AI 프롬프트만으로 브라우저 확장 프로그램 포팅에 실패한 이유와 해결책

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

핵심 요약

AI 프롬프트에만 의존한 포팅 실패를 겪은 후, BrowserShell 인터페이스와 Humble Object 패턴을 도입하여 코드 구조를 개선함으로써 성공적인 포팅을 달성함.

Firefox 확장 프로그램을 Chrome으로 포팅하는 과정에서 AI 프롬프트에만 의존했다가 두 번의 실패를 겪은 후, 코드 아키텍처 개선을 통해 문제를 해결했다.

AI 코딩에서 코드 구조가 프롬프트보다 더 중요하다. 명확한 아키텍처 설계는 AI의 일관된 패턴 재현을 가능하게 하여, 복잡한 포팅 작업의 효율을 높인다.

AI 프롬프트에만 의존하여 Firefox 확장 프로그램을 Chrome으로 포팅하려 했으나, 모델 버전 결합과 프롬프트 성능 저하로 인해 두 차례 실패했다. 프롬프트는 학습 데이터의 공백을 메울 수는 있지만, 규모가 커질수록 일관성이 떨어지는 한계가 존재한다.

해결책으로 브라우저 독립적인 로직을 별도의 코어 패키지로 추출하고, 각 브라우저별 구현은 BrowserShell 인터페이스를 통해 처리하는 구조를 채택했다. 이를 통해 각 확장 프로그램은 얇은 껍데기(thin shell) 형태로 유지되었다.

Humble Object 패턴을 적용하여 경계 코드를 최소화함으로써, AI 모델이 복잡한 로직을 건드리지 않고도 패턴을 안정적으로 복제할 수 있게 했다. 결과적으로 Chrome 확장 프로그램의 코드는 Firefox 버전과 단 5줄만 차이 나는 수준으로 구현되었다.

코드 패턴이 가이드라인보다 강력하다는 점이 확인되었다. 명확하고 테스트 가능한 코드베이스를 구축하면 AI가 일관된 패턴을 재현할 수 있으며, 추상적인 프롬프트에 의존하는 것보다 훨씬 높은 신뢰성을 제공한다.