Claude Code 에이전트는 결국 IaC다

Claude Code 에이전트는 결국 IaC다
바이브코딩의 본질은 코드 생성이 아니라 오케스트레이션이다
요즘 바이브코딩이라는 말이 유행이다. AI에게 "이거 만들어줘" 하면 코드가 나온다. 신기하다. 근데 결과물의 품질은? 보장 못 한다. 왜?
코드를 만드는 건 AI가 하지만, 뭘 만들지 결정하는 건 여전히 사람이다.
이 구조, 어디서 본 적 없는가?
Terraform을 떠올려보자
resource "aws_instance" "web" {
  ami           = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
  instance_type = "t2.micro"
}
Terraform에게 "EC2 하나 띄워줘"라고 선언한다. Terraform은 실행한다. 근데 어떤 AMI를 쓸지, 어떤 인스턴스 타입을 쓸지, 어떤 VPC에 넣을지 — 이건 전부 사람이 정의한다.
Terraform은 실행기일 뿐이다. 설계는 사람이 한다.
Claude Code도 똑같다
claude "LabNote 서비스에 글로벌 에러 핸들러 추가해줘"
Claude Code가 코드를 생성한다. 근데 어떤 서비스에, 어떤 패턴으로, 어떤 에러를 잡을지 — 이건 전부 프롬프트를 설계한 사람이 정의한다.
Claude Code는 실행기일 뿐이다. 설계는 사람이 한다.

IaC (Terraform/Ansible)
AI Agent (Claude Code)
입력
선언적 설정 파일 (.tf, .yml)
프롬프트 + 컨텍스트
실행
인프라 프로비저닝
코드 생성/수정
결과 보증
plan → apply → state 검증
생성 → 테스트 → 리뷰
오케스트레이션
모듈 분리, 의존성 그래프
에이전트 분리, 역할 지정
실패 시
rollback, state lock
컨텍스트 리셋, 재프롬프팅
핵심 역할 (사람)
아키텍처 설계
프롬프트 설계
에이전트 분리 = 모듈 분리
Terraform에서 네트워크, 컴퓨트, 스토리지를 모듈로 분리하듯이, Claude Code에서도 에이전트를 역할별로 분리해야 한다.
내가 실제로 쓰는 구조:
.claude/commands/
├── business-logic.md   # 비즈니스 로직 전담
├── docker.md           # 컨테이너화 전담
├── ci.md               # CI 파이프라인 전담
└── (cd.md)             # CD는 스택 확정 후 추가 예정
하나의 에이전트에 설계+구현+테스트+배포를 다 시키면? Terraform 하나의 .tf 파일에 VPC부터 Lambda까지 전부 때려넣는 것과 같다. 컨텍스트가 오염되고, 앞의 결정을 잊고, 결과물이 망가진다.
모델 선택 = 인스턴스 타입 선택
EC2에서 모든 워크로드를 c5.4xlarge로 돌리지 않는다. 트래픽 라우팅은 t3.micro로 충분하고, ML 학습은 p3.2xlarge가 필요하다.
Claude도 마찬가지다.
Haiku = t3.micro: 파일 읽기, 단순 수정, 분류 작업
Sonnet = m5.xlarge: 일반 개발, API 연동, 테스트 작성
Opus = p3.2xlarge: 아키텍처 리뷰, 복잡한 리팩토링, 보안 점검
모든 작업에 Opus를 쓰는 건 모든 EC2를 GPU 인스턴스로 돌리는 것과 같다. 비용만 날리고 성능은 비례하지 않는다.
검증 파이프라인이 없으면 둘 다 위험하다
Terraform에 terraform plan 없이 바로 apply를 치는 사람은 없다. 근데 Claude Code가 생성한 코드를 리뷰 없이 바로 머지하는 사람은 많다.
IaC의 검증 흐름:
terraform plan → review → apply → state 확인
AI 에이전트에도 같은 흐름이 필요하다:
코드 생성 → 테스트 실행 → Opus 리뷰 → 머지
내가 실제로 겪은 케이스: MSA 프로젝트에서 7개 서비스 중 6개에 글로벌 에러 핸들러가 누락되어 있었다. Claude가 생성한 코드였다. 검증 단계가 없었기 때문이다.
결론: DevOps 엔지니어가 AI 시대에 유리한 이유
IaC를 다뤄본 사람은 이미 알고 있다.
선언적으로 원하는 상태를 정의하는 법
실행을 모듈로 분리하는 법
검증 파이프라인을 설계하는 법
실패 시 롤백하는 법
이게 전부 AI 에이전트 오케스트레이션에 그대로 적용된다. 바이브코딩의 진짜 실력은 코드를 잘 짜는 게 아니라, AI를 잘 오케스트레이션하는 것이다. 그리고 그 오케스트레이션 능력은 DevOps에서 온다.
Terraform을 잘 쓰는 사람이 Claude Code도 잘 쓴다. 우연이 아니다. 본질이 같기 때문이다.