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Dev.toAI/ML
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AI 기반 Brownfield Modernization을 통한 점진적 레거시 시스템 고도화 전략
AI Won’t Just Build the Next App. It Will Rebuild the Old Ones.
AI 요약
Context
다양한 시기에 서로 다른 패턴으로 구현된 Legacy 시스템의 파편화된 UI와 코드베이스로 인한 유지보수 비용 증가. 전면 재작성(Rewrite)에 따른 높은 리스크와 막대한 시간 투자로 인해 현대화 작업이 지연되는 구조적 한계 존재.
Technical Solution
- Workflow 중심 분석을 통한 고가치-저리스크 기능 식별 및 타겟팅 설계
- Figma AI 및 Figma Make를 활용한 기존 워크플로우의 프로토타이핑 및 UX 검증 단계 분리
- Figma MCP Server와 Code Connect를 통한 Design-to-Code 컨텍스트 동기화로 구현 오차 제거
- AI Coding Agent를 활용한 코드베이스 분석 기반의 점진적 Refactoring 및 기능 추가
- Laravel AI SDK를 통한 기존 Application Layer 내 지능형 기능(분류, 추출, 탐지)의 내재화
- 전면 교체가 아닌 단일 Workflow 단위의 반복적 개선(Iterative Improvement) 루프 구축
실천 포인트
- 기술 스택 선정 전 사용자의 반복적 작업 및 병목 지점이 발생하는 구체적 Workflow 식별 - 전체 시스템 재작성 대신 단일 기능 단위의 Redesign-Prototype-Refactor 사이클 적용 - AI 에이전트에 도메인 특화 컨텍스트(예: Laravel Boost)를 제공하여 코드 생성 정확도 향상 - 챗봇 형태의 부가 기능이 아닌, 기존 비즈니스 로직 내에 녹아든 AI 기능(Embedded AI) 설계