AI 개발 방식 변화 3부작 · 1부
2부: Claude Code 전성시대, 프로젝트가 폭발적으로 늘어났다
3부: 스마트폰으로 지시하고 AI들이 일한다
처음 AI를 사용할 때만 해도 ChatGPT나 Claude를 개발 도구라고 생각하지 않았습니다. 궁금한 것을 물어보고 답을 받는 채팅 도구에 가까웠습니다. 그런데 어느 순간 질문이 “이걸 어떻게 만들지?”에서 “그럼 실제로 만들어 볼 수 있을까?”로 바뀌었습니다.
시작은 코드 복사와 붙여넣기였다
주로 사용한 장비는 UGREEN DXP4800 Plus NAS였습니다. Docker와 SSH를 사용할 수 있었지만 저는 전문 개발자가 아니었습니다.
그래서 Claude나 ChatGPT에게 기능을 설명하고, 나온 Python 코드나 Docker 설정을 NAS SSH에 직접 붙여넣었습니다. 실행 결과나 오류 로그를 다시 AI에게 보여 주고 수정된 명령을 또 붙여넣는 방식이었습니다.
질문 → 코드 생성 → SSH 복사 → 실행 → 로그 확인 → 다시 질문이 반복됐습니다.
지금 보면 원시적인 방식이지만, 대화창에서 나온 코드가 실제 서버에서 움직이고 화면까지 만들어지는 경험은 이때 처음 했습니다.
주식 분석에서 업비트 자동화까지
처음에는 RSI, MACD, 이동평균, 스토캐스틱 같은 지표를 계산해 추천 종목을 정렬하는 프로그램을 만들었습니다.
그다음에는 업비트 API를 연결해 매수 내역과 현재 가격을 비교하고 수익률과 포트폴리오 비중을 보여 주는 화면을 만들었습니다.
관심은 곧 조회에서 자동화로 이동했습니다. n8n으로 시장 데이터를 수집·요약해 텔레그램으로 보내는 흐름을 만들었고, 업비트 자동매매 프로그램의 초기 버전도 실험했습니다.
OpenCode와 Hermes를 설치해 보면서 “AI에게 질문한다”보다 “AI로 실제 도구를 만든다”는 쪽으로 사용법이 바뀌었습니다.
이때까지만 해도 AI는 프로젝트 밖에 있었다
한계도 분명했습니다.
AI는 Docker 컨테이너 상태나 NAS 파일 경로를 직접 보지 못했습니다. 명령 실행과 로그 전달 사이에는 항상 제가 있었습니다.
작은 프로젝트에서는 괜찮았지만 서비스와 파일이 늘어나자 사람이 중간에서 복사·붙여넣기 하는 과정 자체가 병목이 됐습니다.
AI의 기억보다 프로젝트의 기록이 중요해졌다
프로젝트가 커지자 AI가 이미 수정한 기능을 다시 건드리거나, 전에 없애기로 한 코드를 다시 살리는 일도 생겼습니다.
처음에는 AI가 기억을 못 하는 문제라고 생각했습니다. 나중에는 반대로 결론을 냈습니다.
AI가 기억해야 하는 것이 아니라 프로젝트가 현재 상태를 기록해야 했습니다.
문서, 설정 파일, Git 기록, 테스트 결과가 기준이 되고 AI는 그것을 읽어야 했습니다.
첫 번째 변화
처음에는 제가 AI에게 질문했습니다. 그다음에는 AI에게 코드를 작성하게 했고, 저는 코드를 NAS로 옮기고 실행하는 사람이 됐습니다.
이때 AI는 검색 도구에서 개발 파트너로 바뀌었습니다.
2부에서는 Claude Code가 프로젝트 파일을 직접 읽고 수정하면서 복사·붙여넣기 개발이 끝나고, 왜 프로젝트 수가 늘수록 문서·검증·역할 분리가 더 중요해졌는지를 정리합니다.