AX 클로드코드 9개월, 코덱스와 나눠 쓰니 일하는 방식이 어떻게 달라졌을까요? 2026 회고
퀀텀점프클럽 정상록9분 읽기2 viewsAX 클로드코드 9개월, 코덱스와 나눠 쓰니 일하는 방식이 어떻게 달라졌을까요? 2026 회고
저는 9개월 동안 AX 클로드코드와 코덱스 조합으로 사내외 AI 전환을 해 왔습니다. 모델 조합부터 영상, 개발, 인프라, 한계까지 실측 수치로 정리했어요.
AX 9개월 회고 커버
AX 클로드코드: 클로드코드로 설계하고 코덱스로 검증하는 방식으로, 사내외 AI 전환(AX)을 소수 인원이 운영하는 방법이에요. 아래는 9개월 실측 기록입니다.
이 글의 결론은 단순합니다. 클로드코드와 코덱스를 역할로 나눠 쓰고, 만든 결과를 따로 검증하는 구조만 잡아도 소수 인원으로 꽤 큰 일을 돌릴 수 있었어요. 다만 계정 한도와 전기라는 현실적인 벽도 함께 만났습니다.
"우리 같은 규모에서도 AI로 일하는 방식이 정말 바뀌나요?" 이런 질문을 많이 받습니다. 저도 처음엔 같은 의심을 했어요. 최근에는 2,000만 원짜리 맥스튜디오가 새로 도착해서 컴퓨팅 여유가 생겼고, 이 시점에 지난 9개월을 한 번 정리해 두고 싶었습니다.
아래 순서로 말씀드릴게요. 모델 조합, 실행 환경, 영상 제작, 서비스 개발, 조직의 변화, 한 사람이 성과를 내는 조건, 운영의 한계 순입니다.
목차
- 클로드코드와 코덱스는 어떻게 나눠 쓰면 좋을까요?
- CLI 작업 환경은 무엇이 가장 가벼웠나요?
- 영상 제작은 어디까지 클로드가 하나요?
- 서비스 개발 프로세스는 어떻게 단순해졌나요?
- 작은 조직이 큰 조직보다 빠를 수 있을까요?
- 한 사람이 큰 성과를 내려면 무엇이 필요할까요?
- 모델과 사회는 앞으로 어떻게 될까요? 제 의견입니다
- 이 방식의 진짜 부담은 무엇인가요?
- 마무리
- 자주 묻는 질문
클로드코드와 코덱스는 어떻게 나눠 쓰면 좋을까요?
CLI(명령어 창에서 쓰는 AI 도구) 환경에서는 클로드코드와 코덱스 조합이 가장 깔끔했어요. 제가 쓰는 표현으로는 "큰 그림은 클로드가 그리고, 실행은 아스트라가 맡는다"입니다.
다만 실제 운영은 이 말보다 조금 더 엄격해요. 클로드가 만든 결과를 아스트라가 따로 검증하고, 통과해야 머지됩니다. 만든 쪽과 검사하는 쪽을 분리해 둔 거죠. 사람도 자기가 쓴 글은 오타를 못 찾으니까요.
모델은 Opus 5.5 medium과 GPT6 ASTRA high를 씁니다. 이 조합으로 거의 모든 문제를 해결했고, 비용 효율도 제가 써 본 조합 중 가장 좋았어요.
모델 조합: 클로드가 설계하고 아스트라가 검증하는 구조
CLI 작업 환경은 무엇이 가장 가벼웠나요?
저는 CMUX를 씁니다. 이유는 세 가지예요.
- 여러 작업을 한 번에 다루기 좋습니다.
- 가장 가볍습니다.
- 설정이 단순합니다.
기능이 많이 들어갈수록 도구는 결국 무거워집니다. ORCA 같은 도구가 그랬어요. 그래서 CMUX에 클로드 세션을 50개쯤 띄워 놓고 일하는 날이 많습니다.
실행 환경: CMUX 하나에 세션 50개쯤
영상 제작은 어디까지 클로드가 하나요?
영상 일의 90%는 클로드가 합니다. 프리미어 프로, 에펙, 컷백 같은 도구는 디테일을 잡을 때나 필요해졌어요. 영상 종류마다 다르지만 실제로 종류의 90%는 클로드로 해결됩니다.
제가 쓰는 기준은 이렇습니다.
- 모델: Opus 5.5 미만은 쓰지 않습니다.
- 서버: 영상 전용 서버를 따로 두는 편이 좋아요.
- 디스크: 영상 작업은 디스크를 많이 먹으니, 디스크를 최적화하는 시스템이 필수입니다.
저희 아카이브 기록으로는 하룻밤에 영상 작업물 140개, 188GB를 공유드라이브로 옮겼어요. 또 순정 클로드 Opus 5.5에 프롬프트 한 줄만 주는 실험장을 만들었습니다. 이름은 motion-lab이고, 실행 로그 기준 지금까지 75번 돌렸습니다.
영상 제작 스택
서비스 개발 프로세스는 어떻게 단순해졌나요?
프로세스는 오히려 단순해졌습니다. 클로드와 코덱스 둘이서 개발하고 검증하면 끝이에요.
요즘은 시각적인 감도를 잡는 일이 더 중요해졌어요. 굳이 비교하자면 프론트엔드가 백엔드보다 더 중요해졌다고 느낍니다. 무거운 작업은 순서표(대기열)에 올려 워커 머신으로 보내고요. 저희 저장소 기록에 따르면 올해 머지된 PR(코드 변경 제안)은 1,000건을 넘었어요.
개발 루프
작은 조직이 큰 조직보다 빠를 수 있을까요?
제 경험으로는 그렇습니다. "대규모" 조직이 AX를 하는 것보다 "소규모" 조직이 AI로 비즈니스를 퀀텀점프하는 쪽이 더 빨라졌어요. 아래는 제 판단입니다.
- 주니어급 실무는 AI로 대체할 수 있다고 봅니다.
- 소수의 전문가가 협업하는 구조로 바뀝니다.
- 폭넓게 많이 아는 것이 더 중요해졌어요.
저희 운영 기록 기준으로 AI 에이전트 125개, 스킬 151개, 훅 351개로 돌아갑니다. 훅은 특정 시점에 자동으로 실행되는 규칙이에요.
조직 구조 변화
한 사람이 큰 성과를 내려면 무엇이 필요할까요?
가진 쪽이 더 빠르게 성장하는 시대라고 생각합니다. 양극화가 본격화될 거예요. 반대로 AI로 인프라를 빠르게 깔면 비즈니스를 퀀텀점프시키는 일도 가능해졌습니다. 한 사람이 슈퍼퀀텀 퍼포먼스를 내는 세상이 온 거죠.
아래 조건을 갖췄거나 레버리지할 수 있는 사람이 가장 유리하지 않을까 싶어요.
- 얼마나 폭넓게 알고 있는가
- 주변에 질 좋은 네트워크를 얼마나 만들어 놨는가
- AI 인프라를 얼마나 잘 구축할 수 있는가
- 커뮤니케이션, 마케팅, 세일즈 역량이 뛰어난가
이 중 하나가 부족하면 배우거나 레버리지하면 됩니다. 인프라로 치면 저희는 워커 머신 3대(스튜디오 2대, 맥미니 1대)와 사내 저장소 247개를 운영합니다.
1인 퍼포먼스 4조건
모델과 사회는 앞으로 어떻게 될까요? 제 의견입니다
이 섹션은 사실이 아니라 제 의견이에요.
이제 모델이 더 발전하지 않아도 될 것 같습니다. 지금 모델들로도 수학 난제를 풀고 새로운 발견을 하고 있으니까요. 그럼에도 모델은 계속 발전할 거예요.
그러면 AI 발전에 따른 사회 문제가 크게 떠오를 거라고 봅니다. 자유민주주의가 이미 풀지 못하는 문제가 많고, 이대로 가면 새로운 체제로 넘어갈 수 있다는 게 제 생각입니다.
이 방식의 진짜 부담은 무엇인가요?
첫째는 전기예요. 전기세가 많이 들고 전자파도 많이 나옵니다. 워커 머신 실측 기록을 보면 최근 30일 동안 2,500건을 돌렸어요.
둘째가 더 큰 문제로, 지속성입니다. 지금도 클로드코드 계정 20개로 모자랍니다. 최적화를 해도 모자라고, 맥스튜디오가 와도 계정 한도는 그대로예요. 여기서 AI 모델 가격이 올라가면 그때부터는 파국의 시작이라고 생각합니다.
우리 인프라 한 장
마무리
AX 클로드코드 9개월에서 가장 크게 배운 건 도구보다 구조였어요. 역할을 나누고, 만든 쪽과 검증하는 쪽을 분리하고, 무거운 일은 대기열로 보내는 것입니다. 그 위에서 소수가 큰 일을 돌릴 수 있었어요. 동시에 한도와 전기는 돈으로도 쉽게 풀리지 않는 숙제로 남았습니다.
자주 묻는 질문
클로드코드와 코덱스는 각각 무엇을 맡나요?
큰 그림은 클로드, 실행은 아스트라가 맡는 구조가 잘 맞았어요. 실제 운영에서는 클로드가 만든 결과를 아스트라가 따로 검증하고, 통과해야 머지합니다.
영상 작업도 클로드만으로 가능한가요?
영상 종류의 90%는 클로드로 해결됩니다. 디테일을 잡을 때만 기존 편집 도구가 필요하고, 영상 전용 서버와 디스크 최적화 시스템은 따로 갖추는 편이 좋아요.
가장 큰 제약은 무엇인가요?
사용량 한도입니다. 클로드코드 계정 20개로도 모자라고, 맥스튜디오가 늘어도 계정 한도는 그대로예요. 모델 가격이 오르면 부담이 더 커집니다.
