<aside> 🤖 "AI가 개발자를 대체하는 게 아니라, 개발자가 AI를 도구로 써서 10배 빠르게 만든다."
2개 프로젝트를 AI 코딩 도구(Kiro CLI)와 병렬 개발하며, 아키텍처 설계에 집중하고 구현을 가속화한 실제 사례입니다.
⚠️ 회사 프로젝트는 블라인드 처리되었습니다.
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<aside> 🔥 **15일 · 1,477커밋 · 69,000줄 · 738파일 · 설계 문서 62개
규모 상세:** ▸ Backend (Spring Boot 4.1): 240파일 · 20,370줄 ▸ Service (Netty 4.1 소켓): 226파일 · 22,906줄 ▸ Common (공유 Entity): 70파일 · 3,992줄 ▸ Frontend (React 19): 202파일 · 21,728줄 ▸ 설계 문서: 62개 (아키텍처, 보안, 성능, AI, UX)
일별 커밋 분포: ▸ Day 1~3: 기반 설계 + 모듈 구조 (12→35→59커밋) ▸ Day 4~7: 핵심 도메인 구현 (86→44→109→132커밋) ▸ Day 8~11: AI/MCP + 보안 + 성능 최적화 (41→111→58→120커밋) ▸ Day 12: 피크 — 368커밋 (AI 병렬 개발 최대 가동) ▸ Day 13~15: 통합 테스트 + 문서화 (133→75→94커밋)
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<aside> 🚀 **6일 · 98커밋 · 19,000줄 · 300파일 · ADR 16개
규모 상세:** ▸ Backend (Spring Boot 4.1): 167파일 · 9,389줄 ▸ Frontend (React 19): 133파일 · 9,772줄 ▸ API 엔드포인트: 137개 (19개 도메인) ▸ MCP: 11 Tools + 5 Resources + 6 Prompts ▸ ADR: 16개 (모든 설계 의사결정 기록)
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<aside> ⚙️ **역할 분리: 사람 = 아키텍트 / AI = 구현 가속기
내가 한 것 (대체 불가):** ▸ 전체 아키텍처 설계 (모듈 분리, 인증 체계, 캐시 전략) ▸ 도메인 지식 기반 의사결정 (2년간 운영한 레거시 시스템 이해) ▸ ADR 16개 작성 — "왜 이렇게 하는가"의 판단 ▸ 보안 설계 (제로 트러스트, OAuth 2.1, 3중 필터 체인) ▸ AI/MCP 통합 설계 (Tool 설계, 프롬프트 엔지니어링) ▸ LLM 모델 비교 테스트 설계 및 분석 ▸ 코드 리뷰 + 품질 검증
AI가 가속한 것: ▸ CRUD 보일러플레이트 코드 생성 ▸ Entity/DTO/Repository 반복 패턴 ▸ FE 컴포넌트 초안 생성 ▸ 테스트 데이터 생성 ▸ 문서 초안 작성
개발 워크플로우: ▸ Kiro CLI + MCP 연동 — AI가 프로젝트 컨텍스트를 이해한 상태에서 코드 생성 ▸ Git Worktree 병렬 개발 — 여러 기능을 동시에 진행 ▸ 설계 문서 먼저 → AI에게 구현 지시 → 리뷰 → 커밋 ▸ 하루 최대 368커밋 = 설계 1건당 AI가 10~20파일 동시 생성
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<aside> 💎 AI 코딩 도구는 "코드를 대신 짜주는 것"이 아닙니다.
19년간 쌓은 아키텍처 설계 역량 + AI 도구의 구현 가속 = 15일 만에 엔터프라이즈급 시스템 재설계.
도메인 지식이 없으면 AI에게 올바른 지시를 할 수 없고, 아키텍처 판단력이 없으면 AI가 생성한 코드의 품질을 검증할 수 없습니다.
"AI 시대에 시니어 개발자의 가치는 코드를 짜는 속도가 아니라, 올바른 설계를 판단하는 속도입니다."
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