TLDR
- 그로스 전문가가 Antigravity로 2주 만에 마케팅/그로스 엔지니어링 구현
- 폴더 구조, .gitignore, 세션 관리 등 기본 개념 모르고 206개 세션 쌓임
- Cursor+Claude Code 조합으로 전환, CLAUDE.md로 재발 방지 구조 구축
- Problem Owner = Solver: AI 코딩으로 그로스 전문가의 생산성이 10배 이상 폭발
Hook: 그로스 전문가가 코드를 짜기 시작했다
2주 전, 나는 그로스 컨설턴트였다. 오늘, 나는 내가 기획한 마케팅 자동화 시스템을 직접 구현하고 배포했다.
코드 한 줄 못 짰던 내가? 맞다.
비밀은 Claude Code였다. 하지만 그 과정이 순탄했던 건 아니다. 오늘 아침, 내 Claude 세션 폴더를 열었을 때 206개의 세션 파일이 뒤죽박죽 섞여있었다. .gitignore가 뭔지도 몰랐고, 폴더 구조가 왜 중요한지도 몰랐다.
이 글은 비개발자가 AI 코딩 도구를 도입하면서 겪는 현실적인 삽질과, 처음부터 알았으면 덜 헤맸을 것들을 정리한 회고다. 그리고 왜 이 삽질이 충분히 가치 있는지에 대한 이야기다.
1. 시작: Antigravity로 2주 만에 엔지니어링 구현
Antigravity의 마법
Antigravity는 비개발자에게 정말 친절하다. Workspace라는 개념으로 프로젝트를 관리하고, Conversation으로 대화를 저장한다. 폴더가 어디에 있는지, Git이 뭔지, 터미널이 뭔지 몰라도 된다.
나는 Antigravity로 2주 동안 미친 듯이 작업했다:
- Braze MCP 서버: 마케팅 자동화를 위한 API 연동
- Google Ads MCP 서버: 광고 데이터 자동 수집
- 그로스 지표 분석 도구: Python으로 데이터 분석 자동화
모두 내가 직접 기획하고, 직접 구현했다. Problem Owner가 Solver가 되는 순간이었다.
그런데 문제가 생겼다
더 복잡한 프로젝트를 시작하려는데, 한계가 보이기 시작했다:
- 여러 파일을 동시에 수정하기 어렵다
- 코드 에디터가 없어서 전체 구조를 파악하기 힘들다
- 개발자들과 협업할 때 "나 Antigravity 써요"라고 하면 눈빛이 이상해진다
그래서 개발자들이 선호하는 조합으로 갈아탔다: Cursor + Claude Code.
2. 삽질 1: 폴더 구조를 이해하지 못했다
Antigravity의 함정
Antigravity는 Workspace라는 추상화 레이어로 폴더 구조를 숨긴다. 덕분에 시작은 쉽지만, 내가 어디서 작업하고 있는지 몰랐다.
Claude Code로 넘어오니 갑자기 이런 개념들이 쏟아졌다:
- Working Directory: 현재 작업 중인 폴더
- 프로젝트 루트: 프로젝트의 최상위 폴더
- 상대 경로 vs 절대 경로: 파일 위치를 표현하는 방법
결과? 206개의 세션이 ~/Projects 폴더에 뒤죽박죽 섞여있었다.
내가 retn.kr 웹사이트를 만들면서 시작한 세션도, Braze MCP 서버를 만들면서 시작한 세션도, 전부 같은 폴더에 있었다. 당연히 나중에 찾을 수가 없었다.
처음부터 알았으면
각 프로젝트 폴더에서 Claude를 실행하라.
# ❌ 이렇게 하지 마세요
cd ~/Projects
claude
# ✅ 이렇게 하세요
cd ~/Projects/retn.kr
claude
이렇게 하면 세션이 프로젝트별로 자동 정리된다:
~/Projects/
├── retn.kr/.claude/projects/ (웹사이트 관련 세션만)
├── Marketing_Ops/.claude/projects/ (마케팅 관련 세션만)
└── Infrastructure/.claude/projects/ (인프라 관련 세션만)
3. 삽질 2: .gitignore가 뭔지 몰랐다
경고 메시지의 의미
Claude Code를 쓰다 보면 이런 메시지를 본다:
has too many active changes, only a subset of Git features will be enabled.
Would you like to add "node_modules" to .gitignore
처음엔 무시했다. "뭔 소린지 모르겠고, 일단 넘어가자."
근데 이게 문제였다. Git은 프로젝트의 변경 사항을 추적하는 도구인데, node_modules처럼 불필요한 파일까지 추적하려고 하면 느려진다.
.gitignore란?
Git이 무시해야 할 파일 목록을 적어두는 파일이다.
예를 들어:
node_modules/: 패키지 설치 파일 (수천 개).env: 비밀번호, API 키 같은 민감 정보*.log: 로그 파일
이걸 모르면:
- Git이 느려진다
- 불필요한 파일을 커밋할 뻔한다
- 비밀번호를 GitHub에 올릴 뻔한다 (큰일날 뻔!)
내 해결책: CLAUDE.md
나는 **광역 설정 파일 ~/.claude/CLAUDE.md**에 이렇게 적어뒀다:
## GIT 기본 개념
### .gitignore
- Git이 무시할 파일 목록
- node_modules, .env, *.log 등 추가
- "too many active changes" 경고 뜨면 .gitignore 확인
### 자주 무시해야 할 파일
- node_modules/ (JavaScript 패키지)
- .env (환경 변수, 비밀번호)
- __pycache__/ (Python 캐시)
- *.log (로그 파일)
이제 Claude가 이 내용을 참고해서 자동으로 .gitignore를 만들어준다. 한 번 삽질하면, 다시는 안 삽질한다.
4. 삽질 3: 206개 세션을 정리하다
오늘 아침의 충격
오늘 아침, 내 세션 폴더를 열었을 때의 충격은 이루 말할 수 없었다.
~/.claude/projects/-Users-gyusupsim-Projects/
├── 034c4d89-c9ce-4ea9-a697-402ff21f1dbb.jsonl (이게 뭐지?)
├── 87c86bb5-1922-4e5a-8fab-af5a7e60c08a.jsonl (이것도?)
├── agent-a18f8e1.jsonl (Agent?)
└── ... 203개 더
UUID(Universally Unique Identifier, 고유 식별자) 파일명만 보고는 뭐가 뭔지 알 수가 없었다.
정리 작업
Claude와 함께 Python 스크립트를 짜서 정리했다:
- 각 세션 파일을 읽어서 요약(Summary) 추출
- 키워드 매칭으로 프로젝트 분류
- "retn.kr" →
retn.kr프로젝트 - "braze", "marketing" →
Marketing_Ops프로젝트
- "retn.kr" →
- 의미 있는 이름으로 rename
034c4d89-...jsonl→retn-kr-homepage-development.jsonl
- 적절한 프로젝트 폴더로 이동
- 불필요한 세션 삭제 (Agent 세션 124개, 빈 세션 20개 등)
결과:
- 34개 세션 → 각 프로젝트 폴더로 이동
- 159개 세션 → 불필요한 것 삭제
- 77% 정리 완료
교훈
세션 관리는 프로젝트 관리다.
각 프로젝트 폴더에서 Claude를 실행했다면, 이런 정리 작업이 필요 없었을 것이다.
5. 왜 Cursor + Claude Code로 갈아탔나?
Antigravity의 한계
Antigravity는 빠른 프로토타이핑에는 최고다. 하지만:
- 복잡한 프로젝트에는 한계가 있다
- 개발자와 협업하기 어렵다 (Cursor/VSCode가 사실상 표준)
- 코드 에디터 없음 (전체 구조 파악 어려움)
Cursor + Claude Code 조합
Cursor: AI가 내장된 코드 에디터 (VSCode 기반)
Claude Code: 터미널에서 Claude를 CLI로 사용
이 조합의 장점:
- Cursor에서 코드 보면서 Claude Code로 수정 가능
- 개발자와 같은 도구 사용 (협업 편함)
- Git, 터미널 등 개발 도구와 자연스럽게 연결
전환 과정
- Cursor 설치 (무료)
- Claude Code 설치 (
npm install -g claude-code) - 프로젝트 폴더에서 실행 (
cd ~/Projects/retn.kr && claude) - Cursor로 코드 보면서 Claude Code로 수정
처음엔 터미널이 무섭지만, 익숙해지면 훨씬 강력하다.
6. 다음 단계: 메타러닝 구조 구축
트레이싱(Tracing)이란?
솔직히 고백하자면, 나는 아직 LangSmith 트레이싱을 써보지 않았다.
하지만 이게 왜 필요한지는 안다.
트레이싱은 AI가 어떻게 생각했는지 기록하는 것이다:
- 어떤 프롬프트를 받았는지
- 어떤 도구를 사용했는지
- 얼마나 토큰을 썼는지
- 성공했는지, 실패했는지
이걸 기록하면:
- 성공한 프롬프트 패턴을 찾을 수 있다
- 실패한 케이스를 피할 수 있다
- 비용을 최적화할 수 있다
LangSmith 추천 이유
LangSmith는 LangChain 팀이 만든 트레이싱 도구다.
장점:
- 무료 티어 제공 (시작하기 좋음)
- Claude, GPT, Gemini 등 모든 LLM 지원
- 프롬프트 버전 관리 가능
- 비용 추적 자동화
사용법 (예정):
import os
from langsmith import Client
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "your-api-key"
# 이제 Claude 요청이 자동으로 트레이싱됨
나는 다음 프로젝트부터 이걸 적용할 예정이다. **메타러닝(학습하는 법을 배우기)**의 핵심은 기록이니까.
오픈소스 활용
또 하나의 메타러닝 구조는 오픈소스 코드 읽기다.
예를 들어:
- Braze MCP Server 만들 때 → 공식 MCP 서버 예제 참고
- Ghost 블로그 자동화 만들 때 → Ghost API 공식 예제 참고
좋은 코드를 많이 읽으면, Claude가 더 좋은 코드를 짠다. Claude에게 "이 오픈소스 코드 스타일로 짜줘"라고 하면 된다.
7. 비개발자를 위한 학습 자료
추천 코스 3개
영어 울렁증이 있다면 순서대로:
-
AI First Engineering (한국어)
- 호연님의 무료 강의
- AI 시대의 엔지니어링 철학
- 영어 부담 없이 시작하기 좋음
-
Claude Code in Action (영어, 무료)
- Anthropic 공식 강의
- Claude Code 기본 사용법
- 실시간 번역 + ChatGPT 도움으로 충분히 이해 가능
-
The Modern Software (영어, 유료)
- 실전 프로젝트 중심
- Google Ads MCP 서버 만들기 같은 실습
- 영어 공부 겸 듣기 좋음
팁: 영어 울렁증 있어도 괜찮다.
- Chrome 실시간 번역 켜기
- 모르는 용어는 ChatGPT에게 물어보기
- 코드는 언어가 따로 없다!
8. Problem Owner = Solver의 미래
그로스 전문가가 코드를 짜는 이유
나는 그로스 컨설턴트다. 내 일은:
- 데이터 분석해서 인사이트 찾기
- A/B 테스트 설계하고 실행하기
- 고객 여정 최적화하기
근데 이제는:
- 분석 도구를 직접 만든다 (Python 스크립트)
- 마케팅 자동화를 직접 구현한다 (Braze MCP, Google Ads MCP)
- 블로그 자동화를 직접 배포한다 (Ghost API + 자동 발행)
왜? Problem Owner가 Solver가 되면 생산성이 10배 이상 폭발하기 때문이다.
전통적 방식의 한계
Before AI Coding:
- 문제 발견 (1일)
- 기획서 작성 (2일)
- 개발자에게 설명 (1일)
- 개발자 일정 잡기 (1주)
- 개발 (2주)
- 수정 요청 (3일)
- 재개발 (1주)
총 5주+
After AI Coding:
- 문제 발견 (1일)
- Claude Code로 구현 (2일)
- 배포 (1일)
총 4일
12배 빠르다.
시장에서의 희소성
솔직히 말하자면, 나만큼 AI 코딩 하는 그로스 전문가는 많지 않다.
대부분의 그로스 전문가는:
- SQL은 잘 쓰지만, Python은 어려워한다
- 데이터 분석은 잘하지만, API는 못 만든다
- Notion은 잘 쓰지만, Git은 무섭다
반대로 개발자는:
- 코드는 잘 짜지만, 그로스 지표는 잘 모른다
- API는 잘 만들지만, A/B 테스트 설계는 어려워한다
- Git은 잘 쓰지만, 고객 여정은 안 그려본다
Problem Owner + Solver 스킬을 동시에 가진 사람은 희귀하다. 그리고 AI 덕분에 이게 가능해졌다.
낙관적 전망
나는 이 조합의 미래가 밝다고 본다:
- 기획력 × 실행력 = 무한 가능성
- 아이디어 → 구현 시간 단축 = 더 많은 실험
- 실험 속도 증가 = 더 빠른 학습
물론 아직 갈 길이 멀다. 복잡한 인프라는 여전히 어렵고, 보안은 전문가가 필요하다. 하지만 80%는 혼자 할 수 있다. 그리고 그 80%가 대부분의 그로스 문제를 해결한다.
마치며: 삽질은 투자다
206개 세션을 정리하면서 깨달은 것:
- 삽질은 나쁜 게 아니다. 배우지 않는 게 나쁘다.
- 한 번 삽질하면, 두 번은 안 한다. (CLAUDE.md에 기록)
- AI는 도구가 아니라 파트너다. (같이 배운다)
비개발자라고 AI 코딩을 포기할 필요 없다. 오히려 비개발자이기 때문에 더 강력할 수 있다. 우리는 비즈니스 문제를 직접 겪고, 직접 해결책을 만들 수 있으니까.
처음엔 폴더 구조도 몰랐고, .gitignore도 몰랐다. 하지만 2주 만에 엔지니어링을 구현했고, 오늘은 206개 세션을 정리했다. 다음엔 트레이싱을 배울 것이고, 그 다음엔 더 복잡한 걸 만들 것이다.
Problem Owner가 Solver가 되는 여정, 같이 시작해보지 않을래요?
📞 그로스에 필요한 AI 활용 구조를 같이 설계합니다
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