개발자 없이 5분 만에 버그를 고친 QA, 우리가 설계한 것과 설계하지 않은 것

AI 코딩 도구를 팀으로 확장하자 동기화 문제가 터졌다. 누군가는 최신 규칙을, 누군가는 2주 전 버전을, 누군가는 로컬에서 고친 자기 방식으로 유지했다. 같은 요청인데도 결과가 달랐다.

이를 해결하기 위해 code-forge라는 Claude Code 플러그인을 만들었다. 3층 구조로 설계됐다: 위험한 명령을 차단하고 lint를 자동 실행하는 시스템 강제 장치(Hooks), 코드베이스를 먼저 읽게 만드는 사고 모델, 민감 파일 생성을 막는 접근 제어. 프롬프트는 무시할 수 있어도 Hooks는 시스템이 강제한다.

같은 프롬프트, 다른 결과

동일한 캠페인 등록 폼 요구사항을 base 프로젝트와 code-forge 세팅 프로젝트에 각각 요청했다. 코드베이스에 이미 "정산 규칙은 28일 기준", "최소 주문 금액 5만 원"이라는 정책이 구현되어 있었지만 프롬프트에는 언급하지 않았다.

• Base: 정책 무시, 일반적인 코드 생성
• code-forge: 코드베이스를 먼저 읽고 기존 정책 준수

실제 PG 연동 작업에서 code-forge가 결제 플로우별 분기(카드/계좌이체/간편결제)와 시나리오(성공/실패/취소/환불)를 자동 도출해 테스트 케이스로 만들었다. "취소 후 재결제" 같은 엣지 케이스까지 포함했다.

병목은 권한과 진입 경로에 있었다

"이거 갑자기 안 돼요" 같은 운영 이슈가 올라왔는데, 담당 개발자가 휴가 중이거나 다른 작업 중이면 5분이면 끝날 일이 하루이틀씩 밀렸다. 난이도가 아니라 권한 문제였다.

Anvil: Slack에서 작동하는 작업대

code-forge 위에 Slack 인터페이스를 얹은 Anvil을 만들었다. QA, 기획자, 디자이너가 터미널 없이 Slack DM으로 작업을 시작할 수 있다. 작업 흐름:

1. "내 티켓 보여줘" → Jira 미완료 목록
2. 티켓 선택 → 영향 범위 자동 분석
3. 단순 수정: 바로 구현 → 품질 게이트 → MR 생성
4. 정책/코어 변경: 담당 개발자 승인 → 구현 → MR 리뷰

최종 머지 판단은 항상 개발자가 한다. 반드시 사람이 봐야 하는 지점을 남겨둬야 나머지 부분을 더 넓게 열 수 있다.

실제 상용 배포 사례

통합어드민 가격최적화 스쿼드에서 QA 담당자가 Anvil로 대시보드 신규 필드 추가 작업을 시작했다. 영향 범위 분석 → 코드 수정 → MR 생성 → 배포 요청까지 한 흐름으로 이어져 개발자 없이 상용 환경까지 배포 완료했다. 광고센터 외부 스쿼드에서 Anvil로 시작된 작업이 상용까지 통과한 첫 사례다.

code-forge는 플러그인이라 도입 장벽이 낮다. /setup 실행 시 프로젝트 스택(React/Next.js, Jotai/Zustand, Emotion/Tailwind 등)을 자동 감지해 맞는 모듈만 적용한다. 기존 코드베이스 컨벤션도 분석해 반영하기 때문에 새 프로젝트에서도 일관된 코드 품질이 나온다.

역할별 반응

• 기획자: 개발자에게 묻기 전에 먼저 확인할 수 있는 범위에 관심
• 디자이너: 자기가 생각한 인터랙션이나 트래킹 변경을 직접 실험
• QA: 특정 API, 문구, 버튼이 어느 화면에서 쓰이는지 빠르게 파악

AI가 코드를 수정하는 시대에 개발자가 할 일이 줄어드는 게 아니라 종류가 바뀐다. 사고 모델을 만들고 하네스를 구성하고 정책을 코드베이스에 녹여두는 일이 더 중요해진다. 그냥 권한을 여는 게 아니라, 누가 작업하든 일정한 품질이 나오는 환경을 먼저 만드는 것이 앞으로 개발자에게 요구될 역할이다.