클로드 코드 내부자: Codeex 첫번째 소개와 5가지 AI 코딩 인사이트
IndyDevDan
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요약
이 영상은 OpenAI의 Codeex와 Anthropic의 Claude Code라는 상반된 AI 코딩 툴을 비교·분석하고, 각각의 작동 원리와 활용 사례를 시연한다. Codeex 데모를 통해 백그라운드 태스크 실행, 로그 확인, PR 머지 워크플로우를 살펴보고, Cloud Code 제작자 인터뷰를 통해 터미널 기반 에이전트의 강점, 제어권과 사용성의 트레이드오프, 제품 개발 원칙(KISS) 등을 심도 있게 다룬다. 특히 병렬 처리와 백그라운드 작업으로 컴퓨팅 자원을 극대화하고, 확장된 컨텍스트 윈도우와 에이전트 아키텍처를 활용해 엔지니어링 생산성을 높이는 핵심 인사이트 다섯 가지를 제시한다.
주요 키워드
Agentic Workflows
Claude Code
Codeex
Parallelism
Context Window
KISS 원칙
컴퓨트 어드밴티지
AI 에이전트
Ader
코드 리뷰 자동화
하이라이트
- 🔑 터미널 기반 에이전트가 최대 제어권을 제공하며 복잡한 워크플로우를 가능하게 한다.
- ⚡️ Codeex와 Claude Code는 제어권과 사용 편의성의 스펙트럼 양 끝에 위치해 각기 다른 장단점을 갖는다.
- 🌟 단순성(KISS) 원칙을 적용해 최소 기능으로 빠르게 검증하고 제품 시장 적합성을 찾는 것이 중요하다.
- 🚀 백그라운드 작업과 병렬 처리를 활용해 컴퓨트를 늘리면 엔지니어링 생산성을 획기적으로 높일 수 있다.
- 📌 Ader와 Cloud Code는 원시(raw) 접근 방식을 통해 고성능 AI 코딩 툴 개발의 토대를 마련했다.
- 🔄 AI 코딩 도구는 플래닝과 코드 리뷰 등 엔드투엔드 프로세스의 핵심 단계에 녹여야 한다.
- 💡 확장된 컨텍스트 윈도우는 긴 태스크에서도 정보 손실 없이 정확도를 유지하는 열쇠다.
- 💰 엔지니어링 시간의 가치를 이해하고 ROI 관점에서 AI 컴퓨팅에 과감히 투자해야 한다.
용어 설명
AI 에이전트
자율적으로 도구를 호출하고 코드를 생성·수정하는 프롬프트 기반 자동화 시스템
Codeex
OpenAI가 제공하는 웹 기반 AI 개발자 에이전트로, 백그라운드 병렬 작업 기능을 지원한다
Claude Code
Anthropic이 개발한 터미널 기반 에이전트형 코딩 툴로, 로우 액세스 구조와 강력한 제어권을 제공한다
Agentic Workflow(ADW)
에이전트 아키텍처를 활용해 연속적이고 자동화된 작업 흐름을 구성하는 개발 패턴
병렬 처리(Parallelism)
비차단 태스크를 동시에 실행하여 처리 속도를 극대화하는 컴퓨팅 기법
컨텍스트 윈도우(Context Window)
입력된 토큰을 모델이 한 번에 처리할 수 있는 범위로, 길어진 윈도우는 긴 문맥 유지에 유리하다
KISS 원칙
‘Keep It Simple, Stupid’의 약자로, 초기 개발 단계에서 최소 기능으로 빠른 검증을 강조한다
컴퓨트 어드밴티지
가용 컴퓨팅 리소스를 효과적으로 활용하여 엔지니어링 생산성을 높이는 개념
개요 및 영상 목적
주요 포인트: 1) Codeex와 Cloud Code 개요, 2) AI 코딩 툴 스펙트럼 설명, 3) 다섯 가지 핵심 인사이트 예고
OpenAI의 새로운 Codex와 Anthropic의 Claude Code는 AI 코딩 스펙트럼의 양극단에 위치합니다. Codex는 OpenAI 컴퓨팅을 기반으로 백그라운드에서 병렬 작업을 수행하는 올인원 개발자 에이전트인 반면, Claude Code는 최고 성능의 프로그래밍 가능한 에이전트 코딩 도구입니다.
이 영상에서는 먼저 Codex의 모습과 성능을 살펴본 다음, Claude Code 팀이 Latent Space 팟캐스트와의 인터뷰에서 공유한 다섯 가지 핵심 인사이트를 소개합니다. 터미널 AI 코딩의 우수성, 컴포저빌리티의 중요성, Aider와 Claude의 비교, 단순함의 가치 등을 다룹니다.
Codeex 인터페이스 시연
주요 포인트: 1) ChatGPT와 유사한 웹 UI, 2) 일관된 제품 디자인, 3) 첫인상 및 사용자 경험 확인
타임라인 정보가 없습니다.
백그라운드 태스크 실행
주요 포인트: 1) 코드베이스 조사, 2) 버그 탐지 및 수정, 3) 엔지니어링 플랜 작성을 병렬로 실행
Codex와 같은 최신 도구를 사용하면 여러 백그라운드 작업을 동시에 실행하여 하루 종일 더 많은 컴퓨팅 파워를 활용할 수 있습니다. 컴퓨팅 확장이 성공 확장으로 이어진다는 점을 강조합니다.
Codex 인터페이스는 ChatGPT와 유사하게 깔끔하고 친숙하게 디자인되었습니다. 발표자는 Codex가 Claude Code CLI와 Devin 인터페이스를 복제한 것처럼 보인다는 첫인상을 언급합니다.
Codex를 실제로 사용하여 코드베이스를 분석하고, 버그를 찾아 수정하며, 새로운 엔지니어링 계획을 세우는 등 여러 작업을 병렬로 시작합니다. 이렇게 하면 마치 세 명의 주니어 엔지니어가 동시에 작업하는 효과를 얻을 수 있습니다.
이것이 Codex, Devon, Replit과 같은 강력한 에이전트 코딩 도구들의 주요 장점입니다. 단순한 프롬프트 입력만으로 완전한 코드베이스 생태계를 운영할 수 있게 되었습니다.
로그 확인 및 코드 설명
주요 포인트: 1) CLI 로그 가시화, 2) 코드베이스 구조 요약, 3) 에이전트 작업 과정 검토
Claude Code 인터페이스를 탐색하며 '코드베이스 설명 및 정리' 기능을 살펴보고 있습니다. Codex CLI를 기반으로 한 이 인터페이스는 전체 실행 로그와 워크스페이스 내부의 모든 작업을 투명하게 보여줍니다.
Claude Code가 코드베이스를 분석하여 제품 구성과 목적을 정확히 요약해냅니다. Notion API 통합 기능과 Python, JavaScript, Shell에서의 CLI 자동화 방법을 보여주며, 코드의 목적을 명확하게 설명합니다.
다른 두 작업(버그 수정과 엔지니어링 계획)이 완료되었습니다. 버그 수정 작업은 풀 리퀘스트를 생성하고 GitHub에 병합하는 과정을 보여주며, 개발자 환경 외부에서 코드가 실행되는 방식을 시연합니다.
버그 수정 PR 워크플로우
주요 포인트: 1) 자동 버그 수정, 2) Pull Request 생성 및 검토, 3) 로컬 병합 후 결과 확인
Codex의 기본 워크플로우를 설명합니다: 프롬프트 작성 → 작업 실행 → 코드 검토 → 코드베이스 병합. 설명 작업은 정보 제공용이며, 엔지니어링 계획은 괜찮지만 특별히 흥미롭지는 않다고 평가합니다.
Cloud Code 인터뷰 개시
주요 포인트: 1) 터미널 에이전트 개념, 2) 클라우드 코드 주요 기능, 3) 내부 개발 문화 공유
현재의 계획이 유용하지 않다고 생각하여 새로운 제안을 하고, 워크플로우를 Claude Code로 변환하려고 합니다. Codex가 새로운 아이디어로 전환하거나 이전 작업을 폐기할 수 있는지 테스트하고 있습니다.
백그라운드에서 여러 작업을 진행하며, 코드베이스에 대한 테스트 시스템 설계 방법과 추가적인 버그를 찾도록 요청하고 있습니다. 스펙 계획의 실패를 확인하고 컨테이너를 다시 시작합니다.
Claude Code 개발자들과의 인터뷰로 넘어가 Claude Code의 정의에 대해 논의합니다. Claude Code는 터미널에서 실행되는 Claude로, 웹이나 데스크톱에서는 사용할 수 없는 다양한 기능에 접근 가능합니다.
Claude Code는 bash 명령을 실행하고 현재 디렉토리의 모든 파일을 볼 수 있으며, 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 능력이 있습니다.
제어 vs 사용성 스펙트럼
주요 포인트: 1) 터미널·데스크톱·웹 앱 비교, 2) 제어권과 편의성 트레이드오프, 3) 도구 선택 기준 제시
AI 코딩 도구의 스펙트럼에서 터미널은 최대 제어권을 제공하는 가장 높은 레버리지 포인트이지만, 이러한 제어권은 시간, 노력, 경험이 필요합니다.
데스크톱 앱은 제어권과 사용성의 균형점으로, Cursor, VS Code와 같은 도구가 위치합니다. 웹 앱은 사용하기 가장 쉬워 초보자부터 고급 엔지니어까지 모두가 활용합니다.
웹 애플리케이션은 사용하기 쉽지만 제어 능력을 희생해야 합니다. 이런 도구들은 독선적이어서 그들이 원하는 방식을 따라야 합니다.
코덱스는 사용하기 쉬운 웹 애플리케이션이지만 제어 능력을 포기해야 합니다. 반면 클라우드 코드는 최대한의 제어 능력을 제공하는 프로그래밍 가능한 에이전트 코딩 도구입니다.
클라우드 코드로 에이전트 워크플로우(ADW)를 구축할 수 있으며, 이는 이 도구가 존재하기 전에는 불가능했습니다. 제어 능력과a 사용 용이성 사이의 트레이드오프를 관리하는 것이 중요합니다.
단순성 원칙과 시장 검증
주요 포인트: 1) ‘단순하게 먼저 하기’ 원칙, 2) 최소 기능 구현의 중요성, 3) 초기 시장 적합성 테스트
클라우드 코드는 기본적인 터미널 에이전트로, 미친 연구 프로젝트처럼 시작되었습니다. 에이전트는 강력한 언어 모델이 도구를 호출할 수 있는 차별화된 애플리케이션 구조입니다.
클라우드 코드는 이전에 존재하지 않았던 새로운 형태의 도구로, 최초로 성공적인 다목적 에이전트 중 하나입니다. 에이전트의 기능을 이해하려면 내장된 도구들을 살펴보면 됩니다.
Anthropic은 '가장 단순한 것부터 시작하라'는 제품 원칙을 가지고 있습니다. 적은 인력으로 일을 진행하고 간결함을 유지하며, 확장하기 전에 제품-시장 적합성을 확인합니다.
단순함은 엔지니어링 작업에서 가장 중요한 속성 중 하나입니다. 가치의 증거를 생성할 수 있게 하고, 작동하는 시스템이 있으면 더 큰 시스템을 쉽게 구축할 수 있기 때문입니다.
작은 시스템을 먼저 만들어 가치를 증명한 다음 확장해 나가는 것이 좋습니다. Claude Code는 이런 원칙에 따라 미니멀하고 직관적인 인터페이스로 설계되었으며, 시간이 지남에 따라 더 강력해졌습니다.
Codex 작업으로 돌아가서 테스트 결과를 확인했습니다. Claude Code의 출력 검증을 위해서는 JSON이나 스트리밍 JSON 형식을 사용하면 테스트 하네스가 결과를 프로그래밍 방식으로 쉽게 파싱할 수 있습니다.
test_star.py 파일 작성 예제를 통해 지시사항을 정확히 따르는지 확인하려고 합니다. pytest와 --output-format 플래그를 사용하도록 요청했습니다.
Codex의 가장 좋은 점은 코드가 완전히 상품화되어 다양한 아이디어를 실험하고 백그라운드에서 실행할 수 있다는 것입니다. 구독료를 지불한 후에는 실질적인 추가 비용 없이 컴퓨팅 자원을 마음껏 활용할 수 있습니다.
버그를 확인했으나 실제 이슈로 보이지 않아 작업을 아카이브하고 인스턴스 문제를 해결하기 위해 프롬프트를 다시 실행했습니다.
Codex를 사용한 에이전트 코딩의 새로운 패러다임은 완전 클라우드 기반으로 사용하기 매우 쉽습니다. 프롬프트와 아이디어를 마음껏 실험할 수 있어 이전보다 훨씬 접근성이 좋아졌습니다.
Ader vs Cloud Code 비교
주요 포인트: 1) Ader 오픈소스 영향력, 2) Claude Code 원시 접근, 3) 내장 도구 차별점
코덱스의 주요 혁신은 아이디어와 프로토타입 사이의 마찰을 줄여 탐색과 빠른 수정을 더 저렴하게 만드는 것이다. 의미 있는 프로젝트를 위해서는 강력한 스펙을 구축하고 다양한 수준의 제어 옵션(클라우드 코드부터 더 낮은 수준의 도구까지)을 활용할 수 있다.
캣은 PM으로서 가벼운 터치로 일하는데, 주로 보리스와 팀이 제품을 자유롭게 개발할 수 있도록 장애물을 제거하고 법적, 마케팅 관점에서 모든 것이 순조롭게 진행되도록 지원하는 역할을 한다.
좋은 리더십의 핵심은 엔지니어들이 중단 없는 집중 상태를 유지할 수 있도록 돕는 것이다. 엔지니어링에는 많은 노이즈가 있지만, 긴 집중 체인이 작업의 차별화 요소가 된다.
모든 엔지니어링 리더와 매니저는 팀을 위해 길을 열어주고, 솔선수범하며, 필요한 모든 컴퓨팅 자원에 접근할 수 있게 해주는 것이 중요하다. 이것이 팀의 작업을 차별화하는 요소가 된다.
에이더(Aider)에 대한 질문에서 시작해, 안트로픽의 보리스는 에이더가 내부 도구인 '클라이드'에 영감을 주었고, 이것이 클라우드 코드의 전신이 되었다고 설명합니다.
진행자는 에이더가 오픈소스 AI 코딩 도구 중 최고이며, 출시 이후 많은 도구들에 영향을 미쳤다고 칭찬합니다. 특히 에이더의 개발자 폴에 대한 찬사를 보냅니다.
보리스는 클라우드 코드의 차별점으로 '원시적인' 접근 방식을 강조합니다. 화려한 UI 없이 모델에 직접 접근할 수 있는 가장 raw한 형태의 도구라고 설명합니다.
컴퓨팅 투자와 ROI
주요 포인트: 1) 엔지니어링 시간의 가치, 2) ChatGPT Pro·Cloud Max 구독, 3) 컴퓨트 어드밴티지 전략
클라우드 코드는 모델 위에 얇은 에이전트 레이어를 얹은 형태로, 최대한의 제어권을 제공하며 이전에는 불가능했던 엔지니어링 워크플로우를 가능하게 하는 새로운 원시 요소입니다.
보리스와 진행자는 클라우드 코드의 가치를 강조하며, 다양한 AI 도구들을 함께 사용하여 컴퓨팅 이점을 최대화할 수 있다고 설명합니다. 예를 들어 대량의 린트 위반 사항을 자동으로 수정하는 작업에 적합합니다.
Claude Code는 파워 워크로드와 파워 유저를 위한 도구로, 최대한의 제어와 기능을 제공합니다. 이는 클라우드 코드에 집중하는 주요 이유입니다.
AI 코딩에서 에이전트 코딩으로 발전했습니다. AI 코딩은 단순히 프롬프트로 코드를 생성하는 것이라면, 에이전트 코딩은 강력한 모델과 에이전트 아키텍처를 결합한 것입니다.
Anthropic 내부 직원들은 Claude Code를 무료로 마음껏 사용할 수 있습니다. 비용은 활성 사용자 당 하루 약 6달러 정도이며, 이는 지연 시간과 관련이 있어 중요하게 관리됩니다.
병렬 처리 데모 및 확장
주요 포인트: 1) 마이크로/매크로 병렬 처리, 2) Parallelism 키워드 활용, 3) 워크플로우 속도 향상 기법
화자는 자신이 Claude Code의 파워 유저로서 평균보다 더 많은 비용을 사용하고 있으며, 최근 Claude Mac 구독을 시작해 속도 제한 없이 원하는 만큼 프롬프트를 입력할 수 있게 되었습니다.
Claude Max와 ChatGPT Pro 구독을 모두 사용 중이며, 속도 제한 없이 환상적인 경험을 하고 있지만 컴퓨팅 능력을 더 확장할 필요성을 느끼고 있습니다.
엔지니어에게 필수적인 프리미엄 AI 서비스 구독에 대해 논의합니다. ChatGPT Pro와 Cloud Max 같은 서비스는 비용보다 ROI 관점에서 봐야 하며, 엔지니어 생산성을 50-70% 증가시킬 수 있어 큰 가치가 있습니다.
시간은 엔지니어의 가장 귀중한 자원임을 강조합니다. 엔지니어링 시간의 가치를 이해하고, 더 적은 시간에 더 많은 일을 완료하기 위해 비용을 지불하는 것이 중요합니다.
컨텍스트 윈도우 한계와 전망
주요 포인트: 1) RAG 컴팩션 한계, 2) 대용량 토큰 윈도우 필요성, 3) 향후 모델 발전 예측
화자는 프리미엄 컴퓨팅 자원을 활용해 더 빠르게 일할 수 있는 클라우드 코드와 ChatGPT 프로 구독의 가치를 설명합니다. 속도는 작업 완료 그 자체보다 중요합니다.
컴퓨팅 우위를 증가시키는 것이 핵심이며, 효과적으로 컴퓨팅 자원을 활용하는 GenAI 엔지니어와 그렇지 못한 엔지니어 사이에 큰 차이가 생깁니다.
코덱스(Codex)를 활용한 작업 진행 상황을 확인하며, 컴퓨팅 자원을 활용한 아이디어 발상과 실험의 중요성을 강조합니다. 너무 많은 시간을 들이지 않고 컴퓨팅을 활용해 다양한 아이디어를 탐색할 수 있습니다.
5가지 핵심 인사이트 정리
주요 포인트: 1) 터미널 AI 코딩 우위, 2) 컴포저빌리티와 단순성, 3) 병렬 처리·백그라운드 작업·확장된 컨텍스트
AI는 가끔 프롬프트에 대해 이전에 상상하지 못했던 새로운 해결책을 제안해줍니다. 이번에는 크로스 언어 예제와 자동화된 테스팅을 구현해 보겠습니다.
컴퓨팅 파워를 활용해 새로운 테스팅 시스템을 구현하고 있습니다. Claude 테스팅 v1 모듈이 생성되고 테스트도 함께 만들어졌습니다.
변경사항을 PR로 만들어 코드베이스에 머지하고, 이제 새 파일들이 준비되었습니다. 백그라운드에서 컴퓨팅이 자동으로 작업을 수행해주는 것이 큰 장점입니다.
좋은 계획이 곧 좋은 프롬프팅입니다. Codex와 Claude Code 같은 도구를 활용하려면 포괄적인 계획을 작성하고 AI가 그것을 구현하도록 해야 합니다.
Codex의 잠재력을 계속 탐구할 예정입니다. Claude Code 제작자들에 따르면, 코드의 약 80%가 AI에 의해 작성됩니다.
여전히 수동으로 코드를 타이핑하는 것은 재앙이라고 생각합니다. 최소한 AI 코딩 도구와 함께 반복적으로 계획을 세우는 방식으로 전환해야 합니다.
AI 코딩 도구로 계획과 검토에 집중해야 합니다. 특히 사람의 코드 리뷰가 중요하며, Claude 코드는 GitHub에서 린터 기능을 통해 정적 분석으로는 어려운 작업을 수행합니다.
보리스가 설명한 엔지니어링의 미래는 린팅, 문서화, 테스트 작성 등 기본적인 워크플로우부터 시작됩니다. Claude 코드와 같은 저수준 터미널 도구는 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있게 해주며, 이는 미래에는 단순히 '스크립트'라고 불릴 것입니다.
규칙 기반 린팅에서 의미론적 린팅으로의 전환은 중요한 발전입니다. 많은 회사들이 자율적인 PR 리뷰에 관심이 있으며, '피드백 루프를 닫는' 개념, 즉 코드가 스스로 작성되게 하는 아이디어가 중요합니다.
Claude 팀은 내부적으로 코드 리뷰 실험을 진행 중이지만, 아직 결과에 완전히 만족하지 않아 공개하지 않고 있습니다. Claude 코드는 기본 요소로서, 이를 활용해 코드 리뷰 도구와 같은 다양한 도구를 구축할 수 있습니다.
Claude Code는 기본 요소로, 코드 리뷰 도구, 보안 스캐닝 도구, 의미론적 린터 등 다양한 목적의 도구를 몇 줄의 코드로 구축할 수 있게 해줍니다. 완전한 제어권을 제공하여 원하는 것을 무엇이든 만들 수 있습니다.
엔지니어는 작업에 맞는 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 생성형 AI 시대에는 Claude Code가 가장 세밀하고 성능 좋은 도구이지만, 동시에 Codex, Devon 등 다른 에이전트 도구도 함께 갖추는 것이 중요합니다.
Claude Code를 사용해 코드를 작성하더라도, 최종적으로 코드를 병합하고 관리하는 책임은 여전히 개발자에게 있습니다. Claude Code는 스스로 코드를 커밋하는 엔지니어가 아니라 개발 도구입니다.
AI는 엔지니어를 대체하지 않습니다. 어떤 강력한 도구를 사용하더라도 최종 출력을 검토하고 검증하는 것은 여전히 사람의 몫입니다. AI의 장점은 많은 과정을 자동화할 수 있다는 것이지만, 계획과, 검토, 판단은 여전히 필요합니다.
현재의 큰 장점은 개발 과정의 많은 부분을 컴퓨팅 자원에 맡길 수 있다는 것이지만, 여전히 검증, 계획, 검토가 필요합니다. 개발자는 무슨 일이 일어나고 있는지, 어떤 접근법이 최선인지에 대한 취향과 판단력을 적용해야 합니다.
엔지니어는 AI를 사용하더라도 직접 입력값과 출력값을 분석하고 검토 과정을 거쳐야 합니다. AI는 엔지니어를 대체하지 않으며, 오히려 AI를 사용하는 엔지니어가 사용하지 않는 엔지니어를 대체할 것입니다.
소프트웨어 개발 방식이 변화하고 있습니다. 예전에는 큰 설계 문서를 먼저 작성했지만, 이제는 Claude Code로 여러 프로토타입을 빠르게 만들어 테스트할 수 있습니다. 이는 문서 작성보다 더 효과적이고 빠른 방법입니다.
AI 코딩 도구 사용 시 빠른 프로토타이핑 방식과 설계 문서 우선 방식 사이에 선택해야 합니다. 상황에 따라 두 방식을 적절히 혼합하는 것이 좋지만, 현재로는 문서나 명세서를 먼저 작성하는 접근 방식이 여전히 최적입니다.
계획이나 연구 관련 질문이 있을 때 AI에게 여러 경로를 병렬로 조사해달라고 요청할 수 있습니다. 예를 들어 리팩토링 방법에 대해 세 가지 다른 아이디어를 동시에 연구하도록 요청할 수 있습니다.
병렬 처리는 코덱스와 Claude Code에 내장된 강력한 기능입니다. 적절한 컴퓨팅 자원과 기술을 활용하면 여러 작업을 동시에 수행할 수 있으며, 하위 에이전트를 생성하고 여러 도구를 병렬로 실행할 수 있습니다.
Claude Code는 프로그래밍 가능하여 파이썬 파일을 병렬로 읽는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 미시적 수준에서도 병렬 처리를 통해 작업 속도를 크게 향상시킬 수 있으며, 토큰 반환을 통해 병렬 처리가 가능합니다.
Claude Code로 파일에 병렬 작업을 수행하는 과정을 시연합니다. 각 파일 상단에 한 줄로 요약을 병렬로 작성하는 기능을 보여주며, Shift+Tab을 통해 모든 변경사항이 동시에 적용되는 것을 확인합니다.
병렬 처리의 효율성과 중요성을 설명합니다. 블로킹 작업이 없을 때는 병렬 처리를 적용하여 동시에 더 많은 작업을 수행할 수 있으며, Claude Code 프롬프트에 특정 키워드를 사용하여 이를 활성화할 수 있습니다.
컨텍스트 윈도우의 한계와 정보 손실 문제를 설명합니다. 대화가 길어지고 압축이 반복되면 초기 의도가 약해질 수 있으며, 이는 긴 컨텍스트 윈도우로만 진정한 해결이 가능하다고 강조합니다.
현재 Sonnet은 20만 토큰 컨텍스트에 제한되어 있지만, Anthropic이 곧 50만 토큰 정도의 컨텍스트 윈도우를 가진 Claude 4 모델을 출시할 것으로 예상하며, 더 효과적인 컨텍스트 윈도우의 필요성을 강조합니다.
현재 백만 토큰 컨텍스트 모델의 한계와 2025년에 예상되는 개선점에 대해 논의합니다. 실제로 현재 모델들은 중간에 추적을 놓치는 문제가 있으며, 이 부분이 개선되면 Claude Code와 같은 도구에 큰 발전이 있을 것입니다.
개발자가 컴퓨팅 자원을 최대한 활용해야 하는 중요성을 강조합니다. 백그라운드 작업, 병렬 작업, 로컬 터미널 작업을 항상 실행하여 효율성을 높이는 것이 중요합니다.
채널의 주요 주제인 '우리가 자는 동안에도 작동하는 살아있는 소프트웨어 만들기'에 대해 설명합니다. 엔지니어링 속도가 높아지는 환경에서 경쟁력을 유지하려면 컴퓨팅 자원을 확장해야 합니다.
개발 도구의 스펙트럼을 설명합니다. 한쪽 끝에는 완전히 제어 가능한 터미널 기반 도구가 있고, 다른 쪽에는 쉽게 사용할 수 있는 도구가 있어야 하며, 중간에는 프로그래밍 가능한 데스크톱 앱이 필요합니다.
엔지니어 여러분, 이제 준비하세요. Open
AI의 새로운 Codex와 Anthropic의
Claude Code는 AI 코딩 스펙트럼의 양극단에 있습니다.
한쪽에는 새로운 OpenAI Codex가 있습니다.
이것은 OpenAI 컴퓨팅에서 실행되는
올인원 개발자 에이전트로
백그라운드에서 병렬로 작업을 완료해줍니다.
반대편에는 Claude Code가 있습니다.
가장 성능이 뛰어난 프로그래밍 가능한
에이전트 코딩 도구입니다. Claude Code는
새로운 엔지니어링 기본 요소를 대표합니다.
이것은 일석이조의 거대한 영상입니다.
먼저 Codex를 살펴보고
어떻게 생겼는지, 느낌이 어떤지, 어떻게 작동하는지 보겠습니다.
백그라운드에서 작업이 실행되는 동안,
Claude Code 팀에서 직접 전해주는
놓치면 안 될 다섯 가지 핵심 인사이트를 소개합니다.
그들은 Latent Space 팟캐스트와
훌륭한 인터뷰를 진행했는데
우리가 꼭 논의해야 할 내용입니다.
터미널 AI 코딩이 항상 승리하는 이유에 대해
이야기해야 합니다. 그리고
컴포저빌리티가 중요한 이유를 살펴보겠습니다.
Aider와 Claude를 비교해보고,
단순함이 항상 최고의 제품을 만드는 이유를 논의하며,
그리고 병렬 처리와 백그라운드 작업으로
엔지니어링 생산성을 어떻게
확장할 수 있는지 이야기하겠습니다.
이 영상에서 보시게 될 것처럼, Codex 같은
최신 도구를 사용하면 여러 백그라운드 작업을 실행해
하루 종일 더 많은 컴퓨팅 파워를
활용할 수 있습니다.
기억하세요, 컴퓨팅을 확장하면
성공도 확장됩니다. 만약 여러분이
Codex와 Claude Code 같은 최신
에이전트 코딩 도구를 이해하고 싶다면,
이 영상이 바로 여러분을 위한 것입니다.
Codex를 사용해 봅시다. 깔끔하고 친숙한
인터페이스를 볼 수 있습니다. ChatGPT와
똑같이 생겼네요. 제품의 일관성이 마음에 듭니다.
이 도구를 처음 봤을 때 생각했어요.
"와, 이제 그들이 Codex CLI로 Claude Code를 복사하고
이제 ChatGPT 인터페이스로 Devin을 복사했구나."
어쨌든, 그건 나중에 더 이야기하죠. 몇 가지
작업을 시작해봅시다. 여기서 보시다시피
메인 브랜치에 연결된
Claude Code 프로그래밍 가능한 코드베이스가 있습니다.
활성화된 작업이 없네요. 이제 시작해봅시다.
병렬로 여러 작업을 동시에 시작하겠습니다.
이 도구가 가장 잘하는 일을 시켜봅시다.
이 코드베이스에 대해 가르쳐줘.
어떻게 구성되어 있고, 왜 존재하는지.
하나의 작업이 시작되었습니다. 이 코드베이스에서
버그를 찾아서 수정해봐.
그것도 시작해봅시다. 그리고 좀 더 흥미로운
작업도 시작해볼게요. 이렇게 말해볼게요.
코드베이스 목적에 맞는
새로운 엔지니어링 계획을 만들어줘.
새 마크다운 파일을 생성해.
코드는 변경하지 말고 계획만 세워줘.
이것도 시작해봅시다. 우리는 지금
세 개의 코드베이스 인스턴스를 설정하고 있습니다.
세 명의 주니어 엔지니어, 말하자면
세 명의 인턴이 이 코드베이스에서
일하고 있고 우리는 그냥 앉아있습니다.
이것이 Codex의 큰 장점이죠.
Devon이나 Replit 같은 강력한
에이전트 코딩 도구들의 장점이기도 합니다.
우리는 그냥 프롬프트를 입력하고, 이제
완전한 생태계를 갖게 된 거죠. 에이전트 코딩 도구가
운영하는 완전한 코드베이스 환경을
갖게 되었습니다. 자, 이제
이 작업들 중 하나를 살펴보도록 하겠습니다.
계속해서 이 작업들 중 하나로 들어가봅시다.
이제 그 작업들 중 하나를 살펴보겠습니다.
간단한 코드베이스를 설명하고 정리하는 기능을 살펴보겠습니다.
이곳으로 들어가서 살펴볼 수 있습니다.
여기로 들어가면 정확히 무슨 일이 일어나는지 볼 수 있습니다.
Codex CLI를 사용해 보셨다면
이것이 확실히 Codex를 기반으로 하고 있다는 것을 알 수 있습니다.
내부적으로 Codex를 사용하고 있습니다.
'로그 보기'를 클릭하면 전체 실행 과정을 볼 수 있습니다.
이런 가시성이 정말 마음에 듭니다.
전체 로그를 볼 수 있고,
이 에이전트 워크스페이스 내부에서 일어나는 모든 것을 볼 수 있습니다.
궁금하신 게 있으시면
항상 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지 확인할 수 있습니다.
여기에 출력 결과가 있네요.
어떻게 보이는지 자세히 살펴보겠습니다.
코드베이스를 설명해 줍니다.
좋은 요약과 제품 구성이 나왔네요.
모든 Claude Code 프로그래밍 도구를 요약하고 있습니다.
이 정보는 매우 정확합니다.
이 파일을 가져와서 Cursor를 열고
코드베이스를 살펴보면, 정확히 그 파일이 있는 것을 볼 수 있습니다.
물론 검색도 할 수 있고,
여기서 해당 파일을 볼 수 있습니다.
기본적으로 이 파일이 하는 일이 바로 이것입니다.
Claude Code를 Notion API와 통합합니다.
전부 잘 보입니다.
그리고 여기 목적이 나와 있네요. 정말 궁금했습니다.
전체적으로 Claude Code의 프로그래밍 접근 방식을
시연하고 문서화하는 것이 목적입니다. 완벽하네요.
이 스크립트들은 Python, JavaScript, Shell에서
CLI를 자동화하는 방법과 음성 입력 방법을 보여줍니다.
그리고 Claude Code를 다른 도구 체인과 통합하는 방법도 보여줍니다.
훌륭한 분석입니다.
이 작업에 A+를 주겠습니다. 더 이상 할 말이 없네요.
다른 두 작업이 백그라운드에서 계속 실행 중인 것을 볼 수 있습니다.
두 작업이 모두 방금 완료되었네요.
이 작업들을 살펴보고
Claude Code 개발자들이 Claude Code를 설명하는 내용으로 넘어가겠습니다.
정말 기대됩니다.
이것은 환상적인 팟캐스트입니다.
이 작업들을 확인해 보겠습니다.
버그를 찾아 수정하는 작업입니다.
매우 작은 것인데, 사실 이게 필요하다고 생각하지는 않습니다.
그래도 이 워크플로우를 보여주기 위해 수정을 했네요.
'푸시하고 새 PR 생성'을 누르면 됩니다.
이제 풀 리퀘스트를 볼 수 있습니다.
클릭하면 아직 진행 중인 작업인 것을 볼 수 있습니다.
GitHub에서 그 풀 리퀘스트를 볼 수 있습니다.
잘 보이네요. '대화'로 이동해서 이것을 병합할 수 있습니다.
여기서 이 변경 사항을 추적하고
Cursor를 열면
git pull을 실행하면 이 변경 사항이
바로 여기에 들어오는 것을 볼 수 있습니다.
아주 잘 되었습니다.
8줄의 코드가 제 개발 환경 외부에서 실행되었습니다.
꽤 멋진 기능이죠?
Codex 인터페이스로 돌아가면
이제 병합된 것을 볼 수 있습니다.
'작업 보관'을 누를 수 있습니다.
이것이 Codex입니다.
기본적인 워크플로우는 이렇습니다.
프롬프트를 작성하면 작업이 실행됩니다.
그 다음 코드를 검토하고
코드베이스에 병합합니다.
이런 설명 작업은 기본적으로 정보 제공용입니다.
원할 때마다 그냥 보관할 수 있습니다.
엔지니어링 계획 생성을 살펴보겠습니다.
이 계획은 괜찮아 보이지만 그렇게 흥미롭지는 않네요.
그다지 유용하다고 생각하지 않습니다.
이런 설명 작업들은 기본적으로
정보 제공을 위한 것입니다.
원할 때마다 보관할 수 있습니다.
엔지니어링 계획 생성을 살펴보겠습니다.
이 계획은 괜찮아 보이지만 그다지 흥미롭지 않습니다.
그렇게 유용하다고 생각하지 않네요.
그렇게 흥미롭지 않습니다.
그렇게 유용하다고 생각하지 않아요. 그래서
다른 제안을 하려고 합니다. 이것을 기반으로 다시 작성해보죠
워크플로우를 Claude Code로 순서대로 변환해보겠습니다.
Codex가 완전히 새로운 아이디어로 전환할 수 있을까요?
이전에 했던 작업을 폐기할 수 있을까요?
한번 보죠. 이제 이걸 실행시키고,
이게 실행되는 동안, 몇 가지 다른
프롬프트도 실행해 보겠습니다. 다시 말하지만, 우리는
이것을 백그라운드에서 계속 실행하고 싶습니다.
임의의 엔지니어링 작업을 완료한
이 코드베이스에 대한 테스트 시스템을 어떻게 설계하시겠습니까?
임의의 엔지니어링 작업이 완료된 이 코드베이스를 어떻게 테스트하시겠습니까?
이것을 시작하고,
그런 다음 추가적인 버그가 있는지 찾아보라고 할 겁니다.
좋습니다. 다른 버그를 찾아보고 그걸 시작할 겁니다.
좋아요, 우리는 다른 버그를 찾아볼 것입니다.
또 다른 버그를 찾아보고 시작하겠습니다. 그리고
스펙 계획이 여기서 실패한 것 같네요.
무슨 일이 일어나고 있는지 봅시다. 이것은
막힌 것 같네요. 저는
그냥 다시 시도를 누를 것입니다. 좋아요, 그러니까
그 컨테이너가 다시 시작되고 있습니다.
이제 우리의 관심을 돌려보죠
Claude Code 개발자들과의 이 환상적인 인터뷰로 넘어가 볼게요.
시간 내주셔서 감사합니다. 우리는 Claude Code에 대해
이야기하기 위해 여기 있습니다.
대부분의 사람들이 아마 들어봤을 겁니다. 우리는
꽤 많은 사람들이 시도해봤다고 생각합니다.
하지만 크리스에게 먼저 명확한 정의를 들어봅시다.
Claude Code가 정확히 무엇인가요?
네, Claude Code는 터미널에서 실행되는 Claude입니다.
Claude는 다양한 인터페이스를 가지고 있죠.
데스크톱 버전이 있고, 웹 버전이 있고,
그리고 Claude Code가 있습니다.
Boris와 Cat에게 큰 박수를 보냅니다.
Claude Code는 정말 놀라운 제품입니다.
터미널에서 실행되기 때문이죠.
웹이나 데스크톱에서는 얻을 수 없는
다양한 기능에 접근할 수 있습니다.
그래서 bash 명령을 실행할 수 있고,
현재 디렉토리의 모든 파일을 볼 수 있으며
그 모든 것을 에이전트처럼 수행합니다.
현재 디렉토리의 모든 파일을 볼 수 있고
이 모든 것을 자율적으로 수행합니다. 좋아요,
여기서 잠깐 멈추고 그것이 실제로 무엇을 의미하는지 이야기해야겠네요.
좋아요, Claude Code가 터미널에서 실행된다는 사실은
이해해야 할 중요한 세부사항입니다.
터미널은 엔지니어링 작업에서 가장 높은 레버리지 포인트입니다.
왼쪽에는 컨트롤이 있고, 오른쪽에는
사용 편의성이 있습니다. 이것은 모든 AI 코딩과
모든 에이전트 코딩 도구가 위치한 평면입니다.
왼쪽 최대 제어권을 갖는 곳에는
모든 터미널 애플리케이션이 있습니다.
터미널은 가장 큰 영향력을 발휘할 수 있는
엔지니어링 작업이 일어날 수 있는 곳입니다.
왜냐고요? 가장 많은 제어권을 갖기 때문입니다.
터미널에서 모든 것을 할 수 있습니다.
하지만 그것은 공짜가 아닙니다, 맞죠? 제어권은 시간이 듭니다.
제어권은 노력이 필요합니다. 경험이 필요합니다. 알겠죠?
이제 위로 올라가면
데스크톱 앱이 나옵니다. 이것은
행복한 중간 지점입니다. 많은 제어권을 얻으면서도
웹 앱과 같은 기능도 얻을 수 있습니다, 맞죠?
이곳은 Cursor, VS Code,
Wind Surfer가 위치한 곳입니다.
그래서 이것은 좋은 위치입니다. 그리고 맨 위에는
웹 앱이 있습니다. 웹 앱은
환상적입니다. 사용하기가 가장 쉽습니다.
초보 코더와 시니어 이상 레벨의
엔지니어 모두 웹 앱에 많은 시간을 보냅니다.
이는 사용하기가 가장 쉽기 때문입니다.
초보 코더와 고급 엔지니어 모두
웹 앱에 많은 시간을 보냅니다.
이는 웹 앱이 가장
가장 사용하기 쉽기 때문입니다. 투자 대비
효율이 가장 높지만 제어 능력을 희생해야 합니다.
이런 사용하기 쉬운 도구들은
매우 독선적입니다. 무엇을 해야 하는지
알려주고, 어떻게 해야 하는지 알려주며
대부분 그들이 원하는 방식으로 따라야 합니다.
이것이 우리가 하는 트레이드오프입니다. 우리는 새로운
코덱스를 가지고 있습니다. 이것은 웹 애플리케이션으로,
사용하기 쉽지만 많은 제어 능력을
포기해야 합니다. 엔지니어로서 우리는
최대한의 제어 능력을 원합니다. 그리고
새로운 프로그래밍 가능한 에이전트 코딩
도구인 클라우드 코드는 우리가 구축하는 것에 대해
최대한의 제어 능력을 제공합니다.
우리는 새로운 ADW(에이전트 워크플로우)를
구축할 수 있는데, 이는 에이전트 워크플로우라고도 하며
이 도구가 존재하기 전에는 실제로
구축이 불가능했던 것들입니다.
이것이 스펙트럼입니다. 제어 능력과
사용 용이성 사이에서 언제 트레이드오프를
할지 아는 것이 정말 중요합니다. 저는
어느 하나가 다른 것보다 더 낫다고 말하는 것이 아닙니다.
정말 중요한 것은 트레이드오프를 관리하고
작업에 가장 적합한 도구를 사용하는 것입니다.
하지만 네, 이것은 일종의 미친 연구 프로젝트이고
확실히 다소 기본적이고 단순합니다.
음, 하지만 그래요, 이것은 터미널에 있는
에이전트 같은 거죠. 맞아요. 이런 것들이
시작되는 방식이죠. 네. 그래서 이것을 빨리
짚고 넘어가는 것이 중요합니다.
미친 연구 프로젝트입니다. 기본적인
터미널 에이전트죠. 이 채널에서
몇 번 이야기했지만, 이것이 에이전트라는 사실이
다른 종류의 도구로 만듭니다. 자, 어떻게
훌륭한 에이전트를 만들까요? 어떤 도구든
호출할 수 있는 강력한 언어 모델과
올바른 에이전트 아키텍처가 필요합니다. 이것은
차별화된 도구입니다. 이것은
다른 유형의 애플리케이션 구조입니다.
클라우드 코드는 이전에 존재하지 않았던
새로운 형태의 도구입니다. 이것은
최초로 성공적인 다목적
에이전트 중 하나입니다. 여기 클라우드 코드의 내장
도구들이 있습니다. 에이전트의 기능을 이해하고 싶다면,
도구를 살펴보고 이해하기만 하면 됩니다.
이 목록은 클라우드 코드 팀이 얼마나 많이 배포하는지
고려하면 약간 오래된 것일 수 있지만,
이 목록에서 핵심 도구들을 볼 수 있습니다.
Anthropic 내에서 이러한 프로젝트 중 하나를
발전시키는 과정은 어떻게 되나요?
일반적으로 Anthropic에서는
'가장 단순한 것부터 시작하라'는
제품 원칙을 가지고 있습니다. 우리가 제품을
구축하는 방식은 정말 그 원칙에 기반합니다.
가능한 한 적은 인력으로 일을 진행하고
모든 것을 최대한 간결하게 유지합니다.
제약 조건이 실제로 꽤 도움이 되기 때문입니다.
이 경우에는 확장하기 전에 제품-시장 적합성의
징후를 보고 싶었습니다. 네. 이것이 큰 아이디어입니다.
Pack 멤버들은 KISS 원칙을 알고 있습니다.
'Keep it simple stupid'은 같은 개념입니다.
이것이 최고의 도구를 만들고
다른 사람보다 먼저 출시하는 방법입니다.
단순함은 엔지니어링 작업에서
가장 중요한 속성 중 하나입니다.
가치의 증거를 생성할 수 있기 때문입니다.
작동하는 시스템이 갖춰지면,
더 큰 작업 시스템을 구축하기가
훨씬 쉬워집니다. 단, 작은 작동 시스템이
먼저 있어야만 가능합니다. 항상 가치의 증거를
찾으세요. 복잡한 시스템을 구축한 후
가치를 증명할 수 없다면
그건 시간 낭비일 뿐입니다. 작동하는 시스템이 있으면
더 큰 작업 시스템을 구축하기가 훨씬 쉽지만
먼저 작은 시스템을 만들고 나서 더 큰 작동 시스템을 구축할 수 있습니다.
그러나 이것은 작은 작동 시스템이 먼저 있기 때문에 가능한 것입니다.
항상 가치 증명을 먼저 찾으세요.
가장 작은 규모의 유용한 기능을 개발하고
거기서부터 확장해 나가세요.
Claude Code 내부에서도 이런 원칙을 볼 수 있습니다.
정말 미니멀하고 모든 것이 굉장히 직관적입니다.
그냥 작성을 시작하면 됩니다. 단지 프롬프트일 뿐이죠.
Claude Code는 분명히 시간이 지남에 따라
더 강력해진 간단한 도구입니다.
자, 이제 Codex 작업으로 다시 전환해 보겠습니다.
두 가지 테스트는 성공했고
엔지니어링 스펙 작업은 실패한 것 같네요.
괜찮습니다. 저는 그것에 대해 크게 신경 쓰지 않습니다.
테스트 시스템 설계를 살펴보겠습니다.
여기 좋은 설명이 있네요.
텍스트 파일에 쓰고 JSON 파일로 출력하는
출력 형식에 대한 내용이 있습니다.
정확히 이해했네요. 여기서 제가 찾던 답변은
Claude Code가 제공하는 출력 형식을 사용하여
파일에 쓴 다음 그 파일들을 검증할 수 있다는 것입니다.
이것은 강력한 검증 형태입니다.
여기서 볼 수 있듯이 JSON이나 스트리밍 JSON 출력을 사용하면
파일을 작성한 후에 검증할 수 있습니다.
이것은 강력한 검증 형태입니다.
여기서 볼 수 있듯이 JSON이나 스트리밍 JSON 출력을 사용하면
테스트 하네스가 결과를 프로그래밍 방식으로 파싱하기 쉽습니다.
이것이 제가 정확히 찾고 있던 것입니다.
그리고 여기서는 심지어 Anthropic의
코드베이스 내 파일 중 하나를 참조하고 있습니다.
Claude Code의 출력을 검증하는 방법을 요약하고 있네요.
이건 훌륭해 보입니다.
원한다면 예제 테스트를 작성해 보라고 할 수 있습니다.
test_star.py를 작성해 보겠습니다.
여기서 저는 매우 구체적으로 지시하고 있습니다.
지시를 따를 수 있는지 확인하고 싶습니다.
여기에 배치하고 이 접두사를 사용하도록 확인하세요.
우리는 이 테스트 접두사를 원합니다.
pytest를 사용하고
제가 지시한대로 정확히 따를 수 있는지 확인하고 싶습니다.
여기에 배치하고 이 접두사를 사용하도록 확인하세요.
맞습니다. 우리는 이 테스트 접두사가 필요합니다. pytest를 사용하고
--output-format 플래그를 사용하세요.
좋습니다, 이제 시작해 보겠습니다.
이러한 워크플로우의 좋은 점,
Codex의 좋은 점은
아이디어를 테스트해 볼 수 있다는 것입니다.
코드는 완전히 상품화되었습니다.
이 컴퓨팅 자원을 활용해서 실험하고,
다양한 아이디어를 시도하고, 백그라운드에서 실행할 수 있습니다.
물론 요즘 우리가 지불하는
미친 구독료를 지불한 후에는
우리에게 실질적인 비용은 0입니다.
그러니 구매한 컴퓨팅 자원을
확실히 활용하세요.
추가적인 버그를 찾아보겠습니다.
이것을 확인해 보겠습니다. 이건 전혀
실제 이슈처럼 보이지 않네요.
이게 무엇을 보고하는지 확실하지 않습니다.
그냥 이것을 나가서
이 작업을 아카이브하고 무슨 일이 일어나고 있는지 확인해 보겠습니다.
어떤 이유에서든 이 인스턴스가 망가진 것 같습니다.
프롬프트를 복사하겠습니다.
이것을 나가서 여기에 다시 붙여넣겠습니다.
이것을 시작하고 이전 작업을 아카이브하겠습니다.
좋습니다. 하나 강조하고 싶은 것은
Codex를 사용한 에이전트 코딩의
이 새로운 패러다임에 대한 것입니다.
이 완전 클라우드 기반 시스템은
모든 것이 클라우드에서 일어나고 사용하기 매우 쉽습니다.
그냥 프롬프트를 쏟아내세요. 아이디어를 마구 던지세요.
모든 것이 클라우드에서 일어나고
사용하기 매우 쉽습니다.
그냥 프롬프트를 마구 던지고 아이디어를 발사하세요.
이렇게 쉬웠던 적이 없었습니다.
탐색하고, 프로토타입을 만들고, 빠르게 수정사항을 만들기가 더 저렴해졌죠.
이것이 코덱스의 가장 큰 혁신입니다.
아이디어와 최소한의 프로토타입 사이의
마찰을 다시 한번 줄여주는 겁니다.
의미 있는 것을 만들고 있다면,
정말 강력한 스펙을 구축하고 싶을 겁니다.
여기에 붙여넣고, 별도 브랜치에 병합하고,
PR을 내려받은 다음,
자신의 개발자 인스턴스에서 작업하게 될 겁니다.
그리고 더 직접적인 방식으로 작업할 겁니다.
데스크톱 애플리케이션 수준의 제어 가능성을 가진
커서의 에이전트 같은 더 낮은 수준의 것을 실행하거나
아니면 베어메탈까지 내려가서
클라우드 코드 같은 도구로 완전한 제어를 얻을 수도 있죠.
이건 정말 좋은 일입니다. 이제 우리에게는
많은 옵션이 있고 컴퓨팅 파워를 활용하는
다양한 방법이 있습니다. 이제 질문은
우리가 할 수 있는지와 비용이 얼마인지입니다.
이러한 작업들이 배경에서 실행되는 동안
업계의 최고 전문가들, 클라우드 코드
개발자들에게서 계속 배워봅시다.
캣에게 궁금한데, 이런 제품을 PM하는 것을
어떻게 보시나요? 이런 속도는 본 적이 없는데요.
저는 꽤 가벼운 터치로 PM 업무를 합니다.
보리스와 팀은 정말 뛰어난 제품 사상가들입니다.
그래서 실제로는 하향식 접근이 거의 없어요.
저는 주로 장애물이 생기면 길을 열어주고
법적, 마케팅 등의 관점에서 모든 것이 순조롭게
진행되도록 확인하는 역할을 하고 있어요.
이건 정말 훌륭한 PM 업무이자
뛰어난 리더십이라고 말하고 싶습니다.
이전 직장에서 저는 AI를 사용하여
회계 문서 공간에서 정보를 예측하는
선임 플랫폼 엔지니어였습니다.
그게 요약이죠. 그곳은 제가 일하기 가장 좋아했던
곳 중 하나였는데, CTO가 캣이 여기서 언급한
것과 정확히 같은 일을 했기 때문입니다.
길을 열어주고, 우리가 필요한 모든 자원,
모든 도구, 모든 답변을 확보하도록 했죠.
이것이 전체 엔지니어링 조직이
시간, 에너지, 주의력을 한 가지 일에만
집중하기 쉽게 만들었습니다.
그리고 우리가 긴 중단 없는 집중 상태로
시간을 보낼 수 있게 해주었습니다.
이것이 엔지니어링에서 가장 중요합니다.
이 공간에는 너무 많은 노이즈가 있습니다.
놓칠 것이 항상 있죠. 하지만 그 긴 집중 체인이
당신의 작업을 옆에 앉은 엔지니어와
차별화할 것입니다.
이 많은 부분이 캣과 보리스 같은 훌륭한 엔지니어링
문화와 훌륭한 리더들에 의해 주도됩니다.
그들은 단순하게 유지하는 데 집중하고
팀을 위해 길을 열어주는 데 집중합니다.
이것은 모든 엔지니어링 리더, 모든 엔지니어링
매니저에게 중요한 주제입니다. 팀을 위해 길을 열어주세요.
솔선수범하고 그들이 가질 수 있는 모든 컴퓨팅
자원에 접근할 수 있게 해주고
컴퓨팅을 엔지니어링에 통합하세요.
이 공간에는 항상 놓칠 수 있는
무언가가 있습니다. 하지만 긴 집중 체인이
당신의 작업을 옆 사람과 차별화할 것입니다.
그리고 이런 많은 부분이 훌륭한 엔지니어링 문화와
캣과 보리스 같은 훌륭한 리더들에 의해 주도됩니다.
그들은 단순함을 유지하는 데 집중하고
팀을 위해 길을 열어주는 데 집중합니다.
이것은 모든 엔지니어링 리더, 모든 엔지니어링
매니저에게 중요한 주제입니다. 팀을 위해 길을 열어주세요.
솔선수범하고 가능한 모든 컴퓨팅 자원에
접근할 수 있게 해주세요.
그리고 컴퓨팅을 엔지니어링에 통합하세요.
아마 여러분은 Ader에 익숙할 텐데,
우리 디스코드에서 사람들이 좋아하는
또 다른 도구입니다.
클라우드 코드가 출시되었을 때...
에이더(Aider)에 대해 잘 아실 텐데,
우리 디스코드 사용자들이 정말 좋아하던 툴이죠.
그리고 클라우드 코드가 출시됐을 때도
같은 사람들이 클라우드 코드를 좋아했어요. 음,
혹시 거기서 영감을 받은 부분이나
다르게 구현한 것들에 대해
디자인 원칙 같은 측면에서
다른 방향으로 간 부분이 있으신가요?
음, 에이더는 안트로픽 내부에서
우리가 사용하던 '클라이드'라는 내부 도구에
영감을 줬고, 그게 바로
클라우드 코드의 전신이에요. 그래서 네,
에이더가 클라이드에 영감을 주었고, 클라이드가 클라우드 코드에 영감을 줬죠.
와, 정말 멋지네요. 완전히 이해가 됩니다.
에이더는 정말 중요한 도구인데,
단지 최고의 오픈소스 AI 코딩 도구여서가 아니라,
출시 이후 거의 모든 도구의 길을 닦았기 때문이죠.
여기에는 최근의 에이전트 코딩 도구들도 포함됩니다.
저희 채널에서는 몇 년 동안 에이더를 사용해 왔어요.
저희가 AI 코딩을 처음으로 진지하게 다루고
보여준 채널 중 하나였죠.
에이더가 그 이후의 모든 도구에
미친 영향을 보는 것은 정말 멋진 일입니다.
에이더의 개발자인 폴에게 정말 큰 찬사를 보냅니다.
그리고 모든 걸 한 번에 다 시도해볼 수는 없으니까
제가 궁금한 건 클라우드 코드를
여러 옵션들 중에서 어디에 위치시키시나요?
음, 클라우드에게 이 모든 도구들을 비교해달라고
물어볼 수도 있겠죠.
자기 편애 없이 대답할지 궁금하네요.
클라우드는 엔지니어링을 합니다. 글쎄요.
우리도 사내에서 이런 도구들을 다 사용해요.
이 모든 것들의 큰 팬이죠.
클라우드 코드는 분명히 다른 도구들과는 좀 달라요.
훨씬 더 원시적이라고 할 수 있죠.
제가 말했듯이, 그 위에 크고 아름다운 UI가 없어요.
모델에 직접 접근할 수 있는 가장 원시적인 형태입니다.
가장 raw한 형태죠.
그래서 만약 모델에 직접 접근할 수 있는
파워 툴을 사용하고 싶고,
클라우드를 자동화에 사용하고 싶다면,
예를 들어 대규모 워크로드에
사용하고 싶다면 말이죠.
이런 것들을 자동화하는데
클라우드를 사용하려면...
이건 정말 중요한 부분이에요.
우리가 논의했듯이, 최대한의 제어 권한을 제공합니다.
모델에 직접 접근할 수 있고,
가볍고 얇은 에이전트 아키텍처를 통해
정말 효과적인 방식으로 모델을 활용할 수 있죠.
이것이 바로 클라우드 코드의 핵심입니다.
적절한 도구를 가진 모델 위에
얇은 에이전트 레이어를 얹은 것이죠.
그리고 이것이 클라우드 코드가 차별화된 도구인 이유입니다.
이것은 엔지니어링의 새로운 원시 요소로,
이 도구 출시 이전에는
불가능했던 워크플로우를
설계하고 구축할 수 있게 해줍니다.
좋습니다, 이것이 우리가 얘기했던
최대한의 제어권에 관한 부분입니다.
이것이 클라우드 코드와 다른 모든 도구들 간의
큰 차이점이죠.
또한 보리스가 한 말이 마음에 듭니다.
그들은 사내에서 이 모든 도구들을 사용한다고 했어요.
각각 다른 유형의 도구들이고,
컴퓨팅 이점을 높이기 위해
함께 사용하고 싶을 거예요.
예를 들어 천 개의 린트 위반 사항이 있고
클라우드의 인스턴스 천 개를 시작해서
각각을 수정하고 싶다면,
그런 다음 PR을 만들고 싶다면
클라우드 코드가 바로 좋은 도구입니다.
이런 경우에 적합한 도구죠.
그러니까 좋은 도구네요. 알겠어요. 이건
파워 워크로드, 파워 유저를 위한 도구예요.
네. 음... 그게 적절한 위치인 것 같아요.
좋네요. 맞아요. 그게 가장 적절한 표현이죠,
맞죠? 파워 워크로드를 위한
파워 유저를 위한 도구. 다시 말하자면,
최대한의 제어와 최대한의
기능을 제공하는 주제를 강조하는 거죠.
이것이 우리가 클라우드 코드에 많은 초점을 맞춘 이유입니다.
그리고 명확하게 말하자면, Aider는
이전 세대에 있었던 도구였어요. 처음에는 AI
코딩이 있었고 이제는 에이전트 코딩이 있죠.
AI 코딩은 단순히 코드를 작성하는 것으로,
프롬프트를 사용해 코드를 생성하는 겁니다.
이것은 훌륭하고 많은 일을 할 수 있죠. 이것이
앞으로 채널에서 할 모든 것의 기초가 됩니다.
꼭 구독해 두시고, 이제 우리는 에이전트 코딩을 갖게 되었습니다.
강력한 모델과 적절한 에이전트 아키텍처를 가진 도구가
핵심 아이디어예요. 이것이 저수준의 강력하고
에이전트 기반 프로그래밍 도구인
클라우드 코드와 다른 모든 도구들을
차별화하는 요소입니다.
비용 문제는 흥미롭네요. 내부 직원들은 비용을 지불하나요,
아니면 무료로 사용하나요? Anthropic에서 일하면
원하는 만큼 매일 이 도구를 실행할 수 있나요?
내부적으로는 무료입니다.
좋네요, 정말 대단해요.
모든 사람이 무료로 사용할 수 있다면
엄청나게 큰 영향을 미칠 거예요.
모두가 무료로 사용할 수 있다면
정말 대단할 거예요.
음, 20센트나 들었어? 이렇게 많이 지불했다니 믿을 수 없어.
이 도구를 더 효율적으로 만드는 것이
당신의 책임이라고 생각하나요?
아니면 그건 이 도구의 주요 목표가 아닌가요?
우리는 Claude Code를 모델에서
가장 스마트한 기능을 제공하는 도구로 보고 있어요.
비용에 신경을 쓰는 이유는
지연 시간과 매우 관련이 있기 때문이며,
이 도구가 굉장히 빠르게 작동하고
작업을 철저히 수행하도록 하고 싶습니다.
모든 생성되는 토큰에 대해
의도적으로 신중하게 접근하고 싶습니다.
사용자들에게 비용을 더 잘 전달하기 위해
더 많은 일을 할 수 있을 것 같아요.
현재 우리가 보고 있는 비용은
활성 사용자 한 명당 하루에 약 6달러 정도입니다.
그래서... 와, 하루에 6달러요?
제 지난 주 비용을 화면에 띄워보겠습니다.
저는 하루 6달러보다 훨씬 더 많이 사용하고 있어요.
아마 저는 클라우드 코드의 파워 유저인 것 같네요.
댓글로 여러분이 대략 어느 정도의
가격대를 사용하는지 알려주세요.
최근에 Claude Mac 구독을 시작했는데,
이건 정말 꿈같은 경험이었습니다.
이제 원하는 만큼 프롬프트를 입력할 수 있어요.
지금까지 정말 환상적이었다고 말해야겠어요.
속도 제한에 한 번도 걸리지 않았고,
비록 이 도구로 컴퓨팅 능력을
더 확장해야 한다는 것은 확실히 알고 있습니다.
그리고 지금까지 정말 환상적이었어요.
속도 제한에 한 번도 걸리지 않았지만,
이 도구로 컴퓨팅 능력을
더 확장해야 한다는 것은 확실합니다.
그렇게 하기 위한 몇 가지 큰 아이디어가 있어요.
강력한 에이전트 루프에 대해
채널에서 이야기할 예정이니
꼭 구독해 두세요.
네, 그냥 언급하고 싶었는데
저는 이제 ChatGPT Pro와 Claude Max 구독을
모두 사용하고 있습니다.
더 많은 컴퓨팅 자원을 확장할 수 있도록요.
아마 이 두 가지가 지금 모든 엔지니어가
가져야 할 가장 중요한 구독일 겁니다.
여기서 아끼려고 하면 나중에 손해를 볼 거예요.
하루에 6달러면, 그건 정말 새발의 피죠.
매달로 치면 좀 비싸게 느껴질 수 있지만
커서(Cursor)에서는 좀 더 높게 나오긴 하죠.
하지만 저는 그게 터무니없다고 생각하진 않아요.
제가 생각하기에 이건 비용의 문제가 아니라
투자수익률(ROI)의 문제입니다.
평균적인 엔지니어 급여를 생각해 보면,
엔지니어는 매우 비싼 인력이죠.
만약 엔지니어의 생산성을
50-70% 향상시킬 수 있다면,
그건 정말 큰 가치가 있습니다. 맞아요.
네, 네, 네.
이건 정말 중요한 내용이에요.
이 점을 언급해줘서 기쁩니다.
많은 엔지니어들이 여기서 중대한 실수를 합니다.
여러분의 시간이 가장 귀중한 자원입니다.
다시 한 번 말씀드리겠습니다.
여러분의 시간이 가장 귀중한 자원입니다.
그 가치를 이해하면 엄청난 보상을 받게 될 겁니다.
엔지니어링 시간의 가치를 이해하고,
더 적은 시간에 더 많은 일을 하기 위해
비용을 지불해야 합니다.
50달러를 지불하고 100달러 가치의
엔지니어링 작업을 할 수 있다면,
계속해서 그 버튼을 눌러야 합니다.
반복해서 계속 눌러야 합니다.
명확하게 말씀드리자면, 이것이 제가
클라우드 코드 구독을 선택한 이유입니다.
그리고 ChatGPT 프로 구독을 한 이유이기도 합니다.
프리미엄 컴퓨팅 자원에 액세스하고
이를 활용해 더 많은 일을 더 빨리 처리하는 것,
그게 핵심입니다.
속도는 정말 중요합니다.
한 달 안에 작업을 완료하는 게 중요한 게 아니라,
다음 주나 3일 안에, 또는 내일이나
2시간 안에 그 작업을 출시할 수 있느냐가 중요합니다.
이것이 컴퓨팅 자원을 효과적으로 활용하는 GenAI 엔지니어들과
그렇지 못한 엔지니어들 사이의
큰 차이점이 될 겁니다.
우리 채널에서 많은 시간을 이 주제에 할애했죠.
결국은 컴퓨팅 우위를 높이는 것이
핵심입니다.
이런 도구들을 함께 사용하고, 더 많은 일을 해내며,
다른 누구보다 컴퓨팅 자원을 잘 활용하세요.
여러분은 곡선의 끝에 있는 희귀한 그룹,
즉 클라우드 코드나 코덱스 같은 훌륭한 도구를 활용해
병렬로 더 많은 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있는
그룹에 속하길 원해야 합니다. 코덱스 얘기가 나왔으니,
우리 작업이 어떻게 진행되고 있는지 볼까요?
어디까지 진행됐는지 확인해 보죠.
새로운 엔지니어링 계획을 만들었으니,
살펴보겠습니다. 이건 동일한 프롬프트죠?
새로운 아이디어를 내달라고 요청한 거예요.
미래 개선사항에 대해. 목표는 여러 언어와
워크플로우에 걸친 프로그래밍 가능한
에이전트 코딩을 보여주는 것입니다.
기본적으로 새로운 예제를 만들고 싶은 거죠.
이것에 너무 많은 생각을 할 필요는 없습니다.
제 시간을 너무 많이 쓰고 싶지 않아요.
그냥 컴퓨팅 자원을 활용해서
어떤 결과가 나오는지 보면 돼요.
우리가 좋아하는 아이디어를 발견할 수 있을 겁니다.
컴퓨팅 자원의 활용에서 많이 간과되는 부분은
아이디어 발상입니다. 아이디어를 자유롭게 흐르게 하고,
여러 가지를 시도하고 실험해 보는 거죠.
컴퓨팅 자원이 여러분의 작업에 대해
어떻게 생각하는지 확인해 보는 겁니다.
당신이 한 작업에 대해 AI가 어떻게 생각하는지 확인해보세요.
가끔씩, 5번에 한 번 정도, 아니면 8번에 한 번 정도,
프롬프트에 대해 정말 새로운 것을 제안해줄 겁니다.
전에는 상상도 못했던 방식으로 도움을 주는
무언가를 만들어 낼 거예요. 이것 좋네요.
좋아요, 이제 진행해 보겠습니다.
여기 1번과 3번 아이디어를 구현해보세요.
크로스 언어 예제와 자동화된 테스팅을 말이죠.
실행해보고 어떤 결과가 나오는지 확인해봅시다.
자, 실행시켜 보고 결과를 확인해 봅시다.
우리는 컴퓨팅 파워가 준비되어 있습니다.
왜 사용하지 않겠어요? 그리고 여기
새로운 테스팅 시스템을 디자인하고 있네요.
이것은 아직 작업 중인 것 같습니다.
로그를 확인해보면 이 시스템이
아직 실행 중인 것을 볼 수 있습니다. 좋습니다.
여기 예제가 하나 있네요. 매우 흥미롭습니다.
Claude 테스팅 v1이네요. 이건 모듈인 것 같고
그리고 여기에 테스트가 있네요. 좋습니다.
그리고 이건 안전한 프롬프트입니다.
먼저 Claude 도구를 확인할 겁니다. 정말 환상적이네요.
다시 말하지만, 변경 사항이 마음에 들면
Push 버튼을 누르고 새 PR을 만들고
Pull Request 보기를 누르면 됩니다.
여기 새 PR이 있습니다. 이제
머지를 눌러서 코드베이스에 추가하겠습니다.
이제 당연히 Cursor를 열 수 있고,
pull하고, fast-forward로 이제
코드베이스에 이 두 개의 새 파일이 준비되었습니다.
다시 말하지만, 정말 좋네요. 컴퓨팅 파워가
백그라운드에서 나를 위해 일하고 있습니다.
제가 아무것도 하고 있지 않지만 작동하고 있죠.
그리고 이것이 어디로 발전할지 상상할 수 있을 겁니다.
더 크고 강력한 기능으로 확장할 수 있을 겁니다.
이는 우리가 채널 내에서 이야기하는
큰 아이디어로 돌아가게 됩니다.
좋은 계획이 곧 좋은 프롬프팅입니다.
Codex와 Claude Code 같은 강력한 도구를
확장하는 방법은 더 포괄적인 계획을 작성하는 것입니다.
더 많은 작업을 우리 대신 수행하도록 말이죠.
랜덤한 프롬프트를 입력하는 대신,
코드베이스를 살펴보고 전체 기능을 계획하거나
AI 코딩 도구와 함께 더 포괄적인 계획을 세울 수 있습니다.
우리의 에이전트 코딩 도구와 함께 말이죠.
AI로 계획하고 초안을 작성한 다음
전체 계획을 여기에 넣고 구축하도록 할 수 있습니다.
이제 머지되었으니 아카이브하겠습니다.
이것도 아카이브하겠습니다.
솔직히 저는 Codex의 큰 팬입니다.
지금까지 이 도구가 마음에 들어요.
질문은 얼마나 멀리 활용할 수 있느냐입니다.
우리는 채널에서 계속 이를 탐구할 예정입니다.
구독해주세요. 이제 마무리로
Claude Code 제작자들의 핵심 아이디어를 살펴보겠습니다.
Aider의 Paul은 항상 얼마나 많은 부분이
Aider에 의해 코딩되었는지 말합니다.
그렇다면 질문은 얼마나 많은 부분이
Claude Code에 의해 코딩되었느냐입니다.
50% 정도의 숫자가 있을지 궁금하네요.
꽤 높죠. 아마 80%에 가까울 겁니다.
네, 매우 높죠. 80%는 좋은 수치라고 생각합니다.
만약 여전히 수동으로 코드를 타이핑하고 있다면,
그건 정말 재앙이라고 생각합니다.
최소한 AI 코딩 도구와 함께
반복적으로 계획을 세우는 방식으로
전환해야 합니다.
네, 정말 그렇습니다.
80%는 정말 좋은 수치입니다.
여전히 수동으로 코드를 타이핑하고 있다면,
그건 완전한 재앙이라고 생각합니다.
최소한 AI 코딩 도구와 함께
반복적으로 계획을 세우는 방식으로 전환해야 합니다.
도구를 사용해 반복적으로 계획을 세우세요. 프로세스의 양쪽 끝, 즉
계획과 검토에 집중하세요.
많은 검토가 필요합니다. 그리고 사람이 직접 하는 코드 리뷰도 필요하죠.
네, 많은 사람의 코드 리뷰가 필요합니다.
맞아요, 그게 완벽합니다.
Claude 코드의 경우 많은 사람의 코드 리뷰가 필요합니다.
내부적으로 GitHub 레포에서
GitHub 액션을 실행하는데,
이 GitHub 액션이 Claude 코드를
로컬 슬래시 명령어로 호출합니다.
그 슬래시 명령어는 'lint'로, Claude를 사용해
린터를 실행하는 겁니다.
이건 전통적인 린터로는 꽤 어려운 작업들을 수행합니다.
정적 분석 기반의 린터로는 어려운 것들이죠.
우리가 확인하는 특정 항목들이 있는데,
표현하기 상당히 까다로운 것들입니다.
이론적으로는 린트 규칙을 직접 작성할 수 있지만,
솔직히 말하면
마크다운에 한 줄의 글머리 기호를 작성하고
로컬 명령어로 커밋하는 게 훨씬 쉽죠.
네, 맞아요.
보리스가 방금 엔지니어링의 미래를
그 첫 번째 버전으로 완벽하게 설명했습니다.
린팅, 문서화, 테스트 작성 -
이것들은 Claude 코드로 구축할 수 있는
워크플로우 타입의 낮게 달린 열매들이죠.
Claude 코드와 같은 프로그래밍 가능한
저수준 터미널 기반 도구를 사용하면
이러한 강력한 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
코딩 에이전트를 삽입하고
스택 어디에나 배치할 수 있죠.
Pack에서는 이를 ADW라고 부릅니다.
더 일반적으로는 에이전트 워크플로우라고 불리지만,
미래에는 그냥 스크립트라고 불릴 겁니다.
그리고 Claude 코드 같은 에이전트 코딩 도구가
이런 프롬프트를 스크립트 내에서 실행하는 것이
당연해질 겁니다. 우리 엔지니어링 스택 전반에서
매우 높은 정확도로 말이죠.
이것은 큰 아이디어입니다. 이에 대해 앞으로 더 얘기해봅시다.
당신이 언급한 린터 부분에 대해,
사람들이 처음에는 그냥 넘어갈 수도 있지만,
규칙 기반 린팅에서 의미론적 린팅으로 전환하는 것은
정말 좋고 매우 중요한 변화입니다.
많은 회사들이 자율적인 PR 리뷰를 어떻게 할지 고민하는데,
피드백 루프를 닫거나 개선하는 방법에 대한
당신의 생각이 궁금합니다.
와, 피드백 루프를 닫다. 정말 강력한 아이디어죠.
코드가 스스로 작성되게 하는 겁니다.
Pack 멤버들은 이런 아이디어에 익숙하실 겁니다.
특히 무엇을 검토해야 하는지 알아내는 것, 즉
내가 정말 이 모든 것을 읽어야 하는가? 대부분이
꽤 표준적으로 보이는데, 이런 고민이죠.
네, 매우 오픈엔드 질문이지만,
당신의 생각을 듣고 싶습니다.
네, 우리는 Claude가 내부적으로
코드 리뷰를 수행하는 몇 가지 실험을 하고 있습니다.
아직 결과에 완전히 만족하지는 않아서,
공개하고 싶지는 않습니다.
우리가 생각하는 방식은 Claude 코드가
일종의 기본 요소라는 것입니다.
그래서 코드 리뷰 도구를 만들고 싶다면
그렇게 할 수 있습니다.
당신이 원한다면
이것으로 그런 도구를 만들 수 있습니다.
알겠습니다, 그것은
매우 열린 질문이지만,
어떤 생각이라도 공유해 주시면 좋겠습니다.
네, 우리는 Claude가 내부적으로
코드 리뷰를 수행하는 몇 가지 실험을 하고 있습니다.
아직 결과에 완전히 만족하지는 않아서,
지금은 공개할 준비가 되지 않았습니다.
우리가 생각하는 방식은
Claude 코드는 일종의 기본 요소라는 것입니다.
제가 앞서 말했듯이, 이것은 기본 요소입니다. 그래서
코드 리뷰 도구를 만들고 싶다면 가능합니다.
만약 여러분이 보안 스캐닝이나
취약점 스캐닝 도구를 구축하고 싶다면,
그것도 가능합니다. 의미론적 린터를
만들고 싶다면, 그것도 할 수 있죠. 그리고
코드를 이용하면 이런 것들을 하고 싶을 때
단 몇 줄의 코드만으로 가능하게 됩니다. 네, 이건
정말 놀라운 일이죠. 그리고 다시 말하지만, 이것은
핵심 아이디어를 정확히 짚어내고 있습니다. Claude Code는
기본 요소이며, 완전한 제어권을 제공합니다.
원하는 것을 무엇이든 구축할 수 있죠. 그리고 엔지니어로서,
다양한 도구들을 활용하는 것이 중요합니다.
작업에 맞는 적절한 도구를 선택할 수 있도록요.
일반적으로 엔지니어들은 자신이 가장 익숙한 도구나
가장 인기 있는 도구, 또는 사용하기 쉬운 도구를
선택하는 경향이 있습니다. 하지만 항상
현 시대에 맞는 세밀한 도구를 갖추고 있어야 합니다.
우리는 생성형 AI 시대에 있습니다. 현재 우리에게 가장 세밀하고,
성능이 좋고, 프로그래밍 가능한 도구는
Claude Code입니다. 동시에, 강력한
Codex나 Devon, Replit v0e.r0 같은 것들도
갖추고 있어야 합니다. 하지만 이러한 차이점을 구분하는 것이
정말 중요합니다. 그것들은 에이전트 시대를 위한
도구입니다. AI 코딩 시대에는,
Aider가 그런 저수준 도구였습니다. 하지만
구체적인 프레임워크를 제공하고 싶습니다. 어떻게 이 모든 도구들을
활용하여 올바른 수준에서 컴퓨팅 자원을
최대화할 수 있는지에 대한 생각 방식입니다. Claude Code는
기본 요소입니다. Claude Code를 사용해
많은 코드를 작성하더라도, 그것을 병합하는
개인이 여전히 책임을 져야 합니다.
잘 유지되고 문서화된 코드가 되도록,
합리적인 추상화를 가진 코드가 되도록 말이죠.
그래서 저는 이것이 계속 일어날 것이라고 생각합니다. Claude Code가
스스로 코드를 커밋하는 자체 엔지니어는 아닙니다. 여전히
개인 기여자(IC)들이 코드에 대한
책임을 져야 합니다. 네, 맞아요.
이것은 정말 중요합니다. 저는 AI가
엔지니어를 대체한다는 이야기를 한 번도 믿지 않았습니다.
강력한 에이전트 코딩 도구인 Codex나 Devon,
어떤 도구든 간에 엔지니어를 대체하지 않습니다.
왜냐하면 누군가는 여전히 최종 출력, 최종
코드 블록을 검토해야 하기 때문입니다. 여기서 보았듯이,
작업을 작성할 때 검토하고 원하는 대로
동작하는지 확인해야 합니다. 현재의 큰 장점은
이 과정의 많은 부분을 자동화할 수 있다는 것입니다.
많은 작업을 컴퓨팅 자원에 맡길 수 있지만,
여전히 검증이 필요합니다. 여전히 계획하고 검토해야 합니다.
여전히 무슨 일이 일어나고 있는지, 그리고 어떤 방법이
최선인지에 대한 취향과 판단을 적용해야 합니다.
그리고 취향과 판단을 갖는 최선의 방법은 무엇일까요?
이것은 정말 중요합니다. 저는
AI가 엔지니어를 대체한다는 이야기를 한 번도 믿지 않았습니다.
Codex나 Devon 같은 강력한 에이전트 코딩 도구를
사용하더라도, 어떤 도구든 간에
엔지니어를 대체하지 않습니다. 왜냐하면 누군가는 여전히
최종 출력, 최종 코드 블록을 검토해야 하기 때문입니다.
여기서 보셨듯이, 작업을 작성할 때 검토하고
원하는 대로 동작하는지 확인해야 합니다. 현재의 큰 장점은
이 과정의 많은 부분을 자동화할 수 있다는 것입니다.
많은 작업을 컴퓨팅 자원에 맡길 수 있지만,
여전히 검증이 필요합니다. 여전히 계획하고 검토해야 합니다.
여전히 무슨 일이 일어나고 있는지, 그리고 어떤 방법이
최선인지에 대한 취향과 판단을 적용해야 합니다.
그리고 취향과 판단을 갖는 최선의 방법은
무엇일까요? 여러분은 여전히 검증해야 합니다.
여전히 계획하고 검토해야 합니다. 여전히
무슨 일이 일어나고 있는지, 그리고 어떤 방법이
최선인지에 대한 취향과 판단을 적용해야 합니다.
그리고 취향과 판단을 갖는 최선의 방법은 바로
여러분이 직접 구축해보는 것입니다.
직접 도구를 만들어보셨죠. 직접 입력값과
출력값을 분석해보셨을 겁니다. 맞죠? 도구가
얼마나 뛰어나거나 자율적이냐는 중요하지 않습니다.
결국에는 여전히 검토 과정을 거쳐야
합니다. 맞죠? AI는 엔지니어를 대체하지 않습니다.
AI를 사용하는 엔지니어가 AI를 사용하지
않는 엔지니어를 대체할 것입니다. 개발이 더 쉬워지면서
제가 소프트웨어를 작성하는 방식이 변하게 됩니다.
캣이 말한 것처럼 이전에는
거대한 설계 문서를 작성하고
구현하기 전에 문제에 대해 오랫동안
생각했었습니다. 특정 유형의
문제들에 대해서는 더 오래 고민했죠.
하지만 지금은 그냥 Claude Code에게
프로토타입 세 가지 버전을 만들어달라고
요청하고, 기능을 직접 시도해보면서
어떤 것이 더 좋은지 확인합니다. 그리고 이게
문서보다 훨씬 더 빠르고 효과적으로
정보를 제공해 줍니다. 매우 흥미롭네요.
이것은 제가 최근에 조금 더
실험해보고 있는 부분입니다. 제 생각에는
강력한 AI 코딩 도구들을 사용할 때
어떤 접근 방식을 선택할지 경계선이 있다고 봅니다.
빠른 프로토타이핑 방식을 택해서
여러 버전을 만들거나, 아니면 설계 문서 방식으로
AI 계획 초안을 작성하는 방식을 선택할 수 있죠.
AI와 함께 구축하거나 AI와 함께 계획하되,
먼저 모든 것을 상세히 명세해두는 겁니다.
상황에 따라 두 가지 방식을
적절히 혼합해서 사용해야 한다고 생각합니다.
현재로서는 문서나 PRD,
또는 명세서를 먼저 작성하는 접근 방식이
여전히 최적이라고 봅니다. 그래서 저는
여러 버전의 빠른 프로토타이핑 방식과
명세서 우선 접근 방식을 비교해볼 생각입니다.
그 결과는 채널에서 공유하겠습니다. 예를 들면,
계획 관련 질문이나 연구 유형의 질문이 있을 때
가끔 하는 방법이 있는데,
봇에게 여러 경로를 병렬로 조사해달라고 요청합니다.
이건 지금도 할 수 있는 일이죠, 그냥 요청하기만 하면 됩니다.
가령 X를 리팩토링해서 Y를 하고 싶다면,
이렇게 물어볼 수 있습니다: '이를 수행하기 위한
세 가지 다른 아이디어를 연구해줄래?'
병렬로 처리해달라고 요청하면 됩니다.
세 개의 에이전트를 사용해서 처리하라고 요청하면 되죠.
이것은 정말 강력한 아이디어를 암시합니다.
실제로 코덱스 내부에서 볼 수 있는 개념이죠.
코덱스에서 이 아이디어를 사용하고 있습니다. 바로
병렬 처리입니다. 컴퓨팅 자원과
기계, 적절한 기술을 활용하면
여러 작업을 동시에 수행할 수 있습니다.
앞서 언급했듯이, 이 기능은
Claude Code에 직접 내장되어 있습니다. 바로 Boris가
말한 것이죠. 배치 처리하고
작업을 실행할 수 있습니다. 즉, 하위 에이전트를
생성하고 여러 도구를 병렬로 실행할 수 있죠.
잠깐만요, 이 영상이 길어지고 있지만,
이건 정말 빠르게 할 수 있는 일입니다.
Claude Code는 프로그래밍 가능하기 때문에
이런 식으로 할 수 있습니다. 모든 파이썬 파일을
병렬로 읽는 것처럼요. 미시적 수준에서도
병렬 처리를 통해 작업 속도를 빠르게 향상시킬 수 있습니다.
한번 보세요. 이 영상이 길어지고 있지만,
이건 아주 빠르게 할 수 있는 일입니다.
Claude Code는 프로그래밍 가능하므로
이렇게 할 수 있습니다. 모든 파이썬 파일을
병렬로 읽을 수 있죠. 미시적인 수준에서도
병렬 처리를 통해 작업 속도를 빠르게 높일 수 있습니다.
지금 보세요. Claude Code가
여기서 몇 가지 토큰을 반환할 것이고,
이 토큰들이 병렬 처리를 가능하게 할 겁니다.
저기 나왔네요, 병렬 처리가 됩니다.
읽기가 완료되었습니다. 좋아요, 아주 멋집니다. 여기서도 같은 작업을 할 수 있어요.
각 파일 상단에 한 줄로 요약을 병렬로 작성해보겠습니다.
권한 확인 후에 이 작업은 모든 파일에 대해
병렬로 요약문을 작성하게 될 겁니다.
첫 번째 업데이트가 완료되었네요. 하지만
위로 스크롤해보면, 요약문이 각 파일에 작성된 것을 볼 수 있습니다.
여기 sub agent 병렬 태스크 호출이 있고,
그리고 여러 업데이트가 동시에 발생하고 있습니다.
이제 정말 멋진 일이 벌어질 겁니다.
제가 Shift+Tab을 누르면,
모든 변경사항이 동시에 적용될 거예요.
자, 이렇게 됩니다. 보세요!
모든 변경사항이 한꺼번에 적용되었어요.
짠! 보세요. 수정, 수정, 수정, 수정, 수정,
수정, 수정. 전부 병렬로 진행됐습니다.
이것들은 순차적인 작업이 아니에요.
우리의 프롬프트에서 볼 수 있듯이,
저 특정 키워드 IDK를 사용해서
미시적 수준에서 병렬 읽기를 실행할 수 있습니다.
이렇게 우리는 에이전트 코딩 도구인 Claude Code를
완전히 제어할 수 있고, 더 거시적인 수준에서는
Codex에서도 같은 기능을 확인했습니다.
그러니 작업을 어떻게 병렬화할지 생각해보는 것이 중요합니다.
이렇게 엔지니어링의 오래된 일관된 개념들을
적용할 수 있습니다. 바로 병렬 처리죠.
블로킹 작업이 없을 때는 그냥 병렬 처리를
적용해서 동시에 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.
이것이 정말 고려해봐야 할 점입니다.
만약 작업이 서로 블로킹하지 않는다면,
그냥 이 키워드를 Claude Code 프롬프트에 넣어보세요.
그럼 병렬화가 됩니다. 네.
예를 들어 컨텍스트 같은 경우,
대화가 매우 길어지고 여러 번 압축하면
처음에 의도했던 내용이 초기만큼
강하게 남아있지 않을 수 있습니다.
그래서 모델이 처음에 지시했던 내용을
잊어버릴 수도 있어요. 그래서 우리는
더 넓은 효과적인 컨텍스트 윈도우에 대해 기대하고 있습니다.
이를 통해 정말 복잡하고 긴,
수십만 토큰에 달하는 작업도 가능하게 되고,
Claude Code가 계속 올바른 방향으로 진행되도록 할 수 있습니다.
이것은 정말 중요한 문제입니다.
저에게도 자주 일어나고, Claude Code를 사용하신다면
아마 여러분에게도 일어날 겁니다. 어느 시점에서는
항상 압축을 해야 합니다. 물론 자동 압축
기능도 훌륭하지만, RAG와 마찬가지로 압축은
항상 정보 손실을 겪습니다. 이건 임시 해결책에 불과하죠.
괜찮은 해결책이지만, 결국 임시 방편일 뿐이고,
이 문제는 오직 더 긴 컨텍스트로만
진정으로 해결될 수 있습니다. 제 생각에 Anthropic도
이 점을 잘 알고 있고, 다른 기관들도 마찬가지입니다.
더 큰 컨텍스트 윈도우를 가진
언어 모델들에서 이를 확인할 수 있습니다.
현재 Sonnet은 20만 토큰에 머물러 있지만,
제 예상으로는 Anthropic이 곧
새로운 50만 토큰 정도의
컨텍스트 윈도우 모델, Claude 4 Sonnet을 출시할 것이고,
가능하면 Claude 4 Opus도 나오길 바랍니다.
하지만 두고 봐야겠죠. 우리가 정말 필요한 것은
Cat이 언급한 것처럼 더 넓은 효과적인
컨텍스트 토큰 윈도우를 확보하는 것입니다.
제 생각에 Anthropic도 이것을 알고 있고,
다른 기관들도 이 점을 인식하고 있습니다.
이것은 더 큰 컨텍스트 윈도우를 가진
언어 모델들에서 확인할 수 있죠. 현재 Sonnet은
20만 토큰에 머물러 있습니다. 제 예상으로는
Anthropic이 약 50만 토큰 컨텍스트 윈도우를 가진
새 모델인 Claude 4 Sonnet을 출시할 것이고,
가능하면 Claude 4 Opus도 나오길 바랍니다.
하지만 두고 봐야겠죠. 우리가 정말 필요한 것은
Cat이 언급한 것처럼
더 넓은 효과적인 컨텍스트 토큰 윈도우입니다.
이게 바로 우리가 필요한 것입니다.
증가되어야 합니다. 현재 백만 토큰 컨텍스트 모델들은
사실 백만 컨텍스트가 아니에요.
중간에 어딘가에서 추적을 놓치게 됩니다.
이것이 우리가 정말로 보고 싶은 것입니다.
그리고 저는 확실히 2025년에
이것을 보게 될 것이라고 생각합니다.
이는 Claude Code 같은 도구에 엄청난 도약이 될 것입니다.
이런 강력한 AI 도구들이 스펙트럼의 양쪽 끝에서
무엇을 의미할까요? 몇 가지가 있습니다.
우선 컴퓨팅 자원을 더 확장할 수 있습니다.
컴퓨팅이 항상 당신을 위해 일하도록
생각해야 합니다.
가능한 한 많이 활용하세요.
백그라운드 작업, 병렬 작업, 로컬 터미널 작업이
계속 실행되도록 하세요.
이러한 모든 카테고리에 빠르게 접근해서
엔지니어링 작업을 할 수 있는 앱이 필요합니다.
이상적으로는 항상 무언가를 실행하고 있어야 하며,
항상 백그라운드에서 작업이
완료되고 있어야 합니다.
이것은 이 채널의 중요한 주제입니다.
우리가 계속 탐구할 것입니다.
이것이 우리의 북극성입니다.
우리가 자는 동안에도
작동하는 살아있는 소프트웨어를 만드는 것입니다.
이 모든 도구들은 또한 엔지니어링 속도가
높아지고 있음을 의미합니다.
따라잡으려면 영향력을 확장하기 위해
컴퓨팅 자원을 확장해야 합니다.
완전히 제어할 수 있는 낮은 수준의
터미널 기반 도구가 있어야 합니다.
그리고 정말로 터미널을 이해해야 합니다.
이것이 엔지니어링 작업에 있어
가장 큰 지렛대 포인트입니다.
반대편에서는 사용하기 쉬운 도구가 필요합니다.
빠르게 실행하여 버그를 수정하고,
문제를 해결하고, 단일 프롬프트로
중소 규모 작업을 구축할 수 있는 도구가 필요합니다.
훌륭한 계획이 훌륭한 프롬프트 작성이라는 것을 알고 있습니다.
좋은 프롬프트나 계획을 작성할 수 있다면
많은 엔지니어링 작업을 수행할 수 있습니다.
웹 앱을 준비하세요.
그리고 중간에는 기본적으로 우리 모두가
어떤 종류의 데스크톱 앱을 이미 가지고 있습니다.
Cursor, VS Code, WindSurf, Zed 등
원하는 것을 사용하세요.
이 부분은 큰 문제가 아니지만,
제어가능하고 프로그래밍 가능한 도구가 필요하다고 생각합니다.
도구 벨트에 강력한 AI 에이전트 워크플로우를
구축할 수 있는 도구가 필요합니다.
그리고 클라우드에서 완전히 작동하는
강력한 웹 앱을 가지고 있어야 합니다.
많은 작업을 위임할 수 있는 웹 앱 말이죠.
모든 환경이 구성되어 있어야 합니다.
우리는 Codex를 사용할 것이고,
이 채널에서 얼마나 멀리 갈 수 있는지
시험해 볼 것입니다.
구독해주세요.
여기서 큰 주제는 동일합니다.
주간마다 계속 이야기해왔습니다.
엔지니어로서 성공을 확장하려면
컴퓨팅 자원을 확장하세요.
전체 팟캐스트 링크를 설명란에 남겨두겠습니다.
확인해보세요. 정말 환상적인 인터뷰였습니다.
여기서 다른 많은 핵심 포인트를 다룰 시간이 충분하지 않았지만,
가장 중요한 다섯 가지만 빠르게 알려드리고 싶었습니다.
설명란의 팟캐스트 링크를 확인하세요.
무엇보다도, 집중하고
계속 만들어 나가세요.
계속 구축해 나가세요.
설명란의 팟캐스트 링크를 확인하시고
무엇보다 집중하며
계속 구축해 나가세요.
무엇보다 집중하고 계속 구축해 나가세요.
계속 만들어 나가세요.