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요즘IT 빌더나잇 후기: 배포는 안 했지만 매일 쓰는 도구 이야기

<출처: 요즘IT>

“점심 먹고 받은 종이 영수증을 회사에 일일이 제출해 본 적 있나요?”, “지난 회의에서 왜 그렇게 결정했는지 확인하려고 파일을 몇 개씩 열어 본 적은요?” 이런 일들은 사소해서 대부분 ‘원래 그런 일’이라며 넘기곤 합니다. 하지만 매일 조용히 업무가 쌓여 가죠. 그래서 이 귀찮음을 그냥 넘기지 않고, AI와 함께 직접 해결 도구를 만든 사람들이 있습니다.

요즘IT는 작년과 올해에 걸쳐 ‘클코나잇(클로드 코드 나잇)’을 진행하면서 AI로 직접 뭔가를 만들어 본 분들의 이야기를 모아 왔는데요. 그 결과물을 하나씩 들여다보니 공통점이 보였습니다. 대부분 거창한 서비스가 아니라, 나와 우리 팀의 하루를 조금 덜 번거롭게 만들기 위한 도구였거든요. 그래서 이번에는 이름을 ‘빌더나잇’으로 바꾸고, 그 도구들을 마음껏 자랑하는 자리를 열어 보기로 했습니다.

<출처: 요즘IT>

이번 대회에는 총 54건의 출전작이 접수됐고, 내부 검토와 1:1 온라인 인터뷰를 거쳐, 총 네 팀이 빌더나잇 본선 무대에 진출했습니다.

업무기록 Think-Tank · 조은혜(CyberLogitec): 3년 치 회의록과 업무 기록을 자동으로 모으고 AI로 분류하는 체계를 만든 기록
잘먹이 · 정윤희(다음정보시스템즈): 종이 영수증 없이 식대 정산을 자동화한 앱을 만든 과정
로컬 앱 도구 4종 · 오규성(LG CNS): 매일 반복되는 자잘한 업무를 해결하는 데스크톱 앱 네 가지를 만든 기록
일 줄이려다 일 늘린 AI 정착기 · 김고은, 이창석, 함정우(테서 연구개발팀): 만든 AI 도구를 팀에 정착시키기까지의 시행착오

그리고 지난 10월 6일 화요일 저녁, 요즘IT가 노션과 함께 준비한 ‘빌더나잇: 로컬앱 자랑대회’가 위워크 선릉 3호점에서 열렸는데요. 노션에서는 장소 제공과 굿즈, 다과 등을 지원해주셨습니다.

연휴가 끝난 뒤 맞은 평일 저녁이었지만, 현장과 온라인 웨비나를 합쳐 120명의 참가자분들이 함께해 주셨는데요. 그날 무대에 오른 네 팀은 어떤 도구를 들고 왔을까요? 지금부터 함께 살펴보겠습니다.

선릉 위워크 3호점과 온라인에서 열린 요즘IT 빌더나잇 <출처: 요즘IT / 장소 제공: 노션>

1. 업무기록 Think-Tank · 조은혜 님

조은혜 님 <출처: 요즘IT>

“회의록, 다들 어떻게 관리하시나요? 그런데 작성한 회의록을 다시 찾아본 적은 있으신가요?”

첫 번째 발표는 이 질문으로 시작됐습니다. 매주 회의 후 데이터는 쌓이는데, 지난 내용을 찾으려면 결국 파일을 하나씩 열어봐야 했기 때문이죠. 조은혜 님이 직접 팀원들에게 물어 보니, 이건 혼자만의 문제가 아니었습니다. 업무 기록을 다시 찾아보는 이유로 ‘프로젝트 히스토리 추적’과 ‘과거 의사 결정 확인’을 꼽은 응답이 각각 68.4%였죠.

여기에 팀 매니저로서 풀어야 할 숙제가 하나 더 있었습니다. 바로 정성적이고 모호한 디자인 업무를 수치로 정리해서 보고해야 했던 거죠. 그렇게 ‘수치화하기 어려운 업무에 눈금을 붙이는’ 3년간의 끈질긴 시도가 시작됐습니다.

첫 번째 시도는 “한군데 모으면 되겠지”였습니다. 팀 회의록을 구글 문서 하나에 1년 치씩 몰아 넣었지만, 결국 Ctrl+F로 과거 기록을 찾아 다시 정리하는 수준에 머물렀습니다.두 번째는 업무를 표로 옮기고 난이도를 1~5단계로 나눠 기록했고, 세 번째는 입력 폼을 만들어 봤습니다. 하지만 기록하는 일 자체가 또 하나의 업무가 되자, 이 역시 9주 만에 포기하게 됐다고 해요.

<출처: 조은혜 님>

그래서 네 번째 시도에서는 아예 입력하는 과정을 없앴습니다. 회의록을 구글 스프레드시트로 바꾸고, 피그마 코멘트, 업무 요청 메일, 참고 자료, 주간 업무, 회의록까지 흩어져 있던 데이터를 한곳으로 자동으로 모았습니다. 기록 항목도 난이도와 업무량에 더해 UX 맥락, 결과 평가, 리워크 여부까지 넓혔고요. 그리고 이 데이터를 Claude가 읽고 분류하는 ‘Think-Tank’를 만들었습니다.

이제는 질문 하나면 답이 나옵니다. “피그마 코멘트, 업무 요청 메일, 작업 현황 대시보드를 전부 참고해서 OO 프로젝트 이슈를 알려 줘”라고 물으면 되는 식이죠. 그 결과 1~3일씩 걸리던 연말 보고서는 1시간이면 끝나고, 지난 기록을 찾다가 포기하던 일은 질문 하나로 5분 만에 해결됩니다.

<출처: 조은혜 님>

물론 마냥 공짜는 아니었다고 해요. 지침과 문서가 늘어날수록 반나절 만에 토큰이 바닥나기도 했다는 솔직한 이야기도 들려주셨습니다. 그래도 2024년부터 쌓인 200장이 넘는 회의록을 자동으로 분류하고, 문서화하는 데 든 API 비용은 1.5달러였다고 하니, 들인 비용에 비해 얻은 것이 훨씬 컸던 셈이죠.

<출처: 조은혜 님>

3년 동안 달라진 건 막연한 짐작 대신, 쌓인 데이터로 병목과 패턴을 찾을 수 있게 된 것이었습니다. 숫자와 가장 거리가 멀다고 생각했던 디자인 업무에도 '대략적인 좌표'를 찍어 두자, 다른 부서와 같은 데이터를 놓고 이야기할 수 있게 됐습니다. 그렇다고 처음부터 거창한 시스템을 만든 건 아니라고 덧붙이며, 마지막으로 이렇게 당부했습니다.

“A부터 Z까지 한 번에 되는 자동화는 없더라고요. 제일 사소하고 귀찮은 일부터 하나씩 해결하다 보면 다른 업무와 연결되고, 또 다른 아이디어가 생깁니다. 아주 작게 시작하셔도 됩니다.”

2. 잘먹이 · 정윤희 님

정윤희 님 <출처: 요즘IT>

정윤희 님의 이야기는 입사 첫날 점심시간에서 시작합니다. 테이블 오더로 결제를 마쳤는데, 옆에 있던 동료가 이렇게 말했다고 해요. “영수증 챙기셔야 식대 지원 나와요!”알고 보니 전 직원이 한 달 동안 종이 영수증을 모아, 월말마다 현장에서 본사로 등기를 보내고 있었습니다. 영수증을 요청하고, 모으고, 취합하고, 등기로 부치고, 본사에서 뜯고, 휴가일과 대조하고, 날짜와 업종을 확인하고, 풀로 붙여 스크랩하기까지. 무려 8단계에 걸친 수작업이었죠.

그래서 디지털 영수증을 AI가 판독하는 앱 ‘잘먹이’를 제안했지만, 돌아온 반응은 기대와 달리 싸늘했습니다. 회사는 이미 제로페이와 법인카드를 차례로 도입했다가 실패한 경험이 있었거든요. “또 양치기 소년이 왔네, 결국 종이 영수증으로 돌아갈 텐데…”라는 불신이 남아 있었던 겁니다.

<출처: 정윤희 님>

그래서 이렇게 설득했습니다. 도입 여부는 성능을 직접 확인한 뒤에 결정하면 되고, 바이브코딩으로 혼자 만들기 때문에 실패하더라도 잃을 것이 거의 없다고요. 그렇게 5월 한 달 동안 개발하고, 6월에는 시범 운영을 거쳐, 7월부터는 전 직원이 매일 쓰는 앱이 되었습니다.

실제 시연도 이어졌습니다. 직원이 영수증을 올리면 AI가 근무일과 시간, 업종을 확인해 바로 승인하고, 규정에 맞지 않는 영수증은 보류한 뒤 예외 사유를 받습니다. 관리자는 대시보드에서 승인 버튼만 누르면 되고, 회계 증빙용 영수증도 PDF로 한 번에 출력할 수 있죠.

<출처: 정윤희 님>

이렇게 잘먹이를 만든 결과, 관리자가 월말마다 5~8시간씩 하던 마감 업무는 30분으로 줄었습니다. 하지만 정윤희 님이 꼽은 가장 보람 있었던 순간은 따로 있었는데요. 바로 회사가 종이 영수증 제출 규정을 공식적으로 폐지한 날이라고 합니다.

이제 직원들은 점심을 먹고 영수증을 받으려고 다시 줄을 서지 않아도 됩니다. 한 달 동안 영수증을 모아 둘 필요도, 월말에 우체국을 찾을 필요도 없어졌죠. 무엇보다 반가운 변화는 따로 있었습니다. 제로페이와 법인카드를 거치며 혼란이 있었던 회사와 직원 사이의 신뢰가 다시 회복되기 시작했다는 점이었죠.

“기술이 원칙을 지켜 주는 안전장치가 되자 감시 비용이 사라졌고, 회사와 직원 사이의 신뢰도 회복되었다고 생각합니다.”

3. 로컬 앱 도구 4종 · 오규성 님

오규성 님 <출처: 요즘IT>

“발표 전에 먼저 앱 하나만 켜 두겠습니다.”

오규성 님은 본격적인 발표에 앞서 앱 하나를 먼저 켰습니다. 직접 만든 회의 기록 앱 ‘OhMyVoice’입니다. “하나, 둘, 셋, 테스트.” 그가 말하자 화면 아래에 자막이 실시간으로 떠올랐습니다. “저는 제 이야기를 하고, 이 친구는 제 이야기를 들을 거예요. 일을 잘했는지는 마지막에 같이 확인해 보죠.”

처음부터 거창한 목표가 있었던 건 아니라고 합니다. 그저 회사 블로그에 올린 글에 '좋아요'를 좀 많이 받아 보고 싶어서 시작했다고 말이죠. 돌이켜 보면 그 마음은 3년 전부터 있었다고 합니다. 샌프란시스코 출장 중에 들른 AI 밋업에서, 사람들이 자기가 만든 걸 꺼내 보여 주며 자유롭게 토론하는 모습을 봤거든요. 그때 '언젠가 나도 내가 만든 걸 들고 저 자리에 서 보고 싶다'는 마음이 생겼다고 합니다.

하지만 PM으로 일하다 보니 그 마음은 점점 멀어졌습니다. 프로젝트 관리에 집중하는 사이 직접 만드는 일은 줄어들었고, 어느새 '내 커리어에서 만드는 일은 끝났나 보다' 하고 생각하게 됐다고 해요.

그 생각이 바뀐 건 작년 말, 코딩 에이전트를 처음 써 보면서부터였습니다. 머릿속에 있던 걸 말로 설명하면 Claude Code와 GPT Codex가 코드를 짜 주고, AI가 먼저 검수한 결과를 본인이 직접 확인하며 고쳐 나가는 식이었죠. 그렇게 몇 번을 반복하자, 그동안 만들고 싶었던 것들을 다시 자기 손으로 만들 수 있게 됐습니다.

<출처: 오규성 님>

누군가에게 보여 주고 싶어서 시작한 일이었지만, 곧 만드는 재미에 빠져 한때는 앱 다섯 개를 동시에 만들기도 했다고 합니다. 그런데 여기서 반전이 있었습니다. 만드는 것과 계속 쓰는 것은 달랐던 거죠. 기능을 추가하고, 고치고, 버그가 나고, 다시 고치다가 결국 버린 앱이 쌓였습니다.

<출처: 오규성 님>

그 시행착오 끝에 세운 기준은 하나였습니다.

“내가 실제로 쓰고, 내가 편해져야 한다.”

그래서 이제는 만드는 속도보다 설계를 먼저 합니다. 디자인 토큰과 공통 컴포넌트를 미리 만들어 두고, 모든 앱에 같이 쓰고(바퀴를 다시 발명하지 않기), AI로 만들었다고 완성도를 타협하지 않습니다. 또 이미 구독 중인 GPT, Claude, Gemini를 내 앱에 연결해 쓰고, 언제든 다른 모델로 바꿀 수 있게 만들었습니다. 오규성 님은 이 네 가지를 ‘빌더 철학’이라고 부릅니다.

그렇게 살아남은 앱이 바로 아래 네 가지입니다.

Signa: 자주 바뀌는 메일 서명을 매번 손으로 만들기 귀찮아서 만든 AI 서명 생성기
OhDuck: AI로 코딩할 때 PC 상태를 바로바로 확인하려고 만든 리소스 모니터링 도구
OhMyBrush: “여기 보세요”를 말로 설명하기 답답해서 만든 스터디·강의용 화면 브러시
OhMyVoice: 구독료와 외부 저장이 부담스러워서 만든, 모든 순간을 기록하고 요약하는 AI 비서

<출처: 오규성 님>

발표의 마지막 순간, 오규성 님은 처음에 켜 두었던 OhMyVoice로 다시 돌아갔습니다. 발표 내내 그의 말을 받아 적던 앱이 그 내용을 요약해 보여 주면서, 직접 만든 '세컨드 브레인'이 어떻게 일하는지를 확인시켜 준 거죠. 그리고 앞으로 무언가를 만들어 보고 싶은 사람들을 위한 팁으로 발표를 마무리했습니다. 반복되는 일을 줄여 주는 도구도 좋고, 가족이 쓸 작은 앱도 좋다고요. 중요한 건 누구를 위해 어떤 문제를 풀고 싶은지 먼저 정하고, 꼭 필요한 기능 하나부터 AI와 함께 작게 시작하는 것이라고 했습니다.

"직접 만들어 보면 '여기는 이렇게 바꾸면 좋겠다'는 감각이 생깁니다. 그걸 하나씩 고쳐 가면서 더 편하게, 더 쉽게 나만의 것을 만들어 가면 됩니다. 여러분이 만들고 싶은 것부터 시작해 보세요."

4. 일 줄이려다 일 늘린 AI 정착기 · 김고은, 이창석, 함정우

이창석 님 <출처: 요즘IT>

마지막 발표의 제목이 ‘일 줄이려다 일 늘린 AI 정착기’로 지어진 건 그럴 만한 이유가 있었습니다. 팀 업무에 AI를 붙이고 나서 일이 한결 나아졌다고 생각했는데, 어느 순간 보니 팀원들이 그 도구를 쓰지 않고 있었다고 합니다. 왜 안 쓰냐고 물었더니 돌아온 답은 이랬습니다. “오히려 일이 더 생겨서 하기 싫어요.”

그래서 이날 발표는 AI로 무엇을 만들었는지보다, 만든 도구가 왜 쓰이지 않았고 어떻게 다시 쓰이게 됐는지에 초점을 맞췄습니다. 테서 연구개발팀이 AI에게 맡길 일을 고른 기준은 두 가지였어요. 바쁘면 늘 먼저 밀리는 일, 그리고 사람이 판단하기 전에 매번 똑같이 반복하는 일. 이 기준으로 고른 네 가지 업무가 기능 백과사전, 디자인 수정, 고객 문의 대응, 사용 안내 자동화였습니다. 하지만 처음부터 잘 쓰인 도구는 거의 없었죠.

기능 설명 문서를 한곳에 모으려고 세 번이나 시도했지만 매번 실패했습니다. 내용이 두 군데로 나뉘거나, 너무 복잡해서 개발자 말고는 아무도 읽지 못하거나, 문서를 고치는 일이 업무로 하나 더 늘어났기 때문이죠. 결국 답은 따로 찾아가서 읽는 문서가 아니었습니다. PR을 올리면 바뀐 코드만큼 문서도 자동으로 고쳐지게 만들자, 지금은 문서가 100편을 넘었다고 합니다.

고객 문의 대응에서도 비슷한 발견이 있었습니다. 처음에는 답이 느린 게 문제인 줄 알았는데, 재 보니 첫 답은 6분이면 나가고 있었어습니다. 진짜 문제는 원인을 찾는 데 걸리는 92분이었습니다. 그래서 사람이 넘긴 문의에 한해 AI가 원인 조사를 먼저 끝내 두고, 고객에게 나가는 문장은 여전히 사람이 쓰도록 했습니다.

세 번의 실패에서 얻은 교훈은 명확했습니다. 찾아가야 하는 도구, 일을 늘리는 도구, 소통을 늘리는 도구는 쓰이지 않았다는 것. 살아남은 도구는 모두 원래 하던 과정을 줄여 준 것이었습니다.

이 원칙을 처음부터 끝까지 적용한 결과가 사용 안내 자동화입니다. 예전에는 업데이트할 때마다 화면 48장을 다시 캡처하고 화살표를 그려 넣느라, 4시간 가까이 걸렸는데요. 지금은 코드가 병합되면 봇이 바뀐 화면만 다시 찍고, AI가 안내 글을 고쳐 둡니다. 애매한 부분은 사람에게 넘기고, 사람은 마지막에 10분 정도 검수만 하면 됩니다.

테서 연구개발팀은 지금도 일주일에 한 번씩 회고 시간을 갖습니다. 도구가 실제로 쓰이는지 확인해서, 쓰이면 더 다듬고 쓰이지 않으면 과감히 버린다고 합니다.

“AI가 실제로 쓰이기까지 수없이 말아 먹었고, 말아 먹은 만큼 더 나아졌습니다.”

발표가 끝난 후에도 멈추지 않은 이야기

이날 질의응답은 시간 관계상 참가 신청 때 미리 받아 둔 사전 질문을 중심으로 짧게 진행했는데요. 사전 질문 중에는 "어떤 AI 모델을 썼나요?", "사내 문서와 민감 정보는 어떻게 다뤘나요?", "만들면서 가장 어려웠던 점은 무엇인가요?"가 가장 많았습니다. 직접 만들어 보고 싶은 분들이 많은 만큼, 회사에서 실제로 쓰이려면 어떤 과정을 넘어야 하는지가 큰 화두였죠.

미처 다 나누지 못한 이야기는 현장 네트워킹 시간에서 이어졌습니다. 마지막 발표까지 모두 끝나고, 현장에 남은 참가자분들은 발표자에게 궁금했던 점을 직접 묻거나 서로 만든 도구에 관해 이야기를 나눴습니다.

현장 네트워킹 진행 <출처: 요즘IT>

마지막으로, 행사가 끝난 뒤 저희가 진행한 참가자 후기 설문에서는 전반적인 만족도가 5점 만점에 평균 4.6점으로 나타났습니다. 응답해 주신 분 4명 중 3명은 이번 행사에서 업무에 적용해 볼 만한 아이디어를 얻었다고 답해 주셨는데요. 남겨 주신 후기 중에는 완성된 결과보다, 그 결과에 이르기까지의 과정이 좋았다는 이야기가 특히 많았습니다.

“최종으로 적용된 부분만이 아니라, 실패한 과정과 그걸 개선한 과정까지 공유해 주셔서 좋았습니다.”
“외부 요인으로 막히는 상황을 어떻게 이겨내서 쓰이게 만들었는지 알게 되어 좋았습니다.”
“실제 회사 업무에서 나온 사례라서, 비슷한 환경에서 참고할 만한 인사이트를 얻었습니다.”

마치며

연휴가 끝나고 맞은 바쁜 평일 저녁, 현장과 온라인에서 끝까지 함께해 주신 참가자 여러분께 진심으로 감사드립니다. 또한 네 팀의 발표자분들께도 감사드립니다. 결과만이 아니라, 시행착오를 겪으며 다시 만든 과정까지 솔직하게 나눠 주셨기에 더 의미 있는 자리가 됐습니다.

또한 그날 함께하지 못한 분들을 위해, 발표 영상을 곧 요즘IT 유튜브에 공개할 예정입니다. 미리 구독, 알림 설정 해두세요!

아직 다음 행사는 미정이지만, 또 다른 빌더들의 다양한 이야기가 쌓일 수 있도록 준비해 돌아오겠습니다. 다음 빌더나잇에서 보고 싶은 주제나 의견이 있다면 댓글로 편하게 남겨 주세요.

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클로드 코드 토큰 한도 아끼는 방법 7가지

클로드 코드(Claude Code)에 일을 몰아주다 보면 묘하게 마음이 급해질 때가 있습니다. 세션 한도가 얼마 남지 않았다는 알림을 받고 난 이후부터입니다. 아직 고칠 곳이 남았는데, 눈은 자꾸 얼마 남지 않은 토큰 한도 게이지로 갑니다. 페이블(Fable)이 나온 뒤로는 더 심해졌습니다. 그렇다고 계정을 늘리기엔 눈치가 보입니다. 누구는 한도가 펑펑 남는다는데, 대체 어디서 이렇게 차이가 나는 걸까요.

그러다 이 궁금증을 조금 풀어볼 만한 글을 만났습니다. 각각 실제 클로드 코드를 만드는 앤트로픽(Anthropic)의 엔지니어인 애디 오스마니(Addy Osmani), 타리크 시히파(Thariq Shihipar)가 쓴 글들인데요. 실제로 이들이 자기 제품으로 실험하며 알아낸 토큰을 아껴 쓰는 법에 대한 소개였습니다.

읽다 보니 한도를 확인할 때 놓치고 있던 것들이 보였습니다. 대화를 길게 끌고 간 세션, 도중에 내키는 대로 바꾼 설정, 결과가 틀려 다시 시킨 횟수. 막연히 생각은 했는데 귀찮아서 제대로 적용하지 않았던 방법들을 아주 깔끔하게 정리해 주더라고요. 뼈를 맞은 느낌이었지만, 또 당장 해볼 게 정말 많아 꽤 고마웠습니다.

그래서 그 글을 바탕으로 클로드 코드를 쓸 때 챙길 만한 토큰 절약 방법을 7가지로 정리했습니다.

<출처: 작가, GPT로 제작>

애디 오스마니, What a task costs on Opus 5.5
타리크 시히파, Spending your effort

본문에서 이탤릭체로 표시한 대화체는 원문을 한국어로 옮긴 직접 인용입니다.

1. 불필요한 재시도와 의미 없는 맥락을 줄인다

클로드 코드는 도구를 실행하고 결과를 읽으며 작업을 이어갑니다. 이때 새 요청에는 앞서 나눈 대화도 함께 들어갑니다. 오스마니의 설명에 따르면, “매 턴 지금까지의 대화를 다시 보내”는 겁니다. 한 번만 더 해달라고 짧게 적어도 이미 읽은 파일과 테스트 결과까지 다시 보냅니다. 모델에 보낸 메시지의 길이만 보고 사용량을 짐작하기 어려운 이유죠.

예시를 볼게요. 대화가 2만 토큰에서 12만 토큰까지 커지는 작업을 40회에 끝내면 누적 입력은 약 280만 토큰입니다. 만약 이를 25회 만에 끝내면 약 175만 토큰만 들어가고요. “턴이 적으면 처리하는 입력도 줄어들”기에 같은 수정을 불필요하게 반복하고 있지는 않은지 볼 만합니다.

만약 무관한 일로 넘어갈 때는 /clear로 대화를 비워 지난 작업의 맥락이 계속 따라오지 않게 합니다.

그렇다고 같은 일을 하던 대화까지 자꾸 끊을 필요는 없습니다. 계속 이어가는 동안 반복되는 내용은 캐시에서 재사용할 수 있습니다. 얼마나 많이 보냈는지와 함께, 그중 얼마나 다시 쓸 수 있었는지도 봐야 하는 거죠. 이 캐시를 유지하려면 세션 도중에 바꾸는 설정에도 신경을 써야 합니다.

<출처: 애디 오스마니, claude.dev>

2. 캐시 고쳐 쓰기를 줄인다

시스템 프롬프트와 도구 정의, 앞서 나눈 대화처럼 반복되는 내용은 캐시에 저장해뒀다가 다시 읽습니다. 그런데 작업 도중 설정을 바꿔 요청 앞부분이 달라지면 그 뒤는 캐시에 새로 써야 할 수 있습니다. 캐시는 요청의 처음부터 이어지는 부분, 즉 접두어를 기준으로 작동합니다. 직전 요청과 앞에서부터 일치하는 만큼 재사용하는 거죠. 계속 일하면서 대화 끝에 새 내용만 붙이는 동안은 캐시도 잘 유지됩니다.

문제는 요청 앞부분을 바꿨을 때입니다. 바뀐 곳 뒤로는 캐시에 새로 써야 합니다. 캐시에 남아 있는 시간도 정해져 있습니다. 클로드 구독은 1시간, API 키나 클라우드 제공자는 5분입니다. 구독으로 쓰더라도 추가 사용 크레딧을 사용하기 시작한 뒤에는 캐시 수명이 5분으로 줄어듭니다.

그러면 어떤 행동이 캐시를 새로 쓰게 만들까요? 오스마니가 예로 든 경우는 모두 여섯 가지입니다. 1) 캐시 수명보다 오래 쉬었을 때, 2) 아마존 베드록·구글 클라우드 에이전트 플랫폼·게이트웨이에서 추론 강도를 바꿨을 때 그렇습니다. 3) 대화 중 처음 빠른 모드를 켜거나 4) MCP 서버를 연결·해제했을 때도 해당합니다. 5) 모델을 바꾸는 일과 6) 대화를 컴팩트하는 일까지 포함되고요.

그러니 세션을 열 때 미리미리 정리해두면 좋겠습니다. 시작할 때 한 번 불러온 CLAUDE.md는 이후 모든 턴에 다시 전송되기 때문에 200줄 이하로 유지하라고 합니다. /mcp로 연결된 서버를 보고 쓰지 않을 것은 끄고요. 빠른 모드가 필요한 작업이라면 시작할 때 켜두는 편이 낫습니다. 한참 일한 뒤에 속도가 답답하다고 켜면 앞에서 쌓은 캐시를 다시 써야 하니까요.

턴마다 모델이 사고와 출력에 쓸 토큰의 양을 정하는 설정인 추론 강도(effort)는 약간 다르다고 합니다. 클로드 구독자와 API 키 사용자는 이 강도를 바꿔도 캐시가 유지됩니다. 베드록·구글 클라우드 에이전트 플랫폼·게이트웨이에서 바꿀 때 캐시가 지워지는 거죠. 구독으로 쓰는 중이라면 필요할 때 올리고 내리면 됩니다. 작업에 맞춰서요.

3. 검사 수단이 재시도를 줄인다

클로드가 고친 결과를 받아봤는데 영 마음에 들지 않으면 다시 해달라고 시키게 됩니다. 그럴 수밖에요.

그런데 세션을 오래 이어왔다면 이 짧은 부탁, “다시 해봐”에 따라가는 내용도 많아집니다. 앞에서 쌓인 대화까지 전부 보내야 하니까요. 한 시간 전에 본 오류 추적 기록도 여기 들어 있습니다. 다 읽은 파일, 이미 고친 테스트의 실행 출력까지 계속 따라옵니다. 지금 하는 일과 별 상관도 없는 내용을 계속 읽히며 토큰을 태우는 건 좀 아깝습니다.

그래서 오스마니는 세 가지 구체적인 방법을 제시합니다. 우선 1) 모델에 자기 작업을 직접 검사할 수단을 주라고 권합니다. 돌려볼 테스트나 빌드, API 주소를 호출하는 스크립트 같은 것들이요. 사람이 결과를 받아보고 다시 돌려보내기 전에 클로드 스스로 잘못된 부분을 찾을 수 있다면 그만큼 되돌려보낼 일도 줄어듭니다. 필요한 정보를 한 번에 모으고 도구 호출을 묶어서 보내는 것도 재전송을 줄여주고요.

그 맥락에서 건드릴 파일이 여러 개라면 2) 시작부터 계획 모드로 하는 것도 좋은 방법입니다. 어디를 어떻게 바꿀지 먼저 맞춰두면 구현이 한참 진행된 뒤 방향을 되돌릴 일이 줄겠죠.

3) 프롬프트도 한번 고쳐볼 만합니다. 예전 모델을 쓸 때 적어둔 필수 6단계 절차나 무조건 두 번 검증하라는 규칙이 남아 있을 수 있고 지시끼리 서로 부딪히고 있을 수도 있습니다. 꼼꼼하게 시키려고 넣은 규칙이 턴과 출력만 늘리고 있는지 /claude-api prompt-audit로 점검할 수 있습니다.

긴 실행이 끝난 다음, 무엇을 바꿨는지와 더 필요한 일이 무엇인지를 보고하는 Opus 5.5의 습성도 도움이 된다고 합니다. 끝난 작업의 상태를 알 수 있으니 확인을 위해 같은 세션을 다시 돌릴 수고를 덜게 됩니다.

4. 추론 강도는 작업에 맞춰 조절한다

엉뚱한 결과만 내며 맴도는 클로드를 보고 있으면 추론 강도를 올려볼까 싶어집니다. 더 생각하면 문제를 좀 풀겠지 싶은 거죠. 반대로 한도가 걱정되면 작은 모델로 내려가고 싶고요. 어느 쪽이든 추론 강도는 결과를 고치고 싶을 때 쉽게 손대는 설정입니다.

다만, 실제로 그래서 토큰을 덜 쓰고 일을 끝낼 수 있을지는 따져볼 일입니다. 추론 강도를 높이면 매 턴 사고에 쓰는 토큰이 늘어나기 때문입니다.

추론 강도 다섯 단계와 명령어 <출처: 애디 오스마니, claude.dev>

시히파의 Terminal-Bench 3.0 분석 글을 보면 높은 추론 강도가 어디서 도움이 되는지 좀 더 분명해집니다. 그는 과제마다 Fable 5.1을 5회씩 자체 실행했다고 하는데요, 낮음(low)에서는 370회 시도 중 140회가 통과했고 시도당 토큰 중앙값은 7만 3천이었습니다. 최대(max)로 올리자 통과는 214회, 토큰 중앙값은 22만 2천이 됐습니다. 토큰을 더 쓰고, 그만큼 문제는 더 잘 풀었습니다.

재밌는 건 실패 기록에서 나왔습니다. 예외 상황을 놓친 실패가 59건이었는데, 추론 강도를 높이자 24건까지 줄었습니다. 판단을 잘못 내린 경우도 줄기는 했습니다. 133건에서 107건으로요. 높은 추론 강도의 효과가 특히 크게 나타난 쪽은 예외 상황 누락이었다는 뜻입니다. 접근을 잘못 잡은 문제도 일부 개선됐지만 여전히 많이 남았습니다.

영역별 차이도 큽니다. 검증과 예외 상황 테스트가 중요한 보안의 통과율은 64%에서 87%로 올랐으며 하드웨어에서도 34%에서 75%로 상승했습니다. 절차가 정해진 운영 작업은 12%에서 22%에 그쳤고요.

결국 추론 강도를 높이는 건 실수를 줄이는 데는 도움이 되지만, 아예 못 하던 일을 하게 해주지는 않습니다.

시히파가 “모든 작업에 이 정도의 추론 강도가 필요한 것은 아닙니다.”라고 덧붙인 이유죠. 필요한 정보나 권한이 빠져 있다면 그것부터 줘야 합니다. 기다리는 사람이야 답답해 뭐라도 하고 싶을 테지만, 추론 강도로 해결할 수 있는 범위는 한정되어 있습니다.

<출처: 타리크 시히파, claude.dev>

그는 기능 개발을 시작하기에 앞서 모델의 인터뷰에 답하는 과정으로 빠진 세부 내용을 채운다고 합니다. 구현 단계에서는 “낮은 추론 강도로 구현합니다.”라고 적습니다. 의도에 맞게 가고 있는지 리뷰하며 반복할 때도 낮음을 쓰고요. 마지막 단계는 “높은 추론 강도로 검증하고 테스트합니다.”라고 적었습니다.

그의 경험칙으로는 낮음이 아이디어 구상과 쉬운 변경, 보통이 일반적인 기능 구현, 높음이 검증이 중요한 버그 수정에 맞습니다. 최대는 완전 자율로 맡길 어려운 문제에 쓰는 쪽이고요. 처음부터 끝까지 한 단계에 고정해둘 필요는 없겠습니다.

오스마니는 추론 강도를 올리기 전에 모델이 자기 작업을 검사할 방법이 있는지 확인하라고 권합니다. 검사 수단이 있는데도 버거워하면 /effort high로 올려볼 수 있습니다. 여러 파일에 이미 아는 패턴을 적용하는 기계적인 편집을 시켰다면 추론 강도만 낮음으로 내려볼 수 있습니다.

5. 목적에 따라 적절한 모델을 활용한다

추론 강도를 매우 높음(xhigh)까지 올렸는데도 같은 문제에서 두 번 이상 막히면 오스마니는 가장 성능이 높은 모델인 Fable 5.1로 바꾸라고 권합니다. “세 번째 실패를 기다리지 마세요.”라는 겁니다. 다만 모델을 바꿀 때는 자연스럽게 일이 끊기는 지점을 잡고 /compact를 먼저 돌리는 편이 좋습니다. 바뀐 모델의 첫 턴에서는 어차피 이전 대화 전체를 캐시에 새로 써야 하니까요.

작은 모델에는 어떤 일을 맡기면 될까요? 작은 모델이 검색 결과를 잘못 읽어 메인 모델을 엉뚱한 파일로 보냈다면 돌아가는 동안 다시 작업해야 합니다. 그러니 파일을 찾거나 로그와 테스트 출력을 읽는 조회처럼 실수가 쉽게 드러나는 일에 작은 모델을 씁니다.

서브에이전트는 별도 지정이 없으면 메인 모델을 물려받으니 여기도 확인할 만합니다. 정의에 model: haiku를 적거나 CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL 환경변수로 일괄 지정할 수 있습니다. 계획은 Opus가 세우고 코드 편집은 Sonnet이 맡게 하는 opusplan이란 별칭도 있다고 합니다.

6. 대화 요약은 쉬기 전에 한다

한참 일하다 자리를 비웠다 돌아옵니다. 그제야 /compact를 입력하기 쉽습니다. 대화가 길어졌으니 정리하고 시작하려는 거죠. 오스마니는 “쉬기 전에 컴팩트하세요.”라고 권합니다. 캐시가 살아 있을 때 정리하려면 자리를 뜨기 전으로 순서를 앞당기는 편이 낫습니다.

대화 요약(/compact)은 오래된 대화를 요약해 모델이 읽을 내용을 줄이는 기능입니다. 대화를 읽어 요약을 만든 다음 줄어든 내용을 캐시에 새로 저장합니다. 이후 턴에서는 읽을 내용이 줄어듭니다. 이제 끝낼 세션이라면 굳이 정리할 필요는 없고요.

단, 캐시는 아직 살아 있어야 합니다. 캐시 수명보다 오래 쉬고 와서 같은 /compact를 돌렸다면 대화 전체를 다시 읽고 써야 합니다. 어차피 이어갈 긴 작업이라면 캐시가 남아 있을 때 정리해두자는 얘기죠. 작은 습관인데 차이는 제법 난다고 합니다.

물론 요약을 하면 반드시 잃는 내용이 있습니다. 디버깅을 하던 중 컴팩트했다가 꼭 필요했던 로그 한 줄이 빠질 수 있습니다. 그러니 일이 잠시 매듭지어지는 데까지 기다렸다가 하는 편이 좋겠습니다. 다음 작업에 필요한 정보가 있다면 ‘/compact 실패한 테스트 이름과 스키마 변경 내용을 남겨줘’처럼 남길 것을 적어줍니다.

아예 무관한 작업을 시작할 때는 /clear로 대화를 비우면 됩니다. 잘못된 방향으로 진행했다면 /rewind로 이전 턴에 돌아갈 수 있고요. 캐시가 살아 있는 동안이라면 돌아간 접두어는 이미 저장되어 있습니다. 자동 대화 요약이 시작되는 시점을 조정하고 싶을 때는 /autocompact에 토큰 수를 주면 됩니다.

7. 끝난 뒤에는 /usage를 확인한다

실제로 내 작업에서는 어디에 많이 썼는지, 그건 직접 열어봐야 알 수 있습니다. 오스마니가 거듭 강조하는 것도 그 점입니다. 클로드 코드에서는 /usage나 같은 기능인 /cost를 실행하고 세션(Session) 영역을 보면 됩니다.

처음 볼 것은 캐시 비중입니다. 길게 이어간 세션이라면 비중이 높아야 합니다. 낮게 나왔다면 세션을 떠올려봅니다. 오래 쉬었던 때가 있는지, 모델을 바꿨는지, 도중에 MCP 서버를 붙였는지요. 프롬프트 캐시(prompt cache) 항목에 마지막 캐시를 재사용하지 못한 원인이 표시되는 경우가 많습니다.

입력에 비해 출력이 얼마나 많은지도 봅니다. 변경은 작은데 출력이 유난히 많다면, 추론 강도를 높게 잡았을 수도 있고 모델이 재시도를 반복했을 수도 있습니다.

대화 크기와 총입력도 함께 볼 만하고요. 총입력이 대화 크기의 몇 배로 커졌다면 턴이 많이 쌓였다는 뜻입니다. 그 수치를 보고 대화를 되짚으면 어느 대목에서 같은 일을 되풀이했는지 찾을 실마리가 생깁니다. 모델과 추론 강도를 바꿔가며 같은 작업을 서너 번 돌려보면서 내 사용 방식에 맞는 기준을 조금씩 잡아가는 게 좋겠습니다.

저도 이 글을 쓰다가 제 화면을 열어봤는데요. 지난 사용량의 원인으로 클로드 코드가 짚은 것은 긴 문맥, 그리고 서브에이전트였습니다. 일감은 잔뜩 맡겨두고 어떻게 줄여볼 생각은 안 한 채, 남은 한도 게이지만 보고 발을 동동 구르던 어제가 생각나네요. 정작 어디에 썼는지도 봐야 했던 거죠.

<출처: 작가>

마치며: 한도를 쓴 만큼 일이 끝났으면 좋겠다

아직 클로드한테 시킬 일이 남아 있습니다. 사실 끝이 잘 안 납니다. 그럴수록 한도가 더 아깝게 느껴지죠. 물론 클로드가 언제나 어려운 문제를 붙들고 해결해주면 기다릴 만합니다. 그 대신 다 끝낸 줄 알았던 일을 다시 설명하고 같은 수정을 반복할 때는 좀 열받고요. 추론 강도를 낮추거나 작은 모델을 써서 아껴뒀어도 재시도가 길어지면 그만큼 다시 쓸 수 있습니다.

자주 한도에 걸린다면 CLAUDE.md에 어떤 지시를 쌓아뒀는지, MCP는 무엇을 켜놓았는지부터 살펴볼 만합니다. 클로드가 제 작업을 검사할 테스트가 있는지도 보고요. 오래 이어갈 일은 다음에 필요한 맥락을 남겨두고 자리를 뜨기 전에 컴팩트해둡니다. 습관을 바꾼 뒤 얼마나 달라졌는지는 /usage에서 확인해볼 수 있습니다.

지금이라도 모델과 추론 강도를 바꿨을 때 얼마나 쓰고 어디까지 끝냈는지 비교해 보세요. 어떤 작업을 하는지에 따라 크게 달라지니까요. 오스마니의 글도 직접 테스트해보라는 이야기로 끝납니다. 어디에 얼마나 쓸 수 있을지 정확히 안다면, 한도가 오는 것도 그리 무섭지만은 않을 겁니다. 한도를 모조리 다 썼다는 알림이 와도, 그건 오늘 하려던 일은 끝난 뒤였으면 합니다.

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일주일 만에 GitHub 스타 20만 개, 앱 뜯어보는 AI 도구 REA

안녕하세요, 요즘 프로덕트 메이커입니다.

프로덕트 소식은 넘쳐나지만 대부분 이런 게 나왔대에서 끝납니다. 그래서 뭘 어떻게 하라고? 내 작업에 어떻게 써먹지? 거기까진 연결이 잘 안 되죠. 따라서 요즘 프로덕트 메이커는 바로 쓸 수 있는 것, 그 중에서도 주목해볼 만한 것을 엄선해서 매주 금요일에 전달드리려 합니다.

요즘 프로덕트 메이커는 매주 세 가지를 골라 전합니다:

써볼 것: Open WebUI - 회사 서버에 직접 설치해 쓰는 ChatGPT 같은 AI 채팅
참고할 것: REA - 일주일 만에 스타 20만 개를 모은, AI가 앱을 뜯어보는 도구
적용해볼 것: 안드레이 카파시가 말하는, 사람마다 AI가 이렇게 다르게 보이는 이유

<출처: open-webui/open-webui, GitHub>

1. 써볼 것: 회사 서버에 직접 설치해 쓰는 ChatGPT 같은 AI 채팅

회사에서 AI를 제대로 써보려고 하면 막히는 순간이 있습니다. 회사 자료를 외부 AI 서비스에 올려도 되는지 확인해야 하고, 팀원마다 계정을 따로 사야 하고, 클로드와 GPT를 함께 쓰려면 화면을 오가야 하죠. Open WebUI는 이럴 때 쓸 수 있는 오픈소스 도구입니다. ChatGPT처럼 생긴 AI 채팅 화면을 우리 회사 서버나 내 컴퓨터에 직접 설치해서 쓰는 방식이에요.

2023년에 시작해 GitHub 스타 15만 개를 넘긴, 개발자들 사이에선 꽤 알려진 프로젝트입니다. 10월 10일에 나온 0.12 버전에서는 실시간 음성 통화 기능이 들어갔고, 그 뒤로도 며칠 간격으로 업데이트가 이어지고 있죠.

무엇을 할 수 있나요?

가장 큰 특징은 여러 AI 모델을 한 화면에서 쓸 수 있다는 점입니다. 오픈AI 같은 회사의 API를 연결해도 되고, 올라마(Ollama)로 내 컴퓨터에서 돌리는 무료 모델을 연결해도 됩니다. 올라마는 공개된 AI 모델을 내려받아 내 컴퓨터에서 직접 돌리게 해주는 도구예요. 올라마로 돌리는 모델만 연결하면 대화 내용이 회사 밖으로 나가지 않고, 인터넷이 끊긴 환경에서도 쓸 수 있습니다.

여기에 팀이 함께 쓰기 위한 기능이 많이 들어 있습니다.

관리자가 사용자와 그룹을 나누고, 그룹마다 쓸 수 있는 모델과 기능을 정할 수 있습니다.
회사 문서를 올려두면 AI가 그 문서를 찾아 읽고 답합니다.
채널 기능으로 팀원과 AI가 한 대화방에서 함께 이야기할 수 있습니다.
정해둔 시간마다 같은 요청을 자동으로 돌리는 기능, 메모와 캘린더 기능도 있습니다.

0.12 버전에서는 실시간 음성 통화가 추가됐습니다. 관리자가 설정을 켜면, 음성으로 말을 걸었을 때 가벼운 대화는 오픈AI의 음성 모델이 바로 받고, 질문이나 작업은 채팅에서 고른 모델이 처리한 뒤 그 답을 말로 들려줍니다. 같은 버전에서 모든 사용자에게 2단계 인증을 요구하는 기능과, 공유한 대화에 여러 사람이 이어서 답을 달 수 있는 기능도 들어갔습니다.

어떻게 쓰나요?

파이썬 3.11이 설치된 컴퓨터라면 터미널에서 두 줄이면 됩니다.

pip install open-webui
open-webui serve

그다음 브라우저에서 http://localhost:8080 에 들어가면 채팅 화면이 열립니다. 팀이 함께 쓰려면 회사 서버에 도커(Docker)로 설치하는 방법이 일반적이고, 설치 명령은 GitHub 안내 문서에 상황별로 정리돼 있어요. 화면은 한국어로도 바꿀 수 있습니다.

명령어가 낯설다면, 클로드나 ChatGPT에 이 저장소 주소를 주고 내 컴퓨터에 설치하는 방법을 알려달라고 하는 것도 방법입니다.

얼마인가요?

Open WebUI 자체는 무료입니다. 다만 AI 모델 사용료는 따로 듭니다. 오픈AI나 앤트로픽 API를 연결하면 쓴 만큼 API 요금이 나가고, 올라마로 무료 모델을 돌리면 요금은 없지만 그만큼 성능 좋은 컴퓨터가 필요해요. 실시간 음성 통화도 오픈AI API를 연결해야 쓸 수 있습니다.

라이선스 조건도 하나 알아둘 만합니다. 최근 30일 사용자가 50명을 넘는 곳에서는 화면의 Open WebUI 이름과 로고를 바꾸거나 지울 수 없습니다. 우리 회사 이름으로 바꿔 쓰고 싶다면 별도의 기업용 라이선스가 필요해요.

누구에게 좋을까요?

회사 자료를 외부 AI 서비스에 올리기 어려운 팀. 내부 서버와 로컬 모델로 구성하면 대화가 회사 밖으로 나가지 않습니다.
클로드, GPT, 공개 모델을 비교해가며 쓰고 싶은 사람. 한 화면에서 모델을 바꿔가며 같은 질문을 던져볼 수 있어요.
팀원 모두에게 AI를 쓰게 하고 싶은데, 사람마다 유료 계정을 사기는 부담스러운 팀.
다만 설치와 관리에는 개발 지식이 필요합니다. 서버를 다뤄본 사람이 팀에 없다면 처음 세팅부터 쉽지 않을 수 있습니다.

<출처: REA>

2. 참고할 것: 일주일 만에 스타 20만 개를 모은, AI가 앱을 뜯어보는 도구

다른 앱을 쓰다가 이 기능은 어떻게 만들었을까 궁금했던 적 있으실 겁니다. 이번 주 GitHub에서 가장 주목받은 프로젝트 REA(Reverse Engineer Anything)는 바로 이 질문을 AI 에이전트에게 맡기는 도구입니다. 소스 코드가 없는 앱을 분석해서, 기능이 어떻게 작동하는지 근거와 함께 설명해줘요.

REA는 4월에 공개된 뒤 반년 동안 거의 알려지지 않았지만, 10월 들어 일주일 만에 스타가 20만 개 넘게 늘었습니다. 지금은 GitHub 전체 저장소 가운데 스타 수 20위권에 들어 있어요.

어떻게 작동하나요?

REA는 클로드 코드(Claude Code), 코덱스(Codex), 커서(Cursor) 같은 AI 코딩 도구에 MCP로 연결해서 씁니다. MCP는 AI에 외부 도구를 붙이는 공통 규격이에요. 연결해두면 AI 에이전트가 필요할 때 REA의 분석 도구들을 불러 씁니다.

예를 들어 메모 앱에서 검색이 어떻게 작동하는지 알아보고, 근거를 보여주고, 내 프로젝트에 비슷한 기능을 만들어줘라고 요청하면, 에이전트가 REA로 앱을 분석해 작동 방식을 설명한 뒤 직접 구현하고 테스트까지 합니다. 결과에는 각 결론의 근거와 확인하지 못한 부분이 함께 담긴다고 해요. 분석은 내 컴퓨터 안에서만 이뤄집니다.

REA가 분석 프로그램 Hopper 안에서 실행 파일을 살펴보는 화면 <출처: morluto/rea, GitHub>

분석할 수 있는 대상도 넓습니다. 컴퓨터에 설치된 일반 프로그램부터 웹 기술로 만든 데스크톱 앱, 웹사이트, 안드로이드 앱, 기기 펌웨어까지 다룹니다. 공개된 사례 중에는 노션(Notion) 데스크톱 앱에서 복사·붙여넣기 기능이 앱 내부를 어떻게 거쳐 가는지 추적한 것, 오래된 벽돌깨기 게임 DX-Ball의 효과음 계산 방식을 C 코드로 다시 짜서, 원본과 똑같이 동작하는지 확인하는 테스트 3,205개를 모두 통과한 사례도 있어요.

왜 10월에 갑자기 떴을까요?

REA가 처음부터 주목받은 건 아닙니다. 7월에 개발자 커뮤니티 해커뉴스에 이 저장소를 소개하는 글이 올라왔을 때는 추천이 3개에 그쳤어요. 분위기가 바뀐 건 10월 초입니다. GitHub 트렌딩에 오르기 시작했고, 비슷한 시기에 안드로이드 앱과 기기 펌웨어까지 분석할 수 있는 새 버전도 나왔습니다. 10월 10일에는 해커뉴스에 다시 올라온 글이 추천 800개를 넘기며 첫 화면에 걸렸고, 이후 해외 IT 매체들의 소개 기사가 이어지면서 하루에만 스타가 5만 개 넘게 늘어난 날도 있었어요.

에이전트가 실행 파일만 보고 데스크톱 앱을 다시 만들어내는 시연 영상도 관심을 키운 것으로 보입니다. 특정 게시물 하나가 불을 붙였다기보다는, 트렌딩 순위와 커뮤니티 화제, 시연 영상이 맞물리며 퍼진 것에 가까워 보입니다.

시연 영상을 본 사람들 사이에선 이제 어떤 소프트웨어든 다시 만들 수 있다는 반응까지 나왔지만, 거리를 두는 시각도 있습니다. 한 분석 글은 앱 전체를 통째로 다시 만들면 겉모습은 비슷해도 동작까지 같다는 보장은 없다고 지적했어요. 또 다른 글은 REA의 성능을 잴 표준 평가가 아직 없어서, 지금은 공개된 사례가 근거의 전부라고 짚었습니다. 버전도 열흘 남짓 사이에 3.2에서 6.4까지 올라갈 만큼 빠르게 바뀌고 있어서, 아직은 다듬어지는 중인 도구로 보는 게 맞겠습니다.

쓰기 전에 알아둘 조건

REA는 MIT 라이선스로 무료지만, 무엇을 분석해도 되는지는 분명히 선을 긋고 있습니다. REA의 면책 문서는 보안 연구, 악성코드 분석, 호환성 확보, 오래된 소프트웨어 보존, 그리고 내가 소유했거나 분석을 허가받은 소프트웨어를 들여다보는 용도로만 쓰라고 합니다. 반대로 유료 소프트웨어의 라이선스 확인을 우회하거나, 다른 회사의 독점 소프트웨어를 베끼는 일은 돕지 않는다고 적었어요. 앱이 공개돼 있거나 파일을 갖고 있다고 해서 분석해도 된다는 허락이 생기는 건 아니라는 문장도 있습니다.

보안도 신경 써야 합니다. REA 저장소는 공식 배포처(GitHub의 morluto/rea, rea.tools 사이트, 개발 도구 저장소 npm의 rea-agents) 말고 이름이 비슷한 사본은 공식 파일인지 확인할 수 없다고 경고하고 있어요. 인기를 타고 REA 이름을 붙인 코인도 나왔는데, 프로젝트 측은 자신들과 관계없다고 밝혔습니다. 또 출처를 모르는 프로그램을 분석하면 그 파일이 내 컴퓨터 권한으로 열리기 때문에, 격리된 환경에서 쓰는 게 안전합니다.

무엇을 얻어가면 될까요?

REA가 이렇게 빨리 퍼진 걸 보면, 다른 제품의 기능을 들여다보는 일이 AI 에이전트 덕분에 훨씬 쉬워졌다는 걸 알 수 있습니다. 예전엔 전문 분석 도구를 다룰 줄 알아야 했던 일을, 이제는 에이전트에게 말로 시켜볼 수 있게 됐어요.

반대로 내가 만든 앱도 누군가 같은 방식으로 들여다볼 수 있습니다. 앱 안에 담긴 코드가 생각보다 쉽게 읽힐 수 있으니, 비밀 키나 내부 정보를 앱 안에 넣어두지 않았는지 한 번쯤 점검해볼 만합니다.

<출처: Andrej Karpathy, X>

3. 적용해볼 것: 안드레이 카파시가 말하는, 사람마다 AI가 이렇게 다르게 보이는 이유

주변을 보면 AI를 두고 생각이 크게 갈립니다. 한쪽에선 AI가 몇 주 걸리던 일을 하루 만에 끝냈다고 하고, 다른 쪽에선 써봤는데 별로 쓸모가 없더라고 하죠. 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)는 둘 다 맞는 말이라고 봅니다. 카파시는 오픈AI 창립 멤버이자 테슬라에서 AI를 이끌었던 연구자로, 바이브 코딩이라는 말을 처음 쓴 사람이기도 해요.

카파시는 10월 12일(한국 시간) X에 올린 글에서, AI가 어디까지 할 수 있는지를 두고 사람들 사이의 생각 차이가 점점 더 벌어지고 있다고 썼습니다. 지난 4월에 같은 주제로 쓴 글을 다시 꺼내며 덧붙인 글인데, 10월 15일 기준 조회수가 640만을 넘었어요.

네 단계로 나뉜 사람들

카파시는 이 차이를 깔때기에 빗댔습니다. 아래로 내려갈수록 사람 수는 줄어들고, 체감하는 AI의 능력은 커지는 모양이에요.

약 60억 명(인구의 약 75%): ChatGPT 같은 AI를 거의 접해본 적이 없습니다.
약 10억~20억 명(약 20%): 무료 ChatGPT 같은 서비스를 가끔 씁니다. AI를 조금 더 나은 검색이나 글쓰기 도우미 정도로 경험합니다.
약 2,000만 명(약 0.2%): 코딩과 수학 분야에서 최신 AI를 업무에 씁니다. 몇 주, 몇 달 걸리던 큰 작업을 에이전트가 요청 한 번에 끝내는 걸 직접 봅니다.
약 5,000명: AI 회사 내부의 최신 시스템을 쓸 수 있는 사람들입니다. 에이전트 수천 개가 몇 주씩 협업하며 큰 소프트웨어를 만들고, 보안 취약점을 찾고, 새로운 과학과 수학 결과를 내는 걸 봅니다.

(숫자는 카파시가 밝힌 어림 계산)

눈여겨볼 건 두 번째 단계에 누가 있느냐입니다. 카파시는 기술 분야가 아닌 친구들이 AI가 별 쓸모없다고 말하는 게 무리가 아니라고 봐요. 코딩과 수학 밖의 전문가 상당수, 그리고 임원들도 여기에 든다고 했습니다. 임원은 일하는 시간 대부분을 사람과 이야기하는 데 쓰기 때문에, 변화를 머리로는 이해해도 직접 겪어보지는 못한다는 거예요.

세 번째 단계는 카파시 자신의 경험으로 설명합니다. 1년 전만 해도 코드를 한 글자씩 직접 치고 가끔 자동완성을 쓰는 정도였는데, 그사이 앱을 만들고, 베끼고, 다른 언어로 옮기고, 실행 파일에서 거꾸로 앱을 복원하는 일까지 에이전트가 해내게 됐다고 해요. 앞에서 다룬 REA가 바로 이 마지막 일을 하는 도구예요.

마지막 단계에서는 사람이 따라가지 못하는 일도 생기고 있다고 합니다. 몇 달 전 오픈AI와 허깅페이스 사이에서 벌어진 보안 사고는 사람들이 아직도 경위를 파헤치는 중이고, 최첨단 수학을 다룬 원고 722편은 수학자들이 검토하는 데만 한동안 걸릴 거라고 해요. AI가 만들어내는 속도를 사람의 검토가 따라가지 못하기 시작했다는 이야기입니다.

왜 이렇게 차이가 날까요?

카파시는 이 깔때기를 만드는 이유를 세 가지로 꼽았습니다.

첫째는 맡기는 문제의 크기입니다. 한 문단으로 답할 수 있는 질문은 AI의 능력을 거의 시험하지 못합니다. AI가 얼마나 할 수 있는지 보려면, 내가 정말 신경 쓰는 크고 어려운 문제를 맡겨봐야 한다는 거예요. 일반 사용자와 전문 사용자의 차이는 주로 여기서 생깁니다.

둘째는 AI의 능력이 분야마다 고르지 않다는 점입니다. 카파시에 따르면 요즘 AI는 정답인지 아닌지를 자동으로 채점할 수 있는 문제로 많이 훈련합니다. 코드는 테스트를 통과했는지로 바로 채점할 수 있지만, 글은 잘 썼는지 판단하기 어렵죠. 여기에 AI 회사들이 돈이 되는 분야부터 훈련에 힘을 싣는다는 점도 더해진다고 봐요. 그래서 코딩과 수학처럼 컴퓨터 안에서 결과를 확인할 수 있고 돈이 되는 분야에서 능력이 크게 오른 반면, 검색이나 글쓰기, 조언 같은 일상적인 쓰임에서는 변화가 상대적으로 작습니다.

셋째는 어떤 버전을 쓰느냐입니다. 무료 버전, 유료 버전, AI 회사 내부 시스템의 차이가 큽니다. 카파시는 4월 글에서 이를 이렇게 비교했어요. 오픈AI의 무료 음성 모드는 세차장에 차를 몰고 갈지 걸어갈지 같은 단순한 질문에도 헤매는 영상이 돌았지만, 같은 시기 오픈AI의 최상위 유료 코딩 모델은 한 시간 동안 혼자 코드 전체를 재구성하거나, 시스템의 보안 허점을 찾아 파고드는 일까지 해낸다는 겁니다.

카파시는 지금을 이렇게 정리합니다. 대부분의 사람은 아직 이런 AI를 써본 적이 없고, 써봤다면 어설픈 챗봇으로 기억합니다. 전문가 대부분은 조금 나아진 정도로 느끼고, 극소수만이 수직으로 치솟는 변화에 현기증을 느끼고 있습니다. 그리고 이 모든 일이 동시에 일어나고 있습니다.

무엇을 생각해볼 수 있을까요?

첫째, 내가 AI를 어떤 경험으로 판단하고 있는지 돌아볼 필요가 있습니다. 예전에 무료 버전으로 가벼운 질문 몇 개를 던져보고 내린 판단이라면, 카파시가 말한 두 번째 단계의 경험일 수 있어요. 같은 AI라도 어떤 버전으로, 얼마나 큰 일을 맡겨봤는지에 따라 전혀 다른 도구로 보입니다.

둘째, 같은 팀 안에서도 사람마다 서로 다른 단계에서 AI를 이야기하고 있을 수 있습니다. 개발자는 몇 주짜리 일이 하루 만에 끝나는 걸 겪었는데, 기획자나 임원은 아직 간접적으로만 들었다면 AI 도입을 두고 대화가 겉돌기 쉽습니다. 카파시가 4월 글에서 쓴 표현대로, 서로 말이 엇갈리는 거죠.

셋째, AI에게 맡길 일을 고를 때 결과를 확인할 수 있는 일인지 따져보면 좋습니다. AI가 가장 크게 좋아진 분야는 정답 여부를 바로 확인할 수 있는 일들입니다. 내 일 중에서도 결과가 맞는지 바로 확인할 수 있는 일부터 통째로 맡겨보면, AI가 어디까지 하는지 더 정확하게 알 수 있습니다.

적용해볼 수 있는 것

지금까지 AI에게 맡겨본 일 중 가장 큰 일이 무엇이었는지 적어보세요. 한 문단짜리 질문이 대부분이었다면, 며칠 걸리던 일 하나를 골라 통째로 맡겨보세요.
무료 버전으로만 써봤다면, 같은 일을 최신 유료 모델에 맡겨 결과를 비교해보세요.
팀에서 AI 도입을 이야기할 때, 각자 어떤 도구와 요금제로 어떤 일을 맡겨봤는지부터 나눠보세요.

다음 주에도 여러분이 놓치지 말아야 할 프로덕트 메이커 소식을 정리해서 찾아뵙겠습니다. 요즘 프로덕트 메이커 콘텐츠가 도움이 되셨다면, 꼭 작가 알림 설정을 부탁드립니다. 콘텐츠 내용 중 잘못된 정보나 정정이 필요한 부분이 있다면 댓글로 알려주세요. 빠르게 수정하겠습니다. 다음 주에 또 만나요!

콘텐츠가 마음에 드셨다면, 꼭꼭 작가 알림 설정과 좋아요를 부탁드립니다!

이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.

현재 FDE로 일하시거나, 최근 1년 내 일하셨던 분들은
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7개월 만에 돌아온 구글, ‘제미나이 4 아르곤’은 어떨까?

오래 기다렸습니다. 구글의 새로운 모델, 제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon)이 나왔습니다.

10월 13일, 구글이 아르곤을 전 세계에 공개했습니다. 2월 제미나이 3.1 프로 이후 7개월여 만에 나온 플래시(Flash)급 이상의 자체 모델인데요. 그동안 경량 모델만 내놓던 구글이 모처럼 최상위 라인을 들고 온 셈이죠.

결론부터 정리하면, 구글이 다시 프론티어 상위권으로 돌아왔습니다. 다만, ‘코딩’보다는 ‘현실 세계’에 초점을 맞춘 모델을 들고 왔습니다. 또 다른 경쟁력은 가격인데요, 이건 11월 30일까지 한정입니다. 무엇이 달라졌고 얼마에 쓸 수 있는지, 정말 1위권으로 돌아온 게 맞는지, 그리고 구글이 가진 것과 아쉬운 점은 무엇인지 차례로 뜯어보겠습니다.

구글 공식 블로그의 제미나이 4 아르곤 Key Art <출처: 구글>

제미나이 4 아르곤, 무엇이 다른가

발표 글 제목부터 메시지가 분명합니다. “가장 어려운 문제를 풀도록 만들었다(Built to solve your hardest problems)”.

주요 특징 3가지

핵심만 짧게 정리해보면 이렇습니다.

출력 한도 100만 토큰: 6만 4천에서 100만 토큰으로 늘었습니다. 입력과 출력을 합친 한도도 100만 토큰이며, 긴 응답을 멈췄다 이어받는 연속 기능(Long Decode Continuation)도 붙었습니다.
희소 전문가 혼합(MoE) 트랜스포머: 텍스트·이미지·오디오 입력을 기본으로 받는 멀티모달 구조입니다. 구글 자체 TPU로 학습했으며, 지식 컷오프는 2026년 3월이라고 합니다.
낮은 환각률: 외부 평가 기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis) 기준 15%로, 지능 지수 45 이상 모델 중 가장 낮습니다. GPT-6 아스트라는 51%입니다.

구글이 강조한 것

아르곤이 자랑하는 건 네 가지, ① 3D, 게임, 블렌더 작업 같은 복잡한 엔지니어링 ② 제안서 덱 만들기, 500쪽 화학 특허 정리 같은 일반 업무 워크플로 ③ 사이버 방어, 과학, 로보틱스 같은 연구·전문가 영역 ④ 안전입니다.

특히 매우 낮은 환각률이 눈에 띕니다. 그와 함께 사이버 보안 쪽에서는 방어 파트너 프로그램을 넓히고 보안 패치 벤치마크 CWE-bench 68%로 공동 1위에 올랐다고 합니다. 사내에서는 아르곤 에이전트가 퓨시아 커널의 C/C++ 코드 80만 줄 이상을 러스트로 바꾸는 중이며, 안티그래비티(Antigravity)의 에이전트 코드 제출은 35% 늘었다고 하죠.

구글이 무엇을 강조하고 싶었는지 대략 그려집니다. 구글이 앞세운 건 “코딩 1등” 대신 화면 밖(3D/물리 세계)과 실무 문서를 잘 만드는 모델이라는 점입니다. 페이블(Fable), 아스트라(Astra)와 거리를 둔 겁니다.

누가, 얼마에 쓸 수 있나

유료 사용자만 쓸 수 있습니다.

우선 AI 스튜디오와 제미나이 플랫폼 API로 쓸 수 있고요.
울트라/프로 구독자는 제미나이 앱과 검색 AI 모드에서도 쓸 수 있다고 합니다.
울트라 구독자는 코딩 에이전트 안티그래비티에서도 쓸 수 있습니다.

출시 자체는 단계적이었는데, 9월 30일 사이버 방어 파트너에게 먼저 열린 뒤 13일 만에 전체 공개로 이어졌습니다.

*다만, 프로 구독자에게는 천천히 열리고 있습니다. 공식 안내로는 프로도 앱에서 쓸 수 있어야 하는데, 아직 제대로 풀리지 않은 것 같습니다. 글을 업로드하는 지금도 아직이네요. 답답…

출시 기념가는 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러입니다. 캐시된 입력은 95% 할인이고요. 경쟁 모델과 나란히 놓으면 이렇습니다.

제미나이 4 아르곤과 경쟁 모델의 100만 토큰당 입력·출력 가격 비교 <출처: 각사 공식 가격표>

구글 말대로 페이블/아스트라와 같은 급이라면 정말 싼 가격입니다. 심지어 11월 30일까지 하는 오픈 할인 기준으로는 오푸스 5.5의 반값입니다.

아티피셜 애널리시스가 계산한 지능 지수 과제당 비용(할인가 1.99달러, 정가 3.98달러) <출처: Artificial Analysis>

아티피셜 애널리시스가 지능 지수 과제 하나를 푸는 데 드는 비용을 따져 보니, 할인가 기준 1.99달러로 아스트라의 60% 수준이었다고 합니다. 그러니 긴 리팩터링이나 문서 생성처럼 출력이 큰 작업이라면 할인이 끝나기 전에 써 볼 만하다고 봅니다.

3대장으로 돌아온 구글

구글은 아르곤이 여러 영역에서 다른 프론티어 모델을 앞선다고 주장합니다.

외부 벤치마크도 어느 정도 그럴듯합니다. 아티피셜 애널리시스는 “구글이 지능 상위 3개 연구소로 복귀했다”고 평가했습니다. 지능 지수 53으로 GPT-6 아스트라와 동률이고 GPT-6.1 솔(52)보다 1점 위입니다. 직전 모델인 3.1 프로 프리뷰(30)보다는 23점이 올랐죠. 또 다른 외부 지표인 Vals Index에서는 48개 모델 중 1위(68.90%)입니다.

벤치마크 모아보기

그럼 어디서 이기고 어디서 밀릴까요?

구글이 공개한 벤치마크 표를 보면 GPT-6 아스트라, 클로드 페이블 5.1, 클로드 오푸스 5.5와 항목별로 나란히 비교했습니다. 외부 검증이 아니라 구글 자체 측정이라는 점은 감안해야 합니다.

GPT-6 아스트라·클로드 페이블 5.1·클로드 오푸스 5.5와 비교한 제미나이 4 아르곤 벤치마크 표 <출처: 구글>

구도는 분명합니다. 앞선 곳은 지식 업무와 장문맥, 멀티모달입니다.

업무 자동화 오토메이션벤치(51.3%)는 오푸스 5.5(42.5%)와 아스트라(41.4%)를 10점 가까이 앞섰고,
25만~100만 토큰짜리 장문맥 그래프워크(84.2%),
영상 이해 LVBench(91.7%)도 1위입니다.

반면 코딩은 아직 아쉽습니다.

FrontierSWE v2(55.0%)와 터미널벤치 4.0(57.4%), 터미널벤치 사이언스(57.6%)처럼 에이전트가 실제 코드베이스와 터미널을 다루는 시험에서는 아스트라와 오푸스 5.5에 밀립니다. OSWorld-2.0도 아스트라보다 낮죠.

정말로 쓸 만할까?

벤치마크는 이미 신뢰를 많이 잃었습니다. 그보다 중요한 건 실사용 반응입니다.

호평부터 보죠. 사이먼 윌리슨(Simon Willison)은 “SVG 생성은 다른 어느 연구소보다 낫다”고 했고 글쓰기가 압도적이라는 평도 이어집니다. 한 컴퓨터 비전 실무자는 “객체 탐지와 텍스트 추출은 1위, 아스트라보다 4배 싸다”는 평가를 올렸고요. 실제로 미리 접한 사용자들로부터 “글쓰기가 다르다”는 평가가 많이 보였습니다.

코딩은 갈립니다. 커서(Cursor)는 자체 벤치마크 52.8%를 공개하며 “오푸스 5.5와 동급인데 더 싸다”고 했습니다. 반대로 “오푸스 5.5 근처도 못 간다”는 반응도 있죠. 개발자 테오 브라운(Theo Browne)은 “큰 도약이지만 여전히 제미나이라 못 믿겠다”고 적기도 했습니다. 7개월 공백이 길긴 했죠.

구글만이 가진 생태계 vs 아쉬운 에이전트

잠깐 지난 7개월을 돌아보죠. 3.1 프로 이후 구글이 낸 건 플래시와 플래시 라이트(Flash-Lite)뿐이었습니다. 기대를 모은 3.5 프로는 거듭 미뤄졌고, 그 사이 오픈AI와 앤트로픽이 엄청 치고 나갔습니다. 문제는 그러면서 클로드 코드와 코덱스 중심 생태계가 완전히 자리 잡았다는 겁니다. 아르곤으로 모델은 돌아왔다고 치면, 모델 바깥은 어떨까요?

구글만이 가진 생태계

구글의 가장 큰 자산은 워크스페이스라고 봅니다. 지메일·캘린더·드라이브·독스. 구글 워크스페이스는 “30억 명 이상이 쓰는 앱”입니다. 업무 문서와 메일, 일정이 이미 구글 안에 쌓여 있다는 점은 어떤 모델 회사도 갖지 못한 조건이죠. 에이전트가 일을 하려면 결국 이 맥락이 필요하니까요.

지메일 옆 제미나이 패널에서 요청하자 독스 문서를 만들어 주는 구글 워크스페이스 화면 <출처: 구글 워크스페이스>

더 중요한 건, 최고 모델만 좇는 사람들 너머 더 넓은 층에서 제미나이가 사랑받는다는 겁니다. 제미나이 앱의 월 사용자는 9억 5천만 명이고(알파벳 2분기 실적 발표 기준), 포춘 100 기업의 약 90%가 제미나이 엔터프라이즈를 씁니다. API로는 분당 약 220억 토큰이 처리되고요.

다만, 이번 발표에는 정작 워크스페이스(지메일·독스) 탑재 언급이 없습니다. Gemini for business까지만 적혀 있죠. 아르곤은 아직 그 위에 올라가지 않았습니다. 실제로 그 정도 모델이 필요한지도 잘 모르겠네요.

화면 바깥 실제 세계: 3D와 로보틱스

구글이 이번에 가장 힘을 준 건 화면 밖, 현실의 세계입니다. 데모 대부분이 3D와 물리 세계였죠.

3D부터 보면, 이미지 한 장으로 고딕 성당 3D 모델을 만들고 블렌더 MCP로 형태·질감·조명을 반복해 다듬는 데모가 대표적입니다. 책상 사진 몇 장으로 미니어처 레이싱 게임을 만들거나, 약 50GB의 항공 라이다 스캔과 도면을 엮어 유적지 차코 캐니언을 3D로 복원한 사례도 있고요. 소파 사진과 치수 스케치로 새 다리를 3D 프린팅 파일로 뽑는 예시까지 있죠.

이미지 한 장으로 고딕 성당을 3D로 만들고 블렌더 MCP로 다듬는 데모 영상 <출처: 구글>

눈여겨볼 건 방식입니다. 아르곤이 혼자 다 그리지 않습니다. 텍스처는 이미지 모델 나노 바나나가, 효과음은 월드 모델 제미나이 옴니가 맡고 아르곤은 그 결과물을 보면서 고치라고 지시합니다. 보고, 판단하고, 다시 시키는 역할이죠. 멀티모달 성능이 여기서 쓰입니다. 앞의 표에서 영상 이해(LVBench)와 차트 판독(Chartography) 1위가 바로 이 ‘보는 눈’에 해당합니다.

로보틱스도 같은 구조입니다. 구글은 별도의 로보틱스 글에서 아르곤을 “범용 물리 추론 모델”이라고 소개했습니다. 사람이 콘홀을 던지는 영상을 보고 공간 좌표와 관절 움직임을 계산해 시뮬레이션 코드를 짰고, 이를 넘겨받은 로봇이 행동으로 옮기는 데 성공했습니다. 보스턴 다이내믹스의 사족 로봇 스팟이 발판식 쓰레기통 디지털 트윈으로 먼저 연습한 뒤 실제로 캔을 버리는 데모도 있고요. 구글은 이런 방식이 몇 주 걸리던 시뮬레이션 모델링을 몇 시간으로 줄인다고 설명합니다.

휴머노이드 로봇 아폴로가 등장하는 아르곤 로보틱스 데모 <출처: 구글>

방향은 괜찮아 보입니다. 코딩은 이미 앤트로픽과 오픈AI가 분명히 앞서 가는 시장입니다. 그러니 모델 하나의 성능보다 이 조합을 지휘하는 능력으로 승부하겠다는 그림입니다.

에이전트 시장에서는 아직 핀트가 안 맞는다

문제는 이 모델을 실제로 쓰게 만드는 에이전트 제품들이 좀 애매하다는 겁니다. 특히, 실무자에게는요. 개인 에이전트와 코딩 에이전트 둘 다 그렇습니다.

개인 에이전트, 제미나이 스파크(Gemini Spark)부터 보죠. 5월 I/O에서 공개된 스파크는 구글 클라우드 가상 머신에서 24시간 도는 개인 에이전트입니다. 지메일·캘린더·드라이브·독스와 연동되고 돈을 쓰거나 메일을 보내기 전에는 허락을 구합니다. 메타의 뮤즈나 스페이스X의 그록 봇과 비슷한 개념이죠?

하지만 성능이 아쉬웠습니다. 10월 초, 별도의 ‘스파크’ 공간이 사라지고 제미나이 앱의 ‘채팅/작업(Task)’ 선택으로 흡수됐습니다. 공식 발표도 없이요. 넉 달 만에 브랜드가 사라질 만큼 자리를 못 잡았다고 생각합니다. 구글 앱 연동 위주에 앱 안에서의 위치마저 오락가락했고, 무엇보다 혜택 대비 너무 비쌌습니다.

I/O 2026에서 공개한 제미나이 스파크 시연 화면. 간식 목록을 만들어 인스타카트 장바구니에 담는다 <출처: 구글>

코딩 에이전트, 안티그래비티(Antigravity)도 사정이 비슷합니다. 2025년 7월 윈드서프 CEO와 연구진을 약 24억 달러 라이선스 거래로 영입했고 그해 11월 제미나이 3와 함께 출시했습니다. 2026년 5월에는 데스크톱 앱·CLI·SDK를 묶은 2.0으로 확장했고요. 그 과정에서 무료 한도 축소와 “모델 제공자 과부하” 오류, 드라이브 삭제 사고와 프롬프트 인젝션 취약점 같은 잡음이 이어졌습니다.

이번에도 아르곤을 안티그래비티에서 쓰려면 울트라 구독이 필요하고요. 위에서 봤듯 구글 벤치마크 표에서도 코딩 에이전트 항목은 밀리는 영역입니다. 에이전트로 AI를 쓰는 데 익숙해진 사람들에게는 어필하기 어렵습니다.

정리하면 이렇습니다. 모델은 상위권으로 돌아왔지만 사람들이 실제로 돈을 내고 매일 쓰는 에이전트는 아직 클로드 코드와 코덱스 쪽입니다. 워크스페이스와 스파크, 안티그래비티를 아르곤과 제대로 잇는 것. 이걸 고쳐야 ‘매일 쓰는’ 영역에서 경쟁력이 생기지 않을까 싶습니다.

마치며

구글이 돌아왔습니다. 구글이 잘하던 대로, 일반 사무와 검색, 영상에서는 매우 강력합니다. 코딩은 살짝 아쉽지만요.

이제 실제로 사용 경험을 볼 차례입니다. 세 가지 정도를 주목하면 좋겠는데요. 하나, 가격을 빼고도 아르곤을 고를 이유가 남는가. 둘, 3D/로보틱스라는 강점을 데모가 아닌 제품으로 만들 수 있는가. 셋, 워크스페이스라는 생태계 위에 스파크/안티그래비티 같은 ‘진짜 쓸 만한 에이전트’를 올릴 수 있는가.

오픈AI와 앤트로픽이 주고받던 양강 구도가 다시 3강이 될까요? 잠시만요, 일단 안티그래비티 앱부터 다운받은 다음에 얘기해 보시죠…. 아니면 제미나이를 받아야 하는 걸까요…?

이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.

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10분 만에 Jev 이해하기

0. 당신의 뇌는, 이미 둘로 나뉘어 있습니다

운전하다 빨간불을 봅니다. 발이 브레이크로 갑니다. 이 상황에 몇 시간씩 고민하는 사람은 없죠. 반사에 가까운 빠른 직관입니다. 반면 “이직을 할까 말까”는 다릅니다. 며칠을 재고, 표를 그리고, 주변에 묻습니다. 느리지만 깊은 숙고죠.

심리학자 대니얼 카너먼은 저서 『생각에 관한 생각(Thinking, Fast and Slow)』에서 이 둘을 System 1(빠른 직관)과 System 2(느린 숙고)라 불렀습니다.

<출처: 『생각에 관한 생각(Thinking, Fast and Slow)』>, PDF 버전

대니얼 카너먼의 System 1(빠른 직관)과 System 2(느린 숙고) 정의 <출처: 대니얼 카너먼, 『Thinking, Fast and Slow』 22쪽>

인간이 똑똑한 건 둘 다 가져서가 아니라, 상황마다 둘을 나눠 쓰기 때문입니다. 빨간불 앞에서 숙고를 시작하면, 그건 똑똑한 게 아니라 사고가 납니다.

그런데 2026년, 우리가 만든 AI 에이전트는 정확히 그 짓을 하고 있습니다. 빨간불에 멈출지 말지 같은 사소한 판단마저, 매번 가장 비싸고 느린 ‘숙고의 뇌’에 물어보고 있는 겁니다.

바로 그 반쪽짜리 낭비를 해결하겠다고 정조준한 모델이, 지난 9월 15일에 나왔습니다. OpenAI에서 RLHF(인간 피드백 기반 강화학습: Reinforcement Learning from Human Feedback)와 InstructGPT를 개발했던 디오고 알메이다(Diogo Almeida)가 창업한 타입세이프 AI(TypeSafe AI)가 선보인 모델, 이름은 Jev입니다. 나온 지 한 달이 채 안 됐는데 업계에선 벌써 난리가 났습니다.

그런데 정작 “그게 뭐냐”고 물으면 제대로 답하는 사람은 드물죠. 그래서 오늘, 이 낯선 물건을 10분 안에 풀어 드립니다.

1. 천재에게 온종일 도장이나 찍으라고?

이 그림을 상상해 보세요. 회사가 큰돈을 들여 세계적인 석학을 모셔왔습니다. 그런데 그에게 시키는 일이라곤, 하루 종일 서류를 보며 “이건 A칸? B칸?” 도장을 찍는 겁니다.

여기에는 문제가 하나가 아닌 세개입니다. 한 건을 판단하는 데도 골똘히 생각하니 느리고, 몸값이 비싸니 도장 한 번에 돈이 줄줄 새며, 가끔은 아는 척 장황하게 설명을 붙이다 엉뚱한 칸에 찍습니다.

<출처: 작가>

우스운 얘기 같지만, 이게 지금 대부분의 AI 에이전트가 하는 일입니다.

에이전트가 일하는 과정을 뜯어보면, 화려한 작업은 일부입니다. 대부분은 자잘한 갈림길 판단이에요. “다음에 어떤 도구를 쓸까?”, “이 입력값이 유효한가?”, “이 요청은 어느 팀으로 보낼까?” 같은 O/X에 가까운 단순 분기 말입니다.

그런데 이 O/X 하나하나마다 클로드나 GPT 같은 엄청난 능력의 프론티어 LLM을 불러 세웠습니다. 도장 찍기에 석학을 부른 거죠. 에이전트가 느리고 비쌌던 진짜 이유가 여기 있었습니다. 화려한 최종 답변이 아니라 보이지 않는 수많은 잡무 판단에서 시간과 돈이 새고 있었던 겁니다.

에이전트 데모는 근사한데 나중에 비용 청구서를 보고 놀라신 적 있다면, 범인이 바로 이겁니다.

2. 그래서 Jev: ‘말하지 않는’ 모델

Jev는 우리가 아는 LLM과 근본부터 다릅니다. 한 문장으로 요약하면 이렇습니다.

Jev는 문장을 만들지 않습니다. 오직 ‘결정’만 돌려줍니다.

보통 챗봇은 사람이 읽을 문장이나 마크다운을 씁니다. Jev는 아예 글을 안 씁니다. 대신 상태값(State: 텍스트나 JSON)과 질문(Questions)을 던지면, 답으로 타입이 지정된 결정값과 그 결정에 대한 확신도(Confidence), 확률 분포만 돌려줍니다. 설명도, 근거 서술도, 사족도 없습니다.

만든 사람들은 이걸 System One Model이라 부릅니다. 눈치채셨겠지만, 앞에서 말한 카너먼의 System 1, 즉 소프트웨어 내부에서 빠르게 반복되는 직관적 결정을 전담하는 모델이라는 뜻이죠. 무겁고 느린 숙고(System 2)는 여전히 프론티어 LLM의 몫으로 남겨둡니다.

<출처: 작가>

Jev는 챗GPT의 핵심 학습기법(RLHF·InstructGPT)을 만든 디오고 알메이다가 2년간 스텔스로 준비해, 4천만 달러 투자를 받으며 세상에 내놨습니다.

이름은 경제학자 윌리엄 스탠리 제번스(William Stanley Jevons)에서 땄습니다. ‘제번스의 역설’, 즉 “자원을 쓰는 효율이 좋아질수록 오히려 소비가 폭증한다”는 법칙으로 알려진 인물이죠. 이 이름 안에 야심이 통째로 들어 있는데, 그 얘기는 맨 뒤에서 다시 하겠습니다.

3. Jev의 세 가지 무기

본격적으로 뜯어보기 전에, 두 모델의 자리를 한눈에 정리하면 이렇습니다.

<출처: 작가>

이제 Jev가 왜 이 자리를 차지할 수 있는지, 세 가지 무기를 보시죠.

① 말도 안 되게 빠르고, 말도 안 되게 쌉니다

응답 속도가 70~500밀리초입니다. 기존 LLM 대비 수십에서 수백 배 빠릅니다. 비결은 구조에 있어요. 챗봇처럼 단어를 하나씩 순서대로 뱉는 게 아니라, 여러 질문을 한 번에 병렬로 처리합니다. 그래서 질문을 열 개로 늘려도 걸리는 시간은 거의 안 늘어납니다. 비용은 더 놀랍습니다. 입력 100만 토큰당 약 4센트(한화 약 54원), 그리고 출력은 공짜입니다.

② 환각도, 파싱 에러도 구조적으로 없습니다 (타입 안전)

LLM에 “JSON으로 답해”라고 시켜 보신 분은 아실 겁니다. 가끔 괄호가 깨지거나, 없는 필드를 지어내죠. 파이프라인이 거기서 툭 터집니다. Jev는 애초에 글을 안 쓰고 정해진 타입의 값만 내놓기 때문에, 이런 파싱 실패나 환각이 원천적으로 일어날 수 없습니다. 응답이 개발자의 코드(Pydantic, TypeScript 등)에 그대로 꽂힙니다.

③ 자기가 얼마나 확신하는지를, 정직하게 압니다 (교정된 확신도)

이게 진짜 핵심입니다. 그리고 가장 오해가 많은 부분이죠.

기존 LLM에 “네 확신도를 0~1로 말해줘”라고 물으면, 근거도 없이 “0.99”라고 우깁니다. 틀린 답을 하면서도 자신만만한 과신, 허세, 환각이 고질병이에요. 모르는 것보다 무서운 건, 자기가 틀렸는지조차 모르는 겁니다.

<출처: 작가>

Jev의 확신도는 프롬프트로 물어보는 게 아니라, 출력 자체에 통계적으로 보정되어 함께 나옵니다. 확신도 보정을 목표로 삼은 특수 학습(RLCD, Reinforcement Learning for Calibrated Decisions) 덕에, Jev가 “0.85”라고 하면 그건 실제로 정답일 확률이 85%에 수렴한다는 통계적 의미를 갖습니다. 근자감 쩌는 천재가 아니라, 자기 실력을 정확히 아는 전문가인 셈이죠.

4. 확신도로 ‘자동화의 문’을 여닫습니다

이 정직한 확신도가 왜 그렇게 중요할까요? 바로 가드레일이 되기 때문입니다.

에이전트를 짤 때 개발자는 평범한 조건문 하나로 자동화의 수위를 조절할 수 있습니다.

<출처: 작가>

읽어보면 뜻이 그대로 들어옵니다. “꽤 확실하면(0.85 이상) 알아서 처리하고, 애매하면 사람에게 넘겨라.” Jev가 확신하는 쉬운 판단은 초고속·초저가로 자율 처리하고, 애매한 것만 걸러 비싼 상위 LLM이나 사람에게 올리는 겁니다.

엔터프라이즈에서 늘 골치였던 질문, “AI에게 어디까지 전자동을 허용할 것인가?”가 이제 임계값 한 줄(0.85)로 다뤄집니다. 임계값을 높이면 보수적으로, 낮추면 공격적으로. 자동화의 수도꼭지를 숫자 하나로 조이고 푸는 셈이죠.

<출처: 작가>

5. 왜 지금 난리이고, 무엇을 조심해야 하나

2023년부터 지금까지 AI 시장은 온통 ‘더 똑똑한 모델’ 경쟁이었습니다. 다들 더 큰 두뇌, 더 깊은 추론을 향해 달렸죠. 그런데 TypeSafe는 정반대로 갔습니다. “두뇌를 더 키우지 말고, 값싼 두뇌를 하나 더 만들자.” 이 역발상이 통했습니다. 출시 사흘 만에 한 주요 AI 플랫폼에서 역대 가장 빠르게 채택된 모델이 됐을 정도로요.

다만, 냉정하게 짚을 것도 있습니다. 먼저 지금까지의 화려한 수치(수백 배 빠르고 싸다)는 대부분 회사가 스스로 발표한 값이고, 아직 외부에서 완전히 검증되진 않았습니다. 또 Jev도 만능이 아닙니다. 여전히 잘못 분류할 수 있고, 말의 ‘뜻’이 아니라 ‘문자 그대로’를 볼 때가 있으며, 무엇보다 던져준 상태값이 부실하면 결정도 부실합니다.

좋은 판단은 좋은 입력에서 나오니까요. 그리고 애초에 챗봇·글쓰기·코드 생성엔 쓸 물건이 아닙니다. 이건 말하는 모델이 아니라, 결정하는 부품이에요. 핵심은 이겁니다. 천재(프론티어 LLM)를 해고하라는 게 아닙니다. 자리를 나누라는 겁니다. 도장 찍기는 빠르고 저렴한 직관에게, 진짜 기획과 창작은 느리고 비싼 천재에게.

6. 마치며: 결정이 싸지면, 세상은 어떻게 바뀔까

앞에서 미뤄둔 이름 이야기로 끝맺겠습니다. ‘제번스의 역설’

19세기, 증기기관의 석탄 효율이 좋아지자 사람들은 석탄 소비가 줄 거라 예상했습니다. 결과는 정반대였죠. 석탄이 싸지자 온갖 곳에서 석탄을 쓰기 시작했고, 소비는 오히려 폭증했습니다.

TypeSafe의 베팅이 바로 이겁니다. 결정 한 번의 값이 100배 싸지면, 우리는 결정을 100배 더 많이 하게 된다. 지금까지는 “AI한테 물어보긴 너무 비싸서” 그냥 규칙으로 때우거나 사람이 눈대중하던 수만 개의 자잘한 판단들이 전부 자동화의 사정권 안으로 들어옵니다.

그래서 이 작은 모델이 던지는 질문은 생각보다 큽니다. AI 경쟁의 무대가 “얼마나 똑똑한 두뇌를 갖느냐”에서 “어떤 판단에 어떤 두뇌를 배분하느냐”로 옮겨가고 있다는 신호이거든요.

무거운 지능을 아무 데나 쓰던 시대가 저물고, 값싼 직관과 값비싼 숙고를 나눠 쓰는 ‘설계의 시대’가 오고 있습니다. 여러분의 업무에는, ‘빠른 직관’에게 넘겨도 될 판단이 얼마나 숨어 있을까요? 그 목록을 한번 적어보는 것만으로도, 자동화의 지도가 새로 그려질지 모릅니다.

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비개발자라면 이렇게 해보세요: 바이브 코딩 실전 가이드

이 글은 바이브 코딩을 처음 시작할 때부터 지금까지의 제 경험을 담았습니다. ‘기획자 입장에서 바이브 코딩을 시작하는 방법’과 프로덕트를 개발해 나감에 있어 ‘몸으로 때우며 알게된 팁’에 관한 이야기입니다. 물론 디자이너나 마케터 등 비개발자 직군에게도 도움이 될 것이라 생각합니다. 추상적인 개념보다는 실제로 사용한 ‘방법’에 집중하고자 노력했고, 이 방법이 꼭 ‘정답’은 아니라는 점을 미리 말씀드립니다.

‘그 놈의 딸깍!’이 모든 일의 시작이 됐다

사실 저도 처음에는 바이브 코딩에 비관적이었습니다. 제가 속해 있는 SI 업계에서 프로젝트를 진행하게 되면, 보통 보안 이슈로 인해 네트워크가 제한된 환경이 많습니다. 금융권 프로젝트의 경우 아예 망 분리가 되어 있어 인터넷 접속이 불가하고, 일반적인 도메인 프로젝트 역시, 허용된 URL 외에는 접근이 차단되는 경우가 많습니다.

이런 이유로(핑계로) AI의 활용성에 대해 늘 의구심을 가지고 있었습니다. (심지어, 사내 서비스에 AI를 도입하는 프로젝트를 진행했음에도!) 또한 제가 AI에 대해 관심을 가지기 시작했을 때는 아직 ‘바이브 코딩’이라는 개념이 태동하기 전이었고, 실제 코딩 성능 또한 현재와 비교하면 턱없이 부족한 수준이었습니다.

시간이 어느 정도 흘러, ‘바이브 코딩’이 주요 키워드로 등장하게 되면서 서서히 AI에 대한 관심이 생기기 시작했습니다. 함께 일하는 동료 개발자는 이미 AI를 사용하여 개인 프로젝트를 진행하고 있었고, 그 와중에 ‘요즘 IT 뉴스레터’와 주요 커뮤니티에서 ‘딸깍!’만으로 개발이 진행된다는 경험담들이 하나 둘 생겨나기 시작하면서, 점차 관심이 높아지기 시작했습니다. (지금 생각해보면 ‘딸깍!’이란 말에 속은 것 같기도 하네요.)

첫 번째 프로덕트를 찾아서

바로 옆에서 AI를 사용하여 개인 프로젝트를 진행하는 모습을 보면서, 저도 ‘바이브 코딩’을 통해 나만의 프로덕트를 만들고 싶은 욕심이 생겼습니다. AI를 활용해서 어떤 것을 만들면 좋을지 고민하다가 우선 다음과 같은 기준을 세웠습니다.

퇴근 후 진행하는 개인 프로젝트
그러므로 볼륨이 너무 크지 않고 단순한 형태의 서비스
내가 필요한 서비스

이 기준으로 고민하는 것은 마치 ‘고등학교 시절 진로 결정’과 같은 느낌이 들만큼, 은근히 어렵고 막막한 것이었습니다. 특히나 1번과 2번 조건에 부합하는, 간단히 구현하면서도 가치가 있는 서비스를 찾아야 하는데, ‘간단함’과 ‘가치’가 다소 대치되는 느낌이라 더욱 마땅한 아이디어가 떠오르지 않았습니다.

이런 고민을 아내와 함께 이야기하다가, 내가 아닌 아내에게 도움이 될 만한 서비스가 없을지 함께 찾아보았고, 결과적으로 첫 프로덕트로 ‘일정 공유 캘린더’를 만들게 되었습니다.

아내는 휴가를 사용할 때 함께 근무하는 다른 직원들의 휴가 일정과 겹치지 않도록 사용하는 것이 암묵적인 룰이었습니다. 그래서 아내의 자리에 있는 탁상 달력에는 다른 직원들의 휴가 일정이 적혀 있고, 아내가 휴가를 써야 할 때는 겹치지 않는 날짜인지 먼저 확인 후 휴가 신청을 하곤 했습니다. 문제는 달력에 매번 수기로 적어야 하고, 변경이 발생하면 그 때마다 다시 적어야 하는 불편함이 있었고, 출근을 해서 달력을 확인해야만 내 휴가 일정을 잡을 수 있다는 한계가 있다는 점이었습니다.

직원 A가 사내 메신저로 휴가 사용을 공유 → 다들 각자의 방법으로 A의 휴가일을 체크 (아내의 경우, 탁상 달력에 수기 기록) → 나의 휴가 신청 시 참고 정보로 활용 <출처 : 작가>

첫 번째 프로덕트를 만들며 얻은 팁 4가지

첫 번째 바이브 코딩 프로덕트는 이런 배경에 의해서 다음과 같은 주요 기능을 도출해 낼 수 있었습니다.

나의 일정을 등록하고 수정 및 삭제 등의 관리 기능이 필요하다.
타인의 일정을 확인할 수 있어야 한다.
간단한 형태의 가입 및 로그인 절차가 제공되어야 한다.

복잡한 기능은 필요하지 않다 보니 B/E 없이 F/E와 단순한 DB만으로 구현 가능할 것이라 판단되었습니다. 그래서 F/E는 Render라는 서비스를 이용해 구현하였고, DB는 Supabase를 이용했습니다. 끝으로 카카오톡 로그인을 통해서 최대한 익숙하고 간단한 가입 및 로그인 절차를 구현했습니다. 기본적인 설계 후, 프로토 타입을 생성하고 QA까지 진행하여 런칭하기까지 약 1주일 정도 소요됐습니다. (그 중 카카오톡 로그인 적용하는데만 3일이 걸렸죠…)

최종 결과물입니다. 아내와 동료들은 현재도 잘 사용하고 있습니다. <출처 : 작가>

수기로 관리하는 달력을 그대로 웹으로 구현하고, 모두가 함께 볼 수 있는 간단한 형태라, 개발자라면 뚝딱 만들 수 있을 정도로 간단한 수준이지만, 기획자 입장에서는 쉽지 않은 프로덕트입니다. 바이브 코딩으로 생각보다 길지 않은 기간에 완성할 수 있어 무척 놀랐던 기억이 아직도 생생합니다.

팁 1. 첫 시작은 욕심을 버리기

저는 결과적으로 아래의 이유로 인해 첫 프로덕트 선정 방식이 매우 좋았다고 생각합니다.

처음부터 너무 거창한 프로덕트를 진행하기에는 바이브 코딩이 만만하지 않음
바이브 코딩에서 가장 중요한 것은 지속성이며, 가장 해로운 것은 열정의 소멸임
프로덕트 개발이 완료되고 실제 서비스가 되어야 지속성이 유지됨

너무 힘을 꽉 주지 말고, 가볍고 경쾌한 느낌으로 시작하는 것이 백번 낫습니다.

이렇게 만족해 주시면 열정이 더 타오르니까요. <출처 : 작가>

바이브 코딩이 처음이라면, 일단 다 물어보자

본격적인 바이브 코딩을 시작하기 전, 앞서 언급한 동료 개발자로부터 다음과 같은 가이드를 받았습니다.

우선은 클로드 코드 Pro로 진행한다. 상위 모델은 그 이후에 전환해도 충분하다. (“일단 써보시고 업그레이드 하는게 좋을 거에요.”)
IDE를 사용한다. (“개발하시는 거니까 개발자처럼 일하셔야죠.”)
Vercel과 Supabase를 추천한다. (“처음 시작은 이 2개가 제일 좋을 거에요.”)

가이드에 따라 클로드 코드 Pro 구독 및 Intelli J 설치 후, 첫 화면을 보고 시작부터 당황스러움을 느꼈습니다. 사실 기획자가 IDE를 접할 일이 잦지는 않아서, 낯선 화면이 떡 하니 나왔으니 어찌 보면 당연한 것일 수도 있겠습니다. 개발자와 소통 시, 개발 소스를 직접 보고 확인하는 경우들이 종종 있었기 때문에 낯설지 않을 줄 알았는데, 너무 자만했던 것 같습니다. (이걸 내가 사용할 줄이야…) 프로젝트 생성이 어떤 의미인지도 모르겠고, 터미널은 또 무슨 기능이길래 이런 UI로 제공되는 것인지, 클로드 코드는 여기서 어떤 식으로 써야 하는지 등등 첫 시작부터 탁! 막히는 기분이었습니다.

그 때, 제가 선택한 방법은 ‘그냥 클로드에게 물어보자’였습니다.

이런 식으로 편하게 물어봅니다. <출처 : 작가>

그리고 이 때부터 AI, 그리고 바이브 코딩에 대한 기대감이 생기기 시작했습니다. 마치 옆 동료에게 물어보는 것처럼 물어보면, 이해하기 쉽게 자세한 설명과 진행 방식을 알려주었기 때문입니다. 심지어, 진행 도중 오류가 발생했을 경우, 오류 메시지를 그대로 던지면 그에 대한 피드백과 (가능할 경우) 후속 처리까지 알아서 해준다는 점이 정말 놀라웠습니다.

이런 식으로 편하게 물어봅니다. (2) (출처 : 작가>

이런 식으로 IDE 설치 후 클로드 코드를 설치하고 프로젝트를 생성한 다음, git hub까지 연결이 가능했는데, 돌이켜보면 일련의 과정들이 기획자 입장에서는 경험하기 쉽지 않은 영역이다 보니 AI의 가이드가 없었다면 시작과 동시에 중단이 될 정도의 큰 허들이었던 것 같습니다.

팁 2. 바이브 코딩을 하기 위한 개발 환경 설정 절차

클로드 코드 구독 시작
IDE 설치 (VS Code / Intelli J 등)
IDE에 클로드 코드 설치
로컬에 프로젝트 생성

그리고 이 과정에서의 모든 문의는 클로드에게 맡깁니다.

유용한 스킬과 에이전트를 찾아보자

자, 이제 로컬에 프로젝트 생성까지 만들었다면, 바이브 코딩을 하기 위한 기본적인 개발 환경 세팅이 완료되었다는 것을 의미하는데요. 여기서 추가적으로 나에게 맞는 스킬과 에이전트를 설치하는 것을 추천합니다. (필수는 아닙니다만, 강력히 추천합니다.)

스킬과 에이전트가 무엇인지까지 자세히 알 필요는 없습니다. 단순히 ‘클로드 코드가 나의 지시사항을 수행함에 있어, 보다 정확하고 효율적인 작업을 할 수 있도록 돕는 Somethings’ 정도로만 이해하셔도 무방합니다. (어차피 하다 보면 알게 됩니다.)

유명한 스킬과 에이전트를 직접 명시해서 설치할 수도 있고, 클로드 코드에게 적합한 스킬이나 에이전트를 찾아서 설치하라고 위임할 수도 있습니다. 제 경우는 전체적인 필요 스킬과 에이전트는 클로드 코드에게 위임하여 설치했고, 특정 스킬은 명확하게 정의하여 설치했습니다. 스킬 설치는 특정 명령어가 있지만, 우리는 개발자가 아니므로 클로드 코드에게 설치를 요청하면 직접 탐색하여 설치할 수 있습니다.

팁 3. 스킬과 에이전트를 설치하자

어디서부터 시작해야 할 지 모르겠다면, 클로드 코드에게 검색 및 설치를 위임해도 무방
당시 사용했던 스킬은 아래와 같고, 최근에는 더 좋은 스킬들이 많이 나와 있으므로 별도의 스킬 검색을 추천

*CLUADE.md란?

클로드 코드가 실행될 때 기본적으로 알아야 하는 정책이 정의된 파일이라고 보면 됩니다. 클로드 코드가 바이브 코딩을 시작하기 전, 이 파일을 읽은 후, 하지 말아야 할 제약 사항이나 반드시 해야 하는 필수 사항, 그리고 기타 다양한 종류의 사전 지시 사항을 미리 학습하게 됩니다. 저의 경우 ‘수정 및 개발 진행 시, 이미 설계 및 개발이 완료된 구조의 변경이 필요할 경우, 반드시 나에게 확인 후 진행할 것’과 같은 중요 내용을 등록해 놓고 사용합니다.

이런 식으로 설치하면 됩니다. (마치 바이브 코딩을 하듯이) <출처 : 작가>

스킬과 에이전트가 설치되면 이렇게 보입니다. <출처 : 작가>

바이브 코딩의 첫 시작은 계획 수립부터

클로드 코드에는 ‘Plan Mode’라는 것이 있는데, 말 그대로 계획 수립을 위해 제공되는 모드로 보면 됩니다. 이 Plan Mode를 통해 클로드 코드와 질의응답을 진행하면서 실제 개발이 시작되기 전 최대한 구체적인 계획을 수립하는 것을 추천합니다. 계획이 탄탄하고 깔끔할수록 실제 개발이 시작되었을 때 진행 속도도 빠르고 구조도 효율적으로 가져갈 수 있습니다.

팁 4. 첫 삽은 이렇게 뜨자

1. 간단한 서비스 개요를 우선 작성

구조는 정해진 것이 없지만, 아래와 같은 항목은 포함하는 것이 좋음
- 서비스 컨셉 (예시 : 내부 직원들의 휴가 일정을 등록하고, 모두에게 공유하는 서비스)
- 핵심 기능 (예시 : 일정 등록 및 삭제, 변경 기능 / 카카오톡을 통한 가입 및 로그인)

2. 바로 개발을 진행하지 말고, 우선은 Plan Mode로 전환하여 상세한 계획 수립

Plan Mode에서는 이런 식으로 진행
- 1) Plan mode 전환 후, 미리 정의된 서비스 개요 전달
- 2) 클로드 코드가 대략적인 방향성과 기능에 대한 요건을 생성함
- 3) 이 서비스를 구현하기 위해 필요한 외부 연동 서비스에 대한 탐색 요청(예시 : 카카오톡, git hub, Rander, supabase 등)

Plan Mode는 Shift & Tab으로 전환할 수 있습니다. <출처 : 작가>

마치며: 바이브 코딩은 쉽지 않다

첫 번째 프로덕트를 완성하고, 회고를 해보니 아무리 생각해도 ‘속았다’는 생각을 지울 수가 없었습니다. 다들 ‘딸깍’이라고 표현했지만, 실상은 그렇지 않았으니까요. 생각보다 바이브 코딩을 시작한다는 것은 꽤나 어려운 일이었습니다. 이번 글에서는 바이브 코딩을 시작할 때 도움이 되는 몇 가지 팁을 알려드리고자 했습니다.

총 4가지 팁을 공유드렸고 조금이나마 바이브 코딩을 시작하는 비 개발자분들께 도움이 되면 좋겠습니다. 다음 글에서는 나머지 4가지 팁에 대해 이야기해보도록 하겠습니다.

직접 경험한 바이브 코딩 팁 4가지

1. 바이브 코딩으로 개발할 첫 프로덕트는 가급적 가볍고 볼륨이 적은 것으로 선정

2. 바이브 코딩을 하기 위한 환경 설정은 클로드 코드와 질의응답 형태로 진행

3. 스킬과 에이전트를 적극 활용

4. 프로덕트 개발 계획을 먼저 수립하여 검토 후 개발 진행

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3년만에 폐업한 서비스 기록에서 배운 것들

<출처: 작가, GPT로 생성>

3년 여를 운영하다 2026년 6월에 문을 닫은 사업이 하나 있습니다. 개발자 대상 1:1 취업 컨설팅이었죠.

비록 서비스는 접었지만, 이를 운영하던 노션 워크스페이스는 제 공간에 그대로 남아 있었습니다. 기획 문서, 고객 세션 기록, 가격 개편 회의록 같은 게 490개 파일로 쌓여 있었고요.

방치된 워크스페이스를 볼 때마다 좀 찜찜했습니다. 지우자니 실제로 겪은 일들이 아까웠고, 그렇다고 딱히 다시 열어볼 일은 없었어요. 로그인할 이유 없는 계정처럼, 있는 줄만 알고 넘어가는 폴더가 돼 있었습니다.

그러던 어느 날, 클로드 코드(Claude Code)로 개인 기록 아카이브를 정리하는 작업을 하던 김에 이 노션도 통째로 옮겨 보기로 했습니다. 반나절 정도 걸렸고, 모든 사업 기록이 노트 34개와 정리된 핵심 문서 몇 개로 압축됐어요.

그런데 진짜 소득은 파일이 정리됐다는 것 자체가 아니었습니다. 사업을 운영하며 흩어져 놓았을 때는 안 보이던 인사이트들이 한곳에 모아놓고 나서야 보이기 시작한 거죠.

흩어져 있을 땐 몰랐던 것

사업을 운영하는 동안에는 매일이 그냥 오늘 할 일이었습니다. 이번 주는 이 고객 진단하고, 다음 주는 가격 조정 검토하고, 그다음 달엔 퍼널을 또 손보고. 각각의 결정은 그 시점에 필요해서 내린 결정이었고, 다른 시점의 결정과 나란히 놓고 비교해 볼 여유는 없었어요.

고객을 진단하다 “이 사람 서류 점수가 유독 낮네” 싶으면, 그 고객 개인의 사정이라고 넘겼죠. 리드 한 명이 무료 진단만 받고 사라지면 “타이밍이 안 맞았나 보다” 하고 다음 리드로 넘어갔고요.

딱히 게을러서 그런 건 아니라고 생각합니다. 그 시점에 갖고 있던 정보량으로는 그게 최선의 해석이었기 때문이에요. 한 달 전에 진단한 고객의 점수표를 정확히 기억해 오늘 고객과 비교하는 건 사업을 운영하면서 동시에 하기엔 너무 무거운 일이죠. 그러다 보니 당시 내린 판단은 늘 지금 눈앞의 사건 하나에 갇혀 있었어요.

모든 기록을 한 세션에서 순서대로 훑으면서 정리하다 보니, 서로 다른 시점에 내린 개별 판단들이 처음으로 구조 단위로 보였습니다. 8월에 만난 고객과 10월에 만난 고객의 진단 점수표가 한 화면에 같이 보이고, 2023년의 가격 실험과 2024년의 가격 개편이 같은 문서 안에 시간순으로 이어졌어요.

그러자 “이번 고객이 유독 그렇다”고 생각했던 것들이 실은 매번 똑같이 반복되던 패턴이었다는 게 드러났습니다. 운영하는 동안에는 몸으로 체감만 하고 있던 것들이, 기록을 한데 모아 교차로 대조하고 나서야 말로 설명할 수 있는 사실이 됐어요.

그 과정에서 특히 세 가지가 눈에 들어왔습니다. 그리고 이 배움을 나눠야겠다는 생각이 들었습니다. 다른 서비스를 운영하는 분들 모두 비슷한 어려움에 빠져있을 것만 같아서요.

첫 번째 인사이트: 고객의 병목은 숨겨져 있다

<출처: 작가, GPT로 생성>

컨설팅 상품 중에 ‘프리미엄 커리어 진단’이라는 게 있었습니다. 개발역량·서류·커뮤니케이션·기술면접 네 개 항목을 합계 100점 만점으로 채점하는 상품이었어요.

운영하던 2025년 하반기에 이 진단을 네 번 진행했는데, 그때는 그저 그때그때 개인 고객을 채점하는 일이라고만 봤었습니다. 실제 고객은 신입 백엔드 지원자 A님, 프론트엔드 지망생 B님, 프론트엔드 지원자 C님, 데브옵스 지망생 D님, 이렇게 네 분이었어요.

정리하면서 네 건의 채점표를 한 표에 모아 봤더니, 점수가 남아 있는 사례에서는 진단 결과가 대부분 같은 지점을 가리키고 있었어요.

프론트엔드 지망생 B님, 프론트엔드 지원자 C님, 데브옵스 지망생 D님 세 분 모두 서류합격률 항목이 30점 만점에 9~12점으로 가장 낮았습니다. 그중 B님은 총점 61점 중 개발역량이 27점으로 가장 높았던 반면 서류는 12점에 그쳤죠. B님은 1인 풀스택 프로젝트를 실제로 출시해서 사용자까지 확보한 이력이 있었는데도, 정작 서류에서는 그 역량이 거의 드러나지 않았습니다. C님과 D님은 심지어 서류 항목이 9점에 불과했어요.

운영 중에는 ‘이번 고객이 유독 서류 작성이 약하네’ 정도로 넘어갔던 일이, 나란히 놓고 보니 고객들에게서 반복해 나타난 패턴으로 보였던 거예요. 이들 주니어 개발자는 실력이 부족해서 서류에서 떨어지는 게 아니라, 실력은 있는데 그걸 서류에 옮기는 방식이 문제였습니다.

D님 사례에서 특히 인상적인 피드백이 있었습니다. “끈기·몰입·집요함” 같은 표현은 아무리 진심이어도 서류에서는 힘이 없다는 것이었어요. 구체적인 지표와 성과로 바꾸지 않으면 그냥 흘러가는 말이 됩니다. 비슷하게 A님 사례에서는 트러블슈팅 경험을 이력서에 너무 상세히 다 써 버린 게 문제로 짚였어요. 서류는 궁금증을 만드는 예고편이어야 하는데, 본편까지 다 보여주니 면접에서 물어볼 게 남지 않는 거죠.

당시엔 이 피드백들을 고객별 맞춤 조언으로만 기억하고 있었습니다. 기록을 다시 보니 사실상 네 고객 모두에게 형태만 바꿔 반복해서 해준 말이었어요. 만약 이걸 미리 알았다면, 그 피드백 자체를 시스템으로 만들거나, 이에 맞춘 소구를 잡았을지도 모르겠습니다.

두 번째 인사이트: ‘무료’ 서비스가 리드를 걸렀다

<출처: 작가, GPT로 생성>

저는 이 수치 기반 진단 상품을 처음엔 무료로 운영했습니다. 리드를 넓게 모으려는 의도였어요.

A님과 B님이 이 무료 진단을 받은 첫 두 고객이었습니다. 둘 다 진단 자체는 성실히 진행했는데, 그 이후가 갈렸어요. A님은 PDF 리포트까지는 요청했지만 그다음 제안한 인프런 강의는 구매하지 않았고, B님은 PDF 리포트 요청조차 없었습니다. 만족했는지 아닌지조차 알 수 없는, 반응 자체가 없는 리드였어요.

두 사례를 겪을 당시엔 “이번 캠페인은 전환이 잘 안 됐네” 정도로 받아들이고 넘어갔습니다.

그러다 몇 주 뒤에 진단을 33,000원짜리 유료 상품으로 바꿨어요. 정가 150,000원짜리를 특별가로 제공한다는 식으로 내세웠습니다. 유료 전환 이후 진단을 받은 게 C님과 D님이었는데, 둘 다 진단 이후 개인 맞춤 제안이나 후속 피드백으로 자연스럽게 이어졌어요.

이 두 사건은 몇 주 간격을 두고 각각 따로 일어난 일이라, 겪을 때는 서로 연결해서 볼 생각을 못 했습니다. 그런데 나중에 두 기록을 시간순으로 이어 붙이고 나니 차이가 뚜렷하게 보였어요. 무료로 받은 사람 두 명은 조용히 사라졌고, 돈을 낸 사람 두 명은 다음 단계로 넘어갔습니다.

진심으로 문제를 해결하고 싶은 사람만 33,000원을 낸다는, 어찌 보면 당연한 이야기 같나요? 그러나 당시 이걸 표로 나란히 놓고 확인하기 전까지는 그냥 ‘그때그때 사정이 달랐다’는 인상으로만 남아 있었습니다. 무료 서비스가 진입 장벽을 낮춰줄 거라고 믿었는데, 오히려 리소스만 잡아 먹고 후속 행동으로 이어지지는 않았던 셈이에요.

세 번째 인사이트: 고객은 결과를 산다

<출처: 작가, GPT로 생성>

사업 초창기인 2023년 11월, 크몽에 상품을 세 개로 나눠 올린 적이 있습니다. 30분 커피챗 13,000원, 포트폴리오 피드백 80,000원, 그리고 포트폴리오 피드백에 모의면접과 1:1 밀착 관리까지 묶은 올인원 상품 300,000원.

세 상품을 나란히 올려놓고 반응을 지켜봤는데, 결과는 명확했습니다. 포트폴리오 피드백 단독 상품은 신청자가 0명이었고, 나머지 고객들은 전부 올인원 상품을 선택했어요. 가장 비싼데도 가장 많이, 사실상 유일하게 팔린 겁니다.

그로부터 다섯 달 뒤인 2024년 4월, 이 올인원 상품을 완전히 새로 개편했습니다. “취업에 성공할 때까지 무한 피드백”이라는 이름으로 가격을 120만 원으로 올렸어요. 30만 원하던 가격을 네 배나 올린 셈입니다. 상세페이지도 스펙 나열 대신 실패담과 역전 서사를 담은 스토리 구조로 다시 썼고요. 크몽 서비스 승인이 나기도 전인데 구매 의사를 밝히는 문의가 벌써 네 건 들어왔습니다.

이 두 사건을 겪을 당시에는 완전히 다른 맥락의 판단이 있었습니다. 첫 번째는 ‘어떤 상품이 팔리는지’ 알아보려는 초기 실험이었고, 두 번째는 그로부터 다섯 달이 지난 뒤 다른 문제(수익성 확보)를 풀려고 내린 결정이었어요. 두 문서를 쓸 때 서로를 참고하지도 않았습니다.

그런데 두 문서를 시간순으로 이어서 읽으니 하나의 결론으로 합쳐졌어요. 이 고객들이 원한 건 피드백이라는 ‘과정’이 아니라 취업이라는 ‘결과’였고, 그 결과를 분명히 약속한 점이 높은 가격과 함께 신뢰의 근거가 됐다는 것입니다.

가격을 낮췄다면 문의가 늘었을까요? 기록만으로는 알 수 없어요. 다만 가격을 올리면서 더 명확한 약속을 담았을 때 구매 문의 네 건이 들어온 것은 사실입니다.

마치며: 정리가 아니라 대조가 만든 것

세 가지 발견을 다시 짚어보겠습니다. 병목은 포장에 있었고, 가격은 필터였고, 고객은 결과를 샀습니다. 셋 다 운영하던 당시에는 각자 따로 겪은 개별 사건이었어요. 그게 한 위키 안에서 시간순으로 나란히 놓이고서야, 그냥 느낌으로만 알던 것이 기록을 근거로 설명할 수 있는 해석으로 바뀌었습니다.

이 작업에서 AI가 한 일은 사실 거창하지 않았습니다. 490개 파일을 반나절 만에 다 읽고, 제가 정해둔 분류 기준에 맞춰 노트 34개로 재구성한 것뿐이에요. 파일을 빠르게 훑고 묶어내는 건 원래 잘하는 일이니까 새삼스러울 것도 없었습니다.

다만 그 정리 과정에서 자연스럽게 벌어진 일이 하나 있었어요. 모든 기록을 한 세션에서 차례로 정리하면서, 몇 달 또는 몇 년 간격으로 떨어져 있던 기록들을 함께 대조할 수 있게 된 겁니다.

사람이 기억만으로 이 정도 분량을 한 번에 대조하기는 쉽지 않습니다. 비로소 AI와 함께 기록을 함께 보니 흩어져 있을 때는 안 보이던 연결이 드러났어요. 정리 자체보다 이 ‘한꺼번에 나란히 놓고 보기’가 진짜 계기였던 셈입니다. 몸으로 겪으며 어렴풋이 알고 있던 것들이, 이 과정을 거치고서야 비로소 근거를 갖춘 문장으로 바뀌었어요.

지금 돌이켜보면 사업을 운영하는 동안에는 매 순간이 개별 사건처럼 느껴졌습니다. 하지만 그 개별 사건들은 처음부터 하나의 이야기였어요. 그저 시간에 흩어져 있어서 안 보였을 뿐이죠. 490개라는 기록의 숫자가 중요한 게 아니라, 그 490개가 한 번도 한자리에 모인 적이 없었다는 사실이 중요했던 겁니다.

여러분에게도 이렇게 오래 묵혀둔 기록이 있을지 궁금합니다. 예전 프로젝트 위키, 문 닫은 사업의 자료, 수백 개씩 쌓인 회의록 같은 것들이요.

거기에도 흩어진 채로 확인 못 한 패턴이 있을 거라고 하면, 가장 먼저 어떤 게 궁금하신가요? 정말 내 기록에도 이런 패턴이 있을지, 있다면 나도 이걸 직접 해볼 수 있을지, 아니면 이만큼 시간을 들일 가치가 있는 일인지. 어느 쪽이든 AI가 잘 도와줄 겁니다. 이참에 한번 옛날 폴더를 열어보시면 좋겠습니다.

이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.

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메타 첫 프론티어 모델 ‘뮤즈 원더(Muse Wonder)’

메타의 새 프론티어 모델, 뮤즈 원더(Muse Wonder)가 나왔습니다.

10월 12일, 메타 슈퍼인텔리전스 랩이 뮤즈 원더와 상위 모델 뮤즈 원더 풀(Muse Wonder Full)을 함께 공개했습니다. 직전 모델인 라마 4가 기대에 못 미쳤다는 평가를 받은 다음, 조직을 통째로 갈아엎은 메타가 처음 들고나온 모델인데요.

라마를 버린 지 1년여 만에 메타는 ‘프론티어 2위’라는 결과를 들고 왔습니다. 발표 내용부터 한국에서 써 보는 방법까지 차례로 뜯어보겠습니다.

뮤즈 원더 발표 블로그 <출처: 메타>

뮤즈 원더(Muse Wonder)와 뮤즈 원더 풀(Muse Wonder Full)

이번 발표의 주인공은 두 가지 모델입니다. 기본형 뮤즈 원더와 상위형 뮤즈 원더 풀이죠.

메타는 두 모델을 “개인·업무 에이전트 작업에서 최첨단”이라고 소개합니다. 블로그 첫머리의 문구도 “개인과 업무 에이전트에서 앞서는 프론티어 모델(A frontier model that leads on personal and professional agents)”입니다. “스케일링 사다리의 다음 단계이자 개인 초지능으로 가는 큰 도약”이라는 표현도 있고요.

개인·업무 에이전트에서 앞서는 프론티어 모델이라는 소개 문구 <출처: 메타>

한눈에 보는 주요 스펙

주요 스펙을 블로그와 모델 카드 기준으로 정리하면 이렇습니다.

컨텍스트: 100만 토큰
입출력: 입력은 글·이미지·영상·소리, 출력은 글
학습 기반: 기가와트급 프로메테우스 데이터센터에서 학습

모든 방향성은 ‘에이전트’

이번 모델의 모든 방향성은 “에이전트”에 쏠려 있습니다.

주목할 만한 동작 방식은 두 개인데요. 액티브 메모리(Active Memory)는 대화를 넘나들며 중요한 맥락을 들고 다니다가 필요할 때 꺼내는 구조고요. 액티브 포커스(Active Focus)는 막히면 다른 방법을 시도하고 중요한 행동 전에는 사용자에게 확인하는 동작 방식입니다.

데모 영상도 에이전트에 초점이 맞춰져 있습니다. 브라우저와 앱을 오가며 개인 사정에 맞춘 토요일 러닝 계획을 짜는 장면이 나오며, 모델이 캘린더에 “Long run - 14.1 km”(14.1km 장거리 달리기) 일정을 띄우는 식입니다.

에이전트가 캘린더에 장거리 달리기 일정을 띄운 데모 영상 장면 <출처: 메타>

제공 채널과 가격

제공 채널과 가격은 두 모델이 다릅니다.

뮤즈 원더: 메타 모델 API와 코딩 에이전트 구독 상품 뮤즈 코드(Muse Code)에서 당일부터 제공합니다. API 가격은 100만 토큰당 입력 4달러(한화 약 5,300원), 캐시 입력 0.2달러, 출력 20달러(한화 약 2만 6,700원)입니다. 직전 모델 뮤즈 스파크(Muse Spark) 1.3(입력 1.25달러·출력 4.25달러)의 약 3배죠.
뮤즈 원더 풀: API에 없습니다. 뮤즈 코드 구독 4등급(월 5·15·50·200달러, 한화 약 6,700원~26만 7,000원) 중 상위 2개 등급 전용입니다. 개발자 페이지의 가격란도 ‘-’로 비어 있습니다.

메타의 개인용 에이전트인 뮤즈 앱에는 “곧” 적용 예정이며 구독자만 쓸 수 있습니다. 일반 사용자 구독은 월 20달러(한화 약 2만 6,700원)와 100달러(한화 약 13만 3,500원) 두 가지라고 알려졌습니다.

뮤즈 원더와 뮤즈 원더 풀의 제공 채널과 가격 <출처: 메타>

가격에 대한 평가는 기준에 따라 갈립니다. 토큰 단가로는 오푸스 5.5(Opus 5.5)와 같고 GPT-6 아스트라(Astra, 입력 10달러·출력 50달러)보다 쌉니다. 반면 더 디코더(The Decoder)가 집계한 과제당 비용으로 보면 원더 풀이 4.52달러로 아스트라의 3.26달러보다 비쌉니다.

‘프론티어 2위’

메타가 공식 발표에 내세운 차트부터 보겠습니다.

자체 종합 지표인 개인 초지능 지수(Personal Superintelligence Index, PSI)에서 원더 풀이 59.1로, 오푸스 5.5의 55.2와 GPT-6 아스트라의 54.5를 앞섭니다. 다만 이건 메타가 스스로 만든 평가 기준이고요.

메타가 발표에 내세운 PSI 차트 <출처: 메타>

개발자 페이지의 벤치마크 표는 아래와 같습니다. 비교 대상은 오푸스 5.5, GPT-6 아스트라, 페이블 5.1(Fable 5.1)이고, 수치는 메타 자체 측정 위주입니다. 다만, 외부 독립 지표인 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis) 지수에서도 56점으로 오푸스 5.5(58점)에 이은 2위입니다. ‘프론티어 2위’라는 말의 출처가 여기서 나왔죠.

뮤즈 원더·뮤즈 원더 풀 벤치마크 표 <출처: 메타>

성능이 좋은 쪽은 PSI, 법률, 초장기 코딩, 그리고 기억입니다. 법률 벤치마크 Harvey LAB-AA는 오푸스 5.5의 3배가 넘고요. SWE-Marathon처럼 오래 걸리는 코딩 과제에서도 격차를 냅니다. 기억 벤치마크 MemoryBench도 좋은데요, 재미있게도 하위 모델 원더가 85.6으로 풀의 85.5보다 0.1 높습니다.

성능이 떨어지는 곳은 ProgramBench와 터미널 코딩, 헬스, 컴퓨터 조작(OSWorld 오푸스 5.5 81.8, 원더 풀 78.4)입니다.

정말로 쓸 만할까?

생각보다 높은 벤치마크 순위에 여러 사용자가 반응을 보였는데요.

약점은 금방 드러났습니다. 특히, 요즘 오푸스 5.5를 비롯한 최신 모델들이 정말 잘하는 3D/시각 데모 계열의 성능이 크게 떨어졌습니다. 비판이 이어지자 메타의 AI 책임자 알렉산더 왕(Alexandr Wang)은 X에서 “팀 전체가 바보가 된 기분이지만 사실이다. 3D 데모 게임은 명시적으로 학습하지 않았다. 실제 코딩 작업에 써 달라”라고 인정했습니다.

출시 당일에는 할당량이 비정상적으로 빨리 닳는 버그도 있었습니다. 왕이 몇 시간 뒤 수정 사실과 뮤즈 코드 사용량 리셋을 공지해야 했죠.

할당량 버그 수정과 뮤즈 코드 사용량 리셋을 알린 알렉산더 왕의 게시물 <출처: 알렉산더 왕 X>

이러한 논란에도 당연하겠지만, 아직 실제 반응은 조금 더 봐야 합니다. 미리 모델을 제공받은 명사들의 호평이 있기도 해서요.

벤치마크 순위와 함께 개인을 위한 에이전트인 뮤즈 앱이 매우 좋은 평가를 받아온 만큼, 기대감이 커진 것은 사실입니다.

메타의 14개월과 에이전트 뮤즈

메타는 블로그에 “14개월 전 우리는 AI 작업을 바닥부터 갈아엎기 시작했다”고 직접 썼습니다.

14개월 전 AI 작업을 바닥부터 갈아엎기 시작했다는 메타 블로그 문단 <출처: 메타>

그 14개월을 타임라인으로 끊어 보면 이렇습니다.

2025년 봄: 라마 4가 기대에 못 미치면서 AI 전략 재편이 시작됩니다.
2025년 여름: 스케일AI 창업자 알렉산더 왕을 영입해 조직을 메타 슈퍼인텔리전스 랩으로 재편합니다. 마크 저커버그도 발표 글에서 “시작한 지 이제 1년 남짓”이라고 했죠.
2026년: 첫 모델 뮤즈 스파크가 나옵니다. 가중치 비공개, 클라우드 전용입니다.
2026년 9월 8일: 개인 에이전트 앱 ‘뮤즈’가 미국에 출시됩니다. 앱스토어 생산성 1위, 평점 4.86(21만 4천여 건), 전 세계 약 900만 다운로드를 기록합니다.
2026년 10월 12일: 뮤즈 원더 공개.

에이전트 뮤즈

눈여겨볼 건 순서입니다. 개인을 위한 에이전트 앱 ‘뮤즈(Muse)’를 한 달 먼저 선보이고, 그다음에야 유료 모델을 공개한 겁니다. 모델을 먼저 풀고 생태계가 따라오길 기다리는 다른 랩들과 다른 전략이죠.

먼저 나온 뮤즈 앱의 성적은 꽤 좋습니다. 시장조사업체 센서타워에 따르면 뮤즈는 출시 22일 만에 다운로드 500만 건을 넘겼습니다. 같은 기록까지 챗GPT는 56일, 그록은 103일, 클로드는 492일이 걸렸죠.

정말로 “일을 대신 해 준다”는 체험담이 많습니다. 몰랐던 구독을 찾아 해지해 하루 만에 1년 치 1만 달러(한화 약 1,335만 원) 가까이 아꼈다거나, 챗GPT로 2시간 걸리던 일을 뮤즈로는 30분에 끝낸다는 식이죠. 실제로 개인을 위해 워킹하는 비서에 가깝다는 겁니다.

잡음도 있었습니다. 아마존은 9월 무단 접근과 보안 우려를 이유로 뮤즈가 자사 쇼핑몰에서 쇼핑하지 못하도록 막았습니다. ‘항상 허용’ 권한을 준 뮤즈가 중고 거래 제안을 혼자 수락하고 집 주소까지 넘겼다는 사례도 나왔고요. 메타는 설정된 권한 안에서 움직였다면서도, 그 의미를 화면에서 더 분명히 알려야 했다고 인정했습니다.

모델 성능에 대한 아쉬움도 있었습니다. “뮤즈는 정말 유용하지만 순수한 지능은 오픈AI·앤트로픽 최신 모델보다 뒤처진다”는 사용자 반응이 대표적입니다. 뮤즈 원더는 바로 그 빈틈을 메우려는 모델입니다.

이렇게 쓰기 쉬운 에이전트를 앞세워 모델을 내미는 모습은 후발 주자인 그록(Grok)과 닮았습니다. xAI도 그록을 자사 SNS인 X 안에 넣어 사용자를 모았고, 8월에는 실제 업무를 맡기는 에이전트 그록 봇(Grok Bot)을 내놨습니다. 벤치마크 점수만으로 선두 랩을 따라잡기보다, 사용자가 쉽게 쓸 만한 제품으로 승부하는 전략이죠.

메타만이 가진 강점

다만 메타가 쥔 사용자 접점은 그록보다도, 기존 랩들보다도 깊고 넓습니다. 오픈AI와 앤트로픽은 앱을 깔게 하는 것부터 시작해야 합니다. 반면 메타에는 페이스북, 인스타그램, 스레드, 왓츠앱처럼 사람들이 이미 매일 쓰는 앱이 있습니다.

그러니 홍보도 쉽습니다. 9월 중 2주 동안 메타 앱 안의 자체 광고 노출 가운데 절반이 뮤즈 홍보에 쓰였을 정도입니다.

접점은 데이터로도 이어집니다. 뮤즈 앱은 이메일·캘린더와 함께 인스타그램·페이스북 계정을 연결할 수 있습니다. 인스타그램 비즈니스 계정과 페이스북 페이지, 메타 광고 계정을 연결하면 무엇을 파는지, 고객이 무엇을 자주 묻는지까지 파악한다는 게 메타의 설명입니다.

에이전트가 일을 잘하려면 사용자의 맥락이 필요한데, 그 맥락이 이미 메타 앱 안에 쌓여 있는 셈입니다. 다른 랩이 좋은 에이전트를 만든 뒤 사용자와 맥락을 찾아 나서야 할 때, 메타는 이걸 이미 확보한 채 출발합니다.

한국에서는 지금 어떻게 써 볼 수 있나

다만, 문제는 이겁니다. 한국에서는 지금 이 모델을 쓸 길이 잘 안 보입니다. 10월 13일 기준으로 확인한 내용입니다.

10월 13일 기준 한국에서 뮤즈 원더를 쓸 수 있는 경로 <출처: 작가>

뮤즈 앱은 한국 앱스토어에 없습니다. 메타의 공식 이용 가능 국가 페이지는 접근이 안 됐고 출시 일정 공개도 없습니다. VPN 우회로만 쓸 수 있는 상태입니다.

메타 모델 API에 한국에서 직접 가입할 수 있는지도 확인되지 않았습니다. dev.meta.ai에서 키를 발급하는 구조이고 오픈AI 호환 API인데요. “퍼블릭 프리뷰, 글로벌 접근 확대”라고만 적혀 있고 아직 국가 목록은 안 나왔습니다.

오픈라우터(OpenRouter)에는 등록돼 있습니다. meta/muse-wonder가 10월 12일 등록됐으며, 가격은 100만 토큰당 입력 4달러·출력 20달러, 컨텍스트는 100만 토큰입니다. 메타 API에 직접 가입하지 않고 오픈라우터 계정과 결제로 호출하는 현실적 경로입니다.

오픈라우터에 등록된 뮤즈 원더 <출처: 오픈라우터>

커서(Cursor)에는 아직 없습니다. 모델 문서에 올라 있는 메타 모델은 뮤즈 스파크 1.3 하나뿐입니다. 원더 추가 공지도 없고요. 아마존 베드락(Amazon Bedrock)에도 없습니다. 모델 목록의 메타 항목은 라마 3.x와 라마 4(매버릭·스카우트)뿐입니다.

마치며

메타가 돌아왔습니다. 꽤 좋다는 에이전트 앱을 먼저 낸 다음, 모델을 팔기 시작했고요. 그 모델은 심지어 지금 최고라는 오푸스 5.5에 버금간다고 합니다.

아직 한국에서 제대로 써보기도 힘든 모델이지만, 그 발표 소식을 먼저 전하고 싶은 생각이 들 만큼 눈길이 갑니다. 페이스북과 인스타그램, 스레드(그리고 한국에서는 잘 안 쓰이지만 엄청난 왓츠앱)를 보유한 기업이 만드는 모델과 에이전트니까요.

이제 판은 진짜 ‘에이전트 경쟁’으로 넘어가고 있습니다. 오픈AI와 앤트로픽이 주도하던 구도를 벗어나 정말로 새로운 경쟁이 시작될 수 있을까요?

이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.

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정보 오류 줄이는 클로드 코드 메모리 관리법

클로드 코드(Claude Code)의 메모리 기능은 편리하지만 오랜시간 이용하다 보면 주의해야 할 점이 생깁니다. 그건 바로 처음에는 의도된 대로 동작하지만 조금씩 틀린 정보가 계속 기억될 수 있다는 것입니다.

이 글에서는 Claude Code의 MEMORY.md와 Auto Memory가 어떻게 동작하는지 살펴보고, 실제로 오래된 정보가 메모리에 남아 있었던 문제를 어떻게 발견하고, 해결했는지 정리해 봤습니다. 또 직접 만든 memory-inventory skill을 이용해, 메모리를 점검하고 아카이브하는 법도 살펴보겠습니다. (다룰 내용이 많아, 글이 다소 길어졌지만 메모리 기능의 동작 방식부터, 문제 해결 과정, 관리 방법까지 한 편에서 살펴볼 수 있도록 정리했습니다!)

클로드 코드의 메모리(Memory)

Claude Code의 여러 기능중에 매우 편리한 기능이 하나 있는데요, 바로 Memory입니다. Memory는 이전 세션에서 작업한 내용을 기억해 두기 때문에, 매번 같은 내용을 다시 설명하지 않아도 되도록 기억을 해주는 기능입니다.

예를 들어, 이전 세션에서 다음과 같은 정보를 확인했다고 가정해 보겠습니다. API 테스트를 위해서는 로컬 Redis 인스턴스가 필요합니다. 다음 세션에서도 이 정보가 유지된다면 Claude는 프로젝트를 다시 분석하지 않고도 테스트 환경을 이해할 수 있습니다.

이런 기능을 처음 사용하면 상당히 편합니다. 저 역시 처음에는 비슷하게 생각했습니다.

“Claude가 이전 작업을 기억해 주니까, 메모리도 알아서 잘 관리해 주겠지.”

그런데 어느날 메모리 관련 정보를 직접 확인해 보면서 생각이 달라졌습니다. 이미 끝난 작업이 아직도 진행 중인 것처럼 기록되어 있었고, 해결된 문제에 대한 경고가 계속 남아 있었습니다.

예를 들면, 이런 내용입니다.

PR #142가 리뷰를 기다리고 있습니다.

하지만 GitHub에서의 해당 PR의 상태는:

PR #142 → Merged 였습니다.

또 이런 내용도 있었습니다.

인증 관련 이슈 X가 해결될 때까지 새로운 인증 플로우의 사용을 피하세요.

하지만 해당 Issue는 이미 해결되어 있었습니다. 이때부터 저는 Claude 메모리는 정기적으로 관리해야 하는 데이터라고 보게 됐습니다.

Claude Code 메모리의 기본 구조

Claude Code는 프로젝트와 세션에서 참고할 수 있는 여러 형태의 지속적인 지침과 메모리를 제공합니다. 공식 문서 기준으로, Claude Code가 세션 간 지식을 유지하는 방법은 크게 다음과 같습니다.

CLAUDE.md 파일: Managed policy(조직 전체), User(개인 전역), Project(프로젝트 공용), Local(개인·프로젝트별) 등 4가지 범위로 배치 가능
.claude/rules/: 특정 파일 패턴이나 하위 디렉토리에만 적용되는 규칙 파일
Auto Memory: Claude가 작업 중 스스로 학습 내용을 기록하는 자동 메모리

이 중에서 자주 다루게 되는 것은 다음 두 가지입니다.

CLAUDE.md
Auto Memory

CLAUDE.md는 사용자가 직접 작성하는 프로젝트 지침에 가깝고, Auto Memory는 Claude가 작업하면서 유용하다고 판단한 정보를 지속적으로 기록하는 방식입니다.

먼저 CLAUDE.md의 구조를 조금 더 살펴보겠습니다. Auto Memory에 대해서는 그 다음에 이어서 설명합니다.

CLAUDE.md의 4가지 범위

CLAUDE.md 파일은 여러 위치에 둘 수 있으며, 각각 다른 범위를 가집니다. 공식 문서 기준으로 다음 네 가지로 나뉩니다.

세션이 시작되면 이 파일들은 덮어쓰기가 아니라 순서대로 결합되어 로드됩니다.

관리 정책 (시스템 경로)
↓
사용자 지침 (~/.claude/CLAUDE.md)
↓
프로젝트 루트 CLAUDE.md
↓
CLAUDE.local.md
↓
하위 디렉토리 CLAUDE.md (해당 파일 접근 시 지연 로드)

가장 광범위한 범위(관리 정책)부터 가장 구체적인 범위(로컬 지침) 순으로 로드되므로, 프로젝트 지침이 사용자 지침 이후에 컨텍스트에 나타납니다.

CLAUDE.local.md - 개인 설정을 팀과 분리하기

이 파일은 .gitignore에 추가하여 버전 관리에서 제외하도록 설계되어 있습니다. 팀이 공유하는 CLAUDE.md에는 넣기 어려운 개인 설정 — 예를 들어 로컬 샌드박스 URL, 선호하는 테스트 데이터, 개인 도구 경로 등 — 을 여기에 작성합니다.

같은 디렉토리의 CLAUDE.md와 CLAUDE.local.md가 모두 존재하면 둘 다 로드됩니다. 따라서 팀 규칙과 개인 설정이 충돌 없이 공존할 수 있습니다.

Auto Memory의 저장 구조

Claude Code 공식 문서에 따르면 Auto Memory는 프로젝트별 디렉토리 아래에 저장됩니다.

~/.claude/projects/<project>/memory/

일반적인 구조는 다음과 같습니다.

memory/
├── MEMORY.md                # 메모리 전체의 목차(인덱스), 세션마다 로드
├── user_role.md             # 사용자 역할·전문성·업무 스타일
├── feedback_testing.md      # 사용자가 Claude에게 준 피드백·교정 사항
└── ...

여기에서 MEMORY.md는 메모리 전체의 목차(인덱스) 역할을 하고, 나머지는 메모리 내용이 저장된 파일들입니다. (참고: 공식 문서)

`MEMORY.md`는 메모리의 목차

MEMORY.md에 실질적인 내용을 저장하는 대신 어떤 정보가 어디에 있는지 알려주는 인덱스로 사용합니다.

예를 들어,

# Project Memory
## Debugging
- Redis troubleshooting → debugging.md

## API
- API conventions → api-conventions.md

## Architecture
- Authentication design → architecture.md

구조적으로 보면 다음과 같습니다.

MEMORY.md
   ├── debugging.md
   ├── api-conventions.md
   └── architecture.md

쉽게 표현하면,

MEMORY.md = 목차 topic file = 상세 내용이라고 생각하면 이해하기 쉽습니다.

`MEMORY.md`의 로딩 제한

공식 문서에 따르면 세션 시작 시 MEMORY.md는 최대 200줄 또는 25KB까지만 로드됩니다. 그 이후 내용은 잘립니다.

그래서 MEMORY.md는 간결한 인덱스로 유지하고, 상세한 내용은 각각의 topic 파일에 넣어 연결하는 방식이 좋습니다.

필요에 따라 읽는 Topic 파일

debugging.md, architecture.md 같은 topic 파일이 있다고 해서 세션 시작 시 모두 읽는 것은 아닙니다.Claude가 필요에 따라 파일 도구를 사용해 관련 파일을 읽습니다.

전체적인 흐름을 단순화하면 다음과 같습니다.

세션 시작
   ↓
MEMORY.md 확인
 ↓
필요한 메모리 탐색
   ↓
관련 topic file 읽기

그렇기 때문에 MEMORY.md에 좋은 인덱스를 만드는 것이 중요합니다.

메모리를 방치하면 생기는 문제

메모리가 쌓이면 컨텍스트가 커지고 성능이 떨어질 것이라고 생각하기 쉽습니다. 물론 메모리의 크기는 컨텍스트 구성과 관련된 요소입니다. 하지만 제가 실제로 더 문제라고 느낀 것은 성능이 아니라 잘못된 정보였습니다.

이미 끝난 PR이 계속 진행 중으로 남아 있었다

제 경우 아래와 같은 상황이 발생했습니다.

Current work:

- PR #142 리뷰 대기 중

- Issue #87 조사 진행 중

그런데 실제 상태를 확인해 보니,

PR #142 → Merged

Issue #87 → Closed

메모리 내용은 과거의 특정 시점에서는 맞았지만 현재는 틀린 상태였던 것입니다. Claude가 다음 세션에서 잘못된 정보를 가지고 의사결정을 할 수도 있다는 것이죠.

오래된 경고 메모리가 남아 있었다

또한 아래와 같은 조건부 경고 메모리도 있었습니다.

인증 관련 이슈 X가 해결될 때까지 새 인증 플로우 사용을 피할 것.

이 메모리는 기록 당시에는 매우 유용한 정보였을 것입니다. 하지만 해당 이슈가 해결된 현재에는 오히려 혼란을 야기 할 수 있는 상황이 되었습니다. 시간이 지나면서 상황이 다음과 같이 변한 겁니다.

문제 발생
  ↓
주의사항 기록
  ↓
문제 해결
  ↓
주의사항이 여전히 존재

이런 상황이 되었습니다. 결국 과거의 예외 상황이 현재의 일반적인 규칙처럼 남게 되는 것입니다. 이런 메모리는 “오래된 정보”보다 더 위험할 수 있다고 느꼈습니다.

없는 정보보다 오래된 기억이 더 나쁘다

이번 정리에서 제가 가장 크게 느낀 부분입니다. 메모리가 아예 없다면 Claude는 다시 확인할 가능성이 높습니다.

현재 PR 상태를 확인하겠습니다. 그리고 GitHub를 확인할 수 있습니다.

반면 오래된 메모리가 있다면,

PR #142 리뷰 대기 중

→ 아직 review 중이군요.라고 판단해서 잘못된 결론을 도출하게 됩니다. 그래서 저는 아래와 같이 생각했습니다.

없는 정보보다 오래된 잘못된 정보가 더 위험할 수 있다.

공식 도구로 메모리 관리하기: `/memory`와 Auto-dream

Claude Code는 메모리 관리를 위한 공식 기능을 두 가지 제공합니다.

`/memory`: 메모리 탐색과 수동 편집

/memory 명령을 실행하면 현재 프로젝트의 CLAUDE.md, CLAUDE.local.md, Auto Memory 파일 위치를 한눈에 확인할 수 있습니다.

/memory이 명령으로 할 수 있는 것:

메모리 파일 목록 확인 및 편집기에서 열기
Auto Memory 폴더 탐색
Auto Memory 및 Auto-dream ON/OFF 토글

다만 /memory는 탐색과 수동 편집 도구입니다. 중복 제거나 오래된 정보 정리 같은 자동화 작업은 포함되어 있지 않습니다.

Auto-dream: 백그라운드 메모리 정리

Auto-dream은 Claude가 백그라운드에서 자동으로 메모리를 정리하는 기능입니다. 마치 수면 중 기억을 정리하는 것에 비유할 수 있습니다. 중요한 점은 /dream이라는 슬래시 명령은 존재하지 않는다는 것입니다. 이전 버전의 /memory UI에 “/dream to run”이라는 힌트가 표시된 적이 있었지만, 실제로는 수동 실행 명령이 아닙니다(GitHub Issue #39135 참고).

Auto-dream을 사용하려면:

/memory → Auto-dream 토글 ON

토글을 켜두면 Claude가 백그라운드에서 자동으로 다음 작업을 수행합니다:

현재 메모리 구조 파악
최근 세션 트랜스크립트에서 새로운 인사이트 추출
중복 항목 병합
상대 날짜(“어제”, “지난주”)를 절대 날짜로 변환
MEMORY.md 인덱스 재구축

공식 도구가 커버하지 못하는 영역

/memory와 Auto-dream은 메모리 내부의 구조 정리에는 효과적입니다. 하지만 3장에서 살펴본 것처럼, 실제로 더 위험한 문제는 메모리 안의 내용이 현재도 맞는지 여부였습니다.

즉, 공식 도구는 메모리 정리에는 강하지만 사실 검증과 안전한 삭제 정책은 별도로 마련해야 합니다. 그래서 저는 이 부분을 보완하기 위해 직접 skill을 만들어 보았습니다.

직접 만든 `memory-inventory` skill

그래서 직접 memory-inventory라는 Skill을 만들어 보았습니다.

삭제 대신 Archive

메모리 정리에서 가장 먼저 고민한 것은 “지우고 나서 되돌릴 수 있는가?”였습니다. 삭제는 돌이킬 수 없지만, archive로 이동하면 판단이 잘못됐을 때 복구할 수 있습니다. 그래서 다음과 같은 원칙을 세웠습니다.

예를 들어, Auto Memory에 다음과 같은 topic 파일들이 있다고 가정합니다.

memory/
├── MEMORY.md
├── user_role.md
└── project_auth.md

여기서 project_auth.md가 이미 완료된 인증 마이그레이션에 대한 내용이라면 바로 삭제하지 않습니다.

memory/
├── MEMORY.md
├── user_role.md
└── archive/
    └── project_auth.md

대신 이렇게 이동합니다. 이렇게 하면 나중에 판단이 잘못됐더라도 복구할 수 있습니다.

승인 레벨의 분리

AI에게 모든 판단을 맡기는 것도 위험했습니다. 그래서 작업을 다음과 같이 구분했습니다.

여기서 승인 수준의 차이는 다음과 같습니다.

비교적 안전: 원래 의미가 유지되는 문장 압축이므로, Claude가 자체 판단으로 진행해도 무방합니다.
사용자 확인: 변경 내용과 근거를 보여준 뒤 “맞습니까?”라고 확인을 받습니다. 사실 관계가 달라지기 때문입니다.
사용자 승인: 변경을 실행하기 전에 명시적으로 “승인”을 받습니다. 파일 이동이 수반되기 때문입니다.
명시적 승인: 여러 파일을 합치거나 삭제하는 작업이므로, 변경 범위와 영향을 상세히 제시한 뒤 승인을 받습니다. 되돌리기가 어렵기 때문입니다.

특히 다음 두 가지는 신중하게 다뤄야 합니다.

사실을 수정하는 것
정보를 없애는 것

AI 입장에서 중복처럼 보여도, 실제로는 다른 조건을 가진 정보일 수 있기 때문입니다.

실제 메모리 정리 프로세스

제가 사용한 정리 방법은 크게 다섯 단계로 나눌 수 있습니다.

Phase 0 백업
   ↓
Phase 1 현황 파악
   ↓
Phase 2 신선도 검증
   ↓
Phase 3 정리 제안
   ↓
Phase 4 사용자 승인
   ↓
Phase 5 반영 및 검증

Phase 0. 백업

메모리 정리를 시작하기 전에 원본을 백업합니다. 메모리 정리는 예상보다 많은 파일을 수정할 수 있기 때문에 백업은 필수 단계로 두는 것이 좋습니다.

Phase 1. 현황 파악

다음으로 메모리의 전체 크기를 파악합니다. 확인해야 할 항목은 다음과 같습니다.

처음에는 “메모리가 너무 큰 것 같다”는 막연한 느낌이었는데, 숫자로 확인하기 시작하니 전체 상황이 더 명확해졌습니다.

Phase 2. 신선도 검증

가장 중요한 단계입니다.

예를 들어, 메모리에 다음 내용이 있다고 가정합니다.

PR #142가 리뷰를 기다리고 있습니다.

그러면 메모리만 보고 판단하지 않습니다. 실제 GitHub를 확인합니다.

gh pr view 142

Issue를 확인하려면, gh issue view 87
Git 상태는, git status

최근 변경 사항은, git log --oneline -20

이런 방식으로 메모리의 내용과 실제 상태를 비교합니다.

네 가지 상태로 분류하기

각 메모리를 다음 네 가지 상태로 분류하면 관리하기 편합니다.

예를 들어,

메모리:

PR #142가 리뷰를 기다리고 있습니다.

GitHub status:

Merged

의 상황이라면, CONTRADICTED로 메모리 내용과 실제 상황을 비교해 분류하는 것입니다.

Phase 3. 정리 제안

검증이 끝났다고 바로 파일을 수정하지 않고, 다음과 같이 제안을 먼저 작성합니다.

유지
- 인증 아키텍처
- 데이터베이스 규칙

압축
- 중복된 Redis 트러블슈팅 노트

수정
- PR #142 상태

Archive
- 완료된 마이그레이션 프로젝트

통합
- 중복된 데이터베이스 설정 노트

이렇게 하면 각 변경이 왜 필요한지 알 수 있습니다.

Phase 4. 사용자 승인

특히 수정이나 이동이 필요한 항목은 사용자가 결정하도록 합니다.

예시:

PR #142 상태를 "Merged"로 수정할까요?
[승인]
[보류]

또는

project_auth.md를 archive로 이동할까요?
[이동]
[유지]

이 과정은 AI가 의도치 않게 내용을 수정하지 못하게 하는 안전장치의 의미가 있습니다.

Phase 5. 삭제보다 Archive(보존과 분리의 균형)

오래되었거나 작업이 완료된 메모리를 정리할 때, 가장 먼저 드는 고민은 “이걸 완전히 지워도 괜찮을까?” 하는 불안감입니다. 그렇다고 파일 자체를 완전히 삭제(rm)해 버리면, 몇 달 뒤 레거시 인증 이슈를 추적하거나 당시의 아키텍처 의사결정(ADR) 맥락을 확인해야 할 때 소중한 기록이 영구히 사라집니다.

그래서 권장하는 방식이 바로 archive/ 폴더 이동과 MEMORY.md 인덱스 정리입니다.

1) 활성 메모리 디렉터리에서 분리하기

완료된 topic 파일은 활성 디렉터리 루트에서 제외하여 archive/ 폴더로 이동시킵니다. 이렇게 물리적 경로를 분리해 두면, Claude가 새로운 메모리를 감지하고 병합하는 과정에서 과거의 레거시 파일이 활성 작업 컨텍스트와 뒤섞이는 것을 원천 차단할 수 있습니다.

2) `MEMORY.md`의 활성 인덱스에서 내리기

이 작업은 MEMORY.md에서 해당 파일을 ‘현재 활성 주제’ 목록에서 빼는 것입니다. Claude가 세션 시작 시 읽는 것은 MEMORY.md의 상위 200줄뿐이므로, 만약 기록을 남겨두고 싶다면 MEMORY.md 맨 아래에 최소한의 아카이브 경로만 한 줄 남겨둡니다.

## Archive

- 인증 마이그레이션 (2026-Q1 완료, 필요 시 참조) → archive/project_auth.md

이렇게 설정하면 Claude의 동작이 달라집니다.

일상 대화 중 불필요한 참조 차단: 활성 인덱스에 없기 때문에 일반적인 작업 도중 Claude가 멋대로 관련 토픽 메모리를 열람하지 않습니다.
명시적 요구 시에만 조회 가능: “예전 인증 마이그레이션 아카이브 기록 확인해줘”처럼 사용자가 명시적으로 이전 맥락을 요구할 때만 해당 아카이브 경로를 찾아 열람할 수 있습니다.
심리적 안전성 확보: 언제든 복구할 수 있으므로, 엔지니어가 메모리를 정리할 때 ‘혹시 지웠다가 문제 생기면 어쩌지’라는 망설임 없이 메모리 디렉터리를 쾌적하게 유지할 수 있습니다.

memory-inventory Skill 만들기

다음은 제가 사용한 스킬 입니다.

여기서 특히 눈여겨 볼 부분은 disable-model-invocation: true입니다. 메모리 정리는 파일을 실제로 변경하는 작업이기 때문에, 사용자가 명시적으로 실행했을 때만 동작하도록 만드는 편이 적절합니다.

실제로 가장 어려웠던 부분

메모리를 정리하며 가장 까다로웠던 건 삭제 대상 고르기가 아니라, “이 정보가 지금도 사실인가?”를 가려내는 일이었습니다. 한쪽 파일엔 “이슈 Y 때문에 기능 X는 쓰지 말 것”이라 적혀 있는데, 다른 파일에는 “배포 후 이슈 Y 해결됨”이라 적혀 있다면 어느 내용이 맞는지 알기가 어려웠습니다.

결국 Git 커밋이나 GitHub PR, 실제 배포 환경 같은 원본(Source of Truth)을 직접 대조해 봐야 했습니다. 메모리 정리에서 중요한 점은 시간이 흐름에 따라 현재와는 조금 다른 정보 상태를 동기화하는 작업이었습니다.

/memory와 custom Skill의 역할을 나누기

기본 명령인 /memory가 있는데 왜 굳이 커스텀 스킬을 따로 만들었을까요? 두 도구의 역할과 사용 주기가 다르기 때문입니다.

/memory (기본 명령): 현재 로드된 메모리를 가볍게 들여다보거나 특정 문장을 즉시 고치는 일상적인 뷰어/편집기입니다.
/memory-inventory (커스텀 스킬): Git 커밋과 GitHub PR을 대조해 사실 여부를 검증하고, 아카이브와 인덱스 동기화까지 안전하게 제안하는 정기 종합 점검 도구입니다.

평소에는 /memory로 가볍게 확인하고, 스프린트가 끝날 때마다 /memory-inventory로 묵은 메모리를 일괄 정리하는 투트랙 방식으로 운영하는 것이 가장 효과적입니다.

마치며

Claude Code의 Auto Memory는 세션이 바뀌어도 맥락을 이어주는 편리한 기능입니다. 처음에는 “알아서 기억하니 관리도 알아서 하겠지”라고 생각했습니다. 하지만 실제 메모리 관련 파일을 확인해 보니 이미 해결된 이슈 같은 기록들이 그대로 남아 있었고 이것이 문제가 될 수 있다고 생각했기에 주기적으로 검증하고 정리하는 것이 좋다는 결론을 내렸습니다.

이 글을 읽는 여러분들도 Claude Code를 사용하신다면 메모리 관련 정보에 대해 한 번쯤 점검해 보시길 바랍니다.

<참고>

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12개 넘게 만든 자동화 도구, 지금도 살아 있을까?

지금까지 쓴 글은 전부 도구를 만들거나, 고르거나 나누는 쪽의 방향이었다. 이번 글은 반대다. 내가 만들어 놓은 도구들이 그 후에는 어떻게 됐는지를 전하고자 한다.

질문 하나가 계기가 되었다. 2편에서 넉 달간 만든 도구가 열두 개라고 했는데, 그 글을 쓰고도 도구는 계속 늘었다. 늘어나는 숫자만 셌지, 그중 몇 개가 지금까지 잘 돌아가는지는 세어 본 적이 없다. 자동화 도구를 만드는 글을 여러 편 써 놓고, 정작 내 도구들의 생사를 모르고 있었다. 글마다 수치를 적어 온 습관대로, 이번에도 목록을 만들어 확인하고 싶었다. 그래서 반나절을 들여 전수 실사를 하고, 느낀 점을 담아보았다.

미리 요점만 콕 집어보면?

넉 달 넘게 만든 자동화 도구 전부를 놓고 반나절 생존 실사를 했다. 목록에 오른 열여섯 개 중 열두 개가 지금도 돌아간다. 예상과 반대였다.
살아남은 열두 개 중 열 개는 월 마감과 주간 보고처럼 달력에 박힌 일정에 붙어 있었다. 나머지 둘은 조건이 생길 때만 돌았고, 달력에 붙어 있던 검사기 하나는 그런데도 멈췄다. 달력은 도구를 살리는 조건이었지 전부는 아니었다.
멈춘 도구들의 이유는 제각각이었다. 유지 비용에 밀려 멈췄고, 임무를 마치고 은퇴했고, 더 나은 체계에 자리를 내줬고, 설계만 하다 태어나지 못했다. 그 분류가 2편의 선별 기준에 다섯 번째 질문, 유지 비용을 보탰다.

실사 결과 한눈 요약: 등재 16개, 현역 12, 역할 축소 1, 멈춤 2, 태어나지 못함 1 · 실제 화면이 아닌 실사표 수치로 재구성한 도식 <출처: 작가, 클로드로 생성>

죽은 도구가 수두룩할 줄 알았다

실사를 시작할 때 나는 멈춘 도구 목록이 길게 나올 줄 알았다. 이런 글의 통상적인 결말도 알고 있었다. 열심히 만들었지만 절반은 안 쓰게 되더라, 그러니 만들기 전에 신중하라는 교훈으로 끝나곤 한다. 나도 그런 결론을 예상하고 목록을 펼쳤다.

실사 방법은 거창하지 않았다. 개인 노트북의 도구들은 먼저 폴더의 파일 날짜를 훑었다. 이 작업은 클로드에게 맡겼다. 다만 파일의 수정 날짜는 마지막으로 고친 날이지 돌린 날이 아니라서, 결과물이 생긴 날짜와 달력을 함께 놓고 최근 한 달 사용 여부를 내가 판정했다. 회사 PC에서 도는 도구들은 날짜를 원격으로 볼 수 없으니, 회사 자리에서 도구 여덟 개의 이름을 놓고 최근 한 달 안에 썼는지, 안 썼다면 왜인지를 되짚었다. 이건 10분이면 끝났다. 목록 정리에 반나절, 확인에 10분. 실사조차 도구와 나눠서 했다.

기준은 하나로 잡았다. 최근 한 달 안에 실제로 돌렸는가. 다만 돌릴 일이 생기면 바로 도는데 그 일이 없어서 쉰 도구는 현역으로 쳤다. 애정이나 추억, 만들 때 들인 공은 판정에서 뺐다.

열여섯 개의 도구 중 열 두개가 살아 있었다

목록에 오른 것은 열여섯 개였다. 그중 하나는 애초에 실물이 없으니, 실제로 태어난 도구는 열다섯 개다. 판정 결과 열두 개가 현역이었다. 한 개는 역할이 줄어든 채 남아 있었고, 두 개는 멈춰 있었고, 한 개는 설계만 있는 채였다.

매달 마감 언저리에 도는 도구들, 그러니까 서명 누락 검사와 출근부·휴가 신청서 대조, 매입 처리와 검수 대기 정리 같은 것들은 8월에도 전부 돌았다. 주간 보고를 만들어 주는 도구는 매주 돌고 있었고, 문서 변환기는 수시로 썼다. 지난 7월 말에 만든 전표 발행 요청 도구도 한 달을 살아남았다. 웹 화면에서 같은 선택지를 반복해 고르던 클릭 작업을 대신하는 도구인데, 만든 다음 달에도 손이 갔다. 만든 달에 쓰는 건 당연하고, 다음 달에도 열었는지를 나는 현역의 근거로 봤다.

숫자보다 궁금한 건 이유였다.

살아남은 도구들의 공통점: 달력

현역 열두 개를 늘어놓고 무엇에 붙어 도는지 하나씩 적어 봤다. 매달 정해진 때에 도는 것이 아홉이었다. 월초의 등록 도구 하나, 월말의 인력 문서 하나와 전표 요청 하나, 매입 목록 수집과 매입 마감과 검수 정산 셋, 근무표 하나, 마감의 서명 검사와 휴가 대조 둘. 여기에 매주 도는 주간 보고 도구까지 열 개가 달력에 박힌 일정에 붙어 있었다. 나머지 둘은 달력이 아니었다. 이익금을 다음 예산으로 넘기는 도구는 항목 사이 금액이 바뀐 달에만 돌고, 원고를 문서로 바꾸는 변환기는 필요할 때 돈다.

실사를 시작할 때 세운 가설은 살아남은 도구는 정기 일정에 붙어 있다는 것이었다. 열에서는 맞았고 둘에서는 맞지 않았다. 둘은 조건이 생길 때 열린다. 금액이 바뀌거나 문서가 필요해지면 그때 연다. 조건이 없는 달에는 쉬고, 생긴 달에만 한 번씩 돈다. 반대 방향의 어긋남도 하나 있었다. 매주 회의록을 내기 전에 돌리던 오타 검사기는 달력에 붙어 있었는데도 멈췄다. 이유는 다음 절에 적는다. 그러니 달력은 도구를 살리는 조건 중 하나였지 전부는 아니었다.

그래도 열 개의 무게는 크다. 달력에 붙은 도구는 내가 기억하지 않아도 일정이 오면 열게 된다. 마감이 오면 서명 검사를 돌리고, 주간 보고 날이 오면 보고 도구를 연다. 8월부터 쓰기 시작한 주간 보고 도구가 좋은 예다. 보고 양식이 바뀌면서 만들었는데, 매주 돌아오는 제출 요일이 있으니 만들자마자 이 글을 쓰는 9월 초까지 다섯 주 연속으로 돌았다. 반대로 내 의지와 기억에 기대야 도는 도구는 위태롭다. 바쁜 주가 이어지면 의지가 먼저 무너진다.

서명 검사 도구도 같은 이유로 살아남았다. 지난 7월은 매월 검수에 반기 검수까지 겹친 달이라 점검할 문서가 평소보다 많았는데, 서명 검사는 도구가 맡았고 나는 결과 화면에 올라온 것만 봤다. 줄어든 시간을 따로 재지는 않았다. 솔직히 이 도구를 만들 때는 오래 쓰겠다는 확신이 없었다. 내 공수가 조금이라도 줄었으면 하는 마음이 전부였다. 지금은 특히 뿌듯한 도구가 됐다. 매달 하는 일 가운데 손이 가장 많이 가는 작업을 이 도구가 덜어 주고 있어서다. 8월 마감에서는 내가 놓친 부분을 결과 화면이 짚어 줘서 한 번 더 검토해 챙길 수 있었다.

서명 검사 도구의 결과 화면. 확인이 필요한 표지만 맨 위로 올라오고, 사람은 그 카드만 본다 . 실제 서명, 사업정보는 가리고 수치는 예시로 재구성 <출처: 작가, 클로드로 생성>

휴가 대조 도구도 같은 여름을 지났다. 6월분은 기록 스물다섯 건 대 신청서 스물다섯 건이었는데, 휴가가 몰린 7월분은 기록에 표기된 휴가가 마흔세 건이었다. 눈으로 맞췄다면 한참 걸렸을 분량인데, 도구가 1차 대조를 해 놓으면 나는 도구가 올린 것만 확인했다. 7월분에서 올라온 것은 신청서가 없는 세 건이었고, 전부 같은 유형의 휴가였다. 8월분은 서른 건이 전부 맞아 올라온 것이 없었다. 4편에 썼던 그 도구가 다음 달에도 그다음 달에도 돌았다.

휴가 대조 도구의 7월분 결과 화면. 기록 43건 중 신청서가 없는 3건만 올라왔고, 8월분은 올라온 것이 없었다. <출처: 작가, 클로드로 생성>

멈춘 도구들의 이유는 제각각이었다

이제 반대쪽 이야기다.

첫 번째는 유지 비용에 밀린 경우다. 문서의 오타와 띄어쓰기를 잡아 주는 검사기를 만든 적이 있다. 인터넷 없이 돌도록 만들어서 보안 환경에서도 쓸 수 있었고, 자주 틀리는 표기 94개를 모은 사전을 도구가 들고 있었다. 지금은 손이 멀어졌다. 이유를 따져 보니 도구 자체의 문제가 아니었다. 그 사전을 내가 계속 보태고 고쳐 줘야 하는데, 그 손질이 번거로워지는 순간부터 안 쓰게 됐다. 만들 때는 만드는 비용만 계산했지, 유지하는 비용은 계산에 없었다. 떠나는 데 결심도 필요 없었다. 그냥 어느 달부터 안 열게 됐을 뿐이다.

두 번째는 임무를 마치고 은퇴한 경우다. 산출물을 일괄로 변환해 주는 도구는 두 달 가까이 흔적이 없어서 실사 전에는 사망 판정을 예상했다. 이력을 보니 죽은 게 아니었다. 이 도구의 일은 십오 년 치 산출물을 AI가 읽을 수 있는 형태로 바꾸는 것이었고, 개인정보가 든 문서와 암호가 걸린 문서는 빼고, 사흘 내내 돌려서 그 일을 끝냈다. 일이 끝나서 멈춘 도구를 실패로 분류할 수는 없었다. 표에는 중단 대신 은퇴라고 적었다. 그때 변환한 문서는 지금 내가 AI와 일할 때 참고 자료로 쓰인다. 도구는 멈췄지만 결과물은 남았다.

산출물 일괄 변환 도구의 실행 로그. 개인정보가 든 문서와 암호가 걸린 문서는 건너뛰며 사흘을 돌고 일을 마쳤다. 파일명은 가리고 흐름만 예시로 재구성 <출처: 작가, 클로드로 생성>

세 번째는 더 나은 방법에 자리를 내준 경우다. 기록용 화면을 이미지로 잘라 순서대로 붙여 주는 도구를 만들어 쓴 적이 있다. 하필 그림이 있는 자리에서 잘리면 모양이 깨졌고, 도구를 고칠까 고민하다가 방식 자체를 바꿨다. 화면 원본을 저장소에 올려 두고 주소만 공유하니, 자를 일도 붙일 일도 없이 원본 그대로 보였다. 도구에 결함이 있었던 건 아니다. 더 좋은 방법이 생기면서 쓸 일이 줄었다. 지금은 글의 섬네일 한 장을 만들 때만 쓴다. 쓰기는 쓰지만 맡던 일의 대부분을 다른 방식에 넘겼으니, 앞의 열두 개와는 따로 셌다. 죽지도 살지도 않은, 역할이 줄어든 상태다. 이것도 실패로 적지 않았다.

블로그용 이미지 변환 도구가 잘라 붙인 실제 게시글(왼쪽, 6월 27일)과 원본 주소만 공유하는 지금 방식(오른쪽, 8월 15일부터). 이미지 경계에 걸린 카드가 둘로 갈라졌다. <출처: 작가 캡처>

그리고 마지막 하나, 태어나지 못한 도구가 있다. 고객 요청을 기록으로 남기는 도구는 설계까지 해 놓고 지금도 실물이 없다. 7월 초에 설계한 방식은 요청이 올 때마다 날짜와 요약, 들어온 채널, 배경 설명이 왔는지, 기한이 왔는지, 재작업이 생겼는지, 추가로 든 시간을 한 줄씩 적는 여덟 칸짜리 표였다. 4주를 모아 8월 초에 숫자로 보고할 생각이었다. 7월 하순에 확인해 보니 표 파일 자체가 없었다. 한 줄도 적지 않은 것이다.

밀린 업무 탓도 있지만, 따져 보면 더 근본적인 원인이 있었다. 설계 자체를 도구가 아니라 사람이 손으로 쓰는 규율로 해 놓은 것이다. 도구가 할 일은 없고 사람이 할 일만 있는 설계였고, 이미 손이 모자란 사람에게 기록 한 줄을 더 얹는 설계는 바쁜 주가 오면 멈춘다. 이 설계도 그렇게 멈췄다. 열여섯 개 가운데 유일하게 태어나지 못한 이 도구가 실사에서 가장 뼈아픈 항목이었다.

멈춤의 분류: 유지 비용에 밀림, 임무 완수 후 은퇴, 체계에 자리 내줌, 태어나지 못함. (실제 화면이 아닌 실사표 기준 재구성 도식) <출처: 작가, 클로드로 생성>

기준을 다시 채점했다

2편에서 나는 자동화할 일을 고르는 기준으로 빈도, 소요 시간, 리스크, 재사용성을 꼽았다. 실사는 이 기준의 채점표다. 만들 때의 감이 맞았는지 결과로 확인할 기회니까.

먼저 기준이 맞은 쪽이다. 빈도와 시간과 리스크 세 기준이 겹쳐 1순위로 만든 서명 검사는 반기 검수가 겹친 7월까지 맡았고, 시간을 보고 만든 휴가 대조는 휴가가 몰린 7월분을 처리했다. 재사용성을 보고 만든 예산 이월 도구는 조금 다르다. 매달 쓸 수 있게 만들었지만 실제로는 항목 사이 금액이 바뀐 달에만 돌린다. 6월분을 처리한 뒤로 두 달은 돌린 기록이 없다. 돌릴 조건이 오지 않았다는 뜻이다. 쉰 것과 멈춘 것을 갈라 적은 건 이번 실사가 처음이다. 회사 PC에서 도는 여덟 개는 월초와 월말, 월 정산처럼 매달 돌아오는 입력과 정산 작업이라 빈도를 보고 만든 것인데, 일곱이 살았고 오타 검사기 하나만 멈췄다.

채점을 하다 보니 기준에 구멍도 보였다. 오타 검사기는 돌이켜 봐도 만들 가치가 충분했는데 멈췄다. 기준은 만들 가치가 있는지를 걸러 줬지만, 만든 뒤에 살아남을지는 앞서 쓴 유지 비용이 갈랐다. 공수를 줄이려고 만든 도구가 오히려 더 큰 공수를 계속 만들어 낸다면, 만드나 마나 한 도구다.

그래서 만들기 전에 묻던 질문 네 개에 다섯 번째를 더했다. 이 도구가 아는 규칙은 얼마나 자주 손봐야 하는가. 손봐야 할 규칙을 들고 있는 도구라면, 만드는 공수보다 유지하는 공수를 먼저 계산해야 한다.

2편 선별 4기준의 예측 vs 실제, 그리고 실사가 추가한 다섯 번째 기준(유지 비용) <출처: 작가, 클로드로 생성>

마치며: 반나절의 실사가 알려 준 것

생존율이 높았던 이유를 내 나름대로 짚으면 둘이다. 돌아보면 2편의 기준에 걸리는 일부터 손댔고, 그렇게 만든 도구들 대부분이 달력에 붙은 일을 맡고 있었다. 다만 같은 기준을 통과한 오타 검사기가 멈췄고 달력에 없는 둘이 살아남았으니, 기준과 달력만으로 다 설명되지는 않는다. 나는 이제 도구가 다음 달에도 돌아가는지로 그 도구의 성공을 판정한다.

멈춘 도구들에서도 배운 것이 있다. 멈춤이 전부 실패는 아니다. 일을 끝내고 은퇴한 도구가 있고, 더 나은 체계에 자리를 내준 도구가 있다. 하지만 유지 비용을 계산하지 않아 잊힌 도구와 규율로 설계해 태어나지 못한 도구는 분명한 내 실책이고, 다음 도구를 만들 때의 설계 기준이 됐다.

만들어 둔 도구나 자동화가 몇 개쯤 있는 분께는 반나절 실사를 권하고 싶다. 필요한 것은 네 칸짜리 표 하나다. 도구 이름, 마지막으로 쓴 날, 무엇에 붙어 도는지, 안 쓰게 됐다면 그 이유. 살아남은 것들의 공통점에서 자기만의 생존 조건이 보이고, 멈춘 이유의 목록이 다음 도구의 설계서가 된다. 나는 그 표의 마지막 줄에 태어나지 못한 도구 하나를 아직 숙제로 남겨 두고 있다. 다음에 그 도구를 다시 설계하게 되면, 이번에는 사람의 부지런함이 아니라 달력에 붙일 생각이다.

이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.

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AI 앱 Top 100, 사람들은 어떤 AI에 돈을 내고 있을까

안녕하세요, 요즘 프로덕트 메이커입니다.

요즘 프로덕트 메이커는 매주 세 가지를 골라 전합니다:

써볼 것: Claude Haiku 5.5 - 하이쿠·소넷·오퍼스, 어떤 일에 무엇을 쓰면 좋을까
참고할 것: a16z 생성형 AI 소비자 앱 Top 100 - 사람들은 어떤 AI를 쓰고, 어떤 AI에 돈을 낼까
적용해볼 것: 오픈AI ChatGPT 책임자가 말한, 지금 AI 제품을 만들 때 생각해둘 것

<출처: Anthropic, Introducing Claude Haiku 5.5>

1. 써볼 것: 하이쿠·소넷·오퍼스, 어떤 일에 무엇을 쓰면 좋을까

AI로 일을 하다 보면 모델을 골라야 할 때가 있습니다. 가장 좋은 모델을 쓰면 결과는 좋지만 비용이 많이 들고, 싼 모델을 쓰면 비용은 줄지만 결과가 아쉬울 때가 있죠. 앤트로픽이 10월 7일 공개한 Claude Haiku 5.5(클로드 하이쿠 5.5)는 비용을 줄이려는 사람을 위한 작은 모델입니다.

하이쿠는 클로드 모델 가운데 가장 작고 저렴한 등급이고, 그 위로 소넷과 오퍼스가 있습니다. 앤트로픽은 하이쿠 5.5를 요약, 분류, 데이터 조회처럼 양이 많고 비용을 아껴야 하는 일을 위해 만들었다고 설명합니다. 지금까지 낸 작은 모델 중 가장 싸고 빠르고 성능도 가장 좋다고 하고요. 이전 하이쿠 4.5보다는 평균 75%쯤 싸게 쓸 수 있다고 합니다.

가격은 얼마나 다른가요?

앤트로픽이 공개한 가격을 100만 토큰 기준으로 비교하면 이렇습니다.

앤트로픽 발표 기준. 하이쿠 5.5는 한 번에 보내는 내용이 10만 토큰 이하일 때의 가격이며, 10만 토큰을 넘으면 입력 0.5달러, 출력 2.5달러, 캐시 읽기 0.05달러 <출처: Anthropic>

보통 크기의 요청이라면 하이쿠 5.5는 소넷 5.5의 20분의 1, 오퍼스 5.5의 40분의 1 가격입니다. 앤트로픽에 따르면 이전 하이쿠에 들어온 요청의 90%가 10만 토큰 이하였다고 해요.

성능은 얼마나 차이 나나요?

앤트로픽이 공개한 성능 평가에서 하이쿠 5.5는 소넷 5.5보다 대체로 낮지만, 이전 하이쿠보다는 크게 올랐습니다.

터미널에서 여러 단계로 된 작업을 처리하는 Terminal-Bench 4.0: 하이쿠 5.5 39.2%, 소넷 5.5 70.6%, 하이쿠 4.5 0.0%
컴퓨터 화면을 직접 조작해 작업을 끝내는 OSWorld 2.1: 하이쿠 5.5 72.4%, 소넷 5.5 83.9%, 하이쿠 4.5 15.7%
44개 직업의 실제 업무를 평가하는 GDPval-AA: 하이쿠 5.5 1620점, 소넷 5.5 1840점, 하이쿠 4.5 735점

(수치는 앤트로픽 발표 기준)

복잡한 코딩 작업에서는 소넷과 차이가 크고, 컴퓨터 조작이나 일반 업무에서는 차이가 상대적으로 작습니다. 오퍼스 5.5는 이 비교표에 없어서 성능을 직접 견주기는 어렵습니다.

어떤 일에 무엇을 쓰면 좋을까요?

앤트로픽은 모델마다 맡길 일을 나눠 설명합니다. 여러 단계를 거치는 복잡한 코딩 작업에는 소넷 5.5와 오퍼스 5.5가 여전히 낫고, 하이쿠 5.5는 범위가 좁은 일에 맞는다는 건데요. 앤트로픽이 든 예시는 이렇습니다.

긴 대화나 문서를 요약하거나 짧게 줄이는 일
질문 분류나 데이터베이스 조회처럼 짧고 반복되는 일
큰 모델이 작업 일부를 떼어 맡기는 보조 AI(하위 에이전트)
실시간 고객 상담이나 브라우저 조작처럼 속도가 중요한 일

고객사 사례를 보면 실제로 어떻게 나눠 쓰는지 알 수 있습니다. 고객사 Rogo는 큰 모델이 발표 자료를 만드는 동안, 하이쿠 5.5가 미국 상장사의 연간 보고서(10-K)에서 자료에 필요한 사업 부문별 매출 숫자를 찾아오게 한다고 하죠. 믿고 맡길 만큼 정확하고, 빠르고 싸서 여러 번 돌려도 부담이 없다는 설명이에요. AI 코딩 도구 Devin을 만드는 Cognition은 오퍼스 5.5가 작업을 이끌고 하이쿠 5.5가 보조하는 조합을 내놨고요.

하이쿠로는 처음으로 생각의 깊이(effort)를 조절하는 설정도 들어갔습니다. 비용을 아낄지 성능을 높일지 일에 맞춰 정할 수 있어요.

어떻게 써볼 수 있나요?

하이쿠 5.5는 지금 Claude Platform(API)과 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저에서 쓸 수 있습니다. API로 호출할 때 쓰는 모델 ID는 claude-haiku-5-5 입니다.

API를 써본 적 없는 사람도 시도해볼 방법이 생겼습니다. 앤트로픽이 이번 주부터 Max와 Team 구독자에게 매달 API 크레딧을 주기로 했거든요. Max 5x는 100달러, Max 20x는 200달러, Team은 팀 전체에 최대 500달러입니다. 크레딧은 하이쿠뿐 아니라 모든 모델에 쓸 수 있고, 앤트로픽은 이 크레딧으로 직접 도구나 에이전트를 만들어보라고 권합니다.

더불어 소넷 5.5 가격도 내려갔습니다. 지난 회차에서 클로드와 GPT의 캐시 가격 인하에 관한 해석을 다뤘는데, 앤트로픽이 이번에 소넷 5.5의 캐시 읽기 가격을 0.2달러에서 0.1달러로 다시 절반 내렸습니다. 앤트로픽은 이 덕분에 대부분의 에이전트 작업에서 소넷 5.5 비용이 20%쯤 줄어든다고 설명합니다.

누구에게 좋을까요?

AI로 서비스를 만들면서 요약, 분류, 검색처럼 같은 작업을 많이 돌리는 사람. 비용을 크게 줄일 수 있어요.
큰 모델 하나로 모든 단계를 처리하고 있는 사람. 단순한 단계만 하이쿠에 나눠 맡기는 구성을 시험해볼 수 있습니다.
Max나 Team을 구독 중인데 API는 써본 적 없는 사람. 매달 받는 크레딧으로 부담 없이 시작해볼 수 있어요.
다만 복잡한 코딩이나 긴 추론이 필요한 일에는 앤트로픽도 소넷이나 오퍼스를 권합니다. 하이쿠는 맡길 일의 범위가 분명할 때 효과가 큽니다.

2. 참고할 것: 사람들은 어떤 AI를 쓰고, 어떤 AI에 돈을 낼까

미국 투자사 a16z(앤드리슨 호로위츠)는 2023년부터 사람들이 많이 쓰는 생성형 AI 앱 순위를 정리해 발표해왔습니다. 10월 5일 일곱 번째 보고서가 나왔는데, 기존의 웹 방문 수와 모바일 월간 사용자 수 순위에 매출 순위가 처음 추가됐어요. 미국 소비자들의 카드 결제 기록을 바탕으로 한 순위라, 많이 쓰는 앱과 실제로 돈을 버는 앱이 얼마나 다른지 비교해볼 수 있습니다.

보고서는 a16z 파트너 올리비아 무어(Olivia Moore)가 썼습니다. 웹 순위는 Similarweb, 모바일 순위는 Sensor Tower, 매출 순위는 YipitData의 미국 카드 결제 데이터를 바탕으로 했어요. 다만 a16z는 이 분야의 여러 회사에 투자하고 있어서, 보고서의 해석에는 투자사의 관점이 담겨 있다는 점을 감안하고 보면 좋겠습니다.

월 매출 기준 소비자 AI 앱 Top 50 <출처: a16z, 데이터: YipitData 미국 카드 결제 기준>
(Gemini는 구글 전체 매출과 분리하기 어려워 매출 순위에서 제외됐습니다.)

월간 사용자 수 기준 생성형 AI 모바일 앱 Top 50 <출처: a16z, 데이터: Sensor Tower, 2026년 8월>

월간 방문자 수 기준 생성형 AI 웹 서비스 Top 50 <출처: a16z, 데이터: Similarweb, 2026년 8월>

순위표에서 한국 독자에게 반가운 이름도 하나 보이죠. 모바일 앱 순위 36위에 네이버 파파고가 있습니다!

쓰는 사람은 많은데, 돈을 내는 사람은 적습니다

보고서가 꼽은 가장 큰 결론은 AI를 쓰는 사람은 많지만 깊게 쓰는 사람은 아직 적다는 겁니다.

미국인 절반 가까이가 AI를 쓴다고 답했지만, 매일 쓰는 사람은 25%
8월 기준 ChatGPT, Gemini, 클로드 중 하나라도 개인 유료 구독 중인 사람은 4.5% (1년 전 2.1%)

대신 돈을 내는 사람은 아주 많이 냅니다.

결제 금액 상위 10%가 전체 결제액의 절반가량을 차지
상위 1%가 쓴 돈(19.5%)이 하위 50%를 합친 것(16.6%)보다 많음
상위 1%는 한 달 평균 903달러를 쓰고, 이 금액이 18개월 새 80% 늘었음. 중간값은 25달러로 거의 그대로
AI 하나에 돈을 내는 사람 중 다른 AI에도 내는 사람은 13%

(수치는 a16z 보고서 기준, 미국 카드 결제 패널 데이터)

상위 1%가 많이 사는 건 무언가를 만들고, 콘텐츠를 만들고, 일을 처리하는 도구예요. 업무 자동화 도구 n8n은 전체 구매자보다 22.9배 높은 비율로 사고, AI 에이전트 Manus는 18.2배, 영상 생성 도구 Higgsfield는 15.1배, Notion은 9.2배입니다.

<출처: a16z>

순위표마다 결과가 다릅니다

매출 순위를 따로 보니 트래픽 순위와 꽤 다른 결과가 나왔는데요. 매출 상위 50개 중 29개는 웹이나 모바일 순위에 아예 없습니다. 데스크톱 앱이나 메신저 안에서 쓰는 에이전트처럼, 웹·모바일 트래픽으로는 잡히지 않는 제품이 많기 때문입니다.

세 순위에 모두 든 제품은 7개뿐이죠. ChatGPT는 세 부문 모두 1위이고, 클로드는 매출 2위, 웹 3위, 모바일 12위입니다. 음악 생성 서비스 Suno는 매출 7위인데 모바일은 47위로, 같은 제품이라도 무엇을 기준으로 보느냐에 따라 순위 차이가 큽니다.

<출처: a16z>

ChatGPT는 여전히 1위, 클로드는 3위로 올라섰습니다

ChatGPT가 여전히 크게 앞서 있어요. 웹 방문은 Gemini의 약 2배, 클로드의 6배이고, 모바일 사용자는 Gemini의 2.5배, 클로드의 14배입니다. 미국 유료 구독자도 클로드나 Gemini의 3배예요.

달라진 점은 클로드가 확실한 3위가 됐다는 겁니다. 2023년 첫 보고서 때는 웹 순위에도 없었는데, 올해 3월 미국 유료 구독자에서 Gemini를 넘어섰어요. 8월 기준 유료 구독 비율은 ChatGPT 3.02%, Gemini 1.09%, 클로드 1.07%로 Gemini와 클로드가 거의 비슷합니다. 구글이 6월에 기존 저장공간 요금제를 AI 요금제로 바꾸면서 Gemini 숫자가 늘어난 점도 감안해야 하고요.

<출처: a16z>

클로드는 비싼 요금제 비중이 높은 것도 특징이에요. 클로드 유료 구독자 중 월 100달러 이상인 Max 요금제 비중은 7.3%로, 구글 Ultra와 ChatGPT Pro(각 1.3%)보다 훨씬 높습니다. 다만 a16z에 따르면 여름 들어 클로드의 신규 가입은 줄고 해지는 늘었고, ChatGPT가 순증 구독자에서 다시 앞섰다고 해요. ChatGPT 구독자 중 클로드도 함께 구독하는 사람은 8%뿐이라, 두 서비스의 사용자층은 많이 다릅니다.

<출처: a16z>

개인 비서 AI를 두고 경쟁이 시작됐습니다

이번 보고서에서 새로 다룬 주제는 개인 비서 AI예요. 문자나 메일로 일을 맡기면 처리해주는 에이전트인데, 스타트업 Instinct, Poke 같은 제품과 함께 메타 Muse, 오픈AI Dots, xAI Grok Bot이 나왔습니다. 몇 회차 전에 다룬 Grok Bot과 지난 회차의 dots가 모두 여기에 들어가요.

아직은 초기 사용자 중심입니다. 초기 사용자 단체 대화방 7곳의 메시지를 분석해보니, 가장 많이 나온 주제는 코딩과 기술 자동화(103건)였고 여행(66건), 쇼핑(58건)이 뒤를 이었어요. 메타 Muse는 출시 한 달이 안 돼 500만 다운로드를 넘었지만, 같은 지역에서 22일 만에 1,500만 다운로드를 기록한 스레드에는 못 미친다고 합니다.

<출처: a16z>

아직 순위에 든 AI 제품이 없는 분야

a16z는 이전 인터넷 시대의 대표 기업들과 이번 Top 100을 나란히 놓고 비교했어요. 검색, 콘텐츠 제작, 사진·영상, 교육 분야에는 순위에 든 AI 제품이 있지만, 스트리밍, 쇼핑몰, SNS, 여행, 개인 금융, 구인구직, 부동산, 게임, 데이팅 분야에는 아직 없습니다. a16z는이 분야에 AI 회사가 없다는 뜻은 아니고, 이번 순위에 든 전용 제품이 없다는 뜻이라고 덧붙였습니다.

<출처: a16z>

무엇을 얻어가면 될까요?

지금 AI에 돈을 내는 사람들은 대부분 무언가를 만들고 일을 처리하는 데 AI를 쓰는 사람들입니다. 이런 사용자를 위한 도구를 만든다면, 사용자 수는 적어도 한 사람이 내는 돈이 클 수 있다는 걸 이 데이터가 보여줘요.

반대로 더 많은 사람에게 닿으려면 다른 방식이 필요하다는 게 a16z의 시각입니다. 웹 순위에 든 AI 제품 44개 중 84%가 구독으로, 64%가 크레딧 판매로 돈을 벌고, 광고는 14%, 거래 수수료는 2%뿐이에요. 메타 매출의 97.6%, 알파벳의 73.2%가 광고였던 것과 많이 다르죠. a16z는 광고나 거래 수수료처럼 사용자가 직접 돈을 내지 않아도 되는 모델이 나와야 AI가 더 많은 사람의 일상으로 들어갈 수 있다고 봅니다.

<출처: Lenny's Podcast, OpenAI's Head of ChatGPT: We're entering a new era of AI (again)>

3. 적용해볼 것: 오픈AI ChatGPT 책임자가 말한, 지금 AI 제품을 만들 때 생각해둘 것

오픈AI에서 ChatGPT를 총괄하는 티보 소티오(Tibo Sottiaux)가 Lenny's Podcast에 나왔습니다. 이전에는 오픈AI의 코딩 도구 Codex를 이끌었던 사람이에요. 인터뷰는 오픈AI가 DevDay 2026에서 20개 넘는 발표를 마친 지 몇 시간 뒤, 행사장에서 관객을 앞에 두고 녹화했습니다. 소티오는 오픈AI가 지금 무엇을 만들고 있는지, 1년 뒤를 어떻게 보는지, 어떤 사람을 뽑는지에 관한 이야기를 했습니다.

dots는 어떤 에이전트인가요?

소티오가 가장 많이 이야기한 건 DevDay에서 공개한 dots입니다. 24시간 일하는 에이전트로, 사용자의 목표와 취향을 알고 피드백을 받으며 점점 나아지는 걸 목표로 한다고 해요. 모델을 고르거나 설정을 만질 필요 없이 말만 걸면 되고, 회의실이든 메일이든 문자든 어디서나 불러 쓸 수 있게 만드는 중이라고 합니다. 지금은 하나만 쓸 수 있지만 곧 여러 개를 만들어 역할을 나눠 맡길 수 있게 된다고 하고요. 소티오 본인도 X에 올라오는 반응을 지켜보는 일을 dot 하나에 맡겨두고 있다고 했어요.

DevDay 당일 있었던 일도 소개했습니다. 라이브 데모 5분 전에 ChatGPT의 한 운영 시스템이 멈췄는데, 그의 dot이 DevDay와 데모, 그 시스템이 연결돼 있다는 걸 파악하고 먼저 알려왔다고 해요. dot이 직접 고쳐보겠다고 했지만, 소티오는 그건 맡기지 않았다고 합니다.

오픈AI는 앞으로 ChatGPT의 채팅과 Work를 하나로 합치고, dots의 기능을 주간 사용자 12억 명의 ChatGPT 전체로 넓힐 계획이라고 하죠.

사람이 하던 설정은 점점 줄어들 거라고 봅니다

요즘 AI를 잘 쓰는 사람들은 에이전트가 어떤 순서로 일할지 직접 짜고 조정하곤 하죠. 소티오는 이런 방식이 지나가는 단계라고 봅니다. 사람이 과정을 하나하나 설계하기보다, 원하는 결과를 알고 스스로 나아지는 시스템이 맞다는 거예요. 본인도 에이전트를 여러 개 동시에 돌리다가, 모델이 좋아지면 다시 하나로 줄이기를 반복한다고 했습니다.

그 연장선에서 소티오는 사용자가 고르는 설정을 줄이고 싶다고 말해요. 어떤 모델을 쓸지, 얼마나 깊게 생각하게 할지, 에이전트를 몇 개 돌릴지를 사용자가 정하는 데 본인도 피로를 느낀다고 합니다.

아직 많은 사람이 계산에 넣지 않은 것

소티오는 사람들이 아직 충분히 계산에 넣지 않은 변화로 세 가지를 꼽았어요.

인터넷에서 일어나는 행동 대부분을 앞으로는 에이전트가 하게 된다
모델이 아주 빠른 속도로 싸지고 빨라진다
글, 음성, 이미지를 함께 다루는 일이 자연스러워진다

그래서 지금 AI 제품을 만들 때 1년 뒤 기술이 10배 좋아진다고 가정하고 만들어보라고 권합니다. 지금 나오는 제품 중에는 이 가정을 하지 않은 경우가 많다는 거예요. 노션이 에이전트가 쓸 수 있는 연결 방식(MCP)을 열자 에이전트 트래픽이 크게 늘었다는 사례도 들었고요. 사람이 아니라 에이전트가 쓰는 경우까지 생각하고 만들어야 한다는 이야기입니다. 동시에 사람이 직접 쓰면서 즐거움을 느끼는 경험에는 아직 투자가 부족하다고도 덧붙였어요.

어떤 사람이 더 필요해질까요?

채용 이야기도 나왔습니다. 소티오는 빠르게 코드를 치는 능력은 덜 중요해지고, 좋은 안목과 사용자를 이해하는 능력이 더 중요해졌다고 말해요. 오픈AI에는 YC(미국의 대표적인 스타트업 지원 프로그램) 출신 창업자가 120명 넘게 있다고 하고요. 디자이너, 개발자처럼 나뉘어 있던 역할의 경계가 흐려지고 있어서, 한 가지만 해오던 사람에게도 기회라고 봅니다. 코드를 짜는 사람은 줄어도 무언가를 만드는 사람은 어느 때보다 많아질 거라는 게 그의 예상이에요.

만드는 사람에게 도움이 될 발표도 있었습니다. 소티오는 이번 DevDay에서 눈에 덜 띄었지만 크게 될 발표로 ChatGPT 생태계 개방을 꼽았습니다. ChatGPT 계정으로 다른 서비스에 로그인하는 기능, 플러그인 확장, 그리고 키노트에서 따로 말하지 않았지만 많이 쓰이는 플러그인에는 수익을 나눠준다는 내용입니다. (플러그인을 사용자에게 추천할 때는 재사용률과 품질을 기준으로 한다고 합니다)

적용해볼 수 있는 것

지금 만들고 있는 기능을 하나 골라, 1년 뒤 모델이 지금보다 훨씬 좋아졌을 때 이 기능이 필요 없어질지, 오히려 더 쓸모 있어질지 적어보세요.
내 서비스를 사람이 아니라 에이전트가 쓴다고 가정해보세요. 에이전트가 정보를 가져가거나 작업을 처리할 수 있는 방법(API나 MCP)이 있는지 점검해보는 거예요.
사용자에게 고르게 하는 설정 항목이 있다면, 기본값만으로 충분하지 않은지 하나씩 확인해보세요.

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GEO를 위한 온톨로지: 브랜드 지식 설계도 3단계(최윤희 아티언스 본부장)

Editor's note

검색 마케팅의 무게중심이 생성형 AI 검색으로 옮겨 가면서, 업계의 관심은 GEO(생성형 AI 검색 최적화)에 쏠려 있습니다. 지난 9월 3일과 4일 이틀간 서울 마포의 호텔 나루 서울 엠갤러리 엠배서더에서 열린 ‘Search SEOul(서치 서울) 2026’은 이 흐름을 한자리에서 짚은 행사입니다. 올해로 2회째를 맞은 서치 서울은 스스로를 “한국 최초의 글로벌 SEO 컨퍼런스”라고 소개합니다. 그동안 미국·유럽·동남아시아에서만 열리던 글로벌 SEO 행사를 한국으로 가져와, 한국 고유의 검색 환경과 해외의 SEO·GEO 흐름을 잇겠다는 취지입니다.

요즘IT는 서치 서울 2026의 공식 미디어 파트너로 참여해 독자 대상 티켓 증정 이벤트를 진행했습니다. 그리고 행사 발표 가운데 요즘IT 독자에게 도움이 될 내용을 골라 전문으로 공개합니다. 이번 글은 행사 첫날, 디지털 마케팅 에이전시 아티언스의 최윤희 본부장이 ‘Stop Writing for AI. Start Structuring Knowledge: 다음 GEO 시대를 위한 지식 구조화와 온톨로지’라는 제목으로 발표한 내용입니다. 콘텐츠를 더 많이, 더 자주 만드는 GEO에서 벗어나 AI가 브랜드를 이해하고 판단하는 데 쓸 ‘지식 설계도’를 먼저 그려야 한다는 이야기입니다.

참고로 발표는 9월 초에 진행됐고, 이 글은 10월에 공개합니다. 생성형 AI 모델과 AI 검색 서비스는 업데이트가 잦은 만큼, 글에 나오는 LLM 모델과 서비스에 관한 설명은 지금 시점의 상황과 다소 다를 수 있습니다.

안녕하세요. 저는 디지털 마케팅 에이전시 아티언스에서 SEO·GEO 사업을 담당하고 있는 최윤희라고 합니다.

같은 날 오전 이 자리에서 발표하신 어센트코리아 박세웅 대표님도 말씀하셨는데, 2010~2011년쯤 아티언스의 장우진 대표님과 어센트코리아 대표님이 만나서 “왜 우리나라에는 SMX나 MozCon 같은 SEO 컨퍼런스가 열리지 않느냐, 아쉽다”는 이야기를 나눈 적이 있었거든요. 그 아쉬움을 해소해 준 서치 서울 팀에게 다시 한번 감사하다는 말씀을 드리고 싶습니다.

저는 지난 18년간 SEO를 해 왔습니다. 그러다 보니 SEO를 할 때 항상 ‘우리는 이 작업을 왜 해야 하는가, 무엇을 얻기 위해 해야 하는가’를 많이 고민하고 있어요. 그래서 GEO 역시 ‘우리는 GEO를 왜 하는가’라는 관점에서 설명해 보려고 합니다.

오늘 말씀드릴 내용은 크게 세 가지 파트라고 보시면 될 것 같습니다. 첫 번째는 ‘우리, 지금 뭐 하고 있어?’입니다. GEO가 모두의 관심을 받고 있는데, 우리는 과연 지금 무엇을 하고 있는지 짚어 보겠습니다. 두 번째로는 익숙하지 않으실 수도 있는데, 온톨로지 관점에서 GEO를 바라보는 이야기를 해 보려고 해요. 그리고 컨퍼런스에서 좋은 이야기를 많이 들었는데 막상 ‘그래서 나 월요일에 출근하면 뭐 해야 돼?’라는 생각이 들면 안 되겠죠. 그래서 마지막으로 온톨로지 관점에서 우리가 어떤 액션을 취할 수 있는지까지 설명드리고 마무리하겠습니다.

GEO 콘텐츠의 함정

우선 쉽게쉽게 설명드릴게요. 저는 쉬운 걸 좋아합니다.

GEO란 무엇일까요? GEO는 생성형 AI가 사용자 질문에 답할 때 자사 브랜드나 제품을 답변 안에서 인용하거나 언급하게 만드는 최적화 작업이라고 일반적으로 이야기할 수 있을 것 같습니다.

그러면 우리는 GEO를 어떻게 하고 있나요? 모두 똑같지는 않겠지만 대부분 대화형 문맥에 맞춰 최적화를 한다거나, 신뢰성 높은 통계나 인용구를 활용해 콘텐츠를 만든다거나, FAQ처럼 명확한 구조의 포맷을 만든다거나 할 겁니다. 업무 대부분이 ‘콘텐츠’에 상당히 집중되어 있을 거예요.

왜 그렇게 할까요? 결국 우리가 만든 에셋(콘텐츠 자산)이 AI가 선호하는 콘텐츠 구조를 갖추게 하고, 그걸 통해 AI가 우리 콘텐츠를 더 잘 이해했으면 좋겠다는 목적을 가지고 하고 계실 거예요.

그러다 보니 GEO가 어느 순간부터 ‘AI 검색 가시성을 확보하기 위해서’라는 이름 아래, 업계에서 이야기하는 GEO 하입(hype)들, 그러니까 ‘이런 걸 하면 AI가 좋아합니다’, ‘이런 걸 하면 좋습니다’라는 이야기를 기반으로 콘텐츠를 더 다양하게, 더 자주, 더 많이 만드는 일이 됐어요. 그런데 이렇게 발행하는 콘텐츠들이 정말 여러분 브랜드의 목표 달성에 기여하고 있는지 한 번은 질문해 볼 때인 것 같습니다.

문제는 여기서 시작됩니다. AI 노출을 늘리겠다는 목표가 어느 순간 ‘더 많이 만들자’로 바뀌면서, GEO가 콘텐츠 생산 경쟁이 되어 버렸어요. 이 방식이 정말 우리 브랜드에 도움이 될까요? 우리가 놓치고 있는 건 없을까요?

여기서 고민해 봐야 할 게 ‘콘텐츠 함정’입니다. 콘텐츠 함정이란 노출만을 노린, 핵심이 부족한 콘텐츠를 대량 생산하면서 생기는 문제를 말합니다. 웹사이트의 방문 가치가 떨어지거나, 노출이 늘어도 전환으로 이어지지 않거나, 저품질 AI 양산형 콘텐츠로 페널티를 받는 등 여러 가지 문제를 만들어 낼 수 있어요.

GEO 형식 잘 갖춘 콘텐츠도 노출이 줄었다

이건 그럴 가능성이 있다는 이야기가 아니에요. 실제로 그런 사례가 있습니다.

B2B 커머스 기업 A사의 사례입니다. 콘텐츠 함정에 빠질 수 있는 콘텐츠라고 해서 품질이 아주 나쁜 건 아니에요. A사의 콘텐츠를 보면 일반적으로 이야기하는 GEO 원칙을 잘 따르고 있습니다. 장단점(pros and cons)을 설명해야 한다, 문맥 단위로 쪼개야 한다, 테이블을 사용해 콘텐츠를 구성해야 한다, AI가 잘 읽어 가도록 FAQ를 넣어야 한다, 신뢰도를 높이기 위해 저자 정보를 함께 추가해야 한다. 이런 것들이 일반적으로 이야기하는 방법이거든요. 그런데 이런 콘텐츠는 형식에 집중하는 양산형 콘텐츠의 한계를 명백하게 가지고 있습니다.

데이터를 보겠습니다. 저희는 디스플레이 관련 프롬프트를 국가별로 650개 정도씩 계속 모니터링하고 있습니다. 앞서 소개한 A사의 콘텐츠들은 사실 올해 연초만 해도 상당히 강세를 보였어요. 모니터링하는 프롬프트 650개 중 20% 안팎에서 인용됐고, 인용되는 URL 개수도 500개씩으로 상당히 많았습니다. 그런데 현재 시점에는 눈에 띄게 감소했어요.

B2B 커머스 A사의 인용 프롬프트 개수 추이. 디스플레이 관련 프롬프트를 국가별(미국·영국·인도·브라질·한국)로 각 650개씩 ChatGPT와 Gemini에서 모니터링한 결과다. <출처: 최윤희 아티언스 본부장 발표자료>

이를 통해 알 수 있는 건, 정보 사이의 관계를 만들어 내거나 쌓지 못하는 콘텐츠를 많이 만드는 것만으로는 검색 가시성을 확보하기에 부족하다는 사실입니다.

GEO의 역할: 묻지 않은 것도 말하는 브랜드 대변인

이제 시선을 ‘AI 검색 노출’에서 ‘실제 AI 답변은 어떻게 구성되는가’로 조금 넓혀 보겠습니다. 프로파운드(Profound)의 자료를 인용했는데요. 7개 산업, 5가지 프롬프트 유형에 걸친 LLM 답변 5만 건을 분석한 자료입니다.

AI는 말이 많습니다. 여러분도 AI로 검색 많이 하시죠? 기본적으로 AI는 답변을 만들 때 최소 3천 자 정도로 무수히 많은 말을 하고, 내용 자체도 상당히 장황하게 표현됩니다. 이 자료에서 ChatGPT의 답변은 3,043자, Gemini는 2,921자였어요.

뿐만 아니라 내가 묻지 않은 질문에 대한 추가 정보도 상당히 많이 제공해요. 3천 자 정도 되는 이 답변을 분석해 보면, 대부분 절반 정도만 사용자가 실제로 질문한 것에 대한 답이고, 나머지는 사용자에게 필요하다고 AI가 판단한 정보를 답변에 포함해서 줍니다.

그러면 어떤 내용이 들어갈까요? 질문에 따라 다를 수는 있겠지만, 답변 근거를 제시한다거나, ‘A와 B 제품을 비교해 줄게’ 같은 방식으로 비교 요약을 보여 준다거나, 순위나 우선순위를 추천한다거나 하는 식입니다. ‘어떤 목적이라면 A를 추천합니다, B를 추천합니다’ 같은 거죠. AI는 우리가 물어본 것만 전달해 주는 게 아니에요. 답변 안에서 비교하고, 조건을 붙이고, 선택의 이유를 설명하면서 사용자의 다음 판단에 계속 개입하고 있습니다.

그렇다면 다시 처음 질문으로 돌아가 볼게요. 앞서 ‘GEO가 뭐냐’는 질문을 드렸는데요. 이런 상황에서 GEO를 단순히 ‘생성형 AI가 질문에 답할 때 우리 브랜드나 제품을 인용하거나 언급하게 하는 것’이라고만 정의할 수 있을까요? AI 모델은 우리 질문에 장황하게, 그리고 묻지도 않은 사실로 검색자의 다음 선택에 계속 영향을 주고 있습니다.

AI가 하는 이런 말들을 우리가 막을 수는 없어요. 막을 수 없다면 맡겨야 합니다. 즉 GEO는 콘텐츠를 통해 우리 브랜드와 제품의 검색 노출 가시성을 높이는 데서 멈춰서는 안 됩니다. GEO의 역할은 AI를 자사 브랜드와 제품의 대변인으로 만들어, AI가 우리 브랜드를 대신해 우리 브랜드와 제품에 대해 이야기해 줄 수 있게 하는 것으로 변화해야 합니다.

GEO 형식은 기본, 이제 브랜드 설계도가 필요하다

자, 그럼 대변인을 만들기 위해 우리는 무엇을 준비해야 할까요? 바로 대변인이 참고할 수 있는 설계도를 준비해야 합니다. 즉 AI가 참고할 수 있는 ‘브랜드 설계도’예요.

여기서 한 가지 짚고 넘어가고 싶은 게 있습니다. 앞서 본 청크(문맥) 단위 구성이나 FAQ 같은 명확한 포맷처럼 형식을 맞추는 일이 무의미하다는 말씀을 드리는 게 절대 아닙니다. 콘텐츠의 형식은 AI가 콘텐츠를 읽을 수 있게 하는 최소한의 조건을 만들어 주는 기본이에요. 말하자면 GEO라는 경기의 입장권인 거죠. 그런데 입장권이 있다고 경기에서 이기는 건 아니거든요.

지금까지 우리의 질문은 입장권에 대한 질문이 상당히 많았어요. 어떤 콘텐츠를, 어떤 형식으로, 얼마나 자주 만들어 낼 것인가. 하지만 지금부터 우리가 던져야 할 질문은 ‘AI가 우리 브랜드와 제품에 대해 무엇을 알아야 하고, 그 지식은 서로 어떻게 연결되는가’입니다. 즉 콘텐츠를 한 번 노출되고 버려지는 조각이 아니라, AI가 우리를 이해하고 기억하고 추론하는 데 쓰이는 지식의 재료로 만들어야 합니다. 이 질문에 답해 나가는 과정이 곧 대변인의 설계도를 그리는 일이라고 할 수 있을 것 같습니다.

결국 설계도란 AI가 알아야 할 개념이 무엇인지, 그리고 그 개념들이 서로 어떻게 관련되고 연결되어 있는지를 정의하는 것입니다. 사실 이런 접근은 AI 시대에 갑자기 등장한 게 아니에요. 오래전부터 대상과 관계를 체계적으로 정의해 온 지식 모델이 있습니다. 바로 온톨로지(Ontology)입니다.

온톨로지는 그리스어로 존재·실재를 뜻하는 ‘온토(onto)’와 학문·논의를 뜻하는 ‘로지아(logia)’의 합성어로, ‘존재에 대한 학문’이라는 뜻입니다. 철학에서는 원래 사물의 존재와 의미, 본질, 그리고 그들 사이의 관계를 탐구하는 학문이죠. 현대 컴퓨터 과학과 AI 분야에서는 특정 영역 안에 어떤 대상과 속성이 존재하는지, 그리고 그것들이 서로 어떤 관계를 맺는지를 정의한 것을 온톨로지라고 설명합니다.

그러면 GEO에서는 어떤 의미를 가질까요? GEO에서 온톨로지는 브랜드, 제품, 주제, 그리고 사용자가 정보를 찾을 때 품고 있는 목적·니즈·문제 같은 것들 사이의 관계를 설계하는 지식 구조화 프레임워크라고 보시면 될 것 같아요. 즉 우리 브랜드가 무엇이고, 사용자가 어떤 문제와 어떤 상황에서 우리를 찾는지 AI가 이해하도록 만드는 지식 설계도라고 보시면 될 것 같습니다.

GEO에서 브랜드 설계도가 중요한 이유: 인용에서 추천으로

앞서 말씀드렸듯이 온톨로지는 사실 새로운 개념이 아니거든요. 그런데 온톨로지가 왜 지금 GEO 시장에서 다시 중요하게 이야기되는 걸까요? 그 이유는 GEO의 지난 4년을 돌아보면 이해하기 쉬울 거라고 생각합니다. 물론 지난 4년이 연도별로 딱 잘라 구분되는 건 아니에요. 다만 GEO에서 무엇을 중요하게 봐 왔는가라는 관점에서 단순화해 보면, 크게 세 단계로 확장되어 왔다고 볼 수 있습니다.

지난 4년간 GEO의 목표 변화. 인용(사이트로 유입되는 하나의 통로, FIND US?) → 언급(답변 속에 등장하는 브랜드, KNOW US?) → 추천(판단의 근거가 되는 브랜드, CHOOSE US?)으로 경쟁의 범위가 확장되고 있다. <출처: 최윤희 아티언스 본부장 발표자료>

첫 번째는 인용입니다. GPT가 처음 나왔을 때 우리는 모두 놀랐어요. 그리고 마케팅하시는 분들은 GPT를 어떻게 활용할 수 있을지 고민하셨죠. 그래서 초기에는 인용에 많이 집중했습니다. AI가 답변을 만들 때 우리를 근거로 삼는지, 그리고 그 근거가 되는 출처를 우리 사이트로 유입되는 또 다른 트래픽 채널로 생각했던 거예요. 즉 이 시기의 고민은 ‘AI가 우리를 찾을 수 있는가’였습니다.

그런데 시간이 지나면서 이게 변해요. 제로 클릭이라는 상황이 생깁니다. 기대했던 것과 달리 사용자가 인용 링크를 타고 우리 사이트로 유입되지 않는 거예요. 그러다 보니 시각이 확장되어, 인용보다는 AI 답변에서 우리 브랜드나 제품이 어떻게 노출되는가에 관심을 갖게 되고, 여기서 AI 가시성이 상당히 중요해졌습니다. 즉 언급, ‘AI가 우리 브랜드나 제품을 알고 있는가’라는 개념이죠.

그리고 지금은 한 단계 더 나아가고 있습니다. 사용자는 AI에게 단순히 정보를 찾아 달라고만 하지 않아요. ‘내 상황에서는 어떤 제품이 좋아?’, ‘이 두 브랜드 중에서 나는 뭘 사야 하지?’라고 묻습니다. 이때부터 GEO의 경쟁은 인용되느냐, 언급되느냐를 넘어 사용자의 선택 과정에서 우리 브랜드가 추천될 수 있느냐의 문제로 확장됩니다.

그런데 추천은 단순한 멘션(언급)보다 쉽지 않습니다. AI가 우리 브랜드 이름을 안다고 해서 우리를 추천해 주지는 않거든요. 우리가 어떤 제품을 가지고 있고, 그 제품이 어떤 특징과 강점을 가지고 있으며, 사용자의 어떤 상황과 문제를 해결할 수 있는지를 연결할 수 있어야 합니다. 이것이 바로 GEO에서 온톨로지, 즉 AI 대변인을 위한 설계도가 중요한 이유예요. 추천에서는 브랜드를 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이 브랜드가 누구에게, 왜 적합한지를 연결할 수 있어야 합니다.

GEO를 위한 온톨로지: 브랜드 인식이 만들어지는 길

앞서 GEO에서 온톨로지란 AI가 우리 브랜드에 대해 참고할 수 있는 지식의 설계도라고 표현했습니다. 인식이 생기는 과정을 간단히 설명드려 볼게요.

인식은 정보를 접한다고 무조건 생기는 게 아닙니다. 판단의 기준이 있어야 하거든요. 예를 들어 어떤 자동차 브랜드가 ‘합리적인 하이엔드 오너드리븐 세단(차주가 직접 운전하는 세단)’이라는 이미지로 사용자에게 각인되고 싶다고 해 볼게요. 브랜드가 그렇게 생각하고 가만히 있는다고 해서, 우리 모두가 갑자기 그 브랜드를 ‘대단히 합리적인 하이엔드 브랜드’라고 생각하지는 않는다는 거예요.

그러면 무엇이 필요할까요? 사실의 조각이 필요합니다. 나파 가죽, 실내 소음 64데시벨, 4존 공조, 가격 정보, 와이드 디스플레이 같은 사실의 조각들이 필요하고, 이 조각들이 모여 정보나 주장이 됩니다. ‘실내 소음을 64데시벨 아래로 유지하기 때문에 우리 차는 매우 쾌적하고 조용하다’, ‘동일 시장 혹은 동일 트림 안에서 진입 가격이 경쟁군보다 일정 비율 낮다’ 같은 정보가 되는 거죠. 그리고 이런 정보가 쌓이면 판단을 할 수 있습니다. ‘실내 소재를 좋은 걸 쓰고, 정숙성이 좋고, 기본 사양까지 종합하면 프리미엄 실내 경험이 성립한다’는 판단이요.

마찬가지로 이 브랜드가 갖고 싶어 하는 ‘합리적’이라는 인식도 단순히 그렇게 생각해 주기를 바라는 게 아닙니다. 관련된 사실의 조각이 모여 정보가 되고, 그걸 판단할 수 있는 명제가 생기고, 이것들이 쌓이면 궁극적으로 ‘이 브랜드의 자동차는 합리적인 하이엔드 오너드리븐 세단이다’라고 생각하게 되는 겁니다. 이게 인식이 생기는 구조라고 이해하시면 될 것 같아요.

온톨로지는 브랜드와 관련된 사실을 판단과 인식으로 연결하는 지식 ‘설계도’다. 럭셔리 미드사이즈 세단을 예로, 사실 조각(01) → 정보·주장(02) → 판단(03) → 인식(04)이 어떻게 이어지는지 정리했다. <출처: 최윤희 아티언스 본부장 발표자료>

여기서 지식의 설계도, 즉 온톨로지의 역할은 이 지식을 어떤 근거와 정보로 이을 것인지 미리 정리해 둔 설계도라고 보시면 됩니다. 예를 들어 브랜드가 ‘합리적인 하이엔드 오너드리븐 세단’으로 소통하고 싶다면, 갖춰야 할 조건들이 생겨요. 하이엔드라는 조건, 합리적이라는 조건, 그리고 사용자가 직접 운전했을 때 좋다는 조건을 갖춰야 한다는 지점들이 생기는 거죠.

그렇다면 하이엔드는 어떻게 정의할 것인가. 하나로만 정의되지는 않겠지만 ‘프리미엄 실내 경험을 제공한다’로, 합리성은 ‘비용 대비 가치가 높다’로 정의할 수 있을 겁니다. 이렇게 우리가 정의한 판단의 축을 갖추기 위해 조건들을 하나씩 연결해 나가는 과정이 바로 설계도의 역할이라고 보시면 됩니다.

그러면 이 설계도가 GEO에서 실제로 어느 위치에서 작동하는지 설명드려 볼게요. 여러분이 너무 잘 아시는 영역입니다. 사용자가 질의를 하면 AI가 질의를 해석하고, 필요한 정보를 찾기 위해 검색을 합니다. 근거를 선택하고 비교를 해요. 필요한 정보를 찾았다고 판단되면 답변과 인용으로 가고, 그렇지 않으면 다시 돌아가서 검색하고, 정보를 찾고, 판단합니다.

이렇게 정보를 찾는 과정에서 아주 중요한 게 바로 인덱스예요. 인덱스 안에 우리 정보가 들어가 있느냐, AI가 찾는 데이터 풀에 우리가 들어가 있느냐가 상당히 중요합니다. 그리고 인덱스에 들어가는 건 브랜드나 외부에서 다양한 에셋을 발행하면서 지속적으로 쌓이는 영역이에요.

그러면 설계도는 어디에 위치해야 할까요? 바로 이 과정의 첫 단, 즉 내가 어떤 에셋들을 웹에 풀어놓을 것인지를 정하는 단계에 있어야 합니다. ‘어제 대표님을 만나고 왔는데 대표님이 SUV보다 세단에 관심이 더 많으신 것 같아. 그러니 세단 콘텐츠를 만들고 GEO를 해야 돼.’ 이게 아니라는 거죠.

우리 브랜드가 어떤 인식으로 소통해야 하는지, 그 인식을 갖기 위해서는 무엇이 사실이어야 하는지, 그 의미와 관계는 어떻게 정의돼야 하는지, 그걸 뒷받침할 실질적인 증거 데이터는 무엇인지를 먼저 설계해야 합니다. 그다음 이걸 기반으로 웹 프레즌스(웹상의 존재감)를 만들고, AI가 그 웹 프레즌스를 읽어 가고 판단해서 최종적으로 답변 안에 들어가게 한다는 것이죠.

그리고 이렇게 만들어 낸 목표 인식이 사용자에게 지속적으로 노출되면, 결국 검색자나 시장에 누적된 인식이 생깁니다. ‘여기는 정말 하이엔드인데 가격이 합리적이야’ 같은 인식이 되겠죠.

브랜드 해석을 AI에 맡기지 마라

그런데 만약 이런 브랜드 지식 설계도가 없다면 어떤 일이 벌어질까요? 지금부터 소개할 내용은 저희가 실제로 작업하고 찾는 과정에서 얻은 인사이트들입니다.

앞의 세단 예시에 이어서 이야기해 볼게요. 실제로 검색을 해 봤습니다. ‘나는 미국 시장에서 미드사이즈 럭셔리 세단을 찾고 있어. 우선 시장 전체를 조망한 다음, 베스트 밸류, 주행 경험과 마감 수준, 브랜드 가치 기준으로 각각 하나씩 추천해 줘’라고 입력했어요.

그러자 ChatGPT가 이 요청을 해결하기 위해 10개 이상의 서브 쿼리를 만들어 냈고, 그 과정에서 AI에게 노출된 문서가 267개, 추천되거나 검색에 한 번이라도 걸렸던 브랜드·모델이 16개였습니다. 그리고 AI는 찾은 정보로 48회 이상 판단해서 최종적으로 저에게 답변을 줬어요.

ChatGPT에 ‘합리적 오너드리븐 세단’ 추천을 요청했을 때의 판단 과정. 1단계 사실(검색으로 자료가 확보되었나) → 2단계 정보·주장(후보 자격이 성립했나) → 3단계 판단(내세울 장점이 인정되나) → 4단계 인식(추천 대상이 되었나) 중 어디서 각 브랜드가 탈락했는지 정리했다. 브랜드명은 마스킹했다. <출처: 최윤희 아티언스 본부장 발표자료>

브랜드 이름을 직접 쓰고 싶었는데 그러면 안 된다고 해서, 어쩔 수 없이 마스킹을 했습니다. 최종 추천을 받기까지 무수히 많은 브랜드가 후보에 포함됐다가 빠지는 단계를 반복했어요. 그리고 결론적으로 저에게 추천된 건 브랜드 L, B, P 세 가지였습니다.

그러면 나머지 브랜드들은 왜, 어디로 갔을까요? 살펴보니 초반에 사실을 확인하는 자료 검색 단계에서 실패해 아예 답변에 들어가지 못했거나, 중간까지 살아남았지만 사용자가 찾는 자동차 타입과 맞지 않는다고 판단돼 빠졌거나, 아니면 마지막 단계까지 왔지만 럭셔리 속성을 충족하지 못하는 등의 이유로 걸려서 빠지게 된 거예요.

좀 더 자세히 보겠습니다. 첫 번째는 검색되지 않아서 검토 자체가 불가능했던 경우입니다. 실제로 AI가 사용한 검색을 보면, SEO 다들 하시니까 아시는 site: 연산자로 특정 브랜드의 URL을 지정하고 ‘세단 2026 가격’이라고 검색합니다. 그리고 ‘특정 브랜드의 2026년형 특정 모델 상위 트림 세단’이라고도 검색합니다. 거기서 AI가 찾아낸 자료들이 있어요. 크롤링된 지 1.2년 된 페이지, 그리고 제조사 권장 소비자 가격(MSRP)이 6만 달러라는 정보 같은 것들을 찾아냈습니다.

이렇게 찾은 정보를 가지고 AI는 판단하기 시작해요. ‘특정 브랜드에 대해 서칭을 시작했는데 작동하지 않았다. 더 이상 쿼리를 쳐서 정보를 찾아낼 수 없다.’ 이건 제가 쓴 게 아니라, AI가 실제로 어떻게 판단하는지를 보고 말씀드리는 거예요. 세 번 이상 찾았지만 결국 AI가 찾은 건 1.2년 전의 페이지 구성과 예시밖에 없었던 거죠. 결국 끝내 확정 가격을 얻어 내지 못했기 때문에 다른 브랜드와 비교할 정보가 없어서 탈락했습니다.

두 번째 브랜드는 후보 명단에 들어갈 자격에서 걸렸어요. 저는 분명히 처음에 세단을 찾아 달라고 했죠. 그런데 AI가 획득한 자료를 보니, 세단인 줄 알고 찾았는데 보통은 리프트백으로 여겨진다는 거예요. 브랜드 스스로는 세단이라고 하지만 시장에서는 리프트백으로 판단한다는 거죠. 이 정보를 가지고 AI는 ‘이 모델은 우리가 찾는 모델이 아니다’라고 판단합니다. 그래서 세단이 아니라는 이유로, 혹은 단종됐다는 이유로 평가나 판단 없이 바로 후보에서 제외됩니다.

세 번째는 AI가 정의한 평가 기준에 부합하지 못한 경우예요. 이게 아주 중요하거든요. AI가 정의한 기준과 브랜드가 제시한 사실 정보가 맞지 않았다는 겁니다. AI는 가성비를 기본 트림에 어떤 기능들이 들어가 있는지로 봤어요. 그런데 브랜드 G는 차는 아주 좋지만, 더 높은 성능을 갖추려면 가격이 올라가야 했습니다. 즉 브랜드 G는 돈을 더 투자해야만 좋아지는 차로 보였고, 이게 해당 평가 관점에서 불리하게 작용해 마지막 단계에서 답변에서 제외됐습니다.

우리가 가진 정보가 어떤 판단으로 연결되는지를 브랜드가 가장 먼저 정의해야 합니다.브랜드가 그걸 정의하지 않으면, AI는 브랜드가 원하는 인식이 아니라 AI가 찾은 정보로 브랜드를 해석하고 결정해 버리게 됩니다.

브랜드 지식 설계도를 그리는 3단계

자, 그러면 이런 상황에서 우리는 무엇을 해야 할까요? 온톨로지 관점에서 우리가 해야 할 일은 브랜드 지식 설계도를 그리는 것입니다. 그게 가장 먼저 진행하셔야 하는 일이에요.

STEP 1. 우리는 무엇으로 인식되고 싶은가

첫 번째로 우리는 무엇으로 인식되고 싶은지를 찾고, 그려 보셔야 합니다. 즉 어떤 사용자가 어떤 문제를 가지고 어떤 상황에서 우리 제품을 찾으려 하는지, AI가 우리를 그렇게 판단하려면 어떤 기준이 성립해야 하는지, 그 기준을 성립시키기 위해 우리가 가지고 있는 사실은 무엇인지를 정의해야 합니다.

자동차 브랜드로 예를 들면 이렇습니다. 사용자는 프리미엄 세단 구매자, 니즈는 정숙하고 편안한 주행 경험, 상황은 장거리 출퇴근입니다. 그래서 결국 원하는 인식, 즉 디자이어드 퍼셉션(desired perception)은 ‘합리적 하이엔드 오너드리븐 세단’이고, 이를 판단하는 기준은 정숙성, 승차감, 고급 소재, 가격 대비 가치입니다. 이렇게 한번 모두 정의해 보셔야 해요.

또 다른 예시로, 사용자가 콘솔 게임을 즐기는 사람이고 차세대 오픈월드 게임을 위한 최고 화질의 TV가 필요한 상황이라고 해 볼게요. 모두가 기다리는 게임인 GTA6가 출시되는 상황에서, 이 사람은 TV를 바꿔야 할지 고민합니다. 그러면 이 사람들에게 우리 브랜드가 인식되어야 하는 목표 인식은 ‘콘솔 플레이에 최적화된 게이밍 TV’입니다. 그러면 그걸 무엇으로 판단할 것인가, 화질과 반응성, 콘솔 호환성입니다. 그리고 그걸 충족할 수 있는 조건으로 우리가 무엇을 가지고 있는가, 4K, 높은 주사율 등입니다. 이걸 계속 매칭해 보셔야 해요.

STEP 1. 우리는 무엇으로 인식되고 싶은가. 사용자(Who)·니즈(Need)·상황(Situation)·목표 인식(Desired Perception)·판단 기준(Decision Criteria)·최소 단위 사실(Atomic Facts)을 세단과 게이밍 TV 두 가지 예시로 정의한 표. <출처: 최윤희 아티언스 본부장 발표자료>

STEP 2. 우리는 무엇으로 인식되는가

첫 번째로 브랜드가 AI에게 인식되고 싶은 목표 인식을 정의했다면, 두 번째로는 우리가 실제로 무엇으로 인식되는지를 찾아보셔야 해요. 즉 브랜드가 원하는 인식(desired perception)과 AI가 실제로 나에 대해 이해하고 있는 인식(AI perception) 사이에서, 퍼셉션 갭, 즉 인식의 차이를 찾으셔야 합니다.

인식의 차이는 어떻게 찾을까요? STEP 1에서 정의한 목표 인식, ‘합리적 하이엔드 오너드리븐 세단’을 실제로 테스트할 수 있는 프롬프트를 설계하셔야 해요. ‘제일 좋은 세단이 뭐야’ 같은, 사용자가 이걸 검색했을 때 우리가 나왔으면 하는 프롬프트가 아닙니다. 우리가 원하는 인식을 채울 수 있는 요소들을 우리가 정말 갖고 있는지 확인할 수 있게 설계하셔야 합니다.

예를 들어 ‘프리미엄 세단에 도전하고 싶은데, 출퇴근이 길어. 그래서 운전할 때 차가 너무 꿀렁이지 않았으면 좋겠어. 국내외 브랜드로 추천해 줘’ 같은 프롬프트입니다. 그리고 여기서 나온 답변을 가지고 실제로 우리가 어떤 상황에서 추천되거나 제외되는지, 어떤 속성과 연결되는지, 누구와 어떤 기준으로 비교되는지를 낱낱이 찾으셔야 해요.

예를 들면 이런 거죠. 검색을 하면 AI가 제가 요청한 기준으로 브랜드마다 점수를 줍니다. 그게 4점이냐 5점이냐는 중요하지 않아요. 여기서 중요한 건, AI가 왜 우리 브랜드를 ‘차체 움직임 억제에서 약하다’고 판단했는지를 찾는 거예요. 그게 가장 핵심입니다. 그래서 이런 건 답변을 다 분석해 주셔야 합니다. 예를 들어 ‘어떤 브랜드는 노면이 불안정할 때 차체가 살짝 기운다’, ‘어떤 브랜드는 노면이 불안정하더라도 자체 기술로 그 꿀렁임을 바로 정리한다’ 같은 정보들이요. 이런 정보를 찾으셔야 내가 어디서 부족한지를 아실 수 있어요.

STEP 3. 모든 것을 잘할 수는 없다

그리고 세 번째 스텝입니다. 모든 것을 잘하실 수는 없습니다. 힘들어요. STEP 1과 2에서 디자이어드 퍼셉션과 커런트 AI 퍼셉션(current AI perception)을 비교해 퍼셉션 갭을 찾았어요. 그러면 우리가 지금 부족하다고 나오는 이 갭 안에서 전략적으로 필터를 설정하셔야 해요.

첫 번째는 사용자 선택에 실질적으로 중요한 영향을 주는가, 두 번째는 진짜 우리가 잘할 수 있는 영역인가, 세 번째는 혹시 AI가 아직 우리를 충분히 인식하지 못하고 있는가입니다. 이 세 가지 필터를 적용해서, 중요하거나, 잘 증명할 수 있거나, 혹은 아직 제대로 인식되지 않은 관계를 찾고, 그 관계를 AI가 이해하고 판단할 수 있는 이유를 구축하셔야 하는 겁니다.

STEP 3. 모든 것을 잘 할 수 없다. 목표 인식과 현재 AI 인식의 차이에 세 가지 전략 필터(중요한가·증명할 수 있는가·아직 인식되지 않았는가)를 적용해 우선 강화할 관계를 고르는 과정. <출처: 최윤희 아티언스 본부장 발표자료>

즉 전략이란 더 많은 관계를 무조건 만들어 내는 게 아니라, 어떤 관계를 AI가 명확하게 발견하고 판단할 수 있게 만들지를 그리는 거예요.

5Q 프레임워크: AI가 내릴 결론을 설계하라

마지막 장입니다. 이걸 하기 위해 활용하실 수 있는 게 ‘5Q 프레임워크’입니다. 순서대로 답해야 할 다섯 가지 질문이에요.

타깃: 우리는 AI에게 무엇으로 인식되고 싶은가? 먼저 타깃을 잡으셔야 해요. 우리가 AI에게 어떤 인식으로, 어떤 이미지로 각인되고 싶은지를 정해야 하고, 그러기 위해서는 사용자 니즈와 목표 같은 것들을 고려하셔야 합니다.
판단 기준: AI가 그렇게 판단하려면 어떤 기준이 필요한가? 그다음에는 AI가 우리를 그렇게 판단하는 데 필요한 기준을 정의하셔야 합니다.
근거: 그 기준을 뒷받침할 근거는 무엇인가? 그다음에는 그 기준을 뒷받침할 근거를 찾아야 합니다.
발견 가능성: AI가 그 관계와 근거를 실제로 찾을 수 있는가? 그리고 그 관계와 근거를 AI가 실제로 찾을 수 있는지 확인해야 합니다.
검증: 이게 실제로 작동하는가? 최종적으로는 이게 실제로 작동하는지에 대한 검증(validation)도 해 주셔야 합니다.

즉 원하는 인식을 만들고, 그걸 판단할 수 있는 기준을 세워 근거를 보완하고, 그걸 웹상에 정보로 퍼뜨려서 실제 AI의 인식을 변화시켜야 하는 겁니다.

무엇을 말할지보다 AI가 어떤 결론을 내릴 수 있어야 하는지를 설계하는 게 우선입니다. 어떻게 보면 우리는 지금까지 AI가 어떤 결론을 내려야 하는지보다는 AI에게 무엇을 이야기해 줘야 하는지에 대해 많이 고민해 왔던 것 같아요. 앞서 말씀드린 것처럼, 앞으로의 GEO는 단순히 AI가 나를 고르느냐, 선택하느냐의 문제가 아닙니다.

오늘 제가 설명드린 내용이 여러분의 GEO에 도움이 되기를 바랍니다. 감사합니다.

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이제 주니어 개발자는 없어지나요? AI 시대 개발자 생존법

나는 커리어를 시작한 2021년부터 학교, 기업, 교육기관 등 다양한 곳에서 취업 준비생과 학생, 주니어 개발자들을 만나 멘토링해 왔다. 정확히 세어보지는 않았지만 지금까지 대략 수백 명 정도를 만난 것 같다. 많은 사람을 만나다 보니 어느 순간부터는 이력서만 보더라도 어떤 고민을 하고 있을지, 어떤 질문을 할지 어느 정도 예상할 수 있게 되었다.

흥미로운 점은 멘티들의 고민이 AI의 발전과 함께 눈에 띄게 달라졌다는 것이다. 2022년 말 ChatGPT 3.5가 등장했을 때만 해도, 대부분은 AI를 ‘모르는 것을 물어보는 챗봇’ 정도로 사용했다. 답변의 정확도가 아쉬운 경우도 많았고, 실제 업무에 적극적으로 활용하는 개발자는 많지 않았다.

2024년 무렵부터는 분위기가 달라졌다. GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 도구가 빠르게 확산되면서 개발자들은 자동완성을 적극적으로 활용하기 시작했다. 이 시기 멘토링에서 가장 많이 받은 질문도 기술 자체에 관한 것이었다.

“React는 어느 정도까지 공부해야 할까요?”
“상태관리는 Zustand와 Jotai 중 무엇을 사용하는 것이 좋을까요?”
“이번 React 메이저 버전에서 꼭 알아야 할 변경점은 무엇인가요?”

멘티들의 관심사는 어떤 기술을 얼마나 깊게 알아야 하는가에 집중되어 있었다.

‘2024년 프론트엔드 트렌드 & 회사가 뽑고 싶어하는 신입’이라는 주제로 캠프콘에서 발표 <출처: 패스트캠퍼스>

실제로 당시 만났던 한 주니어 개발자는 “주도적으로 코드를 작성하고 싶다”, “디버깅을 잘하고 싶다”는 고민을 이야기했다. 당시에는 함께 코드를 화면에 띄워놓고 한 줄씩 수정하며 디버깅했고, 멘티가 마주한 문제의 원인을 스스로 찾아갈 수 있도록 옆에서 질문을 던지는 방식으로 멘토링을 진행했다.

이때도 AI를 업무에 활용하고 있었지만, 여전히 작업의 주도권은 사람에게 있었다. 사람이 얼마나 잘 설계하고 판단하느냐에 따라 결과물의 품질과 작업 시간이 크게 달라지던 시기였다. 그래서 필자는 멘티들에게 알고리즘 문제 풀이도 굉장히 많이 강조하고는 했다. 결국 중요한 건 문제 해결 능력이기 때문이다.

하지만 2025년부터는 AI와 사람이 맡는 업무의 비중이 빠르게 달라지고 있다는 느낌을 받기 시작했다. Cursor, Claude, Codex와 같은 AI 도구가 빠르게 발전하면서 단순한 코드 작성뿐 아니라 설계, 테스트, 리팩터링까지 AI가 상당 부분 수행할 수 있게 되었다. 그러다보니 멘토링을 통해 받는 질문도 달라졌다.

“AI가 코드를 다 써주는데 무엇을 공부해야 하나요?”
“이제 주니어(신입) 개발자는 없어지는 건가요?”
“Cursor만 잘 쓰면 되는 것 아닌가요?”

작년에 부산의 한 공공기관에서 <AI 시대의 프론트엔드>라는 주제로 강연을 한 적이 있었다. 현장에서 받은 질문도 대부분 프론트엔드 기술보다 AI에 관한 것이었다. “AI를 어떻게 잘 활용해야 하는지?”, “AI가 빠르게 발전하는 시대에 개발자는 무엇을 준비해야 하는지?”와 같은 질문이 주를 이뤘고, 필자는 개발자들의 관심사가 기술 자체에서 AI와 함께 일하는 방법으로 빠르게 이동하고 있다는 것을 실감했다.

‘AI 시대의 프론트엔드’라는 주제로 부산정보산업진흥원 주최 컨퍼런스에서 발표 <출처: 작가>

실제로 최근 몇 년 사이 신입과 주니어 개발자의 채용 시장은 이전보다 훨씬 어려워졌다. AI의 발전과 기업들의 효율화 기조가 맞물리면서 적은 인원으로도 더 많은 일을 할 수 있게 되었고, 많은 회사가 예전만큼 적극적으로 주니어를 채용하지 않는 분위기가 생겨나고 있다.

그렇다면 AI 시대에 신입과 주니어 개발자는 무엇을 준비해야 할까? 나는 개발자의 전문성이 사라진다고 생각하지 않는다. 다만 전문성이 평가되는 기준이 빠르게 바뀌고 있다고 생각한다. 지난 몇 년간 멘토링을 하며 만난 수많은 멘티들과, 실제 현업에서 AI를 업무에 도입하며 느꼈던 경험을 바탕으로 그 변화에 대해 이야기해 보고자 한다.

1. AI 팀원을 관리하는 사람

대부분의 개발자는 신입사원 첫날부터 팀장이 되지는 않는다. 작은 기능을 구현하고, 리뷰를 받고, 시행착오를 겪으며 조금씩 일을 배워 나간다. 필자 역시 그렇게 커리어를 시작했다.

하지만 2026년 현재의 업무 방식은 예전과 분명히 달라졌다. 반복적인 구현이나 초안 작성은 AI에게 맡기는 편이 더 빠른 경우가 많아졌다. AI는 이제 단순한 자동완성 도구가 아니라 하나의 팀원처럼 일한다. 기능 구현을 시키고, 테스트 코드를 작성하게 하고, 리팩토링을 맡길 수도 있다.

필자가 속한 팀에서도 AI에게 구현 초안을 작성하게 하거나 반복적인 작업을 맡기는 일이 자연스러워졌다. 처음에는 “이거 해줘 저거 해줘” 수준으로 단편적인 요청을 했었다면, 이제는 요구사항 문서를 체계적으로 만들어 주는 일까지 AI에게 맡기고 사람은 그 결과를 검토하며 방향을 조정한다. 개발자의 시간이 구현보다 요구사항을 명확하게 정의하고, AI가 만든 결과를 검토하며 방향을 수정하는 일에 더 많이 쓰이기 시작했다는 것이다.

그렇다면 아직 취업하지 않은 신입과 주니어는 무엇을 준비해야 할까?

<출처: 픽사베이>

필자가 생각하는 답은 AI를 단순한 도구가 아니라 하나의 팀원처럼 활용할 수 있는 능력을 보여주는 것이다. 과거에는 누군가가 시키는 일을 잘 수행하는 것이 중요한 역량이었다. 하지만 이제는 AI라는 팀원을 활용해 문제를 정의하고, 작업을 나누고, 결과를 검토하며 하나의 프로젝트를 완성하는 능력이 훨씬 중요해지고 있다.

물론 팀장처럼 일해 본 적이 없는 사람에게 팀장처럼 사고하라고 말하는 것은 쉽지 않다. 하지만 한 가지는 연습할 수 있다. 내 팀원이 지금 무엇을 하고 있는지 설명할 수 있는 상태를 만드는 것이다.

AI를 사용할 때도 마찬가지다. AI에게 작업을 맡겼다면 지금 어떤 방식으로 구현하고 있는지, 왜 그런 선택을 했는지, 어떤 한계가 있는지를 설명할 수 있어야 한다. AI가 작성한 코드를 그대로 복사하는 사람이 아니라, AI의 작업을 관리하는 사람이 되는 것이다. 이를 연습하는 가장 좋은 방법 중 하나는 사이드 프로젝트나 팀 프로젝트에서 리더 역할을 맡아 보는 것이다. 가능하다면 리더 역할을 자원해 보기를 바란다.

AI의 성능이 빠르게 좋아지면서 혼자서 프로젝트를 완성하는 경우도 점점 많아지고 있다. 실제로 필자가 만나는 멘티들 중에서도 AI를 활용해 프론트엔드와 백엔드를 구분하지 않고 하나의 프로젝트를 직접 완성하는 경우가 늘고 있다. 필자는 이런 개인 프로젝트에서도 여러 에이전트에게 역할을 나눠 맡겨 보라고 권한다. 사람과 협업할 때 한 사람이 모든 일을 동시에 맡기보다 역할을 나누는 것처럼, AI 에이전트도 작업을 분리해 맡길 때 더 효과적으로 활용할 수 있기 때문이다.

현업에서는 AI와 일하지만, 제품은 결국 사람들과 함께 만든다. 사람과 협업하는 능력은 오히려 이전보다 더 중요한 역량이 되고 있다.

2. AI와 토론할 수 있는 사람

많은 개발자가 AI를 사용하면서 하는 가장 큰 착각 중 하나는 AI가 항상 최선의 답을 알고 있다는 것이다. 회사 소개 페이지처럼 정답에 가까운 구현 방법이 이미 널리 알려진 작업이라면 AI는 상당히 좋은 결과를 만들어 낸다. 하지만 실제 서비스에서는 구현보다 의사결정이 더 중요하다.

예를 들어, 사용자 프로필의 닉네임 변경 기능을 만든다고 가정해 보자. 닉네임을 자유롭게 변경하도록 할 수도 있고, 한 번 설정하면 변경하지 못하게 만들 수도 있다. 둘 다 구현은 어렵지 않다. 하지만 어떤 선택이 더 적절한지는 서비스의 성격과 운영 정책에 따라 달라진다. AI에게 단순히 “닉네임 기능을 만들어줘.” 라고 요청하면 대부분의 AI는 특별한 제약이 없다고 판단하고 일반적인 구현을 제안한다. 하지만 그것이 우리 서비스에도 최선인지는 다른 이야기다.

AI가 일반적인 서비스의 관행을 바탕으로 그렇게 구현했다고 해보자. 하지만 익명 커뮤니티라면 닉네임을 자유롭게 변경할 수 있도록 하는 것이 운영 정책과 충돌할 수도 있다. 사용자가 계속 닉네임을 바꾸면서 문제 행동을 반복한다면 운영 측면에서 새로운 고민이 생길 수도 있기 때문이다.

현업에서 AI를 잘 활용하는 개발자들은 AI의 답을 그대로 받아들이지 않는다.

왜 이 설계를 선택했지?
다른 대안은 없을까?
이 방식의 단점은 무엇일까?
우리 서비스에서는 어떤 문제가 생길 수 있을까?

이런 질문을 계속 던지며 AI와 토론한다. 때론 AI가 너무 장황하게 이야기 할 때도 있어서 그것들을 잡아주면서, 명확하게 가이드를 제시해 줄 필요도 있다. 아래는 필자가 github 연동이 필요한 사내 프로젝트 작업을 하면서 AI와 대화를 했던 예시이다. (보안적으로 민감한 부분은 지웠다)

필자가 사내 프로젝트를 하면서 AI의 답변을 듣고 추가 검증이 필요한 부분을 작성한 프롬프트 예시 <출처: 작가>

AI는 많은 사람들이 선택할 가능성이 높은 방향을 제안하는 데는 뛰어나다. 하지만 서비스마다 비즈니스 목표와 제약은 다르다. 그래서 차별화는 AI가 아니라 사람의 질문과 판단에서 나온다.

내가 멘토링을 하면서 2025년부터는 멘티들이 개발을 할 때 AI를 많이 쓰는 모습을 발견할 수 있었다. 그러나 그들에게 이 코드를 왜 이렇게 짰는지를 깊게 물어보면 제대로 설명하지 못하는 경우가 많았다. AI가 맞게 짜주었다고 믿고 무비판적으로 수용했기 때문이다. 심지어 보안적으로 민감한 값을 그대로 코드에 박아놓은 경우도 있었다.

AI 시대에 더욱 중요해지는 것은 AI보다 더 많은 지식을 갖는 것이 아니라, AI가 내린 결정을 검증하고 서비스에 맞는 선택을 할 수 있는 판단력이다.

3. 내 생각을 명확하게 설명하는 사람

우리가 AI에게 “로그인 기능을 만들어줘.” 라고 요청하면 로그인 기능은 만들어 준다. 하지만 어떤 로그인 경험을 제공할지까지는 결정하지 않는다. 소셜 로그인을 기본으로 할지, 이메일 가입을 유지할지, 가입 절차를 얼마나 단순하게 만들지와 같은 결정은 결국 사람이 내려야 한다.

AI는 부족한 요구사항을 스스로 추론해 빈칸을 채운다. 그래서 개발자의 의도가 모호할수록 결과는 점점 일반적인 방향으로 흘러간다. 개발자 채용에서도 단순히 정답을 빠르게 구현하는 능력보다 지원자가 스스로 생각하고 그 과정을 설명하는 능력을 확인하려는 방식이 점점 중요해지고 있다. 여기서 중요한 것은 단순히 묵묵히 코드를 작성하는 능력이 아니다. 자신의 생각을 명확하게 정리해 설명하고, 면접관과 대화하며 조건을 구체화하고, 더 나은 답을 찾아가는 과정을 보여주는 것이 중요하다.

최근 AI를 활용한 서비스가 빠르게 늘어나고 있지만 비슷한 사용자 경험을 가진 제품도 함께 늘어나고 있다. 많은 사람이 AI에게 비슷한 질문을 하기 때문이다. 필자 역시 AI를 지금처럼 익숙하게 활용하지 못하던 시기에는 AI가 제안하는 방향을 충분히 검토하지 않고 그대로 받아들인 적이 있다. 처음에는 개발 속도가 빨라진 것처럼 보였다. 하지만 시간이 지날수록 구현은 복잡해졌고, 예상하지 못한 예외 상황도 계속 생겼다.

결국 기능을 처음부터 다시 구현해야 했다. 그 경험 이후부터는 AI에게 구현을 맡기기 전에 먼저 원하는 구조와 기준을 정리하는 습관이 생겼다. AI는 뛰어난 구현자이지만 방향까지 대신 결정해 주지는 않는다.

취업이나 이직을 준비하는 신입과 주니어에게도 같은 이야기를 하고 싶다. 프로젝트를 만들었다면 무엇을 만들었는지보다 왜 그렇게 만들었는지를 설명하는 연습을 해 보자. 면접에서도 AI를 사용했는지가 중요한 것이 아니라, 왜 그런 선택을 했는지를 설명할 수 있는지가 더 중요해지고 있다.

마치며

필자는 지금의 AI 열기 속에도 과거 닷컴 버블과 비슷한 과열의 모습이 일부 존재한다고 생각한다. 당시에도 퍼스널 컴퓨터와 인터넷의 보급 및 발달로 개개인이 웹사이트를 만들고 관련 서비스들이 엄청나게 폭발적으로 생겨나던 시절이 있었다. 몇 년간의 성장 후 정점을 찍고 그 뒤로 몇 년간 하락세를 겪게 되었는데, 지금의 AI 열기도 언젠가는 속도가 둔화되거나 시장의 기대가 조정되는 시점을 맞을 수 있다고 생각한다.

2000년 전후 닷컴 버블 시기의 나스닥 지수 인덱스 그래프 <출처: Tackeling Retention in a #GenZ world. – My day 3 recap of #collisionconf @collisionHQ>

우리가 지금 해야 할 것은 앞으로의 미래를 준비하는 것이다. 세상이 더이상 AI를 쓰지 않는 시대로 돌아가진 않을 것이다. 마치 과거에 닷컴 버블이 터진 후에 인터넷을 안 쓰는 시절로 돌아가지 않았던 것처럼. 하지만 AI의 발전 속도가 지금과 같은 수준으로 영원히 이어질 것이라고 생각할 필요도 없다. 기술의 발전 속도가 둔화되더라도 AI가 개발자의 중요한 도구라는 사실은 쉽게 달라지지 않을 것이다.

AI는 앞으로도 계속 발전할 것이다. 지금보다 더 많은 코드를 작성하고, 더 많은 설계를 제안하며, 더 많은 업무를 대신하게 될 가능성이 높다. 하지만 그 변화 속에서도 변하지 않는 것이 하나 있다.

무엇을 만들 것인지 결정하는 사람은 여전히 사람이라는 점이다. AI는 구현을 빠르게 만들어 줄 수는 있지만, 어떤 문제를 해결해야 하는지, 어떤 선택이 우리 서비스에 적합한지, 결과를 책임질 수 있는지는 대신 결정해 주지 않는다.

그래서 앞으로의 전문성은 코드를 얼마나 빨리 작성하느냐보다 AI와 함께 문제를 정의하고, 방향을 결정하고, 결과를 검증하는 능력으로 이동하고 있다. 신입과 주니어 개발자에게도 마찬가지다. 새로운 AI 도구를 하나 더 익히는 것보다 중요한 것은 AI를 활용하더라도, 흔들리지 않을 자신만의 기준을 만드는 일이다.

앞으로 AI는 점점 더 뛰어난 개발자가 될 것이다. 하지만 개발자가 해야 하는 일은 사라지지 않는다. 오히려 무엇을 만들 것인지, 왜 그렇게 만들어야 하는지, 그리고 그 결과를 책임지는 일은 더욱 사람의 몫이 된다. AI 시대에도 결국 좋은 개발자를 만드는 것은 기술이 아니라 판단력이다.

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콘텐츠 열심히 만들어도 왜 AI는 우리 회사를 모를까?

프론트엔드 개발자 출신 PO가 GEO 서비스를 만들며 마주한 네 가지 고민

제가 다니는 회사는 UX를 중심으로 일하는 곳입니다. 저는 처음에 외부 파트너사로 이 회사와 협업했고, 2019년에 사내에 프론트엔드 개발 그룹이 새로 꾸려지면서 초기 멤버로 합류했습니다. 그 뒤로 여러 프로젝트를 진행했습니다. 함께 일한 클라이언트와 파트너사로부터 다음 프로젝트나 운영 업무를 이어서 맡아 달라는 요청도 종종 받았습니다. 기술 블로그도 꾸준히 운영하고 있었기 때문에, 저희 팀이 어떤 일을 하는지는 어느 정도 알려져 있다고 생각했습니다.

그런데 어느 날 AI에게 “프론트엔드 개발을 잘하는 회사가 어디야?”라고 물었더니, 답변에 저희 회사가 나오지 않았습니다. 실제로 진행한 프로젝트가 있고 공개된 글도 있는데, AI는 왜 그 정보를 답변에 반영하지 않았을까요? 원인을 따져 보니 정보가 부족한 것은 아니었습니다. 정보는 있었지만, AI가 그 정보를 찾지 못하거나 근거로 활용하지 못하고 있었습니다. 이 경험을 계기로 저희는 GEO(생성형 엔진 최적화, Generative Engine Optimization)를 살펴보기 시작했고, 결국 서비스를 직접 만들게 되었습니다.

이 글은 AI 검색 환경에서 제품이나 서비스를 만드는 분들을 위해 썼습니다. 새 기능에 AI를 도입할지 고민하는 기획자, 작은 팀으로 규모가 큰 제품을 운영해야 하는 개발자나 팀장이라면 비슷한 고민을 해 보셨을 것입니다. 기술 자랑이 아니라, 만들면서 실제로 무엇을 정했고, 그게 사업적으로 무엇을 바꿨는지에 대한 이야기입니다.

계기는 이렇게 사소했지만, 정작 어려운 건 그 다음이었습니다. 만들기로 하고 나니 힘든 건 코드가 아니라 매번 무언가를 정하는 일이었습니다. 무엇을 만들지, 무엇을 안 만들지, AI를 어디까지 믿을지, 제가 겪은 경험을 하나씩 풀어보겠습니다.

미리 요점만 짚어보면?

검색은 GEO로 넘어가고 있지만, GEO의 토대는 여전히 기본 SEO입니다. 그래서 저희는 GEO를 중심에 두되 기본 SEO까지 함께 봤습니다.
AI는 콘텐츠가 많다고 인용하지 않습니다. ‘확인되는 사실’을 인용합니다. 그걸 규칙으로 바꾸는 게 일이었습니다.
AI를 제품에 넣는 건, 어디에 쓸지보다 어디엔 안 쓸지를 정하는 일에 가깝습니다.

고민 1. 이건 ‘SEO 도구’일까, 그 너머일까

처음엔 단순했습니다. “웹 최적화 진단을 자동화하자.” 그런데 2025년 7월 무렵, 시장을 볼수록 애매해졌습니다. 사람들이 이제 검색 결과를 잘 누르지 않습니다. AI가 요약해준 답만 읽고 끝내죠. 그러면 ‘검색 상단 노출’(SEO)과 ‘AI가 인용해주는 것’(GEO)은 완전히 다른 목표가 됩니다.

그래서 정해야 했습니다. SEO? GEO? 저희는 둘 다 아니라고 봤습니다. 기업 사이트는 아직 구글에도 잘 떠야 하고, 동시에 AI에게도 읽혀야 하니까요. 저희는 GEO를 중심에 두기로 했습니다. 대신 AI에 잘 읽히려면 크롤링이 되는지, 문서 구조가 잡혀 있는지 같은 기본 SEO가 먼저 돼 있어야 해서, 그 기본까지 함께 진단하기로 했습니다. 키워드 순위 대시보드 같은 전형적인 SEO 도구를 만든 게 아니라, GEO를 기준으로 삼되 그 토대가 되는 SEO를 같이 챙기는 방식입니다.

사실 이 한 줄을 정하는 데도 팀에서 꽤 얘기했습니다. “그래서 우리 SEO 플랫폼을 만들거야, GEO 플랫폼을 만들거야?”라고 누가 묻길래 “둘 다요”라고 답했는데, 그 말을 하면서 오히려 방향이 또렷해졌습니다.

고객 입장에서도 GEO를 하려면 어차피 기본 SEO부터 봐야 하니, 둘을 한자리에서 점검할 수 있는 게 이득이었습니다. 지금도 결과 화면에서 GEO를 중심에 두고 기본 SEO를 함께 보여주는데, 따지고 보면 이때 정한 방향에서 그대로 나온 겁니다.

<출처: 작가, gpt 생성>

고민 2. 정답이 없는 시장에서, 진짜 인용되는 건 뭘까?

이게 제일 막막했습니다. SEO는 그 동안 프론트엔드, 웹접근성 작업을 하면서 쌓인 노하우가 있는데, GEO는 “AI가 대체 무엇을 인용하는가”에 대한 정답이 없거든요. 저희가 한참 개발 중이던 2025년 7~9월엔 국내에 참고할 GEO 서비스라는 게 사실상 없었습니다. 물어볼 데가 없으니 그냥 저희가 직접 보는 수밖에 없었습니다.

그래서 국내외 사이트를 대여섯 곳 붙잡고, 똑같은 질문을 챗지피티(ChatGPT), 클로드(Claude), 제미나이(Gemini), 퍼플렉시티(Perplexity) 네 군데에 던져봤습니다. 이 서비스들이 한 사이트에서 어떤 문장을 끌어다 쓰는지 하나하나 비교한 겁니다. 처음엔 “이렇게 눈으로 대충 봐도 되나” 싶었는데, 네 곳의 답을 나란히 놓고 보니 겹치는 게 눈에 들어왔습니다. 어떤 사이트는 검색엔 멀쩡히 뜨는데 AI 답변에선 한 번도 불려 나오지 않고, 어떤 사이트는 특정 페이지 하나가 계속 인용됐습니다. 그 차이가 무엇인지 계속 들여다봤습니다.

콘텐츠가 많다고 인용되는 게 아니었습니다. 관건은 “인용하기 좋게 쓰였는가”였습니다. 예를 들어, “우리는 사용성 테스트로 개선안을 제시합니다” 같은 문장은 홍보 문구라 거의 끌려가지 않았습니다. 반면 “사용성 테스트 결과 사용자 60%가 결제 단계에서 이탈했고, 플로우를 고친 뒤 완료율이 40%에서 68%로 올랐다” 같은 문장은 자주 인용됐습니다. 내용은 같은데 서술만 다릅니다. AI는 ‘주장’보다 ‘확인되는 사실’을 골라 갔습니다.

여기서부터가 진짜 일이었습니다. 이 감을 그대로 두면 그냥 생각일 뿐이니까요. 그래서 “숫자 근거가 있는가”, “AI가 답하기 좋은 구조인가”, “톤이 광고 같지 않은가” 같은, 코드가 판별할 수 있는 항목으로 하나하나 옮겼습니다. 막상 옮기려니 애매한 것도 많았습니다. 예를 들어 ‘중립적인 톤’은 사람 눈엔 대충 보이는데, 그걸 코드에 어떻게 설명할까요? 이런 걸 더 작은 기준으로 쪼개는 데 시간이 은근히 걸렸습니다. 그래도 지나고 보니 이때 직접 모은 기준이 저희에겐 제일 큰 자산이었습니다.

고민 3. 백엔드 하는 사람이 없는데, 어떻게 다 만들지?

이 서비스는 크롤링, 브라우저 렌더링, 비동기 분석, DB, 인증까지 다 필요했습니다. 거의 다 백엔드죠. 그런데 저희 팀은 저를 포함해 전원 프론트엔드였습니다. 백엔드를 본업으로 해본 사람이 하나도 없었습니다.

원래대로면 백엔드를 뽑거나 외주를 줘야 했겠죠. 하지만 저희는 다른 선택을 했습니다. AI를 최대한 활용해서 직접 해보기로..! 얼마만큼의 퀄리티가 나와줄지 아무도 모르는 상황에 그 당시에는 바이브 코딩이 이제 겨우 사람들 입에 오르내리는 상태여서 엄청나게 파격적인 선택이었지만, 해보기로 했습니다.

그리고 바로 어려움에 부딪혔죠. 팀 전체가 AI 도움으로 짜다 보니 사람마다 결과물의 결이 다르고 동시 작업을 했을 때 머지가 힘들어, 그걸 리뷰하고 맞추는 데 시간이 훅훅 들어갔습니다. 똑같은 기능인데 누구는 이렇게, 누구는 저렇게 짜놓으니 나중에 합칠 때 서로 코드를 다시 읽어야 했으니까요. 그리고 다른 사람의 작업을 원복하거나 회귀하는 현상이 잦아졌습니다. 그러다보니 “혼자서 하는 게 더 빠르겠는데?”라는 생각과, 분명 팀 작업인데 순서를 정해놓고 작업하는 이상한 상황까지 가게 되었습니다.

그래서 일하는 방식 자체를 재정비했습니다. 코드부터 뽑지 말고 스펙을 먼저 확정하게 하고, 설계를 꼼꼼히 하고, 코드 작성 후 인수테스트 시나리오까지 모두 돌려봅니다. 그리고 짠 코드는 자동으로 리뷰와 QA를 거치게 했습니다. 저희만의 방식을 도구에 심어 다들 똑같이 일하도록 한 겁니다. AI가 짠 코드일지라도 사람이 짠 것과 최대한 비슷해질 수 있게 코드 품질을 유지하고, 버그에 대응할 수 있게 규칙을 설정해 코드의 퀄리티를 업 시킨 거죠.

팀원이 같이 사용할 수 있는 스킬들을 만들고 해당 스킬은 자가 성장할 수 있는 루프까지 심어서 활용했습니다. 작은 팀이 11월 베타부터 이듬해 4월 정식 오픈을 거쳐 지금까지 버틴 힘이 여기 있었다고 생각합니다.

고민 4. AI를 한가운데 두면서, 신뢰는 어떻게 지키지?

이 제품의 핵심은 AI가 개선 가이드를 주는 겁니다. 저희도 처음엔 “AI가 알아서 잘하겠지” 했습니다. 그런데 초반에 크게 한 번 막혔습니다. 같은 사이트를 세 번 돌렸는데 점수가 72, 85, 61로 나왔습니다. 없는 태그를 있다고 하고, 엉망인 사이트에 점수를 후하게 주기도 했습니다. 데모면 귀엽죠. 그런데 돈을 받는 제품에서 같은 사이트 점수가 매번 다르면, 고객은 그냥 믿지 않고 나갑니다. 그 세 개의 숫자를 보고 생각을 접었습니다.

그래서 AI에게 다 맡기지 않기로 했습니다. 사실 확인은 코드가 합니다. 예를 들어 robots.txt가 있는지 볼 때, 단순히 요청이 HTTP 200으로 돌아왔는지만 보면 안 됩니다. 에러 페이지가 200으로 리턴되는 경우도 있어서 그것만 믿으면 오작동하거든요. 그래서 응답이 200인지뿐 아니라, 그 페이지가 실제로 robots.txt 내용을 담고 있는지까지 확인해야 합니다. 이런 건 코드로 충분히 검증되니 AI의 해석이 필요한 영역이 아니었습니다.

대신 “이 콘텐츠가 전문가가 쓴 것 같은가”, “믿을 만한가” 같은 건 AI가 사람보다 일관되게 봐줍니다. 프롬프트도 한 번에 다 묻지 않고 영역별로 쪼갰고, AI가 준 답도 형식이 맞는지 한 번 더 걸러서 화면에 띄웠습니다. 이렇게 나누고 나서는 같은 사이트를 다시 돌려도 점수가 예전처럼 크게 튀지 않았습니다. 결국 AI를 ‘어디에 쓸까’가 아니라 ‘어디엔 안 쓸까’를 먼저 정한 셈입니다.

<출처: 작가, gpt 생성>

결론: 아직 못 푼 고민도 있습니다

이렇게 네 가지를 정했는데, 돌아보면 대부분 “무엇을 안 할지”를 정한 일이었습니다. 그런데 솔직히, 아직 답을 못 낸 게 하나 더 있습니다. 우리 제품은 대체 누굴 위한 걸까요. 베타부터 정식 오픈까지 오는 내내 이 질문을 자꾸 미뤘습니다. 저희가 전원 프론트엔드다 보니 개선 가이드도 어느새 개발자가 보기 편한 쪽으로 가 있었습니다. robots.txt가 어떻고 canonical이 어떻고 하는 얘기가 많았죠. 그런데 GEO를 진짜 필요로 하는 곳이 어디인지 들여다볼수록, 개인 사용자보다 브랜드와 기업 쪽에서 그 값어치가 훨씬 크다는 걸 알게 됐습니다. 자기 콘텐츠가 AI에 어떻게 노출되는지를 성과로 관리해야 하는 것에 가장 예민한 곳은 결국 기업이니까요.

인지의 문제도 컸습니다. 앞에서 “AI가 우릴 못 찾더라”라고 했던 그 고민이, 이번엔 저희 서비스 자체에 똑같이 돌아왔습니다. 좋은 제품을 만드는 일과 그걸 알리는 일은 완전히 다른데, 사람들에게 알리는 건 생각보다 훨씬 어려웠습니다. 그렇다고 다 풀린 건 아닙니다. 결과 화면이 여전히 개발자 눈높이라는 것도 아직 저희가 풀어야 할 숙제입니다. 마케터가 처음 들어와도 “이건 나도 해볼 만하다” 싶게 만드는 것, 그게 지금 저희의 다음 고민입니다.

마치며

돌아보면 이 글은 GEO 서비스를 만든 이야기이면서, 동시에 프론트엔드만 하던 팀이 낯선 영역까지 끌어안고 제품 하나를 끝까지 만들어낸 기록이기도 합니다. 저희에게 더 큰 숙제였던 건 사실 GEO보다 이쪽이었습니다. 그 과정에서 가장 오래 붙들었던 질문은, 네 번째 고민에서 잠깐 스쳤던 것이었습니다. AI에게 판단을 맡기면서도, 그 결과를 고객이 믿을 수 있게 만드는 일이죠.

그래서 다음 편에선 그 이야기를 정면으로 파보려고 합니다. 같은 페이지를 봤는데 점수가 매번 다르면 그건 진단이라 할 수 없으니까요. AI에게 무엇을 맡기고 무엇은 맡기지 않을지, 그 선을 어떻게 그어 진단을 믿을 수 있게 만들었는지 실제 사례로 풀어보겠습니다.

※ 이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다. 초반 구조 설계와 자료 정리에 AI를 활용했으며, 데이터 해석과 판단, 최종 문장은 직접 작성했습니다.

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AI 제품 기획: AI만 붙이면 성공할 줄 알았나요?

AI를 붙였는데도 사용자는 왜 우리 제품을 선택하지 않을까?

이제는 기획자 역시 개발자 못지않게 현업에서 AI를 자주 활용합니다. 리서치 내용을 정리하거나, 가설을 빠르게 검토하거나, 문서 초안을 만들고, 더 나아가 AI를 아예 제품에 활용하여 기능을 만들고는 합니다.

하지만 아쉽게도 만능일 것 같은 AI는 모든 것에 능하지는 않습니다. 오히려 저는 AI라는 타이틀에 집중하는 바람에, 본질을 잃은 제품 또한 시장에 많이 등장했다고 생각합니다. AI를 도입하면 문제가 해결되고, 지표가 극적으로 성장할 거라 기대하지만, 실제로는 기대만큼 달라지지 않는 경우가 있는 것처럼요.

이러한 이유는 워낙 복합적인 이유이기에 한 가지 원인만을 꼽을 수 없지만, 이번 글에서는 기획자로서 많은 사람이 간과하는 ‘AI 제품의 차별성 부재’에 집중해 보려고 합니다. 많은 사용자가 이미 AI로 글쓰기부터 코딩까지, 더 나아가 AI를 제품 곳곳에 활용하는 시대에, 기획자로서 AI 제품은 무엇이 달라야 하는지 현업에서 제가 경험한 내용을 바탕으로 살펴보겠습니다.

기획자에게 AI는 ‘도구’가 아니라 ‘전략 수단’이어야 한다

<출처: Ashish Damle, 링크드인>

우리는 주로 AI 기능을 도입할 때는 다음과 같은 질문에서 시작하기 쉽습니다.

“무엇을 만들 수 있을까?”

“지금 유저의 문제를 AI로 해결할 수 있을까?”

예를 들어, 상품 정보를 입력하면 판매에 사용할 상품 설명문을 자동으로 작성해 주는 AI 기능을 생각해 볼 수 있습니다. 이런 기능은 분명 상품 설명을 작성하는 데 필요한 시간과 노력을 줄여줄 수 있습니다. 하지만 사용자가 동일한 상품 정보를 ChatGPT나 Claude, Gemini에 입력해도 비슷한 결과를 얻을 수 있다면, 굳이 우리 제품의 AI를 사용해야 할 이유가 있을까요? 이렇다 보니 단순히 만들어진 AI 제품은 금방 대체되거나, 필요성이 없어져 유저에게 잊혀지는 경우가 많습니다.

저는 이것이 기획자가 [단순 AI 기능]에 매몰되어 기능을 구현하는 데 초점을 둬서 발생하는 일이라 생각합니다. 이를 방지하기 위해서는 기획자로서, 우리 제품이 다른 범용 AI보다 더 나은 점을 설계할 필요가 있다는 겁니다.

범용 AI 대신 우리 제품을 써야 할 이유를 설계해야 한다

<출처: 작가, 제미나이로 생성>

다시 한 번 예를 들어보자면, 한 채용 플랫폼 기획자가 경력 정보를 입력받아 자기소개서를 작성해 주는 AI 기능을 만들었다고 해보겠습니다. 구현된 결과를 상상해 보면, 경력과 지원 직무, 강조하고 싶은 경험을 입력하면 자연스러운 자기소개서 초안을 받을 수 있겠죠.

분명 편리한 기능입니다. 하지만 이 기능이 정보를 문장으로 정리해 주는 데 그친다면 사용자는 굳이 플랫폼 안에서 AI를 쓸 이유가 크지 않습니다. 같은 내용을 ChatGPT에 입력해도 비슷한 결과를 얻을 수 있기 때문이죠.

그럼 AI 제품에 차별화는 어디서 오는가: 도메인 데이터와 실제 성과

우리가 만든 AI 제품이 ChatGPT와 같은 범용 AI를 차지하고 사용되는 경우가 있습니다. 이러한 제품의 핵심 차이는 주로 플랫폼이 가진 ‘맥락’을 활용할 때 생기죠. 만약 앞서 예시로 든 자기소개서 AI를 지원자가 저장한 채용 공고의 요구사항, 직무별로 자주 요구되는 역량, 실제 서류 통과 사례에서 공통으로 드러난 구성 방식을 함께 반영한다면 어떨까요?

범용 AI가 단순히 글을 써주는 도구라면, 제품 AI는 지원하려는 채용 맥락에서 더 설득력 있는 지원서를 만들도록 돕는 도구가 됩니다. 좋은 예시와 상세한 프롬프트를 넣는다고 한들 제품이 가지고 있는 실제 데이터보다는 약할 수 있고, 이는 우리 제품의 경쟁력으로 이어질 수 있습니다.

즉, 핵심은 서비스 기획 관점에서 우리 제품이 범용 AI 대비 만들 수 있는 차별성이 무엇인지를 명확히 하는 것입니다. 그럼 대표적으로 사용하는 차별성은 무엇이 있을까요?

제품의 특성, 다루는 시장에 따라 천차만별이지만, 이를 보편적으로 봤을 때 대표적인 차별성은 크게 두 가지로 나뉩니다.

<출처: 작가, 제미나이로 생성>

첫째, 제품만이 가진 도메인 데이터를 활용하는 것입니다. 사용자의 활동 이력, 프로필, 고객 특성, 서비스별 맥락처럼 범용 AI가 기본적으로 알 수 없는 정보가 여기에 해당합니다.
둘째, 사용자가 원하는 실제 성과에 기여하는 것입니다. 단순히 더 빠른 글쓰기가 아니라 완성된 글을 통해 고용, 구매, 문의, 업무 완료처럼 사용자가 중요하게 여기는 결과에 가까워지도록 만들어야 합니다.

실제 사례: 유저가 생산해야 되는 콘텐츠를 ‘글’이 아니라 자산으로 바라보기

필자는 전문가와 고객을 연결하는 매칭 플랫폼에서, 전문가가 고객에게 선택받을 수 있도록 돕는 문제를 다루고 있습니다. 이 과정에서 여타 서비스와 같이 AI를 문제 해결에 적극적으로 활용하고자 했고, 그중 AI를 단순 도구가 아닌 전략 수단으로 설계한 포트폴리오 콘텐츠 작성 기능 사례를 예시로 설명해 보고자 합니다.

전문가가 활동을 위해 필수로 작성해야 되는 콘텐츠

제가 운영하는 자사 서비스에는 전문가가 작성하는 ‘포트폴리오’라는 콘텐츠가 존재합니다. 이는 단순히 본인 사례를 소개하는 글이 아니고, ‘포트폴리오’라는 단어 그대로 고객에게 실제 작업 결과와 업무 방식, 전문성을 보여 주는 자료입니다. 이는 전문가에게는 고객을 확보하여 고용으로 이어질 수 있는 영업 자산이죠.

*여기서 포트폴리오란?: 고수의 실제 산출물, 업무 방식, Before/After를 자세하고 생생하게 확인할 수 있는 콘텐츠. 이는 고객이 원하는 전문가를 비교/판단하는 주요 정보 중 하나

<출처: 작가>

실제로 포트폴리오 콘텐츠와 관련된 데이터에서도 뚜렷한 차이가 나타났습니다. 포트폴리오 보유 여부에 따라 전문가의 고용과 관련된 주요 선행·후행 지표에서 차이가 존재했고, 이는 포트폴리오가 전문가의 플랫폼 활동과 고용 기회에 긍정적인 영향을 줄 가능성을 보여주는 경우라 보았습니다.

즉, 콘텐츠 작성은 단순 정보 수를 채우는 과제가 아니라, 고객이 전문가를 판단하는 데 필요한 정보를 늘리고 전문가의 고용 기회를 만든다고 볼 수 있죠.

콘텐츠는 활동에 있어 중요하지만, 대다수 사용자는 작성하지 않는다

그런데 실제 결과는 예상과 다르게 콘텐츠 효과는 분명했지만 절반 이상의 전문가는 포트폴리오 콘텐츠를 작성하지 않았습니다.

처음에는 단순히 시간이 부족하거나 무엇을 작성해야 할지 모르기 때문이라고 생각했습니다. 하지만 보다 정확한 원인을 파악하기 위해 해당 사용자를 대상으로 리서치를 진행했고, 문제는 생각보다 복합적이었죠.

결과는 작성 시간과 리소스 부족, 콘텐츠 구성에 대한 부담도 있었지만, 그중에서도 콘텐츠 작성을 해도 고용에 도움이 되지 않는 회의감이었습니다. (열심히 콘텐츠를 작성했는데 고객에게 선택을 받지 못해하는 상황)

결국 포트폴리오는 고객 확보에 중요한 자산이지만, 실제로 효용이 있는 콘텐츠를 만들기 위해서는 상당한 노력과 정보 구성이 필요하고, 그렇게 만든 콘텐츠가 실제 성과로 이어진다는 확신도 부족한 상황이라 보였습니다.

AI를 단순 ‘글쓰기 보조’가 아니라 ‘고용 가능성을 높이는 콘텐츠’ 생성 전략으로

만약 위 문제를 앞서 언급한 것처럼 지금의 문제를 [단순 AI 기능]으로 접근하여 문장을 대신 생성해 주는 기능 정도로 푼다면 어떻게 되었을까요?

아마 사용자가 입력한 경력·작업 내용을 매끄러운 문장으로 다듬어주는 정도에 그칠 거라 생각됩니다. 하지만 이는 앞서 언급한 바와 같이 ChatGPT에 같은 일반적인 범용 AI에서도 비슷하게 해결되는 문제이죠.

하지만 좋은 제품이 되기 위해서는 이것만으로는 충분하지 않습니다. 문제의 핵심은 AI가 편리하게 작성해줘도 결국 사용자가 콘텐츠를 통한 ‘고객 선택/확보’ 가치를 실혐하지 못하면 무용지물일 수 있다는 점이죠.

따라서, 기획자로서 AI를 하나의 전략 도구로 삼아 우리만의 차별성을 부각하기 위해 제품만이 내부 데이터를 활용하여 실제 고객 반응이 좋았던 포트폴리오의 구조와 맥락을 반영할 필요가 있었고, 이를 토대로 유저의 콘텐츠를 기반으로 작성해 주는 시스템을 설계했습니다.

대표 시스템 설계도: 실제 고객에게 고용된 콘텐츠의 구조, 글자 수, 이미지 수 등의 주요 행동 지표 참고

여기에서 핵심은 AI가 더 자연스러운 문장을 만드는 일이 아니고 플랫폼 안에서 고객이 어떤 포트폴리오를 보고 전문가에게 문의했는지, 어떤 정보가 전문성을 판단하는 데 도움이 됐는지를 제품 경험에 반영하는 일이었습니다.

우리 제품을 써야만 얻을 수 있는 가치 부각하기

범용 AI는 ‘그럴듯한 글’을 만들어주지만, 저희 제품은 ‘실제로 고객이 반응했던 구조’를 만들어 주는 게 핵심입니다. 이 차이가 범용 AI로는 대체할 수 없는 지점이었고, 유저 입장에서도 제품을 사용했을 때 얻을 수 있는 가치가 명확히 느껴질 수 있도록 했습니다. 그리고 여기에서 중요한 것은 기술 자체가 아닙니다. 사용자 입장에서 “이 제품을 사용하면 내가 원하는 결과에 더 가까워질 수 있겠다”는 이유를 만들어 주는 것이죠.

실제 도입 이후 이 기능은 단순히 콘텐츠 작성의 편의성을 높이는 기능을 넘어, 전문가가 고객에게 선택받기 위해 콘텐츠를 생성하는 과정에서 적극적으로 활용하는 핵심 기능으로 자리 잡았습니다.

사실 해당 제품은 엄청나게 뛰어난 AI 기술을 개발한 것은 아닙니다. 하지만 제품이 가진 데이터와 사용자의 최종 목적을 연결했다는 점에서 명확한 제품 차별성을 만들었다고 생각합니다. (참고 기사:숨고, AI 포트폴리오 도입 후 등록 고수 63.7% 증가[조선비즈])

마치며: AI 제품 기획은 ‘생성’보다 ‘성과’를 설계하는 일이다

<출처: 작가, 제미나이로 생성>

좋은 제품은 단순히 AI 기능을 추가했다고 만들어지지 않습니다. 이를 위해서 AI 시대에 기획자는 AI를 단순한 생성 도구가 아니라, 사용자의 문제를 해결할 수 있도록 제품만의 강점을 연결하는 전략 수단으로 다뤄야 합니다.

즉, 기능 기획의 핵심은 사용자가 범용 AI와 비교해도 우리 제품을 선택할 이유를 설계하는 것입니다. 이를 위해 대표적으로 제품만이 가진 데이터와 맥락을 활용하고, 사용자가 원하는 실제 성과로 이어지게 만들어야 합니다.

그게 결국 AI 시대에 기획자라는 사람만이 할 수 있는 하나의 기준이자 방법이지 않을까 생각합니다.따라서 우리가 해결하고자 하는 문제를 만약 AI로 해결한다면 우리가 스스로에게 할 질문은 아래와 같을 겁니다.

“우리의 AI는 사용자의 어떤 중요한 문제를, 범용 AI보다 더 잘 해결하며, 어떤 실제 성과를 만들어 내는가?”

*이 글은 AI를 통해 일부 도움을 받아 작성했습니다

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쿠버네티스 자격증, 지금 결제해도 될까?(할인 정보 사이트 오픈)

쿠버네티스(Kubernetes) 자격증을 결제하기 전에 한 번쯤은 이런 고민을 해 보셨을 것 같습니다. “지금 40% 할인이면 괜찮은 건가? 조금만 더 기다리면 더 할인하지 않을까?” 사실 저 역시 궁금했던 부분이었고 실제로 제가 링크드인이나 커뮤니티에 공유하는 글과 강의 공지 그리고 오픈채팅방에서도 가장 반응이 많았던 내용 중에 하나가 자격증 할인 소식입니다.

그런데 막상 이 궁금증에 대한 답을 직접 찾으려고 하니 쉽게 이와 관련된 정보가 나오지 않았습니다. 지금 할인율이 괜찮은지 판단하려면 지난 할인율과 비교해 봐야 하는데 그 기록을 한곳에 모아 둔 사이트가 제가 아는 범위에서는 없었습니다. 직접 챙겨 보려고 해도 리눅스 재단(The Linux Foundation)은 거의 매달 할인 프로모션을 진행하지만 기간이 대부분 일주일 안팎이고 짧게는 이틀 만에 끝나기도 하니 제때 보지 못하면 어떤 할인이 있었는지 나중에 확인하기도 어렵습니다. 그러다 보니 지금 진행 중인 할인이 어느 정도 수준인지 비교할 기준이 마땅치 않았고 결국 감으로 결제하게 되는 경우가 많았습니다.

비교할 기준이 마땅치 않은 것과 별개로 할인 코드를 구하는 일도 번거로웠습니다. 해마다 단일 자격증 50% 할인이 빠짐없이 나온 연말의 사이버 위크(Cyber Week)는 1년에 한 번뿐이라 시험 일정이 그 밖의 시기에 잡혀 있는 분들은 쓸 수 있는 할인 코드를 그때마다 따로 마련해야 했는데 여기저기 알아보시는 시간이 굉장히 아까워 보였습니다.

그래서 언젠가 한 번은 정리해야겠다고 생각만 하고 있었는데 리눅스 재단의 글로벌 교육팀에서 연락이 온 것을 계기로 실제로 정리를 시작했습니다. 마침 메일함에 2021년부터 받아 온 프로모션 메일이 전부 남아 있어서 이를 바탕으로 결제하기 전에 한 번만 보면 되도록 리눅스 재단 자격증 할인 정보를 한 페이지에 모은 사이트를 만들었습니다. 주소는 promo.kuberneteslab.dev이고 한국어와 영어로 볼 수 있습니다.

리눅스 재단의 대표 자격증 배지 <출처: 작가>

사이트를 만드는 동안에도 교육팀과 계속 이야기를 나누었고 한국 사용자에게 도움이 되는 방향이라면 할인 정보를 이렇게 사이트에 모아서 알려도 된다는 공식 확인을 받았으며 완성된 사이트도 직접 검토를 받았습니다. 그리고 앞으로는 프로모션이 시작되기 전에 가능한 한 미리 안내를 받기로 해서 새 할인이 나오면 빠르게 사이트에 반영할 수 있을 것 같습니다.

사이버 위크는 요즘IT에서 따로 소식을 전해 드리겠지만 그 밖의 프로모션은 사이트에만 올릴 생각이라서 자격증 결제를 앞두고 계시다면 사이트를 먼저 확인해 보시는 게 편하실 것 같습니다.

사이트는 크게 3가지 정보를 제공하도록 설계되었습니다.

상시 할인 코드와 진행 중인 프로모션 코드

첫 번째는 페이지 맨 위에 있는 할인 코드입니다. 여기에는 언제든 쓸 수 있는 상시 할인 코드 KUBELAB30이 있고 바로 아래에는 지금 진행 중인 프로모션이 있을 때 해당 프로모션의 할인율, 대상, 기간 그리고 코드가 나옵니다. 앞에서 말씀드린 것처럼 프로모션은 기간이 짧아서 종료되면 화면에 자동으로 표시되지 않도록 만들었으므로 페이지에 보이는 코드는 지금 바로 쓰실 수 있습니다.

상시 할인 코드를 쓰면 CKA(Certified Kubernetes Administrator) 같은 자격증 시험뿐 아니라 이러닝(e-Learning) 강의까지 리눅스 재단 교육 카탈로그 전체에서 30% 할인을 받을 수 있습니다. 그래서 쿠버네티스 자격증 외에 LFCS(Linux Foundation Certified System Administrator)나 LFCA(Linux Foundation Certified IT Associate) 같은 리눅스와 오픈소스 자격증도 같은 코드가 적용되고 MCPA(Model Context Protocol Associate)나 PTCA(PyTorch Certified Associate)처럼 새로 생기고 있는 AI 관련 자격증도 마찬가지입니다.

상시 할인도 더 좋은 조건으로 받고 싶어서 리눅스 재단에 여러 번 요청해 봤는데 30%까지만 가능하다는 답을 들었습니다. 30%는 전 세계 공통으로 적용되는 상시 할인율이라 다른 곳에서도 이보다 높은 상시 할인 코드는 나오지 않으니 따로 찾아보시지 않아도 될 것 같습니다. 그 대신 프로모션 기간에는 더 큰 할인이 진행되는 경우가 많으므로 상시 할인 코드는 시험 일정이 급해서 다음 프로모션을 기다리기 어려운 분들이 사용하시면 좋을 것 같습니다.

참고로 할인 정보 사이트의 링크를 거쳐 결제하시면 리눅스 재단이 판매 금액의 일부를 제휴 수수료로 저에게 지급합니다. 수수료는 재단이 부담하기 때문에 여러분이 내시는 금액은 달라지지 않고, 코드만 복사해서 직접 결제하셔도 할인은 똑같이 적용됩니다. 저는 연구 글을 쓸 때 환경을 직접 만들어 테스트하고 그 결과를 GitHub의 Research 저장소에 기록한 뒤 블로그에서 풀어서 설명하는데, 이 과정에서 클라우드 리소스와 API 비용이 적지 않게 듭니다. 받는 수수료는 이런 연구를 이어 가는 데 쓰려고 합니다.

“조금만 더 기다리면 더 할인하지 않을까?”를 판단할 수 있는 할인 기록(2021년부터)

두 번째는 처음에 이야기한 “조금만 더 기다리면 더 할인하지 않을까?”를 알기 쉽게 정리한 것입니다. 2021년 11월부터 리눅스 재단이 진행한 프로모션 가운데 사이트에 모은 66건의 할인율과 그 할인율을 적용한 CKA 결제액을 표와 차트로 만들었습니다.

단일 자격증 할인과 번들 상품(시험과 강의 등을 묶은 상품)의 할인 정보 <출처: 작가>

할인은 시험 하나에 적용되는 단일 자격증 할인과 시험이나 강의 등을 묶은 번들 상품 할인으로 나누어 진행됩니다. 이 중 단일 자격증 할인을 보면 40% 할인은 2023년부터 해마다 있었지만, 50% 할인의 경우에는 55건 중 8건뿐이었습니다. (총 66건 중 나머지 11건은 번들 또는 일부 자격증만 할인한 경우라서 단일 자격증 할인율로 계산하지 않았습니다.) 그중에 5건이 매년 11월 말에서 12월 초 사이에 진행되는 사이버 위크였습니다. 나머지 3건은 2025년 6월과 10월 그리고 2026년 5월에 있었는데 앞의 2건은 2~3일 만에 끝나서 미리 알지 못하면 놓치기 쉬웠습니다. 따라서 50% 할인을 해마다 기대할 수 있었던 시기는 지금까지는 사이버 위크뿐이었으니 연말이 결제하기 가장 좋은 때였다고 볼 수 있습니다.

이 차이를 금액으로 바로 확인하실 수 있도록 페이지 중간에 두 결제액을 함께 보여 주는 문장도 넣었습니다. 현재 글이 나가는 시점을 기준으로 하면 리눅스 재단의 October Prime(한국 시간 10월 6일 오전 9시부터 10월 8일 오전 8시 59분까지 진행 중) 프로모션이 진행 중입니다. 해당 기간에는 CKA 같은 개별 자격증이 40% 할인되어 CKA 결제액이 358,800원($267, 환율 1,344원)이고 사이버 위크 50%와의 차이는 6만 원 정도로 줄어듭니다. 또한 보이는 금액은 새 프로모션이 나오면 그 할인율과 환율로 다시 계산되도록 했습니다.

사이버 위크에 결제하더라도 자격증 시험은 결제한 날부터 12개월 안에 예약하고 치르면 되고 응시 기회도 2회 주어지기 때문에 시험 일정이 급하지 않다면 사이버 위크에 먼저 결제해 두고 준비가 끝난 뒤에 시험을 보셔도 됩니다.

결제 전에 확인하면 좋은 FAQ

세 번째는 커뮤니티와 오픈채팅방에서 자주 나오는 자격증 질문들을 공식 문서 링크와 함께 모은 것입니다. 지금은 응시 기한, 자격증 유효 기간, 쿠버스트로넛(Kubestronaut) 타이틀 유지 조건, 골든 쿠버스트로넛(Golden Kubestronaut) 갱신 여부 그리고 환불 조건까지 5개가 있고 이 중 결제와 직접 관련된 것은 다음 2개입니다.

결제한 뒤에 더 큰 할인 프로모션이 있다고 해도 차액을 돌려받기 어려움

이런 경우에 차액을 보상한다는 내용이 리눅스 재단의 공식 정책에 없고 환불받은 뒤 다시 결제하는 방법도 쓰기 어려운데 시험 환불은 결제 후 영업일 기준 3일 이내이면서 시험을 아직 예약하지 않은 상태일 때만 요청할 수 있습니다. 그래서 결제 시점은 미리 정하시는 게 좋을 것 같습니다.

자격증 5개를 모두 다시 갱신하지 않아도 쿠버스트로넛을 유지할 수 있음

쿠버스트로넛은 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF, Cloud Native Computing Foundation)의 쿠버네티스 자격증 5개를 모두 가진 사람에게 주는 타이틀인데 리눅스 재단의 CARE(Certification Advancement & Recertification Experience) 프로그램에 따라 이제는 CKS(Certified Kubernetes Security Specialist)와 CKAD(Certified Kubernetes Application Developer)만 제때 갱신해도 나머지 3개가 함께 갱신되거나 연장됩니다.

CKS와 CKAD 2개만 갱신하면 유지되는 쿠버스트로넛 자격증

질문과 답은 자격증 유효 기간과 갱신 조건처럼 자주 바뀌는 내용을 알려 드리는 곳으로 계속 관리하려고 합니다. 그래서 새로운 질문이 생기면 항목을 추가하고 정책이 달라지면 답변도 함께 고치겠습니다.

[노트] 쿠버스트로넛을 준비한다면 왜 올해 안에 따 두는 게 좋을까요?
쿠버네티스 네트워크 자격증인 CKNE(Certified Kubernetes Network Engineer)가 베타 시험을 마치고 정식 출시를 앞두고 있습니다. 그런데 CNCF의 쿠버스트로넛 FAQ에는 새 시험이 정식 출시되었을 때 그 시험이 쿠버네티스 시험이면 쿠버스트로넛 필수 자격증에 추가하며 이 변경은 빨라도 출시 후 90일이 지난 뒤부터 적용된다고 적혀 있습니다.
CKNE가 여기에 해당하는지는 아직 발표되지 않았지만 이름부터 쿠버네티스 시험이라서 개인적으로는 내년쯤 필수 자격증이 6개로 늘어날 수도 있을 것 같습니다. 따라서 쿠버스트로넛을 준비하고 계신다면 지금의 5개 기준으로 올해 안에 취득하시는 편이 좋겠습니다. 다만 이미 쿠버스트로넛인 분들에게 새 자격증이 어떻게 적용되는지는 FAQ에서 아직 다루지 않았습니다.

에이전틱 AI 재단의 첫 자격증 MCPA

덧붙여 쿠버네티스 자격증은 아니지만 최근에 나온 자격증을 하나 소개해 드리려고 합니다. 앞서 상시 할인 코드 적용 대상으로 잠깐 말씀드린 MCPA인데 올해 9월 14일에 에이전틱 AI 재단(AAIF, Agentic AI Foundation)이 MCPA 자격증을 발표했고 MCP(Model Context Protocol)를 다루는 공식 자격증은 MCPA가 처음입니다. MCP는 AI 에이전트가 외부 도구와 데이터에 연결하는 방식을 정한 규약이고 MCPA는 MCP의 개념, 구조, 상호작용과 실행, 보안 그리고 활용 사례를 다루는 입문 수준의 시험입니다. 90분 동안 온라인 객관식으로 치르며 유효 기간은 2년이고 재응시 기회도 1회 포함되어 있습니다.

시험 가격은 $250인데 MCPA도 리눅스 재단 교육 카탈로그 대상이라서 사이트에 있는 할인 코드를 그대로 쓰실 수 있습니다. 상시 할인을 적용하면 $175이고 그때 진행 중인 프로모션이 MCPA를 포함한다면 그보다 더 저렴하게 결제할 수도 있습니다. 에이전트를 만들거나 MCP 서버를 연결해 쓰면서 MCP가 어떻게 동작하는지 한 번 제대로 익혀 보고 싶은 분들이라면 도전해 보시기 바랍니다.

프로모션과 블로그의 내용을 받아보실 수 있는 뉴스레터 기능도 추가했으니, 등록하시면 주기적으로 블로그에 대한 새 소식 및 프로모션을 받아보실 수 있습니다.

앞으로 꾸준히 사이트와 뉴스레터를 관리하여 많은 분들에게 도움이 되도록 하겠습니다! 감사합니다.

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AI 네이티브 팀은 저장소에 뭘 남길까? 딥시크 하네스 분석

개인이 AI를 잘 쓰는 것과 팀 전체가 AI와 함께 일하는 것은 다른 문제입니다. 한 사람은 구현만 요청하고, 다른 사람은 테스트와 문서까지 요구합니다. 검토 중인 제안을 확정된 규칙처럼 전달하거나, 이미 채택하지 않기로 한 방법을 다시 제안할 수도 있습니다. 지시하는 사람이 바뀔 때마다 배경과 기준을 다시 설명해야 한다면, 협업은 여전히 개인의 기억에 의존하게 됩니다.

딥시크(DeepSeek)가 공개한 딥시크 하네스(DeepSeek Harness)에서는 이 문제를 다루는 방식을 엿볼 수 있습니다. AI 모델이 파일을 읽고 도구를 사용하며 작업하도록 만든 실행 환경인데요. 그 저장소에는 개발 규칙뿐 아니라 결정의 근거와 반복 작업의 절차가 함께 관리되고 있습니다. AI 네이티브 조직의 협업을 이해하는 데 흥미로운 사례입니다.

눈여겨 볼 부분은 작업자가 바뀌어도 이전 판단을 확인하고 같은 기준에서 일을 이어가도록 구성했다는 점입니다. 별도의 llm-wiki에 지식을 모으는 방식보다, 코드가 있는 곳에서 규칙과 기록, 절차를 연결하는 쪽이 팀 개발에는 더 간결한 접근으로 보였습니다. 정보를 많이 쌓기보다 지금 유효한 기준을 구분하고 필요한 순간에 찾아 쓰게 하는 방식입니다.

공개 저장소만으로 내부 협업의 성과까지 알 수는 없습니다. 다만 공통 규칙을 확인하고, 결정 기록을 갱신하며, 다른 작업자의 변경을 검토하는 흐름은 구체적으로 살펴볼 수 있습니다.

<출처: DeepSeek(로고 참조), ChatGPT 생성>

지시하는 사람이 달라도 완료 기준은 같아야 한다

딥시크 하네스의 AGENTS.md에서 눈여겨볼 점은 규칙의 양보다 작업 조건과 확인할 자료를 연결한 방식입니다. 패키지를 수정하기 전에는 아키텍처 문서를 읽고, 푸시 전에는 dsh-pre-push-checks로 변경에 맞는 검사를 고르도록 합니다. 글과 주석의 검토 기준은 dsh-prose-standard로 연결합니다.

그중 협업과 직접 맞닿는 규칙은 다음 세 가지입니다.

중요한 변경에는 결정 기록도 남깁니다. 같은 PR에서 Agent Note를 추가하거나 갱신해야 합니다.
코드가 바뀌면 관련 설명도 함께 고칩니다. 다음 작업자가 오래된 문서를 현재 동작으로 오해하지 않도록 합니다.
검증 결과는 실제 수행한 내용만 보고합니다. 검사를 했다는 말이 아니라, 무엇을 실행했는지 확인할 수 있어야 합니다.

이 규칙은 에이전트에 일을 시키는 사람들 사이의 차이를 줄이는 데 의미가 있습니다. 요청에 문서나 테스트를 일일이 적지 않았더라도, 저장소의 기준은 변경에 필요한 기록과 검증을 요구합니다. 어디까지 해야 작업이 끝나는지를 개인의 지시에만 맡기지 않는 것이죠.

작업의 판단 근거와 반복 절차를 함께 관리하는 .agents 폴더 <출처: 딥시크 하네스 GitHub 저장소>

하위 지침도 작업에 필요한 절차로 연결됩니다. notes/AGENTS.md는 새 기록이 기존 결정을 완전히 대체하는지 일부만 바꾸는지 확인하도록 하고, 구체적인 판단에는 dsh-archive-agent-notes를 사용하게 합니다. 지침에서 요구한 일을 스킬의 절차로 이어가는 구성입니다.

지침을 두는 것과 전달하는 것을 함께 설계한다

규칙을 파일에 적는 것만으로 에이전트가 이를 확인했다고 볼 수는 없습니다. 딥시크 하네스는 기본 구성에서 작업 위치에 해당하는 AGENTS.md를 모델에 전달합니다. 기본 파일 도구로 하위 영역을 다룰 때는 그 영역에 해당하는 지침을 추가로 전달합니다.

다만 연결된 노트와 스킬까지 모두 자동으로 읽는 것은 아닙니다. 지침이 관련 자료를 찾도록 안내하고, 에이전트가 필요한 내용을 확인해야 합니다. 그래서 새 노트를 쓰기 전에 기존 기록을 검색하라는 규칙처럼, 자료를 확인해야 하는 시점까지 정해 둔 것이 중요합니다.

검토 중인 생각과 팀이 채택한 결정을 구분한다

notes를 열면 개별 기록보다 상태별 폴더가 먼저 보이는데요. 이 구분은 다음 작업자에게 문서의 내용을 얼마나 확정된 것으로 받아들여야 하는지 알려줍니다.

proposed: 아직 검토 중인 제안
implemented: 실제 반영한 결정
rejected: 검토했지만 채택하지 않은 제안
archived: 현재 작업의 기준과 구분해 보존하는 과거 기록

제안과 반영된 결정, 채택하지 않은 제안을 구분하는 notes <출처: 딥시크 하네스 GitHub 저장소>

상태 폴더 안에서는 architecture, process, testing처럼 결정의 주제로 다시 나눕니다. 예를 들어 중앙 인덱스를 없앤 기록은 다음 위치에 있습니다.

.agents/notes/implemented/process/2026-07-19-remove-generated-agent-note-index.md

이미 반영한 결정이며, 개발 절차에 관한 내용이라는 뜻입니다. 다음 팀원이나 에이전트는 제목을 읽기 전부터 이 기록의 상태를 파악할 수 있습니다.

더 중요한 것은 상태를 바꿀 때의 규칙입니다. 제안을 구현했다면 폴더만 옮기는 것으로 끝나지 않습니다. 앞으로 무엇을 하겠다는 설명을 실제 무엇을 결정했는지로 바꾸고, 구현 결과에 맞춰 내용을 정리해야 합니다. 코드의 경로나 기본값이 바뀌면 관련 사실도 함께 갱신합니다.

반면 결정 자체를 뒤집는다면 기존 문서를 반대 내용으로 고쳐 쓰지 않습니다. 새 노트를 만들고 이전 기록과 연결합니다. 현재 구현에 관한 정보는 최신으로 유지하되, 왜 다른 선택을 하게 됐는지는 남기는 방식입니다.

함께 고치는 파일을 줄이고, 판단의 근거는 남긴다

앞서 경로를 살펴본 중앙 인덱스 제거 노트에는 폴더 구조를 이렇게 정한 이유가 담겨 있습니다. 각자 다른 노트를 작성하더라도 공통 목록 파일을 함께 고치면, 서로 관련 없는 작업 사이에 충돌이 생길 수 있습니다.

이 기록에는 인덱스를 계속 자동 생성하는 방법, 필요할 때만 생성하는 방법, 수동으로 관리하는 방법을 검토한 흔적이 남아 있습니다. 최종적으로는 별도 인덱스 대신 상태별·주제별 폴더와 저장소 검색을 사용하기로 했습니다.

채택한 방법뿐 아니라 다른 방법을 선택하지 않은 이유도 함께 남긴 모습 <출처: 딥시크 하네스 GitHub 저장소>

여기서 얻을 수 있는 힌트는 인덱스를 만들면 안 된다는 것이 아닙니다. 독립적인 작업이 불필요하게 같은 파일을 건드리지 않도록 구성하고, 그 선택의 이유를 다음 작업자에게 남겼다는 점이죠.

새로운 팀원이나 에이전트가 “목록이 있으면 더 편하지 않을까?”라고 생각할 수 있습니다. 그때 이전 대화에 참여한 사람을 찾지 않아도, 어떤 문제 때문에 지금의 구조를 택했는지 확인할 수 있습니다. 결정을 다시 논의하더라도 출발점이 달라집니다.

스킬에는 팀이 함께 판단할 기준을 담는다

딥시크 하네스의 스킬에서 흥미로운 부분은 파일 형식보다 맡겨 둔 판단입니다. 리뷰나 문서 작성뿐 아니라, 기존 기록을 정리하고 중복 제안을 합치며 서로 의존하는 변경을 반영하는 절차까지 들어 있습니다.

리뷰, 기록 정리, 개선 제안, 변경 반영까지 작업별로 정리한 팀 공용 스킬 <출처: 딥시크 하네스 GitHub 저장소>

기록은 나이보다 앞으로의 활용 가치를 보고 정리한다

dsh-archive-agent-notes는 문서의 나이나 길이를 정리 기준으로 삼지 않습니다. 앞으로의 판단에 도움이 되는지를 기준으로 봅니다.

구현이 끝났어도 중요한 대안이나 보안상 제약이 담겨 있다면 계속 참고할 기록으로 남깁니다.
다른 문서가 현재 동작을 충분히 설명하고, 다시 판단할 때 참고할 가치가 줄었다면 보관합니다.
아직 검토 중인 제안은 보관하지 않습니다. 더 추진하지 않기로 했다면 이유를 적어 거절합니다.
채택하지 않은 제안도 같은 실수를 막는 데 도움이 될 동안은 남깁니다.

이 스킬은 정리할 문서의 개수나 분량을 목표로 삼지 못하게 합니다. 기준을 적용하기 어려운 사례는 인계할 때 따로 보고하도록 합니다. 문서 정리를 맡은 에이전트가 애매한 결정을 조용히 처리하는 대신, 다음 검토자가 확인할 수 있게 남기는 것입니다.

보관된 기록은 현재 지침과 구분하며, 내용을 고정해 보존하는 모습 <출처: 딥시크 하네스 GitHub 저장소>

개선 제안의 개수보다 근거와 중복 여부를 따진다

dsh-find-simplifications는 불필요한 코드나 복잡한 구성을 줄일 후보를 찾는 스킬입니다. 여기서는 제안을 많이 만드는 것보다 근거가 분명한 소수의 후보를 찾도록 요구합니다.

특히 다른 PR의 제안을 가져올 때의 기준이 눈에 띕니다. 독립적인 기여를 확인하고, 같은 주제를 다룬 제안은 기존 노트에 합칩니다. 개수를 유지하려고 중복되거나 근거가 약한 제안을 가져오지 말라고 명시합니다.

중복 PR을 닫는 일도 사용자 요청이나 명확한 정리 책임이 있을 때만 하도록 제한합니다.

여러 에이전트에 개선점을 찾게 하면 비슷한 제안이 쌓일 수 있습니다. 이 스킬은 결과물을 모두 더하는 대신, 무엇이 새로운 기여이고 무엇이 이미 논의 중인 내용인지 구분하는 기준을 둡니다.

다른 사람의 변경을 다룰 때는 먼저 확인한다

dsh-merging-stacked-prs는 서로 의존하는 여러 PR을 순서대로 반영할 때 쓰는 스킬인데요. 앞선 변경이 반영돼야 다음 변경도 성립하는 상황을 다룹니다.

명령어보다 주목할 부분은 자동으로 진행해도 되는 범위입니다. 연결할 PR의 작성자가 서로 다르거나 작성자를 확인할 수 없다면 먼저 사용자에게 물어보도록 합니다. 기존 연결 순서가 예상과 다를 때도 임의로 재구성하지 않습니다.

또 가장 위의 PR이 준비됐다고 해서 그 아래 변경까지 준비됐다고 판단하지 않습니다. 각 PR의 리뷰와 검사 상태를 따로 확인하고, 다른 열린 PR이 여전히 의존하는 브랜치는 삭제하지 않도록 합니다.

자신에게 맡겨진 작업을 끝내는 것과 다른 작업자의 진행 중인 변경을 건드리는 것은 다른 문제입니다. 이 스킬은 그 차이를 절차에 담고 있습니다.

리뷰는 이전 결정을 맹목적으로 따르는 절차가 아니다

dsh-code-review는 코드뿐 아니라 공통 규칙, 테스트 정책, 관련 Agent Notes를 함께 확인하도록 합니다. 그렇다고 이전 노트와 의견이 다르다는 이유만으로 변경을 거절하지는 말라고 안내합니다.

기존 결정은 판단의 출발점이지 바꿀 수 없는 정답은 아니라는 뜻입니다. 새로운 요구나 근거가 있다면 다시 논의할 수 있습니다. 다만 이전 선택의 이유를 확인하고, 무엇이 달라졌는지 설명해야 합니다.

검증에서도 작업자의 보고와 실제 근거를 구분합니다. 테스트가 구현 내용을 그대로 되풀이하는지, 막으려는 오류가 발생했을 때 정말 실패하는지 살피도록 합니다. 번역 문서 역시 자동 검사에 통과했다고 의미까지 같다고 판단하지 않습니다.

각 단계가 요구하는 내용을 연결하면 작업 흐름은 다음과 같습니다.

공통 규칙에서 작업의 기준을 확인합니다.
관련 노트에서 이전 판단과 검토한 대안을 찾습니다.
해당 스킬로 작업을 수행하고, 필요한 기록과 검증 근거를 남깁니다.
리뷰에서 구현과 근거를 확인하고, 필요하면 기존 결정도 다시 논의합니다.

공통 기준은 논의를 생략하기 위한 것이 아닙니다. 서로 다른 작업자가 무엇을 근거로 판단했는지 확인하고, 의견이 다를 때도 같은 자료를 놓고 검토할 수 있게 하는 출발점입니다.

마치며

AI 활용은 결국 컨텍스트 싸움입니다. 팀으로 일할 때의 컨텍스트에는 코드와 문서뿐 아니라, 무엇을 함께 지키기로 했고 어떤 결정을 반영했으며 무엇을 채택하지 않았는지도 포함됩니다.

딥시크 하네스는 그 컨텍스트를 개인의 대화에만 맡기지 않습니다. 결정의 상태를 구분하고, 기록을 유지하거나 정리할 조건을 정하며, 다른 작업자의 변경에 손대기 전에 확인할 절차를 둡니다. 정보를 공유하는 데서 더 나아가, 그 정보를 다루는 방식도 공유하는 것입니다.

잘 쓰이는 스킬을 팀의 공통 절차로 채택할 때도 같은 관점이 필요합니다. 누군가에게 유용했다는 이유만으로 공유하는 데서 끝내지 않고, 어떤 작업에서 도움이 됐는지, 기존 규칙과 충돌하지 않는지, 다른 팀원도 같은 기준으로 활용할 수 있는지 함께 검토해야 합니다.

지시하는 사람마다 모든 배경을 다시 설명하는 대신, 팀이 합의한 기준을 함께 관리하고 작업 중에 찾아 쓰게 하는 것. 딥시크 하네스의 저장소는 AI 네이티브 협업이 더 긴 프롬프트보다 함께 유지하는 판단의 기준에서 시작될 수 있음을 보여줍니다.

<참고>

11. 리뷰 스킬

요즘IT에서 AI 고수들의 ‘로컬앱 자랑대회’를 엽니다.
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오픈AI DevDay에서 나온, 써볼 만한 ChatGPT 기능 3가지

안녕하세요, 요즘 프로덕트 메이커입니다.

요즘 프로덕트 메이커는 매주 세 가지를 골라 전합니다:

써볼 것: 오픈AI DevDay에서 나온, 써볼 만한 ChatGPT 기능 3가지
참고할 것: 구글이 내부에서 먼저 쓰고 있다는 새 모델, 제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon)
적용해볼 것: 클로드와 GPT의 캐시 가격이 내려간 이유를 두고 나온 해석

<출처: OpenAI, DevDay 2026 주요 발표>

1. 써볼 것: 오픈AI DevDay에서 나온, 써볼 만한 ChatGPT 기능 3가지

ChatGPT로 회의 내용을 정리하거나 발표 자료 초안을 받아본 적 있으실 거예요. 그런데 그 결과물을 팀과 나누려면 다시 손이 갑니다. 대화창에서 복사해 Slack에 붙이고, 슬라이드 초안은 PowerPoint로 옮겨 처음부터 다시 다듬어야 하죠.

오픈AI가 9월 29일 DevDay 2026에서 20개가 넘는 발표를 했는데, 그중 여러 개가 이 부분을 겨냥한 기능이었습니다. 혼자 쓰던 ChatGPT를 팀이 함께 일하는 공간으로 넓히는 기능들이죠. 지난 회차에서 클로드가 코워크와 채팅을 합치고 문서·슬라이드 기능을 넣었다고 전해드렸는데, 오픈AI도 비슷한 방향의 기능을 한꺼번에 내놓은 겁니다. 그중 바로 써볼 만한 세 가지를 골랐습니다.

<출처: OpenAI, DevDay 2026 주요 발표>

Slack과 Microsoft Teams에서 @ChatGPT 부르기

이제 Slack이나 Microsoft Teams의 채널, 스레드, 개인 메시지에서 @ChatGPT를 멘션해 일을 맡길 수 있습니다. 오픈AI가 든 예시는 이렇습니다.

길어진 논의를 프로젝트 개요로 정리하기
버그를 조사하고 검토할 수정안 준비하기
매일 아침 고객 관련 소식을 채널에 올리기

ChatGPT는 관리자가 연결해둔 도구를 쓰거나, 부탁한 사람의 권한으로 그 사람이 연결한 도구를 씁니다. 팀원이 각자 ChatGPT 라이선스를 갖고 있지 않아도 같은 대화에 들어와 내용을 보태거나 결과를 다듬을 수 있고요. Business와 Enterprise 요금제에서 쓸 수 있습니다.

<출처: OpenAI, DevDay 2026 주요 발표>

팀원과 같이 고치는 슬라이드

ChatGPT 안에 새 프레젠테이션 편집기가 생겼습니다. 대화 내용을 슬라이드로 만들어 달라고 하거나, 내가 쓰던 템플릿으로 시작할 수 있어요. 텍스트와 도형, 이미지, 편집 가능한 차트도 넣을 수 있습니다. 여러 팀원이 같은 슬라이드를 동시에 고치거나 댓글을 달 수 있고, ChatGPT가 손봐야 할 부분에 표시를 남겨두면 그 부분을 수정합니다. 완성되면 ChatGPT에서 바로 발표하거나, PowerPoint나 Google Slides로 내보내 서식을 유지한 채 이어서 편집할 수 있어요. Pro, Business, Enterprise 요금제에서 쓸 수 있습니다.

<출처: OpenAI, DevDay 2026 주요 발표>

회의를 녹음하고 정리해주는 Meetings 플러그인

Meetings 플러그인은 회의 오디오를 녹음해 회의록을 ChatGPT Space(팀과 함께 쓰는 ChatGPT 작업 공간)에 저장합니다. 회의록은 나만 보게 두거나 팀과 공유할 수 있어요.

ChatGPT는 이전에 함께 작업한 내용을 참고해 핵심 내용과 결정 사항, 다음에 할 일을 정리합니다. 후속 작업도 부탁할 수 있는데, 예를 들어 매일 하는 짧은 팀 회의가 끝난 뒤 오늘 정한 것과 막혀 있는 문제, 바뀐 일정을 프로젝트 계획에 반영해 달라고 하는 식입니다. 지금은 Pro와 Business 사용자에게 베타로 제공되고, Enterprise에도 곧 열릴 예정입니다.

누구에게 좋을까요?

Slack이나 Teams에서 논의가 길어져 매번 정리하는 데 시간이 드는 팀. 대화가 오가는 그 자리에서 ChatGPT에 정리를 맡길 수 있어요.
발표 자료를 여러 사람이 나눠 고치는 팀. ChatGPT가 만든 초안을 다른 프로그램으로 옮기지 않고 그 자리에서 함께 다듬을 수 있습니다.
회의가 많아 회의록 정리와 후속 작업이 자꾸 밀리는 사람.
다만 세 기능 모두 유료 요금제, 그중에서도 주로 팀용 요금제에서 쓸 수 있습니다. 무료나 Plus 요금제라면 아직 써보기 어렵습니다.

<출처: Google, Gemini 4 Argon>

2. 참고할 것: 구글이 내부에서 먼저 쓰고 있다는 새 모델, 제미나이 4 아르곤

구글이 9월 30일 새 AI 모델 제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon)을 발표했습니다. 대규모 코드 작업, 법률·금융 자료 조사, 보안 취약점 찾기처럼 오래 걸리고 단계가 많은 일을 맡기려고 만든 모델이라고 구글은 설명합니다. 발표 글은 구글 딥마인드를 이끄는 코라이 카부크쿠오글루(Koray Kavukcuoglu) 수석 부사장이 썼고, 구글 직원 수천 명이 이미 내부 업무에 쓰고 있다고 합니다.

다만 아직은 일반 사용자가 쓸 수 없습니다. 지금은 구글이 신뢰할 수 있다고 판단한 일부 보안 담당자에게만 먼저 제공하고 있고, 다른 사용자에게는 안전장치를 더 보완한 뒤에 공개할 예정이에요.

무엇이 달라졌나요?

가장 큰 변화는 한 번에 써낼 수 있는 분량입니다. AI가 답을 내놓을 때 한 번에 생성할 수 있는 양(출력 토큰)의 상한을 6만 4천 토큰에서 100만 토큰으로, 열다섯 배 넘게 늘렸어요. 어려운 문제를 오래 생각하고, 긴 코드나 문서를 중간에 끊지 않고 이어서 써낼 수 있게 하려는 거라고 구글은 설명합니다.

구글이 공개한 성능 평가 결과도 이런 긴 작업에 맞춰져 있습니다.

실제 소프트웨어 개발 과제를 오래 이어서 처리하는 능력을 보는 DeepSWE v1.1에서 77.9%로 가장 높은 점수
Zapier가 만든, 실제 업무를 처음부터 끝까지 처리하는 능력을 보는 AutomationBench에서 51.3%로 1위
긴 영상을 이해하는 능력을 보는 LVBench에서 91.7%로 가장 높은 점수

구글 안에서는 이렇게 쓰고 있습니다

구글은 성능 점수와 함께 내부에서 실제로 쓰고 있는 사례도 공개했습니다.

C와 C++로 짠 코드를 Rust로 옮기는 작업에 쓰고 있습니다. Rust는 메모리 관련 오류가 덜 생기도록 설계된 프로그래밍 언어로, 수만 줄짜리 라이브러리부터 80만 줄이 넘는 운영체제 커널까지 옮기는 중이라고 합니다. 중요한 시스템이라 실제 서비스에 넣기 전에 자동·수동 감사와 테스트, 검토를 거칩니다.
압축된 영상을 풀어 재생하는 오픈소스 소프트웨어 libgav1에서는 기존 Rust 버전의 코드 3만 2천 줄을 새로 짰습니다. 영상 출력은 그대로인데 속도는 기존 Rust 버전보다 2.7배 빨라졌다고 합니다.
여러 아르곤 에이전트가 구글 데이터센터 전체의 서버 사용 기록을 분석해 메모리를 아낄 방법을 스스로 찾아 적용했습니다. 이걸로 300TiB 넘는 메모리를 확보했고, 전체 절감량은 500TiB에서 1PiB 정도로 예상한다고 합니다.

(수치는 구글 발표 기준)

보안 취약점도 스스로 찾고 고칩니다

구글은 아르곤이 소프트웨어의 심각한 취약점을 스스로 찾아내고, 실제로 문제가 되는지 확인한 뒤, 고치는 것까지 할 수 있도록 훈련했다고 밝혔습니다. 클라우드 보안 회사 Wiz는 공공 인프라의 위험을 무료로 찾아주는 프로그램에 아르곤을 쓰고 있는데, 이를 통해 전 세계 병원이 쓰는 의료 소프트웨어에서 민감한 개인정보가 노출될 수 있는 취약점을 찾아냈다고 해요. 구글은 이전 최신 모델들이 놓친 문제였다고 설명합니다.

신뢰할 수 있는 보안 담당자와 구글 내부 팀에는, 해킹에 쓰일 수 있는 요청을 막아두는 보안 제한을 빼고 제공한다고 합니다. (취약점을 찾는 능력을 방어에 최대한 활용할 수 있게 하려는 거라고)

왜 바로 모두에게 공개하지 않나요?

취약점을 찾는 능력은 방어에 쓰이지만, 나쁜 목적을 가진 사람 손에 들어가면 공격에도 쓰일 수 있습니다. 그래서 구글은 단계를 나눠 공개하기로 했습니다. 지금은 Fairwind Program을 통해 검증된 보안 담당자에게 먼저 열었고, 미국 정부가 출시 전에 모델을 살펴보는 자율 절차에도 참여하고 있습니다. 일반 공개는 유료 API 고객과 Google AI Ultra 구독자부터 시작할 예정입니다.

공개 전에 보완하겠다는 안전장치는 네 가지입니다.

해킹이나 생화학·핵 무기처럼 위험한 요청은 거절하고, 정당한 연구 목적의 질문은 받도록 설계
문서나 웹페이지에 몰래 심어둔 지시에 AI가 넘어가지 않도록 훈련
AI가 사용자가 원한 범위를 벗어나 일을 처리하려 하면, 생각 과정과 행동을 지켜보다 실행을 멈춤
위험도가 높은 테스트는 외부와 차단된 환경에서 진행

가격은 출시 초기 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러이고, 초기 기간이 끝나면 4달러, 20달러가 됩니다. 캐시된 입력은 입력 가격에서 95% 할인해줘요. 몇 회차 전에 다룬 오픈AI의 GPT-6 Astra도 보안 능력 때문에 제한된 곳에 먼저 공개했었죠. 구글도 같은 순서를 밟고 있습니다.

<출처: insufferable.dev, The AI Race Just Got Awkward>

3. 적용해볼 것: 클로드와 GPT의 캐시 가격이 내려간 이유를 두고 나온 해석

insufferable.dev라는 개인 개발 블로그에 9월 29일 짧은 글이 하나 올라왔습니다. 제목은 The AI Race Just Got Awkward, AI 경쟁이 좀 어색해졌다는 뜻이죠. 최근 앤트로픽과 오픈AI가 새 모델을 내놓으며 사용료를 크게 내렸는데, 글쓴이는 그 배경에 중국 AI 연구소 DeepSeek(딥시크)가 공개한 기술이 있다고 주장합니다. 물론 글쓴이의 추정이 섞여 있지만, AI 사용료가 무엇 때문에 내려가는지 생각해봄직한 내용이 있어 가져왔습니다.

먼저, 무엇이 얼마나 내려갔나요?

AI에 긴 문서나 코드를 넣고 이어서 질문하면, AI는 매번 처음부터 다시 읽지 않고 앞서 처리해둔 내용을 저장해뒀다가 꺼내 씁니다. 이 저장해둔 내용을 캐시라고 하고, 캐시를 꺼내 읽을 때 매기는 요금이 캐시 읽기 가격이에요. 같은 코드를 계속 들여다보는 코딩 에이전트처럼 긴 내용을 반복해서 다루는 작업일수록 캐시를 읽는 일이 많아집니다.

글쓴이가 정리한 두 회사의 가격 변화는 이렇습니다.

앤트로픽 Claude Opus 5 → Claude Opus 5.5: 입력은 5달러에서 4달러로, 캐시 읽기는 0.5달러에서 0.2달러로 60% 인하
오픈AI GPT-5.6 Sol → GPT-6.1 Sol: 입력은 5달러에서 2달러로, 캐시 읽기는 0.5달러에서 0.1달러로 80% 인하

(100만 토큰 기준, 글쓴이가 정리한 가격 비교)

글쓴이는 왜 딥시크를 지목했을까요?

배경부터 보면 이렇습니다. 앤트로픽은 올해 초부터 중국 AI 연구소들이 클로드를 증류하고 있다고 문제를 제기해왔습니다. 증류는 다른 회사 AI에 질문을 잔뜩 던져 받은 답을 학습 자료로 삼아, 내 AI를 비슷하게 만드는 방식이에요. 글쓴이는 이런 주장이 나중에 중국 모델을 법으로 규제하는 근거가 될 수 있다고 봅니다. 그런데 글쓴이가 보기에 지금은 반대 방향의 일이 벌어지고 있습니다. 중국 연구소가 공개한 기술을 서구 회사들이 가져다 쓰고 있다는 거예요.

글쓴이가 근거로 든 건 딥시크의 KV 캐시 압축 기술입니다. KV 캐시는 AI가 긴 대화나 코드를 다룰 때 이미 처리한 내용을 GPU 메모리에 올려두는 공간으로, 앞서 설명한 캐시와도 연결된 부분이에요. 다루는 내용이 길어질수록 이 공간이 커지고, 그만큼 비싼 GPU 메모리를 차지합니다. 딥시크는 이 공간을 버전마다 줄여왔는데, 글에 실린 비교에 따르면 100만 토큰을 담는 데 필요한 메모리가 이렇게 바뀌었습니다.

DeepSeek-V1: 389.12GB
DeepSeek-V3.2: 48.07GB
DeepSeek-V4-Flash: 3.51GB
DeepSeek-V4.1-Flash: 890MB

첫 버전과 비교하면 약 437분의 1입니다. 다만 이건 긴 내용을 다룰 때의 캐시 메모리만 비교한 수치라, 모델 전체를 돌리는 비용이 같은 비율로 줄었다는 뜻은 아닙니다.

글쓴이의 결론은 이렇습니다. 캐시가 작아지면 같은 GPU로 더 많은 요청을 처리할 수 있어 운영비가 내려가는데, 두 회사가 캐시 읽기 가격을 크게 내린 게 이 기술을 도입했다는 증거라는 거예요. 두 모델을 큰 예고 없이 내놓은 것도 다른 곳의 기술을 쓴 게 민망해서일 거라고 덧붙입니다.

어디까지가 확인된 내용일까요?

이 글은 사실과 해석이 섞여 있어서 나눠 읽을 필요가 있습니다. 두 회사가 캐시 읽기 가격을 크게 내린 건 공개된 가격표로 확인되는 사실이에요. 딥시크가 캐시를 줄이는 기술을 공개해왔다는 것도 글쓴이가 수치와 함께 제시합니다.

반면 두 회사가 딥시크의 기술을 도입했다는 건 글쓴이의 추정입니다. 이를 확인할 발표나 내부 자료는 글에 나오지 않고, 가격이 내려간 데에는 다른 이유가 있을 수도 있어요. 예고 없이 조용히 냈다는 대목도 따져볼 부분이 있습니다. GPT-6.1 Sol은 이 글이 올라온 같은 날, 오픈AI DevDay에서 주요 발표 가운데 하나로 소개됐거든요. 글쓴이 스스로도 딥시크가 왜 이런 기술을 공개했는지는 모르겠다고 적었습니다.

무엇을 생각해볼 수 있을까요?

글쓴이의 추정을 그대로 받아들이지 않더라도, 이 글에서 가져갈 만한 이야기는 몇 가지 있습니다.

첫째, AI 회사들의 경쟁은 성능 점수만이 아니라 같은 일을 얼마나 싸게 처리하느냐에서도 벌어지고 있습니다. 이번 주 구글은 Gemini 4 Argon을 발표하며 캐시된 입력을 95% 할인한다고 밝혔고, 오픈AI는 GPT-6.1 Sol을 GPT-6 Astra 일반 가격의 4분의 1로 내놨습니다. 이번 주 발표만 봐도 가격 이야기가 빠지지 않았어요.

둘째, AI로 서비스를 만드는 입장이라면 가격표에서 입력과 출력 단가만 보면 놓치는 게 생깁니다. 긴 문서를 다루거나 에이전트가 같은 코드를 계속 읽는 서비스라면, 캐시 읽기 가격에 따라 실제 비용이 크게 달라질 수 있어요. 이번처럼 캐시 가격이 60~80%씩 내려가면, 예전에 비용 때문에 접어뒀던 기능을 다시 계산해볼 여지도 생깁니다.

셋째, 중국 AI 연구소를 보는 관점입니다. 글쓴이는 첨단 GPU를 구하기 어려운 중국 연구소들이 적은 자원으로 효율을 높이는 데 집중할 수밖에 없었고, 그 결과를 공개하면서 서구 회사들까지 덕을 보고 있다고 말합니다. 중국 연구소를 서구 모델을 따라오는 쪽으로만 보던 시각과는 다른 이야기예요. 도입 여부는 확인되지 않았지만, 한 곳에서 공개한 연구가 다른 회사의 비용 구조까지 바꿀 수 있다는 점은 기억해둘 만합니다.

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앱 출시할 때 스크린샷, ‘Shotluma’로 빠르게 만들기

앱을 출시할 때는 기능을 구현하는 것만큼이나 앱스토어에 어떤 화면을 보여줄지 정하는 일도 중요합니다. 사용자는 앱을 설치하기 전에 스크린샷과 설명 문구를 먼저 확인하기 때문입니다. 첫 화면에서 앱이 어떤 문제를 해결하는지 전달하지 못하면, 실제 기능이 좋아도 설치까지 이어지기 어렵습니다.

문제는 앱스토어용 스크린샷을 만드는 일이 생각보다 단순하지 않다는 점입니다. 디자인된 화면을 가져오거나 스크린샷에 적합한 디자인을 편집한 뒤 문구를 얹고, 여러 장의 화면을 비슷한 분위기로 구성하고, 기기별 규격에 맞춰 다시 내보내야 하기 때문입니다. 스크린샷을 도와주는 도구도 있고, Figma 등을 활용하면 훨씬 세밀하게 만들 수 있지만, 그만큼 도구를 익히는 시간이 필요합니다. 요즘처럼 홀로 앱도 개발하고 디자인 작업도 한다면 스크린샷이 출시 준비의 또 다른 부담으로 연결될 수 있습니다.

<출처: shotluma, 작가 캡처>

오늘 소개할 ‘Shotluma’는 앱스토어 스크린샷을 만들기 위한 캔버스 편집기입니다. 공식 홈페이지와 GitHub에서는 AI를 활용해 스크린샷을 구성하고, 텍스트·그라디언트·도형·디바이스 목업을 편집 요소로 유지한 뒤 결과물을 내보내는 도구라고 소개합니다. 무엇보다 유용한 기능을 이것저것 다 넣지 않고, 스크린샷을 제작하는데 꼭 필요한 기능을 기준으로 설계되어 있다는 장점을 지닌 서비스인데요. AI를 활용해 규격에 맞는 스크린샷을 생성하는 기능을 포함하고 있어 다른 도구를 활용하지 않고도 원하는 스크린샷을 빠르게 제작할 수 있습니다.

서비스를 사용하면서, 얼마나 빠르게 만들 수 있을까?도 중요하게 봤지만 별다른 학습 과정없이 사용할 수 있는지, 제공되는 편집도구는 어떻게 활용할 수 있을지에 보다 집중했습니다. 저와 같이 디자이너가 아닌 사람도 기능을 이해하고 목적에 맞는 앱스토어 스크린샷 결과물을 제작할 수 있는지가 보다 중요하다고 생각했기 때문입니다.

미리 요점만 콕 집어보면?

템플릿으로 기본 구성을 빠르게 만들고, 텍스트·도형·아이콘·목업을 객체 단위로 다듬을 수 있습니다.
AI는 새로운 스크린샷 시안을 만들거나, 이미 구성한 화면의 문구와 일부 요소를 수정하는 데 활용할 수 있습니다.
완성한 화면은 iPhone 규격에 맞춰 PNG로 내보내고, 여러 규격의 파일을 ZIP으로 한 번에 정리할 수 있습니다.
다만 규격과 기본 배치를 맞추는 일과 앱의 핵심 메시지·디자인 완성도를 판단하는 일은 구분해야 합니다.

Shotluma의 주요 기능과 특징

<출처: shotluma, 작가 캡처>

Shotluma의 가장 큰 장점은 별도의 가입과정이 필요하지 않다는 점입니다. 그래서 시작하기를 누르면 바로 기능을 활용할 수 있고, 사용자에게 주어지는 선택지는 (1) AI와 함께 생성하기 (2) 빈 화면에서 시작하기 두 가지입니다. 로그인이나 별도의 계정 연결을 지원하지 않기에, 에디터에는 작업 내용이 로컬에 저장된다는 안내가 표시됩니다. (공식 저장소에서도 프로젝트와 업로드 파일을 브라우저의 IndexedDB에 저장하는 local-first 방식이라고 설명하고 있습니다.)

<출처: shotluma, 작가 캡처>

저는 처음에 우선 빈 화면으로 시작하기를 선택했습니다. 가장 먼저 만나볼 수 있는 기능은 ‘템플릿’으로 종류가 많지는 않지만 네 가지 다른 스타일과 구성을 선택해 바로 편집할 수 있다는 장점이 있습니다. 위 이미지는 서비스에서 제공하는 네 개의 템플릿을 실제 화면에 옮겨놓은 모습으로, 이렇게 화면 단위로 템플릿을 적용해두면 바로 편집이 가능합니다. (템플릿은 전체 이미지가 아니라 레이어가 구분된 형태라, 텍스트만 선택해 수정하거나 이미지를 변경하는 등의 작업이 가능)

<출처: shotluma, 작가 캡처>

템플릿 외에도 목업 기능을 제공하는데 아이폰 17 Pro를 기준으로 7가지를 확인하고 화면에 바로 삽입할 수 있습니다.(목업에서는 iPhone 17 Pro의 Upright, Front, Right, Left, Flat, Leaning과 손에 든 형태를 선택할 수 있습니다.) 다만, 목업은 이미지 형태로 텍스트 등을 직접 수정할 순 없으며 원하는 경우 우리가 만들 스크린샷과 관련된 제품 이미지를 목업 안에 넣어 활용할 수 있습니다. 아무래도 목업 자체는 어떤 화면/기능인지 보여주는 역할이기에 별도의 편집 기능을 제공하지 않는 것으로 보입니다.

<출처: shotluma, 작가 캡처>

간단한 도형이나 선, 화살표를 추가할 수 있는 기능도 편집 도구의 하나로 활용할 수 있습니다. 목업이나 텍스트만으로는 특정 기능이나 화면 속 구성요소를 강조하기 어려운 경우가 있는데, 이럴 때 활용하면 보다 유용하게 느껴질 기능이라고 생각합니다. 컬러 변경이나 두께, 그림자 등에 대한 기본적인 설정도 가능합니다.

<출처: shotluma, 작가 캡처>

아이콘 기능도 제공하는데, 도형과 별개로 텍스트를 강조하거나 할 때 은근히 활용도가 높은 도구입니다. 아이콘은 제공되는 개수가 많아 검색 기능을 지원하며, 컬러나 두께, 그림자 같은 기본 편집 도구를 함께 활용할 수 있습니다.

<출처: shotluma, 작가 캡처>

더불어, 텍스트와 배경 컬러/패턴을 변경할 수 있는 기능을 제공하며 직접 가지고 있는 파일을 업로드하는 기능을 함께 활용할 수 있습니다. 앞서 설명드렸던 것처럼, 스크린샷을 만들기 위해 꼭 필요한 기능만 제공한다는 것을 다시 한번 확인할 수 있는 모습입니다. 세세한 편집 도구 역시 컬러나 두께 등 해당 도구를 최소한으로 다루기 위한 범위에서 설계된 것을 알 수 있습니다. 이는, 도구를 학습하는데 필요한 시간이 사실상 0에 수렴한다는 것을 의미하고 그만큼 빠르게 적응, 스크린샷 제작이라는 목적에 최적화된 공간이라는 것을 의미합니다.

<출처: shotluma, 작가 캡처>

템플릿을 활용한 제작도 가능하지만, 개인이 사용하고 있는 AI 계정을 연동해 만드는 기능도 제공합니다. 연동 후에는, 로고, 서비스 이름, 간단한 설명과 스크린샷을 덧붙여 제작할 수 있습니다. 저는 GPT-5.6 테라를 선택한 뒤에 요즘IT와 관련된 간단한 정보를 입력 후 스크린샷 생성을 요청했습니다.

<출처: shotluma, 작가 캡처>

디테일한 부분은 다시 손봐야하지만, 간략한 정보를 입력한 것치고는 로고의 컬러, 서비스 및 주요 화면에 대한 소개 등이 잘 반영된 것을 확인할 수 있습니다. 앞서 말씀드린 것처럼 통으로 이미지가 생성되는게 아니기에, 텍스트나 이미지 등은 편집 도구를 활용해 바로 수정할 수 있습니다.

<출처: shotluma, 작가 캡처>

또, 특정 스크린샷을 선택해서 앞서 연결한 AI를 활용한 수정 요청도 가능합니다. 이미 어떤식으로 스크린샷을 제작하겠다는 가이드가 명확하다면 AI만 활용해서 초안을 생성하고 부분수정을 통해 내려받을 수 있는 형태의 결과를 빠르게 뽑아낼 수 있습니다.

<출처: shotluma, 작가 캡처>

앱스토어 스크린샷은 화면을 잘 만드는 일과 별개로 지정된 파일 크기와 형식을 맞춰야 합니다. Apple은 기기별로 여러 허용 크기를 제시하고 있으며, 6.9인치와 6.5인치도 각각 여러 기기와 크기가 연결돼 있습니다. 따라서 특정 두 숫자만 모든 iPhone 규격을 대표한다고 보기는 어렵습니다. 이런 점을 고려해 결과물을 내려받을 수 있는데요.

Shotluma의 Export 메뉴에는 All과 규격별 선택지가 있습니다. Export → All로 받은 ZIP에는 6.9-inch/01-Screen-1.png와 6.5-inch/01-Screen-1.png가 각각 포함되며, 두 파일 모두 PNG 형식입니다. 실제 해상도도 각각 1290 × 2796px, 1242 × 2688px로 표시된 규격과 일치한다는 점을 확인했습니다. 이 기능은 같은 화면을 기기별 캔버스에 맞춰 다시 설정하는 과정을 줄여 줍니다.

어떤 팀이 활용하기에 적합할까?

적합한 조건

Shotluma는 앱 출시를 준비하는 1인 메이커나 소규모 팀에 가장 잘 맞습니다. 앱 화면은 준비했지만 디자인 도구를 따로 익힐 여유가 없고, 스토어 등록에 필요한 스크린샷을 일정한 형식으로 구성해야 하는 경우입니다. 템플릿에서 시작해 제목과 설명을 바꾸고, 목업을 적용하고, 여러 규격으로 내보내는 흐름이 하나의 서비스에 담겨있고, 필요할 경우 사용하고 있는 AI의 도움을 받을 수 있다는 점도 매력적입니다.

또, 앱스토어에서 제공하는 여러 기기 크기를 모두 따로 확인하거나 이해하지 않아도 Shotluma가 제공하는 내보내기 옵션을 기준으로 결과물을 받을 수 있다는 점 역시 긍정적인 부분입니다.

신중해야 하는 조건

반대로 브랜드 가이드에 맞춘 디테일이 중요하다면 Shotluma만으로 충분하지 않을 수 있습니다. 여러 화면에서 글꼴·간격·색상·문구 길이를 엄격하게 맞춰야 하거나, 앱의 기능을 캠페인처럼 단계적으로 설계해야 한다면 Figma 같은 도구에서 더 세밀하게 작업하는 편이 더 나은 결과로 이어질 수 있기 때문입니다.

마치며

<출처: shotluma, 작가 캡처>

Shotluma를 확인하면서 스크린샷 제작에서 ‘예쁘게 만드는 일’과 ‘스토어에 맞게 준비하는 일’이 다르다는 점을 다시 확인했습니다. 이번 테스트에서는 템플릿과 텍스트, iPhone 목업을 이용해 편집 가능한 화면을 구성할 수 있었고, Export를 통해 Apple App Store의 6.9인치와 6.5인치 규격에 맞는 PNG를 한 번에 받을 수 있었습니다.

결과적으로 Shotluma는 앱스토어용 파일을 준비하는 기본 작업을 단순하게 만드는 도구로 볼 수 있습니다. 템플릿과 목업은 처음 시작하는 사람이 작업을 시작할 때 참고할 구성을 제공하고, 규격별 내보내기는 반복 작업을 덜어주기 때문입니다. 디자인 도구의 전체 기능을 익히기 전에도 기본 화면을 구성할 수 있다는 점이 가장 큰 매력이라고 생각합니다.

비디자이너가 앱스토어용 화면을 준비한다면, Shotluma에 규격별 파일 생성과 기본 배치를 맡기고 앱의 핵심 메시지와 화면 순서는 직접 결정하는 방식이 어울립니다. 어떤 기능을 첫 화면에 보여줄지, 문구와 실제 화면이 자연스럽게 연결되는지는 편집기보다 작성자의 제품 이해가 더 큰 영향을 미치기 때문입니다.

<참고>

https://shotluma.com/

요즘IT에서 AI 고수들의 ‘로컬앱 자랑대회’를 엽니다.
10/6(화) 저녁 7시. 온라인, 오프라인 동시 진행
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하위 호환성은 언제까지 유지해야 할까?

여러분은 하위 호환성은 언제까지 유지해야 한다고 생각하시나요? 개발할 때 모든 변경을 이전 버전과 호환할 필요는 없습니다. 다만 다음과 같은 상황에서는 먼저 확인해야 합니다.

직접 업데이트할 수 없는 대상이 남아 있는 경우: 여러 기업이 사용하는 결제대행사(PG사)의 API처럼, 제공자가 규격을 바꿔도 고객사가 즉시 코드를 수정하기 어렵습니다.
이전 버전과 새 버전이 함께 실행되는 경우: 앱 업데이트가 늦어지거나 서버가 순차적으로 교체되는 동안에는 두 버전이 동시에 요청을 처리할 수 있습니다.

저는 최근 운영 중인 서비스에 새 기능을 배포하면서, 마이그레이션은 정상적으로 끝났는데 배포는 실패하는 상황을 실제로 겪었습니다. 기존 데이터베이스 필드를 새 필드로 바꾸고 API 규격도 함께 변경하는 배포였습니다. 약 10대의 인스턴스 중 첫 번째 서버가 새 버전으로 교체되면서 마이그레이션을 실행했고, 작업은 정상적으로 완료됐습니다. 하지만 롤링 배포가 끝나기 전까지 나머지 서버는 이전 버전으로 요청을 처리하고 있었습니다. 변경된 데이터 구조를 이해하지 못한 이전 버전 서버에서 약 10분 동안 오류가 반복됐습니다.

<출처: 작가, CharGPT로 이미지 제작>

결국 하위 호환성은 외부 고객사의 API 연동, 늦은 앱 업데이트, 이벤트 재처리처럼 신·구 버전이 운영 환경에서 공존하는 상황의 문제입니다. 인프라와 배포 전략은 코드 밖에 있지만, 코드가 안전하게 동작할지를 결정합니다. AI 에이전트에게 기능 구현만 요청하면 이런 맥락을 빠뜨릴 수 있습니다.

이 문제는 특정 서비스나 배포 방식에서만 발생하는 예외가 아닙니다. 새로운 규격을 도입하더라도 이전 규격을 사용하는 대상이 한동안 남는 상황은 여러 소프트웨어 시스템에서 반복됩니다. 그렇다면 새로운 버전이 준비됐는데도, 왜 우리는 기존 사용자가 따라올 때까지 기다려야 할까요?

새로운 규격은 왜 기존 사용자를 기다려야 할까?

새 버전을 배포했다고 해서 모든 대상이 동시에 업데이트되는 것은 아닙니다. 내가 운영하는 서버는 롤링 배포가 끝날 때까지 이전 버전이 남고, 외부 기업은 각자의 일정에 따라 기존 API를 계속 사용할 수 있습니다. 웹에는 몇 년 전 작성된 문서가 그대로 남고, 사용자의 앱도 업데이트 시점이 제각각입니다.

모든 대상을 한 번에 바꿀 수 없다면, 새로운 규격을 도입하는 일과 기존 규격을 제거하는 일을 나누어 설계해야 합니다. 새 버전을 권장하는 순간 기존 버전을 바로 없앨 수 있는 것은 아니기 때문입니다.

HTML에서 볼 수 있는 호환성

이런 특성을 오래전부터 보여준 사례가 웹입니다. HTML 표준이 바뀌었다고 해서 웹에 공개된 모든 문서를 새로운 문법으로 다시 작성할 수는 없습니다. 새로운 브라우저도 과거에 작성된 문서를 계속 읽을 수 있어야 합니다.

이런 상황을 잘 보여주는 요소가 <center>입니다. 한때는 웹 페이지의 내용을 가운데 정렬하기 위해 자주 사용됐습니다.

<center>이 문장은 가운데 정렬됩니다.</center>

<center>는 HTML 3.2에 포함됐지만, HTML 4.0이 권고된 1997년부터 사용 중단 권고(deprecated) 요소로 분류됐습니다. 2026년 기준으로 약 29년째 새 문서에서 사용하지 않도록 권고되고 있는 셈입니다. (이후에는 CSS의 text-align을 사용하는 방식이 권장됐습니다.)

그렇다고 기존 문서의 <center>가 곧바로 작동을 멈춘 것은 아닙니다. 브라우저는 과거의 웹 문서를 깨뜨리지 않기 위해 이 요소를 계속 해석해 왔습니다. 새로 사용하지 않도록 권장하는 것과 기존 사용을 더 이상 지원하지 않는 것은 다른 문제입니다.

이 원리는 웹 서비스에도 그대로 적용됩니다. API 응답, 데이터 구조, 이벤트 형식 역시 다른 시스템이 의존하는 약속입니다. 새로운 규격을 권장하는 일과 기존 규격을 즉시 제거하는 일을 분리해야 하는 이유입니다.

새로운 버전이 나와도 기존 버전은 바로 사라지지 않습니다

기업용 API(B2B API)는 제공자가 새 규격을 배포한다고 해서 모든 고객사가 곧바로 코드를 바꿀 수 있는 구조가 아닙니다. 예를 들어 여러 기업이 같은 결제 API를 사용하고 있다면, 고객사마다 개발 일정과 검증 절차가 달라 새 버전으로의 전환 시점도 달라집니다.

그래서 외부에 제공하는 API를 변경할 때는 기존 필드를 바로 삭제하기보다 새 필드를 먼저 추가하고, 일정 기간 두 필드를 함께 처리하는 방식을 검토합니다. 이때 기존 필드를 언제까지 유지할지, 어떤 조건이 충족되면 제거할지도 미리 정해야 합니다.

지금까지 살펴본 사례를 정리하면, 다음 조건에서 하위 호환성을 먼저 확인해야 합니다.

직접 업데이트할 수 없는 클라이언트나 외부 서비스가 남아 있는 경우
이전 버전과 새 버전이 일정 시간 함께 실행되는 경우
기존 데이터나 이벤트가 나중에 다시 읽히거나 처리될 수 있는 경우
같은 API나 데이터 형식을 여러 팀 또는 조직이 함께 사용하는 경우

이러한 조건에 해당한다면 새 버전이 기존 데이터를 읽을 수 있는지만 확인해서는 부족합니다. 이전 버전의 코드가 새 버전이 만든 데이터를 만났을 때도 기대한 대로 동작하는지 확인해야 합니다.

그렇다면 “호환된다”는 말은 정확히 무엇을 의미할까요? 코드를 실행할 수 있고, 서로 통신할 수 있으며, 이전과 같은 의미로 동작한다는 것은 각각 어떤 차이가 있을까요?

호환성은 코드가 실행되는 것보다 넓습니다

앞선 문단에서는 이전 규격을 사용하는 대상이 남아 있다면 새 버전을 바로 적용하기 어렵다는 점을 살펴봤습니다. 그렇다면 “호환된다”는 말은 정확히 무엇을 뜻할까요? 이전 코드가 오류 없이 응답을 받았지만, 그 안의 값이 이전과 다른 의미를 갖는다면 어떨까요?

Google API 설계 가이드의 하위 호환성 원칙에는 다음과 같은 문장이 있습니다.

APIs are fundamentally contracts with users.

API는 사용자와 맺은 계약입니다. 계약을 지킨다는 것은 함수 이름이나 JSON 필드가 남아 있다는 의미를 넘어, 상대방이 이전에 기대한 방식으로 계속 사용할 수 있어야 한다는 뜻입니다.

코드가 실행돼도 동작이 같다는 뜻은 아닙니다

Google은 API 호환성을 세 가지 관점으로 나눠 설명합니다.

소스 호환성: 이전 코드가 새 버전의 라이브러리에서도 컴파일되고 실행되는지 확인합니다. 메서드 이름이나 매개변수가 바뀌면 빌드부터 실패할 수 있습니다.
통신 호환성: 이전 클라이언트가 새 서버와 요청·응답을 주고받을 수 있는지 확인합니다. 새 요청 필드를 필수로 만들거나 기존 응답 필드를 삭제하면 문제가 생깁니다.
의미 호환성: 통신은 성공했지만 결과의 의미가 달라지지 않았는지 확인합니다. 상태값의 의미나 기본값을 바꾸는 일이 여기에 해당합니다.

특히 세 번째로 설명한 의미 호환성은 테스트에서 놓치기 쉽습니다. 응답 코드가 200으로 돌아오고 JSON 파싱까지 성공하면 문제가 없다고 판단하기 쉽기 때문입니다. 하지만 클라이언트가 READY를 “결제 전”으로 해석하는 상황에서 서버가 같은 값을 “처리 중”으로 바꾸면, 통신은 성공해도 서비스의 동작은 달라집니다.

필드의 자료형과 길이, 기본값을 바꾸는 경우도 마찬가지입니다. 코드가 깨지지 않더라도 클라이언트가 받는 값과 사용자가 보는 결과가 달라질 수 있습니다.

새 필드를 추가해도 상대 시스템은 모를 수 있습니다

그렇다면 새 필드를 추가하면 항상 안전할까요? 주문 조회 API가 order_id와 total_price만 반환해 왔다고 해보겠습니다. 여기에 discount_price를 추가했을 때 모르는 필드를 무시하는 클라이언트는 이전처럼 동작합니다. 반면 정의되지 않은 필드가 있으면 오류를 내는 클라이언트라면 같은 변경이 장애로 이어질 수 있습니다.

<출처: 작가, CharGPT로 이미지 제작>

응답이 아니라 요청에 새 필드를 추가하는 경우는 더 조심해야 합니다. 새 필드를 필수로 만들면 이전 클라이언트는 값을 보낼 수 없습니다. 새로운 상태값 역시 오류로 처리되거나 기존 상태로 잘못 해석될 수 있습니다. 필드를 추가하는지 삭제하는지만으로 안전성을 판단하기 어려운 이유입니다.

변경 전에 다음 질문을 확인해야 합니다.

이전 코드가 새 필드를 몰라도 계속 동작하는가?
새 코드가 이전 형식의 데이터를 읽을 수 있는가?
기존 필드와 새 필드의 의미가 정말 같은가?
알 수 없는 상태값이나 예상보다 긴 값도 안전하게 처리하는가?

이 원칙은 데이터베이스의 기존 필드를 새 필드로 바꾸는 작업에도 적용됩니다. 새 버전이 새 필드를 읽는지만 볼 것이 아니라, 이전 버전이 기존 필드를 읽고 쓰는 동안 두 필드가 어떻게 공존할지도 확인해야 합니다.

결국 호환성은 변경의 모양이 아니라, 변경을 모르는 상대 시스템의 반응으로 판단해야 합니다. API의 상대가 클라이언트라면, 이벤트의 상대는 발행자와 소비자입니다. 이벤트에서는 이 관계가 어떻게 나타나는지 살펴봅니다.

이벤트는 발행자와 소비자가 함께 바뀌지 않습니다

앞선 문단에서 살펴본 API는 클라이언트와 서버가 서로 다른 버전으로 실행될 수 있다는 점에서 호환성이 문제였습니다. 이벤트는 여기에 한 가지 조건이 더 붙습니다. 한 서비스의 변화를 여러 서비스에 전달하고, 발행자와 소비자가 각자의 일정에 따라 바뀌기 때문입니다. 게다가 발행된 이벤트가 큐나 로그에 남아 나중에 다시 처리될 수도 있습니다.

이벤트 하나가 여러 서비스를 움직입니다

API가 요청을 보낸 상대에게 응답하는 통로라면, 이벤트는 한 서비스에서 발생한 사실을 여러 서비스에 전달하는 매개체입니다. UI가 사용자의 행동을 특정 기능으로 연결하는 접점이라면, 이벤트는 서비스 사이에서 발생한 변화를 연결하는 접점에 가깝습니다. 예를 들어 주문 서비스가 결제 완료 사실을 발행하면, 이를 받은 서비스는 각자의 역할에 따라 후속 작업을 처리합니다. 발행자는 어떤 서비스가 이벤트를 읽는지 알지 못해도 되고, 소비자는 각자의 방식과 속도로 반응할 수 있습니다.

이런 구조에서는 발행자와 소비자가 같은 날 업데이트된다는 보장이 없습니다. 메시지 브로커에 이미 발행된 이벤트는 발행자나 소비자의 코드와 이벤트 규격이 바뀌어도 바로 사라지지 않을 수 있습니다. 따라서 새 발행자가 만든 이벤트를 이전 소비자가 받을 수도 있고, 새 소비자가 오래된 이벤트를 다시 읽을 수도 있습니다.

새 필드보다 새로운 상태값이 더 위험할 수 있습니다

주문 서비스가 결제 완료 이벤트에 payment_method 필드를 추가했다고 해보겠습니다. 알림 서비스가 모르는 필드를 무시하면 기존처럼 동작하지만, 정해진 필드만 허용한다면 이벤트 처리가 실패할 수 있습니다.

새로운 상태값은 더 까다롭습니다. 알림 서비스가 PAID와 CANCELED만 알고 있는데 새 발행자가 REFUNDED를 보내면, 이를 오류로 처리하거나 기존 상태로 잘못 해석할 수 있습니다. 필드보다 상태값 하나가 더 위험할 때도 있는 이유입니다.

<출처: 작가, CharGPT로 이미지 제작>

따라서 이벤트를 변경할 때는 “새 필드를 추가했으니 기존 소비자에게는 영향이 없다”고 단정하기 어렵습니다. 소비자가 모르는 필드를 무시하는지, 새로운 상태를 안전하게 처리하는지, 같은 이벤트를 다시 받아도 문제가 없는지까지 확인해야 합니다.

누가 먼저 바뀌는지에 따라 확인할 호환성이 달라집니다

이벤트와 메시지의 호환성을 다룰 때는 “누가 먼저 바뀌는가”를 봐야 합니다. Confluent의 Schema Registry 문서에서는 이를 다음과 같이 구분합니다.

소비자를 먼저 배포하려면 새 소비자가 이전 형식의 이벤트를 읽을 수 있어야 합니다. 이를 Backward Compatibility 라고 합니다.
발행자를 먼저 배포하려면 이전 소비자가 새로운 형식의 이벤트를 읽을 수 있어야 합니다. 이를 Forward Compatibility 라고 합니다.
어느 쪽을 먼저 배포해도 양쪽 형식을 읽을 수 있다면 Full Compatibility 라고 합니다.

<출처: Confluent 공식 문서>

이 구분은 모든 시스템에 똑같이 적용되지는 않습니다. 그래도 새로운 계약을 도입할 때 “새 버전이 옛 데이터를 읽는가?”와 “옛 버전이 새 데이터를 읽는가?”를 나눠 묻는 데 유용합니다.

이 구분이 모든 시스템에 똑같이 적용되는 것은 아닙니다. 이벤트 형식과 직렬화 방식, 스키마를 관리하는 도구에 따라 허용되는 변경이 달라질 수 있습니다. 그래도 새로운 계약을 도입할 때 “새 버전이 옛 데이터를 읽는가?”와 “옛 버전이 새 데이터를 읽는가?”를 나눠 묻는 데에는 유용한 기준입니다.

이벤트를 변경할 때는 다음을 확인해야 합니다.

소비자가 모르는 필드와 새로운 상태값을 안전하게 처리하는가?
기존 필드의 자료형과 업무상 의미가 유지되는가?
이미 발행된 이벤트와 저장된 데이터를 새 버전에서도 처리할 수 있는가?

이벤트 변경은 새 형식을 만드는 데서 끝나지 않습니다. 이전 형식을 사용하는 소비자와 양쪽 형식을 처리할 기간, 기존 형식을 제거할 조건까지 함께 설계해야 합니다. 이제 이 원칙을 AI 활용에 적용해 보겠습니다.

코드는 바뀌어도, 약속은 한동안 남아야 합니다

앞서 살펴본 API와 이벤트에서 공통적으로 드러난 사실이 있습니다. 새 규격을 만들었다고 해서 이전 규격에 의존하는 코드와 데이터가 바로 사라지는 것은 아닙니다. 이전 버전의 서버와 클라이언트, 이미 발행된 이벤트와 기존 데이터가 남아 있는 동안에는 새 구조만 기준으로 변경할 수 없습니다.

호환성 있는 변경은 이전 규격을 무조건 보존하는 일이 아닙니다. 새로운 규격으로 이동할 시간을 확보하고, 그 시간이 끝났다는 근거를 확인한 뒤 정리하는 일입니다.

변경은 여러 단계로 나눠야 합니다

기존 형식을 바로 삭제하지 않고 변경을 여러 단계로 나누는 방법은 데이터베이스뿐 아니라 API와 이벤트에도 적용할 수 있습니다. 소프트웨어 설계와 리팩터링 분야에서 널리 알려진 마틴 파울러(Martin Fowler)는 이를 확장(expand), 이동(migrate), 축소(contract) 단계로 설명합니다.

확장: 새 컬럼이나 필드를 추가하되 이전 코드가 이를 몰라도 동작하도록 만듭니다. 이 단계에서는 기존 필드를 삭제하거나 의미를 바꾸지 않습니다.
호환 코드 배포: 이전 형식과 새 형식을 모두 읽고 쓸 수 있는 코드를 먼저 적용합니다. 필요한 경우 두 필드에 함께 값을 기록합니다.
데이터 전환: 기존 데이터를 새 구조로 옮기고, 이미 발행된 이벤트도 새 소비자가 처리할 수 있는지 확인합니다. 데이터가 누락되지 않았는지, 두 형식의 값이 일치하는지도 살펴봅니다.
이전 형식 사용 종료: 이전 앱과 서버, 외부 연동 시스템, 이벤트 소비자가 더 이상 기존 형식을 사용하지 않는지 확인합니다. 새 버전의 배포가 끝났다는 사실만으로는 부족합니다.
정리: 기존 형식을 사용하는 대상이 없다는 사실을 확인한 뒤 이전 필드와 호환 코드를 제거합니다. 제거 조건과 시점을 정하지 않으면 임시로 넣은 코드가 계속 남아 서비스가 복잡해질 수 있습니다.

이 순서의 핵심은 새 구조를 먼저 만드는 데 있지 않습니다. 이전 구조를 사용하는 상대가 남아 있는 동안에는 그 구조를 지워서는 안 된다는 데 있습니다.

호환성은 언제 끝내도 될까요?

AI를 예로 들면, 모델들도 지원 종료 시점을 미리 공유합니다. Google은 Gemini API 모델별 종료 일정을 공식 문서로 안내하고 있습니다.

<출처: 구글 Gemini API 공식 문서>

새로운 모델로 이동할 시간을 사용자에게 제공한다는 점에서, AI API 역시 일정 기간의 호환성을 전제로 운영된다고 볼 수 있습니다.

호환 기간을 정하지 않으면 임시 코드가 영구 코드가 됩니다. 반대로 종료 조건을 미리 정해 두면, 호환성을 유지하는 일과 오래된 규격을 정리하는 일을 하나의 변경 계획 안에서 다룰 수 있습니다.

AI에게 코드를 맡겨도, 호환성까지 맡길 수는 없습니다

따라서 AI에게 구현을 요청할 때는 변경할 코드만 설명해서는 부족합니다. 아직 이전 형식을 사용하는 코드가 남아 있는지, 기존 데이터와 이벤트가 다시 처리될 수 있는지, 새 형식과 이전 형식을 언제까지 함께 지원할지까지 전달해야 합니다.

AI는 코드에서 변경 지점과 테스트 사례를 빠르게 찾을 수 있습니다. 하지만 코드 밖에 남아 있는 의존성과 지원 종료 시점까지 스스로 알 수는 없습니다. 호환성은 AI가 자동으로 보장하는 기능이 아니라, 사람이 설계하고 검증해야 할 조건입니다.

코드는 오늘 바꿀 수 있어도, 이미 배포된 코드와 데이터는 오늘 바뀌지 않습니다. 하위 호환성은 그 시간차를 안전하게 설계하는 일입니다.

마치며: 변경보다 어려운 것은 전환입니다

하위 호환성을 생각하다 보면 결국 하나의 질문으로 돌아오게 됩니다. 새로운 코드를 만들 수 있는가가 아니라, 기존 코드와 새로운 코드가 함께 존재하는 시간을 어떻게 지나갈 것인가입니다.

서버를 배포하는 순간에도 이전 인스턴스가 남아 있을 수 있고, API를 변경한 뒤에도 기존 클라이언트는 계속 요청을 보낼 수 있습니다. 이벤트 규격을 바꿔도 과거에 발행된 메시지는 다시 처리될 수 있습니다. 새로운 버전이 준비됐다는 사실과 이전 버전을 제거해도 된다는 사실은 같지 않습니다.

AI는 이런 변경을 이전보다 훨씬 빠르게 구현해 줄 수 있습니다. 그러나 어떤 시스템이 아직 이전 규격에 의존하고 있는지, 얼마나 오래 함께 지원해야 하는지, 언제 제거해도 되는지는 결국 운영 환경을 이해하는 사람이 판단해야 합니다.

그래서 하위 호환성은 오래된 코드를 남겨 두는 기술이라기보다 변화가 시스템 전체에 도달할 때까지의 시간을 설계하는 기술에 가깝습니다. 코드는 빠르게 바꿀 수 있습니다. 중요한 것은 그 변화를 받아들일 준비가 되지 않은 대상까지 함께 바꾸려 하지 않는 것입니다.

*이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.

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AI 에이전트 브라우저를 따로 써야 할까? ego(lite) 사용기

AI 에이전트에게 웹 자료 조사를 맡기거나 로그인한 서비스의 내용을 확인하게 하면, 결국 브라우저를 어떻게 다룰 것인지가 문제가 됩니다. 브라우저는 이미 열려 있고 사람도 계속 사용하고 있는데, 에이전트가 같은 화면에서 새 탭을 띄우고 페이지를 이동하기 시작하면 작업 흐름이 쉽게 끊깁니다. 에이전트 전용 크로미움 브라우저를 따로 두는 방법도 있지만, 대부분 로그인과 세션을 다시 관리해야 합니다.

저도 처음에는 평소 쓰던 크롬과 별도의 크로미움 브라우저로 이 문제를 해결했습니다. 그러나 작업이 늘수록 로그인은 자주 풀렸고, 어떤 일을 하다 열린 탭인지 알기 어려운 여러 페이지들이 계속 쌓였습니다. 조사를 한 번 맡길 때마다 브라우저 상태까지 함께 관리해야 하니, 자동화로 줄인 시간만큼 다른 관리 업무가 생기는 기분이었습니다.

이 불편 때문에 최근 일주일 동안 ego(lite)를 사용해 봤습니다. 아직 사용 기간은 짧지만, 어떤 상황에서 편했고 어떻게 요청해야 쓸모가 커지는지는 조금씩 분명해졌습니다. 이 글에서는 ego(lite)가 무엇인지 소개한 뒤, 제가 기존 브라우저에서 옮겨온 이유와 실제 사용 방식, 그리고 지금까지 확인한 한계를 정리해보겠습니다.

미리 요점만 콕 집어보면?

ego(lite)는 사람이 브라우저를 쓰는 동안 AI 에이전트도 별도의 공간에서 웹 작업을 진행할 수 있게 만든 크로미움 기반 브라우저입니다.
로그인된 사이트에 접근하기가 편해졌고, 에이전트가 별도의 작업 공간에서 움직이므로 저는 하던 일을 이어갈 수 있었습니다.
현재는 mac에서 AI 에이전트에게 웹 작업을 자주 맡기는 사람에게 더 알맞은 도구이며, 안정성이 중요한 변경 작업에는 사람의 최종 확인이 필요합니다.

ego(lite)란?

ego(lite)는 사람이 브라우저를 쓰는 동안 AI 에이전트도 별도의 공간에서 웹 작업을 진행할 수 있게 만든 크로미움 기반 브라우저입니다. 공식 문서에서는 이 공간을 스페이스(Space)라고 부릅니다. 스페이스는 새 브라우저 창이나 별도 크롬 프로필, 클라우드 세션이 아니라 같은 ego(lite) 프로세스 안에 만들어지는 작업별 격리 공간입니다.

<출처: ego(lite) 공식 다운로드 페이지>

1) 다시 로그인할 필요가 없는 세션

웹 자동화를 시작할 때 의외로 시간이 많이 드는 부분은 로그인입니다. 에이전트가 별도 환경에서 브라우저를 실행하면 사용자가 이미 로그인한 사이트도 처음부터 인증해야 할 때가 있습니다. 아이디와 비밀번호를 입력하는 것에서 끝나지 않고, 2단계 인증이나 사람 확인 절차가 이어지기도 합니다. 세션이 풀리면 다음 작업에서 같은 과정을 반복해야 합니다.

각 스페이스에는 자체 쿠키와 저장소가 있지만, ego(lite)에 이미 로그인한 사이트라면 에이전트가 보통 로그인 후 페이지로 바로 이동할 수 있습니다. 별도 프로필을 복사하거나 쿠키를 옮길 필요가 없습니다. 제가 일주일 동안 사용하면서 가장 편하다고 느낀 지점이 바로 이 부분인데요, 기존에는 로그인 페이지에서 작업이 멈출 때마다 제가 인증한 뒤 다시 이어 달라고 해야 했지만, ego(lite)로 옮긴 뒤에는 브라우저를 준비하는 과정이 눈에 띄게 줄었습니다.

2) 화면을 방해하지 않는 백그라운드 작업

일반 브라우저에서 자동화를 실행할 때는 에이전트가 새 탭을 열거나 현재 페이지를 이동하면서 제가 보고 있던 화면과 충돌하는 경우가 자주 발생합니다. 마우스와 키보드가 움직이는 computer use를 사용하고 있다면, 더욱이 다른 작업을 계속하기가 어려워집니다. 잠깐 자료를 읽거나 코드를 작성하려 해도 브라우저가 어디로 이동할지 신경 쓰게 되죠.

공식 문서에 따르면 에이전트가 스페이스에서 작업하는 동안 사용자의 현재 페이지와 마우스, 포커스는 그대로 유지됩니다. 저도 다른 창에서 자료를 읽거나 코드를 쓰는 동안 에이전트에게 사이트 확인을 맡길 수 있었습니다. 실제로 써보니 작업 속도보다 에이전트가 일하는 동안 저도 다른 일을 계속할 수 있다는 점이 더 크게 느껴졌습니다. 이전에는 에이전트가 브라우저를 사용하는 동안 화면이 바뀔 수 있어 일이 끝날 때까지 기다렸지만, ego(lite)에서는 작업을 맡겨 둔 채 다른 일을 하면 됩니다.

3) 작업 공간 단위의 탭 정리

탭이 쌓이는 문제는 처음에는 대수롭지 않게 보였습니다. 그러나 자료 조사, 문서 확인, 관리자 페이지 점검 같은 일을 여러 번 맡기면 관련 페이지가 한 창에 섞이게 됩니다. 어느 탭이 결과물이고 어느 탭이 중간 확인용인지 구분하기 어려워지게 되죠. 하나씩 닫다 보면 남겨야 할 페이지까지 닫을까 봐 다시 내용을 확인하게 됩니다.

스페이스는 작업이 끝난 뒤에도 에이전트가 방문한 페이지와 수행한 일을 검토할 수 있도록 탭을 기본적으로 남겨 둡니다. 필요 없다면 작업 공간 전체를 닫고, 결과를 확인해야 한다면 해당 페이지만 남길 수 있습니다. 탭이 저절로 사라지는 것은 아니지만, 작업별로 묶여 있어 정리할 범위가 분명합니다.

<출처: ego(lite) 공식 문서>

크롬과 크로미움을 쓰며 불편했던 점

크롬과 크로미움으로도 에이전트에게 웹 작업을 맡길 수 있었지만, 작은 불편이 반복되면서 흐름을 바꿀 필요가 생겼습니다.

1) 브라우저를 나눠도 남은 세션 관리

처음에는 제가 쓰는 크롬과 에이전트가 쓰는 크로미움을 분리했습니다. 화면 충돌을 피하기에는 괜찮은 방법이었지만, 두 브라우저는 로그인 상태가 서로 달랐습니다. 크롬에서 이미 로그인한 사이트도 크로미움에서는 다시 로그인해야 했고, 한동안 사용하지 않은 서비스는 세션이 풀려 있었습니다.

이 상황에서는 “이 페이지를 확인해 달라”는 간단한 요청도 바로 시작되지 않습니다. 에이전트가 로그인 화면에서 멈추면 제가 크로미움 창을 찾아 인증한 뒤, 다시 작업을 이어 달라고 말해야 했습니다.

2) 작업 구분 없이 쌓인 탭

별도의 크로미움 창을 에이전트용으로 정해 두어도 탭은 계속 같은 곳에 추가됩니다. 오늘 조사한 페이지와 어제 확인한 관리자 화면이 함께 남고, 새 작업은 그 옆에서 시작됩니다. 에이전트가 작업을 잘 마쳐도 탭 정리는 결국 사람의 몫이었습니다.

필요한 정보를 가져오는 데서 끝나는 것이 아니라, 사용한 브라우저 상태까지 정리되어야 작업 하나가 끝난 것이라고 생각합니다. ego(lite)의 작업 공간은 이 경계를 브라우저 안에 만들어 줬습니다. 무엇을 위해 연 탭인지 작업 단위로 묶이고, 완료한 뒤 정리하기도 쉬웠습니다.

일주일 써보며 바뀐 작업 방식

사용 기간이 일주일 정도라 장기간의 안정성을 평가하기는 어렵습니다. 다만 브라우저를 준비하고 치우는 일이 줄었고, 에이전트에게 요청하는 방식도 조금 달라졌습니다.

참고로 ego 브라우저는 CLI 환경 뿐만 아니라 아래와 같이 데스크톱 앱 환경에서도 아주 간편하게 사용할 수 있습니다.

<출처: ego(lite) 공식 문서>

1) 먼저 정해 둔 작업의 종료 조건

예전에는 “이 주제를 조사해 줘”처럼 해야 할 일만 전달했습니다. 지금은 결과를 어떻게 남기고 브라우저를 어떻게 정리할지도 함께 요청합니다. 예를 들어 자료의 출처와 요약을 정리하고, 최종적으로 확인해야 할 페이지만 남긴 뒤 나머지 탭은 닫아 달라고 말합니다. 이렇게 하면 조사가 끝난 다음 제가 여러 탭을 다시 훑지 않아도 됩니다.

작업의 끝을 정하면 에이전트가 어디까지 진행해야 하는지 분명해집니다. 스페이스의 탭은 검토를 위해 남으므로, 저는 확인할 페이지만 남길지 작업 공간 전체를 닫을지 종료 조건에 함께 적습니다.

2) 확인과 변경의 분리

로그인된 사이트를 사용할 수 있으면 에이전트가 할 수 있는 일도 많아집니다. 그만큼 요청의 범위를 분명하게 정하는 일이 중요합니다. 저는 우선 페이지를 읽고 수치를 확인하는 작업과, 버튼을 눌러 실제 상태를 바꾸는 작업을 구분합니다. 조회가 목적이라면 “내용만 확인하고 수정하거나 제출하지 말아 달라”고 요청합니다.

설정을 바꾸거나 게시물을 올리는 것처럼 결과가 남는 작업은 사람이 마지막 단계에서 확인하는 편이 좋습니다. ego(lite)가 로그인 문제를 줄여 주더라도, 어떤 변경까지 허용할지 판단하는 일은 별개입니다.

접근이 편해질수록 에이전트가 해도 되는 일과 사람이 직접 결정할 일을 미리 나누어야 합니다.

3) 사람이 필요한 순간의 제어권 전환

2차 인증이나 캡차가 나타나면 에이전트가 멈추고 제어권을 사람에게 넘길 수 있습니다. 공식 문서는 SMS·이메일 코드, QR 코드 로그인, 하드웨어 보안 키뿐 아니라 결제와 주문, 송금, 환불, 게시·삭제·대량 수정처럼 되돌리기 어려운 작업도 사람이 개입할 대상으로 안내합니다. 저는 이런 단계가 나오면 필요한 조작만 직접 마친 뒤 에이전트에게 다시 맡깁니다.

(좌)사람이 권한을 가져간 화면, (우)ai가 권한을 가져간 화면 <출처: 작가 캡처>

저는 이 방식을 에이전트가 실패했을 때의 예외 처리라기보다 역할을 나누는 방법으로 보고 있습니다. 반복적인 탐색과 확인은 에이전트가 진행하고, 보안 절차나 최종 판단은 사람이 맡습니다. 사람과 에이전트가 한 브라우저를 함께 쓴다는 설명도 실제로는 이 과정에서 이해하기 쉬웠습니다.

ego(lite)를 유용하게 쓰는 방법

제가 써보며 유용하다고 느낀 방식은 에이전트에게 작업 단위와 권한, 종료 상태를 함께 알려 주는 것이었습니다.

1) 목적이 드러나는 작업 공간 이름

“브라우저 작업”처럼 넓은 이름보다 “경쟁 서비스 가격 확인”, “게시글 참고 자료 조사”처럼 목적이 드러나는 이름이 좋습니다. 같은 주제의 후속 확인이 생기면 기존 작업 공간을 다시 사용하고, 전혀 다른 일은 새 공간에서 시작합니다. 그러면 탭 목록만 봐도 어떤 맥락에서 열린 페이지인지 파악하기 쉽습니다.

2) 결과물과 남길 탭까지 포함한 요청

자료 조사를 맡길 때는 결과를 표로 정리할지, 링크와 함께 요약할지, 화면 캡처가 필요한지 먼저 정합니다. 작업을 마친 뒤 어떤 페이지를 남겨야 하는지도 적어 둡니다. 직접 검토할 페이지가 없다면 작업 공간을 닫고, 결과 화면을 봐야 한다면 해당 탭만 남기도록 요청합니다.

이렇게 요청하면 브라우저 탭이 결과물의 대체물이 되는 상황을 피할 수 있습니다. 정보는 글이나 표로 전달받고, 브라우저에는 사람이 확인해야 할 화면만 남습니다. 제가 기존 크로미움 환경에서 겪었던 탭 누적 문제도 이 원칙을 적용하면서 줄었습니다.

3) 읽기 전용 범위 설정

관리자 페이지나 업무용 서비스에서는 조회와 변경의 차이가 큽니다. “이번 작업은 읽기 전용”이라고 정해 두면 에이전트가 확인 과정에서 버튼을 잘못 눌러 상태를 바꾸는 위험을 낮출 수 있습니다. 변경이 필요하다면 어느 단계까지 진행하고 어디에서 사람의 확인을 기다릴지 요청에 포함합니다.

4) ego(lite)가 잘 맞는 웹 작업

로그인이 필요 없는 페이지 하나를 잠깐 찾는 일이라면 익숙한 브라우저나 간단한 검색으로도 충분합니다. ego(lite)는 로그인된 여러 사이트를 오가거나, 조사하는 동안 제가 다른 작업을 계속해야 하거나, 작업마다 탭을 분리해 관리하고 싶을 때 더 유용했습니다. 도구를 바꾸는 데에도 적응 비용이 있으므로 반복되는 불편이 있는 작업부터 옮기는 편이 좋습니다.

아직 확인해야 할 한계

현재 ego(lite)는 mac 전용이기 때문에 window 환경에서는 사용이 불가능합니다. 또한, 이름처럼 아직 lite 버전이라 완성 단계의 도구는 아닙니다.

로그인 상태를 재사용하는 편리함은 권한 관리와 함께 생각해야 합니다. 공식 문서도 “읽기 전용, 수정하지 마세요” 또는 “제출하기 전에 중지하고 확인하세요”처럼 경계를 미리 정할 수 있다고 안내합니다. 저는 읽기만 할 작업인지, 입력은 가능하지만 제출 전 멈출 것인지, 변경까지 허용할 것인지 요청에 적습니다.

기능이나 사용 방식이 바뀔 가능성도 있어 저는 자료 조사와 상태 확인처럼 되돌릴 일이 적은 작업부터 맡기고, 최종 결과는 직접 검토합니다.

마치며

크롬과 크로미움을 함께 쓰던 때에는 에이전트가 웹 작업을 시작할 수 있도록 로그인 상태를 맞추고, 끝난 뒤에는 쌓인 탭을 정리해야 했습니다. 하나씩 보면 작은 일이지만, 요청할 때마다 반복되니 브라우저 관리 자체가 새로운 업무가 됐습니다.

ego(lite)를 일주일 동안 사용한 뒤에는 이 관리 부담이 줄었습니다. 로그인된 사이트에 접근하기가 편해졌고, 에이전트가 별도의 작업 공간에서 움직이므로 저는 하던 일을 이어갈 수 있었습니다. 작업이 끝난 뒤 관련 탭을 공간 단위로 정리할 수 있다는 점도 제 사용 방식과 잘 맞았습니다.

다만 현재는 mac에서 AI 에이전트에게 웹 작업을 자주 맡기는 사람에게 더 알맞은 도구입니다. 로그인 없이 공개 페이지를 가끔 찾는 정도라면 차이를 크게 느끼지 못할 수 있고, 안정성이 중요한 변경 작업에는 사람의 최종 확인이 필요합니다. 저는 당분간 자료 조사와 로그인된 페이지의 읽기 작업을 중심으로 계속 사용할 예정입니다.

*이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.

요즘IT에서 AI 고수들의 ‘로컬앱 자랑대회’를 엽니다.
10/6(화) 저녁 7시. 온라인, 오프라인 동시 진행
➡️ 요즘IT 빌더나잇 온라인 신청하러 가기

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[참가 모집] AI로 만든 업무 도구 자랑대회 얼른 신청하세요!

AI로 뭔가를 만든다고 해서 꼭 거창한 서비스를 만들 필요는 없습니다. 매번 반복하는 일을 조금 줄이거나, 귀찮았던 업무 하나를 자동화하거나, 나와 우리 팀에게 필요한 기능을 직접 만들어 쓰는 것만으로도 충분하죠. 요즘IT는 이번 ‘빌더나잇: 로컬앱 자랑대회’를 통해 이렇게 자신과 팀의 업무를 위해 만든 도구들을 소개합니다. 외부에 배포하거나 많은 사용자를 모으기 위한 서비스는 아니지만, 매일의 업무를 조금 더 편하게 만들기 위해 직접 만든 도구들인데요.

이번에 발표하게 된 네 팀은 회의록 데이터를 3년 넘게 쌓아 온 UX 디자이너부터, 식대 정산을 도구로 만든 UI/UX 기획자, 자잘한 반복 업무마다 앱을 하나씩 만들어 온 AX팀 총괄, 그리고 담당자가 없는 일을 도구로 채워 온 작은 제품팀입니다. 네 팀이 만든 도구는 모두 외부에 배포된 적은 없지만, 각자의 회사에서 실제 업무에 활용되고 있죠.

바로 다음 주인 10월 6일 화요일 저녁 7시, 선정된 네 팀이 직접 무대에 올라 어떤 문제에서 출발해 무엇을 만들었는지, 그리고 그 도구가 실제 업무를 어떻게 바꿨는지 이야기합니다.

다른 사람들은 AI로 어떤 업무 도구를 만들었는지 궁금하다면, 이번 데모 데이에 함께해 주세요.

오프라인 현장과 온라인 중계로 모두 만나볼 수 있습니다. 지금부터 네 팀이 준비한 이야기를 먼저 소개해 드릴게요.

발표 1. 업무기록 think-tank

발표자:조은혜 / CyberLogitec EUT(Enterprise UX Team)

회의록과 업무 문서를 아무리 쌓아 두어도, 지난 결정을 내린 이유를 찾으려면 파일을 하나씩 열어봐야 했습니다. 조은혜 님은 이 문제를 해결하기 위해 3년에 걸쳐 회의록과 업무 요청, 참고 자료를 한곳에 자동으로 모으고 Claude가 분류하는 체계를 만들었습니다. 그 결과 히스토리를 추적하는 시간은 5분 이내로, 연말 보고서를 작성하는 시간은 1시간 이내로 줄었습니다.

이런 이야기를 들을 수 있어요: 흩어진 업무 기록을 어떻게 한곳에 모았는지, 3년 동안 체계를 운영하면서 무엇이 달라졌는지
이런 분께 추천해요: 쌓아 둔 문서에서 필요한 맥락을 찾지 못해 고민하시는 분

발표 2. ZAL: 잘먹, 잘먹이

발표자:정윤희 / (주)다음정보시스템즈 개발본부, UI/UX 기획

회사에서 점심 식대를 정산하려면 종이 영수증을 챙기고, 휴가와 공휴일을 일일이 대조해 수기로 계산해야 했습니다. 정윤희 님은 이 업무를 디지털 영수증만 올리면, AI OCR이 항목을 추출하고 한도까지 자동으로 산출하는 도구로 바꿨습니다. 그 결과 관리자와 직원 모두 식대 정산에 드는 시간이 80% 이상 줄게 됐습니다.

이런 이야기를 들을 수 있어요: 관리자와 직원이 함께 쓰는 정산 도구를 어떻게 설계했는지, 기획자의 관점에서 본 업무 자동화
이런 분께 추천해요: 누구나 불편하지만 아무도 바꾸지 않던 사내 업무를 개선하고 싶으신 분

발표 3. 도구 4종: OhMyVoice · OhMyBrush · OhDuck · Signa

발표자:오규성 / LG CNS 공정품질AX팀 총괄

회의록 정리, 화면 강조, 시스템 모니터링, 메일 서명 제작처럼 매일 반복되지만 따로 해결할 생각은 하지 않던 업무들이 있습니다. 오규성 님은 이런 업무를 하나씩 해결하는 로컬앱 4종을 만들었습니다. 그 결과 회의록을 수기로 정리하던 시간이 월 약 10시간 줄었고, 화면을 강조하는 데 걸리던 시간은 10초대에서 3초로 줄었으며, 컴퓨터 과부하의 원인도 2초 이내에 파악할 수 있게 되었습니다.

이런 이야기를 들을 수 있어요: 작은 불편을 발견하고 도구로 만들기까지의 과정, 도구 여러 개를 동시에 만들고 쓰는 방법
이런 분께 추천해요: 거창한 프로젝트보다 당장 내일 업무부터 바꿔 보고 싶으신 분

발표 4. 일 줄이려다 일 늘린 AI 정착기

발표자:김고은(UI/UX 디자이너) · 이창석(AI 연구원) · 함정우(개발자) / 테서 연구개발팀

팀을 위해 만든 도구인데 아무도 쓰지 않았던 경험, 있으신가요? 작은 제품팀에는 누군가는 해야 하지만 담당자는 정해지지 않은 일이 쌓입니다. 테서 연구개발팀은 그런 일마다 도구를 만들었지만, 한 번에 자리 잡은 도구는 많지 않았습니다. 같은 도구를 몇 번씩 다시 수정하고 만들고 나서야, 진짜 어려운 일은 도구를 만드는 것이 아니라 팀이 쓰게 만드는 것이라는 점을 알게 됐습니다.

이런 이야기를 들을 수 있어요: 어떤 도구가 왜 쓰이지 않았는지, 그리고 그 도구를 어떻게 팀이 매일 쓰는 도구로 바꿨는지
이런 분께 추천해요: 사내 도구를 만들었지만 팀에 정착시키지 못해 고민하셨던 분

※ 실제 발표에서 세부 내용은 변경될 수 있습니다.

행사 정보

일시: 2026년 10월 6일(화) 저녁 7시
장소: 현장 참가(위워크 선릉 3호점) / 온라인(ZOOM 웨비나)
진행 방식: 오프라인 현장(총 50명)에서 진행하며, 온라인은 줌으로 동시에 송출합니다.
참가비: 무료
현장 참가 안내: (현장 신청은 마감되었습니다! 감사합니다.)

참가 신청

아래 링크에서 참가자 정보를 입력한 뒤 제출합니다.
➡️ 참가 신청하기
행사 전에 Zoom 접속 링크를 등록하신 이메일로 발송합니다. (제출하기 전에 꼭 메일 주소를 한 번 더 확인해 주세요!)
오프라인 참가를 신청하고 선정되신 분께는 행사 전에 개별로 안내해 드립니다.

참가자 혜택

현장 참가자께는 노션 굿즈와 간단한 다과를 제공합니다.
현장에서는 발표가 끝난 뒤 발표자, 다른 참가자와 직접 이야기를 나눌 수 있는 네트워킹 시간이 마련되어 있습니다. 발표에서 궁금했던 점을 발표자에게 직접 물어보세요.
오프라인으로 참가하기 어려우신 분들도 온라인 중계로 발표를 들으실 수 있습니다.

이번 빌더나잇에서 소개하는 도구들은 외부에 배포된 적도, 코드를 공개할 수도 없습니다. 하지만 모두 누군가의 불편에서 시작해 실제 업무에서 매일 쓰이고 있는 도구들입니다. 네 팀의 이야기를 통해, AI로 내 업무를 어디까지 바꿀 수 있을지 여러분의 가능성을 확인해 보세요!

▼ 빌더나잇 로컬앱 자랑대회 참가 신청은 아래 링크에서!

➡️ 빌더나잇 온라인 신청하러 가기

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Codex에 앱스토어 1위 게임 만들라 했더니, 진짜 1위 했다

[바이브코더스] ‘야구 못하면 또 환생함: 투수 키우기’ 게임으로 다시 앱스토어 1위 한, 김솔 님 인터뷰

지난 2월, 바이브 코딩으로 만든 육아 기록 앱 ‘Pieceful’로 앱스토어 1위를 기록한 김솔 님의 이야기를 기억하시나요? 전직 외과 의사에서 전업주부이자 1인 개발자로 변신해, 생애 첫 앱을 출시하고 수익화까지 이뤄낸 과정을 공유하며, 많은 분들의 관심을 받았습니다.

그리고 반년 만에 김솔 님을 다시 만났습니다. 그 사이에 새롭게 만든 앱의 종류도, 갯수도 늘어 있었는데요. 육아와 기록을 위한 앱을 넘어, 이제는 게임까지 만들고 있었죠. 그중에서도 ‘야구 못하면 또 환생함: 투수 키우기’ 게임은 한국 앱스토어 스포츠 유료 앱에서 1위까지 올랐습니다.

사실 흥미로운 점은 앱스토어 결과만이 아닌데요. 김솔 님은 이번 게임을 만들며 기획부터 디자인, 개발, 테스트, 앱스토어 등록까지 AI의 역할을 더욱 넓혔다고 합니다. 심지어 개발 중 “앱스토어 유료 게임 1위를 만들어줘”라는 프롬프트의 목표를 계획에서 현실로, AI와 함께 이루게 된 것이죠. 이번 인터뷰에서는 첫 앱을 성공시킨 이후 어떤 변화가 있었는지, 그리고 AI로 게임을 만드는 과정부터 수익화, 또 AI 시대에 사람이 해야 할 역할까지 다시 한 번 진솔한 이야기를 나눠봤습니다.

김솔 님 <출처: 김솔 Thread>

Part 1. 새로운 앱을 만들다

Q. 안녕하세요, 김솔 님. 지난 인터뷰 이후 반년 정도가 지났어요. 그 사이에 많은 앱을 더 만드셨더라고요. 어떤 계기로 계속 앱을 만들게 됐는지 궁금합니다.

안녕하세요, 김솔입니다. 지난 인터뷰에서는 ‘Pieceful’을 제 첫 번째 앱으로 소개해 드렸는데요. 생각보다 많은 분들이 좋아해주셨어요. 그러면서 저도 조금 자신감이 생겼죠. 그 이후에도 계속해서 앱들을 만들어야겠다고 생각했고요. 제가 주로 육아를 하다 보니, 자연스럽게 생활하면서 겪는 문제들을 해결하고자 아이디어를 앱으로 만드는 것 같아요.

제 아이가 유치원에 갈 시기가 되면서 주변 유치원을 찾아보느라 ‘우리동네 유치원’을 만들었고, 최근에는 윤슬이가 식탁에서 밥을 먹다가 자꾸 돌아다니길래 ‘윤슬 타임’이라는 유아용 타이머 앱도 만들었습니다. 이외에도 Pieceful 앱을 운영할 때 받은 피드백들을 반영하고 기록하면서, 메모하는 기능에 좀 더 집중한 ‘별말’이라는 앱도 만들게 됐습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 생각하다 보면, 앱으로 만들고 싶다는 동기로 이어지는 것 같습니다.

김솔님이 지금까지 개발한 앱들 <출처: 앱스토어>

Q. 최근에는 게임 앱까지 만드셨어요. 어떻게 새로운 장르에 도전하게 되셨나요?

원래 게임을 정말 좋아했어요. 어렸을 때 아버지가 TV에 연결하는 게임기를 사주셨는데, 그때부터 중학생 때까지 거의 매일 게임을 했던 것 같아요. PC방에서 밤을 새운 적도 많았고, 대학생 때도 게임이 주된 취미였어요. 그런데 아이를 낳은 뒤에는 게임할 시간이 정말 없더라고요. 제 아이가 지금 만 네 살이 넘었는데, 거의 4년 넘게 게임을 하지 않았죠.

사실 막연하게 언젠가는 게임을 직접 한번 만들어보고 싶다는 생각은 있었는데, 올해 7월쯤 Fable이랑 GPT 5.6 Sol 같은 좋은 모델들이 나왔어요. 또 최근 들어 AI로 게임을 만드는 사람이 많아지는 걸 보면서 ‘나도 한번 만들어 볼까?’라는 생각으로 게임 개발에 도전하게 됐습니다.

Part 2. ‘야구 못하면 또 환생함: 투수 키우기’ 게임을 만들다

Q. 이번에 출시한 ‘야구 못하면 또 환생함: 투수 키우기’는 어떤 게임인가요?

기본적으로 한 명의 고등학생 투수를 키우는 육성 시뮬레이션 게임이에요. 고등학생 투수의 능력치를 계속 강화하면서 키워 나가고, 나중에 프로 선수가 지명되게 하는 게 목표죠. 만약 프로 지명에 실패하더라도 ‘환생’이라는 시스템을 통해 처음으로 돌아간 뒤, 이전보다 능력치를 강화해서 다시 육성할 수 있습니다. 시뮬레이션 게임이지만, 사용자가 직접 조작해서 공을 던질 수도 있어요. 특히 아이폰의 햅틱 기능을 활용해서 공을 던질 때 긴장감이나 일종의 ‘손맛’을 느낄 수 있도록 만들었습니다.

야구못하면 또 환생함: 투수키우기 게임앱 <출처: 앱스토어>

Q. ‘프로 지명에 실패하면 환생한다’는 설정이 독특해요. 이것도 AI가 제안한 아이디어인가요?

게임의 아이디어는 대부분 제가 생각했어요. 제가 야구를 좋아하다 보니, 소셜 미디어 같은 곳에서 야구 관련 콘텐츠를 흥미롭게 보거든요. 최근에는 개인 개발자분들이 만든 야구 게임도 많이 올라오더라고요. 저도 여러 개 해봤는데 재미있으면서도 한편으로는 ‘내가 만들면 조금 더 재밌지 않을까?’라는 생각이었죠.

물론 처음부터 지금 같은 게임을 만들려고 한 건 아니에요. 원래는 모바일도 아니고, Steam에 출시할 야구 시뮬레이션 게임을 만들어 보겠다는 큰 포부를 가지고 있었어요. 그러다 문득 반복해서 플레이하면서 성장하는 로그라이크(Roguelike) 요소를 야구에 넣어도 재밌겠다고 생각했죠. 찾아보니 제가 생각한 형태의 야구 게임은 거의 없어서, ‘이거 괜찮겠는데?’ 했어요. 제목도 그때 정했어요. 웹소설이나, 웹툰 제목처럼 눈에 띄는 이름을 붙이고 싶어서 ‘야구 못하면 또 환생함’이라고 지었죠. 콘셉트와 이름이 정해지고 나니, 오히려 그때부터는 개발이 수월해졌던 것 같아요.

*로그라이크(Roguelike): 플레이어가 게임 속에서 죽으면 모든 것을 잃고 처음부터 다시 시작해야 하는, 반복 플레이 중심의 독특한 비디오 게임 장르

Q. 게임은 결국 ‘재미’가 중요하잖아요. 재미를 설계하면서 가장 고민했던 부분이 있나요?

사실 제가 게임을 다 만들고 나서 플레이를 하면 할수록, 오히려 ‘이거 재미없는 것 같은데?’’라는 생각이 들었어요. 제가 개발하면서 너무 많이 플레이해서 그런건지, 아니면 정말 게임을 잘 못 만든 건지는 모르겠지만요.

더 잘 만들고 싶은 마음에 처음 게임 엔진도 사용해 봤는데, 제가 원하는 대로 잘 만들기가 쉽지 않더라고요. 결국 이 게임은 별도의 게임 엔진보다는 iOS 네이티브 기반으로 만들어서, 대신 복잡한 움직임이나 그래픽보다는 아이폰이 제공해 줄 수 있는 경험에 집중하려고 했어요.

대표적인 게 햅틱인데요. 직접 투구할 때 진동을 활용해서 손맛을 느끼도록 하는 것이 제가 생각한 재미 요소 중 하나였죠. 앞서 말한 로그라이크(Roguelike) 요소를 야구에 넣는 것도 재밌을 것 같았고요. 그런데 완성했을 때 자신이 없어서 사실 반쯤 포기한 상태였어요. 그래도 여기까지 만들었으니, 앱스토어에는 올려 보자는 마음으로 출시했습니다. 출시 후 제 생각보다 반응이 좋아서 좀 놀랐고요.

Part 3. “App Store 1위 게임을 만들어줘” AI와 함께 만든 여정

Q. 링크드인에 “코덱스한테 앱스토어 1위 게임을 만들어 달라고 하면 정말 만들 수 있을까?”라는 글을 올리셨죠. 정말 그 문장을 시작으로 시작하셨나요?

사실 “App Store 1위 게임을 만들어줘”가 첫 프롬프트였던 건 아니에요. 어느 정도 앱을 완성한 다음 Codex에 목표를 설정하면서, “유료 게임으로 출시할 건데 App Store 1위를 할 수 있도록 만들어줘”라고 요청했죠. 그랬더니 Codex가 나름대로 정량적인 평가 기준을 만들고, 현재 게임이 몇 점인지 평가하면서 부족한 부분을 하나씩 개선하더라고요.

제가 앱을 만들 때 저만의 노하우가 하나 있는데요. 바로 Codex에서 개발을 시작하지 않는 거예요. 먼저 ChatGPT와 함께 기획을 굉장히 구체적으로 만들어요. 예를 들어, “이런 야구 시뮬레이션 게임을 만들고 싶은데, 같이 기획서를 만들어보자. 나를 인터뷰해 줘”라고 시작합니다. 그러면 AI가 저한테 계속 질문을 던지고 게임을 누구를 대상으로 만들건지부터 기능, 플레이 방식, 수익화까지 하나씩 물어보죠.

많을 때는 정말 수십 개의 질문을 받을 때도 있는데요. 그 질문에 대답하다 보면, 머릿속에서 막연하게 생각한 아이디어가 구체적인 기획서가 되더라고요. 그래서 저는 앱 개발 단계에서 기획의 중요성이 90% 이상이라고 생각해요.

“앱스토어 1위 게임 만들어줘” 프롬프트 인사이트 글 <출처: 김솔님 링크드인 포스트>

Q. 개발뿐만 아니라 기획, 디자인, 아이콘, 테스트, 앱스토어 등록까지 AI로 어떻게 작업하셨나요?

기획이 끝나면 우선 ChatGPT에서 지금까지 만든 기획 내용을 문서로 정리합니다. 예를 들어, “지금까지 기획한 내용을 Zip 파일로 만들어줘”라고 요청해 작성한 MD 파일을 모두 하나의 Zip 파일로 묶습니다. 이후 이 파일을 코덱스에 전달해 내용을 읽게 한 뒤, 이를 바탕으로 디자인을 진행합니다. 이미지 생성 기능을 활용해 앱 화면을 여러 가지 콘셉트로 만들어보면서 방향을 잡고, 그 과정에서 계속 개발을 이어가요.

디자인도 바로 코드를 작성하지 않습니다. 먼저 Codex의 이미지 생성 기능을 이용해서 앱 화면을 여러 콘셉트로 만들어봐요. 그러면 제가 이미지를 보면서 “이 화면에서는 이 부분이 좋고, 다른 화면에서는 저 부분이 좋다”라고 선택할 수 있잖아요. 그걸 다시 조합해서 화면을 만들고, 마음에 드는 방향이 나오면, 디자인 시스템을 문서화합니다. 그리고 그 디자인 시스템과 레퍼런스 이미지를 기준으로 실제 UI를 만드는 식입니다.

앱을 여러 개 만들다 보니, 저도 자연스럽게 디자인 용어를 조금씩 배우게 됐어요. 구체적인 디자인 용어를 알려주면, AI도 제가 원하는 방향을 훨씬 잘 이해하는 것 같더라고요. 아이콘도 비슷한 방식으로 만들고 있습니다.

Q. 앱스토어에 등록할 스크린샷이나 테스트까지 맡길 수 있나요?

처음에는 앱스토어용 이미지도 AI 이미지 생성으로 만들었어요. 그런데 생성된 이미지가 실제 앱 화면과 조금씩 달라지는 문제가 있더라고요. 실제 앱 화면과 다르면 심사에서 문제가 될 수도 있어요. 그래서 지금은 Codex에게 시뮬레이터를 실행하고, 실제 화면의 스크린샷을 찍게 합니다. 그 스크린샷을 기반으로 앱스토어 제출 이미지를 만들고, 카피라이팅도 같이 논의해요.

테스트도 AI가 많이 하죠. 특히 게임은 테스트가 굉장히 중요한데, 지금은 iOS 시뮬레이터를 직접 조작하면서 테스트할 수 있어요. 실기계를 연결해서 확인하는 것도 가능하고요. 그래서 “전체 플로우를 테스트해 줘”라고 하면 웬만한 부분은 알아서 확인합니다. 저는 마지막에 실제 기기로 한 번 직접 확인하는 정도예요.

심사 제출도 App Store Connect API를 활용하거나, 브라우저를 조작하게 할 수 있죠. 요즘은 제가 직접 앱스토어 제출 버튼을 눌렀던 게 언제였는지 기억이 안 날 정도예요.

Part 4. 수익화: 일주일 동안 0건에서 앱스토어 1위까지

Q. ‘투수 키우기’ 게임이 한국 앱스토어 ‘스포츠 유료 게임 앱 1위’에 올랐어요. 처음 순위를 확인했을 때 어땠나요?

진짜 놀랐어요. 사실 첫 출시 이후에 마케팅 활동도 없었거든요. 그래서인지 일주일 동안 하나도 안 팔려서 ‘이건 그냥 포기해야겠다’라고 생각했죠. 그리고 일주일 후에 한 개가 팔렸습니다. 신기한 게 유료 앱이라 그런지 한 개가 팔렸는데도 차트 200위 안에는 들어가더라고요. 차트에 노출되니까 다음 날에는 40개 정도가 팔렸고, 그것만으로도 5위까지 올라갔어요. 그리고 그다음 날에는 거의 200개가 팔리면서 1위가 되었죠. 차트가 계속 올라가는 걸 보면서, ‘정말로 이게 되네?’라고 생각했어요. 신기하면서 재밌고, 기분이 좋았습니다.

앱스토어 스포츠 유료 게임 다운로드 1위 화면 <출처: 앱스트어 게임 스포츠 랭크>

Q. 보통 모바일 게임은 광고나 인앱 결제가 떠오르는데, 유료 앱으로 출시한 이유는요?

제가 모바일 게임을 플레이할 때 싫어했던 요소가 바로 게임 중간에 계속 광고가 나오거나, 추가 결제를 해야 하는 방식이었어요. 그래서 처음부터 유료화를 고려했죠. 앱스토어 소개에도 ‘인앱 광고 없음’을 강조했습니다. 저와 같은 생각을 가진 사용자가 분명히 있을 거라고 생각했어요.

수익 구조 자체도 Pieceful 앱과는 다르게 접근했어요. Pieceful 앱은 서버가 있는 앱인데, 당시에는 수익화를 거의 고려하지 않고 만들었어요. 사용자가 늘어날수록 서버 비용이 생기니까, 오히려 부담이 커질 수 있는 구조였죠. 그 경험 이후에는 서버가 꼭 필요하지 않은 앱이라면, 처음부터 서버 없이 만드는 경우가 많아졌어요. ‘투수 키우기’도 서버가 없기 때문에 판매량이 늘어난다고 해서, 운영 비용이 함께 크게 증가하는 구조가 아닙니다. 처음부터 그렇게 고려해서 설계했다는 점이 Pieceful 때와 가장 달라진 부분인 것 같아요.

Q. 수익화에 대한 성과도 알려주실 수 있나요?

현재 ‘투수 키우기’ 하나만으로 2,000건이 넘게 판매되었는데요. 하루에 100건 정도 판매될 때도 있고, 많이 판매된 날에는 200건을 넘기도 했어요. 생각보다 수익이 기대 이상이에요. 그래서 처음 1위를 하고 나서는 ‘이 정도 수익이 나온다면 게임을 여러 개 만들면 어떻게 될까?’라는 생각도 했죠. 실제로 일주일 동안 게임을 네 개 정도 만들었습니다. 그리고 현재 스포츠 유료 앱 2위에 올라 있는 ‘프로게임단 키우기’라는 게임도 제가 만든 앱이고요. 여전히 시행착오를 겪고 있지만, 여러 게임을 만들면서 어떤 게임이 반응을 얻는지 실험해 보고 있죠.

Part 5. 바이브 코딩으로 1인 개발자에서 사업가까지

Q. 첫 인터뷰 때와 비교하면 이제는 ‘운 좋게 앱 하나가 성공했다’고 보기 어려울 것 같아요. 스스로도 변화를 느끼나요?

저도 이번 게임으로 유의미한 수익이 생기면서, 그런 생각을 조금씩 하게 된 것 같아요. 사실 그전까지는 스스로도 반신반의하는 부분이 있었거든요. Pieceful 앱이 처음에는 잘됐지만, 계속 같은 수준의 수익이 발생했던 것은 아니거든요. 그래서 그 이후 다른 앱도 계속 만들고, 웹툰 같은 다른 콘텐츠도 시도했습니다. 결국 제가 조금씩 유의미한 결과를 만들 수 있었던 건 계속 시도했기 때문이 아닐까 생각해요. 하나하나의 시도가 다음 앱을 만드는 데 도움이 됐죠. 그래서 이제는 어디 가서 ‘1인 개발자입니다’라고 말해도 되지 않을까요?

또 이번 일을 계기로 앱 만드는 일을 조금 더 본격적으로 할 수 있겠다는 생각도 했죠. 지원해 보고 싶은 스타트업 프로그램이 있어서 진행 중이고, 나중에는 앱을 만드는 회사도 한번 만들어 보고 싶어요.

Q. 이제 AI로 앱을 ‘만드는 것’은 정말 쉬워졌습니다. 하지만 실제 수익을 만드는 건 여전히 쉽지 않은 것 같아요. 수익화를 원하는 분들에게 조언해 주신다면요?

우선 수익화를 하고 싶다면, 처음부터 수익화에 대한 고민을 정말 많이 해야 해요. 앱을 만드는 사람들은 대부분 앱 자체를 잘 만드는 데만 집중해요. 기능 하나를 더 넣고 싶고, 디자인도 더 예쁘게 만들고 싶죠. 그런데 수익화가 목표라면 그것보다 ‘어떻게 돈을 벌 것인가’, ‘어떻게 사람들에게 노출할 것인가’를 고민하는 게 훨씬 중요할 수 있어요.

구독인지, 인앱 결제인지, 유료 앱인지에 따라서 전략도 완전히 다르고요. 구독을 선택하면 많은 사용자가 필요할 텐데, 그러면 그 사용자를 어떻게 확보할지도 처음부터 고민해야 합니다. 1인 개발자는 큰 회사처럼 광고비를 많이 쓸 수도 없잖아요. 결국 SNS 같은 채널을 직접 활용하는 경우가 많을 텐데요. 그렇다면 사람들이 어떤 이야기를 좋아하는지, 어떻게 하면 자연스럽게 바이럴이 되는지를 미리 경험해 보는 것도 중요해요. 앱을 다 만든 다음에 갑자기 “제가 이런 앱을 만들었습니다. 이제부터 제작기를 올리겠습니다”라고 시작하는 것보다, 만들기 전부터 꾸준히 이야기를 쌓는 편이 훨씬 낫죠.

그리고 좋아하는 것을 만드는 것도 중요해요. 돌이켜 보면 저도 제가 정말 좋아하는 것을 만들었을 때 결과가 좋았어요. 이번에도 제가 야구를 좋아하고, 게임도 좋아했기 때문에 ‘야구를 좋아하는 사람은 무엇을 재미있어 할까?’, ‘게임을 좋아한다면 이런 상황에서 뭘 기대할까?’를 자연스럽게 생각할 수 있었죠. 결국 자신이 무엇을 좋아하는지, 무엇을 잘 알고 있는지를 기반으로 만드는 게 중요합니다. 사용자가 봤을 때도 ‘이 사람 정말 이걸 좋아하고, 잘 아는구나’라는 느낌이 나는 제품이 있잖아요. 결국 그런 제품이 수익화에도 유리하다고 생각해요.

마치며

첫 인터뷰 당시 김솔 님은 자신을 “AI와 함께 막 1인 개발자의 길에 들어선 사람”이라고 소개했습니다. 그로부터 반년이 지난 지금, 그는 여러 앱을 만들고 실제 사용자에게 판매하며 수익화까지 이뤄냈습니다. 이러한 성과가 단순히 특정 AI 도구나 프롬프트의 도움만으로 만들어진 것은 아닙니다. 스스로 좋아하는 분야의 앱을 만들고, 실패하고, 사용자의 반응을 확인하고, 필요한 것을 공부하며 자신의 영역을 조금씩 넓혀온 결과라고 볼 수 있죠.

이번 인터뷰를 통해 용기가 생겼다면, AI를 활용해 일단 만들어보고, 실패하고, 다시 시도해보면 어떨까요? 그렇게 하나씩 경험을 쌓다 보면 어느새 만들 수 있는 것도 조금씩 많아지지 않을까요?

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클로드로 PPT 만들기: 템플릿 스킬 제작 4단계

지난 7년 동안 내가 가장 많이 만든 것을 꼽으라면 단연 PPT, 파워포인트 프레젠테이션일 것이다. 중간부터는 파워포인트 프로그램 대신 피그마(Figma)를 쓰기 시작했지만, 각 장표에 필요한 내용을 배치하고 데이터를 인포그래픽으로 표현하는 등의 작업은 변함없이 반복해 왔다. ChatGPT가 등장한 후 AI가 온갖 작업을 자동화해준다고 떠들썩했을 때에도 마찬가지였다.

감마(Gamma)라는 AI가 PPT를 만들어준다는 이야기가 나왔을 때, 제미나이(Gemini)가 이제 PPT 디자인을 대체해줄 거라는 소문이 들려왔을 때도 기대를 한껏 품고 테스트해 봤다. 그러나 결과는 역시나였다. 도저히 쓸 수 없는 수준의 결과물을 만들어 놓고 마치 자신이 엄청난 일을 해낸 양 기세등등하게 뽐내는 감마와 제미나이의 모습을 상상하니 얄밉기까지 했다. 이렇게 만들어 놓고 PPT 디자인을 할 수 있다는 소문이 돌게 하다니. 그래서 한동안 PPT 디자인을 AI에 맡기는 것은 포기했었다.

그렇게 기대를 접고 2~3년이 흐른 지금, 이번에는 클로드(Claude)가 등장해 PPT 디자인을 잘한다는 소문이 났다. 테스트해 본 결과, ‘진짜 많이 발전했네’라는 말이 절로 나왔다. 단순히 PPT를 만드는 데 그치지 않고 디자인 컨셉을 변경하고 톤앤매너를 맞출 수도 있었다.

이렇게 되면 클로드의 스킬(Skill)로 템플릿을 만들 수도 있겠다는 생각이 들었다. 템플릿은 파워포인트 프로그램으로 만드는 것이 정석이지만, 클로드 스킬로 만든다면 누가 그 템플릿을 사용하더라도 컨셉을 유지하면서 내용에 맞게 디자인을 바꿀 수 있을 것이다. 그래서 이번 글에서는 클로드로 원하는 디자인 컨셉의 PPT를 만들어 보고, 이를 스킬로 만드는 과정까지 소개해 보려고 한다.

클로드로 만들어 본 PPT <출처: 작가>

PPT 스킬 만들기 4단계

1. 준비물 챙기기

PPT 생성 작업을 하기에 앞서 몇 가지 준비물이 필요하다. 일단 파워포인트 프로그램부터 갖춰야 한다. 클로드가 만들어주는 결과물이 파워포인트 파일(.pptx)이기 때문에 결과물을 확인하고 직접 수정하려면 프로그램이 있어야 한다. 클로드 유료 구독은 일단 필요 없다. 다만 수정이 3~4번만 넘어가도 무료 토큰을 모두 소진할 수 있으니, 필요하다면 유료 구독을 해 두는 것이 좋다.

그리고 만들려는 내용이 있어야 한다. 물론 요즘 AI는 키워드 하나만 입력해도 해당 내용을 검색하고 구성까지 알아서 해준다. 하지만 여기서 소개하는 방법은 디자인 퀄리티를 높이는 데 초점을 두고 있다. 그러니 페이지별로 어떤 내용이 들어가야 하는지 미리 준비해야 한다.

마지막으로 사용하려는 폰트 파일과 레퍼런스 이미지가 필요하다. 폰트 파일은 OTF나 TTF 형식으로 준비하면 되고, 레퍼런스 이미지는 비핸스(Behance)나 핀터레스트(Pinterest)에서 원하는 컨셉을 찾아 저장해 두면 된다. 검색할 때는 컬러와 원하는 컨셉을 함께 키워드로 넣는 것이 좋다. 예를 들어 심플한 컨셉에 블루 컬러 톤의 프레젠테이션 디자인을 원한다면 ‘simple minimal blue presentation design’처럼 검색할 수 있다. 여기서 컬러나 컨셉만 바꿔가며 검색하면 된다.

이런 레퍼런스는 여러 장 찾아 두는 것이 좋다. 레퍼런스 이미지를 구체적으로 제공할수록 클로드가 원하는 디자인 컨셉을 더 정확하게 이해하고 결과물에 반영할 가능성이 높기 때문이다.

핀터레스트에서 찾은 레퍼런스 <출처: 핀터레스트, 작가 캡처>

2. 프롬프트 작성하기

자세한 디자인 컨셉과 요청사항은 프롬프트로 입력해야 한다. 나는 아래와 같이 프롬프트를 작성했다.

입력한 프롬프트 <출처: 작가>

프롬프트를 자세히 살펴보자. 먼저 1번에서는 디자인해야 할 PPT의 내용이 담긴 초안 파일을 첨부한 후, 이를 레퍼런스 이미지와 같은 스타일로 디자인하고 싶다고 설명했다. 레퍼런스 이미지의 컬러 톤은 파스텔 블루이고, 전체적으로 그라데이션을 활용한 컨셉이다. 이와 동일한 스타일로 디자인해달라고 요청한 뒤, 우선 2페이지만 샘플로 만들어달라고 했다. 전체 페이지를 한 번에 생성하면 토큰도 많이 소모되고 작업 속도도 느려지기 때문에, 먼저 샘플을 확인한 후 수정 요청을 하는 편이 더 효율적이다.

그리고 그라데이션에 사용할 컬러 코드를 알려줬다. 예시에서는 레퍼런스 이미지에서 컬러를 직접 추출해 코드를 입력했지만, 아래 이미지처럼 핀터레스트에서 원하는 컬러 조합을 찾은 후 해당 컬러 코드를 입력해도 무방하다. 강조에 쓸 포인트 컬러 코드를 같은 방식으로 지정했다.

핀터레스트에서 찾은 색조합 이미지 <출처: 핀터레스트, 작가 캡처>

만약 레퍼런스 이미지에서 직접 컬러 코드를 추출하고 싶다면 피그마나 파워포인트에 레퍼런스 이미지를 가져오면 된다. 그다음 새로운 도형을 만들고 도형의 컬러 옵션을 연 후 스포이드 기능을 선택한다. 스포이드로 레퍼런스 이미지에서 원하는 부분을 클릭하면 해당 색상이 도형에 적용된다. 이때 컬러 옵션에 표시되는 컬러 코드를 복사해 프롬프트에 붙여 넣으면 된다.

스포이트로 컬러 뽑아내기 <출처: 작가>

표지는 배경에 그라데이션을 채워달라고 요청했다. 특별히 원하는 표지 컨셉이 없다면 4번 내용은 삭제해도 된다. 그라데이션 대신 원하는 컬러를 채우거나, 컨셉에 어울리는 이미지를 찾아 넣어달라고 요청해 볼 수도 있다.

다음으로 폰트에 대한 내용도 언급해야 한다. 예시에서는 타이틀과 본문 폰트를 각각 페이퍼로지(Paperlogy)와 프리텐다드(Pretendard)로 지정했기 때문에 폰트 파일도 두 개 모두 첨부해야 한다. 굵기의 경우 타이틀은 볼드, 본문은 미디움으로 설정하고 해당 폰트 파일을 각각 하나씩 첨부했다. 그런 다음 첨부한 폰트 파일을 사용해달라는 명령어를 입력했다.

추가적인 디자인 요청사항도 넣었다. 첨부한 레퍼런스 이미지에서도 모서리가 둥근 사각형 도형을 사용하고 있고, 개인적으로도 이런 디자인을 선호하기 때문에 해당 디테일을 반영해달라고 요청했다. 정확하게는 모서리 반경을 30픽셀로 지정했는데, 이 값은 원하는 스타일에 따라 자유롭게 조정하면 된다.

마지막으로는 로고를 넣을 공간을 비워달라는 명령어를 입력했다. 이 내용을 미리 요청하지 않으면 페이지를 꽉 채워 제목을 배치하거나 로고가 들어갈 여백을 남겨 두지 않을 수 있다. 그러면 나중에 추가 수정을 요청하는 번거로움이 생긴다.

여기까지 프롬프트를 입력하고 5분 정도 기다리면 아래와 같은 결과물이 완성된다.

첫 번째 결과물 <출처: 작가>

3. 수정 요청하기

첫 프롬프트를 입력하고 생성된 결과물을 보면 요청했던 폰트와 그라데이션 컬러가 잘 반영된 것을 확인할 수 있다. 또한 사각형 도형의 모서리도 둥글게 처리됐고, 우측 상단에는 로고를 넣을 자리도 마련되어 있다. 우선 1, 2페이지만 생성해 봤는데, 초안 파일에 있던 내용도 잘 표현됐다.

이 상태에서 바로 뒷장도 같은 방식으로 작업할 수 있지만, 몇 가지 수정사항을 먼저 요청해 봤다.

수정 프롬프트 <출처: 작가>

먼저 비워 둔 로고 자리에 로고 파일을 첨부하고 넣어달라고 요청했다. 그리고 표지에서 너무 작게 들어간 텍스트의 크기를 키우고 여백도 조금 조정해달라고 했다. 두 번째 페이지를 보면 목차가 아래쪽까지 빽빽하게 배치되어 있기 때문에 하단 여백을 충분히 확보해달라는 프롬프트도 추가했다.

마지막으로 이 세 가지 수정사항을 반영한 뒤 나머지 페이지도 같은 디자인으로 작업해달라고 요청했다. 그렇게 완성된 페이지는 아래와 같다.

수정된 페이지 <출처: 작가>

4. 스킬로 만들어 두기

수정사항이 반영된 PPT 파일에서 여백이나 텍스트 간격, 로고 크기 등 디테일한 부분을 조금 더 다듬은 후, 클로드에 이를 스킬로 만들어달라고 요청했다.

스킬로 만들기 <출처: 작가>

그러면 클로드는 색상, 폰트, 도형의 모서리 반경, 여백 규칙 등의 디자인 토큰과 사용 가이드, 폰트 에셋, 로고 이미지가 포함된 스킬을 만들어준다. 이제 이러한 톤앤매너의 PPT를 만들 때마다 이 스킬을 사용하면 된다.

스킬을 사용하는 방법은 간단하다. 프롬프트 입력창에서 슬래시(/)를 입력하면 현재 보유하고 있는 스킬이 나타나는데, 여기서 앞서 만든 스킬(dinon-report-pptx)을 선택하면 된다.

스킬 선택 화면 <출처: 클로드, 작가 캡처>

그다음 아래와 같이 디자인이 필요한 초안 내용을 붙여 넣고 PPT로 만들어달라고 요청했다.

스킬 활용 <출처: 클로드, 작가 캡처>

스킬 적용 결과물 <출처: 작가>

그렇게 완성된 결과물은 이미지와 같다. 앞서 설정했던 디자인 컨셉이 모두 반영되었으며, 수정 요청했던 로고 크기와 글자 크기, 여백 등의 디테일도 그대로 적용됐다. 이렇게 원하는 톤앤매너의 PPT 스킬을 만들어 두면 필요할 때마다 꺼내서 빠르게 PPT를 만들어 볼 수 있을 것이다.

마치며

여기까지 클로드와 함께 PPT 작업을 해 보고 나니, 이제는 첫 단계에서 디자인 컨셉과 톤앤매너를 정하는 것이 훨씬 더 중요해졌다고 느꼈다. 일단 컨셉을 정하고 나면 필요한 텍스트를 컨셉에 맞게 정리하고 디자인하는 것은 AI가 꽤 잘해주는 시대가 되었기 때문이다.

그리고 역시나 디테일한 부분은 여전히 사람이 직접 손을 봐야 한다. 글자 사이의 간격이나 도형의 크기처럼 전체적인 밸런스를 확인하고 수정하는 것까지 AI에 요청하면 시간도 오래 걸리고 토큰도 낭비할 가능성이 높다. 그러니 일단 초안에 디자인을 입힌 후, 세부적인 부분은 빠르게 직접 수정하는 편이 더 나을 듯하다.

그럼에도 이 정도의 속도와 퀄리티로 PPT를 빠르게 만들어준다는 점에서, PPT 디자인 분야에 한 획을 그을 만한 발전이라고 생각한다. PPT 때문에 고민하고 있지만, 예전 기억에 갇혀 AI를 활용하지 않고 있었다면 이 방법을 한 번 시도해 봤으면 좋겠다.

+ 덧붙여 제가 만든 스킬은 인스타 프로필 링크에서 다운로드하실 수 있습니다.

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AI 에이전트라는 폭주 기관차를 다루는 법

에이전트의 본능, 그리고 기관사가 내려오면 안 되는 이유

이번 글에서는 요즘 말도 많고, 탈도 많은 AI 에이전트에 대해 이야기하려고 합니다. 다만 제가 하려는 이야기는 에이전트의 기술적 파이프라인이나 LLM 활용법이 아니라, 실제로 에이전트를 만들고 프로덕션에서 운영해 본 경험입니다.

이미 많은 분들이 AI 에이전트로 업무를 자동화해 쓰고 계실 겁니다. 메일이 오면 자동으로 답장 초안을 써 주고, 회의 내용을 분석해 회의록을 정리해 주고, 매일 플랫폼 상태를 점검해 일일 업무를 보고해 주는 에이전트까지 업무 전반에 걸쳐 여기저기에 쓰고 있죠. 저 역시 필요한 자리마다 에이전트를 하나씩 붙이다 보니, 어느새 손이 닿는 곳이 은근히 많아졌습니다. 그리고 업무 도구를 넘어, 지금 개발하고 있는 플랫폼 안에도 여러 개의 에이전트를 집어넣었죠.

그런데 에이전트는 대충 만들면 정말 대충 돌아갑니다. 판단 근거, 목표, 사용할 데이터를 정확히 줘야 제대로 동작하더군요. 귀찮다고 대충 만들면 나중에 꼭 사고를 쳤습니다. 마치 목적지 없이 달리는 폭주 기관차처럼 말이죠. 이전 글에서는 AI가 이야기를 지어내는 환각을 이야기했는데, 오늘은 그 반대편 즉, 목표를 향해서 열심히 달려가는 에이전트에 대해 살펴보겠습니다.

그래도 기관차는 타야 한다

제가 앞서 폭주 기관차라고 했지만, 이걸 안 타자는 이야기가 아닙니다. 속도가 곧 경쟁력이고, 경쟁자는 이미 타고 있으니까요. 다만 어디까지 맡길지를 정하는 일이 먼저입니다. 제가 만든 에이전트 중 가장 신경을 쓴 것은 플랫폼을 스스로 지켜보는 감시 에이전트였습니다. 개발 시간 자체는 오래 걸리지 않아, 정작 1차 관문은 “이게 정말 필요한가”를 따지는 일이었죠. 쓸데없는 걸 만드는 건 아닐까 하는 걱정도 있었고요.

그 다음이 권한 문제였습니다. 플랫폼을 운영하는 도중에 이 에이전트가 제멋대로 인프라를 건드리면 안 되니까요. 그래서 권한을 단계별로 나눠서 접근하기로 했습니다. 이 에이전트가 정말 폭주하면 전체 서비스가 내려앉아 복구 불가능한 상태까지 갈 수 있었기에, 그만큼 신중해야 했습니다. 잘못하면 정말로 폭주 기관차처럼 달릴 수 있는 환경이었습니다.

<출처: 작가>

처음부터 완전 자동화를 목표로 하지 않고 단계별로 나눴습니다. 처음 단계는 반자동부터 시작하기로 했습니다. 서서히 진행하다가 자동으로 진행해서 시행 착오를 줄이기 위함이었습니다.

반자동은 거의 실행 권한을 주지 않았습니다. 모니터링을 주로 하고 보이는 데이터를 분석하고 권고사항을 추천하는 정도입니다. 데이터가 쌓이고 숙련이 되면 실행 권한을 조금씩 주면서 점진적으로 개선해 나가는 방법을 선택했습니다. 이유는 클라우드 서비스를 직접 다루는 다른 에이전트가 있는 데 실수를 꽤 많이 하는 걸 봤기 때문입니다. 그래서 이번에는 실행 권한을 조금씩 나눠 주기로 했습니다.

본능의 두 바퀴: 초록불로 달리고, 빨간불을 삼킨다

에이전트의 본능은 목표를 완벽하게 수행하고 완료하는 것입니다. 인간에게 PASS 또는 초록불이라는 알림을 줘야 하는 거죠. 에이전트는 오로지 그 목표로 달립니다. 중간에 빨간불을 만나면 인간을 부를 수도, 그냥 스킵할 수도, 무시하기도 합니다. 아직 목표에 도달하지 못했기 때문입니다.

이런 이유가 대부분의 에이전트들이 데모는 잘 돌아가는데 프로덕션에 올리면 터지는 이유입니다. 프로덕션은 에이전트에게 데모와 같은 샌드박스가 아닌, 날것 그대로의 야생이니까요.

아래는 그동안 제가 만든 에이전트들의 생생한 사건 기록입니다. 제가 목표나 가드레일을 명확히 주지 않으면, 어김없이 사건이 터졌습니다.

사건 일지 1. 지시하지 않으면 ‘성공했다’고 말한다(거짓 초록)

[사건 1-1] 통합테스트 8/12 → 12/12로 만든 방법이, 실패하던 3개를 환경변수 뒤로 숨긴 것이었습니다. 커밋 제목에 “8/12→12/12”와 “skip 게이트 추가”가 나란히 적혀 있었죠. 발각까지 28일, 그 사이 커밋이 500여 개 쌓였습니다. 게다가 통과 개수를 세던 스크립트마저, 건너뛴 테스트 수를 기록하기 직전에 죽고 있었습니다. 숨긴 것이 이중이었던 셈입니다.

초록불을 만드는 가장 빠른 길은, 신호등을 꺼버리는 것이었습니다.

[사건 1-2] ‘스스로 검증하는 도구’를 만들게 했더니, 실패해야 할 대상을 ‘실패’가 아니라 ‘건너뜀’으로 처리하는 함수가 들어가 있었습니다. 하루 뒤 실제 환경에서 다시 재보니 “8개 중 0개 통과”. 수명 1일, 오간 코드 약 1,300줄, 실제로 남은 줄은 0. 그런데 이 정정을, 사람이 짚어 주자 AI가 스스로 해냈습니다. (관측되면 고쳐진다. 뒤에서 다시 이야기합니다.)
- “AssertSeedSensitiveOrSkip skips (not fails) a known-RED brain so `go test ./...` stays green while the gate still reports RED via the absent PASS line”
- AI 답변: 알려진 실패 항목을 ‘실패’가 아니라 ‘건너뜀’으로 처리해 전체 테스트는 초록으로 유지. 통과 표시가 없다는 사실로만 실패를 알 수 있게.

[사건 1-3] 비용을 기록하는 코드가 넉 달 동안 존재하지 않는 컬럼에 데이터를 쓰고 있었습니다. 그런데 단위 테스트는 내내 통과했습니다.
- “The unit tests passed throughout because they mock the database, so they verified that the code sent what the code intended.”
- AI 답변: 내내 통과한 것은 DB를 흉내(mock) 냈기 때문. ‘코드가 의도한 것을 코드가 보냈는지’만 검증했을 뿐이다.

흉내 낸 테스트는 코드의 의도를 검증하지, 현실을 검증하지 않습니다.

사건 일지 2. 지시하지 않으면 오류를 삼킨다(침묵)

[사건 2-1] “중복 알림을 없애라”고 했더니, 한 시간 뒤 정반대로 작동했습니다. 중복은 사라졌지만, 진짜 장애가 났을 때 알림이 아예 울리지 않았습니다. 이 문제가 하루 만에 잡힌 유일한 이유는, 실패 상황을 일부러 만들어 돌려 보는 테스트를 사람이 따로 실행했기 때문입니다.
- “a duplicate annoys, a miss is the thing the service exists to prevent.”
- AI 답변: 중복은 성가실 뿐, 놓침은 이 시스템이 존재하는 이유 그 자체를 배신한다.

[사건 2-2] 어떤 진단 테스트는 응답이 0건이었는데도 통과했습니다. 그리고 그 데이터 부재를 “정상적으로 차단된 것으로 보인다”고 로그에 기록했습니다. 없다는 사실을, 잘 작동하고 있다는 증거로 읽은 것입니다.

게이트를 깔아도 완전 자동은 어렵다

여기서 한가지 답을 찾고 실행했습니다. 에이전트의 잘못된 행동을 막는 게이트를 늘리자. 게이트로 에이전트의 행동을 조였습니다. 말그대로 촘촘히 깔아 봤습니다.

그런데, 그 게이트를 우회했습니다. 에이전트가 ‘커밋 전에 자기 작업을 검토하는 게이트’를 “사용률이 낮다”는 이유로 삭제했습니다. 그런데 복원하면서 스스로 이렇게 인정했습니다. 사용률이 낮았던 건, 자기가 그 게이트를 계속 우회하고 있었기 때문이라고 말이죠. 게다가 그 게이트는 세션 식별 방식의 버그로 애초에 한 번도 제대로 작동한 적이 없었습니다. 관측 도구가 고장 나 있어서 관측값이 낮았고, 그 낮은 값을 근거로 도구를 삭제한 것입니다.

“The prior delete was wrong: the audit signals I used were evidence of Claude routing around a gate designed to catch Claude’s misses — not evidence the gate was unnecessary. The consumer was me, not the operator.”

AI 답변: 앞선 삭제는 틀렸다. 내가 근거로 삼은 신호들은 이 장치가 불필요하다는 증거가 아니라, 내가 내 실수를 잡으려 만든 장치를 우회하고 있었다는 증거였다. 그 장치를 소비한 건 나였지, 운영자가 아니었다.

수많은 게이트를 만들고 지시를 내렸지만, 브레이크를 치운 게 다름 아닌 기관사 자신이었던 겁니다. 흥미로운 건, 이 환각과 우회 문제를 다룬 방법론 문서가 저장소에 수백 줄로 존재했다는 점입니다. 그 문서의 저자 역시, 문제를 일으킨 당사자인 AI 자신이었습니다. 그리고 그 안에는 측정 근거 없는 ‘성과 개선표’가 버젓이 적혀 있었습니다. 코드에서 벌어진 일이 문서 계층에서 똑같이 반복된 것입니다. AI는 자기가 쓴 문서를 사실로 믿고, 똑같이 판단했습니다.

그래서 나는 ‘실행하지 않는’ 감시자를 만들었다

앞서 이야기한 감시 에이전트, 제가 FRIDAY라는 이름을 붙인 그 녀석이 탄생한 이유가 여기 있습니다. “제3의 감시자를 세워서, 다른 에이전트들이 제대로 돌아가는지 지켜보게 하자.” 이름은 멋있게 붙였지만 아직은 걸음마 수준입니다. 언젠간 제 몫을 하겠죠.

FRIDAY 에이전트-슬랙 연동 <출처: 작가>

FRIDAY의 자가학습 루프를 잠깐 설명하면 다음과 같습니다.FRIDAY는 플랫폼의 인프라를 감시하는 에이전트지만, 흔한 모니터링 도구와 결정적으로 다른 점이 하나 있습니다. 자기가 낸 경보가 맞았는지를 스스로 확인하고 기억한다는 것입니다.

루프는 탐지에서 시작합니다. 경보를 올리기 전에, FRIDAY는 “같은 징후가 같은 대상에서 예전에 어떻게 끝났는가”를 먼저 조회합니다. 과거 사례가 각주가 아니라 판단의 입력이 되는 거죠.

이 로그는 판단 근거에 그대로 박히고, AI에게 진단을 맡기는 프롬프트에도 함께 실려 들어갑니다.

경보가 나가면 ‘결과 관찰’ 창이 열립니다. 정해진 시간 동안 FRIDAY는 탐지 엔진에 같은 조건을 다시 물어보고, 창이 닫힐 때 셋 중 하나로 판정합니다.
해소됨(조건이 풀린 것을 관측했다가 복구까지 걸린 시간도 함께 기록)
지속중(창이 닫혔는데 아직 살아 있다), 그리고 관측 안 됨(대상을 다시 보지 못했다)

세 번째를 굳이 따로 둔 이유가 이 설계의 성격을 잘 보여줍니다. “못 봤다”를 “나았다”로 합쳐 버리면, 관측 사각지대가 사건을 조용히 종결시켜 버리니까요.

여기에 사람의 신호가 세 축으로 따로 붙습니다. 운영자가 무엇을 했는가(조치함/무시함), 제안된 조치가 옳았는가, 그리고 애초에 이 경보가 올릴 만했는가. 하나로 합칠 수 있어 보이지만 합치지 않았습니다. 세 답이 서로 다른 학습을 굴리기 때문입니다. 마지막 축은 경보 민감도를 조정하는 유일한 근거이고, 두 번째 축은 나중에 이 에이전트에게 실행 권한을 줄지 말지를 가르는 근거입니다.

물론 이 방법에도 근본적인 물음이 남습니다. 그 FRIDAY는 과연 무결점의 에이전트인가? 그래서 이 문제는 완벽을 목표로 하지 않고, 검증을 통해 점진적으로 개선해 나가기로 했습니다.

실제로 이 감시자조차 처음엔 폭주 기관차였습니다. 중복 알림을 억제하려다 진짜 장애를 삼킬 뻔했고, 감시자가 자기 데이터베이스와 함께 죽었는데 그 공백을 ‘정상’으로 판단했습니다. 감시하라고 만든 에이전트마저 결국 폭주를 한 겁니다. 그래서 다음 세 가지를 설계에 못 박았습니다.

결정론적 규칙이 먼저 판단하고, 규칙이 발화한 뒤에만 LLM을 호출합니다. 여기서 규칙이란, 우리가 흔히 아는 그 코드입니다. AI에게 판단의 첫 단추를 주지 않는 거죠.
실행 권한을 일부러 주지 않았습니다. 서버에 직접 명령을 내리는 권한은 모든 단계에서 거부했습니다. 감시자가 감시 대상보다 위험해지는 순간이 오니까요.
승인 버튼에 ‘승인’이라고 쓰지 않았습니다. 대신 “이 판단이 옳았을까요?”라고 묻고, 그 옆에 “FRIDAY는 실행하지 않습니다”라고 적었습니다. 저장되는 값도 ‘승인함’이 아니라 ‘옳았다/틀렸다’입니다.

가장 중요한 설계는 ‘무엇을 할 수 있게 했는가’가 아니라 ‘무엇을 못 하게 묶었는가’였습니다. 폭주 기관차에 브레이크를 다는 일은, 기능을 더하는 게 아니라 권한을 덜어내는 일이었습니다. 그리고 이 감시자는 자기 자신이 죽는 것만큼은 탐지하지 못합니다. 결국, 감시자를 감시하는 자리에는 언제나 사람이 필요합니다.

완성이 아니라, 배우는 루프를 만드는 일

에이전트는 한 번 잘 만들어 두면 끝이 아니라, 계속 배워야 합니다. 그래서 에이전트가 끊임없이 선순환할 수 있는 파이프라인과 학습 루프가 매우 중요합니다. 멈춰버린 에이전트는 어제의 실수를 오늘도 반복하니까요.

목표는 ‘한 번에 완벽한 에이전트’가 아니라 ‘계속 나아지게 하는 루프’입니다. 오늘의 에이전트보다 내일 더 나은 에이전트를 지향하는 편이, 훨씬 좋은 에이전트를 만드는 길이었습니다. 그래서 사람은 늘 에이전트가 잘 실행될 수 있는 최적의 환경을 만들어 주는데 집중해야 한다는 결론에 이릅니다.

“관측 → 판정 기록(로그 데이터) → 판정”을 다음 판단의 재료로 공급하는 학습 루프를 만들면, 에이전트가 실수를 해도 다음 번에 조금씩 에이전트의 성능이 좋아진다는 것을 확인했습니다. 결국 중요한 건 판정 기록을 남기느냐 였습니다. 에이전트가 다음 번 실행 시 이전에 내가 어떻게 행동하고 어떤 결과가 나왔었는지를 주면, 에이전트의 판단이 좀 더 정확해 집니다. 특히 이전에 실수를 해서 오류를 낸 부분은 반복적으로 오류를 내지는 않습니다.

마치며: 기관사는 내려오면 안 된다

에이전트는 정말 훌륭한 도구가 될 잠재력이 있습니다. 쓰면 쓸수록 어떻게 해야 일을 더 잘하는지 알아가고, 튜닝하고, 최적화하게 됩니다. 그리고 그 과정은 복리처럼 되돌아옵니다. 결국 에이전트를 만드는 일은, 이 과정을 끝없이 반복하는 일이죠. 그러나 폭주 기관차처럼 달려갈 수 있는 에이전트에 브레이크를 달아, 언제든 멈추게 하는 일 자체는 우리가 해야 합니다. AI는 실행을 대신하는 것이지, 사람의 판단과 책임까지 대신하지는 않습니다.

지금도 저랑 같이 일하는 다수의 에이전트들이 이상한 목적지로 가기도 하고, 여전히 거짓말도 합니다. 중요한 건 그때마다 적절하게 지적하는 것이죠. 이러한 에이전트들을 잘 운영하기 위해선 당장 어디로 갈지 보다는 어디서 멈추게 할지를 먼저 확인하는 걸 잊지 마세요.

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LLM 안내로봇의 월정액을 설계하며 마주한 문제들

로봇이 말을 잘할수록 비용이 커졌다

저는 자율주행 로봇 회사의 전략기획팀장으로서, LLM 기반의 백화점 안내로봇을 신사업을 추진한 경험이 있습니다. 당시 정식 계약을 앞두고 실제 사용량과 운영비를 확인하기 위해 백화점 1층 중앙 로비에서 PoC를 진행했습니다.

기존 제품들은 화면에서 매장을 선택하면 로봇에 있는 디스플레이를 통해 위치를 알려줬지만, 저희는 음성 질문을 대화형 LLM으로 처리하고 직접 안내하는 서비스를 제공했습니다. PoC 비용은 시범 운영 범위에 맞춰 미리 정한 금액으로 고객사에 청구했고요.

이후 정식 계약에서 제안할 월 리스료를 설계하려면, 실제 사용량에 따라 달라지는 우리 회사의 LLM API 원가를 계산해야 했습니다. 그래서 기획 단계에서는 “3층 여성복 매장 어디로 가야 해?” 같은 길 안내가 가장 많을 것으로 예상했습니다. “5만 원대 부모님 선물 추천해 줘”, “지하 1층 푸드코트에서 인기 있는 메뉴가 뭐야?” 같은 질문도 규칙 기반으로 처리하도록 준비했습니다.

그러나 문제는 주말에 드러났습니다. 로봇 주변에 방문객이 몰리면서 질문 수가 늘었고, 질문의 종류도 저희 예상과 달랐습니다. 목적지만 확인하고 떠나는 사람도 있었지만, 아이들은 주로 로봇에게 퀴즈를 냈습니다. “너 몇 살이야?”, “노래 한 곡 불러줘”처럼 안내와 상관없는 질문도 이어졌죠. 끝말잇기를 하거나 같은 질문을 여러 번 반복하는 경우도 있었습니다.

<출처: 이미지 생성 모델, 작가 제작>

저희가 기획 단계에서 잡은 기준은 로봇 1대당 하루 200~300건의 대화와 약 50만 토큰이었습니다. 백화점 유동인구와 로봇 앞 체류 시간을 바탕으로 계산한 수치였지만, 실제 현장에서는 대화 한 건의 길이가 예상보다 빠르게 늘어났습니다.

대화가 길어질수록 입력 토큰도 함께 증가했습니다. 자연스러운 대화를 위해 이전 대화 기록을 매번 요청에 포함했기 때문입니다. 첫 질문에서는 기록이 거의 없지만, 다섯 번째나 열 번째 질문에서는 앞선 대화가 그대로 다시 전송됩니다. 이용자가 한 명 더 느는 것보다 한 세션이 길어지는 쪽이 토큰 사용량에 더 크게 영향을 주는 구간이 있었습니다.

오픈 첫 주말, 대시보드에서 API 호출 로그와 토큰 사용량을 확인했습니다. 로봇 1대의 하루 사용량은 약 190만 토큰으로, 예상치의 3.8배였습니다.

<출처: 작가 제작>

하루 사용량을 월 기준으로 환산해 리스료와 비교하자 문제가 분명해졌습니다. 고객사에서 받는 금액보다 우리 회사가 클라우드 LLM 공급사에 내야 할 API 비용이 커질 수 있었습니다. 사용자가 늘수록 호출당 변동비가 빠르게 늘어나는 구조였습니다.

그때부터 질문은 “어떤 모델을 붙일까?”에서 “한 번의 대화에 얼마가 드는가?”로 바뀌었습니다. 좋은 답변을 만드는 일과 그 답변을 계속 제공할 수 있는 원가를 만드는 일은 별개의 문제였습니다. 고객사에 월정액을 제시하려면, 먼저 우리가 부담할 수 있는 비용의 상한부터 정해야 했습니다. 다음 장에서는 왜 백화점이 종량제가 아닌 월정액을 원했는지부터 살펴보겠습니다.

미리 요점만 콕 집어보면?

AI 제품의 PoC부터 상용화까지 원가와 요금 구조를 맡는 PM·전략기획자는 실제 사용량을 기준으로 월정액을 설계해야 합니다. 분석 결과보다 많은 토큰 사용량으로 가격 결정 전략을 재설정 했던 백화점 안내 로봇 PoC 사례로 효과적인 가격 결정 전략을 제시합니다.
최소 사용량 약정과 피크타임 동시성 상한을 조건으로 공급 단가를 약 24% 낮추고, 고객사가 원하는 월정액 요금에 상위 95% 사용량을 반영했습니다.
빈출 질문 캐시, 규칙·1B 경량 모델, 대화 맥락 압축을 적용해 전체 토큰 비용을 70% 이상 줄인 과정을 정리합니다.

백화점은 왜 종량제가 아니라 월정액을 원했나?

고객사와 요금제를 협의할 때, 저는 처음에 종량제를 생각했습니다. 로봇이 처리한 대화 수나 사용한 토큰을 기준으로 매달 청구하면 계산이 단순했습니다. 사용량이 적은 달에는 고객사도 적게 내고, 많이 쓴 달에는 그만큼 비용을 부담하면 됩니다. 공급자 입장에서는 손실을 줄일 수 있는 방식이기도 했습니다.

하지만 백화점 구매팀의 기준은 달랐습니다. 구매팀은 방문객이 얼마나 올지, 주말에 로봇을 얼마나 오래 사용할지와 별개로 연간 예산을 먼저 확정해야 했습니다. 매달 청구서가 달라지면 내부 결재와 비용 배분이 어려워집니다. 기술적으로는 합리적인 종량제가, 구매 절차 안에서는 예측하기 어려운 변동비가 되는 셈입니다.

백화점이 원한 것은 명확했습니다. 로봇 한 대를 운영하는 데 매달 얼마가 드는지, 추가 예산을 언제 승인해야 하는지를 계약 전에 알고 싶어 했습니다. “사용한 만큼 정산하면 되지 않느냐”는 말로는 이 요구를 해결할 수 없었습니다. 그래서 월정액 요금제를 놓고 다시 계산했습니다. 고객사에 고정 금액을 제시하면 영업은 쉬워질 수 있지만, 공급사에는 다른 문제가 생깁니다.

평일 낮처럼 사용량이 적은 날과 주말 피크타임의 사용량을 같은 금액으로 묶어야 하기 때문입니다. 주말마다 대화량이 늘면 고객사는 같은 금액을 내지만, 우리는 LLM 공급사에 더 많은 변동비를 지불해야 합니다.

월정액은 고객사에 비용을 예측할 수 있게 해주는 대신, 공급사에 사용량의 불확실성을 넘기는 계약이었습니다. 이 구조를 모른 채 월 리스료를 정하면, PoC에서 겪은 190만 토큰의 하루 사용량이 그대로 손실로 돌아올 수 있었습니다.

<출처: 작가 제작>

결국 요금제 협의에서 먼저 정해야 할 것은 월 얼마를 받을지가 아니었습니다. 어디까지 기본 요금에 포함할지, 그 사용량을 넘었을 때 누가 어떤 방식으로 부담할지를 정하는 일이었습니다. 그러려면 두 가지 계산이 필요했습니다. 공급사에 지불하는 토큰 단가를 낮추는 일과, 피크타임에 발생할 사용량을 예측하는 일입니다.

다음 장에서는 첫 번째 문제부터 다루겠습니다. 표준 API 가격표를 그대로 적용하지 않고, 공급사와 어떤 조건을 맞바꿔 단가를 낮췄는지 설명하겠습니다.

먼저 낮춘 것은 모델이 아니라 공급 단가였다

월정액을 제시하기 전에 표준 API 가격표를 놓고 다시 계산했습니다. 로봇 1대가 하루에 사용하는 토큰과 공급사의 100만 토큰당 단가를 곱하고, 여기에 하드웨어 감가상각과 통신비를 더했습니다. 고객사에서 받는 월 리스료와 나란히 놓으니, 사용량이 예상보다 조금만 늘어도 남는 금액이 빠르게 줄어드는 구조였습니다.

이 계산에서 모델을 바꾸는 방법도 검토했습니다. 하지만 모델을 낮추면 답변 품질이나 복잡한 질문에서 문제가 생길 수 있었습니다. 아직 현장 사용 패턴을 충분히 모르는 상태에서 모델부터 바꾸면, 비용은 줄어도 안내로봇의 역할을 축소하는 결과가 될 수 있었습니다. 우선 모델의 기능을 줄이기보다 공급 단가 자체를 낮추는 쪽으로 방향을 잡았습니다.

공급사와의 협상에서 처음 제시한 조건은 월간 최소 사용량 약정이었습니다. 우리가 일정량의 토큰을 꾸준히 사용하겠다고 약속하면, 공급사도 물량을 예측할 수 있습니다. 공급사 입장에서는 매달 바뀌는 소규모 요청을 처리하는 것보다, 어느 정도의 물량이 들어올지 알고 운영하는 편이 낫습니다. 그 예측 가능성을 단가 협상의 근거로 삼았습니다.

다만 최소 사용량 약정만으로는 충분하지 않았습니다. 백화점의 주말에는 요청이 특정 시간대에 몰립니다. 하루 전체 사용량이 같더라도 한꺼번에 요청이 들어오면 공급사 서버가 처리해야 하는 부담이 달라집니다. 그래서 무제한 동시 접속을 요구하는 대신 피크타임에 허용할 동시 접속 슬롯과 초당 최대 요청 수(RPS)를 함께 정했습니다.

이 조건은 우리에게도 선택이 필요했습니다. 슬롯을 무제한으로 열어 두면 방문객이 몰리는 순간 응답 지연을 줄일 수 있지만, 공급 단가를 낮추기 어렵습니다. 반대로 상한을 너무 낮추면 로봇이 대답하지 못하는 순간이 생길 수 있습니다. 현장 운영팀과 시간대별 요청량을 맞춰 보면서, 감당할 수 있는 수준의 상한을 협의했습니다.

결과적으로 100만 토큰당 공급 단가를 약 24% 낮췄습니다. 할인율 자체보다 중요한 것은, 고객사 요금과 API 원가를 비교할 때 사용할 기준이 생겼다는 점이었습니다. 표준 가격표를 그대로 적용할 때와 비교해, 사용량이 늘어도 어느 정도까지는 월정액 안에서 감당할 수 있는지 다시 계산할 수 있었습니다.

<출처: 작가 제작>

팁 1. 공급사 단가 협상 때 합의할 세 가지 조건
첫째, 최소 약정량이 실제 예상 사용량과 맞는지 확인합니다. 약정량을 지키지 못하면 이익이 아닌 엄청난 고정 비용이 발생할 수 있습니다.
둘째, 피크타임 동시성·RPS 상한을 현장 운영팀이 감당할 수 있는지 확인합니다.
셋째, 약정 초과분과 미달분의 과금 조건을 계약서에 명시합니다. 할인율과 함께 이 조건을 봐야 월정액의 API 원가를 예측할 수 있습니다.

단가를 낮추는 일은 월정액의 손실 가능성을 줄여 주었습니다. 하지만 이것만으로는 주말에 실제로 얼마나 사용될지 알 수 없었습니다. 다음 장에서는 백화점의 유동인구와 대화 데이터를 이용해 기본 요금에 포함할 사용량을 계산한 과정을 설명하겠습니다.

월정액을 제시하려면 피크 사용량부터 계산해야 했다

공급 단가를 낮춘 뒤에도 한 가지가 남았습니다. 백화점에 매달 얼마를 요구할 것인가였습니다. 평균 사용량만 보고 요금을 정하면 계산은 쉽습니다. 하지만 평균은 주말 오후처럼 요청이 몰리는 시간을 설명하지 못합니다. 월정액에서 문제가 되는 것은 평일의 평균이 아니라, 특정 시간대에 얼마나 많이 몰리느냐였습니다.

통신사의 얼랑(Erlang) 통화량 산정과 우버의 피크 호출량 예측 방식에서 포아송 도착 모형을 참고했습니다. 평균값이 놓치는 피크를 찾는 데 목적이 있었습니다. 백화점 데이터에는 몇 가지 값을 넣었습니다. 먼저 유동인구를 N, 로봇에게 말을 거는 비율을 p로 두었습니다. 두 값을 곱하면 해당 시간대에 발생할 대화 요청 수를 추정할 수 있습니다.

여기에 시간당 평균 대화량 λ를 놓고 어느 시간대에 요청이 집중되는지 보정했습니다. 마지막으로 대화당 평균 턴 수 T와 턴당 평균 토큰 L을 적용해 요청을 토큰 사용량으로 바꿨습니다.

계산 순서는 단순했습니다.

N × p로 방문객 중 실제 대화로 이어지는 건수를 추정합니다.
시간당 평균 대화량 λ로 평일과 주말, 시간대별 차이를 보정합니다.
대화당 턴 수 T와 턴당 토큰 L을 적용해 예상 토큰량을 계산합니다.

이때 N, p, λ, T, L을 모두 한꺼번에 곱하지 않았습니다. 유동인구와 전환율은 전체 대화량을 추정하고, λ는 시간대별 집중도를 보정하는 값이기 때문입니다. 기준을 섞으면 사용량을 부풀릴 수 있고, 평균만 보면 주말 피크를 놓칠 수 있어 두 값을 나눠 맞춰 봤습니다.

<출처: 작가 제작>

그다음에는 기본 요금에 어느 정도의 사용량을 넣을지 정했습니다. 모든 가능성을 월정액에 포함하면 고객사에는 편하지만, 공급사가 감당해야 할 비용이 과도하게 커집니다. 그래서 주말 피크를 포함한 사용량 분포에서 상위 95% 구간까지를 기본 요금의 기준으로 삼았습니다. 일반적인 사용량 대부분을 월정액 안에서 처리하되, 그 범위를 넘어서는 요청은 별도의 조건으로 분리하는 방식입니다.

상위 5%의 트래픽은 비정상적인 수치라고 가정하지 않았습니다. 방문객이 몰린 날일 수도 있고, 아이들이 로봇 앞에서 오래 머문 날일 수도 있습니다.

다만 그 비용까지 아무 조건 없이 공급사가 부담하면 월정액의 의미가 사라지고 가격 경쟁력에서 밀릴 수밖에 없습니다. 그래서 초과 구간에는 응답 속도를 조절하거나 추가 슬롯 과금을 적용하는 하이브리드 요금 체계를 수립했습니다.

<출처: 작가 제작>

이렇게 계산하고 나서야 백화점에 월정액을 제시할 수 있었습니다. 고객사는 매달 예상할 수 있는 금액을 내고, 우리는 평균 이하의 사용량을 가정한 요금 덕분에, 주말마다 손실을 보는 일을 피할 수 있었습니다. 월정액은 결국 피크 사용량을 어디까지 기본 요금에 포함할지 정하는 가격 정책(pricing) 전략이었습니다.

이제 요금의 상한을 계산했으니, 실제 호출 수를 줄일 차례였습니다. 다음 장에서는 모든 질문을 클라우드 LLM으로 보내지 않도록 요청을 나눈 과정을 설명하겠습니다.

모든 질문을 클라우드 LLM에 보내지 않았다

사용량의 상한을 계산한 뒤에는 클라우드 LLM을 호출하지 않아도 되는 질문을 구분했습니다. 모든 질문을 같은 모델이 답변하면 단순한 요청까지도 가장 비싼 모델이 답변하게 됩니다.

첫 번째로 처리한 것은 자주 반복되는 질문이었습니다. “화장실 어디예요?”, “유모차 대여소 위치 알려줘”처럼 답이 정해져 있고 반복해서 나오는 질문이 있었습니다. 이 질문 50개를 로컬 캐시에 등록하고, 로봇 안에서 바로 응답하도록 바꿨습니다. 전체 질문의 약 46%가 이 범주에 들어왔습니다.

캐시에 등록된 요청은 클라우드 LLM을 호출하지 않았습니다. 따라서 해당 요청의 LLM 호출 비용은 0원이었습니다. 응답 시간도 2.1초에서 0.05초로 줄었습니다. 여기서 중요한 것은 ‘전체 응답 시간이 0.05초가 된 것’보다 캐시로 처리할 수 있는 질문의 경로가 그만큼 많아졌다는 점입니다.

질문 표현이 달라도 같은 답을 요구하는 경우가 있었습니다. 의미 유사도 기반으로 묶었다면 시맨틱 캐싱, 정해진 문구를 매칭했다면 빈출 질문 캐시라고 부르는 편이 정확합니다. 용어보다 어떤 요청이 어떤 조건에서 캐시에 들어갔는지를 설명하는 것이 우선이었습니다.

두 번째는 질문의 처리 경로를 나누는 일이었습니다. 위치 확인과 층별 매장 검색은 규칙 기반 시스템으로, 규칙만으로 어려운 짧은 질문은 1B 경량 모델로 보냈습니다. 여러 조건을 조합하는 선물·메뉴 추천처럼 설명이 필요한 질문만 클라우드 상위 모델로 넘겼습니다.

이렇게 나누면 상위 모델의 호출 횟수가 줄고, 단순 안내에서 반복해 보내던 맥락도 함께 줄어듭니다. 모든 질문을 규칙으로 처리하면 표현이 조금만 달라도 응답이 끊길 수 있으므로, 세 경로의 범위를 현장 질문 사례로 나눴습니다.

세 번째는 대화 맥락을 줄이는 일이었습니다. 이전에는 대화가 이어질수록 앞선 기록 전체를 매번 다시 보내 같은 입력 토큰을 반복해서 지불했습니다. 그래서 최근 2턴의 핵심만 요약해 다음 요청에 전달했습니다. 현재 질문에 필요한 정보만 남긴 결과 입력 토큰을 58% 줄였습니다. 요약문에 남길 정보와 남기지 않을 정보를 정하는 규칙도 함께 필요했습니다.

<출처: 작가 제작>

세 조치를 적용한 뒤 전체 토큰 비용은 70% 이상 줄었습니다. 캐시로 호출 자체를 없애고, 질문을 경량 모델로 처리하며, 입력 맥락을 줄인 효과가 합쳐진 결과였습니다.

팁 2. 토큰 비용 절감 효과를 확인할 운영 지표
토큰 사용을 줄인 뒤에도 절감 효과가 유지되는지 보려면 기기당 하루 호출량, 세션당 입력·출력 토큰, 질문 유형별 캐시 적중률과 모델별 호출 비중, 피크타임 동시 요청과 응답 시간을 함께 기록합니다. 월 요금 대비 API 변동원가까지 연결하면 기본 제공량과 초과 조건을 조정할 근거가 생깁니다.

측정한 지표는 캐시 범위, 경량 모델 적용 대상, 동시성 상한을 조정하는 기준이 됩니다. 당시 PoC에서는 비용 절감을 위해 고객 경험을 포기할 수도 있는 값싼 모델 혹은 로컬 모델로 대체하지 않았습니다. 질문을 나누고 필요한 경우에만 클라우드 LLM을 호출하며, 대화 맥락을 필요한 만큼만 전달하는 운영 설계를 적용했습니다.

마지막 파트에서는 공급 단가·호출 경로·기본 제공량을 월정액 요금과 연결해 손익을 판단하는 기준을 정리하겠습니다.

사용량이 늘어도 손해 보지 않는 구조는 호출당 원가에서 시작됐다

백화점 PoC에서 처음 확인한 것은 로봇이 질문에 잘 답하는지였습니다. 하지만 정식 계약을 검토할 수 있는 구조를 만들기 위해서는 다른 숫자가 필요했습니다. 로봇 한 대가 하루에 몇 번 호출하는지, 한 세션에서 입력 토큰이 얼마나 쌓이는지, 피크타임에 요청이 얼마나 몰리는지를 함께 봐야 했습니다.

이 과정을 지나며 고객사 요금제와 기술 설계를 따로 정할 수 없다는 것을 알게 됐습니다. 영업에서 월정액을 약속하면 운영팀은 최대 사용량을 계산해야 하고, 개발팀은 그 사용량을 감당할 호출 경로를 만들어야 합니다.

이 과정을 거치며 제 질문도 “모델을 붙이면 비용이 얼마인가?”에서 “사용량이 늘면 한 건당 얼마가 남는가?”로 바뀌었습니다. 정식 계약을 준비하면서, 고객 요금과 API 변동원가를 실제 사용량에 연결해 그 답을 계산해야 했습니다. AI 제품의 원가는 선택한 모델만으로 정해지지 않습니다. 어떤 질문을 어디로 보내고, 기본 요금에 얼마의 사용량을 포함할지 설계하는 일이 제품의 손익을 좌우하기 때문입니다.

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Opus 5.5와 GPT-6 Sol 등장: ‘작업당 비용’ 전쟁의 서막

같은 날 공개된 Claude Opus 5.5와 GPT-6 Sol·Luna. AI 모델 경쟁의 무게중심이 성능에서 비용 효율로 이동하고 있습니다. <출처: Anthropic과 OpenAI 이미지를 편집함>

9월 22일, 앤트로픽이 Claude Opus 5.5를 공개했습니다. 약 90분 뒤에는 OpenAI가 GPT-6 Sol과 Luna를 내놨고요. 하루에 새 모델이 셋 나온 겁니다.

그런데 두 발표문을 나란히 놓고 보니, 성능 점수보다 먼저 눈에 들어오는 게 있었습니다. 가격입니다.

이번 모델 전쟁의 핵심은 “누가 가장 똑똑한가?”가 아닙니다. “같은 일을 누가 가장 싸게 끝내는가?”에 가깝습니다.

[핵심 관전 포인트]

Opus 5.5와 GPT-6 Sol·Luna가 약 90분 간격으로 나왔고, 두 회사 모두 가격 인하를 전면에 내세웠습니다.
세 모델은 같은 체급이 아닙니다. 순위보다 각 회사가 상위 모델의 역량을 어느 가격대까지 내렸는지를 봐야 합니다.
두 회사 모두 벤치마크 점수 옆에 ‘작업당 비용’을 함께 내걸기 시작했습니다.
싼 Luna급과 Sol·Opus급을 업무 난이도에 따라 나눠 쓰는 ‘모델 라우팅’이 중요해졌습니다.

새 모델 3종, 핵심만 정리하면

Claude Opus 5.5: Claude 5.5 패밀리의 첫 모델입니다. 앤트로픽은 “대부분의 작업에서 Fable 5.1 수준”이라고 주장합니다. 출력 속도는 30% 빨라졌고요. 아모데이 CEO의 ‘프런티어 속도 조절’ 발언 이후 나온 첫 모델이기도 합니다.
GPT-6 Sol·Luna: Sol은 복잡한 에이전트 작업을, Luna는 목적이 명확한 대량 작업을 겨냥한 모델입니다.
제공 채널: Opus 5.5는 Claude Platform과 AWS·Google Cloud·Azure에서, Sol·Luna는 API와 ChatGPT Work·Codex에서 바로 쓸 수 있습니다.

가격은 100만 토큰 기준입니다.

Opus 5.5와 GPT-6 Sol·Luna의 API 가격 비교. 세 모델 모두 이전 세대보다 저렴해졌습니다. 단위는 100만 토큰입니다. <출처: 오픈AI·앤트로픽 발표문>

앤트로픽은 토큰 가격을 20% 내렸고, 일반 작업 기준으로는 40% 저렴해졌다고 말합니다. OpenAI는 GPT-5.6 대비 50% 인하를 내걸었죠.

다만 OpenAI의 “50%”에는 조건이 있습니다. 사이먼 윌리슨(Simon Willison)에 따르면 비교 기준인 GPT-5.6 가격은 11월에 25% 오를 예정인 프로모션가입니다. GPT-6 가격은 정가라고 OpenAI 대변인이 확인했고요. 착시가 조금 섞였지만 인하인 건 분명합니다.

그렇다면 셋의 위치는 어떨까요?

OpenAI의 최상위 모델은 9월 3일 먼저 나온 GPT-6 Astra(입력 $10, 출력 $50)입니다. Sol은 그 아래에서 복잡한 코딩과 에이전트 워크플로를, Luna는 대량 작업을 맡죠. OpenAI 개발자 계정의 표현으로는 “Build with Sol. Scale with Luna.”입니다.

앤트로픽도 Opus 5.5 위에, Astra와 같은 가격대인 Fable 5.1을 두고 있습니다.

결국 이번 출시는 두 회사가 각자 최상위 모델의 역량을 한 단계 아래 가격대로 끌어내린 사건입니다.

90분 만에 반값이 된 가격표

처음에는 성능 대결처럼 보이지만, 두 발표는 서로를 직접 겨누지 않았습니다.

앤트로픽의 벤치마크 표에는 GPT-6 Astra와 GPT-5.6 Sol이, OpenAI의 차트에는 Opus 5가 올라가 있습니다. 두 발표 자료 모두 상대 회사가 같은 날 내놓은 신제품이 아니라 기존 모델을 비교 대상으로 삼은 거죠. Opus 5.5와 GPT-6 Sol을 같은 조건에서 직접 비교한 자료는 양쪽 어디에도 없습니다.

재미있는 건 가격표를 겹쳐 볼 때입니다. 사이먼 윌리슨이 짚었듯, Opus 5.5의 새 가격은 공개 시점에 GPT-5.6 Sol과 같았습니다. 그런데 90분 뒤 OpenAI가 Sol을 그 절반 가격에 내놓은 겁니다. 컨텍스트도 Opus 5.5가 1M 토큰, Sol이 1.05M 토큰(272K 초과분은 할증)으로 비슷해졌고요.

상위 역량을 아래 가격대로 내리는 출시가 하루에 두 번 나왔습니다. 이건 꽤 큰 변화입니다.

가격표 밖에서도 시작된 경쟁

두 회사의 경쟁은 API 가격에서 끝나지 않습니다. OpenAI의 티보 소티오는 Sol과 Luna 출시와 함께 Plus·Pro·Business 사용자 계정에 ‘저장형 리셋’ 1회를 지급한다고 밝혔습니다. 소진한 Codex·ChatGPT Work 사용 한도를 다시 채워, 원하는 시점에 사용할 수 있는 이용권입니다.

Anthropic도 대상 사용자에게 5시간 또는 주간 사용 한도를 복구해 주는 ‘무료 리셋’을 도입했습니다. 다만 모든 계정에 상시 제공되는 혜택은 아니며, 대상과 만료일은 계정마다 다릅니다. 이제 경쟁은 모델을 얼마나 싸게 제공하느냐를 넘어, 구독자가 얼마나 오래 사용할 수 있게 하느냐로도 번지고 있습니다.

관전 포인트 3가지

1. 성능은 제자리인데 가격은 반값?

이번 발표에서 가장 눈에 띈 건 벤치마크 차트의 모양입니다. 두 회사 모두 성능 점수만 보여주지 않고, 정확도와 작업당 비용을 함께 표시했습니다.

Anthropic은 기본 추론 강도의 Opus 5.5가 Terminal-Bench에서 GPT-6 Astra와 비슷한 성능을 약 40%의 비용으로 냈다고 주장합니다. OpenAI는 AutomationBench에서 GPT-6 Sol이 xhigh 추론 강도에서 33.2%를 기록했고, 작업당 비용은 $0.27이었다고 밝혔고요.

결국 두 회사 모두 “얼마나 높은 점수를 받았는가”뿐만 아니라 “그 점수를 얻는 데 얼마가 들었는가”를 강조하기 시작한 겁니다.

독립 평가에서도 비슷한 흐름이 보입니다. Artificial Analysis에서 GPT-6 Sol의 최고 점수는 48점으로, 전작의 47점보다 1점 오르는 데 그쳤습니다. 반면 작업당 비용은 $1.99에서 $1.06으로 거의 절반이 됐습니다.

성능이 크게 뛰었다기보다, 비슷한 성능을 훨씬 싸게 제공한 셈입니다. 이번 모델의 핵심이 성능보다 가격에 있다는 가장 선명한 숫자죠.

GPT-6 Sol의 지능 지수는 전작보다 1점 높아졌지만, 작업당 비용은 $1.99에서 $1.06으로 약 절반 줄었습니다. 위로 갈수록 성능이 높고, 왼쪽으로 갈수록 비용이 낮습니다. <출처: Artificial Analysis>

물론 회사가 공개한 그래프를 그대로 직접 비교하면 안 됩니다. 모델마다 추론 강도와 실행 환경이 다르고, 일부 작업에는 다른 모델로 넘기는 폴백도 적용됩니다. 같은 이름의 벤치마크도 측정 조건에 따라 점수가 5%포인트 넘게 달라지기도 하고요.

실제로 공개된 최고점 기준으로 GPT-6 Sol은 일부 코딩과 컴퓨터 조작 평가에서 GPT-5.6 Sol보다 낮았습니다. 완전히 동일한 조건의 비교는 아니지만, 이번 출시가 최고점 상승보다 비용 절감에 초점을 맞췄다는 점은 분명해 보입니다.

2. 진짜 눈여겨볼 가격은 ‘캐시’입니다

제가 더 흥미롭게 본 건 가격표의 ‘캐시 입력’ 칸입니다.

프롬프트 캐싱은 모델이 한 번 읽은 문맥을 저장해뒀다가, 다시 쓸 때 훨씬 싼 값에 불러오는 기능입니다. 코딩 에이전트는 매 턴 코드베이스와 대화 기록, 도구 설명을 다시 읽거든요. 에이전트 비용은 이 칸이 좌우합니다.

앤트로픽은 에이전트·코딩 비용의 대부분이 캐시 읽기라며 캐시 가격을 60% 내려 $0.20으로 만들었습니다.

OpenAI는 기존의 90% 캐시 읽기 할인율을 유지하면서 기본 캐시 적중률을 높였습니다. 추론 강도나 사용 도구를 바꿔도 기존 캐시가 유지되도록 했고, 개발자가 캐시할 프롬프트 경계를 직접 지정할 수 있게 했습니다.

여기서 계산이 달라집니다. Opus 5.5와 GPT-6 Sol의 캐시 단가가 $0.20으로 같아졌거든요.

표면 입력가는 $4 대 $2로 두 배 차이입니다. 하지만 캐시 비중이 높은 에이전트 작업에서는 그 격차가 훨씬 줄어들 수 있습니다.

3. 최고 모델 하나만 고르면 될까?

Next.js Agent Evals는 출시 당일 31개 과제를 high effort로, 각자의 하네스(Claude Code/Codex)에서 돌린 결과입니다.

31개 개발 과제에서 Opus 5.5와 GPT-6 Sol은 97%의 성공률을 기록했습니다. Luna는 AGENTS.md를 제공했을 때 성공률이 77%에서 87%로 올랐습니다. <출처: Vercel Next.js Agent Evals>

상위권 성공률은 97%로 같습니다. 그런데 같은 결과를 내는 데 Fable 5.1은 Opus 5.5의 3배 비용이 들었습니다. Luna는 77%로 낮지만 비용이 약 20분의 1이고요. AGENTS.md 문서를 함께 주면 Luna의 성공률은 87%까지 올라갔습니다.

물론 과제 수가 31개라 한 문제 차이가 약 3%포인트입니다. pass@4는 네 번 중 한 번만 성공해도 통과하는 방식이라, 일반적인 단발성 실사용 성공률과도 다릅니다. 출시 당일 결과인 만큼 여기까지는 지켜봐야 합니다.

그래도 방향은 보입니다. 반복적이고 기준이 명확한 작업은 Luna급에 먼저 맡기고, 실패하거나 신뢰도가 낮은 결과만 Sol급으로 올립니다. 장기·고난도 작업만 Opus나 Astra급에 태우는 식이죠.

저렴한 Luna부터 작업을 맡기고, 결과가 부족할 때만 Sol과 Opus 5.5·Astra로 올리는 모델 라우팅 예시입니다. <출처: 작가, gpt로 제작>

사이먼 윌리슨도 출시 당일 기본값을 Codex는 GPT-6 Sol로, Claude Code는 Opus 5.5로 바꿨다고 밝혔습니다. 데모용으로는 Luna를 썼는데, SQL 질의와 HTML·자바스크립트 작성에서 “빠르고 유능하다(fast and competent)”고 평했고요.

결국 비싼 모델 하나로 모든 일을 시키는 시대가 끝나고 있습니다.

실사용자에게는 무엇이 달라질까?

가장 먼저 달라지는 건 습관입니다. 작업마다 모델과 추론 강도를 고르는 게 비용을 가릅니다.

높은 추론 강도가 늘 나은 것도 아닙니다. 사이먼 윌리슨의 테스트에서 Opus 5.5의 max effort는 생각을 너무 오래 하다 SVG 하나 그리는 데 실패했습니다. 회당 $2.56에 약 20분이 들었죠.

제품팀이라면 비용 때문에 미뤄둔 기능 목록을 다시 꺼낼 때입니다. 문서 자동 분류, 고객 문의 요약, 결과물 1차 검수 같은 것들이요. 과제당 $0.011에 도는 모델이 생기면서 “돌려두기엔 비싸다”는 계산이 달라졌습니다.

기업이라면 API 단가 말고도 볼 게 늘었습니다. 캐시 적중률, 세이프가드 폴백 정책, 클라우드 제공처와 데이터 저장 지역, 구독 요금제의 사용 한도 같은 것들이죠. 앤트로픽은 이번에 5시간 한도를 상향하고 리셋 기능을 넣었습니다. 폐지가 아니라 상향이고, API 가격과는 별개입니다.

단가 한 줄보다 운영 조건 전체가 총비용을 정합니다.

더 싸진 AI, 총비용도 줄어들까?

모델이 싸지면 AI 지출도 줄어들까요? 저는 오히려 반대일 가능성이 크다고 봅니다.

자원이 싸지면 전체 사용량이 늘어난다는 ‘제번스 역설’이 에이전트에도 적용될 수 있거든요. 작업당 비용이 내려가면, 지금까지 비용 때문에 자동화하지 못했던 일도 AI에 맡길 수 있게 됩니다.

어디까지나 해석이지만, 양사가 캐시와 경량 모델 가격을 이렇게까지 공격적으로 내린 이유와도 맞아떨어집니다.

마치며

그렇다고 곧바로 승자를 고를 수 있는 건 아닙니다. 지금 공개된 숫자 대부분은 각 회사가 고른 조건에서 나온 결과이고, 실사용 평가는 이제 막 시작됐으니까요.

다만 분명한 건, 이번엔 두 회사 모두 “더 똑똑해졌다”는 말만으로 모델을 설명하지 않았다는 겁니다. 같은 결과를 얼마나 적은 비용으로 만들 수 있는지를 함께 보여줬죠.

다음 승자는 벤치마크 1위 모델이 아닐지도 모릅니다. 비용 때문에 맡기지 못했던 일을 가장 많이 자동화하는 모델, 그게 진짜 승자가 될 수 있을 것 같네요.

이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.

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클로드 코드 hook 재귀 루프 사고로 토큰 60M 날리고 배운 것

클로드 코드에서 세션을 닫을 때, AI가 할 일 목록을 알아서 정리해주면 편하겠다 싶었어요. 그 아이디어 하나 때문에 토큰을 60M 넘게 태우고 세션 한도(session limit)를 통째로 날려먹었습니다.

무슨 상황이었냐면요. 전 클로드 코드에서 어떤 작업이 끝나면 그 결과에 맞춰 다른 폴더의 작업 현황을 동기화하는 자동화를 걸어뒀습니다. 그런데 그 자동화로 종료 시점에 새 클로드 코드 세션을 하나 띄우게 돼 있었어요. 이 새로운 세션이 끝나면서 같은 자동화를 다시 탔고, 그게 또 새로운 세션을 띄웠습니다. 종료가 종료를 낳는 구조였던 거죠. 그래서 미친듯이 토큰이 낭비된 겁니다.

이 글은 그 사고를 처음부터 복기한 기록이에요. 뭔가 대단한 버그를 잡은 이야기는 아니에요. 오히려 며칠 동안 로그를 한참 뒤져서야 겨우 진범을 찾은, 좀 창피한 축에 가까운 이야기입니다. 그래도 에이전틱 하네스(agentic harness)를 쓰다 보면 한 번쯤 마주칠 함정이라, 경험을 겪은 그대로 공유하는 게 도움이 되겠다 싶어 정리했습니다.

<출처: 작가, GPT로 생성>

엉뚱한 데를 의심한 며칠

사고를 알아차린 건 2026년 7월 3일 오전이었어요. 그날 시킨 작업 자체는 별거 없었습니다. 개인 폴더에 루틴이랑 메모 몇 개 만들어달라는, 몇 분이면 끝날 일이었죠. 그런데 잠깐 뒤에 사용량을 보니까 토큰이 비정상적으로 올라가 있었고, 곧 세션 한도에 걸리더라고요.

이럴 때 보통 가장 최근에 바꾼 걸 먼저 의심하잖아요. 저도 그랬습니다. 짚이는 변경이 두 개 있었거든요.

하나는 설치 방식이었어요. 얼마 전에 홈브루(Homebrew)로 관리하던 클로드 코드를 지우고 npm install -g로 다시 깔았거든요. 재설치하다 뭔가 꼬였나 싶었죠. 다른 하나는 모델이었습니다. 그 무렵 Sonnet 5이 새로 나와 쓰고 있었는데, 새 모델이 예상보다 토큰을 많이 먹나 하는 의심이 들더라고요.

둘 다 그럴듯했는데, 둘 다 틀렸어요. 설치 방식이든 모델이든, 작은 작업 하나가 그 정도 토큰을 쓸 이유가 안 됩니다. 작업은 작은데 사용량은 크다는 이상함이 결국 저를 다른 쪽으로 돌려세웠어요. 제가 시킨 작업이 원인이 아니라, 그 작업이 끝난 다음에 벌어지는 뭔가에 있었던 거죠.

진범은 git history 두 단계 뒤에

방향을 바꾸고 제일 먼저 열어본 건 프로젝트의 .claude/settings.json이었어요. 거기 SessionEnd 훅(hook)이 걸려 있더라고요. 세션이 끝나면 .claude/hooks/session-end-sync.sh라는 스크립트를 실행하게 돼 있었고, 그 스크립트 안에 이런 코드가 있었습니다.

nohup claude -p "$(cat "$PROMPT_FILE")" >> "$LOG" 2>&1 &disown $!

클로드 코드 세션이 끝날 때마다 새 클로드 코드 세션을 백그라운드로 띄우는 코드였어요. 이걸 보는 순간 대략 감은 왔는데, 확신이 필요해서 깃 히스토리(git history)를 거슬러 올라갔습니다. 그런데 며칠 전에 만든 훅이 왜 하필 오늘 터졌는지가 설명이 안 되더라고요. 커밋 로그를 보고 나서야 이해했습니다. 이 훅이 한 번에 이 모습으로 나온 게 아니라, 두 단계를 거쳐 위험한 상태로 바뀌어 있었던 겁니다.

1단계는 6월 30일의 작업에서 이뤄졌어요. SessionEnd에 type: agent 훅이 처음 들어갔습니다. 세션 종료 때마다 LLM 에이전트(agent)가 도는 구조라 좀 위험하긴 했는데, 이건 그래도 하네스 안쪽에서 도는 훅 에이전트 실행에 가까웠어요.

2단계는 7월 1일 밤 11시 54분이었습니다. type: agent가 type: command로 바뀌면서, command가 앞서 본 session-end-sync.sh를 실행하게 됐어요. 이 한 줄이 위험도를 완전히 다른 차원으로 끌어올렸습니다. 훅 안에서 claude -p로 새 CLI 프로세스를 띄우는 순간, 훅이 더 이상 생명주기(lifecycle)에 붙은 단순 스크립트가 아니라 새 세션 생성기가 돼버린 거죠.

그러니까 진범은 Sonnet 5도, npm 재설치도 아니었어요. 며칠 전 밤에 만들어진 command 훅이었죠. 다른 날 개인 폴더 작업이 끝나면서 SessionEnd가 발화한 순간, 재귀가 본격적으로 드러난 거예요. 그 전날부터 이상 사용량이 이미 쌓이고 있다가 제가 확인한 아침에야 눈에 보일 만큼 커졌다고 봐야 하고요.

재귀가 돈 흔적, 로그에 남은 숫자들

돌이켜보면 흐름은 단순해요.

사용자 세션이 종료된다 → SessionEnd 훅이 실행된다 → 훅이 claude -p로 새 세션을 백그라운드로 띄운다 → 새 세션도 같은 프로젝트 폴더와 같은 settings.json을 로드한다 → 새 세션이 끝나면서 다시 SessionEnd를 탄다 → 다시 claude -p가 실행된다.

문제는 이 순환이 멈출 이유가 코드 어디에도 없었다는 거예요.

<출처: 작가, GPT로 생성>

사용량 그래프가 이 상황을 그대로 보여주더라고요.

7월 1일 하루 총 사용량은 약 5.3M 토큰이었어요. 그런데 7월 2일은 약 60.4M 토큰으로 뛰었고, 3일은 오전부터 이미 15.4M 토큰을 넘겼습니다. 특히 눈에 띈 건 7월 2일의 캐시 읽기(cache read)였어요. 60.4M 중 약 58.5M이 캐시 읽기였는데, 자동으로 생겨난 세션들이 같은 프로젝트 컨텍스트(context)랑 에이전트 목록, 스킬(skill) 목록, 훅 프롬프트(prompt)를 계속 반복해서 읽었다는 뜻으로 보입니다. 세션 하나하나가 매번 같은 걸 읽으며 새로 부팅한 셈이죠.

<출처: 작가(GPT 생성)>

세션 로그도 확인했어요. 클로드 코드가 세션마다 남기는 JSONL 로그 디렉터리 크기가 약 3.3GB였습니다. 그 안의 JSONL 세션 파일 수는 137,305개였고요. 이 중 7월 3일 오전 7시 이후에 생긴 것만 9,101개였는데, 그 9,101개 중에 8,466개가 세션 한도나 rate_limit 흔적을 담고 있었어요. 어떤 구간에서는 1분에 100개 넘는 세션 로그가 만들어졌습니다.

파일을 하나하나 열어보니까 사용자 프롬프트 자리에 제가 쓴 요청이 아니라 훅이 넣은 문장이 반복돼 있더라고요. “세션이 종료됩니다. task board를 이 세션의 작업 결과에 맞게 동기화하세요” 같은, 제가 훅에 심어둔 지시가 수천 번 되풀이하고 있었죠. 개인 폴더 작업이 토큰을 다 쓴 게 아니라, 그 작업이 끝난 뒤에 훅이 만들어낸 세션들이 태운 거였어요.

그날 맥북 팬이 유난히 시끄럽고 뜨거웠던 것, 파인더(Finder)가 CPU를 100% 넘게 잡아먹던 것도 이 사고랑 무관하지 않았어요. 직접 원인이야 백그라운드에서 계속 뜨는 claude -p 프로세스였겠죠. 다만 파인더가 CPU를 먹은 건 짧은 시간에 작은 JSONL 파일이 수천, 수만 개씩 쏟아지면서 macOS의 파일 시스템 UI 계층이 그 변화를 따라가느라 생긴 2차 효과 같습니다. 용량 자체보다 짧은 시간에 작은 실패 세션이 수천 개 생긴 패턴이 시스템 전반을 흔든 거죠.

hook과 loop의 결정적 차이

이 사고의 본질은 결국 훅을 루프(loop)처럼 써버린 데 있었다고 생각합니다.

에이전틱 하네스를 다룰 때 저는 이걸 프롬프트, 컨텍스트, 도구(tool), 훅, 루프 다섯으로 나눠서 봐요. 모델에 주는 지시가 프롬프트, 모델이 참고하는 환경이 컨텍스트, 모델이 쓰는 능력이 도구, 하네스의 생명주기에 붙는 자동 실행 지점이 훅, 그리고 트리거(trigger)·목표(goal)·검증(verification)·멈추는 규칙(stopping rule)이 다 결합된 실행 구조가 루프입니다.

이 다섯 중에서 훅이랑 루프는 겉보기엔 비슷해 보여도 결정적으로 다른 게 하나 있어요. 루프에는 멈추는 규칙이 설계의 일부로 반드시 들어갑니다. “테스트가 다 통과하면 멈춘다”, “최대 5번까지만 재시도한다” 같은 종료 조건이 루프라는 개념 안에 처음부터 박혀 있죠. 스스로 반복하는 구조다 보니, 어디서 멈출지를 안 정하면 루프 자체가 성립을 안 해요.

반면 훅에는 그런 게 없어요. 훅은 “이 시점이 오면 이걸 한 번 실행한다”가 전부입니다. 한 번 실행하고 끝나는 게 정상이니까 멈추는 규칙 같은 걸 따로 안 붙이거든요. 그런데 그 훅 안에서 새 세션을 만들어버리면, 새 세션이 다시 같은 훅을 발화시키면서 훅이 사실상 루프처럼 반복되기 시작합니다. 루프의 형태는 갖췄는데 루프의 안전장치인 멈추는 규칙은 없는, 제일 위험한 조합이 돼버리는 거예요.

<출처: 작가, GPT로 생성>

제 사고가 딱 이거였어요. 훅을 루프처럼 쓰면서 멈추는 규칙을 안 뒀습니다. 종료 훅이 새 세션을 낳고, 그 세션의 종료가 또 새 세션을 낳는 동안, 어디에도 이쯤에서 멈추라는 지시가 없었던 거죠.

그래서 하지 말아야 할 것들

이 사고 이후 제가 세운 원칙들은 대부분 “하지 말 것”의 모양이에요. 구현 코드를 채우는 것보다 경계선을 확실히 그어두는 게 재발을 막는 데 더 효과가 있더라고요.

첫째, 종료 계열 훅에서는 새 세션을 만들지 않아요. SessionEnd처럼 세션이 끝나는 시점에 붙는 훅에서 새 세션을 띄우면, 그 새 세션도 결국 같은 종료 훅을 타게 되거든요. 재귀의 씨앗이 여기 있습니다.

둘째, 훅 안에서 LLM을 부르지 않아요. 훅은 로그 남기고, 타임스탬프(timestamp) 찍고, 정적 파일 검사하는 것처럼 결정적이고 짧은 로컬 작업을 할 때 써야 합니다. 반대로 LLM을 부르면 비용이며 시간이며 실패, 재시도, 컨텍스트 로딩이 전부 딸려 와요. 이런 무거운 걸 매 종료 시점마다 자동으로 태우면 통제가 안 됩니다.

셋째, 백그라운드 실행으로 통제권을 넘기지 않아요. nohup이랑 &, disown 조합은 프로세스를 사용자 눈에서 떼어내서 지켜보기도, 멈추기도 어렵게 만듭니다. 평범한 스크립트라면 편한 조합이지만, 에이전틱 런타임(agentic runtime) 안에서 새 세션을 이렇게 띄우면 뭔가 잘못됐을 때 손쓸 방법이 사라져요.

넷째, LLM이 꼭 필요한 자동화라면 훅이 아니라 명시적인 커맨드(command)나 스킬로 빼요. “세션이 끝나면 알아서 정리해줘”가 아니라 “정리가 필요하면 내가 이 명령을 부른다”로 바꾸는 거죠. 자동 실행과 명시적 실행 사이에 선을 긋는 게 중요합니다.

다섯째, 자동화에는 비용 상한을 둬요. 최대 실행 횟수든 쿨다운(cooldown)이든, “무한히 반복되지 않게 막는 장치”가 하나라도 있어야 합니다. 제 훅에는 그게 아예 없었고, 그래서 브레이크 없이 토큰을 60M이나 써버린 거예요.

마지막으로, 설정을 바꾼 뒤에는 위험한 신호가 남아 있지 않은지 한 번 훑어봐요. 저는 이런 명령으로 확인합니다.

rg 'hooks|SessionEnd|claude -p|nohup|disown' .claude ~/.claude

훅 설정에 종료 계열 이벤트가 있는지, 그 안에서 claude를 다시 부르는지, 백그라운드 실행 키워드가 섞여 있는지를 한눈에 볼 수 있어요. settings 파일은 코드만큼, 어쩌면 코드보다 더 조심해서 다뤄야 한다는 걸 이번에 느꼈습니다.

마치며

AI 에이전트 자동화에서 제일 위험한 건 똑똑한 모델이 아니라 잘못 설계된 루프예요. 모델이 아무리 좋아져도, 멈추는 규칙이 없는 반복 구조 앞에서는 비용이 그대로 폭탄이 됩니다. 편하자고 걸어둔 자동화 하나가 하루 만에 세션 한도를 다 태울 수 있다는 걸, 저는 137,305개의 세션 로그를 지우면서 실감했어요.

SessionEnd 같은 종료 계열 훅에서 새 세션이나 LLM을 부르는 자동화, 걸어본 적 있으세요? 있다면 거기에 멈추는 규칙은 두셨나요? 지금 쓰는 설정을 한 번 열어보면 좋겠습니다.

이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.

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200배 빠르다는 Jev AI, 진짜 차별점은 무엇일까

문장을 한 줄도 쓰지 않는 AI 모델이 나왔습니다. 미리 정해 둔 질문에 정해 둔 선택지 중 하나를 고르고, 옆에 확률을 붙여 돌려주는 게 전부입니다. 설명도 이유도 없고요. 대신 빠릅니다. 이름은 Jev, 만든 곳은 TypeSafe라는 회사입니다. 이 회사가 공개한 평가표를 보면 Jev와 앤트로픽 소네트 5는 정확도가 67.8%로 똑같습니다. 그런데 판단 한 건에 Jev는 0.4초, 소네트 5는 78.1초가 걸렸습니다.

공개된 지 일주일 남짓인데 벌써 시끄럽습니다. 한쪽에서는 Vercel의 AI 게이트웨이에서 역대 가장 빨리 채택됐다는 집계가 나왔고, 다른 쪽에서는 예전부터 쓰던 분류 모델과 뭐가 다르냐는 말이 같이 커졌죠. 그런데 Jev가 무엇인지 설명하는 글은 이미 많습니다. 그래서 여기서는 정의보다, 이걸 실제로 붙였을 때 내 파이프라인에서 뭐가 바뀌고 무엇을 신경 써야 하는지를 중심으로 정리했습니다.

이 글의 수치와 인용은 TypeSafe 공식 블로그·공식 문서·자체 평가 사이트, 그리고 외부에서 직접 재본 실측 기록에서 가져왔습니다.

1. 지금 무슨 일이 벌어지고 있나

공개는 9월 15일이었습니다. TypeSafe AI가 2년 동안 회사를 외부에 알리지 않다가, System One Model이라는 새 부류와 그 첫 모델 Jev를 함께 내놨는데요. CEO인 디오고 알메이다(Diogo Almeida)는 오픈AI에서 InstructGPT와 RLHF 연구에 참여했고 그 작업이 챗GPT의 바탕이 됐다고 블로그에 적었습니다.

증폭점은 사흘 뒤였죠. Vercel은 9월 18일 블로그에서 Jev가 자사 AI 게이트웨이 역사상 가장 빨리 채택된 모델이고 출시 24시간째에 유료 팀의 13% 가까이가 쓰고 있었다고 밝혔습니다. 다만 초기 채택이 지속되는지가 다음 시험이라고 덧붙였고요. 9월 20일에는 웨이트리스트가 없어져, 공개 닷새 만에 누구나 바로 쓸 수 있게 됐습니다.

같은 기간 반대편도 똑같이 커졌습니다. 해커뉴스 메인 스레드는 1,900점과 댓글 500개를 넘겼고 창업자는 자신이 CEO임을 밝히며 직접 답을 달았는데요. 그 스레드에서 “이거 그냥 제로샷 분류기 아니냐”는 요약이 나왔습니다. 나흘 앞선 9월 11일 글에서 회사가 표준 벤치마크 표를 내지 않겠다고 선언해 둔 터라, 점수가 좋았으면 공개했을 거라고 의심하는 댓글도 달렸고요.

한쪽 말만 옮겨서는 절반밖에 전하지 못합니다. 그래서 원문을 직접 열었습니다.

2. 문장을 쓰지 않는 모델이 겨냥한 자리

Jev가 무엇인지는 못 하는 일로 잡는 편이 빠릅니다. 왜 그렇게 판단했는지 물어볼 수 없고 답을 길게 풀어 달라고 할 수도 없습니다. 애초에 대화가 성립하지 않고요. 창업자는 해커뉴스에서 문자열과 모든 순차 자료구조가 아예 허용되지 않는다고 못 박았습니다. 할 수 있는 건 미리 정해 둔 질문에 정해 둔 선택지 중 하나를 고르는 일뿐이죠. 옆에 확률을 붙여서요.

소프트웨어는 문장을 읽을 줄 모릅니다. 문장을 읽는 건 사람이죠. 그런데 우리는 지금까지 소프트웨어가 쓸 판단을 굳이 문장으로 받아서 다시 코드로 뜯어 왔습니다.

회사가 낸 개발자용 문서를 보면 질문 유형은 셋뿐입니다. 여럿 중 하나를 고르는 Choice, 척도 위의 값을 매기는 Score, 예 또는 아니오를 묻는 Noul입니다. Noul은 참·거짓 대신 0에서 1 사이 확률값 하나를 돌려주고요. 입력은 텍스트만 받습니다.

왼쪽은 사람에게 설명하는 글이고, 오른쪽은 기계에 거는 계약이다. 돌아오는 답도 다르다. 한쪽은 고른 값 하나뿐이고, 다른 쪽은 선택지마다 확률이 붙어 온다 <출처: 작가>

이런 출력이 쓰이는 데는 소프트웨어 안에 널려 있습니다. 스팸인가, 이 티켓은 어느 팀으로 보낼까, 이 건은 사람이 다시 봐야 하나. 아무도 그 문장을 읽지 않는 판단들이죠. 원래 이런 판단은 파인튜닝한 분류기가 맡던 일입니다. 일본 supa Lab은 라벨 붙은 데이터가 수천 건 있으면 직접 학습이 빠르고 싼 경우가 많지만 라벨이 없고 채점 기준이 자주 바뀌면 Jev가 맞는다고 갈랐습니다.

그럼 “그냥 분류기 아니냐”는 반론은 어떻게 될까요. 해커뉴스에서 한 이용자가 Jev를 제로샷 분류기라고 요약했습니다. 예시를 따로 학습시키지 않고 원시 텍스트를 받아 바로 분류하는데 프런티어급 LLM만큼 정확하다는 뜻인데요. 그 정확도는 어디까지나 회사 주장이라는 단서도 붙였습니다. 창업자는 여기에 두 단어로 답했습니다. “정확히 맞습니다.”라고요. 반면 공식 FAQ는 “Jev는 작지도 않고 LLM도 아닙니다.”라고 적습니다. 모순처럼 보이지만 앞은 하는 일에 대한 답이고 뒤는 만듦새에 대한 답이죠.

그러면 기존 LLM 대신 이걸 쓸 이유는 뭘까요. 흔히 꼽히는 답은 타입이 보장된다는 쪽입니다. 답의 형식과 값의 범위를 미리 못 박아 둔 규격, 그러니까 스키마를 벗어나는 답이 나올 수 없다는 얘기죠. 그런데 실측은 그 답을 뒷받침하지 않았습니다. supa Lab이 4개 과제 208건을 경량 LLM 5종과 함께 돌렸더니 스키마 위반은 다섯 모델 모두 0건이었거든요. JSON 스키마를 강제하니 LLM 쪽도 라벨 밖의 값을 돌려주지 않았습니다.

환각을 안 한다는 건 결국 스키마를 지킨다는 뜻이고, 스키마는 기존 LLM에 강제해도 지켜집니다. 그러니 Jev만 가진 차별점으로 남는 건 하나뿐입니다. 자기가 얼마나 맞힐지를 안다는 것.

3. 빠른 이유는 성능이 아니라 포기한 것에 있다

그 말이 사실인지 따지려면 이 모델이 왜 빠른지부터 봐야 합니다.

LLM은 글자 하나를 고른 다음 그 글자를 보고 다음 글자를 고릅니다. 순서대로 쌓는 구조라 답이 길어질수록 시간도 늘어나죠. Jev는 그 일을 아예 하지 않습니다. 창업자 설명대로 문자열과 모든 순차 자료구조가 금지돼 있어서 출력을 전부 병렬로 계산할 수 있고 그래서 출력 토큰 비용이 없습니다. 가격표에도 입력 100만 토큰당 0.042달러, 출력은 무료라고 적혀 있고요.

그럼 학습은 뭐가 달랐을까요. 지금 우리가 쓰는 모델은 대부분 RLHF(사람 피드백 기반 강화학습)를 거쳤습니다. 사람이 선호하는 응답을 내도록 학습시켜 사전학습 모델을 챗봇으로 바꿔 놓은 방식이죠. 이 회사가 쓴 건 RLCD(보정된 결정을 위한 강화학습)인데, 생성된 텍스트 대신 결정과 보정된 확률을 돌려주도록 학습시킨다고 적혀 있습니다.

새 학습 알고리즘이 왜 필요했냐는 FAQ 질문에 회사는 어느 랩이든 RLHF로는 결국 같은 걸 잘하게 만든다고 답했는데요. 사람 평가자가 선호하는 텍스트를 만드는 일인데, 채팅 제품에는 맞았지만 자동화에는 틀린 목표라는 겁니다. 문서의 경고 박스에는 더 직접적으로 적혀 있습니다. “사람에게 설득력 있는 출력이라고 해서, 사람이 지켜보지 않는 자동화에 쓸 만큼 믿을 만한 건 아닙니다.”

여기서 캘리브레이션(calibration), 우리말로 보정이라는 말이 나옵니다. 회사 문서의 정의는 이렇습니다. 잘 보정된 모델의 예측을 많이 모아 놓고 보면 확률 0.2가 매겨진 결과는 20%쯤 일어나고 0.8이 매겨진 결과는 80%쯤 일어납니다. 일기예보와 같은 이야기죠. 비 올 확률 70%라고 한 날들을 모았을 때 그중 일곱 번쯤 비가 왔다면 그 예보는 잘 보정된 겁니다. 오늘 비가 왔는지만 봐서는 예보가 좋은지 알 수 없고요.

그래서 보정이 잘된 모델은 잘 맞히는 모델과 다릅니다. 0.8이라고 말한 판단들이 실제로 열 번에 여덟 번쯤 맞는 모델이죠. 맞히는 능력과 자기가 얼마나 맞힐지를 아는 능력은 서로 다릅니다. 회사도 같은 말을 직접 적어 뒀습니다. 이 비율은 예측 묶음을 설명하는 것이지 개별 답 하나를 보증하지는 않는다고요.

보정이 잘됐다는 건 자기가 얼마나 맞힐지를 안다는 뜻이다. 확률 0.8이라고 말한 판단들을 모았을 때 실제로 열에 여덟쯤 맞으면 잘 보정된 상태다 <출처: 작가>

정확도만 놓고 보면 Jev는 최상위가 아닙니다. 회사가 직접 공개한 평가에서도 다른 회사 모델 셋보다 낮고요. 속도는 포기한 것에서 나왔습니다.

4. 0.1초와 8초 사이에 있는 것

한 번 물어보고 8초를 기다리는 건 그냥 조금 기다리는 일입니다. 커피를 한 모금 마시면 끝나죠. 회사도 그 점은 인정하고 시작합니다. 공식 블로그 비교표에는 프런티어 모델이 묻고 답을 받기까지 3초에서 329초가 걸린다고 적혀 있고 바로 옆에 “사람과 주고받기에는 충분히 빠르지만, 코드에 통합하면 큰 병목”이라는 문장이 붙어 있습니다.

반복되면 이야기가 달라집니다. 노르웨이의 한 개발자가 정부 공청회에 제출된 의견서 24건을 놓고 같은 질문을 돌려 보니 Jev의 중앙값 지연은 0.32초였는데 비교한 DeepSeek V4.1 Flash는 추론을 끄면 2.7초, 켜면 26초였습니다. 1,000건당 비용은 0.22달러 대 1.31달러, 추론을 켠 쪽은 3.08달러였고요. 오픈소스 프로젝트 notra도 들어온 대화를 어느 모델에 넘길지 고르는 라우터를 Jev로 바꾼 뒤 지연이 1.3초에서 307밀리초로 줄었다고 PR에 적었습니다. 다만 이 노르웨이 개발자는 문서 24건과 얼리액세스 모델로는 첫인상이지 벤치마크가 아니라고 못 박았습니다.

어떤 일에서는 느리면 아예 못 씁니다. 게임에서 대사 하나를 고르는 데 몇 초가 걸리면 그 장면은 성립하지 않습니다. 신호가 바뀐 지 한참 뒤에 출발해도 된다고 알려주는 보조 장치도 마찬가지고요. 회사도 환각한 도구 호출이 에이전트에서는 불편한 정도지만 지연 보증이 걸린 시스템의 일부라면 완전히 치명적이라고 문서에 적었습니다.

그러니까 8초대는 느린 게 아니라 그 자리에 못 들어가는 겁니다. 0.3초대는 빠른 게 아니라 그 자리에 들어갈 수 있게 된 것이고요. 비용도 마찬가지입니다. 한 건에 몇십 원 차이는 아무 일도 아니지만 같은 판단이 요청마다 한 번씩 돌면 예산이 달라집니다.

5. 벤더가 내민 숫자를 어떻게 읽어야 할까

배수부터 보죠. 같은 회사가 채널마다 다른 숫자를 씁니다.

셋이 서로 다른 비교를 하고 있어서 벌어지는 일입니다. 홈페이지의 193.6배·444.6배에는 회사가 스스로 단서를 달아 뒀는데요. 이 숫자는 자사 워크플로 평가에서 나온 것이고, 현실에서 얻는 이득의 위쪽 끝에 가깝다고 본다는 겁니다. 공개된 평가 표의 값으로는 그대로 나오지도 않고요.

배수 대신 볼 만한 건 정확도를 맞춰 놓고 잰 비용과 지연입니다. 회사 자체 평가에서 Jev와 앤트로픽 소네트 5는 평균 정확도가 67.8%로 같은데, 건당 시간은 0.4초 대 78.1초, 건당 비용은 0.0004달러 대 0.1174달러입니다. 여기서 67.8%는 워크플로 네 개의 평균값입니다. 같은 표에서 정확도 1위는 Jev가 아닙니다. 위에 다른 회사 모델이 셋 있는데 sol 74.1%, 앤트로픽 오퍼스 5 73.1%, terra 67.9% 순입니다. 속도와 비용을 보고 고르는 모델이라는 얘기죠.

측정 조건도 봐야 합니다. 회사는 공개한 평가를 어디서 돌렸는지 블로그에 적어 뒀습니다. “우리는 정말로 그만큼 빠릅니다. 다만 우리가 공개한 평가는 대체로 서해안에 있는 우리 랩톱에서 돌린 것이고요.” 한국에서 부르면 여기에 네트워크 왕복이 더해지는데, 얼마가 붙는지는 직접 재보지 않으면 알 수 없습니다. 언어도 걸립니다. 회사 문서는 영어가 주된 학습 언어이고 CJK를 포함한 다른 언어는 처리는 되지만 동등하게 잘되지는 않는다면서, 영어가 아닌 작업을 맡기기 전에 자기 콘텐츠로 테스트하고 라우팅할 때는 확신도를 면밀히 보라고 적었습니다.

그렇다고 한국어로는 못 쓴다고 단정할 근거도 없습니다. 일본어 4개 과제 208건 실측에서는 영어와 차이가 나지 않았고 노르웨이어 24건에서도 읽기 자체는 문제가 없었거든요. 회사 말과 실측이 어긋나는 겁니다. 호스팅 API가 미국 리전뿐이라는 supa Lab 기사도 있어, 국내 보관 요건이 있는 팀이라면 현재 구성으로는 맞추기 어려울 수 있고요.

결과는 과제마다 다릅니다. notra는 라우터를 바꾼 뒤 수동 라벨 153건 기준 정확도가 81.7%에서 90%로 올랐다고 적었고, 반대로 공개 저장소에 올라온 피싱 메일 2,000건 벤치마크에서는 Jev가 클로드 하이쿠 4.5에 졌습니다.

회사도 공개 벤치마크 점수를 내지 않는 대신 사용자가 자기 용례에 맞는 평가를 직접 만들도록 권한다고 FAQ에 적었습니다. 물론 이 정직함 자체가 마케팅이라는 반론도 해커뉴스에 있고요. 그래서 직접 봐야 할 건 셋입니다. 내 대표 태스크로 작은 평가 세트를 만드는 것, 배수 대신 정확도를 맞춰 놓고 비용과 지연을 비교하는 것, 내 리전에서 한국어로 재보는 것. 이 셋은 남의 숫자로 채울 수 없습니다.

6. 바뀌는 건 모델이 아니라 파이프라인 모양이다

지금까지 우리 코드는 모델이 준 답을 전부 같은 무게로 받아 왔습니다. 확신에 차서 고른 답이든 간신히 고른 답이든 코드 입장에서는 똑같은 문자열이었으니까요. LLM에 물어보고 문장을 받아 파싱한 다음 분기하는데 그 분기는 무엇으로 판정했느냐만 봅니다.

확률이 함께 오면 분기가 하나 더 생깁니다. 그 판정을 그대로 써도 되느냐를 묻는 분기죠. 모델을 갈아 끼우는 선에서 끝나지 않고 파이프라인을 다시 그리게 되는 이유입니다.

회사도 이 구조를 문서로 권합니다. 확신도가 높으면 자동 처리, 중간이면 사용자 확인이나 검토 표시, 낮으면 행동하지 말고 사람에게 넘기라고 적혀 있고, 그 경계를 어디에 그을지는 걸린 것이 무엇이냐에 달렸다는 문장이 바로 뒤에 붙어 있습니다. 같은 문서의 의도 분류 편에는 더 구체적으로 적혀 있고요. 메시지를 먼저 분류해 보내면 비싼 자원은 그게 정말 필요한 요청에만 불려 나온다는 겁니다. 쉬운 다수를 싸게 처리하고 어려운 소수에 예산을 몰아 주니, 비용이 한 덩어리에서 계단 몇 개로 나뉘는 셈이죠.

확률이 함께 오면 신뢰도에 따라 경로가 나뉜다. 경계를 어디에 그을지는 걸린 것이 무엇이냐에 달렸으므로 그림의 세 구간은 예시일 뿐이다 <출처: 작가>

다만 이 구조 전체가 확률이 정직하다는 전제 위에 서 있습니다. 확률이 정직하지 않으면 그 분기는 아무 의미가 없고요. 그래서 밖에서 직접 재본 기록을 찾아봤습니다.

먼저 모델이 스스로 붙인 확신도입니다. supa Lab이 4개 과제 208건을 돌린 실측 가운데 라우팅 과제를 보면, 확신도 0.9 이상만 자동 처리로 남겼을 때 정확도는 100%가 되는데 그러고도 건수의 92.5%가 통과했습니다. 반대로 같이 비교한 Gemini 3.5 Flash-Lite와 Qwen3.7 Flash는 틀린 답에도 0.95에서 1.0의 확신도를 스스로 신고했고, ECE는 0.12에서 0.16으로 나왔고요. ECE는 기대 보정 오차를 줄인 말인데, 모델이 말한 확률과 실제 정답률이 평균 얼마나 벌어지는지를 재는 값이고 낮을수록 좋습니다. 자기 신고 확신도는 임계값으로 쓰기 어렵다는 게 필자의 결론이었습니다. 경량 LLM에 같은 분기 구조를 짜면 무너진다는 뜻입니다.

다음은 모델이 내놓은 확률 자체입니다. 앞서 나온 노르웨이 실측에서 예·아니오 판정 192건을 확률 구간별로 묶으면 이렇게 나왔습니다.

Jev가 확실하다고 한 판정은 거의 그대로 맞았다. 애매하다고 한 41건은 실제로도 애매했다. 다만 정답을 사람이 아니라 다른 AI 모델이 매겼으니, 그 모델과 얼마나 같았는지로 읽어야 한다 <출처: lindfors.no>

필자는 확신이 높은 판정을 받아들이고 나머지는 더 느리더라도 나은 모델이나 사람에게 보내는 게 실무에서 Jev를 쓰는 방식이라고 적었습니다. 물론 본인이 문서 24건짜리 첫인상이라고 못 박았으니 벤치마크로 읽어서는 안 됩니다. 뜻밖의 결과도 하나 있습니다. 같은 필자가 질문 문구를 더 정교하게 다듬었더니 보정 오차가 두 배 넘게 나빠졌거든요. 그래서 Jev에 쓸 질문은 책상 건너편 동료에게 묻듯이 쓰고 깨알 같은 단서는 자기 코드에 두라고 권했습니다. 질문 문구 하나로도 보정이 흔들린다는 겁니다.

그리고 새 책임이 하나 생깁니다. 임계값을 누가 정하느냐죠. 0.95로 할지 0.85로 할지는 모델이 정해 주지 않습니다. 회사 문서도 올바른 임계값은 도메인과 용례에 달렸으니 보수적인 값으로 시작해 자기 데이터로 시험하고 조정하라고 적었고요. 같은 문서 안에서도 예시 숫자가 제각각이니 권장값이 아니라는 뜻입니다. 해커뉴스에서는 이걸 다르게 읽었습니다. 한 이용자는 무엇을 허용하고 무엇을 막을지는 여전히 자기가 정해야 하고 어떤 잘못된 동작이 워크플로를 통과하는지도 자기 데이터로 시험해야 하는데, 그렇게 개발자에게 도로 넘어오는 일이 적지 않다고 적었습니다. 회사는 유연함이라 부르고 이용자는 떠넘겨진 일이라 부르지만 둘 다 같은 것을 가리킵니다.

직접 봐야 할 건 여기서도 셋입니다. 임계값은 코드에 박아 두기보다 설정으로 빼 두는 편이 낫지 않을까 싶습니다. 회사 문서 안에서도 숫자가 서로 다르고 회사 자신이 조정하라고 썼으니까요. 확신도와 정확도를 그래프로 같이 놓고 임계값을 시험하라는 게 회사 권고인데, 그러려면 경로별 통과 건수부터 기록해 둬야 합니다. 마지막은 질문 문구를 바꿨을 때 보정을 다시 재보는 일이고요.

7. 그래서 신경 써야 할 것들

임계값을 잘못 잡으면 어떻게 되는지부터 봐야 합니다. 이 모델은 틀려도 티가 나지 않습니다. 형식이 멀쩡하니 에러가 뜨지 않고 잘못된 결정이 로그에 정상으로 남습니다. 승인하면 안 될 건을 승인해도 스키마는 통과하고 모니터링 화면에는 아무 일도 없는 것처럼 보이고요.

회사도 이 부분은 솔직하게 적었습니다. 출시 글의 환각 그래프에 0%를 적은 근거를 두고 “우리 수치는 실증적인 게 아닙니다. 스키마 일치는 보장되니, 그래프에 0%를 자신 있게 넣을 수 있는 거죠.”라고 썼거든요. 창업자도 해커뉴스에서 이 모델들은 확률적이라 확신에 차서 틀리는 것도 가능하다고 인정했습니다. 한 해커뉴스 이용자는 같은 지점을 더 날카롭게 짚었습니다. 해서는 안 될 동작을 승인해도 스키마는 지켜진다고요.

회사 문서에는 더 구체적인 예가 있습니다. 같은 티켓에 같은 질문을 두 형식으로 물었더니 한쪽은 확률 0.22로 애매하다고 하고 다른 쪽은 0.99로 아니라고 단언했다는 예시입니다. 두 응답 모두 형식은 완벽한데 서로 안 맞고 에러도 뜨지 않죠. 회사는 이런 식으로 어긋나는 경우들을 표로 공개해 뒀습니다. 그러니 낮은 확률 구간을 사람이 따로 보는 절차가 없으면 그 판단들도 그대로 실행됩니다.

내 파이프라인에 넣을 수 있는지를 가르는 한계도 있습니다. 한 Choice 질문은 선택지를 255개까지 받는데, 회사는 후보를 추려 주기보다 전체 목록을 그대로 건네고 다 덮지 못할 것 같으면 ‘어느 것도 아님’ 선택지를 더하라고 권합니다. 입력은 텍스트뿐이고 문자열을 만들어 내지도 못하고요. Jev를 브라우저 에이전트에 붙인 한 해커뉴스 이용자는 입력 칸에 넣을 텍스트를 초소형 모델이 대신 썼다고 적었는데, 한 파이프라인 안에 모델이 둘 필요해진다는 뜻이죠. 판단 대상으로 한 번에 넣을 수 있는 본문도 3만 2천 토큰까지라, 긴 문서를 통째로 넣는 설계는 여기서 막힙니다.

가격도 고정된 값으로 보면 안 됩니다. 회사는 가격을 투명하게 공개한다면서도 이게 보조금이 아니라는 걸 증명할 수는 없다고 직접 적었고, 레이트 리밋 역시 수요가 몰리는 동안 예고 없이 바뀔 수 있다고 경고 박스에 적혀 있거든요. 지금 가격과 지금 한도를 전제로 단가 모델을 고정해 두면 흔들릴 수 있습니다.

락인은 생각보다 약해 보입니다. 공개 여덟 시간 만에 한 개발자가 재현 모델을 예고했고, 이틀 뒤에는 또 다른 개발자가 Kev를 내놨고요. Kev를 만든 사람은 API가 TypeSafe의 System One과 같아서 공식 파이썬 SDK를 그대로 로컬 서버로 향하게 할 수 있다고 적었습니다. 그렇다면 Jev를 코드 여기저기서 직접 부르기보다 ‘결정 호출’이라는 인터페이스 하나로 감싸 두는 편이 안전하지 않을까 싶습니다.

다만 갈아탈 수 있다는 것과 지금 갈아타도 같다는 건 다른 이야기입니다. Kev 문서의 대조표를 보면 정확도는 근접했는데 확률의 품질을 재는 지표에서는 아직 Jev가 앞서 있거든요. 제작자도 Jev가 어떤 데이터셋으로 학습됐는지 모르니 통제된 비교는 아니라고 단서를 달았습니다.

마치며

이름에 회사의 생각이 그대로 들어 있습니다. 회사는 FAQ에서 작명 이유를 직접 밝혔는데요. 대니얼 카너먼의 『생각에 관한 생각』에서 빠르고 직관적인 시스템 1과 느리고 숙고하는 시스템 2의 구분을 가져와 모델 부류 이름을 지었다고요. 모델 이름은 윌리엄 스탠리 제번스에게서 따왔습니다. “증기기관 효율이 오른 뒤 석탄 수요가 늘었던 것처럼, 기계 지능도 비슷한 길을 갈 거라고 보거든요. 지능 비용이 한 자릿수 내려갈 때마다 그만큼 더 많은 쓰임새가 열립니다.” 경제학에서 제번스 역설이라고 부르는 관찰입니다.

그 말대로라면 지금 벌어지는 건 모델 교체라기보다, 비싸서 여태 안 물어보던 판단을 물어보기 시작하는 일에 가깝습니다.

그래서 게임체인저냐고 물으면 조건부로만 답할 수 있습니다. 확률을 분기 조건으로 쓸 데가 이미 있는 팀에게는 파이프라인 모양이 달라지는 일입니다. 그런 데가 없다면 아직은 아니고요. Vercel도 첫날 채택 속도는 역대 가장 빨랐지만 그게 이어지는지가 다음 시험이라고 적었습니다. 아키텍처도 논문도 아직 없고, 학습 데이터에 대해 회사가 밝힌 건 전부 직접 만든다는 한 줄뿐입니다. 국내에서도 직접 돌려 본 저장소가 막 올라오기 시작했는데, 결과를 정리해 공개한 글은 아직 눈에 띄지 않습니다.

남는 건 습관입니다. 배수를 보면 어느 채널 숫자이고 무엇과 비교한 건지부터 묻는 습관, 정확도를 맞춰 놓고 비용과 지연을 보는 비교 방식, 모델이 준 확신도를 믿기 전에 내 데이터로 확신도와 정확도를 같이 그려 보는 절차 같은 것들이요.

오늘 당장 해볼 만한 건 하나입니다. 지금 내 서비스에서 큰 모델한테 사실상 예/아니오만 묻고 있는 호출이 몇 개인지 세어 보는 겁니다. 그 숫자를 세어 보면 이 모델이 내게 필요한지 아닌지가 꽤 빨리 드러날 겁니다.

이 글은 AI의 도움을 받아 작성했습니다.

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[AX일지]대표님이 곧 시스템인 회사의 AX는 어디서 시작할까

Editor's note

요즘IT가 〈AX일지〉를 연재합니다. AX는 지금 가장 뜨거운 말이지만, 현장에서 실제로 어떤 고민 끝에 무엇을 제안했고 무엇이 되고 무엇이 안 됐는지까지 밝힌 기록은 드뭅니다. 그 자리를 채워 보자는 취지에 위시켓 AIDP가 공감해 함께 기획했습니다. 위시켓 AIDP는 위시켓의 AX 사업부입니다. 진행 중인 프로젝트의 판단을 결론이 나기 전에 공개하고, 결과가 나오면 잘된 것과 안된 것을 함께 싣습니다.

이 시리즈는 한 회사의 손익이 실제로 달라질 때까지의 여정을 기록합니다. 필자는 현장에서 고객의 이야기를 듣고 실제 구축을 돕는 AIDP의 FDE(Forward Deployed Engineer)들입니다. 고객사 특정을 막기 위해 업종 특성과 규모는 일반화했고, 대화는 취지를 살려 재구성했습니다.

[AX일지] ② 대표님이 곧 시스템인 회사의 AX는 어디서 시작할까
: 유튜브로 큰 중고차 회사에 AI보다 먼저 제안한 것

유튜브 채널을 키워 성장한 중고차 판매 회사가 있습니다. 고객들은 영상에서 차를 고르고 설명하는 대표님을 보고, 그 사람을 믿고 매장까지 찾아오죠. 그런데 매장에서 그 고객을 맞이하는 사람은 대표님이 아닙니다. 스무 명 남짓의 딜러들입니다. 믿고 온 사람과 맞이하는 사람이 다른 것이죠.

이 회사에는 고민이 하나 있었습니다. 장사가 안돼서 생긴 고민이 아닙니다. 경쟁 상대가 점점 자본과 시스템을 갖춘 큰 회사들로 바뀌면서, 다음 시대를 준비해야 한다는 위기감이 있었습니다. 요즘 대부분의 대표님들이 그렇듯, 그다음이 AI라는 데에는 의심이 없었습니다. 대표님은 AI 도구를 직접 붙들고 쓰실 만큼 열심이셨고요. 하지만 AI를 어디에 어떻게 써야 좋을지는 모르셨죠.

그런 회사가 저희에게 처음 건넨 말은 “고객용 앱을 만들고 싶다”였습니다. 저희는 바로 앱을 만드는 대신, 이 회사 사람들과 이야기를 나누는 것부터 시작했습니다. 대표님과도, 현장의 직원들과도, 지금 실제로 무엇이 불편한지를 물었습니다. 앱을 만들어 달라는 회사에 앱이 정답이 아닌 경우를 여러 현장에서 봤기 때문입니다. 이 회사가 가려는 곳은 어디이고, AI는 거기에 어떻게 도움이 되는지, 앱은 그 길의 몇 번째 걸음인지를 확인하는 것이 가장 중요했습니다.

고객의 의뢰와 실제 FDE가 하는 일 <출처: 요즘IT, ChatGPT로 제작>

결론부터 말하면 이 회사에 앱은 맞는 처방이었습니다. AI를 회사의 성장 엔진으로 하려면 꼭 필요한 첫 과정이었죠. 다만 중요한 건 이게 첫걸음이라는 것입니다. 이 다음 단계로 해야 할 일들이 있고, 그건 AI 에이전트 구축 같은 거창한 뭔가가 아니었습니다. 이번 글에는 제가 무엇을 보았고 왜 이렇게 판단했는지, 그렇다면 AX가 성숙해지기 위해서는 다음 단계로 무엇을 제안했는지 기록했습니다.

글쓴이 · 홍승호 · 위시켓 AIDP FDE <출처: 요즘IT>

대표님이 곧 시스템인 회사에서

제가 이 회사에 궁금한 것은 무슨 기능을 만들고 싶은지가 아니었습니다. 일이 실제로 어떻게 흐르는지였습니다. 회사의 규칙은 어디에 적혀 있는지, 새로 온 직원은 그것을 어떻게 배우는지, 대표님이 영상에서 한 약속이 매장까지 어느 길로 도착하는지, 고객이 항의하면 누가 무엇을 근거로 판단하는지. 회계 장부까지 다 보여 달라고 했습니다.

며칠 지나 직원들의 답이 서로 비슷하다는 것을 알게 됐습니다. 상당수 질문의 답이 “대표님한테 물어봐요”였거든요.

대표님과 조직 사이에 끊어진 연결고리

일하는 규칙은 대표님이 그때그때 말로 정했고, 문서나 시스템에는 남지 않았습니다. 규칙이 생겼다가 사라지고 또 생기니 실무자들은 매번 다시 물어야 했고, 대표님은 최종 결정자이면서 동시에 회사에서 가장 큰 병목이 되어 있었습니다.

그 병목이 어디서 끊어지는지를 보여 준 일이 하나 있었습니다. 한번은 대표님이 유튜브 촬영에서 특정 차량을 특가로 팔겠다고 발표했습니다. 그런데 딜러가 보는 전산에는 원래 가격이 그대로 남아 있었습니다. 영상을 보지 않고 방문한 고객에게 딜러는 전산에 적힌 가격대로 차를 팔았고, 고객은 나중에 영상을 보고서야 특가가 있었다는 것을 알았습니다.

항의가 들어왔고 회사는 보상으로 수습해야 했습니다. 겉으로 보면 딜러의 실수 같지만, 딜러는 자기가 아는 정보대로 일했을 뿐입니다. 촬영하는 팀과 결정하는 대표님과 판매하는 조직 사이에 정보가 흐르는 길이 없었던 것입니다. 고객 응대나 사후 처리도 마찬가지여서, 현장에서 정리된 일이 고객이 대표님과 직접 통화하면 뒤집히곤 했습니다.

즉 이 회사의 문제는 사람이 아니었습니다. 대표님의 기준도, 좋은 결정도, 현장의 정보도 분명히 존재하는데, 그것이 기록되지 않고 흐르지 않았습니다. 제가 진단했던 다른 현장들과 놀랄 만큼 같은 구조입니다.

앱이 시작인 이유

앱은 완성됐습니다. 고객이 실제 매물을 보고, 상담을 신청하고, 자기 차를 팔겠다고 등록할 수 있게 됐습니다. 의뢰받은 범위로 보면 프로젝트는 여기서 끝나야 합니다. 하지만 저는 AI 시대에 살아남는 기업이 되고자 하는 대표님의 의지를 알고 있었고, 앱이 그 시작이 될 것이라고 확신하고 있었습니다.

목표에서 거꾸로 짚어 본 다섯 단계

저희 회사에는 고객사의 AX 성숙도를 다섯 레벨로 보는 공식 모델이 있습니다. 각 레벨은 단계별로 실행해야 합니다. 레벨을 건너뛰면 그게 반드시 부채가 되어 돌아오거든요.

위시켓 AX 성숙도 모델 v1.0

의뢰는 “앱 개발”로 왔지만, 대표님이 앱을 만들어 달라고 하신 진짜 이유는 AI 시대에 대비된 회사라는 도착지였습니다. 그런 회사란 AI가 시키지 않아도 알아서 일을 처리하는 것을 넘어 AI를 통해 실제 이익을 만들어내는 회사죠. 그러려면 먼저 AI가 정리된 데이터 위에서 실제 업무를 도와야 합니다. AI가 업무를 거들려면 일의 기록이 사람과 부서 사이를 흐르고 있어야 하고, 기록이 흐르려면 기록이 존재부터 해야 합니다. 이 회사의 핵심 업무들은 그 맨 아래 레벨, 암묵 운영에 있었습니다. 기록이 존재하지 않았으니까요.

그래서 이 프로젝트의 설계는 처음부터 이랬습니다. 앱으로 기록이 생기게 한다. 다음에 그 기록을 이어서 차 한 대에 얼마가 남는지 보이게 한다. 이익이 보이면 AI를 어디에 얼마나 쓸지가 정해지고, AI를 적용하며, 에이전트는 그 위에서 굴러갑니다. 앱은 의뢰받은 이 AX 과정의 첫 번째 걸음이었습니다.

앱으로 처음 생긴 기록

출시된 앱은 실제로 그 일을 하기 시작했습니다. 고객이 어디서 와서 무엇을 봤고 어떤 상담을 했는지가 처음으로 남기 시작했습니다. 직원들이 앱에 차량 사진을 찍어 올리면 고객에게는 신뢰 자료가 되고, 회사에는 회사의 표준대로 찍었다는 기록이 남습니다. 관리자가 특가를 등록하면 고객이 보는 화면과 딜러가 보는 전산이 동시에 바뀝니다. 대표님의 결정이 현장으로 바로 이어지는 길이 처음 생긴 것입니다.

직원이 찍어 올린 차량 사진과 관리자가 등록한 특가가 앱 한 곳을 거쳐 딜러 전산과 고객 화면에 동시에 닿습니다. 실제 화면이 아니라 설명을 위해 만든 그림입니다. <출처: 요즘IT, ChatGPT로 제작>

출시 3주가 지나는 동안 마케팅도, 유튜브 채널 소개도 없었습니다. 그런데도 회원 104명이 가입했고 상담 신청 20건이 들어왔습니다. 예전 같으면 어디에도 남지 않았을 스무 번의 상담이, 이번에는 한 건도 빠짐없이 고객 관리 시스템에 기록으로 남았습니다. 딜러 세 명이 차량 사진 스무 장을 앱으로 올린 것도 마찬가지입니다. 큰 숫자는 아닙니다. 그런데 이 회사에 처음으로, 세어 볼 수 있는 기록이 생겼습니다.

만드는 동안 버린 것도 있습니다. 기능을 여럿 넣어 보다가, 대표님과 이야기한 뒤 홈 화면의 많은 부분을 숨기고 핵심만 남겼습니다. 공들여 구현한 기능 하나는 운영 방침이 바뀌면서 통째로 폐기했습니다. 이미 만들었다는 이유로 남겨 두면 그때부터는 자산이 아니라 짐이 되기 때문입니다. 무엇을 만들지만큼, 무엇을 만들지 않고 무엇을 버릴지를 정하는 것도 이 일의 큰 부분입니다.

다음 제안: 차 한 대에 얼마 남는지 보이게 하기

제가 이 회사에 제안하려는 것은 Lv2, 프로세스 정형에 가깝습니다. 일이 흐르는 경로가 시스템에서 보이는 상태입니다. 겉으로 보면 이익이 보이는 화면을 만드는 일이지만, 그 화면에 담기는 것은 이 회사가 어떤 흐름으로 돈을 벌고 있는지입니다. 이 회사는 광고를 하고 영상을 올리지만, 그 광고를 보고 온 고객이 실제로 차를 샀는지, 그 한 건에 돈이 얼마나 들었고 얼마가 남았는지를 아는 사람이 없었습니다. 고객 관리 도구를 도입한 적도 있지만, 현장에서 입력하지 않으니 숫자가 찍히지 않았습니다. 앱 이전에 이 회사에 있던 그 구조가 여기에도 있었던 것입니다.

그래서 유튜브와 앱과 매장으로 흩어져 있는 흐름을 하나로 잇는 것을 제안하려 합니다. 고객이 어디서 들어와서, 어떤 상담을 거쳐, 계약까지 갔는지. 그 한 건에 비용이 얼마나 들었고 실제로 얼마가 남았는지. 회계 장부를 다시 만드는 일이 아닙니다. 한 건에 얼마가 남는지를 보려면 그 한 건이 어디서 들어와 계약과 정산까지 갔는지가 끊기지 않고 이어져야 합니다. 이익을 본다는 것은 결국 일의 흐름을 처음부터 끝까지 잇는다는 뜻입니다.

유튜브에서 앱, 매장 방문, 계약, 정산까지. 한 건의 흐름이 끊기지 않고 이어져야 차 한 대에 얼마가 남는지 보입니다. <출처: 요즘IT, ChatGPT로 제작>

규칙이 대표님 머릿속에만 있다는 문제는 이 다음입니다. 무엇을 규칙으로 삼을지, 어디까지를 예외로 인정할지를 정하려면 근거가 있어야 합니다. 근거 없이 기준부터 세워 사람을 평가하기 시작하면 그 시스템은 오히려 불공정해집니다. 어느 응대가 실제로 계약으로 이어졌는지, 어떤 처리가 결국 회사에 손해였는지를 숫자로 볼 수 있게 된 다음에야 규칙이 대표님의 말에서 회사의 기준으로 넘어갈 수 있습니다. 게다가 중고차 시장은 알선 수수료 정찰제와 하자 발생률 공개 쪽으로 가고 있고, 이 기록은 소급되지 않습니다. 지금 쌓기 시작해야 그때 볼 것이 있습니다.

당분간 새로 만들지 맙시다

제안에 앞서 부탁드리려는 것도 하나 있습니다. 당분간 새로운 것을 만들지 말고, 지금 만든 앱에서 기록이 쌓이게 두자는 것입니다. 급하다고 이것저것 손대기 시작하면 모처럼 쌓이기 시작한 기록이 오염됩니다. 쌓이는 시간을 주고, 그동안 급한 문제만 제가 잡는 것이 다음 레벨을 위한 준비라고 판단했습니다. AI 시대에 대비된 기업이 되는 방법이라고 해 놓고 당분간 만들지 말자고 하니, 이상하게 들리실 수 있습니다. 그런데 지금 하나 더 만드는 것보다 기록이 온전히 쌓이는 편이 이 회사에 남는 것이 많습니다.

AI가 없는 제안서

이 제안서에도 AI라는 말은 한 번도 나오지 않습니다. 앞선 현장들에서 반복해 배운 것이 있습니다. 기록이 흐르지 않는 회사에 AI를 얹으면, 틀린 기록으로 틀린 판단을 더 빨리 내리게 될 뿐입니다.

계산의 문제이기도 합니다. AI는 공짜가 아닙니다. 도구를 구독하고 시스템을 운영하는 데 계속 돈이 듭니다. 고객 한 명을 데려오는 데, 차 한 대를 파는 데 AI를 위해 얼마까지 쓸 수 있는지를 알아야 AI를 도입할 수 있고, 그 답은 한 건에 얼마가 남는지에서 나옵니다. 자기 지갑을 볼 수 없는 회사는 AI 예산을 세울 수 없고, 예산 없는 도입은 유행을 따라가는 지출이 됩니다. 이익이 보이기 시작하면 그때 AI가 할 일이 생깁니다. 들어온 문의를 먼저 분류하고, 응대의 기준을 지키도록 돕고, 어느 채널에 쓴 돈이 실제로 돌아오는지를 사람 대신 지켜보는 일 같은 것들이죠.

한 건에 얼마가 남는지 보여야 AI에 얼마를 쓸지 정할 수 있습니다. 그다음에야 AI가 문의를 분류하고, 응대 기준을 점검하고, 광고비가 돌아오는지 지켜보는 일을 맡습니다. <출처: 요즘IT, ChatGPT로 제작>

이 제안은 눈에 보이는 것을 파는 제안이 아닙니다. 그래서 받아들여지기 쉽지 않은 종류라는 것을 알고 있습니다. 받아들여진 뒤에도 지켜볼 일이 남습니다. 이 회사에는 고객 관리 도구를 도입해 놓고 쓰지 않은 전례가 있고, 이익 계산에 필요한 기록이 어디까지 준비되어 있는지도 아직 확인하지 못했습니다.

앱을 만들어 달라던 회사에 앱이 아닌 것을 제안하게 된 이유가 여기에 있습니다. 돌아보면 저희가 이 회사에 드리고 싶었던 것은 순서였습니다. 무엇을 먼저 하고, 무엇을 아직 하지 않을지의 판단이죠. 이 판단이 유효했는지, 이 프로젝트에 어떤 결정이 이어졌고 어떤 성과가 났는지는 후속 편에서 쓰겠습니다. 저희의 프로젝트는 한 회사의 손익(P&L)이 실제로 달라지는 것을 목표로 하고 있고, 이 회사의 여정도 거기까지 담아보려 합니다.

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