코드를 더 잘 쓰기 위해서가 아니라, 개발 방식을 바꾸기 위해서
이 매거진은 해외법인과 기업 현장에서 실제로 겪은 사례를 바탕으로,
기술보다 ‘일하는 구조’ 관점에서 AI 활용을 정리합니다.
AI 코딩 도구는 이미 많습니다.
그래서 많은 사람들이 이렇게 묻습니다.
“어떤 AI 코딩 도구가 가장 좋습니까?”
하지만 실제로 개발을 하다 보면
문제는 조금 다르게 느껴집니다.
도구의 성능보다
개발 방식이 더 크게 바뀌기 때문입니다.
처음에는 Claude Code를 사용했습니다.
특히 긴 코드 분석과
문맥 이해에서는 꽤 강력했습니다.
프로젝트 구조를 설명하면
코드를 이해하고
개선안을 제안해주기도 했습니다.
그래서 초기 개발 단계에서는
상당히 도움이 됐습니다.
하지만 실제 개발을 진행하면서
한 가지 한계가 보였습니다.
코드를 “이해하는 AI”는 강했지만
코드를 “실제로 만드는 흐름”은 조금 달랐습니다.
개발을 하다 보면
대부분의 시간은 이런 일에 쓰입니다.
파일 생성
구조 수정
간단한 함수 작성
버그 수정
테스트 코드 작성
이런 작업은
문맥 이해보다
빠른 실행이 더 중요합니다.
그래서 Codex를 사용하기 시작했습니다.
Codex를 쓰면서 가장 크게 느낀 차이는
개발 속도가 아니라
개발 리듬이 바뀌었다는 점입니다.
예전에는 이렇게 했습니다.
문제 정리
AI에게 질문
코드 생성
복사
수정
실행
지금은 조금 다릅니다.
문제 설명
코드 생성
바로 실행
수정
이 과정이 훨씬 자연스럽습니다.
개발 흐름이 끊기지 않습니다.
지금 새로운 법인을 준비하면서
작은 서비스들을 빠르게 만들어보고 있습니다.
이 단계에서는
완벽한 아키텍처보다
빠른 실험이 중요합니다.
Codex는 이 부분에서 꽤 강합니다.
간단한 API
데이터 처리 코드
자동화 스크립트
이런 것들을
굉장히 빠르게 만들 수 있습니다.
AI 코딩 도구를 쓰다 보면
한 가지 착각이 생깁니다.
“AI가 개발을 대신할 것이다.”
하지만 실제로는
조금 다르게 작동합니다.
AI는 개발자를 대체하지 않습니다.
대신
개발자의 실험 속도를 높입니다.
아이디어 → 코드 → 테스트
이 사이클이 빨라집니다.
그래서 개발 방식 자체가 바뀝니다.
Claude Code는
코드를 이해하는 데 강합니다.
Codex는
코드를 만드는 흐름에 강합니다.
그래서 지금은
두 도구를 경쟁 관계로 보지 않습니다.
서로 다른 역할입니다.
문서를 이해할 때는 Claude
코드를 빠르게 만들 때는 Codex
이렇게 나누어 쓰고 있습니다.
AI 코딩 도구는
개발자를 대체하지 않습니다.
하지만 개발의 속도와 방식을 바꿉니다.
특히 작은 조직이나
새로운 서비스를 만들 때
AI는 개발 능력을
몇 배 확장시켜 줍니다.
그래서 지금은
개발자를 늘리기보다
먼저 AI를 붙여보는 것이
훨씬 자연스럽습니다.