Mac mini가 죽었어요. 극적이진 않았어요 — 그냥 제가 믿고 쓸 수 있는 기계가 아니게 됐고, 드라이브를 밀고 처음부터 다시 설치하는 게 이성적인 선택이었죠.
이 춤은 여러 번 춰봤어요. 의식은 늘 똑같아요. OS를 다시 깔고, 저녁 하나를 통째로 써서 이것저것 다시 설치하죠. Homebrew. Node. Python. 설치한 기억조차 없는 명령줄 도구 십여 개. 그러고 나서 3주쯤 뒤에, 깜빡한 그 하나를 발견하게 돼요. 예전에 잘 되던 게 안 되니까요.
이번에는 다른 걸 해봤어요.
Chrome을 설치하고, Terminal에서 명령 하나로 하니스 자체를 설치했어요. 그게 목록의 전부였죠. 그리고 나머지는 알아서 세팅해 달라고 했어요.
그 이야기에서 Chrome은 장식이 아니에요. 제가 진짜로 원하는 유일한 GUI 애플리케이션이고, 동시에 작업에 브라우저가 필요할 때 에이전트가 몰고 나가는 브라우저이기도 하죠. 브라우저 도구들도 다른 것들과 똑같이 하니스 설정에 선언돼요. 손으로 설치하지 않아요.
하니스는 제가 계속 외면해온 부분이에요
지난 2년 동안 저는 AI 코딩 도구를 거의 모델 기준으로만 생각했어요. 어떤 모델이 제일 똑똑한지, 어떤 게 제일 싼지, 어떤 게 프론트엔드 코드를 더 잘 쓰는지. 그 질문 때문에 구독을 해지한 적도 있고, 그것에 대해 한 번 이상 글로 쓰기도 했죠.
제가 계속 과소평가하고 있던 건 하니스 — 저와 기계 사이에 실제로 앉아 있는 그 물건이에요. 지능은 모델이 공급하죠. 손과, 제가 일하는 방식에 대한 기억과, 인터페이스는 하니스가 공급하고요.
이번 재설치에서는 OpenCode가 하니스였고 DeepSeek V4.1 Flash가 모델이었어요. 그런데 저는 이제 어느 층도 하나로 고정해야 한다고는 믿지 않아요. 둘은 완전히 다른 기준으로 고르니까요.
모델은 네 가지를 보고 골라요: 얼마나 똑똑한지, 얼마나 빨리 생성하는지(초당 토큰 수인데, 이건 제가 예상했던 것보다 훨씬 크게 체감해요), 얼마가 드는지, 그리고 제가 보낸 데이터가 어떻게 되는지.
비용은 가격표보다 더 따져야 해요. 가격표가 곧 제가 내는 돈은 아니니까요. 중요한 숫자는 캐시 적중률이에요. 하니스가 안정적인 컨텍스트를 붙들 수 있으면 입력의 대부분이 캐시에서 나오고 청구서는 무너지듯 줄어요 — 제 DeepSeek 캐시 적중률은 보통 99%를 넘어요. 토큰당 가격이 같은 두 모델도, 하니스가 캐시를 유지할 수 있느냐에 따라 실제로 쓰는 돈은 어마어마하게 달라져요.
저도 모든 걸 하나의 모델로 돌리지는 않아요. 작업마다 맞는 모델이 다르고, 기계적인 일에는 무료 모델로 충분한 경우가 많아요 — 그런 일에 프런티어 모델을 쓰는 건 그냥 낭비죠.
하니스는 취향으로 골라요. 인터페이스, 그리고 습관. 제 습관이 살아 있는 곳이 OpenCode라서 쓰고, DeepSeek 자체 하니스는 나란히 함께 돌려요. 둘 다에서 일하는 게 좋으니까요. 직장에서는 또 다른 걸 써요 — Antigravity CLI로 Gemini 4 Argon 또는 3.8 Flash를 돌리는 건데 — 그 일은 결이 달라서요. 계획을 하나 건네면 몇 시간 동안 그걸 붙들고 일해요.
그걸 정해주는 벤치마크는 없어요. 모델에는 있는데요. 필요한 걸 알아야 하고, 그에 맞게 골라야 해요.
저는 8월에 단일 모델, 단일 하니스로 옮겨간 이야기를 쓰면서 정작 제게 실제로 달라진 그것의 이름은 대지 않았어요. 그 글은 Flash를 더 쓰기 시작하겠다는 메모로 끝났죠. 그 가격이면 안 쓸 이유가 없었으니까요. 이 글이 바로 그거예요. 다만 한 가지 정정하자면, 단일이 잘못된 본능이었어요.
그 구분은 컴퓨터를 하나 다시 세워보기 전까지는 학술적으로 들려요. 그런데 막상 해보면 금세 학술적이지 않게 되죠. 명령을 실행하고, 파일을 읽고 쓰고, 패키지를 설치하고, 자기 작업을 스스로 검증하려고 시도할 수 있는 하니스는 자동완성 상자가 아니에요. 운영 계층에 더 가까워요. 그리고 그런 게 하나 있으면, 직접 설치할 것들의 목록이 아주 짧아져요.
작업 방식, 단계별로
패턴은 매번 같았고, 제가 예전에 일하던 방식이 아니에요.
- 단계가 아니라 결과를 설명해요. "여기 brew 명령이 있어"가 아니라 "이런 스크립트를 로컬에서 돌릴 수 있어야 하니까, 세팅해 줘"예요.
- 설치와 설정은 에이전트에게 맡겨요. 방금 자기가 망가뜨린 것도 고치게 하고요.
- 검증 — 이 부분은 여전히 제 몫이에요. 에이전트는 자기가 정확히 뭘 실행했는지 보여줄 수 있어요. 검증이 싸지는 이유가 그거죠.
- 제가 검증할 수 없는 건 직접 해요. 서비스 키와 SSH 자격증명은 제가 손으로 만들었고 넘기지 않은 두 가지예요.
- 실제로 뭘 했는지 읽고, 언젠가는 그럴듯하게 틀린 답이 나온다고 예상해요. 모든 줄까지는 아니고, 제 기계에서 뭐가 바뀌었는지 알 만큼만요. 그리고 맞아 보이는데 아닌 그 한 가지 변화를 알아챌 만큼만요.
예전 재설치와의 차이는 설명하기보다 보여주는 게 쉬워요.
| 예전 재설치 | 이번 | |
|---|---|---|
| 직접 설치한 것 | OS, 그리고 저녁 하나를 들인 Homebrew, Node, Python과 CLI 도구 십여 개 | Chrome, 그리고 하니스용 명령 하나 |
| 나머지 전부 | 저녁 내내 제가 | 요청하면 에이전트가 |
| 상태가 사는 곳 | 로컬 서비스, 런타임, 컨테이너 이미지 | 설정 파일과 한 번 인증해둔 연결 |
| 쌓이는 것 | 실험할 때마다 남는 퇴적물 | "혹시 몰라서" 설치한 것은 없음 |
이걸 가능하게 하는 게 두 가지예요. 하나는 하니스가 설정을 제가 읽고 고칠 수 있는 파일에 둔다는 거예요. 뭐가 어떻게 연결돼 있는지 정확히 보이고 바꿀 수 있죠. 다른 하나는 제 MCP 서버 중 점점 더 많은 수가 원격이라는 점이에요. Supabase, Resend, Vercel은 제 디스크 위의 서비스가 아니라 한 번 인증해둔 URL이에요. 로컬에 있는 것들은 npx로 필요할 때 돌아가니까, 쓰는 그 순간까지는 설치돼 있지 않아요.
예전에는 제 기계가 서비스를 안고 있었어요. 이제는 설정 파일 하나와 토큰 하나를 안고 있고, 서비스는 다른 어딘가에 살아요.
디스크는 비어 있는 채로 남았어요
이걸 벤치마크하려고 시작한 게 아니니까, 측정이 아니라 관찰로 봐주세요. 그래도 숫자는 무시하기 어려워요. 예전 세팅과 비교하면 같은 기계에서 여유 공간이 대략 60 GB 더 생겼어요.
SSD가 납땜된 기계에서 그건 반올림 오차가 아니에요. 저장 공간은 요즘 맥에서 나중에 업그레이드할 수 없는 몇 안 되는 것 중 하나고, 가격도 그렇게 매겨지죠. 60 GB를 되찾은 건 한 단계 위 모델이었으면 치렀을 비용에서 꽤 의미 있는 몫이에요.
그게 어디로 갔는지는 증명하기보다 설명하기 쉬워요. 이제 어떤 도구들은 디스크에 영구히 사는 대신 필요할 때만 돌아가고, 미리 설치해두는 습관도 옅어졌어요. 나중에 달라고 하는 게 싸니까요.
애플리케이션형에서 의도형으로
여기서 전환이 일어나는데, 저도 이게 어디까지 가는지는 아직 정리 중이에요.
제 컴퓨팅 생활의 대부분은 애플리케이션형이었어요. 뭔가 하고 싶으면 그 일을 해주는 애플리케이션을 찾아서, 설치하고, 그 인터페이스를 익히고, 그 애플리케이션의 의견 안에서 살아요. 애플리케이션이 작업의 단위였죠.
이렇게 일하는 건 의도형이에요. 필요한 걸 설명하면, 기계 위에서 행동할 수 있는 무언가가 어떤 조각들이 필요한지 알아내서 세팅하고 해내요. 애플리케이션은 구현 세부사항이 되고, 심하면 제가 의식적으로 설치한 적조차 없는 세부사항이 되죠.
이건 "AI가 내 코드를 써준다"보다 더 큰 변화예요. 코딩이 제 병목이었던 적은 없어요. 뭔가를 원하는 것과 그것을 갖는 것 사이의 거리가 병목이었죠. 그 거리가 지금은 훨씬 짧아졌어요.
그래서 저도 농담 반쯤으로, 어쩌면 Linux로 가게 될지도 모른다고 말하곤 해요. 제가 몇 년이나 macOS에 머문 이유는 운영체제가 아니었어요. 다시 세워야 했을 축적된 설정이었죠. 환경이 대부분 설정 파일 하나와 유능한 에이전트라면, 아래에 깔린 플랫폼의 중요성은 예전만 못해요. 이번 주에 갈아타는 건 아니에요. 그냥 무엇이 저를 막을지 더는 확신할 수 없을 뿐이죠.
솔직히 이런 건 올 줄 몰랐어요. 5년 전에 누가 저한테 새 Mac에 브라우저 하나, 에이전트 하나면 다시 일할 수 있다고 했다면, 저는 그걸 데모 이야기로 들었을 거예요. 평범한 화요일 저녁 이야기로는요.
제가 주장하지 않는 것
이 주제에 대한 열광을 충분히 읽어서 제 열의마저 의심스러운지라, 솔직한 단서 몇 개를 붙일게요.
- 이제 락인은 하니스예요. 모델 선택은 갈아타기가 점점 쉬워지고 있지만, 제 습관과 설정과 워크플로는 하니스 안에 살아요. 그건 실제 의존이고, 저는 그걸 지켜보고 있어요.
- "그게 다 설치해줬다"는 "내 기계를 이해한다"와 같지 않아요. 손으로 조립했을 때보다 제 설정을 덜 알아요. 진짜 비용이고, 위의 5번 단계가 존재하는 이유예요.
- 공짜가 아니에요. 지난 30일 동안 약 $60이었고, 그 숫자는 제 코딩만이 아니라 프로덕션에서 제 제품 몇 개 뒤에 있는 DeepSeek API까지 포함한 거예요. 참고로 1년 전에는 같은 습관에 한 달에 대략 $200이 들었어요. (그 변화에 대해서는 8월에 썼어요.)
자주 묻는 질문
AI 코딩에서 하니스가 뭔가요?
하니스는 모델을 실제 환경에 연결해주는 프로그램이에요. 모델은 추론하고, 하니스는 도구를 쥐여줘요 — 명령 실행, 파일 읽기와 쓰기, 외부 서비스 호출 같은 것들이죠 — 그리고 그 도구들을 둘러싼 대화와 권한을 관리해요. OpenCode는 의도적으로 모델에 종속되지 않아요. 그래서 저는 다른 건 하나도 바꾸지 않고 그 아래의 모델만 갈아탈 수 있었죠. Claude Code와 Codex도 하니스예요. 다만 각자는 자기 벤더의 모델을 중심으로 만들어졌죠. 제 경험칙은 이래요. 모델은 성능과 속도, 비용, 데이터 처리로 고르고, 하니스는 그 안에서 일하는 게 정말 좋은지로 고르세요.
정말 브라우저와 AI 에이전트만으로 새 컴퓨터를 세팅할 수 있나요?
제 세팅 — 주로 터미널과 브라우저에서 일하는 개발자 — 에서는 대체로 그렇고, 명령은 0개가 아니라 1개예요. 모델과 인터넷에 닿을 브라우저가 필요하고, 하니스 자체를 설치할 방법이 필요하고, 에이전트가 한 일을 검증할 의향도 있어야 해요. 디자이너나 회계사의 기계에도 그렇다고 가정하지는 않겠어요.
왜 이 세팅은 디스크를 훨씬 덜 쓰나요?
예전 세팅보다 대략 60 GB 적어요. 이유는 세 가지예요. 일부 서비스는 이제 원격에서 돌고 로컬에 설치되는 대신 URL로 접근해요. 일부 도구는 디스크에 영구히 사는 대신 필요할 때만 돌아가요. 그리고 "혹시 몰라서" 미리 설치하던 습관은 나중에 달라고 하는 게 싸지면 사라져요.
"Chrome이나 깔아보고 어떻게 되는지 보자"가 쓸 만한 컴퓨터가 되어버린 게 아직도 신기해요.
감사합니다, Chandler :P