00:00:00이것은 컨티뉴데브(ContinueDev)입니다. 코파일럿이나 클로드 코드가 아니고, 여러분을 대체하지도 않습니다. 단지 생산성을 갉아먹는 단순 반복 작업들을 자동화해 줄 뿐이죠.
00:00:07코드 리뷰는 원래 코드를 개선하기 위한 것이지만, 최근에는 오히려 모든 진행 속도를 늦추고 있습니다.
00:00:11가장 뻔한 해결책은 AI에게 맡기는 것이라고 생각하겠지만, 사실 진짜 문제는 그게 아닙니다.
00:00:16진짜 문제는 코드 주변의 모든 과정에 있습니다. 관련 영상이 계속 올라올 예정이니 구독 잊지 마세요.
00:00:27컨티뉴데브를 설정하려면 먼저 확장 프로그램을 설치하세요. VS Code를 열고 확장 프로그램 탭에서 'continue'를 검색해 설치한 뒤, 필요하면 재실행합니다.
00:00:35이제 사이드바에 컨티뉴 아이콘이 나타납니다.
00:00:38다음으로, 설정 창을 열어 모델을 연결할 수 있습니다. 설정 파일이 아직 구성되지 않았다면 편집하면 되는데, 실제로는 그냥 이런 식으로 모델을 추가하면 됩니다.
00:00:47클라우드 모델을 원한다면 API 키와 함께 GPT-4나 클로드 같은 모델을 추가하고 저장한 뒤 재실행하세요. 끝입니다.
00:00:54아니면 올라마(Ollama)를 통해 로컬에서 무료로 사용할 수도 있습니다. 라마 3 같은 모델을 가져와서 제공자 목록에 추가하기만 하면 됩니다.
00:01:01사이드바 드롭다운에서 언제든 모델을 바꿀 수 있습니다. 클라우드든 로컬이든, 기존에 쓰던 환경 그대로 종속성 없이 사용할 수 있죠.
00:01:09자, 이제 낯선 코드베이스를 맡게 되었다고 가정해 봅시다. 프로젝트 폴더를 열었는데 잘 모르는 내용들이 가득합니다.
00:01:16요즘은 보통 코드를 복사해서 브라우저 탭을 연 뒤, 클로드나 오픈AI에 붙여넣고 맥락 정보를 일일이 추가하곤 합니다.
00:01:24그러고도 AI가 상황을 제대로 이해하게 하려고 파일을 몇 개 더 붙여넣어야 할 때가 있죠.
00:01:29하지만 그렇게 해도 답변이 꽤나 일반적입니다. AI가 프로젝트 내부에 있는 게 아니니 프로젝트를 제대로 파악하지 못하는 거죠.
00:01:36이제 그냥 컨티뉴에게 물어보면 됩니다. 코드에서 특정 부분을 강조한 뒤 Control + L을 누르고, 사이드바 채팅창에 “이 코드 설명해 줘”라고 치기만 하면 됩니다.
00:01:45놀라운 점은 단편적인 답변에 그치지 않는다는 겁니다. 전체 코드베이스에서 맥락을 끌어오거든요.
00:01:51열려 있는 파일은 물론 Git Diff까지 파악해서 프로젝트 전체 맥락에 맞는 설명을 제공합니다.
00:01:57솔직히 클로드 코드나 커서(Cursor)도 이런 건 할 수 있습니다. 그래서 저는 AI에 전적으로 의존하지 않거나, 코드베이스를 빠르게 교차 확인하고 싶은 분들에게 이 툴이 가장 좋다고 생각합니다.
00:02:08자, 이제 중요한 부분입니다. 컨티뉴가 “이 함수를 리팩토링하세요” 같은 변경 사항을 제안할 때, 말로만 설명하지 않습니다.
00:02:16채팅창 내에서 실제 Diff(차이점) 미리보기를 생성하므로, 나란히 비교하며 검토한 뒤 바로 반영할 수 있습니다.
00:02:22수정하거나 거절할 수도 있죠. 커서가 주도권을 가져가는 방식과 달리, 사용자가 모든 과정을 직접 제어할 수 있습니다.
00:02:28하지만 여기서부터가 차별점입니다. 보통 풀 리퀘스트(PR)는 승인을 기다려야 하죠. 그 대기 시간 대신 리뷰 에이전트를 활용해 보세요.
00:02:36마크다운 파일로 리뷰 에이전트를 만들고 포맷팅, 로직 오류, 보안 규칙 등 본인이 중요하게 생각하는 기준을 작성하세요.
00:02:47그러고 나서 실행하면 됩니다. 채팅창에 'agent my agent review'라고 입력하고 해당 PR을 실행하면 되죠.
00:02:54혹은 보안용 컨티뉴데브 같은 프리빌트 에이전트를 쓸 수도 있습니다. 즉시 스캔하여 수정 사항을 댓글이나 Diff 형태로 제안합니다.
00:03:02에디터 안에서만 작동하는 게 아닙니다. 에디터 없이도 똑같은 에이전트를 관리하고, 트리거를 설정하고, 슬랙과 연결해 PR 알림을 채널로 바로 받을 수도 있습니다.
00:03:13단순 코딩 툴이 아니라 배포 속도를 높여주는 도구입니다. 완벽하진 않아도 사용자에게 제어권을 주면서 피드백을 제공하는 무료 툴치고는 정말 훌륭한 확장 프로그램입니다.
00:03:24오픈AI 대신 올라마를 쓰면 공짜죠. 그렇다면 이 툴은 누구에게 필요할까요? 그게 핵심입니다. 제가 보기엔 이런 분들에게 최적입니다.
00:03:321인 개발자라면 지치지 않는 든든한 조력자가 생기는 셈입니다. 소규모 팀이라면 코드 리뷰가 소모적인 논쟁으로 번지지 않게 기준을 잡아주는 역할을 하죠.
00:03:41게다가 VS Code 사용자라면 궁합이 정말 좋습니다. 사람들이 컨티뉴를 쓰는 이유는 AI가 코드를 대신 짜주기 때문이 아니라, 업무의 마찰을 줄여주기 때문입니다. 리뷰 주기가 줄고, PR은 깔끔해지며, 머지는 빨라집니다.
00:03:55제어권을 포기할 필요도 없습니다. AI는 여러분이 정말 하기 싫어하는 반복적인 부분만 처리할 뿐이니까요. 오픈 소스이기도 하고, 무료 모델이나 개인 API 키를 써서 1분 안에 설치하고 시작할 수 있습니다.
00:04:10이쯤 되면 비교 대상이 명확해집니다. VS Code에 내장된 깃허브 코파일럿과는 뭐가 다를까요? 코파일럿은 코드를 더 빨리 작성하게 돕는 데 특화되어 있습니다.
00:04:20컨티뉴는 지향점이 다릅니다. 코파일럿이 타이핑을 돕는다면, 컨티뉴는 배포(Shipping)를 돕습니다. 코파일럿이 에디터 안에 머문다면, 컨티뉴는 PR, CI, 에이전트 등 전체 워크플로우에 관여합니다.
00:04:32겉보기엔 비슷해 보여도 둘은 경쟁 관계가 아닙니다. 함께 쓰면 시너지가 나죠. 코파일럿으로 자동 완성을 하고, 컨티뉴로 코드가 머지될 준비가 되었는지 최종 점검하는 식입니다.
00:04:43아직 안 써보셨다면 꼭 시도해 보세요. 이미 사용 중인 분들은 어떻게 생각하시나요? 계속 쓰고 계신가요, 아니면 그만두셨나요? 다음 영상에서 뵙겠습니다.