AI는 코드를 작성할 수 있다. 하지만 ‘시도해 보는 것’은 여전히 무섭다.
Source: Dev.to
소개
최근 개인 프로젝트를 진행하면서 한 가지를 깨달았습니다. 시도하고 싶은 아이디어가 많고, 생성 AI 덕분에 이전보다 코드를 훨씬 빠르게 작성할 수 있게 되었습니다. 하지만 전체적인 개발 속도는 기대만큼 향상되지 않았습니다. 이 불일치가 DevLoop Runner를 만들게 된 계기가 되었습니다.
현재 AI‑지원 개발 경험
Claude Code와 Cursor 같은 도구는 훌륭한 경험을 제공합니다:
- 대화를 통해 개발할 수 있습니다.
- 사고를 도와줍니다.
- 구현 품질이 높습니다.
하지만 개인 개발을 계속 진행하면서 한계에 부딪혔습니다. 일반적인 워크플로는 다음과 같습니다:
- 하나의 명령을 전달합니다.
- 응답을 기다립니다.
- 출력을 검토합니다.
- 다음 명령으로 넘어갑니다.
대기 시간이 작은 조각들로 누적되고, 그 사이에 다른 일을 하기가 의외로 어렵습니다. 그 결과:
- 작업이 순차적으로만 진행됩니다.
- 여전히 화면에 붙어 있는 시간이 동일합니다.
AI가 타자를 치는 사람을 대체했을 뿐, 전체 개발 워크플로는 변하지 않은 느낌입니다.
개인 개발의 심리적 비용
개인 프로젝트를 할 때 우리는 결과가 보장되지 않을까 하는 이유로 개발에 시간을 투자하는 것을 주저합니다:
- “이 프로토타입을 만들고 싶지만, 잘 될지 모르겠어.”
- “실패하면 시간 낭비한 느낌이 들 거야.”
이러한 고민은 실제로 시도하고 싶은 아이디어를 무의식적으로 포기하게 만들고, 결과는:
- 안전한 구현만 선택하게 됩니다.
- “실험”과 “모험”이 사라집니다.
이는 기술적인 문제가 아니라 심리적 비용 문제입니다.
병렬 실행 아이디어
인간은 생각하고, AI는 뒤에서 병렬로 실행될 수 있습니다. 만약 우리가 다음을 할 수 있다면 어떨까요:
- 이슈 A, B, C, D를 동시에 실행한다.
- 잠시 두고, 나중에 모든 PR을 한 번에 검토한다.
그 후:
- 괜찮으면 머지한다.
- 수정이 필요하면 다시 작업한다.
- 안 되면 그냥 닫는다.
실험이 실패해도 후회가 없습니다. 이 접근법은 “작은 실험”과 “놀이 같은 구현”을 더 자유롭게 포함할 수 있게 합니다.
DevLoop Runner 개요
AI가 자율적으로 개발을 진행하는 도구도 있지만, 저는 조금 다른 것을 원했습니다. DevLoop Runner는 다음과 같이 동작합니다:
- GitHub 이슈에서 시작합니다.
- AI가 요구사항, 설계, 구현, 테스트를 모두 처리합니다.
- 결과는 Pull Request 형태로 전달됩니다.
주요 기능
- 검토 시점을 선택합니다. 구현 전에 설계 단계에서 검토하거나 최종 PR을 기다릴 수 있습니다.
- 병렬 실행을 위임합니다. 인간은 검토와 의사결정에 집중하고, AI는 무거운 작업을 수행합니다.
가장 큰 가치는 순수한 속도가 아니라, 새로운 시도를 덜 두렵게 만든다는 점입니다. 프로토타입을 위한 이슈를 작성하고 AI가 자동으로 구현하게 하면, 맞지 않을 경우 그냥 닫으면 됩니다. 실패할 수도 있는 구현에 시간과 정신 에너지를 걸 필요가 없어집니다. 이러한 심리적 안전성은 개인 개발 방식을 크게 바꿀 수 있습니다.
누가 혜택을 받을 수 있을까
- AI 코딩 도구를 사용하고 있지만 기대만큼 빠르지 않다고 느낀다면.
- 이슈가 계속 쌓이고 모든 작업을 스스로 해야 한다면.
- 시도하고 싶은 아이디어가 있지만 한 발을 내딛기 어려운 경우.
이 중 하나라도 해당된다면 “병렬로 시도해 보기”라는 개념을 최소 한 번은 경험해 볼 가치가 있습니다.
시작하기
DevLoop Runner는 아직 진화 중이며 초기 설정(예: GitHub 토큰)이 필요합니다. 방향성이 흥미롭다면 이슈를 만들고 AI에게 나머지를 맡겨 보세요.
AI가 코드를 작성할 수 있게 된 지금, 다음에 바뀌어야 할 것은 개발 속도가 아니라 개발 용기일지도 모릅니다.
인간은 생각하고, AI는 병렬로 실행합니다. 실패해도 괜찮습니다. 저는 점차 이 스타일의 개발을 실험하고 있습니다.
DevLoop Runner: https://devloop-runner.app/