요즘 AI 이야기를 하다 보면 챗GPT 말고 자꾸 등장하는 이름이 있습니다.
클로드(Claude).
Claude ?
클로드는 미국의 AI 기업 앤트로픽(Anthropic)이 만든 AI예요.
챗GPT를 만든 오픈AI(OpenAI) 출신 연구자들이 세운 회사라서 '형제 회사'로 불리기도 하는데요,
챗GPT와 마찬가지로 대화형 AI 서비스이지만, 긴 글 이해력과 안전성에 대한 접근 방식에서 차별점을 두고 있어요.
그런데 지금 진짜 핫한 건 클로드 자체가 아니라, '클로드 코드(Claude Code)'입니다.
클로드 ≠ 클로드 코드
쉽게 구분하면 이래요. 클로드는 우리가 아는 AI 챗봇이에요.
질문하면 답해주고, 글 써달라고 하면 써주고, 번역해달라고 하면 해주는. 브라우저에서 접속하면 바로 쓸 수 있는 거요.
클로드 코드는 완전히 다른 물건이에요.
채팅창에서 답을 주는 게 아니라, 내 컴퓨터의 파일을 직접 열어서 읽고, 수정하고, 새로 만들고, 테스트까지 돌려봅니다.
답을 "알려주는" AI가 아니라 "같이 일해주는" AI인 거죠.
그래서 지금 이 순간에도, 전 세계 개발자들이 코드를 올리는 깃허브(GitHub)에서 공개 코드의 4%를 클로드 코드가 작성하고 있어요.
연말이면 20%를 넘을 거라는 전망도 나옵니다.
다른 AI 코딩 도구와 뭐가 다른데?
AI 코딩 도구가 클로드 코드만 있는 건 아니예요.
깃허브 코파일럿(GitHub Copilot), 커서(Cursor) 같은 도구들도 유명하죠.
코파일럿은 코드를 쓰는 중간에 다음 줄을 자동으로 제안해주는 도구예요. 타자 치다가 탭 누르면 완성되는 느낌.
커서는 편집기 안에서 AI와 대화하면서 코드를 고칠 수 있어요.
클로드 코드는 이 둘과 결이 달라요.
파일 하나를 고치는 게 아니라, 프로젝트 전체를 이해하고 여러 파일을 동시에 수정해요.
테스트를 돌리고, 실패하면 스스로 고치고, 다시 돌리는 걸 사람 개입 없이 반복합니다.
그래서 실제로 많은 개발자들이 간단한 건 코파일럿이나 커서로, 무거운 작업은 클로드 코드로 쓰고 있어요.
게다가 터미널, 편집기, 웹 브라우저, 모바일, 데스크톱 앱 등 어디서든 쓸 수 있어서 접근성도 높고,
폰에서 시작한 작업을 PC로 이어받는 것도 가능합니다.
왜 지금 이렇게 핫한 거야?
숫자로 보면 확실해요.
출시 6개월 만에 연 매출 1.4조 원을 돌파했습니다. 챗GPT도 이 속도는 못 냈어요.
앤트로픽 전체 매출의 절반 이상이 클로드 코드에서 나오고, 기업 구독은 올해 초 대비 4배 증가했습니다.
블룸버그(Bloomberg)에서 "2026년의 생산성 패닉"이라는 기사를 쓸 정도로, 업계에 던진 충격이 상당하고요.
그래서 오늘은, 클로드 코드를 둘러싼 트렌드와 주목할 만한 기능 5가지를 정리해 봤습니다.
1. 바이브 코딩이 뭔데 이렇게 난리야?
2025년 2월, 오픈AI 공동창업자 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 트위터에 이런 글을 올렸어요.
"나는 이걸 '바이브 코딩'이라고 부른다. 분위기에 완전히 몸을 맡기고, 코드가 존재한다는 사실 자체를 잊는 것."
바이브 코딩이란, 코드를 직접 한 줄 한 줄 쓰는 게 아니라, 내가 원하는 걸 말로 설명하면 AI가 코드를 만들어주는 방식이에요.
프로그래밍 언어를 몰라도, "로그인 페이지 만들어줘"라고 하면 AI가 알아서 만들어주는 거죠.
이 개념은 순식간에 퍼졌어요. 2025년 콜린스(Collins) 사전 '올해의 단어'로 선정될 정도였으니까요.
그런데 재미있는 건, 이 용어를 만든 카파시 본인이 1년 만에 이렇게 말했다는 거예요.
"바이브 코딩은 이미 옛말이다."
그가 대신 꺼낸 새로운 용어가 에이전틱 엔지니어링.
이제는 AI한테 "이거 만들어줘"라고 시키는 수준을 넘어서, 여러 AI 에이전트를 지휘하면서 일하는 시대가 됐다는 의미예요.
카파시는 "수동으로 코드를 쓰는 능력이 퇴화하고 있다"고까지 고백했고,
버셀(Vercel)의 CTO는 "나의 새로운 주요 업무는 AI가 뭘 잘못했는지 알려주는 것"이라고 했어요.
바이브 코딩이라는 단어가 등장한 지 겨우 1년. 그 사이에 세상이 이만큼 바뀌었습니다.
2. 이것만은 주의하세요 — 만든 회사가 직접 인정한 실패 패턴
흥미로운 건 앤트로픽이 공식 문서에서 직접 "이렇게 쓰면 망합니다"를 정리해뒀다는 거예요.
대표적인 것 몇 가지를 소개하면요.
키친 싱크 세션 하나의 대화에서 이것저것 다 시키는 거예요.
"로그인 만들어줘, 아 그리고 디자인도 바꿔주고, 데이터베이스도 수정해줘."
이러면 AI의 맥락이 꼬이면서 결과물 품질이 뚝 떨어집니다. 한 번에 하나씩, 명확하게 시키는 게 핵심이에요.
끝없는 수정 루프
AI가 만든 결과가 좀 틀렸을 때, 같은 대화 안에서 "아니 그거 말고", "다시 해봐"를 반복하는 거예요.
이러면 대화 자체가 오답으로 오염돼서 점점 더 이상한 방향으로 갑니다. 차라리 새 대화를 시작하는 게 낫다고 해요.
검증 없는 신뢰 AI가 만든 결과물이 그럴듯해 보인다고 그대로 쓰는 것.
겉으로는 멀쩡한데 예외 상황에서 터지는 경우가 많다고 합니다. "AI가 만들었으니 맞겠지"가 가장 위험한 생각이라는 거죠.
바이브 코딩의 창시자 카파시조차, 바이브 코딩으로 만든 프로젝트를 결국 직접 손으로 다시 만들었다는 일화도 있어요.
만능은 아니라는 것, 이걸 알고 쓰는 것과 모르고 쓰는 건 결과가 완전히 다릅니다.
3. AI한테 역으로 질문당해 보세요 — 인터뷰 모드
보통 AI를 쓸 때 우리가 질문하고, AI가 답하잖아요. 그런데 클로드 코드에는 이 관계를 뒤집는 사용법이 있어요.
"나한테 인터뷰해봐."
이렇게 시키면, 클로드가 역으로 질문을 던지기 시작합니다.
"이 서비스의 주요 사용자는 누구인가요?" "예외 상황은 어떻게 처리하고 싶으세요?"
"우선순위가 높은 기능은 뭔가요?"
"이 부분에서 트레이드오프가 생기는데, 어떤 쪽을 선택하시겠어요?"
이건 클로드 코드 공식 권장 사용법 중 하나인데요, 큰 프로젝트를 시작하기 전에 이렇게 하면 내가 놓치고 있던 것들이 드러나요.
혼자 머릿속으로만 돌리던 생각을 AI가 체계적으로 정리해주는 느낌이랄까요.
꼭 코딩이 아니어도 좋아요. 기획서를 쓰기 전에, 보고서를 시작하기 전에, 프로젝트를 설계하기 전에.
"내가 뭘 빠뜨리고 있는지" 검증받는 용도로 누구나 바로 써볼 수 있는 팁입니다.
4. MCP — AI가 내가 쓰는 도구들을 직접 만진다.
클로드 코드가 단순히 코드만 짜는 도구였다면 이만큼 화제가 되진 않았을 거예요.
진짜 강력한 건 MCP라는 기능이에요. (Model Context Protocol의 약자)
쉽게 말하면, 클로드 코드를 우리가 매일 쓰는 도구들과 연결해주는 통로입니다.
예를 들면 이런 거예요.
'슬랙'에서 팀원들이 나눈 대화를 읽고 → '노션'에 회의록으로 정리하고 → '지라'에 할 일 목록을 만드는 걸, AI가 알아서 처리하는 것.
'피그마' 디자인 파일을 읽어서 코드로 구현하거나, 데이터베이스에 직접 접속해서 필요한 정보를 가져오는 것도 가능해요.
핵심은 AI가 하나의 앱 안에 갇혀 있지 않다는 거예요.
우리가 일할 때 슬랙, 노션, 피그마, 지라, 구글 드라이브 등을 왔다 갔다 하면서 복붙하잖아요.
MCP는 이 도구들 사이의 벽을 AI가 넘나들 수 있게 해줍니다.
앤트로픽이 이 프로토콜을 오픈소스로 공개했기 때문에, 연결 가능한 도구는 계속 늘어나고 있어요.
5. 에이전트 팀스(Agent Teams) — AI끼리 팀플한다.
마지막은 조금 미래 이야기입니다. 근데 이미 시작된 미래예요.
지금까지의 AI는 "나 하나 + AI 하나"의 1:1 구조였어요.
그런데 클로드 코드의 최신 기능인 에이전트 팀스는, 여러 AI가 팀을 짜서 동시에 일합니다.
구조는 이래요.
리드 에이전트가 전체 업무를 파악하고, 작업을 쪼개서 서브 에이전트들에게 분배해요.
서브 에이전트들은 각자 맡은 파트를 동시에 처리하고, 결과를 다시 리드에게 보고합니다.
마치 팀장이 업무를 나눠주고 팀원들이 각자 작업한 뒤 취합하는 것과 똑같은 구조예요. 다만 팀원이 사람이 아니라 AI라는 것.
아까 1번에서 소개한 카파시의 "에이전틱 엔지니어링"이 바로 이걸 말하는 거예요.
코드를 쓰는 시대에서, AI 에이전트를 지휘하는 시대로. 에이전트 팀스는 그 방향의 첫 번째 모습입니다.
현재는 리서치 프리뷰 상태지만, 이 기능이 안정화되면 한 사람이 할 수 있는 일의 범위가 완전히 달라질 거예요.
마치며,
지난 AI 활용 글에서 "이 글도 며칠이 지나면 구닥다리 AI 활용법이 될 수도 있겠지만"이라고 썼었는데,
진짜 그렇게 됐네요.
바이브 코딩이라는 단어가 생긴 지 1년 만에 벌써 "옛말"이 됐으니까요. 이 글도 분명 금방 옛날 이야기가 될 거예요. 🥹
그래도 괜찮습니다. 변화를 기록하는 것 자체가 의미 있으니 . .
지금은 저도 요즘 다른 도구들 대신, 클로드 코드를 열심히 사용해 보고 있는데요.
사람들이 왜 클로드 코드에 열광하는지 알 것 같고, 처음으로 AI에 대한 놀라움과 두려움을 갖게 만든 도구입니다.
기회가 된다면 다음 플로그에서는 직접 써본 후기로 찾아와볼게요.
혹시 클로드에 대해 모르고 계셨다면 제 글이 도움이 되셨길 바랍니다. 감사합니다. 🙏
요즘 AI 이야기를 하다 보면 챗GPT 말고 자꾸 등장하는 이름이 있습니다. 클로드(Claude).
Claude ?
클로드는 미국의 AI 기업 앤트로픽(Anthropic)이 만든 AI예요.
챗GPT를 만든 오픈AI(OpenAI) 출신 연구자들이 세운 회사라서 '형제 회사'로 불리기도 하는데요,
챗GPT와 마찬가지로 대화형 AI 서비스이지만, 긴 글 이해력과 안전성에 대한 접근 방식에서 차별점을 두고 있어요.
그런데 지금 진짜 핫한 건 클로드 자체가 아니라, '클로드 코드(Claude Code)'입니다.
클로드 ≠ 클로드 코드
쉽게 구분하면 이래요. 클로드는 우리가 아는 AI 챗봇이에요.
질문하면 답해주고, 글 써달라고 하면 써주고, 번역해달라고 하면 해주는. 브라우저에서 접속하면 바로 쓸 수 있는 거요.
클로드 코드는 완전히 다른 물건이에요.
채팅창에서 답을 주는 게 아니라, 내 컴퓨터의 파일을 직접 열어서 읽고, 수정하고, 새로 만들고, 테스트까지 돌려봅니다.
답을 "알려주는" AI가 아니라 "같이 일해주는" AI인 거죠.
그래서 지금 이 순간에도, 전 세계 개발자들이 코드를 올리는 깃허브(GitHub)에서 공개 코드의 4%를 클로드 코드가 작성하고 있어요.
연말이면 20%를 넘을 거라는 전망도 나옵니다.
다른 AI 코딩 도구와 뭐가 다른데?
AI 코딩 도구가 클로드 코드만 있는 건 아니예요.
깃허브 코파일럿(GitHub Copilot), 커서(Cursor) 같은 도구들도 유명하죠.
코파일럿은 코드를 쓰는 중간에 다음 줄을 자동으로 제안해주는 도구예요. 타자 치다가 탭 누르면 완성되는 느낌.
커서는 편집기 안에서 AI와 대화하면서 코드를 고칠 수 있어요.
클로드 코드는 이 둘과 결이 달라요.
파일 하나를 고치는 게 아니라, 프로젝트 전체를 이해하고 여러 파일을 동시에 수정해요.
테스트를 돌리고, 실패하면 스스로 고치고, 다시 돌리는 걸 사람 개입 없이 반복합니다.
그래서 실제로 많은 개발자들이 간단한 건 코파일럿이나 커서로, 무거운 작업은 클로드 코드로 쓰고 있어요.
게다가 터미널, 편집기, 웹 브라우저, 모바일, 데스크톱 앱 등 어디서든 쓸 수 있어서 접근성도 높고,
폰에서 시작한 작업을 PC로 이어받는 것도 가능합니다.
왜 지금 이렇게 핫한 거야?
숫자로 보면 확실해요. 출시 6개월 만에 연 매출 1.4조 원을 돌파했습니다. 챗GPT도 이 속도는 못 냈어요.
앤트로픽 전체 매출의 절반 이상이 클로드 코드에서 나오고, 기업 구독은 올해 초 대비 4배 증가했습니다.
블룸버그(Bloomberg)에서 "2026년의 생산성 패닉"이라는 기사를 쓸 정도로, 업계에 던진 충격이 상당하고요.
그래서 오늘은, 클로드 코드를 둘러싼 트렌드와 주목할 만한 기능 5가지를 정리해 봤습니다.
1. 바이브 코딩이 뭔데 이렇게 난리야?
2025년 2월, 오픈AI 공동창업자 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)가 트위터에 이런 글을 올렸어요.
바이브 코딩이란, 코드를 직접 한 줄 한 줄 쓰는 게 아니라, 내가 원하는 걸 말로 설명하면 AI가 코드를 만들어주는 방식이에요.
프로그래밍 언어를 몰라도, "로그인 페이지 만들어줘"라고 하면 AI가 알아서 만들어주는 거죠.
이 개념은 순식간에 퍼졌어요. 2025년 콜린스(Collins) 사전 '올해의 단어'로 선정될 정도였으니까요.
그런데 재미있는 건, 이 용어를 만든 카파시 본인이 1년 만에 이렇게 말했다는 거예요.
그가 대신 꺼낸 새로운 용어가 에이전틱 엔지니어링.
이제는 AI한테 "이거 만들어줘"라고 시키는 수준을 넘어서, 여러 AI 에이전트를 지휘하면서 일하는 시대가 됐다는 의미예요.
카파시는 "수동으로 코드를 쓰는 능력이 퇴화하고 있다"고까지 고백했고,
버셀(Vercel)의 CTO는 "나의 새로운 주요 업무는 AI가 뭘 잘못했는지 알려주는 것"이라고 했어요.
바이브 코딩이라는 단어가 등장한 지 겨우 1년. 그 사이에 세상이 이만큼 바뀌었습니다.
2. 이것만은 주의하세요 — 만든 회사가 직접 인정한 실패 패턴
흥미로운 건 앤트로픽이 공식 문서에서 직접 "이렇게 쓰면 망합니다"를 정리해뒀다는 거예요.
대표적인 것 몇 가지를 소개하면요.
키친 싱크 세션 하나의 대화에서 이것저것 다 시키는 거예요.
"로그인 만들어줘, 아 그리고 디자인도 바꿔주고, 데이터베이스도 수정해줘."
이러면 AI의 맥락이 꼬이면서 결과물 품질이 뚝 떨어집니다. 한 번에 하나씩, 명확하게 시키는 게 핵심이에요.
끝없는 수정 루프 AI가 만든 결과가 좀 틀렸을 때, 같은 대화 안에서 "아니 그거 말고", "다시 해봐"를 반복하는 거예요.
이러면 대화 자체가 오답으로 오염돼서 점점 더 이상한 방향으로 갑니다. 차라리 새 대화를 시작하는 게 낫다고 해요.
검증 없는 신뢰 AI가 만든 결과물이 그럴듯해 보인다고 그대로 쓰는 것.
겉으로는 멀쩡한데 예외 상황에서 터지는 경우가 많다고 합니다. "AI가 만들었으니 맞겠지"가 가장 위험한 생각이라는 거죠.
바이브 코딩의 창시자 카파시조차, 바이브 코딩으로 만든 프로젝트를 결국 직접 손으로 다시 만들었다는 일화도 있어요.
만능은 아니라는 것, 이걸 알고 쓰는 것과 모르고 쓰는 건 결과가 완전히 다릅니다.
3. AI한테 역으로 질문당해 보세요 — 인터뷰 모드
보통 AI를 쓸 때 우리가 질문하고, AI가 답하잖아요. 그런데 클로드 코드에는 이 관계를 뒤집는 사용법이 있어요.
이렇게 시키면, 클로드가 역으로 질문을 던지기 시작합니다.
이건 클로드 코드 공식 권장 사용법 중 하나인데요, 큰 프로젝트를 시작하기 전에 이렇게 하면 내가 놓치고 있던 것들이 드러나요.
혼자 머릿속으로만 돌리던 생각을 AI가 체계적으로 정리해주는 느낌이랄까요.
꼭 코딩이 아니어도 좋아요. 기획서를 쓰기 전에, 보고서를 시작하기 전에, 프로젝트를 설계하기 전에.
"내가 뭘 빠뜨리고 있는지" 검증받는 용도로 누구나 바로 써볼 수 있는 팁입니다.
4. MCP — AI가 내가 쓰는 도구들을 직접 만진다.
클로드 코드가 단순히 코드만 짜는 도구였다면 이만큼 화제가 되진 않았을 거예요.
진짜 강력한 건 MCP라는 기능이에요. (Model Context Protocol의 약자)
쉽게 말하면, 클로드 코드를 우리가 매일 쓰는 도구들과 연결해주는 통로입니다.
예를 들면 이런 거예요.
'슬랙'에서 팀원들이 나눈 대화를 읽고 → '노션'에 회의록으로 정리하고 → '지라'에 할 일 목록을 만드는 걸, AI가 알아서 처리하는 것.
'피그마' 디자인 파일을 읽어서 코드로 구현하거나, 데이터베이스에 직접 접속해서 필요한 정보를 가져오는 것도 가능해요.
핵심은 AI가 하나의 앱 안에 갇혀 있지 않다는 거예요.
우리가 일할 때 슬랙, 노션, 피그마, 지라, 구글 드라이브 등을 왔다 갔다 하면서 복붙하잖아요.
MCP는 이 도구들 사이의 벽을 AI가 넘나들 수 있게 해줍니다.
앤트로픽이 이 프로토콜을 오픈소스로 공개했기 때문에, 연결 가능한 도구는 계속 늘어나고 있어요.
5. 에이전트 팀스(Agent Teams) — AI끼리 팀플한다.
마지막은 조금 미래 이야기입니다. 근데 이미 시작된 미래예요.
지금까지의 AI는 "나 하나 + AI 하나"의 1:1 구조였어요.
그런데 클로드 코드의 최신 기능인 에이전트 팀스는, 여러 AI가 팀을 짜서 동시에 일합니다.
구조는 이래요.
리드 에이전트가 전체 업무를 파악하고, 작업을 쪼개서 서브 에이전트들에게 분배해요.
서브 에이전트들은 각자 맡은 파트를 동시에 처리하고, 결과를 다시 리드에게 보고합니다.
마치 팀장이 업무를 나눠주고 팀원들이 각자 작업한 뒤 취합하는 것과 똑같은 구조예요. 다만 팀원이 사람이 아니라 AI라는 것.
아까 1번에서 소개한 카파시의 "에이전틱 엔지니어링"이 바로 이걸 말하는 거예요.
코드를 쓰는 시대에서, AI 에이전트를 지휘하는 시대로. 에이전트 팀스는 그 방향의 첫 번째 모습입니다.
현재는 리서치 프리뷰 상태지만, 이 기능이 안정화되면 한 사람이 할 수 있는 일의 범위가 완전히 달라질 거예요.
마치며,
지난 AI 활용 글에서 "이 글도 며칠이 지나면 구닥다리 AI 활용법이 될 수도 있겠지만"이라고 썼었는데, 진짜 그렇게 됐네요.
바이브 코딩이라는 단어가 생긴 지 1년 만에 벌써 "옛말"이 됐으니까요. 이 글도 분명 금방 옛날 이야기가 될 거예요. 🥹
그래도 괜찮습니다. 변화를 기록하는 것 자체가 의미 있으니 . .
지금은 저도 요즘 다른 도구들 대신, 클로드 코드를 열심히 사용해 보고 있는데요.
사람들이 왜 클로드 코드에 열광하는지 알 것 같고, 처음으로 AI에 대한 놀라움과 두려움을 갖게 만든 도구입니다.
기회가 된다면 다음 플로그에서는 직접 써본 후기로 찾아와볼게요.
혹시 클로드에 대해 모르고 계셨다면 제 글이 도움이 되셨길 바랍니다. 감사합니다. 🙏