표준 라이브러리 선정하기

표준 라이브러리/프레임워크 선정 시 핵심 고려사항

조직에서 일할때는 라이브러리나 프레임워크를 선정하는것이 굉장히 중요

• 기술 스택 내부에는 개발 철학과 방법론이 포함되어 있기 때문에, 결국 이것들이 우리들의 일하는 방식에 그대로 녹아들기 때문에 중요한 부분

• 선정된 기술을 제데로 활용하기 위해서는 단순 활용을 넘어, MCP 또는 잘 정리된 문서와 예제 소스를 조직 자산으로 만들어 관리해야함

• AI를 활용하여 기존 라이브러리/프레임워크를 기존 워크플로우를 해치지 않고 잘 사용하려면 문서가 잘 정리되어있어야 하고 Tool의 활용을 적극적으로 병행하는 것이 좋음

생태계 및 커뮤니티

기술의 지속 가능성과 이슈 해결을 위해 생태계 및 커뮤니티가 활성화되어 있는지 체크

• AI가 참고할 수 있는 코드 및 문서가 최신으로 업데이트 되고 있는지 확인

• 최신 라이브러리의 경우 AI가 학습하지 못했다면 별도 문서를 전달해야할 수 있음

AI Tool 지원 언어

AI 활용을 염두에 두고, AI Tool이 많이 사용하는 기술들 위주로 검토하는 것이 좋음

• AI Tool에서 주로 지원하는 언어를 확인

• 여러 AI 서비스에서 주로 채택하는 라이브러리를 참고

• 이미 AI로 생성하는 서비스가 있다면 해당 라이브러리 및 프레임워크 구조 참고

조직 역량 및 학습 곡선

조직 구성원들이 새로운 기술에 대한 허들이 없도록 기존 워크플로우에 통합된 형태로 도입해야함

• 현재 조직의 인력 구성과 역량을 확인

• 해당 인원이 새로운 라이브러리/프레임워크를 쉽게 익힐 수 있도록 워크플로우를 구성해야함

AI로 라이브러리/프레임워크 잘 사용하는 방법

Documentation(문서화)

• 기능에 대한 명세와 풍부한 예시를 제공

• One-Shot Prompting을 통한 품질 향상

  • 유형을 구조화하여 각 유형에 맞는 기능 명세와 예시 코드를 제공하면 코드 품질을 높일 수 있음

  • 소스코드가 어떤 형식으로 구조화되어 있는지 AI가 인지하고 개발하기 때문에 일관성 있는 코드 품질을 만드는데 도움을 줌

Tools

• 필요한 정보와 데이터 연계를 구축

• 일하는 방식에 맞게 Tool 사용

• MCP Server를 통해 해당 라이브러리/프레임워크를 쉽게 사용할 수 있도록 세팅 가능

  • ex:) toss payment MCP