클로드 코드: 두 엔지니어가 15인 팀처럼 제품을 출시하는 방법

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요약

두 명의 엔지니어가 Anthropic의 Claude Code를 비롯한 AI 에이전트를 활용해 마치 15인 팀처럼 빠르고 효율적으로 기능을 개발하고 버그를 수정하는 새로운 엔지니어링 방식을 탐구한다. 이들은 컴파운딩 엔지니어링(compounding engineering) 원리를 적용해 한 번 만든 프롬프트가 다음 작업을 자동화할 수 있도록 설계하고, 리서치·계획·코딩·코드 리뷰·릴리즈 보고까지 전 과정을 AI에 위임하면서 생산성을 극대화한다. 효율을 유지하기 위해서는 인간 검토(휴먼 인 더 루프)와 전통적 테스트가 필수적이며, 초기 단계의 설계와 프롬프트 품질 관리가 전체 워크플로우 성패를 좌우한다.

주요 키워드

AI Agent Claude Code Compounding Engineering Prompt Engineering GitHub Issues CI Pipeline CLI Human-in-the-loop Infinite Scroll Code Review

하이라이트

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용어 설명

컴파운딩 엔지니어링(compounding engineering)

초기 작업에 투자한 결과물이 이후 작업을 자동화·단순화해 누적 효과로 생산성이 기하급수적으로 증가하는 AI 개발 방식

AI 에이전트(Agent)

코드 실행·웹 검색·파일 조작 등 특정 도구를 호출해 자동으로 업무를 수행하는 프로그램

Claude Code

Anthropic이 제공하는 터미널 기반 CLI 코딩 에이전트로, 코드베이스와 시스템 도구에 접근해 개발 전 과정을 지원한다

Prompt Improver(프롬프트 개선기)

주어진 프롬프트를 더 효과적으로 동작하도록 자동 분석·개선해 주는 도구

무한 스크롤(infinite scroll)

페이지 하단에 도달했을 때 자동으로 다음 콘텐츠를 불러와 끊김 없이 스크롤되는 UX 기능

CI 파이프라인(Continuous Integration)

코드 변경 시 자동으로 빌드·테스트·배포 과정을 실행해 개발 속도와 품질을 유지하는 워크플로우

휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)

AI 자동화 과정 중 인간이 중간 검토나 승인 단계를 수행해 신뢰성과 정확도를 확보하는 방식

Tom이 게스트 Kieran과 Natasha를 소개하며, AI 코딩 에이전트 활용으로 두 명의 엔지니어가 15인 팀처럼 제품을 출시하는 ‘컴파운딩 엔지니어링’ 개념을 설명한다. 개발 전 과정을 AI가 처리해 생산성을 높인다는 아이디어로 대화를 시작한다.

[00:00] AI 에이전트를 활용한 복합적 엔지니어링에 대해 소개하며, 2명의 팀이 15명처럼 느껴지는 새로운 개발 방식을 설명합니다. 클로드 코드가 다른 도구들보다 10배 더 단순화된 방식을 제공한다고 강조합니다.

[00:35] 클로드 코드에 기능을 말하면 자동으로 연구를 수행하고 문서를 생성해 GitHub 이슈에 추가하는 과정을 설명합니다. 복합 효과를 위해 여러 아이디어를 동시에 실행하는 전략을 공유합니다.

[01:16] Every의 AI 이메일 어시스턴트 코라 팀인 키런(GM)과 나타샤(엔지니어)를 소개합니다. 2명의 팀이 15명처럼 느껴지는 새로운 엔지니어링 방식에 대해 논의할 예정임을 밝힙니다.

[02:07] 복합적 엔지니어링의 개념을 설명하며, 각 작업이 다음 작업을 더 쉽게 만드는 방식에 대해 이야기합니다. 새로운 도구들에는 새로운 원칙과 워크플로우가 필요하다고 강조합니다.

[02:39] Every 환경에서 새로운 도구와 작업 방식에 접근할 수 있는 것이 개발 방식을 재고하는 데 도움이 된다고 설명합니다. 코라 제품 개발과 동시에 새로운 구축 방법론을 실험하고 있다고 밝힙니다.

[03:09] 키런과 나타샤가 새로운 AI 모델과 도구들에 대해 논의하며, 최근 몇 주 동안 AI 개발 분야에서 큰 변화를 느끼고 있다고 설명합니다.

[03:36] 많은 것을 배웠지만 아직 시작 단계이며, 새로운 모델들과 MCP 등으로 인한 큰 변화가 일어나고 있다고 공유합니다.

[04:01] Every에서의 특별한 경험을 설명하며, 매일 새로운 AI 에이전트 개발자들과 만나고 OpenAI, Anthropic 모델을 미리 접할 수 있는 기회에 대해 언급합니다.

[04:29] 키런이 느낀 가장 큰 변화는 AI로 코딩하는 것이 단순한 코딩을 넘어서 연구, 워크플로우 등 모든 영역에 활용되어야 한다는 깨달음이라고 설명합니다.

Kieran이 AI 코딩은 단순 코드 생성 이상이며, 리서치·워크플로우·문서 작성·이메일 등 엔지니어링 전 단계에 AI를 적용해야 함을 강조한다. Claude 4 등 고성능 모델과 도구 호출을 결합해 모든 과제를 에이전트가 수행할 수 있는 시점이 도래했다고 설명한다.

[05:04] 에이전트들이 이제 모든 작업을 수행할 수 있을 만큼 발전했으며, Cursor나 Windsurf 같은 기존 방식을 넘어서는 새로운 패러다임이 필요하다고 주장합니다.

[05:37] Claude Code와 같은 우수한 코딩 에이전트와 Claude 4 같은 지시사항을 잘 따르는 모델들이 결합되면서, 에이전틱 진화가 실험 단계를 넘어 실제 앱 개발에서 작동하고 있다고 결론짓습니다.

[06:15] AI 개발의 핵심은 단순한 코딩을 넘어서 개발 과정의 모든 요소를 AI로 처리하는 것이며, 이를 위해 Claude Code를 주로 활용하고 있다고 설명합니다.

[06:35] Claude Code는 Anthropic의 코딩 에이전트로 Claude를 기반으로 하며, 터미널에서 CLI 도구로 실행되는 간단한 인터페이스를 제공합니다.

터미널에서 실행하는 Anthropic의 Claude Code를 시연한다. 코드베이스 파일 접근, CI·GitHub 연동, 웹 스크래핑·화면 캡처 등 다양한 툴 호출 기능을 통한 전천후 AI 에이전트 사용법을 소개한다.

[07:36] Claude Code의 차별점은 일반 Claude보다 훨씬 많은 도구에 접근할 수 있다는 것으로, 컴퓨터 파일 시스템, 프로그램 실행, 웹 스크린샷, 웹 검색 등이 가능합니다.

[08:02] 엔지니어링 작업에는 기본 도구 이상이 필요하며, GitHub, CI 파이프라인, 테스트 등 다양한 요소들을 하나의 에이전트에서 통합적으로 관리할 수 있어야 진정한 워크플로우 자동화가 가능하다고 강조합니다.

[08:39] 엔지니어 업무의 실제 모습을 분석하면서, 코딩은 전체 업무의 20% 정도이고 나머지 80%는 무엇을 해야 할지 파악하고 피드백을 이해하는 일이라고 설명합니다.

[09:01] Claude Code의 실제 활용 사례로 '지난 주에 무엇을 출시했는지' 질문하면 git 로그를 자동으로 분석하여 메인 브랜치에 머지된 내용들을 파악해준다는 구체적인 예시를 보여줍니다.

[09:28] 두 엔지니어가 15명 팀처럼 생산성을 발휘할 수 있게 해주는 도구 활용 사례를 소개합니다. 제품 마케팅부터 기술 문서까지 AI가 자동으로 생성해주는 실용적 활용법을 보여줍니다.

AI에게 지난주 배포 내역을 git log 기반으로 요약·정리해 달라고 요청하고, 자동 생성된 릴리즈 노트를 마케팅 자료로 활용하는 과정을 시연한다. 또한 다음 주 개발 파이프라인 상태를 AI가 검토·보고하도록 하는 사례를 보여준다.

[09:57] 두 명의 개발자가 주요 기능 6개, 버그 수정 5개, 인프라 업데이트 3개라는 놀라운 성과를 달성했다고 설명합니다. AI에게 작업을 맡기고 관리하는 방식으로 업무 효율성을 극대화하고 있습니다.

[10:34] 파이프라인 상태 확인과 향후 출시 계획을 AI를 통해 쉽게 조회할 수 있다고 설명합니다. 정보가 에이전트에 연결되어 있으면 매우 효율적으로 활용할 수 있다고 강조합니다.

[11:05] 클로드 코드가 단순한 코딩 도구를 넘어서 엔지니어링 전반의 지원 도구로 활용된다고 설명합니다. 다른 코딩 에이전트들과 달리 범용성과 자기 수정 능력을 갖추고 있어 실용적으로 사용할 수 있다고 평가합니다.

‘이메일 전송 누락’ 버그 원인 추적을 AI에게 시키고, 로그·컨트롤러 코드를 분석해 잘못된 부분을 발견·수정하는 과정을 5분 안에 완료한다. 이어 마이그레이션 스크립트를 작성해 누락된 사용자에게 이메일을 재전송한다.

[11:59] 클로드 코드와 커서의 차이점을 설명합니다. 복잡한 UI 대신 단순한 텍스트 박스만으로 작동하는 클로드 코드가 오히려 10배 더 간단하다고 강조합니다. 기반 모델의 성능 향상 덕분에 이런 단순함이 가능해졌다고 설명합니다.

[12:52] 도구 호출 기능으로 인해 더 간단한 UI를 제공하면서도 동시에 더 강력한 성능을 발휘할 수 있게 되었다고 설명합니다. 커서나 다른 코드 도구들과 같은 기반 모델을 사용하지만 더 효과적인 접근 방식을 제공한다고 언급합니다.

[13:09] 실제 사용 사례를 들어 설명하기 시작합니다. 오늘 아침 지표를 확인하던 중 폼 응답이 없다는 것을 발견했고, 이것이 코로라 제품의 사용자 만족도를 측정하는 중요한 폼이라고 맥락을 제공합니다.

[13:32] 클로드 코드에게 왜 아무도 폼을 작성하지 않는지 물어봤더니, AI가 체크리스트를 만들어 최근 로그 변경사항을 확인하고 코드베이스를 검색해서 문제를 찾아냈다고 설명합니다. 14일 전에 사람들을 추가하는 코드가 제거되었다는 것을 발견했습니다.

[14:06] AI가 문제를 발견하고 해결책을 제시하자, 풀 리퀘스트 생성을 요청했고 추가로 놓친 사람들을 위한 마이그레이션 스크립트도 만들어달라고 했습니다. 이 모든 과정이 에너지 소모 없이 GitHub에 메모하는 것만큼 쉬웠다고 강조합니다.

[14:45] 이런 작업이 AI 없이는 30분에서 몇 시간이 걸릴 수 있고, 집중해서 시간을 따로 내서 해야 하는 일이었지만, 이제는 여러 요청을 병렬로 보낼 수 있게 되었다고 설명합니다. 이것이 워크플로우의 혁신적 변화임을 보여줍니다.

Claude Code 출시 전날 두 엔지니어가 2시간 동안 아이디어를 쏟아내며 20여 개의 기능·버그·인프라 과제를 도출한다. 이 원초적 프롬프트를 Prompt Improver로 다듬어 한 번의 음성 지시만으로 GitHub 이슈를 자동 생성하는 컴파운딩 워크플로우를 구축한다.

[15:16] 구체적인 워크플로우에 대한 질문이 이어집니다. 실제로 몇 개의 탭을 열고 있는지, 직접 코딩을 하는지, 몇 개를 병렬로 처리하는지, 클로드 코드만 사용하는지에 대한 세부사항을 묻습니다.

[15:30] 화면 공유를 제안하며 클로드 조기 액세스를 받았을 때의 경험을 공유하기로 합니다. 클로드 라이브스트림 예정 하루 전의 상황을 설명하기 시작합니다.

[15:54] 내일 코딩 환경이 완전히 바뀔 것이라고 예상하며, 훨씬 더 뛰어난 모델로 원하는 모든 작업을 수행할 수 있는 '코딩 지니'를 얻게 될 것이라고 설명합니다.

[16:04] 평소 예정된 프로그래밍 대신 2시간 동안 협업하여 미래 모델이 해결할 20개의 이슈 목록을 만들고 새로운 Claude 모델을 위한 시스템을 준비했다고 말합니다.

[16:38] Natash가 ChatGPT에게 'AGI 도달' 시나리오를 가정한 프롬프트를 보내고, 이를 Anthropic의 프롬프트 개선기에 넣어서 활용했다고 설명합니다.

[17:09] GitHub 내부의 칸반 보드 형태로 각 작업에 대해 문제 진술부터 솔루션 비전, 요구사항, 기술적 요구사항, 구현 단계까지 상세히 문서화한 시스템을 소개합니다.

[17:58] 이런 상세한 문서를 만드는 것은 매우 많은 작업이 필요하므로, Claude Code에서 자주 사용하는 맞춤 프롬프트인 '명령어'를 만들어 활용한다고 설명합니다.

[18:30] Cursor를 파일 편집 도구로 사용하지만 실제로는 Claude Code로 작업하며, CC 명령어를 통해 버그나 문제 등 다양한 작업을 처리할 수 있다고 설명합니다.

[18:53] 키어런이 CC 명령어와 음성-텍스트 변환을 통해 Claude Code를 사용하는 워크플로우를 시연합니다. Kora 애플리케이션에 무한 스크롤 기능을 추가하는 요청을 음성으로 입력하는 과정을 보여줍니다.

[19:30] 키어런이 타이핑 대신 음성을 주로 사용한다는 점을 설명하며, 아직 출시되지 않은 내부 도구인 '모놀로그(Monologue)'를 통해 음성을 텍스트로 변환하는 시스템을 소개합니다.

[20:09] Claude Code의 작동 방식을 상세히 설명합니다. 음성 입력을 기능 설명으로 변환하고, 코드베이스 조사와 모범 사례 연구를 거쳐 계획을 제시한 후 GitHub 이슈를 자동 생성하는 과정을 보여줍니다.

[21:14] 이 접근법이 Cursor와 같은 기존 코딩 도구와 어떻게 다른지 설명합니다. 기존 도구들이 직접 코딩에 중점을 두는 반면, 이 시스템은 기획 단계부터 체계적으로 접근한다는 점을 강조합니다.

[21:48] Opus 4의 특별한 점으로 연속적인 실행 능력을 언급하며, 인간의 개입 없이도 작업을 계속 진행할 수 있는 에이전트적 특성에 대해 언급합니다.

[22:02] 키런이 Claude Code의 놀라운 자율성과 품질에 대해 설명하며, 개입 없이 무한히 실행되면서도 뛰어난 결과를 제공한다고 강조합니다. 이는 기존의 에이전트 루프들보다 훨씬 더 철저하고 체계적인 접근 방식을 보여준다고 말합니다.

[22:26] 네시와 키런이 Claude Code 실행 시간을 두고 재미있는 경쟁을 벌이고 있다고 설명합니다. 키런은 25분 동안 실행에 성공했지만, 네시는 8분에 그쳤습니다. 키런의 성공 비결은 매우 복잡하고 긴 계획을 세우고 많은 테스트를 포함시킨 것이라고 밝힙니다.

[23:05] 연구 문서를 생성하는 프롬프트 작성 과정에 대한 질문이 시작됩니다. 키런은 복합 효과(compounding effect)의 일부라고 설명하며, 많은 결과를 가져올 수 있는 아이디어를 갖는 것이 중요하다고 언급합니다.

[23:35] 네시가 보낸 드라마틱한 메시지("우리가 AGI를 얻었다")를 소개하며, 이것이 초기 프롬프트가 되었다고 설명합니다. 그리고 Anthropic의 콘솔 프롬프트 개선기 도구에 대해 소개합니다.

S·A·B·C·D 티어별로 다양한 AI 코딩·생산성 에이전트를 비교 평가한다. Claude Code와 AMP를 최상위로 꼽으며 Copilot은 개선 여지가 있다고 판단한다. 또한 ‘가장 낮은 부가가치 단계’에서 문제를 먼저 잡아내는 휴먼 인 더 루프와 전통적 테스트의 중요성을 강조한다.

[24:08] Anthropic 프롬프트 개선기의 기능을 자세히 설명합니다. 프롬프트를 붙여넣고 생성 버튼을 클릭하면 자동으로 개선해주는 기능으로, 마찰이 적어 시도하기 쉽다고 강조합니다. 30개의 연구 작업을 위해 이 도구를 활용해 프롬프트를 만들고, 슬래시 명령어로 Claude에서 커스텀 프롬프트를 트리거할 수 있다고 설명합니다.

[25:07] 복합 엔지니어링의 핵심 개념을 설명하며, 프롬프트를 만드는 프롬프트를 구축하는 것의 중요성을 강조한다. 연구 문서가 클로드 코드의 프롬프트 역할을 하며, 새 기능 개발 시 명시할 내용이 줄어든다는 효율성을 언급한다.

[25:58] 실시간으로 작동하는 AI 코딩의 새로운 패러다임을 보여주며, 전화 통화 중에도 프로덕션에 기능을 배포한 경험을 공유한다. 코드베이스에 직접 개입하지 않고도 가능한 '사회적 코딩' 방식의 혁신성을 설명한다.

[26:26] 마이크로소프트 팀즈의 무료 개인 플랜을 소개하는 광고 시작. 대기업이 사용하는 동일한 팀즈가 개인에게는 무료로 제공되며, 무제한 채팅, 화상회의, 파일 공유 등 통합된 협업 워크스페이스를 제공한다고 설명한다.

[27:43] 아디오 AI 네이티브 CRM 광고로 전환. 차세대 기업을 위한 도구로, 이메일과 캘린더 연결만으로 몇 분 내에 CRM을 자동 구축해주는 간편한 설정 과정을 강조한다.

[27:54] Adio AI CRM의 기능과 혜택을 소개합니다. 실시간 통화 인텔리전스, 리드 발굴, 워크플로우 자동화 등을 제공하며, 유명 기업들이 이미 사용 중이라고 설명합니다.

[28:24] AI 에이전트를 활용한 브레인스토밍 경험을 공유합니다. 여러 아이디어를 동시에 에이전트로 실행하고, 사용자 피드백을 수집하여 창의적인 작업을 진행했다고 설명합니다.

[29:16] AI 코딩에서 인간의 검토와 직관이 여전히 중요함을 강조합니다. 이메일 버그 해결 사례를 통해 적절한 힌트와 경험이 AI의 성능을 좌우한다고 설명합니다.

[30:10] AI 코딩이 여전히 스킬이 필요한 영역임을 확인합니다. 마법 같은 프롬프트는 없으며, 올바른 방식으로 사용하고 강점을 활용하는 것이 중요하다고 강조합니다.

[30:21] 나타샤의 프로그래밍 경험에 대해 질문합니다. 키런이 레일즈 전문가인 반면, 나타샤는 초기 단계의 프로그래머로서 Every에서 코라 작업을 어떻게 경험하고 있는지 묻습니다.

[30:40] 나타샤가 자신의 프로그래밍 여정을 소개합니다. 2년 전 ChatGPT 출시를 계기로 독학으로 프로그래밍을 배우기 시작했고, SaaS 애플리케이션 구축을 목표로 했다고 설명합니다.

[31:00] ChatGPT 출시 첫날부터 프로그래밍을 배워온 경험을 공유하며, ChatGPT에서 Cursor, 그리고 Windsurf로 이어지는 AI 도구의 변화 과정을 겪어왔다고 설명합니다.

[31:14] 자신이 AI 활용의 최첨단에 있다고 생각했지만, Emory에서 Kieran과 함께 일하게 되면서 완전히 다른 레벨의 전문성을 목격하게 되었다고 회상합니다.

[31:29] Kieran의 작업 방식을 묘사하며, 그가 회의에서 코드를 직접 쓰지 않고 항상 음성으로 컴퓨터에 명령을 내리는 모습에 깊은 인상을 받았다고 설명합니다.

[31:41] Claude Code 출시 후 Kieran의 권유로 사용하게 되었고, 이제 이것이 프로그래밍의 새로운 표준이 되었다고 강조합니다. 지난 3주 동안 기존의 Windsurf나 Cursor는 거의 사용하지 않았다고 덧붙입니다.

[32:18] 3개월마다 완전히 바뀌는 코딩 환경에서 살고 있다는 점이 흥미롭다고 언급하며, 이런 급속한 변화 속에서는 아무도 진정한 최첨단에 있지 않다는 깨달음을 공유합니다.

[32:35] 상대방이 ChatGPT 시대에 코딩을 배운 것을 부러워하며, 자신은 20년 전 'PHP for Dummies'와 같은 책으로 프로그래밍을 배웠던 경험을 회상합니다.

[32:52] 자신의 경험을 스타워즈 에피소드 1의 장면에 비유합니다. 물속에서 바다 괴물에 공격받을 때 더 큰 괴물이 나타나 구해주는 장면처럼, Kieran이 바로 그 '더 큰 물고기'라고 표현합니다.

[33:30] 겸손한 태도로 자신도 뭘 하고 있는지 모르겠고 계속 뒤처지고 있다고 느낀다며, 해야 할 일이 산더미 같다고 토로합니다. 하지만 이것이 바로 이 업계의 현실이라고 설명합니다.

[33:45] 결론적으로 연습의 중요성을 강조하며, AI 사용을 지속적으로 연습하고 매일 자신을 밀어붙여야 한다고 조언합니다. 그렇지 않으면 중요한 기회를 놓치게 될 것이라고 경고합니다.

[33:55] AI 코딩에서 코드를 직접 건드리지 않고 한 단계 위에서 작업하는 방식의 문제점과 해결방안에 대한 논의가 시작됩니다.

[34:21] 인텔 CEO의 경영서에서 인용한 핵심 원칙을 소개합니다. 생산 과정에서 가장 낮은 가치 단계에서 문제를 해결해야 한다는 개념입니다.

[34:53] AI와 클로드 코드의 능력이 확장되면서 초기 단계에 집중하는 것이 중요해졌다고 설명합니다. GitHub 이슈 생성 후 바로 구현으로 넘어가는 것의 위험성을 지적합니다.

[35:42] 지렛대 비유를 통해 AI 작업의 특성을 설명합니다. 초기 단계의 작은 차이가 최종 결과에 큰 영향을 미치므로 계획 단계에서 문제를 잡아내는 것이 중요하다고 강조합니다.

[36:28] 개인적인 경험을 공유하며 계획 단계를 서두르고 싶은 유혹과 문서 검토의 어려움에 대해 솔직하게 이야기합니다.

[36:49] 계획 문서 읽기가 지루할 수 있지만 더 재미있게 만드는 방법이 있다는 점을 언급합니다.

[36:59] 코드 작업에서 AI가 너무 많은 내용을 생성하지 않도록 최소한으로 요청할 수 있지만, 그러면 중요한 것들을 놓칠 수 있어서 균형이 중요하다고 설명합니다.

[37:10] 코드 작업에서는 사용자 스토리나 질문-답변 형식을 선호하며, 좋은 PM이 할 만한 질문들과 옵션을 제시하는 방식이 지루한 일정표보다 훨씬 흥미롭다고 말합니다.

[37:40] 사람이 검토하는 단계에서는 위험 신호나 추가 필요 사항을 확인하는 것이 중요하며, 이것이 시간을 크게 절약해준다고 강조합니다.

[37:52] 호스트가 Spiral의 글쓰기 에이전트 개발 경험을 공유하며, 긴 문서를 읽게 하는 대신 인터뷰 모드로 전환해서 사용자를 이해하려는 접근법이 Claude Code에도 유효할 것이라고 제안합니다.

[38:40] 두 사람이 이런 아이디어를 사용자 정의 명령어로 구현해보기로 하고, AI가 코드베이스와 스타일에 접근할 수 있어서 강력한 기능을 제공한다고 동의합니다.

[39:07] 전통적인 테스트와 평가의 중요성을 강조하며, 콘솔에서 수동으로 확인하는 대신 자동 테스트를 작성하게 하는 것이 더 효율적이라고 설명합니다.

[39:31] 스모크 테스트의 유용성과 Figma MCP를 활용한 디자인 구현 작업에 대해 언급하며, AI가 반복적으로 개선할 수 있는 환경의 중요성을 강조합니다.

[39:56] 퍼피티어를 활용한 자동화된 UI 테스트와 시각적 비교 검증 방법에 대해 설명하며, 아직 완전히 시도해보지는 않았지만 더 활용해보고 싶다고 언급합니다.

[40:11] 프롬프트 평가(eval)를 코드 테스트와 같은 개념으로 설명하며, 이벌이 프롬프트를 위한 테스트라고 정의합니다.

[40:26] 클로드 코드로 이메일 실행 테스트를 진행했던 경험을 공유하며, 10번 중 4번 실패하는 문제를 발견하고 프롬프트를 개선해 나가는 과정을 설명합니다.

[40:57] AI가 자동으로 프롬프트를 수정하여 일관된 결과를 얻는 과정을 커피 한 잔 마시는 시간에 완료했다는 실제 경험을 공유하며, 이벌의 강력함을 강조합니다.

[41:16] 전통적이고 지루해 보이는 테스트 방법론들이 실제로는 매우 강력하다는 점을 강조하며, 코드 테스트가 코드 작동을 보장하듯 이벌이 프롬프트 작동을 보장한다고 설명합니다.

[41:25] 키런의 특별한 점으로 모든 것을 테스트해보는 성향을 언급하며, 모든 에이전트를 직접 테스트해본 경험이 있다고 소개합니다.

[41:43] 5분간 키런과 함께 AI 에이전트들을 S티어부터 F티어까지 순위를 매기는 세션을 제안하며, 화면 공유를 통해 진행하겠다고 안내합니다.

[42:16] 커서(Cursor) 에이전트부터 순위 매기기를 시작하며, 커서의 다양한 설정과 버전에 대한 복잡성을 언급합니다.

[42:34] 커서와 윈드서프 같은 에이전트들이 수많은 버전을 가지고 있어 혼란스럽다는 점을 지적하며, 명확한 '최고 버전' 하나만 제공하는 다른 에이전트들의 장점을 설명합니다.

[42:55] 커서를 클로드와 함께 사용할 때 A등급으로 평가하고, 윈드서프는 클로드 4가 없어서 C등급으로 평가하며, 3주 전만 해도 더 높은 등급이었을 것이라고 언급합니다.

[43:15] 화자가 여러 AI 코딩 도구들을 순위로 매기기 시작하며, 윈드서프에서 커서로 다시 전환한 경험을 공유합니다.

[43:32] 윈드서프를 C등급, 커서를 A등급으로 평가하고, 데본은 통합성 부족과 설정의 복잡성으로 인해 B등급으로 평가합니다.

[44:14] 찰리는 에이전트로는 B등급이지만 코드 리뷰어로는 A등급으로 평가하며, 특정 분야에서 뛰어난 성능을 보인다고 설명합니다.

[44:39] 프라이데이를 S와 A 사이로 높게 평가하며, 클로드 4를 사용하지 않음에도 불구하고 확고한 작업 방식과 원샷 피그마 디자인 구현 능력을 높이 사는 이유를 설명합니다.

[45:53] 코덱스는 B등급으로 평가하고, 깃허브 코파일럿은 과거 경험을 바탕으로 D등급을 주지만 새 버전은 시도해보지 않았다고 인정합니다.

[46:45] 클로드 코드는 당연히 S티어로 평가하고, 팩토리는 특정 분야에서 뛰어나지만 더 기업적이고 기술적인 사용자를 위한 도구라고 평가합니다.

[47:13] 키어런이 다양한 AI 코딩 도구들을 평가하며, 멀티 레포 기능을 지원하지만 웹과 로컬을 동시에 사용해야 하는 복잡성 때문에 일부 도구들을 B등급으로 분류했습니다.

[47:48] AMP를 S티어로 높이 평가하는 이유를 설명하며, 실제 작업 완료 능력과 좋은 사용성, 그리고 개발자들이 직접 사용하며 개선하는 독독푸딩 방식을 강조했습니다.

[48:42] 코딩 에이전트 선택을 채용과 비교하며, 각 도구의 특화 분야에 따라 적절히 활용하는 전략을 설명합니다. Friday는 UI, Claude는 리서치, Charlie는 코드 리뷰에 특화되어 있다고 설명했습니다.

[49:23] 기존 개발 워크플로우인 GitHub과 풀 리퀘스트를 유지하면서 에이전트를 통합하는 방식을 설명하며, 20년간 검증된 생태계를 활용하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

[50:00] 실제 사례로 코라의 이메일 처리 인프라 개선 작업에서 전문가와 에이전트를 함께 활용한 경험을 공유하며, 전문가의 작업량을 줄이면서도 필요한 결과를 얻을 수 있었다고 설명했습니다.

[50:27] 화자가 전문가와의 협업 과정을 설명하며, 2시간의 대화를 녹음한 후 Claude에게 피드백을 요청했던 경험을 공유합니다. AI 회의론자가 아닌 전문가도 Claude의 결과물에 깊이 인상받았다고 말합니다.

[51:11] Claude Code를 활용해 아이디어 반복과 구현, 코드 리뷰까지의 전체 과정을 가속화했다고 설명합니다. 기존에 2주가 걸렸을 작업을 몇 시간 만에 완료할 수 있게 되었다고 강조합니다.

[51:35] 에이전트 순위 정리를 하며 Claude Code가 1위, AMP가 2위, GitHub Copilot이 꼴찌지만 개선 가능성이 있다고 평가합니다. 마무리 전 추가 의견을 구합니다.

[51:58] Claude Code 사용을 강력히 추천하며 월 100달러의 Max/Pro 플랜을 권합니다. 친구의 실제 사례를 통해 Cursor에서 Claude Code로 전환한 후의 만족도를 설명합니다.

[52:42] 네샤크가 AI 작업을 가장 낮은 단계에서 확인하여 문제를 조기에 발견하라는 조언을 제공합니다. Cora.computer 제품도 홍보하며 감사 인사를 전합니다.

[00:00] 여러분은 복합적 엔지니어링을 하는

[00:01] 방법을 찾고 있습니다. 팀에는

[00:03] 두 명밖에 없지만, 실제로는

[00:05] 15명처럼 느껴집니다. AI와 함께 하는 코딩은

[00:08] 단순히 코딩 부분만이 아닙니다.

[00:10] 연구와 워크플로우에 활용하는 것이죠.

[00:13] 모든 것에 사용되어야 합니다.

[00:16] 지난 3주 동안 커서를 건드린 적이 없습니다.

[00:19] 둘 다 에이전트 코딩

[00:21] 기능을 가지고 있지만, 클로드는

[00:24] 10배 정도 단순화시켜서

[00:27] 한 단계 더 나아갔습니다. 우리는

[00:29] AI가 우리를 위해 일하도록 하고

[00:32] 우리는 그냥 AI를 관리하는 방식에

[00:35] 완전히 의존하고 있습니다. 클로드 코드에 기능을 말하면

[00:38] 모든 연구를 수행해서

[00:40] 긴 문서를 만들고 그것을

[00:42] GitHub 이슈에 추가합니다.

[00:45] 정말 멋지네요. 여러분이 먼저 한 일은

[00:47] 효과적으로 다른 프롬프트를

[00:49] 만드는 프롬프트를 구축하는 데

[00:52] 시간을 투자한 것입니다. 많은 결과를

[00:53] 가져오는 아이디어를 갖는 것, 이것이

[00:56] 복합 효과의 일부입니다.

[00:58] 6개나 7개를 동시에

[01:00] 실행했던 것 같아요. 왜냐하면 우리는

[01:03] "새로운 아이디어, 시작하자. 새로운 아이디어, 시작하자"라는 식이었거든요.

[01:15] 키런, 나타샤, 쇼에 오신 것을 환영합니다.

[01:17] 톰, 초대해 주셔서 정말 감사합니다.

[01:20] 초대할 수 있어서 정말 기쁩니다.

[01:21] 혹시 모르는 분들을 위해 말씀드리면

[01:24] 두 분 모두 Every의 AI 이메일

[01:26] 어시스턴트인 코라에서 일하고 계십니다.

[01:28] 키런님은 GM이시고, 나타샤님은

[01:31] 엔지니어이십니다. 그리고

[01:32] 코라가 정말 멋진 제품이라는 사실과

[01:34] 이 쇼를 듣거나 보는 모든 분들께

[01:36] 소개할 수 있어서 정말 기쁘다는 것 외에도

[01:38] 두 분과 함께 에피소드를

[01:39] 하고 싶었던 이유는

[01:41] 새로운 엔지니어링 방식을 찾아내고 계시기 때문입니다.

[01:45] 실제로 코라는 팀에

[01:47] 두 명밖에 없지만, 실제로는

[01:49] 15명 같은 느낌이 드는데, 에이전트들이

[01:52] PR을 받아서 브랜치에서 작업하고

[01:55] 여러분이 그걸 푸시하면

[01:57] 다른 에이전트들이 리뷰하고

[01:58] 이런 미친 상황이

[02:00] 벌어지는 것 같은데, 이게 새로운

[02:04] 소프트웨어 구축 방식인 것 같습니다.

[02:07] 그리고 키런님이 지난번에

[02:09] 하신 말씀이 정말

[02:10] 인상 깊었는데, 복합적

[02:13] 엔지니어링을 하는 방법을

[02:15] 찾고 있다는 것이었습니다. 각각의 작업을 할 때마다

[02:18] 다음 작업을 더 쉽게

[02:19] 만들 수 있게 된다는 것이죠.

[02:21] 그리고 여러분이 배우고 있는 것을

[02:24] 이 쇼를 보는 모든 분들께

[02:27] 전달하는 것이 정말 중요하다고

[02:29] 생각합니다. 왜냐하면 우리에게는 새로운 도구들이 있고

[02:32] 그 도구들을 사용하기 위한 새로운 원칙과

[02:35] 새로운 워크플로우가 필요하기 때문입니다.

[02:37] 그래서 그것에 대해 이야기할 수 있어서

[02:39] 정말 기쁩니다. 네, 감사합니다.

[02:42] 코라를 만드는 것은 정말 재미있지만, Every의 일원이 되어서

[02:46] 도구에 접근할 수 있고

[02:47] 생각에 접근하고, 흥미로운

[02:50] 새로운 작업 방식에 접근할 수 있는

[02:53] 환경에 있다는 것이 우리가 구축하는 방식을

[02:57] 다시 생각하는 데 정말 도움이 됩니다.

[02:59] 그래서 이것은 정말 실험입니다.

[03:00] 우리는 코라라는 제품을 만들고 있지만

[03:02] 동시에 어떻게 구축해야 하는지를

[03:05] 알아가고 있습니다. 그리고

[03:06] 그것이 정말 흥미롭습니다. 그리고 우리는

[03:09] "이 새로운 모델에 대해 어떻게 생각하세요?"

[03:10] 이걸 어떻게 활용해야 할까요?

[03:13] 연구 도구로서 여러 시도를 해보고 있어요.

[03:16] 나타샤와 저는

[03:18] 최근 몇 주 동안 정말로 변화를 느끼고 있어요.

[03:21] 말 그대로

[03:22] 상황이 변하고 있고, 우리만이 아니에요.

[03:26] 다른 사람들도

[03:28] 같은 얘기를 하는 걸 들었어요. 하지만

[03:31] 많은 사람은 아니에요. 우리가 배운 건

[03:36] 정말 많아요. 그래서 조금이라도

[03:38] 배운 것들을 공유하고 싶어요.

[03:40] 또한 우리가 아는 건, 이제 겨우 시작일 뿐이라는 거예요.

[03:42] 아직 겉핥기 수준이에요.

[03:44] 그리고 지금 큰 변화가 일어나고 있어요.

[03:46] 새로운 모델들, 사람들의 사고방식,

[03:50] MCP 등 정말 많은 것들이 변하고 있어요.

[03:53] 다양한 관점에서

[03:56] 이런 얘기를 나누는 건 정말 좋은 일이에요.

[03:57] 네, 맞아요. 저도 동감해요.

[04:01] Every에 있다는 게 정말 특별한 것 같아요.

[04:03] 매일 디스코드에

[04:06] 새로운 사람이 와서

[04:07] "AI 에이전트를 만들었는데,

[04:09] 출시 전에 써보시겠어요?"라고 하거든요.

[04:11] 그래서 OpenAI 모델을

[04:13] 출시 전에 미리 써볼 수 있고,

[04:15] 때로는 Anthropic 모델도 그래요.

[04:17] 이런 앞선 경험을 할 수 있고,

[04:20] 여러분은 이걸

[04:22] 실제 프로덕션 프로세스에

[04:24] 통합하는 데 정말 뛰어나세요.

[04:27] 키런, 뭔가 변했다고 하셨는데,

[04:29] 무엇이 변했다고 생각하시는지,

[04:31] 그리고 여러분에게

[04:34] 나타나기 시작한 워크플로우의

[04:36] 큰 그림이 어떤 건지

[04:37] 알고 싶어요. 제게는

[04:40] 당연히 모든 것이

[04:42] 한데 모여가고 있다는 느낌이지만,

[04:44] 가장 큰 건 제 안에서 일어난 깨달음이에요.

[04:50] AI로 코딩하는 것이

[04:53] 단순히 코딩 부분만이 아니라는 걸요.

[04:55] 실제로는 연구, 워크플로우,

[04:59] 모든 것에 활용하는 거예요.

[05:02] 모든 곳에 사용되어야 하고,

[05:04] 이제 에이전트들이

[05:06] 모든 걸 할 수 있을 만큼

[05:09] 충분히 좋아졌어요.

[05:11] 그래서 다시 생각해봐야 해요.

[05:13] Cursor, Windsurf 같은

[05:16] 기존 방식의 코딩이 좋았어요.

[05:18] 더 직관적인 코딩 같은 게

[05:20] 한 단계였다면, 이제는

[05:22] 실제로 작업을 주기만 하면

[05:25] 알아서 해준다는 걸 깨달았어요.

[05:27] 하지만 여전히 해야 할 일은

[05:29] 무엇을, 어떻게 할 것인가예요.

[05:31] 그리고 더 깊이 파고들어야 한다는

[05:33] 깨달음이 있어요.

[05:37] Claude Code 같은

[05:39] 좋은 코딩 에이전트나

[05:42] 새로운 모델들과 함께

[05:44] 실제로 작동하기 시작한 에이전트들,

[05:46] Claude 4처럼 지시사항과

[05:49] 명령을 정말 잘 따르는 모델들이요.

[05:51] 이 모든 것이 합쳐지면서

[05:54] "아, 우리가 여기 있구나."

[05:56] 미래가 여기 있구나.

[05:58] 우리가 계속 얘기해온

[06:01] 에이전틱 진화가 갑자기

[06:05] 작동하기 시작했고,

[06:07] 실험적인 놀이가 아닌

[06:10] 실제 세계에서 작동하고 있어요.

[06:13] 그냥 앱을 만들고 있는데

[06:15] AI로 개발하는 것에 관한 거네요. 개발할 때

[06:18] 들어가는 모든 것들을

[06:19] AI로 하고 있다는 얘기고요. 그리고

[06:22] 이를 위해 가장 많이 사용하는 것이

[06:24] Claude Code라는 거죠? 맞다면

[06:26] Claude Code를 모르거나

[06:29] 사용해본 적 없는 사람들을 위해

[06:30] 간단한 소개를 해주시고

[06:31] 정확히 어떻게 사용하고 있는지

[06:33] 말씀해 주세요.

[06:35] 네. Claude Code는 기본적으로

[06:38] Anthropic의 코딩 에이전트 버전이고

[06:41] 내부적으로 Claude를 사용합니다.

[06:45] 터미널에서 CLI 도구로 실행되는데

[06:49] 화면을 공유해서 보여주실 수 있나요?

[06:50] 네, 네. Claude Code는

[06:52] 터미널에서 사용하는 도구인데, 비개발자들에게는

[06:56] 이게 좀 무섭게 느껴질 수 있어요.

[06:59] 하지만 비개발자 친구들도 Claude Code를

[07:01] 사용하도록 했더니 '이거 정말 좋네요'라고 하더라고요.

[07:06] 정말 간단해요. 그냥

[07:09] 터미널을 시작해서 'claude'라고 입력하면

[07:12] 인터페이스가 나타납니다. 그리고

[07:14] 기본적으로 시청보다는 음성으로 들으시는 분들을 위해

[07:16] 설명하면, 지금 그가

[07:18] 터미널에 있는데, 여러분이 아시는

[07:19] 그 클래식한 검은 화면이에요.

[07:21] DOS를 사용하는 것 같은 느낌의

[07:22] 화면이고, 그냥 'claude'라고 입력했어요.

[07:24] 그러면 'Claude Code에 오신 것을 환영합니다'라는

[07:26] 메시지가 나오고

[07:28] 명령어를 입력할 수 있는 작은 텍스트 박스가 있어요.

[07:30] 네. 그럼 이게 다른 것과 무엇이

[07:32] 다른지, 무엇이 특별한지 말씀해 주세요.

[07:36] 이건 디렉토리나

[07:37] 컴퓨터에 접근할 수 있어요. 그래서

[07:41] 제 컴퓨터의 파일들을 이미

[07:43] 살펴볼 수 있습니다.

[07:46] 제 컴퓨터에서 프로그램을 실행할 수 있고,

[07:48] 웹사이트 스크린샷을 찍을 수 있고,

[07:50] 웹 검색도 할 수 있어요.

[07:52] 도구는 있지만 일반적인

[07:55] Claude 버전보다 훨씬 더 많은 도구를 사용할 수 있어요.

[07:59] 그리고 이게 중요한 이유는

[08:02] 엔지니어링 작업이나 무언가를 만드는 일에는

[08:04] 기본적인 것보다 더 많은 도구가

[08:06] 필요하거든요.

[08:09] 무엇을 만들어야 하는지 또는 상태가 어떤지

[08:11] 알아보려면 GitHub이 필요하고,

[08:13] CI 파이프라인이 어떻게 되는지,

[08:16] 테스트가 통과하는지 같은 것들을

[08:19] 하나의 코딩 에이전트에서 모두 사용할 수 있다는 것이

[08:23] 제가 워크플로우를 갖거나

[08:26] 실제로 하는 일을 에이전트가

[08:29] 수행할 수 있게 해줍니다.

[08:32] 그게 중요한 부분이에요.

[08:34] 정말 복합적인 효과는 단순히 코딩 이상의 것을

[08:39] 할 때 나타나거든요. 왜냐하면

[08:41] 엔지니어와 얘기해보면

[08:43] 업무의 대부분은 코딩일 수도 있지만

[08:46] 실제로는 20%일 수도 있고, 80%는

[08:49] 다음에 무엇을 해야 할지 알아내거나

[08:50] 사람들이 어떤 피드백을 주는지 이해하고

[08:54] 그것을 어떻게 해석할지 알아내는 일이에요.

[08:56] 여기서 할 수 있는 것은

[08:59] 예를 들어 재미있는 방법으로

[09:01] '지난 주에 우리가 무엇을 출시했는지'

[09:04] 물어보는 거예요.

[09:08] 그러면 이건 정보를 알고 있어요. 지금

[09:12] 우리가 출시한 것을 물어보고 있는데

[09:16] 아마 git 로그를 살펴볼 거예요.

[09:20] 그게 우리가 실제로 출시한 것을 추적하는 방법이거든요.

[09:22] 네, 그래서 git 로그를 살펴보고

[09:25] 메인 브랜치에 머지된 것들을 확인합니다.

[09:28] 네, 이렇게 활용하는 게 정말 재미있어요.

[09:32] 예를 들어, 제품 마케팅에도 활용할 수 있습니다.

[09:34] 보시면 버그 수정들,

[09:36] 브리프 스킵 기능, 채팅 패널 상태,

[09:38] 이메일 요약, XML 태그, 주요 기능들,

[09:40] 브리프 도움말 모니터링, 시간대,

[09:44] 자동 감지. 이 모든 것들이

[09:46] 우리가 출시한 기능들이에요. 그리고 이제

[09:48] 이렇게 멋지게 읽기 쉬운

[09:52] 기술 문서 형태로 작성되어 있습니다.

[09:55] 네, 실제로

[09:57] 두 명이 하기엔 정말 많은 양이에요.

[10:00] 주요 기능이 6개나 되고

[10:03] 중요한 버그 수정이 5개,

[10:05] 인프라 업데이트가 3개나 됩니다.

[10:07] 정말 많은 양이에요. 네, 맞아요. 그리고

[10:10] 이번 주에는 정말로

[10:13] AI가 일을 하도록 맡기고

[10:16] 우리는 AI를 관리하는 데 집중하고 있어요.

[10:19] 또 다른 예로는

[10:21] 누군가가 와서 '이것의 상태가 어떻게 되나요?'

[10:23] 또는 '다음 주에 뭘 출시할 예정인가요?'

[10:25] 라고 물어볼 때

[10:26] 파이프라인에 뭐가 있는지, 곧 나올 게 뭔지

[10:29] 확인할 수 있어요.

[10:34] 정말 좋네요, 나타샤.

[10:36] 진행하는 동안

[10:38] 언제든지 참여하고 싶으시면

[10:39] 나중에 말씀드릴게요.

[10:41] 언제든 자유롭게

[10:43] 참여하세요. 네, 좋아요.

[10:49] 프로젝트 접근 권한이 있는지 모르겠지만

[10:52] 요점을 아실 거예요.

[10:55] 정보가 에이전트에 연결되어 있으면

[10:57] 사용하기가 매우 쉬워요.

[11:00] 그리고 익숙한 도구를 사용하는 것이 매우 중요해요.

[11:03] 현재 시점에서 클로드 코드가

[11:05] 저에게는 가장 잘 작동합니다.

[11:08] 코딩 문제만 해결하는 게 아니라서

[11:11] 가장 유연하기 때문이에요.

[11:14] 그리고 이것이 중요합니다.

[11:16] 많은 코딩 에이전트들이

[11:18] 코딩을 위해 만들어졌지만 저는

[11:21] 코딩 이상의 일을 하고 싶어요.

[11:24] 전반적인 엔지니어링에서

[11:27] 지원 역할을 해주기를 원해요.

[11:31] 클로드 팀이 정말로 이 부분을 고려했다고 생각해요.

[11:34] 너무 구체적으로 만들지 않고

[11:36] 일반적으로 유지하면서도

[11:39] 실제로는 문제 해결에 정말 뛰어나고

[11:41] 자신이 한 일을 살펴보고,

[11:42] 실수를 생각해보고 스스로 수정하는 능력이 있어요.

[11:45] 이런 것들이 합쳐져서

[11:48] 매우 어려운 일을 가능하게 만들어 지금 사용할 수 있게 되었어요.

[11:52] 커서에서의 코딩과

[11:55] 에이전틱 코딩의 차이점이 뭔가요?

[11:59] 클로드 코드는 우리가 익숙한

[12:03] 커서나 윈드서프와는

[12:06] 정말 간단한 차별점이 있어요.

[12:09] 둘 다 에이전틱 코딩 기능이 있긴 하지만

[12:11] 클로드는 한 단계 더 나아가서

[12:15] 아마 10배 정도 단순화했다고 생각해요.

[12:18] 키런이 앞서 말했듯이

[12:20] 클로드 코드가 터미널이라서

[12:22] 위협적으로 느껴질 수 있지만 실제로는

[12:26] 윈드서프나 커서보다

[12:28] 훨씬 간단해요. 텍스트 말고는

[12:32] 아무것도 없거든요. 여기엔 텍스트 박스만 있어요.

[12:35] Command K도 없고 단축키도 없고

[12:38] 삭제, 거부, 제거 같은 것들 말고는

[12:39] 아무것도 없어요. 그냥 텍스트 박스뿐이에요.

[12:43] 그리고 이게 작동하는 이유는

[12:46] 기반 모델인 클로드 모델이 이제 훨씬 더 능력이 뛰어나기 때문이에요.

[12:49] 더 길게 작업하고 더 많은 일을 할 수 있게 되었어요.

[12:52] 도구 호출을 할 수 있어요. 그래서 이것은

[12:56] 더 간단한 UI인데, 동시에 더 강력하게 만들어주죠

[12:59] 비록 커서와 같은

[13:01] 코드의 기반이 되는 모델이

[13:04] 같더라도 말이에요. 그리고 이것의 예시가

[13:06] 오늘 아침에 제가 몇 가지

[13:09] 지표를 뽑고 있었는데, 왜 우리가

[13:12] 이 폼에 대한 응답을 전혀 받지 못했는지 궁금했어요

[13:13] 그리고 맥락을 설명하자면, 기본적으로 우리는

[13:18] 사람들에게 더 이상 코로라를 사용할 수 없다면

[13:20] 얼마나 실망할지 묻는 폼이 있어요

[13:22] 그래서 우리가 얼마나 잘하고 있는지 알 수 있죠

[13:24] 그리고 우리는 매주

[13:26] 모든 지표를 검토하는 회의가 있는데

[13:27] 그때 아무도 그 폼을 작성하지 않았다는 걸 발견했어요

[13:30] 그래서 클로드 코드로 가서

[13:32] 왜 아무도 이 폼을 작성하지 않는지 물어봤어요

[13:36] 그래 맞아요. 저는 분명히 뭔가 있을 거라고 생각했어요

[13:39] 이 폼이 전송되지 않았을 거라고 생각하고

[13:41] 14일 전에 뭔가 잘못됐는데

[13:43] 무엇이 잘못됐는지 볼 수 있는지 물어봤어요

[13:46] 그러자 체크리스트를 만들어서 최근 로그 변경사항을

[13:50] 가져오고 컨트롤러의

[13:52] 코드베이스를 검색해서

[13:55] 그 날짜 주변에 변경된 것들을 찾아봤어요

[13:58] 그리고 우리가 사람들을 추가하는

[14:00] 코드 조각을 제거했다는 걸 발견했어요

[14:03] 여기서 말하길, 사실 이것만 추가하면 된다고 했어요

[14:06] 그래서 제가 말했죠. 좋아, 나를 위해 해줘

[14:09] 풀 리퀘스트를 만들어줘

[14:11] 그리고 해줬어요. 그리고 제가 말했죠

[14:14] 아 그런데, 우리가 놓친 모든 사람들을

[14:16] 추가할 스크립트도 만들 거야

[14:18] 마이그레이션을 해줘

[14:22] 그게 전부였어요. 그리고 재미있는 부분은

[14:28] 제가 전혀 에너지를 소모하지 않았다는 거예요

[14:30] GitHub에 나중에 볼 용도로 적어두는 것만큼

[14:33] 쉬웠어요. 할 필요도 없어요

[14:35] 그냥 물어보면 즉시 해주니까 정말 좋아요

[14:39] 이건 인박스 제로 같은 거예요

[14:41] 5분 미만이면 바로 하는 식이죠

[14:43] 네. 제가 생각하기에 사람들이 완전히 깨닫지 못하는 것은

[14:45] 그런 작업이 AI 없이는 30분에서 몇 시간까지

[14:51] 걸릴 수 있다는 거예요

[14:54] 그리고 그것만이 아니라

[14:57] 그걸 집중해서 해야 하고

[15:00] 시간을 따로 내서 앉아서

[15:03] 해야 하거든요

[15:04] 그런데 이제는 그냥 그런 요청들을 보내고

[15:07] 또 다른 요청을 보내고 또 다른 요청을 보낼 수 있어요

[15:10] 이런 것들이 병렬로 작업되는 거죠

[15:12] 그래서 구체적으로

[15:13] 어떤 모습인지 스냅샷을 보여주세요

[15:14] 실제 워크플로우가 어떤 건지

[15:16] 실제로 뭘 하고 있는 건지

[15:19] 탭을 몇 개나 열어두고 있는지

[15:20] 실제로 직접 코딩을 하고 있는지

[15:23] 5개를 병렬로 돌리고 있는지

[15:25] 클로드 코드만 사용하고 있는지

[15:26] 그런 감각을 주세요

[15:28] 네, 제 화면도 보여드릴게요

[15:30] 네쉬, 클로드에 조기 액세스를 받았을 때

[15:32] 우리가 뭘 했는지 말해줄 수 있어요?

[15:35] 흥미로웠던 일이요. 화면을 공유할게요

[15:38] 네. 그래서 이건 클로드 라이브스트림이

[15:40] 예정되기 하루 전이었어요

[15:43] 우리는 좋아, 뭔가 해보자 했어요

[15:46] 클로드 라이브스트림이 예정되기 전날이었죠

[15:49] 우리는 좋아라고 했어요

[15:54] 내일 코딩이 바뀔 거예요.

[15:56] 훨씬 더 뛰어난 모델을 갖게 될 거고

[15:58] 우리가 원하는 모든 것에서

[16:00] 작동할 수 있을 거예요. 기본적으로

[16:01] 우리를 위한 코딩 지니를 얻게 되는 셈이죠.

[16:04] 그래서 오늘 우리에게 가장 생산적인 일은

[16:06] 평소 예정된 프로그래밍을 하는 대신

[16:08] 그냥 2시간 동안 협업하면서

[16:11] 우리가 원하는 문제들의

[16:13] 대규모 목록을 만드는 것이었어요

[16:17] 미래의, 내일의 우수한 모델이

[16:19] 해결하길 원하는 문제들 말이죠. 그리고 우리는 그렇게 했어요.

[16:22] 약 20개의 이슈를 만들었죠

[16:25] 우리가 고치고 싶은 것들,

[16:27] 우리가 계획하고 있던 것들

[16:29] 관련해서 말이죠. 그리고 새로운 Claude 모델을 위한

[16:34] 시스템을 준비했어요. 네, 그리고

[16:38] 재미있었던 건 Natash가

[16:41] ChatGPT에게 프롬프트를 보내서 '내일

[16:44] 우리가 AGI에 도달했다고 해. 우리가

[16:48] 해야 할 모든 것을 생각해낼 수 있게

[16:51] 도와줄 수 있어? 그리고

[16:53] AGI가 우리가 한 모든 것을 해결하도록

[16:56] 준비시켜줄 수 있어?'라고 했거든요. 그리고 우리는 그것을

[16:58] 프롬프트 개선기에

[17:00] Anthropic의 프롬프트 개선기에 넣었고

[17:03] 그것을 프롬프트로 사용해서 만들었죠. 잠깐,

[17:07] 계속 하기 전에, 계속 하기 전에

[17:09] 듣고 있는 사람들을 위해 설명하면

[17:11] 기본적으로 여러분이 가진 건

[17:12] GitHub 내부의 Trello 보드 같은 것이죠

[17:14] 칸반 보드이고, 여러분이 하고 싶다고 식별한

[17:18] 각각의 일에 대해

[17:20] 자세히 설명하는

[17:21] 문서가 있는 것 같네요.

[17:24] 기능이든 버그 수정이든 뭐든

[17:26] 그것이 무엇인지, 실제로 어떻게

[17:27] 해야 하는지 자세히 설명하는 거죠.

[17:30] 그 중 하나를 열어볼 수 있나요?

[17:31] 좋아요, 기능 중 하나는 여러분이

[17:33] 생성하고 싶어하는 건데, AI로

[17:35] 생성된 합성 데이터를 갖고 싶어하는 거네요

[17:38] 그리고 이 문서는 문제 진술부터

[17:39] 솔루션 비전까지

[17:41] 모든 요구사항과 모든 기술적 요구사항까지

[17:45] 그리고 여러 가지 것들이 있지만

[17:47] 심지어 구현 단계도 있는 것 같네요

[17:49] 일수 계산과 함께 말이죠

[17:50] 그런 것들까지 있어서 재미있네요.

[17:53] 여기서 하루는 마치 1초 같은 거죠.

[17:55] 네, 맞아요. 우리는

[17:58] Claude Code를 사용했고, 이런 것들을 만들기 위해

[18:00] 생성한 맞춤 프롬프트가 있어요

[18:02] 왜냐하면 이런 것들을 만드는 건 정말 많은 작업이거든요

[18:05] 심지어 ChatGPT로도 많은 단계들을

[18:08] 거쳐야 하고, 모든 코드를 살펴봐야 하고

[18:11] 생각해내야 하죠. 네, 생각을

[18:13] 많이 해야 해서 잘하기가 정말 어려워요

[18:16] 그래서 우리가 한 건

[18:17] Claude Code에서 명령어를 만들었어요

[18:19] 명령어는 자주 사용하는 맞춤 프롬프트 같은 거예요

[18:23] 우리 것은 '이봐, 기능이 있어'

[18:25] 이런 식이죠. 이건 Claude Code의 명령어인가요

[18:28] 아니면 Cursor의 명령어인가요? Cursor가 열려있으니까요

[18:30] 네, Cursor가 열려있어요

[18:32] 파일 편집하는 방식이거든요. 하지만

[18:34] Claude Code예요. 보시다시피 우리는

[18:36] Claude 안에 있고, 이 명령어를

[18:38] 사용할 수 있어요

[18:40] CC를 눌러서 사용하는데, 이게 Claude Code이고

[18:44] 그리고 제가 뭔가 말하죠. 버그나 문제 같은

[18:48] 제가 가진 문제, 뭐든지 말이에요.

[18:53] 정말 간단해요. CC 명령어를 사용해서

[18:55] 나체시와 저는 계속 아이디어를 주고받죠.

[18:58] "이걸 해보면 어떨까? 오, 좋은데?"

[19:00] 그리고 음성을 텍스트로 변환하면 시작돼요.

[19:02] 어떻게 작동하는지 보시죠.

[19:07] 실행하는 동안 설명해드릴게요.

[19:09] Kora에 무한 스크롤 기능을 원해요.

[19:11] 브리프의 끝에 도달하면

[19:14] 다음 브리프를 자동으로 로드하고

[19:18] 읽지 않은 모든 브리프를

[19:22] 읽을 때까지 계속되어야 해요.

[19:26] 이해해 주시길 바라는 것은

[19:30] 키어런은 거의 타이핑을 하지 않아요.

[19:32] 모든 것을 음성으로 텍스트 변환해서 처리하죠.

[19:35] 터미널에서 Claude Code로

[19:37] 음성을 텍스트로 입력했어요.

[19:39] 아직 출시되지 않은 내부 인큐베이션인

[19:42] 모놀로그(Monologue)를 사용한 것 같네요.

[19:44] 키어런은 이 도구의

[19:46] 네 번째로 많이 사용하는 사용자예요.

[19:49] 아직 비공개이지만

[19:52] 곧 미리보기를 보실 수 있을 거예요.

[19:56] 기본적으로 이 도구가 하는 일은

[19:57] 음성 입력을 받아서

[20:00] 앞서 본 문서로 변환하는 건가요?

[20:02] 아니면 실제로 실행하는 건가요?

[20:04] 네, 제가 말한 내용을

[20:07] 기능 설명란에 삽입하고

[20:09] 이 모든 단계를 따라가요.

[20:12] 이 단계들은 리서치와

[20:14] 모범 사례 연구예요.

[20:18] 첫 번째는 코드베이스에 대한

[20:20] 기반 조사를 하는 거예요.

[20:23] 기존에 무엇이 있는지 연구하고

[20:26] 모범 사례를 조사해요.

[20:28] 웹을 검색해서 오픈소스 패턴을 찾고

[20:30] 일반적인 모범 사례에

[20:32] 기반을 두죠.

[20:34] 그다음에 계획을 제시하고

[20:36] 제가 "네, 좋네요"라고 하면

[20:40] 계획에 대한 인간의 검토가 필요해요.

[20:43] 때로는 틀릴 수도 있지만

[20:45] 대부분 맞아요.

[20:47] "좋네요"라고 하면

[20:49] GitHub 이슈를 생성하고

[20:51] 적절한 칸반 보드 열에 배치해요.

[20:53] 흥미롭네요. 앞서 GitHub에서 본

[20:56] 전체 칸반 보드 말이죠.

[20:59] Claude Code에 기능을 말로 설명하면

[21:01] 모든 연구를 해서

[21:04] 긴 문서를 작성하고

[21:07] GitHub 이슈에 추가하는 방법을

[21:10] 만드신 거네요.

[21:12] 정말 멋져요.

[21:14] 네, 중요한 단계예요.

[21:17] 커서 코딩과는 다르거든요.

[21:20] 커서에서는 보통 이 단계를 건너뛰죠.

[21:22] 도구가 그것을 위해 만들어진 게 아니라

[21:24] 코딩을 위해 만들어졌거든요.

[21:26] 마크다운 파일을 만들 수는 있지만

[21:29] 이슈 트래커를 활용하는 게 좋아요.

[21:31] 이미 존재하고 잘 작동하며

[21:33] 사람들이 사용하고 있거든요.

[21:37] 기존 패턴과도 잘 연결돼요.

[21:40] 개발자에게 이걸 주면

[21:44] 바로 구현할 수 있어요.

[21:47] 지적하고 싶은 것 중 하나는

[21:48] 지금 실행하고 있는 이것이고

[21:50] Opus 4를 처음 봤을 때

[21:53] 특별했던 점은

[21:55] "와, 대단하다"였어요.

[21:58] 그냥 계속 실행된다는 거였죠.

[22:02] 개입 없이 무한히 실행되고

[22:05] 꽤 괜찮은 결과를 제공하는데,

[22:06] 에이전트 유형의 것들이 있었지만

[22:09] 자율성과 품질 면에서

[22:11] 완전히 다른 수준이에요

[22:14] 이전에 경험한 것보다 훨씬 뛰어나죠

[22:17] 그리고 할 일 목록을 체크해나가는 방식이

[22:20] 다른 에이전트 루프들보다

[22:21] 훨씬 더 철저하다고 생각해요

[22:24] 맞아요, 정말 그렇죠

[22:26] 키런과 저는 재밌는 경쟁을 하고 있어요

[22:28] 클로드 코드를 누가 더 오래

[22:30] 실행시킬 수 있는지 보고 있는데

[22:32] 키런이 지금 압도적으로 앞서 있어요

[22:35] 25분 동안 실행했는데

[22:38] 저는 겨우 8분이에요

[22:42] 와, 대단하네요

[22:45] 키런, 어떻게 그렇게 오래

[22:47] 실행시킬 수 있었나요? 아주 긴 계획을 세웠어요

[22:52] 네, 정말 복잡하고 긴 계획이죠

[22:54] 그리고 많은 테스트도 포함시켰어요

[22:57] 모든 테스트를 실행하고

[22:59] 모든 테스트를 수정하도록 해서

[23:01] 꽤 오래 실행되죠

[23:03] 네, 그렇군요

[23:05] 잠깐, 설명해주세요

[23:07] 그 프롬프트를 어떻게 만들었는지 궁금해요

[23:09] 연구 문서를 생성하는

[23:11] 프롬프트 말이에요

[23:14] 어떤 요소들을 포함시킬지

[23:15] 어떻게 알았나요?

[23:17] 앤트로픽의 프롬프트 개선기를

[23:19] 사용한 건가요?

[23:21] 어떻게 생각해서 그렇게 구성했는지

[23:24] 설명해주세요

[23:26] 네, 이것이 바로 복합 효과의 일부예요

[23:29] 많은 결과를 가져올 수 있는

[23:31] 아이디어를 갖는 것 같아요

[23:35] 네시가 저에게 보낸 메시지였어요

[23:39] "우리가 AGI를 얻었다"

[23:42] "배송되었고 소프트웨어를 작성할 수 있다"

[23:46] 이게 초기 프롬프트였는데

[23:48] 꽤 재미있었어요

[23:51] 정말 드라마틱하죠

[23:53] 그리고 클로드가 "준비됐어요"

[23:56] "이제 해보세요"라고 했고

[23:57] "좋아요, 괜찮네요"라고 했어요

[24:01] 하지만 앤트로픽의 콘솔

[24:05] 프롬프트 개선기를 아세요?

[24:08] 그게 뭔지 모르는 분들을 위해

[24:11] 설명하면... 오, 바뀌었네요

[24:13] 이게 콘솔인가요? 네, 맞아요

[24:17] 좀 바뀌었지만

[24:19] 정말 좋은 기능이에요

[24:20] 기본적으로 프롬프트를 붙여넣으면

[24:22] "생성"을 클릭하면

[24:24] 자동으로 프롬프트를 개선해주죠

[24:26] 얼마나 좋을까 생각해보면

[24:28] 정말 좋아요

[24:32] 마찰이 매우 적어서

[24:34] 잠깐 시도해보기가 정말 쉬워요

[24:38] 뭔가 나오는지 확인하고

[24:40] 작동하지 않으면 삭제하면 돼요

[24:42] 상관없어요

[24:44] 우리는 그냥 즉흥적으로

[24:45] 30개의 연구 작업을 만들어야 해서

[24:47] 프롬프트가 필요했죠

[24:50] 그래서 이 프롬프트를 복사해서

[24:52] 문서가 된 거예요

[24:53] 네, 여기에 넣고

[24:55] 인수를 변경했어요

[24:57] 그리고 슬래시를 입력해서

[25:00] 클로드에서 트리거할 수 있고

[25:03] 여기에 두 개의 커스텀 프롬프트가 있어요

[25:07] 그래서 제가 생각하기에 이것이

[25:09] 복합 엔지니어링의 의미에 대해 훨씬 더 나은 아이디어를 주는 것 같아요.

[25:11] 왜냐하면 제게 보여주는 것은

[25:14] 여러분이 처음에 한 것이

[25:17] 다른 프롬프트를 구축하는 프롬프트를 만드는 데 시간을 투자한 것이라는 거예요.

[25:19] 왜냐하면

[25:21] 그 연구 문서들이 사실상

[25:23] 클로드 코드를 위한 프롬프트이기 때문이에요. 그래서 이제

[25:26] 프롬프트를 만드는 프롬프트가 있으니까,

[25:28] 음, 새로운 기능을 만들고 싶을 때마다

[25:30] 더 적게 명시해도 돼요.

[25:34] 그냥 작은 기능을 말하면

[25:36] 그것이 가서 연구를 해서

[25:38] 큰 문서로 구축해주는 거죠. 이전에는

[25:41] 기능을 할 때마다

[25:42] 처음에 연구하라고 해야 했고, 그다음에

[25:44] 모든 다양한 예외 상황이나

[25:45] 제가 원하는 방식으로 생각해보라고 하고

[25:46] 제가 좋아하는 구축 방식이나

[25:48] 뭐든지 말해야 했어요.

[25:50] 정말 멋진 것 같아요.

[25:53] 그리고 정말 흥미로운 점은

[25:55] 음, 우리가 이야기하는 동안에도

[25:58] 작동하고 있다는 거예요.

[25:59] 이건 정말 다른 코딩 방식이에요.

[26:01] 지난주나 그전 주에

[26:04] 저희가 함께 전화로 이야기했을 때

[26:05] 음, 우리가 함께 이걸 테스트하고 있었고

[26:09] 제가 기능을 배포했어요

[26:11] 우리가 이야기하는 동안 프로덕션에 올린 거예요

[26:14] 제가 코드베이스에 전혀 없었는데도 말이에요. 그래서

[26:16] 정말 미친 일이 일어난 거고

[26:17] 더 사회적인 코딩 방식인 것 같아요.

[26:20] 지금 우리가 코딩하고 있는 거예요.

[26:22] 무언가를 만들고 있는데

[26:23] 이전에는 불가능했던 일이에요. 안녕하세요,

[26:26] 댄입니다. 에피소드를 잠시 중단하고

[26:28] 저희의 최신 스폰서에 대해

[26:29] 말씀드리고 싶어요. 자,

[26:31] 게임을 해봅시다. 어떤 강력한

[26:34] 생산성 도구가 개인에게는

[26:36] 무료이기도 할까요?

[26:40] 아니요, 그게 아니에요. 다시 시도해보세요.

[26:46] 예상하지 못할 수도 있지만,

[26:47] 바로 마이크로소프트 팀즈입니다. 네.

[26:50] 대기업들이 의존하는 바로 그 팀즈가

[26:54] 개인을 위한 무료 플랜도 있어요.

[26:56] 사이드 프로젝트를 진행하든

[26:58] 스타트업을 부트스트랩하든

[26:59] 커뮤니티를 구축하든, 팀즈는

[27:02] 다른 플랫폼들이 돈을 받고 제공하는

[27:04] 모든 기능을 갖고 있어요.

[27:06] 무제한 채팅, 60분 화상 회의,

[27:08] 파일 공유, 협업 워크스페이스를

[27:10] 모두 무료로 얻을 수 있어요.

[27:12] 그리고 진짜 마법은

[27:15] 모든 것이 하나의 매끄러운

[27:17] 협업 워크스페이스에 통합되어 있다는 거예요. 즉,

[27:19] 메시지, 회의, 파일 공유를 위해

[27:21] 더 이상 다른 애플리케이션들 사이를

[27:23] 오가지 않아도 된다는 뜻이에요. 팀즈는

[27:25] 모든 것을 손끝에 두어

[27:28] 시간과 돈을 절약해줍니다. 그러니

[27:30] 앱 과부하와 구독 피로를 버리고

[27:33] 팀즈를 사용해서 손쉬운

[27:34] 협업을 경험해보세요. 준비되셨나요?

[27:36] 워크플로우를 간소화할 준비가 되셨나요? aka.ms/ever로

[27:38] 가서 팀즈를 무료로 사용해보세요.

[27:41] 여러분의 생산성이 감사할 거고, 지갑도 그럴 거예요.

[27:43] 이 에피소드는 아디오의 후원으로 제작되었습니다.

[27:45] 차세대 기업을 위해 구축된 AI 네이티브 CRM이에요.

[27:47] 아디오를 사용하면 설정이 몇 분 만에 끝나요.

[27:50] 이메일과 캘린더를 연결하면

[27:52] 즉시 CRM을 구축해줍니다

[27:54] 모든 연락처가 풍부하게 정리되어 있는 비즈니스를 반영합니다.

[27:56] 처음부터 체계적으로 구성되어 있죠.

[27:59] 거기서부터 Adio의 AI가 작동하기 시작합니다.

[28:01] 통화 중에 실시간 인사이트를 제공하고,

[28:03] 리서치 에이전트로 리드를 발굴하며,

[28:05] 팀의 가장 복잡한 워크플로우를 자동화합니다.

[28:07] 업계 리더들인 유니온 스퀘어 벤처스,

[28:10] 플랫파일, 모달 같은 기업들이

[28:12] 이미 Adio를 기반으로

[28:14] 고객 관계의 미래를 구축하고 있습니다.

[28:15] adio.com/every로 가서 첫 해 15% 할인을 받으세요.

[28:19] 바로 adio.com/every입니다.

[28:22]

[28:24] 이제 다시 쇼로 돌아가죠.

[28:26] 네, 맞습니다. 우리가 대화하는 동안

[28:29] 리서치를 하고 이슈를 만들었는데,

[28:31] 정말 멋지더라고요.

[28:34] 동시에 6-7개가 돌아가고 있었어요.

[28:36] 그냥 '새로운 아이디어가 있으면

[28:38] 바로 시작하자, 또 새로운 아이디어가 있으면

[28:40] 바로 시작하자' 이런 식이었거든요.

[28:43] 사용자 피드백도 살펴보고 이메일도 읽었어요.

[28:45] 할 수 있는 모든 것을 수집해서

[28:48] 브레인스토밍을 했죠.

[28:50] 정말 재미있는 게,

[28:51] 브레인스토밍 모드에 있을 때는

[28:55] 에이전트를 실행시켜서

[28:58] 무엇이 나오는지,

[29:00] 어떤 결과를 내놓는지 보고

[29:03] 나중에 시간을 내서 검토할 수 있어요.

[29:06] 우리가 하는 것은... 동의하는 부분이

[29:10] 통화를 하면서 함께 이 작업을 하는 게

[29:12] 정말 재미있다는 거예요.

[29:16] 그게 바로 마법이 일어나는 곳이고

[29:18] 여전히 인간의 검토 단계가 있어요.

[29:22] 우리가 직접 보고 말이 되는지,

[29:24] 빠진 게 없는지 확인하거든요.

[29:26] 이건 취향과 경험, 직관이 필요한 일이에요.

[29:30] 제가 앞서 해결한 이메일이 나가지 않는 버그 같은 경우도

[29:34] 네이트도 똑같이 Claude Code로 했는데

[29:36] 올바른 답을 주지 않았어요.

[29:39] 그래서 여전히

[29:41] 인간의 직관적 터치가 필요해요.

[29:44] 제가 히스토리를 보라고 힌트를 줬고

[29:47] 그게 실제로 올바른 방향으로 생각하게 만들었거든요.

[29:51] 하지만 네이트는 히스토리를 보라고 하지 않았고

[29:53] 그래서 모든 게 잘 작동한다고 답했어요.

[29:56] 그러니까 여전히 직관이 필요하고

[29:58] 이건 여전히 스킬이에요.

[30:00] 여전히 스킬입니다. 분명히 스킬이에요.

[30:03] 네, 맞아요. 절대적으로 스킬이에요.

[30:06] 마법 같은 프롬프트는 없어요.

[30:08] 모든 걸 해주는 건 아니고

[30:10] 올바른 방식으로 사용하고

[30:13] 그 강점을 활용하는 것이 중요해요.

[30:16] 확실히 그렇죠.

[30:19] 네, 나타샤는 어떻게 생각해요?

[30:21] 키런은 오랫동안 레일즈 전문가로

[30:23] 정말 뛰어난 프로그래머잖아요.

[30:28] 나타샤는 프로그래밍 여정에서

[30:30] 좀 더 초기 단계에 있는 것 같은데

[30:31] Every에 와서 코라 작업을 시작하고

[30:33] 이런 방식으로 작업하는 게 어떤가요?

[30:35] 네, 정말 눈을 뜨게 하는

[30:38] 경험이라고 할 수 있어요.

[30:40] 솔직히 제 프로그래밍 경험은

[30:43]

[30:46] 2년 전 ChatGPT가 나왔을 때

[30:48] '이제 프로그래밍을 독학하기에

[30:50] 완벽한 시기다'라고 생각했어요.

[30:53] 그 SaaS 애플리케이션을 만들고

[30:55] 항상 원했던 걸 구축하자고 해서

[30:58] 독학으로 프로그래밍을 배웠어요.

[31:00] ChatGPT가 출시된 첫날부터 프로그래밍을 배웠습니다.

[31:02] 그래서 모든 변화의 과정을 겪어왔죠.

[31:04] ChatGPT부터 시작해서

[31:06] Cursor가 나오자 워크플로우를 바꿨고

[31:08] 그다음엔

[31:10] Windsurf가 더 좋아져서 Windsurf로 갈아탔습니다.

[31:11] 그때 항상 생각했던 게

[31:14] 내가 최첨단에 있다는 거였어요.

[31:16] 주변 친구들 중에

[31:18] AI로 이렇게 많은 걸 하는 사람이 없었거든요.

[31:20] 내가 최첨단이라고 생각했는데

[31:23] Emory에 합류해서 Kieran과 함께 일하게 되니까

[31:25] Kieran은 완전히 다른 레벨이더라고요.

[31:29] 회의할 때 보면 코드를 절대 직접 쓰지 않아요.

[31:32] 타이핑도 안 하고

[31:33] 항상 컴퓨터에 대고

[31:34] 말로만 하거든요.

[31:38] 그래서 생각했죠. 나도 그 레벨로 올라가야겠다고.

[31:41] 그러다가 Claude Code가 나왔을 때

[31:44] Kieran이 저를 밀어붙여서 사용하게 됐는데

[31:47] 확실히 지금 이게 프로그래밍하는 방식이 됐어요.

[31:51] 저와 Kieran 둘 다

[31:53] 지난 3주 동안

[31:56] Windsurf나 Cursor를 거의 건드리지도 않았어요.

[31:58] 만약 사용한다 해도

[32:02] 보통 뭔가를 읽어볼 때 정도고

[32:04] 기본적으로는

[32:06] 컴퓨터에 VS Code가 없어서

[32:07] 사용하는 정도예요.

[32:09] 예전 VS Code든 Cursor든

[32:11] 상관없을 거예요.

[32:14] 왜냐하면 모든 AI 작업은

[32:16] 이제 Claude Code로 하고 있거든요.

[32:18] 정말 흥미로운 상황이에요.

[32:22] 전체 코딩 환경이

[32:25] 3개월마다 완전히 바뀌는 상황에서

[32:27] 살고 있다는 게 말이죠.

[32:30] 그러면서 깨닫게 되는 건

[32:33] 아무도 최첨단에 있지 않다는 거예요.

[32:35] 솔직히 부럽네요. ChatGPT가 나왔을 때

[32:36] 코딩을 배우게 되어서요.

[32:39] 저는 20년 전에 책으로 코딩을 배웠거든요.

[32:43] 'PHP for Dummies' 같은 책으로요.

[32:46] '24일 만에 Basic 배우기'

[32:48] 'Sam's Teach Yourself Basic' 뭐 이런 거요.

[32:50] Delphi도 있었고요.

[32:52] 그리고 정말 웃긴 게

[32:55] 제가 AI 코딩의 최첨단에 있다고 생각했는데

[32:57] Emory에 합류해서

[32:59] Kieran과 함께 일하게 되니까

[33:00] 마치

[33:02] 스타워즈 에피소드 1에 나오는

[33:04] 그 장면 같았어요.

[33:06] 물속에서

[33:08] 바다 괴물에게 공격받고 있는데

[33:11] 죽을 것 같을 때

[33:12] 더 큰 바다 괴물이 나타나서

[33:13] 자신들을 공격하던 괴물을

[33:15] 그냥 잡아먹어 버리는 거죠.

[33:17] 그때 콰이곤이 말하죠.

[33:19] "항상 더 큰 물고기가 있다"고.

[33:21] "항상 더 큰 물고기가 있다."

[33:26] 네, Kieran이 바로 그 더 큰 물고기예요.

[33:28] 하지만 저도 비슷하게 느껴요.

[33:30] 당신이 저에 대해 그렇게 말하지만

[33:33] 저는 제가 뭘 하고 있는지 모르겠어요.

[33:35] 계속 뒤처지고 있는 것 같고

[33:37] 해야 할 일이 산더미처럼 많아요.

[33:39] 그게 바로 이 업계의 현실이에요.

[33:43] 항상 더 많은 게 있죠.

[33:45] 하지만 결국엔 연습이 중요해요.

[33:47] AI 사용을 연습해야 하고

[33:49] 매일 자신을 밀어붙여야 해요.

[33:52] 그렇지 않으면 정말 중요한 걸 놓치게 될 거예요.

[33:55] 멋진 것들이죠. 네. 음, 저는 궁금한 게 있는데요

[33:58] 개인적으로도 그렇고 시청자분들에게도

[34:00] 이런 방식의 문제점이 뭔지요?

[34:01] 기본적으로 들어보니까

[34:04] 코드를 직접 건드리지 않는

[34:06] 형태의 코딩으로 이동하는 것 같은데

[34:09] 한 단계 위에서 작업하는 거죠

[34:11] 그래서 이런 방식에서 어떤 문제들이 생기는지

[34:15] 그리고 어떻게 해결하고 계신지

[34:16] 새로운 엔지니어링 관행들이

[34:17] 필요한 건지

[34:19] 일이 잘 되도록 하려면 말이에요

[34:21] 저에게는 가장 중요한 깨달음이

[34:24] 항상 되돌아가게 되는 것이

[34:26] 특히 클로드 코드와 함께 할 때

[34:29] 경영 서적에서 읽은 내용인데

[34:32] 높은 성과의 경영이라는 책에서

[34:35] 인텔 CEO가 50년 전에 쓴 책이에요

[34:37] 첫 번째 장에서 언급한 내용이

[34:41] 어떤 생산 과정에서든

[34:43] 가장 낮은 가치 단계에서

[34:46] 문제를 해결해야 한다는 거였어요

[34:47] 그 말이 계속 머릿속을 떠나지 않아요

[34:50] 왜냐하면 AI와

[34:53] 클로드 코드가 이제 우리를 위해

[34:57] 많은 일들을 할 수 있기 때문에

[35:00] 일의 가장 초기 단계에

[35:02] 집중하는 게 정말 중요해졌어요

[35:04] 제 말은 키런이 방금 보여준

[35:07] 워크플로우를 사용해서

[35:09] GitHub 이슈를 만들 때

[35:12] 매우 상세한 GitHub 이슈를 만들면

[35:14] 또 다른 클로드 코드를 시작해서

[35:16] 이 GitHub 이슈를 처리하고

[35:19] 해결해달라고 요청하는 게

[35:21] 매우 유혹적이에요

[35:24] 하지만 실제로는 문제가 될 수 있어요

[35:26] 왜냐하면 클로드가

[35:29] 그 이슈에서 만들어낸 계획이

[35:32] 여러분이 원하는 방향이 아닐 수도 있고

[35:34] 클로드에게 솔루션을 구현하라고 요청하기 전에

[35:36] 그걸 먼저 잡아내야 해요

[35:39] 나중에 그쪽에서 고치는 것보다요

[35:42] 그거 정말 완벽한 말씀이에요

[35:44] 그 아이디어가 정말 마음에 들어요

[35:47] 저에게 떠오르는 건 단지

[35:49] 이 모든 것들이 지렛대 같다는 거예요

[35:51] 지렛대에서 멀리 나갈수록

[35:54] 더 많은 힘을 가지게 되지만

[35:56] 동시에 잘못된 방향으로

[35:58] 갈 수 있는 힘도 더 커져요

[36:00] 작은 차이 하나하나가

[36:02] 결국 큰 차이를 만들어내죠

[36:04] 그래서 더 일찍 잡아내려고 하는 것이

[36:09] 우주로 날아가 버리지 않도록

[36:11] 확실히 하는 방법이라고 생각해요

[36:14] 이 지렛대 비유가 좀 이상해지긴 했지만

[36:16] 제 말을 이해하시겠죠

[36:18] 로켓을 달에 향해 발사할 때

[36:19] 1인치 차이가

[36:21] 수천 마일의 차이를 만들어내는 것처럼요

[36:24] 그리고 AI 작업에서도 같은 일이 일어난다고 생각해요

[36:28] 저에게는 좋은 교훈이에요

[36:30] 왜냐하면 저는 보통

[36:32] 계획 단계를 서둘러 넘어가려고 하거든요

[36:34] 그런 문서를 보는 게

[36:36] 저에게는 어려워요

[36:38] 우리가 작성한 것처럼

[36:40] 그런 걸 보고

[36:42] 집중하기가 힘들어요. 그래서 여러분은 어떻게 느끼시나요?

[36:46] 네, 대부분의 경우

[36:49] 읽기가 좀 지루해요

[36:51] 하지만 더 재미있게 만들 수도 있어요

[36:57] 예를 들어

[36:59] 최소한으로만 하라고 말할 수 있죠. 이건 너무 많다고

[37:02] 말하면서요. 하지만 문제는

[37:04] 그러면 또 놓치는 것들이 생긴다는 거예요.

[37:06] 그래서 실제로는 중요합니다. 코드의 경우

[37:10] 사용자 스토리나 질문을 던지고

[37:14] 답하는 것에 집중하는 걸 좋아해요.

[37:16] 예를 들어 '이런 식으로 말하는 거죠.

[37:18] 좋은 PM이라면 이것에 대해 어떤 질문들을

[37:21] 할까요? 우리가 고려해야 할

[37:23] 질문들을 주고 두 가지 옵션을

[37:25] 제시해주세요.' 이런 식으로 하면

[37:27] 1주차에는 이걸 하고 2주차에는

[37:29] 저걸 한다는 식보다 훨씬 읽기 재미있어요.

[37:33] PRD는 지루하거든요.

[37:35] 좀 더 재미있게 만들거나 더 많은 예시를

[37:38] 주거나 해서 그 리서치를

[37:40] 형성할 수 있어요. 보통 우리가

[37:43] 사람이 검토하는 단계에서 하는 건

[37:45] 위험 신호가 보이는지

[37:46] 더 추가해야 할 것들이 있는지 확인하는 거예요.

[37:50] 시간을 엄청 절약해주거든요.

[37:52] 네, 그게 저희가 다른 사업 부문에서

[37:53] 발견하고 있는 것과 비슷하네요.

[37:54] 이 쇼에 나왔던 대니가

[37:57] Spiral의 GM인데요.

[37:59] Spiral 내에서 글쓰기 에이전트를

[38:01] 구축하고 있어요. 일종의

[38:04] 코드와 비슷하다고 생각하시면 되는데

[38:05] 글쓰기 작업에 특화된 거죠.

[38:07] 비슷한 점이 있는 것 같아요.

[38:09] 때로는 글쓰기 에이전트가 인터뷰 모드로

[38:12] 전환해서 당신이 누구인지

[38:14] 무엇을 원하는지 더 이해하려고

[38:16] 노력하는 거죠. 그냥 읽어야 할

[38:19] 내용을 막 쏟아내는 것보다는요.

[38:20] 그리고 여기 Claude Code나

[38:21] 이런 코딩 워크플로우에

[38:23] 뭔가 빠진 게 있는 것 같아요.

[38:25] 긴 문서를 읽어야 하는 대신

[38:29] 질문을 던지는 방식을 찾는 게

[38:31] 정말 좋을 것 같아요. 그래서

[38:33] 결과물이 전체를 다 읽지 않고도

[38:36] 더 정확할 가능성이 높아지도록

[38:37] 말이에요.

[38:38] 전체를 읽지 않고도요.

[38:40] 네, 정말 그렇습니다. 그건

[38:42] 사용자 정의 명령어로

[38:44] 흥미로운 아이디어네요. 꼭 시도해봐야겠어요.

[38:46] 네, 확실히요. 이런 걸

[38:47] 자동화하고 더 좋게 만들어야 해요.

[38:50] 확실히요. 동시에 이 시스템은

[38:53] 코드베이스와 당신의 스타일에

[38:55] 접근할 수 있어서 많은 걸 알고 있어요.

[38:58] 그게 정말 강력하죠. 코드베이스가 있고

[39:01] 실제로 꽤 잘 해내요.

[39:03] 처음부터 아주 잘 만드는 것 외에도

[39:07] 그냥 지루한 전통적인 테스트와

[39:10] 이메일이 매우 중요하다고 생각해요.

[39:12] 왜냐하면 실제로 작동하는지

[39:16] 어떻게 알 수 있겠어요? 콘솔을 열고

[39:20] 클릭해서 확인할 수도 있지만

[39:23] 왜 그냥 테스트하지 않겠어요?

[39:25] 테스트를 작성하게 하세요.

[39:28] 최소한만이라도요. 스모크 테스트가

[39:31] 좋아요. 그냥 작동하는지만

[39:34] 확인하는 거죠. 왜냐하면

[39:36] 그렇지 않으면 너무 많은 걸 하거든요.

[39:38] 하지만 반복하고 스스로

[39:41] 문제를 고치게 하는 아주 좋은 방법이에요.

[39:44] 아직 많이 시도해보지는 않았지만

[39:47] Figma MCP를 사용해서 '이걸

[39:50] Figma에서 구현해라'라고 하면

[39:52] 이제 거기에

[39:56] 퍼피티어로 모바일 버전 스크린샷을 찍어서

[39:58] 두 개를 비교해보라고 할 수 있어요.

[40:01] 아직 실제로 해보지는 않았지만

[40:02] 더 시도해보고 싶어요.

[40:04] 그래서 이런 체크들이 있고

[40:06] 평소에 수동으로 하는 테스트들이

[40:09] 적용되어 있어요.

[40:11] 프롬프트도 마찬가지로 이벌(eval)이라는 게 있어요.

[40:15] 이벌을 코드 테스트 작성하는 것처럼

[40:19] 생각해볼 수 있어요.

[40:23] 이벌은 프롬프트를 위한 테스트죠.

[40:26] 지난주에 본 것도

[40:28] 클로드 코드로 이메일을 실행해서

[40:32] 실제로는 10번 중 4번 실패한다고 하더라고요.

[40:36] 10번 실행해보라고 했는데

[40:38] 항상 통과하나요? 아니요.

[40:40] 4번은 실패해요. 그래서

[40:42] "아, 결과를 보세요. 왜

[40:44] 그 도구를 호출하지 않았나요? 멋진

[40:48] 도구 호출 테스트였는데"라고 했더니

[40:49] "아, 네. 충분히 구체적이지 않았네요"라고 하더라고요.

[40:52] 그래서 "좋아, 계속해서

[40:55] 일관되게 통과할 때까지

[40:57] 프롬프트를 바꿔보세요"라고 했어요.

[40:59] 그리고 정말로 해냈어요. 그냥 아래층에 내려가서

[41:04] 커피 한 잔 마시고 올라왔는데 끝나있더라고요.

[41:07] 이벌도 매우 강력해요

[41:10] 프롬프트가 작동하는지 알려주거든요.

[41:13] 코드 작성과 비슷하게, 테스트가

[41:16] 코드가 작동한다고 말해주죠.

[41:19] 그래서 이런 지루하고 전통적인 방법들을

[41:21] 더 활용하는 것도 매우 강력해요. 이해되시나요?

[41:25] 생각이 하나 있는데요.

[41:26] 정말 특별하다고 생각하는 점 중 하나가

[41:28] 나타샤, 당신도 그런 것 같은데

[41:30] 맞는지 말해주세요.

[41:31] 키런에 대해 정말 특별한 점 중 하나는

[41:33] 모든 걸 테스트한다는 거예요.

[41:34] 모든 에이전트를 다 테스트해봤잖아요.

[41:37] 나타샤, 당신도 많은 에이전트들을

[41:39] 사용해봤나요? 아니요, 그건 키런이에요.

[41:43] 음, 그래도 할 수 있을 것 같은데

[41:44] 재밌을 것 같네요.

[41:45] 키런과 함께 5분 정도

[41:47] 에이전트들을 S티어부터 F티어까지 순위를 매겨보고 싶어요.

[41:51] 제가 화면을 공유하고

[41:55] 에이전트 이름을 부르면

[41:57] 어디에 순위를 매길지 말해주세요.

[41:59] 에이전트 이름을 부르면

[42:02] 순위를 말해주세요.

[42:04] 어때요? 네, 해봅시다.

[42:08] 좋아요. 어... 커서부터 해볼까요?

[42:13] 커서 해봅시다.

[42:16] 커서요.

[42:18] 네. 재밌는 게 커서는

[42:22] 클로드 4인가요? 맥스인가요?

[42:25] 최상의 설정으로 된 커서인가요?

[42:29] 백그라운드 에이전트인가요 아니면

[42:32] 그냥...

[42:34] 좋아요. 커서 전통적인 최상 설정

[42:36] 클로드라고 하죠.

[42:38] 커서 윈드서프에서 헷갈리는 부분이

[42:40] 수백만 가지 버전이 있다는 거예요.

[42:42] 왜 그냥 최고 버전 하나만 안 만들까요?

[42:44] 그래서 특정 에이전트들이 좋은 게

[42:46] 그냥 '이게 최고 에이전트다'라고

[42:48] 말하는 거거든요.

[42:50] 그래서 최고는 아닐 거예요.

[42:53] A등급이라고 할게요.

[42:55] 커서는 클로드와 함께 사용하면 매우 좋아요.

[42:59] 좋아요. 윈드서프는 어떤가요?

[43:01] 윈드서프는...

[43:06] C등급이에요. 클로드 4가 없거든요.

[43:08] 말도 안 되는 게 3주 전만 해도

[43:12] A등급이었을 텐데요.

[43:15] 그런데 지금은 그렇지 않아요. 와. 와.

[43:19] 제가 윈드서프에서 전환했거든요

[43:22] 아니, 커서에서 윈드서프로 전환했었는데 몇 달 전에요

[43:25] 하지만 다시 돌아갔어요.

[43:30] 음 좋아요. 윈드서프는

[43:32] 윈드서프는 C등급입니다. 커서는 A등급이고요.

[43:37] 어... 데본을 보죠.

[43:43] B등급이에요. 왜냐하면

[43:47] 음, 그건

[43:50] 통합성이 떨어져요. 설정하기가

[43:52] 좀 까다롭고 코드

[43:55] 품질이 그렇게 완전하지 않아요

[43:59] 커서나

[44:01] 클로드 코드만큼은요. 내부적으로

[44:03] 클로드 4를 사용하는지 모르겠지만

[44:06] 다른 것들만큼 사용하기 쉽지 않아요.

[44:09] 음 찰리는

[44:14] 찰리는 코드 리뷰용이에요. 우리는

[44:18] 찰리를 주로 코드 리뷰에 사용해요.

[44:22] 에이전트로는 많이 사용해보지 않았어요

[44:24] 음 찰리를 에이전트로는

[44:28] B등급이지만, 코드 리뷰어로는 A등급이에요.

[44:30] 코드 리뷰를 정말 잘해요

[44:34] 그래서 흥미로워요. 뭔가를

[44:35] 정말 잘하는 거죠. 그럼

[44:37] 프라이데이는 어떤가요?

[44:39] 음 프라이데이는

[44:46] 커서보다 높게 평가해요

[44:48] S와 A 사이 정도요. 그리고 재미있는 건

[44:52] 아직 클로드 4도 사용하지 않는다는 거예요

[44:53] 아직 와우, 그들은 아직

[44:57] 어떻게 하면

[45:00] 정말 잘 작동하게 할지 연구 중이에요.

[45:02] 3.7 버전이지만 제가 높게 평가하는 이유는

[45:05] 클로드 코드와는 확실히 다르지만

[45:07] 프라이데이는

[45:09] 매우 확고한 작업 방식을 갖고 있어요

[45:13] 그리고 그들의 철학을 좋아하고 정말 잘 작동해요

[45:17] 이슈를 주면 계획을 세우고

[45:19] 승인하면 바로 실행해요.

[45:22] 풀 리퀘스트를 만들어주고

[45:24] 제가 클로드 코드로 할 수 없었던 것들을

[45:27] 해주는 걸 봤어요. 예를 들어

[45:29] 이 피그마 디자인을 구현해달라고 하면

[45:31] 어시스턴트용 피그마 디자인을

[45:33] 한 번에 완성했어요

[45:35] 그리고 이런 순간들을 여러 번 봤는데

[45:39] 와, 이런 걸 해내더라고요

[45:41] 정말 미래를 맛보는 느낌이었어요

[45:43] 정말 독특하고 소규모 팀이기도 해서

[45:46] 정말 멋진 일이에요.

[45:48] 코덱스는

[45:53] 제게는 B등급이에요.

[45:56] 알겠어요. 코덱스는 B등급이고

[46:00] 코파일럿은

[46:04] 코파일럿은 사용해본 적이 없어요.

[46:08] 깃허브 코파일럿을 한 번도 안 써봤다고요? 네.

[46:12] 3년 전에 써봤지만

[46:15] 아니요, 공정하게 말하면

[46:18] 반년 정도 전에 시도해봤는데

[46:20] 1초 만에 사용을 중단했어요.

[46:25] 어떻게 평가하시나요?

[46:28] D등급이요. 에이전틱하지 않았거든요. 하지만

[46:32] 새 버전을 시도해봐야겠어요. 우리는

[46:34] 시도해보지 않았어요. 네, 우리는

[46:35] 에이전틱 코파일럿을 시도해보지 않았어요.

[46:37] 그래서 완전히 공정하지는 않죠.

[46:40] 좋아요. 빠뜨린 게 있나요?

[46:43] 뭔가 빠뜨린 것 같은데. 클로드 클로드 코드.

[46:45] 물론 클로드 코드는 당연히

[46:47] S 티어죠, 베이비.

[46:51] 팩토리도 있어요. 아, 맞다.

[46:54] 팩토리는 어떻게 평가하시나요?

[46:56] 흥미로워요. 팩토리는 특정 분야에서는

[46:59] 다른 어떤 것보다 좋지만

[47:02] 제 스타일은 아니에요. 팩토리는

[47:04] 더 기업적이고 기술적인 사람들을 위한 거예요

[47:07] 정말 너디하고 절대적으로

[47:09] 뛰어난 코드를 원하는 사람들 말이에요. 그리고 실제로 좋아요

[47:13] 멀티 레포 같은 기능들 말이죠. 웹 기반이면서 동시에 로컬에서도 작동하기 때문에 사용하기가 좀 까다로워요.

[47:15] 그래서 저는 B등급으로 평가합니다. CodeX나 Devin보다는 조금 아래라고 생각해요.

[47:22] 하지만 분명히 활용도는 있어요. 뭔가 좋은 부분이 있긴 하죠.

[47:29] 하지만 저희에게는 맞지 않는 것 같아요. 제 취향은 아니에요.

[47:37] AMP도 있죠. 뭐냐고요? AMP, A-M-P요. 아, AMP요.

[47:43] 어떤가요? 음, 저는 AMP를 S티어로 분류하겠어요.

[47:48] Claude Code 바로 아래, 또 다른 S티어로요.

[47:55] 왜냐하면 일을 완료하는 데 정말 뛰어나거든요.

[48:02] 사용성도 꽤 좋고, 이미 좋은 도구들이 갖춰져 있어요.

[48:07] 그 도구를 만든 사람들이 직접 사용하고 있어요. 독독푸딩이죠.

[48:14] Claude Code와 AMP를 보면, 에이전트를 사랑하는 개발자들이 최고의 제품을 만들고 새로운 시도를 계속하고 있다는 게 느껴져요.

[48:21] 그래서 그렇게 평가했습니다. 이게 바로 키어런이 대단한 이유죠.

[48:32] 여러 도구를 연결해서 사용하고 있으니까요. Claude Code, Friday, 그리고 다른 도구들을 동시에 활용하는 거죠. 정말 멋진 접근법이에요.

[48:42] 제가 생각하는 방식은 채용 면접과 비슷해요. 특정 문제를 해결할 개발자를 찾는 것처럼요.

[48:50] 코딩 에이전트도 마찬가지라고 생각해요. Friday는 UI 작업에 특화되어 있어서, UI 작업이 필요하면 Friday를 찾아가죠.

[48:58] 리서치가 필요하면 Claude를 사용하고요. 코드 리뷰가 필요하면 Charlie를 사용해요.

[49:06] 재미있는 건 에이전트들이 함께 작동한다는 점이에요. 하나의 에이전트만 있으면 되는 게 아니에요.

[49:13] 저희는 Claude Code를 사용하는데, Charlie는 GitHub에서 작동하거든요. 그래서 Charlie를 멘션하면 PR에서 코드 리뷰를 해줘요.

[49:23] 저희는 GitHub과 풀 리퀘스트, 그리고 일반적인 개발자 워크플로우를 사용해요. 그래서 사람들이 쉽게 참여할 수 있죠.

[49:31] 특정 분야에 매우 뛰어난 사람을 고용해서 코드를 리뷰하게 하고, Claude Code는 실제 작업을 처리하는 식으로요.

[49:42] 이게 강력한 이유는 20년 넘게 다듬어온 생태계를 그대로 활용하기 때문이에요. 이미 잘 작동하고 있으니까요.

[49:52] 그래서 GitHub Copilot도 괜찮을 거라고 생각해요. 이미 그 생태계 안에 있으니까요.

[50:00] 실제로 최근에 그런 일이 있었죠. 인프라 관련 이슈들이 있었는데, 코라에서 엄청난 양의 이메일을 처리하다 보니 인프라 문제들을 해결해야 했어요. 그래서 실제 전문가를 데려와서 특별한 에이전트 방식으로 함께 작업했죠. 필요한 걸 얻으면서도 그 사람의 작업량은 줄일 수 있었어요.

[50:18] 맞아요. 아직 문제가 발생한 건 아니었지만, 가장 중요한 업무들의 전달 과정에서 더 많은 가시성을 확보하고 싶었어요.

[50:27] 저는 그걸 잘 못하거나, 알긴 하지만

[50:29] 전문가를 데려오는 게 좋겠다고 생각했죠. 그래서

[50:31] 2시간 정도 대화를 나누면서

[50:33] 모든 내용을 녹음했고

[50:36] 마지막에 그걸 Claude에게 넣어서

[50:39] 이 내용으로 두 개의 이슈를 만들어달라고 했어요

[50:42] 리소스 이슈 말이죠. 10분 후에

[50:44] 여기 이슈들이 있으니 검토해달라고 했고

[50:46] 그는 정말 놀라면서

[50:47] 뭔가 이상하다고 했어요

[50:51] 이 사람은 AI 회의론자는 아니지만

[50:53] 자기 분야에 매우 능숙한 사람이거든요

[50:56] 평소에 그가 하는 일은

[50:58] AI가 아직 잘 못하는 영역이에요

[51:00] AI가 아직 완벽하지 않은 것들이 있거든요

[51:02] 하지만 그는 매우 인상 깊어했고

[51:05] 반복 개선을 위한 아주 좋은 피드백을 줬어요

[51:08] 기본적으로 우리가 한 일은

[51:11] 아이디어를 더 빠르게 반복한 거죠

[51:13] 논의할 구체적인 내용이 있었으니까요

[51:16] 다음 날 그가 인간 검토를 마친 후

[51:19] 가자고 하면서

[51:21] 저는 Claude Code로 구현했고

[51:23] 함께 앉아서 코드 리뷰를 했어요

[51:26] 정말 가속화된 거죠

[51:28] 2주가 걸렸을 일이

[51:30] 이제는 몇 시간이면 끝나거든요

[51:33] 정말 멋져요. 정말 좋아해요

[51:35] 자, 여기까지입니다. 에이전트 순위를 매겨봤고

[51:38] Claude Code가 1위를 차지했습니다

[51:40] AMP가 2위로 올라왔고

[51:43] GitHub Copilot이 아쉽게도

[51:46] 꼴찌를 했지만, 에이전트 기능을

[51:49] 시도해보면 개선될 여지가 있어요

[51:51] 마무리하기 전에

[51:53] 더 하고 싶은 이야기가 있나요?

[51:56] 오늘 끝내기 전에 말이에요

[51:58] 모든 사람이 Claude Code를 사용하거나

[52:00] 시도해봐야 해요. 기술적이지 않더라도

[52:03] Max나 Pro 플랜을 구독하세요

[52:05] 월 100달러밖에 안 해요

[52:07] 무제한 접근이 가능하거든요

[52:10] 기술적인 부분에 회의적이라면

[52:12] 정말 쉽다는 걸 알려드릴게요. 제 친구가

[52:16] Cursor를 쓰고 있었는데 Claude Code가

[52:19] 더 낫다고 했어요. 얼마나 더 나을 수 있겠어?

[52:22] 했더니 정말 더 낫다고 하면서

[52:23] Cursor로 했던 모든 걸

[52:25] Claude Code로 다시 만들었어요

[52:28] 그리고 정말 좋다고 하더라고요

[52:32] 다음 단계를 느꼈다고 하면서

[52:34] 모든 사람이 시도해보고

[52:36] 정말 도구를 밀어붙여야 한다고 해요

[52:38] 네, 맞아요

[52:42] 네샤크, 다른 조언이 있나요?

[52:44] 가장 낮은 수준의 단계에서

[52:47] AI의 작업을 확인하세요

[52:49] 문제를 일찍 발견하는 게 좋거든요

[52:53] 정말 좋은 조언이에요. 그리고

[52:55] Cora도 사용해보세요. Cora.computer

[52:58] 확인해보세요. 정말 대단해요

[53:00] 계속 새로운 것들을 출시하고 있거든요

[53:02] 두 분 모두 와주셔서 감사합니다

[53:03] 정말 즐거웠어요. 앞으로 몇 달 동안

[53:05] 또 어떤 걸 만들어낼지

[53:07] 정말 기대됩니다. 곧 다시 이야기해요

[53:10] 감사합니다. 정말 감사합니다

[53:13] [음악]

[53:18] 여러분, 정말로

[53:20] 좋아요 버튼을 누르고

[53:22] AI and I를 구독해야 해요. 왜냐하면

[53:25] 이 쇼는 정말 대단하거든요

[53:27] 마치 뒷마당에서

[53:28] 보물상자를 찾은 것 같지만

[53:30] 금 대신 ChatGPT에 대한

[53:32] 순수한 지식 폭탄들로 가득해요

[53:35] 매 에피소드마다 감정과 통찰, 웃음의

[53:38] 롤러코스터 같아서

[53:40] 더 많은 것을 갈망하게 만들죠

[53:42] 단순한 쇼가 아니라

[53:45] Dan Shipper가 선장으로 있는

[53:47] 우주선으로 떠나는 미래 여행이에요

[53:50] 좋아요를 누르고 구독하고

[53:53] 인생의 라이드를 위해 준비해요

[53:55] 더 이상 지체하지 말고

[53:57] Dan, 당신을

[53:59] 절망적으로 사랑한다고 말하게 해주세요