레거시 코드, AI와 함께라면 문제없다!
by DD
2개월 전
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2008년부터 개발된 C# 기반의 오픈소스 단백질 분석 소프트웨어 Skyline은 70만 라인 이상의 레거시 코드(Legacy Code)를 보유
개발자 온보딩(Onboarding) 경험을 바탕으로 Claude Code를 도입, AI를 활용하여 레거시 코드베이스의 유지보수성 개선
Claude Code를 통해 개발자가 떠난 미완료 기능 구현을 완료하고, 테스트 자동화 및 문서화 자동화
Context, Skill, MCP 통합을 통해 AI의 코드 이해도를 높이고, 개발 생산성 향상
레거시 코드베이스(Legacy Codebase) 온보딩 전략
본문에서는 17년 이상 개발된 Skyline 프로젝트에 Claude Code를 도입하여 레거시 코드베이스(Legacy Codebase)의 문제점을 해결하고 개발 생산성을 향상시킨 사례를 소개한다.
Context 구축: AI가 코드베이스를 이해하도록 돕기 위해 별도의 저장소(pwiz-ai)에 Context 레이어(Context Layer)를 구축하고, 버전 관리 및 유지보수를 수행
Skill 라이브러리 구축: 디버깅, 버전 관리 등 프로젝트 관련 지식을 Skill 형태로 정의하여 Claude Code가 활용하도록 함
MCP(Model-Code-Process) 통합: 테스트 결과, 예외 보고서 등 실제 데이터에 접근하기 위해 MCP 통합을 구축
