개발자, 클로드 코드로 AI 야구 시뮬레이션 엔진을 2주 만에 구축하다

프로젝트 개요

한 개발자가 2주 동안 Claude Code를 사용하여 완전한 AI 기반 야구 시뮬레이션 시스템을 구축했습니다. 이 프로젝트에는 FanGraphs에서 가져온 실제 선수 통계를 기반으로 한 타석 수준 시뮬레이션 엔진, 실제 MLB 감독들을 기반으로 한 30가지 고유한 AI 감독 성격(각각 약 800단어), 그리고 경기 요약, 경기 후 기자 회견, 분석을 생성하는 완전한 콘텐츠 파이프라인이 포함됩니다.

기술적 구현

이 시스템은 Omarchy를 실행하는 Framework 노트북을 통해 Claude Code를 사용하여 개발되었습니다. Sonnet이 시뮬레이션 내에서 모든 30개 MLB 팀을 관리합니다. 개발자는 API 호출을 경기당 약 150회에서 25-30회로 줄이는 스마트 쿼리 게이팅을 구현하여 비용을 크게 최적화했습니다. Discord 봇은 실시간 스코어보드와 함께 15개 경기를 동시에 중계하며, 전체 프로젝트에는 Astro 5와 Tailwind v4로 구축된 21페이지 웹사이트가 포함됩니다.

비용 및 구성 요소

총 개발 비용은 API 크레딧으로 50달러였습니다. 개발자는 Opus가 상당히 비싸서 시뮬레이션의 한 부분에 사용되었으며, 캐싱이 비용 절감에 도움이 되었다고 언급했습니다. 이 프로젝트는 여러 구성 요소로 이루어져 있습니다: 시뮬레이션 엔진, AI 감독 레이어, 콘텐츠 파이프라인, Discord 봇, 웹사이트. 오디오 팟캐스트는 개발자의 목소리를 복제한 ElevenLabs 클론을 사용하여 생성됩니다.

프로젝트 배경

개발자는 자신을 엔지니어가 아닌 전문 작가라고 설명하며, 이 프로젝트를 수익화되지 않고 실제로 운영 비용이 드는 프로젝트로 구축했습니다. 사이트는 deepdugout.com에서 이용 가능합니다. 이는 AI 코딩 어시스턴트가 전통적인 엔지니어링 배경이 없는 사람들도 복잡한 시스템을 빠르게 개발할 수 있도록 어떻게 도울 수 있는지 보여줍니다.