스크립트
00:00:00“스포티파이는 하루에 4,500번의 프로덕션 배포를 수행하며
00:00:05전체 풀 리퀘스트의 73%가 이제 AI의 도움을 받습니다.”
00:00:10와.
00:00:11특히 하루 4,500번의 프로덕션 배포라니,
00:00:15정말 인상적이네요.
00:00:16그런데 그게 좋은 의미로 인상적인지는 잘 모르겠어요.
00:00:19X에 올라온 그 게시물 아래에 달린 재미있는 댓글이 있는데,
00:00:23아주 재미있게 읽었습니다.
00:00:25곡 하나당 풀 리퀘스트를 하나씩 만드는 건가요?
00:00:28네, 확실히 그런 것 같네요.
00:00:30그러니까 이건 Claude Devs X 계정에서 나온 글이에요.
00:00:35Claude Code 광고죠.
00:00:37이 스레드에서 알 수 있듯이,
00:00:39그들은 물론 Claude Code를 사용하고 있고,
00:00:42그렇게 많이 배포하기 위해 Anthropic 모델을 사용하고 있습니다.
00:00:45제 이전 영상을 보셨다면 아시겠지만,
00:00:48저도 물론 AI 에이전트를 사용합니다.
00:00:50이게 미래입니다.
00:00:52요즘 소프트웨어 개발 방식이 바로 이거죠.
00:00:54저는 Claude Code 강의를 운영하면서 제 통찰과,
00:00:57팁, 요령, 그리고 이 도구를 효과적으로 사용하는 법을 공유하고 있어요.
00:01:00하지만 하루에 4,500번의 프로덕션 배포라니, 정말인가요?
00:01:05스포티파이가 대기업이라는 건 비밀이 아니지만,
00:01:08대체 뭘 하고 있는 건지 궁금해지네요.
00:01:12저는 스포티파이 헤비 유저입니다.
00:01:15앱이 별로 변한 것 같지 않거든요.
00:01:21적어도 지난 1년 동안 더 나아지지는 않았죠.
00:01:26하루 4,500번의 배포에 대체 무엇이 포함되어 있는지 도저히 이해하기가 어렵네요.
00:01:37농담이 아니라 정말 진심으로 드리는 말씀인데,
00:01:40그들이 하루 종일 무엇을 배포하고 있다고 생각하시는지 댓글로 알려주세요.
00:01:44자, 73%의 풀 리퀘스트 수치는 뭐, 알겠습니다.
00:01:48이론적으로 'AI의 도움'은 무엇이든 될 수 있으니까요.
00:01:51분명히, 단순한 코드 완성, 탭 자동 완성, 구식 방식도
00:01:58PR을 검토하면서 약간의 수정을 하는 것도 AI의 도움이라고 할 수 있겠죠.
00:02:04물론 AI 에이전트가 분석하는 것도 AI의 도움을 받은 것이고요.
00:02:08사실 100%가 아니라는 게 신기할 정도예요. 제 생각엔,
00:02:13거의 모든 PR 검토나 PR 생성 과정에 AI가 관여할 것 같거든요.
00:02:20그래요, 이 수치는 분명 변하겠죠.
00:02:22그렇게 되어도 이상할 건 없습니다.
00:02:26하지만 첫 번째 수치는 전반적으로 우리가 볼 수 있는 어떤 경향인 것 같아요, 그렇죠?
00:02:34몇 달 전에는 전체 토큰 최대화 논쟁이 있었죠.
00:02:38많은 회사가 그게 너무 비싸다는 걸 깨달았고, 개발자들에게
00:02:44토큰을 최대한 많이 써버리라고 하는 건 좋은 전략이 아니라는 걸 알게 됐죠.
00:02:48분명 토큰을 낭비하기는 쉽지만, 좋은 결과를 보장하지는 않으니까요.
00:02:53이제는 많이 배포하는 게 꽤 인기 있는 시대로 넘어가고 있는 것 같아요.
00:02:58AI가 있으니까, 당연히 할 수 있죠.
00:03:01많이 배포할 수 있습니다.
00:03:02예를 들어 깃 워크트리를 사용해 5개의 에이전트를 동시에 돌리면서,
00:03:06한 번에 4개의 다른 프로젝트를 작업할 수 있죠.
00:03:08네, 어느 정도 병렬화가 가능합니다.
00:03:12AI로 많은 것을 확실히 구축할 수 있습니다.
00:03:15의심할 여지가 없죠.
00:03:17소프트웨어 개발자로서 여러분을 가속화해 줄 수도 있습니다.
00:03:20하지만 오히려 느려지게 할 수도 있죠.
00:03:21우리 모두 AI를 사용하다 그런 경험이 있을 거예요.
00:03:25점점 더 '바이브 코더'가 되어가는 거죠.
00:03:28AI가 생성한 것을 평가하기 너무 귀찮아지니까요.
00:03:32그냥 계속 진행하는 게 더 빠르게 느껴지거든요.
00:03:36그러다가 어느 순간, 코드 베이스에 대한 이해가 전혀 없게 되죠.
00:03:39그런데 뭔가 작동하지 않거나, 진행 방향이 마음에 들지 않아서
00:03:42프로젝트를 포기하거나 많은 부분을 되돌려야 하는 상황이 옵니다.
00:03:48글쎄요, 그렇게 해서 정말 더 생산적이라고 할 수 있을까요.
00:03:52그건 제쳐두고, 우리 모두 여전히 AI를 가장 잘 활용하는 방법을 찾고 있죠.
00:03:58분명 AI로 생산성을 높일 수는 있습니다.
00:04:01아주 명확한 계획을 주고, 작은 기능 하나를 만드는 거라면
00:04:05큰 코드 덩어리를 쏟아내게 하는 것만으로도
00:04:06작업 속도를 높일 수 있으니까요.
00:04:10일부 사람들이 주장하는 10배 이상의 개선인지는 잘 모르겠습니다.
00:04:14그리고 하루 4,500번의 배포가 우리가 목표로 해야 할 지표인지도 확신이 안 서요.
00:04:22우리는 AI를 효과적으로 사용하는 방법을 알아내야 한다고 생각합니다.
00:04:28물론 소프트웨어 전달 속도를 높이는 것도 좋지만,
00:04:32양뿐만 아니라 품질에도 조금 더 집중해야 하지 않을까요.
00:04:37지금 우리는 모두 양의 시대에 살고 있잖아요, 그렇죠?
00:04:39토큰 최대화, 배포 횟수 같은 것들요.
00:04:41품질도 중요하며, AI가 그 부분에 도움을 줄 수 있습니다.
00:04:45하지만 전통적인 테스트, 즉 인간의 테스트도 필요하죠.
00:04:48AI가 생성한 자동화 테스트만으로는 부족합니다.
00:04:51AI는 통과만 될 뿐 실제로는 아무것도 테스트하지 않는 테스트를
00:04:56작성하는 경향이 있을 수도 있으니까요.
00:04:57그건 그렇고, 전통적인 수동 테스트와
00:05:00워크플로에 인간으로서의 취향과 결정을 불어넣는 것이
00:05:07아마 좋은 생각들일 거예요.
00:05:09이런 경향이 언제 끝날지 지켜보는 것도 흥미로울 것 같네요.
00:05:13우연히 그 숫자를 보고, 놀라움을 나누고 싶어서 영상을 찍었습니다.
00:05:18앞서 말씀드렸듯이 정말 궁금해요.
00:05:20스포티파이가 하루 종일 도대체 무엇을 배포하고 있다고 생각하시나요?
00:05:25저는 도저히 감이 안 잡히거든요.
00:05:29죄송해요.