Vercel CEO는 AI를 이렇게 씁니다 | 실제 개발 워크플로 공개

한 줄 핵심

Vercel의 CEO는 AI를 단순한 채팅 도구가 아니라, 연구·개발·검증·보안을 모두 포함한 코딩 워크플로와 앱 내부 하네스로 활용해야 실무 가치가 커진다고 말한다.

시간별 요약

1. 0:00
   AI 에이전트와 함께 일하는 방식 effects는 쉘처럼 빠르게 뜨는 매우 작은 코딩 CLI이며, 핵심 목표는 쉘 안의 쉘처럼 즉시 사용할 수 있는 체감 속도다. 이런 형태여야 질문이 생길 때마다 AI를 바로 호출해 작업 흐름을 끊지 않고 사용할 수 있다.
2. 1:04
   리서치 폴더와 새 프로젝트 연구용 폴더에 agents.md를 두고, 에이전트가 지침을 읽은 뒤 결과를 파일 시스템에 쌓게 하면 검색 대신 반복 가능한 실험 공간이 된다. 또한 r, p 같은 짧은 alias로 연구나 새 프로젝트를 즉시 시작해, 아이디어를 빠르게 실험하고 벤치마킹까지 연결할 수 있다.
3. 3:54
   앱 안에 에이전트 실행 구조 넣기 V0 같은 기능을 새로 만들 때 하네스를 직접 조립하는 대신, 앱에 바로 임베드할 수 있는 하네스를 쓰는 방향이 더 효율적이다. Gamma, Notion, 내부 소프트웨어 팩토리처럼 에이전틱 인텔리전스가 필요한 제품은 실행 구조를 제품의 일부로 설계해야 한다.
4. 4:45
   fx0 결과 화면과 샌드박스 구조 fx0 데모는 create effects agent API 위에 약 100줄 정도만 얹어 구현되며, 복잡한 하네스 작업을 크게 줄인다. 에이전트에게는 Vercel sandbox 같은 도구를 주고, HTML만 내보내는 모드부터 실제 Next.js 앱 생성, 에이전트 생성까지 단계적으로 확장할 수 있다.
5. 6:50
   에이전트가 한 일을 이해하기 모든 코드를 줄단위로 읽을 필요는 없지만, 작업이 끝난 뒤에는 에이전트에게 무엇이 일어났는지 설명하게 해야 한다. 호출 스택 다이어그램, API 형태, 지연시간, 할당량 같은 핵심만 이해해도 충분하며, 중요한 변화는 Slack MCP 같은 방식으로 자동 통보되게 만들 수 있다.
6. 9:45
   빠르게 만들면서 보안 점검하기 극단적인 vibe coding은 기업 환경에서 보안 신뢰를 약하게 보이게 만들 수 있으므로, 오히려 보안 검증을 강하게 드러내는 편이 유리하다. 공급망 공격과 데이터 유출 위험이 커진 만큼, 새 소프트웨어를 도입할 때는 재구현보다 보안 프로필과 검증 근거를 먼저 확인해야 한다.
7. 11:07
   클라우드와 로컬 실행 환경 대규모 코드베이스와 병렬 작업, 보안 격리 측면에서는 에이전트를 클라우드 샌드박스로 옮기는 방향이 거의 필연적이다. 다만 로컬에서는 파일 시스템, 프로세스 모니터, 다른 앱과의 상호작용을 직접 보며 분석하는 고해상도 디버깅이 필요하므로, 로컬 실행 옵션도 유지되어야 한다.
8. 15:24
   마무리 에이전트 활용은 한 가지 정답으로 고정되는 것이 아니라, 상황에 따라 로컬과 클라우드, 자동화와 검증 사이를 전환하는 문제다. 결국 중요한 것은 언제 무엇을 토글해 사용할지 정하는 것이다.

실무 인사이트

• 연구용 폴더와 짧은 alias를 만들어 AI 호출 진입비용을 줄이면, 질문·실험·프로토타입 생성이 일상적인 업무 흐름으로 바뀐다.
• 에이전트를 제품 기능으로 넣을 때는 모델 호출보다 하네스와 샌드박스, 도구 설계를 먼저 정리해야 구현과 재사용성이 크게 좋아진다.
• 속도만 강조하기보다 에이전트가 만든 변화의 범위와 보안 상태를 함께 검증해야, 기업 고객이 신뢰할 수 있는 제품이 된다.