솔직히 말하겠다.

처음에는 믿지 않았다.

「AI가 코드를 작성한다」는 말을 들어도, 「어차피 간단한 것밖에 못 만들겠지」라고 생각했다.

하지만 지금, 나의 블로그도 AI 도구도, Claude Code로 만들었다.

코드는 거의 스스로 작성하지 않았다.

이거, 거짓말이 아니다. 진짜다.

한마디로 말하면, AI가 컴퓨터 내부를 직접 만져주는 도구다.

채팅으로 지시를 내리면, 파일을 만들거나, 코드를 작성하거나, 에러를 수정해 준다.

처음 이 이야기를 들었을 때, 솔직히 무서웠다.

「멋대로 컴퓨터 내부를 만지는 게 아닐까」

「나도 모르는 사이에 몇만 엔이나 과금되는 게 아닐까」

이 두 가지가 첫 번째 공포였다.

그래서 첫걸음은 Claude Code에 직접 프롬프트 (Prompt)를 던지는 것이 아니었다.

먼저 Claude의 채팅창에서 「이런 지시를 내리고 싶은데, 어떤 프롬프트로 하면 좋을까?」라고 물어보고, 프롬프트를 만들어 준 다음에 사용하기 시작했다.

무서웠기 때문에, 한 단계 쿠션을 두었다.

그것이 정답이었다고 생각한다.

Claude Code는 혼자가 아니라 팀으로 움직인다.

나는 3가지 역할을 부여하고 있다.

Planner (케어 매니저)

이용자의 상태를 보고, 「이 사람에게는 이런 케어가 필요하다」라고 계획을 세우는 사람.

Planner는 그것과 마찬가지로, 「무엇을 만들지」, 「어떻게 만들지」의 방침을 결정한다. 목표를 정하지 않으면 움직일 수 없다.

Generator (요양보호사)

케어 매니저가 세운 계획을 바탕으로, 실제로 이용자의 케어를 하는 사람.

Generator는 그것과 마찬가지로, Planner가 결정한 방침을 바탕으로 실제로 코드를 작성한다. 직접 손을 움직이는 담당이다.

Evaluator (시설장)

요양보호사가 수행한 케어를 확인하고, 「이 부분은 조금 더 이렇게 하는 게 좋겠다」라고 평가하는 사람.

Evaluator는 그것과 마찬가지로, Generator가 작성한 코드를 체크하고, 문제가 있다면 지적한다.

이 세 가지가 연계하여 움직임으로써, 한 명의 AI에게 「전부 다 해줘」라고 부탁하는 것보다 훨씬 좋은 결과물을 만들 수 있다.

요양 현장에서도 혼자서 전부 하려고 하기보다, 팀으로 역할을 분담하는 편이 케어의 질이 올라간다. 그것과 같다.

「AI를 사용하기 시작하면, 멋대로 몇만 엔이나 청구되는 게 아닐까」

이것이 가장 큰 공포였다.

실제 비용을 솔직하게 적는다.

월 4,300엔으로 블로그도 AI 도구도 돌아가고 있다.

무서워했던 「몇만 엔 과금」은 현재까지 일어나지 않았다.

다만, 이것은 비용을 매일 확인하는 습관이 있기 때문이라고 생각한다.

AWS라면 콘솔 (Console)에서 청구 화면을 열면 얼마를 쓰고 있는지 알 수 있다. Anthropic도 마찬가지다. 처음에는 매일 확인했다. 지금도 일주일에 한 번은 보고 있다.

「어디에서 얼마를 쓰고 있는지 알 수 있는」 상태를 만드는 것이, 비용 공포에 대한 가장 좋은 해답이었다.

솔직히 말하겠다.

Claude Code는 이상한 코드를 작성할 때도 있다.

불필요한 수정을 할 때도 있다. 작동해야 할 것이 작동하지 않게 될 때도 있다.

그래서 나는 「전부 맡긴다」가 아니라, 「리뷰하는 사람」이라는 입장에서 사용하고 있다.

AI가 작성한 코드를 보고, 「이게 맞아?」, 「여기 이상하지 않아?」라고 확인한다. 최종적인 판단은 내가 한다.

이 거리감이 가장 잘 작동하고 있다.

요양에 비유하자면, AI는 케어를 보조해 주는 스태프이고, 최종적인 판단과 책임은 케어 매니저나 간호사가 갖는, 그런 이미지다.

다음에는 실제로 Claude Code가 어디에서 어느 정도의 비용을 쓰고 있는지.

내가 매일 어떤 화면을 보고 있는지를 다음에 소개하려고 한다.

「AI를 사용해 보고 싶지만 비용이 무섭다」는 분들에게 조금이라도 참고가 된다면 기쁘겠다.

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