Python은 제가 처음으로 코드를 작성했던 언어였습니다.

저는 초보자였습니다. 몇몇 스크립트를 실행했을 뿐, 의미 있는 무언가를 만들어본 적은 없었습니다. 그 후 대학에 진학하면서 Java와 C++로 넘어갔고, Python은 잊혀졌습니다.

몇 년 후, 모두가 ML (머신러닝)과 AI (인공지능)에 대해 이야기하고 있습니다. Python은 지금 이 시대의 언어입니다. 저는 ML에 깊은 관심이 있지는 않지만, 다시 Python을 집어 들었습니다.

모든 것이 시작된 순간

저는 GSoC (Google Summer of Code)에 참여하려고 노력 중이었습니다. 마음에 드는 프로젝트를 발견했고, 리포지토리 (repo)를 클론 (clone)한 뒤 코드베이스 (codebase)를 열었습니다.

수백 개의 파일. 수천 개의 함수. 맥락 (context)은 전혀 없었습니다.

무엇이 무엇을 호출하는지, 무엇이 무엇과 연결되어 있는지, 무엇을 안전하게 수정할 수 있는지 알 수 없었습니다. 저는 탭을 닫아버렸습니다.

타인의 코드 속에서 길을 잃는 듯한 그 기분 — 그것이 제가 놓아줄 수 없는 문제가 되었습니다.

내가 만든 것

N3MO는 로컬 우선 (local-first) 코드 인텔리전스 엔진 (code intelligence engine)입니다. 코드베이스를 파싱 (parse)하고, 심볼 (symbol)과 관계를 포함한 콜 그래프 (call graph)를 구축하며, 모든 것을 Postgres에 저장하고 쿼리 (query)할 수 있게 해줍니다.

전부 Python으로 작성되었습니다. 파싱 (parsing)을 위해 tree-sitter를, Postgres를 위해 psycopg2를, 그래프 레이어 (graph layer)를 위해 networkx를 사용하여 구축했습니다.

중요한 수치들

• Django 인덱싱: 3,021개 파일, 43k+ 심볼, 181k+ 콜 엣지 (call edges)
• 콜드 인덱싱 (Cold index) 시간: SQL 최적화 (SPLIT_PART 재작성) 이후 약 23분에서 약 2.5분으로 단축
• PyPI 패키지, MCP 서버 (Cursor/Claude Desktop), 웹훅 (webhook) 재인덱싱 기능이 있는 GitHub App으로 사용 가능

pip install n3mo

내가 배운 것

Python은 올바른 선택이었습니다. ML 때문이 아니라, 생태계 (ecosystem) — tree-sitter 바인딩 (bindings), Postgres 드라이버 (drivers), 그래프 라이브러리 (graph libraries) — 가 모두 갖춰져 있었기 때문입니다.

제가 마주치는 모든 문제에는 그에 맞는 라이브러리가 있었습니다. 제가 필요로 하는 모든 최적화 과정에서 Python은 걸림돌이 되지 않았습니다.

저에게 첫 print("hello world")를 선사했던 언어가, 결국 제가 실질적인 무언가를 출시할 수 있게 해준 언어가 되었습니다.

Repo + docs: github.com/RajX-dev/N3MO

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