Claude를 활용한 복잡한 결혼식 좌석 배치 문제 해결 사례: seatbee.app 개발기

실용적 조언

Claude는 단순한 거리 두기를 넘어 사회적 맥락을 이해한다. 예를 들어 '사이가 안 좋은 두 사람'이라는 조건에 대해 단순히 분리하는 것이 아니라, 그들 사이에 완충 지대(buffer zone)를 설정하는 등 정교한 배치를 수행한다.

150명의 하객과 20개의 복잡한 규칙이 얽힌 제약 충족 문제(Constraint Satisfaction Problem)를 단 몇 초 만에 최적화된 결과로 도출해냈다. 이는 기존 소프트웨어가 제공하지 못하던 지능형 엔진의 영역이다.

가장 구현하기 어려웠던 부분은 평면도 인식(Floor Plan Detection)이었다. 행사장 사진을 업로드하면 Claude가 공간의 기하학적 구조를 파악하도록 구현했는데, AI 자동 감지보다 수동 트레이스(trace) 기능을 정교화하는 데 수주가 소요됐다.

사용자가 입력한 자연어 규칙을 분석하고 가중치를 비례적으로 할당하도록 Claude를 학습시켰다. '이혼한 부모님은 절대 가까이 두지 말 것'과 같은 강한 제약과 '아이들은 가급적 화장실 근처'와 같은 약한 제약을 구분하여 처리한다.

제약 충족 문제(Constraint Satisfaction Problem): — 주어진 여러 제약 조건을 모두 만족하는 해를 찾는 수학적 문제이다. 결혼식 좌석 배치처럼 하객 간의 관계, 테이블 용량, 특정 위치 선호 등 복잡하게 얽힌 조건을 최적화하여 해결하는 것이 핵심이다.
바이브 코딩(Vibe Coding): — 엄격한 아키텍처 설계나 상세 명세서 없이, 개발자가 LLM과 대화하며 직관적으로 코드를 생성하고 수정해 나가는 개발 방식이다. 빠른 프로토타이핑과 아이디어 구현에 유리하다.
오픈라우터(OpenRouter): — 다양한 AI 모델의 API를 하나의 인터페이스로 통합하여 제공하는 서비스이다. 개발자가 코드 수정 없이 여러 모델을 테스트하거나 비용 및 성능에 따라 모델을 쉽게 교체할 수 있게 돕는다.
프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering): — AI 모델로부터 최적의 결과물을 얻기 위해 입력값(프롬프트)을 설계하고 최적화하는 기술이다. 본 사례에서는 자연어로 입력된 좌석 규칙을 분석하고 가중치를 할당하는 데 사용됐다.

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