Flutter는 한 코드로 Android와 iOS 앱을 함께 만듭니다. 그래서 기기 테스트 도구도 iOS까지 다뤄야 했습니다. 처음 검토한 Google Artemis는 자연어로 앱을 테스트하는 에이전트지만 Android만 지원하고, iOS는 로드맵에만 올라 있습니다.
함께 비교한 후보는 다음과 같습니다.
agent-device는 iOS·Android의 시뮬레이터와 실기기를 한 도구로 다루고, 문서에 Flutter 지원이 명시돼 있습니다. CLI와 MCP를 둘 다 제공하고, 확인한 흐름을 .ad 스크립트로 저장해 다시 돌리거나 Maestro YAML로 내보낼 수 있습니다. 라이선스는 MIT입니다.
CLI를 전역으로 설치하고 환경을 점검합니다.
npm i -g agent-device@latest
agent-device doctor
doctor는 연결된 기기, 툴체인, 개발 서버 상태를 점검합니다. 이번 환경에서는 쓰지 않는 플랫폼(HarmonyOS, Vega) 경고만 남고 통과했습니다.
Claude Code에는 MCP 서버로 등록합니다. -s user로 등록하면 모든 프로젝트에서 같은 도구가 보입니다.
claude mcp add -s user agent-device -- agent-device mcp
agent-device 저장소에는 에이전트용 스킬 세 개(agent-device, ios-simulator, android-emulator)가 있습니다. 공식 안내는 npx skills add callstack/agent-device이지만, Claude Code 자동 모드에서는 안전 검사에 막혔습니다. 이때는 저장소를 clone한 뒤 skills/ 아래 세 폴더를 ~/.claude/skills/로 복사하면 됩니다.
되돌릴 때는 claude mcp remove agent-device -s user, npm uninstall -g agent-device를 실행하고 스킬 폴더 세 개를 지웁니다.
기본 흐름은 기기 준비, 앱 열기, 조작, 확인, 종료입니다. 기기는 --platform과 --device로 고릅니다.
agent-device boot --platform android --device "<에뮬레이터 이름>" --headless
agent-device install /절대/경로/app-debug.apk --platform android --device "<에뮬레이터 이름>"
agent-device open <bundle-id> --platform android --device "<에뮬레이터 이름>" --foreground
agent-device press @e5 --settle
agent-device fill @e11 "텍스트" --settle
agent-device wait text "<기대 문구>"
agent-device screenshot /절대/경로/home.png
agent-device close
open은 화면을 읽어 버튼·입력란 같은 요소마다 @e5 같은 참조를 붙여 돌려줍니다. press·fill에 --settle을 붙이면 화면이 멈출 때까지 기다린 뒤 바뀐 부분만 돌려줘서, 에이전트는 전체 화면을 다시 읽지 않고 다음 대상을 고를 수 있습니다.
여기서 자주 틀리는 점이 세 가지 있습니다.
wait text나 wait <selector>로 확인하고, 스크린샷은 증거로만 남깁니다.install에는 절대 경로를 줍니다. 상대 경로는 agent-device 데몬의 작업 폴더 기준으로 풀려서 “App binary not found”가 납니다.Flutter 앱 기준으로, 설치할 앱은 iOS 시뮬레이터용은 flutter build ios --simulator --debug, Android용은 flutter build apk --debug로 빌드합니다.
agent-device는 화면을 접근성 트리로 읽습니다. 그래서 Flutter에서는 글자가 있는 위젯만 기본으로 잡히고, 아이콘 버튼이나 컨테이너는 보이지 않습니다. 이런 위젯에는 Semantics(identifier:)나 semanticLabel을 붙여야 selector로 찾을 수 있습니다. Flutter의 Key는 접근성 트리에 나오지 않습니다.
접근성 트리의 라벨은 단말기의 언어 설정을 따라갑니다. 같은 앱이라도 언어가 영어로 설정된 단말기에서는 영어 라벨, 한국어로 설정된 단말기에서는 한국어 라벨로 읽힙니다. 글자로 찾으면 단말기 언어 설정에 따라 selector가 달라지므로, identifier로 찾는 편이 안정적입니다.
iOS에서는 AdMob 테스트 배너가 platform_view, webview, link 노드로 함께 잡힙니다. 리플레이 스크립트의 selector는 이 노드를 피해서 씁니다.
그렇게 나온 게 도마뱀 목장입니다. 채집지에 나가서 도마뱀을 기절시켜 잡고, 팔고, 교배해서 더 예쁜 무늬를 뽑는 게임이에요. 엔진은 Godot이고, 코드는 Claude Code에게 맡겼습니다. 저는 방향을 정하고 해 보고 에셋을 고르기만 했어요.
템플릿을 가져오고 5분 만에 “잡고-팔고-교배하는” 루프가 돌아갔습니다. 솔직히 여기까지는 예상했어요. 요즘 AI면 이 정도는 하니까요.
중요한 건 그다음 1분이었습니다. 루프 바로 다음 커밋이 봇이 게임을 대신 플레이하는 밸런스 시뮬레이터였거든요.
인크리멘탈 게임은 결국 숫자 놀음이라, 업그레이드 가격 하나만 건드려도 30분짜리 구간이 3시간으로 늘어나곤 합니다. 그걸 매번 제가 처음부터 해 볼 수는 없잖아요. 그래서 수치를 바꿀 때마다 봇을 돌리고, “봇 기준 엔딩까지 4시간 19분” 같은 숫자를 보고 판단했습니다. 나중에는 봇 성격도 다섯 가지로 나눴어요. 공격력부터 올리는 봇, 싼 것부터 사는 봇, 교배만 파는 봇 같은 식으로요.
봇 덕분에 버그도 하나 잡았습니다. 체험판 길이를 재는데 한 봇이 영영 안 끝나는 거예요. 들여다보니 체험판에서 잠긴 업그레이드를 계속 사려고 멈춰 있었습니다. 봇 쪽 문제긴 했지만, 잠금 규칙이 여기저기 흩어져 있다는 걸 그때 알게 됐어요.
처음 30분 동안 만든 건 탭과 버튼으로 된 화면이었습니다. 오후 2시 20분에 방향을 확 틀었습니다. 도트 그래픽으로 바꾸고, 채집은 직접 캐릭터를 움직이는 “런”으로, 업그레이드는 마인드맵처럼 뻗어 나가는 트리로요.
보통이면 이 시점에서 갈아엎는 게 무서웠을 텐데, 다시 만드는 비용이 워낙 싸니까 별로 망설이지 않았습니다. 이게 AI랑 같이 만들 때 제일 크게 달라진 점 같아요.
도트 스프라이트는 PixelLab을 MCP로 연결해서 뽑았습니다. Claude가 후보를 몇 장 만들어 오면 제가 “3번, 근데 목 좀 줄여 줘” 하는 식으로 골랐어요. 고른 그림은 seed를 문서에 적어 뒀고요.
웃겼던 건 결국 종을 바꾼 이유들입니다.
원하는 그림이 나올 때까지 계속 다시 뽑는 대신, 도구가 잘 그리는 쪽으로 게임을 맞춘 거죠. 작은 게임에선 이게 훨씬 빨랐습니다.
저녁 7시쯤, 오후에 잘 만들어 둔 기능들을 줄줄이 뺐습니다. 자동 채집, 자동 판매, 오프라인 진행. 10분 뒤엔 환생이랑 명성 트리까지요.
이 게임은 “실패도 환생도 없이, 한 번 쭉 진행해서 4~6시간이면 끝나는 게임”으로 가자고 정했거든요. 그러니 방치 요소도 환생도 자리가 없었습니다. 만드는 속도가 빠르니 기능은 금방 쌓이는데, 뭘 뺄지는 결국 제가 정해야 하더라고요. 돌이켜 보면 첫날 제가 한 일의 대부분이 이 결정이었던 것 같습니다.
새벽 3시에 체험판 범위까지 잘라 놓긴 했지만, 실제로 공개한 건 10월 11일이었습니다. 그 사이엔 보스 넷을 넣고, 채집지 배경을 그리고, 체험판 잠금 버그를 고치고, itch.io 페이지에 올릴 스크린샷이랑 커버, 웹 빌드를 준비했어요.
그러니까 “하루 만에”는 데모를 만드는 데까지만 맞는 말입니다. 만드는 건 하루였는데 다듬고 내보내는 데는 일주일이 걸렸어요. 다음 게임도 아마 비슷하지 않을까 싶습니다.
혹시 시뮬레이터 없이 숫자 게임을 AI랑 만들고 계신다면, 루프 다음에 바로 봇부터 만들어 보시길 권하고 싶어요. 저한텐 그게 제일 좋은 결정이었습니다.
체험판은 itch.io에서 해 보실 수 있어요. 도마뱀 잡으러 오세요 🦎 👉 https://krenin.itch.io/reptile-catcher
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