개발 과정은 단순히 코드를 작성하는 과정이 아니라, 수많은 판단과 사고를 반복하는 과정이다. AI와 협업하는 시대가 되었다고 해서 개발 과정에서 필요한 판단과 사고 과정이 사라지는 것은 아니라고 생각한다. Codex, Claude와 같은 개발 생산성 도구를 활용하면 구현 과정의 생산성은 크게 향상된다. 하지만 AI에게 구현을 맡긴다고 해서 개발자가 고민 없이 프로젝트를 진행할 수 있는 것은 아니다.
프로젝트의 설계 명세, 요구사항 분석, 문제 원인 분석과 해결 방향 결정은 여전히 개발자가 판단해야 하는 영역이다. 현재 나는 대화형 AI를 활용하여 요구사항 분석 → 가설 수립 → 설계 및 명세 → Codex 구현 → 검증 → 결과 분석 → 판단의 과정을 반복하는 실험을 진행하고 있다. 그 과정에서 하나의 중요한 문제를 발견했다.
대화형 AI와 나눈 수많은 대화 속에는 단순한 질문과 답변이 아니라, 문제를 정의하고 방향을 결정하는 개발 과정 자체가 포함되어 있었다. 하지만 개발이 완료된 이후에는 이러한 판단 과정과 문제 해결 과정이 쉽게 사라진다. 그래서 AI와 함께 진행한 개발 과정과 판단 흐름을 보존하기 위한 방법으로 TPUB 기록 규칙을 만들게 되었다.
TPUB에 대한 필요성은 이전부터 느끼고 있었다. MyStock 개발 과정에서 AI와 긴 대화를 주고받으며, 개발 과정과 판단 흐름을 어떻게 보존할 것인지에 대한 고민이 시작되었다. 이후 TPublisher 개발 과정에서 이 문제가 본격적으로 드러났다. 단순히 대화 내용을 정리하는 것이 아니라, AI와 함께 문제를 정의하고 방향을 변경했던 과정을 기록하는 방법이 필요했고, 이를 계기로 TPUB 기록 규칙을 구체화하게 되었다.
아래 내용은 TPUB.md 기록 생성 규칙이 왜 변화하게 되었는지를 보여주는 하나의 사례다. Clipboard 성능 개선 과정에서 발생한 문제와 판단 변경 과정을 통해 TPUB의 목적이 어떻게 재정의되었는지 정리한다.
처음에는 Clipboard 성능 개선 문제라고 생각했다
TPublisher 개발은 AI가 생성한 HTML 콘텐츠를 Tistory에 발행하는 과정에서 발생하는 불편함을 해결하기 위해 시작했다. 처음 목표는 이미지가 포함된 HTML 콘텐츠를 Clipboard로 전달할 때 발생하는 느린 처리 시간을 개선하는 것이었다. 당시에는 TPublisher 내부 Clipboard 데이터가 크고, Base64 이미지가 포함된 HTML 구조 때문에 성능 문제가 발생한다고 판단했다.
AI와 함께 문제를 검증하면서 기존 판단이 변경되다
처음에는 Clipboard 생성 구조를 개선하는 방향으로 접근했다. 하지만 AI와 함께 문제를 단계별로 나누면서 Base64 이미지 변환, HTML 생성 구조, Clipboard 전달 과정과 실제 Editor 처리 과정을 구분해서 확인했다. 검증 결과 Clipboard 생성 자체는 문제가 아니었다. 실제 지연은 Tistory Editor가 Base64 이미지가 포함된 HTML을 처리하는 과정에서 발생했고 Paste 시간은 약 27초까지 증가했다.
이 과정에서 문제 정의는 변경되었다. "Clipboard를 어떻게 빠르게 만들 것인가"가 아니라 "외부 Editor가 정상 처리할 수 있는 발행 Workflow를 어떻게 설계할 것인가"가 새로운 문제로 정의되었다.
문제는 Clipboard가 아니라 개발 기록 방식에서도 발생했다
Clipboard 문제를 해결하는 과정과 함께 또 다른 문제가 발견되었다. AI를 이용해 개발 기록을 생성하면 결과는 깔끔하게 정리되었지만, 개발자가 중요하게 생각했던 판단 과정이 사라지는 문제가 있었다. 단순한 결과 정리는 다음 내용을 잃어버렸다.
- 처음 어떤 문제라고 판단했는가
- 왜 그렇게 판단했는가
- AI와 어떤 방향을 검토했는가
- 어떻게 검증했는가
- 왜 기존 방향을 버렸는가
TPUB.md 생성 규칙을 다시 정의하다
이 문제를 해결하기 위해 TPUB의 목적을 다시 정의했다. TPUB는 AI 대화를 요약하는 기능이 아니라, 개발자가 AI와 함께 문제를 해결하는 과정과 판단 기준을 보존하는 개발 기록 생성 규칙이 되어야 했다. 따라서 TPUB.md에는 다음 흐름을 유지하는 규칙이 추가되었다.
- 최초 문제 인식
- 초기 가설과 판단 이유
- AI와 검토한 방향
- 검증 방법과 결과
- 실패한 접근과 폐기 이유
- 최종 판단 변경
HTML 변환 과정에서 발견한 두 번째 문제
개발 히스토리 분석 결과가 좋아도 최종 HTML 생성 과정에서 다시 요약되는 문제가 발생했다. 따라서 TPUB 변환 과정은 개발 히스토리를 요약하는 것이 아니라, 판단 흐름을 유지한 상태에서 블로그 게시용 문장으로 표현만 변경하는 방향으로 수정되었다.
최종 판단
Clipboard 성능 개선 작업은 단순한 최적화 작업으로 시작했다. 하지만 AI와 함께 검증하는 과정에서 실제 문제를 다시 정의했고, 그 과정에서 개발 기록을 만드는 방법 자체도 다시 설계하게 되었다.
TPUB.md 규칙 개선은 AI 협업 개발에서 중요한 것은 단순한 결과물이 아니라, 문제를 정의하고 검증하며 판단을 변경하는 과정이라는 것을 기록하기 위한 첫 번째 사례가 되었다.