How three autonomous AI agents organized as a development team built a 249K LOC Rust database engine in 38 days — and what I learned about the architecture of AI-driven development

AI 에이전트 3대로 구성된 자율 개발 팀이 38일간 249K LOC 규모의 Rust 데이터베이스 엔진을 만들어낸 과정과 그 구조에 대한 기록

정윤진 ( younjin.jeong@gmail.com ) 요즘 Claude Code를 쓰면서 느끼는 부분이 있다. 이 녀석이 정말 잘하긴 하는데, 작업을 하나 걸어놓고 나면 결국 터미널 앞에 붙어 앉아서 결과를 기다려야 한다는 점이다. 뭐 해보신 분들에게는 당연한 이야기겠지만, Claude Code가 뭔가 물어보기라도 하면 그때마다 화면을 들여다보고 있어야 하고, 특히 긴 작업의 경우엔 중간중간 토큰이 얼마나 쓰였는지, 지금 뭘 하고 있는지 확인하려면 터미널을 떠날 수가 없다. 여기에 머신이 여러 대가 되면 이야기가 더 복잡해진다. 회사 데스크탑에서 하나, 집에 있는 서버에서 하나, 가끔은 클라우드 위의 인스턴스에서도 Claude Code 세션을 돌리는데, 이걸 각각 SSH 붙어서 확인하다 보면 대체 내가 AI를 쓰는 건지 AI가 나를 쓰는 건지 모를 지경이 된다.

Youngjin Jeong ( younjin.jeong@gmail.com ) Something has been bugging me about Claude Code lately. It's genuinely impressive at what it does, but once you kick off a task, you're stuck in front of the terminal waiting for it to finish. Anyone who's used it knows the drill — Claude Code asks you a question, you have to be there staring at the screen. Especially on long-running tasks, checking how many tokens have been consumed or what it's currently doing means you can't walk away from the terminal.

I'm building a database. Four days in, as of now. This is the kind of work you don't usually do — or even think about doing. When I mentioned it, a data engineer said "that sounds fun." Honestly, it's beyond fun — the amount I'm learning is enormous. The starting point of this project was actually a bit unexpected. I'd been using Claude Code recently and realized that the quality of code generation has improved quite significantly.

데이터베이스를 만들고 있다. 그것도 시작한 지 4일째. 보통은 잘 하지 않는 — 아니, 할 생각조차 잘 하지 않는 — 종류의 작업이다. 이 이야기를 꺼냈을 때 한 데이터 엔지니어가 "재미있겠다"고 했는데, 사실 재미있는 정도가 아니라 배우는 것이 엄청나게 많다. 사실 이 프로젝트의 출발점은 좀 엉뚱한 데 있었다. 최근 Claude Code를 쓰면서 코드 생성의 수준이 상당히 올라왔다는 걸 체감하고 있었는데, 문득 궁금해진 거다. "이걸로 대체 어디까지 만들 수 있는 걸까?" 간단한 웹 앱이나 CLI 도구 수준이 아니라, 정말로 복잡한 시스템 소프트웨어 — 예를 들면 데이터베이스 같은 것 — 을 만들 수 있을까?