내가 AI를 사용하는 방법
나는 업무에 AI를 어떻게 활용하고 있는가?
요즘 AI는 단순한 기술을 넘어 내가 일하는 방식의 한계를 뚫어주는 무기가 됐다. 묻고 답하는 챗봇 수준을 넘어, 복잡한 문제를 함께 풀어나가는 도구로 쓰고 있다. 이런 시대에 나는 AI를 어떻게 쓰고 있을까?
이 시대 필수 요소
AI 시대에 가장 중요한 능력은 문제를 정의하는 능력이라고 생각한다. 단순 코드를 작성하는 것은 그것 자체로 생산성에 있어 병목이 되었으며, 이제는 문제를 정확히 정의하고 이를 설계하고 검증할 수 있는 능력이 핵심이 됐다. 그런 만큼 오히려 CS 기본기가 탄탄해야 하는 시대라고 본다.
사용 환경 및 스택
회사에서는 Windows를, 개인적으로는 macOS를 쓴다. 두 OS를 오가면서도 이질감을 느끼고 싶지 않아 Warp나 Orca 같은 코드 에이전트 에디터도 써봤지만, 마우스에 손이 덜 가는 쪽을 선호하는 나에게는 결국 tmux가 가장 편했다. (튜닝의 끝은 순정인가)
tmux에서는 Infra, Application 같은 대분류를 세션으로 나누고, 세션 안에서는 다시 여러 윈도우로 작업을 쪼개 쓰고 있다. 보통 업무에서는 10개의 세션을 띄워두고, 많으면 4~5개의 세션을 동시에 번갈아가며 사용하는 중이다.
tmux도 Claude로 직접 커스텀할 수 있어서, Claude Code가 지금 작업 중인지, 끝났는지, 확인이 필요한 상태인지를 하단 tmux 상태바에서 바로 볼 수 있게 만들어뒀다.
- 녹색 체크: 작업 완료
- 완료 체크가 있는 윈도우를 확인하면 체크가 사라짐
- 민트색 재생 아이콘: 작업 진행 중
Skill
여러 스킬을 써봤지만, 결국 내 로컬 환경과 사내 인프라 구조를 에이전트가 이해할 수 있게 설명하는 커스텀 스킬과 문서를 적을 때의 규칙에 대한 스킬을 직접 만들어 쓰고 있다. 기본으로 켜두는 건 앤드류 카파시 스킬 하나뿐이다.
Prompt
회사에서 여러 AI 모델을 쓸 수 있다 보니, 요구사항을 정리해 한 모델에 설계를 시키고 그 설계를 다른 모델에 넘겨 보수적이고 비판적으로 검토하게 한다. 어쩌다 보니 나와 AI 둘, 삼자가 설계하는 셈이다.
초반에 이렇게 공을 들이는 이유는 단순하다. 여러 프로젝트를 AI로 진행해보니 설계 방향이 어긋나거나 불명확할 때 시간이 배로 들고 토큰 비용도 크게 불었다. 요구사항이 시시각각 바뀌는 개발자의 일상에 완벽한 설계란 없지만, 최소한의 기회비용으로 작업을 마무리하는 건 중요하다.
요즘 고민인 것
최근 회사에 접근 제어 툴을 세팅했는데, GUI뿐만 아니라 CLI로 SSH 접근이 가능해지면서 AI 에이전트가 서버에 직접 접속할 수 있게 되었다. 직접 써보니 로그 분석으로 에러 원인을 찾거나 PoC 환경을 세팅하는 작업 속도가 정말 압도적으로 빨랐다. 하지만 그만큼 우려도 컸다. 보안 문제부터 잘못된 명령어 실행으로 인한 장애 가능성까지 신경 쓸 게 많았다. 물론 운영 권한은 제한되어 있고 개발 환경 위주로 사용하는 것이긴 하지만, ‘혹시나’ 하는 마음에 도입과 제한 사이에서 고민이 많아진다. 제한을 걸자니 생산성이 떨어지고, 그냥 풀어주자니 보안이 걱정되는 상황인데, 여러 사람과 다양한 의견을 주고 받으며 방법을 모색해보는 것이 좋겠다.