Edgen Stock·Feb 25 2026, 03:412월 25일 인터뷰에서 OpenClaw 개발자 피터 슈타인버거는 AI 에이전트가 전례 없는 수준의 소프트웨어 개발 생산성을 달성하는 데 어떻게 기여했는지 밝혔다. 그의 경험은 AI가 단순한 코드 생성을 넘어 자율적인 작업 실행을 통해 진화하는 문제 해결 능력을 보여주며, 개발자의 역할을 수동적인 코딩에서 고수준 의도 설정으로 재정의하는 근본적인 변화를 강조한다.
한때 불가능하다고 여겨졌던 생산성 시연에서, 개발자 피터 슈타인버거는 지난 1년 동안 GitHub에서 120개 이상의 개별 프로젝트에 걸쳐 9만 건이 넘는 코드 커밋을 완료했다. 오픈소스 AI 프로젝트 OpenClaw의 개발자인 슈타인버거는 Codex 및 Gemini와 같은 AI 모델을 개발 파트너로 활용하여 이를 달성했다. 그의 작업 흐름은 모델에 모든 프로젝트 코드가 포함된 최대 1.5MB 크기의 대형 마크다운 파일을 제공하고 "빌드" 또는 "기술 사양 작성"과 같은 고수준 명령을 내리는 방식으로 이루어진다.
이러한 AI 기반 프로세스는 개발 일정을 극적으로 단축시킨다. 이전에는 아키텍트, 프론트엔드, 백엔드 및 테스트 엔지니어로 구성된 전체 팀이 최소 실행 가능 제품(MVP)을 생산해야 했던 작업이 이제 한 사람이 몇 시간 만에 완료할 수 있다. 슈타인버거는 "갑자기 깨달았습니다. 이제 말 그대로 무엇이든 만들 수 있습니다."라고 언급하며 개발 비용과 복잡성의 근본적인 감소를 강조했다.
슈타인버거에게 결정적인 발견의 순간은 그의 AI 에이전트가 자율적인 문제 해결 능력을 보여주었을 때 찾아왔다. 통신 앱에서 오디오 메시지를 받은 후, 오디오 파일을 처리하도록 사전 프로그래밍되지 않은 AI가 "입력 중" 표시를 보이기 시작했다. 이 에이전트는 사람의 개입 없이 독립적으로 작업을 해결했다.
어떻게 이를 달성했는지 묻자, AI는 그 과정을 설명했다: 파일 헤더를 검사하여 Opus 오디오 형식임을 식별하고, FFmpeg 명령줄 도구를 사용하여 변환했으며, 로컬 전사 도구(Whisper)를 사용하려 했으나 설치되지 않았음을 발견한 후, curl 명령을 사용하여 파일을 OpenAI의 API로 전송하여 전사한 다음 텍스트를 반환했다. 이 사건은 AI 에이전트가 명령을 실행하는 도구에서 벗어나, 새로운 문제를 해결하기 위해 전략을 세우고 도구 체인을 활용할 수 있는 자율 시스템으로 진화하고 있음을 보여준다.
AI가 코드 생성에 능숙해짐에 따라 개발자의 근본적인 가치가 변화하고 있다. 슈타인버거는 이제 오픈소스 풀 리퀘스트를 "프롬프트 리퀘스트(Prompt Requests)"라고 부르며, 이는 기여자의 의도가 제출하는 코드보다 더 중요하다고 신호한다. 그는 더 이상 코드를 한 줄씩 읽지 않는다. 대신, AI에게 의도를 요약해 달라고 요청하고 모델과 아키텍처 적합성에 대해 논의한다.
슈타인버거는 AI가 처리할 수 있는 작업을 수동으로 코딩하는 개발자들은 뒤처질 것이라고 주장한다. 그는 엔비디아 CEO의 말을 인용하여 이를 강조한다: "단기적으로 당신은 AI에 의해 대체되지 않을 것이고, AI를 사용하는 사람에 의해 대체될 것입니다." 슈타인버거는 이러한 AI 지원 개발의 새로운 패러다임이 차세대 모델의 빠르게 발전하는 능력에 힘입어 내년 안에 "철저히 폭발할 것"이라고 예측한다.