에이전틱 코딩 추천사항

14 hours ago 2

Preface

claude --dangerously-skip-permissions 명령어를 claude-yolo로 alias 설정해 모든 권한 제한을 제거함
- 이는 dev 환경을 Docker로 안전하게 격리하여 관리할 수 있음
Claude는 대부분의 기본 툴을 잘 다루기 때문에 MCP(Multi Capability Protocol)는 특수한 경우에만 사용함
- 예: playwright-mcp를 통한 브라우저 자동화
직접 만든 툴은 일반적인 스크립트로 구성하며 가능한 한 단순한 툴 구성 유지

다양한 언어로 에이전틱 코딩을 실험한 결과, 새로운 백엔드 프로젝트에는 Go가 가장 이상적임
- Context 시스템: 코드 전체에 명확히 흐르는 데이터 구조 제공, 에이전트에게 명시적 전달 방식이 간편함
- 테스트 캐시: Rust 등 타 언어 대비 테스트 실행과 캐시가 단순, 에이전트의 코드-테스트 루프가 효율적임
- 단순함: Go 자체의 단순성이 에이전트에게도 유리하게 작용함
- 구조적 인터페이스: 타입에 메서드만 맞으면 인터페이스로 인식되어 LLM이 쉽게 처리 가능함
- 낮은 생태계 변화율: 오래가는 버전과 명시적 변화, 구식 코드 자동 생성을 줄일 수 있음
Python은 많은 문제점을 유발
- fixture나 async 처리, 느린 실행 등으로 인해 agentic loop에서 효율이 떨어짐
프론트엔드는 Tailwind + React + Tanstack Query/Router + Vite
- Tanstack Router의 파일명에 포함된 $ 기호는 에이전트를 혼동시켜 문제 발생

툴의 기준은 다음과 같음
- 빠를 것
- 친절한 에러 메시지 제공
- LLM이 잘못 사용할 경우에도 안정적으로 동작할 것
- 관찰 가능하고 디버깅이 쉬울 것
Makefile 기반으로 make dev, make tail-log 등 명령어 제공
- 실행 상태 중복 방지를 위해 shoreman 포크 버전으로 pid 관리
- 로그는 stdout과 파일에 모두 기록해 에이전트가 직접 로그에서 정보 추출 가능
예: 이메일 인증 링크도 로그에 기록되도록 설정하여 브라우저 자동화로 이메일 인증 절차 수행 가능

에이전틱 코딩의 최대 비효율은 추론 비용과 비효율적인 툴 사용
빠른 툴 응답 속도가 생산성의 핵심
에이전트가 자체적으로 임시 도구를 만들고 사용할 경우, 빠른 실행/컴파일 속도가 업무 효율을 크게 향상시킴
느린 환경에서는 동적 모듈 로딩 등의 대안(예: Sentry용 파일 모듈 감시 및 자동 실행) 활용이 유리함
로그는 간결하고 명확하게 조절하여 토큰 소모 및 속도를 최적화해야 하며, 필요시 LLM이 로그 수준을 조절할 수 있는 인터페이스 제공이 도움이 됨
코드 생성 단계에서부터 유의미한 로그/옵저버빌리티가 나오도록 설계하는 것이 중요함

에코시스템의 안정성은 코드 재사용성과 에이전트의 혼동 방지에 매우 중요
- Go와 Flask 같은 변동폭이 적고 예측 가능한 언어/프레임워크 사용 권장
라이브러리 자동 업그레이드에 주의, 에이전트가 남긴 주석이나 코드 흐름이 깨질 수 있음
가능하면 직접 코드 작성 → 의존성 최소화 전략 권장

에이전트는 단순하고 명시적인 코드에 더 잘 대응함
권장 방침
- 설명적이며 긴 함수명의 함수 사용 선호, 클래스보다는 함수 위주 작성
- 상속 및 복잡한 트릭 회피
- 순수 SQL 사용 추천; 에이전트가 SQL 실력에 능숙하며, 로그와 비교 및 추적이 쉬움
- 명확한 권한 체크는 코드 상에서 직관적으로 드러나게 구성(별도 파일/설정 분리 금지)

개별 에이전트의 처리 속도는 빠르지 않으나, 병렬 처리를 통해 전체 효율을 높일 수 있음
- 예: 파일 시스템을 기준으로 체크아웃 복사
- Redis나 DB 등 공유 자원 분리 방법 고민 필요
- 예시 툴: container-use를 이용한 Docker 기반 세션 분리
CI 기반 병렬 작업, Cursor의 background agent 등도 주목할 도구

agentic 방식은 적절한 시점의 리팩터링이 중요
- 복잡성이 높아지면 agent가 코드를 제대로 다루지 못함
- 예: Tailwind class가 50개 파일에 흩어지기 전에 컴포넌트 라이브러리화
너무 이른 혹은 너무 늦은 리팩토링 모두 비효율적이므로, 적절한 타이밍에 구조 개선 지시 필요

agentic coding은 빠르게 진화하고 있으며, 핵심 원칙은 ‘단순함, 안정성, 가시성, 병렬성’
- 도구와 방법론은 변해도 이 원칙은 유효함
생산성 향상뿐 아니라 더 나은 코드 품질 추구가 목표
에이전트가 작성하는 코드의 품질은 몇 달 전보다 현저히 개선됨
유연하게 변화에 대응하며 코딩 경험을 확장할 것