Amazon Q가 코드 생성에 어떻게 도움이 되는지

풀 리퀘스트는 저녁 식사 전에 API 연결과 간단한 테스트를 위한 몇 줄의 코드만 작성하면 될 예정이었습니다. 그런데 지금은 밤 11시 47분. 빌드가 실패하고 있는데, 그 원인은 수년 동안 아무도 건드리지 않은 레거시 모듈 어딘가에 묻혀 있습니다. 신입 엔지니어는 입사 교육 때 배운 적 없는 약어들을 조용히 Google하고 있습니다.

이러한 반복 일과 오래된 레포지토리에 갇힌 비공식적 노하우가 팀을 지치게 하는 경우가 대부분입니다.

Amazon Q Developer는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 코드베이스, 서비스, 컨텍스트를 이해하므로 코드 작성이 마치 기존 대화의 연장선처럼 느껴집니다.

이 글에서는 Amazon Q가 코드 생성을 어떻게 지원하는지, 소프트웨어 개발자가 의존하는 핵심 기능, 그리고 가장 효과적으로 활용할 수 있는 팀에 대해 살펴보겠습니다.

보너스로, 코드 생성만으로는 부족할 때 어떤 일이 발생하는지, 그리고 일부 팀이 ClickUp과 같은 더 완벽한 시스템으로 전환하는 이유도 살펴보겠습니다. 🤩

Amazon Q Developer란 무엇인가요?

AI 기반 지원을 IDE(VS Code, JetBrains, Visual Studio), 명령줄, AWS 콘솔은 물론 Slack 및 Microsoft Teams와 같은 채팅 앱 에 이르기까지 개발자 도구로 직접 제공합니다.

핵심적으로, 이는 코드, 아키텍처, 프로젝트 구조 및 최고의 실행 방식에 대한 자연어 질문을 이해하고 관련성 높고 실행 가능한 답변을 제공하는 AI 기반 협업 도구입니다. AWS의 생성형 AI 플랫폼인 Amazon Bedrock을 기반으로 하여 AWS 리소스와 실제 개발 워크플로우에 대한 깊은 이해를 갖추고 있습니다.

Amazon Q 개발자 시작 방법

기존 작업 방식이나 새로운 워크플로우를 배우지 않고도 Amazon Q Developer를 시작하는 방법을 단계별로 명확하게 안내합니다. 👇

1단계: Amazon Q Developer를 사용할 위치를 선택하세요

Amazon Q Developer는 다양한 환경에서 일하므로 가장 익숙한 환경에서 시작할 수 있습니다.

다음과 같은 상황에서 활용할 수 있습니다:

이미 IDE나 터미널에서 코드를 작성하고 있다면, 바로 그곳에서 시작하는 것이 가장 빠른 방법입니다.

2단계: Amazon Q Developer 설치

설치는 단 몇 분이면 완료됩니다.

➡️ IDE용:

➡️ 명령어 사용 시:

설치 후 Amazon Q는 별도의 앱 없이 에디터나 터미널의 일부로 작동합니다.

3단계: 계정 인증하기

설치 후에는 Amazon Q가 응답을 개인화하고 AWS 컨텍스트에 접근할 수 있도록 로그인해야 합니다.

다음과 같은 방법으로 인증할 수 있습니다:

이 단계는 Amazon Q를 AWS 환경에 안전하게 연결합니다.

4단계: Amazon Q Developer 사용 시작하기

인증이 완료되면 즉시 일을 시작할 수 있습니다.

사용 중인 에디터에 따라 Amazon Q Developer는 IDE의 작업 표시줄에 직접 표시되거나 전용 도구 창으로 나타납니다. 작업 중 인라인으로 채팅하며 새 코드를 생성하거나 기존 로직을 리팩토링할 수 있으며, 프로젝트, 특정 오류 또는 AWS 서비스에 관한 질문도 할 수 있습니다.

터미널 내에서 바로 Amazon Q Developer를 사용할 수 있습니다. CLI를 벗어나거나 워크플로우를 중단하지 않고도 직접 호출하여 코드 스니펫을 생성하고, 설명을 얻거나, 코드 검토 중 제안을 요청할 수 있습니다.

단계 #5: AWS 콘솔에서 Amazon Q Developer 사용하기 (선택 사항)

인프라 관리에 코드 작성보다 더 많은 시간을 할애한다면 콘솔이 훌륭한 시작점이 될 수 있습니다.

콘솔 내에서 Amazon Q는 또한 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

이를 통해 아키텍처 및 운영 관련 의사 결정을 더 빠르고 쉽게 내릴 수 있습니다.

코드 생성을 위한 주요 Amazon Q 개발자 기능

Amazon Q Developer는 AI를 개발 프로세스에 직접 통합하여 일상적인 코딩 작업을 가속화하는 데 중점을 둡니다. 코딩을 위한 이 AI 에이전트의 핵심 기능은 다음과 같습니다:

인라인 코드 제안 및 자동 완성

Amazon Q Developer는 코딩 과정에서 중단 없이 더 빠르게 코드를 작성할 수 있도록 입력 시 실시간 인라인 코드 제안을 제공합니다. Amazon Q 확장 프로그램을 설치하면 이러한 제안 기능이 기본값으로 활성화됩니다. 코드나 주석을 작성하기 시작하기만 하면 Q가 응답을 시작합니다.

입력하는 동안 Amazon Q는 다음을 분석합니다:

이러한 맥락을 바탕으로 다음과 같은 범위의 제안을 제공합니다:

에디터 내에서 정확한 제안 사항을 바로 확인할 수 있으며, 키보드로 즉시 적용할 수 있습니다. 제안된 내용이 원하는 것과 다를 경우 계속 입력하면 됩니다.

시간이 지남에 따라 이러한 제안은 팀의 내부 라이브러리, 독자적인 로직, 선호하는 코딩 스타일에 맞춰 맞춤 조정될 수 있습니다. 자동 완성 기능이 더 이상 일반적이지 않고 실제 코드베이스의 작동 방식과 더 잘 부합하게 되어 개발자 생산성이 향상됩니다.

자연어에서 코드로의 변환

Amazon Q Developer를 사용하면 평범한 영어로 코드를 작성할 수도 있습니다. 빈 파일에서 시작하거나 예시를 검색하는 대신, 구축하고자 하는 내용을 설명하면 Q가 그 의도를 작동하는 코드로 변환해 줍니다.

다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

예시: 'S3 버킷을 생성하고 사용자 업로드를 저장하라'는 주석을 작성하면 Amazon Q가 해당 설명을 바탕으로 필요한 코드, 임포트, AWS SDK 호출을 생성할 수 있습니다.

이 자연어 접근 방식은 보다 구조화된 작업에도 적용됩니다:

코드베이스에 맞춘 맞춤형 코드 맞춤화

기본적으로 AI 도구는 일반적인 제안만 제공합니다. 그러나 Amazon Q Developer는 한 단계 더 나아가 사용자의 개인 코드베이스를 활용하여 코드 생성 및 채팅 응답을 맞춤형으로 설정할 수 있게 합니다. 이는 Q가 코드 작성 방법을 알고 팀의 코드 작성 방식을 학습한다는 의미입니다.

코드 맞춤형 설정은 Amazon Q Developer Pro 계층의 일부로 제공되며 관리자가 설정합니다.

이 프로세스는 명확한 흐름을 따릅니다:

모델은 코드베이스의 변경 사항을 반영하기 위해 정해진 기간마다 업데이트되므로, 시스템이 발전함에 따라 추천 사항도 최신 상태를 유지합니다.

복잡한 작업을 위한 에이전트 기능

Amazon Q Developer는 코드 제안이나 질문 답변에만 한도 없이 국한되지 않습니다. 에이전트 역할을 수행하여 최소한의 상호작용으로 사용자를 대신해 복잡한 다단계 작업을 플랜, 추론 및 실행할 수 있습니다.

사용자가 목표를 자연어로 설명하면 Amazon Q가 이를 달성하는 방법을 파악합니다. 요청을 논리적 단계로 분해하고, 사용할 tools를 결정하며, 작업을 수행하고, 작업이 완료될 때까지 반복합니다.

이에는 소프트웨어 개발 수명 주기의 특정 부분에 집중하도록 설계된 전용 에이전트가 포함됩니다. 소프트웨어 개발에 AI를 효율적으로 활용하는 데 도움이 되는 몇 가지 에이전트는 다음과 같습니다:

1. 개발 에이전트 (/dev)

새로운 기능을 구축하거나 버그를 패치할 준비가 되면, 가장 먼저 이 에이전트를 활용하세요. 여러 파일에 걸쳐 기능 구현이나 버그 수정을 지원합니다. 변경 사항을 평이한 언어로 설명하면, 에이전트가 기존 코드베이스를 분석하고 단계별 플랜을 수립한 후 수정할 내용을 보여줍니다.

이는 API, 비즈니스 로직, 구성을 동시에 업데이트하는 등 여러 계층에 걸쳐 변경이 필요한 경우에 특히 유용합니다.

2. 테스트 에이전트 (/test)

코드가 준비되면 테스트가 다음 단계이며, 에이전트가 이를 이어받아 테스트 커버리지 향상에 집중합니다. 테스트 대상 식별, 유닛 테스트 생성(에지 케이스 및 실패 시나리오 포함), 필요한 경우 모킹 생성, 그리고 IDE 내에서 테스트 실행을 수행합니다.

3. 에이전트 검토(/review)

코드가 병합되기 전에 반드시 검토가 필요합니다. 바로 이때 검토 에이전트가 활용됩니다. 이 자동화된 코드 검토 도구는 노출된 자격 증명, 안전하지 않은 쿼리, 취약한 오류 처리 등 보안 위험, 품질 문제 및 최고의 실행 방식 위반 사항을 코드에서 스캔합니다.

4. 문서 에이전트 (/doc)

모든 준비가 완료되어 출시할 시점이 되면, 문서화는 종종 마지막 관문 문제가 됩니다. 문서화 에이전트는 코드베이스 분석을 통해 프로젝트 문서를 생성하거나 업데이트함으로써 이를 처리합니다.

README 파일을 생성하거나 업데이트하고, API를 설명하며, 핵심 구성 요소를 문서화하여 모든 작업을 수동으로 작성할 필요가 없도록 지원합니다.

개발 팀을 위한 Amazon Q 개발자 활용 사례

기능 개발 가속화부터 클라우드 네이티브 워크플로우 간소화에 이르기까지, Amazon Q Developer는 AWS에서 애플리케이션을 구축하고 유지 관리하는 팀을 위해 설계되었습니다.

이러한 사용 사례는 실제 엔지니어링 워크플로우에서 가장 적합한 적용 분야, 팀이 기본적인 코드 제안 이상의 방식으로 이를 활용하는 방법, 그리고 이러한 AI 지원 관행을 활용하여 더 나은 프로그래머가 되는 방법을 보여줍니다.

기존 프로젝트에 대한 단위 테스트 생성

Amazon Q Developer를 사용하면 단위 테스트 작성이 더 이상 느리고 수동적인 작업이 아닌 일상적인 워크플로우의 일부가 됩니다. 테스트 케이스를 직접 작성하는 대신 IDE 내에서 간단한 /test 프롬프트로 단위 테스트 에이전트를 트리거할 수 있습니다.

📌 실제 적용 방식:

Amazon Q 채팅에서 기능을 강조 표시하거나 /test를 직접 실행할 수 있습니다. Q는 코드베이스를 분석하고 주변 컨텍스트를 이해하여 관련 유닛 테스트를 자동으로 생성합니다. 여기에는 놓치기 쉬운 일반적인 경로, 에지 케이스 및 오류 시나리오가 포함됩니다.

⚡️ 유용한 점:

아무것도 추가되기 전에 Amazon Q는 사용자의 승인을 요청합니다. 변경 사항을 검토하고 원하는 내용을 수락하며, 모든 통제권을 완전히 유지할 수 있습니다.

결과적으로 테스트 커버리지가 가속화되고, 코드 신뢰성이 향상되며, 반복적인 테스트 작성 대신 기능 구축에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

레거시 코드 리팩토링 및 최적화

레거시 코드는 복잡한 로직, 구식 패턴, 위험한 변경 사항으로 인해 팀의 작업 속도를 저하시키는 경우가 많습니다. Amazon Q Developer는 IDE 내에서 안전하게 이를 정리할 수 있도록 지원합니다.

📌 Amazon Q를 활용한 리팩토링 방법:

파일을 열고 개선하려는 코드를 선택한 후, '이 로직을 단순화해줘' 또는 '성능 최적화해줘'와 같은 간단한 프롬프트로 Amazon Q에 리팩토링이나 최적화를 요청하세요.

Amazon Q는 먼저 명확한 단계별 플랜을 제시하며 다음을 설명합니다:

질문을 하거나 접근 방식을 개선하거나 아예 중단할 수 있습니다. 승인되면 업데이트된 코드를 한 번의 클릭으로 삽입할 수 있습니다. 대부분의 경우 Q는 테스트도 업데이트하거나 생성하므로 변경 사항을 즉시 검증할 수 있습니다.

신규 개발자 온보딩 가속화

온보딩은 일반적으로 익숙하지 않은 코드, 오래된 문서, 수많은 질문을 파헤치는 과정을 의미합니다. Amazon Q Developer는 IDE 내장 가이드처럼 작동하여 이 과정을 가속화합니다.

📌 도움되는 방식:

Amazon Q 개발자 코드 생성을 위한 최고의 실행 방식

Amazon Q Developer는 스마트한 페어 프로그래머처럼 활용할 때 가장 효과적입니다. 코드베이스를 관리하면서 정확하고 활용 가능한 출력을 얻는 데 도움이 되는 몇 가지 최고의 실행 방식을 소개합니다.

Amazon Q Developer의 제한 사항

Amazon Q Developer는 강력하지만, 최고의 코드 에디터조차도 고유한 한도가 있습니다. 도구의 할당량, 기술적 한계 및 운영 제약을 인지하여 사용을 현실적으로 계획하고 도입 규모가 확대됨에 따라 예상치 못한 상황을 피해야 합니다.

Amazon Q Developer의 대안

Amazon Q Developer는 특히 AWS 생태계 내에서 IDE 수준의 코드 지원이 주된 요구사항일 때 효과적입니다. 그러나 팀 규모가 커지면 많은 팀이 그 한도를 경험하게 되며, 소프트웨어 출시에는 단순히 코드를 작성하는 것 이상의 작업이 필요하다는 현실을 직면합니다. 현대적인 소프트웨어 개발에는 개발자가 다섯 가지 도구를 따로따로 조합해야 하는 번거로움 없이, 모든 기능을 아우르는 통합 시스템이 필요합니다.

소프트웨어 팀을 위한 ClickUp은 계획, 실행, 문서화, 협업, 코드를 한곳에서 연결하는 세계 최초의 통합 AI 작업 공간으로 이 문제를 해결합니다. 작업의 모든 단계에 AI를 직접 적용하여 작업 분산을 방지하며, 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC) 전체를 포괄합니다.

이는 ClickUp이 프로젝트의 전체 맥락을 이해한다는 의미입니다: 작업의 내용, 중요성, 담당자, 스프린트 내 위치, 그리고 기존 문서화 현황까지 파악합니다.

이 플랫폼이 IDE 수준의 지원을 넘어 진정한 Amazon Q Developer 대안이 되는 방법을 살펴보겠습니다! 💁

ClickUp Brain으로 업무 질문에 답하세요

LLM은 언어 이해에 탁월합니다. 하지만 실제 맥락이 없다면 여전히 추측에 불과합니다.

ClickUp Brain은 작업 공간 내 모든 요소를 통합하는 컨텍스트 인식 AI 도구입니다. ClickUp 작업, 문서, 대화, 프로젝트 이력을 종합하여 프롬프트 입력 내용만이 아닌 실제 진행 상황을 반영한 응답을 제공합니다.

소프트웨어 팀을 위한 이 AI로 팀이 할 수 있는 일은 다음과 같습니다:

예를 들어, 정신 건강 앱 아이디어를 탐색 중이라면 ClickUp Brain에 제품-시장 적합성 검증을 요청할 수 있습니다. 이 도구는 문서, 연구 노트, 대화 내용을 활용하여 실제 프로젝트 맥락에 기반한 답변을 제공합니다.

ClickUp Enterprise 검색으로 작업 공간 전체를 검색하세요

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'이번 달 주요 고객 문제는 무엇인가요?' 또는 '이번 스프린트를 지연시키는 기능은 무엇인가요?'와 같은 직접적이고 고수준의 쿼리를 할 수 있으며, 실시간 작업 공간 데이터를 기반으로 한 답변을 얻을 수 있습니다.

🚀 ClickUp의 장점: 디버깅 도중 중단하고 오래된 티켓, 문서, GitHub 스레드 또는 회의 노트를 뒤적여 본 적이 있다면, 맥락 전환이 얼마나 빠르게 작업 흐름을 방해하는지 잘 알 것입니다.

ClickUp Brain MAX가 해결해 드립니다. ClickUp 작업 공간, 외부 AI 오케스트레이션 도구, 웹 전반에서 작동하는 데스크탑 AI 도우미를 제공합니다. Brain, Claude, Gemini, OpenAI 등 프리미엄 AI 모델과 채팅하며 버그 추적, 코드 검토, 요구사항 요약, 문서 생성을 수행할 수 있습니다.

'이 내용은 어디서 논의되었나?' 또는 '최신 사양은 무엇인가?'와 같은 장애 요인이 발생할 때, Brain MAX의 유니버설 검색은 작업, 문서, GitHub, 파일 및 대화에서 맥락을 한곳에서 추출합니다.

ClickUp 에이전트로 자율적 워크플로우 실행

AI를 활용해 작업을 자동화하는 방법을 알고 싶으신가요? 바로 이곳이 답입니다.

ClickUp 슈퍼 에이전트는 작업 공간 내에서 작동하는 AI 기반 팀원입니다. 태그 지정, 작업 할당 또는 자동 트리거가 가능합니다. 또한 단일 응답을 제공하는 대신 여러 단계를 아우르는 추론을 수행합니다.

기존 AI 어시스턴트나 규칙 기반 봇과 달리 ClickUp 에이전트는 다음과 같은 기능을 제공합니다:

이는 IDE에 종속된 에이전트나 자동화 스크립트와는 근본적으로 다릅니다.

ClickUp 슈퍼 에이전트에 대한 통찰력:

나만의 ClickUp 슈퍼 에이전트 구축하기

📌 옵션 1: 자연어 빌더를 사용하여 슈퍼 에이전트 생성하기

이것이 가장 빠른 시작 방법이며 대부분의 팀에게 권장됩니다. 작동 방식은 다음과 같습니다:

📌 옵션 2: 초대형 에이전트(Super Agent)를 처음부터 생성하기

이 옵션은 완전한 수동 제어를 제공합니다. 필요한 작업은 다음과 같습니다:

ClickUp Codegen으로 버그 수정 및 기능 출시

ClickUp Codegen은 자연어 처리 기술을 활용해 작업을 완료하고, 기능을 구축하며, 코드 관련 질문에 답변하는 외부 AI 에이전트입니다. 소프트웨어 팀이 기능을 더 빠르게 출시하고, 오류를 줄이며, 심지어 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 풀 리퀘스트를 생성할 수 있도록 설계되었습니다.

ClickUp에서 코드 생성(Codegen)이 작동하는 방식은 다음과 같습니다:

Codegen을 사용하려면 작업 공간 관리자 또는 소유자가 앱 센터에서 연결해야 하며, 사용자는 Codegen 계정이 있어야 합니다. 설정 완료 후 모든 작업 공간 회원이 Codegen 에이전트와 상호작용할 수 있습니다.

Codegen은 전체 작업 컨텍스트를 읽고, 코드베이스의 관련 부분을 추적하며, 실패를 유발하는 에지 케이스를 식별합니다.

문제가 명확해지면 Codegen은 기존 코드 패턴과 표준을 따르는 수정안을 생성합니다. 실패하는 시나리오를 커버하기 위해 유닛 테스트를 업데이트하거나 추가하여 버그가 재발하지 않도록 보장합니다.

패턴( Pattern)의 딜리버리 팀 매니저인 아브라함 로하스(Abraham Rojas)가 ClickUp 사용에 대해 이렇게 말했습니다:

저희는 사내 소프트웨어 개발 프로젝트 추적을 위해 ClickUp을 사용합니다. 여러 프로젝트와 팀을 관리하는 데 도움이 되며, 지금까지 사용해 본 스크럼 및 현대적 애자일 프로젝트 관리 tool 중 최고입니다.

ClickUp으로 코드 지원을 실행으로 전환하세요

AI 생성 코드는 개발자의 기존 작업 방식과 일치할 때 가장 효과적입니다. Amazon Q Developer는 IDE 내에서 이를 탁월하게 수행하여, 특히 AWS 중심 스택에서 엔지니어가 기존 코드를 이해하고 안전하게 리팩토링하며 더 빠르게 배포할 수 있도록 지원합니다.

그러나 그 범위는 코드에 그칩니다. 계획 논의, 지원 컨텍스트, 또는 무언가가 존재하는 이유를 설명하는 문서는 볼 수 없습니다.

해당 컨텍스트가 다른 곳에 존재할 경우, 개발자는 여전히 이야기를 조각조각 맞춰야 합니다.

ClickUp은 다른 접근법을 취합니다. ClickUp Brain은 작업, 문서, 대화를 이해하며, ClickUp Super Agents는 업무 진행 상황에 따라 해당 맥락을 기반으로 행동합니다. 또한 ClickUp Codegen은 코드 변경 사항을 실제 요구사항과 직접 연결합니다. 이 모든 기능이 결합되어 계획부터 출시까지 흐름을 방해하지 않으면서 맥락을 유지하는 통합 작업 공간을 제공합니다. 지금 바로 ClickUp에 무료로 가입하세요! ✅