저는 좀 다른 접근인데요, Claude Code나 Cowork 같은 에이전트 도구가 아니라 순수 LLM 웹 채팅에서 자연어 대화로 개발하고 있습니다. 자체 서버에 프록시 하나 올려서 Claude ↔ Gemini API를 연결해놓고, 실서비스(카카오톡 챗봇, ERP 자연어 에이전트)는 Gemini가 돌리고, 코드 리뷰와 아키텍처 설계는 Claude랑 대화하면서 진행하고, 사람은 최종 컨펌과 배포만 하는 구조예요.
제미나이는 코딩 수습, 클로드는 코딩 검수, 사람은 최종 컨펌 — 이 역할 분리가 꽤 잘 맞습니다.
코드 에디터 기반 에이전트(Claude Code 등)와 비교하면 토큰 소모가 훨씬 적은 것도 장점이에요. 파일 I/O 없이 대화로 코드를 주고받고 사람이 직접 반영하니까요. 공감하는 부분은 "클로드의 에이전트 설계가 가장 잘 작동한다"는 점이요. 제미나이 CLI는 확실히 자기주장이 강해서(ㅋㅋ) 검수 역할은 클로드가 낫더라고요.
경험을 공유해주셔서 감사합니다. 👍제미나이와 클로드의 성향차이에 대한 부분도 공감되고요.
하나의 웹 인터페이스에 여러 제공자를 동시에 물려 쓰시는군요, 에이전트 기반의 자율 코딩을 하다보면 좋은 설계를 위해 고민하기 보단 '이력서 주도 개발'식으로 얄팍하게 작성하는 경향이 있어서 저도 설계는 대화형식으로 하는게 좋다고 생각합니다. ☺️
저는 좀 다른 접근인데요, Claude Code나 Cowork 같은 에이전트 도구가 아니라 순수 LLM 웹 채팅에서 자연어 대화로 개발하고 있습니다. 자체 서버에 프록시 하나 올려서 Claude ↔ Gemini API를 연결해놓고, 실서비스(카카오톡 챗봇, ERP 자연어 에이전트)는 Gemini가 돌리고, 코드 리뷰와 아키텍처 설계는 Claude랑 대화하면서 진행하고, 사람은 최종 컨펌과 배포만 하는 구조예요.
제미나이는 코딩 수습, 클로드는 코딩 검수, 사람은 최종 컨펌 — 이 역할 분리가 꽤 잘 맞습니다.
코드 에디터 기반 에이전트(Claude Code 등)와 비교하면 토큰 소모가 훨씬 적은 것도 장점이에요. 파일 I/O 없이 대화로 코드를 주고받고 사람이 직접 반영하니까요. 공감하는 부분은 "클로드의 에이전트 설계가 가장 잘 작동한다"는 점이요. 제미나이 CLI는 확실히 자기주장이 강해서(ㅋㅋ) 검수 역할은 클로드가 낫더라고요.