실리콘밸리가 한 인물의 발언에 촉각을 곤두세우고 있습니다. 세계에서 가장 진보한 코딩 에이전트인 클로드 코드(Claude Code)의 창시자이자 앤스로픽(Anthropic)의 책임자인 보리스 체르니(Boris Cherny)가 바로 그 주인공입니다. 그의 X(구 트위터) 스레드는 단순한 개인 터미널 설정 공유에서 시작하여, 이제 소프트웨어 개발의 미래를 재정의할 혁명적인 선언으로 평가받고 있습니다. 업계 전문가들은 이를 스타트업 생태계에 있어 ‘분수령’이 될 만한 순간으로 묘사하며, 개발자 커뮤니티에서는 ‘클로드 코드의 모범 사례를 직접 창시자에게서 배우지 않는다면 뒤처질 것’이라는 경고까지 나옵니다.
이러한 열광의 배경에는 역설이 숨어 있습니다. 체르니의 작업 방식은 놀랍도록 단순하지만, 단 한 명의 인간이 소규모 엔지니어링 부서에 필적하는 산출량을 낼 수 있도록 합니다. 한 사용자의 말처럼, 그의 설정을 적용한 경험은 전통적인 코딩보다는 마치 ‘스타크래프트’를 플레이하는 것과 같다고 합니다. 이는 단순히 구문을 입력하는 방식에서 자율 유닛을 지휘하는 패러다임의 전환을 의미합니다. 지금부터 소프트웨어 개발 방식을 뒤바꾸고 있는 체르니의 핵심 워크플로우를 자세히 살펴보겠습니다.
AI 에이전트 5개, 코딩을 실시간 전략 게임으로 만들다
체르니가 공개한 내용 중 가장 놀라운 점은 그가 코딩을 선형적으로 진행하지 않는다는 것입니다. 전통적인 개발의 ‘이너 루프(inner loop)’에서 프로그래머는 함수를 작성하고, 테스트하며 다음 단계로 나아갑니다. 그러나 체르니는 스스로를 ‘함대 사령관’에 비유합니다.
그는 “터미널에서 5개의 클로드를 병렬로 실행한다”고 밝혔습니다. 1번부터 5번까지 탭에 번호를 매기고, 시스템 알림을 통해 클로드의 입력이 필요한 시점을 파악합니다. iTerm2 시스템 알림을 활용함으로써, 체르니는 다섯 개의 동시 작업 스트림을 효과적으로 관리합니다. 하나의 에이전트가 테스트 스위트를 실행하는 동안, 다른 에이전트는 레거시 모듈을 리팩토링하고, 또 다른 에이전트는 문서를 작성하는 식입니다. 또한 그는 브라우저에서 “claude.ai를 통해 5~10개의 클로드”를 실행하며, ‘텔레포트(teleport)’ 명령어를 사용하여 웹과 로컬 머신 간의 세션을 전환합니다.
이는 앤스로픽의 다니엘라 아모데이 사장이 일찍이 주창했던 ‘적은 자원으로 더 많은 것을 해내는(do more with less)’ 전략을 여실히 증명합니다. 오픈AI와 같은 경쟁사들이 조 단위 인프라 구축에 매진하는 동안, 앤스로픽은 기존 모델의 뛰어난 오케스트레이션이 기하급수적인 생산성 향상을 가져올 수 있음을 입증하고 있습니다.
느리지만 현명한 선택: ‘오푸스 4.5’ 모델의 역설적 승리
지연 시간에 집착하는 업계의 통념을 깨고, 체르니는 앤스로픽의 가장 무겁고 느린 모델인 ‘오푸스 4.5(Opus 4.5)’만을 고집한다고 밝혔습니다.
“모든 작업에 오푸스 4.5를 사용한다”고 체르니는 설명했습니다. “제가 사용해 본 코딩 모델 중 최고입니다. 소넷(Sonnet)보다 크고 느리지만, 제어해야 할 부분이 적고 도구 사용 능력이 뛰어나 결과적으로는 더 작은 모델을 사용하는 것보다 거의 항상 더 빠릅니다.”
이는 엔터프라이즈 기술 리더들에게 매우 중요한 통찰을 제공합니다. 현대 AI 개발의 병목 현상은 토큰 생성 속도가 아니라, AI의 실수를 수정하는 데 소요되는 인간의 시간입니다. 체르니의 워크플로우는 더 스마트한 모델에 미리 ‘연산 비용(compute tax)’을 지불함으로써, 나중에 발생하는 ‘수정 비용(correction tax)’을 제거할 수 있음을 시사합니다.
CLAUDE.md: AI의 실수를 영원한 교훈으로 바꾸는 마법
체르니는 AI의 ‘기억상실증’ 문제를 팀이 어떻게 해결하는지에 대해서도 상세히 설명했습니다. 일반적인 대규모 언어 모델(LLM)은 한 세션에서 다음 세션으로 넘어갈 때 회사의 특정 코딩 스타일이나 아키텍처 결정을 ‘기억’하지 못합니다.
이를 해결하기 위해 체르니의 팀은 Git 저장소에 ‘CLAUDE.md’라는 단일 파일을 유지합니다. “클로드가 잘못된 작업을 할 때마다 이를 CLAUDE.md에 추가하여 다음에는 그 실수를 반복하지 않도록 합니다”라고 그는 썼습니다.
이러한 관행은 코드베이스를 스스로 교정하는 유기체로 변모시킵니다. 인간 개발자가 풀 리퀘스트를 검토하고 오류를 발견하면, 단순히 코드를 수정하는 것을 넘어 AI에게 자체 지침을 업데이트하도록 태그를 지정합니다. “모든 실수가 규칙이 되는” 시스템인 것입니다.
에디터의 시선
보리스 체르니의 워크플로우는 단순한 기술적 혁신을 넘어, 소프트웨어 개발 패러다임의 근본적인 변화를 예고합니다. 그는 개발자의 역할을 ‘타이핑하는 장인’에서 ‘AI 에이전트 함대를 지휘하는 사령관’으로 격상시켰습니다. 이는 곧 AI가 단순한 코파일럿을 넘어, 자율적인 에이전트로서 개발 프로세스의 핵심 주체로 자리매김할 것임을 보여주는 강력한 신호입니다.
특히 ‘느리지만 현명한 모델’을 선택하고, ‘CLAUDE.md’를 통해 AI의 학습 루프를 구축하는 방식은 엔터프라이즈 환경에서 AI를 효과적으로 활용하는 데 필수적인 통찰을 제공합니다. LLM의 성능 향상만이 능사가 아니라, 이를 얼마나 똑똑하게 ‘오케스트레이션’하고 ‘학습’시키느냐가 관건이라는 것입니다. 오류 수정에 드는 인간의 시간을 최소화하는 것이 전체 개발 속도를 가속화한다는 체르니의 주장은 AI 도입을 고민하는 모든 기업에게 깊은 울림을 줄 것입니다.
체르니의 방식은 단순히 개발자 한 명의 생산성 향상을 넘어, 미래의 팀 구성, 개발 문화, 그리고 궁극적으로는 소프트웨어의 탄생 방식 자체에 대한 청사진을 제시합니다. 이제는 AI에게 ‘무엇을 할지’ 지시하고, 그 결과를 ‘검토하며 학습시키는’ 능력이 핵심 역량이 될 것입니다. 그의 전략은 실리콘밸리뿐 아니라 전 세계 IT 업계에 AI 시대의 새로운 개발 표준을 제시하고 있습니다.