Claude Code를 쓰면서 JavaScript 감을 다시 익히는 중 + LLM을 바라보는 관점 변화

들어가며

요즘 사이드 프로젝트를 하면서 Claude Code를 활용해 JavaScript를 다시 배우는 중이다.
예전에 배웠던 내용을 그대로 쓰는 게 아니라, 실제로 코드를 다시 짜보면서 감을 회복하는 단계라고 보면 된다.

이 과정에서 자연스럽게 GPT-5.5 문서도 읽어보게 되었고, LLM 자체에 대한 생각도 같이 정리하게 됐다.

1. 지금 하고 있는 개발 방식

현재 개발 방식은 조금 특이하다.

• JS 사이드 프로젝트 직접 진행
• Claude Code를 활용해서 코드 작성/리팩토링 보조
• 틀리면 다시 수정하면서 구조 이해

즉, AI와 같이 개발하면서 JS 감을 다시 익히는 방식이다.

 

2. Claude Code를 쓰면서 느낀 점

Claude Code를 사용하면서 가장 크게 느낀 점은 다음과 같다.

• 코드 구조를 잡아주는 데 강함
• 리팩토링 방향을 정리해줌
• 맥락을 유지하면서 설명을 해줌
• 혼자 할 때보다 시행착오가 줄어듦

결과적으로 “대신 코딩해주는 도구”라기보다
개발 사고를 보조해주는 도구에 가깝다는 느낌이 크다.

 

3. GPT-5.5 문서를 보면서 생긴 생각

GPT-5.5 관련 문서를 보면서는 자연스럽게 비교 생각이 들었다.

문서에서는 다음을 강조하고 있었다:

• 코딩 성능 향상
• 에이전틱 작업 강화
• 자동화 처리 능력

그래서 처음에는 “이게 더 좋은 모델인가?”라는 생각도 들었다.

4. Claude에게 물어본 결과

아래 질문을 Claude에게 던져봤다.

“GPT-5.5가 더 좋다면 갈아타야 하는가?”

 

돌아온 답은 간단했다:

• 현재 작업에서는 충분하다
• 상황에 따라 다르다
• 굳이 바꿀 필요는 없다

처음에는 이 답이 조금 애매하게 느껴졌다.

5. 왜 답변이 애매하게 느껴졌을까

문서와 AI 답변 사이에는 기준 차이가 있다.

 

• 문서: 성능 중심 설명
• AI 답변: 사용 환경 중심 판단
• 차이: 기준 자체가 다름

 

즉, 서로 다른 기준에서 말하고 있었던 것이다.

 

6. 여기서 얻은 인사이트

이 과정을 통해 느낀 핵심은 이거였다.

LLM 비교는 “누가 더 좋은가”가 아니라 “어떤 기준으로 쓰고 있는가”의 문제다.

 

그리고 더 현실적으로는:

• 문서는 이상적인 성능 기준
• AI 답변은 실제 사용 기준
• 사용자는 그 사이에서 기대 차이를 느낀다

7. 지금 내 상태 정리

현재 나는 다음 상태에 있다:

• JavaScript 감각을 사이드 프로젝트로 다시 익히는 중
• Claude Code를 개발 보조 도구로 활용 중
• LLM은 비교 대상이 아니라 “도구 이해 단계”

즉, 단순한 비교가 아니라
실제 개발 흐름 안에서 AI를 어떻게 활용할지 배우는 단계다.

 

결론

처음에는 “어떤 모델이 더 좋은가?”라는 단순한 비교로 시작했지만,
결국 중요한 건 모델 자체보다 사용 방식이라는 걸 느꼈다

LLM은 성능을 비교하는 대상이 아니라, 개발 흐름을 보조하는 도구다.

 

그리고 지금 단계에서는
“갈아탈지 말지”보다 “어떻게 쓰고 있는지”가 더 중요한 문제였다.