AI 개발 워크플로우 최적화

2025년 AI 개발 환경이 급변하면서 개발자들의 워크플로우도 진화하고 있습니다. 실리콘밸리의 베테랑 개발자 Peter Steinberger가 공유한 AI 개발 워크플로우 최적화 방법을 소개합니다. Claude Code, GPT-5, Gemini 등 다양한 AI 도구를 실전에서 어떻게 활용하는지, 그리고 어떻게 개발 생산성을 극대화할 수 있는지 확인해보세요.

🎯 핵심 요약: 심플함이 최고의 생산성

Ghostty + Claude Code + 최소한의 도구 = 최대 생산성

AI 개발 도구가 넘쳐나는 시대, 역설적으로 가장 효율적인 워크플로우는 “덜어내기”입니다. 복잡한 설정과 수많은 플러그인보다는 핵심 도구에 집중하는 “Less is More” 철학이 실제 개발 현장에서 가장 효과적임이 입증되고 있습니다.

🖥️ 최적의 개발 환경 구축하기

하드웨어: 멀티태스킹을 위한 초광각 모니터

AI 에이전트 기반 개발에서는 여러 작업을 동시에 모니터링하는 것이 중요합니다. Dell UltraSharp U4025QW (3840x1620) 모니터를 사용하면 4개의 Claude 인스턴스와 Chrome 브라우저를 동시에 띄워놓고 창 전환 없이 작업할 수 있습니다.

이러한 넓은 화면은 AI 개발 워크플로우에서 필수적입니다. 한 화면에서는 코드를 작성하고, 다른 화면에서는 AI 에이전트가 작업하는 모습을 모니터링하며, 또 다른 화면에서는 문서를 참조할 수 있기 때문입니다.

터미널 선택: 안정성이 생산성을 좌우한다

처음에는 VS Code를 전면 도입했지만, 결국 Ghostty 터미널로 돌아왔습니다.

VS Code 터미널의 문제점:

  • 대량의 텍스트를 붙여넣을 때 빈번한 프리징 발생
  • AI 에이전트가 생성한 긴 코드 블록 처리 시 불안정
  • 개발 흐름이 자주 끊김

Ghostty의 장점:

  • 탁월한 안정성과 빠른 응답 속도
  • 대용량 텍스트 처리에 최적화
  • AI 도구와의 통합이 원활

VS Code는 코드 검색과 참조용으로만 사이드에서 사용하며, 실제 개발 작업은 Ghostty에서 진행합니다. 이러한 역할 분담이 워크플로우 최적화의 핵심입니다.

🤖 AI 도구별 최적 활용법

Claude Code: 메인 개발 파트너

주요 활용 분야:

  • 실시간 코드 작성 및 수정
  • 리팩토링과 코드 정리 작업
  • 복잡한 로직 구현

Claude Code는 AI 개발 워크플로우의 중심축입니다. 가끔 엉망으로 만들기도 하지만, 동시에 그것을 깔끔하게 정리하는 능력도 뛰어나 기술 부채를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

GPT-5: 계획 검토의 최강자

최적 활용 시나리오:

  • 개발 계획 검토 및 피드백
  • 아키텍처 설계 검증
  • 코드 리뷰

GPT-5는 계획 검토에서 Claude나 Gemini보다 우수한 성능을 보입니다. Cursor IDE와 함께 사용하거나 CLI 도구로도 활용 가능합니다.

주의사항:

  • 프롬프팅이 더 구체적이고 정확해야 함
  • 사고 과정을 공유하지 않아 방향 조정이 어려울 수 있음
  • 처리 속도가 상대적으로 느린 편

Gemini: 선택적 활용

초기에는 많이 사용했지만, 편집 도구가 지저분하고 컨텍스트 관리가 어려워 점차 사용 빈도가 줄어들고 있습니다. 특정 상황에서만 선택적으로 활용하는 것이 좋습니다.

📋 효율적인 계획과 컨텍스트 관리 전략

Plan Mode: 작업 크기에 따른 전략

AI 에이전트 기반 개발에서 계획 수립은 매우 중요합니다.

작은 작업 (Small Tasks):

  • 즉시 실행
  • Plan Mode 없이 바로 구현
  • 빠른 이터레이션

큰 작업 (Large Tasks):

  • 상세한 계획을 파일에 작성
  • GPT-5로 계획 검토 및 피드백 받기
  • 단계별 실행 및 모니터링

상태 표시줄 활용

상태 표시줄에 다음 정보를 표시하면 작업 관리가 훨씬 수월합니다:

  • 초기 토픽
  • 세션 ID (Gist)
  • 현재 작업 상태

계정 전환이나 세션 재시작 시 빠르게 컨텍스트를 복원할 수 있습니다.

AI 에이전트 실행 전략

작업의 영향 범위(blast radius)에 따라 적절한 에이전트 수를 결정합니다:

  • 일반 개발 작업: 1-2개의 에이전트로 충분
  • 정리/테스트/UI 작업: 약 4개가 최적
  • 대규모 리팩토링: 필요에 따라 조정

너무 많은 에이전트를 동시에 실행하면 오히려 관리가 어려워집니다.

브랜치 전략: 메인에서 작업하기

모든 작업을 메인(main) 브랜치에서 직접 수행합니다.

Worktree 설정을 시도했지만 오히려 속도만 느려졌습니다. 작업 영역을 신중하게 선택하면 충돌 없이 여러 영역에서 동시 작업이 가능합니다. 이는 AI 에이전트가 코드베이스를 더 잘 이해하고 빠르게 작업할 수 있게 해줍니다.

💪 AI가 도와주기 어려운 영역

인간 개발자의 판단이 필요한 분야

AI 개발 도구가 아무리 발전해도 다음 영역은 여전히 개발자의 깊은 고민이 필요합니다:

핵심 설계 결정:

  • 분산 시스템 아키텍처 설계
  • 올바른 의존성 및 라이브러리 선택
  • 플랫폼 및 프레임워크 결정
  • 확장 가능한 데이터베이스 스키마 설계

이러한 결정은 프로젝트의 장기적 성공을 좌우하므로, AI의 조언을 참고하되 최종 판단은 개발자가 내려야 합니다.

커스텀 인프라 구축의 중요성

개발자와 AI 에이전트 모두를 위한 커스텀 도구를 구축하면 생산성이 크게 향상됩니다:

구축한 도구들:

  • 관리자 페이지 (Admin Pages)
  • 커스텀 CLI 도구
  • 자동화 스크립트
  • 모니터링 대시보드

이러한 작업은 예전 방식으로는 절대 시도하지 않았을 일이지만, AI 도구를 활용하면 빠르게 구축할 수 있으며, 이것이 장기적으로 개발 속도를 크게 향상시킵니다.

🧪 실전 테스팅 전략

컨텍스트 활용 테스트

AI 개발 환경에서 테스트 작성은 기존과 다른 접근이 필요합니다.

테스트 작성 원칙:

  • 큰 변경사항에는 반드시 테스트 작성
  • 자동 생성된 테스트는 완벽하지 않음
  • 같은 컨텍스트 내에서 테스트 작성을 요청하는 것이 핵심

왜 같은 컨텍스트가 중요한가?

AI 모델이 방금 작성한 코드의 컨텍스트를 유지한 채로 테스트를 작성하면, 엣지 케이스나 잠재적 버그를 훨씬 더 잘 발견합니다. 새로운 세션에서 테스트를 작성하면 이러한 이점을 잃게 됩니다.

컨텍스트는 귀중한 자원입니다. 낭비하지 마세요.

✨ Less is More: 최소주의 철학의 실천

MCP 제거: 더 적게, 더 빠르게

마지막 MCP(Model Context Protocol)까지 모두 제거했습니다.

제거한 이유:

  • Claude가 단순히 코드를 읽으면 충분한 상황에서 Playwright를 불필요하게 실행
  • 코드를 직접 읽는 것이 더 빠르고 정확
  • 불필요한 도구가 컨텍스트를 오염시킴
  • 에이전트가 예상치 못한 동작을 할 위험 감소

컨텍스트 윈도우는 제한적입니다. 불필요한 도구로 채우지 말고 실제 작업에 필요한 정보로 채워야 합니다.

CLI 우선 전략

MCP 대신 CLI 도구를 적극 활용합니다.

추천 CLI 도구:

  • vercel - 배포 자동화
  • psql - 데이터베이스 관리
  • gh - GitHub 작업
  • axiom - 로그 분석

CLAUDE.md에 간단히 추가:

로그: axiom 또는 vercel cli 사용
데이터베이스: psql + 환경 변수 로드 예제

이 한 줄이면 AI 에이전트가 자동으로 올바른 도구를 선택합니다.

📊 실제 성과와 다른 도구와의 비교

생산성 향상

이 최적화된 워크플로우로 이전 대비 10배 이상의 작업량을 처리하고 있습니다. 코드 작성, 리팩토링, 테스트, 문서화까지 모든 영역에서 속도가 향상되었습니다.

다른 AI 개발 도구와의 비교

Codex:

  • 검색 기능 부재
  • “구글에서 베스트 프랙티스 찾기”가 컨텍스트 활용보다 효과적인 경우가 많음
  • 제한적인 코드베이스 이해

Cursor + GPT-5:

  • 처리 속도가 매우 느림
  • 사고 과정(thinking)을 공유하지 않아 방향 조정 어려움
  • 우수한 모델이지만 최고의 에이전트는 아님
  • 프롬프팅이 더욱 정확해야 함

백그라운드 에이전트:

  • AI 에이전트가 방향을 벗어날 때 즉시 조정 필요
  • 백그라운드 실행 시 실시간 모니터링 불가
  • 현재로서는 실시간 상호작용이 더 효율적

💡 AI 개발 워크플로우 핵심 교훈 7가지

AI 기반 개발 환경에서 성공하기 위한 핵심 원칙을 정리하면:

  1. 심플함이 최고: 복잡한 설정보다 최소한의 도구로 최대 효율을 추구하세요.

  2. 컨텍스트 관리: 불필요한 도구로 컨텍스트를 오염시키지 마세요. 컨텍스트는 가장 귀중한 자원입니다.

  3. CLI 우선: MCP나 복잡한 플러그인보다 CLI 도구가 더 깔끔하고 효율적입니다.

  4. 실시간 조정: AI 에이전트를 실시간으로 모니터링하고 필요시 즉시 방향을 조정하세요.

  5. 메인 브랜치 작업: 복잡한 브랜치 전략보다 신중한 작업 영역 선택이 더 효과적입니다.

  6. 도구별 역할 분담: Claude는 작성, GPT-5는 검토 등 각 도구의 강점을 활용하세요.

  7. 커스텀 도구 투자: 팀과 AI 에이전트를 위한 커스텀 인프라 구축은 장기적으로 큰 수익을 가져옵니다.

🚀 AI 개발 워크플로우, 지금 바로 시작하세요

AI 개발 도구는 계속 진화하고 있지만, 기본 원칙은 명확합니다. 복잡함을 덜어내고, 핵심에 집중하며, 각 도구의 강점을 이해하고 활용하는 것입니다.

Claude Code, GPT-5, Gemini 등 다양한 AI 도구를 실험하고, 자신의 워크플로우에 맞는 최적의 조합을 찾아보세요. 처음부터 완벽할 필요는 없습니다. 작은 변화부터 시작하여 점진적으로 개선해나가면 됩니다.

중요한 것은 지금 바로 시작하는 것입니다.

🔗 참고 자료

이 글은 Peter Steinberger의 블로그 포스트를 바탕으로 작성되었습니다.

원문: My Current AI Dev Workflow

AI 개발 워크플로우에 대한 더 많은 인사이트를 원하신다면 원문을 참고하세요.

💬 여러분의 AI 개발 워크플로우는?

이 글에서 소개한 워크플로우를 시도해보셨나요? 또는 다른 효과적인 방법을 사용하고 계신가요? 댓글로 여러분의 경험을 공유해주세요!

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본 글은 원저자의 허락 하에 번역 및 요약되었습니다. 2026년 2월 기준 최신 정보입니다.