00:00:00에이전트 공학, 즉 AI의 도움을 받아 코드를 작성할 때
00:00:06사용할 수 있는 도구는 매우 다양합니다. 요즘 가장 인기 있는 것으로는 클로드 코드, 오픈 코드, 커서,
00:00:13그리고 깃허브 코파일럿이 통합된 비주얼 스튜디오 코드를 꼽을 수 있죠. 물론 구글 안티 그래비티도 있고,
00:00:18코덱스나 제미나이 CLI도 있습니다. 사실 저는 지난 몇 달 동안
00:00:24어떤 도구들이 있는지, 성능은 어떠한지 계속해서 테스트해 보고 싶었기 때문에 이 도구들을 정말 많이 사용해 봤습니다.
00:00:29실제로 buildmygraphic.com 같은 프로젝트를 구축했고, 곧 출시될 여러 프로젝트와 다양한 내부 프로젝트도 진행했습니다.
00:00:35또한 전체 강의를 제작하기도 했는데요,
00:00:41최근 업데이트된 이 강의에서는 커서와 깃허브 코파일럿을 깊게 다루고, 어제 출시한
00:00:46이 강의에서는 클로드 코드를 집중적으로 살펴봅니다. 이번 영상에서는 이러한 도구들의 전반적인 개요와
00:00:53서로 다른 기능들, 그리고 그에 대한 제 개인적인 의견을 공유해 드리려고 합니다.
00:00:59우선 가장 중요한 차이점은 이 도구들을 크게 두 가지 진영으로 나눌 수 있다는 점입니다.
00:01:05CLI나 TUI, 즉 터미널 사용자 인터페이스 혹은 명령줄 인터페이스 기반의 도구들과
00:01:12IDE 기반의 도구들이 있습니다. 엄밀히 말하면 오픈 코드는 웹 모드도 지원해서,
00:01:23로컬 서버를 구동해 웹 UI로 작업할 수도 있습니다. 하지만 제가 주로 사용하는
00:01:31기본 모드는 TUI 모드인데, 이는 클로드 코드와 동일한 방식입니다.
00:01:37즉, 프로젝트 폴더에 오픈 코드를 설치한 후 실행하면
00:01:44명령줄이나 터미널 안에서 상호작용하게 됩니다. 클로드 코드의 기본 작동 방식과 똑같죠.
00:01:49참고로 오픈 코드와 클로드 코드 모두 IDE 통합 기능을 제공합니다.
00:01:57그래서 IDE에서 코드 변경 사항이나 미리보기를 확인하고 직접 상호작용할 수도 있습니다.
00:02:04이런 통합 기능이 있긴 하지만, 솔직히 이 도구들은 터미널이나
00:02:12명령줄에서 사용하는 것에 최적화되어 있고 애초에 그 목적으로 만들어졌습니다.
00:02:19그래서 제가 이들을 CLI 혹은 TUI 도구라고 부르는 것입니다.
00:02:25클로드 코드나 오픈 코드가 커서나 윈저처럼 VS Code를 포크한 형태가 아니라,
00:02:32터미널 기반 혹은 기존 IDE의 확장 프로그램 형태로 개발된 중요한 이유 중 하나는
00:02:40개발자들에게 더 높은 유연성을 제공하기 위함입니다. 개발자가
00:02:49IDE가 갖춰야 할 복잡한 기능들을 일일이 신경 쓸 필요 없이, 오로지 AI로 코드를 생성하고
00:02:55편집하는 성능 좋은 에이전트와 도구를 만드는 데만 집중할 수 있기 때문입니다.
00:03:04물론 단점이라고 한다면, IDE 방식의 도구들이 단순한 AI 에이전트나
00:03:10채팅 인터페이스 이상의 기능을 제공한다는 점입니다. 예를 들어 커서는 자동 완성 기능이 정말 뛰어나서,
00:03:18탭 키만 계속 눌러도 파일 전체는 물론 여러 파일에 걸쳐 수정 사항을 반영하며 빠르게 코딩할 수 있습니다.
00:03:26깃허브 코파일럿의 자동 완성도 꽤 괜찮은 편입니다. 제 생각에 커서보다는 성능이 조금 떨어지지만,
00:03:34충분히 훌륭하며 무엇보다 에디터 내에 내장되어 있다는 게 강점입니다.
00:03:39반면 클로드 코드나 오픈 코드 같은 CLI 도구들은 에디터 내 자동 완성 기능을 제공하지 않습니다.
00:03:46대신 이들은 에이전트 기반 도구로서, 사용자가 채팅을 통해
00:03:55AI를 구동시키는 방식으로 작동합니다. 이것이 CLI 도구들의 특징입니다.
00:04:02물론 커서나 깃허브 코파일럿도 자동 완성뿐만 아니라 이런 에이전트 기능을 모두 제공합니다.
00:04:08VS Code의 사이드바에서 깃허브 코파일럿과 대화할 수 있고,
00:04:14커서도 마찬가지지만, 오픈 코드나 클로드 코드는 이 방식이 유일한 상호작용 수단입니다.
00:04:21이 도구들이 결국 AI 에이전트이고 에이전트 공학을 다루는 만큼,
00:04:28가장 중요한 질문 중 하나는 어떤 AI 모델을 지원하느냐 하는 것입니다.
00:04:34클로드 코드의 경우, 기본적으로 앤스로픽의 모델들인
00:04:42하이쿠, 소네트, 그리고 오퍼스를 지원합니다. 클로드 코드를 만든 회사가
00:04:51이 모델들을 만든 앤스로픽이기 때문에 통합 수준이 매우 높고,
00:04:57제 경험상 이 모델들은 클로드 코드에서 정말 훌륭하게 작동합니다.
00:05:02물론 이 모델들을 다른 도구에서도 사용할 수 있습니다. 깃허브 코파일럿을 쓸 때도
00:05:10앤스로픽 모델을 선택할 수 있지만, 구동 환경이 다릅니다.
00:05:17깃허브 코파일럿, 커서, 오픈 코드 각각의 자체 환경에서 돌아가는 것이죠. 이 환경들도 훌륭하지만,
00:05:23특히 클로드 코드와 앤스로픽 모델의 조합은 제가 써본 결과 정말 탁월했습니다.
00:05:29덧붙여서, 최근 클로드 코드가 올라마와 통합되었다는 발표가 있었습니다.
00:05:35아시다시피 올라마는 시스템 사양만 충분하다면
00:05:41오픈 AI 모델을 로컬에서 실행할 수 있게 해주는 도구입니다. 따라서 이론적으로는
00:05:49클로드 코드를 오픈 모델과 함께 사용할 수 있고, 내 컴퓨터에서 직접 돌리는 것이니 전기세 말고는 비용이 들지 않습니다.
00:05:54하지만 단점은 현재로서는 이러한 오픈 모델들이 앤스로픽의 모델들,
00:06:01특히 오퍼스 같은 고성능 모델만큼의 역량을 보여주지 못한다는 점입니다.
00:06:08성능이 좋더라도 엄청난 양의 GPU RAM과 비디오 RAM이 필요하며,
00:06:16일반적으로 꽤 높은 하드웨어 사양을 요구합니다.
00:06:22그래서 일반적인 노트북이나 맥 미니 같은 기기에서는 제대로 돌아가지 않을 수 있다는 점을 유의해야 합니다.
00:06:29어쨌든 지원은 되기 때문에, 시스템 사양이나 향후 오픈 모델의 발전에 따라
00:06:35충분히 실용적인 옵션이 될 수 있습니다. 이처럼 올라마 지원 기능도 포함되어 있죠.
00:06:42올라마는 오픈 코드, 커서, VS Code 등 다른 도구들과도 함께 쓸 수 있고, 이 도구들은 다른 수많은 모델도 지원합니다.
00:06:51오픈 코드에서 'models'라고 입력하면 선택할 수 있는 다양한 서비스 제공업체의
00:06:59방대한 모델 목록을 확인할 수 있으며, 본인이 보유한 구독 서비스별로도 선택이 가능합니다.
00:07:05예전에는 오픈 코드에서 클로드 코드 맥스 구독을 사용할 수 있었던 적이 있었습니다.
00:07:12그 구독을 통해 오픈 코드 내에서 앤스로픽 모델들을 사용할 수 있었는데,
00:07:17개인적으로 클로드 코드보다 오픈 코드의 UI나 동작 방식을 더 선호했기 때문에 꽤 유용했습니다.
00:07:24오픈 코드는 정말 훌륭한 소프트웨어이고 오픈 소스이기도 하죠. 이에 대해서는 나중에 다시 설명하겠지만,
00:07:30앤스로픽 측에서 이를 차단하면서 더 이상 오픈 코드에서 클로드 코드 맥스 구독을 쓸 수 없게 되었습니다.
00:07:36하지만 깃허브 코파일럿 구독은 여전히 오픈 코드에서 사용할 수 있습니다.
00:07:43기존에 결제 중인 구독 모델을 그대로 활용하면서,
00:07:50깃허브 코파일럿이나 VS Code뿐만 아니라 오픈 코드에서도
00:07:54해당 모델들을 테스트해 볼 수 있다는 점은 큰 장점입니다.
00:08:00어떤 결제 모델을 쓰든 이 세 가지 도구에서는 수많은 모델을 사용할 수 있습니다. 다만 클로드 코드는 예외입니다.
00:08:06방금 말씀드린 것처럼 오픈 코드는 오픈 소스입니다.
00:08:13이로 인해 개발 과정이 매우 투명하고 커뮤니티 중심으로 운영되며,” 혁신 속도 또한 매우 빠릅니다.
00:08:20물론 이는 다른 도구들도 마찬가지입니다. 깃허브 코파일럿이
00:08:25속도가 조금 느릴 때도 있지만, 다른 도구들의 새로운 기능을 금방 따라잡곤 합니다.
00:08:32그럼에도 불구하고 오픈 코드가 커뮤니티 주도의 오픈 소스 대안이라는 점은 매력적입니다.
00:08:38물론 오픈 코드도 유료 구독 모델인 '오픈 코드 블랙'을 운영합니다.
00:08:43앤스로픽이나 깃허브 코파일럿, 커서와 마찬가지로
00:08:50정액제를 통해 일정 사용량을 제공하는 방식입니다.
00:08:55실제 사용량만큼 지불하는 대신 월정액으로 이용하는 옵션이 있는 것이죠.
00:09:02오픈 소스임에도 이런 유료 모델이 존재합니다.
00:09:07클로드 코드, 오픈 코드, 커서, 깃허브 코파일럿 모두 유료 구독 플랜이 있습니다.
00:09:14클로드 코드는 유료 구독이 필수지만, 오픈 코드는 선택 사항이며
00:09:20앞서 언급했듯이 깃허브 코파일럿 구독을 오픈 코드에서 사용하는 것도 가능합니다.
00:09:26여기서 한 가지 짚고 넘어갈 점은, 제 생각에 오픈 코드는
00:09:31자체적으로 수익을 내야 하는 유일한 도구일 가능성이 높습니다. 깃허브 코파일럿을 지원하는
00:09:39마이크로소프트처럼 거대한 자본력을 가진 회사가 아니기 때문입니다.
00:09:46따라서 구독을 통해 수익을 창출하는 모델을 찾아야만 합니다.
00:09:52반면 클로드 코드, 커서, 깃허브 코파일럿은 막대한 투자 자본이나 마이크로소프트 같은 기업의
00:09:58보조를 받고 있기 때문에, 오픈 코드보다는
00:10:05동일한 요금 대비 더 많은 사용량을 제공할 가능성이 높습니다.
00:10:11물론 이는 사용하는 모델에 따라 달라질 수 있으므로 절대적인 문제는 아닙니다.
00:10:17이제 기능적인 측면을 살펴보겠습니다. 어떤 기능들을 지원할까요?
00:10:22간단히 말해, 한 모델에서 좋은 기능이 나오면 다른 모델들도 빠르게 도입합니다.
00:10:29현재로서는 클로드 코드가 많은 새로운 기능을 주도하고 있고, 커서도 어느 정도 역할을 하고 있습니다.
00:10:38깃허브 코파일럿은 조금 뒤처지는 경향이 있었지만, 제가 최근 출시한
00:10:45클로드 코드 강의와 개발자를 위한 AI 강의에서 다룬 기능들을 살펴보면,
00:10:50서브 에이전트나 에이전트 스킬 같은 기능들은 이미 모든 도구에서 지원하고 있습니다.
00:10:57오픈 코드를 포함한 모든 서비스의 문서에서 관련 내용을 찾아볼 수 있죠.
00:11:04한 가지 차이점이라면, 오픈 코드에서 '에이전트'는 두 가지 개념을 포함합니다.
00:11:12오픈 코드를 실행하는 다양한 모드와 업무를 위임할 수 있는 에이전트의 조합을 의미하죠.
00:11:19클로드 코드의 경우, 에이전트는 문서 탐색 같은 특정 작업을 수행하기 위해
00:11:26호출되는 하위 에이전트를 말합니다. 오픈 코드에서는
00:11:34탭 키를 눌러 기획 모드와 편집 모드를 전환하며 서로 다른 에이전트를 사용할 수 있습니다.
00:11:42기획 에이전트와 편집 에이전트가 있는 셈이죠. 클로드 코드에서는 이를 '모드'라고 부릅니다.
00:11:47이러한 용어 차이는 있지만, 결과적으로 에이전트나 스킬 같은 핵심 기능은 모든 도구에 들어 있습니다.
00:11:53지금 당장 없는 기능이라도 곧 추가될 것이라 확신하셔도 좋습니다.
00:12:01메모리나 규칙 파일(Rules files)도 마찬가지입니다. 모든 도구가 지원하므로
00:12:05항상 준수해야 할 일반적인 규칙이나 모든 채팅 세션에서 공유되어야 할
00:12:13학습 내용들을 파일로 설정해둘 수 있습니다. 클로드 코드에서는 Clod.md 파일을 사용하고,
00:12:18규칙 디렉터리에 별도의 규칙을 설정할 수도 있습니다. 오픈 코드의 경우
00:12:24agents.md 파일과 Clod.md 파일 모두를 지원합니다. 사실 agents.md는
00:12:31개방형 표준에 가까워서 커서나 깃허브 코파일럿에서도 지원됩니다.
00:12:40추가로 커서는 자체적인 'cursorrules'를, 깃허브 코파일럿은 'github-copilot-rules'를 사용합니다.
00:12:50클로드 코드의 경우 Clod rules를 사용하는데, 이게 서로 호환되지 않는다는 점이 조금 번거롭습니다.
00:12:57보시다시피 agents.md는 서로 호환되고 공유될 수 있는 구조지만,
00:13:06클로드 코드는 마치 애플처럼 독자적인 Clod.md 방식만을 고집합니다.
00:13:12오픈 코드는 이를 지원하지만 다른 도구들은 지원하지 않는 것 같더군요.
00:13:18에이전트 스킬의 경우에도 모든 모델이 지원은 하지만,
00:13:24저장해야 하는 폴더 위치가 제각각입니다. 예를 들어 오픈 코드를 쓴다면
00:13:29opencode-skills 폴더나 호환을 위해 clod-skills 폴더에 스킬을 저장해야 합니다.
00:13:34클로드 코드를 쓸 때는 clod-skills 폴더만 인식됩니다.
00:13:41커서의 경우 cursor-skills, clod-skills 혹은 codex-skills까지는 지원하지만
00:13:48opencode-skills는 안 되고, 비주얼 스튜디오 코드와 깃허브 코파일럿은
00:13:58.github/skills나 clod-skills를 사용합니다. clod-skills가 범용성이 높긴 하지만,
00:14:05보시다시피 이 분야가 아직 초기 단계라 서비스마다 각자의 설정 방식을
00:14:13강요하고 있는 상황입니다. 1~2년 정도 지나면 훨씬 더 표준화되겠지만,
00:14:20지금은 폴더 이름 하나하나 문서를 찾아봐야 하는 불편함이 있습니다.
00:14:28기술이 워낙 빨리 변하다 보니 이 영상이 올라갈 즈음에는 이미 내용이 바뀌었을 수도 있고요.
00:14:34이 도구들은 모두 MCP 서버를 지원합니다. 예를 들어
00:14:39Playwright 서버를 설치해 AI에게 브라우저 접근 권한을 주거나, 웹 페치(Web fetch)를 통해
00:14:45웹 요청을 보낼 수도 있습니다. 특정 공식 문서 페이지에 접속해서
00:14:51내용을 읽어오라고 시킬 수 있는 것인데, 이는 매우 유용한 기능입니다.
00:14:57결론적으로 순수하게 기능적인 관점에서만 본다면 도구 간에 큰 차이는 없습니다.
00:15:02세부적인 설정이나 아주 특수한 기능에서 차이가 날 순 있겠지만,
00:15:08이미 검증된 주요 핵심 기능들은 모든 도구가 공통적으로 지원하고 있으며,
00:15:14어느 한 곳에 좋은 기능이 생기면 머지않아 다른 도구들에도 도입될 것입니다.
00:15:18그렇다면 이 도구들의 품질은 어떨까요? 제 최종 평결은 무엇일까요?
00:15:24어떤 도구를 써야 가장 좋은 결과물을 얻을 수 있을까요?
00:15:28뻔한 대답이라 죄송하지만, 사실 이 도구들 모두 훌륭합니다.
00:15:34제가 전부 사용해 본 결과, 어느 하나 함량 미달인 도구는 없었습니다.
00:15:40초반에 말씀드렸듯이 클로드 코드는 특히 오퍼스 모델과 함께 썼을 때 시너지가 엄청납니다.
00:15:48같은 회사에서 만든 엔진과 도구를 사용하다 보니 결과물의 만족도가 상당히 높습니다.
00:15:54물론 한때는 깃허브 코파일럿에서 앤스로픽 모델을 썼을 때 결과가 더 좋게 느껴지기도 했습니다만,
00:16:00이는 매우 주관적이며 진행 중인 프로젝트의 성격에 따라 다를 수 있습니다.
00:16:07제가 특히 좋아하는 점은 오픈 코드, 커서, 깃허브 코파일럿에서는 다른 모델도 쓸 수 있다는 겁니다.
00:16:13예를 들어 GPT 5.2 코덱스 모델 같은 경우인데, 아마 이름이 맞을 겁니다.
00:16:18코딩에 정말 뛰어난 모델인데 클로드 코드에서는 쓸 수 없지만 다른 도구들에서는 가능합니다.
00:16:24저는 이 모델을 굉장히 좋아해서, 좀 더 복잡한 작업이 필요할 때는 오픈 코드로 갈아탑니다.
00:16:30기존 깃허브 코파일럿이나 커서 구독을 통해 해당 모델을 사용할 수 있기 때문입니다.
00:16:39클로드 코드에서 지원하지 않는 모델이 필요할 때 그런 식으로 도구를 바꿉니다.
00:16:46솔직히 고백하자면, 어떤 작업들은 IDE 환경에서 직접 하는 게 편할 때도 있습니다.
00:16:53직접 코드를 더 많이 수정해야 하거나 깔끔한 Diff 뷰를 보고 싶을 때가 그렇습니다.
00:16:58커서나 깃허브 코파일럿은 작업이 끝나면 변경 사항을 일목요연하게 보여주고,
00:17:04항목별로 수락하거나 거부할 수 있게 해주는데 그런 인터페이스가 필요할 때가 있습니다.
00:17:09그럴 때는 IDE 기반 도구들을 선택하게 되죠. 단순히 코드의 품질만 놓고 본다면,
00:17:15다시 한번 말씀드리지만 특정 도구가 더 나쁘다고 말하기 어렵습니다. 결국 AI이기 때문에
00:17:22모든 도구에서 엉망인 결과를 받기도 하고, 반대로 모두에게서 만족스러운 결과를 얻기도 했습니다.
00:17:28가장 중요한 것은 언제나 여러분의 프롬프트와 제공하는 맥락입니다.
00:17:34특히 '스킬' 같은 기능을 활용해 추가 지식을 제공하는 것이 큰 차이를 만듭니다.
00:17:41이것은 도구가 아닌 개발자로서 여러분의 몫입니다. 우리가 하는 것은
00:17:49단순한 코딩이 아니라, 개발자로서의 전문성을 발휘하는 에이전트 공학이기 때문입니다.
00:17:55AI가 제대로 일할 수 있도록 정보를 제공하고, AI가 내놓은 해결책을 검토하는 과정이 핵심이며,
00:18:02이 과정에서 위에서 언급한 도구들은 모두 제 역할을 충분히 해낼 것입니다.
00:18:08applies to all these tools that is your task as a developer because we're not talking about
00:18:13wipe coding here we're talking about agentic engineering where you leverage your skills
00:18:18as a developer where you try to give the AI information it can work with and where you
00:18:23review the solution the AI came up with and here all these tools can do a good job.