GitHub Copilot을 사용해 일주일 만에 전체 Xiangqi 게임을 만든 방법 (소규모 팀과 3개월 대신)

발행: 2일 전 (2026년 3월 1일 오후 01:19 GMT+9)

7 분 소요

원문: Dev.to

Source: Dev.to

위 링크에 있는 전체 글을 번역하려면 해당 텍스트를 제공해 주시겠어요?
코드 블록이나 URL은 그대로 유지하고, 본문만 한국어로 번역해 드리겠습니다.

배경

3년 전, 장기(중국 체스) 게임을 만들려면 팀과 몇 달의 개발이 필요했습니다. 오늘은 GitHub Copilot의 도움을 받아 거의 혼자서 다시 만들었습니다.

여기에서 게임을 체험해 보세요: Cờ Tướng

이 글은 과대광고에 관한 것이 아니라, 실제 워크플로우 변화, 실용적인 교훈, 그리고 AI가 내가 소프트웨어를 만드는 방식을 근본적으로 어떻게 바꾸었는지에 대한 것입니다.

이전 개발 과정

팀 구성: 개발자 2명, 디자이너 1명
기간: 약 3개월

프론트‑엔드 작업

로그인 페이지, 회원가입 페이지, 로비, 게임플레이 화면, 테이블 관리 시스템
디자이너 담당: 보드 텍스처, 말 디자인, UI 레이아웃, 로비 비주얼, 버튼, 패널, 이펙트
개발자 주요 작업:
1. UI 구현 – 디자인 파일을 기반으로 픽셀 퍼펙트 UI 구축
2. 멀티플레이어 시스템 – 방 생성, 테이블 입장, 움직임 동기화, 재접속 처리
3. AI 엔진 – 움직임 생성, 포지션 평가, 난이도 레벨, 명백한 실수 방지
4. 상태 관리 및 버그 수정 – 불법 움직임, 연결 끊김, 게임 종료 로직, 동기화 오류

기본적인 플레이 가능한 버전을 출시하는 데에도 약 3개월이 걸렸다.

GitHub Copilot으로 재구축

팀 구성 변화

디자이너 없음
나와 Copilot만

내 역할이 코드를 작성하는 것에서 지시하는 것으로 바뀌었다.

새로운 워크플로우

아이디어를 생각한다
프롬프트를 작성한다
Copilot의 출력을 검토한다
추가 프롬프트로 다듬는다
반복한다

Copilot을 매우 빠르지만 명확한 지시가 필요한 주니어 개발자처럼 대한다. 마법은 아니지만 놀라울 정도로 생산적이다.

프롬프트 전략

나쁜 프롬프트

Create a full lobby UI for my game

결과: 지저분하고, 일반적이며, 사용 불가능함.

좋은 프롬프트

Create a TableManagementPage with:
- wooden texture background
- table list with pagination
- each table shows name, time limit, turn limit
- user can click to join a table
Use React and CSS modules

결과: 고품질이며 바로 사용할 수 있는 컴포넌트.

범위가 명확하기 때문에 Copilot이 집중된 코드를 제공합니다.

백엔드 예시

Prompt

Create API endpoints for TableManagementPage

Copilot generates

GET /api/tables
POST /api/tables
JOIN /api/tables/:id
validation logic
data models

이미 기존 코드베이스를 이해하고 있기 때문에 모든 세부 사항을 설명할 필요가 없습니다; 컨텍스트만 있으면 충분합니다.

UI 예시

Prompt

Create a wooden‑texture Xiangqi board UI with traditional Chinese style

Follow‑up prompt

Make the board darker

Copilot이 즉시 사용 가능한 UI를 생성합니다; 저는 작은 디테일만 조정합니다.

Copilot이 뛰어난 분야

React 컴포넌트 작성
API 엔드포인트 생성
상태 관리 및 검증 로직
반복적인 UI 코드

이러한 작업은 이전에는 몇 시간이 걸렸지만 이제는 몇 분이면 됩니다.

Copilot이 잘 하지 못하는 것

복잡한 게임 알고리즘
고수준 아키텍처 결정
코드베이스 전체에 걸친 장기적인 일관성
AI 엔진 로직 최적화

여전히 탄탄한 엔지니어링 경험이 필요합니다; Copilot은 개발 속도를 높여줄 뿐입니다.

워크플로우 비교

단계	기존 프로세스	새로운 프로세스
사고	생각 → 코드 → 디버그 → 반복	생각 → 프롬프트 → 검토 → 완료
기능당 소요 시간	시간 ~ 일	분
예시	테이블 관리 페이지에 1 ~ 2일	< 1 시간에 동일 기능 구현

결과

이전: 개발자 2명 + 디자이너 1명 → 약 3 개월
현재: 개발자 1명 + GitHub Copilot → 훨씬 짧은 시간

이 변화는 이론적인 것이 아니라 실제입니다. Copilot은 대부분의 반복 작업을 제거해 주어, 제가 아키텍처, 게임 로직, 그리고 최종 결정에 집중할 수 있게 합니다.

결론

개발의 미래는 AI가 개발자를 대체하는 것이 아니라, 개발자들이 AI를 활용해 그 어느 때보다 빠르게 구축하는 것입니다. 워크플로에 AI를 도입하지 않았다면 이미 뒤처진 것입니다.

질문이 있거나 AI를 이용한 게임 제작에 대해 토론하고 싶다면 자유롭게 댓글을 남겨 주세요.

게임을 여기서 체험해 보세요: https://cotuong.club/