AI 개발 방식 변화 3부작 · 2부
1부: AI에게 질문만 하던 사람이 NAS에서 프로그램을 만들기 시작했다
3부: 스마트폰으로 지시하고 AI들이 일한다
1부에서는 AI에게 코드를 받아 NAS SSH에 직접 붙여넣던 시기를 다뤘습니다. 두 번째 변화는 Claude Code를 사용하면서 시작됐습니다.
Claude Code가 프로젝트 안으로 들어왔다
이전에는 AI가 코드를 작성하고 제가 실행했습니다. Claude Code를 사용하면서 AI가 저장소 구조를 읽고 여러 파일을 직접 수정하고 테스트까지 확인하는 형태로 바뀌었습니다.
당시에는 Claude와 Claude Code가 중심이었고 ChatGPT가 보조 역할을 맡았습니다. Gemini의 비중은 점점 줄었습니다.
가장 큰 변화는 복사·붙여넣기가 줄었다는 점이었습니다. 한 줄 명령을 받아 제가 실행하는 것이 아니라 “이 기능을 추가해”라고 요청하면 여러 파일이 한 번에 바뀌기 시작했습니다.
프로젝트가 폭발적으로 늘어났다
속도가 빨라지자 프로젝트 수도 늘었습니다.
블로그 자동화용 Blog Factory, 유튜브 자동화용 Shorts Trend, 업비트 자동매매와 Strategy Lab을 포함한 Trading Console, 키움증권 API 프로젝트, 제품 콘텐츠 자동화용 PI(Product Intelligence), Instagram·Threads 운영용 Social Factory, 신규 서비스 아이디어를 찾는 Idea Radar까지 만들었습니다.
모두 살아남은 것은 아닙니다. 키움봇과 PI처럼 폐기한 프로젝트도 있습니다.
그 과정에서 “코드를 만들 수 있다”와 “서비스를 계속 운영할 수 있다”가 전혀 다른 문제라는 것을 배웠습니다.
문제는 개발 속도가 아니었다
Claude Code가 코드를 많이 만들어 주는 것보다 AI를 통제하는 일이 더 중요해졌습니다.
긴 작업에서는 이전 결정을 놓치거나 이미 해결한 문제를 다시 조사하는 일이 생겼습니다. “수정했습니다”, “정상입니다”라는 설명도 실제 파일·테스트·배포 상태와 다를 수 있었습니다.
그래서 말보다 검증을 보기 시작했습니다.
프로젝트가 기억하게 만들었다
STATUS.md, PLAN.md, PROGRESS.md 같은 문서에 현재 상태와 완료·미완료 작업을 남기기 시작했습니다. 실패 원인과 감사 결과도 기록했습니다.
AI에게 대화를 기억해 달라고 기대하기보다 프로젝트가 자신의 상태를 설명하게 한 것입니다.
코드 수정 후에는 테스트와 실제 서버 상태를 확인했습니다. “됐다고 말하는 것”과 “검증된 것”을 분리하기 시작했습니다.
Claude Code와 Codex의 역할을 나누다
한 모델에게 설계·구현·검토를 모두 맡기는 방식도 줄였습니다.
ChatGPT가 전체 구조나 문제를 분석하고 Claude Code가 구현을 맡거나, Claude Code와 Codex가 서로 다른 작업을 병렬로 처리하는 방식이 늘었습니다.
AI 한 명과 작업하던 구조에서 여러 AI 작업자를 운영하는 구조로 넘어가기 시작한 것입니다.
코딩보다 운영이 어려워졌다
Blog Factory는 글 생성만으로 끝나지 않았습니다. 주제 선정, 사실 검증, 이미지, 내부 링크, SEO, 게시, 오류 처리, 재시도, 성과 측정이 연결돼야 했습니다.
Social Factory도 게시물 하나를 만드는 것과 계정을 계속 운영하는 것이 완전히 다른 문제였습니다.
자동화는 한 번 성공하는 것이 아니라 계속 성공해야 했고, 실패했을 때 멈출 줄도 알아야 했습니다.
결국 목표는 코드를 빨리 만드는 것에서 AI가 만든 시스템을 안정적으로 운영하는 것으로 이동했습니다.
3부에서는 이 구조가 스마트폰의 음성 지시와 다중 에이전트 오케스트레이션으로 어떻게 이어지고 있는지 정리합니다.