🚀 AI가 코드를 빨리 짜는데, 출시는 왜 그대로일까? — intent.md에서 시작하는 개발 방식

• 병목은 코드 밖으로 이동 중
AI로 구현 시간이 줄어도 기획·검토·테스트·배포가 느리면 전체 속도는 크게 달라지지 않음. 영상은 Anthropic의 ‘AI-Native SDLC’ 플레이북을 바탕으로 개발 전 과정을 바꾸는 방법을 소개.

• 기획은 AI의 질문과 intent.md로 시작
에이전트가 반복해서 질문하며 문제, 원하는 결과, 제약 조건을 정리. 개발자뿐 아니라 고객·기획자도 아이디어를 제공할 수 있으며, 작성된 내용은 사람이 확인·수정.

• 대화 대신 문서로 다음 단계에 맥락 전달
intent.md → spec.md → plan.md 순서로 의도·설계·구현 계획을 구체화. 다음 에이전트가 이전 대화를 몰라도 작업할 수 있도록 변경할 파일, 작업 순서, 위험 요소, 성공 기준을 기록.

• 병렬 개발에는 실행 규칙도 함께
독립적인 작업은 Git worktree와 서브에이전트로 분담. 권한 설정과 hooks로 수정 금지 영역, 패키지 변경, 필수 검사 등을 통제.

• 사람이 보기 전에 AI가 먼저 검증
테스트·린트·빌드·브라우저 검증을 수행하고 오류를 수정. 모델이나 스킬을 바꿀 때도 기존 과제를 다시 풀게 하는 평가(Evals)로 품질이 떨어지지 않았는지 확인.

• 배포와 유지보수까지 하나의 순환으로
PR은 AI가 비동기로 검토하고, 중요한 변경은 사람의 승인 절차를 유지. 운영 중 이상 징후가 생기면 에이전트가 진단하고 새 intent.md를 작성해 다음 개선 작업으로 연결.

💬 추가 코멘트
핵심은 파일 이름보다 ‘의도 → 실행 → 검증’이 끊기지 않게 만드는 데 있다고 봅니다. AI가 코드를 더 많이 만드는 만큼, 사람이 무엇을 요청하고 어떤 기준으로 승인할지가 더 중요해지는 셈입니다.

영상에서도 기존 개발 방식을 전부 버릴 필요는 없다고 강조합니다. 당장 하나를 적용한다면, 작업 전에 ‘무엇을 왜 바꾸고, 무엇으로 완료를 판단할지’를 짧게 남기는 것부터 시작해볼 만합니다.