내가 매일 Kiro를 사용하는 방법 — 코드를 작성하기 위해서가 아닙니다

저는 AWS Champion Authorized Instructor입니다. 연간 100개 이상의 강의를 진행하고, 약 3,000명의 전문가를 교육하며, 이탈리아어로 된 e-learning 플랫폼을 운영하고 있습니다. 저는 풀타임 개발자(full-time developer)가 아닙니다.

그럼에도 불구하고 Kiro는 매일 아침 제가 가장 먼저 여는 도구가 되었습니다.

저는 앱을 만들기 위해 Kiro를 사용하지 않습니다. 저는 스크립트, 퀴즈, 오디오, 데모, 파이프라인(pipeline)을 **생산(produce)**하기 위해 사용합니다. 그리고 이는 제가 시도해 본 그 어떤 대안보다 더 잘 작동합니다.

내가 겪었던 문제

모든 AWS 강의는 약 500개의 슬라이드로 구성됩니다. 각 슬라이드마다 다음 항목들이 필요합니다:

• 이탈리아어 스크립트 (강의실에서 "디지털 꼽보(gobbo digitale)\

나의 자격증 코치(certification coach)를 위해 200개 이상의 시험 문제를 처리합니다. 각 문제는 분석, 번역, 도메인 및 난이도별 분류를 거쳐 대화형 형식으로 변환되어야 합니다.

저는 Kiro의 서브 에이전트 (sub-agent) 패턴을 사용합니다. 메인 에이전트가 파이프라인을 오케스트레이션 (orchestration)하고, 전문화된 서브 에이전트들(번역, 분류, 피드백 생성)에게 작업을 위임합니다. 이 모든 과정은 세션 체크포인트 (checkpoint)와 함께 이루어지므로, 작업이 중단되더라도 중단된 지점부터 다시 시작할 수 있습니다.

그 어떤 다른 IDE도 코딩 이외의 작업에 대해 이러한 오케스트레이션 능력을 제공하지 않습니다.

3. 강의실에서의 라이브 데모

"Developing Generative AI Applications on AWS" 과정에는 에이전트에 관한 모듈이 있습니다. AWS의 공식 데모는 콘솔에서 Amazon Bedrock Agents를 보여주는 방식입니다.

저는 더 나은 방식을 사용합니다. 학생들 앞에서 Kiro를 열고 다음과 같이 입력합니다:

create a spec that adds a REST API endpoint for listing AWS certifications

3분 안에 학생들은 Kiro가 요구사항 (requirements), 설계 (design), 작업 (tasks)을 생성하고, 이어서 FastAPI를 사용하여 작동하는 API를 구현하는 것을 보게 됩니다. 서버를 실행하고, Swagger UI를 열어 실시간으로 API를 테스트합니다.

메시지는 명확합니다: 스펙 기반 개발 (spec-driven development)은 이론이 아니라 구체적인 워크플로우 (workflow)입니다.

왜 Cursor도, Copilot도 아닌가

두 가지 모두 사용해 보았습니다. 순수 코딩 (pure coding)에는 잘 작동합니다. 하지만 제 업무는 순수 코딩이 아닙니다.

Cursor는 코드를 작성하는 속도가 빠르지만, 스펙 (spec)이라는 개념이 없습니다. 저에게 "먼저 생각하고, 그다음 설계하고, 마지막으로 구현해"라고 말할 수 없습니다. 바로 코드를 쓰기 시작합니다.

Copilot은 자동 완성 (autocomplete) 기능으로는 훌륭하지만, 오케스트레이션을 하지 못합니다. 문맥 (context)을 놓치지 않으면서 수백 개의 파일을 처리해야 하는 긴 세션을 관리하지 못합니다.

Kiro는 저에게 다음을 제공합니다:

• 코드 작성 전의 구조 (specs)
• 반복적인 작업을 위한 자율성 (autopilot)
• 제가 누구인지, 무엇을 하는지, 어떻게 일하는지를 알려주는 지속적인 문맥 (steering files)
• 파일을 저장할 때 제 스크립트를 자동으로 실행하는 훅 (hooks)

콘텐츠를 제작하는 트레이너에게 이 조합은 무적입니다.

실제 수치

실제 수치

Metrica	Prima	Con Kiro
Tempo per corso completo (copioni + audio)	2-3 settimane	1 giorno
...

사용을 추천하는 사람

1. 코드부터 시작하지 마세요. 명세(spec.)부터 시작하세요. create a spec that...를 작성하고 원하는 바를 설명하세요. Kiro는 지시사항이 아닌 목표를 줄 때 더 잘 추론합니다.

2. 스테어링 파일(steering files)을 사용하세요. .kiro/steering/에 프로젝트, 스타일, 규칙 등을 설명하는 파일을 넣어두세요. Kiro는 상호작용할 때마다 이 파일을 읽고 일관성을 유지합니다.

3. ChatGPT처럼 취급하지 마세요. 채팅이 아닙니다. 에이전트입니다. 작업을 주고 자율 모드(autopilot)로 작동하게 둔 다음, 결과를 확인하세요. 30초마다 중단시키면 이점(advantage)을 놓칩니다.

4. 코딩 외의 작업으로 시도해 보세요. 이메일 템플릿, 처리 파이프라인, 콘텐츠 생성기 등입니다. Kiro는 단순히 구문(syntax) 문제가 아니라 오케스트레이션(orchestration) 문제일 때 빛을 발합니다.

결론

Kiro는 '또 다른 AI를 탑재한 IDE'가 아닙니다. 제가 생각하는 방식으로 작업할 수 있게 해주는 첫 번째 도구입니다. 요구사항 → 디자인 → 실행 순으로요. 저는 매일 이 도구를 사용하여 수천 명의 사람들에게 전달될 자료를 제작합니다.

만약 당신이 트레이너, 기술 콘텐츠 크리에이터, 또는 구조화된 양의 콘텐츠를 다루는 일을 하는 사람이라면 — Kiro는 선택 사항이 아닙니다. 곱셈기(multiplier)입니다.

Luca D'Addeo — AWS Champion Authorized Instructor, Leader AWS User Group Novara, 16x AWS Certified

Kiro가 작동하는 것을 보고 싶다면, 제 레포지토리(repo)는 공개되어 있습니다: kiro-demos | cloud-ops-toolkit | kiro-certification-coach