Google 개발자 도구 제품 관리 선임 디렉터인 라이언 J. 살바(Ryan J. Salva)는 AI 도구가 코딩 방식을 어떻게 변화시키는지 최전선에서 목격하고 있습니다. GitHub와 Microsoft 출신인 그는 현재 Gemini CLI 및 관련 도구들을 총괄하며, 개발자들을 에이전트 프로그래밍(agentic programming)이라는 새로운 영역으로 이끌고 있습니다.
그의 팀은 지난 화요일, 개발자들이 실제로 AI 도구를 어떻게 사용하며, 앞으로 얼마나 많은 개선의 여지가 남아있는지를 보여주는 새로운 제3자 연구 결과를 발표했습니다. 저는 살바와 만나 이 보고서와 AI 코딩 도구를 활용한 그의 개인적인 경험에 대해 이야기 나누었습니다.
(본 인터뷰는 길이와 명확성을 위해 편집되었습니다.)
매년 Google은 개발자 트렌드에 대한 설문조사를 실시하지만, 올해 보고서는 AI 도구, 특히 에이전트 개발자들이 프로그래밍에 접근하는 방식에 초점을 맞추고 있습니다. 연구에서 가장 흥미롭거나 놀라웠던 발견이 있었습니까?
가장 흥미로웠던 발견 중 하나는 개발자들이 AI 도구 사용을 시작한 중위 날짜였습니다. 그들은 그 시점이 2024년 4월이라고 밝혔는데, 이는 Claude 3와 Gemini 2.5가 출시된 시점과 상당히 일치합니다. 이는 진정한 의미의 추론 및 사고형 모델(reasoning or thinking models)이 막 태동한 시기이며, 같은 시기에 우리는 툴 호출(tool-calling) 능력도 비약적으로 향상시켰습니다.
코딩 작업의 경우, 문제를 해결하기 위해서는 외부 정보를 활용할 수 있어야 하므로, 코드에 grep이 필요할 수도 있고, 컴파일 과정이 필요할 수도 있습니다. 코드가 성공적으로 컴파일되면 유닛 테스트나 통합 테스트를 실행하려 할 수도 있습니다. 저는 툴 호출 능력이 모델이 작업을 수행하면서 스스로 수정할 수 있는 능력을 부여한 가장 중요한 요소라고 생각합니다.
개인적으로는 AI 코딩 도구를 어떻게 사용하고 계신가요?
요즘 제 코딩은 주로 취미 프로젝트 위함이며, 가장 많은 시간을 커맨드 라인 기반 도구들을 사용하는 데 할애합니다. 여기에는 Gemini CLI도 포함됩니다. 물론 Claude Code와 Codex도 조금씩 활용합니다. 저는 터미널 기반 도구만 단독으로 사용하는 경우는 거의 없기 때문에, 제가 사용하는 IDE 조합은 매우 다변화되어 있습니다. Zed, VS Code, Cursor, Windsurf 등 여러 도구를 사용하는데, 그 이유는 제가 세상과 산업이 어떻게 진화하고 돌아가는지 직접 확인하고 싶기 때문입니다.
전문적인 측면에서는 제품 관리자들이 문서 작업에 주로 의존하는 경향이 있기 때문에, 저는 AI를 활용하여 명세서 및 요구사항 문서를 작성하는 것부터 도움을 받습니다.
어떻게 작동하는지 궁금합니다. Gemini CLI를 이용하는 방식은요?
저의 워크플로는 이렇습니다. 저는 요구사항을 명세서로 작성합니다. 그리고 이 문서를 바탕으로 코드를 작성합니다. 중요한 점은, 저는 이 과정에서 LLM을 활용하여 반복적인 코드 작성이나 개선 작업을 시키는 것이 아니라, 큰 그림(High-level context)을 제어하고, 모델이 생성한 코드의 맥락을 재정의(redefine context)하는 역할에 더 집중한다는 점입니다.
저는 코드의 '기획자' 역할을 하며, 코드가 작동하는 전반적인 로직을 설계하는 데 초점을 맞춥니다.
이 과정은 자동화가 되어 있습니다. 제가 원하는 부분에 '골격'을 잡으면, AI가 그 골격에 맞는 '살'을 붙여서 코드를 생성해 줍니다.
이 과정은 지속적으로 반복됩니다. 저는 초안을 만들고, AI가 이를 개선하고, 제가 다시 피드백을 주면서 코드를 다듬습니다. 즉, 기획자(Architect) 역할을 제가 하는 것입니다.
이 과정에 대한 오해를 풀고 싶습니다. AI는 '도구'일 뿐입니다. 저는 전체적인 시스템을 조망하는 '설계자'입니다.
(후략)
[출처:] https://techcrunch.com/2025/09/23/how-googles-dev-tools-manager-makes-ai-coding-work