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(필독!!)
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AI로 코드를 더 많이 만드는 시대, 우리는 어떻게 더 좋은 Android 앱을 만들 수 있을까요?
AI를 활용한 개발은 이제 단순한 코드 자동완성을 넘어, 개발자가 일하는 방식 자체를 바꾸기 시작했습니다.
그렇다면 실제 Android 개발자들은 AI를 어디까지, 그리고 어떻게 활용하고 있을까요?
이번 안드로이드 소소밋업에서는 국내외 Android 개발자들의 실제 경험을 바탕으로, AI를 개발 과정에 적용하는 다양한 방법을 이야기합니다.
1. The Good Stuff, Not the Slop: Engineering High-Quality Android Apps with Modern AI Tooling(Good Stuff, Not the Slop: 최신 AI 도구로 고품질 Android 앱 개발하기)
Speaker: Daniele Bonaldo (Mobile consultant at Outfit Code, GDE Android)
The rapid rise of AI coding assistants has led to a dangerous misconception: that anyone can effortlessly generate complex apps. The reality? Without strict architectural guardrails, pure "vibe coding" quickly degenerates into unmaintainable "slop."
In this talk, we will explore the transition from simple AI autocomplete to true Agentic Development in Android Studio. We’ll see how to leverage our senior engineering experience alongside modern AI tooling to boost productivity without sacrificing quality. Expect a deep dive into practical strategies: enforcing deterministic architectural constraints using AGENTS.md and Android Skills, zeroing out context-switching with MCP, and validating features using natural language Journeys. Join me to discover how to guide AI agents to craft high-quality, user-centric Android applications where the developer remains the architect, not just a boilerplate writer.
AI 코딩 도구가 빠르게 발전하면서, 이제 누구나 복잡한 애플리케이션을 손쉽게 만들어낼 수 있다는 위험한 오해도 함께 확산되고 있습니다. 하지만 명확한 아키텍처적 가드레일 없이 이루어지는 순수한 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’은 금세 유지보수하기 어려운 ‘슬롭(Slop)’으로 변질될 수 있습니다.
이 세션에서는 단순한 AI 자동완성을 넘어, Android Studio에서의 진정한 Agentic Development로 발전해 나가는 과정을 살펴봅니다. 숙련된 엔지니어의 경험과 최신 AI 도구를 결합해, 코드 품질을 희생하지 않으면서도 개발 생산성을 높이는 방법을 이야기합니다.
구체적으로는 AGENTS.md와 Android Skills를 활용해 AI 에이전트가 일관된 아키텍처적 제약을 따르도록 만드는 방법, MCP를 통해 개발 과정에서 발생하는 컨텍스트 스위칭을 최소화하는 방법, 그리고 자연어 기반 Journeys를 활용해 구현된 기능을 검증하는 방법을 실제 전략과 함께 살펴봅니다.
AI가 단순히 보일러플레이트 코드를 대신 작성하는 도구를 넘어 고품질의 사용자 중심 Android 애플리케이션을 함께 만들어가는 개발 파트너가 되기 위해, 개발자가 어떻게 여전히 아키텍트로서 주도권을 유지하며 AI 에이전트를 이끌 수 있는지 이야기합니다.
2. AI를 잘 쓰고 있다는 착각, 그리고 그걸 확인하는 법
Speaker: 하동현 (리멤버)
AI 코딩 도구가 빠르게 좋아지면서 또 하나의 착각이 생겼습니다. 도구를 많이 만들고 자동화를 늘리면 AI를 잘 쓰고 있다는 착각입니다. 하지만 결과가 좋아진 것이 내 설계 덕분인지 그냥 모델이 좋아진 덕분인지는, 나눠서 재보지 않으면 알 수 없습니다.
이 발표에서는 AI가 만든 결과물이 아니라, 내가 만든 도구와 내가 낸 숫자를 의심하는 방법을 다룹니다. 검색 도구·서버 판정 도구·디자인 자동화를 만들며 겪은 실패를 근거로, 안 쓰이는 도구가 만들어지는 이유, 성실하게 측정하고도 없는 약점을 고치게 되는 과정, 그리고 규칙을 문서에 적어도 지켜지지 않는 지점을 살펴봅니다. 이어서 자기 도구를 자기가 재는 함정을 피하는 실전 장치들을 공유합니다.
AI 도구를 여러 개 만들었지만 정말 나아졌는지 확신이 서지 않는 분을 위한 세션입니다.