Claude Code 기반 실전 개발 사례

코드를 넘어,
함께 설계하다

Claude Code와 함께 기업용 AI 데이터 인텔리전스 플랫폼과 SPIGEN APM 시스템을 처음부터 끝까지 만들어온 과정을 소개합니다.

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2

플랫폼 프로젝트

4

사내 실전 사례

9+

개발 Phase

12

모니터링 서버

5

연결 DB 유형

22

대시보드 페이지

문제 인식

왜 만들었나

"사용자는 어떤 DB에 어떤 테이블이 있는지 알 필요가 없다.
그것을 아는 것은 AI의 역할이다."

— SpigenLM AI 데이터 인텔리전스 플랫폼 설계 철학

SAP ERP, Emro SCM, S2C(생산), 창고세이버(물류) — 각기 다른 DB에 흩어진 데이터를 자연어로 바로 볼 수는 없을까? Java 서버 12대의 에러와 슬로우 쿼리를 한눈에 파악할 수는 없을까? 이 두 질문을 Claude Code와 함께 풀어나갔습니다.

프로젝트

만든 것들

각 프로젝트는 독립적이지만, Claude Code와의 협업 방식은 동일합니다. CLAUDE.md로 원칙을 고정하고, 대화로 아키텍처를 결정하며, Phase별로 점진적으로 완성합니다.

AI Data Intelligence

SpigenLM
AI 데이터 인텔리전스

"이번 달 발주 현황 막대 그래프로 보여줘" —
말 한 마디로 위젯이 만들어지고, 페이지가 완성되는 데이터 인텔리전스 플랫폼. NestJS + Next.js + Gemini 기반.

자연어 → SQL 자동 생성 → 위젯 즉시 배치

Oracle / MySQL / PostgreSQL / Snowflake 멀티 DB 연결

GoldenQuery 누적으로 AI 호출 비용 절감

시맨틱 검색 + 의도 분류로 정확도 향상

MyBatis Mapper 분석 → 암묵지 구조화

Phase 1~3 완료 Phase A~C 진행중 Phase F~I 설계완료

Spring MVC + Java 서버 12대를 실시간 모니터링하는 경량 APM. Python 에이전트 → FastAPI → React 대시보드 구성. SSH 기반 헬스체크 + AI 에러 분석까지.

CPU / 메모리 / JVM 힙 / 스레드 실시간 수집

SSH 폴러로 원격 서버 헬스체크 (paramiko)

로그 실시간 감시 + 5단계 자동 분류

Gemini AI 에러 요약 + 슬로우쿼리 최적화 제안

위협 탐지 + iptables 자동 차단

Phase 1~6 완료 12개 페이지 MT 전략 수립

S2C 벤더포털 · AI 기능

벤더 포털에 얹은 AI

벤더 포털에 Claude Code와 함께 얹은 두 가지 AI 기능 — 출하검사 자동판독과 배송 가이드라인 챗봇입니다.

S2C 벤더포털 · OCR

OQC 출하검사
AI 자동판독

벤더가 올린 출하검사(OQC) 사진·문서를 Gemini Vision OCR로 읽어, CI/PL·마스터 데이터와 대조해 자동통과 · 담당자 확인 · 차단 3단계로 판정합니다. 사람이 눈으로 하던 출고 라벨 검수를 AI가 대신합니다.

카톤 라벨·제품 SKU·수량·무게(NW/GW)·EAN·색상 판독

CI/PL·SKU 마스터 자동 대조 + 박스당수량 역산 검증

판정 근거 시각화(원문·이미지·AI 메모) + 인라인 교정

오인식 SKU 차단 · rar/zip 추출 · 흐린 이미지 보정

반려 시 업체로 역알림(메일·포털, 중/영 다국어)

Gemini Vision OCR 월 ~500건 운영 회귀검증

S2C 벤더포털 · 챗봇

Shipping Guideline
챗봇

벤더가 출고·포장·선적 규정을 자연어로 물으면, S2C 배송 가이드라인 문서를 근거로 답하는 Gemini 기반 챗봇. 답변마다 원본 문서 페이지 출처를 함께 인용합니다.

가이드라인 PDF 기반 RAG — 근거 구절 + 페이지 출처(Source p.38 등) 인용

"팔레트 꼭 써야 하나?" "바코드 규칙?" 등 벤더 자연어 Q&A

PDF 페이지 이미지 렌더 + Gemini 판독

OQC OCR과 근거 모달·판독 인프라 공유

Gemini · RAG 문서 출처 인용 벤더 셀프서비스

부서별 실전 사례

각 부서가 직접 만들어 쓰는 것들

각 부서가 자기 업무의 문제를 Claude Code와 함께 직접 풀어 만들고 사내에 호스팅해 운영 중인 시스템들입니다.

GCX팀 · 스크립트/자동화 호스팅

GCX 스크립트 호스팅

Tampermonkey 유저스크립트 · Python 스크래퍼 · GAS · Apify 같은 자동화 자산을 사내 호스팅 플랫폼의 static + job 런타임으로 올려 중앙에서 버전 관리하고 스케줄로 운영합니다.

유저스크립트(.user.js) 엣지 정적 서빙 · 버전관리(수동 설치 대신 중앙)

수집 Python 스크래퍼를 cron 스케줄 잡으로 · 시크릿 주입 · 결과 저장

GAS·Apify·Sheets 외부 연동을 시크릿 금고 + 트리거로 한 콘솔에서

static + job 멀티런타임 (사내 호스팅 콘솔)

Static + Job 사내 호스팅

커머스전략 · 자체 개발

bq-explorer
커머스 데이터 대시보드

BigQuery 원본을 로컬 DuckDB에 미러링해 매출·재고·할인을 KPI·차트·드릴다운으로 보는 커머스 분석 대시보드. @spigen.com 구글 SSO 게이트로 접근을 제한합니다.

BigQuery → DuckDB 주기 동기화 + 자연어/SQL 탐색

매출·재고·할인·YoY 등 다중 대시보드

드롭인 @spigen.com 구글 로그인 게이트(SSO)

FastAPI + DuckDB Google SSO 사내 호스팅

협업 방식

Claude Code와 어떻게 일했나

단순히 코드를 생성하는 것을 넘어, 아키텍처 결정부터 버그 추적, 로드맵 수립까지 개발 전 과정에 함께했습니다.

01

CLAUDE.md로
원칙 고정

절대 원칙을 명문화. SQL 검증 우회 금지, 테넌트 격리 필수 — 모든 작업에 일관 적용.

›

02

대화로
설계 결정

"이게 가능한가?" 한 마디에서 여러 기술 옵션을 분석하고 플랫폼에 맞는 우선순위 결정.

›

03

함께
버그 추적

로그를 함께 분석해서 근본 원인을 찾고, 프롬프트 강화 + 방어 로직을 동시에 적용.

›

04

메모리로
컨텍스트 유지

대화가 끊겨도 다음 세션에서 프로젝트 맥락, 사용자 피드백, 진행 상황 복원.

›

05

Phase별
점진적 완성

각 Phase는 독립 배포 가능하며 이전 결과물 위에 쌓임. 선형이 아닌 누적 구조.

📐

아키텍처 파트너

멀티 DB 커넥터 추상화, VirtualJoinService, GoldenQuery 시스템 — 설계 단계부터 Claude Code와 함께 구조를 잡았습니다.

🔍

버그 탐정

:param 문법 오류, {{PARAM}} 파서 충돌, AI의 대화체 응답 등 복잡한 버그를 로그와 함께 분석하고 근본 원인을 찾았습니다.

🗺️

로드맵 수립

"AI가 직접 판단하지는 못해?" 질문 하나에서 Phase F~I (클러스터링, 연관규칙, 이상탐지 등) 7가지 AI/ML 기법 로드맵을 함께 만들었습니다.

🔒

보안 일관성

SQL 인젝션 방어, JWT 인증, RBAC, 서버별 권한 격리 — 원칙을 CLAUDE.md에 박아두면 모든 코드에 자동 적용됩니다.

📦

레거시 이해

수만 개의 MyBatis Mapper XML을 파싱해 EBELN = #{poNo} 같은 암묵지를 AI가 학습 가능한 구조화된 데이터로 변환했습니다.

📈

점진적 지능화

쓸수록 GoldenQuery가 쌓이고, Mapper 분석이 누적되고, 패턴이 학습되는 — 사용할수록 더 똑똑해지는 설계를 함께 만들었습니다.

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