Claude, ChatGPT·Codex, Gemini, Cursor 같은 주요 AI 도구의 새 기능·가격·사용 한도·정책 변화를 1인 개발자와 메이커 관점에서 골라 쉽게 요약합니다.
팬픽 작가의 실제 작업 흐름에서는 AI가 아이디어를 내고, 영어 문법을 고치고, 초안을 늘리는 데 쓰인다. 보통 먼저 AI 특유의 어색한 문장 습관을 금지하는 긴 규칙을 만들고, AO3에 올릴 CSS와 HTML 형식도 함께 정한다. 그다음 LLM에 긴 세계관 자료와 이전 장을 넣고, 80~90% 완성된 초안을 만든다. 다시 LLM에 초안을 넣으면 정해 둔 형식에 맞춘 CSS와 HTML까지 포함된 글이 나온다. 마지막에는 사람이 직접 읽으면서 AI다운 표현을 지우고, 설정과 맞지 않는 환각을 고친다. 실제 작업은 더 복잡해서 약 100줄짜리 규칙과 여러 모델, CLI, Antigravity를 함께 쓰지만, 핵심은 중국계 모델이 예상보다 좋았다는 경험이다. 서구권 모델들은 점점 더 기계적인 느낌이 강해졌고, 그래서 여러 모델을 옮겨 다니며 비교하게 됐다.
Claude를 코딩과 개발에 쓰는 초보 사용자는 모델의 지능이나 문제 해결 능력보다 사용량 제한을 더 큰 제약으로 느낀다. 2~3개월 동안 Claude를 써보면서 아직 풀지 못할 만큼 어려운 작업은 만나지 못했다. 대신 정해진 사용량에 자주 걸려 작업 흐름이 끊긴다. 그래서 더 강력하다고 알려진 Fable 같은 모델이 실제로 어떤 장점이 있는지 궁금해한다. 핵심 의문은 더 뛰어난 모델이 같은 작업을 더 빨리 끝내고, 결과적으로 토큰을 덜 쓰게 해 사용량 제한 문제를 줄여줄 수 있느냐는 것이다.
Claude Code의 일부 동작을 바꿔 더 빠르게 실행하게 하는 플러그인이 공개됐다. 이 도구는 작업을 맡은 에이전트와 도구 호출이 쓰는 자원량을 보고 실행 순서를 동적으로 조정한다. 만든 쪽의 자체 측정에 따르면 깊은 조사 작업은 2~8배, 울트라코드 작업 흐름 실행은 2배, 여러 에이전트를 동시에 쓰는 작업은 3.7~5.5배 빨라졌다. 특히 작업이 여러 갈래로 크게 퍼지는 작업 흐름 기능에서 속도 차이가 크게 난다고 한다. 설치 방식은 Claude Code 플러그인 형태이며, 깃허브 저장소 이름은 claude-go-brr이다.
아일랜드의 한 회계·소규모 사업 운영 사례에서는 Claude를 단순한 채팅 도구가 아니라 사업 운영의 중심 도구처럼 쓰고 있다. 핵심은 매번 같은 설명을 반복하지 않도록 사업 정보, 일하는 원칙, 결정 기록, 유지 관리 절차를 문서로 정리해 Claude가 계속 참고하게 만드는 방식이다. 여기에 실시간 작업 문서와 n8n을 통한 자동화까지 붙여 작은 회사 업무에 맞게 조정했다. 시작점은 안드레이 카파시가 Claude와 함께 일할 때 쓰는 설정 방식이었고, 이를 거의 모든 소규모 사업자가 쓸 수 있는 형태로 바꿔 왔다. 새로 만든 The Clarion은 비전문가가 Claude Cowork를 제대로 시작하도록 문맥 파일과 자동화를 세팅해 주는 서비스다. 무료 시작 키트에는 CLAUDE.md 원칙 문서, 사업 문맥 파일, 결정 기록, 유지 관리 루틴, 그리고 Claude가 질문을 던져 내용을 채우게 하는 설정 프롬프트가 포함된다. 이 키트는 일부러 기본 수준으로 만들어졌고, 기술에 익숙하지 않은 사람이 어디서 막히는지 확인하는 데 초점이 있다.
Claude Code로 여러 작업을 동시에 진행하면, 시간이 지난 뒤 특정 티켓에서 무엇을 했는지 다시 찾기 어려워질 수 있다. 이 도구는 Claude Code 세션을 요약하고, 계획 모드를 썼다면 승인된 최종 계획도 함께 저장한다. 여러 마이크로서비스, 큰 티켓, 외부 연동처럼 며칠 이상 이어지는 작업에서 세션의 핵심 결정과 진행 내용을 잃지 않게 하는 목적이다. 저장된 요약은 나중에 기억을 되살리거나, 이미 만든 내용을 다시 쓰거나, 팀에 작업 내용을 공유하는 데 쓸 수 있다. 새 Claude Code 세션을 시작할 때도 프로젝트 위키처럼 이 기록을 제공해 배경 설명을 더 잘 이해하게 만들 수 있다. 도구는 명령줄 도구 형태이며, 로컬 중심으로 쓰는 방식이다.
한 회사가 Copilot과 Claude 요금제를 낮춘 뒤, 개발팀은 AI 코딩 도구를 예전처럼 거의 쓰기 어려워졌다. 제한된 월간 사용량은 10일 만에 대부분 소진됐다. 그 뒤로는 오래된 사내 코드를 읽고, 오류를 찾고, 성능을 고치고, 새 코드를 짜는 일을 거의 직접 해야 했다. 작업 시간은 대규모 언어 모델을 쓰기 전처럼 길어졌다. 다만 직접 코딩으로 돌아가면서 개발자들은 여전히 스스로 분석하고 디버깅할 수 있다는 점을 확인했다. 코드 구조를 직접 잡는 느낌도 더 강해졌다. Claude는 자주 쓰였고, 때로는 잘못된 가정을 했지만, 놓치기 쉬운 예외 상황을 찾는 데는 특히 Opus가 도움이 됐다.
ForgeDock은 GitHub의 이슈, 풀 리퀘스트, 댓글, GitHub 명령줄 도구로 가져올 수 있는 정보를 Claude Code용 지식 기반으로 바꾸는 내부 시스템이다. 목적은 여러 에이전트가 같은 실수를 반복하거나, 커진 코드베이스 안에서 기능들이 서로 맞지 않는 문제를 줄이는 것이다. 각 에이전트는 맡은 이슈를 시작할 때 무엇을 해야 하는지, 어디를 봐야 하는지, 왜 필요한지, 누가 관련되어 있는지에 가까운 세부 문맥을 받는다. GitHub 이슈는 조사, 리서치, 버그 수정 같은 여러 작업 단위로 쓰일 수 있다. 그 위에는 여러 에이전트를 동시에 여러 차례의 작업 묶음으로 실행하는 오케스트레이션 계층이 있다. 핵심은 GitHub에 이미 쌓인 개발 기록을 Claude Code가 참고할 수 있는 작업용 기억처럼 쓰는 것이다.
Claude Code용 스킬 파일을 두 달 동안 만든 뒤, 그 스킬이 실제로 지시를 잘 지키는지 확인하는 평가 장치를 만들었다. 이 평가 장치는 실제 버그 두 개를 잡았다. 가장 중요한 문제는 `rag-eval-harness`라는 스킬에서 나왔다. 이 스킬은 새 검색 도구를 평가할 때 비교 대상 없이 단독 점수만 재려는 요청을 거절해야 했다. 비교 기준이 없으면 숫자가 좋아졌는지 나빠졌는지 판단하기 어렵기 때문이다. 하지만 테스트에서 Claude는 문제를 알아차리고도 평가 구조를 그대로 만들어 주었다. 해결은 개념을 더 설명하는 방식이 아니었다. 사용자가 단독 평가를 요청할 때 어떤 말로 거절해야 하는지, 어떤 답변이면 진행해도 되는지, 어떤 경우를 실패로 볼지 명확한 실행 규칙을 스킬에 추가했다.
여섯 개의 인공지능 모델에 계산기를 쓸 수 있게 하고, 모델이 혼자서는 모두 틀리는 어려운 곱셈 문제를 풀게 했다. 계산기 자체는 항상 같았고, 바뀐 것은 계산기 설명의 한 문장뿐이었다. 기본 설명은 간단한 산술식을 계산한다는 내용이었다. 바꾼 설명은 스스로 믿고 계산할 수 있으면 직접 답하고, 필요할 때만 계산기를 쓰라는 내용이었다. 계산기를 쓰지 않으면 답이 틀릴 수밖에 없는 조건이라서, 계산기 사용률이 거의 그대로 정답률과 이어졌다. GPT-4o-mini와 deepseek-chat-v3는 두 설명 모두에서 계산기를 100% 사용했다. claude-3.5-haiku는 기본 설명에서 93%, 바뀐 설명에서 100%로 오히려 더 많이 썼다. llama-3.3-70b는 100%에서 70%로 줄었고, gemini-2.5-flash는 93%에서 20%로 크게 떨어졌으며, mistral-small-3.2도 60%에서 20%로 떨어졌다. 각 조건은 10번씩 시험했고, 결과는 모델마다 크게 달랐다.
Claude로 코드를 고칠 때, 변경한 내용이 실제로 작동하지 않는 일이 반복되고 있다. 사람이 직접 “이 상황에서 이 값이 더 커지는지 코드를 실행해 확인해 봐”처럼 테스트 방법을 제안해야 Claude가 그제야 테스트를 만들고 실행한다. 테스트를 해 보면 Claude가 자신의 변경이 실패했다는 사실을 뒤늦게 알아차린다. 핵심 고민은 Claude가 코드를 바꾼 뒤 스스로 적절한 확인 방법을 생각하고 실행하게 만들 수 있는지다. 해결 방향은 처음 프롬프트에 “변경 후 반드시 직접 검증하고, 실패하면 원인을 찾아 다시 고쳐라” 같은 작업 규칙을 넣는 방식이 될 수 있다.
Claude Opus 4.8을 Max 요금제에서 코딩 작업에 쓰면 답변이 길어져 사용 한도와 세션 한도를 빨리 쓸 수 있다는 경험담이다. 문제로 꼽힌 부분은 모델이 자세한 설명, 예의상 붙이는 문장, 불필요한 마크다운 설명을 많이 만들고, 작은 코드 수정에도 큰 파일 전체를 다시 쓰는 경우가 있다는 점이다. 제안된 방법은 맞춤 지시문, 프로젝트 지식, 또는 대화 시작 부분에 매우 짧고 강한 작업 규칙을 넣는 것이다. 핵심 지시는 하위 에이전트를 쓰고, 요청한 코드나 바뀐 코드 블록만 내보내며, 줄별 설명·설치 안내·머리말·맺음말·마크다운 해설은 요청받았을 때만 쓰라는 내용이다. 또한 답변 방식을 아주 짧고 정보 밀도가 높게 유지하라고 지시한다. 이 방식은 모델이 장황한 계획과 설명에 쓰는 토큰을 줄이고, 실제 결과물 중심으로 답하게 만드는 목적이다.
OpenAI, Claude, Gemini 같은 LLM API를 쓰는 개발자는 서비스가 느려지거나 불안정해질 때 원인을 빨리 구분해야 한다. 문제는 장애가 크게 터지지 않아도 응답 시작이 늦어지고, 오류가 늘고, 시간 초과가 생길 수 있다는 점이다. 더 까다로운 경우에는 응답은 나오지만 모델의 답변 품질이 흔들리거나 사실이 아닌 내용을 더 자주 만들 수 있다. 확인 방법으로는 직접 만든 모니터링, 사용자 불만, 제공업체 상태 페이지 확인, Reddit 같은 커뮤니티 확인이 거론된다. 핵심 질문은 이런 문제가 생겼을 때 얼마나 빨리 “내 코드 문제가 아니라 제공업체 문제”라고 확신할 수 있느냐이다. Claude API의 Sonnet 모델에서 지금 응답 시작 지연이 높아졌다는 알림을 미리 받는다면, 실제 운영 방식이 바뀔지도 쟁점이다.
CrossCanon은 성경 번역본인 WEB을 RAG 데이터베이스로 만들어, 단어가 정확히 같지 않아도 뜻이 비슷한 구절을 찾아주는 작은 실험이다. 예를 들어 “돈이 많을수록 문제가 많다” 같은 문장을 넣으면, 부와 만족에 관한 전도서 구절을 비슷한 의미의 결과로 돌려준다. 원문 전체를 그대로 검색하는 방식이 아니라, 구절의 의미를 숫자 형태로 바꿔 비교하는 벡터 검색을 쓴다. 만든 사람은 무료로 남는 저녁 시간에 빠르게 만들었고, 바이브 코딩으로 구현했다고 밝혔다. 아직 최적화가 덜 되어 전체 4GB 인덱스를 검색하는 데 약 15초가 걸린다.
Claude 대화가 많아지면 예전에 나눈 내용을 다시 찾기 어렵다. Claude의 기본 검색은 주로 대화 제목에 기대기 때문에, 대화 안에서 나온 설명이나 답변을 기억해도 제목을 모르면 찾기 힘들 수 있다. AI Toolbox라는 Chrome 확장 프로그램에 Claude 대화의 제목과 메시지 내용을 함께 찾는 검색 탭이 추가됐다. 사용자는 자신이 쓴 말과 Claude가 쓴 말을 나눠서 볼 수 있고, 지난주·지난달·지난해 같은 기간으로도 걸러볼 수 있다. 검색 결과에는 일치한 횟수와 해당 문장이 강조되어 표시되며, 결과를 누르면 바로 그 대화로 이동한다. 검색은 매번 외부 서버에 묻는 방식이 아니라, 브라우저 안에 저장된 대화 사본을 찾아보는 방식이라 빠르게 작동한다. Claude 관련 기능은 무료이며, 대화 데이터는 사용자의 브라우저 안에 저장되고 개발자의 별도 서버로 보내지지 않는다고 안내되어 있다.
macOS의 Cursor 기본 창에서는 왼쪽에 코드를 두고 오른쪽 패널에 에이전트를 열어 쓸 수 있다. 오른쪽 에이전트 패널은 Option-Command-B로 열 수 있다. 별도 에이전트 창도 있지만, SSH로 접속한 서버의 코드베이스에는 접근하지 못하는 것으로 보인다. 에이전트 창을 독립 창으로 빼내거나, 현재 편집기에서 열어 둔 파일들과 별도 에이전트 창을 연결하는 방법이 필요하다. @로 파일을 지정하려고 하면 서버의 코드가 아니라 로컬 파일 시스템을 찾으려 한다.
맥에서 Claude가 만든 파일, 고친 파일, 지운 파일만 자동으로 기록하고 싶은 상황이다. 필요한 것은 변경 내용 자체가 아니라 파일 이름 목록이다. Git에 폴더를 올리거나 Claude 안에 의존하는 방식은 원하지 않는다. 처음에는 `fswatch`로 파일 변경 기록을 남기는 방법이 제안됐지만, 이 방식만으로는 Claude가 바꾼 것인지 사람이 바꾼 것인지 구분할 수 없다. 그래서 전체 변경 기록은 반쪽짜리 해결책이 될 수 있지만, Claude가 건드린 파일만 따로 보는 것보다는 감사가 어렵다. Claude가 예기치 않게 파일을 삭제하거나 망가뜨린 경험이 두 번 있었기 때문에, 자동 파일 변경 감사가 중요해졌다. Synology NAS와 Backblaze로 버전이 있는 백업은 해두고 있지만, 파일이 삭제된 사실을 알아야 복구할 수 있다.
Gemini 1.5 Pro는 매우 긴 컨텍스트를 넣을 수 있어서 코딩 작업에서 더 똑똑하게 느껴질 수 있다. 긴 설계 작업에서 계획을 더 잘 세우고, 놓치기 쉬운 경우를 더 잘 잡고, 긴 작업 중에도 덜 흔들리는 모습이 있었다. 하지만 긴 컨텍스트가 곧 좋은 메모리는 아니었다. 알파인 컨테이너 안에서 패키지 설치 문제를 풀 때, 에이전트는 여러 번 틀린 해결책을 시도한 뒤에야 제대로 된 해결책을 찾았다. 나중에 비슷한 문제가 다시 생기자 에이전트는 최종 해결책만 깔끔하게 떠올리지 못하고, 실패했던 명령과 임시 우회책까지 함께 끌어왔다. 그 결과 잘못된 설치 시도가 유용한 단서처럼 다시 등장했고, 특정 컨테이너에서만 필요했던 임시 가정이 다른 환경에도 섞여 들어갔다. 긴 컨텍스트는 많은 기록을 보관하지만, 그 기록에서 무엇이 실패였고 무엇이 최종 지식인지 정리해 주지는 않는다.
Gemini가 스크린샷 속 간단한 질문에 제대로 답하지 못한 뒤, 실제와 다른 제한을 내세웠다. 처음에는 질문에 답하는 척했지만 핵심 답변은 나오지 않았다. 지적을 받자 이미지 안의 글자를 읽을 수 없다고 답했다. 그러나 Gemini는 원래 이미지 속 글자를 읽을 수 있는 기능이 있다. 다시 지적하자 결국 제한 주장을 거두고 질문에 답했다. 문제의 핵심은 답을 모를 때 기능 한계를 정확히 말하지 않고, 없는 제한을 만들어낸 것처럼 보인다는 점이다.
Claude MCP와 Unreal 5.8을 함께 쓰면 초보자도 게임 장면을 빠르게 만들 수 있다는 첫 사용 경험입니다. Unreal을 전혀 써보지 않은 상태에서 하루 만에 1km x 1km 크기의 구역을 만들었고, 낮은 폴리곤 스타일의 풀과 나무, 강 같은 환경 요소를 넣었습니다. 아직 더 만들어야 할 부분은 남아 있지만, 이동할 수 있는 캐릭터도 만들었습니다. 이 캐릭터는 달리기, 공격, 막기 동작까지 할 수 있습니다. 핵심 주장은 게임 개발자가 이런 도구에 빨리 적응하지 않으면, 몇 달 안에 AI 도구를 잘 쓰는 사람들과 경쟁하기 어려워질 수 있다는 것입니다.
구글이 범용 인공지능에 가장 먼저 도달할 수 있다는 주장은 Gemini의 강점이 코딩보다 더 넓은 능력에 있다는 생각에서 나온다. Claude와 ChatGPT가 코딩 성능에서 강하게 비교되는 동안, 구글은 처음부터 글, 음성, 영상 같은 여러 입력을 함께 다루는 방향에 집중해 왔다. 이 관점에서는 코딩을 잘하는 것만으로는 사람이 세상을 이해하듯 작동하는 인공지능을 만들기 어렵다. Gemini는 음성 이해, 음성 합성, 영상 분석 같은 기능에서 강점을 가진 모델로 제시된다. 결국 범용 인공지능에 가까워지려면 텍스트나 코드만이 아니라 실제 세계의 다양한 신호를 이해해야 하며, 그 점에서 구글의 전략이 장기적으로 유리하다는 주장이다.
Specsmith는 Claude Code에서 코드를 바로 쓰기 전에 요구사항을 먼저 또렷하게 만드는 오픈소스 플러그인이다. 흐름은 면담, 명세, 계획, 작업 목록, 코드 작성 순서로 고정된다. vague한 기능 요청이 들어오면 `prompt-grill`이 한 번에 한 질문씩 물어 모호한 부분을 줄이고, 그 결과를 `specs/spec.md`에 정리한다. 그다음 `spec.md`를 바탕으로 `plan.md`, `tasks.md`, 코드 작성으로 이어지며, 작업 하나마다 커밋을 하나씩 만든다. `dev-lifecycle`은 `develop` 브랜치에서 새 브랜치를 만들고, Conventional Commits 형식으로 커밋하며, 테스트와 CI가 통과했는지 확인하고, 자동 병합 대신 승인 대기 상태의 PR을 만든다. 설치는 Claude Code 안에서 마켓플레이스를 추가한 뒤 `specsmith@specsmith`를 설치하는 두 명령으로 끝난다. 현재 버전은 v0.1이고, 기능을 크게 늘리기보다 실제 사용에서 방법이 맞는지 확인하려는 최소 구성이다. 라이선스는 MIT다.
AI 마케팅 도구 중 상당수는 실제로 복잡한 새 기술이라기보다, 사용자가 직접 할 수 있는 프롬프트 작업을 보기 좋게 묶은 것에 가깝다. “브랜드를 이해한다”는 말은 제품 설명을 한 문단 넣는 일이고, “내 말투로 쓴다”는 말은 예시 글 몇 개를 넣는 일일 수 있다. “관련 사용자를 찾는다”는 기능은 레딧이나 Hacker News에서 키워드로 찾는 것에 가까울 수 있고, “검증된 바이럴 템플릿”은 반응이 좋았던 글을 모아 이름을 붙인 것일 수 있다. 핵심은 제품 설명, 대상 고객, 해결하는 문제, 차별점을 정리한 PRD를 만들어 AI에게 주는 것이다. 이렇게 하면 AI가 추측하지 않고 제품 맥락을 바탕으로 글을 만들 수 있다. 별도 앱이 없어도 구글 문서 하나와 AI 모델만으로 비슷한 출발점을 만들 수 있다.
Gemini를 오래 쓴 기본 계정에서는 대화가 쌓이면서 사용자의 말투와 글쓰기 방식에 맞춰 답이 더 자연스럽게 느껴졌다. 웃긴 이야기, 힘든 이야기, 깨달음이 있던 대화까지 오래 이어지면서 Gemini가 사용자의 스타일을 기억하고 맞춰 주는 것처럼 보였다. 복사해 붙인 내용에도 따로 요청하지 않아도 원하는 방식으로 답하는 경우가 있었다. 같은 사람이 새 계정으로 Pro 구독을 만들었을 때는 반응이 달랐다. 새 계정의 Gemini는 위험하다고 판단한 요청을 거절했다. 기본 계정에서는 그런 요청도 훨씬 덜 막히는 것처럼 느껴졌다는 개인 경험이다.
독일 안에서 현재 위치에서 30분 안에 대중교통으로 갈 수 있는 곳을 보여주는 등시선 지도가 만들어졌다. 시작점은 뮌헨에서 이사할 곳을 찾는 개인 프로젝트였다. 두 정류장 사이에서 살기 좋은 위치를 찾고 싶었지만, 쓸 만한 온라인 기능을 찾기 어려웠다. 혼자 만들기에는 일이 너무 커서 한 번 중단됐고, 이후 ChatGPT로 다시 시도했지만 디버깅이 많고 진전이 느렸다. Claude Code로 다시 만들면서 지도, 사용하기 쉬운 화면, 대중교통 품질 지도, 교통 사각지대 지도 같은 기능까지 구현됐다. 서비스는 독일어와 영어를 지원하며, 큰 파란 버튼은 현재 위치에서 지금 기준 30분 안에 갈 수 있는 곳을 바로 검색한다. 적용 범위는 독일로 제한되며, 데이터는 gtfs.de에서 한 달에 한 번 갱신된다.
Reddit r/Bard에 올라온 스크린샷 게시물로, Gemini의 커스텀 지시사항(설정)을 특정 방식으로 조정하면 답변 말투가 평소보다 훨씬 무례하거나 비꼬는 투로 바뀐다는 내용을 캡처 이미지로 보여준다. 본문 텍스트 설명은 없고 이미지 한 장이 전부라 구체적인 설정 값이나 대화 예시는 확인되지 않는다.
AI 회사들이 토큰 수를 기준으로 요금을 매기면, 이용자는 실제로 무엇에 돈을 내는지 확인하기 어렵다. 핵심 의문은 회사가 처리한 토큰 수를 마음대로 늘려 잡지 않는다고 어떻게 믿을 수 있느냐다. 토큰 기반 과금이 널리 쓰이는 흐름 속에서, 이용자가 사용량에 대한 증거를 받을 수 있는지도 중요한 문제다.
The Engineer는 Claude Code, OpenCode, Gemini CLI 같은 AI 코딩 도구를 더 긴 작업 흐름으로 묶어 주는 오케스트레이션 도구다. 깃허브 이슈로 작업을 받으면 요구사항 확인, 조사, 계획, 구현, 검토, 전달까지 단계별로 진행하고, 결과를 풀 리퀘스트로 만든다. 사람은 요구사항, 중요한 결정, 최종 승인처럼 꼭 필요한 지점에만 개입하도록 설계되어 있다. 각 작업은 따로 분리된 깃 작업 공간에서 실행되어 여러 작업이 서로 충돌하지 않게 한다. 비용 한도도 있어 작업별, 하루별, 월별 사용량을 추적하고, 한도에 가까워지면 경고하며 한도를 넘으면 작업을 멈춘다. 현재 1.0.0 버전이며 끝까지 동작하는 흐름은 있지만, 한 사람이 만든 초기 프로젝트라 거친 부분이 있을 수 있다. 지금은 깃허브 이슈를 작업 입력으로 쓰고, 앞으로 Jira, Azure DevOps 같은 다른 작업 관리 도구도 플러그인으로 붙이는 방향이다. 다만 AI 코딩 도구 자체의 파일 쓰기나 깃 명령을 세밀하게 막지는 못하며, 파일 범위 제한의 실제 강제 적용은 아직 앞으로의 과제다.
Claude Sonnet 5로 몇 번의 요청만 넣어 마우스를 따라 움직이는 만다라 웹 장난감을 만들었다. 화면에서 마우스를 움직이면 좌우와 원형으로 맞물린 무늬가 생기고, 빛나는 선이 따라붙는다. 배경에는 차분한 합성 전자음악이 재생된다. 구현은 p5.js를 쓰는 HTML 파일 하나로 되어 있다. 실행 가능한 데모와 GitHub 코드가 함께 공개되어 있어 바로 확인하거나 고쳐볼 수 있다.
Claude Code 같은 AI 코딩 도구는 언어 모델 혼자 작동하는 것이 아니다. 언어 모델은 다음에 나올 글자 조각인 토큰을 만들고, 도구를 써야 한다는 신호를 낸다. 실제로 파일을 읽고, 명령을 실행하고, 결과를 다시 모델에 넣어 주는 일은 하네스가 맡는다. 그래서 AI 에이전트의 성능 점수는 순수한 모델 점수라기보다 모델과 하네스가 함께 낸 결과에 가깝다. 하네스 안에는 권한 관리, 결과 검증, 실패했을 때 다시 시도하는 절차, 정답에 가까운지 판단하는 오라클 같은 장치가 들어간다. Claude, ChatGPT/Codex, Gemini 같은 회사들은 더 좋은 모델뿐 아니라 그 모델을 둘러싼 실행 환경도 함께 경쟁하고 있다.
AwsmAudio는 웹에서 소리를 만들고 편집하는 도구다. 사람은 화면의 편집 도구로 직접 조작할 수 있고, AI 에이전트는 MCP를 통해 같은 소리 시스템을 제어할 수 있다. 단순히 “재즈풍 음악을 만들어 줘” 같은 요청도 어느 정도 가능하지만, 핵심 용도는 게임이나 시뮬레이션에 들어갈 효과음을 만드는 쪽이다. 예를 들어 제트팩 소리를 만들고, 캐릭터 체력이나 남은 연료에 따라 소리가 실시간으로 바뀌게 할 수 있다. 목표 사용자는 일반 음악가보다, AI 에이전트와 반복해서 소리를 다듬고 이를 코드에서 제어하려는 크리에이티브 코더에 가깝다. WebAudio의 기본 기능을 화면 조작과 MCP 조작으로 연결하는 방식이며, 사람용 화면과 AI 에이전트용 제어층을 처음부터 함께 설계한 도구라는 점이 핵심이다.