개발자라면 한 번쯤 상상해봤을 겁니다. “이 복잡한 시스템을 AI가 대신 만들어준다면?” Google의 Principal Engineer가 실제로 경험한 이야기는 상상을 현실로 만들어줍니다.
Google의 Gemini API를 담당하는 Principal Engineer Jaana Dogan이 X(구 트위터)에 올린 포스트가 개발자 커뮤니티에 화제입니다. 그녀는 Anthropic의 Claude Code에 문제 설명을 제공했더니 단 1시간 만에 팀이 작년부터 1년간 개발해온 시스템을 재현했다고 밝혔습니다. 문제는 바로 분산 에이전트 오케스트레이터(distributed agent orchestrators), 여러 AI 에이전트를 조율하는 복잡한 시스템이었죠.
단 3단락 프롬프트로 1년치 작업 재현
더 놀라운 건 프롬프트의 단순함입니다. Dogan은 누군가 프롬프트가 얼마나 상세했냐고 묻자 “딱 3단락이었다”고 답했어요. 회사 내부 정보를 사용할 수 없어서 기존 아이디어를 바탕으로 단순화한 버전을 만들어 테스트했다고 합니다.
물론 완벽한 결과물은 아닙니다. Dogan도 “다듬어야 할 부분이 있다”고 인정했죠. 하지만 그녀는 코딩 에이전트에 회의적인 사람들에게 “자신이 깊이 아는 분야에서 한번 써보라”고 권합니다. 전문성이 있는 영역에서 쓸 때 AI 코딩 도구의 진가가 드러난다는 얘기입니다.
2년 만에 완전히 바뀐 AI 코딩의 풍경
Dogan은 AI 코딩 도구의 급격한 진화를 다음과 같이 정리했습니다:
- 2022년: 한 줄씩 자동 완성
- 2023년: 섹션 단위 작성
- 2024년: 여러 파일에 걸친 작업, 간단한 앱 제작
- 2025년: 전체 코드베이스 생성 및 재구조화
2022년에는 2024년 수준의 기능이 실용적으로 확장 가능할 거라고 믿지 않았다고 합니다. 2023년에는 지금 수준이 5년은 걸릴 것 같았다고요. “품질과 효율성 향상이 누구도 상상하지 못한 수준”이라는 게 그녀의 평가입니다.
같은 시기, Claude Code 창시자 Boris Cherny는 효과적인 사용법을 공유했습니다. 그의 핵심 조언은 “Claude가 자기 작업을 직접 검증하게 만들라”는 것입니다. 예를 들어 코드를 작성한 후 자동으로 테스트를 돌리게 하거나, UI를 만든 후 스크린샷을 찍어서 디자인 목업과 비교하게 하는 식이죠. Claude가 결과를 보고 스스로 수정하는 이 피드백 루프가 최종 결과물의 품질을 2-3배 높인다고 합니다.
경쟁사 엔지니어의 솔직한 증언이 갖는 의미
이번 일화가 특히 주목받는 이유는 Google 소속 엔지니어가 경쟁사 제품을 공개적으로 칭찬했다는 점입니다. 누군가 “Gemini는 언제 이 수준에 도달하냐”고 묻자 Dogan은 “지금 열심히 작업 중입니다. 모델과 하네스 모두요”라고 답했죠.
하지만 그녀는 이렇게 덧붙입니다. “이 업계는 절대 제로섬 게임이 아닙니다. 인정할 건 인정하는 게 맞아요. Claude Code는 인상적인 작업물이고, 저는 흥분되고 우리 모두를 앞으로 밀어붙이고 싶다는 동기를 더 얻었습니다.”
물론 한계도 분명합니다. Claude Code가 만든 결과물은 완벽하지 않고 다듬기가 필요합니다. 하지만 초기 프로토타입을 몇 시간 만에 만들어낸다는 것 자체가 개발 프로세스를 근본적으로 바꿀 수 있습니다. 아이디어 검증 단계가 몇 주에서 몇 시간으로 단축되는 거죠.
AI 코딩 도구는 이제 실험 단계를 넘어 실무 개발 속도를 획기적으로 단축하는 수준에 도달했습니다. 개발자의 역할이 “코드를 직접 작성하는 사람”에서 “AI가 작성한 코드를 검증하고 방향을 제시하는 사람”으로 빠르게 변화하고 있다는 신호입니다.
참고자료:
- Boris Cherny’s Claude Code setup and tips – Threads
- Claude Code: Best practices for agentic coding – Anthropic Engineering
- Google engineer says Claude Code built in one hour what her team spent a year on – The Decoder
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