Compound Engineering - 개발자들의 AI의 활용의 극대화

Github:

https://github.com/EveryInc/compound-engineering-plugin

GitHub - EveryInc/compound-engineering-plugin: Official Claude Code compound engineering plugin

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개요:

AI를 사용하는데 아직도 채팅 서버 혹은 CLI와 같은 Extension으로만 사용하시나요?

 

Claw 혹은 Claude에서 발표한 Agent들과 비교하면 현재 AI 사용 방법 또한 발전해야 합니다.

 

바로, 독립적은 AI Agent들이 일을 할 수 있게 Instruction을 해야 하는 것입니다.

 

이 Compound Engineering은 Readme.md 와 같은 본인의 취향과 정보를 넣고 plan을 넣으면 AI Agent가 자동으로 작업을 수행 및 완료합니다.

 

최근에 개발자들을 위한 Prompt 레시피가 많이 존재합니다.

 

해당 레시피와 유사하다고 보면 됩니다. 하지만, 이 뉴스에서는 AI 활용 단계의 고도화 스텝들을 명시합니다.

 

Geek News에서 발췌:

개발자 성장 단계 (5단계 래더)

Stage 0: 수동 개발
AI 없이 코드를 한 줄씩 작성, 문서와 Stack Overflow로 조사, print 문으로 디버깅
수십 년간 좋은 소프트웨어를 만들어왔지만 2025년에는 충분히 빠르지 않음

Stage 1: 채팅 기반 어시스턴스
ChatGPT, Claude, Cursor 등에 질문하여 코드 스니펫을 받고 유용한 것을 복사·붙여 넣기
AI가 리서치와 보일러플레이트 생성을 가속하지만 모든 라인을 직접 리뷰하며 완전한 통제 유지

Stage 2: 에이전틱 도구 + 라인별 리뷰
Claude Code, Cursor Composer, Copilot Chat 등 에이전틱 도구가 파일을 읽고 코드베이스에 직접 변경
에이전트가 제안하는 모든 것을 승인/거절하는 게이트키퍼 역할
대부분의 개발자가 이 단계에서 정체하여 AI 위임의 이점을 누리지 못함

Stage 3: 계획 우선, PR 수준 리뷰
모든 것이 변하는 단계: 요구사항·접근 방식·에지 케이스를 포함한 상세 계획을 AI와 공동 작성
계획 수립 후 AI가 감독 없이 구현, 출력물은 PR로 리뷰
Compound Engineering이 여기서 시작 — 매 사이클의 계획·구현·리뷰가 시스템을 학습시켜 다음 사이클을 더 빠르고 쉽게 만듦

Stage 4: 아이디어 → PR (단일 머신)
아이디어를 제공하면 에이전트가 코드베이스 리서치, 계획, 구현, 테스트, 자체 리뷰, 이슈 해결, PR 생성까지 모두 처리
참여가 아이디어 제시, PR 리뷰, 머지 3단계로 축소
아직 한 컴퓨터에서 한 번에 하나만 실행

Stage 5: 병렬 클라우드 실행 (다중 디바이스)
실행을 클라우드로 이전하여 병렬 실행
3개 기능에 3개 에이전트를 동시 투입, PR이 완료되면 리뷰
에이전트가 피드백을 모니터링하고 자발적으로 수정 제안까지 가능
개별 기여자가 아닌 에이전트 함대를 지휘하는 역할

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개념:

AI를 사용하려면 다음과 같은 단계가 필요하다.

메인 단계는 다음과 같습니다.

Plan → Work → Review → Compound

 

1. Plan

• 요구사항 이해
• 기존 코드 베이스 조사
• 사용할 프레임워크, 기술
• 접근 방식과 변경 대상 파일을 결정
• 전체 계획의 완결성과 정합성을 확인

2. Work

• Git Repository 또는 브랜치로 작업 분리
• 에이전트가 단계별로 구현
• 변경 후마다 테스트, 코드 검사, 타입 체크 수행
• 진행 상황 추적 및 이슈 발생 시 계획 수정
• 주의: 계획이 완벽하다면 모든 코드 라인들을 감시할 필요 없음

3. Review

• 여러 에이전트 병렬로 코드 검토
• 발견 사항을 우선순위로 분류
  • P1 (필수 수정)
  • P2 (권장 수정)
  • P3 (개선 사항)
• 리뷰 피드백 기반으로 이슈 수정, 수정 결과 검증
• 특이 사항: 패턴을 기록합니다 (무엇이 잘못되었는지 재발 방지를 위해 문서화)

4. Compound

• 개발은 위의 단계에서 종료하지만 Compound 단계에서는 시스템 개선이 축적
• 이 단계에서는 기능을 더 잘 만드는 시스템을 생산 및 개선하는 단계
• 수행 작업:
  • 무엇이 효과적이고 아니었는지 재사용 가능한 통찰은 무엇인지 포착
  • YAML로 메타이데이 터, 태그, 카테고리를 추가하여 검색 가능하게 설정
  • 새로운 패턴을 CLAUDE.md에 추가하고 필요시 새 에이전트 생성
  • 다음에 시스템이 이 문제를 자동으로 잡을 수 있는가? 검증

해당 플로우를 기반으로 Github은 구조화되어있습니다.

26개의 전문 에이전트, 23개 워크플로우 커맨드, 13개 스킬로 구성되어 있습니다.

자세한 구동 방식이나 구성은 Github을 확인해 주세요.

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새로운 이념:

버려야 할 8가지 이념

1. 코드는 손으로 작성해야 한다

2. 모든 라인을 수동 리뷰해야 한다

3. 설루션은 엔지니어에게서 나와야 한다 - 필자는 반대하는 입장이다.

4. 코드가 주요 산출물이다

5. 코드 작성이 핵심 업무다

6. 첫 시도가 좋아야 한다

7. 코드는 자기표현이다 - 필자는 반대하는 입장이다.

8. 더 많이 타이핑해야 더 많이 배운다

 

새로운 이념

1. 시스템에 취향을 추출할 것

네이밍 규칙, 에러 처리 패턴 등 개발자의 취향을 기록하여 AI가 승인할 만한 코드를 직접 생산하도록 해야 함

 

2. 50/50 규칙 - 50%는 기능 개발, 50%는 시스템 개선에 배분

 

3. 프로세스를 신뢰하고 안정망을 구축할 것

AI가 테스트, 자동 리뷰, 모니터링 같은 가드레일 구축이 핵심 따라서 수동 리뷰가 아닌 해당 단계를 신뢰할 수 있게 만드는 시스템을 추가해야 합니다

• "여기서 가장 어려운 결정은 무엇이었나?" - AI가 까다로운 부분과 판단 지점을 드러내도록 유도
• "어떤 대안을 거부했고, 왜 그랬나?" - 고려한 옵션을 확인하여 잘못된 선택 포착
• "가장 확신이 없는 부분은?" - LLM이 자신의 약점을 인정하게 하되, 직접 물어야만 답변

 

4. 환경을 에이전트 네이티브로 구성할 것

개발자가 볼 수 있거나 할 수 있는 것을 에이전트도 할 수 있어야 한다

에이전트에게 허용하지 않는 모든 작업은 직접 수동으로 수행해야 한다

 

5. 병렬화 활용

에이전트를 클라우드에 여러 개 띄워서 동시에 활용하면 좋다

 

6. 계획이 새로운 코드

계획 문서가 이제 가장 중요한 산출물

아이디어를 종이 위에서 수정하는 것이 코드에서 수정하는 것보다 저렴

 

7. 핵심 원칙 요약

모든 작업 단위가 후속 작업을 쉽게 만들 것
취향은 리뷰가 아닌 시스템에 내장할 것
직접 작업하지 말고 시스템을 가르칠 것
리뷰 프로세스가 아닌 안전망을 구축할 것
환경을 에이전트 네이티브로 구조화할 것
복리적 사고를 모든 곳에 적용할 것
위임의 불편함을 수용하고, 완벽하지만 확장 불가한 결과보다 불완전하지만 확장 가능한 결과 선택
더 적은 코드를 작성하고 더 많은 가치를 전달할 것
이 원칙들은 엔지니어링을 넘어 디자인, 리서치, 글쓰기 등 취향과 맥락의 코드화가 도움 되는 모든 분야에 확장 가능

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결론:

시대가 빠르게 바뀌고 있고 이에 맞게 현명하게 AI를 쓰는 방법이 화두가 되는 중이다.

 

이전의 Prompt Engineer라고 불리었던 직무는 이제는 기본 소양으로 전락해 버렸고 이에 맞게 글을 잘 쓰는 방법과 내 생각을 잘 전달하는 과정이 핵심이라고 생각한다.

 

지금만큼 비전공자가 코딩을 하는데 쉬운 환경은 없을 것이다.

더 이상 코딩은 전공자들만의 전유물이 아니다.

이제는 코딩은 기본이 되었으며 차이를 가르는 것은 창의력과 해결 방법일 것이다.

 

해당 과정을 사용하게 된다면 해결 방법 또한 AI가 만들어주니 창의력에서 갈라지게 될 것이며 Plan을 짜는 단계가 모든 결과물의 분기점이 될 것이다.

 

즉, 더 이상 일반 개발자들은 깊이 있는 기술 공부를 하지 않아도 괜찮으며 모르는 분야의 접근성이 뛰어난 시대에서 창의력, 문해력, 독해력, 필력을 갖춰야 한다.

 

"개발자는 이제 문과"라는 위험한 발언을 조심스레 해본다.

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Reference:

https://news.hada.io/topic? id=26560

Compound Engineering : AI 네이티브 엔지니어링 철학 | GeekNews