GitHub에 올라온 65줄짜리 마크다운 파일 하나가 개발자 커뮤니티를 뜨겁게 달궜습니다. 하루 만에 스타 400개가 증가해 4천 개를 돌파했고, 누군가는 이걸 VS Code와 Cursor 확장으로 포팅까지 했죠. 이 파일의 정체는? AI 코딩 도구에게 “생각 좀 하고 코딩해”라고 알려주는 가이드라인입니다.
네덜란드의 한 개발자 Michiel Beijen이 회사 AI 워크숍에서 이 파일을 발견하고 직접 사용해본 경험을 블로그에 올렸습니다. 그의 글에는 흥미로운 아이러니가 담겨 있어요. “수백만 달러를 들여 AI 모델을 훈련시킨 회사가 있고, 엔지니어들이 출력을 개선하기 위해 애쓰는데, 누군가 60줄짜리 텍스트에 ‘생각 좀 하고 코딩해’라고 써놓은 게 차이를 만든다니?”
출처: 65 lines of Markdown – a Claude Code sensation – Michiel Beijen’s Blog
하루 만에 400 스타, 확장까지 만들어진 현상
이 프로젝트는 AI 연구자 Andrej Karpathy가 트위터에서 LLM 코딩 도구의 문제점을 지적한 것에서 시작됐습니다. “모델들은 사용자를 대신해서 멋대로 가정을 하고, 혼란을 관리하지 못하고, 명확히 해야 할 것을 묻지 않고, 불일치를 드러내지 않으며, 트레이드오프를 제시하지 않고, 필요할 때 반박하지 않는다”는 게 그의 관찰이었죠.
누군가 이 관찰을 4가지 원칙으로 정리했습니다:
- Think Before Coding – 가정을 명시하고, 불확실하면 물어보고, 혼란스러우면 멈춰라
- Simplicity First – 요청받지 않은 기능, 추상화, 에러 처리를 추가하지 마라
- Surgical Changes – 관련 없는 코드를 ‘개선’하지 말고, 요청된 것만 바꿔라
- Goal-Driven Execution – “기능 추가해”가 아니라 “이 테스트가 통과하게 만들어”로 변환하라
어제 아침 3,500개였던 스타가 저녁에는 3,900개가 됐고, Beijen은 이걸 보고 직접 Cursor와 VS Code 확장으로 만들어 배포했습니다.
정작 본인도 확신 못하는 효과
그런데 정작 Beijen은 블로그에서 솔직하게 고백합니다. “실제로 써봤는데, 효과가 있는지 잘 모르겠어요. 간단한 리팩토링을 시켜봤는데, 코드 변경을 꺼리는 것 같긴 한데… 결과가 더 나은지는 확실하지 않네요.”
이건 LLM의 비결정적 특성 때문입니다. 같은 프롬프트를 줘도 매번 다른 결과가 나오죠. A/B 테스트도 어렵고, 플라시보 효과와 실제 개선을 구분하기도 쉽지 않습니다.
Beijen은 이렇게 덧붙입니다. “일반적으로 Cursor 룰에는 여러분의 환경에 맞는 제약사항들을 넣죠. 코딩 스탠다드, 아키텍처 제약 같은 것들이요. 그건 이해가 돼요. 하지만 4천 명의 개발자가 틀릴 리 없겠죠?”
거대 모델 vs 65줄 텍스트의 대결
이 현상이 던지는 질문은 명확합니다. 프롬프트가 정말 AI의 행동을 근본적으로 바꿀 수 있을까요? 아니면 우리가 보고 싶은 것을 보는 걸까요?
흥미로운 점은 이 가이드라인이 다루는 문제들이 실제로 Karpathy가 지적한 LLM의 구조적 한계라는 거예요. “너무 복잡하게 코드를 짜고, 추상화를 부풀리고, 죽은 코드를 정리하지 않으며, 충분히 이해하지 못한 코드를 부작용으로 바꾸거나 지운다”는 문제들이죠.
65줄짜리 텍스트 파일이 이런 근본적 한계를 정말 극복할 수 있을까요? 아니면 “더 신중하게 작동해”라는 메시지가 때로는 효과가 있고, 때로는 없는 걸까요?
답은 직접 써보는 수밖에 없습니다. Claude Code 플러그인으로 설치하거나, GitHub에서 CLAUDE.md 파일을 다운받아 프로젝트에 추가하면 됩니다. 효과가 있는지 없는지는… 글쎄요, 어쩌면 여러분도 Beijen처럼 “잘 모르겠어요”라고 말하게 될지도 모르죠. 하지만 Paul Simon의 노래 가사처럼, 요즘은 정말 “기적과 경이의 시대”니까요.
참고자료:
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