AI로 Solana 앱을 구축하는 방법

Solana AI 개발의 과제

Solana의 고유한 아키텍처와 요구사항은 AI에 문제를 일으킬 수 있습니다. AI가 이를 고려하지 않으면 코드를 디버깅하거나 프로그램을 다시 작성하는 데 시간을 낭비하게 됩니다. 개발을 간소화하려고 AI를 사용하는 목적이 무색해집니다.

Solana의 고유한 아키텍처

Solana는 크게 세 가지 측면에서 차별화됩니다.

1. 계정 기반 모델

Ethereum과 같은 많은 블록체인은 데이터를 스마트 컨트랙트의 내부 스토리지에 직접 연결합니다. 반면 Solana의 프로그래밍 모델은 모든 것을 "계정" 중심으로 구성합니다. 계정이 데이터를 보관하고, "프로그램"(Solana에서 스마트 컨트랙트에 해당)이 해당 데이터를 수정하고 상호작용합니다. 

Solana에서는 프로그램 자체를 포함해 모든 것이 계정이라는 점이 핵심적인 차이입니다. 프로그램은 실행 가능한 데이터를 저장하는 계정일 뿐이며, 이를 통해 명령을 처리합니다. 반면 Ethereum은 개인 키로 제어되는 외부 소유 계정(EOA)과 코드 및 내부 스토리지를 보유한 스마트 컨트랙트를 구분합니다. 

이러한 근본적인 차이는 특히 Solana 코드를 작성할 때 오해를 일으킬 수 있습니다. Ethereum 스마트 컨트랙트와 마찬가지로 계정 모델에 익숙하지 않은 개발자는 프로그램이 자체 데이터를 소유할 수 있다고 잘못 생각할 수 있습니다. 이런 가정은 Solana에 배포할 때 런타임 오류나 보안 취약점으로 이어질 수 있습니다.

2. 프로그램 파생 주소(PDA)

프로그램 파생 주소(PDA)는 프로그램 ID와 시드로 생성됩니다. PDA를 사용하면 개인 키 없이도 프로그램이 계정을 구성할 수 있습니다. 하지만 AI 모델은 일반 주소와 PDA의 차이를 구분하지 못할 수 있습니다. 시드 처리를 누락하거나 소유권을 확인하지 않으면 Rust 코드로는 올바르더라도 Solana 코드로는 올바르지 않습니다.

3. 병렬 실행

Solana의 런타임인 Sealevel을 사용하면 트랜잭션을 하나씩 처리하는 기존 블록체인과 달리 트랜잭션을 병렬로 처리할 수 있습니다. 트랜잭션이 읽고 쓸 계정을 미리 지정하기 때문에 가능합니다. Solana는 이 정보를 바탕으로 잠금이 필요한 계정을 판단하고 여러 트랜잭션을 동시에 안전하게 실행합니다. 

AI는 이 모델을 자주 잘못 이해합니다. Ethereum Virtual Machine(EVM)처럼 트랜잭션이 순차적으로 실행된다고 가정할 수 있습니다. 그 결과 병렬 처리에 최적화되지 않은 코드가 만들어질 수 있습니다. Solana의 계정 기반 잠금 시스템은 EVM의 접근 방식과 다르므로 AI가 성능이 낮거나 확장성이 떨어지는 코드를 작성할 수 있습니다.

자주 발생하는 문제

AI로 Solana 앱을 구축할 때 개발자가 반복해서 겪는 몇 가지 문제가 있습니다.

1. 잘못된 코드

AI가 Rust에서는 컴파일되지만 Solana에 배포하면 실패하는 함수를 만들 수 있습니다. 예를 들어 AI 페어 프로그래밍 도구가 서명자를 누락하거나 계정 참조를 잘못 해석할 수 있습니다. 그 결과 실제 테스트나 트랜잭션을 실행하거나 보안 감사를 완료하기 전까지 발견하기 어려운 버그 또는 보안 취약점이 생깁니다.

2. 최적화되지 않은 코드

AI가 생성한 코드가 작동하더라도 컴퓨트 유닛에 최적화되지 않았거나 트랜잭션 처리가 느려지고 보이지 않는 병목이 생길 수 있습니다. AI가 계정을 하나씩 업데이트하는 함수를 작성한다고 가정해 보세요. 올바르게 구현하면 Solana가 계정을 동시에 처리할 수 있다는 점을 인식하지 못한 것입니다.

3. 어려운 디버깅

AI 모델은 알려주지 않으면 폴더 구조나 사용자 지정 데이터 타입의 정의 방식을 알지 못합니다. 따라서 기존 설정과 충돌하는 해결책을 제안할 수 있으며, 이를 프로젝트에 다시 병합하기가 까다로워집니다.

Helius AI 도구로 Solana 앱을 더 빠르게 출시하세요

앞서 설명했듯 AI를 활용해 Solana에서 올바르게 구축하는 일은 쉽지 않습니다. 

이를 바꾸기 위해 어려운 부분을 대신 처리하는 Solana AI 개발자 도구 모음을 만들었습니다. 적절한 도구로 라우팅하고, 모범 사례를 적용하며, AI 에이전트가 단일 프롬프트에서 프로덕션 준비가 끝난 앱까지 완성하는 데 필요한 기반을 제공합니다.

Helius MCP 서버

Helius MCP 서버는 Anthropic의 개방형 Model Context Protocol(MCP) 표준을 기반으로 구축되었습니다. getBalance, parseTransaction, getAssetsByOwner, createWebhook을 포함한 60개 이상의 구조화된 도구를 MCP 호환 클라이언트(Claude Desktop, Cursor, VS Code, Windsurf 등)에 제공합니다.

에이전트는 원시 curl 명령을 구성하고 JSON 출력을 파싱하는 대신 타입이 지정된 도구를 호출하고 구조화된 응답을 직접 받습니다. 모든 API 상호작용이 더 빠르고 안정적이며 오류 가능성도 크게 줄어듭니다.

명령 하나로 Claude Code에 추가할 수 있습니다.

claude mcp add helius npx helius-mcp@latest

Helius Skills

에이전트가 사용법을 모른다면 60개가 넘는 도구에 접근할 수 있어도 소용이 없습니다.https://www.helius.dev/blog/helius-for-agents#helius-skills-the-brain

Skills는 라우팅 로직과 참조 파일을 포함해 세심하게 작성된 전문가 지침 세트입니다. 에이전트가 Solana 전문 개발자처럼 작업하도록 가르칩니다.

Skill을 로드하면 에이전트는 NFT 조회에 getProgramAccounts 대신 searchAssets를 사용하고, 우선순위 수수료를 동적으로 가져오며, 가장 높은 랜딩 성공률을 위해 Sender를 통해 트랜잭션을 라우팅해야 한다는 점을 이해합니다. 

네 가지 Skill을 출시했습니다.

• Build – 모든 Helius API를 아우르는 핵심 Solana 개발
• DFlow – DFlow API를 사용하는 트레이딩 앱
• Phantom – Phantom Connect SDK를 사용한 dApp 프런트엔드 구축
• SVM – 심층적인 Solana 프로토콜 내부 구조

Skills는 모델에 구애받지 않으며 OpenAI API, Claude API, Cursor Rules, ChatGPT 사용자 지정 지침과 함께 사용할 수 있습니다.

Skill에 기여하려면 이 양식을 작성해 주세요.

Helius CLI

Helius CLI는 계정 관리, 트랜잭션 전송, webhook 관리, 실시간 스트리밍, 스테이킹, ZK Compression 등을 아우르는 95개 이상의 명령을 갖춘 완전한 기능의 명령줄 인터페이스입니다. 

직접 사용하거나 에이전트가 조작하도록 할 수 있습니다. 모든 명령은 --json 출력과 구조화된 종료 코드를 지원하므로 에이전트가 응답을 파싱하고 오류를 프로그래밍 방식으로 처리하기 쉽습니다.

다음과 같이 Helius CLI를 설치하세요.

npm install -g helius-cli

Helius Claude Code Plugin

Claude Code Plugin은 Helius MCP, DFlow MCP, 네 가지 Skill, 모든 Helius 제품의 심층 참조 파일을 단일 설치 패키지로 제공합니다. MCP를 수동으로 구성하거나 Skill을 별도로 설정할 필요가 없습니다.

설치 방법은 다음과 같습니다.

/plugin marketplace add helius-labs/core-ai
/plugin install helius@helius-labs

설치 후 "이 지갑을 위한 세금 신고 CLI를 구축해 줘" 같은 프롬프트 하나만 입력하면 페이지네이션을 지원하는 완전한 CLI 앱이 만들어집니다. 중간 프롬프트는 필요하지 않습니다.

이 도구들을 함께 사용하면 AI 에이전트가 시행착오 단계를 건너뛰고 첫 프롬프트부터 정확하고 최적화된 Solana 코드를 출시하는 데 필요한 도구와 도메인 지식을 확보할 수 있습니다.

Solana AI 개발 팁

AI를 사용해 Solana 앱을 구축하려면 다음 권장 사항을 따르세요.

1. 강력한 프롬프트로 시작하세요

시스템 프롬프트는 AI의 직무 설명과 같습니다. AI의 역할(예: "너는 Anchor를 사용하는 Solana 프로그래밍 전문가야...”)을 지정하고 따라야 할 규칙을 설명합니다.

다음은 내용을 조금 확장한 일반적인 예시입니다.

# You are an expert in Solana program development.
Specializing in building and deploying smart contracts using Rust and Anchor,
and integrating on-chain data with @solana/web3.js.

---

## General Guidelines
- Write secure, efficient, and maintainable code for Solana programs.
- Thoroughly test and audit all programs before deployment.

## Solana Program Development with Rust and Anchor
- Prioritize Rust's safety and performance.
- Use Anchor macros to simplify account management, error handling, and
  data serialization.
- Keep code modular and maintain a clear separation between logic and data.

## Security and Best Practices
- Enforce strict access controls--ensure only permitted signers can modify data.
- Use PDAs responsibly: validate seeds and ownership checks to prevent conflicts.

## Performance and Optimization
- Minimize transaction costs by bundling operations efficiently.
- Exploit parallelism--don't serialize steps unnecessarily.
- Regularly benchmark your code to spot and remove performance

효과적인 이유

잘 작성된 시스템 프롬프트는 청사진처럼 작동하며 AI를 Solana의 아키텍처에 맞춥니다. 따라서 모든 응답이 정확하고 안전하며 요구사항에 적합해집니다.

1. 올바른 맥락을 설정합니다: AI를 "Solana 전문가"로 지정하면 일반적인 블록체인 가정을 따르는 대신 PDA, 병렬 처리, Anchor와 같은 Solana 고유 기능에 집중합니다.
2. 일관된 코드를 생성합니다: 엄격한 접근 제어와 병렬 실행 같은 모범 사례를 포함하면 AI가 안전하고 신뢰할 수 있으며 예측 가능한 결과를 생성합니다.
3. 흔한 실수를 방지합니다: Rust 안전성, Anchor 매크로, 직렬화를 강조하면 오류가 줄어듭니다. 코드 디버깅과 재작성에 드는 시간을 절약할 수 있습니다.
4. Solana의 강점을 활용합니다: AI는 대역폭을 높이고 지연 시간을 줄여야 합니다. 이를 통해 Solana의 높은 처리량과 효율성에 맞게 코드를 최적화합니다.

2. 명확한 프롬프트를 작성하세요

AI에 코드 생성을 요청할 때는 정확성이 핵심입니다. 더 구체적으로 요청할수록 결과가 좋아집니다. 다음 예시를 비교해 보세요.

나쁜 프롬프트:

"계정을 초기화하는 함수를 작성해 줘."

이 프롬프트는 너무 모호합니다. AI는 프로그래밍 언어와 프레임워크는 물론, 이 프롬프트가 Solana 코드를 위한 것인지도 알 수 없습니다. 일반적이거나 쓸모없는 코드를 제공할 수 있습니다.

좋은 프롬프트:

"Anchor를 사용해 Solana 토큰 계정을 초기화하는 Rust 함수를 작성해 줘. 시드에서 파생된 PDA를 사용해. 계정 상태를 검증하고 계정이 이미 초기화된 경우 오류를 처리해."

좋은 프롬프트가 효과적인 이유:

명확한 프롬프트는 시간과 노력을 절약합니다. AI의 목표를 명확히 하면 엉성하거나 불분명하거나 목적에서 벗어난 코드를 나중에 수정할 필요가 없습니다. 잘못된 해석도 줄어 AI와 더 효과적으로 작업할 수 있습니다. 

1. 명확하고 직접적입니다: Rust, Anchor, PDA를 직접 명시하면 AI가 어떤 도구와 기능을 사용해야 하는지 정확히 알 수 있습니다. 추측하거나 관련 없는 세부 정보를 포함하지 않습니다.
2. Solana의 요구사항에 집중합니다: PDA를 언급하면 AI가 Solana 고유 로직을 포함합니다. 그렇지 않으면 안전한 주소 파생 같은 중요한 단계를 놓칠 수 있습니다.
3. 필요한 부분에 깊이를 더합니다: 검증 및 오류 처리 지침은 AI가 기본 구현을 넘어가도록 합니다. 실제 환경에서 작동하는 코드를 만드는 데 도움이 됩니다.

좋은 프롬프트는 AI가 함정을 피하고 목표에 도달하도록 안내하는 지도와 같습니다.

3. 적절한 맥락을 제공하세요

적절한 맥락을 제공하면 AI가 더 잘 작동합니다. 많은 도구에서 코드를 업로드하거나 파일을 연결할 수 있습니다. 이를 통해 AI가 프로젝트를 이해하고 코드베이스에 맞는 해결책을 만들 수 있습니다. 

하지만 너무 많은 정보를 주지 마세요. 대규모 코드베이스 전체처럼 지나치게 많은 정보를 AI에 입력하면 환각을 일으키거나 관련 없는 응답을 생성할 수 있습니다. 

대신 코드에서 관련 있는 부분만 제공하세요. AI가 핵심에 집중하게 되어 제안의 품질이 높아집니다.

예를 들어 앱에 사용자 지정 데이터 구조를 정의하는 파일이 이미 있다고 가정해 보겠습니다.

#[account]
pub struct TokenAccount {
    pub balance: u64,
    pub is_initialized: bool,
    // ... more fields
}

이 파일을 업로드하거나 입력에 포함하면 AI가 생성하는 코드에 정확한 필드 이름(balance, is_initialized)을 사용할 수 있습니다.

또한 프로젝트의 구조와 규칙에 맞춰 제안할 수 있습니다.

맥락 제공이 효과적인 이유

1. 정확도를 높입니다: 맥락이 없으면 AI가 필드 이름을 추측하거나 불필요한 변경을 도입하고 잘못된 데이터 타입을 가정할 수 있습니다. 예를 들어 잔액 필드의 이름을 amount로 지정하거나 u64 대신 f64를 사용할 수 있습니다. 실제 struct를 제공하면 이런 추측이 사라집니다.
2. 코드 일관성을 유지합니다: AI가 명명 규칙을 이해하면 프로젝트에 자연스럽게 맞는 코드를 생성합니다. 변수를 다시 명명하거나 기존 패턴에 맞게 코드를 수정할 필요가 없습니다.
3. 통합 작업을 줄입니다: AI가 계정 구조를 확인하면 여기에 바로 통합되도록 결과를 조정할 수 있습니다. AI 생성 코드를 기존 로직에 맞추기 위해 대폭 재작성해야 하는 상황을 피할 수 있습니다.

예시: 맥락을 추가해 AI 결과를 개선하는 방법

적절한 맥락 없이 “토큰 계정 잔액을 업데이트하는 함수를 작성해 줘” 같은 프롬프트를 입력하면 AI가 다음과 같은 코드를 생성할 수 있습니다.

pub fn update_balance(ctx: Context<UpdateAccount>, amount: f64) -> Result<()> {
    let account = &mut ctx.accounts.token_account;
    account.amount += amount;
    Ok(())
}

이 코드에는 두 가지 문제가 있습니다.

첫째, amount에 u64 대신 f64을 사용합니다. 

Solana는 네이티브 부동소수점 연산을 매우 제한적으로 지원합니다. 고정소수점 연산을 사용하고 사용된 소수 자릿수에 따라 숫자의 배율을 조정하는 방식이 권장됩니다. 이렇게 하면 성능 및 호환성 문제를 피할 수 있습니다.

둘째, 잔액 필드를 amount라고 부르는데 이는 struct와 일치하지 않습니다. 향후 혼란과 버그를 일으킬 수 있습니다.

이제 TokenAccount struct를 맥락으로 제공하면 AI가 대신 다음과 같이 생성할 수 있습니다.

pub fn update_balance(ctx: Context<UpdateAccount>, amount: u64) -> Result<()> {
    let token_account = &mut ctx.accounts.token_account;
    token_account.balance += amount;
    Ok(())
}

이 결과는 프로젝트에 훨씬 더 잘 맞습니다. 

하지만 이렇게 개선되었더라도 코드의 견고성과 안전성을 보장하려면 token_account.balance += amount 연산에 오버플로 검사를 추가하는 것이 좋습니다.

맥락을 제공하는 방법

AI 도구에 적절한 맥락을 제공하려면 다음 단계를 기억하세요.

1. 파일을 업로드합니다: AI 도구에서 지원한다면 struct 정의, 계정 스키마, 기타 프로젝트 파일을 업로드하세요.
2. 프롬프트에서 코드를 참조합니다: 관련 코드 조각을 복사해 프롬프트에 붙여 넣으면 AI가 참조할 수 있습니다.
3. 구조를 설명합니다: 업로드할 수 없다면 프롬프트에서 데이터를 명확하게 설명하세요. 예: “balance (u64) 및 is_initialized (bool) 필드가 있는 TokenAccount라는 struct가 있어.”

4. 기존 코드를 기반으로 구축하세요

매번 처음부터 시작할 필요는 없습니다. 이미 작동하지만 개선할 수 있는 코드가 있는 경우가 많습니다. AI로 이를 개선할 수 있습니다. 다음은 한 가지 예시입니다.

원본 코드:

pub fn create_token_account(ctx: Context<CreateAccount>) -> Result<()> {
    let token_account = &mut ctx.accounts.token_account;
    token_account.balance = 0;
    Ok(())
}

이 코드는 토큰 계정을 초기화하고 잔액을 0으로 설정합니다. 단순하지만 기존 계정 업데이트나 소유권 확인 같은 상황은 처리하지 않습니다.

프롬프트:

"이 함수를 더 견고하게 만들어 줘. 토큰 계정이 있으면 잔액에 금액을 추가해. 없으면 특정 금액으로 초기화해. 또한 현재 프로그램이 계정을 소유하는지 확인해."

프롬프트 입력 후 AI가 생성한 코드:

pub fn create_or_update_token_account(
    ctx: Context<CreateAccount>,
    amount: u64
) -> Result<()> {
    let token_account = &mut ctx.accounts.token_account;

    // Check ownership
    if token_account.owner != ctx.program_id {
        return err!(ProgramError::IncorrectProgramId);
    }

    // Update or initialize
    if token_account.is_initialized {
        token_account.balance += amount;
    } else {
        token_account.balance = amount;
        token_account.is_initialized = true;
    }

    Ok(())
}

효과적인 이유

1. 일반적인 시나리오를 처리합니다: 새 코드는 초기화된 계정과 초기화되지 않은 계정을 모두 처리하므로 실제 애플리케이션에서 더 유용합니다.
2. 소유권 검증을 추가합니다: 프로그램이 해당 계정을 소유하는지 확인하므로 무단 변경을 방지합니다.
3. 함수를 더 스마트하게 만듭니다: 이제 함수가 매번 잔액을 0으로 재설정하지 않고 업데이트할 수 있습니다. 중복을 줄이고 실제 사용 사례에 적합합니다.
4. 시간을 절약합니다: 전체 함수를 다시 작성할 필요가 없습니다. AI가 기존 코드를 확장하므로 기본 함수에서 견고한 함수로 더 빠르게 발전시킬 수 있습니다.

이 접근 방식을 사용하는 방법

앞으로 이 접근 방식을 따르려면 다음 단계를 기억하세요.

1. 작동하는 기반으로 시작합니다: 작동하지만 개선할 수 있는 함수나 코드 조각을 찾으세요.
2. 프롬프트를 구체적으로 작성합니다: 오류 검사 추가, 엣지 케이스 처리, 로직 개선 등 개선할 부분을 설명하세요.
3. AI 제안을 검토합니다: AI가 생성한 결과가 프로젝트에 맞고 Solana의 모범 사례를 따르는지 확인하세요.
4. 필요에 따라 반복합니다: 첫 결과가 완벽하지 않다면 목표에 가까워지도록 프롬프트를 조정하거나 코드를 수정하세요.

5. 한 번에 한 단계씩 반복하세요

코드를 단계별로 구축하면 실수를 피하고 진행하면서 작업을 개선할 수 있습니다. 복잡한 함수를 한 번에 만들려고 하지 말고 더 작은 작업으로 나누세요. 다음 단계로 넘어가기 전에 각 부분을 테스트하고 개선하기 쉬워집니다.

워크플로 예시

작게 시작해 보겠습니다. AI에 시드를 사용해 프로그램 파생 주소(PDA)를 계산하는 간단한 함수를 요청하세요.

프롬프트 예시는 다음과 같습니다.

"Anchor를 사용해 시드와 프로그램 ID에서 PDA를 계산하는 Rust 함수를 작성해 줘."

AI의 결과:

 pub fn find_pda(seed: &[u8], program_id: &Pubkey) -> Pubkey {
    Pubkey::create_program_address(&[seed], program_id).unwrap()
}

좋은 출발점이지만 완전하지 않습니다. 오류 처리를 추가해 보겠습니다.

코드를 검토하고 문제를 찾으세요. 예를 들어 unwrap()을 사용하면 시드가 유효하지 않을 때 프로그램이 중단될 수 있습니다.

AI에 다음과 같이 수정을 요청하세요.

"유효하지 않은 시드에 대한 오류 처리를 포함하도록 이 함수를 업데이트해 줘. unwrap 대신 Result를 반환해."

업데이트된 코드:

 pub fn find_pda(seed: &[u8], program_id: &Pubkey) -> Result<Pubkey, ProgramError> {
    Pubkey::create_program_address(&[seed], program_id)
        .map_err(|_| ProgramError::InvalidSeeds)
}

이제 함수는 패닉을 일으키는 대신 오류를 반환해 유효하지 않은 시드를 적절히 처리합니다.

다음으로 함수를 통합해 보겠습니다. 

AI에 더 큰 루틴에서 PDA 함수를 사용하도록 요청하세요. 예시는 다음과 같습니다.

"이 PDA를 사용해 새 토큰 계정을 생성하는 함수를 작성해 줘. PDA가 이미 사용 중이 아닌지 검증해."

AI의 결과:

pub fn create_token_account(ctx: Context<CreateAccount>, seed: &[u8], amount: u64) -> Result<()> {
    let program_id = ctx.program_id;
    let pda = find_pda(seed, &program_id)?;

    if ctx.accounts.token_account.key != pda {
        return Err(ProgramError::InvalidSeeds);
    }

    if !ctx.accounts.token_account.is_initialized {
        let token_account = &mut ctx.accounts.token_account;
        token_account.balance = amount;
        token_account.is_initialized = true;
    }

    Ok(())
}

이 단계에서는 PDA가 잘못 재사용되지 않도록 보장하면서 PDA 로직을 계정 생성에 통합합니다.

이제 코드를 최적화하고 완성해 보겠습니다. 다음과 같은 프롬프트로 AI에 함수를 더 개선하도록 요청하세요.

"트랜잭션 비용을 최소화하고 소유권 검증을 포함하도록 이 함수를 최적화해 줘."

AI의 결과:

pub fn create_token_account(ctx: Context<CreateAccount>, seed: &[u8], amount: u64) -> Result<()> {
    let program_id = ctx.program_id;
    let pda = find_pda(seed, &program_id)?;

    if ctx.accounts.token_account.key != pda || ctx.accounts.token_account.owner != program_id {
        return Err(ProgramError::IncorrectProgramId);
    }

    if !ctx.accounts.token_account.is_initialized {
        let token_account = &mut ctx.accounts.token_account;
        token_account.balance = amount;
        token_account.is_initialized = true;
    }

    Ok(())
}

이제 최종 함수는 효율적이고 안전하며 Solana의 모범 사례에 부합합니다.

이 접근 방식이 효과적인 이유

1. 관리하기 쉽습니다: 한 번에 하나의 작은 작업에 집중하면 AI에 과도한 부담을 주지 않습니다. 각 단계가 이전 단계를 기반으로 하므로 테스트하고 개선하기 쉽습니다.
2. 오류를 조기에 발견합니다: 단계를 작게 나누면 문제가 나머지 코드에 영향을 주기 전에 발견할 수 있습니다. 예를 들어 오류 처리를 일찍 추가하면 나중에 발생할 중단을 방지할 수 있습니다.
3. 반복적인 개선을 촉진합니다: 제대로 작동하지 않는 부분이 있어도 전체 코드베이스를 다시 작업하지 않고 함수를 조정할 수 있습니다.
4. 더 나은 코드를 만듭니다: 개선을 거듭할수록 코드가 더 견고해져 신뢰성과 유지보수성이 높은 해결책을 완성할 수 있습니다.

이 접근 방식을 사용하는 방법

다음에 AI와 페어 프로그래밍할 때는 다음 팁을 기억하세요.

1. 작업을 더 작은 단계로 나눕니다: 복잡한 함수 하나를 요청하는 대신 더 단순하고 관리하기 쉬운 작업으로 나눠 하나씩 실행하세요.
2. 각 단계 후 결과를 테스트합니다: 변경할 때마다 코드를 실행해 작동하는지 확인하세요. 작동하지 않으면 다음 단계로 넘어가기 전에 문제를 해결하거나 프롬프트를 조정하세요.
3. 진행하면서 개선합니다: 하나의 결과에 만족하지 마세요. AI에 최적화를 요청하거나 검증, 성능 개선, 향상된 오류 처리 같은 기능을 추가하도록 요청하세요.

결론

신중하고 체계적으로 접근한다면 AI를 활용한 Solana 개발은 매우 강력할 수 있습니다. Solana의 아키텍처는 다른 블록체인과 다릅니다. PDA, 병렬 트랜잭션 처리, 계정 기반 설계를 사용합니다. 따라서 AI를 올바르게 이끌어야 합니다.

명확한 프롬프트로 시작하세요. 원하는 바를 AI에 정확히 전달하고 Rust, Anchor, PDA 같은 도구를 구체적으로 명시하세요. 좋은 프롬프트의 예시는 다음과 같습니다.

“PDA로 Solana 토큰 계정을 초기화하고, 계정 상태를 검증하며, 오류를 처리하는 Rust 함수를 작성해 줘.”

이렇게 명확히 지시하면 AI가 Solana에서 작동하는 코드를 생성할 가능성이 높아집니다.

항상 맥락을 제공하세요. 프로젝트 코드를 공유하거나 계정 스키마와 데이터 타입 등 사용 중인 구조를 설명하세요. 예를 들어 TokenAccount struct가 있다면 AI가 결과를 맞출 수 있도록 세부 정보를 포함하세요. 하지만 지나치게 많은 정보를 주지는 마세요. 제안이 정확하고 유용하도록 관련 부분에 집중하세요.

작업을 더 작은 단계로 나누세요. 반복적인 프로세스를 사용해 진행하면서 코드를 개선하세요. PDA 계산 같은 간단한 작업으로 시작한 다음 오류 처리나 계정 검증을 추가하세요. 각 단계 후 테스트하세요. 이렇게 하면 문제를 조기에 발견하고 꾸준히 진행할 수 있습니다.

마지막으로 AI가 만든 결과를 꼼꼼히 검토하세요. AI 생성 코드에는 오버플로 검사 누락이나 검증 생략 같은 사소한 문제가 있는 경우가 많습니다. 결과가 Solana의 규칙을 따르고 버그가 없으며 병렬 실행 기능을 활용하는지 확인하세요.

AI는 출발점일 뿐이며 마무리는 개발자의 몫입니다. 명확한 지침, 맥락, 단계별 개발, 꼼꼼한 검토를 활용하면 AI로 안전하고 최적화된 Solana 프로그램을 만들 수 있습니다. 과정에 계속 참여하면 AI는 시간을 절약하고 더 나은 코드를 작성하도록 돕는 유용한 도구가 됩니다.

추가 자료

Solana에서 AI를 활용한 개발을 더 자세히 알아보려면 다음 자료를 살펴보세요.

1. Anthropic: 프롬프트 엔지니어링 개요
2. AWS: 프롬프트 엔지니어링 기법
3. Solana 프로그램 최적화
4. Solana에서 컴퓨트 사용량을 최적화하는 방법
5. Anchor 문서