“빠르고 유용하게 만들기 vs. 시간 낭비하지 않기” – 효율적인 LLM 활용법
코딩을 좋아하는 개발자라면, “빠르게 아이디어를 구현할 수 있다!”는 것이 정말 짜릿한 순간이죠.
특히 최근에는 LLM(CodeGen)을 활용하면 단순 반복 작업 없이도
순식간에 프로토타입을 만들고, 실제 프로젝트로 확장하는 게 가능해졌습니다.
하지만… 잘못된 접근을 하면?
🚨 LLM이 뱉어내는 엉뚱한 코드와 끝없는 디버깅 지옥에 빠질 수도 있습니다.
그래서 오늘은!
나만의 LLM 코드 생성 워크플로우를 공유해보려고 합니다.
“잘 작동하는 코드”를 빠르게 만들고
시간 낭비 없이 효율적으로 작업하는 방법,
그리고 LLM을 활용한 개발 루틴을 정리해 보겠습니다.
그럼 시작해볼까요? 🚀
1. LLM 활용의 핵심: 구조화된 접근이 중요함! 🏗️
LLM을 활용한 코드 작성, 그냥 막 던지면 될까요?
아닙니다! 절대 아닙니다! 🚨
코드 생성은 결국 입력(Prompt)에 따라 품질이 결정되는데,
명확한 프로세스를 정하지 않으면
❌ 엉뚱한 코드
❌ 중복 작업
❌ 끝없는 디버깅
이런 문제에 빠질 확률이 높아집니다.
그래서 저는 다음 3단계로 접근합니다.
1️⃣ 아이디어 구체화 (LLM을 사용해 명확한 스펙 문서 만들기)
2️⃣ 계획 수립 (단계별로 할 일과 LLM을 활용할 부분 정리하기)
3️⃣ 실행 및 반복 루프 (코드를 생성하고 테스트하며 개선하기)
이렇게 하면 단순히 “LLM이 코드를 짜준다”는 개념에서 벗어나
“LLM을 개발 파트너로 활용하는” 방식이 됩니다. 😆
2. Step 1: 아이디어 구체화 🎯
코딩을 할 때 가장 중요한 건 “무엇을 만들 것인가?”입니다.
아이디어가 명확하지 않으면, 코드도 산으로 가게 되어 있음! 😵💫
그래서 저는 ChatGPT 같은 LLM을 사용해
아이디어를 하나씩 질문하면서 정리하는 방식을 씁니다.
✅ 예시: “To-Do 리스트 앱을 만들고 싶다!”
👉 LLM에 질문: “To-Do 리스트의 핵심 기능은 무엇이 있을까?”
👉 답변을 기반으로 “필수 기능”과 “추가 기능”을 나눔
이 과정을 거쳐, 최종적으로 “spec.md”라는 문서를 만듭니다.
이 문서를 기반으로 프로젝트를 진행하면
중간에 갈팡질팡하는 일이 훨씬 줄어듭니다! 🚀
3. Step 2: 계획 수립 – 작은 단위로 쪼개기 📝
다음으로 중요한 건 계획을 세우는 것!
LLM이 코드를 잘 짜주더라도,
“이걸 어디서부터 어떻게 적용해야 할지” 모르면
시간을 엄청 낭비하게 됩니다.
그래서 저는 “prompt_plan.md”와 “todo.md” 두 가지 문서를 만듭니다.
📌 prompt_plan.md:
- 어떤 프롬프트를 입력해야 하는지 정리
- 코드 생성의 단계별 흐름 설계
📌 todo.md:
- 해야 할 작업을 세부적으로 쪼개서 체크리스트화
- TDD 방식이든, 기능별로든 정리해서 관리
이 단계는 15분~20분 정도 투자하면 충분하고,
작업 중간중간에도 엄청난 도움이 됩니다!
4. Step 3: 실행 – Claude, Aider, Cursor, Windsurf 활용하기 ⚡
이제 본격적으로 코드 생성 작업에 들어갑니다!
여기서 중요한 건 어떤 툴을 사용할 것인지입니다.
🛠 Claude 활용법
1️⃣ 프로젝트 구조(boilerplate)를 미리 셋업
2️⃣ 단계별 프롬프트를 Claude에 입력
3️⃣ 결과 코드를 IDE에 복사 & 붙여넣기
4️⃣ 코드 실행 및 테스트
5️⃣ 문제 발생 시, Repomix 같은 툴로 컨텍스트 전달해 디버깅
🛠 Aider 활용법
1️⃣ prompt_plan.md에 정리한 내용을 순서대로 입력
2️⃣ Aider가 자동으로 테스트 & 오류 수정
3️⃣ 필요 시, 대화형 디버깅을 통해 개선
이렇게 하면 단순히 LLM을 “코드 찍어내는 기계”처럼 쓰는 게 아니라
“개발 파트너”로 활용하는 느낌이 됩니다. 😎
5. 기존 코드 수정 – 점진적 개선 방법 🚀
새로운 프로젝트뿐만 아니라,
기존 코드(레거시 코드)를 개선할 때도 LLM을 적극 활용할 수 있습니다.
📌 컨텍스트 확보가 중요!
기존 코드베이스를 LLM에 전달하려면
🔹 repomix 같은 요약 도구 사용
🔹 필요한 부분만 추려서 컨텍스트 전달
이후, 다음과 같은 명령어로 LLM을 활용합니다.
✅ mise run LLM:generate_missing_tests
→ 자동으로 테스트 부족한 부분을 찾아줌!
✅ GitHub Issue 자동 생성
→ “이 코드의 주요 문제를 GitHub Issue 형식으로 정리해 줘.”
이렇게 하면 기존 코드에 대한 점진적인 개선이 가능해집니다!
6. 효율적인 LLM 활용을 위한 팁 & 현실적인 고민들 🤔
LLM 기반 워크플로우를 사용하다 보면
🟢 빠르게 프로젝트를 진행할 수 있는 장점이 있지만
🔴 코드가 점점 복잡해지고, 컨텍스트가 꼬이는 문제도 발생합니다.
✅ 주기적으로 spec.md와 prompt_plan.md를 재확인
✅ 테스트를 꾸준히 작성
✅ 한 번에 너무 많은 작업을 시키지 않기
이런 방법들을 적용해서 LLM의 단점을 보완하고 있습니다.
그리고 한 가지 현실적인 고민…
LLM을 활용한 코딩이 결국 “1인 모드”에 최적화되어 있다는 점입니다.
협업이 필요한 프로젝트에서는 충돌 문제, 머지 전략을 더 고민해야 합니다.
하지만!!
✅ 생산성이 압도적으로 증가하는 건 확실합니다.
✅ 새로운 언어나 기술을 배울 때도 활용도가 높습니다.
결국 “잘만 활용하면, 개발 속도가 2배 이상 빨라진다!”는 것이
제 결론입니다. 😆
🔥 LLM을 활용한 코드 작성, 이런 점이 궁금할 겁니다!
❓ LLM이 생성한 코드, 무조건 신뢰해도 되나요?
👉 절대 NO! LLM은 때때로 오류를 포함한 코드를 생성할 수 있습니다.
그래서 반드시 테스트를 돌려보고, 직접 검토하는 과정이 필요합니다.
코드 리뷰 + 자동화 테스트를 병행하는 습관을 들이면 안전합니다.
❓ LLM 활용 시, 개발 속도를 높이는 팁이 있나요?
👉 핵심은 프롬프트 최적화 & 작업 단위 쪼개기입니다!
📌 prompt_plan.md 같은 계획 문서를 먼저 작성하고,
📌 LLM이 한 번에 너무 많은 걸 하려 하지 않도록 작업을 단계별로 나누는 것이 중요합니다.
📌 그리고, 반드시 코드 실행 & 디버깅 과정을 거치세요!
❓ LLM 기반 워크플로우, 협업할 때도 효과적인가요?
👉 혼자서 사용할 때는 엄청난 생산성 향상을 경험할 수 있지만,
협업 환경에서는 코드 충돌이나 컨텍스트 공유 문제가 발생할 수 있습니다.
💡 협업할 때는 이렇게 보완하세요!
✔️ GitHub Issue 자동 생성하여 작업 단위 정리
✔️ PR 리뷰 시 LLM을 활용해 코드 리뷰 자동화
✔️ 문서(spec.md, todo.md) 정리해서 팀원들과 공유
🚀 LLM 코드 생성, 올바르게 활용하면 마법이 됩니다!
LLM을 활용한 코드 작성은 단순히 “코드를 빠르게 찍어내는 것”이 아닙니다.
✔️ 아이디어를 구체화하고
✔️ 작업을 체계적으로 나누고
✔️ 테스트와 디버깅을 병행하며
✔️ 기존 코드와 통합하는 프로세스
이런 흐름으로 접근하면, 시간 낭비 없이 효율적으로 개발할 수 있습니다!
특히, 단순 반복 작업을 줄이고 더 중요한 문제 해결에 집중할 수 있다는 점에서
개발자들에게 새로운 도구로 자리 잡을 가능성이 높습니다.
다만, LLM을 맹신해서는 안 됩니다.
항상 테스트하고, 직접 검토하는 과정을 잊지 마세요!