내 업무에 클로드코드를 쓰는 감각

요즘 제가 클로드코드를 쓰는 방식이 바뀌고 있습니다.

올해 초까지만 해도 'OO 자동화'가 주요 관건이었습니다. 하지만 이제는 달라졌습니다.

AI 활용이 업무와 끈적하게 결합되고 있습니다.

 

보고를 위해 데이터를 수집하고 분석하는 단계부터,
아이데이션을 통해 아이디어를 구체화하고,
구체화된 아이디어를 문서화하고 가시화하는 일,
그리고 이를 완성된 구현체 — 보고 자료나 시스템 대시보드 — 로 만들어
고객에게 배포하는 실행 단계까지.

업무의 모든 면면이 클로드와 긴밀하게 연결되고 있습니다.

왜 이런 변화가 생겼을까요?

'자동화할 것들을 해서'도 일부 있지만, 모델의 성능 변화가 가장 큰 이유인듯 합니다.

작년만 해도 에이전트의 답변은 그리 믿음직스럽지 못했습니다. 무언가를 물어봐도 실무에 바로 쓸 수 있을 만큼의 퀄리티가 보장되지 않았습니다. 그래서 가장 효율적인 활용법은 '에이전트가 이따금 제대로 답변하지 못하더라도 결과적으로는 인풋에 따라 아웃풋이 정확히 나오는' 코드를 짜게 하는 것이었죠. 즉, 바이브 코딩으로 반복 업무를 자동화하는 시스템을 만드는 쪽이 더 효율적이었습니다.

하지만 이제는 그냥 업무를 에이전트에게 시켜도 될 만큼 성능이 올라왔습니다. 모델 성능을 기반으로 한 컨텍스트 엔지니어링과 하네스 엔지니어링의 발전도 큰 역할을 하고 있는 것 같습니다.

내 업무를 클로드코드로 다루는 감각

똑똑해져도 에이전트의 할루시네이션 문제는 여전히 존재합니다. 정확히 말하면 할루시네이션보다는 설계와 충분한 컨텍스트 주입 여부가 문제입니다. 제가 관점이나 집중할 영역을 특정해 주고 충분한 맥락을 주지 않으면 엉뚱한 방향으로 흐를 수 있습니다.

그래도 많이 뒹굴다 보니 얼마나 맥락을 주고 어떻게 피드백을 줘야 하는지 감이 생기는 듯합니다. 제 업무 영역이라 통제가 가능한 수준인 부분도 있고요. 똑똑한 후임들에게 열린 질문을 던지고 피드백해 주는 정도의 수준이면 충분하다는 생각이 듭니다.

최종 결과물은 직접 쓰는 편이 나을 때도 많지만, 이제 어디까지 시키고 어디서부터 제가 해야 할지를 알게 되었습니다. 이 감각은 결국 단련과 수련의 영역인 것 같습니다.

헛된 희망과 기대의 거품이 걷힌 느낌.

몇 번 다녀본 익숙한 길의 느낌.

운전이 더 이상 긴장의 연속이 아니라 하나의 경험이 되는 느낌.

 

여전히 모델이 바뀌고 더 빨라지는 풍경에 도파민이 돌긴 하지만,

이제 '운전'을 할 수 있다는 감각만큼은 생긴 것 같습니다.