이번 주 개발자 커뮤니티에서는 Claude(Anthropic의 대규모 언어 모델) Code(터미널에서 직접 코딩하는 AI 도구)나 Codex(OpenAI의 코드 생성 모델)를 쓰다 겪는 무한 수정 굴레에 대한 이야기가 다시 뜨겁다. 아이디어를 채팅창에 던지고 바로 구현을 시작했는데, 정작 결과물을 보고 나서야 로그인 페이지나 빈 화면 처리, 에러 핸들링 같은 기본 설계를 놓쳤다는 사실을 깨닫는 장면이다. 다시 설명하고 수정하는 과정이 반복되면서 처음의 속도감은 사라지고 피로감만 쌓이는 상황이 빈번하게 포착된다.

LAO의 구조화된 설계 워크플로우

LAO는 SwiftUI(애플의 사용자 인터페이스 프레임워크)로 제작된 macOS 네이티브 앱이다. 이 도구는 IdeaBoard(아이디어를 시각적으로 탐색하는 공간)에서 AI 전문가 패널의 제안을 통해 방향을 잡는 것부터 시작한다. 이후 Design Workflow(설계 작업 흐름) 단계로 넘어가면 Director(작업 분배 AI)가 화면 설계, 사용자 흐름, 데이터 모델, API 단위로 작업을 쪼개고, Step Agent(세부 스펙 작성 AI)가 이를 구체적인 명세서로 완성한다. 현재 Claude, Codex, Gemini CLI(명령어 라인 인터페이스 기반 AI) 프로바이더 연결을 지원하며, Work Graph(작업 간의 관계를 시각화한 그래프)와 Deliverable Spec(최종 결과물 명세서)을 통해 채팅 내용이 아닌 구조화된 데이터를 저장한다. 프로젝트별 워크스페이스를 제공해 세션을 저장하고 이어서 작업할 수 있는 환경을 갖췄다.

채팅 맥락의 휘발성을 잡는 설계 중심 접근

예전에는 AI와 주고받은 긴 채팅 기록 자체가 곧 설계서 역할을 했다. 하지만 대화가 길어질수록 AI와 사람 모두 맥락을 놓치며, 결국 아까 말한 그 부분을 다시 설명해야 하는 비효율이 발생했다. LAO는 대화 자체보다 Work Graph(작업 간의 연결 구조)라는 결과물을 중심에 둔다. 채팅은 방향을 잡는 수단일 뿐, 최종적으로는 AI가 즉시 실행 가능한 형태의 설계서로 변환해 넘겨주는 방식이다. 구현 속도가 빨라질수록 잘못된 방향으로 빠르게 가는 위험이 커지는데, 이를 앞단에서 구조화해 막겠다는 전략이다. 특히 솔로 메이커(혼자 제품을 만드는 개발자)나 작은 팀이 기획에서 개발로 넘어가는 흐름을 체계화하는 데 초점을 맞췄다.

이제 AI 개발의 핵심 경쟁력은 코딩 속도가 아니라, AI가 오해 없이 실행할 수 있는 정교한 설계서를 얼마나 빠르게 뽑아내느냐로 옮겨가고 있다.