시작할 때,
지금 내가 하려는 일이 회사가 정의해 둔 Notion의 방향성 문서와 얼마나 일치하는지 분석하고,
만약 방향이 조금 틀어졌다면 AI가 먼저 "이 부분은 회사의 목표와 거리가 있어 보여요"라고 피드백을 줄 수 있다면?
그렇다면 리더가 일일이 개입해서 "이거 아닌 것 같은데"라고 말하는 마이크로 매니징의 피로감은 사라지고, 팀 전체의 업무 정렬도(Alignment)는 비약적으로 높아질 것 같았다. 사실 대부분의 비효율은 일을 느리게 해서가 아니라, 하지 않아도 될 일을 하거나 지금 시점에 중요하지 않은 일에 에너지를 쏟을 때 발생하니까.
그래서 이런 고민을 해결하기 위해 Claude API를 활용해, Linear(업무)와 Notion(목표) 사이의 싱크를 자동으로 맞춰주는 Alignment System을 기획해보았다.
진행 방법
1. 시스템의 핵심 흐름
이 시스템은 사람이 개입하지 않아도 매일 아침(Cron Job) 스스로 돌아간다.
수집: Linear에 올라온 이슈들과 Notion의 사업 방향성 문서를 가져온다.
분석: Claude(AI)가 두 내용을 비교해서 정렬도 점수(1~10점)를 매기고, 방향이 어긋난다면 구체적인 피드백을 생성한다.
알림: 정렬도가 낮은 업무가 발견되면 Slack으로 조용히 알려준다. 굳이 사람의 감정을 섞어 지적할 필요 없이, 데이터로 넛지를 주는 것이다.
2. 어떻게 만들 것인가
거창한 구축보다는 빠르고 효율적인 검증을 위해 생산성 높은 스택을 골랐다.
Core: Next.js 14, TypeScript
AI: Anthropic Claude 4.5 Sonnet
Database: Supabase
Automation: Vercel Cron
3. 전체 기획 내용
위의 상세 기획 내용은 내가 직접 만든 것이 아니고, 기업 맞춤형 초개인화 워크샵에서 내가 하고 싶은 것을 음성 인터뷰를 하고 나니까 나에게 기획안을 만들어 준 내용이다.
한국어 한국어 한국어 한국어 한국어 한국어 한국어 한국어
챗GPT와 계속 대화하면서 구체화하는 것을 해 나가면 저런 상세한 기획 파일을 얻을 수 있을 것 같긴 하나 더 자세한 방법은 교육 기획자인 윤누리 님에게 나중에 물어볼 생각이다.
4. 실제 구현 방법
Context7, Playwrite, Supabase MCP를 설치해서 썼다. 이번 Opus 4.5 나오면서 클로드 코드도 MCP 설치해도 Tool Search Tool을 써서 그런지 전체 컨텍스트 윈도를 많이 차지하지 않았다 (이건 아닐수도 있음 세 개 밖에 설치 안했는데, 15% 정도 차지했으니...)
기획.md 파일에 Phase 0에서 Phase 5까지 구현 계획이 나와있다
Claude Code에게 각각의 Phase를 구현하기 위한 phase-x.md 파일을 따로 만들어 달라고 했다.
만들어 주면, 그걸 구현해 달라고 했다
구현했다고 하면, 실제 동작하는지 테스트가 빠진 경우도 있었는데 빠뜨린 것은 테스트해 달라고 했다
실제 구현보다 (구현은 클코가 다 하니까), API 키를 가져오는 것, 배포 설정하는 것 등이 더 시간이 걸렸다
구현하는 것은 각각이 시간이 좀 걸려서 그때마다 다른 업무를 하다가 돌아와서 살펴보곤 했다
클코의 컨텍스트 윈도를 너무 많이 쓰지 않는 선에서 개발하려고 해서, .md 파일을 만드는 것으로 그 세션을 끝내고 새 세션을 만들어 구현한다거나 해서 컨텍스트 윈도를 반 이상 쓰지 않고 업무를 하도록 만들었다
클로드 PRO 계정으로 만들다보니 정말 사용량이 빠르게 차서 Codex를 같이 써 보는 것을 시도해보았다.
Codex는 .md 계획 파일을 만드는 것은 너무 간단하게 만들어서 이후 구현이 어려워보였다
Codex에게 Lint, Build 체크를 시키거나, 테스트를 시키거나, 커밋 푸시는 시키는 것은 좋았다
Codex에게 버그 찾아 달라는 것도 잘 동작해서, 이러한 작업은 Codex를 일부러 써서 클로드의 토큰을 아꼈다
(하지만 PRO 계정 결국 세 개 만들어 돌렸...)
결과와 배운 점
바이브 코딩을 하나의 앱을 만들기 위해서 처음부터 끝까지 해 본 적은 없었는데, 이번 기회에 그런 전체 단계를 밟아서 해 본 것이 정말 좋은 경험이었다. 세부 단계에서 내가 모르는게 참 많구나 -- 라는 느낌과 더불어서 진짜 이렇게 쉽고 재밌게 한다고? 하는 설레임도 느꼈다.
바이브 코딩을 모든 팀원이 할 수 있다면, 그 조직이 10x, 100x 하는 AI 조직이 될 것 같다는 확신이 들었다.
나는 대략 만들어두고 세부 사항을 디버깅을 안해서, 찍먹 밖에 안했지만, 완성도를 높이는 과정에서 배울 수 있는 것이 또 다를거란 생각이 들었다.
