나의 개발 환경

코드를 작성하고 프로젝트를 만들다 보면 자연스럽게 개발 환경에 대한 고민이 깊어집니다.

저 역시 오랫동안 로컬 컴퓨터에서 여러 도구를 써보고 세팅을 바꿔왔지만, 사용하는 기기가 늘어나고 AI 도구들이 빠르게 쏟아져 나오면서 기존 방식에 불편함을 느끼기 시작했습니다.

현재 저는 홈랩에 띄운 Ubuntu VM과 AI 에이전트 하네스인 herdr/pi를 중심으로 개발 환경을 정착시켰습니다. 왜 이런 구성을 선택했는지, 어떤 문제를 어떻게 해결했는지 가볍게 정리해 봅니다.

마주했던 문제들

제가 겪었던 불편함은 크게 두 가지였습니다.

1. 윈도우와 맥, 흩어지는 작업 흐름

평소 책상에서는 윈도우 데스크탑을 쓰고, 밖에서는 맥북을 사용합니다. 그러다 보니 기기를 옮길 때마다 작업 흐름이 뚝뚝 끊겼습니다.

• OS마다 다른 도구 설치 경로와 쉘 스크립트 호환성 문제
• 한쪽에서 작업하다 커밋하지 않고 자리를 옮겼을 때 생기는 작업 단절
• 각 컴퓨터마다 중복으로 설치되는 무거운 패키지와 프로세스

2. 빠르게 바뀌는 AI 모델과 도구 종속

최근에는 개발할 때 AI 코딩 에이전트를 적극적으로 활용하고 있습니다. 그런데 Claude, OpenAI뿐만 아니라 DeepSeek, Qwen, GLM 등 쓸만한 모델들이 매주 새롭게 쏟아져 나옵니다.

문제는 특정 벤더의 전용 도구(클로드 코드 등)를 쓰다 보면, 모델을 바꿀 때마다 손에 익었던 도구와 개발 워크플로우까지 통째로 갈아엎어야 한다는 점이었습니다.

해결 방법

이 두 가지 문제를 해결하기 위해 ‘중앙 개발 서버’와 ‘에이전트 하네스’라는 두 축을 세웠습니다.

1. 홈랩 Ubuntu VM: 어디서든 이어지는 작업 공간

작업 환경 자체를 제 컴퓨터에서 떼어내어 홈랩 서버에 올렸습니다. 윈도우나 맥북은 그저 SSH로 접속하는 화면(터미널) 역할만 합니다.

• 작업의 연속성: 윈도우에서 작업하다 노트북을 들고 카페에 나가도, SSH만 연결하면 열려 있던 파일과 터미널 상태 그대로 이어서 작업할 수 있습니다.
• 환경 관리 일원화: 언어 런타임이나 도구 설정은 홈랩 우분투 서버 한 곳에만 해두면 모든 기기에 똑같이 적용됩니다.
• 가벼운 로컬 머신: 무거운 컨테이너나 패키지가 홈랩에서 돌아가므로, 노트북 배터리와 메모리가 여유로워집니다.

2. Pi Agent: 모델은 바뀌어도 도구는 그대로

AI 도구로는 특정 모델에 종속되지 않는 에이전트 하네스인 herdr/pi(Pi Agent)를 선택했습니다.

하네스 구조에서는 모델이 도구를 지배하는 것이 아니라, 모델이 언제든 갈아끼울 수 있는 부품(플러그인)이 됩니다.

• 자유로운 모델 스위칭: 복잡한 추론에는 프론티어 모델을, 가벼운 작업이나 대량 탐색에는 가성비 좋은 오픈 가중치 모델을 동일한 CLI 환경에서 자유롭게 바꿔 씁니다.
• 강력한 익스텐션(Extension) 생태계: Pi의 가장 큰 강점 중 하나는 유연한 익스텐션 시스템입니다. 홈랩 서버 상태를 점검하거나 특정 프로젝트 빌드를 제어하는 등, 내게 필요한 기능이 있다면 직접 익스텐션과 커스텀 도구(Tool), 서브에이전트를 작성해 내 개발 도구의 기본 기능처럼 완전히 녹여낼 수 있습니다.

정리

• 홈랩 VM을 통해 기기나 장소에 구애받지 않고 일관된 작업 환경을 유지할 수 있게 되었습니다.
• Pi Agent를 활용하여 모델을 바꾸더라도 손에 익은 CLI 도구와 워크플로우를 그대로 유지하고 있습니다.