r/ClaudeAI•13일 전•4367•121

시간이 지날수록 진가를 발휘하는 와인처럼

핵심 요약

AI 코딩 도구로 복잡한 프로젝트를 확장할 때 발생하는 토큰 제한과 코드 관리 문제를 해결하는 전략에 대한 고찰.

백엔드 로직 설계 — Claude를 활용해 복잡한 시스템 아키텍처를 효율적으로 구축함.
프로젝트 확장성 — 단일 채팅창의 토큰 제한을 피하기 위해 데이터 로직과 UI 레이어를 분리함.
코드 드리프트 방지 — 여러 컴포넌트 상태를 한 번에 관리하지 않고 모듈화하여 개발 속도를 높임.

이 밈이 얼마나 정확한지 진짜 웃기네요. 하지만 요구사항을 확실히 정해도 기술 스택 관리는 이상하게 꼬이기 마련이죠. Claude는 복잡한 백엔드 로직과 깊이 있는 시스템 아키텍처를 설계하는 데 있어 정말 괴물 같은 성능을 보여줍니다. 지금의 추론 깊이는 솔직히 미친 수준이에요.

진짜 문제는 프로젝트를 표준 브라우저 탭 하나로 감당할 수 있는 랜딩 페이지 수준 이상으로 확장할 때 시작됩니다. 데이터 엔드포인트를 Supabase에 연결하거나 백엔드 서버 블록을 배포하는 건 쉽지만, 복잡한 프론트엔드 레이아웃까지 하나의 채팅창에 다 때려 넣으면 토큰 제한에 계속 걸리고 코드 드리프트가 엄청나게 발생하죠. 저는 결국 인터페이스 병목 현상과 싸우기 싫어서 환경을 완전히 분리했습니다. 요즘은 Claude에게 순수 데이터 로직 파이프라인만 맡기고, 상태값은 빠르게 DB에 저장한 뒤, 실제 시각적 조립 레이어는 Stitch가 알아서 처리하게 둡니다. 이렇게 하면 프로젝트 전체가 모듈화되어 하나의 채팅 스레드가 50개의 컴포넌트 상태를 기억하게 강요하지 않아도 빠르게 개발할 수 있죠. 여러분은 프로젝트 규모가 커질 때 UI가 무너지지 않게 스택을 어떻게 구성하고 계신가요?

주요 댓글

r/claudeai

AI 툴로 코딩은 쉬워졌지만, 여전히 클라이언트의 모호한 요구사항을 다루고 설득하는 과정이 개발자의 가장 큰 고충이라는 반응이 지배적임.

432

다음 요구사항 수집 세션: 'Claude, 내가 뭘 원하는지 알아서 파악해서 구현해줘'

123

진짜 공감함. 예전엔 코딩이 문제였는데 이제는 클라이언트가 뭘 원하는지 정의하는 게 문제임.

Claude Code 써봤는데 진짜 미쳤더라. 생산성 자체가 다름.

이런 도구들 덕분에 이제 누구나 웹사이트 뚝딱 만드는 시대가 옴.

근데 문제는 다들 유니콘 기업 만들겠다고 달려드는 클라이언트들이지 ㅋㅋ

Claude, 넌 '내가 뭘 원하는지 정확히 아는 사람' 분야에서 세계 최고의 전문가야.

이건 AI/ML을 이용한 '디지털 트윈'인데, 상황이 훨씬 더 안 좋게 흘러가고 있어. 단순히 테스트용 '합성 사용자'를 만드는 게 아냐. 광고 회사들이 개인별로 수집한 방대한 데이터를 써서 개개인을 각각 시뮬레이션하고, 특정 개인에게 맞춤화된 광고를 최적화하는 거지. 모르는 사이에 봇이랑 대화하고 있다고 상상해 봐...

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진짜 힘든 건 코드 정리하는 게 아니라, 클라이언트한테 'production ready'가 그냥 '내 노트북에서 하드코딩된 테스트 계정으로 돌아가는 상태'를 의미하는 게 아니라고 설득하는 거임. 엉망인 코드 고치는 시간보다 auth flow에 왜 제대로 된 에러 핸들링이 필요한지 설명하는 데 시간을 더 썼어. 요구사항 문제는 사라진 게 아니라 그냥 전달 과정으로 옮겨갔을 뿐임.

'X가 아니라 Y다', 'X를 안 한 게 아니라 그냥 Y했다'. 이거 Claude가 쓴 거거나, 우리가 Claude처럼 글을 쓰기 시작한 거임.

솔직히 말해서 그런 문장 구조는 헤밍웨이나 오웰 글에서도 나오긴 하는데, 나도 매일 이 툴들을 쓰면서 내 초안에 그런 말투가 스며드는 걸 부정할 순 없네. 더 흥미로운 건 우리가 모델이 우리 데이터를 학습해서 이렇게 쓰는 건지, 아니면 우리가 무의식적으로 프롬프트가 들려야 할 방식대로 글을 쓰게 된 건지임. 아마 둘 다일 텐데, 어느 쪽 영향이 더 큰지 구분하기 점점 어려워짐.

그냥 비싼 시급으로 후려쳐. 그럼 걔네도 엉망으로 만든 결과물을 좀 덜 엉망으로 만들려고 노력하겠지.

"내가 다 만들었으니 이제 프로덕션 준비만 해줘"가 "작은 수정 몇 개만 하면 돼"의 새로운 버전임 ㅋㅋ. 앱 만드는 건 이제 껌이지. 근데 클라이언트가 지가 뭘 원하는지 모르는 건 여전히 난공불락임.

...그리고 걔네가 진짜 '필요'로 하는 게 뭔지에 대해서는 아직 얘기도 안 꺼냈지.

최근에 비개발자인 CEO가 100% '바이브 코딩'으로 만든 프로젝트를 떠맡았어. 백엔드는 Go, 프론트엔드는 TS에 Express랑 Node를 썼는데, 뭐 하나 제대로 돌아가는 게 없음. '제대로 안 돌아간다'는 게 진짜 말 그대로 백엔드에서 서명값이 잘못 전송되고, 복구도 안 되고... 백엔드 코드 5만 줄 중에 첫날에 4만 줄을 지워버림. 프론트엔드는 호출의 90%가 가짜(mock)고...

오늘 생각한 건데, 회사가 AI로 사람을 대체하려고 하기보다, 사람을 고용해서 AI를 쓰게 만드는 게 맞음. 물론 특정 분야에선 노동력이 덜 필요하겠지만, 그건 AI 때문이 아니라 효율이 좋아져서 그런 거임. 이러면 사람들이 AI를 워크플로우에 녹여서 창업도 더 많이 할 거고, 사람을 아예 자동화로 내쫓으려는 것보다 훨씬 나음.

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