AI 코딩은 더 이상 자동완성이 아닙니다. 타이핑이 아니라 지휘입니다. Anthropic의 Claude Code 창시자 Boris Cherny가 자신의 실제 워크플로우를 공개하면서 개발자 커뮤니티가 들썩이고 있습니다. 한 사람이 소규모 개발팀만큼의 생산성을 낼 수 있다는 게 과장이 아니라는 걸 보여주었거든요.
Boris Cherny는 X(구 트위터)를 통해 자신이 Claude Code를 어떻게 사용하는지 공개했습니다. 터미널에서 5개의 Claude를 동시에 돌리고, 웹에서 5-10개를 추가로 운영하는 방식입니다. 가장 흥미로운 건 가장 느린 모델인 Opus 4.5를 고집하는데, 그게 오히려 결과적으로 더 빠르다는 점이죠. 그리고 팀 전체가 CLAUDE.md라는 단일 파일을 공유하면서 AI의 실수를 학습시키는 방식도 공개했습니다.
출처: I’m Boris and I created Claude Code – X/@bcherny
스타크래프트처럼 코딩하기: 병렬 실행의 마법
전통적인 코딩은 선형적입니다. 함수 하나 작성하고, 테스트하고, 다음으로 넘어가죠. Cherny의 방식은 완전히 다릅니다. 그는 함대 사령관처럼 움직입니다.
터미널에서 5개의 Claude를 동시에 실행합니다. 각 탭에 1부터 5까지 번호를 붙이고, iTerm2의 시스템 알림으로 어떤 Claude가 입력을 기다리는지 파악하죠. 한 에이전트가 테스트를 돌리는 동안, 다른 에이전트는 레거시 모듈을 리팩토링하고, 또 다른 에이전트는 문서를 작성합니다.
여기서 끝이 아닙니다. 웹 브라우저의 claude.ai에서 5-10개를 추가로 돌립니다. --teleport 명령으로 로컬 터미널과 웹 세션을 양방향으로 오가면서 작업을 핸드오프하죠. 아침에 iOS 앱에서 세션 몇 개를 시작해두고 나중에 확인하는 방식도 씁니다.
한 개발자는 이 경험을 “타이핑보다는 스타크래프트를 하는 것 같다”고 표현했습니다. 코드를 직접 쓰는 게 아니라 자율적인 유닛들에게 명령을 내리는 거죠.
느린 모델이 더 빠른 이유
업계가 속도에 집착할 때, Cherny는 정반대 선택을 합니다. 그는 Anthropic의 가장 크고 느린 모델인 Opus 4.5 with thinking만 사용합니다.
“지금까지 사용한 최고의 코딩 모델입니다. Sonnet보다 크고 느리지만, 조정이 훨씬 적게 필요하고 도구 활용 능력이 뛰어나서 결과적으로 거의 항상 더 빠릅니다.”
여기엔 중요한 통찰이 숨어 있습니다. 현대 AI 개발의 병목은 토큰 생성 속도가 아니라 AI의 실수를 수정하는 데 들어가는 인간의 시간입니다. 처음부터 똑똑한 모델에 “컴퓨팅 비용”을 지불하면, 나중에 “수정 비용”을 아낄 수 있다는 겁니다.
Cherny는 대부분의 세션을 Plan 모드로 시작합니다. Claude와 계획이 만족스러워질 때까지 반복 협의한 뒤, auto-accept edits 모드로 전환하면 Claude가 보통 한 번에 완성합니다. 좋은 계획이 정말 중요하다는 걸 강조하죠.
CLAUDE.md: AI의 실수가 팀 지식이 되는 순간
Cherny의 팀은 CLAUDE.md라는 단일 파일을 git 저장소에 관리합니다. Claude가 뭔가 잘못할 때마다 이 파일에 내용을 추가하죠. 그러면 다음번엔 같은 실수를 반복하지 않습니다.
더 놀라운 건 코드 리뷰 프로세스입니다. 동료의 PR을 리뷰하다가 문제를 발견하면, 코드만 고치는 게 아니라 @.claude를 태그해서 AI가 자신의 지침서를 직접 업데이트하게 만듭니다. 코드베이스가 자기 교정 유기체처럼 진화하는 겁니다.
한 관찰자는 이를 두고 “모든 실수가 규칙이 된다”고 표현했습니다. 팀이 함께 일할수록 에이전트는 더 똑똑해지죠.
가장 중요한 건 검증 루프
Cherny가 강조하는 가장 중요한 요소는 “Claude에게 작업을 검증할 방법을 제공하는 것”입니다. 이 피드백 루프가 있으면 최종 결과물의 품질이 2-3배 향상됩니다.
그는 Claude Chrome 확장 프로그램을 사용해 claude.ai/code에 랜딩되는 모든 변경사항을 테스트합니다. Claude가 브라우저를 열고 UI를 직접 테스트하면서 코드가 작동하고 UX가 좋을 때까지 반복하죠.
AI는 단순히 텍스트 생성기가 아닙니다. 테스터이기도 합니다. bash 명령 실행, 테스트 스위트 실행, 브라우저나 시뮬레이터에서 앱 테스트 등 검증 방식은 도메인마다 다르지만, 이 검증 과정을 견고하게 구축하는 데 투자하는 게 핵심입니다.
코딩에서 지휘로
Cherny의 워크플로우가 보여주는 건 소프트웨어 개발의 근본적 전환입니다. AI 코딩은 더 이상 텍스트 에디터의 자동완성 기능이 아닙니다. 노동 그 자체를 위한 운영체제입니다.
개발자 커뮤니티의 한 인사는 이렇게 요약했습니다. “이미 엔지니어이고 더 많은 파워를 원한다면 이걸 읽으세요.”
인간의 생산성을 5배로 만드는 도구는 이미 여기 있습니다. 필요한 건 AI를 보조자가 아니라 인력으로 다루려는 마음가짐의 전환뿐이죠. 이 정신적 도약을 먼저 만드는 개발자들은 단순히 더 생산적인 게 아닙니다. 완전히 다른 게임을 하게 될 겁니다. 그리고 나머지는 여전히 타이핑하고 있겠죠.
참고자료:
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