개발부채 청산부터 조직 전환까지, AI Native 4주

AI Native 전환은 신세계로의 돌진이었다

3주 걸릴 개발을 하루 반 만에.
잘 나온 설계 = 빠른 개발.

운영중인 서비스 : 해먹으리(hemogry)

요리 영상(YouTube/Instagram)을 AI가 분석해서, 구조화된 레시피로 변환하는 서비스입니다.

영상을 매번 되감지 않아도 재료, 조리 순서, 타임스탬프를 한눈에 보며 요리할 수 있습니다.

https://www.hemogry.com

AI Native 전환, 왜 했나

속도에만 집중하며 달려온 개발. 스파게티 코드임을 알아도 빠른 개발만을 위해 눈감았던 시간이 쌓이면서 서비스 속도가 체감될 정도로 느려지고 있었습니다.

서비스 속도 이슈, SEO 이슈 등 당장 해결해야 할 문제들이 산적해 있었습니다.

이 상황에서 AI Native 전환을 결심했고, 웹, 앱, 서버 모두 직접 개발 부채 청산 작업에 들어갔습니다.

Context Engineering: 결국 중요한 것

AI가 필요한 순간에 필요한 맥락을 정확히 이해할 수 있도록 구조를 만드는 것. 이것이 모든 작업의 기반이었습니다.

작성한 문서들

Context Engineering 리팩토링 계획

CLAUDE.md 커버리지 40% → 100%, 루트 CLAUDE.md 150줄 → 80줄(핵심만), Skills/Hooks/Agents/Rules 체계 구축.

문서가 있으니 AI가 매 세션마다 빠르게 컨텍스트를 파악하고, 일관되게 작업할 수 있게 되었습니다.

증명 1: 개발부채 청산

기존 코드를 역설계해서 문서화하고, 갭분석을 통해 리팩토링 포인트를 도출했습니다.

대표적인 문제: 인증 3중 반복

앱              → getUser 1번 + profile 2번
미들웨어         → getUser 1번 + profile 1번
웹 클라이언트    → getUser 1번 + profile 1번
────────────────────────────────────────────
합계: getUser 3번 + profile 4번 = 7번 Supabase 호출이 직렬 실행

문서로 전체 구조를 파악하니, AI가 이런 중복을 정확히 짚어냈습니다.

middleware 호출을 줄여서 인프라 비용을 30% 절감한 것이 가장 큰 성과였습니다.

증명 2: 신규 기능, 하루 반나절

아무리 AI를 쓴다 해도 2~3일은 걸릴 줄 알았습니다.

그런데 잘 만든 기획서가 있으니, 초안 구현까지 2시간, 실제 완성까지 하루 반나절. 기획서에 있는 기능뿐 아니라 admin 페이지까지 모두 구현했습니다.

3주 걸릴 개발을 하루 반나절 만에. 잘 나온 설계 = 빠른 개발. 이것이 Context Engineering의 힘이었습니다.

증명 3: 배포 안전장치

빠른 개발만큼 중요한 건 안전한 배포입니다.

Claude Code의 PreToolUse Hook을 활용해서, main 브랜치에 push/merge할 때 자동으로 사용자 확인을 요청하도록 만들었습니다.

[Claude가 git push 실행 시도]
        ↓
[PreToolUse Hook 자동 발동]
        ↓
  ┌─ main 브랜치? → 사용자에게 확인 요청
  ├─ dev 브랜치?  → 알림 표시 후 진행
  └─ 그 외?       → 그냥 통과

AI가 빠르게 개발해주는 만큼, 실수도 빠르게 나올 수 있습니다. Hook은 그 속도에 브레이크를 걸어주는 안전장치입니다.

확산: 나 혼자가 아니라 조직 전체로

채용에도 AI를

처음엔 가볍게 채용과 관련한 Skill을 먼저 세팅했습니다.

정량적 기준을 맞춰가면서 오히려 우리가 원하는 인재상이 정립되었고,
이력서만 보면 너무 간결해서 놓칠뻔한 좋은 인재와 면접을 진행하게 되었습니다.

디자이너의 퇴사 = AI Native를 통한 전화위복

서비스 완성까지의 여정은 이렇습니다.

기획 → UX 세부사항 정의 → UI 디자인 → 개발 → QA → 배포

디자이너가 퇴사하면서 이 흐름에 구멍이 났습니다. 특히 UX/UI 초안을 어떻게 잡을 것인가가 고민이었습니다.

디자인 시스템이 살렸다

퇴사 전 디자이너가 잡아둔 디자인 시스템 덕분에, 서비스 톤에 맞는 일관된 디자인으로 개발을 이어갈 수 있었습니다.

참고 영상: https://youtu.be/M8lX45hzaMs?si=l55aoqczQ-smKi3t

CEO도 AI Native로

대표님께 Claude Code와 지표 분석 Skill을 만들어드렸습니다. 기존에도 지표 기반으로 기획을 하시긴 했지만, 더 다양한 관점에서 지표를 분석하기 시작했습니다. 지표 분석의 자유도가 높아지니, 더욱더 깊은 인사이트를 통한 신기능 기획이 가능하게 되었습니다.

Mixpanel이나 GA4 데이터를 하나하나 설정해서 보려면 복잡했는데, 이제는 말로 설명하면 필요한 데이터를 정리해주니 분석 속도가 완전히 달라졌습니다.

현재 상태

• 추가적인 개발부채 청산 진행 중

• 보안 관련 스터디

• 신규 기능 내부 QA 후 배포 예정

• QA 자동화 체계 구축 중

마치며

디자이너가 나가고, 코드는 엉망이었고, 서비스의 개발 속도는 느려지면서 위기가 왔었지만,
시스템에 대해 정리했더니 AI가 나머지를 해결해줬습니다.

AI Native 전환의 핵심은 코드가 아니라 문서였습니다.

잘 정리된 문서는 AI를 유능한 팀원으로 만들고, 그 팀원은 쉬지 않고 일합니다. Context Engineering은 거창한 기술이 아니라, AI가 이해할 수 있는 언어로 우리 서비스를 설명하는 것입니다.

CTO 워크샵은 5인 이상 조직을 운영하는 CTO만을 위한 강의가 아니었습니다. 오히려 개발자가 1~2명뿐인 정말 초기 스타트업에게 더욱더 절실히 필요한 강의였습니다.