Claude, ChatGPT·Codex, Gemini, Cursor 같은 주요 AI 도구의 새 기능·가격·사용 한도·정책 변화를 1인 개발자와 메이커 관점에서 골라 쉽게 요약합니다.
DevOps, 클라우드, 플랫폼 운영, SRE, 보안, IaC, 관찰 가능성, 다이어그램 작업에 쓰는 공식 MCP 서버와 에이전트 스킬을 모은 깃허브 저장소가 공개됐다. 목표는 출처가 불분명한 목록을 뒤지는 대신, 공식 또는 업체가 지원하는 도구를 한곳에서 찾게 하는 것이다. 목록에는 AWS, Azure, Google Cloud, GitHub, GitLab, Azure DevOps, Atlassian, Terraform, Pulumi, Grafana, Datadog, Sentry, Splunk, PagerDuty, SonarQube, Okta, Databricks, Kubeflow, Docker, Kubernetes, draw.io 등이 포함된다. 각 도구에는 위험도, 쓰기 권한 여부, 사람 승인 필요 여부, 실제 운영에서의 쓰임 같은 메모를 붙이는 방향이다. 앞으로는 DevOps와 SRE에 특화된 에이전트와 참고 작업 흐름도 추가될 예정이다.
SkinSync는 휴대폰 전면 카메라로 얼굴 움직임을 읽어 진행하는 웹게임이다. 머리를 움직여 토마토를 피하고, 입으로 쿠키를 먹고, 눈썹으로 병아리를 날리는 식의 짧은 신체 도전으로 구성됐다. 얼굴 추적은 MediaPipe Face Landmarker로 기기 안에서 처리되며, 필요한 파일을 함께 넣어 실행 중 CDN을 부르지 않는다. 카메라 영상은 휴대폰 밖으로 나가지 않고, 시연 영상도 실제 얼굴 대신 추적 점만 보이게 녹화됐다. 기술 구성은 정적 바닐라 자바스크립트, 빌드 단계 없음, 서버용 Node 파일 하나로 단순하다. Claude Code가 코드 대부분을 작성했고, 사람은 실제 얼굴로 매 도전을 플레이하면서 어색한 느낌을 찾아냈다. 출시 전에는 사람처럼 늦게 반응하는 자동 조종자를 만들어 화면 없이 Node에서 각 게임을 시험했다. 눈썹으로 새를 튕겨 올리는 방식은 약 350밀리초의 눈썹 감지 지연 때문에 어떤 물리값을 넣어도 중앙값이 관문 1개에 그쳤고, 그래서 눈썹을 올리면 계속 올라가는 연속 조작 방식으로 바뀌었다. 파비콘을 만들려고 작성한 의존성 없는 PNG 생성 스크립트가 얼굴 추적 점처럼 보이는 웃는 얼굴을 만들었고, 그것이 마스코트가 됐다.
Claude Code를 긴 대화로 오래 쓰다가 1시간 넘게 쉬고 다시 이어가면 사용량이 크게 늘 수 있다. Claude는 새 요청을 처리할 때 이전 대화 내용을 함께 읽어야 하며, 대화가 길수록 읽어야 할 문맥도 커진다. 프롬프트 캐싱이 살아 있으면 이 문맥을 서버에 저장해 두었다가 정상 입력 비용의 10% 수준으로 다시 읽는다. 하지만 캐시가 만료되거나 무효가 되면 다음 요청에서 긴 문맥 전체를 다시 써야 하며, 이때 비용이 훨씬 커진다. Fable 5 기준 입력은 100만 토큰당 10달러, 캐시 읽기는 1달러, 캐시 쓰기는 5분 창에서 12.50달러, 1시간 창에서 20달러다. 문맥이 40만 토큰인 무거운 세션에서는 보통 캐시 읽기 한 번이 약 0.40달러 수준이지만, 1시간 넘게 쉰 뒤 돌아오면 캐시 쓰기 때문에 약 8달러어치 API 비용이 생길 수 있다. 만료된 캐시 한 번은 보통 요청 약 20번과 비슷한 비용을 먹을 수 있다.
Claude Code Max Pro를 1년 넘게 써 온 개발 환경에서, 매우 크고 복잡한 코드 저장소를 관리해 왔다. 새 Ubuntu 서버에 Blackwell 6000 Pro를 장착했고, 이제 클라우드 도구 대신 로컬 모델을 시험하려는 상황이다. 마지막으로 로컬 코딩 모델을 살펴본 지 약 60일이 지났기 때문에, 현재 판도가 많이 바뀌었을 가능성을 전제로 한다. 핵심 관심사는 Claude Code처럼 명령줄에서 코드 작업을 이어갈 수 있는 실행 도구가 있는지, 그리고 지금 어떤 오픈소스 또는 로컬 코딩 모델을 먼저 시험해야 하는지다.
긴 대화 기록을 전부 AI 에이전트에게 주어도, 필요한 답을 자주 놓칠 수 있다. 문제는 정보가 부족한 것이 아니라, 많은 기록 속에서 맞는 정보를 찾아 연결하는 일이다. 예를 들어 모델은 OAuth2로 바꾼 사실은 찾지만, 그 결정을 만든 보안 사고 논의는 놓칠 수 있다. 또는 사건 순서는 찾으면서도 왜 그런 일이 일어났는지는 임의로 꾸며낼 수 있다. 해결책은 대화 기록을 단순한 시간순 목록으로 저장하지 않고, 사건, 결정, 그리고 둘 사이의 명확한 원인 관계로 나누어 저장하는 것이다. 그러면 "왜 OAuth2로 옮겼나"를 물었을 때, AI 에이전트는 도입 시점만 훑지 않고 보안 사고에서 결정과 배포까지 이어지는 흐름을 따라간다. 다만 먼저 일어난 일이 나중 일을 반드시 일으킨 것은 아니므로, 원인 관계는 기록에 근거가 있을 때만 보수적으로 연결해야 한다.
Claude Code를 구독 요금제로 사용해 하루 아침 동안 AC-130 분위기의 게임을 만들었다. 소리와 효과음은 RTX GPU가 있는 개인 컴퓨터에서 직접 만들고 다듬었다. 그림과 인물 이미지는 Z-Image라는 로컬 AI 도구로 제작했다. 게임은 insane.app에서 바로 해볼 수 있으며, 구글 추적기나 광고를 넣지 않았다. 실제 AC-130 운용 방식과는 다르지만, 더 재미있는 진행을 위해 게임 규칙을 일부 바꿨다. 더 나은 3D 작업 흐름과 새 임무 아이디어를 찾고 있다.
이 MCP 서버는 앱의 원본 스크린샷을 폴더에 넣으면 앱스토어용 미리보기 이미지를 만들어준다. Claude가 앱 화면의 색을 살펴보고, 어울리는 디자인 주제와 문구를 제안한 뒤, 승인을 받으면 아이폰 틀과 설명 문구가 들어간 1284×2778 크기 이미지를 렌더링한다. 결과물은 App Store Connect에 바로 올릴 수 있는 형태다. 이 도구는 오픈소스로 공개됐고, uvx 명령어 하나로 설치할 수 있다. 제작에는 Claude Code가 쓰였고, Pillow가 별도 이미지 자산 없이 아이폰 프레임을 코드로 그린다. 색상 추출기는 앱에 맞는 팔레트를 고르고, 공식 MCP SDK가 세 가지 표준 입출력 도구로 기능을 감싼다.
최신 고성능 AI 모델이 나오거나 서비스 제한과 안전 규칙이 바뀔 때마다, 사람들은 Claude, ChatGPT, Gemini 같은 구독을 다른 서비스로 옮기려 한다. 하지만 실제 작업에서는 모델 자체보다 함께 제공되는 앱, 화면, 기능, 사용 흐름이 큰 영향을 준다. 각 회사의 기본 사용 환경은 장단점과 기능이 다르고, 익숙해진 작업 방식도 서로 다르다. 몇 달마다 AI 서비스와 사용 환경을 바꾸면, 이미 자리 잡은 개인 작업 흐름이 크게 흔들릴 수 있다. 핵심 질문은 여러 AI 플랫폼을 옮겨 다녀도 작업 흐름을 거의 끊지 않게 해주는 설정이나 도구가 있는지다.
Cursor Pro Plan은 월 20달러이고, 기본 제공 토큰을 넘기면 추가 비용이 붙는다. Sonnet 4.6을 모든 작업에 계속 쓰면 초보자에게는 비용 관리가 어려워질 수 있다. 거의 매일 4~6시간 Cursor를 쓰려는 경우, Ultra Plan으로 올려도 무작정 비싼 모델만 쓰면 토큰 한도에 다시 가까워질 수 있다. 더 좋은 작업 흐름은 설계, 코드 작성, 수정, 검토처럼 작업 단계를 나누고, 각 단계에 맞는 모델을 골라 쓰는 방식이다. 예를 들어 계획은 더 강한 모델에 맡기고, 단순 구현이나 반복 수정은 더 가벼운 모델을 쓰는 식의 조합이 필요하다.
whatbroke는 테스트나 개발 서버가 실패했을 때 Cursor에게 더 정확한 단서를 넘겨주는 무료 오픈소스 CLI다. 단순히 스택 추적을 붙여 넣으면 Cursor가 실제 원인 파일이 아니라 엉뚱한 파일을 고칠 수 있는데, 이 도구는 마지막으로 테스트가 통과한 시점 이후 무엇이 바뀌었는지를 함께 본다. `npx whatbroke run -- npm test`처럼 기존 명령 앞에 붙여 실행하면, 실패가 났을 때 오류 내용, 해석된 스택 추적, 마지막 성공 이후의 코드 차이, 원인일 가능성이 높은 파일 순위를 묶어 저장한다. 파일 순위는 LLM이 추측하는 방식이 아니라 정해진 규칙으로 계산되며, “마지막 성공 이후 바뀌었고 실패 경로에 있다” 같은 이유도 함께 제공한다. Cursor와는 MCP로 연결되어, Cursor가 의심 파일 목록을 받아 수정한 뒤 같은 명령을 다시 실행해 고쳐졌는지, 같은 실패인지, 다른 실패인지 확인할 수 있다. 비밀값은 디스크에 저장되기 전에 지워지고, 계정이나 원격 전송 없이 로컬에서만 동작한다. Node.js와 타입스크립트를 우선 지원하고, 파이썬과 Go도 지원한다. 실제 버그 35건 기준으로 원인 파일을 1순위로 맞힌 비율은 약 90%, 3순위 안에 넣은 비율은 100%였다.
Gemini 3.5 Pro 공개가 다시 늦어졌다는 이야기가 퍼지면서, Gemini가 최신 인공지능 모델 경쟁에서 뒤처지는 것 아니냐는 불안이 커졌다. Google I/O에서는 6월 공개가 언급됐지만, 이후 7월 17일 출시설을 거쳐 7월 말 목표로 밀렸다는 말이 나왔다. 이 일정 정보 중 일부는 공식 발표가 아니라 내부 정보를 전해 온 계정과 스크린샷을 바탕으로 한 추정이다. 불만의 핵심은 단순한 지연이 아니라, Gemini가 모델 성능 자체보다 부가 기능을 늘리는 데 더 힘을 쓰는 것처럼 보인다는 점이다. 코딩 도구인 Antigravity도 전용 통합 개발 환경만큼 믿고 쓰기 어렵다는 평가가 나왔다. 이미지 생성에서는 한 번 이미지를 만든 뒤 일반 답변을 해도 계속 이미지 생성 흐름으로 빠지거나, 유명한 대상과 조금만 관련돼도 거절이 심해졌다는 불만이 있다. 이미지와 글을 함께 넣는 멀티모달 요청 한 번이 5시간 사용량의 5%를 써 버렸고, 유료 이용자도 할당량이 줄었다고 느낀다. 일부는 차라리 몇 주 더 늦어져도 경쟁력 있는 모델로 나오는 편이 낫다고 본다.
Gemini 3.5 Pro는 이번 주 공개될 것이라는 기대가 있었지만, 공개 시점이 7월로 밀렸다는 신호가 함께 나왔다. 기대감은 크지만 분위기는 조심스럽다. 일부 반응은 Gemini 3.5 Pro가 완전히 판을 바꾸는 모델이라기보다 Google 유료 이용자에게 더 나은 성능을 주는 점진적 개선일 가능성을 보고 있다. 실험적인 구조가 기대만큼 강한 결과를 내지 못했을 수 있다는 추측도 있다. 동시에 Google은 Gemini 3.5 Flash에 컴퓨터 조작 기능을 넣었다. 이는 모델이 화면을 보고 버튼을 누르거나 입력하는 식의 작업을 더 직접 처리할 수 있다는 뜻이다.
실무 경험상, 주니어 개발자가 만든 다소 거친 CSV 처리 코드는 5분 만에 승인됐다. 함수가 길고 이름도 아쉬웠지만, 점심시간 대화와 회의에서 작업 과정을 이미 봤기 때문에 코드가 왜 그렇게 됐는지 이해하기 쉬웠다. 같은 날 Claude Code가 비슷한 크기의 기능을 만들었고, 구조는 더 깔끔했으며 오류 처리도 더 잘 들어 있었다. 그런데 이 코드는 20분 넘게 검토됐고, CodeRabbit과 Bugbot, Claude로 다시 확인한 뒤 차이도 두 번 읽고 평소라면 지나쳤을 예외 상황까지 직접 시험했다. 핵심 문제는 AI 코드가 완성된 결과물만 갑자기 나타나서, 어떤 시도를 버렸는지와 문제를 제대로 이해했는지 알기 어렵다는 점이다. 그래서 더 좋은 코드처럼 보여도 검토자는 신중한 판단인지, AI에 대한 편견인지 헷갈리게 된다.
Codex 5.6 Ultra를 쓰던 중 남은 사용량이 23%였는데, 예정된 초기화 시간인 오전 3시 20분 전후로 5시간 제한과 7일 제한이 모두 100%로 돌아갔다. 다른 이용자들도 같은 현상을 겪었다고 확인했다. 그래서 한 계정만 잘못 보인 화면 오류라기보다, 여러 계정에 적용된 사용량 초기화였을 가능성이 커 보인다. 커뮤니티 안에서는 Tibo가 하루 안에 두 번의 초기화가 있을 것이라고 전했다는 말도 나왔지만, 이 항목만으로 공식 공지 여부까지 확인되지는 않는다.
Gemini 대화 첫머리에 미리 정한 명령어 목록을 넣어 두면, 이후에는 긴 프롬프트를 다시 쓰지 않고 짧은 코드만 입력해 같은 요청을 반복할 수 있다. 예를 들어 /HUMAN은 글을 더 자연스럽고 사람 말투처럼 고치게 하고, /EL10은 어려운 내용을 열 살도 이해할 만큼 쉽게 풀게 한다. /DEEPER는 바로 답하지 말고 단계별로 생각하게 하며, /NOYES는 무조건 맞장구치지 말고 틀린 점과 반대 의견을 찾게 한다. /GIVE3는 서로 다른 3가지 안을 만들게 하고, /TABLE은 복잡한 정보를 비교표로 정리하게 한다. /TIGHTEN은 직전 답변을 더 짧고 선명하게 다듬게 하며, /FLOOD는 평범한 한 가지 답 대신 이상한 아이디어까지 포함해 20개를 내게 한다. /STEPS는 바로 실행할 수 있는 번호 목록으로 바꾸고, /REDPEN은 문법과 표현 문제를 한 번에 고치게 한다.
업무에서 서로 다른 정보가 들어간 보험 양식 50개를 완성해야 했다. Claude에게 이 일을 맡겼고, 처음에는 50개 양식을 각각 제대로 채울 수 있을지 확신하지 못했다. 결과적으로 Claude는 50개 양식을 모두 채웠다. 이후 사람이 모든 양식을 다시 읽어 확인했는데, 내용은 정확했다.
TensorSharp는 컴퓨터 안에서 AI 언어 모델을 직접 실행하는 오픈소스 추론 엔진이다. Unsloth의 GGUF 모델을 대상으로 하며, 예시로 Gemma4, DiffusionGemma, Qwen3.6 같은 모델을 지원한다. 이미지, 시각, 오디오를 다루는 멀티모달 기능과 추론, 함수 도구 호출 기능도 포함한다. 윈도우, 맥, 리눅스에서 실행할 수 있고, GPU 성능을 활용하도록 설계됐다. API는 OpenAI와 Ollama 방식에 맞춰져 있어 기존 도구와 붙이기 쉽다. 성능은 llama.cpp와 비슷한 수준이라고 주장된다. 단순한 C# 래퍼가 아니라 전체 추론 엔진을 직접 구현했으며, CPU 백엔드는 순수 C#으로 실행된다. CUDA, MLX, GGML 백엔드도 있고, vLLM의 paged KV cache와 continuous batching, oMLX의 SSD 캐시, llama.cpp의 GGUF 양자화 같은 아이디어를 참고했다.
Claude의 연구 기능이 어떤 출처를 참고하는지가 문제로 제기됐다. 부적절하거나 신뢰하기 어려운 출처가 결과에 섞이면, Claude가 정리한 답변 전체를 믿기 어려워질 수 있다. 핵심 문제는 AI가 웹 자료를 모아 답할 때 출처의 품질을 충분히 걸러내야 한다는 점이다. 구체적으로 어떤 출처가 문제가 됐는지는 제공된 정보만으로 확인되지 않는다.
첫손 경험으로, Claude Code에서 만든 작업 계획 파일을 Cursor에 넣고 Cursor Grok 4.5를 에이전트로 선택하자 Cursor가 Sonnet과 Opus 4.8 하위 에이전트를 함께 실행했다. $60 요금제의 사용량이 같은 날 새로 시작된 상태였는데, 이 한 번의 작업으로 API 사용량의 20%가 줄었다. 평소에는 Opus로 계획을 짜고 Composer 2.5로 구현했으며, 이전에는 Composer 2.5가 작업할 때 API 사용량이 크게 줄어드는 것을 보지 못했다. 핵심 의문은 이것이 정상 동작인지, 아니면 Cursor의 버그인지다.
Cursor 아이폰 앱을 처음 써 본 경험에서, 아이 수영 수업을 기다리는 짧은 시간 동안 개인 사이드 프로젝트 여러 개의 코드 변경 요청(PR) 3개를 만들고 병합했다. 노트북 앞에 앉아 있지 않아도 작은 개발 작업을 끝낼 수 있다는 점이 핵심이다. 이동 중이거나 자투리 시간이 생겼을 때도 사이드 프로젝트 진도를 실제로 밀 수 있다는 기대가 생겼다. 다만 내용은 개인 경험담이며, 어떤 작업을 했는지나 코드 품질 검증 과정은 자세히 나오지 않는다.
Claude Code 2.1.202는 여러 명의 하위 작업자를 쓰는 동적 작업흐름의 크기를 작게, 보통, 크게 정하는 설정을 추가했다. 이 설정은 엄격한 제한이 아니라 Claude가 대체로 몇 개의 작업자를 쓰면 좋을지 알려주는 기준이다. 작업흐름으로 만들어진 작업자의 활동에는 `workflow.run_id`와 `workflow.name` 같은 원격 측정 속성이 붙어, 나중에 한 작업흐름이 어떤 일을 했는지 더 쉽게 되짚을 수 있다. 함께 고쳐진 문제는 실제 사용 중 끊김을 줄이는 쪽에 모여 있다. 명령 기록 검색 중 멈추는 오류, 이름을 바꾼 백그라운드 세션이 재시작 뒤 원래대로 돌아가는 문제, 원격 제어에서 보낸 명령·파일·이미지가 사라지는 문제, SSH에서 로그인 링크가 깨지는 문제, 백그라운드 작업자가 멈췄다가 반복 재시작되는 문제 등이 수정됐다. 이어진 2.1.203과 2.1.204에서도 로그인 만료 전 경고, 수동 권한 모드 표시, macOS 백그라운드 세션 전환 지연 수정, 헤드리스 세션의 훅 이벤트 전송 문제 수정처럼 장시간 자동 작업과 원격 작업에 관련된 안정성 개선이 이어졌다. 동시에 일부 사용자는 특정 Claude Opus 4.6 1M 모델 선택이 더 이상 되지 않는 문제를 겪고 있어, 모델 이름과 긴 문맥 기능은 도구 업데이트와 별개로 계속 바뀔 수 있다는 점도 드러났다.
Gemini에 스페인이 월드컵에서 몇 번 4위 안에 들었는지 묻자, 정답 대신 내부 작업 내용이 그대로 나왔다. 노출된 내용에는 답변 화면을 카드 형태로 만들기 위한 내부 로직이 들어 있었다. Bento, BentoCard, chameleon 같은 실제 구성 요소 이름도 보였다. 어떤 화면을 보여줄지 판단하는 점검 목록과 Google의 Knowledge Graph에서 가져온 엔터티 아이디도 포함됐다. 이 구성 방식은 공개 문서에서 확인된 적이 없는 것으로 보인다.
Claude로 만든 개인용 Mac 데스크톱 앱 묶음이 QuickBooks를 완전히 대신하게 됐다. 이 앱들은 개인 재무 관리, 회계, 세금 신고, 핵심 지표 확인에 쓰인다. 모든 앱의 데이터가 실시간으로 맞춰지고, 한곳에 입력한 내용이 다른 앱으로 자동으로 흘러간다. 그래서 같은 정보를 여러 번 다시 입력할 필요가 없다. 예를 들어 송장 만들기를 누르면 필요한 정보를 자동으로 가져오고, 관련된 다른 곳에도 바로 반영된다. 기존 QuickBooks는 정해진 방식이 강하고 답답하게 느껴졌지만, 새로 만든 도구는 실제 일하는 방식과 생각 흐름에 맞게 움직인다.
직접 겪은 계약 업무 사례에서, 해야 할 일은 여러 웹사이트에서 필요한 정보를 뽑아내는 것이었다. 사람이 직접 하면 시간이 많이 걸리는 일이었지만, Claude가 그 작업을 처리할 스크립트를 만들어 주었다. 이 스크립트는 Claude 사용량을 거의 쓰지 않아서 비용이 15센트 수준으로 낮았다. 작업자는 Claude에게 일을 시작하라고 지시한 뒤 기다렸고, 나중에 필요한 결과를 받은 뒤 하루 끝에 제출했다. 이 일은 특정 분야 지식이 조금 필요한 단순한 정보 추출 업무였고, 복잡한 판단이나 창의적인 작업은 아니었다.
한 사용자가 Cursor(20달러), Claude Code(20달러), Codex(20달러), Opencode(10달러) 네 가지 AI 코딩 구독을 동시에 사용한 경험을 정리했다. Cursor는 사용량이 월 단위로 계산되어 5시간이나 주간 단위로 갑자기 막히는 일이 없다는 점이 장점이며, 자체 개발한 모델의 성능이 최상위 모델 수준까지 올라와 전반적으로 가장 무난한 선택지로 평가된다. 특히 Composer 2.5 모델은 20달러로 월 4억 토큰을 제공해 빠른 수정이나 간단한 구현 작업에 적합하고, 최신 모델인 Grok 4.5를 계획 수립용으로 함께 쓸 수 있다. 대부분의 사용자에게는 20달러 요금제를 추천한다. Claude Code의 경우 이 글 작성 시점 기준 Fable 5 모델을 7월 12일까지 사용할 수 있으며, 코드 계획 수립과 읽기, 어색한 UI 수정 작업에 강점이 있다고 설명한다. 사용량 제한은 5시간 단위로는 상대적으로 작지만 그 덕분에 주간 총량은 오히려 넉넉한 편이며, 이는 제한이 불투명하다고 악명 높은 Codex와 자주 비교되는 지점이다. 디자인 작업이나 리서치, 협업 기능도 우수하지만 제한에 도달하면 작업 도중이라도 즉시 멈춘다는 단점이 있다.
dwn.bridge는 Gemini의 무료 웹채팅을 윈도우 컴퓨터와 연결하는 작은 오픈소스 앱이다. API를 쓰지 않고, Playwright와 WebView2로 브라우저 화면을 자동으로 조작한다. Gemini가 로컬 파일을 읽고 쓰고, CLI 명령을 실행하고, 그 결과를 다시 대화에 받아 오류를 고치며 반복하도록 만든 구조다. 직접 테스트에서는 처음부터 손으로 코드를 쓰지 않고 Space Invaders식 게임을 만들게 했다. 앱은 코드를 작성하고, 컴파일하고, 실행 파일을 열고, 컴파일 오류를 확인한 뒤 스스로 수정 과정을 반복했다. 8번의 반복 뒤에는 오징어·게·문어 모양 외계인의 8x8 픽셀 애니메이션, 메모리 안에서 만든 PCM 오디오, 외계인 종류별 색상 폭발 효과, 픽셀 단위로 부서지는 방어벽까지 들어갔다. 프로젝트는 MIT 라이선스로 공개됐고, 아직 초기 개발 단계다.
20년 동안 알고레이브 음악을 만들어 온 개인 창작자가 AI 도구 덕분에 오래 막혀 있던 작업 속도와 실험 한계를 넘고 있다. 처음에는 Ruby, 그다음에는 Python, 이후에는 Rust로 작업했지만, 아이디어를 실제로 구현하는 데 너무 오래 걸려 몇 년씩 붙잡거나 지쳐서 몇 달 쉬어야 했다. 이제는 직장, 침대, 주방에서도 휴대전화로 원격 조작을 하며 아이디어를 바로 입력하고 빠르게 반복 개선할 수 있다. 핵심은 단순히 재미있는 결과물을 뽑는 것이 아니라, 수십 년 동안 머릿속에만 있던 음악적 아이디어를 실제로 시험해 볼 수 있게 됐다는 점이다. 주변 사람들은 “AI를 썼다”는 말에 거부감을 보이지만, 본인에게는 창작자로서 갈 수 없던 곳에 가게 해준 매우 개인적인 변화다. AI의 나쁜 면이 있다는 점은 인정하지만, 이 경험만큼은 분명한 이득으로 받아들이고 있다.
무료로 Gemini와 ChatGPT를 고를 때 평가는 한쪽으로 완전히 정리되지 않는다. 여러 의견은 ChatGPT가 추론, 글쓰기, 이미지 작업, 답변 속도와 성실함에서 더 낫다고 본다. Gemini는 구글 검색, 워크스페이스, 안드로이드, 사진, 드라이브, 이메일 같은 구글 서비스와 함께 쓸 때 장점이 크다는 평가가 많다. Gemini는 무료 사용 한도가 넉넉하고 Pro 모델을 무료로 써볼 수 있다는 장점이 언급되지만, 오류 메시지가 많고 Pro에서 Flash로 바뀌는 일이 있다는 불만도 있다. 일부는 최근 Gemini 품질이 나빠졌다고 느끼고, 반대로 ChatGPT가 지나치게 조심스러워 답을 피할 때가 있다고 본다. 결론은 순수한 추론이나 복잡한 생각 정리는 ChatGPT, 구글 앱 안에서 실제 작업을 처리하는 보조 도구는 Gemini 쪽이 더 맞을 수 있다는 것이다.
Claude 모델 자체는 좋고, 구독 요금제 덕분에 1인 개발자도 비교적 낮은 비용으로 쓸 수 있다는 장점이 있다. 하지만 Anthropic의 서비스 제공 방식이 자주 바뀌면, 그 위에 진지한 소프트웨어를 만들기 어렵다. 기능이나 접근 권한이 생겼다가 곧 사라질 수 있다는 느낌은 개발자에게 큰 위험이다. 이 관점에서는 Anthropic이 단순한 모델 판매자가 아니라, 믿고 의존할 수 있는 플랫폼 회사처럼 행동해야 한다. AI 안전도 중요하지만, 장기적으로 예측 가능한 서비스 제공 약속도 필수라는 주장이다. 이런 불안정함은 충분히 좋아진 오픈 가중치 모델을 선택해야 할 이유를 오히려 키운다.
칙센트미하이의 『몰입』은 의식을 한곳에 잘 모아 몰입을 자주 겪을수록 삶의 질이 좋아진다는 생각을 담고 있다. AI 코딩 도구를 쓰는 엔지니어의 실제 경험에서는 결과물이 예전보다 훨씬 많이 나오고, 하루 동안 쓰는 힘도 줄지 않았지만, 깊게 빠져드는 시간은 오히려 줄었다. 직접 코드를 쓸 때는 손으로 입력하고 바로 고치는 흐름이 이어져 몇 시간이 금방 지나갔다. AI와 함께 일하면 흐름이 맡기기, 기다리기, 검토하기, 다시 맡기기로 바뀐다. 새로 만드는 일은 몰입으로 이어지기 쉽지만, 남이 만든 결과를 확인하는 일은 보통 그렇지 않다. 매일 AI로 코딩할 때에도 몰입이 가능한지, 가능하다면 그 모습이 예전과 어떻게 달라지는지가 핵심 문제다.