[경제지표 대시보드 개발기 #5] AWS AI-DLC를 만나다
복잡도의 늪에 빠진 프로젝트. 때마침 회사에서 AWS AI-DLC 워크샵 기회가 생겼다.
막막했던 상황
4개월간의 바이브 코딩 결과:
- 기능은 많아졌지만 구조는 엉망
- 문서는 구버전, 코드는 신버전
- AI도 나도 전체 구조 파악 불가
새로운 아키텍처로 문서를 다시 작성해야겠다고 생각했지만, 어디서부터 시작해야 할지 막막했습니다.
AI-DLC 워크샵
월화수 3일간 풀타임 워크샵이었습니다. AWS와 회사가 협업해서 진행한 AI 활용 프로덕트 개발 방법론 교육이었습니다.
AI-DLC 3단계:
Inception (기획)
- 사용자 스토리 작성
- Unit으로 분리 (독립적으로 구축 가능한 단위)
- 통합 계약 정의
Construction (구축)
- DDD 도메인 모델 설계
- 논리적 설계 생성
- 구현
Transition (전환)
- 테스트 계획
- 배포
핵심 차이점
Simon Willison이 말하는 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’의 정의를 보면,
“AI가 작성한 코드를 검토하고, 테스트하고, 완전히 이해했다면 그건 바이브 코딩이 아니라 소프트웨어 개발이다”
저도 처음에는 AI로 빠르게 결과를 만드는 걸 바이브 코딩이라고 생각했습니다. AI가 짠 코드를 그대로 쓰기도 했고, 검토하지 않은 채 다음 기능으로 넘어가기도 했죠. 그렇게 돌아갈 수 있는 프로젝트도 있겠지만, 제가 만들고 싶었던 것들은 하나같이 만만치 않았습니다. 결국 검토하지 않고는 한 걸음도 나아갈 수 없었고, 막상 검토하려고 하면 이미 늦어버린 경우도 많았습니다.
그때 AI-DLC를 접하고 나서야, “아, 이게 체계적으로 AI와 협업하는 방법이구나” 싶었습니다.
워크샵 이전:
문서 작성 (AI 채팅) → 문서 기반 개발 → 기능 추가 → 문서와 코드 분리
AI가 생성한 코드를 검토하고 테스트했지만, 체계적이지 않았습니다. 기능이 추가될수록 전체 구조 파악이 어려워졌고, 문서와 코드는 점점 멀어졌습니다.
AI-DLC:
사용자 스토리 → Unit 분리 → 도메인 모델 → 논리적 설계 → 구현 → 테스트
각 단계마다 명확한 검증 지점이 있고, Unit별로 문서와 코드를 동기화합니다. 복잡도가 증가해도 체계적으로 검토할 수 있는 구조입니다.
핵심 차이:
- 전체를 한 번에 → Unit 단위로 분리
- 개발하면서 구조 변경 → 도메인 모델 설계 후 구현
- 문서와 코드 점진적 분리 → 각 Unit별 문서-코드 동기화
늪에 빠진 프로젝트를 어떻게 건져 올려야 할지 그 방향이 조금씩 보이기 시작했습니다.
깨달음
워크샵을 통해, 그동안 감으로만 느끼던 것들이 하나의 구조로 정리되었습니다. AI는 뭐든 할 수 있지만 체계가 없으면 결국 혼돈이고, 문서가 없으면 방향을 잃는다는 점은 이미 경험으로 알고 있었습니다.
이번 워크샵에서는 AI가 문서를 통해 프로세스에 참여하도록 만드는 방식을 실제로 확인했습니다. 질문과 답변이 문서에 남고, 그 기록이 다음 단계의 기준이 되었습니다. 짧은 기간이었지만 여러 유닛이 동시에 진행되어 기본 기능이 완성되었습니다. AI-DLC의 속도와 구조화를 직접 체감할 수 있었습니다.
즉시 적용
워크샵이 끝나자마자 결정했습니다.
- 기존 코드는 일단 보류했습니다.
- AI-DLC 방법론으로 처음부터 다시 설계하기로 했습니다.
- 이번엔 구조부터 제대로 잡아보려 합니다.
다음 편에서는 실제로 AI-DLC를 적용해 경제지표 대시보드를 어떻게 다시 문서화했는지 정리합니다.