2025년 10월 29일·7분
웹·모바일·API를 위한 단일 AI 생성 코드베이스
단일 AI 생성 코드베이스가 공유 로직, 일관된 데이터 모델, 더 안전한 릴리스를 통해 웹 앱, 모바일 앱, API를 어떻게 구동하는지 알아보세요.
단일 AI 생성 코드베이스가 공유 로직, 일관된 데이터 모델, 더 안전한 릴리스를 통해 웹 앱, 모바일 앱, API를 어떻게 구동하는지 알아보세요.
“하나의 코드베이스”가 거의 항상 모든 곳에서 동일한 UI가 실행된다는 의미는 아닙니다. 실무에서는 보통 하나의 저장소와 하나의 공유 규칙 집합을 뜻하며, 별도의 전달 표면(웹 앱, 모바일 앱, API)이 동일한 근본 비즈니스 결정을 공유합니다.
유용한 사고 모델은 절대적으로 달라져서는 안 되는 부분을 공유하는 것입니다:
반면 UI 계층 전체를 공유하지 않는 경우가 일반적입니다. 웹과 모바일은 네비게이션 패턴, 접근성 기대치, 성능 제약, 플랫폼 기능이 다릅니다. 일부 경우 UI 공유가 도움이 될 수 있지만, 그것이 바로 “하나의 코드베이스”의 정의는 아닙니다.
AI로 크게 속도를 낼 수 있는 부분:
그러나 AI가 자동으로 일관된 아키텍처를 만들어주지는 않습니다. 경계가 명확하지 않으면 로직 중복, 관심사 혼합(UI가 DB 코드를 직접 호출), 여러 곳에 거의 비슷한 검증이 생기는 경향이 있습니다. 레버리지는 구조를 먼저 정의한 다음 AI로 반복 작업을 채우는 데서 나옵니다.
AI 보조 단일 코드베이스는 다음을 제공할 때 성공적입니다:
단일 코드베이스는 무엇을 달성해야 하는지—그리고 무엇을 표준화하지 말아야 하는지 명확할 때만 작동합니다. 웹, 모바일, API는 같은 비즈니스 규칙을 공유하더라도 서로 다른 사용자층과 사용 패턴을 가집니다.
대부분 제품에는 최소 세 가지 “출입구”가 있습니다:
목표는 행동의 일관성(규칙, 권한, 계산)이지, 동일한 경험이 아닙니다.
흔한 실패 모드는 “단일 코드베이스”를 “모든 곳에서 하나의 UI”로 취급하는 것입니다. 이 경우 웹 같은 모바일 앱이나 모바일 같은 웹 앱이 생기며 둘 다 사용자에게 불편합니다.
대신 다음을 목표로 하세요:
오프라인 모드: 모바일은 종종 네트워크 없이도 읽기(때로는 쓰기)를 지원해야 합니다. 이는 로컬 저장소, 동기화 전략, 충돌 처리, 명확한 “진실의 원천” 규칙을 의미합니다.
성능: 웹은 번들 크기와 인터랙티브까지의 시간을 신경 쓰며; 모바일은 시작 시간과 네트워크 효율을, API는 지연과 처리량을 신경 씁니다. 공유 코드는 모든 클라이언트에 불필요한 모듈을 배송하지 않도록 해야 합니다.
보안 및 규정 준수: 인증, 인가, 감사 기록, 암호화, 데이터 보존은 모든 표면에서 일관되어야 합니다. 규제가 있는 영역에서 운영한다면 로깅, 동의, 최소 권한 접근 같은 요구사항을 처음부터 반영하세요.
단일 코드베이스는 명확한 레이어와 엄격한 책임 분리가 있을 때 가장 잘 작동합니다. 이런 구조는 AI 생성 코드를 검토, 테스트, 교체하기 쉽게 만듭니다.
다음은 대부분 팀이 수렴하는 기본 형태입니다:
Clients (Web / Mobile / Partners)
↓
API Layer
↓
Domain Layer
↓
Data Sources (DB / Cache / External APIs)
핵심 아이디어: 사용자 인터페이스와 전송 세부 사항은 가장자리에 있고, 비즈니스 규칙은 중앙에 위치합니다.
“공유 가능한 핵심”은 어디에서든 동일하게 동작해야 하는 모든 것입니다:
AI가 새로운 기능을 생성할 때 최상의 결과는: 도메인 규칙을 한 번 업데이트하면 모든 클라이언트가 자동으로 혜택을 받는 것입니다.
일부 코드는 공유 추상화로 강제하기에 비용이 크거나 위험합니다:
실용적인 규칙: 사용자가 "볼 수 있는" 것이나 OS가 "깨뜨릴" 수 있는 것은 앱별로 유지하세요. 비즈니스 결정이라면 도메인에 두세요.
공유 도메인 레이어는 ‘지루한’ 것이 좋은 부분이어야 합니다: 예측 가능하고, 테스트 가능하며, 어디서나 재사용할 수 있는 부분. AI가 시스템 생성에 도움을 준다면 이 레이어가 프로젝트의 의미를 고정하는 곳입니다—그래서 웹 화면, 모바일 플로우, API 엔드포인트가 동일한 규칙을 반영합니다.
제품의 핵심 개념을 엔티티(시간에 따른 아이덴티티가 있는 것, 예: Account, Order, Subscription)와 값 객체(값으로 정의되는 것, 예: Money, EmailAddress, DateRange)로 정의하세요. 그런 다음 행동을 유스케이스(또는 애플리케이션 서비스)로 캡처하세요: “Create order”, “Cancel subscription”, “Change email”.
이 구조는 도메인을 비전문가가 이해하기 쉽게 만듭니다: 명사는 존재하는 것을 설명하고, 동사는 시스템이 하는 일을 설명합니다.
비즈니스 로직은 버튼 탭, 웹 폼 제출, API 요청 중 무엇에 의해 트리거되는지 알 필요가 없어야 합니다. 실무적으로는:
AI가 코드를 생성할 때 이 분리가 쉽게 사라집니다—그럴 때는 리팩터 대상으로 삼으세요.
검증은 제품이 자주 흩어지는 지점입니다: 웹은 허용하지만 API가 거부하거나 모바일이 다르게 검증하는 경우. 검증을 도메인 레이어(또는 공유 검증 모듈)에 두어 모든 표면이 동일한 규칙을 강제하게 하세요.
예시:
EmailAddress는 한 번만 포맷을 검증하고 웹/모바일/API에서 재사용Money는 음수 합계를 방지(값이 어디서 왔든 상관 없음)이렇게 하면 API 레이어는 번역기가 되고, 웹/모바일은 프리젠터가 되며 도메인 레이어가 단일 진실의 원천으로 남습니다.
API 레이어는 시스템의 “공개 얼굴”이며, 단일 AI 생성 코드베이스에서는 다른 모든 것을 고정하는 부분이어야 합니다. 계약이 명확하면 웹 앱, 모바일 앱, 내부 서비스까지 같은 진실을 기준으로 생성 및 검증할 수 있습니다.
핸들러나 UI 와이어링을 생성하기 전에 계약을 정의하세요:
/users, /orders/{id}), 예측 가능한 필터링과 정렬/v1/... 또는 헤더 기반)과 사용 중단 규칙 문서화OpenAPI(또는 GraphQL SDL)를 정식 아티팩트로 사용하고 여기서부터 생성하세요:
AI 생성 코드가 빨라도 스키마가 있으면 정렬 상태를 유지할 수 있습니다.
몇 가지 비협상 규칙을 정하세요:
snake_case 또는 camelCase 중 하나로 통일; JSON과 생성 타입 간 일치Idempotency-Key 요구 및 재시도 정책 정의API 계약을 제품처럼 다루세요. 계약이 안정되면 다른 모든 것은 생성, 테스트, 배포하기 쉬워집니다.
웹 앱은 공유 비즈니스 로직으로 큰 이점을 얻고, 그 로직이 UI와 뒤엉키면 큰 피해를 봅니다. 핵심은 공유 도메인 레이어를 “헤드리스” 엔진으로 취급하는 것입니다: 규칙, 검증, 워크플로를 알지만 컴포넌트, 라우트, 브라우저 API는 모릅니다.
**SSR(서버 사이드 렌더링)**을 사용하면 공유 코드는 서버에서 안전하게 실행되어야 합니다: 직접적인 window, document, 브라우저 저장소 호출 금지. 이는 좋은 강제 장치입니다: 브라우저 의존 동작은 얇은 웹 어댑터 레이어에 둡니다.
**CSR(클라이언트 사이드 렌더링)**에서는 더 자유롭지만 동일한 규율이 필요합니다. CSR 전용 프로젝트는 모든 것이 브라우저에서 실행되므로 도메인 모듈에 UI 코드를 실수로 임포트하는 일이 잦고, 이후 SSR이나 엣지 렌더링을 추가할 때 문제가 됩니다.
실용적 규칙: 공유 모듈은 결정적이고 환경 무관적이어야 합니다; 쿠키, localStorage, URL을 건드리는 것은 웹 앱 레이어에 둡니다.
공유 로직은 평범한 객체와 순수 함수로 도메인 상태(예: 주문 총액, 적격성, 유도된 플래그)를 노출할 수 있습니다. 웹 앱은 UI 상태(로딩 스피너, 폼 포커스, 낙관적 애니메이션, 모달 가시성)를 소유해야 합니다.
이렇게 하면 React/Vue 상태 관리 라이브러리를 바꿔도 비즈니스 규칙을 다시 쓰지 않아도 됩니다.
웹 레이어는 다음을 처리해야 합니다:
localStorage, 캐싱)웹 앱을 사용자 상호작용을 도메인 커맨드로 번역하고, 도메인 결과를 접근 가능한 화면으로 번역하는 어댑터로 생각하세요.
모바일 앱은 공유 도메인 레이어에서 가장 큰 혜택을 얻습니다: 가격, 적격성, 검증, 워크플로 규칙이 웹 및 API와 동일하게 동작해야 합니다. 모바일 UI는 그 공유 로직을 감싸는 “셸”이 되어 터치, 간헐적 연결, 디바이스 기능에 최적화됩니다.
공유 비즈니스 로직이 있더라도 모바일에는 거의 1:1로 웹과 매핑되지 않는 패턴이 있습니다:
실제 모바일 사용을 예상한다면 오프라인을 전제로 하세요:
웹, 모바일, API가 각자 데이터 형태와 보안 규칙을 발명하면 단일 코드베이스는 곧 실패합니다. 모델, 인증, 인가를 제품 결정으로 취급하고 한 번만 인코딩하세요.
모델이 위치한 한 곳을 정하고 다른 모든 것은 거기서 파생되게 하세요. 일반 옵션:
도구가 핵심이 아니라 일관성이 핵심입니다. OrderStatus가 한 클라이언트에서 다섯 값이고 다른 곳에서 여섯 값이면 AI가 기꺼이 컴파일시키고 버그를 배포할 것입니다.
인증은 사용자에게 일관되게 느껴지되 표면별 구현은 달라야 합니다:
단일 흐름을 설계하세요: 로그인 → 단기 액세스 → 필요 시 리프레시 → 서버 측 상태 무효화로 로그아웃. 모바일에서는 비밀을 Keychain/Keystore에 저장하고, 웹에서는 httpOnly 쿠키를 선호하세요.
권한은 한 번 정의하고 어디서나 적용하세요. 이상적으로 비즈니스 규칙 근처에 정의한 뒤 모든 곳에서 사용합니다.
canApproveInvoice(user, invoice))이렇게 하면 “모바일에서는 되는데 웹에서는 안 됨” 같은 드리프트를 방지하고 AI 코드 생성에 명확하고 테스트 가능한 계약을 제공합니다.
코드베이스를 통일 상태로 유지하려면 빌드와 릴리스가 예측 가능해야 합니다. 목표는 팀이 API, 웹 앱, 모바일 앱을 독립적으로 배포할 수 있게 하되 로직을 포크하거나 환경별 특수 처리를 하지 않도록 하는 것입니다.
단일 코드베이스에는 모노레포(하나의 레포, 다중 패키지/앱)가 잘 맞습니다. 공유 도메인 로직, API 계약, UI 클라이언트가 함께 진화하기 쉽고 원자적 변경(한 PR로 계약과 모든 소비자 업데이트)을 할 수 있으며 리팩터가 단순합니다.
멀티레포도 통합할 수는 있지만 조정 비용이 듭니다: 공유 패키지 버저닝, 아티팩트 퍼블리시, 파괴적 변경 동기화. 조직 경계, 보안 규칙, 스케일 때문에 멀티레포를 선택하는 경우를 제외하고는 모노레포가 더 실용적입니다.
각 표면을 공유 패키지를 소비하는 별도 빌드 타깃으로 취급하세요:
빌드 출력은 명시적이고 재현 가능하게(락파일, 고정 툴체인, 결정적 빌드) 유지하세요.
전형적인 파이프라인: lint → typecheck → 단위 테스트 → 계약 테스트 → 빌드 → 보안 스캔 → 배포.
구성은 코드와 분리하세요: 환경 변수와 시크릿은 CI/CD와 시크릿 매니저에 두고 레포에는 두지 마세요. 환경별 오버레이(dev/stage/prod)를 사용해 동일한 아티팩트를 다시 빌드하지 않고 환경 간 승격할 수 있게 하세요—특히 API와 웹 런타임에 유용합니다.
웹, 모바일, API가 같은 코드베이스에서 배포될 때 테스트는 단순한 체크리스트가 아니라 작은 변경이 세 제품을 동시에 깨뜨리는 것을 막는 메커니즘이 됩니다. 목표는 문제를 가장 저렴하게 고칠 수 있는 곳에서 감지하고 사용자에게 도달하기 전에 위험한 변경을 차단하는 것입니다.
공유 도메인(비즈니스 로직)부터 시작하세요. 이 부분은 가장 많이 재사용되고 느린 인프라 없이 테스트하기 쉽습니다.
이 구조는 대부분의 신뢰를 공유 로직에서 확보하면서 레이어 간의 연결 문제를 잡아줍니다.
모노레포에서도 API가 컴파일되지만 사용자 경험을 깨뜨리는 방식으로 변경되는 건 쉽습니다. 계약 테스트는 조용한 드리프트를 방지합니다.
테스트도 중요하지만 테스트를 둘러싼 규칙도 중요합니다.
이런 게이트가 있으면 AI 보조 변경도 빈번하면서도 취약하지 않게 될 수 있습니다.
AI는 단일 코드베이스를 가속화할 수 있지만 항상 빠른 주니어 엔지니어처럼 다뤄야 합니다: 초안 작성에 능하지만 리뷰가 필요합니다. 목표는 AI로 속도를 내되 아키텍처, 계약, 장기 일관성에 대해 사람 책임을 유지하는 것입니다.
AI는 기계적으로 작성하던 초안들을 생성하는 데 유용합니다:
규칙: AI가 생성한 코드는 읽거나 테스트로 검증하기 쉬워야 하며, 비즈니스 의미를 은밀히 바꾸어서는 안 됩니다.
AI 출력은 명시적 규칙으로 제한되어야 합니다:
AI가 경계를 위반하는 지름길을 제안하면, 컴파일되더라도 허용하지 마세요.
위험은 나쁜 코드뿐 아니라 추적되지 않는 결정입니다. 감사 로그를 유지하세요:
AI는 재현 가능할 때 가장 가치가 있습니다: 팀이 왜 생성했는지 보고 검증하고 요구사항 변경 시 안전하게 재생성할 수 있어야 합니다.
시스템 수준에서 AI 보조 개발을 도입할 때 가장 중요한 기능은 원시 생성 속도가 아니라 산출물이 계약과 레이어링에 맞춰 유지되는 능력입니다.
예: Koder.ai는 채팅 인터페이스로 웹, 서버, 모바일 애플리케이션을 돕는 비브 코딩 플랫폼입니다—실제 내보낼 수 있는 소스 코드를 생성하면서도 워크플로를 지원합니다. 이 기사의 워크플로에 유용한 이유: API 계약과 도메인 규칙을 정의한 후 React 기반 웹, Go+Postgres 백엔드, Flutter 모바일 앱을 빠르게 반복하면서도 아키텍처 경계를 검토, 테스트, 강제할 수 있습니다. 플래닝 모드, 스냅샷, 롤백 같은 기능은 단일 코드베이스에서의 “생성 → 검증 → 승격” 릴리스 규율과 잘 맞습니다.
단일 코드베이스는 중복을 줄일 수 있지만 기본적으로 항상 최선은 아닙니다. 공유 코드가 어색한 UX를 강요하거나 릴리스를 늦추거나 플랫폼 차이를 숨기기 시작하면 아키텍처 협상에 더 많은 시간을 쓰게 됩니다.
별도 코드베이스(또는 최소한 별도 UI 레이어)가 정당화되는 경우:
단일 코드베이스를 고수하기 전에 다음을 물어보세요:
경고 신호가 보이면 실용적 대안은 공유 도메인 + API 계약을 유지하되 웹과 모바일은 별도 앱으로 두는 것입니다. 공유 코드는 비즈니스 규칙과 검증에만 집중시키고 각 클라이언트는 UX와 플랫폼 통합을 소유하게 하세요.
원하는 경우 경로 선택을 도와드릴 수 있습니다—/pricing에서 옵션을 비교하거나 /blog에서 관련 아키텍처 패턴을 둘러보세요.
대개 하나의 저장소와 한 세트의 공유 규칙을 뜻하며, 동일한 앱이 모든 곳에서 동작한다는 의미는 아닙니다.
실무에서는 웹, 모바일, API가 도메인 레이어(비즈니스 규칙, 검증, 유스케이스)를 공유하고, 각 플랫폼은 자체 UI와 플랫폼 통합을 유지하는 경우가 많습니다.
다음과 같이 절대적으로 일치해야 하는 것들을 공유하세요:
create order, cancel subscription, issue refund 등)UI 컴포넌트, 네비게이션, 디바이스/브라우저 통합은 플랫폼별로 유지하세요.
AI는 프로젝트 골격 생성과 반복 작업(CRUD, 클라이언트, 테스트) 속도를 크게 높입니다. 하지만 좋은 경계를 자동으로 만들어주지 않습니다.
의도 없는 아키텍처에서는 AI가 다음을 만들기 쉽습니다:
정의된 계층 구조에 AI를 적용해 반복 작업을 채우는 것이 가장 효과적입니다.
일반적으로 신뢰할 만한 흐름은 다음과 같습니다:
이렇게 하면 비즈니스 규칙이 중앙에 모이며, 테스트와 AI 생성 코드의 검토가 쉬워집니다.
검증은 한 곳에서만 하세요(도메인 또는 공유 검증 모듈).
실용적 패턴:
EmailAddress, Money 같은 값 객체는 한 번만 검증이렇게 하면 “웹은 허용하지만 API는 거부”하는 드리프트를 막을 수 있습니다.
OpenAPI(또는 GraphQL SDL) 같은 정식 스키마를 사용하고 여기서 다음을 생성하세요:
그런 다음 계약 테스트를 추가해 스키마를 깨는 변경이 CI에서 실패하도록 하세요.
오프라인을 단순 캐시가 아니라 의도된 기능으로 설계하세요:
오프라인 저장과 동기화 로직은 모바일 앱 계층에 두고, 비즈니스 규칙은 공유 도메인 코드에 유지하세요.
개념적 흐름은 같게 유지하되 표면별로 적절히 구현하세요:
권한 부여 규칙은 중앙에서 정의(e.g., canApproveInvoice)하고 API에서 강제하세요. UI는 단지 동작 숨기기/비활성화용으로 반영하세요.
각 표면을 공유 패키지를 소비하는 별도 빌드 타깃으로 다루세요:
CI/CD에서: lint → typecheck → 단위 테스트 → 계약 테스트 → 빌드 → 보안 스캔 → 배포를 실행하고, 시크릿/구성은 레포가 아닌 CI/CD/시크릿 매니저에 두세요.
AI를 빠른 주니어 엔지니어처럼 활용하세요: 초안 작성에 적합하지만 리뷰 없이 병합하면 안 됩니다.
좋은 가드레일:
AI 출력이 아키텍처 규칙을 위반하면, 컴파일되어도 거부하세요.