AI 코딩 도구가 똑똑한데도 결과가 자꾸 어긋나는 이유를, 메이커 에반은 “설계도 없이 집 짓는 신입사원”에 비유합니다. 이 영상은 GitHub 별 11만 개를 받은 SuperPowers가 그 문제를 어떻게 푸는지, 브레인스토밍, TDD, 팀 분업, 워크트리, 설치 흐름까지 한 번에 보여줍니다.
flowchart LR A[AI가 바로 코드부터 짜는 문제] --> B[SuperPowers가 일하는 순서를 강제] B --> C[대화·테스트·팀 분업·독립 작업공간 적용] C --> D[결과물 품질과 작업 안정성 개선]
핵심 요약
- SuperPowers는 AI 코딩 도구 자체를 바꾸는 게 아니라, AI가 일하는 순서를 강제로 바꾸는 플러그인이다
- 첫 번째 핵심은 코딩 전 브레인스토밍이다. 바로 만들지 않고 요구사항, 옵션, 장단점을 먼저 묻는다
- 두 번째 핵심은 TDD다. 만들기 전에 “어떻게 동작해야 하는지” 기준부터 정하고 그 기준에 맞춰 구현하게 만든다
- 세 번째와 네 번째 핵심은 팀 분업과 워크트리다. 똑똑한 AI는 계획을 세우고, 빠른 AI는 실행하며, 각 AI는 독립 공간에서 일한다
- 메이커 에반의 평가는 명확하다. 아이디어 자체는 강력하지만 브레인스토밍 질문 품질과 QA 파트는 아직 부족하다
왜 지금 중요한가
클로드 코드, 커서, 코덱스 같은 도구를 써 본 사람일수록 공감할 문제다. 프롬프트 한 줄 넣으면 뭔가를 빨리 만들긴 하는데, 중간에 확인 없이 달려가다가 결국 처음부터 다시 만드는 일이 많다. 이 영상이 흥미로운 이유는 더 좋은 모델 얘기보다, 같은 모델이라도 프로세스를 심어 주면 결과가 달라진다는 쪽에 초점을 맞추기 때문이다.
주요 내용
AI 코딩의 진짜 문제는 성능보다 작업 방식이다
영상은 아주 쉬운 비유로 시작한다. 식당 인테리어를 맡겼는데, 몇 인석인지, 예산이 얼마인지, 어떤 동선이 필요한지 묻지도 않고 바로 벽부터 부수는 업자 같은 게 지금의 AI 코딩 도구라는 얘기다. 열정은 넘치는데 판단력이 없고, 그래서 다 만들어 놓고 나면 내가 원한 것과 전혀 다른 결과가 나오는 경우가 많다.
SuperPowers는 이 지점을 건드린다. 메이커 에반의 설명대로라면, 이건 AI한테 일을 잘하는 법을 가르쳐 주는 매뉴얼이다. 제시 빈센트가 클로드 코드를 쓰다가 “AI는 똑똑한데 일하는 방식이 엉망”이라고 느꼈고, 그래서 일을 하는 순서를 아예 강제로 정해 버렸다는 것이다. 먼저 대화하고, 계획 세우고, 코드 짜고, 테스트하는 흐름을 스킬 파일로 주입해 선택이 아니라 규칙으로 만든다.
첫 번째와 두 번째 핵심은 브레인스토밍과 TDD다
첫 번째 기능은 코딩 전 대화다. 예를 들어 로그인 기능을 만들어 달라고 하면, 원래 AI는 바로 코드를 짜기 시작한다. 그런데 SuperPowers가 깔려 있으면 먼저 로그인 방식을 묻고, 이메일인지 소셜 로그인인지, 비밀번호 찾기가 필요한지까지 확인한다. 그리고 두세 가지 방법을 제안하면서 장단점을 설명하고, 사용자가 승인해야 그제서야 구현으로 들어간다.
이 장면을 메이커 에반은 “벽부터 부수던 업자가 도면과 견적부터 보여주는 업자”가 된 것에 비유합니다. 같은 AI인데 일하는 방식이 완전히 달라진다는 얘기다.
두 번째 핵심은 TDD다. 만들기 전에 기준부터 정한다. 영상에서는 된장찌개 비유가 나온다. 보통은 만들어 보고 마지막에 맛을 보는데, TDD는 짠맛, 고춧가루 양 같은 기준을 먼저 정해 놓고 시작하는 방식이라는 것이다. 기능 개발도 마찬가지다. “이 기능은 이렇게 동작해야 한다”는 기준을 먼저 만들고, 그 기준에 맞는 결과물을 만들게 한다. SuperPowers는 이걸 철칙처럼 다룬다. 기준 없이 만들기 시작한 건 지우고 다시 하라고 할 정도로 강하게 잡는다.
진짜 핵심은 AI를 하나가 아니라 팀처럼 쓰는 방식이다
영상에서 가장 중요한 포인트로 잡는 부분은 세 번째 기능이다. AI 하나가 기획, 개발, 검수까지 다 하는 게 아니라 팀으로 나눠 일하게 만든다는 점이다. 여기서 팀장 AI와 팀원 AI가 서로 다른 모델을 쓴다는 설명이 나온다.
큰 그림을 잡는 팀장 AI는 오퍼스처럼 더 똑똑하고 비싼 모델을 쓰고, 실제 코드를 빠르게 짜는 팀원 AI는 하이쿠 같은 가벼운 모델을 쓴다. 계획은 깊게 생각해야 하니 비싼 두뇌가 맡고, 실행은 빠르게 처리하니 가벼운 두뇌가 맡는 식이다. 건축으로 치면 설계는 경력 30년 건축가가 하고, 벽돌은 숙련 기술자가 쌓는 구조에 가깝다.
그리고 각 팀원 AI는 자기 일만 본다. 코드를 읽는 AI, 코드를 짜는 AI, 검토하는 AI를 분리해서 머릿속이 섞이지 않게 한다. 한 AI에게 이것저것 다 몰아주면 실수가 늘어나는데, SuperPowers는 그걸 막기 위해 역할을 잘게 나눈다.
워크트리와 설치는 실무 적용을 쉽게 만든다
네 번째 기능은 여러 AI가 동시에 일할 때 서로 꼬이지 않게 하는 구조다. 같은 프로젝트를 동시에 수정하면 구글 문서처럼 서로 작업을 망칠 수 있으니, 프로젝트 복사본을 따로 만들어 각 AI에게 독립 작업공간을 준다. 한 AI는 로그인 기능, 다른 AI는 결제 기능처럼 따로 작업하고 나중에 합친다. 메이커 에반은 이걸 “각자 자기 책상에서 일하는 구조”로 설명한다.
설치도 단순하다. 클로드 코드 사용자는 터미널에서 slash plugin install superpowers 한 줄이면 끝나고, 커서도 비슷하게 설치할 수 있다고 말한다. 설치 후에는 클로드 코드를 켤 때마다 규칙이 자동 주입된다. 그래서 “앱 만들어 줘”라고 해도 곧바로 코드를 짜지 않고, 먼저 물어보고, 계획서를 보여 주고, 승인받은 뒤 구현에 들어간다.
다만 메이커 에반은 무조건 칭찬만 하지는 않는다. 브레인스토밍 단계에서 던지는 질문의 퀄리티와 설계가 아직 부족하다고 보고, QA도 E2E 테스트 수준까지는 못 간다고 말한다. 결국 실제 현업에서는 다른 체계와 섞어 써야 한다는 뉘앙스다. 영상 마지막에 다음 편에서 G스텍과 혼용해 실제로 어떻게 쓰는지도 다뤄 보겠다고 예고한 이유가 여기 있다.
원문 발화 하이라이트
- [00:25] “이 AI가 일하는 방식이 신입사원이랑 너무 비슷해요. 뭘 시키면 바로 달려들어요.”
- [01:00] “슈퍼파워즈는요. 한마디로 말하면 AI한테 일 잘하는 법을 가르쳐 준 매뉴얼이에요.”
- [01:32] “이건 선택이 아닙니다. 반드시 따르세요.”
- [02:49] “이 기능은 이렇게 동작해야 돼라는 기준을 먼저 만들고요. 그 기준에 맞는 결과물을 만드는 거예요.”
- [03:38] “이 팀장 AI와 팀원 AI가 서로 다른 두뇌를 쓴다는 거예요.”
- [07:28] “AI한테 프로세스를 심어 주면 결과가 달라진다.”
바로 실행해 보기
- 다음에 AI에게 기능 하나를 맡길 때 바로 “만들어 줘”라고 끝내지 말고, 먼저 물어봐야 할 항목을 강제로 뽑게 해 본다. 예를 들어 로그인 기능이면 로그인 방식, 비밀번호 찾기, 예외 케이스, 승인 흐름까지 먼저 질문하게 만든다
- 구현 전에 성공 기준을 문장으로 적는다. 영상의 TDD 설명처럼 “이 기능은 이렇게 동작해야 한다”를 먼저 3~5줄로 써 두고, AI가 그 기준을 만족했는지 체크한 뒤 다음 단계로 넘어간다
- 큰 작업은 하나의 세션에 몰아주지 말고 역할을 분리한다. 계획용 세션, 구현용 세션, 검토용 세션으로 나누거나, 최소한 로그인과 결제처럼 기능 단위로 독립 작업공간을 만들어 충돌을 줄인다
참고
영상 메타
- 채널: 메이커 에반 | Maker Evan
- 제목: 별 11만개 받은 AI 플러그인, 코드 한 줄이면 끝
- 게시 시각(원문): 20260328
- 영상: https://www.youtube.com/watch?v=jw23empkqGg
- 썸네일: https://i.ytimg.com/vi/jw23empkqGg/maxresdefault.jpg
수집 품질
- 자막 세그먼트: 284개
- 자막 문자수: 5164자
- 챕터 추출: 8개
- 콘텐츠 생성: Subagent 기반
AI 생성 도구를 활용해 초안을 구성했고, 원영상 발화와 공개 자료를 교차 확인해 정리했습니다.