AI 코딩에서 중요한 것은 코드를 한 번에 많이 생성하는 것보다 무엇을 만들고 어떻게 확인할지 먼저 정하는 것입니다. 영상은 질문, 전략과 설계 검토, 구현, 정리와 기록을 여덟 단계로 나누는 작업 방식을 소개합니다. 모든 단계를 모든 작업에 적용하거나 실패를 없애는 공식은 아닙니다.
1. 아이디어의 빈칸을 질문합니다
AI에게 무엇을 만들지 설명하고, 독자·입력·결과·제약에서 빠진 질문을 찾아 달라고 요청합니다. 질문 수보다 중요한 것은 답을 근거로 요구사항이 실제로 명확해지는지입니다.
2. 만들 가치와 목표를 살펴봅니다
문제가 실제로 누구에게 어떤 불편을 주는지, 원하는 결과와 다른 해결책은 무엇인지 검토합니다. 영상의 GStack office-hours는 이런 기획 검토에 활용하는 예입니다. 현재 설치와 지원 환경은 공식 저장소에서 확인하세요.
3. 핵심 범위를 결정합니다
첫 버전에 반드시 필요한 것과 나중에 다룰 것을 나눕니다. 기능을 줄이면 검증할 대상도 작아지지만, 사용자에게 필요한 핵심을 빠뜨리지 않았는지 함께 확인해야 합니다.
4. 기술 설계와 실패 조건을 검토합니다
데이터 저장, 권한, 외부 서비스와 오류 상황을 고려합니다. 중요한 선택과 이유는 짧게 기록하면 이후 변경할 때 도움이 됩니다. 이는 실무에 적용하기 위한 제안이며 모든 프로젝트에 같은 문서가 필수라는 뜻은 아닙니다.
5. 구현 방식을 구체화합니다
영상은 Superpowers의 브레인스토밍 단계를 소개합니다. 가능한 접근법과 장단점, 검증할 기준을 정리하고 작은 작업부터 시작하세요. Superpowers 저장소는 도구별 설치 방법을 별도로 안내합니다.
6. 변경 범위를 나누고 확인합니다
독립적인 작업을 분리하거나 별도 브랜치·작업 공간을 활용하면 변경을 검토하기 쉬워질 수 있습니다. 서브에이전트를 쓴다는 사실만으로 자동 격리나 안전성이 보장되는 것은 아닙니다. 실제 환경의 권한과 변경 범위, 테스트 결과를 확인해야 합니다.
7. 구현 뒤 구조를 살펴봅니다
새 기능이 기존 코드를 중복하거나 이해하기 어렵게 만들지는 않았는지 검토합니다. 구조 개선은 실제 문제가 있는 곳에서 수행하고, 동작이 유지되는지 적절한 테스트로 확인합니다.
8. 확인한 사실과 배운 점을 남깁니다
사용자 결정, 오류 원인과 해결 방법, 아직 검증하지 못한 부분을 구분해 기록합니다. 다음 작업에서 도움이 되는 자료를 남기는 것이 목적입니다. 기록이 쌓였다는 이유만으로 AI 모델이 스스로 학습하거나 오류가 사라지는 것은 아닙니다.
작게 적용해 보기
작은 수정이라면 목표와 완료 기준을 적고 변경·확인만 수행해도 충분할 수 있습니다. 서비스 전체에 영향을 주는 변경이라면 설계와 복구 방법을 더 자세히 검토하세요. 영상에서 제시한 순서는 선택할 수 있는 작업 도구입니다. 근거 없이 실패율 0%나 특정 수준의 코드 품질을 보장할 수는 없습니다.
Antigravity AI 코딩 스킬 활용법에서는 영상에 언급된 스킬의 설치 전 확인 사항을 다룹니다.
다음 한 걸음
내 환경에서 막힌 부분은 실행 단계와 함께 질문해 주세요. 바꿔 만든 결과도 함께 나눌 수 있습니다.