2025년 11월 16일·8분
AI로 하나의 코드베이스에서 웹·모바일·API를 동시에 배포하는 방법
AI를 활용해 하나의 코드베이스로 웹 앱, 모바일 앱, API를 함께 유지·배포하는 방법을 배우세요—아키텍처, 자동화, 테스트, 위험 요소를 다룹니다.
AI를 활용해 하나의 코드베이스로 웹 앱, 모바일 앱, API를 함께 유지·배포하는 방법을 배우세요—아키텍처, 자동화, 테스트, 위험 요소를 다룹니다.
“하나의 코드베이스”가 모든 화면이 똑같이 보이거나 모든 플랫폼이 동일한 UI 프레임워크를 쓰는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 이는 제품 동작에 대한 단일 버전의 진실 소스가 존재한다는 뜻입니다—웹, 모바일, API가 동일한 핵심 규칙에서 빌드되고 동일한 리포 경계에서 릴리스되며 동일한 계약으로 테스트된다는 의미입니다.
하나의 코드베이스: 비즈니스 규칙(가격, 권한, 검증, 워크플로)을 한 곳에서 변경하면 모든 출력으로 그 변경이 흘러갑니다. 플랫폼별 코드는 여전히 존재하지만 공유 코어를 중심으로 배치됩니다.
공유 라이브러리: 공통 패키지를 가진 여러 앱이 있지만 각 앱은 다른 버전을 고정하거나 다른 가정을 할 수 있어 릴리스가 일관되지 않을 수 있습니다.
복사·붙여넣기 재사용: 초반에는 가장 빠르지만 이후 비용이 큽니다. 수정과 개선이 신뢰성 있게 전파되지 않고 버그가 복제됩니다.
대부분 팀은 이념적으로 하나의 코드베이스를 추구하는 것이 아니라, “웹은 X, 모바일은 Y” 같은 사고를 줄이고 API 변경이 늦게 터지는 일을 줄이며 예측 가능한 릴리스를 원합니다. 하나의 기능이 배포될 때 모든 클라이언트가 동일한 규칙을 받고 API는 동일한 결정을 반영합니다.
AI는 보일러플레이트 생성, 모델을 엔드포인트에 연결, 테스트 초안 작성, 반복 패턴을 공유 모듈로 리팩터링하는 데 도움을 줍니다. 또한 클라이언트 간의 불일치(예: 검증이 다름)를 감지하고 문서화를 가속할 수 있습니다.
사람은 여전히 제품 의도, 데이터 계약, 보안 규칙, 엣지 케이스, 리뷰 프로세스를 정의합니다. AI는 결정을 가속화하지만 대체하지는 못합니다.
소규모 팀은 먼저 로직과 API 스키마를 공유하고 UI는 플랫폼 네이티브로 두는 경우가 많습니다. 대규모 팀은 더 많은 기여자를 정렬시키기 위해 초반에 엄격한 경계, 공유 테스트, 릴리스 자동화를 도입합니다.
대부분 팀은 처음부터 "하나의 코드베이스"를 목표로 하지는 않습니다. 세 개의 별도 제품을 유지하면서 발생하는 고통을 겪은 뒤에 그 방향으로 가는 경우가 많습니다.
웹, 모바일, 백엔드가 서로 다른 리포에 있을 때(종종 다른 서브팀이 소유), 동일한 작업이 약간씩 다른 방식으로 반복됩니다. 버그 수정이 세 번 필요해집니다. 할인 적용 방식, 날짜 반올림, 필수 필드 같은 작은 정책 변경이 여러 번 다시 구현되고 테스트되어야 합니다.
시간이 지나면 코드베이스가 이탈합니다. 엣지 케이스가 한 플랫폼에서만 “이번 한 번만” 처리됩니다. 다른 플랫폼은 오래된 규칙을 계속 실행합니다—기존 규칙을 누군가 몰랐거나 문서화되지 않았거나 릴리스에 가까워서 다시 쓰기 위험이 크기 때문입니다.
기능 동일성이 깨지는 이유는 사람들이 관심이 없어서가 아니라, 각 플랫폼이 자체 릴리스 주기와 제약을 갖기 때문입니다. 웹은 매일 배포할 수 있지만 모바일은 앱스토어 리뷰를 기다리고 API 변경은 신중한 버전 관리를 필요로 합니다.
사용자는 즉시 차이를 느낍니다:
팀들이 화면을 가장 빨리 배포하는 경로를 만든 다음 “나중에 적절한 엔드포인트를 만들겠다”로 돌아오는 경우 API가 UI 변경을 따라가지 못합니다. 때로는 반대도 있습니다: 백엔드가 새 모델을 배포했지만 UI 팀이 동시에 업데이트하지 않아 API가 클라이언트가 올바르게 사용하지 않는 기능을 노출하기도 합니다.
리포가 많을수록 조정 오버헤드가 커집니다: PR이 더 많아지고 QA 사이클이 늘어나며 릴리스 노트가 늘고, 온콜 문맥 전환이 늘며 동기화 실패 가능성이 커집니다.
“하나의 코드베이스” 설정은 제품이 무엇을 하는지와 각 플랫폼이 어떻게 전달하는지를 분리할 때 가장 잘 작동합니다. 가장 단순한 모델은 비즈니스 규칙을 담은 공유 코어와 웹, 모바일, API용 얇은 플랫폼 셸입니다.
┌───────────────────────────────┐
│ Domain/Core │
│ entities • rules • workflows │
│ validation • permissions │
└───────────────┬───────────────┘
│ contracts
│ (types/interfaces/schemas)
┌───────────────┼───────────────┐
│ │ │
┌────────▼────────┐ ┌────▼─────────┐ ┌───▼──────────┐
│ Web Shell │ │ Mobile Shell │ │ API Delivery │
│ routing, UI │ │ screens, nav │ │ HTTP, auth │
│ browser storage │ │ device perms │ │ versioning │
└──────────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
코어에는 "합계가 어떻게 계산되는가", "누가 요청을 승인할 수 있는가", "어떤 입력이 유효한가" 같은 것을 둡니다. 셸은 이를 플랫폼별 경험으로 번역합니다.
모바일은 카메라 접근, 푸시 알림, 딥 링크, 생체 인증, 오프라인 저장소 정책 같은 디바이스 통합이 필요합니다. 웹은 쿠키, URL 라우팅, 반응형 레이아웃, 접근성 패턴 같은 브라우저 전용 문제를 가집니다. API 레이어는 상태 코드, 페이지네이션, 속도 제한, 인증 흐름 등 HTTP 특성을 담당합니다.
접착제 역할을 하는 것은 명시적 계약입니다: 공유 타입, 인터페이스, 스키마(예: 요청/응답 모델과 검증 규칙). 셸이 코어와 이러한 계약을 통해 통신하면 "어떤 플랫폼이 옳은가"에 대한 논쟁이 줄어듭니다. 진실의 출처는 공유 동작이며 각 플랫폼은 단순히 이를 렌더링합니다.
이 구조는 공유 부분을 안정적으로 유지하면서 각 플랫폼이 진짜로 다른 부분에서는 빠르게 움직일 수 있게 합니다.
사람들이 "하나의 코드베이스"라고 말할 때 가장 큰 이점은 보통 UI가 아니라 비즈니스가 어떻게 작동하는지에 대한 단일 진실의 출처를 갖는 것입니다. 즉, 모델, 규칙, 검증이 한 곳에 있고 모든 클라이언트(웹, 모바일, API)가 이를 신뢰합니다.
공유 코어에는 보통 다음이 포함됩니다:
이 규칙이 한 모듈에 있으면 고전적인 이탈을 피할 수 있습니다: 웹은 한 합계를 보여주고 모바일은 다른 합계를 보여주고 API는 또 다른 것을 강제하는 상황을 방지합니다.
중복이 이미 존재할 때 AI 앱 개발 도구가 특히 유용합니다. AI는:
핵심은 AI 제안을 초안으로 취급하는 것입니다: 경계를 검토하고 테스트를 추가하며 실제 시나리오에 대해 동작을 확인하세요.
비즈니스 로직을 공유하는 것이 높은 레버리지입니다; UI 코드를 공유하는 것은 종종 그렇지 않습니다. 각 플랫폼은 다른 내비게이션 패턴, 접근성 기대치, 성능 제약을 가집니다.
공유 코어는 결정과 데이터에 집중하게 하고, 플랫폼 셸은 표현, 디바이스 기능, UX를 처리하게 하세요. 이렇게 하면 "모든 플랫폼에 맞는 하나의 크기" 문제가 생기지 않으면서 동작의 일관성을 유지할 수 있습니다.
"API-퍼스트" 접근법은 특정 UI를 빌드하기 전에 API 계약을 설계하고 합의하는 것을 의미합니다. 웹 앱이 규칙을 정하고 모바일이 따라오게 하지 않고, 모든 클라이언트(iOS/Android, 내부 도구 포함)가 동일한 의도된 인터페이스를 소비합니다.
이것은 데이터 형태, 오류 처리, 페이지네이션, 인증에 관한 결정을 한 번에 내리게 하고 각 플랫폼이 중복 없이 독립적으로 움직일 수 있게 합니다.
스키마는 API를 정밀하고 테스트 가능하게 만듭니다. OpenAPI(REST)나 GraphQL 스키마를 사용하면:
스키마가 변경되면 CI에서 깨지는 변경을 감지해 앱 릴리스 전에 문제를 잡을 수 있습니다.
AI는 기존 스키마, 도메인 용어, 예시에서 작업할 때 가장 유용합니다. AI는 다음을 초안으로 작성할 수 있습니다:
핵심은 리뷰입니다: AI 출력물을 출발점으로 하고, 린터와 계약 테스트로 스키마를 강제하세요.
AI는 지루한 부분을 가속화할 때 "하나의 코드베이스"에서 가장 유용합니다—그리고 그 뒤로 물러납니다. 이를 비계(scaffolding)로 생각하세요: 첫 초안을 빠르게 생성할 수 있지만 구조, 명명 규칙, 경계는 팀이 소유해야 합니다.
Koder.ai 같은 플랫폼은 이 워크플로에 맞춰 설계되어 있습니다: 스펙으로부터 채팅으로 코드 생성, React 웹 앱, Go + PostgreSQL 백엔드, Flutter 모바일 앱을 생성한 다음 소스 코드를 내보내 소유하게 합니다—일반 유지보수 가능한 리포처럼 동작합니다.
목표는 큰 불투명한 프레임워크 덩어리를 받아들이는 것이 아닙니다. 목표는 공유 코어 + 플랫폼 셸 구조와 일치하는 작고 읽기 쉬운 모듈을 생성해 편집, 테스트, 리팩터링을 정상적으로 할 수 있게 하는 것입니다. 출력이 리포의 평범한 코드(숨겨진 런타임이 아님)라면 잠김(lock-in)이 아닙니다—시간을 두고 교체할 수 있습니다.
공유 코드와 클라이언트 셸에 대해 AI는 신뢰성 있게 초안을 만들 수 있습니다:
단, AI는 제품의 중요한 결정을 대신 내리지 못하지만 반복 연결 작업에서 시간을 절약해 줍니다.
AI 출력은 구체적 제약을 줄 때 크게 개선됩니다:
좋은 프롬프트는 미니 스펙과 아키텍처 뼈대를 같이 제공하는 형식입니다.
생성된 코드를 주니어 개발자 코드처럼 취급하세요: 도움이 되지만 검증이 필요합니다.
이렇게 사용하면 AI가 전달 속도를 높이면서 코드베이스 유지관리를 가능하게 합니다.
"하나의 코드베이스" UI 전략은 일관된 패턴을 목표로 할 때 가장 잘 작동합니다. 사용자는 장치에 따라 친숙함을 기대하지만 각 플랫폼의 강점을 존중해야 합니다.
내비게이션 구조, 빈 상태, 로딩 스켈레톤, 오류 처리, 폼, 콘텐츠 계층 같은 재사용 가능한 UI 패턴을 먼저 정의하세요. 이는 컴포넌트와 가이드라인으로 공유될 수 있습니다.
그런 다음 플랫폼별 차이를 허용하세요:
목표는 사용자가 제품을 즉시 인식하게 하는 것이며, 레이아웃이 다르더라도 동일한 느낌을 갖게 하는 것입니다.
디자인 토큰은 브랜딩 일관성을 코드로 바꿉니다: 색상, 타이포그래피, 간격, 높이값, 모션을 하드코딩 숫자가 아닌 명명된 값으로 관리하세요.
토큰으로 다음을 지원할 수 있습니다:
AI는 최종 구현 단계에서 빠른 어시스턴트 역할을 합니다:
인간이 승인한 디자인 시스템을 진실의 출처로 유지하고 AI를 구현 및 리뷰 속도 향상에 사용하세요.
모바일은 단순히 "작은 웹"이 아닙니다. 오프라인 모드, 간헐적 연결, 백그라운딩을 명시적으로 설계하세요. 엄지 손가락을 위한 터치 대상, 촘촘한 표를 단순화, 가장 중요한 동작을 상단에 배치하세요. 이렇게 하면 일관성이 제약이 아니라 사용자 혜택이 됩니다.
모노레포는 여러 관련 프로젝트(웹 앱, 모바일 앱, API, 공유 라이브러리)를 하나의 리포에 보관하는 것을 의미합니다. 기능을 엔드투엔드로 업데이트할 때 세 개의 리포를 뒤지지 않고 하나의 PR로 공유 로직과 클라이언트를 함께 변경할 수 있습니다.
공유 로직이 웹/모바일/API 모두에 영향을 주는 경우(예: 가격 규칙 변경) 모노레포가 특히 유용합니다. 또한 버전 정렬이 쉬워져 웹이 공유 패키지의 v3를 참조하는 동안 모바일이 v2에 머무르는 실수를 줄입니다.
하지만 모노레포는 규율이 필요합니다. 경계가 명확하지 않으면 모든 팀이 모든 것을 편집하는 장소가 될 수 있습니다.
실용적 구조는 "apps"와 "packages"입니다:
AI는 패키지 템플릿(README, exports, 테스트) 생성과 패키지 진화 시 임포트 및 퍼블릭 API 업데이트를 도와줄 수 있습니다.
의존성은 내부로 향하도록 규칙을 세우세요. 예를 들면:
린트 규칙, 워크스페이스 제약으로 이를 강제하세요. 목표는 공유 패키지가 진정 재사용 가능하게 유지되고 앱 전용 코드는 지역에 국한되도록 하는 것입니다.
팀이 크고 릴리스 주기가 다르거나 엄격한 접근 제어가 필요하면 여러 리포도 가능합니다. 공유 패키지(코어 로직, UI 키트, API 클라이언트)를 내부 레지스트리에 게시하고 버전 관리를 하세요. 단점은 릴리스·업데이트·호환성 관리를 위한 추가 조정 비용입니다.
하나의 코드베이스가 웹, 모바일, API를 만들어낼 때 테스트는 "있으면 좋은 것"이 아닙니다. 단일 리그레션이 세 군데에서 표면화될 수 있고, 어디서 문제가 시작됐는지 명확하지 않을 때가 많습니다. 목표는 문제를 근원에 가깝게 잡아내고 각 출력을 증명하는 테스트 스택을 만드는 것입니다.
공유 코드를 테스트하는 것이 가장 높은 레버리지입니다.
AI는 컨텍스트와 제약을 줄 때 가장 유용합니다. 함수 시그니처, 예상 동작, 알려진 실패 모드를 제공한 뒤 다음을 요청하세요:
테스트는 검토하지만, AI는 지루하지만 위험한 케이스를 놓치지 않게 도와줍니다.
API가 변경되면 웹과 모바일이 조용히 깨질 수 있습니다. 계약 테스트(예: OpenAPI 스키마 검사, 소비자 주도 계약)를 추가해 API가 클라이언트가 의존하는 것을 위반하지 못하게 하세요.
규칙 채택: 생성된 코드 병합 시 테스트 필수. AI가 핸들러, 모델, 공유 함수를 생성하면 PR에 최소한 단위 커버리지가 포함되어야 합니다(그리고 API 모양이 변경되면 계약 업데이트 필요).
“하나의 코드베이스”에서 배포한다는 것이 한 버튼으로 완벽한 웹·모바일·API 릴리스를 얻는다는 의미는 아닙니다. 이는 동일 커밋에서 세 가지 아티팩트를 생성하는 단일 파이프라인을 설계하고, 어떤 것이 함께 움직여야 하는지(공유 로직, API 계약)와 무엇이 독립적으로 움직일 수 있는지(앱스토어 롤아웃 타이밍)를 명확히 하는 것입니다.
실용적 접근은 메인 브랜치 병합 시 트리거되는 단일 CI 워크플로입니다. 그 워크플로는:
AI는 일관된 빌드 스크립트 생성, 버전 파일 업데이트, 패키지 경계 및 빌드 단계의 반복 연결을 동기화하는 데 도움을 줍니다—특히 새 모듈이 추가될 때 유용합니다. Koder.ai 같은 플랫폼을 사용하면 스냅샷과 롤백 기능이 CI 파이프라인을 보완해 빠른 되돌리기를 도울 수 있습니다.
환경을 브랜치가 아닌 구성으로 취급하세요. 같은 코드를 dev, staging, production으로 이동시키고 배포 시 환경별 설정을 주입합니다:
일반 패턴: PR별 임시 프리뷰 환경, 프로덕션을 미러하는 공용 스테이징, 단계적 롤아웃을 통한 프로덕션.
설정 가이드가 필요하면 팀에게 /docs를 가리키고, CI 옵션이나 요금제를 비교하고 있다면 /pricing이 유용할 수 있습니다.
앱스토어 리뷰 때문에 막히지 않으려면 기능 플래그로 클라이언트 간 동작을 조정하세요. 예: API가 새 필드를 지원하도록 배포하되 기능 플래그 뒤에 숨겨 웹과 모바일이 준비되면 활성화합니다.
모바일은 단계적 롤아웃(1% → 10% → 50% → 100%)을 사용하고 크래시 및 핵심 흐름을 모니터링하세요. 웹과 API는 카나리 배포나 소규모 트래픽 분할로 동일한 목적을 달성할 수 있습니다.
롤백은 평범해야 합니다:
목표는 각 커밋이 정확한 웹 빌드, 모바일 빌드, API 버전과 추적 가능해져서 자신 있게 앞으로/뒤로 이동할 수 있게 하는 것입니다.
웹, 모바일, API를 하나의 코드베이스에서 배포하는 것은 강력하지만 실패 모드는 예측 가능합니다. 목표는 “모든 것을 공유”가 아니라 “올바른 것을 공유”하며 명확한 경계를 유지하는 것입니다.
과도한 공유가 가장 큰 실수입니다. 팀은 플랫폼 특화 UI 코드나 저장소 어댑터, 플랫폼별 트릭을 공유 코어로 집어넣는 경향이 있습니다.
주의할 패턴:
AI는 빠르게 재사용 코드를 많이 생성할 수 있지만 잘못된 결정을 표준화할 수도 있습니다.
대부분 팀은 기능 제공을 멈추고 "하나의 코드베이스"로 전환할 수 없습니다. 가장 안전한 방법은 점진적입니다: 안정적인 것부터 공유하고, 플랫폼 자율성을 유지할 부분은 남겨두며, 리팩터 비용을 줄이기 위해 AI를 사용하세요.
1) 중복 감사를 하고 첫 공유 조각을 선택하세요. 모든 곳에서 동일해야 할 코드(데이터 모델, 검증 규칙, 오류 코드, 권한 검사)를 찾으세요. 이것이 낮은 위험의 시작 지점입니다.
2) 하나의 공유 모듈 생성: 모델 + 검증. 스키마(타입), 검증, 직렬화를 공유 패키지로 추출하세요. 플랫폼별 어댑터는 얇게 유지(예: 폼 필드를 공유 검증기로 매핑)하세요. 즉시 "세 번 동일한 버그" 문제를 줄일 수 있습니다.
3) API 표면에 대한 계약 테스트 스위트 추가. UI를 건드리기 전에 API와 공유 검증기로 동작을 잠그는 테스트를 마련하세요. 이는 향후 통합을 안전하게 합니다.
4) UI가 아닌 비즈니스 로직을 먼저 이동하세요. 핵심 워크플로(가격 규칙, 온보딩 단계, 동기화 규칙)를 공유 함수/서비스로 리팩터링하세요. 웹과 모바일은 공유 코어를 호출하고 API는 동일한 서버측 로직을 사용합니다.
5) UI는 선택적으로 통합하세요. 정말 동일한 경우(버튼, 포맷팅, 디자인 토큰)만 UI 컴포넌트를 공유하세요. 플랫폼 관습이 다른 곳은 각자 허용하세요.
AI를 사용해 변경을 작고 리뷰 가능한 단위로 유지하세요:
Koder.ai 같은 툴링 레이어를 쓰면 계획 모드를 통해 이러한 단계를 명시적 체크리스트로 전환해 코드 생성/이동 전에 검토하기 쉽게 만들 수 있습니다—리팩터가 리뷰하기 쉽고 경계를 흐리지 않게 합니다.
측정 가능한 체크포인트를 설정하세요:
진행을 다음 실용적 지표로 추적하세요:
제품 동작(규칙, 워크플로, 검증, 권한)에 대한 단일 버전의 진실 소스가 모든 출력에서 사용된다는 뜻입니다.
UI와 플랫폼 통합은 여전히 달라질 수 있습니다. 공유되는 것은 의사결정과 계약이며, 이로써 Web, Mobile, API가 일관성을 유지합니다.
공유 라이브러리는 재사용 가능한 패키지지만, 각 앱이 서로 다른 버전을 고정하거나 다른 가정을 하거나 서로 다른 릴리스 일정을 가지면 서서히 달라질 수 있습니다.
진정한 “하나의 코드베이스” 접근법은 핵심 동작 변경이 동일한 소스와 동일한 계약에서 모든 출력으로 흐르도록 만듭니다.
플랫폼들이 서로 다른 배포 주기를 가지기 때문에 쉽게 깨집니다. Web은 매일 배포할 수 있고, 모바일은 앱스토어 리뷰를 기다릴 수 있으며, API는 신중한 버전 관리가 필요합니다.
공유 코어와 계약은 규칙 자체를 공유 아티팩트로 만들어 “웹은 X, 모바일은 Y” 상황을 줄여줍니다. 즉, 세 번 다시 구현하는 대신 규칙을 한 번 관리합니다.
비즈니스 로직은 공유 코어에 넣으세요:
플랫폼 셸은 UI, 내비게이션, 저장소, 디바이스/브라우저 특화 기능을 담당하게 하세요.
공개적이고 테스트 가능한 계약(공유 타입/인터페이스, OpenAPI 또는 GraphQL 스키마 등)을 사용하세요.
그런 다음 CI에서(스키마 검증, 깨지는 변경 검사, 계약 테스트) 이를 강제하면 클라이언트가 기대하는 것을 위반하는 변경은 배포될 수 없습니다.
특정 UI를 먼저 만들기보다 API 계약을 의도적으로 설계해서 모든 클라이언트가 동일한 인터페이스를 소비하도록 하는 것입니다.
실무적으로는 요청/응답 형태, 오류 포맷, 페이지네이션, 인증에 대해 합의하고, 그로부터 타입화된 클라이언트를 생성하며 문서와 검증을 스키마와 일치시키는 방식입니다.
AI는 반복 작업을 가속화하는 데 가장 강합니다:
인간은 의도, 엣지 케이스, 리뷰와 병합 전 가드레일 적용을 계속 소유해야 합니다.
모노레포는 동일한 변경이 공유 로직과 웹/모바일/API에 동시에 영향을 줄 때 유리합니다. 하나의 PR에서 모두 업데이트하고 버전을 정렬할 수 있기 때문입니다.
접근 제어나 독립 릴리스 주기가 필요하면 여러 레포도 가능하지만, 내부 레지스트리에 공유 패키지를 배포하고 버전 관리·호환성에 더 많은 조정 노력이 필요합니다.
다음 레이어에 집중하세요:
또한 API 변경이 웹/모바일을 침묵적으로 깨지 않도록 계약 테스트를 추가하세요.
공유 과도(Over-sharing), 우발적 결합(코어가 UI/HTTP를 임포트), 연결성에 대한 상이한 기대(오프라인 우선 vs 항상 온라인) 같은 문제가 흔합니다.
도움이 되는 가드레일: