AI 개발자 등장 ?

요즘 AI니 뭐니 말이 많다.
GPT 를 자주 사용하면서 그냥 대화형 으로 모르는것을 물어보고 해결해주고 , 코드도 첨삭 받고 이러면서
AI도 멋지고 굉장하다 라고 느꼈었다

다만 답변이 항상 맞지 않고 , 에러를 내는 코드를 주었을때 이 코드를 다시 수정해봐라 하면
재수정 -> 안됨 -> 재수정 -> 안됨 -> 맨 처음에 줬던 코드
이런 식으로 코드를 주길래 아직까지는 AI 가 모자라구나 라는 생각이 들었었다.

AI에 대해서는 GPT,제미나이 등만 사용해왔었는데 최근 개발자들에게 핫한 Antigravity 를 알게 되었고 사용하게 되었다.

제조사는 구글이다.
깃허브에서도 깃 AI 코파일럿이 있어서 코드를 막짜주고 한다고 유튜브로 본적이 있었는데 활용해보지 않아서 어떻게 쓰이는지 잘 몰랐었다.

지금 이 Antigravity는 무료이다. 자동화도 스스로 한다고 하고 쉽게 개발을 할수 있다고 한다.

최근에는 구글 에이전트 개발을 맡게 되었는데 파이썬 으로 개발을 해야해서 좀 불편했다. 파이선을 잘몰라서 지피티에게 많이 물어보고 진행해왔다.

AI가 얼마나 질 좋고 쉽게 만드는 지 경험해 보기 위해 내가 진행하는 이 부분을 Antigravity에게 맡겨 보게 되었다.

처음 소개 받았을때 화면, 프론트엔드 단에서 확실히 효과가 좋다라고 들었었다.

첫 인상

다양한 유튜브들을 찾아보면서 어떻게 활용하는 익히게 되었고 적용하게 되었다.

생긴거는 VS Code 를 자주 접하다 보니 익숙했다. VS Code에 옆에 에이전트가 붙은 모양이었다.

구글 로그인으로 이용이 가능했다. VS Code 처럼 폴더를 만들고 거기에서 코드와 에이전트를 같이 볼수 있다.

위 사진 처럼 한쪽에 질문하거나 명령을 할수 있는 프롬프트가 있다.

선택지가 두개 있는데 Planning 과 Fast이다.
Planning 은 AI가 주어진 질문에 대해서 단계를 수립하고 나에게 승인을 받는다
아직 Fast는 써보지 않았는데 유튜브로 확인했을때는 절차를 따지지 않고 AI가 스스로 생각하고 스스로 결과를 만든다.

옆에는 AI를 선택할수 있다. 제미나이 부터 클로드 , GPT 등 있는데 나는 Gemini 3 플래시를 사용하고 있다.

planning으로 개발을 진행했는데 얘도 처음에만 질문 하고 승인할것만 물어보고 나머지는 알아서 진행한다. (코드도 지맘대로 바꾸고 새로운 파일도 만들고..)

처음 사용 느낌

처음 사용해봤을때는 신기했다. 터미널도 조작할 필요가없다. 얘한테 그냥 사용하고 싶은 언어, Next , react 등 을 알려주고 이런 환경에서 하고 싶어 라고 하면 알아서 초기 세팅도 다해주고, “실행시켜줘” 하면 알아서 터미널에서 명령어를 입력해 실행시켜준다.
이를 보고 느낀점은 GPT 에게 물어본 내용을 바로바로 적용해주고 바로 실행해주는 액션 기능이 추가된 GPT 같다 라는 생각이 들었다.

Antigravity 초기 세팅

유튜브를 보니 얘도 에이전트이다보니 초기 지침서를 지정해줘야 한다고 했다.
구글 에이전트를 만들때 Schema , prompts 처럼 AI 에게 지침서를 전달해줘야 했는데 이를 간단히 말하면 제약 조건 , 임무 부여 의 기능이다.

특히 “데이터 같은것들은 절대로 삭제하거나, 임의로 조작하지 않는다. “ 이렇게 임무부여를 해줘야 얘가 이 임무를 내에서 실행하기 때문에 필수조건 이다.
(내가 구글 에이전트를 만들때는 이 조건이 필요했다 . 그런데 Antigravity 를 사용하는 비전공자들은 이런거 없이 그냥 사용하는것 같다 )

해당 유튜브를 통해서 Agent.md 를 받았다.
출처 : https://www.youtube.com/watch?v=kKkQCnqWbaU
Agent.md :https://docs.google.com/document/d/1i4pyWhjXQekiHZGq8ipdR6cCPhS4B4WqtV4llGMhQi8/edit?tab=t.0
유튜브를 통해서 확인하면 이 Agnet.md 가 무슨 내용이고 , 뭘 설정하는지 알려준다.
그냥 md파일을 읽어봐도 된다.

간략하게 설명하면
3레이어를 만들어서 1단계에서는 뭘할지 설정하는 파일을 만든다. 여기서는 지침이 된다. (전체를 통틀어서 관리하는 임무 목적들)
2단계에서는 사용자가 준 지시사항을 읽고 나서 판단하고 계획을 짠다. 1단계의 임무 안에서 계획을 수립해 나간다.
3단계에서 직접 수행하는 역할을 진행하는데 . env파일 등 호너경설정도 만들고 API를 활용하고 테스트 하고 이런 지침들이 적혀있다.

그리고 에이전트에게 에러를 만나게 된다면 1단계 파일을 최신화 하여서 에러를 학습해서 다시는 에러가 안나오게 학습시킨다고 한다.

파일내용을 읽어보니 괜찮아서 바로 적용했다. (더 자세한 내용은 직접 읽어보면서 파악해보시길)

md 파일 적용

적용방법은 폴더를 만들고 Agent.md 를 폴더 안에 넣는다. 그리고 에이전트에게 Agent.md 를 읽고 초기설정을 세팅해줘 라고 하면 초기설정대로 세팅을 해준다.
에이전트에게 파일을 안내해줄수 있는데 @ 파일명 이렇게하면 import 되는것처럼 파일을 선택할수가 있다.

프로젝트 시작

초기 설정을 세팅하고 내가하는 프로젝트를 만들기위해서 언어는 python, next 로 만들어 달라고 말해주었다.

python 으로는 에이전트를 만들고 next 프론트단과 연결시키는 브릿지 를 만들어 달라고 했고
next로는 디자인 말없이 그냥 랜딩 페이지를 만들어 달라고 했다.

결과는 정말 놀랍게도 10분 도 채 걸리지 않은 상태에서 프론트 , 백 둘다 만들어졌다.

만들어진 결과 페이지 이다.

Agent를 만들때 처럼 Agent를 단계별로 나눠놨다.
첫번째 에이전트는 질문 내용에서 필요한 내용을 추출하는것
두번째 에이전트는 필요한 내용을 통해서 SQL 쿼리문을 짜는 것
세번째 에이전트는 두번째 에이전트가 짠 SQL을 정확한 쿼리를 짰는지 파악하는 것

아직까지 간단하게 만들어서 복잡한 쿼리문을 짜거나 하지는 못하고 조회하는 수준으로 만들어봤는데 생각보다 잘 만들었다.

부족한 부분 (로딩창 구현해줘 ) 등을 말로 바로 입력하면 바로바로 만들어주니 비개발자의 입장에서는 정말 쉽게 페이지를 만들수 있을것 같다.

느낀점

유튜브도 그렇고 벨로그에서도 그렇고 AI가 등장하면서 개발자의 자리가 위협받고 있다 라는 말이 조금씩 등장하고 있다.
그 글을 볼때마다 AI 가 얼마나 발전해 왔길래 이럴까 라는 궁금증도 있었는데 AI에 대해서 공부하고 이렇게 안티그래비티를 직접 사용해보니
정말 쉽게 개발이 가능하구나 라고 느끼게 되었다.

하지만 내가 생각하기에는 아직 AI가 자리를 위협한다? 라고는 느껴지지는 않는다.
아직 까지는 신입 에서 3년 차 까지 정도는 위협할 수준이지 않을까 라고 생각이 되었다.

이 툴을 직접 사용하면서 빠르게 개발하는 것을 보니 스타트업들의 다양한 설계로 접근하는 방향에 대해서는 적합한것 같다.
예를 들어서 하나의 목적을 생각해냈는데 어떻게 접근할까 목업의 디자인 이 있었으면 좋겠다 라고 생각했을때

이 AI를 활용해서 ~~ 하고 싶은데 이렇게 만들어줘 하면 이 AI가 뚝딱 만들어준다.

기존에는 개발자를 통해서 플랜 A, B,C 등등 개발하고 그래도 목업 정도 까지는 일주일 정도 소요가 되었을 것 같은데
이제는 1시간 이내에 플랜 A,B,C 등등 여러가지가 쉽고 빠르게 가능해졌다.

신입 개발자들이 설계를 하고 초기세팅을 하고 직접 작업하는 부분이 없어지지 않을까 라는 생각이 든다.

아직 조금 밖에 사용하지 않았고 깊게 사용해보지는 않았기 때문에 내 생각이 틀릴지도 모른다.

그리고 다만 아직까지 단점이 있는것 같아서 확실히 개발자의 자리까지는 넘볼수 없다라는 생각이 들었다.

파이썬+ next로 개발해 달라고 했는데 이를 통해서 비전공자 입장에서 개발을 해보고 전공자의 입장에서 개발을 해보는 느낌을 받을수있었다.

나는 프론트엔드 개발자 이기때문에 next에 대해 코드는 읽을줄 알았는데 파이썬은 전혀 읽을수 없었다.

그래서 파이썬 개발을 요청하면서 잘 모르지만 어떻게든 돌아가겠지 라는 생각으로 개발을 요청했다.

비전공자 입장에서의 느낀점

비전공자의 입장에서의 느낌이랄까 “이게 되네 ? “ 라는 생각이 날정도로 생각한 의도대로 작동이 되어서 신기했다.
하지만 안되는 부분에 대해서는 왜 안되는 거지 에 대해 생각해보기 힘들었고 이 코드들에서 확장을 하면 다른데서 에러가 나오지 않을까 에 대한 두려움도 있었다.

전공자의 입장에서의 느낀점

전공자의 입장인 프론트엔드 부분에서는 ~~ 기능 넣어줘 하면 바로바로 코드를 수정하고 넣어주는 것이 신기했다
특히 오류부분이 등장하면 이 오류 가 나왔어 라고 하면 바로바로 수정해줘서 진짜 쉽게 수정이 가능하구나 라고 생각했다.
개발을 하다보면 ~~부분을 수정했어요 라고 에이전트가 말해주는데

이렇게 Accept, reject 기능이 있어서 수정한것을 적용할지 거절 할지 선택할수가 있다.

코드를 볼줄 아는 입장에서 이코드가 정확하게 짜있는지 바로 확인이 가능해서 편리했다.

지금은 알아보기 위해서 맛보기 형태로 사용하다보니 코드를 안읽고 자연어로만 수정을 진행했다.

나중에는 정말 1인 개발로 써 이 툴이 개발자 동료가 될수 있구나 라고 생각이 들게 되었다.

다만 에러를 만나게 되었을때 GPT처럼 에러가 반복되어지고 수정해달라고 했는데 수정사항을 빠뜨리는 부분이 아직까지 있다는게 단점이다.

에러를 수정해달라고 명령하고 수정했다. 라고 완료를 받았는데 또다른 에러가 나올때가 있었다. 그래도 2~3번 만에 에러가 복구 되긴 했다.

만일 크레딧을 사용해서 유료로 사용하게 된다면 이부분에서 큰 타격이 올것이다.

그리고 수정해달라고 요청했는데 빠뜨리는 경우가 발생할때가 있었다. 어디에 ~~를 넣어줘 라고 말했을때 수정했다 라고 하지만
확인해봤을때 결과가 빠져있어서 다시 요청 하던 일이 몇번 있었다.

또다른 단점 , 아직 초기라서 코드를 보지 않았는데 에러가 발생해서 에러 로그를 만나게 되었다. 아래처럼 컴파일 에러가 났는데 스크롤이 정말 어마어마하다

그렇다. 코드를 한 파일에 무작정 때려넣고 있었다. 아직 코드를 제대로 확인안해봤지만 page.tsx의 코드가 552 줄이 넘어갔다.
단순한 작업만 요청했는데 코드가 엄청 나게 길었다.
사람이라면 이를 재사용할수 있게 리팩토링 을 진행 하면서 가독성 좋게 동료들에게 쓸수있게 메모도 해놓고 작업하겠지만
AI는 혼자서 개발하는지 그냥 코드 줄이 엄청 길었다.

이를 통해 유지보수를 할때 잘 할수 있을까? 나중에 프로젝트가 커지면서 어디한곳에서 에러가 발생하면 사람이 수정하기 어렵겠다 라고 생각했다.
(이를 해결하기 위해서는 나처럼 자연어로만 개발하지말고 코드를 직접보면서 적용할 부분 적용하고 읽어가면서 코드를 파악하고 개발해야 하지 않을까 라는 생각이 들게 했다 )

결론

아직 초창기이고 그냥 자연어로만 개발을 했기 때문에 내가 작성한 글이 완벽하지 않을지도 모른다.
그래도 다만 AI가 엄청 발전해 와서 개발자 이제 필요없어질수도 있어 라는 말에 내 소신의견을 말할수 있는 경험이 된것 같아서 좋은 경험이 되었다.

지금 이 글을 쓰면서도 AI를 사람들이 많이써서 AI전용 SNS도 생기고 자비스 처럼 비서 AI가 지금 나타나고 있는데
정말 가까운 미래에는 더많이 발전되지 않을까 라는 걱정이 되기도 한다.

그래도 지금까지는 개발자가 필요한것 같기도 하고 내 할일에 최선을 다하는 방법밖에 없을 것 같다 라는 생각으로 이글을 마무리 한다.