Transcript
00:00:00새로운 팀에 합류해 저장소를 복제하고 코드 베이스를 엽니다.
00:00:04그러면 눈앞에 20만 줄짜리 코드 베이스가 펼쳐지고, 마치 길 잃은 사슴처럼 멍해지죠.
00:00:09그래서 모든 개발자가 하는 행동을 똑같이 합니다.
00:00:11grep을 쓰고, 파일을 넘나들고, 아마 Claude에게 이 저장소에 대해 설명해달라고 하겠죠.
00:00:17만약 코드 베이스를 가르쳐주는 실제 대화형 지도가 있다면 어떨까요?
00:00:22흐름, 아키텍처 계층, 변경 사항, 영향도까지, 바로 'Understand Anything'입니다.
00:00:27이미 몇 주 만에 GitHub에서 14,000개 이상의 별을 받았고 많은 개발자가 이야기하고 있죠.
00:00:32있죠.
00:00:33다음 1분 동안 이게 어떻게 작동하는지, 그리고 여러분의 코드 베이스 이해도를
00:00:36얼마나 빠르게 높여줄지 보여드리겠습니다.
00:00:44'Understand Anything'은 오픈 소스 Claude 코드 플러그인입니다.
00:00:47또한 Cursor, Copilot, Gemini CLI 같은 도구들의 워크플로우에도 적용할 수 있습니다.
00:00:53저장소나 지식 베이스를 지정하면, 그 프로젝트를 쿼리 가능한
00:00:58대화형 지식 그래프로 바꿔줍니다.
00:01:00이는 정적 분석과 멀티 에이전트 LLM 처리를 통해 이루어집니다.
00:01:05하지만 중요한 건 기술 스택이 아닙니다.
00:01:07중요한 건 이 도구가 해결하는 본질적인 문제인데, 모든 개발자가 겪는 문제니까요.
00:01:13레거시 코드 베이스나 레거시 앱을 처음 접했을 때입니다.
00:01:16문서는 업데이트가 안 되어 있고요.
00:01:18모든 걸 알고 있던 엔지니어는 6개월 전에 떠났죠.
00:01:22AI 코딩 에이전트는 계속해서 추측만 늘어놓고요.
00:01:26바로 그때 이 도구가 정말 유용해집니다.
00:01:28자, 실행해 보죠.
00:01:29워크플로우를 가속화하는 코딩 도구가 마음에 드신다면 구독해 주세요.
00:01:33항상 새로운 영상이 올라오니까요.
00:01:35여기 중간 규모의 프로젝트가 하나 있습니다.
00:01:36정말 짜증 날 정도로 크지만, 이 도구가 얼마나 멋진지 보여드릴 수 있을 만큼
00:01:40작기도 하죠.
00:01:42Google 마이크로서비스에서 복제한 저장소인데, 억지로 꾸며낼 필요 없이
00:01:46실제로 테스트해 볼 수 있을 만큼 작습니다.
00:01:49먼저 Claude에서 플러그인을 설치하겠습니다. “plugin install, understand-anything”.
00:01:54anything.
00:01:55생성이 완료되면 당연히 플러그인을 다시 로드해야 하고, 그다음엔
00:01:58understand를 실행하면 됩니다.
00:02:00이제 저장소 전체를 스캔하기 시작합니다.
00:02:03구조, 관계, 핵심 모듈, 그리고 비즈니스 개념까지 추출해 냅니다.
00:02:09이제 대시보드 명령어를 실행해서 전체를 시작할 수 있습니다.
00:02:11자, 먼저 이게 실행되는 데 시간이 꽤 걸렸습니다. 한 30분 정도요, 토큰도 엄청나게 썼고요.
00:02:16그래서 좋은 Claude 플랜을 사용하는 게 필수입니다.
00:02:19저는 Claude Max를 사용 중인데, 벌써 한도량의 25%를 썼네요. 엄청나게 소모됩니다.
00:02:24하지만 완료되고 나면 대시보드를 열 수 있는데, 여기서 정말 와닿는 멋진 부분이 나오죠.
00:02:29나옵니다.
00:02:30축소해서 높은 수준의 아키텍처를 볼 수도 있고요.
00:02:32확대해서 내부 구성을 확인할 수도 있습니다.
00:02:35클릭해서 코드 구성과 코드들이 어떻게 연결되어 있는지 볼 수 있죠.
00:02:40심지어 클릭해서 실제 코드도 볼 수 있습니다.
00:02:43그런 다음 “payments” 같은 걸 검색해 봅니다.
00:02:46보통은 라우트, 서비스, 모델, 핸들러를 오가며 이젠 유용하지도 않은 문서들을 뒤졌겠지만,
00:02:52여기선 도구가 조각들을 하나로 모아줍니다.
00:02:56“Guided Tour”를 클릭하면 흐름을 순서대로 보여줍니다.
00:03:01진입점, 유효성 검사, 로직, 데이터베이스, 외부 API, 에러 핸들링까지요.
00:03:07이것만으로도 정말 유용하죠.
00:03:09이 가이드 투어가 모든 걸 세분화해 줍니다.
00:03:11들어가서 다른 구성 요소에 접근할 수도 있고요.
00:03:14그게 “야, 이거 정말 멋진 그래프네”라고 끝나는 것과, “실제 프로덕션 코드를
00:03:18건드리기 전에 한번 확인해 봐야겠다”는 것의 차이죠.
00:03:20하지만 여기서 드는 당연한 의문은, 이런 도구가 이미 있지 않냐는 겁니다.
00:03:25개발자로서, 우리는 더 이상 예쁜 대시보드가 필요한 게 아닙니다.
00:03:29우리는 시간 낭비를 줄이고 싶고, 이 도구는 소프트웨어 개발의 가장 큰 시간 잡아먹는 문제 하나를 해결합니다.
00:03:35컨텍스트를 파악하는 거죠, 맞죠?
00:03:37이게 다 어떻게 연결된 걸까요?
00:03:38어떻게 유용할까요?
00:03:39사람들이 대규모 프로젝트, 레거시 Java 모놀리스, 마이크로서비스 저장소, 수백 개의 파일에 테스트하고 있는데,
00:03:45반응이 제가 느낀 것과 비슷합니다.
00:03:48이 도구는 모든 것을 세분화하고, 연결하며, 어떻게 얽혀 있는지 보여주기 때문에
00:03:53입사 첫 2주를 절약해 줬을 겁니다.
00:03:56그게 첫 번째로 큰 사용 사례인 온보딩입니다.
00:03:58“이 12페이지 읽어보고 궁금한 건 물어봐”라고 말하는 대신, 이미 혼란스러운 건
00:04:03이제 “그래프를 열고 투어를 해봐, 그다음에 더 좋은 질문을 하자”고 할 수 있죠.
00:04:08있죠.
00:04:09자, 두 번째로 정말 좋은 사용 사례는 AI 에이전트입니다. 대부분의 AI 코딩 도구는
00:04:14우리가 제공하는 컨텍스트만큼만 성능을 내니까요.
00:04:17에이전트가 파일 3개만 보면 그냥 추측할 뿐입니다.
00:04:20하지만 도메인, 흐름, 종속성, 그리고 실제 설명이 포함된 구조화된 시스템 맵이 있다면,
00:04:27처음부터 올바른 변경을 할 확률이 훨씬 높아집니다.
00:04:30물론 리팩토링도 있죠.
00:04:32코드를 건드리기 전에 “이 코드는 무엇에 의존하는가?
00:04:36어떤 흐름에 속해 있는가?
00:04:38옮기면 뭐가 깨질까?”라고 물어볼 수 있습니다.
00:04:40그게 바로 한 줄짜리 수정이 대형 사고로 이어지는 걸 막는 방법입니다.
00:04:44개발자들이 이 프로젝트에 열광하는 진짜 이유가 바로 이것입니다.
00:04:48다이어그램을 좋아해서가 아닙니다. 저도 다이어그램은 좋아해요.
00:04:51멋지고 유용하고, 저는 시각적인 걸 좋아하거든요. 하지만 길을 잃는 건 싫어합니다.
00:04:55이제 여기서 주의해야 할 점이 있습니다. 개발자들은 이런 코드 시각화 도구를 전에도 본 적이 있거든요.
00:05:00IDE 그래프, Sourcegraph 스타일 탐색, NX 그래프, Tree-sitter 시각화 도구들까지, 많은 도구가
00:05:05똑같은 문제를 가지고 있었죠.
00:05:09뭘 할까요?
00:05:10구조는 보여주지만 실제 의미는 설명하지 못합니다.
00:05:13이 파일이 저 파일을 import 한다고 알려주죠. 좋긴 한데, 왜 그럴까요?
00:05:18이게 어떤 흐름의 일부일까요?
00:05:19요청은 어디서 시작될까요?
00:05:20바꾸면 무엇이 고장 날까요?
00:05:22그게 빠진 계층입니다.
00:05:24'Understand Anything'은 그 계층을 추가하려고 합니다.
00:05:27그저 타입스크립트 파일 따위로 보여주는 게 아니라, 실제 어떻게 작동하는지
00:05:31그 흐름에 더 가깝게 바꾸려고 노력하는 거죠.
00:05:35그게 여기서 중요한 포인트입니다.
00:05:37파일에서 의미로, import에서 시스템 동작으로, “여기에 조각들이 있다”에서
00:05:42“기계가 어떻게 작동하는지”로 바뀌는 겁니다.
00:05:43많은 LLM이나 RAG 코드 도구와 비교해도 훨씬 시각적이고 배우기 쉽습니다.
00:05:48많은 AI 코드 도구는 기본적으로 그냥 검색창일 뿐이니까요.
00:05:52질문하면 답변을 얻는 식이죠.
00:05:54이건 전체적인 분석을 제공해서, 모든 게 어디로 가는지, 무엇이 얽혀 있는지,
00:06:00어떻게 연결되어 있는지, 우리가 직접 코드를 볼 수 있게 해주면서 알려줍니다.
00:06:04자 이제 사람들이 실제로 무엇을 좋아하는지 이야기해 보죠.
00:06:05분명한 승자는 온보딩이었습니다.
00:06:07대규모 코드 베이스에 합류할 때, 좋은 출발점을 제공해 줍니다.
00:06:12아키텍처 계층도 마찬가지고요.
00:06:13정말 잘 만들어져 있습니다.
00:06:15시스템 수준에서 시작해서 모듈과 구현 세부 사항으로 깊게 파고들 수 있죠.
00:06:20차이점 영향 분석도 큰 장점 중 하나입니다.
00:06:21경험 많은 개발자라면 누구나, 자신이 아직 이해하지 못한 코드 베이스에서
00:06:23작은 변경을 할 때 느끼는 두려움을 알죠.
00:06:27이해하지 못하니까요.
00:06:29Claude Code 사용자에겐 이 그래프가 더 좋은 컨텍스트가 될 수 있습니다. 그래서
00:06:34무작위 파일을 프롬프트에 덤프하는 대신, 구조화된 아키텍처 지식을 에이전트에게 제공하는 거죠.
00:06:39또한 무료이고, MIT 라이선스이며, 점진적이고, 여러 개발 환경에서 작동하도록 설계되었습니다.
00:06:45자, 회의적인 측면에서, 프로젝트가 이렇게 빨리 폭발적으로 성장하면 이런 질문을 하게 됩니다.
00:06:49이게 정말 유용한가, 아니면 그냥 GitHub 알고리즘의 수혜를 입은 건가?
00:06:53물어볼 만한 좋은 질문이죠.
00:06:55또한 LLM 의존성 문제도 있는데, 즉 토큰 비용을 의미합니다.
00:06:59이건 토큰 비용이 엄청나게 발생했습니다.
00:07:02시간도 꽤 걸렸고, 토큰도 많이 들었죠.
00:07:05사용하실 거라면 좋은 플랜을 준비하는 게 좋습니다.
00:07:08여전히 좋은 판단력이 필요합니다.
00:07:09이건 그저 개요를 제공해 줄 뿐이니까요.
00:07:11코드를 직접 읽는 것을 대신해 주지는 않습니다.
00:07:13그저 모든 것이 어떻게 흘러가는지 더 잘 이해하도록 도와줄 뿐입니다.
00:07:16이런 코딩 도구와 팁이 마음에 드신다면 Better Stack 채널을 구독해 주세요.
00:07:20다음 영상에서 뵙겠습니다.
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