Claude Code 같은 LLM으로 직접 스타일(Direct Style)로 작성된 Scala 3 애플리케이션을 생성할 때 필요한 가이드라인과 도구 설정, 개발 프로세스, 그리고 Tapir/Ox 활용 팁을 정리한다.
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Adam Warski
SoftwareMill Chief R&D Officer
게시: 2026년 3월 19일 | 읽는 데 15분 15 minutes read
Scala는 현존하는 최고의 언어이지만, 비즈니스 애플리케이션 개발에서 (아직은?) 가장 보편적인 언어는 아닙니다. 하지만 우리는 그걸 바꾸려는 미션을 갖고 있습니다! 물론 시작은 모두가 지금 하고 있는 것부터죠. 바로 Claude Code나 다른 LLM을 활용해 애플리케이션을 생성하는 것입니다.
AI는 TypeScript, Java, Python 같은 가장 인기 있는 애플리케이션 스택을 강하게 이해하고 있습니다. 그렇다면 Scala 3 애플리케이션을 작성하라는 과제를 받았을 때 AI 에이전트는 얼마나 잘 해낼까요? 그리고 더 어렵게, Scala 내부에서도 널리 퍼진 접근은 아닌 direct style을 요청한다면 어떨까요?
LLM이 직접 스타일 Scala 3 애플리케이션을 작성하려면 어떤 가이드가 (필요하다면) 필요할까요? 함께 살펴보겠습니다!
Claude Code(제가 현재 선택한 LLM)가 직접 스타일 Scala 3 애플리케이션 작성 과제를 어떻게 다루는지 보기 위해, 다음을 수행하는 애플리케이션을 (여러 번) 생성해 보았습니다. HTTP API를 통해 SOAP 메시지를 받아, 들어오는 데이터를 Kafka에 저장하고, Kafka에서 S3로 데이터를 옮기는 백그라운드 프로세스를 실행하되, 데이터를 시간 단위 파일로 묶어서 업로드하는 애플리케이션입니다.
기술 스택은 다음과 같습니다:
수행해야 할 작업의 범위가 꽤 다양해서, LLM의 벤치마크로 좋다고 생각했습니다:
첫 시도에서는 Claude와 대화하면서 기능을 하나씩 진행하는 방식으로 인터랙티브하게 애플리케이션을 작성했습니다. 코드는 자동 및 수동으로 리뷰했고, “좋은 직접 스타일 Scala”(혹은 최소한 제가 생각하는 좋은 스타일)을 위해 무엇을 개선할 수 있는지도 짚었습니다.
이 세션 동안 CLAUDE.md는 비어 있었고, Claude가 어디에서 막히고 어떤 부분에서 가장 많은 수정이 필요했는지 메모했습니다. 전반적으로 Claude는 Scala 3이나 직접 스타일 Scala를 사용하는 데 큰 문제가 없었습니다. 대부분은 “그냥 동작”했습니다. 그래서 Scala를 어느 정도 알고 있고, 워크플로가 자율적이라기보다 인터랙티브한 편이라면, 여기서 멈춰도 충분합니다.
궁금하시다면, 제가 도움을 주며 Claude가 작성한 코드는 여기에 있습니다. 저는 구현 전에 기능을 조사하고 명세하기 위해 OpenSpec을 사용했습니다.
이 실험의 결과는 상당히 만족스러웠지만, Claude가 자율적으로도 잘 설계된 Scala 3 직접 스타일 애플리케이션을 생성할 수 있을까요? 그러려면 몇 가지 가이드가 필요합니다.
가장 먼저 눈에 띈 것은 Claude가 모든 것을 bash와 sbt로 하려 한다는 점입니다. 컴파일, 테스트 실행은 물론 의존성 확인까지(jar를 풀고 클래스를 디컴파일하는 식으로...) 말이죠.
sbt는 속도 챔피언이 아니므로, 첫 번째 조언은 항상 sbt --client를 사용하라는 것이었습니다. 이는 백그라운드 sbt 서버를 시작한 다음 거기에 연결하기 때문에, 이후 sbt 명령이 훨씬 빨라집니다. 다만 LLM이 애플리케이션을 실행하려고 하면 sbt를 직접 써야 하는데, 그렇지 않으면 애플리케이션이 오동작할 때 쉽게 중단하거나 종료할 수 없기 때문입니다. 이로부터 일반적인 Scala용 CLAUDE.md의 첫 부분이 나옵니다:
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* use `sbt --client` instead of `sbt` to connect to a running sbt
server for faster execution
* to verify that the app starts use `sbt run`, WITHOUT
`--client`, as it prevents interrupting the process
* before committing, ALWAYS format all changed Scala files using
the sbt `scalafmt` plugin: `sbt --client scalafmtAll`
둘째로, 저는 VS Code + Metals로 작업하고 있는데, Metals MCP가 설치되어 사용 가능함에도 불구하고 위 일이 벌어졌습니다. 분명히 훨씬 더 잘할 수 있습니다!
Metals MCP는 Claude가 bash를 통해 sbt를 사용하던 케이스의 90%를 커버하는 도구를 제공합니다. 그런데 LLM 신들만이 아는 이유로, MCP가 활성화되어 있어도 보통은 사용되지 않습니다. 하지만 CLAUDE.md에 추가 지시사항을 넣으면 엄청나게 달라집니다:
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* ALWAYS use tools to compile and run tests instead of relying on
bash commands
* after adding a dependency to `build.sbt`, ALWAYS run the
`import-build` tool
* to lookup a dependency or the latest version, use the
`find-dep` tool
* to lookup the API of a class, use the `inspect` tool
이 간단한 지시사항만으로도 Claude는 거의 항상 Metals MCP를 사용하게 되며, 보는 사람 입장에서도 즐겁습니다. 답이 거의 즉시 돌아오고, 심볼을 합리적인 방식으로 인스펙트하며, 사고 과정의 상당 부분이 test, compile, import-build, inspect 등의 도구와의 상호작용으로 구성됩니다.
전반적으로 Claude는 Scala 3를 꽤 잘 알고 있습니다. 새로운 타입, 새로운 문법 등을 문제 없이 사용합니다. 여기서 제가 추가로 준 조언은 중괄호 없는 문법을 사용하라는 것뿐이었습니다. 이는 Scala 3에서 강제되는 사항이라기보다 프로젝트별 선호에 가깝습니다:
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* avoid using {} and use braceless syntax
Scala 프로젝트를 작성하라고 하면, Claude의 기본값은 cats-effect를 사용하는 것입니다. 하지만 제 목표는 직접 스타일이었고, 이는 기술 스택에 명확히 표시되어 있었습니다. 이 요구사항이 들어가면 Claude는 대체로 올바른 코드를 생성했지만, 반복해서 나타나는 문제들이 있었습니다.
대부분은 Claude가 Tapir와 Ox를 알고는 있지만 지식이 아주 깊지는 않고, 오래된 버전에 기반한 경우가 많다는 점에서 비롯됩니다. 그래서 최신의 직접 스타일에 맞춘 API를 알려줄 필요가 있습니다:
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# Direct-style Scala
* in Tapir, use the `.handle...` methods instead of
`.serverLogic...` ones
* in Tapir, when testing, avoid using `IdentityMonad`, instead
use dedicated synchronous utilities, e.g.,
`BackendStub.synchronous`
* using `OxApp` to implement proper resource management on
shutdown
* only propagate concurrency scope (`using Ox`) when absolutely
needed. Prefer creating nested, local, structured concurrency
scopes instead.
* use Ox's `Channel`s to communicate between threads instead and
to avoid shared mutable state
전체 애플리케이션을 자율적으로 생성하려면, 기준선 실험에서 얻은 교훈만으로는 부족합니다.
저는 OpenSpec이 저장소에 작성해 둔(상당히 자세한) 명세를 모두 갖고 있었기 때문에, Claude에게 같은 애플리케이션을 처음부터 다시 생성하는 데 사용할 수 있는 프롬프트를 만들어 달라고 요청했습니다.
그리고 Claude가 처음에는 포함시켰던 모든 기술적 세부사항을 제거한 뒤(향후 에이전트들이 개발 중에 더 자유롭게 선택할 수 있도록 그렇게 요청했습니다), 결과는 이것이었습니다.
위에서 설명한 CLAUDE.md 파일과 프롬프트를 갖춘 상태에서, Claude를 완전히 자율적이면서도 위험하게(질문을 하지 않도록) 실행할 수 있도록 Sandcat 컨테이너를 띄웠습니다. 또한 개발 프로세스에 대한 간단한 설명도 추가했습니다(자세한 내용은 뒤에서). 결과는... 나쁘지 않았습니다.
애플리케이션은 동작했고 필요한 구성 요소도 모두 있었지만, 가장 큰 약점은 변경 가능한 자료구조, return, var 등의 사용이 광범위했다는 점입니다. 전반적으로 코드가 꽤 명령형이었습니다.
Claude를 더 “함수형” 프로그래머로 만들기 위해 몇 차례 실험을 했습니다. 100% 성공했다고 말할 수는 없지만, 아래 내용을 추가하면 초기보다 훨씬 좋아집니다. 참고로 이는 전체 앱을 자율적으로 생성하는 상황에서의 이야기입니다:
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# Scala projects
* NEVER use non-local returns
* ALWAYS use functional programming: immutable data types,
pattern matching, immutable collections, higher-order
functions, algebraic data types
* instead of mutable state, ALWAYS prefer writing testable, pure
functions that accept and return a state data type. Use mutable
state only locally at the top-level
# Coding style
* take care of good naming; responsibilities in code should be
segregated between appropriately named entities
* when dealing with resources, properly track who owns which
resources, and ensure proper ordering on cleanup
* when possible, restrict visibility of classes and top-level
constructs to appropriate sub-packages. No need to restrict
visibility to the main package.
* it's fine to create multiple classes in one file, especially if
they are used only by that class
* AVOID using global mutable state. Instead, use an immutable
state that is passed & returned from functions. Local mutable
state, such as mutable variables, tightly scoped to a method,
is fine
* AVOID shared mutable state at any cost
* AVOID using mutable collections
* comment on any aspects that aren't obvious from the
implementation, but are important to know when reading the code
가변성을 피하는 것 외에도, 가시성 및 네이밍에 관한 가이드가 포함되어 있는데, 이런 부분도 종종 개선이 필요합니다.
그럼에도 Claude가 제 가이드를 받으며 반복적으로 개발한 기준선 버전이 “함수형” 측면에서는 여전히 훨씬 더 깔끔했습니다. 이는 특히 Kafka -> S3 뷰 생성기(데이터를 시간 단위 파일로 버킷팅하는 부분)에서 두드러졌습니다.
자율 실행 시 Claude는 일관되게 변경 가능한 Builder 류의 클래스를 만들며, 그 내부에서 변경 가능한 컬렉션이나 클래스의 var 필드를 사용합니다. 반면 협업 방식의 기준선에서는, 주요 비즈니스 로직이 전달받고 반환하는 불변 State 류 클래스를 만들었고, 메서드 로컬의 변경 가능한 변수에만 저장했습니다. 이런 설계는 오용하기가 더 어렵습니다. 가변성이 더 로컬에 머물고, 동시성 문제를 일으킬 방법 자체가 없기 때문입니다. 하지만 자율 생성에서 이런 설계를 재현하는 것은 쉽지 않았습니다.
프롬프트와 CLAUDE.md 모두에서 다양한 문구를 시도했지만, 아직 완전한 자율 성공에는 이르지 못했습니다. 이것은 개선 및 향후 연구의 여지가 있는 지점입니다.
프롬프트는 개발 프로세스에 대한 설명 없이는 완성되지 않습니다. 즉, 명세만 주어진 상태에서 작지만 결코 단순하지 않은 애플리케이션을 처음부터 어떻게 작성할 것인가에 대한 접근이 필요합니다. 여기의 지시사항은 먼저 plan.md 파일을 생성하고, 각 요구사항을 태스크로 쪼개는 것을 포함합니다. 그리고 각 태스크를 반복적으로 구현해 나가는 방식인데, 특별히 혁신적이거나 대단한 것은 아닙니다.
하지만 제가 코드 품질(그리고 종종 정확성)을 높이는 데 가장 도움이 된다고 느낀 한 가지는 코드 리뷰였습니다. 제가 하는 리뷰가 아니라, Claude 스스로 하는 리뷰였습니다. 저는 여러 리뷰 에이전트를 자주 사용하고 있는데(타깃 기능 커버리지 및 정확성, 성능, 코드 가독성, 테스트 최소주의, 추상화/DRY 등을 커버), 각 태스크 후에 Claude에게 그 에이전트들을 사용해 코드를 리뷰하게 하면 토큰이 조금 더 들긴 해도 많은 문제를 찾아 고칠 수 있었습니다.
다만, Claude가 매 태스크마다 자기 일을 리뷰하도록 강제하는 것은 어렵다는 것을 알게 됐습니다. ALWAYS나 MUST를 대문자로 쓰거나, 공손하게 말하거나, 덜 공손하게 말하거나, 리뷰 요구를 반복하는 등 여러 시도를 했지만, 에이전트는 첫 번째 또는 두 번째 태스크 이후에 “편리하게” 리뷰를 잊어버리곤 했습니다. 혹은 리뷰를 한 번만 수행하고 재리뷰 요구를 건너뛰기도 했습니다. 따라서 이것 또한 개선 여지가 있는 영역입니다.
결국 더 잘 동작한 것은, 단일 태스크가 아니라 태스크 그룹(즉, 전체 기능 단위)에 대해 리뷰를 요청하는 방식이었습니다. 전체적으로, 프롬프트에서 개발 프로세스를 설명하는 부분은 다음과 같습니다(완전성을 위해 포함하며, 이 부분은 직접 스타일 Scala 앱 작성과 엄밀히 관련된 것은 아닙니다):
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# Development process
## Write a plan
First write a step-by-step implementation plan. Store the plan in
a `plan.md` file. Do not include any code in the plan.
* The plan should consist of multiple tasks
* Tasks should be designed to be implemented individually, one by
one
* Tasks should be grouped by feature / technical concern, so that
when all tasks from a group are implemented, the feature is
complete
* Each task should handle a single concern and gradually move the
system toward the goal
* Make sure there are no additional features planned
## Implement
Execute the implementation plan step by step
* Iterate on the implementation of consecutive tasks. The code
MUST compile without warnings, and the tests MUST pass
* Unit tests should be focused, non-overlapping, each covering a
single well-defined scenario
* After completig all tasks from a task group, ALWAYS perform a
code review, taking into account the coding guidelines. You
MUST run a code review before proceeding to the next task
group.
* ALWAYS apply code review remarks, and then repeat the review
process. If there were no remarks, proceed to the next task
group.
* All developed features should be integrated with the rest of
the system, so that there's no dead or unreachable code.
Anything that's developed must be somehow reachable from the
main entrypoint.
* Commit the result and proceed to the next task in the
implementation plan
* Mark the task as done in the plan file
Work on the implementation autonomously. Do not ask any
questions, resolve any issues on your own.
자율적으로 생성된 직접 스타일 Scala 앱은 좋았지만, Bootzooka 템플릿에 들어있는 것은 더 좋았습니다. 관측 가능성(observability)과 가상 스레드, 그리고 직접 스타일에 특화된 Scala 패턴이나 최신 Tapir/Ox API 주변에 약간의 요령들이 있는데, Claude는 이를 단순히 모르고 있었습니다. 어떻게 해결할 수 있을까요?
가능한 방법 중 하나는 Bootzooka 템플릿을 그대로 가져와 커스터마이즈하는 것입니다. 하지만 저는 다른 길을 택했습니다.
먼저, Tapir 문서와 Ox 문서의 목차를 링크 -> 챕터 설명 쌍 형태로 압축해 단일 파일로 만들었습니다. 하지만 이를 프롬프트에 추가해도 큰 차이는 없었습니다.
두 번째 시도는 달랐습니다. 저는 Claude에게 Bootzooka 코드베이스를 살펴보고, 유스케이스 기반의 "direct-style book"을 생성해 달라고 요청했습니다. 유스케이스는 제가 직접 골랐지만, 텍스트는 전적으로 AI가 생성했습니다. 초기에는 Claude가 너무 장황했고 몇 군데에서는 환각도 있었기 때문에 약간의 다듬기가 필요했습니다.
핵심 아이디어는 프롬프트의 일부로 LLM이 다음 내용을 받도록 하는 것입니다:
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When implementing Scala 3 direct-style applications using Tapir,
Ox, or sttp, consult the guide at:
https://raw.githubusercontent.com/VirtusLab/direct-style-guide/refs/heads/master/index.md
The index lists self-contained chapters by use-case (error
handling, authentication, testing, observability, persistence,
configuration, etc.). Fetch the chapter relevant to your current
task for implementation patterns and code examples.
Base URL for chapters:
https://raw.githubusercontent.com/VirtusLab/direct-style-guide/refs/heads/master/
index.md에는 각 챕터에 대한 참조 목록과 함께, 각 챕터가 실제로 커버하는 유스케이스가 무엇인지에 대한 설명이 들어 있습니다. 이를 통해 LLM은 현재 문제에 해당하는 유스케이스를 선택하고, 해당 내용만 선택적으로 컨텍스트에 로드할 수 있습니다.
그리고 결과는 훨씬 좋아졌습니다! 생성된 애플리케이션은 JVM 메트릭, 가상 스레드 컨텍스트 전파, 로깅 통합을 포함해 OpenTelemetry 관측 가능성을 올바르게 통합합니다. Claude는 더 이상 TapirSyncStubInterpreter로 엔드포인트 테스트에 대한 광범위한 리서치를 수행하지 않고, sttp의 endpoint-as-request 인터프리터를 추가로 활용하는 템플릿 솔루션을 갖게 됩니다.
물론 direct-style-guide를 유지하는 것은 추가 작업입니다. Bootzooka, Tapir, Ox, sttp의 변경과 동기화되어야 하기 때문입니다. 하지만 에이전트를 사용해 자동화할 수 있을 것입니다. 물론, 다른 사람들도 이 아이디어가 유용하다고 느껴야겠죠(아직이라면, 저희 OSS 저장소에 ⭐도 부탁드립니다! :) ).
정리하자면: Claude는 기술 스택과 선택한 패러다임만으로도 올바른 직접 스타일 Scala 3 애플리케이션을 생성합니다. 하지만 몇몇 영역에서는 가이드가 유용합니다.
CLAUDE.md의 일부로, 다음 지시사항을 포함하세요:
그 다음 Claude는 다음을 포함하는 프롬프트가 주어지면, 우아한 직접 스타일 앱을 생성합니다:
마지막으로, 개발을 간소화하고(Claude가 리서치하는 시간을 절약) 직접 스타일 애플리케이션의 덜 명백한 측면들을 제대로 구현하려면, Bootzooka 템플릿에 이미 구현된 내용을 따르도록 Claude에게 요청하는 접근이 매우 유용합니다. 직접 따라 하게 하는 것이 아니라, 프롬프트에 AI를 위한 AI 생성 책 링크를 포함하는 방식으로 말이죠: direct-style-guide.
그렇다면 여러분은 Scala로 무엇을 생성하고 계신가요?
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