AI 요약관련 정보

• 다양한 개발 방식: 초기 단계의 '일단 만들고 돌아가면 끝' 방식부터, 로드맵 기반의 체계적인 대기업 프로세스, 그리고 MVP 중심의 B2B 전략까지 회사 및 팀별로 개발 방식이 상이합니다. 🔄
• 도메인 지식의 중요성: 초기 설계 단계에서 도메인 지식 부족은 코드 복잡성(일명 '떡진 코드')을 야기하고, 향후 유지보수 및 확장을 어렵게 만들며, 특히 결제나 재고 관리 같은 복잡한 영역에서 큰 재작업을 초래합니다. 🍝
• 레거시 코드와 플랫폼화의 난관: 기존의 복잡한 레거시 코드베이스는 리팩토링 및 이상적인 플랫폼화 목표 달성에 큰 걸림돌이 되며, 이를 해결하기 위해 3년 이상의 장기적이고 점진적인 전략이 필요합니다. 🏗️
• 자율성과 가이드라인의 균형: 개발자에게 부여된 높은 자율성은 권한을 강화하지만, 명확한 설계 리뷰나 가이드라인 부족 시, 특히 여러 팀이 합쳐진 환경에서는 올바른 방향성에 대한 불확실성을 초래할 수 있습니다. 🧭
• AI 활용을 통한 지식 관리: Cursor와 같은 AI 도구 또는 자체 에이전트 개발을 통해 코드 리뷰, 복잡한 코드베이스 이해, 사이드 이펙트 파악, 그리고 인력 이탈로 인한 도메인 및 히스토리 지식 손실 문제를 해결하려는 노력이 활발합니다. 🤖
• B2B 서비스 개발의 특성: B2B 서비스는 미지의 도메인에서 시작하는 경우가 많아, 광범위한 리서치, 사용자 인터뷰(개발자 참여), MVP 개발을 통해 핵심 문제점을 파악하고 비즈니스 임팩트를 검증하는 과정이 중요합니다. 🎯
• 부분과 전체의 시야: 제품의 특정 부분만 담당하는 개발자는 PM/PD의 도메인 이해에 의존하는 경향이 있지만, 시스템 전체를 처음부터 구축하는 경우(예: 사이드 프로젝트) 도메인 추상화의 복잡성을 온전히 경험하게 됩니다. 🧩
• 지속적인 협의와 갈등: 변화하는 요구사항과 도메인에 맞춰 개발 과정에서는 PM, 디자이너, 개발자 간의 잦은 회의와 논의, 때로는 의견 충돌을 통해 방향성을 조율하고 적응해 나가는 과정이 필수적입니다. 🗣️