솔직히 저는 꽤 오래 "이 기능 만들어줘" 한 줄로 AI 코딩을 시작했습니다. 결과물이 빠르게 나오니까 좋았는데, 작업 범위가 커질수록 AI가 기존 구조를 무시하고 제멋대로 코드를 쌓는 상황이 반복됐습니다. 리서치부터 계획, 주석, 구현까지 단계를 나눠 진행하는 방식이 이 문제를 어떻게 해결하는지 직접 확인해봤습니다.리서치 없이 시작하면 왜 무너질까제가 AI 코딩을 처음 쓰기 시작했을 때 가장 많이 겪었던 문제가 뭔지 아십니까? 이미 프로젝트 안에 공통 컴포넌트가 있는데도, AI가 그걸 모르고 비슷한 기능을 처음부터 새로 만들어버리는 상황이었습니다. 결국 제가 다시 코드를 뒤져서 중복 로직을 정리해야 했고, 오히려 시간이 더 걸렸습니다.이 문제의 근본 원인은 단순합니다. AI에게 코드베이스를 제대로 파악..

솔직히 저는 꽤 오랫동안 AI가 중간에 딴길로 빠지는 게 순전히 AI 성능 문제라고 생각했습니다. 긴 작업을 맡기면 어느 순간 처음 방향과 전혀 다른 결과물이 나오는 경험을 반복하면서도, "AI가 아직 부족하니까"로 넘겼던 거죠. 그런데 한 개발자가 Claude Code를 활용해 6개월 만에 책 300권 분량의 사내 프로그램을 혼자 재개발하는 데 성공한 사례를 접하고 나서 생각이 완전히 바뀌었습니다. 문제는 AI 자체가 아니라, AI에게 일을 맡기는 방식이었습니다.자동 매뉴얼 시스템: AI가 지침을 스스로 읽게 만들기Claude Code에는 '스킬(Skill)' 기능이 있습니다. 여기서 스킬이란 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스처럼 특정 작업 유형에 맞는 업무 매뉴얼을 미리 작성해두면, AI가 관련 작업..

코딩 한 줄 없이 GPT 5.5, 클로드 Opus 4.7, 제미나이로 각각 야구 게임을 만들었는데, 결과물의 완성도 차이가 생각보다 꽤 컸습니다. 제가 직접 결과를 보면서 느낀 건, 점수보다 중요한 게 따로 있다는 거였습니다.GPT 5.5로 만든 야구 게임, 9점짜리 결과물의 실체GPT 5.5는 신규 출시 모델입니다. 기존 GPT-4o 계열과 비교해 코딩 능력이 얼마나 달라졌는지 궁금했는데, 이번 야구 게임 제작이 꽤 좋은 테스트 케이스가 됐습니다.제작 방식은 이렇습니다. 먼저 GPT 5.5에게 야구 게임 제작용 프롬프트를 생성하도록 요청했습니다. 그 프롬프트를 코덱스(Codex)에 입력해 실제 코딩을 진행했습니다. 여기서 코덱스란 GPT 5.5 기반의 코딩 특화 버전으로, 자연어 지시만으로 실행 가능한..