노트북 없이 스마트폰과 Claude Code만으로 15만 줄의 게임 엔진 구축하기

실용적 조언

AI에게 지시할 때 'maybe', 'what do you think about'과 같은 표현을 섞어 탐색적 대화를 시도하라.
프로젝트 루트에 상세한 문서화 디렉토리를 만들고 AI가 코드를 작성하기 전 항상 이를 참조하게 하라.
Google Analytics나 Sentry 같은 외부 도구를 AI를 활용해 직접 구현하여 의존성을 줄이고 비용을 절감할 수 있다.

섹션별 상세

작성자는 명령형 언어 대신 탐색적 프롬프팅 기법을 사용하여 AI의 결과물 품질을 높였다. '이것을 해라' 대신 '아마도', '어떻게 생각하나'와 같은 표현을 사용하여 AI가 단순히 지시를 따르는 것이 아니라 스스로 대안을 제시하고 비판적으로 검토하도록 유도했다. 이러한 방식은 AI가 개발자의 결정을 단순히 확인하는 수준을 넘어 실제적인 기여를 하도록 만드는 변화를 이끌어냈다.

게임의 세계관과 톤을 정의한 설정 문서를 개발 초기 단계에 구축하여 AI의 일관성을 확보했다. /docs/lore/ 디렉토리에 세계관, 캐릭터, 유머 감각 등을 설명하는 10여 개의 파일을 배치하고 AI가 이를 수시로 참조하도록 설계했다. 이를 통해 AI는 단순한 코드 작성을 넘어 게임의 서사에 맞는 에러 메시지와 UI 텍스트를 스스로 생성할 수 있게 되었다.

AI 에이전트가 스스로 연구하고 테스트를 작성하도록 자율성을 부여하는 워크플로우를 구축했다. 위키 페이지에서 게임 메커니즘을 조사하고 이를 기반으로 엔진을 설계하며, SQLite와 클라우드 환경에서 스스로 테스트를 수행하도록 프롬프트를 구성했다. 결과적으로 1,000여 개의 파일과 15만 줄에 달하는 TypeScript 코드가 인간의 직접적인 코드 리뷰 없이도 작동하는 상태로 생성되었다.

AI가 생성한 초기 그래픽의 품질 문제를 해결하기 위해 반복적인 선택과 CSS 최적화 전략을 사용했다. AI가 처음 내놓은 결과물을 그대로 수용하지 않고 Gemini나 OpenAI 모델을 통해 여러 시안을 생성한 후 최적의 결과물을 선택하는 과정을 거쳤다. 특히 '나무 질감처럼 보이게 해달라'는 식의 구체적인 CSS 지시를 통해 그래픽의 깊이를 보완하며 AI 특유의 이질감을 줄였다.

용어 해설

코딩 에이전트(Coding Agent): — 사용자의 고수준 지시를 바탕으로 코드 작성, 테스트, 디버깅 및 실행을 자율적으로 수행하는 AI 도구이다. 단순한 코드 완성을 넘어 프로젝트 구조 설계와 도구 사용 능력을 갖추어 개발 생산성을 극대화한다.
탐색적 프롬프팅(Exploratory Prompting): — 명령조 대신 제안이나 질문 형식을 사용하여 AI가 능동적으로 대안을 제시하고 논리적으로 검토하도록 유도하는 기법이다. AI의 단순 확증 편향을 방지하고 더 창의적이고 견고한 결과물을 얻는 데 기여한다.
설정 기반 개발(Lore-driven Development): — 게임의 세계관, 톤앤매너, 캐릭터 설정 등을 담은 문서를 AI에게 먼저 학습시킨 후 이를 바탕으로 코드와 UI를 생성하는 방식이다. 시스템 전반에 일관된 서사와 사용자 경험을 부여하는 데 핵심적인 역할을 한다.

언급된 도구

Claude Code추천

스마트폰 환경에서의 자율적 코딩 및 프로젝트 구축

Codex추천

코드 생성 및 개발 보조

Vite중립

프론트엔드 빌드 도구

언급된 리소스

문서Inselnova Devlog