무신사 AI 해커톤 운영기 — 4시간 30분 동안 AI와 함께 코딩하기

요약

무신사 엔지니어링이 4시간 30분 AI 해커톤 무슨사이(MUSNSAI)를 운영·진행. 4시간 30분, 당일 랜덤 매칭(최대 3명), 사전 개발물 금지, AI 도구 무제한 규칙. 운영 도구(티징·매칭·타이머·보이스오버·평가·리포트)도 AI로 제작, 평가도 AI가 수행. 결과: 19K+ 라인 코드 생성, 전 팀 완성률 100%. 필자 프로젝트 MUBANG에서는 Claude Code 3 인스턴스 + Junie 역할 분담 실험.

내용

무신사는 2025년 여름 Junie·Cursor·Claude를 사내 AI 코딩 에이전트로 공식 지원하기 시작. 그러나 도구 도입만으로 생산성·문화가 바뀌지는 않고, 개인 실험 수준에 머무는 경우가 많음. 팀 단위로 AI와 같이 코딩하는 경험을 만들고 실무 사례를 사내에 축적하기 위해 해커톤이라는 무대를 택함. 짧은 시간 안에 학습 → 실험 → 결과 → 공유 사이클을 압축할 수 있고, "실패해도 괜찮다"는 면허를 줄 수 있는 것이 출발점.

행사 이름 "무슨사이(MUSNSAI)"는 MUSINSA의 가운데 알파벳 I를 옮긴 조합. 슬로건 "AI와 함께, 코드가 워킹한다"는 패션 회사 정체성을 끌어 들임. 운영 철학은 "경쟁이 아니라 학습, 순위가 아니라 경험" — 모든 프로젝트를 동일 기본 점수에서 출발시키고 강점 카테고리로 시상 분배. 본문은 운영 설계, 현장 진행, 필자가 진행한 MUBANG 프로젝트의 AI 역할 분담, 평가·시상 흐름 정리.

해결 / 접근

운영 규칙·설계

• 시간: 4시간 30분
• 팀: 당일 현장 랜덤 매칭, 최대 3명 (주문·클레임·세일·배송·쿠폰 등 다른 도메인 백엔드 개발자가 섞이도록)
• 사전 개발물 제출 금지, AI 도구 사용 무제한
• 주제 제한 없음, 핵심은 AI 실험
• GitHub 레포지토리 사전 준비, 팀별 브랜치로 결과물 제출

운영 도구도 AI로 제작

• 티징 사이트, 실시간 랜덤 팀 매칭, 해커톤 타이머·시각 효과, AI 오프닝·클로징 보이스오버, 프로젝트 평가 도구, 결과 리포트 자동화
• 행사 자체를 "AI로 운영되는 AI 해커톤"으로 지향

MUBANG 프로젝트 — Claude Code 멀티 인스턴스 + Junie

• Claude Code 3개 인스턴스 동시 실행, 각각 다른 역할
  • 메인: 핵심 기능 개발 (시니어 프로그래머 포지션)
  • 보조: 문서 작성·업데이트 + 기능 개발 병행
  • 검증: 코드 테스트·리팩토링·버그 수정
• 필자는 세 인스턴스를 지휘하는 시니어 IC(Individual Contributor)처럼 작업
• Junie는 프리랜서 엔지니어처럼 독립 모듈 구현 + 문서화·QA 보조 — 요구사항·범위 정의 → 결과물 제출 → 본 팀 검수·통합 흐름

가이드라인 문서로 AI에 규칙 공유

• CLAUDE.md — 코드 스타일·테스트 규칙·협업 규칙. 변경 시 즉시 업데이트해 AI와 팀원이 같은 규칙 공유
• .junie/guidelines.md — Junie 전용 가이드. 맡을 모듈, 산출물 형태, 커뮤니케이션 방식 정의

평가 — AI가 GitHub 브랜치 분석

• 사전 정의 기준에 따라 코드·문서 분석
• 평가 항목: 코드 품질(라인 수·구조·패턴·컨벤션), 프론트엔드/UI(모던 프레임워크·UX·재사용성), 테스트 품질(파일 수·커버리지 추정·자동화), AI 활용도(CLAUDE.md·.junie/guidelines.md 같은 가이드 문서 협업), 혁신성(아이디어·접근·확장 가능성)
• 시상 카테고리 예: 코드 히어로상, 테스트 장인상, 디자인 장인상, 에이전트 활용왕, 창의 폭발상, 알잘딱깔센상
• 강점 기반 — 모든 팀이 한 카테고리에서 수상

결과 / 참고

• 19K+ 라인 코드 생성, 전 팀 완성률 100%
• 운영 도구 + 평가까지 AI 자동화로 묶어낸 단발성 행사
• MUBANG 사례: 무신사 스냅 사진 액자 연동, 거실에 무신사 TV 영상 캐비닛, 거울 앞 가상 피팅(개인 사진 기반 AI 스타일링 합성)을 3시간 안에 프로토타입까지
• 부수 학습: AI에게 시니어·주니어·프리랜서 같은 포지션을 부여 가능하다는 협업 모델 가능성 확인
• 작성자: 무신사 주문 백엔드 박준호 (운영진 + 참가자)
• 출처: 무신사 테크 (Medium)