AI 코딩 5년은 제안·일·오래 일함·공장, 네 시대로 나뉜다

모든 장치는 ‘실수를 막는 축’과 ‘계속을 넘기는 축’ 중 하나에 놓인다

위 축은 에이전트의 실수를 막는 장치가 하나씩 더해진 역사, 아래 축은 사람이 누르던 ‘계속’이 사라진 역사입니다.

‘바이브 코딩’이라는 말이 나온 지 1년, 코딩 에이전트가 제대로 일하기 시작했다

x.com/karpathy/status/1886192184808149383

2025-02-02 · ‘vibe coding’이라는 말의 시작

Karpathy의 X 게시물. 코드가 있다는 것도 잊고 분위기(vibe)에 맡기는 코딩을 ‘바이브 코딩’이라 부르겠다는 내용.

x.com/karpathy/status/2026731645169185220

2026-02-25 · “지난 12월부터 코딩 에이전트가 제대로 동작”

1년 뒤 게시물. 지난 12월 전에는 코딩 에이전트가 사실상 제대로 동작하지 않았다고 말한다.

코드를 잊고 맡기던 바이브 코딩에서, 장치를 설계해 맡기는 에이전틱 엔지니어링으로. 이 과정의 이름이기도 합니다.

자동완성은 함수명과 주석을 보고 다음 줄을 제안했다

github.blog/news-insights/product-news/introducing-github-copilot-ai-pair-programmer

공식 발표 화면 캡처

Copilot 발표 화면. 에디터에 코드를 치면 회색 제안이 따라 붙는 모습.

“When you type code or comments, GitHub Copilot suggests the next line of code.”코드나 주석을 입력하면 Copilot이 다음 코드 줄을 제안한다.GitHub Blog · 2022-06-21

함수명·주석을 보고 다음 줄과 함수 본문을 바로 제안한다.

보는 범위는 열린 파일·커서 앞뒤. 실행과 검증은 전부 사람 몫.

제안 단계의 기준선. 이후 장치는 사람 몫이던 실행·검증을 차례로 넘긴다.

→ 2교시에서 자세히

IDE 채팅은 묻고 답을 받게 했지만, 옮기고 실행하는 일은 사람 몫이었다

github.blog/news-insights/product-news/github-copilot-x-the-ai-powered-developer-experience

공식 시연 영상 캡처

IDE(Integrated Development Environment, 통합 개발 환경) 안 Copilot Chat 시연 영상. 왼쪽 채팅창에서 코드 설명·테스트 생성·버그 수정을 요청할 수 있다.

선택한 코드와 오류를 맥락으로 설명·테스트 생성·수정안까지 받는다.

한 파일·한 클래스 수준. 붙여넣고 실행하고 다시 묻는 루프는 사람이 돈다.

묻고 답하는 쪽으로 한 단계 올랐지만 ‘계속’은 여전히 사람. 터미널 에이전트의 출발점.

→ 2교시에서 자세히

터미널 에이전트는 읽고, 고치고, 실행하고, 커밋까지 스스로 한다

aider.chat

2023 · 터미널 AI를 먼저 한 도구

Aider 첫 화면. ‘터미널에서 하는 AI 페어 프로그래밍’을 내세운다.

anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet

2025 · 터미널 에이전트를 주류로 만든 도구

Claude Code 리서치 프리뷰 시작 화면. 터미널에서 로그인하면 바로 시작한다.

터미널 에이전트는 사용자와 같은 셸 권한으로 움직여서 루프를 혼자 돈다

터미널 에이전트는 사용자의 셸 권한으로, 사용자가 이미 쓰던 git · 빌드 · 테스트 명령을 그대로 실행합니다. 대신 무엇을 허락할지가 새 문제가 됩니다. → 3교시

승인 요청이 너무 잦아, 사용자는 요청의 93%를 그냥 눌렀다

code.claude.com/docs/en/permission-modes

공식 문서 화면 캡처 · 2026-10-28 확인

Claude Code 권한 모드 표. 모드마다 묻지 않고 실행하는 범위가 다르다(default는 읽기만).

93%

수동 승인 요청 가운데
사용자가 읽지 않고 그대로 승인한 비율

Anthropic Engineering, 2026-03-25
“Claude Code auto mode”

→ 3교시: 권한 모델 · 9교시: 자동 승인

스펙과 Task 목록이 에이전트가 딴길로 새는 것을 붙잡는다

github.blog/ai-and-ml/generative-ai/spec-driven-development-with-ai-get-started-with-a-new-open-source-toolkit

GitHub Blog 화면 캡처 · 2025-09-02

GitHub 블로그의 Spec Kit 소개 글. 제목은 ‘AI와 함께하는 스펙 주도 개발’(SDD).

1. 요구사항을 스펙(명세서)으로 쓴다
2. 스펙을 계획과 Task(할 일 한 단위) 목록으로 쪼갠다
3. Task마다 스펙과 대조하며 구현한다

요구사항→스펙→Task→스펙 대조 구현으로 에이전트가 딴길로 새는 것을 붙잡는다.

스펙은 길어지고 금방 낡는다. 에이전트는 낡은 스펙도 믿는다(30번 장).

같은 문제를 푸는 두 갈래: 도구 안의 Plan 모드와 문서 중심의 SDD.

→ 5교시에서 자세히

대화를 압축할 때마다 정보가 사라지고, 입력이 길수록 성능도 떨어진다

research.trychroma.com/context-rot

Chroma 기술 보고서 화면 캡처

Chroma 기술 보고서 ‘Context Rot’ 첫 화면. 입력이 길어질수록 모델 성능이 달라지는지 18개 모델로 쟀다.

자동 압축(요약해 다시 시작)으로 작은 창(AI가 한 번에 보는 분량)에서도 일을 이어 간다.

요약할 때마다 결정 이유·실패한 시도가 빠진다. 입력이 길수록 성능도 떨어진다.

압축에 기대지 않는 장치(테스트·서브에이전트·큰 창)가 뒤따르는 이유.

→ 5교시에서 자세히

TDD(Test-Driven Development, 테스트 먼저 쓰기)를 AI에게 시키면 ‘테스트 통과’가 곧 완료 기준이 된다

스펙을 실패하는 테스트로 바꾸고, 테스트 통과를 완료 기준으로 삼습니다. 스펙과 테스트의 이중 방어입니다. → 6교시

도메인 경계로 범위를 묶고, 프롬프트에 개발 수준을 적는다

코드와 스펙이 커지면 범위가 너무 넓어집니다. DDD(Domain-Driven Design, 업무 영역별로 경계를 나누는 설계)로 묶고 프롬프트에 수준을 적는 것이 기초 중의 기초입니다. → 6교시

서브에이전트는 맥락을 나눠 써서 메인 창을 아낀다

code.claude.com/docs/en/sub-agents

공식 문서 화면 캡처

Claude Code 문서 ‘커스텀 서브에이전트 만들기’. 서브에이전트는 자기만의 컨텍스트 창에서 일하고 요약만 돌려준다.

탐색한 파일 목록·긴 로그는 서브에이전트 창에 남고 요약만 돌아와 메인 창을 아낀다.

메인에는 요약만 오므로 세부 과정은 서브에이전트 창에 남는다.

창이 한정되면 나눠 쓴다. 압축 대신 맥락을 분리하는 해법. 7교시.

→ 7교시에서 자세히

워크트리로 작업마다 폴더를 나누면 병렬 에이전트가 서로 덮어쓰지 않는다

code.claude.com/docs/en/common-workflows

공식 문서 화면 캡처

Claude Code ‘공통 워크플로’ 문서. 목록에 워크트리로 병렬 세션 실행(저장소 하나에 작업 폴더 여러 개)이 있다.

$ git worktree add ../app-login -b feat/login $ git worktree add ../app-search -b feat/search $ claude --worktree feat/login ✓ 작업마다 폴더와 브랜치가 따로 ✓ 에이전트끼리 파일을 덮어쓰지 않음 ! 합칠 때 충돌은 사람이 판단 → 7교시에서 자세히

자동 승인은 사람이 누르던 승인을 분류기 모델이 대신한다

claude.com/blog/auto-mode

공식 발표 화면 캡처

‘Claude Code의 auto mode’ 발표 글 첫 화면. 부제: 권한 건너뛰기 옵션보다 안전한 장시간 실행 대안.

분류기가 도구 호출마다 판단해, 권한 건너뛰기보다 안전하게 오래 돌린다.

시키지 않은 위험한 행동(과잉 행동) 100번 중 약 17번은 놓친다(개발사 공개).

사람의 승인을 모델이 대신한다. ‘계속’ 판단이 사람에서 모델로. 9교시.

→ 9교시에서 자세히

채팅에서는 사람이, 에이전트에서는 에이전트가 ‘계속’

에이전트 루프는 도구를 더 부르지 않을 때 멈춥니다. 언제 멈출지를 사람이 아니라 에이전트가 정합니다. → 3교시 · 9교시

‘계속’을 자동화해, 반복에서 목표 달성까지 도는 장치로 발전했다

날짜	장치	멈추는 기준
2025-07	반복 실행 루프(Ralph)	같은 프롬프트를 무한 반복
2026-03	주기 반복(/loop)	정해진 간격마다 반복
2026-04·05	목표 달성형 반복(/goal)	목표와 성공 기준 충족

→ 9교시에서 자세히

ghuntley.com/ralph

원문 블로그 화면 캡처 · 2025-07-14

Geoffrey Huntley의 블로그 글 ‘소프트웨어 엔지니어로서의 Ralph Wiggum’. Ralph 루프의 출처.

코드는 언어 서버(LSP)로, 최신 문서는 문서 조회로 필요한 만큼만 가져온다

github.com/oraios/serena

LSP의 대표 도구 · Serena

Serena 저장소. LSP(Language Server Protocol, 언어 서버 프로토콜)로 심볼 단위 검색·편집을 주는 MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜) 서버.

context7.com

문서 조회의 대표 도구 · Context7

Context7 첫 화면. 라이브러리·버전에 맞는 최신 문서를 찾아 에이전트에 넣어 주는 MCP 서버. LSP와는 다른 방식.

Claude의 창이 10만에서 100만 토큰으로 커져, 압축 없이 더 오래 일한다

claude.com/blog/1m-context-ga

공식 발표 화면 캡처

Claude 블로그 발표. 1M 컨텍스트가 Opus 4.6·Sonnet 4.6에서 정식 출시, 긴 입력 할증도 없다.

100K

10만 토큰 · 2023-05 · Claude

1M

100만 토큰 · 2026-03 정식 · Claude · Gemini

‘하네스’는 모델을 둘러싼 장치 전부를 가리키는 말이 되었다

anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents

Anthropic Engineering 화면 캡처 · 2025-11-26

Anthropic 글 ‘장시간 실행 에이전트를 위한 효과적 하네스’. 여러 컨텍스트 창에 걸친 긴 작업을 다룬다.

에이전트 = 모델 + 하네스

• 권한, 스펙, 테스트, 루프, 도구, 메모리… 지금까지의 장치 전부
• Claude Code 출시 때는 없던 말
• 같은 모델도 하네스에 따라 결과가 달라진다

→ 10교시 · 내 하네스 만들기

스킬은 방법론을 폴더 하나로 묶어 필요할 때만 읽게 한다

blog.fsck.com/2025/10/09/superpowers

개발 방법론을 스킬 묶음으로 → 대표 예 Superpowers (브레인스토밍 → 계획 → 서브에이전트 실행 · TDD)

블로그 ‘Superpowers: 2025년 10월 나는 코딩 에이전트를 이렇게 쓴다’. 작업 방식을 도구 꾸러미로 정리.

claude.com/blog/skills

Agent Skills · 필요할 때만 읽히는 지침 폴더

Anthropic의 ‘Agent Skills 소개’ 글(2025-10-16).

과열을 막는 스킬은 코드를 쓰기 전에 ‘정말 필요한가’부터 묻는다

github.com/DietrichGebert/ponytail

Ponytail README 그림

‘코드를 쓰기 전, 통하는 첫 단계에서 멈춰라’. 필요한가 → 이미 있나 → 표준 라이브러리로 되나 순의 7단계.

코드 전에 “필요한가? 이미 있나? 표준 라이브러리로 되나?”를 물어 불필요한 기능을 줄인다.

Karpathy guidelines는 본인이 아닌 제3자가 관찰을 정리한 스킬이다.

에이전트의 과열 버릇을 스킬로 막는다. 앞의 DDD에서 PoC를 명시하라는 것과 같은 방향. 11교시.

→ 11교시에서 자세히

한 개발자가 여러 에이전트를 병렬로 돌리는 ‘에이전트 팩토리’가 나왔다

github.com/stablyai/orca

워크트리 기반 병렬 에이전트 관리 → 대표 도구 Orca · 2026-03 첫 커밋

Orca 화면. 작업 목록 옆에서 여러 에이전트 터미널이 동시에 돈다.

github.blog/news-insights/company-news/welcome-home-agents

Agent HQ · 여러 회사의 에이전트를 한곳에

GitHub Agent HQ 발표 글. 제목은 ‘어떤 에이전트든, 원하는 방식으로’.

코디네이터가 일을 나눠 주고, 주기적으로 깨어 점검하며 며칠간 완주한다

스펙은 금방 낡으니, 결정은 ADR에 할 일은 이슈에 남긴다

cognitect.com/blog/2011/11/15/documenting-architecture-decisions

ADR 원문 화면 캡처

Michael Nygard의 2011년 글 ‘아키텍처 결정 문서화’. ADR(Architecture Decision Record, 아키텍처 결정 기록)의 출처. 큰 문서는 안 읽히니 작은 문서로 남기자는 내용.

왜 그렇게 정했는지만 짧게(배경·대안·선택과 이유·다시 판단할 조건) 남긴다.

ADR은 이유만 담는다. 할 일은 GitHub 이슈·프로젝트로 따로 관리해야 한다.

스펙은 금방 낡는다. 그래서 SDD 대신 ADR+이슈를 쓴다(강사 방식). 14교시.

→ 14교시에서 자세히

CI 비용 폭증의 원인은 단가가 아니라 실행량이 4배 넘게 늘어난 것이다

anthropic.com/engineering/redesigning-source-control

Anthropic Engineering 차트 · 2026-01~09

Anthropic 저장소의 하루 머지(합쳐진 변경) 수. 연초 대비 9월 9일 30,401건으로 치솟았다.

4배+

GitHub Actions(CI 실행) 월 실행 수, 전년 대비
(2026-09, 32.6억 회)

30,401

Anthropic 하루 머지 수(2026-09-09).
결국 자체 소스 관리 Scion을 만들었다

→ 15교시에서 자세히

머지 큐는 PR을 줄 세워 묶어서 한 번에 검증해 CI를 줄인다

docs.github.com/…/managing-a-merge-queue

GitHub Docs 화면 캡처

GitHub Docs ‘머지 큐 관리하기’. 머지 큐는 PR을 줄 세워 합쳐도 브랜치가 깨지지 않게 자동 병합한다.

PR을 줄 세워 묶어서 한 번에 검증해 CI를 줄이고, 합쳐도 브랜치가 깨지지 않게 한다.

큐는 검증을 묶을 뿐이라, 캐시·변경분만 테스트·이슈 단위 병합을 함께 쓴다.

앞 장의 CI 실행량 4배에 대한 대응. 양을 줄이는 쪽의 해법. 15교시.

→ 15교시에서 자세히

테스트가 틀릴 수 있으니, 스모크 테스트는 AI가 직접 눌러 확인한다

developer.chrome.com/blog/chrome-devtools-mcp

Chrome for Developers 화면 캡처

글 ‘AI 에이전트를 위한 Chrome DevTools(MCP)’. 에이전트가 자기 코드의 실행 결과를 직접 보게 한다.

에이전트가 브라우저를 띄워 클릭하고 콘솔 오류를 읽어, 실행 결과를 직접 본다.

동작하는지는 보지만, 쓸 만한지(사용성)까지는 보지 못한다(다음 장).

테스트 통과만 믿던 완료 기준을 직접 실행 확인으로 보강한다. 15교시.

→ 15교시에서 자세히

가상 고객이 된 에이전트가 화면을 눌러보고, 피드백으로 스스로 고친다

arxiv.org/abs/2502.12561

arXiv 화면 캡처 · 연구 근거

UXAgent 논문 초록. LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델) 에이전트가 시뮬레이션 사용자가 되어 웹사이트 사용성 테스트를 한다.

1. 실제 고객 페르소나(가상 인물상)를 주입한다
2. 그 사람처럼 화면을 눌러보게 한다
3. 피드백을 이슈로 남기고 다시 고친다

논문은 수천 명의 시뮬레이션 사용자로 사용성 평가를 하는 방법을 제안했다.

시뮬레이션 사용자라, 실제 고객의 반응과 같다고 볼 수는 없다.

동작 확인(스모크) 다음의 ‘쓸 만한가’까지 에이전트에 넘긴다. 16교시.

각 장치는 앞 단계의 실패를 풀려고 차례로 쌓였다

코드를 쓰던 사람에서, 장치를 설계하는 사람으로

이 과정에서 함께 다뤄 볼 것은 에이전트에게 일을 맡기고, 결과를 믿을 수 있게 만드는 능력입니다.

5회차 일정: 회차마다 내 하네스를 한 번씩 키운다

이번 시간 순서: 제안 → 대화 → 남은 문제

1교시에서 본 ‘사람이 옮기는 일’이 정확히 어디서 생기는지 오늘 함께 봅니다. IDE(Integrated Development Environment, 통합 개발 환경)는 코드를 쓰는 편집기 프로그램입니다. → 3교시

예전 자동완성은 문법 규칙으로 이름 후보를 보여 줄 뿐이었다

code.visualstudio.com/docs/editing/intellisense

공식 문서 화면 캡처 · 2026-10-28 확인

VS Code 공식 문서의 IntelliSense(코드 자동완성 기능) 설명 페이지. 타이핑하면 이름 후보 목록이 뜨는 방식을 소개.

언어 규칙과 소스 분석으로 계산해, 글자를 칠수록 후보가 좁혀진다.

내놓는 것은 이름 하나뿐. 어떤 함수를 짜야 하는지는 알지 못한다.

다음 장 Copilot과 비교할 기준선. 입력은 같고 돌려주는 것이 다르다.

→ 다음 장: 무엇이 달라졌나

생성형 자동완성은 이름이 아니라 함수 전체를 제안한다

code.visualstudio.com/docs/editing/intellisense

문법 기반 · 이름 후보를 고른다

VS Code 문서: 이름 후보 목록에서 고른다.

github.blog/…/introducing-github-copilot-ai-pair-programmer

생성형 · 줄과 함수를 통째로 제안

Copilot 발표문: AI가 줄과 함수 전체를 제안한다.

입력은 같아도 돌려주는 것이 다릅니다. 앞은 목록에서 고르고, 뒤는 AI가 쓴 코드를 검토합니다.

생성형 자동완성은 코드 생성 모델을 에디터 안으로 가져왔다: 2021년 Copilot

github.blog/news-insights/product-news/introducing-github-copilot-ai-pair-programmer

공식 발표 화면 캡처 · 2021-06-29

GitHub Copilot 첫 공식 발표문. 코드를 생성하는 AI를 에디터에 붙인 기술 미리보기 시작을 알린다.

Codex 모델이 한 줄부터 함수 전체까지 제안하고, 타이핑에 맞춰 바뀐다.

신청해서 받는 제한된 미리보기. 누구나 쓰는 도구는 아니었다.

AI가 이름이 아니라 코드를 쓰기 시작한 출발점. 사람은 고르는 쪽에서 검토하는 쪽으로.

→ 다음 장: 정식 출시

2022년 Copilot은 월 10달러짜리 정식 개발 도구가 되었다

github.blog/…/github-copilot-is-generally-available-to-all-developers

공식 발표 화면 캡처 · 2022-06-21

Copilot을 모든 개발자에게 정식 공개한다는 공식 발표문. 개인 요금과 무료 대상이 함께 적혀 있다.

$10

개인 월 요금(연 100달러)
학생·인기 오픈소스 관리자는 무료

GitHub Blog, 2022-06-21

→ 다음 장: 함수명과 주석

함수 이름과 주석이 곧 AI에게 주는 지시문이다

자동완성은 커서 앞뒤 코드를 모두 보고 가운데를 채운다

예전에는 커서 앞만 프롬프트였습니다. 뒤 코드까지 알려 주자 중간에 끼워 넣는 제안이 좋아졌습니다.

FIM은 논문과 실제 제품에서 효과가 확인됐다

arxiv.org/abs/2207.14255

arXiv · 학습 방법 논문 · 2022-07-28

OpenAI 논문 초록. 글 가운데를 끝으로 옮겨 학습하면 빈칸 채우기를 익힌다.

github.blog/ai-and-ml/github-copilot/how-github-copilot-is-getting-better…

GitHub Blog · 2023-05-17

GitHub 글. FIM을 Copilot에 넣어 코드 이해가 좋아졌다고 소개.

자동완성은 열린 파일까지 보지만 실행 결과는 보지 못한다

GitHub는 열린 파일에서 커서 주변과 닮은 코드를 찾아 프롬프트에 더했고 수락이 상대적으로 5% 늘었다고 밝혔습니다.

Copilot을 쓴 쪽이 같은 과제를 55.8% 빨리 끝냈다

arxiv.org/abs/2302.06590

arXiv 화면 캡처 · 통제 실험

GitHub 연구진의 실험 논문. 개발자 95명을 무작위로 둘로 나눠 같은 과제를 주고, Copilot을 쓴 쪽이 55.8% 더 빨리 끝냈다고 보고.

과제: JavaScript로 HTTP(HyperText Transfer Protocol, 웹 통신 규약) 서버 하나 만들기

Copilot 없이

약 161분

Copilot 사용

약 71분

55.8%

걸린 시간이 줄어든 비율

Peng 외, 2023-02-13 · 전문 개발자 95명 무작위 배정

→ 다음 장: 이 숫자를 믿어도 되나

55.8%는 작은 과제 하나에서 나온, 범위가 넓은 값이다

github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact…

GitHub Blog 화면 캡처 · 2022-09-07

GitHub 연구 글 첫 화면. Copilot이 개발자에게 도움이 되는지 설문과 실험으로 알아봤다고 소개.

• 95% 신뢰구간(참값이 들어 있을 범위) 21%~89%: 실제 단축 폭이 이 사이 어디인지는 모른다
• 과제를 끝낸 비율의 차이는 통계적으로 유의하지 않음(우연일 수 있음)
• 작은 HTTP 서버 과제 하나. 코드 품질은 측정 안 함
• 참가자는 약 35% 빨라졌다고 느꼈지만, 실제 측정은 55.8%

→ 방향(빨라진다)은 믿을 만하지만, 정확한 크기는 불확실하다

ChatGPT는 대화를 열었지만 코드를 옮기는 일은 사람 몫이었다

IDE 채팅은 코드와 오류를 보고 답한다: 대표 예 Copilot Chat

github.blog/news-insights/product-news/github-copilot-x-the-ai-powered-developer-experience

공식 시연 영상 캡처 · 2023-03-22

Copilot Chat 시연 영상 첫 장면. 왼쪽 채팅창에 코드 설명·테스트 생성·버그 수정 요청 예시가 뜬다.

“recognizes what code a developer has typed, what error messages are shown”개발자가 입력한 코드와 화면에 표시된 오류 메시지를 알아본다GitHub Blog · 2023-03-22

입력한 코드와 오류를 알아보고 설명·테스트 생성·버그 수정을 제안. 창을 옮길 일이 준다.

대기자 명단의 기술 미리보기. 한 번에 다루는 범위는 한 파일·한 클래스 정도.

복붙 운반을 줄인 IDE 안의 대화. 다음 장에서 자동완성과 나란히 비교한다.

자동완성은 코드 조각을, 채팅은 설명과 수정안을 돌려준다

github.blog/…/github-copilot-x-the-ai-powered-developer-experience

GitHub Blog 화면 캡처 · 2023-03-22

Copilot X 발표문 첫 화면. 채팅·음성 기능과 GPT-4 도입을 소개.

	자동완성	채팅
맥락	커서 앞뒤 · 열린 탭	질문 + 코드 + 오류
결과	코드 조각	설명 · 테스트 · 수정안
수락	Tab	읽고 적용

AI 네이티브 IDE는 에디터 전체를 AI 채팅 중심으로 다시 짰다: 대표 도구 Cursor

cursor.com/changelog/0-40-x

2024-08-22 · Composer 기본 켜짐(⌘I)

0.40 변경 기록: 새 채팅 화면과 Composer 기본 켜짐.

cursor.com/changelog/0-43-x

2024-11-24 · 사이드바 Composer, 초기 에이전트

0.43 변경 기록: 사이드바 Composer(변경을 diff로 표시)와 초기 에이전트.

AI 에디터의 채팅은 @로 고른 여러 파일을 맥락으로 삼는다(Cursor)

cursor.com/docs/context/mentions

공식 문서 화면 캡처 · 2026-10-28 확인

Cursor 문서의 @ mentions 설명. 채팅창에 @를 쳐서 파일·폴더 등을 질문에 첨부한다.

@파일·@폴더로 범위를 고르고, @Recommended는 의미 검색으로 관련 맥락을 추천한다.

맥락을 고르는 일은 지금도 사람이 돕는다. 고르지 않은 파일은 모른다.

한 파일 채팅이 프로젝트 전체를 모르는 한계를 여러 파일 맥락으로 풀었다.

→ 맥락을 고르는 일은 지금도 사람이 돕니다

AI 에디터는 환각을 막으려고 맥락에 넣은 파일에만 변경을 적용했다(Cursor Composer)

cursor.com/changelog/0-42-x

공식 변경 기록 화면 캡처 · 2024-10-09

Cursor 0.42 변경 기록. 항목 중 맥락에 있는 파일만 적용해 환각을 막는다는 줄이 있다.

맥락에 있는 파일에만 적용해 없는 코드를 지어내는 환각을 막는다.

맥락에 넣지 않은 파일은 AI가 모른다. 0.42.1에서 이 제한이 완화됐다.

무엇을 맥락에 넣을지 고르는 맥락 관리가 이 시기 사람의 중요한 작업이었다.

→ 그래서 맥락 관리가 사람의 일

자동완성도 채팅도 ‘계속’을 누르는 것은 사람이다

제안을 받아도 적용 · 실행 · 판단 · 오류 전달은 사람이 돕니다. 사람이 멈추면 루프도 멈춥니다. → 3교시

같은 버그도 자동완성과 채팅 모두 사람이 실행해 확인한다

두 방식 모두 실행해서 확인하는 것은 사람입니다. 이 버그를 3교시에 에이전트에게 맡겨 봅니다. → 3교시

오늘 본 것을 묶으면: 제안하는 AI의 구조와 한계

채팅은 답만 주고, 루프는 사람이 돈다

IDE(Integrated Development Environment, 통합 개발 환경)의 채팅은 답을 줍니다. 붙여넣고 실행하고 오류를 되돌려 보내는 일은 사람이 합니다. → 이번 교시

Aider: 터미널에서 저장소를 고치고 커밋한다

aider.chat/docs/repomap.html

공식 문서 화면 캡처 · 저장소 지도(repo map)

Aider 문서의 저장소 지도(repo map). 저장소 전체의 주요 클래스·함수를 요약해 AI에게 보낸다는 설명.

aider.chat/docs/git.html

공식 문서 화면 캡처 · 편집마다 자동 커밋

Aider의 git 연동 문서. AI가 고칠 때마다 설명이 붙은 커밋을 만들고 /undo로 되돌린다.

터미널 에이전트를 주류로 만든 도구가 Claude Code다

anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet

공식 발표 화면 캡처 · 2025-02-24

Claude Code 리서치 프리뷰의 첫 실행 화면. 터미널에서 도는 코딩 에이전트의 시험 공개.

anthropic.com/news/claude-4

공식 발표 화면 캡처 · 2025-05-22 “generally available”

Claude 4 발표 글(2025-05-22). 이때 Claude Code가 정식 출시되었다.

터미널 에이전트는 내 셸 권한으로 움직인다

터미널 에이전트는 내 셸 권한으로 내가 쓰던 git · 빌드 · 테스트 명령을 그대로 씁니다. 같은 권한이 곧 위험이기도 합니다.

터미널이라서 파이프와 CI에도 들어간다

code.claude.com/docs/en/headless

공식 문서 화면 캡처 · 2026-10-29 확인

Claude Code를 사람 없이 한 번 실행(-p)해 스크립트·CI에 넣는 방법. 다른 명령의 출력을 파이프로 받을 수도 있다.

$ git diff main | claude -p \ "오타만 파일:줄로 보고" $ claude -p "테스트 실패 고쳐 줘" \ --allowedTools "Bash,Read,Edit" ✓ 질문 없이 끝까지, 종료 코드 반환 ! 허용 도구를 미리 정해야 멈추지 않음

에이전트 루프: 모으고, 행동하고, 확인한다

code.claude.com/docs/en/how-claude-code-works

공식 문서 화면 캡처 · 2026-10-29 확인

공식 문서의 에이전트 루프 도식. 프롬프트 → 맥락 수집 → 행동 → 결과 확인을 반복하고, 사용자는 끼어들 수 있다.

1. 맥락 수집: 파일과 코드 검색
2. 행동: 편집, 명령 실행
3. 결과 확인: 테스트 출력 읽기

결과가 다음 판단의 입력이 됩니다. 사람은 언제든 끼어들 수 있습니다.

에이전트는 도구 다섯 범주로 행동한다

code.claude.com/docs/en/how-claude-code-works

공식 문서 화면 캡처 · 2026-10-29 확인

내장 도구 표. 파일·검색·실행·웹·코드 인텔리전스 다섯 범주별로 Claude가 할 수 있는 일.

• 파일: 읽기 · 편집 · 생성
• 검색: 패턴 · 정규식
• 실행: 셸 명령, 테스트, git

도구 호출이 없으면 에이전트는 응답하고 멈춥니다.

루프 해부: 도구를 부르는 동안 계속 돈다

멈춤 조건은 “더 부를 도구가 없다”입니다. 계속 여부를 사람이 아닌 모델이 판단합니다.

같은 버그를 맡기면 에이전트가 찾고 고치고 다시 시험한다

도구 호출 기록으로 에이전트를 감사한다

각 메시지·도구 호출·결과는 평문 JSONL(한 줄에 기록 하나)로 ~/.claude/projects/ 아래에 저장됩니다. 4교시 실습에서 확인할 때 쓸 수 있습니다.

같은 시기에 Codex CLI와 Gemini CLI도 나왔다

github.com/openai/codex

저장소 화면 캡처 · 2026-10-29 · 터미널에서 도는 코딩 에이전트

OpenAI Codex CLI(Command-Line Interface, 명령줄 인터페이스) 저장소 첫 화면. 소개문: 터미널에서 도는 가벼운 코딩 에이전트(Apache-2.0).

blog.google/technology/developers/introducing-gemini-cli

공식 블로그 화면 캡처 · 2025-06-25 · 오픈소스(Apache 2.0)

Gemini CLI 발표 글. 제목: ‘오픈소스 AI 에이전트’. 개발자 터미널에서 Gemini를 바로 쓴다.

사용자는 승인 요청의 93%를 그냥 승인한다

anthropic.com/engineering/claude-code-auto-mode

공식 공학 블로그 화면 캡처 · 2026-03-25

Anthropic 자동 모드 글 첫 화면. 매번 승인하다 보면 승인 피로(읽지 않고 누르게 됨)가 생긴다는 설명.

93%

수동 승인 요청 가운데
사용자가 그대로 승인한 비율

“people stop paying close attention to what they’re approving”
(사람들은 무엇을 승인하는지 더 이상 꼼꼼히 보지 않게 된다)

→ 자동 승인은 9교시

승인 피로의 해법: 덜 묻기·미리 허락·격리·대신 판단

같은 질문의 여섯 가지 답: 덜 묻기, 미리 허락하기, 격리하기, 대신 판단하기.

안전한 명령은 미리 허용하고, 위험한 것은 금지해 둔다

프롬프트를 전부 끄면 번거로움은 없지만 보호도 없다

사례 1: 코드 동결 중에 운영 DB가 지워졌다

fortune.com/2025/07/23/ai-coding-tool-replit-wiped-database…

언론 보도 화면 캡처 · 2025-07-23

Fortune 기사 첫 화면. 제목: AI 코딩 도구가 한 회사의 데이터베이스를 지우고 ‘내 쪽의 치명적 실패’라고 사과했다.

• SaaStr 창업자의 테스트 중, DB(Database, 데이터베이스)에서 임원 1,200여 명·회사 1,190여 곳의 기록이 삭제
• ‘코드·작업 동결’ 지시와 사람 승인 규칙을 어김

사례 2: 설치된 AI CLI가 악성코드의 도구가 되었다

wiz.io/blog/s1ngularity-supply-chain-attack

보안 업체 분석 글 화면 캡처

Wiz 보안팀의 분석 글. 제목: 공급망 공격으로 GitHub에 비밀이 유출됐다, 대상은 Nx npm 패키지.

• 악성 Nx 버전이 npm에 게시(2025-08-26)
• 설치된 Claude · Gemini · Q CLI에 권한 우회 플래그를 붙여 파일 탐색을 시킴
• .env · SSH(Secure Shell, 원격 접속 규약) 키 · GitHub 토큰 유출

권한은 deny → ask → allow 순으로 평가하고 첫 일치가 이긴다

규칙은 deny(금지) → ask(확인) → allow(허용) 순으로 평가하고 첫 일치가 결정합니다. 넓은 deny는 좁은 allow로 뚫을 수 없습니다.

샌드박스: 격리 안에서는 묻지 않는다

anthropic.com/engineering/claude-code-sandboxing

공식 공학 블로그 화면 캡처 · 2025-10-20

Anthropic 공학 블로그 ‘권한 프롬프트를 넘어서’. 샌드박스로 Claude Code를 더 안전하고 자율적으로 만든다는 글.

code.claude.com/docs/en/sandboxing

공식 문서 화면 캡처 · 2026-10-29 확인

샌드박스 공식 문서. 운영체제가 셸 명령이 닿는 파일·네트워크 범위를 정하고, 그 안에서는 승인 없이 실행한다.

승인 비용·작은 창·미숙한 모델 때문에 짧은 일만 맡겼다

승인 비용, 작은 창(한 번에 볼 수 있는 분량), 미숙한 모델이 겹쳐 짧은 일만 맡길 수 있었습니다. 긴 일은 딴길로 새고 맥락을 잃었습니다. → 2회차

오늘 본 것을 묶으면: 맡기는 순간 권한이 설계 대상이 된다

하네스도 에이전틱 엔지니어링 프로세스로 만든다: 분석 → 개요·ADR → 승인 → 구현 → 스모크

사람이 할 일은 코드를 읽는 것이 아니라 질문에 답하고, 설계를 승인하고, 스모크 결과를 보는 것입니다. 아래는 강사 방식의 예이니 자기 방식대로 바꿔도 됩니다. ADR(Architecture Decision Record, 아키텍처 결정 기록)은 결정과 이유를 짧게 남긴 문서입니다.

네 번의 실습은 하나의 에이전틱 엔지니어링 프로세스를 따라간다

하네스를 만드는 일 자체가 이 과정의 프로세스를 연습하는 시간입니다. 강사의 방식을 소개할 뿐, 꼭 따라야 하는 규칙은 아닙니다.

“하네스 만들어 줘”라고만 하면, 에이전트가 빈칸을 가정으로 채운다

분석 대화는 1–7단계의 질문을 하나씩 묻고 끝난다

첫 프롬프트: 코드 전에 질문을 하나씩 하라고 못 박는다

> 내가 원하는 기능(예: 메모 앱, PoC)에 쓸 작은 코딩 에이전트 하네스를 만들고 싶다. 어떤 기능과 형태가 좋을지도 같이 물어봐 줘. 아직 코드는 쓰지 마. 분석·시나리오·입출력·개요·가이드라인·ADR 순서로 필요한 질문을 한 번에 하나씩 해 줘. 질문마다 네 추천 답과 이유를 같이 주고, 10개 안에서 끝내. 끝나면 docs/overview.md와 docs/adr/0001-harness-shape.md로 정리하고 결정마다 한 줄 요약을 보여 줘. 내가 “승인”이라고 할 때까지 기다려.

github.com/mattpocock/skills · grill-me

같은 생각을 스킬로 만든 예 · 11교시에서 자세히

grill-me 스킬. 계획을 세우기 전에 에이전트가 사용자에게 질문을 하나씩 집요하게 던지게 하는 스킬.

분석 대화의 결과물은 짧은 개요 하나와 첫 ADR 하나다 (예)

승인 전에 확인할 다섯 가지

승인한 뒤의 프롬프트: 원하는 것, 끝나는 조건, 끝나면 보여 줄 것

코드를 보는 대신, 실제로 시켜 보고 막히는지 확인한다

스모크 기록: 시나리오마다 기대와 실제를 나란히 적는다

화면 캡처나 로그 한 장씩 붙입니다. 못 쟀으면 못 쟀다고 적어 주세요. 숫자를 지어내지 않습니다.

다음 회차까지 해 볼 것, 다음 시간에 나누면 좋은 것

전부 하지 않아도 됩니다. → 2회차: 내 하네스에 딴길 방지 장치 골라 보기

막힐 때: 대부분은 에이전트에게 주는 지시를 고치면 풀린다