SK네트웍스 Family 엔코아 AI 오케스트레이션 프리코스 9｜AI 주도 개발과 Cursor·Claude Code 활용

 

이번 프리코스에서는 AI 주도 개발(ADD, AI-Driven Development)의 개념부터 실제 개발 환경에서 활용할 수 있는 Cursor AI와 Claude Code Sub-Agent까지 학습했다.

단순히 AI에게 코드를 작성시키는 방법을 배우는 것이 아니라, 기획 → 설계 → 구현 → 테스트 → 배포라는 개발 전체 과정에서 AI를 어떻게 활용할 것인지에 초점을 맞춘 학습이었다.

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1. 전통적 개발에서 AI 주도 개발로

첫 번째로 전통적인 개발 방식과 AI 주도 개발(ADD)의 차이를 학습했다.

기존 개발에서는 개발자가 프로그래밍 언어의 문법, 알고리즘, 데이터베이스, 네트워크, 보안 등의 지식을 익히고 코드를 직접 작성했다.

강의에서는 이를 '벽돌공'에 비유했다.

벽돌을 하나씩 쌓아 건물을 만드는 것처럼 개발자가 코드를 한 줄씩 직접 작성하는 방식이다.

반면 AI 주도 개발에서는 AI가 코드 작성과 같은 구현 작업을 담당하고, 사람은 어떤 서비스를 만들 것인지 결정하고 전체적인 구조를 설계하는 '건축가'에 가까운 역할을 맡게 된다.

즉, 개발자의 역할이

직접 코드를 작성하는 것 → AI에게 방향을 제시하고 결과물을 관리하는 것

으로 점차 이동하고 있다는 것이다.

물론 AI가 코드를 작성한다고 해서 프로그래밍 지식이 필요 없어지는 것은 아니다. AI가 만든 코드가 올바른지 판단하고 시스템 구조를 이해하려면 기본적인 개발 지식이 여전히 필요하다.

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2. 기획부터 배포까지 달라지는 개발 워크플로우

AI 주도 개발에서는 기존의 개발 과정에도 변화가 생긴다.

일반적인 개발 과정은

기획 → 설계 → 구현 → 테스트 → 배포

로 이어진다.

AI를 활용하면 각각의 단계에서 도움을 받을 수 있다.

기획

막연한 아이디어에서 시작해 AI와 대화를 주고받으면서 필요한 기능과 요구사항을 구체화할 수 있다.

설계

AI에게 아키텍처나 시스템 구조에 대한 제안을 받을 수 있다.

다만 AI가 제안한 구조를 그대로 사용하는 것이 아니라 프로젝트의 요구사항에 적합한지 사람이 검토해야 한다.

구현

전체 기능을 작은 작업 단위로 나누고 AI에게 각각의 구현을 맡길 수 있다.

테스트

테스트 시나리오와 테스트 코드 작성에도 AI를 활용할 수 있다.

배포

클라우드 환경이나 배포 도구를 활용하면서 AI의 도움을 받아 실제 서비스 환경까지 연결할 수 있다.

결국 중요한 것은 AI에게 코드를 만들어 달라고 요청하는 것 자체가 아니라 개발 전체 과정을 이해하고 각 단계에서 AI를 적절하게 활용하는 것이었다.

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3. AI가 모든 것을 대신할 수 없는 이유

AI의 능력이 빠르게 발전하고 있지만, 강의에서는 여전히 사람이 판단해야 하는 영역도 함께 다뤘다.

Why를 결정하는 것

AI는 주어진 요구사항을 바탕으로 코드를 만들 수 있지만, 왜 이 서비스를 만들어야 하는지와 같은 방향성을 결정하는 것은 사람의 역할이다.

우선순위와 범위를 정하는 것

예를 들어 "쇼핑몰을 만들어줘"라는 요구만 전달하면 AI는 다양한 기능을 추가하려 할 수 있다.

하지만 실제 개발에서는 개발 기간과 목적에 맞춰 어떤 기능을 먼저 만들고 어디까지 구현할지 결정해야 한다.

코드 품질과 기술 부채

AI가 작성한 코드가 정상적으로 실행된다고 해서 반드시 좋은 코드인 것은 아니다.

당장은 작동하지만 향후 수정이나 확장이 어려운 코드가 만들어질 수도 있다.

이처럼 시간이 지나면서 유지보수를 어렵게 만드는 부담을 기술 부채(Technical Debt)라고 한다.

보안과 성능

AI가 작성한 코드 역시 보안 취약점이나 비효율적인 로직을 포함할 수 있기 때문에 사람이 검토해야 한다.

사용자 경험

기능을 구현하는 것과 사용자가 편하게 사용할 수 있는 서비스를 만드는 것은 다르다.

실제 사용자의 입장에서 기능과 화면을 검토하고 개선하는 과정 역시 중요하다.

결국 AI를 사용할수록 오히려 AI가 만든 결과물을 검증하는 능력이 중요해진다는 점을 이해할 수 있었다.

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4. AI 시대 개발자에게 필요한 새로운 역량

이러한 변화에 따라 개발자에게 필요한 능력도 달라지고 있다.

이번 강의에서는 특히 다음 네 가지를 중요하게 다뤘다.

① AI와 소통하는 능력

AI에게 원하는 결과를 얻기 위해서는 단순한 명령보다 맥락, 요구사항, 제약 조건을 명확하게 전달해야 한다.

② 문제 정의와 기획력

AI가 구현을 도와줄 수는 있지만 무엇을 해결해야 하는지 정의하는 것은 여전히 사람의 중요한 역할이다.

③ 결과물을 검증하는 능력

AI가 작성한 코드의 오류, 보안 문제, 비효율적인 부분 등을 확인할 수 있어야 한다.

④ 전체 시스템을 이해하는 능력

개별 코드만 보는 것이 아니라 시스템 전체의 흐름과 각각의 기술이 어떻게 연결되는지를 이해하는 것이 중요하다.

이 부분은 지금 배우고 있는 AI 오케스트레이션과도 연결되는 개념이라고 느꼈다.

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5. Cursor AI로 AI 개발 환경 구성하기

ADD의 개념을 학습한 뒤에는 실제 AI 개발 도구인 Cursor AI를 살펴봤다.

Cursor는 VS Code 기반의 AI 코드 에디터로, 기존 개발 환경과 비슷한 방식으로 코드를 작성하면서 AI를 적극적으로 활용할 수 있는 도구다.

이번 과정에서는 Cursor를 설치하고 기본 환경을 구성하는 과정을 학습했다.

또한 개발에 도움이 되는 여러 확장 프로그램도 함께 살펴봤다.

• ESLint : 코드의 문법 및 문제점을 검사
• Prettier : 코드 형식을 자동으로 정리
• Error Lens : 오류 메시지를 코드 화면에서 바로 확인
• Indent-Rainbow : 들여쓰기 구조를 시각적으로 구분
• Material Icon Theme : 파일 종류를 아이콘으로 쉽게 구분

AI가 코드를 만들어주는 것뿐만 아니라, AI가 만들어낸 코드를 사람이 확인하고 관리하기 좋은 개발 환경을 구성하는 것도 중요하다는 것을 알 수 있었다.

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6. Claude Code Sub-Agent 이해하기

이번 프리코스에서 추가로 학습한 부분은 Claude Code의 Sub-Agent였다.

Sub-Agent는 하나의 AI에게 모든 개발 작업을 맡기는 것이 아니라, 특정 역할을 수행하도록 별도의 에이전트를 구성하는 방식이다.

예를 들어 프로젝트에서 역할을 나누듯이 AI도 각각 다른 역할을 담당하도록 구성할 수 있다.

강의에서는 다음과 같은 형태의 에이전트 구성이 소개됐다.

• 프로젝트 아키텍트
• 백엔드 개발 에이전트
• 프론트엔드 개발 에이전트
• 테스터
• TDD 테스트 아키텍트

에이전트를 생성할 때는 프로젝트 단위로 사용할지 개인(Global) 환경에서 사용할지를 선택하고, 에이전트의 역할과 사용할 도구, 모델 등을 설정할 수 있었다.

이 부분은 단순히 "AI에게 코드를 작성해줘"라고 요청하는 것에서 한 단계 더 나아간 개념이었다.

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7. 여러 Sub-Agent를 역할별로 활용하는 방식

강의에서는 회원가입 기능을 예시로 여러 에이전트를 활용하는 과정도 소개됐다.

예를 들어 회원가입 기능을 개발한다고 하면 하나의 AI에게 모든 작업을 맡기는 것이 아니라,

아키텍처 설계 → 백엔드 설계 → 프론트엔드 설계 → 테스트 설계 → 구현

처럼 작업을 역할별로 나눌 수 있다.

백엔드에서는 FastAPI와 PostgreSQL, 프론트엔드에서는 Vue.js 등을 활용하는 구조를 설계하고 인증이나 이메일·비밀번호와 같은 기능을 구현하는 흐름도 확인했다.

특히 흥미로웠던 부분은 여러 에이전트를 병렬로 호출하고 결과를 조합하는 방식이었다.

각 에이전트가 서로 다른 역할을 수행하고 그 결과를 연결하면 하나의 AI가 모든 작업을 순차적으로 처리하는 것보다 역할을 명확하게 분리할 수 있다.

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8. TDD와 Sub-Agent의 결합

Sub-Agent 활용 예시 중에서는 TDD(Test-Driven Development)와 결합하는 방식도 소개됐다.

TDD는 실제 기능을 구현하기 전에 테스트를 먼저 작성하고, 그 테스트를 통과하도록 코드를 구현하는 개발 방식이다.

강의에서는 테스트 아키텍트 에이전트가 먼저 테스트 코드를 설계하고, 이후 구현 에이전트가 해당 테스트를 만족하는 백엔드 기능을 개발하는 흐름을 보여줬다.

이를 통해 AI를 단순한 코드 생성기로 사용하는 것이 아니라,

역할을 나누고 → 작업 순서를 정하고 → 각 에이전트에게 업무를 맡기고 → 결과를 조합하는 방식

으로 활용할 수 있다는 점을 배울 수 있었다.

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9. 이번 프리코스에서 새롭게 이해한 점

이번 학습을 통해 AI 개발이라는 개념을 조금 더 구체적으로 이해할 수 있었다.

처음에는 AI 개발을 단순히 AI에게 코드를 작성시키는 것으로 생각하기 쉽다.

하지만 이번 강의를 통해서는 오히려 개발자가 전체 과정을 설계하는 역할이 중요하다는 것을 알게 됐다.

특히 Claude Code의 Sub-Agent까지 연결해서 생각해보면 개발자의 역할은 더욱 명확해진다.

AI에게 일을 시키는 것 자체보다,

어떤 역할이 필요한지 정의하고 → 작업을 적절하게 분리하고 → 각 에이전트에게 전달하고 → 결과를 검증하고 → 다시 연결하는 것

이 중요하다.

이런 관점에서 보면 이번에 배우고 있는 AI 오케스트레이션이라는 개념이 단순히 여러 AI를 연결하는 기술이 아니라, AI가 수행할 작업과 역할을 설계하고 전체 작업 흐름을 조율하는 것이라는 점도 조금 더 이해할 수 있었다.

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10. 앞으로 더 익혀야 할 부분

이번 프리코스를 통해 AI 개발의 방향은 이해했지만 실제로 활용하기 위해서는 더 많은 연습이 필요하다.

특히 앞으로는 Cursor와 Claude Code를 단순히 사용하는 것을 넘어,

• AI에게 작업을 적절한 크기로 나누는 방법
• 좋은 프롬프트를 작성하는 방법
• 여러 Sub-Agent의 역할을 설계하는 방법
• AI가 작성한 코드의 구조를 검증하는 방법
• 테스트와 구현 과정을 AI와 연결하는 방법
• 전체 시스템 아키텍처를 이해하는 방법

등을 실제 개발 과정에서 익혀야겠다고 생각했다.

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핵심 정리

이번 프리코스 9에서는 AI 주도 개발(ADD)이라는 새로운 개발 방식부터 기획·설계·구현·테스트·배포의 변화, AI가 해결하기 어려운 영역, AI 시대 개발자에게 필요한 역량을 학습했다.

이후 Cursor AI를 활용한 개발 환경 구성과 확장 프로그램을 살펴보고, Claude Code Sub-Agent를 통해 AI에게 역할을 부여하고 여러 에이전트를 조합하는 방식까지 이어서 학습했다.

결국 이번 학습에서 가장 인상적이었던 부분은 AI가 코드를 얼마나 잘 작성하느냐보다 개발자가 AI에게 어떤 일을 맡기고 전체 과정을 어떻게 설계하느냐가 중요해지고 있다는 점이었다.

앞으로의 학습에서도 단순히 AI에게 코드를 생성시키는 것에 그치지 않고, 기획 → 설계 → 에이전트 역할 분배 → 구현 → 테스트 → 검증이라는 전체 흐름을 이해하면서 AI를 활용하는 연습을 이어가야겠다.

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