인텔리제이 플러그인 개발기 with AI

요즘 AI가 워낙 잘 돼있어서 과거에 비해 눈으로 보는 정적 코드 분석이 많이 줄었다. 하지만 결국 필요한 순간은 온다.

 

나의 경우, AI로 대략적인 플로우를 파악한 뒤 실제 코드를 상세하고 분석할 때는 IDE에서 직접 함수를 타고 들어가며 파악한다.

 

함수가 한 곳에서만 호출되면 IDE만으로도 파악이 쉽다.

그런데 코드 재활용이 많은 경우는 다르다. 여러 곳에서 호출되는 메서드의 콜 스택을 추적하다 보면 가시성이 급격히 떨어진다. 머릿속으로 그래프를 그리며 따라가야 하는데, 이게 생각보다 인지 부하가 크다.

 

복잡한 콜 스택을 한눈에 보고 싶다는 니즈가 계속 있었다.

 

결국 직접 플러그인을 만들었다.

https://plugins.jetbrains.com/plugin/29803-callflow-visualizer

CallFlow Visualizer - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace

 

주요 기능

- Java/Kotlin 지원

- 양방향 분석: Caller(누가 호출하는지) + Callee(누굴 호출하는지)

- 그래프 시각화: 특정 메서드에서 시작되는 콜 플로우를 한 눈에 파악

- Spring Boot 코드 베이스 외에도 활용 가능

 

구현은 100% Claude Code로 했다.

효과적이었던 방식은 역할을 명확히 나눈 것이다.

PO: 요구사항 정의

디자이너: UI/UX 방향 제시

개발자: 구현

 

이렇게 역할을 분리하고 요구사항을 전달하니 훨씬 수월하게 만들 수 있었다.

 

나의 AI 활용 팁을 정리해보면

 

1. 명확한 요구사항 도출

- AI에게 단순하게 "만들어줘"가 아닌, 요구사항을 명확히 정의하고 모호한 부분은 AskUserQuestion Tool을 이용하여 방향성을 제대로 잡아준다.

 

2. 플랜 - 구현 - 리뷰 사이클

- 실행 전 반드시 구현 플랜을 먼저 짜달라고 한다.

- 큰 덩어리로 요청하는게 아닌, 플랜 별로 쪼개서 요청한다.

- 큰 덩어리로 요청 시 컨텍스트가 흐려지고, 방향을 잃게 되는 것 같다. 기능 단위로 쪼개서 요청하고, 점진적으로 확장하는게 가장 효과적인 것 같다.

 

3. AI의 결과물을 반드시 신뢰 X

- AI가 생성한 코드도 결국 리뷰가 필요하다.

- 요것도 코드리뷰 에이전트를 만들어, 만들어진 코드에 대해 꼼곰히 코드리뷰하고, 테스트 플랜도 세워서 e2e 테스트에 활용한다.

 

4. claude.md 파일 적극 활용

- 해당 파일에 명확하게 지켜야할 규칙 같은 것을 만들어서, AI가 지키도록 유도한다.

 

AI를 어떻게 더 잘 쓸 수 있을지 계속 고민하고 있다. 레퍼런스도 많이 찾아보고, 시간 날 때마다 이렇게 생산성 향상 도구를 직접 만드려보려 한다.

 

뒤처지지 않으려면 결국 직접 써보고, 만들어보는 수밖에 없는 것 같다.