Claude Code로 거의 100% 완성한 macOS 앱 개발기: Context 프로젝트의 여정 🚀

AI 코딩 도구의 진화와 Claude Code의 등장

글쓴이 Indragie Karunaratne는 오랜 기간 맥용 소프트웨어를 개발해왔지만, 이번에는 특별한 경험을 하게 됩니다. 바로 macOS 네이티브 앱(Context)을 거의 100% Claude Code라는 AI 코딩 에이전트로 개발해 출시한 것이죠. 전체 2만 줄의 코드 중, 직접 작성한 코드는 1,000줄도 되지 않는다고 합니다.

"Context는 거의 100% Claude Code로 만들어졌어요. 2만 줄 중 제가 손으로 쓴 코드는 1,000줄도 안 됩니다."

이 글은 그 여정과, 도구 선택 과정, Claude Code의 장단점, 그리고 AI 코딩 에이전트를 최대한 잘 활용하는 방법을 시간순으로 상세히 풀어냅니다.

1. Copilot에서 Claude Code로: AI 코딩 도구의 변화

처음 AI 코딩 도구를 접한 것은 GitHub Copilot이었습니다. VS Code에 내장된 이 도구는 기존의 자동완성 기능을 넘어, 함수 전체 구현까지 제안해주는 점이 인상적이었죠. 하지만 여전히 개발자가 대부분의 작업을 해야 했습니다.

이후 Cursor, Windsurf 등 다양한 경쟁 제품이 등장하며, AI가 반복적으로 코드를 읽고, 빌드하고, 테스트하며 점점 더 복잡한 작업을 수행하는 "에이전트 모드"가 대세가 됩니다.

2025년 2월, Claude Code가 등장합니다. 기존처럼 IDE에 AI를 "덧붙이는" 방식이 아니라, 터미널 기반의 완전히 새로운 IDE로, 오직 프롬프트 입력창만 제공하며 모든 작업을 AI가 주도합니다.

"AI가 IDE를 보조하는 게 아니라, 아예 IDE를 대체하는 방식이 신선해서 꼭 써보고 싶었어요."

2. 또 하나의 사이드 프로젝트 시작

많은 개발자처럼 글쓴이도 미완성된 사이드 프로젝트가 많았습니다. 프로토타입은 만들 수 있지만, 마지막 20%의 완성이 너무 힘들어 6년간 프로젝트를 출시하지 못했다고 해요.

이번에는 MCP 서버 디버깅을 위한 네이티브 macOS 앱을 만들기로 결심합니다. 기존의 MCP 서버 테스트 도구는 불편했고, 맥 개발자로서 직접 더 나은 앱을 만들어보고 싶었습니다.

3. Claude Code의 코드 작성 능력

Claude Code(최신 Sonnet 4, Opus 4 모델)는 정말로 코드를 잘 씁니다. 최고 수준의 프로그래머는 아니지만, 평균 개발자보다 훨씬 뛰어난 결과를 보여줍니다.

Claude는 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다:

프로젝트 내 관련 소스코드 탐색 및 이해
코드 스타일과 디자인 패턴 파악
추가 문서나 명세 읽기
기능 구현 코드 및 테스트 코드 생성
빌드 및 테스트 실행, 실패 시 반복 수정
스크린샷이나 콘솔 로그를 보고 버그 파악 및 수정

"새로운 직원이 아무런 맥락 없이 들어와서 몇 분 만에 완성된 기능을 내놓는 걸 상상해보세요."

4. Swift는 '보통', SwiftUI는 '잘' 다루는 Claude

최신 Swift 6.1과 SwiftUI로 앱을 만들면서, Claude가 Swift를 얼마나 잘 다루는지 실험했습니다. Swift는 학습 데이터가 적어 약간 부족하지만, Swift 5.5까지의 기능은 무난하게 사용합니다. 다만, 최신 프레임워크와 구식 Objective-C API를 혼동하는 경우가 있습니다.

SwiftUI 코드는 꽤 잘 생성하지만, 처음엔 다소 투박할 수 있습니다. 반복적으로 "더 아름답게" 요청하면 점점 더 세련된 UI가 완성됩니다.

"Claude가 만든 SwiftUI 코드는 대체로 정확하지만, 처음엔 좀 못생겼어요. 반복적으로 개선 요청을 하면 정말 쓸만한 UI가 나옵니다."

복잡한 UI 코드에서 Swift 컴파일러가 타입 추론에 실패하는 문제도 자주 발생하지만, Claude는 이를 잘게 나누어 해결하는 능력이 있습니다.

CLAUDE.md 파일에 "최신 API만 사용", "SwiftUI 우선", "Apple 디자인 가이드라인 준수" 등 간단한 규칙만 적어줘도 결과가 훨씬 좋아집니다.

5. "더 아름답게 만들어줘" 한마디면 OK 🎨

Claude가 처음에 예쁜 UI를 만들지 못해도, 그냥 "더 아름답고, 우아하고, 사용하기 쉽게 만들어줘"라고 말하면 놀랄 만큼 좋은 결과가 나옵니다.

"UI를 더 아름답게 만들어줘"라고만 해도, 정말 괜찮은 결과가 나와요.

또한, UI 버그나 개선이 필요할 때 스크린샷을 Claude에 붙여넣으면 바로 피드백을 받고 수정할 수 있습니다.

6. 핵심은 '컨텍스트 엔지니어링'

예전에는 프롬프트 엔지니어링이 중요하다고 했지만, 최신 모델에서는 컨텍스트 엔지니어링이 더 중요해졌습니다. 즉, AI가 참고할 수 있는 정보(컨텍스트)를 얼마나 잘 제공하느냐가 결과의 품질을 좌우합니다.

Claude는 20만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하지만, 대화가 길어지면 자동으로 요약(compaction)하여 새 컨텍스트로 이어집니다. 이 과정에서 중요한 정보가 누락될 수 있으니, 최대한 필요한 정보만, 효율적으로 제공하는 것이 관건입니다.

"최신 모델은 불완전한 입력도 잘 이해하지만, 결국 컨텍스트 윈도우의 한계와 싸우게 됩니다."

7. 에이전트 '프라이밍'하기

Claude가 더 좋은 결과를 내도록 하려면, 작업 전에 관련 소스코드, 문서, 명세 등을 먼저 읽게 하는 '프라이밍'이 효과적입니다.

예를 들어, 여러 소스 파일과 웹의 명세 문서를 읽고 요약하게 한 뒤, 그 요약을 바탕으로 작업을 시키면 훨씬 좋은 결과가 나옵니다.

"관련 소스와 문서를 읽고 요약해달라고 하면, Claude가 더 잘 이해하고 작업을 진행합니다."

특히, 최신 API나 외부 라이브러리를 쓸 때는 이 과정이 필수적입니다.

8. AI는 마음을 읽지 못한다, 명확한 '스펙'이 필요하다

Claude에게 기능 구현을 맡길 때는 상세한 스펙(요구사항)이 꼭 필요합니다. 한 줄 프롬프트로 "앱 전체"를 만들 수 있다는 데모는 실제로는 프로토타입 수준에 불과합니다.

"실제 기능을 원한다면, 제대로 된 스펙이 필요해요. 잘 쓴 문서가 아니어도, 말로 툭툭 던져도 괜찮아요."

스펙을 작성하는 데 드는 시간은, 직접 구현하는 것보다 훨씬 짧습니다.

9. "울트라싱크(ultrathink)로 먼저 계획 세워줘"

Claude는 종종 충분한 배경지식 없이 바로 구현에 들어가서 결과가 좋지 않을 때가 있습니다. 이럴 때는 "think", "think hard", "think harder", "ultrathink" 같은 키워드로 충분히 고민하고 계획을 세우게 하면 훨씬 나은 결과가 나옵니다.

"ultrathink로 먼저 계획을 세우고, 내가 승인할 때까지 구현하지 말라고 지시하면 좋아요."

이런 방식은 토큰을 더 많이 쓰지만, 결과의 품질이 확실히 올라갑니다.

10. 피드백 루프(Feedback Loop) 구축하기

Claude가 스스로 변경 → 테스트 → 실패 원인 파악 → 재수정의 루프를 돌 수 있도록 환경을 만들어주면, 훨씬 효율적으로 개발할 수 있습니다.

빌드: Swift 패키지는 swift build로 잘 처리하지만, Xcode 프로젝트는 별도 도구(XcodeBuildMCP)가 필요할 수 있습니다.
테스트: swift test로 단위 테스트 가능. UI 테스트는 추가 설정 필요.
버그 수정: Claude가 로그를 보고 버그를 찾을 수 있지만, 사용자가 직접 앱을 조작해 로그를 붙여넣어야 합니다.
UX 개선: 스크린샷을 붙여넣어 UI를 반복 개선할 수 있습니다.

11. Claude Code는 코드 작성 그 이상을 한다

Claude Code는 코딩 외에도 다양한 작업에 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 앱의 카피 문구 수정, 기능 로드맵 제안, 실제 데이터가 없을 때 현실적인 목(mock) 데이터 생성 등도 가능합니다.

"목 데이터 생성이 너무 쉬워서, 실제 데이터가 없어도 UI를 미리 다듬을 수 있었어요."

특히 MCP 서버의 다양한 기능을 테스트할 때, 목 데이터가 큰 도움이 되었습니다.

12. 고품질 자동화, 이제 거의 '공짜'로 가능

앱 출시의 마지막 20%는 빌드, 코드서명, 노터리제이션, 패키징 등 복잡한 자동화 작업이 가장 힘든 부분입니다. 예전에는 fastlane 등으로 직접 스크립트를 짜야 했지만, 이번에는 Claude가 2,000줄짜리 파이썬 자동화 스크립트를 만들어줬습니다.

환경 체크
변경 로그 및 릴리즈 노트 자동 생성
빌드, 코드서명, 노터리제이션, DMG 패키징
자동 업데이트용 Sparkle appcast 생성
GitHub 릴리즈 및 Sentry 심볼 업로드

"몇 시간 만에 완성된 자동화 스크립트 덕분에, 매번 수십 분씩 절약하게 됐어요."

13. 미래의 IDE는 완전히 달라질 것

이번 프로젝트에서 글쓴이는 Claude Code와 GitHub Desktop만 사용했습니다. 기존 IDE의 파일 트리, 소스코드 에디터, 확장 기능 등은 거의 필요 없었습니다.

"이게 AI 코딩 에이전트의 '최악'일 때 모습이라면, 앞으로 IDE는 지금과 완전히 달라질 거라고 확신해요."

미래의 IDE는 에이전트의 컨텍스트를 세팅하고, 피드백 루프를 구축하는 데 초점을 맞출 것이며, 소스코드 에디터가 중심이 아닐 수도 있다고 전망합니다.

14. 다시 사이드 프로젝트를 출시할 수 있게 되다! 🎉

이 여정에서 가장 기쁜 점은, 이제 다시 사이드 프로젝트를 완성해 출시할 수 있게 됐다는 것입니다. 마치 하루에 5시간이 더 생긴 느낌이고, 한 달에 20만 원 정도의 비용만 들었다고 해요.

"이제 다시 사이드 프로젝트를 완성해서 세상에 내놓을 수 있게 됐어요. 하루에 5시간이 더 생긴 기분입니다."

핵심 키워드 요약

Claude Code: 터미널 기반 AI 코딩 에이전트, 거의 100% 자동 코드 생성
컨텍스트 엔지니어링: AI가 참고할 정보(문서, 코드, 명세 등)를 잘 제공하는 것이 핵심
프라이밍(Priming): 작업 전 관련 자료를 읽고 요약하게 하여 이해도 향상
상세한 스펙: AI가 제대로 동작하려면 명확한 요구사항이 필수
피드백 루프: 자동 빌드, 테스트, 버그 수정, UI 개선의 반복 구조
자동화: 빌드/릴리즈/배포 등 고품질 자동화 스크립트도 AI가 작성
미래의 IDE: 소스코드 에디터 중심에서 벗어나, 에이전트 중심의 UX로 변화

이 글은 AI 코딩 에이전트의 실전 활용법과, 앞으로 개발 환경이 어떻게 바뀔지에 대한 생생한 경험담을 담고 있습니다. AI와 함께라면, 이제 누구나 더 쉽고 빠르게 멋진 프로젝트를 완성할 수 있는 시대가 열리고 있음을 보여줍니다! 🚀