AI 코딩 에이전트가 빠르게 코드를 생성하는 능력은 뛰어나지만, 요구사항이 변화하거나 프로젝트 맥락이 복잡해질수록 어려움을 겪는다는 한계가 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 '인플랜(InPlan)'이라는 새로운 도구가 등장했습니다. 인플랜은 개발자와 AI 코딩 에이전트가 코드를 작성하기 전, 마크다운 문서 기반의 협업 환경에서 상세한 설계 계획을 수립하도록 돕는 도구입니다. 이는 AI가 막연한 지시 대신 명확하고 버전 관리되는 사양에 따라 코드를 생성하게 함으로써 개발 과정의 효율성과 정확성을 높이는 것을 목표로 합니다.
인플랜은 '계획 주도 개발(Planning-Driven Development, PDD)'이라는 개념을 도입합니다. 이는 요구사항을 살아있는 협업 문서로 간주하여 코드와 함께 진화하도록 하는 방식입니다. 개발자는 마크다운으로 요구사항을 작성하고, AI 에이전트는 구조를 제안하거나 질문을 인라인(inline) 댓글로 제기합니다. 개발자는 이 질문에 답하고, AI는 이를 바탕으로 계획을 수정합니다. 이 과정은 마치 두 사람이 공유 문서에서 함께 편집하는 것처럼 진행되며, AI의 변경 사항을 자동으로 수락하거나 검토 후 적용할 수 있습니다. 최종적으로 합의된 계획은 버전 관리되어, AI 에이전트가 이 계획에 따라 코드를 구현하게 됩니다. 이는 기존의 선형적인 대화 방식의 AI 코딩 워크플로우에서 발생하는 요구사항 추적의 어려움, 문맥 손실 등의 문제를 해결합니다.
이러한 접근 방식은 구현 이탈(implementation drift)을 줄이고, 더 안전한 리팩토링(refactoring)을 가능하게 하며, 의도와 코드 간의 정렬을 개선합니다. 또한, 프로젝트가 성장함에 따라 일관성을 유지하기 어려운 기존 AI 개발 방식의 단점을 보완하여, 개발 프로세스가 정확성을 희생하지 않으면서도 유연하게 변화에 적응할 수 있도록 돕습니다. 인플랜은 오픈 코어(open core) 형태로 제공되어 사용자가 직접 실행할 수 있으며, 호스팅된 버전(inplan.ai)도 이용 가능합니다. 이는 클로드 코드(Claude Code), 파이(Pi), 코덱스(Codex)와 같은 다양한 코딩 에이전트에 스킬(skill) 형태로 설치되어 활용될 수 있습니다.
결과적으로 인플랜은 AI 기반 소프트웨어 개발에 구조와 책임감을 부여하여, 인간과 AI 에이전트 모두가 일관되게 기억하기 어려운 방대한 정보와 결정 사항들을 안정적인 '진실의 원천(source of truth)'으로 관리할 수 있게 합니다. 이는 단순히 코드를 빠르게 생성하는 것을 넘어, 복잡한 프로젝트에서도 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 하는 중요한 진전으로 평가됩니다.