- AI 코딩 도구의 생산성 논란과 Jose의 활용 전략
- 연구에 따르면 AI 코딩 도구가 실제 생산성을 저하시킬 수 있음에도 개발자들은 향상된다고 느낍니다. Jose는 AI의 비효율적 경험(잘못된 코드, 흐름 방해)을 간과하는 경향을 지적합니다.
- 그는 AI 에이전트가 70-80% 완성도를 보이면 직접 수정하고, 크게 잘못된 경우 새로운 대화로 맥락과 지시를 재설정하여 효율성을 높이는 전략을 사용합니다.
- Tidewave: 로컬 통합형 AI 코딩 에이전트
- Tidewave는 풀스택 웹 애플리케이션을 위한 AI 코딩 에이전트로, Phoenix, Rails 등 웹 프레임워크를 지원합니다.
- 핵심 차별점은 원격이 아닌 개발자의 로컬 머신 브라우저 내에서 직접 실행된다는 것입니다. 이를 통해 실제 웹 앱의 DOM, 템플릿을 이해하고 브라우저를 조정하며 강력한 검증 루프를 제공합니다.
- Tidewave는 채팅, 브라우저 인스펙터, 오류 팝업 등 다양한 인터페이스를 제공하며, 에이전트가 JavaScript 실행, REPL 접근, 데이터베이스 쿼리 등을 통해 자체적으로 기능을 테스트하고 검증합니다.
- 현재 브라우저 창 크기 조절 기능 부재로 반응형 디자인 검증에는 한계가 있으며, 스크린샷 분석이나 접근성 API 활용 방안을 모색 중입니다.
- MCP(Multi-agent Client Protocol) 비판과 ACP(Agent Client Protocol)의 중요성
- Jose는 대부분의 API가 코드 실행에 집중해야 하며, MCP가 과도한 도구 추가와 복잡성을 유발한다고 비판합니다.
- 웹 애플리케이션이 이미 데이터베이스와 통신하고, GitHub CLI가 존재하며, 코드에 문서가 포함되어 있는데도 별도의 MCP를 사용하는 것은 비효율적이라고 강조합니다.
- 대신, Agent Client Protocol(ACP)과 같이 에이전트가 코드를 직접 실행하고, 모델별 최적화된 도구와 컨텍스트 엔지니어링 기술을 활용하는 인프라 위에 구축하는 것이 개발자 경험 개선과 AI 에이전트 잠재력 발휘에 필수적이라고 제안합니다.
Tidewave: 로컬 웹 개발 환경을 혁신하는 AI 코딩 에이전트와 MCP에 대한 고찰
Tidewave: José Valim's new direction for AI developer tooling
작성자
Ruby AI News
발행일
2025년 10월 11일
핵심 요약
- 1 Tidewave는 로컬 개발 환경에서 웹 프레임워크와 긴밀하게 통합되어 브라우저 내에서 직접 기능을 검증하고 개발하는 풀스택 AI 코딩 에이전트입니다.
- 2 Jose는 AI 코딩 도구의 실제 생산성 측정의 어려움을 지적하며, 에이전트의 잘못된 결과에 대한 반복적인 수정 대신 새로운 대화를 시작하는 자신만의 효율적인 활용법을 공유했습니다.
- 3 그는 Agent Client Protocol(ACP) 기반의 코드 실행 중심 에이전트가 MCP(Multi-agent Client Protocol)보다 우월하며, 모델별 프롬프트 및 도구 최적화의 복잡성을 줄여 개발자 경험을 개선할 수 있다고 주장합니다.
도입
팟캐스트에서는 Oxide 행사 참석 경험과 인-퍼슨(IRL) 이벤트의 중요성에 대한 대화로 시작됩니다. 특히 Jose는 Elixir 컨퍼런스 참여 경험과 Tidewave 개발로 인해 Ruby 컨퍼런스(Uruko)에 다시 참여하게 된 배경을 설명하며, AI 시대의 불확실성 속에서 다양한 사람들과 교류하는 것의 가치를 강조합니다. 이는 AI 코딩 에이전트의 개발과 활용에 대한 본론의 주제로 자연스럽게 이어집니다.
결론
AI 코딩 도구의 발전은 개발자 생산성에 대한 새로운 관점과 접근 방식을 요구합니다. Jose의 Tidewave는 로컬 개발 환경과의 깊은 통합을 통해 AI 에이전트가 실제 웹 애플리케이션 개발 과정에 효과적으로 참여하고 스스로 검증할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 또한, MCP에 대한 비판과 ACP 기반의 코드 실행 중심 에이전트 개발 주장은 미래 AI 개발 도구의 방향성을 제시하며, 개발자들이 더욱 효율적이고 만족스러운 경험을 할 수 있도록 기술 스택을 재고해야 함을 시사합니다. 지속적인 연구와 커뮤니티의 피드백을 통해 Tidewave와 같은 도구들이 AI 시대의 개발 패러다임을 이끌어갈 것으로 기대됩니다.