AI와 함께 개발하기 - 2025년 내 워크플로우
20년 개발자가 코딩을 안 하게 됐다
2025년, 나는 코딩을 거의 안 한다. 정확히 말하면, 직접 타이핑하는 코드가 극적으로 줄었다.
20년 전에는 에디터에 손가락이 붙어 있었다. 매일 수백 줄을 짜고, 디버깅하고, 리팩토링했다. 그게 개발자의 일이라고 생각했다.
지금은 다르다. 나는 무엇을 만들지 결정하고, 어떻게 만들지 설명한다. 실제 코드는 AI가 작성한다.
역할 분담
| 작업 | 담당 |
|---|---|
| 아이디어 | 나 |
| 기획서 작성 | Claude (대화) |
| 코드 구현 | Claude Code |
| 코드 리뷰 | Copilot + 나 |
| 배포/운영 | 나 |
| 문제 해결 | Claude Code + 나 |
아이디어에서 배포까지, 대부분의 "손으로 코드 치는 작업"은 AI가 한다. 나는 방향을 정하고, 검토하고, 결정한다.
사용하는 도구들
Claude (claude.ai)
웹에서 대화하는 Claude. 기획 단계에서 가장 많이 쓴다.
- 아이디어 정리
- 기획서 초안 작성
- 기술 선택 논의
- 문서 작성
기획서를 함께 만들고, 그걸 Claude Code에 넘긴다.
Claude Code (CLI)
터미널에서 동작하는 AI 코딩 에이전트. 실제 코드를 작성하고 수정한다.
claude
> 기획서(proposals/my-project.md)를 읽고 구현해줘
프로젝트 폴더에서 실행하면 코드베이스를 읽고, 파일을 생성/수정한다. 거의 모든 코딩 작업을 여기서 처리한다.
ClaudeQ
직접 만든 자동화 시스템. 지시서 폴더에 작업을 넣어두면 워커가 Claude Code를 호출해서 처리한다. 수동 개입 없이 여러 작업을 순차 실행할 수 있다.
VSCode + Copilot
코드 리뷰할 때 사용한다. 작은 수정이나 타이포 정도는 여기서 직접 고친다.
전형적인 개발 플로우
- 아이디어: 머릿속에서 "이런 거 만들면 재밌겠다" 싶은 게 떠오른다
- 기획: Claude 웹에서 대화하며 기획서를 작성한다. "이런 서비스 만들고 싶은데 어떻게 구성하면 좋을까?"
- 기획서 정리: Claude가 작성한 내용을 proposals/ 폴더에 마크다운으로 저장
- 구현: Claude Code에 기획서를 읽고 구현하라고 지시
- 테스트: 브라우저에서 직접 확인, 안 되면 Claude Code에 수정 지시
- 배포: PM2, Docker, Cloudflare 등으로 배포 (이건 아직 내가 직접)
- 반복: 피드백 받고 개선
실제 예시: Life EXP 8.5시간 런칭
12월 어느 날 아침, "인생 경험치를 측정하는 테스트" 아이디어가 떠올랐다.
- 오전 10시: Claude와 기획 논의 시작
- 오후 12시: 기획서 완성
- 오후 1시: Claude Code에 구현 지시
- 오후 5시: MVP 완성
- 오후 6시 30분: 배포 완료
8.5시간 만에 아이디어에서 런칭까지 갔다. 예전 같았으면 일주일은 걸렸을 일이다.
물론 이후에 LLM 프롬프트 튜닝, UX 개선 등에 더 많은 시간을 썼다. 하지만 "동작하는 서비스"까지의 시간이 극적으로 줄었다.
AI 시대 개발자의 역할
코딩 능력보다 중요해진 것들:
- 무엇을 만들지 결정하는 능력: AI는 지시한 대로 만든다. 무엇을 지시할지가 중요하다.
- 명확하게 설명하는 능력: 모호한 지시는 모호한 결과를 낳는다.
- 결과를 평가하는 능력: AI가 만든 게 맞는지 판단해야 한다.
- 시스템 전체를 보는 눈: 코드 하나하나보다 아키텍처와 흐름이 중요하다.
20년간 쌓은 개발 경험이 쓸모없어진 게 아니다. 오히려 그 경험이 있어야 AI를 제대로 활용할 수 있다.
솔직한 한계점
장밋빛만 있는 건 아니다.
AI가 잘 못하는 것
- 복잡한 상태 관리가 얽힌 버그 수정
- 기존 레거시 코드와의 통합
- 성능 최적화 (특히 DB 쿼리)
- 운영 환경의 미묘한 문제들
내가 여전히 직접 하는 것
- 배포 파이프라인 설정
- 서버 인프라 관리
- 보안 설정
- 결제, 인증 같은 민감한 부분
종종 생기는 문제
- AI가 만든 코드가 미묘하게 틀릴 때가 있다
- 같은 지시를 해도 결과가 다를 때가 있다
- 컨텍스트가 길어지면 앞의 내용을 잊는다
그래도 전체적으로 생산성은 확실히 올랐다. 예전에 일주일 걸리던 게 하루, 하루 걸리던 게 몇 시간으로 줄었다.
결론
AI는 도구다. 좋은 도구를 쓰면 일이 빨라진다.
20년 전에는 좋은 IDE, 프레임워크, 라이브러리가 생산성을 올렸다. 지금은 AI가 그 역할을 한다. 다만 이번 도구는 영향력이 좀 더 크다.
코딩을 안 하게 됐다고 했지만, 정확히 말하면 "코딩의 정의"가 바뀐 것 같다. 타이핑 대신 설명하고, 작성 대신 검토한다. 그것도 코딩이라면 코딩이다.
다음 글에서는 Claude Code를 실제로 어떻게 쓰는지, 어떤 지시가 잘 먹히는지 구체적으로 다뤄보겠다.