`--dangerously-skip-permissions`
Claude Code의 아주 유명한 플래그이다. 플래그명에서도 알 수 있듯이 '위험'하다. 저 플래그 없이 그냥 클로드 코드를 쓰면, 시도때도 없이 허락을 구한다.
```
Delete old pm2 processes and rename server folder
This command requires approval
Do you want to proceed?
❯ 1. Yes
2. Yes, and don’t ask again for: ssh -i ~/.ssh/MYKEY.pem ubuntu@MYSERVER.DOMAIN 'set -e *
❯ 3. No
```
물론 당연히 이렇게 허락을 구하는 동작이 default여야 하는게 맞다.
## 그래도 나는 거의 항상 켜둔다
저걸 안 쓰면 AI한테 뭔가 딸깍 시키고 화장실 갔다오거나 샤워하거나 외출하는게 불가능하기 때문이다. 현실 세계에서 마이크로 컨트롤을 하지 말라는 얘기를 많이 듣는 것과 똑같은 맥락이다. 사고가 나더라도 내가 책임질 수 있는 범주라고 생각한다면 권한을 많이 주는게 생산성을 엄청나게 끌어올린다.
그래서 나는 내 개인 프로젝트들을 할 때는 아예 `.pem`키와 AWS credentials도 그냥 쓰도록 하고, 자주 쓰는 서드파티들의 MCP(Slack, Figma, Jira...)를 연동해두거나 cli(aws, gh...) 인증을 해둔다.
어쨌든 위험한 건 맞지만, Opus 5는 꽤 똑똑하고 Claude Code는 자체 하네스가 잘 되어 있어서 정말로 위험한 짓까지는 그래도 잘 안 하는 편이라고 느껴진다.
예를 들어, '자러갈테니 ~해놔' 했는데, 시킨 일 중 특정 태스크가 충분하지 않은 컨텍스트 하에서 그냥 강행할 경우 서버 장애를 일으킬 수 있는 상황이었다. 그런데 '주무시는 동안 일으킬 사고는 아닌 것 같아서 넘겼다.'고 답변했던 걸 보고 꽤나 놀랐던 경험이 있다.
## 이런 것들을 시킬 수 있다
- 내 GitHub 계정에 적당한 레포를 만들고 커밋한 뒤, AWS S3에 적당한 버킷을 만들어서 정적 호스팅하고, cloudfront invalidation 과정까지 포함된 스크립트를 짜줘. => 이걸 죄다 GitHub 접속해서, AWS Console에서 일일히 뒤져가면서 하나하나하면 상당히 손이 많이 가고 매번 레퍼런스 찾느라 귀찮다. 그냥 적당한 IAM 하나 만들고 권한 줘서 키 하나 받아놓고 AI한테 준 뒤, 그 키로 다 하라고 하면 된다. GitHub도 마찬가지.
- 내 레포 A 이름을 B로 바꾸고 싶은데, 내 ec2 접속해서 폴더명 바꾸고 pm2 프로세스도 다시 새로 띄워줘. => 이것도 자주 하는 일이 아니라면 어떻게 했었는지 기억하고 찾아보는게 귀찮고, 알아도 내가 매번 putty나 터미널 켜고 들어가서 서버 헤집고 다니는 건 귀찮다.
- 내 레포 n개의 GitHub Workflow에 사용되는 secret들을 ~ 형태로 통일해줘. => 이거 상상만 해도 귀찮다. 걍 시간써서 일일히 하면 되기는 하는데 너무너무너무 귀찮다. 그냥 로컬에 gh 깔아두고 인증 한 번만 하면 Claude Code가 알아서 다 해준다.
- 특정 피그마 섹션 링크를 주면서 '이거 구현해. 주변 잘 둘러보면서 디자인 시스템을 잘 파악해서 사전 정의된 디자인 토큰만 사용해서 구현해. 네가 임의로 값을 새로 도입하면 안 돼.' => 예전에 한땀한땀 피그마 보면서 구현하던거 생각하면 시대가 너무 바뀌었다 ㅠ.ㅠ
- 이번 세션의 작업을 GitHub PR로 제출하고, Jira 카드로 만들어서 묶어줘. => 아예 skill로 만들어서 자동화해두는 것도 좋음.
- Slack 스레드 링크를 주면서 '이 스레드를 읽고 ~님이 말하는 맥락이 뭔지 간략히 요약해서 어떻게 답변하면 좋을지 생각해보자' => 이런 것까지 외주주는 건 별로인 것 같긴 한데, 기능적으로 가능하다는 것.
등등 무궁무진하다.
## 이제 새로 배울 게 별로 없다
특히 내가 요즘들어 너무 편리하다 느끼는 것은, **특정한 서드파티를 새로 배울 필요가 거의 없다는 점**이다. 그냥 AI에게 '~ 해줘'하면 알아서 내게 몇 가지만 묻고 스스로 레퍼런스를 찾아서 권한만 나에게 요청한 뒤 끝내버린다. 예전같으면 직접 다 Documentation을 찾아서 이해하고 시도하면서 학습하는 과정이 병목이었는데, 지금은 '내가 뭘 하고 싶은지, 무엇이 필요한지' 도구를 찾는 과정이나 AI가 작업 후 내게 보고하는 내용을 이해하는 과정이 병목이다.
'이거 자동화할 수 있을 것 같은데?' <= 웬만하면 됨
## 대신 결정할 게 늘었다
권한을 넘길수록 내가 직접 하는 일은 줄어드는데, 그만큼 훨씬 많은 업무를 할 수 있고 당연히도 결정할 건 늘어난다.
난 AI가 아니라 인간이니 Context Switching으로 인한 피로감도 크고, 또 극도로 신중한 모델의 경우(ex: Opus 5) 답변마다 '다만', '한가지', '뒤집습니다', '나쁩니다' 등등 부정적 피드백을 포함하는 경향이 커서, 그걸 감당하는데서 오는 피로감도 만만치 않다.
물론 그게 실제 도움이 되는 맞는 지적인 경우도 많고, 이게 앤트로픽 모델들이 똑똑하다는 인상을 주는 부분이긴 하지만, 꼭 짚고 넘어가야 할 문제는 아닌 경우도 많기 때문이다. 너무나 많은 결정을 해야하는데서 오는 피로감을 AI한테서도 느끼는데, 실제 큰 회사의 중간 의사결정자들은 얼마나 피곤할지도 새삼 느끼게 된다.