Doctolib, Claude Code로 개발 생산성에 혁신을 일으키다
산업:
헬스케어
회사 규모:
대기업
제품:
Claude Code
위치:
유럽
몇 주 걸리던 작업을 몇 시간으로 단축
기존 테스트 인프라의 마이그레이션 및 교체 시간 단축
셀프 서비스 온보딩
익숙하지 않은 코드베이스 및 기술 스택에 빠르게 적응
The problem
The solution
“이제 엔지니어들이 자신의 전문 분야 외의 영역에도 훨씬 더 빠르게 기여할 수 있게 되면서, 우리의 개발 속도가 완전히 새로운 수준으로 바뀌었습니다."
스태프 엔지니어, Doctolib
Doctolib은 2013년부터 유럽 전역의 의료 서비스를 혁신해 왔으며, 42만 명의 의료 전문가와 9천만 명의 환자에게 서비스를 제공하고 있습니다. 이 플랫폼은 의료진에게 전자의무기록(EHR), 진단 지원, 처방전 관리. AI 기반 임상 솔루션을 통해 워크플로우 간소화를 지원하는 운영 체제를 제공합니다. 환자 관리 도구는 일정 관리, 화상 진료, 진료실 운영을 지원합니다. Doctolib은 환자들에게 안전하고 선제적인 건강 관리 기능을 제공하여 의료 서비스를 손쉽게 이용할 수 있습니다.
Claude Code를 도입한 Doctolib의 주요 성과:
- 코드 변경에 따라 기술 문서가 자동으로 최신 상태 유지
- 익숙하지 않은 코드베이스 온보딩 기간을 수주에서 수일로 단축
- 팀 대기 없이 PR(Pull Request) 즉시 검토
- 전체 시각적 회귀 테스트 도구를 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 마이그레이션 완료
- 재사용 가능한 프롬프트와 자동화된 CI 워크플로우를 통해 기술적 부채를 체계적으로 해결
문제점
Doctolib의 엔지니어링 팀은 생산성의 역설에 직면해 있습니다. 42만 명의 의료 전문가와 9천만 명의 환자에게 서비스를 제공하는 유럽 최고의 의료 기술 운영 시스템으로서, 핵심 의료 워크플로우의 신뢰성을 유지하면서도 기능을 더욱 빠르게 제공해야 했기 때문입니다. 그러나 문서 작성, 테스트 생성, PR(Pull Request) 검토, 기술 부채 처리와 같은 관리 업무가 엔지니어링 시간을 상당히 소모하며, 개발자들이 핵심적인 의료 기술 과제에 온전히 집중하기 어려웠습니다.
Doctolib의 AI 툴링 프로그램을 PM인 Thomas Bentkowski와 함께 이끄는 스태프 엔지니어 Julien Tanay는 “엔지니어들은 복잡한 의료 과제를 해결하는 대신 반복적인 작업에 귀중한 시간을 할애하고 있었습니다.”라고 말했습니다.
이 팀은 세 가지 구체적인 과제를 해결해야 했습니다. 첫째, 신입 엔지니어가 코드베이스의 익숙하지 않은 부분에 의미 있는 기여를 하기까지 몇 주가 걸렸습니다. 둘째, PR(Pull Request) 검토는 병목 현상을 일으켜, 엔지니어들은 팀원이 시간이 날 때까지 몇 시간에서 며칠까지 기다려야 했습니다. 셋째, 기술 부채가 팀이 해결할 수 있는 속도보다 빠르게 누적되어, 마이그레이션과 문서 업데이트가 기능 개발에 밀려 뒤쳐지지 시작했습니다.
Doctolib, 30명의 엔지니어와 함께 AI 기반 개발 파일럿 진행
30명의 엔지니어를 대상으로 Claude Code를 시험 적용한 후 유의미한 생산성 향상이 입증되자, Doctolib은 전체 개발 팀에게 이 도구를 배포했습니다.
엔지니어는 VSCode, JetBrains, CLI 기반 워크플로우 등 모든 IDE에서 5분 이내에 셀프 온보딩을 할 수 있었습니다. 팀이 Claude Code를 선택한 이유는 문서화, Anthropic의 Skilljar 플랫폼을 통한 실습형 교육 과정, 슬래시 명령어·서브 에이전트·플랜 모드 등 유연한 기능 덕분이었습니다. 또한 라이선스 없이 사용한 만큼만 비용을 지불하는 방식으로, 초기 비용 부담 없이 손쉽게 도입 규모를 확장할 수 있습니다.
Doctolib, 반복적인 개발 업무 처리를 위해 재사용 가능한 AI 기반 워크플로우 구축
Doctolib의 플랫폼 팀은 프롬프트, 사용자 정의 명령어, 서브 에이전트를 한데 모은 중앙 저장소를 구축했으며, 모든 개발자가 Claude Code를 처음 설정할 때 불러올 수 있습니다. 모든 엔지니어는 입사 첫날부터 문서 작성, 테스트 생성, 코드 검토, 일반적인 문제 디버깅 등과 같은 검증된 재사용 가능한 워크플로우로 업무를 시작합니다.
"이제 엔지니어들은 익숙하지 않은 코드베이스에 즉시 기여할 수 있습니다."라고 Tanay는 말합니다. "새로운 서비스나 라이브러리를 이해하기 위해 몇 주를 기다리는 대신, 코드를 불러와 대화를 시작하고 며칠 이내에 변경을 시작할 수 있습니다.”
팀은 여러 핵심 영역에서 Claude Code를 일상 개발 워크플로우에 통합했습니다. 엔지니어는 문서와 테스트를 작성하고, PR(Pull Request)을 검토하며, 마이그레이션 및 디버깅을 위한 반복 가능한 프롬프트를 사용해 기술 부채를 해결합니다. 도구의 헤드리스 모드는 CI 파이프라인에서 직접 실행되며, 정기적인 유지보수 작업을 위해 PR(Pull Request)을 자동으로 엽니다.
한 프로젝트는 기존의 시각적 회귀 테스트 인프라 전체를 교체하여, 속도 향상을 입증했습니다. Tanay는 “우리는 몇 주가 아니라 몇 시간 만에 마이그레이션을 완료했습니다.”라고 말합니다. "지금은 모든 스크린샷 비교를 처리하는 프로덕션 환경에서 운영되고 있습니다."
자동화된 문서 작업 워크플로우는 유지관리 부담을 크게 줄였습니다. 코드가 변경될 때마다 CI 작업을 트리거해 기술 문서를 자동으로 업데이트합니다. 이러한 코드 기반 문서 관리(documentation-as-code) 방식은 별도의 개입 없이 기술 문서를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
이전에는 몇 시간에서 며칠씩 기다려야 했던 PR(Pull Request) 리뷰가 이제는 즉각적으로 수행됩니다. 주요 인프라 저장소에는 Claude 기반 자동 리뷰가 적용되어, 개발 초기 단계에서 문제를 포착합니다.
결과
Claude Code는 Doctolib의 엔지니어링 팀에서 가장 많이 사용되는 AI 도구가 되었습니다. 엔지니어들은 플랫폼에 직접 온보딩하여, 몇 분 만에 생산성 향상을 경험합니다.
팀은 이제 익숙하지 않은 기술 스택의 새로운 프로젝트에도 직접 온보딩할 수 있어, 초기 적응 기간을 몇 주에서 며칠로 대폭 단축했습니다.
"엔지니어들은 이제 자신의 전문 분야를 넘어선 영역에도 훨씬 더 빠르게 기여할 수 있습니다."라고 Tanay는 설명합니다. "우리의 개발 속도가 완전히 새로운 수준으로 바뀌었습니다."
Doctolib은 1분기에 자율 코딩 에이전트를 확대해 GitHub Actions를 통해 티켓에서 바로 PR(Pull Request)로 이어지는 흐름을 구축할 예정입니다. 또한 이슈 분류와 코드 품질 개선을 위한 맞춤형 AI 지원 리뷰를 개발하고, Claude를 활용한 스펙 기반 개발도 도입하고 있습니다.
"우리는 Claude Code로 로드맵을 형성하고 자율 에이전트로 무엇이 가능한지 탐색하고자 합니다."라고 Tanay는 설명합니다.
이 짧은 영상에서 Claude Code가 엔지니어들이 더 나은 기능을 더 신속하게 배포하도록 어떻게 지원하고 있는지 Doctolib의 엔지니어들에게 직접 들어보세요.
Video caption
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“이제 엔지니어들이 자신의 전문 분야 외의 영역에도 훨씬 더 빠르게 기여할 수 있게 되면서, 우리의 개발 속도가 완전히 새로운 수준으로 바뀌었습니다."
스태프 엔지니어, Doctolib
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