2026년의 AI는 더서에서 탭을 누르고 원하는 코드가 생성되기를 바라던 시대가 아니에요. 이제는 에이전트를 실행하고, 시스템을 구축하고, 시간 낭비를 막고, 품질이 낮은 코드를 배포하지 않도록 안전장치를 마련하는 것이 중요해졌어요.00:00

지난 몇 달 동안 제 AI 워크플로우를 엄청나게 개선해 왔어요. 덕분에 기능 개발도 하고, 이 채널도 키우고, 교육도 하고, 전반적으로 생산성을 엄청 늘릴 수 있었죠.00:12

오늘, 제가 무작위 프롬프트 몇 가지 보여드리는 대신, AI를 단순한 지름길이 아닌 시스템으로 어떻게 생각하는지 보여드리려고 합니다.00:21

저는 어떤 단일 AI 도구에 의존하지 않고, 특정 작업에 맞는 여러 도구를 사용합니다. 특히 Cursor를 주로 에디터로 활용하는데, Cursor는 특정 기능을 작은 단위로 나누는 데 정말 뛰어나서 파일을 검토하고, 체크포인트를 복구하는 데 유용하거든요.00:27

혹시 제가 실수를 하거나 전반적으로 작은 변화를 줄 때, 저는 복잡한 기능에 대해 깊이 생각해야 할 때 클라우드 코드를 사용해요. 솔직히 클라우드 코드의 플랜 모드가 혁신적이에요. 클라우드 코드는 파일을 생성하거나, 추론하거나, 정말 복잡한 작업을 처리하는 데 정말 좋아요.00:44

그리고 제가 두 가지 도구를 가지고 있어서 아직 클라우드 코드의 최고 요금제를 사용하고 있지는 않아요.00:59

아마 곧 그렇게 전환할 계획이에요. 중요한 건 제가 아침 일찍 복잡한 업무들을 먼저 처리하는데, 크레딧이 다 떨어지면 커서로 전환해서 커서가 남은 간단한 업무들을 마무리하게 한다는 거예요.01:04

그래서 작업에 따라 도구를 바꿔요. 에이전트들과 함께 특징을 묶는 작업이 제 워크플로우에서 가장 중요한 부분이에요.01:17

클라우드 코드 플랜 모드를 이용해서 제 미래를 계획하고, 그걸 구체적인 작업으로 어떻게 나눌지 정해요. 그걸 바탕으로 클라우드 코드에 분할하고 여러 에이전트를 실행하도록 요청해요.01:22

가끔은 제가 직접 처리하기도 해요. 이제 각 에이전트마다 맡은 책임이 정해져 있어요.01:32

에이전트가 무엇을 해야 하는지 정확히 알 수 있도록 수락 기준도 함께 만들어요.01:36

파일 중복을 피하려고 노력하지만, 또다시 말씀드리지만, 혹시 중복이 있더라도 꽤 잘 처리해줍니다. 가장 큰 실수는 사람들이 AI에게 너무 많은 책임을 부여하는 거라고 생각합니다.01:41

만약 혼자 개발하신다면 괜찮을 수도 있지만, 여러 팀원과 함께 일한다면, 그건 좀 쉽지 않죠.01:50

기능을 더 작은 작업으로 나누어서 AI 에이전트들에게 할당하면, 정말 잘 처리하는 것을 알 수 있어요. 그리고 전체적으로 보면, 장기적으로 시간을 덜 소비하게 되죠.01:57

제 생각에는 작은 범위가 항상 더 나은 코드를 만들어내요. 그리고 과도한 최적화를 막고 싶을 때는 가이드레일을 추가하는 게 정말 중요해요.02:07

최적화는 인공지능이 때로는 과도하게 엔지니어링하는 경향이 있기 때문에 주의해야 합니다. 그렇지 않으면 필요 없는 추상화나 요청하지 않은 복잡성을 추가할 수 있습니다. 저는 항상 에이전트가 생성하는 내용을 정확히 검토하는 습관이 있습니다.02:15

이게 정말 필요한 건가? 버그는 없는지 구체적으로 물어봐요.02:30

실제로 성능이 향상되는 걸까요, 아니면 그저 영리한 코드일 뿐일까요? 코드를 제대로 검토하지 않고 속도만 내면 기술 부채가 빠르게 늘어나고, 결국 코드 베이스를 통제하기 어려워지거든요. 그래서 코드 검토를 프로세스에 반드시 포함해야 합니다. 그래서 저는 코드 안정성을 위한 안전 장치로 git을 사용합니다.02:34

안전장치도 꼼꼼히 하고, 의미 있는 변경 사항은 작업자가 작업을 할 때마다 커밋합니다. 저는 그 상태로 만족하면 해당 기능에 대한 특정 변경 사항에 대해 코멘트를 달아서 커밋 히스토리에 이미 반영합니다. 저는 깃을 체크포인트 시스템처럼 취급하는데, 혹시라도 문제가 생기면 쉽게 이전 상태로 복구할 수 있습니다. 클라우드 코드에도 저런 기능이 있으면 좋겠네요. 커서는 이미 그런 기능을 가지고 있으니까요.02:52

제게는 훨씬 쉬운 방법이에요. 그런데 제가 커밋 히스토리를 진실의 기준으로 삼는 습관이 생겼거든요. 만약 마음에 안 들면, 해결되지 않은 변경 사항을 전부 되돌려요. 이렇게 하면 여러 에이전트와 동시에 작업하면서, 각자 변경 사항을 커밋하도록 할 수 있고, 때로는 좋은 결과를 가져오기도 합니다.03:11

갈등을 해결하려고 할 때가 있지만, 대부분은 꽤 잘 관리해주는 것 같아요. 제가 그렇게 느끼는지 모르겠지만, 음성으로 말하는 게 그냥 타이핑하는 것보다 훨씬 좋더라고요. 타이핑해야 할 때는 좀 더 게을러지긴 하는데, 누군가에게 말하거나 설명할 때는 훨씬 편하네요, 개인적으로는.03:26

그래서 제 작업 방식에서 가장 크게 달라진 점은, 이제는 그냥 치는 게 아니라, 마치 평소처럼 AI와 대화해요. 친구나 친한 동료와 이야기할 때처럼요.03:40

솔직히, 이거 완전히 판도를 바꿔놨어요. 그래서 제가 걷거나 아이디어를 생각할 때, 예를 들어 산책을 하거나 뭐 그런 상황에서, 그냥 위스퍼플로우 AI한테 말하거든요. 이 영상 스폰서가 아니더라도, 진짜 유용하게 쓰이고 있어요.03:48

걔네들은 모바일 앱도 있어서, 산책할 때 제가 원하는 방식으로 특정 기능을 정확하게 설명하도록 말하는데, Whisper가 받아쓰기를 꽤 정확하게 해줘요. 이걸로 제 머릿속의 안개도 걷히거든요. 뭐든지 배우는 가장 좋은 방법은 말하는 거고, 가르치는 거잖아요. 기능에 대해 이야기하기 시작하면 제가 놓치고 있는 부분이 있을지도 모른다는 걸 깨닫게 돼요.03:59

불필요한 복잡성을 피하고 AI가 잘못된 결과물을 만들도록 하는 데 도움이 됩니다. 제가 만들고자 하는 것이 무엇인지 꽤 잘 이해하고, 전체적인 고수준 아키텍처가 명확해질 때까지는 정신적인 형식을 정리하는 데에도 도움이 됩니다. 아이디어가 명확해지면 그때 구현 단계로 넘어가 실제로…04:19

에이전트 실행은 시작해야 하는데, 그동안 클라우드 코드 계획 모드에서 다시 한번 강조하지만, 복명(vox)에서 받아쓰기를 사용하고 있습니다. 그리고 이 모든 걸 클라우드에 올려놓음으로써, 저는 간단히 클라우드 코드 계획 모드에 복사해서 붙여넣을 수 있습니다. 이걸 보여주려는 거죠. 제가 생각하는 방식이고, 이걸 어떻게 다음 단계로 끌어올릴 수 있는지. 제가 놓치고 있는 부분이 뭘까요?04:35

제가 뭘 더 추가할 수 있고 그런 것들이 있는데, 이게 제가 몇 년 동안 배운 것 중 하나입니다. 코딩을 시작하기 전에 먼저 머릿속으로 명확하게 정리하고 제대로 이해하는 것이 더 중요해요. 왜냐하면 코딩은 가장 쉬운 부분이니까요. 그래서 인공지능 개발의 미래에 대한 제 철학이 완전히 바뀌었어요. 큰 그림을 보면, 지금은 누구나 원하는 걸 만들 수 있게 됐거든요. 코딩이 예전만큼 특별한 건 아니니까요.04:52

이제는 가장 어려운 부분이 중요한 게 아니에요. 차별화되는 것도 아니고요. 진짜 중요한 건 코드 품질, 시스템 설계, 그리고 장기적인 속도죠. 시간이 지남에 따라 기술 부채를 어떻게 줄일 수 있느냐, 그리고 AI를 이용해서 바로 해결할 수 있느냐가 핵심이에요. 성공하는 개발자는 제품을 빠르게 출시하는 사람이 아니라…05:11

마지막으로, 첫날에 그들은 모든 걸 망치지 않고, 또 시간이 지나도 큰 빚을 지지 않으면서 꾸준히 배송하는 사람들입니다.05:27

코드 작성 방법뿐만 아니라 시스템 설계, 코드 품질, 그리고 전체적으로 코드 베이스를 어떻게 바라보는지에 더 집중하는 것이 매우 중요합니다.05:34

업무 중에 여러 에이전트가 동시에 뭔가를 처리할 때면 집중하기가 더 쉬워지는 경향이 있어요.05:44

질문이 생기기 마련이니까, 뭘 하기 전에 항상 저에게 물어봐야 해요. 제가 허락 없이 수정하는 걸 원치 않거든요. 그래서 저는 플롯 코드에서 데스크톱 알림을 사용하도록 설정했어요. 제가 방해받아도 알림을 받아서 바로 처리할 수 있죠.05:51

상관없고, 특정 AI 에이전트를 바로 풀 수 있게끔요. 제가 괜찮다고 생각하고 제대로 진행되고 있다는 걸 알았을 때, ‘저에게 물어보지 않고 계속 진행해도 괜찮습니다’ 옵션을 사용하죠. 가끔 사소한 일 때문에 저에게 물어볼 때도 있는데, 그런 건 그냥 계속 진행해요. 처음에는요.06:08

제가 뭘 하든 먼저 물어보라고 하는 건 당연히 이해해요. 이제 제대로 가는 방향인지 확인할 수 있으니까요.06:25

솔직히 말씀드리면 지금은 훨씬 빠르게 배포할 수 있는 수준에 도달했어요. 특정 기능을 바로 구현하고 코드 품질을 희생하지 않고 완료할 수 있어요. 이 영상이 도움이 되셨다면 아래 댓글로 알려주세요. AI를 실행하는 여러 에이전트 시스템으로 디자인 워크플로우를 더 깊이 탐구하거나 제가 앱을 단계별로 어떻게 구축하는지 알고 싶으시면 알려주세요. 그런 영상 만들어서 보여드릴게요.06:42

다음 단계로 진행하신다면, Next.js와 Hano를 활용하여 프로덕션 레디 앱을 구축하는 빌드 및 배포 영상이나, Next.js 16에 대한 모든 개념을 더 자세히 다루는 Next.js 16 Crash Course를 확인해 보세요.06:57

자, 시청해 주셔서 정말 감사합니다. 그럼 다음에 다시 만나요.07:12