2025 요즘IT 독자 PICK! 인기글 TOP10 (봄·여름 편)

안녕하세요, 오랜만에 요즘IT 인기글 TOP10 콘텐츠로 돌아왔습니다. 2025년 올봄과 여름에는 어떤 글들이 많은 사랑을 받았는지 살펴봤는데요. 올해도 역시 ‘AI’를 중심으로 다양한 서비스가 등장했고, ‘MCP’, ‘바이브 코딩’ 같은 새로운 키워드들이 크게 주목받았습니다. 오늘은 인기글 TOP10을 통해 IT업계 트렌드를 함께 정리해 보며, 다가올 가을과 겨울도 차근차근 준비해 보면 어떨까요?

이번 글은 카테고리를 따로 나누지 않고, 2025년 3월 1일부터 8월 24일까지의 조회수를 참고했습니다.

코드 에디터의 종말? ‘클로드 코드(Claude Code)’의 등장

AI 코딩의 패러다임을 바꾸는 ‘클로드 코드(Claude Code)’의 등장과 사용법에 대한 글로, 요즘IT 독자들의 가장 큰 관심을 받았습니다. 독자들은 “에디터는 없어지지 않을 것이다. 회의적이다”라는 반응부터 “잘하는 개발자에게 훌륭한 서드 파트너가 될 것”, “연동해 보니 잘 되고, 무료 버전에 제한이 있다”는 반응까지, 기대와 우려를 동시에 보여줬어요.

요즘 Cursor, Windsurf, Lovable 등 수많은 AI 코딩 도구들이 쏟아져 나오고 있습니다. 흥미로운 건 이들 대부분이 클로드(Claude)를 기본 모델로 채택했다는 점이죠. "코딩은 클로드가 압도적"이라는 개발자들의 평가가 그 이유입니다.

그런데 지난 5월 22일, Anthropic이 직접 클로드 코드(Claude Code)를 베타로 공개했습니다. 이미 여러 도구가 클로드를 쓰고 있는데, 굳이 클로드 코드가 필요할까요? 더 흥미로운 건 클로드 코드가 별도의 코드 에디터가 아닌 터미널 기반 도구라는 점입니다. 이렇게 설계한 이유는 놀라웠습니다. 첫째, Anthropic 내부 개발자들이 사용하는 에디터가 너무 다양해서 모두가 쓸 수 있는 방법을 찾다 보니 CLI가 되었다고 합니다.

하지만 더 중요한 이유가 있었습니다. "클로드가 너무 좋아지다 보니, 곧 코드 에디터조차 필요 없어질 것"이라는 판단이었죠. 실제로 클로드 코드는 프로젝트를 스캔하고, 코드를 수정하며, 테스트와 Git 커밋까지 자율적으로 수행합니다. 마치 옆자리 동료 개발자처럼요.

- 본문 내용 중 -

다시는 챗GPT를 사용하지 않겠다

다소 자극적인 제목이지만, 우리가 AI를 어떻게 바라보고 다루어야 할지 깊이 생각하게 만든 글로 많은 사랑을 받았습니다. “내가 무엇을 만들어야 하는지에 대해서만 말하고, 모든 선택을 AI에게 맡겨버리는 것은 지양해야 한다”라는 작가의 메시지가 독자들에게 큰 울림을 주었죠.

AI를 단순히 내 밥그릇 뺏는 나쁜 도구로 보아야 할까? 난 아니라고 생각한다. 챗GPT 3.0이 나온 이후로, AI에 대한 아티클을 3년 넘게 보고 있다. 3년 넘게 같은 주제를 계속 보고 있다는 것은 그 자체로 흥미로웠다. 매일매일 새로운 뉴스를 접할 수 있었기 때문이었다.

그렇게 2024년 노벨상은 AI가 휩쓸었으며, 전 세계는 챗GPT에 열광하고 있다. 말 그대로 지수적으로 발전을 하고 있으며 현재는 AGI(Artificial General Intelligence) 직전 단계라고 생각한다. 물론 LLM(Large Language Model)으로 인한 생성형 AI(Gen AI)가 AI 발전의 선두를 이끌고 있지만, 과거에는 ML, DL 등 이미지 처리, 영상 처리에 대한 것이 인기였고, 그때도 파급력이 컸었던 것으로 기억한다.

그전에는 인터넷 보급으로 인한 정보화 시대가 열리게 되었고,

그전에는 기계의 보급으로 인한 산업 혁명이 이루어졌다.

그보다 훨씬 전에는 도구의 보급으로 인한 농업 혁명이 이루어졌다.

이 시점에서 그 모든 것들이 과연 순탄하게 이루어졌는가에 대해 고민해 볼 필요가 있었다.

- 본문 내용 중 -

AI 코드 에디터 Cursor vs Windsurf, 뭐가 더 좋을까?

AI 코드 에디터로 유명한 Cursor와 Windsurf를 비교한 글로, VS Code 기반 UI, 기능, 요금 구조까지 짚으며, 어떤 상황에 어떤 도구가 적합할지 안내한 글입니다. Cursor는 로컬 AI 구동과 강력한 리팩토링 기능이 돋보이지만 한글 인코딩 문제가 있고, Windsurf는 한글 작성 안정성과 끊김 없는 워크플로우가 강점이라는 점에서 독자들의 공감을 얻었어요.

Cursor와 Windsurf는 모두 VS Code 기반입니다. 따라서 기본적인 UI 레이아웃, 단축키, 확장 기능 관리 방식 등이 비슷합니다. 그러나 Cursor는 로컬 environment에서 AI를 구동할 수 있어, 보안에 민감한 프로젝트에서 유리합니다. 또한 대규모 리팩토링에 유용한 Composer 기능은 물론, 잠재적 오류나 불필요한 변수를 자동으로 찾아주는 Bugfinder가 특히 인상적이었습니다.

반면, Windsurf는 IDE와 AI Agent가 한 화면에서 돌아가도록 설계해 작업 흐름을 끊기지 않게 하는 점이 눈에 띄었습니다. 수정 후 즉시 Preview 결과를 확인하거나, 필요한 의존성을 AI가 자동 제안해 주는 Agentic Workflow가 반복 작업이 잦은 환경에서 시간을 단축해 줍니다.

- 본문 내용 중 -

개발자들이 사랑하는 ‘퍼플렉시티 AI’ 잘 쓰는 법

빠르게 진화하는 AI 기술 환경에서 실시간 검색의 한계를 극복할 수 있는 ‘퍼플렉시티 AI(Perplexity AI)’의 활용법을 안내한 글로, 많은 관심을 받았습니다. “출처가 명확한 요약된 답변 제공”, “맥락을 고려해 정확하고 빠른 정보 추출이 가능”하다는 도구의 강점을 강조하며, “검색어를 구체적으로 입력하기”, “검색 명령어 활용하기” 등의 실전 팁으로, 사용자의 능동적 활용을 독려했어요.

개발자들에게 검색은 그야말로 생존의 기술이다. 오류 하나를 해결하려고 스택오버플로우를 뒤지고, 공식 문서를 샅샅이 훑어본 경험이 누구나 있을 것이다. 하지만 기존 검색 엔진은 원하는 답을 쉽게 내어 주지 않는다. 수많은 링크 속에서 필요한 정보를 직접 걸러내야 하고, 생성형 AI는 실시간 정보를 충분히 반영하지 못해 종종 신뢰도가 떨어지기도 한다.

이러한 불편함을 겪고 있던 개발자들의 눈에 들어온 것이 바로 ‘퍼플렉시티 AI(Perplexity AI)’다. 기존 검색 방식과 달리, 출처가 명확한 요약된 답변을 제공해 신뢰도를 높인 AI 검색엔진이다. 단순한 키워드 매칭이 아닌 맥락을 고려한 정보를 제공하기 때문에, 정확하고 빠른 답변이 필요한 개발자들에게 특히 유용하다.

최근 기술 변화의 속도는 그야말로 광속이다. 새로운 라이브러리, 프레임워크, 베스트 프랙티스가 하루가 다르게 등장하는 이 시대에, 더 이상 오래된 블로그 글이나 부정확한 답변을 뒤적일 시간이 없다. 그렇다면 퍼플렉시티 AI를 어떻게 활용해야 할까?

- 본문 내용 중 -

MCP 모르면 대체 얼마나 손해 보는 걸까?

AI 에이전트가 다양한 도구와 데이터를 안전하고 일관되게 연결할 수 있는 개방형 프로토콜인 MCP의 등장 배경부터 구조, 활용 사례까지 체계적으로 풀어낸 글입니다. 특히 “AI 애플리케이션을 위한 USB‑C 포트”라는 비유를 통해, MCP의 확장성·유연성을 쉽게 이해하게 해주며, “AI 생산성 향상을 위해 MCP의 이해와 활용이 실전 경쟁력”이라는 메시지를 전달했어요.

지금의 AI 트렌드는 분명 에이전트 중심으로 흘러가고 있습니다. 그리고 MCP는 에이전트가 복잡한 일을 수행하게 해줄 핵심 기술 중의 하나고요. 그러니 AI 서비스와 함께 일하려는 기획자, 디자이너, 개발자 등은 모두 MCP를 알아야 할 것으로 보입니다.

그렇다고 MCP의 작동 구조와 구성을 속속들이 알아야 하냐? 하면 또 갈리겠네요. 기획단에서는 대략 MCP의 영향력과 쓰임새를 이해하면 좋지 않을까 싶습니다. 어떤 MCP 서버를 연결하면, 무슨 일을 할 수 있는지 아는 것으로 괜찮아 보입니다. 그것만으로도 괴리는 줄어들고, 상상의 범위는 넓혀줄 테니까요.

한편 개발자라면 MCP 서버의 구축과 호스트/클라이언트 구성 방식 등을 상세히 아는 것이 기본 스택으로 발전할지도 모르겠습니다. 그 자체가 프레임워크로 정립되지 않을까 싶지만, 어찌 되었든 이 구조를 미리 아는 것과 모르는 것은 차이를 만들 겁니다. 크게 어렵지는 않다고 합니다.

- 본문 내용 중 -

개발자의 물경력은 어떻게 만들어지는가

단순히 개발자 경력 불안을 넘어, 문제 해결에 집중하는 태도가 진짜 성장임을 짚어낸 글입니다. 독자들은 “실무와 기술의 간극에서 방황했다”, “문제 해결 경험이 결국 실력을 만든다”, “오너십을 발휘하지 못하면 성과도 인정받기 어렵다”라는 솔직한 고민과 공감을 나누며, 글이 던진 메시지 속에서 방향을 찾았어요.

개발자로 일하다 보면 어느 순간부터 성장이 멈췄다는 느낌이 들곤 합니다. 예전에는 기술만 공부해도 할 수 있는 것이 많아진다고 생각했는데, 시간이 갈수록 꼭 그렇지만은 않은 것 같습니다. 게다가 매일 바쁘게 일하고 있는데도 제자리에 멈춰 있는 듯한 느낌이 들죠. 새로운 업무도 해봤고 기술도 꾸준히 공부했는데도 말이에요.

이런 상황이 자주 발생하는 사람이 대표적인 ‘기술 수집가’라고 할 수 있습니다. 기술 수집가들은 새로운 기술이 나오면 재빨리 따라 배우고 여기저기 다양하게 사용해 봅니다. 그렇게 이력서에 적을 수 있는 기술 키워드는 하나둘씩 늘어나지만, 정작 그 기술을 왜 선택했는지, 어떤 문제를 해결했는지에 대한 맥락은 없는 경우가 많습니다. 예를 들어 MSA를 구축해 봤다고 말하지만, 정작 그 기술이 왜 필요한 상황이었는지, 그래서 어떤 문제를 해결했는지 명확하지 않은 것이죠. 오히려 오버엔지니어링(over-engineering)이 되어 비용과 복잡도만 올라가는 경우가 많습니다.

이렇게 문제 해결보다는 단순히 ‘기술을 적용했다’는 결과만 남기며, 기술을 쓰기 위한 기술, 이력서를 채우기 위한 프로젝트만 반복하다 보면 결국 ‘일은 하고 경력은 쌓이는데 성장은 없는’ 상황이 벌어집니다.

- 본문 내용 중 -

‘부산대 맞춤법 검사기’는 누가 만들었을까?

“맞춤법 검사기가 단순한 교정 도구가 아니라, 30년 넘게 이어진 연구와 집념이 만들어낸 공공재적 서비스임을 보여준 인터뷰입니다. 화려한 최신 기술에 가려졌지만, 꾸준히 다듬어진 규칙 기반 시스템이 여전히 수많은 사용자의 글쓰기 습관을 지탱하고 있다는 점에서 독자들에게 큰 울림을 주었어요.

Q. 그렇다면 생성 AI 시대에도 맞춤법 검사기가 꼭 필요한 이유는 무엇일까요?

생성 인공지능은 몇 가지 사례만 학습해도 잘 교정하기 때문에, 이렇게 규칙 기반 시스템의 성능을 따라잡는 게 어렵지 않습니다. 비용도 거의 들지 않고요. 하지만 처음부터 규칙 기반으로 만들어진 시스템은 규칙을 만들고 검증하는 데 정말 오랜 시간이 걸립니다. 결국 저희가 개발을 포기하면, 앞으로 새로운 유형의 맞춤법이나 문법 오류에 대해서는 제대로 교정할 수 없을 겁니다. 물론 통계적 방법으로도 한국어 맞춤법 검사기를 개발할 수 있지만, 한국어는 학습할 수 있는 자료가 부족해 그 결과가 썩 좋지 않습니다. 반면, 저희가 제안한 알고리즘을 이용해 영어 맞춤법 검사기를 개발하면(이미 논문으로 발표한 바 있습니다), 매우 뛰어난 성능을 얻을 수 있습니다.

저희도 생성 인공지능이나 ‘BERT’ 같은 기술을 활용해 한국어 맞춤법 검사기를 만들었지만, 비용 문제로 실제 서비스로 내놓진 못하고 있습니다. 대신 BERT를 언어 모델로 활용해, 현재 시스템의 성능을 개선한 연구 결과는 확보하고 있어요.

물론 생성 인공지능은 아주 강력한 언어 처리 도구입니다. 하지만 저희 시스템은 사용자가 입력과 동시에 실시간으로 오류를 찾아내는 것이 가능합니다. 이는 생성 인공지능으로는 아직 쉽게 구현하기 어렵습니다. 게다가 저희 시스템은 내부 자료가 외부로 유출될 가능성이 없고, 운영 비용도 매우 낮다는 장점이 있습니다. 올해 들어 회사 수익이 급격히 떨어지는 등 어려움도 있지만, 개인적으로는 맞춤법 검사기가 여전히 중요한 역할을 하고 있다고 믿고 있습니다. 그래서 앞으로도 계속 개발을 이어 나갈 계획입니다.

- 본문 내용 중 -

개발자를 위한 피그마(Figma) 사용 방법과 활용 팁

개발자가 알아야 할 피그마의 인터페이스 구성, 컴포넌트 활용, 에셋 추출, 오토 레이아웃, 개발자 모드 등 핵심 기능을 깔끔하게 정리한 글입니다. 2024년 10월에 발행된 글이지만, “별도 자료 없이 디자인, 이미지, 폰트, 간격, 인터랙션을 한 번에 전달받을 수 있다”는 점에서 협업 생산성을 크게 높인다는 메시지가 여전히 유효했고요. 특히 앞으로 1인 개발자나 소규모 팀에게 피그마가 필수 도구로 자리 잡을 것이라는 전망이 독자들의 공감을 이끌어냈어요.

개발자 모드는 디자인 관련된 개발 업무에 초점을 맞추어 2023년 6월에 출시된 기능입니다. 개발자 모드를 사용하면 디자인 사양을 더 정확하게 확인할 수 있으며, 자동 생성된 코드 스니펫으로 코드 작업의 효율을 높일 수 있습니다.

다만 현재 피그마에서는 유료 플랜에서만 개발자 모드를 지원하고 있으며, 피그마를 통한 디자이너와의 협업 프로세스가 제대로 셋업되어 있지 않거나, 디자이너의 설정이 미흡한 경우, 개발자가 수동으로 작업할 때보다 오히려 업무 효율이 떨어질 수 있다는 단점이 있습니다.

참고로 개발자 모드를 사용하면 디자인 파일의 각 버전 간 차이를 코드로 비교할 수 있는데요. 이를 통해 디자인 시안 중에서 업데이트된 부분을 빠르게 확인할 수 있으며, 특히 개발 중에 디자이너와 불필요한 커뮤니케이션을 줄일 수 있습니다. 또한 여러 변형(Variants)을 가진 컴포넌트 세트를 미리 보고 테스트할 수 있어, 코드 변환 시 UI 요소를 정확하게 반영할 수 있습니다.

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개발자 키보드 추천 종결합니다

손목 건강을 최우선으로 고려한 ‘스플릿 키보드’의 이점과 선택 기준을 솔직하게 풀어낸 글입니다. “스플릿 키보드가 손목 부담을 줄이고 자세를 자연스럽게 교정한다”는 점을 강조하며, “처음엔 불편해도 병원 치료보다 저렴하다”는 실질적인 조언으로, 독자들의 공감을 이끌어냈어요.

저는 회사 책상에 종종 특이한 키보드들을 가져다 두는 경우가 많습니다. 그러다 보니 다들 와서 “와, 키보드 한번 쳐 봐도 돼요?” 하며 눌러보고들 갑니다. 그렇게 키보드를 열심히 쳐보고 나서는 더 관심이 생긴 사람들은 종종 “오래 쓸 수 있는 예쁜 키보드 추천해 달라”는 말을 합니다. 그럴 때마다 키보드에 200만 원이 넘는 돈을 들였으며 다양한 여정을 거친 저는 이렇게 대답합니다.

“오래 쓸 수 있는 예쁜 키보드보다 오래 쓸 수 있는 육체가 더 좋지 않나요?”

스플릿 키보드는 사진처럼 왼손 오른손 따로 나눠진 키보드를 말합니다. 어고노믹(ergonomic), 그러니까 인체공학적인 디자인을 하는 사람들의 고민 끝에 탄생한 형태의 키보드죠. 일반 키보드는 손목을 책상에 붙이는 형태로 각도를 돌려야 합니다. 자세가 안 좋은 사람이라면 키보드를 쓰다 어깨가 안으로 굽고 거북목이 되기도 합니다.

그렇게 손목에 이상이 생겨 책상과 수평 각도로 손목을 돌리기 힘들어지거나, 어깨가 너무 굽고 거북목이 심해져 일을 하기 힘든 지경이 되기 전에, 손목을 덜 돌리거나 돌리지 않은 상태로 키보드 양쪽을 멀찍이 떨어뜨려 배치해 버린 탓에 어깨도 펴고 목도 자연스럽게 펼 수 있도록 고안한 디자인의 결과물. 그것이 스플릿 키보드입니다.

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‘바이브 코딩’이 신입 개발자의 핵심 역량이 된 이유

단순히 코드를 대신 작성하는 것을 넘어, 아이디어 구상부터 제품 완성까지 AI와 함께 책임지는 ‘발전된 바이브 코더’의 4대 역량(오너십, 문제 정의, 소프트 스킬, AI 활용력)을 제시한 글입니다. 독자들은 “취업 준비와 장기적 직업 가치관을 다시 생각하게 됐다”, “이 글을 보고 사이드 프로젝트를 시작했다”는 긍정적인 반응부터, “바이브 코딩이라는 이름보다는 기본기와 실무 역량이 더 중요하다”라는 회의적인 의견까지, 다양한 반응을 보여주었어요.

“경력이 없어 취업이 안 되고, 취업을 못 하니 경력이 없다.”

얼마 전부터 조금씩 들려오던 이 말이 결국 IT 업계의 부정할 수 없는 현실이 되어버렸습니다. 과거 신입들이 주로 맡던 단순하고 반복적인 업무를 AI가 대체하기 시작하며, 이제 막 커리어를 쌓아가려는 신입과 주니어 개발자들이 기회를 얻기 힘든 상황이 된 것이죠. 기업은 그 어느 때보다도 'AI를 활용해 바로 실무에 투입할 수 있는 인력'을 원하고, 그 결과 채용 시장의 문은 점점 좁아지고 있습니다.

이 막막한 상황을 해결할 돌파구는 없을까요? 저는 그 해답이 바로 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’에 있다고 확신합니다. 물론 지금부터 제가 말할 바이브 코딩은 단순히 ‘AI가 코드를 대신 짜주는 것’만을 의미하는 게 아닙니다. 아이디어 구상부터 완성까지, AI를 활용해 제품 개발의 모든 과정을 주도적으로 끌고 나가는 능력을 말하는 것입니다.

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올 상반기 IT 업계의 흐름을 돌아보니, ‘AI’를 중심으로 서비스와 일하는 방식이 빠르게 변하고 있음을 확인할 수 있었는데요. 요즘IT는 앞으로도 여러분이 트렌드를 놓치지 않고, 더 깊이 이해할 수 있도록 다양한 인사이트를 전하러 오겠습니다. 그럼 다가올 가을과 겨울에도 함께 새로운 변화를 준비해 보아요!