AI 코딩 에이전트의 환각을 방지하는 명세서 자동 생성 도구, Kaisho.ai

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핵심 요약

kaisho.ai는 아이디어를 구조화된 기술 명세서로 변환하여 AI 코딩 에이전트의 개발 일관성을 확보한다.

배경

비개발자 출신의 작성자가 Claude Code와 Replit 같은 AI 에이전트로 프로젝트를 진행하던 중, 명확한 설계도 부재로 인해 발생하는 프로젝트 붕괴와 AI 환각 문제를 해결하고자 kaisho.ai를 개발했다.

의미 / 영향

AI 코딩 시대에도 전통적인 소프트웨어 공학의 '설계' 단계는 여전히 중요하며, 오히려 AI 에이전트의 성능을 극대화하기 위해 AI 최적화 명세서 작성이 핵심 역량으로 부상하고 있다. 비개발자도 이러한 도구를 통해 복잡한 시스템 아키텍처를 관리하며 대규모 프로젝트를 완수할 수 있는 환경이 조성되고 있다.

커뮤니티 반응

대체로 긍정적이며, AI 코딩의 한계를 경험한 사용자들 사이에서 설계 도구의 필요성에 대한 공감이 형성되었다.

주요 논점

01찬성다수

AI 코딩의 성공은 프롬프트 기술보다 구조화된 설계도(Spec)에 달려 있다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

AI 에이전트가 프로젝트 규모가 커지면 환각을 일으키거나 일관성을 잃는 경향이 있다.

논쟁점

비개발자가 생성된 명세서의 기술적 타당성을 완벽히 검증할 수 있는지 여부.

실용적 조언

AI 에이전트로 코딩하기 전 반드시 데이터 모델과 아키텍처가 포함된 명세서를 먼저 작성할 것.
기존 프로젝트에 기능을 추가할 때는 현재 아키텍처를 AI에게 컨텍스트로 제공하여 코드 파손 방지.

섹션별 상세

AI 코딩 프로젝트의 초기 성공 이후 발생하는 유지보수 어려움을 지적했다. 초기에는 프롬프트만으로 빠르게 빌드되지만, 명확한 계획이 없으면 에이전트가 임의의 결정을 내리며 전체 구조가 무너지는 현상이 반복된다. 이를 해결하기 위해 AI 에이전트가 이해할 수 있는 데이터 모델과 아키텍처 가정을 포함한 구조화된 명세서 작성이 필수적임을 짚었다.

거친 아이디어를 실행 가능한 기술 명세서로 변환하는 'Idea to Spec' 기능을 구현했다. 사용자가 입력한 개념을 바탕으로 사용자 흐름, 엣지 케이스, 수락 기준 등을 자동으로 생성하여 AI 에이전트가 개발 방향을 잃지 않도록 돕는다. 이는 개발 지식이 부족한 사용자가 전문적인 설계 문서를 갖출 수 있게 하여 개발 품질을 높이는 역할을 한다.

기존 웹사이트의 URL을 통해 명세서를 역설계하는 'Clone Spec' 기능을 제공한다. 특정 제품의 구조를 분석하여 유사한 기능을 구현하거나 경쟁 제품 연구에 활용할 수 있는 명세서를 생성한다. 이를 통해 기존 성공 사례의 아키텍처를 빠르게 학습하고 자신의 프로젝트에 적용할 수 있는 기반을 마련해준다.

기존 프로젝트의 문맥을 유지하며 새로운 기능을 추가하는 'Feature Spec'의 중요성을 전했다. 현재 아키텍처와 데이터 모델을 이해한 상태에서 명세서를 생성하므로, 새로운 기능이 기존 코드를 망가뜨리지 않고 자연스럽게 통합되도록 보장한다. 이는 프로젝트가 커질수록 복잡도가 급증하는 문제를 해결하기 위해 AI가 전체 컨텍스트를 유지하게 하는 것이 핵심임을 나타냈다.

실무 Takeaway

AI 코딩 에이전트 사용 시 프로젝트가 중반 이후 무너지는 주된 원인은 명확한 기술 명세서(Spec)의 부재와 그로 인한 AI의 임의적 판단(환각)이다.
데이터 모델, 사용자 흐름, 아키텍처 가정이 포함된 구조화된 명세서를 먼저 작성하면 AI 에이전트의 개발 일관성을 획기적으로 높일 수 있다.
기존 프로젝트의 아키텍처를 이해하는 'Feature Spec' 방식을 도입하면 새로운 기능 추가 시 기존 코드를 파괴하는 위험을 줄이고 안정적인 확장이 가능하다.

언급된 도구

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Demokaisho.ai