클로드 코드가 나를 위해 Cursor를 대체한 이유

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요약

이 영상에서는 Claude Code가 Cursor 등 기존 AI 코딩 도구보다 우수한 이유를 전문가 Ross Mike와 함께 심층 분석합니다. 주요 차별점은 Anthropic이 모델 개발자로서 직접 효율적인 도구(tool-calling)를 구축했다는 점이며, 이를 통해 로컬 기반 에이전트형 워크플로우와 SDK 확장성이 강화됩니다. 또한 Codex, Devon, Code Rabbit 같은 다양한 코딩 도구를 비교하며 각기 다른 강점을 짚어주고, 템플릿 활용부터 데이터베이스·결제 연동, 개발자 경험(DX)까지 AI 스타트업이 실전에서 바로 적용할 수 있는 전략을 제시합니다.

주요 키워드

Claude Code Tool calling Agentic 기능 SDK TypeScript Convex Cursor Windsurf Code Rabbit 스타터 키트

하이라이트

🔑 Claude Code는 모델 제공자인 Anthropic이 직접 최적화한 도구(tool-calling)를 통해 효율성과 일관성을 극대화합니다.
⚡️ Cursor, Windsurf, VS Code 등은 동일한 Claude 4 모델을 쓰지만 각자가 개발한 file reader/writer 도구 구현 방식에 따라 체감 성능 차이가 발생합니다.
🚀 Cloud Code는 로컬 환경에서 동작하며, CLI뿐 아니라 TypeScript·Python SDK를 통해 확장 가능한 강력한 에이전트 코딩 툴을 제공합니다.
📌 OpenAI Codex는 클라우드 기반으로 간편하지만 설치·보안 제약이 있고, Cloud Code는 로컬 제어와 자유로운 확장성을 제공합니다.
🌟 Code Rabbit은 GitHub PR 기반 코드 리뷰 특화 도구로 결함·보안 취약점을 자동 탐지해 개발 생산성을 높입니다.
🔧 AI 활용 스타트업 가이드에서는 React/Next.js 스타터 키트로 빠르게 시작하고, DB·결제 연동을 마친 후 Cloud Code로 코드베이스 분석·기능 구축 전략을 제시합니다.
🎯 vibe check.run 데모는 Cloud Code로 4시간 만에 70% 코드를 자동 생성하고 보안 분석 및 GitHub PR 통합까지 처리해 생산성 혁신을 입증합니다.
🌟 다음 에피소드에서는 Claude Code로 실시간 앱을 빌드·배포하며 완성된 링크를 공유할 예정입니다.

용어 설명

Claude Code

Anthropic이 개발한 로컬 기반 AI 코딩 에이전트로, 모델 제공자가 직접 최적화한 도구 호출(tool calling)을 활용합니다.

Tool calling

AI 모델이 외부 파일 읽기·쓰기 같은 기능을 수행하기 위해 미리 정의된 도구를 호출하는 방식입니다.

Agentic 기능

작업이 완전히 끝날 때까지 스스로 실행 흐름을 지속해 코드 작성·테스트까지 진행하는 에이전트형 특성입니다.

SDK

Cloud Code를 CLI 이외에 TypeScript·Python 등으로 확장해 맞춤형 인터페이스를 개발할 수 있는 소프트웨어 개발 키트입니다.

TypeScript

정적 타입을 지원해 AI 모델이 코드를 검증하고 오류를 줄이기 쉬운 언어로, Cloud Code와 궁합이 좋습니다.

Convex

AI와 잘 어울리는 타입스크립트 기반 백엔드·데이터베이스 플랫폼으로, 빠른 프로토타이핑에 유리합니다.

Code Rabbit

GitHub PR을 분석해 코드 리뷰와 보안 취약점 탐지를 자동화해주는 AI 코드 리뷰 전문 도구입니다.

Codex

OpenAI가 제공하는 클라우드 기반 코드 생성 모델로, 설치·보안 제약이 있지만 간편한 웹 인터페이스를 제공합니다.

Devon

팀 워크플로우에 통합되어 Slack 등에서 기능 구현·리뷰를 지원하는 AI 소프트웨어 엔지니어링 도구입니다.

스타터 키트

React/Next.js 같은 템플릿 프로젝트로, AI 에이전트로 본격 기능 개발을 시작하기 전에 기본 구조를 미리 갖춰줍니다.

AI 코딩 전문가 Ross Mike를 초대해 Claude Code가 Cursor 등 기존 도구와 어떻게 다른지 개괄적으로 소개하고, 오늘 다룰 주요 주제를 안내합니다.

[00:00] AI 코딩 전문가 로스 마이크와 함께 클로드 코드에 대해 논의합니다. 클로드 코드가 커서, 윈드서프 같은 기존 도구들과 어떻게 다른지, 그리고 앤스로픽의 AI 코딩 전략에 대해 알아봅니다.

[00:28] 로스 마이크는 클로드 코드가 최고의 프로그래밍 에이전트라고 주장합니다. 클로드가 프로그래밍에 있어서 최고의 모델이며, 앤스로픽이 프로그래밍 영역에 특화된 전략을 선택했다고 설명합니다.

OpenAI는 B2C 친화적 모델을, Anthropic은 프로그래밍 특화 모델에 집중해 각자 시장 전략을 다르게 가져가고 있다는 관점을 공유합니다.

[01:27] 현재 커서, 윈드서프, VS 코드 등 다양한 AI 코딩 도구들이 존재하지만, 근본적으로는 모두 같은 모델을 사용한다고 설명합니다. 사용자들이 서로 다른 선호도를 갖는 이유를 분석합니다.

Cursor, Windsurf, VS Code 등은 동일한 Claude 4 모델을 사용하지만 file reader·writer 같은 도구 구현 방식과 컨텍스트·메모리 관리 차이가 체감 성능을 결정합니다.

[02:14] AI 모델 자체는 단순한 리소스 저장소에 불과하며, 실제 차이를 만드는 것은 각 도구가 구축한 기능들이라고 설명합니다. 예를 들어 파일 리더와 같은 도구들이 실제 코딩 작업을 가능하게 한다고 강조합니다.

Anthropic이 모델과 함께 직접 도구를 개발해 도구 간 일관성과 효율을 극대화하며, 에이전트형(autonomous) 실행과 테스트 작성 기능을 제공하는 것이 핵심입니다.

[02:55] Cursor와 Windsurf 같은 AI 코딩 도구들이 업데이트할 때 나타나는 알 수 없는 문자들은 실제로 파일 쓰기 등의 도구 호출을 나타냅니다.

[03:11] Cursor와 Windsurf는 동일한 기본 모델을 사용하지만 각자 자체 도구를 개발하여 차별화를 만들어냅니다. Cursor는 자체 파일 리더 도구를 가지고 있습니다.

[03:29] 사용자가 Cursor에게 페이지 색상 변경을 요청하면, Cursor가 Claude에게 전달하고 Claude는 제공된 도구들을 사용해 파일을 읽고 수정하는 과정을 거칩니다.

[04:14] 이런 도구들의 구현 방식, 효율성, 컨텍스트와 메모리 처리 방법이 Cursor와 Windsurf의 핵심 차별화 요소이자 비밀 소스입니다.

[04:30] 현재 모두가 Claude 3.5를 사용하고 있지만, Windsurf는 자체 모델을 개발했고 Cursor는 대규모 투자로 자체 모델 개발을 준비하고 있어 경쟁이 치열합니다.

[04:54] AI 스타트업 경험을 바탕으로 보면, 이들은 단일 에이전트가 아닌 여러 에이전트와 다양한 모델을 조합해 사용할 가능성이 높습니다. 예를 들어 Gemini 2.5 Flash로 전체 코드베이스를 처리한 후 Claude에게 요약 제공하는 방식입니다.

[05:40] Claude Code는 VS Code를 포크한 것이 아니라 Claude 모델을 기반으로 구축되었으며, 이번에는 자체 도구를 개발했습니다.

[05:56] Claude 팀이 자체 도구 호출 기능을 구축했으며, 컨퍼런스에서 팀원들과 나눈 대화에 따르면 Claude는 이 분야에 완전히 올인하고 있다고 합니다.

[06:06] Claude 엔지니어의 95%가 Claude Code를 사용하고 있으며, 나머지 5%만이 Vim, Cursor, Windsurf 등 다른 도구를 사용하고 있다고 합니다.

[06:25] 원래 사내 도구였던 Claude Code가 공개되었으며, 모델을 개발하는 회사가 도구를 만드는 최선의 방법을 알고 있을 것이라는 논리로 Claude Code가 우수하다고 판단합니다.

[06:38] 개인적인 경험상 특히 큰 코드베이스에서 Claude Code가 코드를 더 잘 이해하고 실행하며, 더 에이전트적으로 작동한다고 평가합니다.

[06:56] 오토 모드를 활성화하면 작업이 완료될 때까지 계속 진행하고, 테스트를 작성하고 코드를 테스트하는 등 더 에이전트적인 기능을 제공합니다.

Cloud Code를 Cursor/Windsurf 같은 IDE 또는 터미널과 결합해 쓰는 최적의 워크플로를 제안하며, 대화형 질문은 터미널·IDE, 실행은 Cloud Code에 맡기는 방식을 설명합니다.

[07:11] Cursor가 백그라운드 에이전트 기능과 함께 1.0을 출시했지만, 이는 Claude Code의 직접적인 경쟁자일 뿐이며, 모델 제공업체가 직접 만든 도구가 더 우수하다고 주장합니다.

[07:41] Claude Code를 Cursor 안에서 사용하는 방법에 대한 질문이 제기되었으며, 일반적인 IDE 없이 Claude Code를 사용할 때의 어려움에 대해 언급됩니다.

[08:16] Claude Code는 개발자들에게 특화되어 있으며, 선호하는 설정은 Claude Code를 왼쪽 상단에 고정하고 터미널과 Cursor 채팅을 함께 사용하는 것입니다.

[08:48] 화자는 Cursor와 Claude Code를 함께 사용하는 방식을 선호한다고 설명합니다. Cursor는 질문하고 이해하는 용도로, Claude Code는 실행하는 용도로 사용하며, 특히 직관적인 코더에게는 두 도구를 조합하는 것이 최적이라고 강조합니다.

[09:10] Claude Code 단독 사용은 권장하지 않지만, Windsurf나 Cursor 같은 기존 IDE와 함께 사용하면 최고의 장점을 얻을 수 있다고 말합니다. 두 도구를 모두 사용할 수 있다는 점을 좋은 절충안으로 평가합니다.

[09:43] Claude Code의 특별한 점은 모델 제공업체가 직접 도구를 개발했다는 것입니다. 실제 경험에서 다른 도구들로 해결되지 않던 문제를 Claude가 해결해낸 사례를 들며, 모델 제공업체가 직접 만든 도구의 우수성을 강조합니다.

명령줄 인터페이스(CLI)뿐 아니라 TypeScript·Python SDK를 곧 공개해 외부 개발자가 커스텀 UI나 모바일 앱을 손쉽게 구축할 수 있다는 사실을 언급합니다.

[10:19] 기존 회사들이 위험 분산을 위해 모델에 구애받지 않는 제품을 만들어왔다고 설명합니다. Windsurf의 OpenAI 인수 루머와 Anthropic의 토큰 공급 차단 가능성에 대해 언급하며, 업계의 경쟁 구도 변화를 시사합니다.

[10:48] 모델 제공업체가 직접 도구를 개발하는 것의 논리적 타당성을 설명합니다. Claude가 최고의 코딩 모델이 된다면, Anthropic이 그에 맞는 최적의 도구를 만들 수 있을 것이라고 예측하며, 이는 '치트 코드'를 가진 것과 같다고 표현합니다.

[11:15] 미래의 AI 시장 분할에 대한 전망을 제시합니다. Claude가 프로그래밍 분야를 장악하고, OpenAI는 친근한 성격의 개인 어시스턴트나 하드웨어 분야를 담당하는 구조가 합리적이라고 분석합니다.

[11:34] Cursor와 Windsurf가 Claude의 영역 침범을 인식하기 시작했으며, 초기 모델 제공자 역할에서 벗어나 직접적인 경쟁에 나서고 있다고 분석합니다.

[11:55] 각 도구들이 생존하기 위해서는 V0처럼 특화된 자체 모델 개발이 필요하며, 사용자 데이터를 활용한 비즈니스 전략이 중요하다고 설명합니다.

[12:24] Windsurf 사용 경험을 공유하며 빠른 속도와 신선한 탭 기능에 만족했고, 곧 cursor-1이나 windsurf version 2가 출시될 것으로 예상한다고 언급합니다.

Codex는 클라우드 기반, Cloud Code는 로컬 기반인 점을 비교하고 Devon은 팀 내 기능 구현·코드 리뷰 용도로, Code Rabbit은 GitHub PR 리뷰 특화 도구로 각각의 용도를 정리합니다.

[12:42] Claude Code의 SDK 출시 계획을 설명하며, AI 개발자들이 이를 활용해 직접 개발할 수 있게 될 것이라고 전망합니다.

[12:56] SDK를 통해 사용자들이 커스텀 인터페이스를 구축할 수 있으며, 현재 터미널 기반이지만 TypeScript와 Python SDK가 곧 출시될 예정이라고 상세히 설명합니다.

[13:22] Claude가 신흥 기업들에게 UX에 집중하도록 하고 나머지는 자신들이 처리하겠다는 전략을 제시하고 있어, 깔끔한 UX만으로도 경쟁력 있는 모델을 구축할 수 있게 될 것이라고 분석합니다.

[13:50] 단순한 광범위한 코딩을 넘어 모바일 디바이스나 특정 니치를 위한 마이크로 코딩 도구들의 가능성을 언급하며, Claude 래퍼 생성을 통한 다양한 활용 방안들을 구상하고 있습니다.

React/Next.js 스타터 키트 활용, 데이터베이스·결제 연동, 개발자 경험(DX) 중심 도구 선택 전략을 제시하며, TypeScript 친화적 플랫폼(Convex 등)을 추천합니다.

[14:13] 코딩 스타트업을 운영하는 화자가 누구든지 Claude 코드 래퍼를 만들 수 있다는 현실에 대해 두려움과 흥미를 동시에 표현하며, 6개월 후의 개발 전망에 대해 궁금해한다.

[14:40] 모든 사람이 최고의 코딩 에이전트에 접근할 수 있게 되면서, React나 WordPress 같은 특정 분야에 특화된 니치 플랫폼들이 승리할 것이라고 예측한다.

Cloud Code로 4시간 만에 70% 코드를 자동 생성하고 보안 분석·GitHub PR 통합까지 처리한 웹 에디터 데모를 시연해 생산성 혁신 사례를 공유합니다.

[15:11] 파인튜닝을 통해 특정 프로그래밍 유형이나 프레임워크에 특화된 모델을 만들고, 전문화된 UI와 콘텐츠를 결합할 수 있는 가능성을 언급한다.

[15:24] Claude 코드가 모델 영역을 장악하고 있으며, Cursor가 9억 달러 투자를 받은 이유는 이런 거대한 존재에 맞서기 위해서라고 분석한다.

[15:41] 거대한 모델에 맞설 수 있는 유일한 방법은 또 다른 거대한 모델(Anthropic)을 구축하는 것뿐이라고 설명한다.

[15:47] GPT-4 초기 시절 AutoGPT 같은 오픈소스 툴들이 주목받았던 때를 회상하며, 당시 툴 기능이 혁신적이었지만 이제는 당연한 것이 되었다고 설명한다.

[16:09] MCP 시대가 도래하면서 기존 툴들의 경쟁 우위가 사라지고 있으며, VS Code 포크는 누구나 할 수 있기 때문에 차별화 요소가 줄어들고 있다고 분석한다.

스타터 템플릿으로 결제·DB 연동까지 갖춘 앱을 실시간으로 Cloud Code로 만들어 배포하며 링크를 공유할 계획을 발표하고 시청을 독려합니다.

[16:27] Cursor의 주요 차별화 전략으로 백그라운드 에이전트와 Code Rabbit 대안인 코드 리뷰어 같은 IDE 주변 기능 구축을 언급한다.

[16:42] Cursor가 모델뿐만 아니라 모바일 앱도 개발하고 있다는 사실을 공유하며, X에서 헤드 디자이너가 몇 달간 스니크 픽을 공개해왔다고 전한다.

[17:00] 화자가 Cursor가 다른 분야로 확장하며 경쟁 우위를 찾아야 할 시점이라고 분석하면서, 회사 백엔드 개발자가 Claude Code를 극찬한 경험을 공유합니다.

[17:18] 개발자가 Cursor와 Windsurf를 30분 사용한 후 Claude Code 한 번의 프롬프트로 문제를 해결했다며, 프롬프트 입력 후 7-8분간 자리를 비워도 될 정도로 자율적으로 작동한다고 설명합니다.

[17:31] 화자는 Claude Code가 진정한 의미에서 에이전틱한 첫 번째 도구라고 강조하며, 이런 AI 도구를 사용하지 않는 프로그래머들이 경쟁에서 뒤처질 것이라고 경고합니다.

[18:07] 화자가 Codex, Claude Code, Devon 등 세 도구의 차이점에 대해 질문하며, 이들이 기존 표준 인터페이스와 다른 방식으로 작동한다고 언급합니다.

[18:31] Codex와 Claude Code의 핵심 차이점을 설명합니다. Codex는 클라우드에서, Claude Code는 로컬 환경에서 작동하며, 로컬 방식이 더 나은 선택이라고 주장합니다.

[18:56] 로컬 환경의 장점을 설명하며, Claude Code가 성능과 속도 면에서 Codex보다 우수하다고 평가합니다. 하지만 바이브 코더나 초보자에게는 클라우드 기반 Codex가 더 접근하기 쉬울 수 있다고 인정합니다.

[19:40] 화자는 Codex가 친근한 채팅 어시스턴트에서 실제 앱을 만들어주는 도구로 발전할 수 있는 가능성에 대해 설명합니다. ChatGPT와 통합되어 사용자가 앱 제작을 요청하면 웹앱 링크로 결과를 받아볼 수 있는 시나리오를 제시합니다.

[20:16] OpenAI의 소비자 시장에서의 성공 사례들을 언급하며, 검색, 딥 리서치, 이미지 생성 등 여러 분야에서 경쟁사들을 앞질러온 실적을 강조합니다. 소비자 제품 개발 능력에서 OpenAI를 무시할 수 없다고 평가합니다.

[20:44] 개인적으로는 Claude Code를 선택하겠다고 밝히며, 그 이유로 터미널 기반의 의도적인 디자인 선택을 들어줍니다. UX 레이어를 별도로 만들지 않고 기존 도구에 통합되는 진정한 에이전트로서의 특성이 파워 유저에게 더 적합하다고 설명합니다.

[21:13] Devon을 코드 리뷰와 에이전트 스펙트럼의 중간 지점으로 분류합니다. 기존 코드베이스가 있는 팀 환경에서 특정 기능 개발이나 코드 리뷰를 위해 사용되며, git 워크플로우와 배포 환경에 잘 통합된다고 설명합니다.

[22:07] Code Rabbit을 코드 리뷰 도구로 분류하며, 100% 사용할 것이라고 추천합니다. 오픈소스 프로젝트에는 무료 플랜이 좋고, 그렇지 않더라도 월 몇 달러 정도의 합리적인 가격이라고 평가합니다.

[22:29] Code Rabbit은 코드 리뷰에서 탁월한 성능을 보이며, 많은 버그를 잡아내는 데 효과적인 도구라고 설명합니다.

[22:47] Code Rabbit의 작동 방식을 설명하며, 새로운 기능을 GitHub에 업로드할 때 변경사항을 분석하고 개선 제안을 해주는 기능을 소개합니다.

[23:08] AI 모델들의 공통적인 문제점을 지적하며, 프로젝트 초기에는 강력하지만 진행될수록 성능이 저하되는 현상에 대해 설명합니다.

[23:32] Code Rabbit의 장점을 설명하며, 반복적 사용이 아닌 일회성 전체 분석으로 결함, 보안 실수, 최적화 누락을 효과적으로 잡아낸다고 강조합니다.

[23:51] Cursor 사용 시 컨텍스트 관리의 어려움과 Code Rabbit의 장점을 비교하며, 전체 세션을 한 번에 분석하여 중요한 문제들을 놓치지 않는다고 설명합니다.

[24:15] Code Rabbit의 실용적인 활용법을 소개하며, 발견된 버그에 대한 프롬프트를 제공하여 다른 AI 도구들과 연계하여 사용할 수 있다고 설명합니다.

[24:49] AI 코딩 도구들의 스펙트럼을 설명하며, Claude Code와 Devon의 위치를 비교하고 각각의 특징을 간략히 언급합니다.

[25:12] Devon은 기능 구축은 가능하지만 처음부터 완전한 프로젝트를 만든 사례는 없으며, AI 소프트웨어 엔지니어로서 대기업의 기능 개발과 유지보수에 적합하다고 설명합니다.

[25:37] 바이브 코더이고 아직 제품-시장 적합성을 찾지 못한 상황이라면 Devon보다는 Cursor, Windsurf, Claude Code, Code Rabbit 조합이 더 효과적인 스택이라고 제안합니다.

[25:58] Codex는 Devon과 Claude Code 사이에 위치하지만, Codex가 클라우드 기반이라는 한계 때문에 Claude Code가 더 강력하다고 평가합니다.

[26:18] 클라우드 기반 도구의 제약사항을 설명하며, 서버 운영, 보안, 블록체인 프로젝트 같은 경우 로컬 머신의 Claude Code가 더 유리하다고 강조합니다.

[26:47] 긴 프로젝트 시작 시 어디서부터 시작할지가 바이브 코더들의 큰 질문이며, Lovable, Tempo, Bolt 같은 회사들이 시작점 제공에 뛰어나다고 분석합니다.

[27:07] Claude Code는 시작점이 명확하지 않다는 단점이 있지만, 다음 에피소드에서 AI와 Claude Code만으로 처음부터 프로젝트를 구축하는 방법을 보여주겠다고 약속합니다.

[27:29] 프로젝트 시작에 대한 개인적 경험을 바탕으로, 대부분의 프로젝트는 랜딩 페이지, 사용자 인증, 사용자 정보 저장 등 비슷한 기본 토대를 가진다고 설명합니다.

[27:45] 앱 개발의 기본 요소들을 설명하며, 사용자 인증, 정보 저장, 데이터베이스의 필요성을 언급합니다.

[27:58] 바이브 코더들이 데이터베이스 플랫폼 선택으로 논쟁하는 것에 대한 불만을 표현하며, PMF 달성 전까지는 어떤 DB를 쓰든 중요하지 않다고 주장합니다.

[28:12] Supabase나 Convex 등 어떤 도구를 선택하든 상관없으며, 이는 Midwit 밈과 같은 불필요한 논쟁이라고 설명합니다.

[28:27] 다양한 데이터베이스 도구들의 비용 차이가 실제로는 큰 수익이 발생할 때까지 문제가 되지 않는다고 설명합니다.

[28:55] Cursor와 Windsurf 논쟁도 마찬가지로 가치 없다고 보며, 바이브 코딩에서 중요한 것은 꼼꼼함, 끈기, 결단력이라고 강조합니다.

[29:18] 많은 개발자들이 여러 기능을 추가하려다 실패하는 반면, 핵심적인 '헤일로 기능' 하나에 집중해 잘 마케팅하는 것이 중요하다고 조언합니다.

[29:45] 앱 개발의 필수 요소들(DB, Auth, 결제)을 정리하고, DX(개발자 경험) 대신 AX(AI 경험)에 집중하는 도구 선택을 제안합니다.

[30:03] TypeScript가 AI 모델에게 유리한 이유를 설명하며, 타입 시스템을 통해 AI가 코드의 정확성을 검증할 수 있다고 설명합니다.

[30:21] AI가 환각을 할 수도 있지만 TypeScript 규칙을 기반으로 작업을 제대로 했는지 확인할 수 있으며, Convex와 같은 TypeScript 기반 백엔드 도구를 사용하면 AI가 더 효과적으로 코드를 작성할 수 있다고 설명합니다.

[30:39] 큰 규모로 확장하기 전까지는 도구 간 차이를 느끼지 못하며, 성공해서 돈을 벌면 개발자를 고용하고 도구 제작자들에게 보답하라고 조언합니다.

[30:56] AI로 개발할 때는 먼저 견고한 템플릿을 찾는 것이 중요하며, 자신의 GitHub에 React 템플릿들이 있다고 소개합니다.

[31:06] Riley가 가진 템플릿은 구식이 되었지만, 상대방이 만든 결제 템플릿을 포크해봤더니 잘 작동했다고 언급하며, 결제 기능이 포함된 템플릿의 중요성을 강조합니다.

[31:28] Stripe 통합 등 필요한 키 설정은 시간이 지나면서 배울 수 있다고 하며, 자신이 사용하는 두 가지 템플릿(React 스타터와 Next 스타터)의 차이점을 설명합니다.

[31:50] 개발 초보자나 바이브 코더라면 설정이 더 쉬운 React 스타터 키트로 시작하는 것을 추천하며, Next 스타터 키트는 더 복잡한 설정이 필요하다고 설명합니다.

[32:06] 스타터 키트로 결제와 OAuth 설정을 마친 후, Claude Code에게 코드베이스를 분석하여 앱의 작동 방식을 설명하는 마크다운 파일을 만들어달라고 요청하는 전략을 제시합니다.

[32:29] 생성된 마크다운 파일을 지식 베이스로 활용하여 추가 기능들을 계속 구축해 나가는 개발 프로세스를 설명하며, 템플릿 다운로드부터 기능 구축까지의 전체 계획을 요약합니다.

[32:53] 결제와 데이터베이스 설정을 완료했고, 이제 어떤 기능들을 구축할지 결정해야 하는 상황에서 클로드 코드의 놀라운 능력을 보여주고 있습니다.

[33:02] 며칠간의 작업으로 코드의 60%를 클로드 코드가 작성했으며, 웹 기반 코드 래빗과 같은 도구를 만들어 GitHub 연동과 저장소 분석 기능을 구현했습니다.

[33:27] vibe check.run이라는 완전한 에디터를 클로드 코드로 만들었으며, 이는 새로운 커서 업데이트로 착각할 정도로 인상적인 결과물입니다.

[33:46] 코드의 70%가 클로드 코드로 작성되었으며, 보안 분석 기능과 GitHub 풀 리퀘스트 생성 기능까지 포함된 완성도 높은 도구를 단 2일(하루 2시간씩 총 4시간)만에 완성했습니다.

[34:11] 기존에 2주가 걸렸을 작업을 4시간 만에 완성했다는 점에서 시간 절약의 놀라운 효과를 보여주며, 디자인까지 포함해서 완성도가 매우 높습니다.

[34:36] 클로드 코드의 진정한 가치는 불가능한 일을 가능하게 하는 것이 아니라, 개발 시간을 획기적으로 단축시키는 데 있다고 강조합니다.

[34:58] 좋은 템플릿을 찾아 클로드 코드가 코드베이스를 분석하게 한 후 기능을 구축하는 방식을 권장하며, 어려움이 있더라도 즐거운 경험이 될 것이라고 조언합니다.

[35:27] 다음 에피소드에서는 미키의 템플릿을 사용해 클로드 코드로 인증, 결제 등 모든 기능을 포함한 완전한 앱을 라이브로 구축하고 배포할 계획을 발표합니다.

[35:54] 시청자들에게 미키의 유튜브 채널과 스타터 템플릿, 소셜 미디어 등을 링크로 제공하겠다고 약속하며 출연에 대한 감사를 표합니다.

[36:07] 서로 다른 AI 코딩 도구들을 비교 분석하는 것의 유용성을 강조하며, N8N과 Zapier, Make 같은 다른 카테고리에서도 이런 비교가 도움이 될 것이라고 언급합니다.

[00:00] 많은 사람들이 클로드 코드가

[00:02] 커서보다 낫다고 생각합니다. 그래서 AI 코딩 전문가인

[00:04] 로스 마이크를 모셔서 클로드 코드가 무엇인지,

[00:07] 그리고 왜 AI 코딩의 세계를 바꾸고 있는지

[00:09] 설명해 드리겠습니다. 우리는

[00:11] 클로드 코드가 커서나 윈드서프 같은 도구들과

[00:13] 어떻게 다른지에 대해 이야기했습니다. 또한

[00:15] 클로드 코드로 개발을 시작하는 방법과

[00:17] 마이키가 클로드 코드로 완전히 만든

[00:19] 앱을 살펴봤습니다. 그리고

[00:22] 앤스로픽이 왜 클로드 코드를

[00:24] 이런 방식으로 구축하고 있는지에 대해서도

[00:26] 이야기했습니다. 바로 시작해보겠습니다. 로스 마이크님,

[00:30] 지난 유튜브 영상에서 클로드 코드가

[00:32] 최고의 프로그래밍 에이전트라고 말씀하셨는데,

[00:35] 실제로 다른 사람들도 같은 말을 하는 걸 들었습니다.

[00:36] 정말로 커서 같은 도구들보다

[00:39] 낫다고 생각하시나요?

[00:40] 그렇다고 생각합니다. 그렇게 믿고 있어요.

[00:44] 지난 2주 동안 아주 많이 사용해봤을 뿐만 아니라

[00:47] 왜 그렇게 생각하는지도 이해하고 있습니다.

[00:50] 괜찮으시다면 화면을 공유해서

[00:52] 엑스칼리드로 다이어그램을 그려가며

[00:53] 제가 왜 그렇게 생각하는지

[00:56] 설명해드리고 싶습니다. 무엇보다

[00:58] 우리가 모두 알고 있는 한 가지는

[01:01] 클로드가 프로그래밍에 있어서

[01:02] 최고의 모델이라는 것입니다.

[01:05] 제 생각에는 모든 주요 업체들이

[01:07] 각자의 영역을 선택했다고 생각합니다.

[01:09] OpenAI는 더 친근하고

[01:11] B2C적이고 감정적인, 인간적인 동반자

[01:14] 같은 느낌으로 가고 있는 것 같고,

[01:18] 앤스로픽은 프로그래밍 영역으로

[01:19] 진출하고자 하는 자신만의 길을

[01:21] 선택했습니다. 실제로 저는 클로드 코드가

[01:23] 발표된 클로드 코드 컨퍼런스에 참석했었는데,

[01:24] 가장 큰 차이점은

[01:27] 커서, 윈드서프, 제드 등을 사용한다면

[01:30] 누구나 자신만의 진영이 있다는 걸 알죠.

[01:33] 여기 커서 진영이 있고, 여기 윈드서프

[01:35] 진영이 있고, 그리고 여러분이

[01:38] 구식 사용자라면 VS 코드를

[01:40] 사용할 수도 있겠죠.

[01:42] 이런 도구들 중 하나를 사용하면

[01:47] 어떤 사람들은 커서가 더 낫다고 하고,

[01:50] 어떤 사람들은 윈드서프가 더 낫다고 합니다.

[01:52] 그리고 어떤 사람들은 '아, 다 똑같아.

[01:53] 난 그냥 VS 코드 써'라고 하죠.

[01:54] 근본적으로는 모두 같은 모델을 사용합니다.

[01:58] 그렇다면 진짜 무엇이 이들을

[02:00] 다르게 만드는 걸까요? 왜 한 사용자는

[02:02] 윈드서프가 더 낫다고 생각하고

[02:04] 다른 사용자는 커서가 더 낫다고

[02:06] 생각할까요? 물론 일화적인 측면도 있어서

[02:08] 누군가는 좋은 경험을 해서

[02:10] 더 낫다고 생각하고, 누군가는

[02:11] 다른 도구로 나쁜 경험을 했을 수도 있지만,

[02:12] 진짜 차이점은 모두

[02:14] 같은 모델을 사용하지만, 모두

[02:17] 자신만의 도구를 구축한다는 것입니다.

[02:20] 모델 자체는 사실 쓸모가 없어요.

[02:23] 그냥 이미지이고, 리소스 저장소일 뿐입니다.

[02:25] 모든 지식을 가지고 있어서

[02:28] 질문을 할 수는 있지만,

[02:29] 클로드 4에게 '내 코드베이스의

[02:31] 이 파일을 읽고 무엇을 하는지 알려달라'고 하면

[02:34] 그럴 방법이 없습니다.

[02:36] 따라서 커서, 윈드서프, VS 코드를

[02:39] 독특하게 만드는 것은 그들이 구축한

[02:41] 도구들입니다. 예를 들어

[02:45] 커서를 사용하고 그것이 호출하는

[02:47] 도구들을 보면 파일 리더 같은

[02:49] 것들을 볼 수 있습니다.

[02:52] 그리고 아마 여러분도 뭔가를 보셨을 텐데요

[02:55] 그러면 여러분이 보게 될 건

[02:58] 음, 모르겠지만 혹시

[02:59] Cursor나 Windsurf가

[03:02] 업데이트를 푸시하려고 할 때

[03:03] 가끔 보면 알 수 없는 문자들이 나타나는데

[03:05] 그 알 수 없는 문자들을 보면

[03:06] 파일 쓰기 같은 게 보일 겁니다

[03:11] Cursor와 Windsurf가 다른 점은

[03:14] 동일한 기본 모델을 사용하지만

[03:15] 자체 도구를 개발한다는 것입니다

[03:18] Cursor는 자체 파일 리더 도구가 있고

[03:21] 이게 어떻게 작동하는지

[03:23] 더 잘 설명해보겠습니다

[03:25] 이 사용자가 Cursor로 가서

[03:29] 이 사용자가 Cursor를 사용하고

[03:32] 이 사용자가 Cursor에게 묻습니다

[03:36] 이 페이지 색깔을 초록색으로 바꿔줄래?

[03:39] 그러면 Cursor가 이걸

[03:41] Claude 3.5에게 전달하고

[03:44] Claude 3.5가 '아, 사용자가

[03:46] 이 페이지 색깔을 바꾸고 싶어 하는구나

[03:49] 페이지가 어디에 있는지 알아야겠다'고 생각합니다

[03:51] 그러면 Claude가 할 일은

[03:53] Cursor가 Claude를 위해 제공한

[03:56] 도구를 실행하는 것입니다

[03:59] 그 도구가 파일을 읽고

[04:00] 내용을 Claude에게 돌려줍니다

[04:02] 그러면 Claude가 '좋아, 파일이 여기 있고

[04:05] 내가 바꿔야 할 코드가 이거구나

[04:06] 이제 이걸 바꿔야겠다'고 생각합니다

[04:09] 그러면 Claude가 다른 도구를 실행하고

[04:11] 이 도구로 파일에 쓸 수 있습니다

[04:14] 이런 도구들은 Cursor가 개발한 거고

[04:17] Windsurf, VS Code도 마찬가지입니다

[04:19] 이런 도구들을 어떻게 구현했는지

[04:21] 도구들이 어떻게 함께 작동하는지

[04:23] 도구의 효율성, 컨텍스트와 메모리를 어떻게 처리하는지

[04:25] 이게 바로 비밀 소스라고 할 수 있습니다

[04:28] Cursor와 Windsurf가 경쟁하는 부분이죠

[04:30] 그래서 Windsurf가

[04:32] 자체 모델을 개발했고 Cursor는

[04:34] 엄청난 투자를 받았으니

[04:36] 아마 자체 모델을

[04:37] 개발할 것 같습니다

[04:39] 지금 그들이 경쟁하는 부분이 바로 이겁니다

[04:42] 이게 현재 그들의 차별화 요소입니다

[04:43] 모두가 Claude 3.5를 사용하고 있거든요

[04:46] 하지만 자체 모델을 갖게 되면

[04:47] 특정 방식으로 훈련된

[04:49] 자체 모델을 가질 수 있고

[04:50] 그게 경쟁 우위가 됩니다

[04:52] 이건 비즈니스 팟캐스트 얘기고요

[04:54] 이런 것들이 Cursor와 Windsurf가

[04:57] 작동하는 방식의 기반입니다

[05:00] 도구, 메모리, 컨텍스트를 처리하는

[05:02] 다양한 방법들이 있고

[05:04] 특정 용도로 모델을 파인튜닝하기도 합니다

[05:06] AI 스타트업에서 일해봐서 아는데

[05:09] 단순히 하나의 거대한 Claude 에이전트가 아니라

[05:12] 아마도 여러 에이전트가 있을 거고

[05:14] 심지어 다른 모델들을 사용할 수도 있습니다

[05:17] 예를 들어 특정 모델이 있고

[05:19] Gemini 2.5 Flash 같은 걸 사용할 수도 있죠

[05:23] 큰 컨텍스트 윈도우가 있어서

[05:25] 전체 코드베이스를 처리하고

[05:27] Claude에게 요약된 컨텍스트를 제공하죠

[05:30] Claude는 비싸거든요

[05:33] 이게 Cursor와 Windsurf의

[05:36] 경쟁 우위라고 할 수 있습니다

[05:40] 그럼 Claude Code는 어떨까요?

[05:43] Claude Code는 비슷한 인터페이스는 아니에요

[05:45] VS Code를 포크한 게 아니라

[05:49] Claude Code는 본질적으로 Claude 모델을 기반으로 구축되었고

[05:52] 이번에는 자체 도구를 구축했습니다

[05:56] 자체적인 도구 호출 기능을 구축했고, 이것이 제가

[05:58] 이해하고 있는 부분입니다. 컨퍼런스에서

[06:00] Claude 팀원들과 이야기를 나눠봤는데,

[06:02] 무엇보다도 그들은 이 분야에 완전히

[06:04] 올인하고 있다고 했습니다. 그리고 두 번째로

[06:06] 그들의 엔지니어 95%가

[06:08] Claude Code를 사용한다고 했어요. 여러분은 Cursor와

[06:12] Windsurf를 사용하고 계시겠지만, 나머지 5%는

[06:14] Vim이나 다른 도구를 사용하려는

[06:17] 반항적인 개발자들이거나, 아니면

[06:20] Cursor나 Windsurf를 사용하지만

[06:22] 대부분의 개발자들은 Claude Code를 사용합니다.

[06:25] 원래는 사내 도구였는데

[06:26] 이제 공개했고, 제가 생각하는

[06:29] 논리는 모델을 개발하는 회사가

[06:32] 도구를 만드는 최선의 방법을 알고 있을 것이라는 겁니다.

[06:35] 그래서 개인적인 사용에서는, 물론

[06:38] 여러분에게 보여드릴 수 있는

[06:40] 구체적인 데이터는 없지만

[06:42] 제 개인적인 경험으로는 특히

[06:44] 큰 코드베이스에서

[06:46] Claude Code가 코드를 더 잘 이해하고

[06:50] 코드를 더 잘 실행하는 것 같고

[06:53] 더 에이전트처럼 느껴집니다. 맞죠?

[06:56] 계속 실행하도록 할 수 있고

[06:58] 오토 모드라고 부르는 것 같은데

[06:59] 활성화하면 작업이 완료될 때까지

[07:02] 계속 진행할 뿐만 아니라

[07:04] 때로는 테스트를 작성하려고 하고

[07:06] 코드를 테스트하기도 합니다.

[07:08] 정말 더 에이전트 같은 느낌입니다.

[07:11] Cursor나 Windsurf, VS Code보다 말이죠.

[07:14] 그리고 Cursor는 1.0 백그라운드 작업이나

[07:17] 백그라운드 에이전트라고 부르는

[07:19] 기능과 함께 출시했는데, 이것이

[07:20] Claude Code의 직접적인 경쟁자라고 할 수 있습니다.

[07:23] 제가 Claude Code가

[07:25] 더 낫다고 생각하는 이유는 모델 제공업체가

[07:27] 마침내 Cursor나 Windsurf 같은 도구들을

[07:30] 더 좋게 만드는 도구를 직접 만들고 있기 때문입니다.

[07:32] 그리고 모델을 실제로 개발하는 사람보다

[07:34] 누가 더 잘 만들 수 있겠습니까?

[07:36] 이것이 제가 생각하는 Claude Code가

[07:39] 더 좋다는 이론과 근거입니다.

[07:41] Claude Code를 사용할 때

[07:43] Cursor 안에서 사용하시나요?

[07:45] 어떤 사람들은 Cursor에서 Claude Code를 사용한다고 들었는데

[07:47] 그런 식으로 하는 게 최고의 조합인가요?

[07:49] 저도 Claude Code를 사용해봤는데

[07:50] 실제로 Cursor에게 설정 방법을 물어봤고

[07:52] 설정은 했지만

[07:54] 일반적인 IDE가 없어서 올바른 파일로

[07:56] 이동하기가 어려웠어요. 왜냐하면

[07:59] 이미지를 업로드하고

[08:01] 참조하고 싶은 파일의

[08:02] 맥락을 주려고 했는데

[08:04] 볼 수 있는 게 아무것도 없었거든요.

[08:06] 그래서 사람들이 Cursor 안에서

[08:08] Claude Code를 사용하는 이유와

[08:11] Claude Code 인터페이스와

[08:13] Cursor에 대한 생각을 말씀해 주실 수 있나요?

[08:16] 확실히 개발자들에게 특화되어 있습니다.

[08:19] 그리고 제가 실제로 선호하는 설정은

[08:21] 제 Cursor가 보이는지 모르겠지만

[08:25] 제가 설정한 방식은

[08:27] Claude를 열어서, Claude Code를 열고

[08:30] 어떻게 설정하는지 보여드릴 수 있습니다.

[08:34] 제가 어떻게 설정했는지 간단히 설명하면

[08:36] Claude Code를 왼쪽 상단에 고정하고

[08:38] 여전히 여기에 터미널을 두고

[08:41] 그다음에 Cursor 채팅을 두는데

[08:43] 제가 정말 즐기고 있는 것은

[08:48] 정말 좋아하는 방식은 Cursor를 사용하면서

[08:52] Claude에게 질문하는 거예요. 기본적으로

[08:55] 코드베이스가 어떻게 작동하는지 이해하거나

[08:57] 궁금한 점들을 정리할 때 사용하죠

[08:59] 이건 질문하는 어시스턴트 같은 역할이고

[09:01] Claude Code는 실행하는 역할을 해요

[09:03] 어떤 면에서는 맞는 말인데

[09:06] 특히 직관적인 코더에게는

[09:08] 두 개를 섞어서 쓰는 게 최고인 것 같아요

[09:10] Claude Code만 단독으로 쓰는 건

[09:12] VS Code나 터미널에서만 쓰는 건

[09:14] 추천하지 않아요

[09:16] 너무 헷갈릴 수 있거든요

[09:19] 하지만 조합해서 쓰면

[09:21] Windsurf 사용자라면 Windsurf와 Claude Code를

[09:23] Cursor 사용자라면

[09:26] Cursor와 Claude Code를 함께 쓰면

[09:28] 최고의 장점을 다 얻을 수 있어요

[09:30] 그리고 가장 좋은 점은

[09:32] 비교 영상들이 많았지만

[09:34] 둘 다 쓸 수 있다는 거예요

[09:36] 이게 정말 좋은 절충안 같아요

[09:38] Claude Code를 써보고 맞지 않으면

[09:41] Cursor 채팅을 쓸 수도 있고

[09:43] 하지만 Claude Code가 특별한 이유는

[09:46] 모델 제공업체가 직접 도구를 만들었다는 거예요

[09:48] 운이 좋았던 건지 모르겠지만

[09:50] 실제로 경험해본 바로는

[09:52] 일반적인 Cursor나 Windsurf로는

[09:54] 해결되지 않던 문제를

[09:56] Claude는 시간이 좀 걸려도 해결해냈어요

[09:58] 제 가설은 앞서 말한 것과 같아요

[10:01] 모델 제공업체가 직접

[10:03] 그 모델용 도구를 만들면

[10:08] 무엇이 가장 효과적인지 알 수 있다는 거죠

[10:10] 그래서 정말 강력히 추천하는 건

[10:13] Claude Code를 써보실 거라면

[10:14] 좋아하는 IDE와 함께 쓰세요

[10:16] Cursor든 뭐든 말이에요

[10:19] 기억하셔야 할 건

[10:20] 이런 회사들도 위험을 분산하고 있다는 거예요

[10:22] Cursor와 Windsurf는 최소한 몇 달 전까지만 해도

[10:25] 모든 모델을 사용할 수 있도록

[10:27] 모델에 구애받지 않는 제품을 만들고 있었어요

[10:29] 그런데 Windsurf의 경우

[10:31] 흥미로운 점이 있어요

[10:33] Windsurf가

[10:34] OpenAI에 30억 달러에 인수될 거라는 루머가 있고

[10:37] 이제 Anthropic이 의도적으로든 아니든

[10:40] 토큰 공급을 차단하고 있는 건 아닌지 궁금해져요

[10:43] 루머에 대해 깊이 들어가고 싶지는 않고

[10:45] 그렇게 중요하다고 생각하지도 않아요

[10:46] 하지만 생각해보면

[10:48] 말이 되는 게

[10:51] 회사 입장에서는 정말 도구에서 우위가 있다고 생각한다면

[10:53] 사용하는 도구들이 핵심이라고 생각한다면

[10:56] Claude가 세계 최고의 코딩 모델이 된다면

[11:00] Anthropic이 그 주변 도구들을

[11:02] 가장 잘 만들 수 있을 거라고 생각해요

[11:04] 왜냐하면 그 도구들에 맞춰서

[11:05] 모델을 만들 수 있으니까요

[11:07] 정확히 그거예요

[11:09] 정확히 맞아요. 그들은 치트키를 가지고 있어요

[11:11] 말 그대로 치트 코드를 가지고 있고

[11:14] 그래서 그 시점에서 올인하는 게 맞죠

[11:15] 프로그래밍을 장악할 수 있다면

[11:17] 그건 정말 대단한 일이니까요

[11:18] Claude가 프로그래밍 분야를 장악하고

[11:21] OpenAI는 친근한 성격의

[11:22] 최고의 친구가 되는 분야나

[11:24] 하드웨어 쪽을 담당하는 게

[11:27] 정말 말이 되는 것 같아요

[11:30] 정말 흥미로운 상황이에요

[11:34] 흥미로운 점이죠. Cursor와 Windsurf는

[11:36] Claude가 점점 더 그들의 영역으로

[11:38] 들어오고 있다는 걸 인식하기 시작한 것 같아요.

[11:40] 처음에는 확실한 분리가 있었잖아요.

[11:42] Claude는 "우리는 모델만 제공할게.

[11:43] 너희들끼리 UX로 경쟁해."

[11:46] "사용자 확보로 경쟁해"라는 식이었는데

[11:48] 지금은 Claude가

[11:49] 그 최전선에 나서고 있는 것 같아요.

[11:51] cursor와 windsurf에게는 그들의 해자가

[11:53] 모델이 되어야 한다고 생각해요.

[11:55] V0가 Next.js 같은 것들로 훈련된

[11:58] 자체 특화 모델을 출시했죠.

[12:00] 이런 도구들이 사용자들로부터 얻는

[12:03] 모든 훈련 데이터나

[12:04] 사람들이 실제로 무엇을 좋아하는지

[12:06] 비즈니스 관점에서 보면서

[12:08] 자체 특화 모델을 구축한다면

[12:10] 충분히 합리적이에요.

[12:12] 그렇게 하기 위해 많은 투자도

[12:13] 받을 수 있고요.

[12:15] 이런 식으로 생각해왔어요.

[12:18] Windsurf를 써보셨는지 모르겠는데

[12:20] SWE1인 것 같더라고요.

[12:22] 사실 꽤 괜찮은 경험이었어요.

[12:24] 많이 써보지는 못했지만

[12:25] 정말 빨랐어요.

[12:27] 탭 기능이 매우 신선하게 느껴졌고

[12:29] 정말 즐거운 경험이었어요.

[12:32] 그래서 cursor-1이나

[12:34] windsurf version 2가 곧 나올 것 같아요.

[12:38] 그래서 제가 이런 생각을 하고 있고

[12:40] 만약 당신이 AI 개발자라면

[12:42] Claude Code에는 SDK도 출시 예정이라서

[12:45] 말 그대로 그 위에서

[12:46] 개발할 수 있어요.

[12:48] 그들이 확실히

[12:50] 모든 사람의 밥그릇을 노리고 있는 것 같아요.

[12:52] 잠깐, 그것에 대해 좀 더 얘기해봐요.

[12:56] SDK가 있다고 하셨는데

[12:58] 그러면 사람들이 자체 커스텀 인터페이스를

[13:00] 만들 수 있다는 뜻이죠.

[13:02] 네, 당신의 Tempo나

[13:04] Lovable, Bolt, Vibe Code 같은 것들 대신

[13:06] 에이전트를 위한 도구를 만들고

[13:08] 그런 것들 대신에

[13:10] 지금은 터미널 기반이지만

[13:12] 팀에서 말하기로는 틀리지 않았다면

[13:14] 네, SDK는 현재 명령줄 사용과

[13:17] TypeScript, Python SDK를 지원하고

[13:19] 곧 출시될 예정이에요.

[13:22] 그들이 신흥 기업들에게

[13:24] 이런 메시지를 보내고 있어요.

[13:26] 이 기존 업체들은 아마 항상

[13:28] 자체적으로 구축할 테지만, 신규 업체들은

[13:31] "너희는 UX에 집중해, 나머지는 우리가

[13:33] 다 처리해줄게"라고 말이죠.

[13:35] 정말 깔끔하고 매끄러운 UX를 구축해서

[13:38] Cloud Code로 실행되면

[13:41] 다른 모든 업체들과 경쟁하는

[13:43] 모델을 갖게 되는 거죠.

[13:46] 정말 흥미로워요.

[13:47] 단순한 광범위한 코딩이 아닌

[13:50] 특별한 용도들이 있을 것 같아요.

[13:53] 모바일 디바이스에서

[13:54] 하나의 특정 니치를 위한

[13:57] 마이크로 코딩 도구들이나

[13:59] 아니면... 이전에는 생각해본 적이 없는데

[14:02] 제 머릿속에 여러 아이디어들이

[14:04] 떠오르고 있어요.

[14:05] 기본적으로 Claude 래퍼를 만들 수 있고

[14:08] Claude Code가 Cursor만큼 좋다고 생각한다면

[14:10] 우리는 정말

[14:13] Cursor 래퍼만큼 강력한

[14:14] 무언가를 얻게 될 거고, 그건

[14:17] 정말 무서운 일이에요. 저희가

[14:18] 바이브 코딩 스타트업을 구축하고 있는

[14:21] 사람으로서 누구든지

[14:23] Claude 코드 래퍼를

[14:24] 만들 수 있다는 생각이 무서우면서도

[14:26] 흥미롭고 재미있어요. 음, 뭐라 말해야

[14:30] 할지 모르겠네요.

[14:31] 6개월 후에는 어떨 것 같으세요?

[14:34] 어떻게 보이실 것 같나요?

[14:35] 사람들이 Claude 코드 위에

[14:36] 무엇을 구축할 것 같나요? 맞아요.

[14:38] 모든 사람이 최고의

[14:40] 에이전트, 코딩 에이전트에

[14:42] 접근할 수 있고 그 위에

[14:44] 구축할 수 있게 되면 어떻게 될까요?

[14:48] 니치, 어느 쪽이

[14:49] 올바른 발음인지 모르겠지만, 특화된

[14:52] 플랫폼들이 승리할 거라고

[14:53] 생각합니다. 예를 들어

[14:56] React에 특화된 바이브 코딩 툴이나

[14:59] WordPress 같은 것에

[15:01] 특화된 바이브 코딩 툴 말이에요.

[15:04] 니치 툴들이 승리하기

[15:06] 시작할 거라고 생각해요.

[15:08] 파인튜닝에 대해서는 언급하지 않았지만

[15:11] 특정 프로그래밍 유형이나

[15:12] 프레임워크에 맞게

[15:14] 모델을 파인튜닝할 수 있다면

[15:17] 전문화된 사용자 인터페이스를

[15:19] 구축하고 콘텐츠를 갖추면 되겠죠.

[15:21] 모델은 확실히, 모델 영역은

[15:24] 확실히 Claude 코드에

[15:25] 장악되고 있어요. 이 중 누군가가

[15:28] 그들의 목표이고, 그래서

[15:31] Cursor가 9억 달러라는

[15:32] 엄청난 투자를 받은 이유죠.

[15:34] 이 거대한 존재에 맞설 수 있는

[15:36] 유일한 방법은

[15:38] 또 다른 거대한 것을 만드는 거죠.

[15:41] Anthropic을 구축하는 거예요. 그게

[15:43] 말 그대로 할 수 있는 전부죠.

[15:45] 어느 시점에서 툴 호출처럼,

[15:47] GPT-4가 막 나왔을 때를 기억해봐요.

[15:51] 3.5에서 4로 넘어갈 때 사람들이

[15:54] 오픈소스를 구축하고 있었어요.

[15:56] 그 중 하나가

[15:57] AutoGPT라고 불렸던 것 같은데, 독특한 점은

[16:01] 툴을 가질 수 있다는 것이었죠. 툴이

[16:05] 큰 화제였는데 이제 툴은

[16:07] 당연한 것이 되었고 MCP 시대가

[16:09] 왔어요. 이런 툴들이 가진

[16:13] 해자가 아주 천천히 사라지고

[16:16] 있어요. 게다가 그들은 VS Code를

[16:18] 포크했는데, 우리 모두 VS Code를

[16:21] 포크할 수 있잖아요. 그래서 그들이

[16:24] 가진 큰 차별화 요소는

[16:27] 기존에 가진 것 위에

[16:28] 더 풍부한 UX를 구축하는 것인데,

[16:30] Cursor는 백그라운드

[16:32] 에이전트에 큰 베팅을 했어요.

[16:34] Code Rabbit 대안 같은

[16:37] 코드 리뷰어가 있는 걸 보셨나요?

[16:39] IDE 주변에서 구축하고 있지만

[16:42] 모델도 구축할 거예요. 당연한

[16:44] 일이죠. 하지만 모바일 앱도

[16:46] 구축하고 있어요.

[16:47] Cursor가 모바일 앱을 만든다는

[16:49] 걸 몰랐네요. X에서 그들의

[16:53] 헤드 디자이너를 팔로우하는데

[16:55] 몇 달 동안

[16:57] 어떻게 생겼는지 스니크 픽을

[16:58] 올리고 있어요. 모바일 앱을

[17:00] Cursor가 다른 분야로 확장하고

[17:02] 어떤 식으로든 경쟁 우위를 찾을 방법을 모색해야 할 때가 온 것 같아요

[17:05] 왜냐하면 정말 모든 상급 개발자들이...

[17:07] 우리 회사 백엔드 개발자가

[17:11] "맙소사, Claude Code가 지금 Cursor보다 훨씬 낫다"고 말하더라고요

[17:13] 그는 정말 놀라워하며

[17:15] "나는 Cursor와 Windsurf를 30분 동안 써봤는데

[17:18] Claude Code는 한 번의 프롬프트로 바로 해결했다"고 말하면서

[17:19] 그냥 프롬프트 입력하고

[17:22] 7-8분 동안 자리를 비우고 와도 된다고 하더라고요

[17:24] 그게 정말 놀라운 부분이에요

[17:26] 그래서 실제로 에이전틱하다고 느껴지는 거죠

[17:28] 우리가 계속 에이전틱이라고 말해왔지만

[17:29] Claude Code가 진짜 그런 느낌을 주는 첫 번째 도구예요

[17:31] 그런데 제가 마치 홍보맨처럼 들릴 수도 있는데

[17:33] 그들이 저에게 돈을 주는 것도 아니에요

[17:35] 그랬으면 좋겠지만, 정말 솔직히 말해서

[17:37] 처음으로 에이전틱하다고 느낀 도구입니다

[17:39] 그리고 처음으로

[17:40] "음, 그래"라고 생각했어요

[17:43] 이런 도구들을 사용하지 않는 프로그래머들은

[17:45] 정말 경쟁에서 뒤처질 것 같아요

[17:47] 우리가 계속 이런 말을 해왔지만

[17:50] 대부분의 경우 저는

[17:53] "정말 재능 있는 시니어 개발자는 여전히 대단한 일을 할 수 있다"고 생각했어요

[17:54] 하지만 Claude Code는 처음으로

[17:58] "그래, 이건 진짜다"라고 느끼게 해준 도구예요

[18:02] 정말 강력합니다

[18:03] 그래서 질문이 하나 있는데

[18:07] Codex가 최근 1년 내에

[18:10] OpenAI에서 출시됐잖아요

[18:12] Codex와 Claude Code,

[18:14] 그리고 Devon 같은 도구들의 차이점이 뭔가요?

[18:16] 이 세 도구는

[18:19] 여기 있는 세 도구들처럼

[18:21] 표준적인 인터페이스를 가지고 있지 않은 것 같은데

[18:22] 이 도구들의 차이점이 뭔가요?

[18:24] Codex와 Claude Code의 차이점을 설명해드릴게요

[18:26] 근본적인 차이점은

[18:28] Codex는 클라우드에서 작동하고

[18:31] Claude Code는 로컬 개발 환경에서,

[18:32] 즉 여러분의 컴퓨터에서 작동한다는 것입니다

[18:34] 둘 다 장단점이 있지만

[18:37] 제 생각에는 로컬이 올바른 선택인 것 같아요

[18:39] 특히 진지한 애플리케이션을 구축할 때

[18:41] 특정한 것들을 설치해야 할 수도 있는데

[18:45] Codex의 경우 OpenAI가 허용하는 것만 설치할 수 있다는 제한이 있어요

[18:50] 반면 Claude Code는

[18:52] 제 컴퓨터에서 원하는 건 뭐든지 설치할 수 있어요

[18:54] 악성 코드도 실행할 수 있죠

[18:56] 그게 큰 차별화 요소라고 생각해요

[18:59] 물론 사용하는 모델도 다르고요

[19:01] 저는 Codex를 써본 적이 있는데

[19:03] Codex도 꽤 좋아요

[19:04] 하지만 Claude Code만큼은 아니에요

[19:07] 순수한 성능과 출력, 속도 면에서

[19:08] 확실히 Claude Code가 우위에 있다고 생각해요

[19:10] 하지만 다시 Codex를 보면

[19:12] 클라우드에 구축한 것이 말이 되는 경우도 있어요

[19:15] 예를 들어 바이브 코더거나

[19:17] 아직 익숙하지 않은 사람들에게는요

[19:20] 많은 바이브 코더들이 Cursor와 Windsurf에는 익숙하지만

[19:22] 더 넓게 생각해보면

[19:24] 대부분의 사람들은 그렇지 않거든요

[19:26] 그래서 친숙한 채팅에서

[19:29] 바로 전환할 수 있다면

[19:31] 그게 더 나을 수도 있어요

[19:32] 하지만 더 넓게 생각해보면

[19:34] 대부분의 사람들은 그렇지 않죠?

[19:36] 그래서 친숙한 채팅 환경에서

[19:39] 바로 전환할 수 있다면 좋겠지만

[19:40] 어시스턴트에서 무언가를 만들어달라고

[19:43] 지시할 수 있게 되고, 거의 완성도 높게

[19:45] 만들어주면서 매우 직관적이고

[19:46] 깔끔하고 간단하게 느껴지게 한다면

[19:49] 코덱스가 그 시장에서 크게 승리할 거예요

[19:52] 그러니까 코덱스를 거의

[19:55] ChatGPT가 접근할 수 있는 도구로

[19:57] 만들 수 있어요. 클라우드에 있다면

[19:59] 앱 만들어줘라고 말할 수 있고

[20:01] ChatGPT에서 바로 이걸 할 수 있죠

[20:03] 그러면 좋아, 그 도구를 실행한다고 하고

[20:05] 다시 당신에게 보내주면

[20:07] 바로 열어볼 수 있는 웹앱 링크가 되는 거죠

[20:09] 그걸 보고 다시 ChatGPT로 돌아가서

[20:10] 아니야, 이거 바꿔줘라고 할 수 있고

[20:12] 이건 정말 큰 변화죠

[20:16] OpenAI를 무시할 순 없어요

[20:18] OpenAI가 한 가지 증명한 게 있다면

[20:20] 수년간 소비자 시장에서

[20:23] 홈런을 쳐왔다는 거예요

[20:25] Perplexity가 검색을 장악하고 있었는데

[20:27] ChatGPT가 검색 기능으로 와서

[20:30] 대박이 났죠. 딥 리서치도 대박

[20:32] 이미지 생성도 대박이었고요

[20:34] 그러니까 소비자 제품이나

[20:37] 소비자들이 사용하고 싶어하는

[20:39] 제품을 만드는 능력에서

[20:42] 그들을 무시할 순 없어요

[20:44] 다만 하나를 선택해야 한다면

[20:46] 저는 Claude Code를 선택할 거예요

[20:49] Claude Code가 더 나은 것 같고

[20:51] 이건 그들이 터미널을 선택한

[20:53] 디자인 결정 때문인 것 같아요

[20:55] 왜냐하면 그들은 UX 레이어를

[20:58] 따로 만들고 싶어하지 않거든요

[20:59] 이미 사용하고 있는 걸 그대로 쓰라고 하고

[21:02] 이건 진정한 에이전트로서

[21:03] 사용하고 있는 어떤 도구에든

[21:05] 설치할 수 있어요. 이건 의도적인

[21:07] 디자인 선택이고, 제 생각에는

[21:08] 그래서 Claude Code가 Codex보다

[21:11] 나은 거예요. 저 같은 파워 유저에게는

[21:13] 더 적합하죠. 하지만 Devon은 달라요

[21:16] Devon은 같은 범주에 두겠어요

[21:20] 이쪽이 코드 리뷰 스펙트럼이고

[21:23] 저쪽이 에이전트의

[21:25] 다른 스펙트럼이라고 하면

[21:27] Devon은 이 정도 위치에

[21:30] 놓을 것 같아요. 아마 중간 정도?

[21:33] 이 스펙트럼 어딘가에서

[21:35] Devon을 많이 사용해보지는 않았지만

[21:37] 제가 아는 여러 회사 사람들을 보면

[21:39] 그들이 일하는 곳에서

[21:40] Devon을 특정 기능을 위해

[21:42] 팀 단위로 사용해요

[21:45] 이미 기존 코드베이스가 있고

[21:47] 기능적이고 운영 중이며

[21:49] git 워크플로우가 있고

[21:51] 운영환경에 배포하는 방법이 있고

[21:53] 스테이징 환경도 있죠

[21:54] Devon은 이런 환경과 잘 통합돼요

[21:57] Slack에서 뭘 해달라고 말하면

[21:59] 기본적으로 기능을 만들어주거나

[22:02] 당신이 만든 기존 기능을

[22:05] 리뷰해줘요

[22:07] 그다음에 Code Rabbit이 있고

[22:10] 모든 분들이 더 명확하게 보실 수 있도록

[22:12] 정리해보겠습니다

[22:16] Code Rabbit은 여기에 두겠어요

[22:18] 그런데 저는 100% Code Rabbit을 사용할 거예요

[22:22] 무료 플랜도 꽤 좋고

[22:24] 오픈소스라면 좋고

[22:26] 아니라면 한 달에 몇 달러 정도로

[22:27] Code Rabbit 같은 경우

[22:29] Rabbit은 훌륭한 코드 리뷰어입니다.

[22:32] 그들이 하는 일이 무엇인지 알고 있고, 에이전트는 아니지만

[22:33] 코드 리뷰에서는 정말 훌륭합니다.

[22:35] Code Rabbit으로 잡아낸 버그의 수는 정말 말할 수 없을 정도예요.

[22:37] 그들이 하는 일에 정말 탁월합니다.

[22:39] Cursor 빌드 관련해서, 명확히 하자면

[22:42] 저는 Code Rabbit을 사용해봤고, 실제로 가지고 있습니다.

[22:45] 한 번 정도 사용해봤는데

[22:47] 제가 아는 바로는, 새로운 기능을 배포하고

[22:49] GitHub에 업로드할 때

[22:51] 기본적으로 당신이 만든 변경사항을 살펴보고

[22:54] "이 부분은 좋네요" 또는 "이 부분은 바꿔야 할 것 같아요.

[22:56] 더 잘할 수 있을 것 같아요"라고 말해줍니다.

[22:57] 그리고 도움을 줍니다.

[22:59] 실수를 잡아내는 하나의 계층 같은 거죠.

[23:01] 보세요, 정말 좋은 점은

[23:03] 라일리와 저처럼, 당신의 피드백이 좋다고 생각하는 이유는

[23:08] 어떤 모델로든 프로젝트를 시작할 때

[23:09] 처음에는 항상 강력하게 시작하지만

[23:11] 계속 진행하면서

[23:13] 성능이 엉망이 되거나

[23:16] 모델이 잃어버리기 시작해요.

[23:19] 시작하기는 쉽지만 끝내기는 어렵죠.

[23:20] 모델이 너무 많은 컨텍스트를 가지고 있을 수도 있어서

[23:22] 새로운 채팅을 만들고 새롭게 시작하라고 하는 거죠.

[23:24] Code Rabbit의 경우

[23:26] 코드를 한 번에 모두 가져옵니다.

[23:28] 그리고 다른 도구들처럼

[23:30] 반복적으로 사용되지 않기 때문에

[23:32] 결함이나 보안 실수나

[23:35] 최적화 누락을 잡아내는 데 훌륭합니다.

[23:38] 그래서 Cursor를 사용할 때

[23:40] 컨텍스트를 관리해야 하고

[23:44] 같은 에이전트 창에서 몇 시간 동안 대화할 수 없다는 뜻이죠.

[23:48] 그래서 당신이 하고 있는 일을 놓칠 수 있어요.

[23:50] Cursor를 사용하는 동안 말이죠.

[23:51] 하지만 이게 오히려 좋은 점인데

[23:53] 전체 세션을 끝내면

[23:55] 10개의 다른 에이전트 채팅 창이 있을 수 있지만

[23:59] 이 도구는 모든 걸 한 번에 보고

[24:01] 한 번에 분석해서

[24:03] 중요한 것들을 놓치지 않게 해줍니다.

[24:05] 이게 제 기술적 이론입니다.

[24:06] 다른 이유일 수도 있지만

[24:08] 제 경험상 Code Rabbit은

[24:11] 그리고 다른 개발자들로부터도 들은 바로는

[24:13] 큰 프로젝트에서 사용해봤는데

[24:15] 정말 훌륭했고

[24:17] 설치하기만 하면 되는 간단한 도구예요.

[24:19] 제가 정말 좋아하는 한 가지는

[24:20] 보여줄 수 있는 레포가 있는지 모르겠지만

[24:22] 에이전트에게 프롬프트를 제공해줍니다.

[24:24] Claude Code나 Cursor를 사용한다면

[24:27] 발견한 버그를 알려주고

[24:28] "이 프롬프트를 복사해서

[24:30] 사용하는 도구에 붙여넣으면

[24:32] 고쳐줄 거예요"라고 말해줍니다.

[24:35] 그래서 이건 빠른 성과를 얻을 수 있는 것 중 하나라고 생각해요.

[24:37] 아직 사용해보지 않았다면

[24:39] 다시 말하지만, 그들이 저에게 돈을 주는 건 아니에요.

[24:42] 그랬으면 좋겠지만요. 언젠가는 그러길 바랍니다.

[24:44] 간단한 추가 기능이에요.

[24:47] 그리고 에이전트의 경우

[24:49] 스펙트럼의 이쪽에 Claude Code가 있고

[24:51] Devon은 여기 어딘가에 있습니다.

[24:54] 코드 리뷰에는 훌륭하지만

[24:56] 처음부터 뭔가를 만드는 Devon 같은 것에 대한 이야기는

[24:59] 들어본 적이 없습니다.

[25:02] 그리고 기능도 구축할 수 있습니다.

[25:06] 하지만 사람들이 Devon으로 뭔가를 구축했다는 이야기는

[25:09] 들어본 적이 없습니다.

[25:12] 기능을 만들 수는 있지만

[25:14] 사람들이 Devon으로

[25:16] 처음부터 뭔가를 만든다는 이야기는 못 들어봤어요. 그리고

[25:19] 회사 측에서 뭐라고 불렀냐면

[25:23] AI 소프트웨어 엔지니어라고 했죠. 그리고

[25:26] 대기업 같은 곳에서는

[25:28] 소프트웨어 엔지니어가

[25:30] 처음부터 뭔가를 만들지는 않겠죠.

[25:31] 아마 기능을

[25:33] 만들고 유지보수하는 일을 할 거예요. 그래서

[25:35] Devon을 그런 용도로 만든 거라면

[25:37] 완벽한 선택이죠. 하지만 만약 당신이 바이브 코더이고

[25:39] 제품이 아직 제품-시장 적합성을 찾지 못했고

[25:41] 개발자를 고용하지 않았다면

[25:43] Devon이 꼭 필요하다고 생각하지는 않아요.

[25:45] Cursor나 Windsurf에 Claude Code를

[25:47] 추가하면 되고, 좀 더 고급스럽게 하고 싶다면 Code Rabbit으로

[25:51] 코드 리뷰까지 하면

[25:53] 탄탄한 스택이 완성돼요.

[25:56] 그렇습니다. 여기서 들으셨죠. 그럼 Codex는

[25:58] Devon의 오른쪽에 위치할 거예요.

[26:00] 네, Claude Code의 왼쪽 정도요.

[26:03] 네, 이 정도 위치에요. 참고로

[26:05] 더 코드 리뷰 도구라는 뜻은 아니고

[26:08] Claude Code와 비슷한 위치에

[26:09] 둔다고 해도

[26:11] Claude Code가 더 강력하다고 생각해요.

[26:13] 단순히 Codex가 클라우드 기반이라는

[26:15] 사실 때문이죠. 그게 클라우드의 문제점인데

[26:18] 서버를 띄우고 싶다거나

[26:19] 여러 서버를 운영하고 싶다거나

[26:21] 뭔가 다른 작업을 하고 싶을 때

[26:22] 원하는 게 뭐든

[26:24] 클라우드에는 특정한 제약이 있어요.

[26:26] 하지만 로컬 머신에서는

[26:28] 원하는 걸 뭐든 실행하고 설치할 수 있죠.

[26:30] 보안 같은 이유도 있고요.

[26:32] 예를 들어, 블록체인

[26:34] 프로젝트를 만들고 싶다고 해봐요. 왜? 모르겠지만

[26:36] 만든다고 치면, 보안과

[26:38] 관련된 특정한 것들이 있고

[26:39] 키 같은 것들이 있는데

[26:41] 그런 건 클라우드에

[26:42] 두고 싶지 않잖아요. 하지만 Claude Code는

[26:44] 모든 게 내 머신에 있어요. 내 머신에.

[26:47] 그래서 만약 긴 프로젝트를

[26:49] 시작한다면, 우리가

[26:52] 다음 에피소드에서 할 것처럼

[26:53] 어디서부터 시작해야 할까요?

[26:56] 이게 바이브 코더들의 큰

[26:58] 질문이라고 생각해요. Lovable, Tempo, Bolt

[27:00] 등등 이런 회사들이 정말 잘하는 게

[27:04] 시작점을 제공해주는 거예요.

[27:06] Claude Code를 그냥 열면

[27:07] 뭘 해야 할지 모르거든요.

[27:09] Cursor에서 새 프로젝트를 열고

[27:12] 모든 파일을 만들어달라고 하면

[27:14] 그냥 해주긴 하지만

[27:15] 다음 에피소드에서

[27:17] 처음부터 뭔가를 만들 때

[27:19] 오직 AI와 Claude Code만 사용해서

[27:21] 어떻게 시작할 건지, 어떻게

[27:24] 생각해야 할지에 대해

[27:26] 얘기해보죠.

[27:28] 제가 생각하는 방식은 이거예요.

[27:29] AI 없이 제가 직접 해본 경험으로 말하면

[27:31] 대부분의 프로젝트는

[27:33] 비슷한 기본 토대를 가지고 있다는 걸 깨달을 거예요.

[27:36] 랜딩 페이지가 필요하죠. 간단하게.

[27:39] 인증도 필요하고요. 사용자

[27:41] 인증을 하고 싶을 거예요.

[27:44] 사용자 정보도 저장하고 싶고

[27:45] 사용자를 인증해야 하죠. 사용자 정보를

[27:48] 저장해야 하고, 사용자가

[27:49] 구글이나 이메일로

[27:50] 로그인할 수 있어야 하죠.

[27:53] 이 정보를 저장할 데이터베이스도

[27:55] 필요하고요. 여기서 한 가지

[27:57] 말하고 싶은 게 있어요.

[27:58] 라일리, 정말 짜증나는 건

[28:00] 바이브 코더들이 어떤 데이터베이스 플랫폼이

[28:03] 더 좋은지 논쟁하는 거예요.

[28:05] 그런 건 중요하지 않아요.

[28:07] PMF를 달성하고 규모가 커질 때까지는

[28:09] 그런 걸 걱정할 필요 없어요.

[28:11] 그냥 Supabase든 Convex든 쓰세요.

[28:14] 참고로 저는 Convex를 선호하지만

[28:16] 뭘 쓰든 상관없어요, 정말로.

[28:19] 이건 그 Midwit 밈 같은 거예요.

[28:21] 아시죠, 그런 사람들처럼

[28:23] 데이터베이스가 어쩌고저쩌고 하는데

[28:25] 제가 수치를 봤거든요.

[28:27] Firebase를 쓰든

[28:30] Supabase나 Instant DB를 쓰든

[28:32] 정말 다양한 도구들이 있지만

[28:35] 사용할 수 있는 도구들이 있어요.

[28:36] 비용이 문제가 되는 건

[28:38] 정말 수익이 엄청나게 많아져서

[28:40] 누군가를 고용해서

[28:43] 이런 문제를 해결하게 하는 게

[28:45] 쉬워질 때예요.

[28:47] 특히 앱에 적절한 수익화 모델이

[28:50] 있다면

[28:52] 만들고 있는 앱에 말이죠.

[28:53] 그래서 정말 중요하지 않아요.

[28:55] Cursor와 Windsurf 논쟁도

[28:56] 사실 그리 가치 있지 않다고 생각해요.

[28:59] 결국은

[29:01] 바이브 코딩을 하면서

[29:02] AI를 사용하지 않는다면

[29:05] 결국은

[29:06] 얼마나 꼼꼼한지에

[29:07] 달려있어요.

[29:10] 끈기와 결단력

[29:12] 그리고 실제로 구축하는 데 필요한 규율에

[29:14] 달려있죠. 좋은 앱을 만들기 위해

[29:16] 꼭 필요한 한 가지 기능을 만드는 것

[29:18] 이게 많은 사람들이

[29:20] 잘못하는 부분이라고 생각해요.

[29:22] 앱에 너무 많은

[29:23] 기능을 넣으려고 하다가

[29:26] 길을 잃어버리죠. 사실 쉽게

[29:28] 한 가지 기능만 만들 수 있었는데 말이에요.

[29:30] 저는 이걸 헤일로 기능이라고 부르는데

[29:33] 마케팅의 중심에 있는 기능이죠.

[29:34] 그 한 가지 기능을

[29:36] 정말 잘 마케팅할 수 있었을 텐데

[29:38] 수익이 들어오기 시작하면

[29:40] 그때 확장을 걱정하면 되고

[29:42] 팀을 고용해서 도움을 받으면 돼요.

[29:45] DB가 필요하고, Auth가 필요하고

[29:47] 결제를 받을 수 있어야 해요.

[29:49] 한 가지 추가하고 싶은 건

[29:53] DX, 즉 개발자 경험이라는 용어가 있는데

[29:55] 저는 AX, 즉 AI 경험에 집중하는

[29:58] 도구들에 집중할 거예요.

[30:01] AI 모델이 잘하는 게 뭔지

[30:03] 보시면 TypeScript가

[30:06] AI 모델에게 큰 장점이에요.

[30:09] 모델이 TypeScript로

[30:11] 잘 작업하는 이유는

[30:13] 타입으로 제대로 작동하는지

[30:15] 확인할 방법이 있기 때문이죠.

[30:17] 기술적인 얘기지만

[30:19] AI가 코드를 검토할 수 있어요.

[30:21] 환각을 하고 있을 수도 있지만

[30:23] 작업을 제대로 했는지 확인할 수 있어요

[30:25] TypeScript 규칙을 기반으로 말이죠

[30:27] 예를 들어 저는 보통 데이터베이스 제공업체나

[30:31] 백엔드 제공업체로 Convex를 사용해요

[30:33] AI가 Convex 코드 작성에 정말 뛰어나다는 걸 깨달았거든요

[30:35] 결국 TypeScript이기 때문이죠

[30:37] 어떤 걸 사용하든

[30:39] 정말 큰 규모로 확장하기 전까지는

[30:41] 차이를 느끼지 못할 거예요

[30:43] 일단 확장해서 돈을 벌면

[30:45] 부자가 되었으니 축하드리고

[30:47] 개발자들을 고용하세요

[30:49] 이런 도구들을 만든 개발자들에게

[30:51] 돈을 돌려주는 것도 좋고요

[30:53] 제가 이렇게 말하는 이유는

[30:56] AI를 사용해서 뭔가를 만든다면

[30:58] 먼저 견고한 템플릿을 찾을 거예요

[30:59] Riley, 템플릿이 있는지 모르겠지만

[31:01] 제 GitHub에 두 개 정도 사용하는 게 있어요

[31:03] React 템플릿이 하나 있고

[31:06] 처음 시작했을 때 말이에요

[31:08] 템플릿이 있었지만

[31:10] 지금은 구식이 되었어요

[31:11] 꽤 빨리 구식이 되거든요

[31:14] 하지만 당신이 저에게 메시지로

[31:16] 템플릿이 있다고 하시는 걸 봤고

[31:17] 실제로 전에 포크해봤는데 정말 잘 작동해요

[31:20] 그리고 당신이 결제 템플릿에 대해

[31:21] 처음으로 이야기하기 시작한 분이죠

[31:23] 이건 정말 중요한 부분 중 하나예요

[31:25] 사람들이 이런 도구로

[31:26] 돈을 벌고 싶어하니까요

[31:28] 그래서 당신이 그걸 내장시켜 놓으셨고

[31:30] 물론 설정해야 할 키들이 있죠

[31:32] Stripe 통합이 있다면

[31:33] Stripe 계정을 연결해야 하고

[31:35] 이런 건 시간이 지나면서 배울 수 있어요

[31:37] 네, 맞아요. 계속해 주세요

[31:39] 일단 두 개가 있는데, 하나는 React용이고

[31:42] 하나는 React 스타터, 하나는 Next 스타터예요

[31:44] 유일한 차이점은

[31:46] 이건 Convex를 사용하고 이건 PostgreSQL 데이터베이스를 사용한다는 거예요

[31:48] 개발자가 아니라면 상관없어요

[31:50] 바이브 코더라면

[31:52] React 스타터 키트로 시작하는 걸 추천해요

[31:54] 다음 영상에서 이에 대해 얘기할 거고

[31:55] 제 채널에도 관련 영상이 있어요

[31:57] Next 스타터 키트보다

[31:59] 설정하기가 더 쉬워요

[32:02] 좀 더 어려운

[32:04] 세세한 부분들이 있거든요

[32:06] 그래서 스타터 키트로 시작해서

[32:08] 모든 결제, OAuth 관련 설정을

[32:11] 해결한 다음

[32:13] Claude Code를 사용해서

[32:14] 이게 핵심인데요, Riley

[32:18] Claude Code에게 코드베이스를 분석하고

[32:21] 앱의 흐름을 설명하는

[32:23] 마크다운 파일을 만들어달라고 할 거예요

[32:25] 어떻게 작동하는지, 결제는 어떻게 되는지

[32:27] 뭘 사용했는지 등등 말이에요

[32:29] 그 이유는 이제 그 파일을

[32:32] 기본 레이어, 지식 베이스로 사용해서

[32:35] 계속해서 기능을 구축할 거예요

[32:36] 그래서 계획은 이렇습니다

[32:39] 템플릿을 찾고, 템플릿을 다운로드하고

[32:41] Claude Code를 사용해서 설정하고

[32:42] 설정해야 할 모든 키들을 알려달라고 하고

[32:44] 그다음 앱이 어떻게 작동하는지 알려주는

[32:47] 마크다운 파일을 만들고

[32:49] 그 다음에는 이것 위에

[32:51] 기능들을 구축해 나갈 거예요

[32:53] 해결했어요. 이제 우리가 만들

[32:55] 피처들과 무엇을

[32:57] 구축할지만 결정하면 됩니다. 여기서 정말 놀라운 부분은

[32:58] 농담이 아니라, 며칠 동안 재미삼아 해봤는데

[33:02] 코드의 60%가 클로드 코드로 작성되었다고 말할 수 있어요.

[33:06] 제가 나만의

[33:08] 코드 래빗 같은 걸 웹에서 만들고 싶었거든요.

[33:12] GitHub으로 로그인하고

[33:15] 분석을 클릭하면

[33:17] 모든 공개 저장소를 가져와요.

[33:20] 저장소 분석을 클릭하고

[33:23] 클로드 코드로 무엇을 할 수 있는지 보여드리고 싶어요.

[33:26] 이건 기본적으로 완전한 에디터예요.

[33:27] 제가 이 코드를 작성한 게 아니에요.

[33:30] 클로드 코드를 사용해서

[33:32] vibe check.run이라는 도구를 만들었어요.

[33:35] 트위터에서 이걸 봤는데

[33:38] 이게 뭔지 궁금했어요.

[33:39] 새로운 커서 업데이트인가요?

[33:41] 무슨 일이 일어나고 있는 건가요?

[33:43] 바로 이 부분에서 완전히 놀랐어요.

[33:46] 자신 있게 말할 수 있는데 이 코드의 70%는

[33:48] 클로드 코드로 작성되었어요.

[33:52] 보안 분석을 클릭하면

[33:54] 클로드 40을 호출해서

[33:57] 모든 코드를 검토하는 에이전트가 실행되고

[34:00] 변경사항을 제안해줘요.

[34:03] 이런 변경사항들은 아직 작업하지 않은 기능이지만

[34:05] GitHub에 푸시해서

[34:07] 풀 리퀘스트를 생성할 수 있고

[34:10] 누군가 그 코드 변경사항을 병합할 수 있어요.

[34:11] 이걸 2일 만에 했는데, 2일이라고 하면

[34:15] 하루에 2시간씩

[34:17] 클로드 코드로 만든 것이에요.

[34:20] 기본적으로 4시간 만에

[34:23] 4시간 안에 이걸 할 수 있었던 거죠.

[34:25] 이걸 만들었다는 게 정말 놀라워요.

[34:28] 디자인만 봐도 대단해요.

[34:30] 채팅 디자인이 환상적이에요.

[34:33] 여기서 중요한 건

[34:36] 이걸 2주 정도 걸려서 할 수 있었을 텐데

[34:38] 저에게 인상적인 부분은

[34:41] 제가 할 수 있는 일을 했다는 게 아니라

[34:43] 시간을 절약했다는 거예요.

[34:45] 클로드 코드로 다시 말하지만

[34:47] 코드를 훑어봤어요.

[34:48] 무엇을 했는지 확인했고

[34:50] 모든 걸 점검했어요.

[34:53] 라일리, 이걸 4-5시간 만에

[34:55] 편안하게 쉬면서 했어요.

[34:58] 그래서 제 생각에는

[35:01] 좋은 템플릿을 찾아서

[35:03] 클로드 코드가

[35:06] 코드베이스를 분석하게 하세요.

[35:11] 그런데 제 철자법은 판단하지 마세요.

[35:12] 클로드 코드베이스.

[35:14] 그리고 기능을 구축하세요.

[35:16] 정말 즐거운 시간을 보낼 거예요.

[35:18] 때로는 막힐 수도 있나요? 물론이죠.

[35:19] 어려울 때도 있나요? 물론이죠.

[35:22] 가설을 세울 필요는 없어요.

[35:23] 다음 주나 그 다음 주에 해볼 거예요.

[35:25] 이걸 해볼 거예요.

[35:27] 여기서 에피소드의 결론은

[35:29] 다음번에 미키와 제가 대화할 때

[35:32] 클로드 코드로 앱을 만들 거예요.

[35:35] 당신의 템플릿으로 시작해서

[35:37] 인증 기능도 있고

[35:39] 결제 기능도 있고, 모든 게 다 있을 거예요.

[35:41] 모든 것이 다 있을 거고

[35:43] 라이브로 배포할 거예요.

[35:44] 에피소드가 끝날 때까지

[35:46] 사람들이 볼 수 있는 링크를 제공할 거예요.

[35:48] 그게 목표예요.

[35:49] 뮤트를 만들 거예요.

[35:51] 좋아요, 공유, 뭐든지 스팸해 주세요.

[35:54] 정말 좋네요!

[35:56] 그리고 시청하는 모든 분들께

[35:58] 미키의 유튜브 채널을 링크할 거예요.

[35:59] 스타터 템플릿도 링크하고

[36:01] 링크하고 싶은 다른 것들도

[36:03] 트위터 등등 모두 링크할게요.

[36:05] 출연해 주셔서 감사해요.

[36:07] 이런 도구들을 나란히 놓고

[36:09] 비교하는 게 정말 유용하다고 생각해요.

[36:12] 정신적인 시장 지도를 그릴 수 있어서

[36:13] 다른 카테고리에서도 유용할 것 같아요.

[36:15] N8N과

[36:16] Zapier, Make의 차이점을 찾아보려고 했어요.

[36:19] 시장에 어떤 다른 도구들이 있는지

[36:21] 파악하려고 했거든요.

[36:22] 그런 종류의 관점을 얻는 것이

[36:24] 도구를 실제로 사용하기 위해서는

[36:26] 항상 도움이 되잖아요.

[36:28] 그래서 감사드려요.

[36:30] 항상 설명을 잘해 주시는 것 같아요.

[36:32] 정말 재미있었어요.

[36:34] 출연해 주셔서 감사합니다.

[36:35] 우선 이런 기회를 주셔서 감사해요.

[36:37] 좋은 말씀해 주셔서 정말 감사합니다.

[36:38] 불러주셔서 감사해요.

[36:40] 그냥 도구들을 재미있게 사용해 보세요.

[36:41] 대부분 무료 체험판이 있어요.

[36:43] 대부분 월 몇 달러 정도예요.

[36:44] 그냥 재미있게 해보세요.

[36:46] 너무 심각하게 받아들이지 마세요.

[36:48] 그래야 할 때까지는요. 맞아요. 100%.

[36:51] 좋아요. 나중에 이야기해요.

[36:53] 좋아요. 모두들 안녕히 가세요. 라일리, 감사해요.