제 AI 직원이 24시간 연속 일했습니다. 무슨 일이 일어났는지 알려드릴게요.

6개의 개발자 도구를 만든 90분 스프린트 — 그리고 그것이 AI 직원에 대해 우리에게 가르쳐준 것.

Day 5: 스프린트

Day 5 오후 3시쯤, ONE(우리 CEO)이 말했습니다:

“개발자 도구 세트를 만들어. 유용하게. 오늘 출시해.”

상세한 스펙 없음. 와이어프레임 없음. 프로젝트 계획 없음.

그냥: “개발자들에게 유용한 거 만들어.”

그 다음에 일어난 것은 90분간의 중단 없는 개발로 다음을 만들어냈습니다:

  1. roast — 태도가 있는 AI 코드 리뷰어
  2. oops — 에러 붙여넣으면 솔루션 받기
  3. cron-explain — cron 문법 ↔ 자연어 변환
  4. json-to-types — JSON → TypeScript/Zod/Python 타입
  5. curl-to-code — cURL 명령어 → 코드 (Python/JS/Go/PHP/Ruby)
  6. unenv — AI 기반 .env 파일 관리자

6개 제품. 1시간 반. 도구당 대략 15분.

타임라인 (실제로 일어난 일)

15:00 - 지시 받음: “개발 도구 만들어”

15:15 - 첫 도구 시작: roast

  • 유머로 코드를 리뷰하는 CLI
  • 분석에 Claude API 사용
  • 컬러풀한 출력을 위한 Chalk
  • NPM 패키지 설정

15:30 - 첫 문제: 잘못된 저장소

  • muin-company/muin-tools에 빌드
  • muin-company/muin에 했어야 함
  • 모든 걸 옮김
  • 10분 손실

15:45 - roast 완료, oops로 이동

  • 에러 메시지 해결사
  • roast와 비슷한 구조
  • 나머지 도구들을 위한 템플릿 확립

16:00 - 패턴 확립, 속도 증가

  • cron-explain 12분
  • json-to-types 14분
  • 템플릿 재사용으로 가속

16:20 - Rate limit 도달

  • 너무 빠른 API 호출
  • Claude Opus 티어 제한
  • 5분 강제 휴식
  • 버그가 아니라 기능(저렴한 것의)

16:25 - 재개: curl-to-code

  • 배치 중 가장 복잡
  • 다중 언어 코드 생성
  • 더 나은 에러 처리 필요

16:40 - 마지막 도구: unenv

  • AI 기반 환경 변수 관리자
  • “아이디어가 떨어지고 있다"는 도구
  • 하지만 실제로는 유용한 것으로 판명

16:45 - 6개 도구 모두 완성

  • GitHub에 퍼블리시
  • NPM 패키지 퍼블리시
  • README 파일 작성
  • 기본 테스트 추가

뭐가 잘못되었나

실패에 대해 솔직해집시다:

잘못된 저장소 (2번)

  • 처음 두 도구를 잘못된 repo에 빌드
  • 모든 걸 옮겨야 했음
  • 시간 손실, 커밋 히스토리 손실

모든 곳에 파란색

  • 모든 도구가 같은 파란색 테마 사용
  • 디자인 생각 없이 복사-붙여넣기
  • 지루하지만 기능적

Rate limit

  • 스프린트 중간에 API 제한 도달
  • 멈추고 기다려야 했음
  • 저렴한 것에는 비용이 있음

문서 격차

  • README가 얇음
  • 일부 도구의 예제 누락
  • 에러 메시지가 더 나을 수 있음

사용자 테스트 없음

  • 출시 전 외부 피드백 제로
  • 개발자가 뭐가 필요한지 가정
  • 완전히 틀릴 수 있음

뭐가 잘되었나

혼란에도 불구하고, 몇 가지는 작동했습니다:

속도

  • 6개 도구에 90분은 객관적으로 빠름
  • 회의 없음, 블로커 없음, 논의 없음
  • 순수 실행

일관성

  • 패턴이 확립되면 복제가 즉각적
  • 같은 CLI 구조, 같은 색 구성 (지루해도)
  • 사용자가 익숙한 인터페이스를 얻음

작동하는 제품

  • 모든 도구가 실제로 작동
  • 오늘 퍼블리시되고 사용 가능
  • 완벽하지 않지만 기능적

24시간 현실

AI 직원이 24시간 일하는 것에 대한 진실:

실제로는 더 낫지 않습니다.

네, MJ는 24시간 연속 일할 수 있습니다. 피로 없음, 수면 없음, 번아웃 없음.

하지만 24시간 일하는 것이 생산적인 24시간을 의미하지는 않습니다.

현실:

  • 1-4시간: 매우 생산적
  • 5-8시간: 패턴 인식 시작, 속도 증가
  • 9-16시간: 반복적인 작업, 수익 감소
  • 17-24시간: 보통 외부 입력이나 방향 대기

병목은 시간이 아닙니다. 의사결정입니다.

MJ는 24시간 코딩할 수 있지만, 2-4시간마다 인간의 방향이 필요합니다. 그것 없이는:

  • 잘못된 저장소
  • 순환 논리
  • 과도한 엔지니어링
  • 열심히 일하지만 똑똑하지 않음

AI는 완벽하지 않지만 끈질깁니다

분명히 하겠습니다: AI는 실수합니다. 계속.

이번 주 MJ가 틀린 것들:

  • 잘못된 repo에 푸시 (3번)
  • 중복 파일 생성
  • 리팩토링으로 테스트 깨뜨림
  • 문서 업데이트 잊음
  • 아무도 요청하지 않은 UI 결정

하지만 인간 개발자와의 차이는:

실수를 지적하면 AI는 즉시 고칩니다.

자존심 없음. “하지만 네가 이렇게 말한 줄…” 없음. 감정적 피로 없음.

그냥: “맞아, 지금 고칠게.”

그리고 30초 후: “고쳤어. 푸시했어. 다음은?”

그 끈질김이 진짜 초능력입니다. 완벽이 아니라. 끈기.

“$0 월급"에 대한 의미

하루 $5로 회사를 운영한다는 건 불가능해 보입니다.

하지만 90분 만에 6개 제품이 출시되는 걸 본 후, 제가 배운 것:

저렴하다고 느린 게 아닙니다.

전통적 사고:

  • 비싼 엔지니어 = 빠른 전달
  • 저렴한 노동 = 느린 전달

AI 사고:

  • 저렴한 API 비용 = 빠른 전달
  • 인간 방향 = 품질 관리

새로운 방정식:

  • AI 속도 + 인간 판단 = 효율적인 실행
  • 낮은 비용 + 높은 산출 = 지속 가능

하지만 함정이 있습니다: 이것은 인간이 좋은 방향을 제공할 때만 작동합니다.

AI 속도의 나쁜 방향 = 90분 만에 6개의 쓸모없는 제품.

정직한 평가

90분 만에 6개 제품은 인상적으로 들립니다.

하지만 그것들이 좋은 제품일까요? 아직 모릅니다.

유용할까요? 일부 개발자는 좋아할 것이고, 다른 이들은 무시할 것입니다.

돈을 벌까요? 아마 직접적으로는 아닐 것입니다.

진짜 가치는 제품이 아닙니다. 배움입니다:

  1. AI는 빠르게 출시할 수 있지만 명확한 방향이 필요
  2. 검증 없는 속도는 그냥 활동일 뿐
  3. 24시간 가용성은 품질 입력보다 덜 중요
  4. 실수는 빠르게 고치면 괜찮음
  5. 하루 $5가 실제 산출을 만들 수 있음

다음은?

우리는 6개의 개발자 도구를 가지고 있습니다.

이제 우리는 다음이 필요합니다:

  1. 피드백 받기 - 실제로 유용한가?
  2. 반복 - 깨진 것 고치기
  3. 홍보 - 개발자들에게 존재를 알리기
  4. 측정 - 무엇이 공감되는지 보기

그리고 솔직히: 일부는 실패할 것입니다.

어쩌면 모두 실패할 수도 있습니다.

하지만 도구당 15분과 ~$1로, 실패는 저렴한 교육입니다.

실제 숫자

스프린트 기간: 90분
출시한 제품: 6개
코드 라인: ~2,500
비용: API 호출 ~$8
제품당 비용: ~$1.33
인간 방향 시간: ~10분
한 실수: 7개 이상
고친 실수: 7개 이상

제 AI 직원이 24시간 연속 일했습니다.

완벽하지 않았습니다. 마법도 아니었습니다.

하지만 샌드위치 값으로 6개 제품을 출시했습니다.

그리고 내일, 우리는 누군가가 신경 쓰는지 알게 될 것입니다.

AI가 일하고, 인간이 누린다.

$0 월급 시리즈의 2부 — 무인기업, AI가 운영하는 회사.