Claude Code로 4일 만에 블로그 백엔드를 재구축한 방법

2주 전, Claude Code의 frontend-design 플러그인을 사용하여 WordPress 사이트를 3일 만에 리디자인했습니다. 그런 다음 DIALØGUE를 14일 만에 재구축하고, 가속화에 대한 두려움을 글로 썼습니다.

하지만 끝이 아니었습니다. WordPress 리디자인은 17년 된 집에 새로운 페인트만 칠한 것에 불과했습니다. 기반은 여전히 PHP, MySQL, 그리고 매달 비용을 지불하는 GCP VM이었습니다.

그래서 합리적인 사람이라면 누구나 할 법한 일을 했습니다: 전체를 Next.js로 마이그레이션했습니다. 4일 만에.

Project	What	Time
DIALØGUE v1	MVP 팟캐스트 생성기	~6개월
STRAŦUM	9개 AI 에이전트, 멀티테넌트	75일
사이트 리디자인	WordPress 프론트엔드 개편	3일
DIALØGUE v2	앱 전체 재구축	14일
이 프로젝트	WordPress → Next.js, 485개 게시물, Sydney RAG	4일

이번에 달랐던 것은? Claude Code와의 작업 방식을 바꿔준 Superpowers라는 커뮤니티 플러그인이었습니다.

출발점

블로그는 17년간 WordPress에서 운영되어 왔습니다. PHP, MySQL, GCP VM. 작동은 했지만:

Sydney(AI 챗봇)는 2025년 11월에 은퇴했습니다—벡터 데이터베이스 비용이 가치가 없었습니다
모든 변경은 SSH, 파일 전송, 캐시 클리어링을 의미했습니다
485개 게시물이 MySQL 데이터베이스에 잠겨 있었습니다
Yoast 플러그인을 통한 기본 SEO

최종 결과

Layer	Before	After
콘텐츠	MySQL 데이터베이스	Git의 485개 MDX 파일
AI 어시스턴트	은퇴	Supabase pgvector 기반 Sydney 2.0
이미지	WordPress 업로드 (14,000개 이상 파일)	Vercel Blob (~2,000개 최적화)
SEO	Yoast 플러그인	사이트맵, RSS, 구조화 데이터, FAQ 스키마, llms.txt
배포	SSH + 파일 전송	`git push`

하지만 아키텍처가 이야기의 핵심이 아닙니다. 핵심은 플러그인이 번아웃 없이 이것을 어떻게 가능하게 했는가입니다.

Superpowers가 다른 점

대부분의 AI 코딩 도구는 반응형입니다. 물어보면 답합니다. 탁구와 같습니다.

Superpowers는 이것을 뒤집습니다. 플러그인으로 위장한 방법론입니다—당신과 Claude 모두가 타이핑하기 전에 생각하도록 강제하는 구조화된 워크플로우입니다.

1. 브레인스토밍 (비즈니스 먼저, 코드는 나중에)

"WordPress 블로그를 Next.js로 마이그레이션해"라고 했을 때, Claude는 코드 에디터를 열지 않았습니다. 왜부터 시작했습니다:

"비즈니스 목표가 뭔가요? 비용 절감, 반복 속도 개선, 아니면 다른 건가요?"
"Sydney 2.0의 목적이 뭔가요—범용 챗봇인가요, 아니면 더 구체적인 것인가요?"
"타겟 오디언스는 누구인가요? 방문했을 때 어떤 느낌을 받아야 하나요?"

목표를 확정한 후에야 기술적 질문으로 넘어갔습니다:

"SEO를 위해 485개 URL을 모두 유지해야 하나요?"
"이미지 상황은 어떤가요—로컬 업로드인가요 CDN인가요?"

결과는? 무엇을 만들지뿐만 아니라 왜 만드는지를 담은 설계 문서—경쟁 분석, 타겟 오디언스, 성공 지표를 포함하여. 대화에 약 20분 정도 걸렸지만, 이후의 모든 것을 정렬시켰습니다.

2. 계획 (모든 것을 실행하는 문서)

브레인스토밍 후, Superpowers는 구현 계획을 생성했습니다—모호한 항목이 아니라, 400줄 이상의 구체적인 작업들:

생성하거나 수정할 정확한 파일 경로
각 작업의 검증 단계
작업 간 의존성
각 작업을 2-5분 분량으로 범위 설정

검토하고, 우선순위를 조정한 다음, "실행해"라고 말할 수 있었습니다.

3. 병렬 에이전트 (여기서 빨라집니다)

예상하지 못한 것이 있습니다: Claude Code는 언제 다른 모델을 사용할지 알고 있습니다.

복잡한 아키텍처 결정에는 Sonnet 4.5—심층 사고 모델을 사용합니다. 하지만 여러 파일 읽기, 보일러플레이트 생성, 콘텐츠 요약과 같은 병렬 작업에는? Haiku 4.5 에이전트를 생성합니다—비용의 일부로 4-5배 빠릅니다.

마이그레이션 중에, 여러 Haiku 에이전트가 동시에 디스패치되는 것을 지켜보았습니다—하나는 블로그 게시물을 추출하고, 다른 하나는 CSS 패턴을 분석하고, 또 다른 하나는 컴포넌트 스텁을 생성하는 동안—Sonnet이 전체 계획을 조율했습니다.

이것은 자동완성이 아닙니다. 팀입니다.

4. 내장 코드 리뷰를 갖춘 실행

Superpowers는 단순히 작업을 실행하는 것이 아닙니다—각 작업 후 자체 작업을 검토합니다. 두 가지 자동 검사:

스펙 준수: "계획이 말한 대로 했는가?"
코드 품질: "이것이 실제로 좋은 코드인가?"

Claude가 컴포넌트를 작성한 후 즉시 스스로를 비평하는 것을 지켜보았습니다: "이 컴포넌트는 작동하지만 DRY 원칙을 위반합니다—공유 로직을 유틸리티로 추출합니다." 때로는 프로덕션에 가서야 알아차렸을 문제를 발견하기도 했습니다.

놀라움을 안긴 순간들

AI 코딩 도구를 2년간 사용해 왔습니다. 무엇을 기대해야 하는지 안다고 생각했습니다. 이 순간들이 제가 틀렸음을 증명했습니다.

"허락을 구하지 않게 되었습니다"

2일 차에, Sydney를 언급하는 11개 블로그 게시물을 업데이트해야 했습니다. 이전 게시물들은 더 이상 존재하지 않는 기능을 언급하고, 변경된 URL에 링크하며, 크게 진화한 챗봇을 설명하고 있었습니다.

처음 5-6개 게시물에 대해, Claude는 제안된 변경사항을 보여주고 물었습니다: "맞나요? 진행할까요?"

각각을 승인했습니다. 같은 패턴: 기능 설명 업데이트, 링크 수정, Sydney의 진화에 대한 메모 추가.

7번째 게시물쯤, 무언가 변했습니다. Claude가 그냥... 했습니다. 확인 요청 없이. 승인 패턴에서 제 선호도를 학습한 것입니다.

원래 계획에서는 Claude가 변경사항을 검토용으로 공유하기로 했습니다. 하지만 적응했습니다. 같은 유형의 변경을 반복적으로 승인하고 있음을 인식하고, 방해하는 것을 멈추었습니다.

이것은 제가 읽은 어떤 문서에도 없었습니다. 이것은 창발적 행동이었습니다—몇 시간이 아니라 몇 달 동안 함께 일한 인간 협력자에게 기대할 수 있는 종류의 직관이었습니다.

실제로 작동하는 장시간 세션

이전 AI 도구들은 20-30분의 복잡한 작업 후 컨텍스트를 잃곤 했습니다. 아키텍처를 다시 설명하고, 컨벤션을 다시 확립하고, 목표를 다시 공유해야 했습니다.

이 마이그레이션은 한 번에 몇 시간씩 실행되었습니다. Claude는 TRANSMISSION 디자인 시스템을 사용하고 있다는 것을 기억했습니다. content/blog/가 MDX 디렉토리라는 것을 기억했습니다. Sydney에게 단순한 검색이 아닌 대화 기억이 필요하다는 것을 기억했습니다.

자리를 비웠다가 돌아와서 정확히 중단한 곳에서 이어갈 수 있었습니다. 계획 문서가 영속적 기억으로 작동했습니다—Claude가 다시 읽으면 전체 맥락을 즉시 이해했습니다.

몇 달이 아닌 15분의 Sydney RAG

가장 충격적인 부분입니다.

RAG 챗봇(Sydney 1.0)의 첫 시도는 벡터 데이터베이스, 임베딩 모델, 청킹 전략, 검색 파이프라인을 배우는 데 몇 달이 걸렸습니다. Weaviate 비용, 디버깅 악몽, 콜드 스타트 문제에 대해 글을 쓴 적이 있습니다.

이번에는? Git 히스토리를 확인했습니다. 핵심 RAG 파이프라인—Supabase pgvector 스키마, HNSW 인덱스, 임베딩 생성 스크립트—이 15분 만에 완료되었습니다.

pnpm db:seed        # Sync 485 posts to Supabase
pnpm db:embeddings  # Generate embeddings

명령어 두 개. Sydney가 17년 블로그 아카이브 전체를 검색할 수 있게 되었습니다. :D

2024년에 몇 달을 들여 습득한 지식을? Claude가 내장하고 있었습니다. Weaviate에 매월 비용을 내던 인프라는? Supabase 무료 티어로.

어떻게 느껴야 할지 모르겠습니다.

이것이 의미하는 것 (그리고 의미하지 않는 것)

모든 사람이 블로그를 Next.js로 마이그레이션해야 한다는 말이 아닙니다. Superpowers가 마법이라는 말이 아닙니다. AI가 개발자를 대체할 것이라는 말도 아닙니다.

제가 말하는 것은: 소프트웨어를 구축하는 방식이 대부분의 사람들이 인식하는 것보다 빠르게 변하고 있다는 것입니다.

계속 보이는 패턴:

Project	Time	What Changed
DIALØGUE v1	6개월	모든 것을 처음부터 학습
STRAŦUM	75일	더 나은 도구, 더 많은 경험
사이트 리디자인	3일	`frontend-design` 플러그인
DIALØGUE v2	14일	여러 플러그인이 함께 작동
블로그 재구축	4일	Superpowers 워크플로우

각 도약은 더 열심히 일한 것이 아닙니다. 다르게 일한 것입니다—단순한 자동완성이 아닌 워크플로우로 사고하는 도구와 함께. (이 표의 최신 항목: Swift를 모르면서 네이티브 iOS 앱 구축 — 스캐폴드는 하룻저녁에 끝났지만 실제 프로덕트 작업은 아직 진행 중입니다.)

직접 사용해 보세요

Superpowers가 궁금하시다면:

Claude Code에서 /plugin을 입력하고 목록에서 Superpowers를 선택하십시오
코드를 작성하기 전에 /superpowers:brainstorm으로 시작하십시오
질문하도록 놔두세요—구현으로 바로 넘어가고 싶은 충동을 참으십시오
계획을 신뢰하되, 실행 전에 검토하십시오

Claude가 당신의 선호도를 학습해서 확인을 구하지 않게 되는 첫 순간, 왜 이 글을 썼는지 이해하게 될 것입니다. :)

자주 묻는 질문

Claude Code용 Superpowers란 무엇인가요?

Superpowers는 Jesse Vincent이 만든 Claude Code용 커뮤니티 플러그인입니다. 브레인스토밍, 계획, 실행, 코드 리뷰를 안내하는 구조화된 워크플로우 방법론으로—당신과 Claude 모두가 코드를 작성하기 전에 생각하도록 강제합니다.

Superpowers를 배우는 데 얼마나 걸리나요?

워크플로우를 이해하는 데 약 20분의 브레인스토밍 대화가 필요합니다. 진정한 학습은 Claude가 400줄 이상의 구현 계획을 생성하고 병렬 에이전트를 디스패치하여 실행하는 것을 볼 때 일어납니다.

Superpowers는 모든 프로젝트에서 작동하나요?

네, 하지만 복잡하고 다단계인 프로젝트에서 빛을 발합니다. 단순한 버그 수정에는 과도합니다. 485개 게시물이 있는 17년 된 블로그를 마이그레이션하고, RAG 검색을 구축하고, 수천 개의 이미지를 최적화하는 데는? 구조화된 워크플로우가 성과를 발휘하는 곳입니다.

Sonnet과 Haiku 에이전트의 차이점은 무엇인가요?

Claude Code는 복잡한 아키텍처 결정에는 Sonnet 4.5를, 파일 읽기 및 보일러플레이트 생성과 같은 병렬 작업에는 Haiku 4.5를 사용합니다. Haiku는 비용의 일부로 4-5배 빠릅니다. 시스템이 작업 복잡도에 따라 자동으로 어떤 모델을 사용할지 선택합니다.

Claude Code가 정말로 제 선호도를 학습할 수 있나요?

네—패턴 인식을 통해서입니다. 5-6개의 유사한 변경을 승인한 후, Claude는 확인을 구하지 않고 나머지 게시물에 같은 패턴을 적용했습니다. 이것은 명시적으로 프로그래밍된 것이 아닙니다; 모델이 당신의 승인 패턴을 이해함으로써 나타나는 창발적 행동입니다.

프로젝트에 구조화된 AI 워크플로우를 사용해 보셨나요, 아니면 아직 탁구식 주고받기를 하고 계신가요? 무엇이 효과적인지 듣고 싶습니다.

감사합니다,

Chandler

여전히 코딩하고, 여전히 배우고, 이 모든 것이 얼마나 빠르게 움직이는지에 여전히 가끔 두려움을 느끼고 있습니다.