Spotify, Claude Agent SDK로 마이그레이션 시간을 90% 단축하다

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산업:
소프트웨어
회사 규모:
대기업
제품:
AI Platform
Partner:
위치:
북아메리카
최대 90% 시간 절감
복잡한 코드 마이그레이션에 소요되는 엔지니어링 시간
월 650건 이상의 풀 리퀘스트
백그라운드 코딩 에이전트가 생성하여 프로덕션에 반영

The problem

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“Claude는 대규모 코드 변환 작업에서 일관되게 최고의 성능을 발휘해 왔으며, 그렇기에 당사의 기본 모델로 선택하게 되었습니다.”
Niklas Gustavsson
Chief Architect 겸 VP of Engineering, Spotify

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Spotify는 전 세계에서 가장 인기 있는 오디오 스트리밍 구독 서비스로, 180개 이상의 시장에서 7억 1,300만 명 이상의 사용자에게 1억 개 이상의 트랙, 700만 개의 팜캐스트 타이틀, 35만 개의 오디오북을 제공합니다.

Claude Agent SDK를 통해 Spotify는:

  • 복잡한 코드 마이그레이션에 소요되는 엔지니어링 시간을 최대 90% 절감
  • 월 650건 이상의 에이전트 생성 풀 리퀘스트를 프로덕션에 반영
  • 기존에는 스크립트화하기 너무 복잡했던 전사적 규모의 변환 작업을 자동화
  • 수백 명의 엔지니어가 Slack을 통해 자율적 코드 변경을 트리거할 수 있도록 지원

기회

Spotify는 언어 현대화, 프레임워크 업그레이드, 의존성 업데이트, 수천 개 리포지토리에 걸쳤 구성 변경 등 지속적인 유지보수가 필요한 방대한 코드베이스를 보유하고 있습니다. AI 툴링의 빠른 도입으로 코드베이스는 그 어느 때보다 빠르게 성장하고 있습니다.

방대한 소프트웨어 생태계를 관리하기 위해 Spotify는 자체 개발한 내부 개발자 포털(IDP)인 Backstage를 활용합니다. 컴포넌트 구축 방식을 표준화하고 명확한 소유권을 보장함으로써 Backstage는 개발자와 툴링 모두에게 더욱 일관되고 예측 가능한 엔지니어링 환경을 제공합니다. 이해하지 못하는 것을 안전하게 자동화할 수는 없습니다.

이러한 기반은 Spotify의 대규모 자동 코드 변경을 향한 첫 번째 주요 단계를 가능하게 했습니다. 2022년 Spotify는 수십, 수백, 수천 개의 리포지토리에 코드 변경을 한 번에 적용하는 프레임워크인 Fleet Management를 도입했습니다. 현재까지 Spotify 풀 리퀘스트의 약 절반이 이 시스템을 통해 처리되고 있습니다.

그러나 Fleet Management에는 한계가 있었습니다. 각 변환에는 엔지니어가 추상 구문 트리(AST) 조작이나 정규식 패턴을 사용하여 결정론적 스크립트를 작성해야 했습니다. 이 접근 방식은 전문적 역량을 요구했기 때문에 대부분의 자동화된 변경은 단순한 수정에 국한되었습니다. 콘텍스트를 이해하고 판단을 내려야 하는 복잡한 의미론적 마이그레이션은 여전히 수작업으로 진행되는 노동 집약적 작업이었습니다.

Spotify에게는 기존 스크립팅으로는 처리할 수 없는 정교한 코드 변경, 즉 코드의 구조가 아닌 의미를 이해해야 하는 변환을 자동화할 방법이 필요했습니다.

Claude Agent SDK로 자율적이고 고품질의 마이그레이션 실현

Spotify는 2025년 7월 Claude Agent SDK를 Fleet Management 인프라에 통합하여 자연어 프롬프트로부터 반영된 풀 리퀘스트까지 자율적으로 작동하는 백그라운드 코딩 에이전트로 도입했습니다. 이 에이전트는 이전에는 자동화하기 어려웠던 복잡한 마이그레이션을 처리합니다. 예를 들어 Java AutoValue 클래스를 Records로 변환하거나, 호환성이 깨지는 변경 사항이 있는 프레임워크 업그레이드를 관리하거나, 코드베이스 인식이 필요한 구성 업데이트를 수행합니다. 풀 리퀘스트를 제출하기 전에 에이전트는 포매팅, 린팅, 빌드, 테스트를 검증 프로세스로 실행하여 변경 사항이 유효하고 배포 가능한 코드인지 확인하며, 수동 검토와 반복적인 엔지니어링 작업을 줄여줍니다.

텍스트 지시에서 프로덕션 코드로

AST 조작에서 자연어 지시로의 전환은 가능성의 범위를 바꿨다. 이전에 전문적인 스크립팅 역량이 필요했던 엔지니어들이 이제 변환 작업을 평문으로 설명하고 Claude Code가 전체 플릿에서 실행하도록 할 수 있습니다. 대규모 마이그레이션의 경우 프롬프트는 Git에서 버전 관리됩니다. Spotify의 내부 오케스트레이션이 Claude Code 에이전트를 트리거하여 리포지토리 전반에 변환을 실행합니다. 개별 작업의 경우 엔지니어들은 백그라운드에서 에이전트를 트리거하는 내부 Slack 봇과 상호작용합니다.

"Spotify의 엔지니어들은 이제 이전에는 불가능했던 속도로 전사적 규모의 마이그레이션을 실행할 수 있게 되었습니다."라고 Spotify의 Senior Staff Engineer인 Max Charas는 말합니다. "AI가 대규모 코드베이스 유지보수의 복잡성을 줄일 수 있다는 고무적인 신호이며, AI가 개발 속도를 어떻게 재편하고 있는지 보여주는 명확한 지표입니다."

이 과정 전반에 걸쳐 Spotify의 엔지니어링 팀은 Anthropic의 Applied AI 팀과 협력하여 모범 사례를 보장했습니다. Spotify의 초점이 대화형 개발이 아닌 자동화된 백그라운드 코딩에 있었기 때문에 맞춤형 사용자 인터페이스가 필요 없어 아키텍처가 잘 맞았습니다. 또한 Claude Code의 유연한 훅 시스템은 광범위한 커스터마이징을 가능하게 하여 Spotify의 기존 워크플로우와 원활하게 통합되는 결정론적 사전/사후 에이전트 액션을 구현할 수 있었습니다.

"Claude는 대규모 코드 변환 작업에서 일관되게 최고의 성능을 발휘해 왔으며, 그렇기에 지난 6개월간 당사의 기본 모델로 선택하게 되었습니다."라고 Spotify의 Chief Architect 겸 VP of Engineering인 Niklas Gustavsson은 말합니다. "기준을 다시 높이면서 전사적 규모의 엔지니어링에 중요한 지표에서 현재 선두를 달리고 있는 Sonnet 4.5를 새로운 기본 모델로 채택했습니다."

팀은 프롬프팅이 용이하고 코드베이스 탐색에 효과적이며 기존 인프라와의 통합이 간편하다는 이유로 Claude Code를 선택했습니다.

성과

현재 Spotify에서 수백 명의 엔지니어가 백그라운드 코딩 에이전트와 상호작용하고 있습니다. 이 에이전트는 이미 월 650건 이상의 풀 리퀘스트를 프로덕션에 반영하고 있으며, 엔지니어가 수동으로 마이그레이션을 작성할 때 소요되는 시간을 최대 90%까지 절감하고 있습니다.

플랫폼 팀은 이제 이전에는 비용과 복잡성이 너무 회서 시도할 수 없었던 프로젝트에 착수하기 시작했습니다. 예를 들어 회사 전체 Java gRPC 서비스에 명시적 컨텍스트 전파를 적용하는 기술 표준화 작업이 있습니다. 이는 복잡하고 호환성이 깨지는 변경으로, 많은 경우 서비스당 수 시간의 작업과 심층적인 gRPC 지식이 필요합니다. 이제 Claude가 구현의 대부분을 자동화하여 엔지니어는 검토만 하면 됩니다. 팀은 앞으로의 기회가 단순한 툴링보다는 역량 강화에 있다고 설명합니다. 즉, 엔지니어들이 AI를 워크플로우에서 효과를 배가시키는 프롬프트 작성 방법을 익힌도록 돕는 것입니다.

향후 Claude Code를 Spotify의 지속적 통합(CI) 인프라에 더욱 깊이 통합하면 성공률과 코드 품질이 모두 향상될 것으로 기대됩니다. 또한 Spotify는 백그라운드 코딩 에이전트를 macOS 및 iOS 코드베이스로 확장하여 클라이언트 엔지니어링 속도를 높일 계획입니다.

"Spotify와 Anthropic의 엔지니어링 팀은 훌륭한 제품을 만드는 데 있어 비슷한 접근 방식을 공유합니다."라고 Charas는 말합니다. "AI를 활용하여 팀이 더 빠르게 움직이고 더욱 높은 품질의 제품을 출시할 수 있도록 함께 한계를 뛰어넘을 방법을 모색하게 되기를 기대합니다."

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