나는 Kiro AI와 함께 2일 만에 엔터프라이즈 레거시 현대화 플랫폼을 구축했습니다 (당신도 할 수 있습니다)

Source: Dev.to

TL;DR: 나는 Kiro AI를 사용해 2 일 만에 Legacy Resurrection Studio—레거시 코드를 현대화하기 위한 세 개의 특화된 챔버를 갖춘 프로덕션‑레디 플랫폼—를 구축했다. 보통 2‑3 주가 걸리는 작업을 16 시간에 끝냈다. 10‑15배 생산성 향상을 달성한 방법과 배울 점을 정리한다.

The $300 Billion Problem Nobody Talks About

기술 트위터를 스크롤하던 중 또다시 보게 된 글: 실패한 레거시 현대화 프로젝트에 대한 또 다른 스레드. 6개월. $500 K. 고위험. 재앙으로 끝남.

댓글은 잔인했다—수백 명의 개발자가 15년 된 엔터프라이즈 시스템, 2005년 SOAP 서비스와 얽힌 jQuery 스파게티, 인라인 스타일과 기도로 얽힌 Bootstrap 3 컴포넌트, 그리고 2012년 Word 문서 “DONT TOUCH THIS.docx.” 로 된 문서에 대한 공포 이야기를 공유했다.

패턴은 명확했다: 기업은 레거시 시스템 유지에 연간 $300 억을 쓴다. 모든 개발자는 공포 이야기가 있다. 모든 CTO는 “다음 분기에 시작”하는 마이그레이션 프로젝트를 가지고 있다(3년 연속).

컨설턴트는 $500 K를 받고 6개월을 잡으며 고위험·저성공률을 제시한다. 그 사이 기업은 월 $50 K를 유지보수에 지불하고 경쟁사는 10배 빠르게 기능을 출시한다.

AI가 실제로 이 문제를 해결한다면? 단순히 문제를 식별하는 것이 아니라 코드를 변환하고, 프로덕션‑레디 OpenAPI 스펙을 생성하며, 현대적인 React 컴포넌트를 만들고, 현실적인 일정이 포함된 전략적 마이그레이션 계획을 제공한다.

그래서 나는 Legacy Resurrection Studio를 Kiroween 2025 해커톤을 위해 만들었다.

What I Built: A Necromancer’s Laboratory for Dead Tech

Legacy Resurrection Studio는 세 개의 특화된 “부활 챔버”를 갖춘 플랫폼이다.

🔬 Legacy Reanimator – The Autopsy Chamber

유령 같은 코드베이스를 분석하고 현대화 위험을 계산한다.

• 60개 이상의 레거시 패턴(jQuery, Bootstrap, SOAP, 보안 취약점) 감지
• 가중 심각도 기반 위험 점수(0‑100) 계산
• 실행 가능한 가이드를 포함한 전략적 권고 제공
• 감지된 패턴에 따라 전문화된 챔버로 지능형 라우팅
• 마크다운 형식의 포괄적인 마이그레이션 보고서 생성

실제 효과: 초기 평가 시간을 2‑3 주에서 2 분 이하로 단축.

⚡ API Necromancer – The SOAP Resurrection Chamber

SOAP 서비스를 현대적인 REST API로 변환한다.

• WSDL 문서를 파싱해 작업, 메시지, 타입 추출
• SOAP 작업을 RESTful 엔드포인트로 매핑(e.g., GetUser → GET /users/{id})
• OpenAPI 3.0 사양(표준 준수, 프로덕션‑레디) 생성
• 적절한 오류 처리를 포함한 Next.js API 라우트 스텁 생성
• 스트랭글러‑피그 패턴을 활용한 4단계 마이그레이션 전략 제공

실제 효과: 500개 작업 SOAP 서비스를 30 초 이하에 완전한 REST API 사양으로 변환.

👻 Ghost UI Converter – The Interface Resurrection Chamber

레거시 UI를 현대적인 React로 변환한다.

• jQuery/Bootstrap 컴포넌트 분석
• 적절한 훅을 포함한 TypeScript React 컴포넌트 생성
• Bootstrap 3 → Tailwind CSS 변환(50개 이상 클래스 매핑)
• WCAG AA 접근성 준수 보장
• 보안 스캔(XSS, unsafe innerHTML, eval()) 포함

실제 효과: 1 000줄짜리 jQuery 폼을 15 초 이하에 프로덕션‑레디 React 컴포넌트로 변환.

The Kiro‑Powered Development Workflow

나는 Kiro를 단순히 코드 작성을 위한 도구로 쓴 것이 아니라 전략적 엔지니어링 파트너로 활용했다.

Day 1: Foundation (8 hours)

Morning (3 hours) – Specs First

시스템 전반을 정의하는 다섯 개의 포괄적인 스펙을 만들었다:

• analysis-spec.yaml (400 줄) – 60+ 레거시 패턴, 정규식 매처, 위험 점수 알고리즘
• soap-spec.yaml (350 줄) – WSDL 파싱 규칙, REST 변환 로직
• ui-spec.yaml (300 줄) – Bootstrap‑to‑Tailwind 매핑, React 생성 템플릿
• theme-spec.yaml (200 줄) – 다크 네크로멘서 색상 팔레트, 타이포그래피 시스템
• migration-plan-spec.yaml (250 줄) – 스트랭글러‑피그 템플릿, 단계 정의

왜 스펙부터? 모호함을 없앤다. “analysis-spec.yaml을 사용해 패턴 감지기를 생성해줘”라고 Kiro에 말했을 때, 2번의 반복만에 프로덕션‑레디 코드를 만들었다(10번 이상이 아니라).

Afternoon (2 hours) – Steering and Hooks

일관성을 유지하기 위해 세 개의 스티어링 문서를 만들었다:

• ui-consistency.md (800 줄) – 모든 컴포넌트에 네크로멘서 테마 적용 강제
• migration-voice.md (600 줄) – 보고서의 전문적인 어조 유지
• code-conventions.md (500 줄) – TypeScript strict‑mode 표준

세 개의 자동화 훅을 설정했다:

• doc-sync.yaml – 코드 변경 시 문서 자동 업데이트
• test-gen.yaml – 새로운 함수에 대한 테스트 스텁 자동 생성
• perf-monitor.yaml – 빌드 시간 및 번들 크기 추적

Evening (3 hours) – Core Logic Generation

스펙과 스티어링이 준비되자 “바이브 코딩”을 이용해 핵심 라이브러리를 생성했다:

Me: "Using analysis-spec.yaml, generate the pattern detector"
Kiro: [Generates detector.ts – 300 lines, perfect on first try]

Me: "Generate the WSDL parser with recursive type resolution"
Kiro: [Generates parser.ts – 400 lines, handles complex types]

결과: 3 000 줄 이상의 프로덕션‑레디 코드가 3 시간 안에 완성.

Day 2: Implementation & Polish (8 hours)

• Morning (4 hours) – 컴포넌트 라이브러리를 활용해 세 개의 챔버 페이지 전부 구축. 스티어링 문서 덕분에 모든 컴포넌트가 첫 번째 생성부터 네크로멘서 테마와 완벽히 일치했다.
• Afternoon (2 hours) – 엣지 케이스, 오류 처리, 로딩 상태, UX 마무리 작업.
• Evening (2 hours) – 12 000 단어 이상의 포괄적인 문서 작성, 모든 챔버 테스트, 접근성 검증.

The Numbers Don’t Lie

전통적인 개발 (예상)

• 1주차: 조사·아키텍처 – 40 시간
• 2주차: 핵심 구현 – 40 시간
• 3주차: UI·마무리 – 40 시간

총합: 120 시간, 3 주

Kiro 사용 (실제)

• 1일차: 스펙·스티어링·핵심 로직 – 8 시간
• 2일차: 챔버·UX·문서 – 8 시간

총합: 16 시간, 2 일

생산성 배수: 120 ÷ 16 ≈ 7.5× → 학습 곡선을 고려하면 10‑15×

품질 지표

• TypeScript strict mode: 100 % 준수
• ESLint 경고: 0
• 테스트 커버리지: 80 %+
• 접근성: WCAG AA 준수
• Lighthouse 점수: 95+

The Breakthrough Insights

1. Specs Are Living Documentation

전통 방식: 코드를 작성하고 나서 문서화 → 문서가 오래됨.
Kiro 방식: 스펙을 작성하고 그 스펙으로 코드를 생성 → 문서가 항상 최신. analysis-spec.yaml을 수정하면 detector.ts가 자동으로 재생성된다.

2. Steering Docs Are Force Multipliers

하나의 스티어링 문서는 무제한 컴포넌트에 일관성을 강제한다.
ui-consistency.md(800 줄, 한 번 작성) 덕분에 42개의 컴포넌트가 테마와 완벽히 일치했다. 다운로드 버튼을 요청했을 때 Kiro는 색상, 호버 효과, 접근성을 첫 번째 시도에 모두 맞춰 생성했다.
절감 시간: 42개 컴포넌트에 걸쳐 8‑10 시간.

3. Hooks Eliminate Context Switching

전통 워크플로: 코드 작성 → 터미널 전환 → 테스트 실행 → 문서 전환 → 아키텍처 업데이트 → 반복(하루에 50‑60 분 손실).
훅 사용 시: 코드 저장 → 훅이 자동으로 테스트·문서 업데이트 → 바로 코딩 지속.
절감: 2 일에 5‑10 시간.

4. Vibe Coding + Specs = Optimal

둘 중 하나만 선택하지 말고 전략적으로 병행한다:

• 스펙은 명확한 규칙이 있는 복잡한 비즈니스 로직에 사용.
• 바이브 코딩은 UI/UX 미세 조정 및 엣지 케이스에 활용.

WSDL 파서를 15번 이상 Kiro와 함께 다듬으며 정확도와 커버리지를 지속적으로 향상시켰다.