Athena: LLM으로 반복적 스캐폴드 앱 생성을 위한 중간 표현

완전한 사용자 인터페이스를 LLM으로 한 번에 생성하는 일은 쉽지 않다. 화면 구성, 화면 간 navigation, 데이터 모델이 서로 얽혀 있어 단일 프롬프트로는 충분한 맥락을 담기 어렵고, 결과물도 종종 하나의 거대한 파일로 뭉개진다.

Athena는 이 문제를 풀기 위해 shared intermediate representations를 도입한 프로토타입 애플리케이션 생성 환경이다. 개발자는 app storyboard, data model, GUI skeletons를 함께 다루며 LLM과 반복적으로 상호작용해 앱을 점진적으로 완성할 수 있다.

이 중간 표현들은 생성 과정을 구조화해 여러 파일로 정리된 코드를 만들도록 돕고, 오류도 줄이는 방향으로 작동한다. 논문은 이를 통해 더 조직적인 코드 생성이 가능하다고 설명한다.

핵심 포인트는 다음과 같다.

• app storyboard로 화면 흐름을 먼저 정리한다.
• data model로 앱 전반의 데이터 구조를 맞춘다.
• GUI skeletons로 각 화면의 뼈대를 나눠 생성한다.
• 결과적으로 LLM이 multi-file 구조의 코드를 더 잘 만들도록 scaffold한다.

사용자 연구에서는 참가자의 **75%**가 일반적인 chatbot-style baseline보다 Athena 프로토타입을 더 선호했다.