한 줄 요약: 저는 개발자가 아니라 그냥 평범한 회사원인데요, “만 단위 CAD 파일에서 필요한 내용을 한 번에 뽑아 엑셀로 정리”하려다가 막힌 VBA 에러를 클로드가 한 번에 잡아준 경험 때문에 결국 결제까지 하게 됐습니다.
저는 개발자가 아닙니다. 저는 회사원입니다. 저는 자동화를 좋아합니다. (주어-동사-목적어로 말하면 이게 제 정체성이에요.)
그리고 솔직히 말하면 저는 게으른 편이에요. 하나하나 손으로 하는 걸 너무 싫어합니다. 그래서 “나 대신 일해주는 AI 비서가 100명 있었으면 좋겠다”는 마음으로, 이것저것 계속 물어보고 붙여보고 자동화하고 있어요.
저는 왜 엑셀 매크로를 만들려고 했을까요?
계기는 “업무 지옥”이었습니다. 한 폴더에 있는 CAD 파일들에서, 특정 범위 안의 내용을 전부 엑셀로 추출해야 했거든요. 문제는 양이었습니다. 파일이 만 단위였습니다. 사람이 하나씩 열어서 복사하면, 그건 일이 아니라 형벌이죠.
그래서 저는 생각했습니다. “이거 엑셀 매크로(VBA)로 자동화할 수 있겠는데?”
엑셀은 데이터를 정리합니다. VBA는 작업을 자동화합니다. 저는 시간을 아낍니다. 이런 그림을 상상했어요. 참고로 VBA 자체는 Microsoft가 공식 레퍼런스를 제공합니다. Microsoft Excel VBA 공식 레퍼런스
GPT와 제미나이는 왜 에러를 못 잡았을까요?
처음에는 GPT로 매크로를 만들어 봤어요. 그런데 자꾸 에러가 나는 겁니다. “에러 난다고!!”라고 소리를 질러도(?) 해결이 안 됐어요.
따라서 제미나이에게도 물어봤습니다. 수정은 해주더라고요. 그런데 또 안 됩니다. 다시 GPT로 갔다가, 다시 제미나이로 갔다가… 이걸 반복했습니다.
지금 와서 돌아보면 이유가 단순해요.
- 에러는 코드만의 문제가 아니라 “환경” 문제인 경우가 많습니다(참조 라이브러리, 파일 경로, 권한, 버전, 인코딩 등).
- 에러는 재현 조건이 없으면 AI도 맞추기 게임을 하게 됩니다.
- 그리고 저는 당시 “무슨 에러인지”를 충분히 구조화해서 전달하지 못했어요. (이건 제 책임도 큽니다.)
즉, GPT나 제미나이가 “못한다”라기보다, 제가 “디버깅에 필요한 정보”를 제대로 못 줬던 거죠. 하지만 그 와중에도 클로드는 달랐습니다.
클로드는 무엇이 달랐을까요?
“코드는 클로드지”라는 말이 왜인지 머릿속에 남아 있었어요. 그래서 진짜 안 쓰고 버티다가, 결국 클로드를 열어봤습니다(무료로요).
그리고… 와. 이 아이가 한 번에 에러를 잡아주더라고요. 신세계였습니다.
클로드는 문제를 분해합니다. 클로드는 원인을 추정합니다. 클로드는 수정안을 제시합니다. 이 3단계가 꽤 안정적으로 느껴졌어요. 그리고 무엇보다 “디버깅 모드”로 대화가 흘러가면, 헛다리 짚는 횟수가 줄어드는 체감이 있었습니다.
클로드 프롬프트를 잘 쓰는 방법은 Anthropic(클로드 개발사) 공식 문서에서도 “명확하게, 구조적으로, 예시를 함께” 주는 방식을 권장합니다. 특히 긴 맥락을 섞을 때는 XML 태그로 구역을 나눠 혼선을 줄이라고 안내해요. Claude Prompting Best Practices(공식)
클로드 무료 한도가 왜 그렇게 빨리 닳는 느낌이었을까요?
정확히 그랬어요. “와 된다!” 하고 계속 쓰다 보니, 무료 한도가 소진되더라고요.
그래서 다시 제미나이로 돌아가서 후속 수정들을 했습니다. 그러다 또 막히면 GPT로 가고… 이걸 번갈아 하다 보니 답답해졌죠.
그때 제 마음이 이랬습니다. “클로드라면 한 번에 될 걸…”
결국 열받아서 결제를 해버렸어요. 그리고 체감은 명확했습니다. GPT와 제미나이 두 개로 몇 시간 걸리던 게, 클로드로는 훨씬 짧아지는 순간이 분명히 있었어요. (물론 모든 문제에서 항상 그런 건 아닙니다.)
클로드의 유료 플랜 구성(예: Pro/Max, 사용량 확장)은 공식 가격 페이지와 도움말에서 확인할 수 있어요. Claude 공식 Pricing / Claude Max 플랜 안내(공식)
클로드로 “에러 1회 해결” 확률을 올리는 프롬프트는 무엇일까요?
제가 느낀 핵심은 이것입니다. “AI가 코드를 잘 짜느냐”보다, 내가 디버깅 정보를 구조화해서 주느냐가 더 중요해요.
어떻게 ‘디버깅용 프롬프트 틀’을 고정하면 될까요?
아래는 제가 지금도 쓰는 형태예요. (그대로 복사해서 쓰셔도 됩니다.)
<goal>
엑셀 VBA 매크로 에러를 해결해서, 폴더 내 파일들을 처리하고 결과를 시트에 정리하고 싶다.
</goal>
<environment>
- Windows 버전: (예: Windows 11)
- Excel 버전: (예: Microsoft 365)
- 파일 경로 예시: C:\...\CAD\
- 실행 방식: 버튼 클릭 / 자동 실행
</environment>
<error>
- 발생 위치(줄/함수):
- 에러 메시지(그대로 복사):
- 에러가 나는 조건(항상/가끔/특정 파일만):
</error>
<code>
(문제 구간 최소 코드 + 관련 함수만 붙여넣기)
</code>
<expected_output>
- 최종적으로 엑셀에 어떤 컬럼들이 채워져야 하는지
- 실패 시 어떻게 처리해야 하는지(스킵/로그/중단)
</expected_output>
요청:
1) 가능한 원인 3개를 우선순위로 제시
2) 원인별 확인 방법(체크리스트)
3) 수정 코드(주석 포함)
4) 재발 방지 팁
이 프롬프트는 “긴 문장”이 목적이 아닙니다. 구역을 나눠서 AI가 혼동하지 않게 만드는 게 목적이에요. 이 방식 자체는 Claude 공식 문서에서도 XML 태그 구조화를 권장하는 흐름과 맞닿아 있습니다. Claude 프롬프트 구조화(공식)
엑셀 VBA와 CAD·AutoLISP 자동화는 어떻게 연결할 수 있을까요?
저는 결과적으로 엑셀 매크로뿐 아니라 CAD 관련 자동화(예: AutoLISP)도 손대게 됐어요. 이유는 단순합니다. 한 번 자동화 맛을 보면, 다른 반복 업무도 “이것도 되겠는데?”가 됩니다.
AutoLISP는 AutoCAD를 확장/자동화하는 언어이고, Autodesk가 공식 개발 가이드를 제공합니다. Autodesk AutoLISP 튜토리얼(공식)
저는 “엑셀로 최종 보고서를 만들고, CAD 쪽에서 필요한 정보는 자동으로 뽑는다”는 방향으로 생각했어요. CAD는 정보를 갖고 있습니다. AutoLISP는 정보를 꺼냅니다. Excel은 정보를 정리합니다. (이렇게 연결하면 흐름이 보이죠.)
제가 ‘일주일 안에’ 실제로 무엇이 바뀌었을까요?
저는 클로드를 이용해서 엑셀 매크로 + CAD 관련 스크립트(AutoLISP)를 일주일 안에 3개(아니 4개였나…) 만들었습니다. 그리고 이게 제게는 진짜 컸어요.
- 성과(작업량): 일주일 내 자동화 스크립트 3~4개 제작
- 성과(시간): 며칠 걸리던 일을 1시간 안쪽으로 줄일 수 있는 흐름이 생김
- 현실 이슈: 만든 걸 개발팀이 가져가서 좀 분하고 짜증(?)도 났지만, 결과적으로 업무는 편해짐
하지만 여기서 더 중요한 포인트가 있어요. 이건 “제가 천재라서”가 아니라, AI에게 한마디라도 물어본 것에서 시작됐다는 겁니다.
Claude vs GPT·제미나이: 디버깅 관점에서 무엇이 달랐을까요?
제 경험을 기준으로 정리하면 아래 느낌이었습니다. (절대적인 성능 평가가 아니라, 제가 업무에서 겪은 체감이에요.)
| 비교 항목 | A: Claude | B: GPT·제미나이(번갈아 사용) |
|---|---|---|
| 에러 원인 추적 | 제 경우 “가능한 원인 → 확인 절차”가 더 빨리 잡히는 느낌이 있었어요. | 수정은 잘 주는데, 환경/재현 조건이 부족하면 헛다리 루프가 길어질 때가 있었어요. |
| 코드 수정 방향 | “최소 수정으로 동작시키는” 디버깅 흐름이 안정적으로 느껴졌습니다. | 대안이 많아지면서 오히려 선택이 어려워질 때도 있었습니다. |
| 업무 체감 | 몇 시간 걸리던 막힘이 짧아진 케이스가 있었습니다(제 경험). | 결국 해결은 되지만, 중간에 막히면 스트레스가 커졌습니다. |
| 추천 상황 | “디버깅/오류 수정/예외 처리”처럼 원인 추적이 핵심일 때 | “초안 작성/자료 정리/다양한 대안 생성”이 필요할 때 |
2025~2026년엔 왜 ‘AI 코딩’이 대중화됐을까요?
제가 회사원인데도 매크로를 만들고 있는 게 “특이한 일”처럼 보일 수 있어요. 그런데 업계 데이터로 보면, 사실 AI 활용은 이미 대중화 단계에 들어갔습니다.
- Stack Overflow 2025 설문에서는 응답자의 84%가 개발 과정에서 AI 도구를 사용 중이거나 곧 사용할 계획이라고 보고합니다. Stack Overflow Developer Survey 2025 (AI)
- JetBrains 2025 리포트에서도 개발자의 AI 사용이 “일상”이 되고 있으며, AI 도구 사용 비중을 크게 다룹니다. JetBrains Developer Ecosystem 2025 (AI)
- DORA(구글) 2025 리포트 관련 공식 블로그 글은, 응답자 다수가 AI가 생산성에 도움이 됐다고 느꼈고 코드 품질에도 긍정적 영향이 있었다는 요지를 소개합니다. Google: DORA Report 2025 요약
따라서 이제 AI 코딩은 “개발자만의 놀이”가 아니라, “업무 자동화를 하고 싶은 사람의 도구”가 되고 있어요. 저는 그 흐름을 몸으로 맞은 케이스라고 생각합니다.
회사에서 AI로 코딩할 때 무엇을 조심해야 할까요?
이건 정말 중요합니다. 저는 재미로도 하지만, 회사 일은 “정보”가 걸려 있어요. 그래서 아래 체크리스트를 추천합니다.
어떻게 ‘회사 데이터 유출’ 리스크를 줄일까요?
- 민감정보는 넣지 않기: 고객명/계약/내부 코드명/파일 원본은 가급적 마스킹
- 에러 메시지/코드만 최소 공유: 전체 파일을 던지기보다 “문제 구간”만
- 권한/보안 규정 확인: 조직 정책에 따라 외부 AI 사용이 제한될 수 있어요
왜 “한 번에 동작”이 아니라 “검증 루틴”이 필요할까요?
AI가 코드를 만들어도, 최종 책임은 사용자에게 있습니다. 특히 VBA/AutoLISP처럼 업무 시스템을 직접 건드리는 스크립트는 더 조심해야 해요. Autodesk의 AutoLISP 개발 안내에서도 “설계 → 작성 → 테스트/디버깅” 같은 기본 단계를 강조합니다. AutoLISP 개발 단계(공식)
클로드를 잘 쓰는 사람들의 공통 루틴은 무엇일까요?
제가 느낀 공통 루틴은 이겁니다. “한 방에 끝내려 하지 말고, 좁게 검증하면서 넓혀라.”
- 작게 재현하기: 만 개 파일을 바로 돌리지 말고, 10개 샘플로 재현
- 에러 메시지 고정하기: 메시지/라인/조건을 그대로 전달
- 수정은 최소로: 한 번에 전체 리팩터링 말고 “동작 우선”
- 로그 남기기: 실패한 파일명을 엑셀/텍스트로 기록
- 마지막은 수동 검증: 결과 값이 맞는지 랜덤 샘플링으로 확인
저는 AI에게 묻습니다. AI는 해결책을 제시합니다. 저는 테스트로 검증합니다. 이 루프가 돌면, 개발자가 아니어도 자동화가 가능합니다.
자주 묻는 질문(FAQ)은 무엇이 있을까요?
누가 클로드(Claude)를 “코딩 때문에” 결제할 가치가 있을까요?
개발자가 아니어도, 매주 반복되는 업무가 있고(엑셀 정리, 파일 일괄 처리, 간단한 자동화), 그걸 매크로나 스크립트로 바꾸고 싶다면 결제 가치가 생깁니다. 특히 “에러 잡다가 시간 다 쓰는 사람”에게는 체감이 클 수 있어요. 플랜/사용량은 공식 페이지에서 확인하는 게 안전합니다. Claude 공식 Pricing
무엇을 클로드에게 보여줘야 에러를 빠르게 잡아주나요?
코드 전체보다 “문제 구간 + 에러 메시지 + 재현 조건”이 더 중요합니다. 그리고 환경(엑셀 버전, 윈도우, 파일 경로, 권한)을 같이 주면 확률이 올라가요. 프롬프트 구조화는 공식 문서가 권장하는 방식이기도 합니다. Claude 프롬프트 베스트 프랙티스(공식)
언제 GPT나 제미나이를 함께 쓰는 게 더 좋을까요?
초안 아이디어를 넓게 뽑거나, 문서/자료 정리를 먼저 해야 할 때는 다른 도구가 더 빠를 수 있습니다. 반대로 “오류 원인 추적”처럼 좁고 깊은 디버깅은 클로드가 체감상 좋았던 경우가 제겐 있었습니다. 결국은 상황별 분업이 제일 편해요.
어디서 VBA와 AutoLISP의 공식 문서를 확인할 수 있나요?
VBA는 Microsoft Learn의 공식 레퍼런스가 가장 안전합니다. Excel VBA 공식 레퍼런스 AutoLISP는 Autodesk Help 문서가 공식 기준입니다. AutoLISP 튜토리얼(공식)
왜 AI가 만든 코드가 “될 때도 있고 안 될 때도” 있나요?
환경 차이(버전/권한/참조 라이브러리/파일 구조)와 재현 조건의 누락이 가장 큽니다. 그래서 “에러 메시지 그대로”와 “최소 재현 코드”가 핵심이에요. AI는 마법사가 아니라, 입력을 기반으로 추론하는 도구입니다.
어떻게 비개발자도 자동화를 시작할 수 있을까요?
정말 간단합니다. “이거이거 하고 싶은데 어떻게 해야 돼?”라고 한마디만 물어보면 됩니다. 처음부터 완벽한 자동화는 없어요. 대신 작은 성공(버튼 하나로 정리되기)부터 만들면, 그 다음은 계속 확장됩니다.