보리스 체르니, Claude Code 공개: AI 기반 소프트웨어 개발의 새로운 패러다임

초기 코딩 모델은 주로 단일 라인 자동 완성 기능에 초점을 맞춰 개발자에게 제한적인 지원을 제공했습니다. 보리스 체르니는 이러한 모델이 전체 코드베이스에 대한 포괄적인 읽기-쓰기 액세스 기능이 부족하여 유용성이 제한되는 경우가 많았다고 언급했습니다. Claude Code는 이러한 스캐폴딩을 제거하여 모델이 한 번에 전체 파일이나 함수를 편집하고 생성할 수 있도록 하여 새로운 수준의 자율 코딩을 가능하게 하는 명확한 목표를 가지고 개발되었습니다.

체르니는 다음과 같이 말했습니다. "모델의 전체 함수를 한 번에, 전체 파일을 한 번에 작성하는 능력을 완전히 이끌어내는 제품이 실제로 없다는 느낌이었습니다."

최신 AI 모델은 기존 제품이 제대로 활용하지 못하는 방대한 잠재력을 가지고 있으며, 보리스 체르니는 이를 "제품 오버행(product overhang)"이라고 부릅니다. 그는 스타트업이 이러한 모델의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 인터페이스와 플랫폼을 설계하여 가치를 창출할 수 있는 상당한 기회가 있다고 제안했습니다. 이러한 맥락에서 Claude Code의 성공은 모델이 보다 포괄적이고 제약 없는 방식으로 환경과 상호 작용할 수 있도록 하는 전체 터미널 액세스를 제공한다는 점에 있습니다.

체르니는 다음과 같이 언급했습니다. "저는 요즘 최신 모델에는 너무 많은 제품 오버행이 있어서 스타트업이 이를 포착하고 있다고 말하는 것은 아니며, 사람들이 이러한 문제에 대해 생각하고 있다고 생각하지만, 놀랍고 흥미로우며 상업적으로 가치 있는 행동을 모델에서 이끌어낼 수 있는 엄청난 기회가 있습니다."

최신 AI 모델에 프롬프트를 입력할 때, 보리스 체르니는 지나치게 구체적이고 단계별 지침에서 벗어날 것을 조언합니다. 대신, 사용자는 전체 작업을 설명하고, 가드레일을 정의하고, 성공적인 완료를 위한 종료 기준을 명확하게 명시함으로써 더 높은 수준의 접근 방식을 채택해야 합니다. 이 방법은 모델에게 더 많은 자율성을 부여하여 "작업"할 수 있도록 하며, 종종 고급 문제 해결 능력을 활용하여 놀랍고 효과적인 결과를 가져옵니다.

체르니는 다음과 같이 설명했습니다. "조금 더 높은 수준으로 가야 합니다. 작업을 설명하고, 가드레일을 설명하고, 종료 기준을 설명한 다음, 모델이 작업을 수행하고 잠시 후에 돌아오도록 두면 놀랄 것입니다."

보리스 체르니는 Claude Code를 사용하여 JavaScript 런타임인 Bun을 Zig에서 Rust로 마이그레이션한 설득력 있는 사례 연구를 발표했습니다. 이 방대한 작업은 단일 프롬프트로 시작되었으며, 생산적인 작업을 위해 수많은 에이전트를 조직하도록 설계된 Claude Code의 기능인 동적 에이전트 워크플로우를 통해 실행되었습니다. 자동화된 프로세스는 11일 동안 실행되어 전체 코드베이스를 성공적으로 다시 작성했습니다.

이 작업은 AI 에이전트가 대규모 엔지니어링 프로젝트에 미칠 수 있는 심오한 영향을 강조했으며, 수년간의 인간의 노력을 단 며칠로 단축할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 동적 워크플로우를 사용하면 수십, 수백, 심지어 수천 개의 에이전트를 정교하게 오케스트레이션하여 마이그레이션을 효율적으로 완료할 수 있었습니다.

체르니는 이러한 업적을 다음과 같이 설명했습니다. "그는 모델이 Zig에서 Rust로 다시 작성하도록 했습니다. 단일 프롬프트였습니다. 동적 워크플로우였습니다. 그리고 동적 참조는 본질적으로 수십, 수백, 수천 개의 에이전트를 생산적으로 작업하도록 조정할 수 있는 클라우드 코드의 기능입니다. 그리고 11일 동안 실행되어 전체 코드베이스를 다시 작성했습니다."

Claude Code는 현재 운영 환경에서 실행되고 있으며, 고도로 복잡한 소프트웨어 작업을 관리할 수 있는 능력을 입증하고 있습니다. 이는 100,000줄 이상의 JavaScript 런타임 코드를 포함하는 프로젝트에 사용되고 있으며, 실제 시나리오에서 견고성과 확장성을 입증하고 있습니다.

보리스 체르니셰프(Boris Chernyshev)는 현재 배포 중임을 확인하며 다음과 같이 말했습니다. "이것은 현재 프로덕션 환경에서 실행되고 있습니다. Claude Code는 지금 실행할 때 이것을 사용합니다."

보리스 체르니셰프는 이전 버전이 실패했더라도 최신 모델로 어려운 엔지니어링 또는 비즈니스 문제를 지속적으로 재검토하는 것의 중요성을 강조했습니다. 그는 새로운 모델의 발전이 이전 모델이 할 수 없었던 것을 가능하게 할 수 있다고 지적했습니다. 이 반복적인 접근 방식은 사용자가 어려운 작업에 최신 AI 기능을 활용하도록 보장합니다.

체르니셰프는 다음과 같이 조언했습니다. "이전 모델이 실패했더라도 새 모델은 성공할 수 있으므로 최신 모델을 계속 투입하여 성공하는지 확인해야 합니다."

보리스 체르니셰프는 효과적인 AI 상호 작용에 필요한 핵심 기술이 전통적인 프롬프트 엔지니어링에서 강력한 검증으로 크게 변화하고 있다고 강조했습니다. 이제 중요한 것은 모델이 어려운 문제를 시도할 수 있을 뿐만 아니라 프로세스 전반에 걸쳐 자체 작업을 검증할 수 있는 작업을 설계하는 것입니다. 그는 검증이 AI로 성공적인 결과를 달성하기 위한 가장 간과되지만 결정적인 요소라고 지적했습니다.

체르니셰프는 다음과 같이 설명했습니다. "요즘의 기술은 프롬프트 엔지니어링보다는 Claude에게 약간 너무 어려워 보이는 어려운 작업을 어떻게 주고, Claude가 그 과정에서 자신의 작업을 검증할 수 있도록 하는 방법을 알아내는 것입니다."

또 다른 사례 연구에서 보리스 체르니셰프는 Claude에게 Electron 애플리케이션을 Swift로 완전히 다시 작성하는 작업을 맡겼습니다. 이 야심찬 프로젝트는 AI 에이전트가 Electron 앱을 실행하고 테스트하기 위해 Mac 가상 머신을 필요로 합니다. Claude는 Electron 및 Swift 버전의 스크린샷을 픽셀 단위로 비교하고, 시각적 출력이 동일해질 때까지 작업을 반복적으로 개선하여 높은 정확도와 완료도를 보장합니다.

체르니셰프는 지침을 다음과 같이 설명했습니다. "Electron 앱을 Swift로 다시 작성하고 싶습니다. Mac 가상 머신에서 Electron 앱을 실행하고, 스크린샷을 찍고, 픽셀 단위로 Swift 버전과 비교하고, 완료될 때까지 멈추지 마십시오."

보리스 체르니셰프가 설명한 Swift 재작성 작업은 2주 이상 진행되었으며, 약 14~15일 동안 자율적으로 실행되었습니다. 이 장기간 동안 Claude는 내부 Slack 채널을 통해 스크린샷을 보내 진행 상황을 독립적으로 보고하며, 지속적인 사람의 감독 없이 장기 프로젝트를 관리할 수 있는 능력을 보여주었습니다.

체르니셰프는 기간을 다음과 같이 언급했습니다. "음, 2주가 조금 넘었습니다. 그러니까 14일, 15일 정도입니다."

보리스 체르니셰프는 효과적인 AI 상호 작용을 위한 단일 "하나의 이상한 비법"이라는 개념을 일축하고, 대신 경험적 접근 방식을 강조했습니다. 그는 성공은 모델과 반복적으로 상호 작용하는 것에서 비롯된다고 주장했습니다. 즉, 처음에는 너무 어려워 보이는 작업을 할당하고, 자체 검증 도구를 제공한 다음, 모델이 어려움을 겪을 때 프로세스를 개선하는 것입니다. 이 방법은 실질적인 문제 해결과 지속적인 개선에 중점을 둡니다.

체르니셰프는 다음과 같이 말했습니다. "모두가 그것을 하기 위한 하나의 이상한 비법을 찾고 있다고 생각합니다. 그런 것은 존재하지 않습니다. 모델이 작동하는 방식은 경험적으로 접근해야 한다는 것입니다. 너무 어려운 작업을 주고, 작업을 검증할 도구를 주어야 합니다."

보리스 체르니츠키(Boris Chernitsky)는 숙련된 엔지니어들이 AI 모델을 전통적인 코드처럼 취급하여 AI 작업을 너무 정밀하게 지정하려고 함으로써 과도하게 설계하는 경향이 있다고 언급했습니다. 과거 시스템 구축 방법론에 뿌리를 둔 이러한 접근 방식은 모델이 효과적으로 작동하는 것을 방해할 수 있습니다. 그는 모델이 엄격한 스크립트보다는 협력적인 동료처럼 취급될 때 가장 잘 작동한다고 제안하며, 엔지니어들이 기존 습관 중 일부를 버릴 필요가 있음을 시사했습니다.

체르니츠키는 다음과 같이 말했습니다. "사람들이 과도하게 설계하는 경향이 있다고 생각합니다. 왜냐하면 과거에 시스템을 구축했을 때 그런 식으로 해야 했기 때문입니다."

보리스 체르니츠키는 Claude Code가 복잡하고 대규모 엔지니어링 작업을 처리하기 위해 수천에서 수만 개의 에이전트를 생성할 수 있다고 추정합니다. 그는 가장 효과적인 사용자들은 이러한 높은 에이전트 수를 활용하여 상당한 이점을 얻으며, 적은 자원으로는 비실용적일 작업을 처리할 수 있다고 언급했습니다. 이러한 대규모 오케스트레이션 기능은 Claude Code가 광범위한 프로젝트를 자동화할 수 있는 능력의 핵심입니다.

보리스 체르니츠키는 동적 워크플로우를 새로운 형태의 "테스트 시간 컴퓨팅"으로 소개하며, 훈련 데이터 또는 모델 크기에 기반한 전통적인 스케일링 법칙과 구별했습니다. 테스트 시간 컴퓨팅은 추론 단계에서 생성되는 토큰의 양을 의미하며, 동적 워크플로우는 이 컴퓨팅을 효과적으로 확장하는 새로운 방법을 제공합니다. 이를 통해 모델은 실행 중에 계산 노력을 조율하여 점점 더 어려운 작업을 해결할 수 있습니다.

체르니츠키는 다음과 같이 명확히 설명했습니다. "이것은 실제로 새로운 형태의 테스트 시간 컴퓨팅입니다. ... 그리고 이제 동적 워크플로우는 본질적으로 테스트 시간 컴퓨팅을 조정하는 새로운 방법입니다."

보리스 체르니츠키는 영구적이고 예약된 작업을 위한 두 가지 주요 기능인 '루프(loops)'와 '루틴(routines)'을 설명했습니다. 루프는 Claude용으로 로컬에서 실행되는 cron 작업과 유사하며, 루틴은 동일한 목적을 수행하지만 클라우드에서 실행되어 사용자의 노트북이 닫히더라도 영속성을 보장합니다. 이러한 기능은 컨텍스트를 공유하지 않지만 시간이 지남에 따라 공유 메모리를 축적할 수 있는 작업에 유용하며, 지속적인 작업을 위해 시간별, 5분마다 또는 매일 예약할 수 있습니다.

체르니츠키는 다음과 같이 명확히 설명했습니다. "루프는 본질적으로 쿼드용으로 로컬에서 실행되는 cron 작업입니다. 루틴은 동일한 것이지만, 클라우드의 쿼드에서 실행됩니다."

Claude Code는 자체 코드베이스를 유지 관리하기 위해 자동화된 루틴을 사용하며, 보리스 체르니츠키는 이를 'Claude가 스스로를 유지 관리하는 것'이라고 설명했습니다. 여기에는 불필요한 코드 정리, 테스트 실행, 실험 출하와 같은 작업이 매일 실행되며, 이 모든 작업은 단일 문장 프롬프트로 시작됩니다. 이 시스템은 또한 CLI, iOS, Android, 데스크톱 애플리케이션 등 다양한 플랫폼에서 중복되는 코드 패턴을 식별하고 통합하도록 설계된 '추상화 경찰(abstraction police)' 루틴을 갖추고 있습니다.

이러한 자체 유지 관리 기능은 코드 일관성과 효율성을 보장하여 지속적인 통합 및 개발에 일반적으로 필요한 수동 노력을 크게 줄입니다. 체르니츠키는 다음과 같이 자세히 설명했습니다. "우리는 실제로 이제 쿼드가 스스로를 유지 관리하고 있습니다. ... 한 루틴은 불필요한 코드를 정리하는 것입니다. 이것은 단일 프롬프트입니다. 한 문장입니다. 클라우드는 이것을 매일 실행합니다."

상당한 발전에도 불구하고 Claude를 포함한 AI 에이전트는 복잡한 소프트웨어 개발, 특히 심층 시스템 코드 및 복잡한 분산 시스템에서 여전히 한계에 직면해 있습니다. 보리스는 코딩 문제가 "모든 사람에게 해결되지 않았다"고 인정하며, 고도로 전문화된 코드베이스로 인한 어려움을 언급했습니다. 또한, Opus 5에서 볼 수 있는 비전 기능의 개선에도 불구하고 사용자 인터페이스에서 픽셀 단위의 정확도를 달성하기 어렵기 때문에 UI 검증은 여전히 과제로 남아 있습니다.

보리스는 이론적인 컴퓨터 과학과 실용적인 응용을 결합한 교육적 접근 방식을 옹호했습니다. 그는 수학 시험 솔루션을 자동화하는 것과 같은 실제 문제를 해결함으로써 코딩을 배우는 개인적인 여정을 공유했으며, 이는 BASIC에서 어셈블리 언어로의 진화를 이끌었습니다. 그는 학생들에게 컴퓨터 과학의 지적 매력을 이해할 뿐만 아니라 효과적으로 적용하는 방법을 배우라고 조언합니다.

그는 학생들이 비즈니스 통찰력, 디자인 원칙, 데이터 과학 및 효과적인 사용자 의사소통을 자신의 기술 세트에 통합할 것을 권장합니다. 이러한 전체론적 접근 방식은 개인을 코딩뿐만 아니라 다양한 맥락에서 가치 있는 솔루션을 만드는 데 준비시킵니다.

보리스는 다음과 같이 조언했습니다. "컴퓨터 과학만 배우지 마십시오. 이것은 지적으로 매력적이고 아는 것이 정말 흥미롭지만, 그것을 적용하는 방법을 배우십시오."

이벤트를 마무리하며, 보리스는 청중에게 특별한 선물을 발표했습니다. 바로 개인 프로젝트를 위한 Claude Code 20배 액세스입니다. 이 아낌없는 제안은 참가자들이 플랫폼의 고급 AI 코딩 기능을 직접 실험할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.