아스트라에게 지시서 맡기고, 코딩은 싼 모델에게

자정 무렵 한 참가자가 AI에게 계획과 작업, 검수까지 맡기는 프로세스를 구축한 사례가 있는지 물었다. 로컬 모델과 코덱스, 클로드를 동시에 여러 개 쓸 수 있다는 자신의 환경도 함께 소개하며, 참고할 만한 문서나 영상을 찾는 질문이었다.

참여자 23:21 "Ai로 계획과 일시키고 검수 하는 프로세스를 셋팅하는 문서나 게시글 영상이 있다면 추천 부탁드려도 될까요?? qwen3.8-flash-next:125b(로컬) 과 코덱스프로*5 클로드프로 플랜 사용가능합니다"

아스트라가 지시서를 쓰고, 저사양 모델이 코딩한다

다른 참가자가 자신의 체제를 상세히 공유했다. 아스트라와 대화하며 작업지시서를 먼저 만들고, 실제 코딩과 커밋은 상대적으로 저사양 모델에 맡긴 뒤, 별도의 모니터링 프로그램이 그 결과를 감지해 루프를 도는 구조다. 역할을 세 갈래로 나눠 각 단계를 서로 다른 모델이 맡는 방식이라는 점이 눈에 띈다.

참여자 23:26 "아스트라와 대화하며 작업지시서 생성 -> 코딩은 저사양 모델로 구현후 커밋 -> 모니터링 프로그램이 감지하여 루프"

이 체제를 들은 다른 참가자는 토큰 소모량 대비 결과물의 품질이 실제로 괜찮은지 되물었다. 자신은 작업이 이상한 방향으로 새면서 품질도 토큰 비용도 만족스럽지 않았던 경험이 있었다고 덧붙였다. 같은 구조를 시도해도 결과가 사람마다 다르게 나타날 수 있다는 우려가 깔린 질문이었다.

참여자 23:28 "토큰 소모량에 비해 작업퀄리티가 괜찮으신가요? 저는 어느순간 이상한 길로 많이 빠져서 퀄리티는 퀄리티대로 안나오고 토큰 소모량은 많더라구요"

PRD보다 먼저, 내가 뭘 만들려는지부터

대화는 곧 PRD(제품요구사항문서) 개념으로 옮겨갔다. 한 참가자가 PRD의 의미를 짧게 정리했고, 다른 참가자는 결국 AI가 아니라 사람이 구현하고자 하는 바를 명확히 알고 있어야 한다고 강조했다.

참여자 23:36 "PRD는.. 제품요구사항문서죠 ㅎㅎ"

참여자 23:38 "내가 구현하고자하는 것을 ai가 아니라 내가 명확히 알고 있어야 해요"

이 밤샘 대화는 AI 에이전트에게 역할을 나눠 맡기는 워크플로우가 점점 정교해지고 있지만, 그 효율이 토큰 비용을 넘어서는지는 여전히 개인마다 다르게 체감되고 있음을 보여준다. 리더 역할을 맡은 모델이 지시서를 쓰고 다른 모델이 실행한다는 구조 자체는 매력적이지만, 그 구조가 만능은 아니라는 반응도 함께 나왔다. 결국 좋은 결과물의 출발점은 정교한 AI 체제 자체보다 명확한 요구사항 정의에 있다는 데 의견이 모인 것으로 보인다.