'클로드 코드'의 제작자가 공개한 코딩 에이전트 활용법이 개발자 사이에서 큰 화제입니다.

 

 보리스 체르니 앤트로픽 책임자는 지난 3일(현지시간) X(트위터)를 통해 "많은 사람들이 내가 클로드 코드를 어떻게 사용하는지 궁금해해서 작업 환경을 조금 보여드리려고 한다"라는 글을 올렸습니다.

 

 그가 밝힌 내용은 대략 다섯 가지로 구분할 수 있습니다.

 

 가장 먼저 꼽은 것은 '병렬 실행'입니다. 5개의 클로드 프로그램을 터미널에서 동시에 실행하고, 웹에서도 추가 에이전트를 사용하는 것입니다. 이때 iTerm2 시스템 알림을 활용해 각 에이전트에 입력이 필요할 때를 효율적으로 파악하고 관리합니다.

 

 각 에이전트는 독립적인 임무를 수행합니다. 예를 들어, 에이전트 1은 테스트 스위트를 실행하고, 에이전트 2는 기존 모듈 리팩토링을 담당하며, 에이전트 3는 문서를 작성하고, 에이전트 4와 5는 기타 개발 작업을 맡는 식입니다.

 

 이런 병렬 에이전트 실행으로 개발자 한명이 소규모의 엔지니어링 팀을 지휘하는 것과 같은 생산성을 발휘할 수 있다는 것을 보여줍니다. 이전처럼 개발자 한명이 하나의 임무만 처리하는 것이 아니라, 적은 인력으로 더 많은 것을 처리할 수 있다는 내용입니다.

 

 '가장 느리지만, 가장 똑똑한 모델을 사용한다'라는 두번째 전략도 흥미롭습니다.

 

 그는 "모든 것에 능통한 클로드 오퍼스 4.5를 사용한다"라며 "내가 사용해 본 코딩 모델 중 최고이며, 소네트보다 크고 느리긴 하지만, 직접 조작할 필요가 적고 도구 활용 능력이 뛰어나기 때문에 결과적으로는 더 작은 모델을 사용하는 것보다 거의 항상 더 빠르다"라며 밝혔습니다.

 

 일반적으로 업계와 개발자들은 모델의 지연시간(Latency)에 민감합니다. 즉, 더 빠른 모델을 선호합니다.

 

 그러나 체르니 책임자는 느리지만 사고 기능과 도구 활용 능력이 뛰어나, 결과적으로 인간의 수정 비용을 줄여주는 모델을 선호한다는 것입니다. 이는 AI의 병목 현상이 토큰 생성 속도가 아닌, AI의 오류를 수정하는 데 드는 인간의 시간이라는 점을 강조하는 것입니다. 더 똑똑한 모델을 통해 사전 계산 비용을 지불함으로써 궁극적으로는 더 빠르게 결과를 얻는다는 내용입니다.

 최근 부쩍 강조되는 모델의 맥락 유지나 지속 학습에 대한 노하우도 공개했습니다. 체르니 책임자의 팀은 코드 저장소에 'CLAUDE.md'라는 파일을 유지합니다.

 

 이는 클로드 코드가 실수를 할 때마다 이를 교훈으로 삼아 CLAUDE.md 파일에 규칙을 추가하는 것입니다. 결국 에이전트는 팀과의 작업이 늘어날수록, 코딩 스타일과 아키텍처 규칙을 자체적으로 학습하고 개선해 스스로 오류를 수정하는 유기체가 될 수 있습니다.

 

 반복적인 작업 흐름을 자동화, 개발의 지루한 부분을 제거하는 방법도 소개했습니다. 이를 위해 그는 '/commit-push-pr'과 같은 슬래시 명령어를 즐겨 사용한다고 밝혔습니다. 이를 통해 Git 버전 관리 프로세스 전체를 에이전트가 자율적으로 처리하도록 하는 것입니다.

 

 또 특정 개발 수명 주기 단계를 위해 코드 간소화 에이전트(code-simplifier)나 앱 검증 에이전트(verify-app) 등을 활용한다고 전했습니다.

 

 마지막으로는 '검증 루프'를 들었습니다. 이에 대해서는 "아마도 훌륭한 결과를 얻기 위한 가장 중요한 요소는 클로드가 자신의 작업을 검증할 방법을 제공하는 것"이라며 "이런 피드백 루프를 갖추면 최종 결과의 품질이 2~3배 향상된다"라고 강조했습니다.

 

 클로드 크롬 확장 프로그램을 사용해 브라우저를 열고 UI 테스트를 실행, 코드가 제대로 작동하고 사용자 경험(UX)이 만족스러울 때까지 반복 작업을 수행하는 등의 방법입니다.

 

 검증 방식은 때에 따라 다르지만, 이 검증 과정을 견고하게 구축하는 데 투자하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

 

 이처럼 그는 AI를 단순한 보조 도구가 아닌, 인간 노동력처럼 활용하고 있다는 것이 핵심입니다. 즉, 단순한 코드 작성을 넘어, AI가 실제 워크플로우에서 인간처럼 노하우를 구축하고 반복 작업을 효과적으로 처리하며 스스로 결과를 검증하는 과정을 통해 유기체처럼 작동하게 한다는 내용입니다.

 

 이 글은 엔지니어들을 위한 내용임에도 불구, 사흘 만에 620만회의 조회를 기록했습니다. 세부 질문이나 토론으로 이어진 댓글이 1100개, '좋아요'는 4만6000건을 넘었습니다. 제프 탕 아테네 리서치 CEO는 "엔지니어나 바이브코딩을 사용자라면, 이 글을 꼭 읽어야 한다"라고 추천했습니다.

 

 클로드 코드 활용 가이드는 이뿐만이 아닙니다. 샌칼프라는 엔지니어도 최근 블로그를 통해 '클로드 코드 2.0 가이드 및 코딩 에이전트 사용 능력 향상 방법'이라는 글을 올려 인기를 얻고 있습니다. 그는 "코드 에이전트 사용에 도움이 되거나 LLM에 대한 이해도를 높이는 데 도움이 되는 아이디어를 3~4개라도 얻을 수 있다면 큰 도움이 될 것"이라고 소개했습니다.

 

 많은 전문가가 지적하듯, 아직 우리는 AI가 무엇을 할 수 있고 어떻게 사용해야 하는지 잘 모르는 상태일 수 있습니다. 예를 들어, 체르니 책임자가 즐겨 사용하는 에이전트의 병렬 처리는 다른 분야에서는 그리 보편화된 방식이 아닙니다. 아직 AI는 단순한 챗봇으로 받아들여지는 경우가 대부분입니다.

 

 1년 전부터 '바이브 코딩' 붐을 탄 AI 코딩도 이제 단순한 코드 작성을 넘어, 현업의 워크플로우에 어떻게 결합해야 하는지가 주목받을 정도입니다.

 

 2026년은 'AI 실행의 해'로 꼽힙니다. 거듭 지적되듯 이제는 모델의 성능 향상만큼, 이를 현업에 어떻게 활용하는가가 중요해진 것입니다. 그리고 이는 AI 개발사의 문제만은 아닙니다. 이미 지난해부터 강조됐던 '애플리케이션'으로서의 유용성에 대한 문제입니다.

 

 결국 AI를 어떤 사례에 어떻게 효과적으로 사용하느냐가 2026년의 가장 중요한 과제 중 하나로 볼 수 있습니다.