터미널에서 프로젝트를 읽고 코드를 고치는 Claude Code. 챗봇에게 코드를 물어보는 것과 무엇이 다르고, 사람들은 왜 에이전트 AI에 열광하는 걸까요?
ChatGPT나 Claude 같은 챗봇으로 코딩해 본 사람이라면 익숙한 흐름이 있습니다.
코드를 복사해서 붙여넣고,
“여기 왜 오류 나?”
하고 물어봅니다.
AI가 수정된 코드를 보내주면 다시 에디터로 가져와 붙여넣습니다. 실행해 봤는데 또 오류가 나면 에러 메시지를 복사해서 다시 채팅창에 넣습니다.
“이번에는 이런 오류가 나.”
그러면 AI가 다시 코드를 고쳐줍니다.
꽤 강력합니다. 실제로 이 방식만으로도 작은 웹사이트나 프로그램을 만들 수 있습니다.
그런데 프로젝트가 커지기 시작하면 조금 피곤해집니다.
App.vue 하나만 보여줘서는 해결되지 않는 문제가 생깁니다. 이 함수가 어디서 호출되는지, 환경변수는 어디에 있는지, API 응답은 어떤 형태인지, 다른 파일에서는 같은 데이터를 어떻게 처리하는지까지 AI에게 일일이 설명해야 합니다.
AI는 코드를 잘 쓰는데, 정작 내 프로젝트 안에 들어와 있지는 않습니다.
Claude Code를 처음 실행했을 때 가장 크게 달라지는 지점이 바로 여기입니다.
채팅창 밖으로 나온 AI
Claude Code는 Anthropic의 에이전틱 코딩 도구입니다.
보통 프로젝트 폴더에서 터미널을 열고 실행합니다.
claude
이제 Claude는 내가 복사해서 보내준 코드 조각만 보는 것이 아니라 현재 프로젝트의 파일과 디렉터리를 직접 살펴볼 수 있습니다.
예를 들어 이렇게 말할 수 있습니다.
로그인하고 새로고침하면 세션이 풀리는 문제가 있어.
원인을 찾아서 고쳐줘.
챗봇이라면 먼저 관련 코드를 달라고 할 겁니다.
Claude Code는 프로젝트를 탐색합니다.
로그인 코드를 찾고, 인증 상태를 관리하는 파일을 읽고, API 호출 부분을 살펴보고, 관련 설정을 확인합니다.
그리고 필요한 파일을 수정합니다.
테스트가 있다면 실행해 볼 수도 있습니다. 오류가 나오면 그 결과를 읽고 다시 코드를 찾아갑니다.
Anthropic은 이런 흐름을 read → plan → act → observe로 설명합니다.
읽고, 계획하고, 실행하고, 결과를 본 뒤 다음 행동을 결정하는 것입니다.
그래서 Claude Code를 쓰다 보면 AI와 대화하고 있다는 느낌보다 한 명에게 작업을 맡기고 있다는 느낌이 훨씬 강하게 옵니다.
챗봇에게 코딩을 시킬 때
예전에는 이런 식이었습니다.
나:
이 코드에서 이미지 업로드가 안 돼.
AI:
코드를 보여주세요.
나:
[코드 붙여넣기]
AI:
uploadImage 함수를 이렇게 수정해보세요.
나:
[수정하고 실행]
이번에는 CORS 오류가 나.
AI:
서버의 CORS 설정을 확인해보세요.
나:
서버 코드는 이거야.
[또 붙여넣기]
사람이 프로젝트와 AI 사이에서 계속 정보를 운반합니다.
어떤 파일을 보여줄지 사람이 정하고, AI가 만든 코드를 어디에 적용할지도 사람이 정합니다.
AI에게는 두뇌가 있지만 손과 눈은 거의 없는 상태입니다.
Claude Code에게 코딩을 시킬 때
에이전트에서는 대화가 이렇게 바뀝니다.
나:
이미지 업로드가 안 돼.
원인 찾아서 고쳐줘.
그러면 Claude Code가 프로젝트 내부를 돌아다니기 시작합니다.
관련 컴포넌트 검색
→ 업로드 함수 확인
→ API 엔드포인트 확인
→ 서버 설정 확인
→ 코드 수정
→ 테스트 실행
→ 결과 확인
사람이 중간에서 파일을 복사해 전달하던 과정 상당 부분이 사라집니다.
여기서 챗봇과 에이전트의 차이가 선명해집니다.
챗봇은 답을 줍니다.
에이전트는 일을 진행합니다.
코드를 잘 쓰는 것보다 더 큰 변화
처음에는 Claude Code도 결국 “코드 잘 짜주는 Claude” 정도라고 생각하기 쉽습니다.
직접 써 보면 재미있는 부분은 코드 생성 자체보다 그 주변에서 나타납니다.
예를 들어 프로젝트 전체에서 특정 함수가 사용되는 곳을 찾아 바꿔달라고 할 수 있습니다.
프로젝트 전체에서 axios를 사용하는 부분을 찾아서
fetch 기반 API 클라이언트로 옮겨줘.
버그의 원인을 찾아달라고 할 수도 있습니다.
모바일에서 메뉴를 닫은 뒤 스크롤이 안 되는 문제가 있어.
관련 코드를 찾아서 원인을 확인하고 수정해줘.
기존 구조를 먼저 파악하게 만들 수도 있습니다.
이 프로젝트 구조를 분석해줘.
인증이 어떤 흐름으로 동작하는지 설명해줘.
코드는 아직 수정하지 마.
기능 하나를 통째로 맡길 수도 있습니다.
게시글에 조회수를 추가하고 싶어.
현재 구조를 먼저 확인하고
필요한 백엔드와 프론트엔드를 구현해줘.
이런 요청에서 AI는 한 번의 답변으로 코드를 쏟아내는 대신 필요한 파일을 찾고, 읽고, 수정하고, 결과를 확인하는 과정을 반복합니다.
이 반복 과정이 에이전트 AI를 이해하는 데 가장 재미있는 부분입니다.
이제 프롬프트가 ‘질문’이 아니다
챗봇을 사용할 때 프롬프트는 질문에 가까웠습니다.
Vue에서 clipboard API 사용하는 방법 알려줘.
Claude Code에서는 업무 지시에 가까워집니다.
이 사이트의 URL 복사 버튼이 Safari에서 제대로 작동하지 않아.
현재 구현을 확인하고 수정해줘.
기존 UI는 유지해.
범위도 달라집니다.
이 페이지 만들어줘.
에서 끝나는 것이 아니라,
기존 사이트 디자인을 먼저 파악해.
contents 페이지와 같은 레이아웃을 사용해서
AI 카테고리 목록 페이지를 만들어줘.
기존 컴포넌트를 재사용하고,
모바일 레이아웃도 현재 사이트 방식에 맞춰줘.
완료되면 빌드해서 오류가 없는지도 확인해.
처럼 결과의 조건을 전달하게 됩니다.
프로그래밍 언어로 세세한 구현 방법을 설명하는 횟수는 줄고, 내가 원하는 상태를 설명하는 비중은 커집니다.
AI가 어떻게를 담당하는 범위가 넓어지는 것입니다.
그래서 개발자는 뭘 하나?
흥미롭게도 개발자의 일이 없어지는 느낌보다는 위치가 조금 위로 올라가는 느낌에 가깝습니다.
예전에는 직접 이런 작업을 했습니다.
파일 찾기
→ 코드 읽기
→ 수정
→ 실행
→ 에러 확인
→ 다시 수정
Claude Code를 사용할 때는 이런 흐름이 자주 나타납니다.
문제 정의
→ 작업 지시
→ Claude가 탐색·수정·검증
→ 결과 검토
→ 다음 방향 결정
어떤 기능을 만들 것인지, 지금 수정이 원하는 방향인지, 프로젝트 구조를 어떻게 가져갈 것인지는 여전히 사람이 결정합니다.
2026년 Anthropic이 약 40만 건의 Claude Code 세션을 분석한 연구에서도 비슷한 모습이 나타났습니다. 일반적인 세션에서 사람은 주로 무엇을 할지에 관한 계획 결정을 내렸고, Claude는 어떻게 실행할지에 관한 결정을 더 많이 담당했습니다.
에이전트 코딩을 쓰면서 체감되는 변화와 꽤 닮아 있습니다.
프로젝트를 ‘아는’ AI
Claude Code에는 프로젝트별 지침을 적어놓는 CLAUDE.md도 있습니다.
예를 들어 이런 내용을 넣을 수 있습니다.
# Project rules
- Vue 3 Composition API를 사용한다.
- 기존 디자인 시스템을 우선 사용한다.
- 새로운 npm 패키지는 꼭 필요한 경우에만 추가한다.
- API 관련 코드는 src/api에 둔다.
- 작업 후 npm run build를 실행한다.
매번 채팅을 시작할 때
“우리 프로젝트는 Vue 3고, 이런 스타일을 쓰고, 파일은 여기 두고…”
라고 반복해서 설명하는 일을 줄일 수 있습니다.
팀의 코딩 규칙이나 프로젝트 구조, 자주 사용하는 명령도 Claude가 작업할 때 참고할 수 있습니다.
그래서 시간이 지날수록 AI를 사용하는 감각도 달라집니다.
좋은 답변을 한 번 받아내는 것보다 AI가 일하기 좋은 프로젝트 환경을 만들어 놓는 것이 점점 재미있어집니다.
한 명에서 여러 명으로
에이전트라는 개념은 여기서 더 확장됩니다.
Claude Code는 작업을 subagent에 나눠 맡길 수 있습니다.
예를 들어 하나는 코드베이스를 조사하고, 다른 하나는 테스트를 살펴보고, 또 다른 하나는 특정 구현을 담당하는 식입니다.
MCP나 플러그인을 통해 GitHub, Jira, 데이터베이스 같은 외부 도구와 연결하는 흐름도 있습니다.
그러면 AI가 접근하는 범위가
대화 내용
에서
대화
+ 프로젝트 파일
+ 터미널
+ 테스트
+ Git
+ 개발 도구
+ 외부 서비스
로 넓어집니다.
여기까지 오면 우리가 흔히 생각하던 “AI에게 질문하기”와는 상당히 다른 사용 방식이 됩니다.
왜 다들 에이전트 AI 이야기를 할까?
생성형 AI가 처음 등장했을 때 놀라웠던 것은 무언가를 만들어낸다는 것이었습니다.
문장을 쓰고, 코드를 만들고, 이미지를 생성했습니다.
에이전트 AI에서 새롭게 느껴지는 것은 생성한 다음에도 계속 움직인다는 것입니다.
코드를 작성한 뒤 테스트합니다.
테스트가 실패하면 로그를 읽습니다.
관련 코드를 다시 찾습니다.
수정합니다.
다시 실행합니다.
하나의 요청을 완료하기 위해 여러 행동을 스스로 이어갑니다.
그래서 AI가 발전하면서 바뀌는 것은 답변의 품질만이 아닙니다.
사람과 컴퓨터 사이에서 AI가 차지하는 위치 자체가 달라지고 있습니다.
예전에는 사람이 프로그램을 직접 조작하면서 중간중간 AI에게 물었습니다.
이제는 사람이 목표를 말하고, AI가 프로그램을 조작하는 장면이 생기기 시작했습니다.
Claude Code는 그 변화를 개발자가 가장 쉽게 체험할 수 있는 도구 중 하나입니다.
처음 써보면
이미 챗봇만으로 코딩해본 경험이 있다면 거창한 프로젝트를 시작할 필요도 없습니다.
평소 작업하던 프로젝트에서 Claude Code를 실행하고 이런 요청 하나를 던져보면 됩니다.
이 프로젝트를 먼저 살펴보고
어떤 구조로 되어 있는지 설명해줘.
그다음에는 조금 더 실제적인 일을 줘봅니다.
지금 프로젝트에서 개선할 만한 부분 하나를 찾아서 알려줘.
그리고 직접 일을 맡겨봅니다.
이 버그 원인을 찾아서 수정하고 테스트해줘.
이 세 단계만 경험해도 챗봇과 에이전트의 차이가 꽤 선명하게 느껴집니다.
저에게 Claude Code의 재미는 “AI가 코딩을 정말 잘한다”는 데서 끝나지 않습니다.
내가 코드를 복사해 AI에게 가져가던 시대에서, AI가 직접 코드가 있는 곳으로 들어오기 시작했다는 것.
그 변화가 훨씬 흥미롭습니다.
그리고 아마 사람들이 지금 에이전트 AI에 열광하는 이유도 여기에서 시작합니다.