대부분의 개발자는 하나의 AI 도구가 모든 것을 처리해주길 기대하며 시작하지만, 규모가 큰 프로젝트를 진행하다 보면 한계에 부딪힙니다. 각 AI를 단 하나의 역할만 수행하는 도구로 다루기 시작하면 전체 프로세스가 훨씬 원활해집니다. 저는 Claude를 좋아하지 않지만, Claude를 Antigravity와 같은 AI와 함께 사용하기 시작하면서 프로젝트가 훨씬 개선되었다는 점은 인정할 수밖에 없습니다.
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코딩 어시스턴트에게 특정 역할 할당하기
AI 모델을 팀처럼 활용하세요
많은 개발자가 단일 AI 도구가 모든 것을 처리해주길 기대하며, 보통 여기서부터 좌절이 시작됩니다. 대신, 서로 다른 AI 모델을 팀의 전문화된 구성원으로 대우해야 합니다. 각 모델은 자신이 실제로 잘하는 분야에 따라 특정 역할을 맡습니다. 저는 어떤 단일 모델도 모든 작업에서 뛰어날 수는 없다는 것을 배웠습니다. 이러한 작업 방식은 실제로 잘 작동하며 쉽게 무너지지 않는 환경을 만들어줍니다. 이것이 바로 Claude와 같은 AI를 ChatGPT와 함께 사용하는 것이 효과적인 이유입니다.
한 AI는 안내받지 못했을 때 서비스 간 의존성 문제로 어려움을 겪을 수 있고, 다른 AI는 빠른 프로토타이핑에 필요한 실행 속도를 갖추지 못했을 수 있습니다. 한 도구는 프로젝트 관리자로, 다른 도구는 리드 개발자로 사용하는 것처럼 특정 역할을 할당하면 서로의 약점을 보완하고 AI를 최대한 활용할 수 있습니다.
Claude는 프로젝트 관리자 및 수석 아키텍트 역할에 탁월합니다. 복잡한 다단계 추론을 처리하는 방법을 알고 있는 듯합니다. 덕분에 수준 높은 논리와 계획 수립에 매우 유용합니다. 프로젝트를 시작할 때 Claude에게 코드를 건드리기 전에 컨텍스트를 파악하고 기존 의존성을 검토하도록 지시할 수 있습니다. Claude는 이를 독립적인 단계로 세분화하고 컨텍스트 브리핑, 작업 목록, 검토 체크포인트가 포함된 계획을 수립합니다.
Claude는 변경 사항이 발생하기 전에 모든 것을 안정적으로 유지하는 단계별 지침을 작성합니다. 그런 작업은 다른 모델로 할 수 있는 것만큼 화려해 보이지 않을지 몰라도, 제가 필요한 작업에는 매우 유용합니다.
Antigravity는 계획 수립에 능숙하지 않으며, Gemini 전체도 마찬가지입니다. 사실 단일 모델에만 의존하는 것은 득보다 실이 많습니다. Antigravity를 사용하면 경험이 없어도 작은 앱을 만들 수는 있지만, 큰 아이디어를 구현할 때는 문제가 생길 것입니다. Claude는 훌륭한 시작점이지만 실행 단계에서는 실패합니다. 워크플로우에서는 신뢰할 수 있는 다른 AI를 사용하는 것이 더 낫다는 것을 알게 되었는데, 제 경우에는 Google의 Antigravity가 그렇습니다.
Antigravity는 자체 모델 실행에 능숙합니다
이 AI는 계획 수립에는 그다지 뛰어나지 않습니다
Antigravity의 가장 큰 강점은 한 번에 코드베이스의 방대한 부분을 볼 수 있다는 점입니다. 다른 AI 어시스턴트처럼 작은 정보 조각으로 작업하는 대신, Antigravity는 Gemini 3.1 Pro 모델의 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 사용하여 전체 저장소를 살펴봅니다.
이를 통해 대규모 다층 빌드 전반에서 논리를 추적하고 대규모 리팩토링 중에도 일관성을 유지할 수 있습니다. 모든 파일, 폴더, 의존성을 동시에 확인하기 때문에 다른 AI 도구들을 곤란하게 만드는 단절되거나 고립된 코드 조각을 생성하지 않고 파일 구조를 체계적으로 유지하는 데 매우 능숙합니다.
저도 사람이기에 앱을 만들면서 수많은 실수를 합니다. Antigravity는 제가 저지른 실수를 수정할 때 가장 선호하는 도구입니다.
하지만 Antigravity는 따라야 할 명확한 계획이 있을 때 가장 잘 작동합니다. 제 나름대로 설명해보려 했지만, 효율적인 계획을 세우는 데 있어서는 Claude를 이길 수 없었습니다.
Claude는 "먼저 생각하고, 아무것도 건드리지 마라"는 모드에서 계획 수립을 담당합니다. 이는 제가 어떤 AI에서든 가장 좋아하는 기능입니다. Claude는 코드베이스를 분석하고 변경이 이루어지기 전에 단계별 청사진을 생성합니다. 저는 AI가 멋대로 행동하여 모든 것을 망치는 상황을 싫어합니다. 큰 목표를 관리 가능한 단계로 나누는 것은 Antigravity에게 완벽한 방식입니다.
모델들을 팀처럼 운영하세요
각 모델이 가장 잘하는 일을 하게 하세요
실제 과정은 생각보다 간단합니다. Claude가 프로젝트 매핑을 마치면, 목표를 독립적인 단계로 세분화한 마크다운 파일 세트를 생성합니다. 각 파일에는 컨텍스트 브리핑, 작업 목록, 그리고 에이전트에게 ‘완료’가 무엇인지 정확히 알려주는 검증 명령이 포함되어 있습니다.
처음 이 파일들을 생성했을 때 그 철저함에 놀랐습니다. 코드를 맡기기에는 불안하다고 생각했던 AI에게서 그런 수준의 세부 사항을 기대하지 않았기 때문입니다. 파일이 준비되면 Antigravity의 워크플로우 디렉토리에 넣습니다. 에이전트 매니저(Agent Manager)는 Claude가 만든 계획을 읽고 각 단계를 별도의 에이전트에게 할당합니다.
Antigravity는 최대 5개의 에이전트를 동시에 실행할 수 있으므로, 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스 작업을 별도의 작업 공간에서 동시에 처리합니다. 각 에이전트가 자체적인 독립 지침 파일에 따라 작업하므로 병렬 스트림이 서로 간섭하지 않습니다.
제가 즐겨 사용하는 방법이자 강력히 추천하는 것은 전체 프로세스를 시작하기 전에 항상 Antigravity로부터 확인을 받는 것입니다. 저는 Antigravity가 무엇을 할 것인지에 대한 상세한 개요를 요청하고, 이를 승인해야만 진행합니다. 때때로 Antigravity가 독자적으로 행동하려 할 때가 있는데, 이 과정이 이를 바로잡아 줍니다. 동일한 문서를 다시 Claude에게 주고 검토를 받으세요.
Claude가 어떤 의견을 제시하거나 무엇을 수정해야 할지 알려주면, 다음 결과물은 완벽할 것입니다. 이 과정을 프로세스 전반에 걸쳐 반복해야 합니다. Antigravity는 스크린샷을 찍어 모든 것이 실제로 작동하는지 알려줄 것입니다.
전체 핸드오프(handoff)를 설정하는 데는 몇 분밖에 걸리지 않지만, 특히 이 방식을 유지한다면 나중에 몇 시간을 절약할 수 있습니다. Claude는 생각하고, Antigravity는 구축하며, 당신은 감독자 역할을 하게 됩니다.
논쟁하는 사람이 아닌 감독자가 되세요
각 도구가 무엇을 해야 하는지 이해하고 나면 설정 자체는 오래 걸리지 않습니다. Claude는 프로젝트를 매핑하고 Antigravity가 실제로 따를 수 있는 단계로 나눕니다. 당신은 무언가가 구축되기 전에 계획을 승인함으로써 내내 감독자의 자리를 지킵니다. 익숙해지는 데는 시간이 조금 걸리지만, 몇 번 실행해 보면 도구와 씨름하는 일은 줄어들고 도구가 알아서 작업을 수행하는 비중이 얼마나 늘어저는지 알게 될 것입니다.
##### Claude
개발사: Anthropic PBC
가격 모델: 무료, 구독 가능
Claude는 Anthropic에서 개발한 고급 인공지능 어시스턴트입니다. 헌법적 AI(Constitutional AI) 원칙을 기반으로 구축되어 복잡한 추론, 정교한 글쓰기, 전문가 수준의 코딩 지원에 탁월합니다.