AI가 스프린트 완주

PrePitch 개발에서 Claude Code + Rebar를 써서 스프린트를 사람처럼 분해하고 병렬로 돌린 경험이다.

Sprint 1에서는 이미 아래 작업이 진행된 상태였다.

• streaming text responses
• Sales / VC / PE / Interview 대시보드 카드
• radar chart scoring
• criteria별 coaching notes 백엔드 지원

또한 ClaudeSession 지속화로 지연 시간을 크게 줄였다.

• 평균 지연: 18.7s → 5.3s
• 첫 토큰 시간: 캐시된 턴에서 약 2.2s

Sprint 2에서는 Claude가 코드베이스를 맵핑하고, 스펙을 나누고, 파일 충돌을 확인한 뒤 병렬 작업 스트림으로 분해했다.

• KB compression
• interview benchmark fix
• voice UX polish
• debrief / coaching / comparison / practice weakness flow

결과는 깔끔했다.

• KB compression: 247K chars → 79K chars
• interview benchmark 수정 완료
• voice UX polish 완료
• coaching display 완료
• score comparison 완료
• practice weakness flow 완료

전체 테스트를 돌렸을 때, Sprint 2에서 새로 생긴 실패는 0건이었고 남은 실패는 기존 이슈뿐이었다.

가장 큰 실용적 성과는 KB 압축이었다. 텍스트를 247K → 79K로 줄이면서, turn 1 latency를 대략 7.4초 → 3초 수준까지 낮출 수 있을 것으로 봤다.

핵심 메시지는 단순한 코드 작성 보조가 아니라, 스프린트 분해·병렬 실행·완료 검증까지 AI가 구현 레이어로 들어왔다는 점이다. 물론 여전히 오버사이트는 필요하지만, 실사용 관점에서 한 단계 넘어섰다는 체감이 강조된다.