Claude Skills를 활용한 Starlette 1.0 실험 및 AI 코딩 에이전트 활용기

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핵심 요약

Starlette 1.0의 정식 출시와 함께 기존 on_startup 방식이 lifespan 컨텍스트 매니저로 변경되는 등 주요 변화가 발생했다. 저자는 Claude의 'skill-creator' 기능을 활용해 Starlette 1.0 저장소를 클론하고 새로운 기능을 문서화한 '스킬'을 생성하여 모델의 지식 한계를 극복했다. 생성된 스킬을 장착한 Claude는 Starlette 1.0 기반의 작업 관리 앱을 작성했을 뿐만 아니라, TestClient를 사용해 자율적으로 기능 테스트까지 수행했다. 이는 LLM이 단순한 코드 생성을 넘어 최신 기술을 스스로 습득하고 검증하는 코딩 에이전트로서의 실질적인 가능성을 보여준다.

배경

Python 비동기 프로그래밍(asyncio) 기초 지식, ASGI 프레임워크(Starlette, FastAPI 등)에 대한 이해, Claude.ai의 기본 사용법 및 스킬 시스템에 대한 인지

대상 독자

최신 Python 비동기 프레임워크를 사용하는 개발자 및 AI 에이전트 활용에 관심 있는 엔지니어

의미 / 영향

이 실험은 LLM이 정적 지식에 머물지 않고 실시간으로 최신 기술 스택을 습득하여 실무에 적용할 수 있음을 보여준다. 특히 코딩 에이전트가 스스로 테스트를 수행하고 환경을 구축하는 능력은 소프트웨어 개발 생명주기 전반의 자동화 수준을 한 단계 높일 것으로 전망된다.

섹션별 상세

Starlette 1.0은 FastAPI의 기반이 되는 ASGI 프레임워크로, 이번 릴리스에서 lifespan 메커니즘을 도입하며 기존 시작/종료 핸들러 방식을 대체했다. 비동기 컨텍스트 매니저를 사용하는 이 방식은 리소스 관리를 더욱 직관적이고 안전하게 만들어주지만, 이전 버전과의 하위 호환성이 깨지는 변경 사항을 포함한다.

python

@contextlib.asynccontextmanager
async def lifespan(app):
    async with some_async_resource():
        print("Run at startup!")
        yield
        print("Run on shutdown!")

app = Starlette(
    routes=routes,
    lifespan=lifespan
)

Starlette 1.0에서 새롭게 도입된 lifespan 메커니즘을 사용한 앱 시작 및 종료 로직 구현 예시

LLM의 학습 데이터 컷오프 문제를 해결하기 위해 Claude의 'skill-creator'를 사용하여 Starlette 1.0 전용 스킬을 구축했다. Claude는 직접 GitHub 저장소를 클론하고 소스 코드를 분석하여 최신 API 사양과 코드 예시가 담긴 마크다운 문서를 생성했으며, 이를 사용자 계정의 스킬로 즉시 등록할 수 있었다.

Claude 인터페이스에서 Starlette 1.0 스킬을 생성하고 등록하는 과정을 보여주는 스크린샷이다. — Screenshot사용자가 Starlette 1.0 저장소를 클론하여 스킬 문서를 만들도록 요청한 결과, Claude가 단계별 전략을 수립하고 'Copy to your skills' 버튼을 통해 사용자 환경에 기능을 추가하는 과정을 시각적으로 증명한다.

새롭게 학습된 스킬을 바탕으로 Claude는 프로젝트, 작업, 댓글 기능을 갖춘 복잡한 작업 관리 애플리케이션인 'TaskFlow'를 단일 프롬프트로 구현했다. 이 과정에서 SQLite와 Jinja2 템플릿을 결합한 완전한 스택을 구성했으며, Starlette 1.0의 새로운 문법을 정확하게 적용했다.

Claude가 생성한 Starlette 기반 작업 관리 앱 'TaskFlow'의 칸반 보드 UI이다. — Screenshot단일 프롬프트로 생성된 애플리케이션이 실제 작동 가능한 수준의 UI와 프로젝트 관리 기능을 갖추고 있음을 보여준다. 이는 AI가 복잡한 요구사항을 실제 동작하는 소프트웨어로 구현할 수 있음을 입증하는 사례이다.

Claude는 코드 작성에 그치지 않고 TestClient와 httpx를 활용한 테스트 스크립트를 스스로 작성하고 실행하여 애플리케이션의 정상 작동 여부를 검증했다. 이는 Claude가 단순한 챗봇을 넘어 코드를 작성, 실행, 디버깅하는 통합적인 코딩 에이전트로서 동작할 수 있음을 입증한다.

python

from starlette.testclient import TestClient
from main import app
client = TestClient(app)
r = client.get('/api/stats')
print('Stats:', r.json())
// ...(중략)
r = client.post('/api/tasks', json={'title':'Test task','project_id':1,'priority':'high','label_ids':[1,2]})
print('Created task:', r.status_code, r.json()['title'])
print('
All tests passed!')

Claude가 생성한 코드를 검증하기 위해 스스로 작성하고 실행한 테스트 스크립트

실무 Takeaway

최신 라이브러리의 변경 사항으로 인해 LLM이 잘못된 코드를 생성할 경우, Claude의 스킬 생성 기능을 통해 최신 문서를 직접 학습시켜 정확도를 높일 수 있다.
Starlette 1.0의 lifespan 핸들러와 같은 파괴적 변경 사항은 기존 on_startup 방식보다 리소스 생명주기 관리에 유리하므로 신규 프로젝트 도입 시 우선 고려해야 한다.
Claude를 단순 코드 생성기가 아닌 코딩 에이전트로 활용하여 테스트 자동화 및 환경 구축까지 위임함으로써 개발 생산성을 극대화할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubStarlette GitHub Repository

GitHubSimon Willison's Research Repository

@contextlib.asynccontextmanager async def lifespan(app): async with some_async_resource(): print("Run at startup!") yield print("Run on shutdown!") app = Starlette( routes=routes, lifespan=lifespan )

from starlette.testclient import TestClient from main import app client = TestClient(app) r = client.get('/api/stats') print('Stats:', r.json()) // ...(중략) r = client.post('/api/tasks', json={'title':'Test task','project_id':1,'priority':'high','label_ids':[1,2]}) print('Created task:', r.status_code, r.json()['title']) print(' All tests passed!')

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