AI 코딩 실패 원인과 해결법 공개! Task Master AI 완벽 가이드

AI 개발, 이제는 체계적으로! 테스크마스터 AI 완전 정복

AI한테 인스타그램 클론 만들어달라고 했는데 엉뚱한 결과 나온 적 있지? 이제 그런 일 없을 거야. AI 개발 판도를 바꿀 테스크마스터 AI를 소개할게!

왜 AI 개발이 어려울까?

AI가 처음엔 잘하다가도 갑자기 이상한 방향으로 가거나, 코드를 다시 짜거나, 요청하지도 않은 기능까지 만드는 경우가 있어. 이건 명확한 지침과 체계가 없기 때문이야. AI는 복잡한 요구사항을 한 번에 다 하려고 하는데, 마치 요리 초보가 한 번에 모든 요리를 만들려는 것처럼 말이지.

테스크마스터 AI가 답이다!

테스크마스터 AI는 이런 문제를 해결해줘. 복잡한 프로젝트를 AI가 할 수 있는 작은 작업들로 나눠서 순서대로 완성하게 도와주거든.

설치부터 실습까지, 차근차근 알아보자!

1. 준비물: Node.js 설치

테스크마스터 AI를 쓰려면 Node.js가 꼭 필요해. 없으면 먼저 설치해줘.

2. 테스크마스터 AI 설치

• 공식 문서 확인: 테스크마스터 AI 공식 문서에서 설치 방법을 찾아봐.
• 설치 방법:
  • CLI (Command Line Interface): 명확한 요청을 할 때 편해.
  • MCP 서버: 작업을 수행할 때 편해.
• 우리가 할 설치: 먼저 테스크마스터 AI CLI를 설치하고, 작업 요청은 MCP 서버를 활용할 거야.
• 설치 명령어: npm install -g taskmaster-cli (이 명령어는 터미널에 입력하면 돼!)

3. 프로젝트 초기화

CLI 설치가 끝나면 프로젝트를 초기화해야 해.

• 명령어: tm init (tm은 taskmaster의 줄임말이야)
• 설정:
  • tm 대신 taskmaster를 쓸지 물어보면 y를 눌러줘.
  • Git 리포지토리를 초기화하고 싶으면 git init을 해줘.
  • Cursor AI를 사용한다면 Cursor에 맞게 최적화해줘.
  • 선호하는 언어는 한국어로 설정해줘.

4. AI 모델 설정 (가장 중요!)

AI 모델은 마치 AI 직원을 고용하는 것과 같아. 어떤 AI를 쓸지 결정하는 거지.

• 모델 종류:
  • 메인 모델: 주로 사용할 AI야.
  • 리서치 모델: 최신 정보 검색이나 기술 동향 조사를 할 때 써. (있으면 더 똑똑해져!)
  • 폴백 모델: 메인 모델이 실패하면 대신 사용돼. (있으면 더 안정적이야!)
• API 키 설정:
  • Claude 같은 AI를 쓰려면 API 키가 필요해. (Anthropic API 키 등)
  • Claude Code를 사용하면 API 키 없이도 쓸 수 있지만, Claude Code CLI가 설치되어 있어야 해.
  • API 키 발급: 구글에서 "Anthropic API 키"를 검색해서 공식 문서에 따라 발급받으면 돼. 절대 유출되지 않도록 조심해야 해!
• 모델 성능 비교:
  • 테스크마스터 GitHub 문서의 docs/models.md 파일을 보면 모델별 성능 지표(SW 스코어, 비용 등)를 비교할 수 있어.
  • SW 스코어: AI가 코딩을 얼마나 잘하는지 나타내는 점수야. 높을수록 좋아!
• 모델 변경:
  • tm models setup 명령어로 메인, 리서치, 폴백 모델을 설정할 수 있어.
  • 예시: 메인 모델을 Claude 3 Sonnet으로 설정하고 싶다면 tm models setup 후 sonnet-3 등을 입력하면 돼.

5. PRD 문서 작성 및 파싱

이제 AI가 이해할 수 있도록 PRD (제품 요구사항 문서)를 만들어야 해.

• PRD 문서란? 개발할 제품이나 기능에 대한 상세한 요구사항을 정리한 문서야.
• 템플릿 활용: 테스크마스터 templates 폴더에 PRD 문서 샘플이 있으니 참고해서 만들어봐.
• PRD 문서 수정:
  • 처음에는 AI가 전체 기능을 다 만들려고 할 수 있어.
  • 구현 범위를 정해서 AI에게 요청하는 게 좋아. 예를 들어, "UI만 개발해줘" 또는 "이 부분까지만 만들어줘" 처럼 말이지.
• PRD 문서 파싱:
  • 만든 PRD 문서를 docs/prd.txt 파일에 저장해.
  • 명령어: tm parse prd
  • 주의: CLI로 작업할 때는 프로젝트 루트에 .env 파일을 만들고 API 키 등을 설정해야 해. (MCP 서버를 사용할 때는 mcp.json 파일에 설정하면 돼.)
  • 파싱이 성공하면 테스크 디렉토리에 작업 목록이 생성돼.

6. 작업 목록 확인 및 관리

파싱된 작업 목록을 확인하고 관리할 수 있어.

• 작업 목록 확인: tm list
• 작업 복잡도 분석: tm analyze complexity (복잡한 작업을 찾아줘)
• 복잡도 보고서: tm complexity report (읽기 쉬운 형태로 복잡도를 보여줘)
• 작업 분할 (서브 테스크): tm expand <task_id> (복잡한 작업을 더 작은 작업으로 나눠줘)
  • tm expand all : 모든 대기 중인 작업을 자동으로 분할해줘.
  • 팁: 가장 복잡한 작업부터 분할하고, 그 다음에 자동으로 세분화하는 걸 추천해.

7. 작업 수행

이제 AI와 함께 작업을 시작해볼까?

• 작업 상태:
  • pending: 대기 중
  • in progress: 진행 중
  • done: 완료
  • review: 검토 필요
  • deferred: 연기됨
  • canceled: 취소됨
• 작업 요청: 채팅 패널에서 AI에게 특정 작업을 요청해. (예: "1번 테스크를 진행해줘")
• 자동 실행: Cursor AI 설정에서 오토 런을 활성화하면 AI가 물어보지 않고 자동으로 작업을 계속 진행해.
• 결과 확인: 작업이 완료되면 tm list로 상태를 확인하고, 웹페이지를 살펴보면서 결과물을 확인해.
• 반복: 오류가 있거나 수정할 부분이 있다면 요청하고, 다음 작업을 진행하면 돼.

테스크 마스터 vs 슈림프 테스크 매니저

• 슈림프 테스크 매니저: AI가 주도적으로 개발하는 느낌. 마치 시니어 개발자를 고용한 것처럼 알아서 다 해줘.
• 테스크 마스터: 사용자와 AI가 협력해서 체계적으로 개발하는 느낌. "이 작업은 나눠볼까요?", "최신 기술 스택을 조사해 드릴까요?" 처럼 계속 상의하면서 진행해.

상황에 맞게 이 도구들을 잘 활용하면 AI 개발이 훨씬 쉬워질 거야!

혹시 AI 활용 실무 교육 강의에 대해 궁금한 점이 있다면 댓글로 남겨줘!