Mid-Ohio Food Collective는 Claude로 2,500개 푸드 팬트리를 지원하는 소프트웨어를 새롭게 구축합니다

더 적은 식량으로 더 많은 사람을 돕습니다

푸드뱅크는 언제나 잉여 식품에 의존해 왔습니다. 수십 년 동안 식료품점과 제조업체가 판매하지 못한 식품은 지역 푸드뱅크로 보내졌고, 그곳에서 다시 가정에 직접 식품을 제공하는 푸드 팬트리로 전달되었습니다. 그 흐름은 점점 줄어들고 있습니다. Mid-Ohio Food Collective의 최고혁신책임자인 Nick Davis는 "식료품점들이 공급망 관리와 수요 예측 역량을 높여 가면서, 예전에는 푸드뱅크로 오던 물량 중 일부가 저희에게 닿기 전에 이미 소진되고 있습니다"라고 설명했습니다.

기부 물량 감소는 하필 어려운 시기에 찾아왔습니다. Food Collective가 담당하는 오하이오주 중부 및 동부 서비스 지역에서는 도움을 요청하는 사람의 수가 팬데믹 이전에 비해 거의 두 배로 늘어난 가운데, SNAP 제도 변경과 연방 및 주 정부 자금 지원 차질이 겹쳤습니다. 식량은 줄고 수요는 늘어나면서, Food Collective는 각 물품을 어디로 보낼지 더욱 정밀하게 결정해야 했습니다. Davis는 “적절한 음식을, 적절한 시간에, 적절한 장소에서, 적절한 서비스로”라고 말했습니다. "저희는 적절한 단위의 식품, 즉 개별 품목을 필요한 사람에게 정확히 필요한 순간에 전달해야 합니다. 그래야 최대한 빨리 그들의 생활을 안정시킬 수 있습니다."

푸드 팬트리를 찾는 것은 대개 근무 시간 감소, 의료비 청구서, 임대료 인상 등 다른 문제의 증상이며, 식료품만으로는 이를 해결할 수 없습니다. 그래서 Food Collective는 가정이 다시 안정을 되찾는 데 도움이 되는 서비스 및 지원과 연결될 수 있도록 하고, 자선 식량 지원이 필요한 기간을 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 이를 위해서는 각 가구가 푸드 팬트리를 방문했다는 사실 이상으로 그 가구에 대해 더 많이 알아야 하며, 그들을 주거, 의료, 복지 혜택 지원과 연결해 주어야 합니다.

소프트웨어 엔지니어링 디렉터인 Mark Mollenkopf는 이러한 평가를 관리하기 위해 FreshTrak을 구축했습니다. 첫 버전이 나온 이후 17년 동안 FreshTrak은 푸드 팬트리 데스크 쪽에서 사용하는 시스템으로 자리 잡았습니다. 방문 기록을 남겨 모든 이웃이 한결같고 명확한 방식으로 환영받을 수 있도록 하며, 이미 공유한 정보를 다시 말할 필요가 없도록 합니다. 하지만 팀은 소프트웨어를 개선하고 확장하려 할 때 여력의 한계에 부딪혀 왔습니다. 그는 "Nick과 저는 10년 가까이 벽에 커다란 포스트잇을 붙여 놓고 아이디어에 스티커 투표를 하는 회의를 해 왔습니다."라고 말했습니다. “저희는 그중 일부만 겨우 추진할 수 있었습니다. 시간도, 돈도, 지식도 한정되어 있었기 때문입니다. 그중 수백 장이 제 사무실 구석에 판지 통에 말린 채 쌓여 있습니다.”

이 플랫폼을 다른 푸드뱅크로 대규모 확장하는 것은 아직 실현되지 못한 아이디어 중 가장 큰 것이었습니다. 푸드뱅크는 저마다 독립된 조직이고, 주마다 TEFAP 및 CSFP와 같은 연방 식품 지원 프로그램에 대한 자체 규정이 있기 때문에, 배포할 때마다 소프트웨어를 수작업으로 조정해야 했습니다. Davis는 이렇게 말했습니다. “우리 업계에는 '푸드뱅크 하나를 봤다면, 딱 그 푸드뱅크 하나를 본 것일 뿐'이라는 격언이 있습니다.” “AI가 등장하기 전까지는 그 때문에 다음 주나 다음 지역으로 확장하기가 극도로 어려웠습니다.”

Claude로 FreshTrak 및 관련 도구를 구축합니다

The Food Collective의 엔지니어들은 여러 AI 도구를 사용해 보았으며, 지난 6개월 동안 조직 대부분이 Claude로 정착했다는 사실을 알게 되었습니다. Davis는 “저는 몇 달째 Mark에게 다른 도구에 대한 승인을 단 한 건도 보낸 적이 없습니다.”라고 말했습니다. “기관 전체가 같은 도구를 사용하는 데 점점 더 능숙해지면서, 우리는 서로 공유할 수 있는 요령과 노하우를 익히고 있으며, 이는 도구를 도입하는 우리 자체의 역량을 가속화합니다.”

결정적인 순간은 주별 규정과 관련된 문제에서 찾아왔습니다. FreshTrak을 도입하는 주마다 고유한 자격 요건 로직, 보고 형식, 동의 문구가 있으며, 각 주에 맞춰 조정하는 작업은 지금까지 늘 수작업으로 이루어져 왔습니다. FreshTrak의 전체 코드베이스와 새로운 주의 규정을 제공받은 Claude Code는 플랫폼의 기존 구조를 존중하면서도 실제로 작동하고 테스트까지 완료된 구현물을 만들어 냈습니다. The Food Collective의 엔지니어와 지역 프로그램 담당자는 여전히 콘텐츠 전문성과 주 정부 기관과의 관계를 책임집니다. 이들은 각 요구 사항을 해석하고, Claude가 구현하는 모든 규칙을 주 정부의 지침에 따라 검토하며, 배포 전에 최종 승인을 합니다. Davis는 “다른 도구들도 함수 하나쯤은 작성할 수 있었습니다”라고 말했습니다. “Claude는 전체 시스템을 이해했습니다. 마치 이곳에서 수년간 일해 온 시니어 엔지니어처럼 우리 코드를 읽었고, 기꺼이 검토받고, 반박당하고, 수정 요청을 받아들였습니다.”

이제 Claude는 엔지니어링 팀 전체의 업무 방식에 자리 잡았습니다. 엔지니어가 Slack에서 Claude Tag에 작업 내용을 전달하면, Claude Tag는 FreshTrak 코드베이스를 분석하여 작업하고 풀 리퀘스트를 생성한 뒤, CI/CD 파이프라인에 반영되기 전에 팀과 함께 여러 차례 검토를 진행합니다. Claude Code는 엔지니어가 대규모 리팩터링, 마이그레이션, 여러 서비스에 걸친 변경 등 더 심도 있는 작업을 수행하는 곳입니다. 인간 엔지니어의 승인, 자동화된 테스트 통과, 그리고 풀 리퀘스트에 대한 최소 1회의 Claude 지원 코드 리뷰를 거치지 않고는 어떤 것도 병합되지 않습니다.

그러한 심층적인 작업의 상당 부분은 현대화 작업입니다. FreshTrak의 코드베이스는 15년도 더 되었으며, 팀은 Claude Code를 통해 이를 현대화하고 있습니다. “저희는 레거시 코드베이스를 리팩터링하는 데 Claude Code를 활용해 왔습니다. 이 코드베이스는 15년도 더 된 것으로, 이제 저희는 새로운 수준의 접근 권한과 보안, 그리고 개선된 사용자 인터페이스를 갖추어 이를 현대화하고 있습니다”라고 Mollenkopf는 말했습니다.

새로운 인터페이스 역시 Claude와 함께 설계되고 있습니다. 이 팀은 Claude Design을 사용해 UI 파트너의 Figma 디자인과 고객 인터뷰에서 수집한 요구 사항을 결합하고 있으며, 그 결과물을 모든 FreshTrak 애플리케이션을 위한 단일 디자인 시스템으로 만들어 가고 있습니다. Mollenkopf는 “이제 Claude의 지원을 받아 모든 애플리케이션을 위한 자체 디자인 시스템과 최신 UI를 구축하고 있습니다.”라고 말했습니다. “Figma를 디자인 시스템으로 전환함으로써 새로운 애플리케이션 작업 속도를 높일 수 있었습니다.”

Claude Tag 덕분에 코드베이스에서 작업하게 되리라고는 전혀 예상하지 못했던 사람들도 코드베이스를 다룰 수 있게 되었습니다. Claude Tag 사용 환경을 갖추고 전화로 첫 작업을 안내받은 한 기술 지원팀 구성원은 Mollenkopf가 집에 도착했을 무렵 이미 Slack에 풀 리퀘스트를 올려 두었고, 그 풀 리퀘스트는 다음 날 프로덕션에 배포되었습니다. “그분은 원래 엔지니어가 아니었습니다. 하지만 이제는 엔지니어입니다”라고 Mollenkopf는 말했습니다. “그래서 그분이 저희 팀에 합류하고 싶어 했던 것입니다.” 나머지 지원팀원들도 특이한 문제가 발생하면 같은 방식으로 Claude 채팅을 활용해, Claude에 코드베이스를 살펴보고 가능성이 높은 원인을 찾아 달라고 요청합니다. 덕분에 문제의 근원에 더 빠르게 도달할 수 있습니다.

FreshTrak 그 이상

FreshTrak은 팀이 가장 먼저 집중한 대상이었습니다. Claude를 활용해 팀은 이를 이웃들이 직접 사용하는 플랫폼으로 리팩터링했습니다. 올가을 출시되는 FreshTrak 모바일 앱은 이를 이웃들의 손안에 전해 줍니다. 사용자는 근처에서 운영 중인 푸드 팬트리를 찾고, 프로필을 한 번만 만들어 두면 참여 중인 푸드 팬트리에 방문을 예약할 수 있으며, 체크인이 이미 완료된 상태로 도착할 수 있습니다. 팀은 Claude를 사용해 앱에서 이웃이 이용하는 플로우와 앱에 데이터를 공급하는 API를 구축했습니다. 다음 단계는 에이전트 기반 검증입니다. 이는 Claude Developer Platform을 활용할 계획인 기능으로, Claude가 기관에 직접 푸드 팬트리 운영 시간을 확인하여 어떤 가족도 문이 닫힌 곳으로 안내받는 일이 없도록 합니다.

같은 재구축 과정에서 푸드 팬트리와 클리닉도 연결되었습니다. Mid-Ohio Farmacy 프로그램을 뒷받침하는 플랫폼인 FreshTrak Health를 통해 파트너 의료 시스템의 의료 제공자는 환자의 식량 불안정 여부를 선별하고, 환자의 전자의무기록과 연동하면서 환자를 Food Collective에 연계합니다. 팀은 Claude를 활용해 해당 의뢰를 FreshTrak으로 전달하고, 환자를 등록하며, 모든 Farmacy 방문 기록을 남기고, 그 결과를 진료팀에 다시 전송하는 통합 기능을 구축했습니다. 또한 이 팀은 불과 몇 주 만에 사례 관리자들이 같은 시스템에 기록하는 자립도 평가 도구를 구축했습니다. 이 평가는 식품 지원 방문을 넘어 가구의 주거, 소득, 건강 관련 필요를 종합적으로 보여줍니다. 이제 건강보험 파트너사는 의뢰가 실제 방문으로 이어졌는지, 그리고 그 방문이 환자의 건강 개선으로 이어졌는지를 확인할 수 있습니다.

팀 전체가 직접 구축할 수 있도록 지원

엔지니어링 부서 외의 직원들도 Claude를 활용해 직접 프로토타입을 만들고, 실제로 작동하는 아이디어를 엔지니어링 팀에 넘겨 출시하도록 합니다. Food Collective의 연구 및 영양 담당 이사는 냉장고와 식료품 저장실에 있는 것을 사진으로 찍으면 이미 가지고 있는 재료로 오늘 저녁에 바로 만들 수 있는 건강한 레시피를 받아볼 수 있는 기능을 구축했습니다. 엔지니어링 팀은 이 프로토타입을 단 며칠 만에 프로덕션에 적용했습니다.

이제 그러한 프로토타입 제작의 상당 부분이 대화에서 시작됩니다. Mollenkopf는 "저와 저희 팀원들에게 판도를 바꾼 Claude 활용법 중 하나는 음성 모드에서 Claude를 사용해 특정 주제에 대해 양방향 대화를 나누는 것이었습니다"라고 말했습니다. 그는 음성 모드를 활용해 인프라, 아키텍처, 파이프라인 옵션을 검토하며, 팀의 비즈니스 분석가들은 현장에서 관찰한 내용을 프로토타입으로 전환하는 데 이 기능을 활용합니다. “저희 비즈니스 분석가는 오하이오주 북동부의 한 푸드뱅크에서 몇 시간을 보냈고, 집으로 돌아오는 2시간 30분 동안의 운전길에 Claude와 대화를 나눴습니다. 월요일 아침이 되자, 그는 제게 보낼 작동하는 프로토타입을 완성해 두었습니다.”

Claude Developer Platform은 Food Collective가 외부로도 시야를 넓힐 수 있도록 돕습니다. 한 개발자는 Claude API를 기반으로 푸드뱅크 운영에 영향을 미칠 수 있는 모든 사항을 찾기 위해 뉴스와 간행물을 검색하는 반복 실행형 리서치 환경을 구축했습니다. 여기에는 작물 손실 및 특정 작물의 과잉 생산, 연료 및 공공요금 등 Food Collective가 지원하는 사람들의 경제 상황이 포함됩니다. 업무에 영향을 미칠 수 있는 오하이오주 또는 다른 주의 규제 변화, 그리고 환경 및 기술 변화. Mollenkopf는 "저희는 API를 활용해 이러한 기초 조사를 정기적으로 수행하고 있습니다. 이를 통해 저희가 지원하는 이웃들에게 영향을 미칠 수 있는 상황을 지속적으로 파악하고, 리더십 팀에도 최신 정보를 공유할 수 있습니다"라고 말했습니다.