🤝 Chapter 03

AI와 협업하는 방법

AI를 그냥 쓰면 되는 게 아니었어요.
역할을 나누고, 대화 방식을 만들고, 기억을 연결하는 구조를 설계했습니다.

🤔 문제 인식

AI를 쓰다 보니 한 가지 문제가 생겼어요

AI와 대화하다 보면 대화가 너무 길어지면 앞의 내용을 잊어버려요. 오늘 결정한 내용을 내일 다시 설명해야 하고, 어제 분석한 코드를 오늘 또 분석해야 하는 일이 생겼어요. 이걸 해결하는 구조가 필요했습니다.

😵 어떤 상황이었냐면...

"어제 A라고 결정했잖아요?" → AI: "아, 맞아요. 그런데 저는 이전 대화를 기억 못해요..."

이 상황이 반복되면 진행이 느려지고, 같은 설명을 계속 반복해야 해요. 개발 속도를 높이려면 AI가 "지금까지 무슨 일이 있었는지" 알고 있어야 했습니다.

🎭 역할 분리

AI를 하나로 쓰지 않고, PM 역할과 개발자 역할로 나눴습니다. 사람으로 치면 기획자와 개발자가 따로 있는 것처럼요.

🧭

Claude Desktop

PM(기획자) 역할

큰 그림을 봐요. "지금 뭘 해야 하나?", "이 방향이 맞나?"를 판단하고, 개발자 AI에게 작업 지시를 내립니다. 전체 진행 상황을 기억하고 관리하는 역할.

💻

Claude Code

개발자 역할

실제로 코드를 씁니다. 파일을 열고, 코드를 분석하고, 수정하고, 빌드까지 직접 해요. PM이 "이걸 만들어줘"라고 하면 실행하는 역할.

🔄 반복 개발 루프

한 기능을 만들 때마다 이 5단계를 반복합니다.

📋 히안이 방향 결정

"이번엔 이 기능 만들어보자" — 무엇을 만들지 결정

🧭 PM AI가 계획 수립

어떻게 구현할지 계획 세우고, 개발자 AI에게 구체적 지시 작성

💻 개발자 AI가 코드 작성

실제로 파일 열고, 코드 분석하고, 새 코드 작성 및 수정

🔨 빌드 & 테스트

코드를 앱으로 만들어 실기기에서 테스트. 에러가 나면 다시 분석

📝 히스토리 저장

오늘 한 작업을 기록으로 남겨서, 다음 대화에서 AI가 이어갈 수 있도록

💾 기억 연결

AI는 대화가 끊기면 이전 내용을 잊어요. 그래서 매 대화 기록을 파일로 자동 저장하고, 다음 대화 시작 때 AI가 이 파일을 읽어서 상황을 파악하게 했습니다.

🔗

History Hook: 기억 자동 저장 시스템

대화가 끝날 때마다 자동으로 오늘 한 작업이 파일로 저장됩니다. 다음 날 대화를 시작하면 AI가 이 파일들을 읽고 "어제 뭘 했고, 오늘 뭘 해야 하는지"를 파악해요. 사람이 매번 설명하지 않아도 됩니다.

✅ 효과

이 시스템 덕분에 100개가 넘는 대화 기록이 쌓였고, 새로운 대화를 시작해도 AI가 맥락을 이어갈 수 있게 됐어요. "어제 뭐 했냐"고 물어볼 필요가 없어졌습니다.

📄 이 챕터에서 얻은 것

Dual Workflow 구조 + 기억 연결 시스템

PM AI와 개발자 AI를 나눠 역할을 분리하고, 히스토리 저장 시스템으로 대화가 이어지게 만들었어요. 이 구조 덕분에 장기간 개발이 가능해졌습니다.

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