TL;DR

  • Guy Guyadeen은 코딩 에이전트를 활용해 Google 수준의 품질 기준을 유지하려면 기존 소프트웨어 엔지니어링 프로세스를 적용해야 한다고 주장함.
  • Guy가 만드는 litFit은 식습관을 기록하고 학습하는 인공지능 영양 코치이며, 영양 데이터는 모델의 추측 대신 Open Food Facts와 USDA FoodData Central 같은 데이터베이스에서 가져옴.
  • Guy는 제품 요구사항 문서(PRD)와 기술 설계 문서(TDD)를 바탕으로 개발하는 방식을 팀원 한 명인 현재 팀에도 적용하며, 나머지 엔지니어 역할은 Claude와 Codex가 맡음.
  • Throughline은 코드와 그 배경이 된 제품 결정 및 문서를 연결해 에이전트가 제한된 문맥에서도 기능이 사용자에게 한 약속을 지키는지 추적함.
  • Guy는 코딩 에이전트에 적합한 명세·검토·추적 가능성·팀 운영 방식을 새로 정립하는 중이며, 에이전트가 창작 수준을 높이지만 개발 프로세스는 아직 정립되지 않았다고 봄.

로스앤젤레스에서 찾은 기회

  • Guy Guyadeen이 2009년 로스앤젤레스를 떠났을 때 기술 업계는 작은 틈새 분야였음. 동부로 이주한 뒤 Mountain View의 Google에서 제품 관리자로 일함.
  • 로스앤젤레스로 돌아가기로 했을 때 커리어를 망칠 수 있다고 생각했지만, 2018년 돌아온 뒤에는 현지에서 벌어지는 많은 일에 놀람.
  • Guy는 Act One Ventures에서 상주 기업가(Entrepreneur in Residence)로 일한 뒤 Quibi와 Tapcart에서 제품 관련 역할을 맡았으며, 이후 Google에 재합류해 로스앤젤레스 사무실에서 근무함.
  • 이 기간에 대규모로 고품질의 복잡한 소프트웨어를 만드는 팀에서 일한 경험을 쌓음.

인공지능 영양 코치 litFit

  • Guy는 식습관을 기록하고 시간이 흐르면서 사용자의 식습관을 학습하는 인공지능 영양 코치 litFit을 만들고 있음.
  • litFit의 영양 정보는 모델이 추측하는 대신 Open Food Facts와 USDA FoodData Central 같은 식품 데이터베이스에서 가져옴.
  • 트라이애슬론을 준비하던 Guy는 시장의 공백을 발견함. 기존 앱은 일부 기능만 다루며, 시간당 120달러를 받는 코치를 곁에 둔 듯한 경험을 주는 앱은 없다고 설명함.
  • 기본적인 ChatGPT만으로는 계산을 안정적으로 처리하기 어렵고, 날짜가 바뀌면 이전 정보를 잊거나 기록을 안정적으로 유지하지 못한다는 점도 지적함.

코딩 에이전트에 기존 엔지니어링 프로세스 적용

  • Guy는 코딩 에이전트를 사용하지만, 일반적인 활용 방식과는 다르게 사용함. 기업의 소프트웨어 엔지니어링 현장에서 실제로 하는 일과 대형 언어 모델(LLM)이 학습한 내용 사이에 차이가 있다고 보기 때문임.
  • 핵심 질문은 과거에 일한 Google 같은 조직의 품질 기준을 충족하는 방식으로 소프트웨어를 어떻게 만들 것인가임.
  • Guy의 접근은 오랫동안 효과를 발휘한 소프트웨어 엔지니어링 프로세스를 그대로 활용하는 것임.
  • 제품 관리자인 Guy가 엔지니어와 함께 제품 요구사항 문서(PRD)를 작성함.
  • 엔지니어가 기술 아키텍처 문서와 기술 설계 문서(TDD)를 작성함.
  • 다른 엔지니어가 문서에 따라 구현함.
  • 현재 팀원은 Guy 한 명이며, 나머지 엔지니어 역할은 Claude와 Codex가 맡음.

코드와 제품 결정을 연결하는 Throughline

  • Guy는 직접 공들여 작성한 PRD 5~6개와 TDD 9~10개를 바탕으로, litFit 코드와 제품 결정을 연결하는 도구 Throughline을 만듦.
  • Throughline은 제한된 문맥 창에 프로젝트 전체를 담지 않아도 특정 코드 줄이 기술 문서와 PRD에 어떻게 연결되는지 셸 명령으로 확인할 수 있게 함.
  • 에이전트는 테스트가 통과하면 작업이 끝났다고 선언하는 경향이 있지만, Throughline은 테스트 통과만으로 완료 처리하지 않음.

완료란 사용자에게 한 약속을 지키는 것임.

  • 예를 들어 사용자가 아침으로 달걀 두 개를 먹었다고 말하면, litFit은 사용자가 말한 그대로 식사를 기록해야 하며 기술 설계도 이 약속을 반영해야 함. 인공지능이 다른 식사를 지어내서는 안 됨.
  • 테스트를 통과했더라도 사용자가 곧바로 “실은 점심으로 바꿔 달라”고 정정하면, litFit은 최종적으로 사용자가 말한 대로 식사를 기록해야 함. 이 동작이 구현되기 전까지 Throughline은 기능을 미완성으로 판단함.

코딩 에이전트 시대의 개발 방식

  • Guy는 이것이 유일한 개발 방식이라고 보지는 않음. 코딩 에이전트를 활용하는 팀을 위한 명세, 검토, 추적 가능성, 팀 운영 방식을 포함해 전체 플레이북을 다시 만들고 있으며, 다른 팀도 같은 생각에 도달하고 있는지 더 나은 방식이 있는지 궁금해함.
  • Guy는 인공지능이 새로운 개척지에 있다고 봄. 1970년대 컴파일러가 프로그래머를 대체한 것이 아니라 작업 가능한 추상화 수준을 높였듯, 코딩 에이전트도 창작할 수 있는 수준을 높이지만 이를 뒷받침할 프로세스는 아직 정립되지 않았다는 관점임.