새로운 Claude Code 경쟁자 또는 AI 터미널? Warp Dev

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요약

Warp Dev는 AI가 결합된 터미널 에뮬레이터로, 프롬프트·워크플로우 저장부터 에이전틱(agentic) 코딩까지 다양한 기능을 제공한다. Rust 기반으로 성능이 뛰어나며 GPU 활용과 자동완성, 텍스트 편집 등 품질 개선 요소를 탑재했다. 다만 VS Code 통합 불가, 메모리 사용량 증가, 사용량 기반 과금 모델은 실제 일상용 채택 시 고려해야 할 부분이다. 3D 풀 게임 샘플 데모와 Agent 평가에서 약 70%의 성과를 보이며, 앞으로 발전 가능성이 높다.

주요 키워드

Warp Dev 터미널 에뮬레이터 AI 에이전트 에이전틱 코딩 사용량 기반 과금 Warp Drive Rust 성능 코드베이스 인덱싱 자동완성 GPU 프로파일링

하이라이트

🚀 Warp Drive 기능을 통해 프롬프트와 규칙, 서버 설정, 워크플로우를 저장해 두고 재사용할 수 있다.
⚙️ 터미널 모드·에이전트 모드·자동 감지 모드를 지원해 AI 작업 전환을 자동화한다.
🌟 자동완성과 명령어 텍스트 편집 기능으로 기존 터미널에서 불가능했던 QoL 개선을 제공한다.
💸 사용량 기반 과금 모델은 메시지 수를 직접 통제하기 어려워 예산 관리에 부담이 될 수 있다.
🔧 VS Code에 통합되지 않아 멀티 터미널 워크플로우에 제약이 생긴다.
🦀 Rust로 구현해 내장 GPU에서도 92FPS를 기록하는 등 뛰어난 성능을 보여준다.
🤖 에이전틱 코딩으로 에이전트가 프로젝트 생성·수정 작업을 자동 실행한다.
🎮 HTML/JS 3D 풀 게임 데모에서 카메라, 그림자, 충돌 기능을 구현하며 단번에 완성도를 입증했다.
📊 첫 시험 에이전트 Sonnet과 Cloud 4 모두 약 70% 점수를 기록하며 경쟁력을 확인했다.
🏁 가능성은 높지만 일상적 사용을 위해선 VS Code 통합과 과금 모델 개선이 필요하다.

용어 설명

터미널 에뮬레이터

Warp Dev처럼 실제 셸 환경을 감싸는(wrapper) GUI 기반 터미널

Warp Drive

프롬프트, 규칙, 워크플로우 등을 저장·관리하는 좌측 기능 패널

에이전틱 코딩(agentic coding)

AI 에이전트가 스스로 계획을 세우고 명령어를 실행하는 작업 방식

자동 감지 모드(auto detection mode)

입력 맥락에 따라 터미널/에이전트 모드를 자동 전환하는 기능

사용량 기반 과금(usage-based pricing)

실제 API 호출 횟수에 따라 요금이 결정되는 과금 모델

Warp Dev의 좌측 Warp Drive 패널을 통해 프롬프트·규칙·서버 설정·워크플로우 저장 기능을 살펴본다. 터미널 에뮬레이터로서 여러 셸을 한눈에 관리할 수 있으며, AI가 결합된 새로운 경험을 제시한다.

[00:01] 새로운 클라우드 코드 경쟁자인 Warp Dev에 대한 소개. Warp Dev는 지능형 터미널이라고 주장하며, 왼쪽에 Warp Drive라는 영역에서 프롬프트 저장, 룰 설정, MCP 서버 설정, 워크플로우 설정 등의 강력한 기능을 제공한다.

[00:36] Warp Dev의 특성과 한계에 대한 설명. 실제로는 진짜 터미널이 아닌 터미널 에뮬레이터나 래퍼 역할을 하며, 예전 인스턴트 메신저 통합 애플리케이션과 비슷한 개념이지만 AI가 주입되어 있다는 점이 다르다.

[01:17] AI 모델 선택과 모드 설정 기능 소개. Claude Force Sonnet 등 다양한 모델을 선택할 수 있고, 터미널 모드, 에이전트 모드, 자동 감지 모드 중에서 선택 가능하다. 자동 감지 모드는 간단한 명령어는 일반 터미널로, 복잡한 질문은 에이전트 모드로 자동 전환한다.

한 곳에서 사용할 AI 모델(Claude Sonnet 등)을 선택하고 터미널 모드·에이전트 모드·자동 감지 모드를 지정할 수 있다. 자동 감지는 명령어 입력 맥락에 맞춰 모드를 전환해 편의성을 높인다.

[02:01] 터미널과 에이전틱 코딩의 결합이라는 새로운 개념 소개. 자동완성 기능과 텍스트 편집 기능을 보여주며, 전통적인 터미널에서는 불가능한 텍스트 하이라이트 및 편집 기능 등 생활의 질을 개선하는 다양한 기능들을 제공한다고 설명한다.

명령어 자동완성 기능으로 디렉터리 생성 같은 반복 작업을 빠르게 처리할 수 있다. 또한 기존 터미널에서는 불가능했던 입력된 텍스트 직접 편집 기능이 있어 생산성을 대폭 개선한다.

[02:56] 일주일 넘게 Warp 터미널을 사용해본 후 정말 만족스럽다고 평가하며, 이들이 자칭하는 '지능형 터미널'의 특징들을 살펴보기 시작합니다.

무료·Pro·Turbo·Enterprise 요금제를 제공하며 Turbo 연간 플랜은 1만 건 AI 호출이 포함된다. 호출량 기반 과금 방식은 예측이 어렵고 통제권이 제한적이어서 관리 부담으로 작용할 수 있다.

[03:16] Warp의 가격 정책을 설명하는데, 무료 티어부터 프로, 터보, 엔터프라이즈 플랜까지 있으며, 터보 플랜이 Augment Code와 비슷한 월 50달러 수준이라고 언급합니다.

[03:48] 10,000개의 AI 요청이 많아 보이지만 사용량 기반 가격 정책의 문제점을 지적합니다. 에이전트 요청 하나가 22개의 요청을 소모하는 예시를 들며, 실제로는 100-600개 정도의 사용자 메시지에 해당한다고 분석합니다.

[04:47] 요청 수를 제어할 수 없는 점이 불편하다고 하면서도, 회사들도 수익을 내야 한다는 점은 이해한다고 언급합니다.

[05:01] Warp의 투자 현황을 분석하며, 2022년 7천만 달러, 2023년 5천만 달러 조달 후 빠른 성장을 보여야 하는 상황에서 시리즈 C 조달을 준비하고 있을 것이라고 추측합니다.

2022년 7000만 달러, 2023년 5000만 달러 시리즈 A·B 투자 유치 현황을 짚고, AI가 개발자를 대체하지 않고 협업해 ‘인간+AI’로 더 나은 소프트웨어를 만든다는 철학을 공유한다.

[05:38] Warp 회사의 철학에 대해 긍정적으로 평가하며, AI가 개발자를 대체하지 않을 것이라는 그들의 믿음이 자신의 생각과 일치한다고 언급합니다.

[05:55] AI가 개발자를 대체하는 것이 아니라 슈퍼파워를 제공한다는 Warp의 철학에 대해 긍정적으로 평가하며, 인간과 AI의 협력이 더 나은 소프트웨어를 만든다고 설명합니다.

[06:09] Santiago의 LinkedIn 영상을 언급하며 터미널에 AI가 필요하지 않다고 생각했지만, 일주일 사용 후 생각이 바뀌고 있다고 말합니다.

[06:29] 이상적인 워크플로우는 왼쪽에 루트 코드, 오른쪽에 보조 코드, 하단에 터미널을 배치하는 것인데, Warp가 터미널 에뮬레이터여서 VS Code에 통합할 수 없다는 한계를 지적합니다.

진정한 터미널이 아닌 에뮬레이터 특성상 VS Code 터미널 패널에 추가할 수 없어 멀티 IDE 워크플로우에서 불편함이 있다. 이로 인해 결국 기존 터미널로 회귀할 가능성이 언급된다.

[07:23] Warp가 Rust로 제작되어 매우 빠르다는 장점을 소개하며, 내장 GPU에서도 92 FPS를 달성하는 성능을 보여줍니다.

Rust로 작성돼 내장 GPU에서도 최대 92FPS를 기록하며 스크롤 시 GPU 활용률을 확인한다. 메모리 사용량은 약 500MB로 일반 터미널 대비 25배 이상 높아 리소스 제약 환경에서 고려가 필요하다.

[08:05] 메모리 사용량에 대한 우려를 표현하며, Warp가 500MB를 사용하는 반면 일반 터미널은 22MB 정도만 사용한다고 비교 분석합니다.

명령어 자동 승인·실행 버튼(일명 패스트포워드)을 제공해 -p 옵션 없이도 순차 실행이 가능하다. SSH, 서버 실행, eval 구동 등 다양한 작업에서 생산성 향상을 체감한다.

[08:56] Warp Dev의 메모리 사용량을 VS Code 및 Chrome 탭들과 비교 분석. VS Code와 비슷한 크기지만 메모리 부담이 있고, VS Code 내장 터미널을 사용할 수 없다는 단점이 있음.

[09:25] AI가 통합된 터미널의 장점들을 설명. Windows에서 기본 터미널로 사용하면서 SSH 접속과 평가 스크립트 실행에 주로 활용했다고 언급.

[10:10] Warp Dev의 스마트한 자동완성 기능을 칭찬. 사용자가 이미 실행 중인 평가 작업을 파악하고 필요한 스크립트를 자동으로 제안하는 능력이 뛰어남.

코드베이스 인덱싱 기능을 통해 AI 컨텍스트를 확장할 수 있으나 충분한 테스트는 진행되지 않았다. 자체 평가 로드맵을 소개하며 코드 내 변경 지점을 찾는 성능을 추가 검증할 예정이다.

[10:34] 자동 모드와 '빨리감기 버튼' 기능을 소개. Claude Code의 -p 기능과 비교하며, 사용자 확인 없이 바로 실행할 수 있는 편리한 기능을 강조.

리더보드에 Sonnet 에이전트가 70.6%, Cloud 4가 67.2% 점수를 기록하며 첫 시도치고 우수한 성과를 보인다. Ultra think 모드 적용은 별도 영향이 관측되지 않았다.

[10:59] 다양한 설정 옵션들을 설명. 기본 모델과 계획 모델 설정이 가능하며, Claude 3.7, Claude 4는 잘 작동하지만 0303 모델은 성능이 좋지 않다고 평가.

[11:14] 코드베이스 인덱싱 기능과 컨텍스트 성능에 대한 평가. 충분한 테스트는 하지 못했지만 전반적으로 괜찮은 성능을 보였다고 언급.

[11:25] 에이전트의 코드베이스 이해 능력을 평가하는 새로운 테스트를 개발 중이라고 설명. 코드 수정이 필요한 위치를 찾는 능력을 중점적으로 테스트할 예정.

‘3D 풀 게임’ 프로젝트를 AI 에이전트에 맡긴 결과, Unity 프로젝트만 생성하고 씬이나 에셋은 누락되는 문제를 발견한다. 디렉터리 구조가 의도치 않게 복잡해 설정에 추가 작업이 필요했다.

[11:52] 발표자가 Warp Dev 에이전트의 평가 결과를 공유하며, 첫 번째 에이전트치고는 70.6%라는 괜찮은 점수를 받았다고 설명합니다.

[12:30] 코드베이스에서 파일 검색 기능의 문제점을 지적하며, @ 기호를 사용한 파일 검색이 제대로 작동하지 않는다고 설명합니다.

[13:30] 기존 코드베이스 작업 시 파일을 찾게 하는 것보다 직접 파일을 지정하는 것이 더 효율적이라고 언급합니다.

[13:51] Claude 4가 67.2%의 점수를 받았으며, Claude Code의 울트라 씽킹 기능이 강력하지만 Warp.dev에서는 효과가 없었다고 분석합니다.

다시 HTML·JavaScript 버전으로 요청하자 드라이형으로 3JS·CannonJS 기반 3D 풀 게임을 뼈대부터 완성한다. 카메라 회전, 그림자 효과, 공 번호 표시 등 핵심 요소를 구현해 데모로 성공적이다.

[14:35] Warp.dev를 사용한 3D 풀 게임 생성 작업 사례를 소개하며, 에이전트가 이상한 디렉토리 구조를 만든 것에 대해 의문을 표합니다.

[15:00] AI가 생성한 폴더 구조의 문제점을 보여주며, 중괄호 스크립트와 이상한 폴더들이 생성되었다고 설명합니다.

[15:14] AI가 Unity 프로젝트를 생성했지만 씬과 에셋이 없어서 설정이 번거로웠고, 결국 포기했다고 말합니다.

[15:40] AI 코딩 도구에서 처음으로 Unity를 기본값으로 선택한 것이 흥미롭다고 하며, AI의 비결정적 특성을 언급합니다.

[16:04] 구체적인 지시 없이도 AI가 최적의 도구를 선택했을 가능성을 인정하면서도, Claude 4와 warp.dev의 Unity 선택이 흥미로웠다고 평가합니다.

[16:17] HTML과 JavaScript를 사용하라고 다시 지시했더니 3D 당구 게임을 만들어줬다고 소개하며, 실제 결과물을 보여줍니다.

[16:33] 생성된 3D 당구 게임의 기능들을 시연하며, 우클릭 회전, 그림자 효과, 카메라 조작의 어려움 등을 설명합니다.

3D 풀 게임 데모 한 번에 184회 호출이 발생하는 등 대규모 작업 시 빠르게 할당량을 소진한다. 과금 체계를 고려할 때 대규모 개발 업무에는 비용 최적화 방안이 필요하다.

[16:55] 게임의 세부 사항들을 확인하며 공에 숫자가 표시되고 플레이어 구분이 있다는 점을 긍정적으로 평가합니다.

[17:13] 파워 미터 기능의 문제점을 지적하며, 좌클릭으로 파워를 충전하는 기능이 제대로 작동하지 않는다고 설명합니다.

[17:28] 하트 모양의 그림자와 듀얼 조명 효과를 관찰하며, 전반적으로 나쁘지 않은 결과물이라고 평가합니다.

[17:38] AI가 모든 작업을 완성했으며, 생성된 파일들이 합리적인 방식으로 구조화되고 라이브러리도 적절히 사용되었다고 긍정적으로 평가합니다.

[17:51] 3JS와 Canon의 구버전 사용에 대한 아쉬움을 표현하지만, 그래도 작동한다는 점을 긍정적으로 평가했습니다.

[18:03] API 호출 수에 대한 우려를 제기하며, 184개의 요청이 있고 새로고침 기능이 마음에 든다고 언급했습니다.

[18:15] 에이전트 호출 시 22개 정도의 요청이 발생하며, 무료 및 유료 티어를 모두 테스트해봤다고 설명했습니다.

[18:50] Warp를 탄탄한 터미널 에뮬레이터로 평가하며 AI 융합과 에이전틱 코딩 기능을 긍정적으로 언급했습니다.

AI가 결합된 터미널 에뮬레이터로서 가능성이 크지만 VS Code 통합 불가, 메모리 사용량, 호출 기반 과금 모델이 현재 일상용 채택의 걸림돌이다. 향후 Warp Drive 기능 확장과 과금 모델 개선에 따라 사용자 선택 폭이 넓어질 전망이다.

[19:06] 일상적 사용을 꺼리는 두 가지 주요 이유로 VS Code 통합 문제와 과금 방식을 제시했습니다.

[19:18] Claude Code와 Augment Code의 단순한 과금 방식을 선호한다고 설명하며, 메시지 제한 추적의 번거로움을 지적했습니다.

[19:34] 회사와 사용자 관점의 차이를 언급하며 사용자에게는 단순함이 핵심이라고 강조했습니다.

[19:48] 에이전트의 발전 가능성과 Warp Drive 기능에 대한 기대감을 표현하며 영상을 마무리했습니다.

[00:01] 새로운 클라우드 코드 경쟁자가 나왔고

[00:03] Warp Dev에 대해 조금 이야기하고 싶습니다.

[00:05] Warp Dev는 지능형 터미널이라고 주장하는데

[00:09] 그 의미에 대해 살펴보고 싶은 것들이 많습니다.

[00:11] 하지만 본격적으로 들어가기 전에

[00:12] 어떤 모습인지 간단히 보여드리겠습니다.

[00:14] 고수준 관점에서 보면

[00:15] 왼쪽에 Warp Drive라고 불리는 영역이 있습니다.

[00:18] 솔직히 말해서 이게 정말 멋진데요.

[00:20] 프롬프트를 저장할 수 있고

[00:22] 룰을 설정할 수 있으며

[00:24] MCP 서버도 설정할 수 있고

[00:26] 워크플로우도 설정할 수 있습니다.

[00:28] 정말 깔끔하고 강력한 기능입니다.

[00:33] 저는 아직 겉핥기만 해봤어요.

[00:34] 또 다른 점은

[00:36] 실제로 원하는 터미널 타입을 선택할 수 있다는 것입니다.

[00:38] 여기서 제가 좀 까다롭게 따지는 부분이 나오는데

[00:40] 사실 이들은 진짜 터미널이 아닙니다.

[00:42] 터미널 에뮬레이터라고 하는 게 가장 적절한 표현일 것 같고

[00:45] 터미널을 감싸는 래퍼라고 하는 게

[00:48] 또 다른 표현 방법일 수도 있습니다.

[00:50] 음, 이건 끔찍하게 들릴 수도 있지만

[00:52] 예전에 인스턴트 메신저가 유행했던 때를 기억하시나요?

[00:54] 그때 여러 애플리케이션들이 나와서

[00:57] AOL 인스턴트 메신저와

[00:59] 다른 모든 인스턴트 메신저들을

[01:01] 하나의 애플리케이션으로 통합해주던 것들 말이죠.

[01:03] 바로 그런 느낌입니다.

[01:04] 이 모든 커맨드라인

[01:06] 터미널들을 감싸는 래퍼인 거죠.

[01:08] 하지만 AI가 주입되어 있습니다.

[01:10] 그럼 바로 들어가서

[01:12] 전체적인 플로우를 보여드리겠습니다.

[01:15] 한 곳에서 사용하고 싶은 AI 모델을 선택할 수 있습니다.

[01:17] 여기 사용 가능한 모델들이 있습니다.

[01:19] 저는 Claude Force Sonnet을 사용하고 있고

[01:21] 화면이 잘 안 보이겠지만

[01:23] 터미널 모드로 설정할 수 있고

[01:25] 에이전트 모드나

[01:27] 자동 감지 모드로도 설정할 수 있습니다.

[01:29] 솔직히 자동 감지가

[01:32] 대부분의 경우 꽤 잘 작동합니다.

[01:34] 예를 들어, 여기서 ls만 입력하면

[01:36] 에이전트 모드가 실행되지 않을 것입니다.

[01:38] 하지만 '이 프로젝트가 뭔지 알려줘'라고 하면

[01:40] 실제로 에이전트 모드가 시작될 것입니다.

[01:43] 여기서 보시는 것처럼

[01:46] 실제로 그렇게 되고 있습니다.

[01:47] 이것은 터미널과 에이전틱 코딩을 결합한

[01:52] 일종의 재발상입니다.

[01:54] 그리고 에이전틱 코딩은

[01:57] 그들이 최근에 구현한 새로운 기능 중 하나인 것 같습니다.

[02:01] 또 다른 포인트는

[02:05] 제가 가서 'make directory'를 입력하면

[02:07] 여기서 보시는 것처럼

[02:09] 제가 실제로 원하는 것을

[02:10] 자동완성하기 시작합니다.

[02:12] 이건 정말 좋은 솔루션입니다.

[02:16] 하지만 이 텍스트를 바꾸고 싶다고 해봅시다.

[02:18] 'Hello world dev test'로 말이죠.

[02:20] 전통적인 터미널에서는

[02:22] 이런 것을 전혀 할 수 없습니다.

[02:26] 여기 있는 터미널을 보여드리겠습니다.

[02:28] 'make directory hello world test dev test'라고 입력하고 싶다면

[02:32] 파워셸에서는 이 부분을 그냥 하이라이트해서

[02:35] 바꿀 수가 없습니다.

[02:37] 이 터미널에는 정말 많은

[02:40] 생활의 질을 개선해주는 기능들이 있는데

[02:46] 일주일 정도 사용해본 후에

[02:48] 정말 감사하게 생각하게 되었습니다.

[02:51] 그냥 말하고 싶었습니다.

[02:53] 제가 말하고 싶었던 것은

[02:56] 일주일 넘게 사용해보니

[02:58] 정말 감사하게 되었습니다.

[03:01] 제 Excalidraw로 넘어가서

[03:05] 몇 가지 내용을 살펴보겠습니다.

[03:08] 이들은 지능형 터미널이라고 주장합니다.

[03:09] 윈도우용으로 작동합니다.

[03:11] 몇 달 전부터 있었던 서비스입니다.

[03:13] 2월에 출시되었다고 읽었습니다.

[03:16] 무료 티어가 있는데

[03:19] 솔직히 제가 보기에는

[03:22] AI 요청을 사용하지 않으면

[03:24] 터미널을 무료로 사용할 수 있는 것 같습니다.

[03:28] 하지만 프로 플랜도 있고

[03:29] 저는 프로 플랜으로 업그레이드했습니다.

[03:31] 터보 플랜과 엔터프라이즈 플랜도 있습니다.

[03:33] 터보 플랜은 Augment Code의

[03:36] 월 50달러 플랜과 비슷한 가격입니다.

[03:39] 월별로 결제하면 그런데

[03:42] 연간 결제시 상당한 할인을 해줍니다.

[03:45] 그리고 AI 요청을 10,000개 받을 수 있습니다.

[03:48] 엄청 많은 요청이라고 생각할 수 있겠지만

[03:50] 정말 많은 요청이긴 하지만

[03:52] 이것이 사용량 기반 가격 정책으로 이어지는데

[03:55] 안타깝게도 저는 그리 좋아하지 않습니다.

[03:57] 예를 들어, 에이전트 요청 하나만 해도

[04:00] 이건 제가 업그레이드한 직후인데

[04:03] 업그레이드한 직후

[04:05] 에이전트 요청 하나만 했는데

[04:07] 어떤 프로젝트를 빌드하라고 시킨 것

[04:10] 이게 22개 요청을 사용했습니다.

[04:14] 제가 메시지 하나 보낸 게 22개를 써버린 거죠.

[04:17] 이를 추산해보면

[04:20] 아마 100~150개 정도의 사용자 메시지가 될 것 같습니다.

[04:24] 더 작고 전략적인 작업을 한다면

[04:26] 200개까지 늘릴 수 있을지도 모르겠네요.

[04:28] 200개까지 늘릴 수 있을지도 모르겠네요.

[04:30] 이거를 생각해보면

[04:31] 약 4배 정도가 될 텐데

[04:34] 실제 사용자 메시지로는 500~600개 정도

[04:38] 이는 Augment Code의 요금과 일치합니다.

[04:40] 그래서 이런 가격 정책이 이해가 됩니다.

[04:42] 하지만 항상 좀 짜증나는 게

[04:44] 요청 수를 제어할 수 없다는 점입니다.

[04:47] 요청 수를 제어할 수 없다는 점입니다.

[04:49] 그냥 이 점을 지적하고 넘어가겠습니다.

[04:51] 그리고 아마도 제가 고집하는 부분이겠지만

[04:53] 동시에 회사들도 돈을 벌어야 하잖아요.

[04:55] 동시에 회사들도 돈을 벌어야 하잖아요.

[04:57] 그냥 저에게는 좀 짜증나는 부분이에요.

[04:59] 그냥 저에게는 좀 짜증나는 부분이에요.

[05:01] 이 회사는 실제로 상당한 투자를 받았습니다.

[05:03] 이 회사는 실제로 상당한 투자를 받았습니다.

[05:04] 2023년에 5천만 달러를 조달했고

[05:08] 2022년에는 7천만 달러를 조달했습니다.

[05:10] 시리즈 A에서 시리즈 B로 정말 빠른 점프네요.

[05:12] 아마도 시리즈 C 조달을 준비하고 있을 것 같습니다.

[05:15] 아마도 시리즈 C 조달을 준비하고 있을 것 같습니다.

[05:17] 이게 2년 전 일이고

[05:19] 꽤 빠르게 성장을 보여야 할 필요가 있거든요.

[05:22] 그래서 이들이 에이전트 코딩을 밀어붙이는 것 같습니다.

[05:24] 그래서 이들이 에이전트 코딩을 밀어붙이는 것 같습니다.

[05:26] 많은 사용자를 끌어들여서

[05:29] 새로운 펀딩 라운드를 위한 동력을 만들려는 것 같습니다.

[05:32] 아직 일어나지 않았다면

[05:34] 몇 달 후에 시리즈 C 발표를 보게 될 것 같습니다.

[05:35] 몇 달 후에 시리즈 C 발표를 보게 될 것 같습니다.

[05:38] 이 회사에서 정말 감사한 점 중 하나는

[05:39] 이게 사실이라면 말이죠.

[05:41] 때로는 사람들이 웹사이트에 올린 내용이

[05:44] 내부적으로 하는 얘기와 항상 일치하지는 않지만

[05:46] 내부적으로 하는 얘기와 항상 일치하지는 않지만

[05:48] 이게 사실이고 AI가 개발자를 대체하지 않을 것이라고

[05:51] 믿는다면, 저도 그렇게 믿는데

[05:53] 믿는다면, 저도 그렇게 믿는데

[05:55] 대신 개발자들에게 슈퍼파워를 제공합니다. AI가

[05:58] 개발자와 함께 작업하고, 인간과 AI가

[06:01] 결합하면 더 나은 소프트웨어를 만들 수 있다는

[06:03] 관점이 정말 마음에 듭니다. 그리고

[06:05] 이런 접근 방식을 정말 존경합니다.

[06:07] 이런 이야기를 들은 건 처음이 아니에요.

[06:09] Santiago가 LinkedIn에서 올린 영상을

[06:11] 봤는데, 그는 터미널에 AI가 필요하다고

[06:14] 생각해본 적이 없다고 말했습니다.

[06:16] 솔직히 저도 비슷하게 느꼈어요.

[06:18] 하지만 일주일 동안 사용해본 후,

[06:20] 생각이 바뀌고 있는 것 같습니다.

[06:24] warp.dev를 순수한 터미널로 사용할 때

[06:26] 많은 가치를 볼 수 있을 것 같습니다.

[06:29] 하지만 여기에는 큰 문제가 있습니다.

[06:32] 제가 선호하는 워크플로우는 왼쪽에 루트 코드,

[06:36] 오른쪽에 보조 코드, 그리고 하단에

[06:38] 클라우드 코드나 터미널에서 실행되는

[06:41] 터미널 코딩을 배치하는 것입니다.

[06:43] warp.dev의 현재 구현에서 문제는

[06:47] 실제로 warp.dev를 여기에 추가할 수

[06:49] 없다는 것입니다. 왜냐하면 이것은

[06:53] 실제 터미널이 아니라 터미널

[06:56] 에뮬레이터이기 때문입니다.

[06:59] 이 점을 염두에 두셔야 하는데,

[07:00] 이미 조금 얘기했으니

[07:01] 더 이상 자세히 다루지는 않겠습니다.

[07:03] 하지만 VS Code에 넣을 수 없다는

[07:05] 사실 때문에 시간이 지나면 결국

[07:07] 일반 터미널을 다시 사용하게 될 것

[07:10] 같습니다. AI가 약간의 작업을

[07:12] 조금 더 간단하게 만들어주는 가치가

[07:16] 창을 전환해야 하는 문제를

[07:17] 해결해줄지 모르겠어요. 아마도

[07:20] 저만 그런 건지 모르겠지만, 이런 점을

[07:22] 지적하고 싶었습니다.

[07:23] 또 다른 점은 이것이 Rust로 만들어져서

[07:25] 정말 빠르다는 것입니다.

[07:29] 여기 제가 진행한 프로파일링 결과가 있습니다.

[07:32] 92 FPS를 달성한 것을 볼 수 있는데,

[07:35] 내장 GPU에서 실행했다는 점을 고려하면

[07:37] 정말 좋은 성능입니다. 그리고

[07:40] GPU를 실제로 활용하게 하는 방법은

[07:43] 어떤 종류의 움직임이든 만드는 것입니다.

[07:46] 정말 빠르게 위아래로 스크롤하기 시작하면

[07:47] 스크롤 볼을 드래그해서 위아래로,

[07:48] 위아래로, 위아래로 움직이면

[07:50] FPS가 때때로 100에 가깝게

[07:52] 올라가는 것을 볼 수 있습니다.

[07:54] 이것은 내장 GPU를 사용한 것이고,

[07:57] 여기서 그것을 확인할 수 있습니다.

[07:58] 올라갔다가 내려가고 다시 올라가는

[08:00] 것을 볼 수 있습니다. GeForce RTX 1590에

[08:03] 설정하지는 않았습니다. 또 다른 점은

[08:05] 제가 보통 메모리를 거의

[08:07] 한계까지 사용한다는 것입니다.

[08:10] 한 번에 많은 것들을 사용하거든요.

[08:12] VS Code에서 제가 열어둔 것들을

[08:14] 보여드리겠습니다. 하단에서

[08:16] 정말 말도 안 되는 수의

[08:17] VS Code 인스턴스들이 있는 것을 볼 수 있습니다.

[08:21] 그래서 메모리는 항상 제가 많이

[08:24] 신경 쓰는 부분입니다. warp dev를

[08:26] 보면 메모리 사용량이 약 500메가바이트인데,

[08:29] 64기가를 가지고 있다면 그렇게

[08:31] 나쁘지는 않습니다. 하지만 일반

[08:34] 터미널과 비교하면, 여기 제가

[08:36] 실제로 열어둔 것들 중 가장 큰 것이

[08:37] 22메가바이트입니다. 여전히

[08:40] 메모리 크기가 25배 정도

[08:42] 더 큽니다. 그리고 더 작은

[08:44] 터미널 인스턴스들은 거의 1메가바이트도

[08:47] 차지하지 않습니다. 따라서 메모리

[08:50] 사용량이 엄청납니다. 실제로 거의

[08:54] VS Code 인스턴스 하나와 비슷한 크기입니다.

[08:56] 여기 VS Code 인스턴스 크기와 거의 비슷하죠.

[09:00] 약간 작긴 하지만, VS Code는 종종

[09:02] 비대해지는 경향이 있어서

[09:04] 때로는 1기가바이트가 넘기도 해요.

[09:06] 좀 더 구체적으로 말씀드리면,

[09:08] 제가 실제로 열어둔

[09:09] Chrome 탭들이 여기 있어요.

[09:11] Warp Dev보다 조금 더 높게

[09:13] 메모리를 차지하는 걸 볼 수 있죠.

[09:17] 메모리 사용량 측면에서는 손해를 보는 거죠.

[09:21] VS Code 안에서 터미널을

[09:23] 사용할 수 없다는 점에서도 손해고요.

[09:25] 하지만 AI가 통합된 터미널을 얻을 수 있어서

[09:28] 정말 엄청나게 멋져요.

[09:31] 제가 정말 좋아했던 몇 가지를

[09:33] 말씀드릴게요.

[09:36] Windows에서 기본 터미널로 사용했는데,

[09:40] 여전히 여기서 서버를 시작하는

[09:44] 습관을 발견했어요. 이미 알고 있는

[09:46] 명령어이고 AI가 필요 없다면

[09:48] 여기서 바로 실행했거든요.

[09:50] Claude를 사용할 때도 여기서 했고요.

[09:53] 하지만 SSH 접속이나

[09:55] 평가 스크립트를 실행할 때는

[09:59] 많이 사용했어요. 여기서 보시다시피

[10:01] 이 터미널을 통해서 모든 걸 했거든요.

[10:02] 또 하나 말씀드리고 싶은 건

[10:04] 어디서든 텍스트를 편집하고 변경할 수 있고

[10:06] 입력하는 모든 것이

[10:09] 정말 놀랍다는 점이에요.

[10:10] 제가 이미 평가를 실행하고 있다는 걸

[10:14] 너무 똑똑하게 파악해서

[10:15] 필요한 것들을 실행하기 시작했어요.

[10:18] 빠른 채점을 위해서요. 그게 바로

[10:20] 각 평가마다 실행하는 스크립트예요.

[10:22] 탭을 눌러서 자동완성할 수 있도록

[10:24] 변경했거든요.

[10:26] 또 다른 건 이미 언급했던

[10:27] 자동 모드예요. 정말 멋지다고 생각해요.

[10:30] 사람들이 Claude Code에 대해

[10:32] 불만을 제기하는 것 중 하나가

[10:34] 자동 승인하고 실행하는

[10:36] 기능이에요. -p 기능을

[10:39] 저도 자주 사용하거든요.

[10:41] 하지만 여기에 내장된 건

[10:43] 제가 빨리감기 버튼이라고 부르는 건데요.

[10:46] 기본적으로 여기 이 작은 버튼을

[10:48] 클릭하면 바로 시작해서

[10:50] 완벽하게 실행돼요.

[10:53] 아무것도 묻지 않고

[10:55] 바로 실행해요. 설정할 수 있는

[10:57] 옵션도 많아요. 코딩을 위한

[10:59] 기본 모델을 설정하거나

[11:00] 계획 모델을 설정할 수 있어요.

[11:02] Claude 3.7과 Claude 4, 그리고

[11:06] 0303으로 시도해봤는데 정말 형편없더라고요.

[11:08] 이 코드베이스에서는 03을

[11:11] 사용하지 않을 거예요.

[11:14] 코드베이스 인덱싱도 존재해요.

[11:15] 코드베이스 인덱싱을 끈 상태로

[11:17] 충분한 테스트를 하지 않아서

[11:19] 큰 차이가 있는지 알 수 없어요.

[11:21] 하지만 컨텍스트 관점에서는 괜찮은 성능을 보였어요.

[11:25] 저는 에이전트가 코드베이스에서

[11:28] 빠르게 답을 찾거나

[11:30] 기존 기능을 변경하는 능력을

[11:33] 평가하는 작업을 하고 있어요.

[11:36] 코딩해야 할 위치를 찾는

[11:39] 능력을 좀 더 테스트하는 방식으로요.

[11:41] 그 테스트가 더 준비되면

[11:42] warp.dev도 그걸로 테스트해볼 거예요.

[11:45] 이제 평가에 대해 얘기해봅시다.

[11:48] 코딩 쪽에 높은 관심을 가지고 있다는 걸

[11:50] 알고 계실 텐데요.

[11:52] 예리한 분들은 이미 눈치채셨겠지만

[11:54] 이 결과들이 제 리더보드에 올라갔습니다.

[11:56] 여기서 수정해야 할 몇 가지가 있는데

[12:00] 제 스프레드시트에서

[12:02] 실제로 소넷을 빼먹어서

[12:04] 필터에서 제대로 나오지 않을 거예요

[12:07] 그 부분은 업데이트할 예정이지만

[12:08] 이 에이전트는 70.6%라는

[12:09] 꽤 괜찮은 점수를 받았습니다

[12:12] 첫 번째 에이전트치고는 정말 훌륭한 성과죠

[12:18] 이 에이전트는 제 평가에서 좋은 성과를 보였습니다

[12:20] 그리고 제가 몇 가지 ASA 테스트를 통해

[12:23] 사용해본 결과

[12:25] 좋은 성과를 보였습니다. 하지만 확실히

[12:28] 마음에 들지 않는 부분들이 있어서

[12:31] 그런 부분들을 보여드리겠습니다

[12:32] 여기서 빠르게 말이죠

[12:35] 보시다시피 저는 지금

[12:38] 제 코드베이스 안에 있습니다. 만약 제가

[12:42] @onboarding modal이라고 입력하면

[12:44] 해당 파일을 추가할 수 있어야 한다고

[12:47] 생각합니다. 그런데 이 @ 기호가 실제로 무엇인지

[12:51] 이해할 수 없습니다. 그래서 이 부분이

[12:54] 어떤 식으로든 수정되기 전까지는

[12:57] 제대로 평가할 수 없을 것 같습니다

[12:59] 도대체 왜

[13:01] 여기서 아무것도 검색할 수 없는지 모르겠어요

[13:05] 그리고 여러 다른 터미널에서

[13:07] 시도해봤는데 Windows에서도

[13:09] 같은 동작을 보였습니다. 그래서

[13:11] 이 부분이 문제가 있다고 지적하고 싶습니다

[13:14] 제 이상적인 목표는 @onboarding modal이라고

[13:17] 입력하면 자동완성이 되고

[13:19] 탭으로 넘어갈 수 있고

[13:21] 그 다음에 XYZ를 변경하라고

[13:24] 말할 수 있어야 하는데 그렇게 되지 않습니다

[13:28] 제가 말하고 싶은 것 중 하나는

[13:30] 기존 코드베이스 관점에서

[13:31] 잘 모르겠다는 것입니다

[13:33] 어느 정도 좋은 결과를 얻을 수 있었지만

[13:36] 많은 요청을 낭비하고 있는 것 같습니다

[13:38] 파일을 찾게 하는 것보다는

[13:40] 그냥 실제로 변경하고 싶은 파일을

[13:42] 직접 알려줄 수 있는 게 나을 것 같아요

[13:44] 그리고 Claude 4의 경우

[13:46] 실제로 67.2%라는

[13:48] 괜찮은 점수를 받았습니다

[13:51] Claude Code와 비슷한 수준이죠

[13:53] 다시 말하지만, 소넷을 수정해서

[13:55] 추가해야 합니다. 하지만 이것에 대해

[13:57] 잠깐 생각해보면, Claude Code의

[14:00] 울트라 씽킹 기능이 정말 강력합니다

[14:02] 이것은 제가 울트라 씽킹을 작동시킨

[14:04] Claude 4 Sonic입니다. 그리고 제가

[14:07] 실제로 테스트하고 싶은 것 중 하나는

[14:08] 플랜 모드에서 코드로 전환하면

[14:11] 평가 점수가 더 향상되는지입니다

[14:13] 그 부분도 언젠가 테스트해보고 싶습니다

[14:15] 하지만 이것은 괜찮은 수준이지만

[14:18] 울트라 씽킹이 warp.dev에는

[14:20] 전혀 영향을 주지 않았습니다

[14:21] 여러 가지 다른 방식으로 표현해보고

[14:24] 문구를 바꿔보기도 했지만

[14:25] Claude Code가 하는 마법 같은 것이

[14:27] 이런 공격적이고 더 많은 컴퓨팅

[14:29] 모드로 만드는 것과 같은 일을

[14:32] warp.dev는 하지 않는 것 같습니다

[14:35] warp.dev로 다시 넘어가서

[14:38] 제가 해본 몇 가지 샘플을

[14:41] 살펴보겠습니다

[14:44] 이 특정 사례에서 저는 3D 풀 게임을

[14:46] 만들라는 목표를 주었습니다

[14:49] 여기서 전체 프롬프트를 볼 수 있습니다

[14:52] 자동 모드로 설정하고 실행했더니

[14:54] 이상한 디렉토리들을 만들었는데

[14:57] 여기서 무슨 생각을 했는지 잘 모르겠습니다

[15:00] 음, 실제로 제가 무슨 말인지 보여드릴 수 있을 것 같아요.

[15:02] 그래서 그 폴더를 ls로 확인해보면

[15:04] 중괄호 스크립트 같은 걸 추가했고

[15:06] 여기 아래를 보면 기본적으로

[15:09] 이상한 폴더들만 생성했어요.

[15:11] 기본적으로 이상한 폴더들을 만들었죠.

[15:12] 그래서 뭔가 확실히

[15:14] 이상한 부분이 있어요. 안타깝게도요.

[15:17] 그 다음에 제가 주의 깊게

[15:19] 무엇을 생성하고 있는지

[15:20] 관찰하기 시작했어요. 그리고 알고 보니

[15:24] Unity 프로젝트를 만들어줬는데

[15:27] 씬이 없었고

[15:29] 어떤 에셋도 없었어요. 그래서

[15:33] 설정하는 게 정말 번거로웠죠.

[15:35] 그래서 몇 분 동안 시도해보다가

[15:37] '아니다, 이건

[15:38] 시간 낭비다'라고 생각했어요.

[15:40] 하지만 이번이 처음으로

[15:42] AI 코딩 도구에서 이 프롬프트를 실행했는데

[15:46] 기본값이 Unity였어요. 그리고 AI는

[15:49] 알다시피 비결정적이라는 걸 알고 있어요.

[15:52] 그래서 다른 도구들도

[15:54] 그럴 수 있겠지만, 그냥

[15:56] 정말 흥미롭다고 생각했어요.

[15:58] 그리고 좋은 건지 나쁜 건지

[16:00] 말하는 게 아니에요. 왜냐하면

[16:01] 무엇으로 만들라고 지시하지 않았거든요.

[16:04] 사실 정직하게 말하면 아마도

[16:06] 최고의 도구를 사용했을 거예요. 그래서 어쩌면

[16:08] 좋은 일일 수도 있어요. 하지만 Claude 4와

[16:12] 특히 warp.dev가 여기서

[16:15] Unity를 해결책으로 선택한 게

[16:17] 흥미로웠어요. 그래서 다시 돌아와서

[16:19] 다시 시도해달라고 했는데, 이번에는

[16:21] HTML과 JavaScript를 사용하라고 했어요.

[16:24] 그리고 이 특별한 경우에는 실제로

[16:27] 3D 당구 게임을 만들어줬어요.

[16:29] 지금 열어서

[16:30] 무엇을 만들었는지 보여드릴게요.

[16:32] 그리고 이게 당구 게임이

[16:33] 어떻게 생겼는지입니다. 게임을 시작할 수 있고

[16:38] 우클릭으로 주변을 회전할 수 있어요.

[16:40] 꽤 멋지다고 생각했어요. 꽤 흥미로운

[16:42] 그림자 효과가 있고

[16:43] 실제로 카메라를 조작하기가

[16:45] 정말 어려워요. 왜냐하면

[16:47] 좌우가 반대로 되어 있는데

[16:49] 제가 게임할 때는 그런 식이 아니거든요.

[16:51] 음, 거기에 숫자를 넣으려고 한 것 같아요.

[16:53] 오, 실제로 했네요. 거기에

[16:55] 숫자가 보이죠.

[16:56] 1, 3. 꽤 멋지네요.

[16:59] 음, 그리고 플레이어 1, 플레이어 2가 있어요.

[17:02] 그래서 꽤 좋다고 생각해요. 그리고

[17:03] 한 번의 시도로는 꽤 좋아 보여요.

[17:06] 그리고 그림자를 추가한 게 마음에 들어요.

[17:09] 하지만 여기서 왼쪽 클릭을 누르고 있으라고 해요.

[17:13] 음, 파워 미터를 이해할 수 없어요.

[17:17] 왼쪽 클릭을 누르고 있어서

[17:19] 파워를 충전하라고 하는데

[17:21] 전혀 작동하지 않는 것 같아요.

[17:23] 음, 누르고 있다가 놓으면

[17:26] 공이 움직이는 걸 보여줘요.

[17:28] 그리고 여기 아래 있는 멋진 하트 모양

[17:31] 그림자가 마음에 들어요. 음,

[17:32] 그래서 실제로 두 개의 조명이

[17:35] 비추고 있는 것 같아요. 그리고 이것이

[17:36] 결국 만들어낸 것입니다.

[17:38] 나쁘지 않은 결과죠.

[17:40] 실제로 모든 것을 완성했어요. 여기서 생성된

[17:44] 파일들을 보면, 음, 제가

[17:45] 기대했던 모든 메인 파일들을

[17:47] 생성했어요. 알다시피, 합리적인

[17:49] 방식으로 나누어서 말이죠. 그리고 라이브러리도 사용했고요.

[17:51] 합리적이라고 생각했습니다.

[17:52] 조금 구버전이긴 하지만요

[17:54] 3JS 버전이 아쉽게도 좀 오래됐고

[17:57] Canon 버전도 좀 구버전이네요

[17:59] 하지만 그래도 작동은 합니다. 그래서

[18:03] 마지막으로 짚고 넘어가고 싶은 건

[18:06] 각각 얼마나 많은 API 호출이나 요청을

[18:08] 하는지입니다. 여기 184개가 있네요

[18:10] 새로고침도 가능한데 정말 마음에 들어요.

[18:13] 하지만 다시 말하고 싶은 건

[18:15] 제가 평가나

[18:17] 좀 더 큰 작업을 할 때마다

[18:21] 엄청나게 빨리 소모될 수 있다는 겁니다.

[18:24] 그래서 가격 측면에서

[18:27] 주의하셔야 할 점은

[18:29] 2500개 요청에 대해 비용을 지불하지만

[18:31] 에이전트 호출을 보내면

[18:33] 22개까지 사용할 수 있다는 겁니다.

[18:35] 계속해서 제가 받은 양이

[18:38] 22개 정도였습니다.

[18:41] 코드에 뭔가 정해져 있는 건지 모르겠지만

[18:43] 무료 티어에 있는 모든 걸 써봤고

[18:44] 유료 티어에서도 몇 개 써봤습니다.

[18:47] 이게 도움이 되었기를 바랍니다.

[18:50] 저는 이걸 정말 탄탄한

[18:52] 터미널 에뮬레이터나 래퍼라고 생각합니다

[18:55] 뭐라고 부르든 상관없지만요.

[18:58] AI가 융합된 점이 정말 마음에 들어요.

[19:00] 에이전틱 코딩 기능도 멋지다고 생각하고요.

[19:03] 솔직히 매일 사용하고 싶지 않은 건

[19:06] 정말 두 가지 주요 이유 때문입니다.

[19:08] 첫 번째 주요 이유는

[19:11] 제가 말했던 VS Code 문제고

[19:13] 두 번째 주요 이유는

[19:15] 과금 방식 때문입니다.

[19:18] Claude Code가 제게는

[19:19] 훨씬 합리적이에요. 메시지

[19:22] 제한을 추적할 걱정 없이

[19:23] 사용할 수 있거든요.

[19:26] 그리고 Augment Code도 정말 마음에 들어요

[19:28] 한 달에 600개 메시지를 보낼 수 있다는 걸

[19:30] 알고 있으니까 에이전트 호출이

[19:31] 몇 개인지 걱정할 필요가 없어요.

[19:34] 회사 관점에서는 두 접근 방식 모두

[19:37] 장단점이 있다고 생각하지만

[19:39] 사용자 관점에서는 단순함이

[19:41] 핵심입니다. 아마 바뀔 수도 있겠죠.

[19:43] 아직 초기 단계니까요.

[19:45] 어떤 피드백을 받고

[19:46] 어떻게 처리하는지 지켜보겠습니다.

[19:48] 이 에이전트가 시간이 지나면서

[19:49] 어떻게 발전할지 정말 궁금해요.

[19:53] 많은 가능성이 있다고 생각하고

[19:54] 시간이 지나면서

[19:55] 정말 멋진 기능들을 만들 수 있을 것 같아요

[19:57] 특히 왼쪽에 있는

[19:59] Warp Drive 기능으로 말이죠.

[20:01] 좋습니다. 이제 끝입니다.

[20:04] 정말 멋진 하루 보내시고

[20:05] 아래 댓글로 이걸 써보셨는지

[20:07] 아니면 오늘 제가 보여드린 것에 대해

[20:08] 어떻게 생각하시는지 알려주세요.