한 개발자가 2019년에 출시했던 신경 진화 게임 '에임 앤 슛(aimAndShoot)'의 코드를 앤트로픽(Anthropic)의 대규모 언어모델(LLM) 클로드(Claude)를 활용해 성공적으로 리팩토링(refactoring)했습니다. 개발자는 클로드에 깃허브(GitHub) 프로젝트 접근 권한을 부여했고, 클로드는 게임의 버그를 수정하고 여러 개선 사항을 적용했습니다. 특히 클로드가 해당 프로젝트와 과거 해커뉴스(Hacker News) 스레드에서 언급된 피드백까지 인지하고 있었다는 점은 놀라움을 자아냅니다.
클로드는 '에임 앤 슛' 게임에 다양한 변화를 가져왔습니다. 가장 큰 변화는 봇(bot)들이 실제로 학습할 수 있도록 신경 진화(neuroevolution) 로직의 여러 버그를 고쳤다는 점입니다. 이제 각 봇은 플레이어와 자신의 상태를 모두 인지하며, 조준(aim) 기능도 제대로 작동합니다. 또한, 무의미한 총알 난사를 보상하지 않도록 적합도(fitness) 평가 기준을 변경하고, 각 세대(generation)의 최고 봇을 유지하도록 했습니다. 게임 오버 시 봇들이 초기화되지 않고 서버에서 공유된 개체군(population)을 통해 계속 진화하는 '공유 진화(shared evolution)' 시스템도 도입되었습니다. 이 외에도 플레이어 체력 자동 회복, 총성 음량 조절, 봇 스폰 위치 개선, 발사 속도 제한, 충돌 감지 수정 등 2019년 해커뉴스 스레드에서 제기된 여러 건의 피드백이 반영되었습니다.
이번 사례는 AI가 단순히 새로운 코드를 생성하는 것을 넘어, 기존의 복잡한 레거시 코드(legacy code)를 이해하고 개선하는 데 탁월한 능력을 가질 수 있음을 보여줍니다. 특히, 클로드가 과거의 프로젝트 이력과 사용자 피드백까지 학습 데이터로 활용하여 맥락을 파악하고 개선점을 도출했다는 점은 AI 기반 개발 도구의 발전 가능성을 시사합니다. 이는 개발자들이 오래된 프로젝트를 현대화하거나 유지보수하는 데 드는 시간과 노력을 크게 줄여줄 수 있으며, AI가 소프트웨어 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 더욱 중요한 역할을 하게 될 것임을 보여주는 중요한 이정표가 될 것입니다.