Kieran은 AI와의 긴밀한 협업인 ‘바이브 코딩’을 넘어, 여러 AI 에이전트를 유능한 동료처럼 관리하는 ‘에이전틱 코딩’을 강조합니다. 이 방식은 명확한 지시를 통해 대규모 작업을 AI에 위임하고 결과를 받는 형태로, 효율적인 병렬 작업에 유리합니다.
그는 선호하는 터미널 기반 AI 코딩 환경인 Cloth Code를 시연합니다. Cloth Code는 단순한 인터페이스와 음성/커스텀 슬래시 명령어를 활용한 자동화된 워크플로우를 제공합니다. 주요 자동화 요소는 다음과 같습니다: * 연구 및 계획: AI 에이전트가 정보를 수집하여 코딩 전 철저한 연구를 지원합니다. * 병렬 실행: Git 워크트리를 활용, 여러 AI 에이전트가 격리된 브랜치에서 기능을 동시 개발하여 충돌 방지 및 효율성을 높입니다. * 이슈 및 문서화: AI가 연구를 바탕으로 GitHub 이슈를 생성하여 개발 계획을 수립합니다. * 자동화된 코드 리뷰: AI가 커스텀 명령어를 통해 다양한 관점에서 코드 리뷰를 수행, 품질 향상 및 모범 사례 준수를 돕습니다.
Kieran은 자신이 개발한 AI 이메일 비서 Kora를 시연하며, 이메일 분류, 요약, 우선순위 지정, 답장 초안 작성 등 이메일 관리를 자동화하는 AI 에이전트 원칙의 실제 적용 사례를 보여줍니다.
AI 개발 모범 사례로는 ‘think ultra hard’와 같은 트리거 단어를 통한 AI 심층 사고 유도, 스타터 프로젝트를 활용한 기술 스택 기반 개발, 반복 작업을 슬래시 명령어로 자동화하여 효율성을 높이는 방법 등이 제시됩니다.