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1. 세계 최고 VC 대표의 사고방식을 AI로 구현하기
Y Combinator CEO의 뇌를 통째로 빌릴 수 있다면 어떨까요?
Y Combinator CEO 게리 탄(Garry Tan)이 만든 오픈소스 프레임워크 gstack이 공개된 지 24시간 만에 Github Start 1만 개를 받았고, 지금은 6.5만 개를 앞두고 있습니다. 게리 탄의 사고방식을 주입한 Claude Code로 가상 엔지니어링 팀을 만들어 회사를 운영하는 프로젝트입니다.
OpenClaw와는 결이 조금 달라요.
OpenClaw가 AI에게 '더 잘 지시하는 프롬프트 도구'라면, gstack은 아예 '조직 구조를 AI로 재현'합니다. CEO · 엔지니어링 매니저 · QA · 릴리즈 엔지니어가 게리 탄의 노하우를 바탕으로 각자 움직이죠. 게리 탄이 에어비앤비, 스트라이프, 드롭박스를 키우면서 쌓은 노하우가 마크다운 스킬 파일 안에 그대로 구조화되어 있습니다. 프롬프트 잘 쓰는 법을 배우는 게 아니라, 잘하는 사람의 기준과 능력을 통째로 가져오는 개념입니다.
실제 흐름은 이렇습니다.
사이드 프로젝트 아이디어가 떠오른다고 했을 때. 'CEO 리뷰 스킬'을 켜서 "이게 진짜 시장의 문제를 푸는 아이디어야?"라고 물어봅니다. 거칠었던 아이디어를 실리콘 밸리 기획서 초안 수준으로 정리합니다. 아이디어가 잡히면 '엔지니어링 리뷰어'가 아키텍처를 ASCII 다이어그램으로 그려주고 엣지 케이스를 짚습니다. 코드를 짜고 나면 '스태프 엔지니어' 수준의 코드 리뷰가 자동으로 돌아갑니다. SQL 안정성, 레이스 컨디션, 테스트 갭까지 알아서 잡아줍니다. QA 스킬은 실제 브라우저를 열어 직접 눌러보며 테스트하고, 릴리즈 스킬 하나로 버전 범프 · 체인지로그 · PR 생성까지 끝납니다. 이 전체 사이클이 '10분'이만에 끝납니다.
혼자 MVP를 만든다고 생각해 봤을 때.
기획부터 배포까지 온전히 혼자 책임져야 하는 상황에서, OpenClaw는 코드를 잘 짜도록 도와주지만 "지금 만드는 게 맞는 방향인가"를 되물어 주진 않는데요. gstack은 그 질문을 CEO 관점에서 먼저 던집니다. 개발 중엔 브라우저 도구가 토큰 소모 없이 UI를 실시간으로 확인해 주고, 레트로 스킬이 한 주 작업을 자동으로 정리해 주간 회고나 보고 자료까지 뽑아준다고 해요.
숫자로 보면 효율과 성능이 정말 엄청납니다.
보일러플레이트 2일 → 15분,
테스트 작성 7일 → 30분,
배포 1시간 → 2분.
게리 탄이 60일 동안 혼자 60만 줄을 찍어낸 배경이 바로 이 구조입니다. 한 사람이 열 개의 전문 에이전트를 동시에 지휘하는 것도 가능하고요.
이제 실행력이 경쟁력이 되는 사회가 되었네요.저도 바로 남는 맥북에 설치해서 사용해 보고 실제 후기를 공유드리겠습니다.
<gstack Repo>
2. 바이브코딩 창시자의 요즘 토큰 사용법
바이브 코딩(Vibe Coding)이라는 용어를 창시한 안드레 카파시(Andrej Karpathy)가 요즘 가장 많은 토큰을 태우는 곳이 정작 '코딩'이 아니라고 하네요.
지난 주말이 되기 전 카파시가 X에 올린 글이 많은 개발자들과 기획자들 사이에서 화제가 되었는데요. 본인은 관심 있는 아티클이나 뉴스, 홈페이지 url을 던져주기만 하면 LLM이 알아서 옵시디언을 활용해 카파시 본인을 위한 '지식 베이스'를 구축해 준다고 합니다.
저 역시 노션 템플릿 꾸미는데 시간이 오래 걸리거나 옵시디언 사용하는데 어려움을 겪으면서 결국 며칠 도전하다가 다시 예전 메모 습관으로 돌아온 경험이 있었는데요. 이제 단순 LLM을 넘어 에이전트, 하네스 개념이 도입되니 과정은 AI에게 맡기고 '지식' 그 자체에 집중할 수 있게 된 듯합니다.
카파시가 구축한 시스템의 핵심은 철저하게 '내가 직접 쓰지 않는 것'입니다.
- 인간은 오직 '수집'만 한다
논문, 깃허브 레포, 기사 등 원본 데이터를 마크다운(.md)으로 변환해 하나의 폴더(/raw)에 던져둡니다.
2. 조립과 구축은 'LLM'이 한다
데이터가 들어오면 LLM이 스스로 문서를 읽고 요약합니다. 개념별로 카테고리를 나누고, 아티클을 작성하며, 문서 간의 백링크를 알아서 연결합니다. 인간은 이 과정을 건드리지 않습니다.
3. 대화하며 확장하는 지식망
위키가 100여 개의 문서, 40만 단어 규모로 커져도 복잡한 RAG 세팅 없이 LLM이 전체 문맥을 파악합니다. 질문을 던지면 텍스트 답변을 넘어 마크다운, 데이터 시각화 그래프 등의 형태로 아웃풋을 뽑아냅니다. 이 결과물은 다시 위키에 편입되어 지식은 스스로 증식(Auto-Feedback)합니다.
4. 자율 유지보수 (Linting)
심지어 LLM이 주기적으로 위키의 상태를 점검합니다. 일관성 없는 데이터를 찾고, 웹 검색으로 빈틈을 채우며, 새로운 연결 고리를 찾아내 역으로 사용자에게 흥미로운 질문을 던지기도 합니다.
카파시는 이 과정을 "단순한 스크립트를 넘어, 엄청난 잠재력을 가진 새로운 프로덕트가 나올 수 있는 영역"이라고 기대하고 있네요.
카파시시가 보여준 시스템의 포인트는 단순히 'AI가 요약을 잘해준다'가 아닙니다.지식 관리의 패러다임이 '정리(Organizing)'에서 '생성 및 상호작용(Generative Interaction)'으로 넘어가고 있다는 것입니다.
완벽한 폴더 구조와 태그 시스템을 설계하는 것 대신에 AI 에이전트가 알아서 데이터를 분류하고 링킹해 준다면, 인간의 역할은 단 두 가지로 압축됩니다.
'어떤 양질의 데이터를 던져줄 것인가', 그리고 '어떤 예리한 질문을 던질 것인가'.'정보를 분류하고 정리하는 노동' 자체가 소멸하는 시대가 된 것이죠.
이제 우리는 제2의 뇌를 '어떻게 예쁘게 꾸밀까'가 아니라, 알아서 살아 움직이는 이 지식망과 '어떤 대화를 나눌까'를 고민해야 할 때가 되었습니다.
<안드레 카파시 X 원본 글 링크>
https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595?s=46&t=Rlk89TckLTNQKq2FST46Ww
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