‘이번 달의 코딩왕’이 전하는 Claude Code 실전 활용기
AI 개발 패턴의 진화와 실무 적용기 ① — 세일즈솔루션팀 Product Engineer 윤병준 님
AI 개발 패턴의 진화와 실무 적용기 ① — 세일즈솔루션팀 Product Engineer 윤병준 님
지난주, 마이리얼트립 이번 달의 코딩왕인 윤병준 님과 AI Lab의 리더 이동훈 님이 ‘AI 개발 패턴의 진화와 실무 적용기’를 주제로 발표를 했습니다.
마이리얼트립은 전사 구성원의 AI 리터러시를 높이기 위해 AI Lab을 중심으로 다양한 실험과 공유 세션을 이어가고 있습니다. 이번 글에서는 그중에서도, 마이리얼트립 세일즈솔루션팀 윤병준 님이 전하는 Claude Code 실전 활용기를 소개합니다.
AI를 잘 쓰는 개발자와 그렇지 않은 개발자는 언젠가 나뉜다
병준 님은 마이리얼트립 세일즈솔루션팀의 기술 리더 겸 프론트엔드 개발자입니다. 그는 할인 모음, 대형 프로모션, 정교한 타겟팅 시스템을 제품화해 판매 성과에 기술로 기여하고 있는데요.
조직 내에서 농담처럼 “이번 달의 코딩왕”으로 불리지만, 그 별명엔 단순한 속도나 효율 그 이상의 의미가 있습니다.
그가 진짜로 잘하는 건 ‘AI와 함께 일하는 법’을 아는 것이기 때문입니다.
“이걸 다루지 못하면 개발자로서 뒤처질 것 같았어요. 그래서 저는 피하기보다 먼저 부딪혔습니다.”
개발 패턴의 진화 — ChatGPT에서 Claude Code로
AI 코딩툴이 등장, 진화하면서 병준 님의 개발 방식에도 큰 변화가 생겼습니다. 그는 단순히 코드를 자동으로 생성하는 수준을 넘어, 개발 과정 전체가 재구성되는 전환점을 체감했습니다.
“AI가 코드를 짜주는 걸 보고 처음엔 신기했죠. 하지만 곧 생각했어요. 이건 단순히 빠르다는 게 문제가 아니구나. 개발자에게 ‘생각하는 방식’을 바꾸라고 요구하는 거구나.”
AI를 제대로 쓰려면 코드를 잘 치는 능력보다 문제를 명확히 설명하는 능력이 중요하다는 걸 깨달았습니다. 즉, 도구의 숙련이 아니라 사고의 재구성이 필요했던 겁니다.
Claude로 통합한 업무 루틴
병준 님은 Claude를 실제 업무 루틴에 다음과 같이 통합했습니다.
- 기능 요구사항 정의 → Claude에게 전달해 스펙 초안 생성
- 기대 결과 및 기능 명세 구체화 → 예외 시나리오를 Claude가 제안하고 수정
- 리팩토링 검토 → 변수명, 함수 분리 등 코드 품질 제안
이 과정을 반복하며, AI가 제안한 로직을 곧바로 수용하기 보다는, “왜 이런 제안을 했지?”라는 질문을 끊임없이 했습니다.
“AI가 작성한 코드가 완벽할 리 없어요. 그래서 그 과정을 조금 더 깊이 있게 들여다보고 제 논리와 구조를 더 다듬으려고 합니다.”
AI의 도움을 받는 순간, 개발자는 오히려 더 깊이 사고하고 더 명확하게 설명해야 하는 사람이 됩니다.
Git과 연동한 AI 코드 리뷰
병준 님은 Claude를 Git 워크플로우에도 통합했습니다.
PR(Pull Request)을 올리기 전에, Claude가 코드 영향 범위를 분석하여 작업한 코드에 대해 보안, 성능, 유지보수 측면에서 사전 PR 리뷰를 진행합니다. 이때 Claude는 변경된 코드의 의도를 파악하고, 리뷰 기준에 맞춰 세부적인 피드백을 제공합니다. 또한, 사전에 정의한 포맷에 맞춰 PR 내용을 정리하고 초안을 작성합니다.
PR이 생성되면 CodeRabbit과 Claude가 함께 리뷰를 수행합니다. 각자의 알고리즘을 기반으로 코멘트를 작성하고, 코드 스타일, 구조, 의존성, 테스트 누락 등 다양한 항목을 점검합니다. 이후 최종 검토는 사람이 직접 수행하며, 필요한 수정과 병합 여부를 결정합니다.
이 프로세스는 단순한 자동화가 아니라, AI가 코드 리뷰 프로세스에 실시간 참여하는 구조였습니다.
그 결과, 리뷰 대기 시간이 약 40% 단축되고, 리뷰 누락이나 커뮤니케이션 실수도 크게 줄었습니다.
코드 문서화 자동화
병준 님은 Claude를 이용해 코드와 문서를 연결하는 변환 파이프라인도 구축했습니다.
단순히 주석을 추가하는 수준이 아니라, 함수 설명, 입력/출력 정의, 예외 케이스까지 포함한 API 문서 수준의 정리였습니다.
“자동 문서화를 하면서 느낀 건, 문서는 결국 ‘다시 읽히는 코드’라는 거예요.”
이 과정을 통해 계속적으로 문서를 최신화하여 코드와 기술 문서 간의 괴리를 줄이고, 코드 가독성과 유지보수성이 함께 향상되었습니다.
프롬프트를 ‘명세서’처럼
병준 님은 프롬프트를 단순히 명령문으로 쓰지 않았습니다. 대신 구조화된 템플릿 형태로 관리했습니다.
이런 구조로 Claude에 입력하면, 일관된 결과를 얻을 수 있었고, 팀 내 AI 프롬프트 표준화 문서로 발전시킬 수 있었습니다.
“AI를 잘 쓰려면, 결국 프롬프트를 잘 설계해야 해요. 그건 곧 요구사항 정의서를 잘 쓰는 일과 같습니다.”
AI의 한계와 개발자의 역할
그럼에도 AI에도 명확한 한계가 있다고 병준 님은 말합니다.
데이터 의존도가 높은 비즈니스 로직은 AI가 문맥을 완벽히 이해하기 어렵다는 점, 그리고 코드 성능 최적화나 보안 검증은 여전히 사람의 몫이라는 점.
“AI가 맞다고 믿는 순간, 코드 품질은 떨어집니다. AI를 자동화 도구로 보기보다 개발 파트너로 봐야 해요.”
AI의 도움을 받되, 품질의 책임은 사람에게 있다는 의미였습니다.
AI는 뛰어난 도구지만, 완전한 자동화는 없습니다.
새로운 기술을 실무에 녹이려면 반드시 시행착오와 학습 비용이 따르죠.
병준 님은 이 과정을 ‘Pay to Play’라고 표현했습니다. 결국, 기술의 효율은 그만큼의 시도와 투자가 전제될 때 비로소 현실이 된다는 뜻이었습니다.
Product Engineer, 문제를 종결하는 사람
세일즈솔루션팀은 빠르게 변하는 프로모션 환경을 상대해야 합니다. 수시로 바뀌는 외부 상황과 각 프로모션의 방향에 따라 개발자는 늘 “이걸 어떻게 구조화할까”를 고민합니다.
윤병준 님은 이 복잡한 문제를 AI와 함께 풀어가며, 단순 구현자가 아닌 문제 종결자(Product Engineer) 로 성장했습니다.
“AI가 코드를 대신 짜주니까 저는 이제 ‘문제를 짜는 사람’이 됐어요. 결국 Product Engineer는 문제를 정의하고 끝까지 책임지는 사람이라고 생각합니다.”
AI 시대의 개발자는 ‘생각하는 속도’로 구분될 것
윤병준 님은 AI를 도구가 아닌 언어로 봅니다. AI를 다룬다는 건, 생각을 언어로 구조화해 전달하는 능력을 의미하기 때문입니다.
“앞으로는 코드를 얼마나 빨리 치느냐보다, AI에게 얼마나 정확하게 의도를 설명하느냐가 실력일 거예요.”
그는 말합니다. — ‘AI는 개발자를 대체하지 않는다. 하지만 일하는 방식에 새로운 선택지를 열어준다’고요.
병준 님은 그 선택지를 조금 일찍 시도해본 사람일 뿐이라고 합니다. 결국, AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 개발자의 역할은 계속 진화할 거라고 믿고 있습니다.
병준 님의 여정은 새로운 기술을 ‘도입’한 이야기가 아니라, 일의 사고방식을 새로 짠 사람의 이야기입니다.
AI와 함께 일하며 얻은 확신은 단순한 효율을 넘어, 개발이라는 일 자체의 재정의로 이어지고 있습니다.
윤병준 님의 도전은 AI와 함께 성장하는 개발자의 새로운 기준을 보여줍니다.
— 다음 주에는 AI Lab의 리더 이동훈 님이 전하는 ‘AI가 만드는 개발 문화의 변화’ 이야기로 이어집니다!
