설날 연휴 AI를 학습하며 든

2026.02.24

설 연휴 AI주를 보내면서 여러 가지를 시도했습니다. 결론부터 말하면, 거의 다 실패했습니다. 하지만 실패로 인해 배운점이 있어 글을 써봅니다.

욕심이 만든 악순환

claude-scouter라는 프로젝트를 만들었습니다. 약 3시간 정도 투자하였고, 처음 목표는 oh my OpenCode를 학습시켜서 나만의 개발 도구를 만드는 것. 거기서 한 발 더 나아가 기존 프로젝트를 자동으로 업그레이드해주는 도구까지 확장.

클로드 스카우터 : https://github.com/jxxh204/claude-scouter

문제는 여기서 시작했습니다. 너무 많은 것을 하려다보니 개발은 했는데 유용한지 판단이 안 되는, 가장 위험한 상태에 빠진 것입니다.

왜 이렇게 됐을까? 되돌아보면, 마음이 급했던 것 같습니다. AI가 만든 것이 내가 만든 것이라는 착각으로 인해 내가 할 수 있다고 생각하게 되는 것이랄까?.. AI가 만든 것을 사실 나는 이해하지 못해서 사용하지도 못하는 데 말입니다.

(숏츠를 자주 봐서 드라마나 영화를 못보는 현상 처럼 AI로 인해 점점 코드 보는 것에 게을러져서 고민입니다.)

결국 처음으로

AI가 있다고 해도 결국 지름길은 없는 것 같습니다. AI는 대신 해주지만 계획과 워크플로우를 짜는 것은 나 자신이므로 개발하며 불편한 부분을 지속적으로 AI로 개선하는 방법 뿐인 것 같습니다.

내가 사용하는 도구의 이해도도 당연히 중요합니다. claude를 사용한다면 hooks, agent, skills, command에 대해 이해하고 있는 상태에서 불편한점들을 계속 탐구해야합니다.

기록

기록이 굉장히 중요한 것 같습니다. 분명히 탐구를 했지만 남는게 별로 없습니다. 공부는 그렇지 않은데 유독 AI관련한 내용은 저에게 남는게 없다고 느껴집니다. 이유를 생각해보면, 1이 불편해서 1을 고쳤더니 2라는 문제가 생겼네? → 실패, 1~5까지 워크플로우를 AI로 만들었는데 속도가 느리네? → 실패. 이러한 작업이 생각보다 빠르게 흘러가고 (하나에 빠르면 10분 늦어도 30분) 검증이 순식간에 일어납니다. 그리고 그 검증은 제가 이해할 새도 없습니다. 결과만 툭. 하고 내놓고 갑니다. 그럼 결과만 배우게 되니 어떤 과정이었는지.. 머리속에 남지 않습니다.(저는 일단 그렇습니다)

생각 정리

그래서 기록을 나의 충실한 비서 Open Claw에게 시켰습니다. 정말 게으른 선택.. 모든걸 discord에 알려야하는 번거로움이 생겼지만 장점은 매일 저에게 회고를 써달라는 알림이 온다는 것입니다.. 안쓰면 알아서 써줍니다.(그래서 안씁니다.)

일단은 이 친구에게 최대한 오늘 이야기를 해주어 회고가 정리되는데 중요한 건 제가 그걸 안본다는 겁니다. 그리고 보아도 "내가 뭘 판단했고, 다음에 뭘 해야 하는지"라는 게 없습니다. 사실 회고를 안한 것이나 마찬가지이죠..(개선감이 생각났습니다. 회고를 돕는 방식으로!) 결국 기록 다음은 내 머리에 남기는 것..사실 바로 떠오르는게 있죠 “애자일” AI는 저를 게으르게 만들어 잊게 만듭니다. 그래서 이렇게 회고를 하네요.

그래도 한 것.

그래도 한게 아예 없진 않아서 나름 다행입니다.

마이그레이션

예전에 만든 포트폴리오 사이트를 Vue에서 React로 마이그레이션하는 데 20분도 안 걸렸습니다.. 거기에 디자인을 개선하고 Notion 블로그까지 연결로 마무리

https://github.com/jxxh204/portfolio

OpenClaw를 이용한 사프

사이드 프로젝트는 OpenClaw에게 개발 권한을 주고 Vercel 자동 배포를 연결해서, git push만 하면 바로 결과물을 확인할 수 있는 원격 개발 체계를 만들었고 생각보다 잘만들어서 신기합니다. 폰으로 명령하고 결과물까지 볼 수 있으니 또 어떤 프로젝트를 할지 고민되네요.

Claude Agent Teams

리더 ↔ 팀원으로 터미널이 분리되어 개발하기 시작합니다. 재밌는 경험이었어요.

리더가 작업을 분배하면 팀 멤버 AI가 각자 병렬로 돌아가는 구조인데, 서로 뭐가 안되면 리더에게 말하고 해결하는 등 신기했습니다. 작은 프로젝트보단 큰 프로젝트가 맞아보였고 각 전문가별로 배치하여 엄격한 코드를 만들 수 있지 않을까? 하는 기대가 생겼습니다.

무서운 점도 하나 있는데.. 한번 시작하면 멈추기가 어렵습니다.(리더를 꺼도 팀원들은 움직이고 있어서..) 그래서 시작 전에 계획을 치밀하게 짜야합니다. 그래서 계획과 검토의 역량이 더더 중요해지겠구나. 라는 생각이들었으나 AI만 쓰면 뇌가 게을러져서 큰일입니다..

Agent Teams를 사용할 경우 tmux라는 터미널 툴을 사용하게 되는데, 병렬 터미널 개발 툴로 사용됩니다. 그래서 Agent Team 기능이 자동으로 여러 터미널 화면을 구성하는 멋진 광경을 볼 수 있어요.

그러나 저는 정작 Agent Teams는 사용하지 않고 tmux를 이용해서 터미널 하나에 클로들르 띄우고 병렬 개발이 필요할때 마다 워크트리와 함께 tmux를 이용하여 터미널 창을 분리하여 개발합니다. 덕분에 맥북 램이 36GB인데 일주일?에 한번씩은 다운됩니다.

얻어낸 원칙

그래서 내가 얻어낸 원칙은.

함부로 도구를 만들려 하지 말 것. 도구를 만드는 것과 도구를 잘 쓰는 것은 전혀 다른 역량이다. "무엇을 만들지"보다 "어떻게 운영할지"가 더 중요하다. 그리고 AI는 생각보다 도구를 못만든다. 이유는 내가 명확한 니즈를 파악하지 못했기 때문.
도구 탐색은 최대 1시간. 그 이상은 확장 욕심이다. AI발전이 너무 빠르기 때문에 도구는 빠르게 사용해보고 인사이트를 얻는 후 더 깊게가지 말자.
1. 중요한 것은 제한된 환경에서 나에게 맞는 워크플로우를 찾는 것인데 다른 곳으로 빠져 시간을 허비하게 된다.
변경은 작게, 판단은 빠르게. 실험 루프를 고정하고, 실패를 기록하고, 기록에서 다음 행동을 뽑아내는 사이클을 돌려야 한다.

AI사용을 실패했다. 하지만 그 실패로 "무엇을 만들지"보다 "어떻게 운영할지"가 더 중요하다는 기준을 얻었다.