Claude, ChatGPT·Codex, Gemini, Cursor 같은 주요 AI 도구의 새 기능·가격·사용 한도·정책 변화를 1인 개발자와 메이커 관점에서 골라 쉽게 요약합니다.
ChatGPT에서 Claude로 옮긴 뒤 Claude의 답변 품질에는 만족하지만, 이전 도구에 쌓아 둔 개인 작업 문맥이 이어지지 않는 문제가 생겼다. 몇 달 동안 ChatGPT가 기억하던 선호, 수정 방식, 프로젝트 이력, 반복해서 알려 준 조건을 Claude가 알지 못해 처음부터 다시 설명해야 한다. Claude Projects를 쓰면 특정 프로젝트 안에 자료와 지침을 모아 둘 수 있지만, 그 문맥은 그 프로젝트 안에서만 작동한다. 다른 대화나 다른 작업으로 넘어가면 자동으로 따라오지 않고, 매번 알맞은 프로젝트를 골라 써야 한다. 여러 AI 도구를 함께 쓰는 사람에게는 초기 이전 방법과 이후 문맥 관리 방식이 핵심 문제로 남는다.
개인 경험 기준으로, Gemini로 포럼 글을 요약할 때 실제 사람들의 토론이 아니라 AI 봇들이 만든 부정확한 내용과 봇끼리의 논쟁을 다시 요약하는 상황이 있었다. 온라인 글이 사람의 활동인지 AI가 만든 반복 글인지 구분하기 어려워지면, AI 도구가 대신 읽고 판단하는 방식의 믿을 만함이 크게 흔들린다. 특히 대형 언어 모델이 작업을 대신 실행하고 결정을 내리는 에이전트형 웹으로 갈수록, 정보가 진짜인지 확인하는 문제가 더 중요해진다. 기존의 소프트웨어 캡차는 최신 AI 모델을 막기 어렵다는 주장도 함께 나온다. 그래서 특정 기기나 실제 사람 확인 장치에 묶인 하드웨어 기반 인증이 AI 요청의 기본 규칙이 되어야 한다는 의견이 제시된다.
SpaceX가 Cursor를 인수한 뒤 Google에서 "Cursor alternatives" 검색이 늘었다는 내용이다. 핵심 신호는 Cursor 사용자들이 소유권 변화 이후 다른 인공지능 코딩 도구를 살펴보기 시작했다는 점이다. 구체적인 검색량, 증가 폭, 기간, 실제로 많이 찾는 대안 도구 이름은 제공되지 않았다. 따라서 이 항목만으로 대규모 이탈을 판단하기는 어렵고, Cursor에 대한 불안이나 재검토가 생겼다는 초기 신호로 보는 편이 맞다.
Google의 Gemini 공동 책임자인 Noam Shazeer가 OpenAI에 합류한다. Gemini는 Google의 대표 생성형 인공지능 제품군이고, OpenAI는 ChatGPT와 Codex를 만든 회사다. Shazeer의 이동은 두 회사가 인공지능 모델과 개발자 도구 경쟁에서 핵심 인재를 두고 직접 맞붙고 있음을 보여준다. 아직 이 이동이 ChatGPT, Codex, Gemini 같은 실제 제품에 어떤 변화로 이어질지는 공개되지 않았다.
Papercrane CLI는 Claude Code가 회사 데이터를 연결하고, 질문에 맞는 지표판을 만들고, 공유 링크로 배포할 수 있게 해 주는 명령줄 도구다. 기존 AI 코딩 도구가 만든 지표판은 보통 만든 순간의 숫자를 박아 넣은 정적인 파일이 되지만, Papercrane는 지표판 안에 데이터 연결을 넣어 대화가 끝난 뒤에도 숫자가 계속 바뀌게 한다. GA4, Stripe, HubSpot, Salesforce, Postgres, BigQuery 등 50개가 넘는 서비스에 브라우저 로그인 방식으로 연결하며, 비밀 키를 채팅창이나 노트북에 붙여 넣지 않아도 된다. 인증 정보는 Papercrane 쪽에 암호화되어 저장되고, 조직 단위로 한 번 연결한 뒤 접근 기록 확인과 권한 해제를 한곳에서 처리할 수 있다. `papercrane publish`를 쓰면 지표판을 링크로 공유할 수 있고, 접근 제어, 호스팅, 임베드, 맞춤 도메인 같은 배포 기능을 제공한다. 지표판은 읽기만 하는 화면에 그치지 않고 Salesforce의 거래 단계를 바꾸는 것처럼 원래 서비스에 값을 다시 쓸 수도 있다. 지원하지 않는 데이터 연결은 에이전트가 TypeScript 핸들러로 직접 만들 수 있으며, 결과물은 Next.js와 React 코드로 작업 폴더에 남아 GitHub 저장소로 보낼 수 있다. 도구는 Claude Code를 중심으로 만들었지만, 표준 출력과 설명 문서를 읽을 수 있는 Codex나 Cursor 같은 다른 AI 코딩 도구도 쓸 수 있다고 밝힌다.
7세와 12세 아이들이 Roblox, 특히 Rivals에 빠져 있었고, 차단이나 시간 제한은 매일 갈등만 만들었다. 그래서 게임을 못 하게 막는 대신, 아이들이 좋아하는 1인칭 슈팅 게임을 함께 만들기로 방향을 바꿨다. 아이들은 제품 기획자처럼 원하는 기능을 정했고, 아버지는 Claude와 함께 개발자 역할을 했다. 이름을 Cooked로 정한 뒤 첫 3시간 만에 브라우저에서 같이 플레이할 수 있는 게임이 만들어졌다. 다음 날 친구의 아이들까지 합류하면서 요구사항을 내는 아이가 넷으로 늘었고, 노트북 3대, 아이패드 1대, 아이폰 1대를 함께 쓰게 됐다. 30분 만에 모바일 지원을 추가해 다섯 명이 같이 플레이할 수 있었다. 아이들은 지도 밖으로 밀어내는 로켓 발사기, 누르고 있으면 더 빠르게 찌르는 칼 같은 기능을 제안했고, 그 요구를 프롬프트로 바꾸면 Claude가 구현했다.
Claude Code를 오래 켜 두면 대화와 코드 정보를 담는 문맥 창이 가득 차서 작업 품질이 흔들릴 수 있다. 사람은 화면 표시나 `/context` 명령으로 남은 문맥을 볼 수 있지만, Claude Code는 그 내장 명령을 스스로 실행하지 못한다. `/claude-context`는 명령이 아니라 스킬이라서 Claude Code가 직접 호출해 자기 문맥 상태를 확인할 수 있게 한다. 이를 이용하면 문맥이 너무 많이 찼을 때 압축을 더 조심스럽게 하거나, 5시간 제한과 7일 제한에 가까워졌을 때 미리 행동하는 흐름을 만들 수 있다. 다만 Claude Code가 완전히 새 세션을 스스로 시작하지는 못하고, 하위 에이전트에게 일을 나눠 맡기면서 부모 에이전트가 전체 문맥 상태를 관리하는 방식이 더 현실적이다. 비슷한 흐름으로 코드 에이전트용 자동 문서, 결정 로그, 가벼운 저장소 문서 정리, 브라우저 연결 도구가 함께 나오고 있으며, 핵심은 에이전트가 기억해야 할 정보와 버려야 할 소음을 더 잘 구분하게 만드는 것이다.
SubChat은 Claude 답변의 특정 문장을 골라 그 자리에서 짧은 추가 질문을 할 수 있게 해 주는 확장 프로그램이다. 긴 대화창 맨 아래에 다시 질문하면 원래 읽던 위치를 잃고 위아래로 오가야 하는 문제가 생기는데, SubChat은 작은 옆 대화창으로 그 흐름을 분리한다. 답변 일부를 드래그해 선택한 뒤 질문 버튼을 누르면, 움직일 수 있는 작은 창에서 답이 실시간으로 나온다. 여러 개의 옆 대화창을 따로 열 수 있고, 답변이나 코드를 빠르게 복사할 수도 있다. 기존 Claude 로그인 상태를 그대로 쓰기 때문에 별도 API 키를 넣을 필요가 없다. 서버, 사용 분석, 추적 기능도 없다고 밝히고 있으며, 확장 프로그램과 GitHub 저장소가 함께 제공된다.
리누스 토르발스는 AI가 코드를 대신 쓴다는 표현에 강하게 반대한다. 그의 관점에서는 AI 코딩 도구도 컴파일러처럼 개발자가 더 빠르게 일하도록 돕는 생산성 도구다. 컴파일러가 프로그래밍 생산성을 크게 끌어올렸지만 아무도 컴파일러가 코드를 썼다고 말하지 않듯이, AI도 사람의 책임과 판단을 지우는 방식으로 말하면 안 된다는 뜻이다. 그는 AI를 반대하지 않으며 직접 사용하고 이해하는 쪽에 가깝다. 리눅스 커널에는 이번 배포 주기에 AI 도구 영향으로 제출이 20% 늘었다는 내용도 포함됐다. 다만 작은 오픈소스 프로젝트에는 부작용이 크다. AI로 만든 버그 제보가 늘고, 제보자가 추가 설명이나 수정 코드를 요구받으면 사라지는 일이 생기면서 1~2명이 관리하는 유지보수자가 감당하기 어려운 부담을 떠안고 있다.
대도시가 아닌 지역의 한 사업 현장에서는 Claude가 매일 업무에 쓰이고 있다. 운영, 계획, 사업 개발에 도움을 받고, 주말에는 바이브코딩으로 앱이나 웹사이트도 만든다. 실제 업무 성장에도 도움이 되었고, 앞으로도 더 배울 것이 많다는 기대가 크다. 하지만 주변의 사업 지향적인 사람들은 인공지능 도구가 자기 일에 어떻게 도움이 되는지 거의 모르고 있다. 체감상 20명 중 1명 정도만 생산성 용도로 조금 쓰고, 100명 중 1명 정도만 사업 도구로 배우며 활용한다. 그래서 스스로 뒤처졌다고 느끼다가도, 주변과 이야기해 보면 오히려 꽤 앞서 있다는 사실을 확인하게 된다.
OpenAI의 Codex CLI에서 로그 설정 문제가 보고됐다. Codex CLI를 오래 켜두면 `~/.codex/logs_2.sqlite`라는 로컬 SQLite 파일에 진단 로그를 계속 써서 SSD 쓰기량이 크게 늘 수 있다. 6월 14일 GitHub 이슈에 올라온 측정에서는 21일 동안 약 37TB가 기록됐고, 1년으로 환산하면 약 640TB 수준이다. 일반적인 1TB 소비자용 SSD의 보증 수명은 약 600TBW로 알려져 있어, 같은 상태로 오래 쓰면 1년 안에 보증 쓰기 수명을 거의 다 쓸 수 있다는 계산이 나온다. 원인으로는 Codex의 로그 저장 장치가 기본적으로 가장 시끄러운 TRACE 단계로 켜져 있고, WebSocket 데이터와 평범한 파일 접근 기록까지 남기는 점이 지적됐다. 표준 설정값인 RUST_LOG로도 쉽게 낮출 수 없으며, 로그 데이터의 약 71%는 일반 사용자에게 별 도움이 안 되는 TRACE 기록으로 분석됐다. 파일 크기만 커지는 문제가 아니라, 분당 수만 번의 넣기와 지우기가 반복되어 실제 SSD 쓰기 부담이 더 커지는 쓰기 증폭도 문제로 제기됐다. Linux와 macOS에서는 임시 대응으로 `~/.codex/logs_2.sqlite`를 `/tmp/`로 심볼릭 링크해 RAM 쪽으로 쓰기를 돌리는 방법이 제안됐고, 이 파일에는 대화 내용이 없어 재부팅 때 사라져도 괜찮다고 설명됐다.
EvenKeel은 예산 짜기, 재무 계획, 은퇴 저축, 세금 절약 방법을 돕는 무료 챗봇이다. Gemini 3 Flash Preview를 바탕으로 만들었고, 집을 사도 되는지 따져보기, 보험 계획, 투자 자산 배분 같은 작업을 처리하는 기능 묶음을 갖췄다. 재무 계산과 몬테카를로 시뮬레이션도 할 수 있다. 사용자는 파일을 올리거나 채팅으로 상황을 설명할 수 있다. 대화가 이어지면 EvenKeel은 사용자의 수입, 목표, 자산 같은 핵심 정보를 모아 재무 그림을 계속 갱신한다. 이 재무 그림과 최근 대화 내용은 매번 모델에 함께 전달되어 중요한 정보가 대화에서 빠지지 않게 한다. 설정 화면에서 데이터를 내보내거나 계정을 삭제할 수 있고, LLM 비용이 너무 커지기 전까지는 익명으로도 사용할 수 있다.
Anthropic이 애플 앱에서 Claude를 더 쉽게 붙일 수 있는 Swift 패키지를 공개했다. 이 패키지는 Claude를 애플의 Foundation Models 틀 안에서 서버 쪽 언어 모델처럼 쓰게 해준다. 앱 개발자는 애플 기기 안에서 돌아가는 모델을 쓸 때와 같은 LanguageModelSession 방식으로 Claude에 질문하고, 답을 이어서 받거나, 정해진 형식의 답을 받거나, 도구 호출을 할 수 있다. 요청은 앱에서 Claude API로 직접 가며, 애플은 질문이나 답변을 보지 않는다. 비용은 Anthropic 계정의 일반 API 요금으로 청구된다. 개발 단계에서는 Claude API 키를 직접 넣을 수 있지만, 출시 앱에 키를 넣으면 빼낼 수 있으므로 실제 서비스에서는 프록시를 두는 방식이 권장된다. 애플 기기 안 모델은 빠르고 오프라인에서도 되지만 가벼운 작업용이고, Claude는 더 긴 문맥, 더 어려운 추론, 웹 검색이나 코드 실행 같은 서버 도구가 필요할 때 쓰는 용도다. 현재는 iOS 27, macOS 27, visionOS 27, watchOS 27과 Xcode 27 베타를 대상으로 하며, 정식 출시 전까지 API가 바뀔 수 있다.
개인 경험 기준으로, Claude 같은 AI 도구가 1인 개발자의 개발 속도를 크게 끌어올렸다. 영국의 좋은 뉴스만 찾아 올리는 자동화 사이트가 저렴한 VPS에서 돌아가도록 만들어졌고, Claude가 사이트 코드를 작성했다. 여러 AI 플랫폼의 무료 사용 구간은 뉴스 피드를 살펴보고 쓸 만한 내용을 골라냈으며, 자극적인 제목을 더 담백하게 고쳤다. 원문 전체는 저장하거나 베끼지 않고 원래 기사로 연결해 언론사의 콘텐츠를 해치지 않도록 했다. 또 회사 내부에서 쓰던 영상 보관·재생 사이트도 다시 만들었다. 이 도구는 편집자, 제작진, 방송 관계자가 원본 영상, 편집본, 내보낸 파일을 볼 수 있는 저렴한 Vimeo 같은 시스템이었다. 2026년에 쓰기에는 낡았고, Vimeo, Frame.io, Trint 같은 큰 서비스의 검토와 자막 기능을 원했다. Fable과 Opus가 10년 된 PHP, Ajax, nginx 기반 작업물을 Django, React, Vite를 쓰는 Python 구조로 다시 작성했다.
FactIQ는 Claude Code와 Codex에서 쓰는 경제·금융 데이터 플러그인이다. AI 에이전트가 자료를 찾고 정리하느라 문맥을 낭비하지 않도록, SEC 공시, 미국·중국·인도·한국의 공식 통계, IMF와 World Bank 자료, 실시간 시장 데이터, 실적 발표 정보를 한곳에 묶는다. 무료 FactIQ 계정으로 쓸 수 있고, 별도 코드베이스나 직접 운영하는 데이터베이스가 없어도 된다. 에이전트는 필요한 지표를 찾고, 읽기 전용 SQL로 데이터를 조회하고, 계산한 뒤 공유 가능한 차트나 보고서, 터미널 미리보기, 로컬 HTML 시각화를 만들 수 있다. 데이터는 약 20개 공식 출처에서 가져와 `series`, `data_points`, `dimensions`라는 3개 핵심 표 형태로 맞춰 둔다. Claude Code에서는 마켓플레이스 플러그인으로 설치하고, Codex에서는 `codex plugin` 명령으로 설치한 뒤 MCP 서버를 OAuth로 로그인한다. 경제·금융 질문을 하면 별도 명령 없이도 자동으로 이 기능이 호출될 수 있다.
전공의 과정을 마치고 주 면허까지 받은 의료진이 전문의 시험을 준비하며 Claude를 의학 공부 도구로 써 왔다. Claude는 수련 과정, 새 직장 적응, 일상 문제까지 도와주었고, 사용자의 사고 흐름을 잘 따라가는 도구로 느껴졌다. 하지만 문제은행으로 시험 공부를 하며 해설을 물으면 질문이 자주 안전 관련 문제로 표시되고, 선택한 모델이 아닌 다른 모델로 갑자기 바뀐다. 때로는 Sonnet, Opus, Haiku 사이에서 이유 없이 옮겨 가며, 모델이 바뀌면 답변 품질 차이가 뚜렷하게 느껴진다. 어떤 때는 같은 종류의 질문도 최신 모델에서 그대로 처리되어, 라우팅 기준이 일관되지 않게 보인다. 이 의료진은 자격 확인 서류라도 제출할 수 있다며, 의료 교육 목적의 질문까지 과하게 막는 방식은 의료진과 환자 모두에게 손해가 될 수 있다고 본다. 특히 주의력결핍 과잉행동장애가 있어, Claude가 질문의 핵심에서 벗어나는 사고 흐름을 붙잡아 주는 점이 일반 해설보다 더 큰 도움이 되었다.
1인 창업자가 웰니스 앱의 호흡 명상 기능에 짧은 음성 안내를 추가했다. 기존 기능에는 호흡 애니메이션, 편안한 배경 음악, 타이머가 있었고, 빠진 것은 “들이마시기”, “멈추기”, “내쉬기” 같은 간단한 안내 음성이었다. 이미 앱에 OpenAI가 연결되어 있었기 때문에 OpenAI의 텍스트 음성 변환 API로 시작, 들이마시기, 멈추기, 내쉬기, 마무리 음성 파일을 만들었다. 만든 파일은 앱 안에 넣어 두고 재생하는 방식으로 바꿨다. 그래서 명상 세션 중에는 OpenAI에 다시 접속하지 않아도 되고, 인터넷이 없어도 작동하며, 재생이 빠르고, 이 기능 때문에 계속 비용이 나가지 않는다. 핵심은 AI를 제품 안에서 실시간으로 돌리는 대신, 제작 과정에서 한 번 써서 더 가벼운 기능으로 출시할 수 있다는 점이다.
PATCHR-Studio는 Claude Code로 만든 무료 오픈소스 앱으로, 단백질 구조를 더 쉽게 다루도록 만든 도구다. 단백질 구조 예측 기술은 크게 발전했지만, 실제 실험실 연구자가 쓰기에는 여전히 설치가 어렵고 명령줄 사용법을 외워야 하는 경우가 많다. 반대로 화면에서 편하게 조작할 수 있는 상용 도구는 비싸며, 언급된 가장 싼 학술용 라이선스도 연 7,500달러부터 시작한다. PATCHR-Studio는 단백질 구조를 3D 화면에 띄우고, 마우스로 돌리고 확대하고 클릭해서 직접 고칠 수 있게 한다. 빠진 부분은 채우고, 특정 위치를 바꾸면 주변 구조 변화를 다시 계산하며, 필요 없는 부분은 지우고, 특정 변형을 추가할 수 있다. 작업 결과는 시뮬레이션에 바로 넣을 수 있는 형태로 내보낼 수 있다. 맥, 윈도, 리눅스에서 쓸 수 있고, 저장소는 DeepFoldProtein/patchr로 공개돼 있다. 제작자 기준으로 개발에는 총 1~2개월이 걸렸고, 많은 시간이 사용성 개선에 쓰였으며, 별도 API 비용 없이 Claude Max 구독 안에서 해결됐다. 비싼 대표 제품과 비교하면 일상적으로 많이 쓰는 기능의 약 절반 정도를 담았고, 남은 기능 중 일부는 회사 규모에서나 하기 쉬운 작업이며 나머지는 더 다듬어야 할 세부 기능으로 본다.
Cursor의 Composer 2.5 Fast를 코딩과 브라우저 테스트 같은 작업에 넓게 써 본 결과, 코드 작업 보조에는 계속 쓸 만하지만 글로 지시문을 만들거나 질문에 명확히 답하는 일에서는 만족도가 낮다. 답변이 짧고 또렷하지 않고, 자신이 한 일을 설명하는 방식도 충분히 알기 쉽지 않다. 그래서 주된 대화 상대보다는 하위 에이전트처럼, 특정 작업을 맡기는 보조 역할로 쓰고 있다. 남은 API 사용 크레딧이 거의 없어, 더 나은 결과를 얻기 위한 테스트 방식이나 설정 팁이 필요한 상황이다.
작성자는 어릴 때부터 취미로 커널을 만들며 C 언어를 익혔고, 그 연장선에서 2025년 초 MontaukOS라는 커스텀 운영체제 프로젝트를 시작해 커널의 핵심 부분을 직접 손으로 작성했다. 이후 다른 일이 바빠지면서 프로젝트를 몇 달간 방치해두었다. 그러다 Claude Opus 4.6이 나오면서 처음으로 클로드 코드(코딩 작업을 대신 처리해주는 에이전트형 AI 도구)를 접하게 되었고, 하드디스크에 잠들어 있던 이 프로젝트를 다시 꺼내 이 모델이 로우레벨 코드(하드웨어에 가까운, 세밀한 제어가 필요한 코드)를 얼마나 잘 다루는지 시험 삼아 사용해봤다. 예상보다 훨씬 뛰어난 성능에 놀랐고, 시간이 지날수록 직접 손으로 짜는 코드는 점점 줄어들었다. 몇 달 만에 별다른 기능이 없던 토이 커널 수준에서 벗어나, 실제로 노트북에 듀얼부팅해 매일 쓸 수 있는 수준까지 발전했다. Claude Opus 4.6을 비롯한 모델들이 네트워킹 스택, 디스크 및 파일시스템 드라이버, 인텔용 그래픽 드라이버, 데스크톱 환경(그래픽 코드에 약한 작성자 본인은 만들 수 없었던 부분), PDF 뷰어 등을 만들어냈다.
메타는 올해 초 AI 개발 속도를 높이려고 큰 조직 개편을 했다. 약 8,000명을 해고했고, 약 7,000명을 AI 중심 팀으로 옮겼다. 이 변화는 2026년에 1,450억 달러까지 갈 수 있는 AI 기반시설 투자를 뒷받침하려는 목적이었다. 마크 저커버그는 최근 사내 회의에서 메타의 AI 에이전트 개발 속도가 기대만큼 빨라지지 않았고, 경영진이 조직 개편의 시점과 실행을 잘못 판단했다고 인정했다. 그는 올해 초 Claude Code 같은 도구에 대해 매우 낙관적이었지만, 지난 몇 달 동안 AI 에이전트 발전 속도가 예상처럼 빨라지지 않았다고 봤다. 그래도 메타는 앞으로 3~6개월 안에 AI 투자 효과가 더 뚜렷해질 것으로 기대한다. 메타는 직원의 마우스 움직임과 입력 흐름을 추적하는 논란 많은 프로그램도 멈췄고, 다시 시작하더라도 원하는 직원만 선택 참여하게 할 계획이다. 최고기술책임자 앤드루 보즈워스는 새 Applied AI 조직을 내놓는 과정이 매우 나빴고, 빠른 조직 개편과 부족한 설명이 직원 신뢰를 깎았다고 인정했다.
Cursor에서 나눈 대화 기록은 컴퓨터 안에 저장되지만, 보통 프로젝트별로 흩어져 있어 한 번에 찾기 어렵다. memgrep은 Cursor의 에이전트 대화 기록을 모아 로컬 검색 메모리로 만든다. Claude Code와 Kiro 기록도 함께 다룰 수 있다. `npx memgrep ingest`로 기록을 읽어들이고, `npx memgrep recall "인증 경쟁 문제를 어떻게 고쳤지?"`처럼 물어보면 과거 대화를 의미 검색으로 찾는다. `npx memgrep copy`는 가장 알맞은 결과를 클립보드에 복사해 다른 채팅에 붙여넣게 해준다. 처음 실행할 때 약 25MB짜리 임베딩 모델을 한 번 내려받고, 그 뒤 검색은 오프라인에서 돌아간다. MCP 서버로도 실행할 수 있어 Cursor 에이전트가 작업 중에 예전 대화를 직접 조회할 수 있다. 에이전트는 `recall(query)`, `get_chat(id)`, `list_chats()` 기능으로 다른 프로젝트의 과거 대화까지 찾아볼 수 있다.
Cursor로 새 프로젝트를 시작할 때 준비를 어디까지 해야 하는지가 핵심입니다. 흔한 조언은 Cursor 규칙을 쓰고, 문서를 넣고, 앱 구조를 설명하고, 코드 스타일을 정하고, 에이전트가 볼 문맥을 좁게 관리하라는 것입니다. 하지만 초보자에게는 실제 앱의 모양이 나오기도 전에 준비 작업만 오래 하게 되는 함정이 생길 수 있습니다. 중요한 질문은 첫 제작 전에 꼭 정해야 할 정보와, 프로젝트가 실제 문제를 드러낸 뒤에 정해도 되는 정보를 어떻게 나누느냐입니다.
휴가 중이던 개발자가 고객에게서 급히 청구서를 보내 달라는 연락을 받았다. 고객은 회계연도 마감 때문에 바로 필요했고, 개발자는 노트북 없이 휴대폰만 가진 상태였다. 놀이공원 롤러코스터 대기줄에서 약 20분 안에 처리해야 했다. Claude 앱에 이전 청구서 PDF를 올리고 같은 형식으로 새 청구서를 만들어 달라고 요청했다. Claude는 파이썬 스크립트를 작성하고 실행해 기존 PDF와 거의 같은 새 파일을 만들었다. 이후 청구서 번호, 청구 기간, 금액을 바꾸라고 지시하자 필요한 PDF가 완성됐다. 개발자는 탑승 직전 이메일에 파일을 첨부해 고객에게 보냈다.
문서가 많은 작업에서는 시스템 프롬프트를 잘 써도 모델이 엉뚱한 문서 부분을 보고 있으면 답이 좋아지기 어렵다. “주어진 내용만 보고 답하라” 같은 지시를 계속 고치는 것보다, 처음부터 모델에게 정확한 문서 조각을 주는 일이 더 중요하다. 큰 PDF, 제품 설명서, 마크다운 노트를 통째로 붙여 넣으면 필요한 답이 묻히기 쉽다. 이 문제를 줄이기 위해 Linkly AI를 MCP 위에 얹어, 문서 찾기와 답변 지시를 분리한 구조가 쓰였다. 에이전트는 폴더 구조를 살펴보고, 문서 목차를 확인한 뒤, 필요한 부분만 읽는다. 파일은 로컬에 남아 있고, 프롬프트는 더 짧고 엄격해진다. 핵심 지시는 “찾아온 문서 부분을 기준으로 삼고, 출처를 표시하며, 없는 내용은 만들지 말라”로 좁혀진다. 문서 찾기 계층은 잘 작동하지만, 시스템 프롬프트를 어떻게 설계할지는 아직 남은 과제다.
claude-real-video, 줄여서 crv는 Claude가 직접 읽기 어려운 영상을 다루기 쉽게 바꿔주는 오픈소스 도구다. Claude는 영상 파일을 그대로 받지 못하고, 유튜브 링크를 넣어도 보통 자막만 읽는다. crv는 영상에서 실제로 장면이 바뀐 부분의 프레임만 뽑고, 음성도 글로 바꾼 뒤, Claude가 읽을 수 있는 폴더로 정리한다. 모든 처리는 사용자의 컴퓨터 안에서 로컬로 실행된다. 새 0.7.0 버전에는 crv-web이 추가되어, 터미널 없이 로컬 웹 화면에서 링크를 붙여 넣고 Analyze를 누른 뒤 결과를 볼 수 있다. 설치는 pip install claude-real-video로 하며, MIT 라이선스로 공개되어 있다. GitHub 별은 1,300개를 넘었고, 몇 주 전 해커뉴스 첫 화면에도 올랐다.
DwarfStar, 줄여서 ds4는 Redis를 만든 Salvatore Sanfilippo가 2026년 5월 7일 GitHub에 공개한 로컬 AI 실행 엔진이다. 이 도구는 DeepSeek V4 Flash를 개인 컴퓨터에서 최대한 효율적으로 돌리도록 C 언어로 새로 만든 추론 엔진이다. DeepSeek V4 Flash는 전체 2,840억 개 매개변수 중 실제 계산에는 130억 개가 쓰이는 Mixture-of-Experts 구조를 쓴다. 메모리가 큰 컴퓨터에서는 전체 1.6조 개, 활성 약 490억 개 규모의 PRO 버전도 지원한다. ds4는 여러 모델을 편하게 실행하는 Ollama 대체품이나 GGUF용 범용 포장 도구가 아니라, 특정 고성능 모델 하나를 소비자용 하드웨어에서 빠르게 돌리기 위한 전용 엔진이다. 주요 실행 방식은 Apple Metal이며, NVIDIA CUDA와 AMD ROCm도 지원한다. 기본 목표 메모리는 96GB이고, SSD streaming을 쓰면 64GB까지 낮출 수 있다.
몇 달 동안 거의 매일 Cursor로 의뢰받은 웹사이트를 만들면서, 가장 어려운 부분은 코드가 아니라 디자인이다. 작업 대상은 소규모 사업체 웹사이트, 홍보용 한 페이지 사이트, 기존 사이트 개편, 포트폴리오 사이트다. 이미 작업 규칙, 다시 쓰는 화면 부품, 문서, 좋아하는 참고 사이트, 회사 업무 지식을 모아 둔 자료가 있어 매번 처음부터 시작하지는 않는다. 현재 방식은 마음에 드는 웹사이트나 앱의 스크린샷을 보여 주고, 같은 시각적 분위기를 유지하되 새 프로젝트에 맞게 바꾸라고 Cursor에 요청하는 것이다. Cursor가 가끔은 꽤 비슷하게 만들지만, 대체로 간격, 글자 스타일, 중요도 배열, 버튼, 비율, 전체 느낌 같은 작은 시각 요소를 놓친다. 그래서 “여백을 더 넣어라”, “첫 화면이 아직 어색하다”, “버튼이 너무 평범하다”, “화면이 덜 깔끔하다”, “참고 이미지에 더 가깝게 하라”는 식의 수정 지시를 여러 번 반복하게 된다. 결국 원하는 수준에 도달할 수는 있지만, 기대보다 훨씬 많은 반복이 필요하다. Cursor가 자신이 만든 화면의 완성도를 스스로 판단하는 능력도 약해 보인다.
Claude Code를 자주 쓰면서 직접 코드를 읽고 쓰는 힘이 줄어드는 느낌이 생겼다. 소프트웨어 문제를 스스로 생각하고 해결책을 짜는 능력도 예전보다 약해지는 것 같다는 걱정이다. 이를 줄이기 위해 먼저 큰 방향을 생각하고, 그다음 코드 설계를 정한 뒤, 꼭 필요할 때만 Claude Code를 쓰는 방식으로 바꾸고 있다. 하지만 AI 코딩 도우미를 적극적으로 쓰는 다른 개발자들과 비교하면 작업 속도나 결과물이 뒤처지는 느낌도 있다. 핵심 고민은 개발자가 AI가 쓴 코드를 검토하는 사람으로만 남아도 되는지, 아니면 여전히 직접 문제를 풀고 코드를 이해하는 능력을 지켜야 하는지다.
긴 AI 대화는 시간이 지나면 너무 길고 느려지거나, 내용이 뒤섞여 계속 쓰기 어려워질 수 있다. 문제는 작업 결과가 사라지는 것이 아니라, 필요한 결정과 자료가 복잡한 대화 안에 묻히는 것이다. 이 도구는 오래된 AI 대화의 텍스트를 불러와 프로젝트와 주제를 나누고, 불필요한 내용을 덜어낸 뒤, 새 AI 대화창이 이어받기 쉬운 작업 상태로 정리한다. 사용자는 자동으로 나뉜 구조를 확인하고 고칠 수 있으며, 프로젝트를 합치거나 쪼갤 수도 있다. 내보내기는 전체 대화 복구용 묶음, 특정 프로젝트 이어받기 파일, 참고 파일, ZIP 압축 파일 형태로 할 수 있다. 목표는 단순히 지난 대화를 요약하는 것이 아니라, 새 AI 대화창에서 다시 시작하지 않고 실제로 이어서 일할 수 있는 상태를 만드는 것이다.