Andrej Karpathy가 최근 X에서 한 말이 개발자 커뮤니티를 들썩이게 했다. ‘CLI는 레거시 기술이라서 AI 에이전트에게 좋다.’ 직관적으로는 모순처럼 들리는 이 문장에 14년차 인프라 엔지니어로서 깊이 공감했다. 실제로 나는 요즘 OpenClaw에 수많은 CLI 도구를 연결해 사용하고 있다.

Citrini Research가 공개한 투자 리서치 보고서는 2028년 6월을 가정한 시나리오를 통해 AI가 향후 1-2년 내에 경제에 미칠 파급력을 구조적으로 전망하고 있다. 이 글은 그들의 핵심 주장을 정리한 것이다.

Claude Code나 Cursor, Windsurf 같은 코딩 에이전트를 쓰다 본능적으로 skill과 subagent를 나눠서 써야 하는 순간이 온다. 나도 처음에는 skill만으로 충분하지 않나 생각했는데, 제대로 써보니까 둘의 차이가 명확해졌다.

최근 하나의 통계를 보고 진짜일까 싶을 정도로 놀랐다. 전 세계 인구 중 생성형 AI를 매일 사용하는 사람이 7.1%에 불과하고, 그중에서도 실제로 업무에 깊이 통합해 활용하는 사람은 0.3%에 지나지 않는다는 것이다. 나머지 84%는 AI를 한 번도 사용하지 않은 미경험자다. 이 숫자를 처음 봤을 때 직감적으로 와닿지 않았다. 주변만 봐도 모두 ChatGPT나 Claude를 쓰고 있으니 말이다. 하지만 곧 깨달았다. 내가 속한 IT 업계가 전 세계를 대표하지 않는다는 사실을.

Claude Code를 한 달 이상 사용하면서 깨달은 한 가지가 있다. 이 도구의 진정한 가치는 코드를 얼마나 잘 생성하느냐가 아니라, 흩어진 정보를 어떻게 연결하고 orchestration하느냐에 있다는 것이다. 코드 생성은 그 결과물 중 하나일 뿐, 본질은 컨텍스트 오케스트레이션에 있다.

북미 IT 헤드헌터의 글을 봤다. 요즘 주니어 개발자 포지션이 거의 없다고 한다. 가끔 나오는 자리조차 LLM 사용 역량은 기본이라고. 면접관들이 OpenAI API를 직접 붙여본 경험이 있는지 묻는다는 것이다.

요즘 에이전트를 활용하면서 가장 많이 고민하게 되는 주제는 오케스트레이션이다. 단순히 큰 모델에게 지시하는 것을 넘어, 여러 에이전트를 어떻게 구성하고 연결할 것인가가 핵심이 되고 있다.

최근 코드를 읽지 않는 것에 대한 옹호라는 글을 읽었다. AI가 코드를 생성하는 시대에 라인별 코드 리뷰 대신 스펙과 테스트, 검증 인프라에 의존하자는 주장이었다. 이에 대한 내 생각을 정리한다.

AI 코딩 에이전트 쓸 때 프로젝트 루트에 CLAUDE.md나 AGENTS.md 같은 파일 두는 게 일반적이다. 클로드 코드를 쓰면 init 명령어로 이 파일을 자동 생성할 수도 있는데, 써 본 결과 이 방식은 오히려 독이 됐다.

AI 코딩 도구가 일상화되면서 풀 리퀘스트에 대한 회의론이 커지고 있다. PR 리뷰가 더 이상 이해와 책임을 넘기는 장치로 작동하지 않는다는 지적이다. 하지만 이 논의에 빠진 한 가지 가정이 있다. 코드를 쓰는 것과 리뷰하는 것이 같은 주체여야 한다는 전제 말이다.