2026 천하제일 입코딩 대회(with GitHub Copilot) 참가 회고

올해로 2회째를 맞이한 '천하제일 입코딩 대회'에 참가했습니다. 대회 타이틀 그대로 키보드 타이핑을 최소화하고, 오직 입(구두 프롬프팅)으로만 AI Agent를 제어해 애플리케이션 개발부터 배포까지 완수해야 하는 독특하고 실험적인 해커톤이었습니다.

참여 사유: AI Agent와의 협업 한계 시험

평소 업무 생산성 향상을 위해 ChatGPT, Gemini, Copilot 등 다양한 AI 도구를 적극적으로 실무에 도입해 왔습니다. 이번 대회는 "개발자가 오직 프롬프트 전달만으로 복잡한 아키텍처를 세팅하고 구동 가능한 결과물을 만들어낼 수 있는가?"에 대한 호기심을 검증할 최고의 기회였습니다. 재미 반, 도전 정신 반으로 AI Agent 기반 개발의 패러다임을 직접 경험했습니다.

입코딩으로 개발한 프로젝트

프로젝트 한 줄 요약: GitHub Webhook 기반의 개발자 개인형 회고(Retrospective) 페이지 생성 서비스

GitHub(git)에 기록되는 Commit 로그, Pull Request(PR) 승인 및 리뷰 등의 다양한 이벤트를 파싱하여, 개발자가 한눈에 자신의 작업 흐름을 돌아볼 수 있는 '개인형 회고 페이지' 자동화 시스템을 기획하고 개발에 착수했습니다.

겪었던 기술적 제약과 트러블슈팅 (Troubleshooting)

1. 음성 인식(Voice Extension)의 언어 장벽 우회

구두로만 코딩을 진행하기 위해 GitHub Copilot Voice 확장 프로그램을 활용하려 했으나, 현재 해당 기능이 영문만 공식 지원한다는 점을 현장에서 알게 되었습니다. Copilot에게 무한루프 질문을 던지며 1시간가량 시행착오를 겪은 끝에, OS 자체 내장 음성-텍스트 변환(STT) 기능을 징검다리로 활용하여 한글 구두 명령을 텍스트로 변환 후 주입하는 방식으로 문제를 우회 해결했습니다.

2. Copilot SDK 컨텍스트 이해도 부족과 아키텍처 선회

Copilot SDK가 지원하는 모델의 한계와 최신 기능에 대한 사전 정보가 부족하여 초기 싱크 맞추기에 어려움이 있었습니다. Copilot Agent에게 최적의 연동 방식을 질문했으나 SDK 내부 구조 대신 Cloud API 방식을 제안받았고, 이로 인해 SDK 표준 규격이 아닌 HTTP 직접 통신으로 서버와 연동하게 되면서 컨텍스트가 여러 번 초기화되는 부침을 겪었습니다. 제한된 리소스 안에서 대안을 빠르게 찾아내는 프롬프팅의 중요성을 체감했습니다.

3. 인프라 방화벽 이슈와 빌드 자동화(CI) 안착

최종 목표는 CI/CD 파이프라인을 통틀어 Azure 가상 인프라에 완전 자동 배포하는 것이었습니다. 그러나 현장 보안 패스 문제 및 네트워크 방화벽 이슈로 인해 지속적으로 배포 거절(Denial)이 발생했습니다. 제한된 시간 내에 배포 자동화까지 완결 짓지는 못했으나, 보안 이슈를 격리하며 빌드(CI) 단계까지 안정적으로 성공시키는 선에서 프로젝트를 마무리했습니다.

최종 결과

전체 39개 참가 팀 중 18번째로 결과물을 제출하며 안정적으로 중간 이상의 성적을 기록했습니다.

소스 코드: https://github.com/rlaguswls13/personal_Retrospective

상위권 팀들을 보면서 느낀 점: '평가 Agent'의 내재화

입상자들과 상위권 팀들은 AI Agent 기반 코딩과 자동 평가 메커니즘에 대한 이해도가 완전히 달랐습니다. 그들은 단순히 코드를 짜달라고 요청하는 수준을 넘어섰습니다.

• AI가 소스코드를 평가하는 평가 지표(Metric)를 역으로 분석.
• 본인들만의 자체 평가 가이드 Agent를 로컬 환경에 별도로 구축.
• 개발 -> 자체 AI 평가 및 피드백 -> 코드 보완 루프를 자동화하여 제출 전 점수를 극대화하는 전략을 사용.

소프트웨어 개발만큼이나 AI 어시스턴트의 프롬프트 파이프라인을 설계하는 '메타 엔지니어링' 능력이 앞으로의 생산성을 가르는 핵심 지표가 될 것임을 확신했습니다.

대회 프로세스 리뷰: 좋았던 점과 아쉬운 점

좋았던 점

• 공정하고 고도화된 운영: 2회차 행사임에도 불구하고 많은 수의 서포터즈가 상주했고, 객관성을 담보하기 위해 AI 평가 Agent 시스템을 전격 도입한 점이 인상적이었습니다.
• 철저한 사전 가이드: 사전에 필요한 확장 프로그램 설치 안내, 행사장 방문 정보 등을 다방면으로 친절하게 리마인드해 주어 준비가 수월했습니다.
• Copilot Max 전폭 지원: 개발 과정에서 가장 우려했던 '토큰 부족으로 인한 컨텍스트 단절' 문제가 Copilot Max 지원 덕분에 전혀 발생하지 않아, 오롯이 로직 설계에만 집중할 수 있었습니다.

아쉬운 점 및 제언

• 사전 준비물 고지 미흡: Copilot 라이선스 등록을 위해 해외 결제가 가능한 크레딧/데빗 카드가 필수적이었으나 사전 공지가 없어 현장에서 다소 당황스러웠습니다.
• 클라우드 진입 장벽: Azure 인프라 경험이 없는 개발자들을 위해, 리소스 생성 및 기본 인프라 세팅에 대한 짧은 튜토리얼이나 사전 교육 안내가 제공되었다면 더 완성도 높은 결과물들이 나왔을 것 같습니다.
• 현장 네트워크 보안 이슈: Azure CLI 접속 시 본사 네트워크 방화벽으로 인해 인증이 막히는 현상이 있었습니다. 서포터즈분과 확인한 끝에 개인 핫스팟으로 연결하여 우회 해결했으나, 추후 행사에서는 인프라 방화벽 문제를 사전에 점검해 주면 좋겠습니다.

총평

몇 가지 인프라적 미흡함이 있었음에도 불구하고, 이를 압도할 만큼 최신 AI Agent 기술을 극한으로 활용해 보며 얻은 인사이트가 훨씬 컸던 밀도 높은 시간이었습니다. 개발자의 역할이 '타이핑을 하는 사람'에서 '아키텍처를 설계하고 AI에게 정확한 컨텍스트를 주입하는 디렉터'로 빠르게 이동하고 있음을 피부로 실감한 뜻깊은 대회였습니다. 내년에도 기회가되면 다른 개발자분과 팀으로 참여해서 향상된 AI Agent 기술을 맛보고 싶습니다.