[한영자막] 컴파운드 엔지니어링의 시대입니다 — Kieran Klaassen, Every/Cora

한 줄 핵심

코드를 직접 많이 쓰지 않아도, 사람의 판단과 취향을 시스템에 축적해 AI가 계획·실행·검증을 반복하게 만들면 혼자서도 제품을 빠르게 출시하고 다음 기능까지 더 쉽게 만들 수 있다.

시간별 요약

1. 0:00
   코드를 읽지 않아도 제품을 출시하기 올해는 거의 코드를 쓰지 않았지만 수천 명이 쓰는 이메일 제품을 출시했고, 그 과정에서 자신의 생각과 취향을 시스템으로 추출해 더 크게 누적시키는 방식이 핵심이 되었다. 이 방식은 유행하는 도구를 따라가는 것이 아니라, 앞으로 더 큰 모델이 와도 계속 쓸 수 있는 작업 방식에 초점을 둔다.
2. 2:30
   혼자 이메일 클라이언트를 만드는 이유 새로 만든 이메일 클라이언트를 거의 혼자 구축하면서도 필요한 부분만 지원을 붙여, AI가 어디까지 팀 역할을 대체할 수 있는지 시험했다. 처음에는 코드 품질이 병목이었지만 점차 계획 수립과 더 큰 단위의 작업이 중요해졌고, 사용자를 이해하고 문제를 고르는 능력이 더 큰 병목으로 이동했다.
3. 4:18
   병목이 코드에서 판단으로 이동한 과정 AI가 계획 작성과 반복 작업을 잘하게 되자, 무엇을 만들지 정하고 문제를 정확히 해석하는 판단이 핵심 병목이 되었다. 같은 설명을 반복하지 않기 위해 지식을 저장하는 시스템이 필요해졌고, 그 과정에서 compound engineering의 출발점이 만들어졌다.
4. 5:08
   compound engineering의 시작 구현 자체는 점점 해결되고 있지만, 사람의 판단과 취향은 여전히 중요하며 쉽게 대체되지 않는다. 생각하고, 반복하고, 브레인스토밍한 내용을 시스템으로 추출해 두면 다음 작업부터는 그 누적된 사고를 바탕으로 더 큰 문제로 이동할 수 있다.
5. 6:03
   사람이 시작과 끝을 맡아야 하는 이유 작업 흐름은 브레인스토밍, 계획, 실행, 검토, 다듬기, 축적, 반복으로 이어지며, 시작과 끝에서 사람이 판단을 맡는 구조가 중요하다. AI가 중간 구간을 오래 돌 수 있으려면 처음에 문제를 제대로 정의하고, 마지막에 품질 기준을 높이며, 그 사이의 학습 내용을 꼭 추출해야 한다.
6. 7:48
   잘못을 절반의 시간으로 가르치기 작업 시간의 절반은 기능을 만드는 데 쓰고, 나머지 절반은 AI가 틀린 부분을 시스템에 학습시키는 데 써야 다음 결과가 좋아진다. 해결책과 지식을 저장해 두면 매번 인터넷을 다시 뒤지거나 다시 교정할 필요가 줄어들어, 장기적으로는 토큰 효율도 좋아진다.
7. 8:41
   저장된 해결책이 토큰 비용을 낮추는 이유 사람의 기억은 고정돼 있지만 AI는 계속 갱신되므로, 필요한 답과 해결책을 저장해 두고 중간 작업이 스스로 돌아가게 만드는 전략이 유효하다. 이 철학을 바탕으로 compound engineering plugin을 만들어 여러 도구에서 재사용할 수 있게 했고, 이미 많은 사용자가 일상적으로 활용하고 있다.
8. 9:33
   플러그인과 제품을 함께 만드는 과정 이 방식은 단순한 개인용 습관이 아니라, 제품과 플러그인으로 확장되는 compound product로 발전했다. 엔지니어뿐 아니라 PM, 디자이너, 지식 노동자도 지식을 누적하는 방식으로 활용할 수 있으며, 구현 방식은 파일 저장처럼 단순해도 된다.
9. 10:23
   백로그를 논리 있는 아이디어 모음으로 바꾸기 C ideate는 열린 이슈와 티켓을 모아 다음에 무엇을 해야 할지 구조화하고, 무엇이 더 중요한지 논리적으로 비교한다. 결과물은 팀과 공유할 수 있는 HTML 문서로 정리되며, OKR이나 과거 실험·전략 문서와 연결하면 아이디어의 우선순위를 더 일관되게 매길 수 있다.
10. 12:04
    문서에 날카로운 질문만 남기기 C doc review는 PRD나 문서를 넣으면 놓치기 쉬운 핵심 질문들을 날카롭게 반환해, 문서의 빈틈을 빠르게 드러낸다. 질문에 대한 답을 다시 시스템에 축적하면 다음에는 같은 질문이 반복되지 않으며, C brainstorm과 C LFG로 큰 문제를 정의하고 장시간 실행하는 흐름까지 이어진다.
11. 14:39
    밤새 도는 루프와 완성도 올리기 C LFG는 계획, 실행, 리뷰, 테스트, PR 생성, dogfooding, 수정까지 밤새 자동으로 돌며, before/after 영상이나 스크린샷까지 남겨 변경 결과를 확인하게 한다. 마지막에는 C polish로 실제 제품 화면을 보며 완성도를 높이고, 잘못된 패턴은 다시 C compound로 축적해 다음 작업에서 재발하지 않게 만든다.
12. 17:11
    플러그인 없이 같은 방식 쓰기 이 방식의 본질은 플러그인이 아니라, 생각의 과정과 실패 원인을 문서화하고 그 학습을 다음번에 재사용하는 데 있다. 구현은 점점 싸지고 있으므로, 앞으로의 차이는 판단과 취향을 시스템에 얼마나 잘 붙여 두느냐에 달려 있다.
13. 18:52
    다음 기능을 더 쉽게 만드는 기준 처음에는 문제를 제대로 이해하고, 끝에서는 기준을 더 높여서 AI가 만든 결과를 그대로 넘기지 않는 것이 중요하다. 이번 기능을 만든 뒤 다음 기능이 더 쉬워져야 하며, 복잡성이 늘어 다음 작업을 어렵게 만든다면 작업 방식 자체를 다시 설계해야 한다.

실무 인사이트

• 반복 설명되는 지식은 문서가 아니라 재사용 가능한 시스템 규칙이나 해결책 문서로 즉시 추출해야 다음 작업의 병목이 줄어든다.
• AI 작업의 성패는 실행보다도 문제 정의와 최종 품질 기준에서 갈리므로, 시작과 끝에 인간의 판단을 강하게 배치하는 것이 효과적이다.
• 밤새 도는 자동 루프를 만들려면 기능 제작 시간만큼이나 검토·오류 학습 시간을 확보해야 하며, 그 축적이 곧 속도와 품질을 동시에 올린다.