ClawdBot 창립자와의 대화: AI는 레버리지일 뿐, 대체재가 아니다

2026.02.02

ClawdBot 창립자와의 대화: AI는 레버리지일 뿐, 대체재가 아니다

“프로그래밍 언어는 더 이상 중요하지 않습니다. 중요한 건 제 엔지니어링 사고방식입니다.”

2026.02.02 - 11:16:13

AIClawdbot

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

“프로그래밍 언어는 더 이상 중요하지 않습니다. 중요한 건 제 엔지니어링 사고방식입니다.”

정리: 바오위

이 인터뷰는 ClawdBot/OpenClaw의 개발자인 피터 스타인버거(Peter Steinberger)가 진행한 또 다른 40분 분량의 대담으로, 피터 양(Peter Yang)이 진행을 맡았다.

피터는 PSPDFKit의 창립자로, iOS 개발 경력이 약 20년에 달한다. 2021년 그의 회사는 인사이트 파트너스(Insight Partners)로부터 1억 유로의 전략적 투자를 유치한 후, 그는 ‘은퇴’를 선언했다. 현재 그가 개발한 Clawdbot(현재 이름은 OpenClaw로 변경됨)이 폭발적인 인기를 끌고 있다. Clawbot은 WhatsApp, Telegram, iMessage를 통해 사용자와 대화할 수 있는 AI 어시스턴트로, 사용자의 컴퓨터에 설치된 다양한 애플리케이션과 연동된다.

피터는 Clawbot을 이렇게 설명한다:

“그것은 마치 당신의 컴퓨터 속에 사는 친구 같은 존재예요. 다소 기묘하지만, 놀라울 정도로 영리하죠.”

이번 인터뷰에서 그는 흥미로운 여러 관점을 공유했다: 왜 복잡한 에이전트(Agent) 오케스트레이션 시스템이 ‘슬롭(slop) 생성기’가 되는지, 왜 ‘AI를 24시간 가동시키는 것’이 허영 지표가 되는지, 그리고 왜 프로그래밍 언어가 더 이상 중요하지 않은지 등이다.

1시간 프로토타이핑, 30만 행 코드

피터 양은 Clawbot이 정확히 무엇인지, 그리고 왜 로고가 랍스터(바닷가재)인지 물었다.

피터 스타인버거는 랍스터 질문에 바로 답하지 않고, 한 이야기를 들려주었다. ‘은퇴’ 후 그는 감성 기반 코딩(vibe coding)—즉, AI 에이전트가 코드 작성을 도와주는 방식—에 온전히 몰입했다. 문제는 이 에이전트가 반시간 동안 돌아가기도 하고, 두 분 만에 멈춰서 사용자에게 질문을 던지기도 한다는 점이었다. 점심을 먹으러 나갔다 돌아오면 이미 작업이 멈춰 버린 경우가 많아 매우 성가셨다.

그는 스마트폰으로 언제든지 자신의 컴퓨터 상태를 확인할 수 있는 도구를 원했다. 하지만 직접 만들지는 않았다. 왜냐하면 이런 일은 너무 자명해서 대기업이 반드시 할 것이라고 생각했기 때문이다.

“작년 11월까지 아무도 하지 않자, 그냥 내가 해야겠다고 결심했어요.”

초기 버전은 극도로 단순했다: WhatsApp을 Claude Code와 연결하는 것뿐이었다. 메시지를 보내면 AI가 호출되어 결과를 다시 전송해 주는 구조였다. 이를 구축하는 데 걸린 시간은 1시간이었다.

그리고 나서 그것은 ‘살아났다’. 지금의 Clawbot은 약 30만 행의 코드로 구성되어 있으며, 거의 모든 주요 메시징 플랫폼을 지원한다.

“저는 이것이 바로 미래의 방향이라고 확신합니다. 앞으로는 누구나 자신을 평생 따라다니는 초강력 AI 하나를 갖게 될 거예요.”

그는 “AI가 당신의 컴퓨터에 접근 권한을 얻게 되면, 사실상 당신이 할 수 있는 일은 거의 모두 수행할 수 있습니다”라고 말했다.

모로코의 어느 아침

피터 양은 이제 사용자가 컴퓨터 앞에 앉아서 지켜보지 않아도, 간단히 명령만 내리면 된다고 말했다.

피터 스타인버거는 고개를 끄덕였지만, 다른 이야기를 하고 싶어 했다.

어느 때 그는 모로코에서 친구의 생일을 축하하고 있었는데, 자신이 계속 Clawbot을 사용하고 있다는 사실을 깨달았다. 길 안내 받기, 레스토랑 추천 받기 등은 사소한 일이었다. 진짜로 그를 놀라게 한 건 그날 아침에 벌어진 일이었다: 누군가 트위터(X)에 그의 오픈소스 라이브러리에 버그가 있다고 게시한 것이다.

“저는 그 트윗을 사진으로 찍어 WhatsApp으로 보냈어요.”

AI는 트윗 내용을 읽고, 이것이 버그 리포트임을 이해했다. 이후 해당 Git 저장소를 체크아웃하고 문제를 수정하며 코드를 커밋한 뒤, 트위터에서 ‘문제가 해결됐다’고 해당 사용자에게 직접 답장을 보냈다.

“그때 저는 정말 ‘이게 가능해?’라고 생각했어요.”

더 놀라운 일도 있었다. 그는 거리를 걷다가 타이핑하기 귀찮아 음성 메시지를 보냈다. 그런데 그는 Clawbot에 음성 메시지 기능을 전혀 구현하지 않았던 것이다.

“저는 ‘입력 중’이라는 표시를 보고 ‘이젠 끝장이야’라고 생각했어요. 그런데 놀랍게도 정상적으로 답장을 받았습니다.”

나중에 그는 AI가 어떻게 이걸 해냈는지 물어보았다. AI는 이렇게 답했다: “저는 확장자 없는 파일을 받았고, 파일 헤더를 확인해 Ogg Opus 형식임을 알아냈어요. 당신의 컴퓨터에는 ffmpeg가 설치되어 있으므로, 이를 이용해 WAV로 변환했어요. 그런 다음 whisper.cpp를 찾았지만 설치되어 있지 않았고, 대신 당신의 OpenAI API 키(key)를 찾아 curl로 오디오를 전송해 음성 인식을 수행했습니다.”

피터 양은 듣고 나서 “정말로 이런 것들은 놀라운 방법을 다 알고 있네요. 다만 조금 무섭기도 해요”라고 말했다.

“웹 기반 ChatGPT보다 훨씬 강력합니다. 마치 속박에서 풀려난 ChatGPT 같아요. 많은 사람들이 클로드 코드(Claude Code) 같은 도구들이 단순히 프로그래밍에만 뛰어난 것이 아니라, 어떤 문제에도 능숙하다는 사실을 아직 인지하지 못하고 있어요.”

CLI(Command-Line Interface) 부대

피터 양은 자동화 도구들을 어떻게 구축했는지, 직접 썼는지 아니면 AI가 작성했는지 물었다.

피터 스타인버거는 웃었다.

지난 몇 달간 그는 자신만의 ‘CLI 부대’를 지속적으로 확장해 왔다. 에이전트가 가장 잘하는 것은 무엇인가? 바로 CLI 도구를 호출하는 것이다. 왜냐하면 훈련 데이터 대부분이 바로 그것이기 때문이다.

그는 Google 서비스 전체(Places API 포함)에 접근할 수 있는 CLI를 만들었고, 이모티콘과 GIF를 검색하는 전용 CLI도 제작했다. 이를 통해 AI가 메시지 응답 시 밈(Meme)을 보낼 수 있게 했다. 심지어 음성을 시각화하는 도구도 만들어, AI가 음악을 ‘체험’할 수 있도록 했다.

“저는 지역 배달 앱의 API를 해킹해, 이제 AI가 음식이 얼마나 남았는지 알려줄 수 있습니다. 또한 Eight Sleep의 API를 역공학하여 침대 온도를 제어할 수도 있어요.”

【참고: Eight Sleep은 침대 표면 온도를 조절할 수 있는 스마트 매트리스로, 공식적으로 API를 제공하지 않는다.】

피터 양은 다시 물었다: “이 모든 것들을 AI가 도와준 건가요?”

“가장 흥미로운 점은, 제가 PSPDFKit에서 20년간 애플 생태계 개발(Swift, Objective-C)에 전념하며 매우 전문화된 경험을 쌓았다는 점입니다. 그러나 복귀 후 저는 새로운 분야로 전환하기로 결정했는데, 애플이 모든 것을 통제하려는 방식에 질렸고, 맥 앱 개발은 타겟 사용자가 너무 좁다고 느꼈기 때문입니다.”

문제는 하나의 숙련된 기술 스택에서 다른 것으로 전환하는 과정이 매우 고통스럽다는 점이다. 개념은 모두 이해하지만 문법을 모른다. ‘prop’이란 무엇인가? 배열은 어떻게 분할하는가? 각 사소한 질문마다 검색해야 하고, 스스로를 완전한 초보처럼 느끼게 된다.

“그런데 AI가 등장하면서 이 모든 문제가 사라졌습니다. 시스템 수준의 사고방식, 아키텍처 설계 능력, 미적 감각, 의존성 판단력—이것들이야말로 진정으로 가치 있는 능력이며, 이제는 쉽게 어떤 분야로든 이식할 수 있습니다.”

그는 잠시 멈추고 말을 이었다:

“갑자기 저는 무엇이든 만들 수 있을 것 같았습니다. 언어는 더 이상 중요하지 않으며, 중요한 건 제 엔지니어링 사고방식입니다.”

현실 세계 제어

피터 스타인버거는 자신의 설정을 시연하기 시작했다. 그가 AI에 부여한 권한 목록은 놀라울 정도였다:

이메일, 캘린더, 모든 파일, 필립스 휴(Philips Hue) 조명, 소노스(Sonos) 스피커. 그는 AI가 아침에 자신을 깨우도록 설정했고, 음량을 서서히 높이도록 했다. AI는 그의 보안 카메라에도 접근할 수 있다.

“한 번은 제가 ‘낯선 사람이 있는지 감시해 달라’고 요청했어요. 다음 날 아침 AI가 ‘피터, 누군가 있어요’라고 알려줬습니다. 그런데 녹화 영상을 확인해 보니, 카메라 화질이 좋지 않아 소파가 사람처럼 보였고, AI는 밤새 내내 소파를 캡처하고 있었던 겁니다.”

비엔나의 아파트에서는 AI가 KNX 스마트 홈 시스템도 제어한다.

“정말로 제가 문 밖에 갇힐 수도 있어요.”

피터 양은 “이 모든 것을 어떻게 연결했나요?”라고 물었다.

“단순히 AI에게 말만 하면 됩니다. 이 친구들은 정말로 뛰어난 방법을 다 알고 있어요. 스스로 API를 찾아내고, 구글 검색을 하며, 당신의 시스템 내에서 API 키를 찾아냅니다.”

사용자들의 활용법은 더욱 극단적이다:

누군가는 Tesco 온라인 쇼핑을 시켰다
누군가는 아마존에서 상품을 주문했다
누군가는 모든 메시지에 자동으로 응답하게 했다
누군가는 가족 그룹 채팅에 Clawbot을 초대해 ‘가족 구성원’으로 삼았다

“저는 British Airways 웹사이트에서 체크인을 하도록 요청했습니다. 이것은 사실상 튜링 테스트나 다름없죠. 항공사 웹사이트는 얼마나 비직관적인지 아시죠?”

첫 시도에는 거의 20분이 걸렸는데, 당시 전체 시스템이 아직 매우 미완성 상태였기 때문이다. AI는 Dropbox 내 여권 파일을 찾아 정보를 추출하고, 양식을 작성하며, 인간 검증(CAPTCHA)을 통과해야 했다.

“지금은 단 몇 분이면 됩니다. AI는 ‘나는 인간입니다’ 버튼을 클릭할 수 있어요. 왜냐하면 실제 브라우저를 제어하고 있기 때문에, 그 행동 패턴은 인간과 차이가 없기 때문입니다.”

앱의 80%가 사라질 것이다

피터 양은 “최근에 앱을 설치한 일반 사용자라면, 안전하게 시작할 수 있는 입문 방법은 무엇인가요?”라고 물었다.

피터 스타인버거는 각자의 경로가 다르다고 답했다. 누군가는 설치 즉시 iOS 앱을 만들기 시작했고, 누군가는 바로 Cloudflare를 관리하기 시작했다. 어떤 사용자는 첫 주에는 자신을 위해 설치했고, 둘째 주에는 가족을 위해, 셋째 주에는 기업용 버전을 회사에 도입하기 시작했다.

“저는 기술에 익숙하지 않은 친구에게 설치해 줬더니, 그 친구가 저에게 풀 리퀘스트(pull request)를 보내기 시작했습니다. 그는 평생 한 번도 풀 리퀘스트를 보낸 적이 없었어요.”

하지만 그가 진정으로 말하고 싶었던 건 더 큰 그림이었다:

“이 도구가 당신의 스마트폰에 설치된 앱의 80%를 대체할 가능성이 있다는 점을 생각해 보세요.”

왜 굳이 MyFitnessPal 앱을 사용해 식단을 기록해야 할까?

“저에게는 무한한 자원을 갖춘 어시스턴트가 있습니다. 이미 제가 KFC에서 잘못된 선택을 했다는 사실을 알고 있고, 제가 사진을 보내면, 자동으로 데이터베이스에 저장하고 칼로리를 계산하며, ‘헬스클럽에 가야 합니다’라고 알려줍니다.”

왜 Eight Sleep 온도 설정을 위한 전용 앱을 사용해야 할까? AI는 API 권한을 갖고 있으므로 바로 조정해 준다. 왜 할 일 목록 앱을 사용해야 할까? AI가 기억해 준다. 왜 항공사 체크인 앱을 사용해야 할까? AI가 대신 처리한다. 왜 쇼핑 앱을 사용해야 할까? AI가 추천하고, 주문하고, 배송 추적까지 한다.

“앱의 한 계층 전체가 서서히 사라질 것입니다. 왜냐하면 만약 그것들이 API를 제공한다면, 단지 당신의 AI가 호출할 수 있는 서비스일 뿐이기 때문입니다.”

그는 2026년이 개인용 AI 어시스턴트를 탐색하기 시작하는 해가 될 것이며, 대기업들도 본격적으로 진입할 것이라고 예측했다.

“Clawbot이 최종 승자가 될지는 알 수 없지만, 이 방향은 분명히 맞습니다.”

Just Talk to It

주제가 AI 프로그래밍 방법론으로 넘어갔다. 피터 양은 ‘Just Talk to It’이라는 제목의 인기 글을 쓴 바 있는데, 그에 대해 좀 더 자세히 설명해 달라고 요청했다.

피터 스타인버거의 핵심 주장은 다음과 같다: ‘에이전트 함정(agentic trap)’에 빠지지 말 것.

“저는 트위터에서 너무나 많은 사람들이 에이전트의 강력함을 발견한 후, 그것을 더욱 강력하게 만들려고 애쓰다가 토끼굴(rabbit hole)에 빠지는 모습을 봤습니다. 그들은 워크플로우를 가속화하기 위해 복잡한 도구들을 만들지만, 결국 도구를 만드는 데만 집중하고, 진정으로 가치 있는 제품을 만들지는 못합니다.”

그 자신도 이 함정에 빠진 적이 있다. 초기에는 휴대폰에서 터미널에 접속하기 위해 VPN 터널을 두 달간 구축했다. 너무 잘 만들어서, 어느 날 식당에서 친구들과 식사 중이었는데도 전부 휴대폰으로 vibe coding을 하느라 대화에 참여하지 못했다.

“저는 스스로 멈춰야 했습니다. 주로 정신 건강을 위해서요.”

Slop Town

그가 최근에 특히 골치 아파했던 것은 Gastown이라는 오케스트레이션 시스템이었다.

“매우 복잡한 오케스트레이터로, 동시에 10~20개의 에이전트를 돌리고, 서로 통신하며 역할을 분담합니다. 관찰자(watcher), 감독자(overseer), 시장(mayor), pcats(‘평민’ 혹은 ‘애완 고양이’ 등 의미 없는 역할을 위한 단어) 등등… 뭐가 더 있는지도 모르겠네요.”

피터 양: “잠깐, 시장도 있나요?”

“네, Gastown 프로젝트에는 시장이 있습니다. 저는 이 프로젝트를 ‘슬롭 타운(Slop Town)’이라고 부릅니다.”

또한 RALPH 모드(Run-And-Lose-Previous-History)—즉, AI에게 단일 과제를 주고, 작업 완료 후 모든 컨텍스트 및 메모리를 완전히 삭제한 뒤, 무한 반복하는 일회성 루프 모드—도 있다…

“이건 사실상 궁극의 토큰 소모기입니다. 한밤새 돌리면, 다음 날 아침 당신이 얻는 건 궁극의 쓰레기(slop)일 뿐입니다.”

문제의 핵심은: 이러한 에이전트들은 아직 ‘미적 감각(taste)’을 갖추지 못했다는 점이다. 일부 분야에서는 놀라울 정도로 영리하지만, 당신이 그들을 이끌지 않고, 원하는 바를 명확히 알려주지 않으면, 결과물은 쓰레기가 된다.

“다른 사람들은 어떻게 일하는지 모르겠지만, 저는 프로젝트를 시작할 때 항상 애매한 아이디어 하나만 가지고 시작합니다. 구축하고, 놀고, 느끼는 과정 속에서 제 비전이 점차 명확해집니다. 몇 가지를 시도해 보고, 실패하는 것도 있고, 그렇게 제 생각은 최종 형태로 진화합니다. 제 다음 프롬프트(prompt)는 제가 보고, 느끼고, 생각하는 현재 상태에 따라 결정됩니다.”

모든 것을 사전에 규격화하려고 하면, 이러한 인간-기계 사이클을 놓치게 된다.

“감각도 없고, 미적 감각도 없이 좋은 것을 만들 수 있다고 누가 믿을 수 있을까요?”

누군가 트위터에서 ‘RALPH 전용으로 생성된’ 노트 앱을 자랑했을 때, 피터는 이렇게 답했다: “네, 정말 RALPH가 만든 것처럼 보이네요. 정상적인 사람이 그런 식으로 디자인하진 않을 겁니다.”

피터 양은 요약했다: “많은 사람들이 AI를 24시간 돌리는 건 앱을 만들기 위해서가 아니라, 자신이 AI를 24시간 돌릴 수 있다는 걸 증명하기 위해서입니다.”

“이건 기준점 없이 크기만 비교하는 경기와 같습니다. 저도 한 번 26시간 루프를 돌려본 적이 있고, 그때는 꽤 자랑스러웠습니다. 하지만 이건 허영 지표일 뿐, 전혀 의미가 없습니다. ‘모든 것을 만들 수 있다’는 사실이, ‘모든 것을 만들어야 한다’는 뜻도 아니고, ‘그것이 반드시 좋은 것’이라는 뜻도 아닙니다.”

Plan Mode는 임시 조치(Hack)다

피터 양은 “컨텍스트를 어떻게 관리하나요? 대화가 길어지면 AI가 혼란스러워지지 않나요? 수동으로 압축하거나 요약해야 하나요?”라고 물었다.

피터 스타인버거는 이는 “구식 모드의 문제”라고 답했다.

“클로드 코드(Claude Code)는 여전히 이 문제가 있지만, 코덱스(Codex)는 훨씬 나아요. 종이 위로는 컨텍스트가 단지 30%밖에 늘지 않았을 수 있지만, 실제로는 2~3배 정도 느껴집니다. 이는 내부 사고 메커니즘과 관련이 있는 것 같아요. 지금은 대부분의 기능 개발을 하나의 컨텍스트 창 내에서 완료할 수 있고, 논의와 구축이 동시에 이루어집니다.”

그는 worktrees를 사용하지 않는다. 왜냐하면 그것은 “불필요한 복잡성”이기 때문이다. 그는 단순히 여러 개의 저장소를 체크아웃한다: clawbot-1, clawbot-2, clawbot-3, clawbot-4, clawbot-5. 어느 하나가 비어 있으면 바로 사용하고, 테스트 후 메인 브랜치(main)로 푸시하고 동기화한다.

“마치 공장처럼, 모두 바쁘면 그렇지만, 하나만 켜면 대기 시간이 너무 길어져 플로우(flow) 상태에 들어가기 어렵습니다.”

피터 양은 이를 실시간 전략 게임에 비유했다: “공격을 수행하는 부대가 있고, 당신은 그들을 관리하고 감시해야 합니다.”

plan mode에 대해 피터 스타인버거는 논쟁적인 견해를 제시했다:

“Plan mode는 앤트로픽(Anthropic)이 모델이 너무 성급하게 코드 작성을 시작하기 때문에 어쩔 수 없이 추가한 임시 조치입니다. 최신 모델(예: GPT 5.2)을 사용한다면, 단순히 대화만 하면 됩니다. ‘이 기능을 만들고 싶은데, 이런 식으로 해야 할 것 같고, 이런 디자인 스타일을 좋아해요. 몇 가지 방안을 제안해 주세요. 먼저 이야기해 봅시다.’ 그러면 모델이 제안하고, 여러분은 논의하며 합의한 후 실행에 옮깁니다.”

그는 타이핑하지 않는다. 말로 한다.

“저는 대부분의 경우 말로 대화합니다.”

디스코드(Discord) 기반 개발

피터 양은 “새로운 기능을 개발하는 프로세스는 어떻게 되나요? 먼저 문제를 탐색합니까? 아니면 먼저 계획을 세웁니까?”라고 물었다.

피터 스타인버거는 자신이 “지금까지 해본 가장 미친 행동”을 했다고 말했다: 그는 자신의 Clawbot을 공개 디스코드 서버에 연결해, 누구나 그의 개인 AI와 대화할 수 있도록 했다. 심지어 그의 개인 기억까지 함께 공유되며, 공개적인 공간에서 이루어진다.

“이 프로젝트는 말로 설명하기 어렵습니다. 마치 자비스(Jarvis, 아이언맨의 AI 어시스턴트)와 영화 〈그녀〉의 AI가 합쳐진 느낌이에요. 제가 직접 시연해 보여주면 모두들 흥분하지만, 트위터에 사진과 설명을 올려도 인기를 끌지 못합니다. 그래서 사람들이 직접 체험해 보게 하기로 했습니다.”

사용자들은 디스코드에서 질문을 하고, 버그를 보고하며, 기능 요구사항을 제안한다. 그의 현재 개발 프로세스는 이렇다: 디스코드 대화 캡처를 찍어 터미널에 드래그한 후, AI에게 “이걸로 이야기해 봅시다”라고 말한다.

“타이핑하기 귀찮거든요. 누군가 ‘이거 저거 지원하나요?’라고 물으면, 저는 AI에게 코드를 읽고 FAQ를 작성하라고 지시합니다.”

그는 또한 크롤러를 만들어 매일 최소 한 번은 디스코드의 help 채널을 스캔하게 하고, AI가 가장 큰 불편 사항을 요약하도록 한 후, 바로 수정한다.

MCP도 없고, 복잡한 오케스트레이션도 없다

피터 양은 “멀티-에이전트, 복잡한 스킬, MCP(Model Context Protocol) 같은 화려한 기술들을 사용하시나요?”라고 물었다.

“제 스킬 대부분은 일상생활 스킬입니다: 식단 기록, 장보기 등 이런 것들이죠. 프로그래밍 관련 스킬은 거의 없습니다. 왜냐하면 필요가 없기 때문입니다. 저는 MCP도 쓰지 않고, 그런 것들을 전혀 사용하지 않습니다.”

그는 복잡한 오케스트레이션 시스템을 믿지 않는다.

“저는 루프 안에 있습니다. 그래서 제가 느끼기에 더 나은 제품을 만들 수 있습니다. 어쩌면 더 빠른 방법이 있을지도 모르지만, 지금 제 병목은 AI가 아니라 제 자신의 사고 속도에 있습니다. 가끔씩 Codex 대기 시간이 병목이 되기도 하죠.”

그의 전 PSPDFKit 공동 창립자이자 전 변호사인 인물도 이제 그에게 PR(pull request)을 보내고 있다.

“AI는 기술 배경이 없는 사람들도 무언가를 만들 수 있게 해줍니다. 이는 정말 놀라운 일입니다. 누군가는 이런 코드가 완벽하지 않다고 반대할 수도 있습니다. 하지만 저는 PR을 ‘프롬프트 요청(prompt request)’으로 간주합니다. 그것은 의도를 전달하는 것입니다. 대부분의 사람들은 동일한 시스템 이해력을 갖추지 못해, 모델을 최적의 결과로 이끌 수 없습니다. 따라서 저는 의도를 받아서 직접 구현하거나, 그들의 PR을 기반으로 재작성하는 편을 택합니다.”

그는 기여자들을 공동 저자(co-author)로 표시하지만, 다른 사람의 코드를 직접 병합하는 일은 거의 없다.

자신만의 길을 찾아라

피터 양은 요약했다: “핵심은 슬롭 생성기를 사용하지 말고, 인간을 루프 안에 유지하는 것이다. 왜냐하면 인간의 뇌와 미적 감각은 대체할 수 없기 때문이다.”

피터 스타인버거는 한 마디를 덧붙였다:

“혹은, 자신만의 길을 찾아야 한다는 말이 더 정확할지도 모릅니다. 많은 사람이 ‘어떻게 하셨나요?’라고 묻습니다. 그에 대한 답은: 스스로 탐색해야 한다는 것입니다. 이것들을 배우는 데는 시간이 필요하고, 스스로 실수를 해봐야 합니다. 이건 어떤 것을 배우는 것과 같지만, 다만 이 분야는 변화 속도가 특히 빠를 뿐입니다.”

Clawdbot은 clawd.bot과 GitHub에서 찾을 수 있다. Clad는 W를 포함하며, C-L-A-W-D-B-O-T로, 랍스터의 집게처럼 생겼다.

【참고: ClawdBot은 현재 OpenClaw로 이름을 변경하였다.】

피터 양은 자신도 시도해 보아야겠다고 말했다. “컴퓨터 앞에 앉아 AI와 대화하는 게 아니라, 밖에서 아이를 돌보는 중에도 언제든지 명령을 내릴 수 있게 하고 싶어요.”

“당신은 분명 좋아하실 거예요.” 피터 스타인버거가 말했다.

피터 스타인버거의 핵심 주장은 두 문장으로 요약할 수 있다:

AI는 이제 당신의 스마트폰에 설치된 앱의 80%를 대체할 정도로 강력해졌다
하지만 인간의 미적 감각과 판단이 루프 안에 없다면, 출력물은 쓰레기일 뿐이다

이 두 문장은 모순처럼 보이지만, 같은 결론을 향해 나아간다: AI는 레버리지일 뿐, 대체재가 아니다. AI는 당신이 이미 갖춘 것을 증폭시킬 뿐이다: 시스템 사고, 아키텍처 설계 능력, 좋은 제품에 대한 직관. 만약 그것들이 없다면, 아무리 많은 에이전트를 24시간 병렬로 돌려도, 단지 슬롭을 대량 생산하는 것뿐이다.