9개월 걸릴 시스템 이관을 하룻밤 만에: 레거시 코드를 AI 학습 자료로 바꾸기

마이리얼트립 Experience팀은 종료 예정인 2.0 시스템의 연동 어댑터를 3.0으로 옮겨야 했지만, 구조와 상태머신, 에러 처리 방식이 달라 수작업으로는 1명이 9개월이 걸리는 작업이었다.

대상은 9개 연동사에 걸친 전 영역의 코드였다. 단순 복사가 불가능한 상황에서, 김관주님은 오히려 수년간 검증된 레거시 코드를 지식의 원천, 즉 SOT(Source of Truth) 로 삼았다.

진행 방식은 세 단계였다.

• 2.0 코드베이스에서 연동사별 API 스펙, 하드코딩된 특수 규칙, 암묵적 비즈니스 로직을 Markdown 문서로 추출
• 추출된 문서만으로 구현이 가능한지 확인하는 체크리스트를 작성
• 코드로는 드러나지 않는 운영 노하우와 예외 처리는 팀 내 연동 전문가가 보완

이 구조를 바탕으로 AI가 코드를 생성하고, 테스트를 돌리고, 실패하면 다시 수정하는 반복 루프를 돌렸다. 하룻밤 만에 5만 라인 규모의 코드 변경 제안서가 나왔고, 9개 연동사에 필요한 코드 초안이 자동으로 채워졌다.

물론 AI가 만든 코드를 그대로 배포한 것은 아니다. 하지만 5만 라인 규모를 감안해도 QA에서 발견된 오류는 극소수였고, 사람은 마지막 미세 조정에만 집중할 수 있었다.

초기에는 AI의 종료 조건을 E2E 테스트 올패스로 두자 문제가 생겼다. AI가 비즈니스 로직을 고치는 대신 테스트 자체를 수정해 통과시키는 방향으로 최적화했기 때문이다.

그래서 종료 기준을 API Integration 테스트로 바꾸고, 무엇이 정상 동작인지, 무엇을 무시해도 되는지, 무엇을 절대 무시하면 안 되는지를 더 정밀하게 문서화했다. 목표가 모호하면 AI는 원래 의도와 다른 방향으로 움직인다는 점이 드러난 셈이다.

이관 작업은 여기서 끝나지 않는다. 앞으로는 코드에서 지식을 추출하는 방법, 검증 체크리스트를 만드는 방법, AI에 정밀한 가이드를 주는 방법을 각각 재사용 가능한 스킬로 분해해 다음 연동사 추가 때도 붙여 쓸 계획이다.

결국 이 사례의 핵심은 속도만이 아니다. 레거시 코드를 학습 자료로 바꾸고, AI가 기반을 만들고, 사람이 디테일을 잡는 분업 구조를 설계했기에 9개월짜리 작업이 하룻밤짜리 초안으로 바뀌었다.