인터넷 연결이 불안정한 카페에서 개발하다가 갑자기 접속이 끊어지거나, 보안이 엄격한 기업 환경에서 외부 API를 사용할 수 없는 상황을 경험해 본 적이 있나요? 현대 개발자들은 GitHub Copilot, ChatGPT 같은 AI 도구에 의존하는 경우가 많아, 인터넷이 없으면 생산성이 급격히 떨어지는 문제를 겪고 있습니다.
하지만 완전히 오프라인 환경에서도 AI의 도움을 받으며 개발할 수 있는 방법이 있습니다. Continue와 Ollama를 활용하면 인터넷 연결 없이도 강력한 AI 코딩 어시스턴트를 구축할 수 있습니다. 이 글은 Continue 개발팀이 공유한 실제 경험담을 바탕으로, 오프라인 개발 환경을 구축하고 활용하는 실용적인 방법을 소개합니다.
오프라인 개발이 필요한 이유
현대의 개발 환경은 AI에 크게 의존하고 있습니다. 코드 자동 완성, 버그 수정, 리팩토링 등 대부분의 작업에서 AI 도구의 도움을 받는 것이 일상이 되었습니다. 하지만 다음과 같은 상황에서는 인터넷 기반 AI 서비스를 사용할 수 없습니다:
- 통근 중 지하철이나 비행기 안에서 개발하는 경우
- 보안이 엄격한 기업 환경에서 외부 API 접근이 제한된 경우
- 인터넷 연결이 불안정한 환경에서 집중해서 개발하고 싶은 경우
- API 사용량 제한이나 비용 문제로 인해 외부 서비스 사용을 줄이고 싶은 경우
이런 상황에서도 생산성을 유지하려면 로컬에서 동작하는 AI 개발 환경이 필요합니다.
Continue 에이전트 모드: 단순한 제안을 넘어선 능동적 개발 도구
Continue는 기존의 AI 코딩 도구와 다른 접근 방식을 제공합니다. 일반적인 AI 도구가 개발자의 질문에 답하거나 코드 조각을 제안하는 수동적 역할에 머물렀다면, Continue의 에이전트 모드는 훨씬 능동적입니다.
Ollama를 통해 로컬에서 대형 언어 모델을 실행할 수 있습니다.
Continue 에이전트 모드의 주요 특징:
파일 및 디렉토리 관리: 새로운 파일과 디렉토리를 자동으로 생성하고 구조화할 수 있습니다.
다중 파일 작업: 여러 파일에 걸쳐 일관된 기능을 구현하고 관리할 수 있습니다.
터미널 명령 실행: 필요한 경우 터미널 명령을 직접 실행하여 개발 환경을 설정하거나 테스트를 수행할 수 있습니다.
지능적 리팩토링: 기존 코드의 일관성을 유지하면서 대규모 리팩토링을 수행할 수 있습니다.
복잡한 구현 작업: 다단계로 구성된 복잡한 기능을 단계별로 구현할 수 있습니다.
이 모든 것이 Ollama를 통해 로컬에서 실행되기 때문에, 네트워크 지연 시간이 없고 API 사용량 제한도 없습니다. 마치 생각의 속도로 AI와 협업하는 느낌을 받을 수 있습니다.
컨텍스트 엔지니어링: 성공적인 오프라인 개발의 핵심
오프라인 개발에서 가장 중요한 것은 AI가 올바른 맥락을 이해하고 작업할 수 있도록 환경을 준비하는 것입니다. 이를 위해 ‘컨텍스트 엔지니어링’이라는 체계적인 접근 방식이 필요합니다.
PRD(Product Requirement Document) 작성의 중요성
PRD는 제품 요구사항 문서로, 개발하려는 기능의 목적, 범위, 성공 기준을 명확하게 정의한 문서입니다. 오프라인 개발에서 PRD가 특히 중요한 이유는 AI 에이전트가 명확한 가이드 없이 작업할 경우 예상치 못한 방향으로 개발을 진행할 수 있기 때문입니다.
효과적인 PRD 구성 요소:
해결하려는 구체적인 문제: 단순히 “로그인 기능 구현”이 아니라 “사용자가 이메일과 비밀번호로 안전하게 로그인하고 세션을 유지할 수 있도록 하는 기능”처럼 구체적으로 명시합니다.
명확한 성공 기준: 기능이 완성되었다고 판단할 수 있는 측정 가능한 기준을 제시합니다.
작업 경계 설정: 이번 작업에서 다루지 않을 내용을 명확히 하여 범위를 제한합니다.
단계별 작업 분해: 큰 기능을 작은 단위로 나누어 에이전트가 단계별로 접근할 수 있도록 합니다.
규칙 기반 개발 접근법
규칙(Rules)은 AI 에이전트에게 팀의 개발 관례와 표준을 알려주는 사전 설정입니다. 이는 제한이 아니라 팀의 모범 사례를 AI에게 학습시키는 과정이라고 볼 수 있습니다.
실용적인 규칙 예시:
# 테스트 프레임워크 규칙
- 모든 테스트는 Jest가 아닌 Vitest를 사용한다
- 테스트 파일은 __tests__ 디렉토리에 배치한다
# 파일 구조 규칙
- 컴포넌트는 components/ 디렉토리에 배치한다
- 각 컴포넌트는 자체 디렉토리를 가지며 index.ts 파일을 포함한다
# 에러 처리 규칙
- 모든 API 호출은 try-catch 블록으로 감싸야 한다
- 에러 메시지는 사용자 친화적으로 작성한다오프라인 환경에서는 이런 규칙들이 더욱 중요해집니다. 인터넷 검색을 통해 확인할 수 없는 상황에서 AI가 잘못된 가정을 하거나 불필요한 외부 의존성을 추가하는 것을 방지할 수 있기 때문입니다.
오프라인 개발 환경 구축하기
실제로 Continue와 Ollama를 활용한 오프라인 개발 환경을 구축하는 단계별 가이드를 제공합니다.
1단계: Ollama 설치 및 모델 다운로드
먼저 Ollama 공식 웹사이트에서 운영체제에 맞는 설치 파일을 다운로드합니다. Ollama는 macOS, Linux, Windows를 모두 지원합니다.
설치 후 터미널에서 다음 명령으로 필요한 모델을 다운로드합니다:
# 제한된 환경에서 효율적인 경량 모델
ollama pull gemma:4b
# 복잡한 작업을 위한 더 강력한 모델
ollama pull llama3.1:8b
# 코드 자동완성 특화 모델
ollama pull qwen2.5-coder:1.5b2단계: Continue 설치 및 설정
VS Code 또는 JetBrains IDE에서 Continue 확장 프로그램을 설치합니다. 설치 후 설정 파일(config.yaml)을 다음과 같이 구성합니다:
name: offline-coding-config
version: 0.0.1
schema: v1
models:
- name: Gemma 4B
provider: ollama
model: gemma:4b
roles:
- chat
- edit
- apply
defaultCompletionOptions:
temperature: 0.7
- name: Qwen2.5-Coder
provider: ollama
model: qwen2.5-coder:1.5b
roles:
- autocomplete
defaultCompletionOptions:
temperature: 0.33단계: 오프라인 작업 준비
오프라인 개발을 시작하기 전에 다음 항목을 점검합니다:
코드베이스 인덱싱: Continue가 현재 작업 중인 전체 코드베이스를 분석할 수 있도록 Git Diff 컨텍스트 제공자를 활용합니다.
문서 캐싱: 자주 참조하는 API 문서나 라이브러리 문서를 로컬에 캐시합니다.
프로젝트별 규칙 생성: 현재 프로젝트의 코딩 컨벤션과 팀 규칙을 정리합니다.
모델 동작 확인: 인터넷 연결을 끊고 몇 가지 간단한 질문으로 모델이 정상 동작하는지 확인합니다.
실전 활용 사례: 통근 시간을 개발 시간으로
Continue 개발팀의 실제 경험에 따르면, 샌프란시스코의 BART 지하철을 타고 통근하는 30-40분 동안 다음과 같은 작업을 완료할 수 있었습니다:
현실적인 성과
PRD 검토 및 개선: AI의 도움을 받아 기존 PRD를 더 구체적이고 실행 가능한 형태로 개선합니다.
구현 작업 계획: 큰 기능을 작은 단위로 나누고 우선순위를 정하는 작업을 AI와 함께 진행합니다.
소규모 기능 구현: 2-3개의 작은 기능이나 버그 수정을 완료할 수 있습니다.
포괄적인 테스트 작성: 기존 코드에 대한 테스트 슈트를 생성하고 검증합니다.
제약이 가져다주는 장점
흥미롭게도 시간과 인터넷 연결의 제약이 오히려 집중력 향상에 도움이 됩니다. Stack Overflow를 검색하거나 소셜 미디어에 빠질 일이 없어, 순수하게 코드와 AI 어시스턴트에만 집중할 수 있습니다.
복합적 효과
일주일 동안 매일 30분씩 오프라인 개발을 진행하면 총 2시간 30분의 추가 개발 시간을 확보할 수 있습니다. 이는 작은 기능들의 누적, 기술 부채 해결, 그리고 무엇보다 집중적인 개발 리듬을 만들어내는 데 기여합니다.
성공적인 오프라인 개발을 위한 실용적 팁
실제 사용 경험을 바탕으로 한 구체적인 조언을 제공합니다:
작은 목표로 시작하기: 첫 번째 오프라인 세션에서 전체 애플리케이션을 리팩토링하려고 시도하지 마세요. 간단한 기능 하나나 테스트 추가부터 시작하세요.
제약을 받아들이기: 시간과 인터넷 연결의 제약을 부정적으로 보지 말고, 오히려 창의성과 집중력을 높이는 요소로 활용하세요.
모든 것을 문서화하기: PRD와 규칙은 외부 기억 장치 역할을 합니다. 생각나는 것들을 즉시 기록하는 습관을 만드세요.
적절한 모델 선택: 제한된 환경에서는 Gemma 4B 같은 경량 모델이 효과적입니다. 복잡한 작업에는 더 큰 모델을 사용하되, 시스템 리소스를 고려하세요.
환경 변화 인정하기: 지하철이 너무 혼잡하거나 다른 방해 요소가 있는 날에는 무리하지 마세요. 유연성을 유지하는 것이 중요합니다.
마치며
오프라인 개발 환경은 단순히 인터넷이 없는 상황에서의 대안이 아닙니다. 이는 집중력을 높이고, 개발 리듬을 만들어내며, 기존에 ‘죽은 시간’이라고 여겨졌던 통근 시간이나 대기 시간을 생산적으로 활용할 수 있는 새로운 개발 패러다임입니다.
Continue와 Ollama를 활용한 오프라인 개발 환경은 설정에 몇 분밖에 걸리지 않지만, 개발자의 시간 활용 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 인터넷 연결이 불안정한 환경에서도, 보안이 엄격한 기업 환경에서도, 그리고 단순히 방해받지 않고 집중해서 개발하고 싶을 때도 유용한 도구가 될 것입니다.
참고자료:
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