AI 에이전틱 코딩으로 이틀 만에 완성한 맥용 줌잇 — 마크 러시노비치의 이식 후기

핵심 메시지

• 마이크로소프트 애저 CTO이자 시스인터널스 공동 제작자인 마크 러시노비치가 윈도우 전용 도구 줌잇(ZoomIt)을 macOS로 이식한 과정을 공개했다.
• 그는 몇 달이 걸릴 것으로 예상했지만, AI에 프롬프트를 주며 기능을 하나씩 쌓아 올리는 방식으로 토요일 아침부터 일요일 밤까지 90% 이상 완성했다.
• 핵심은 윈도우 원본 코드를 통째로 던지지 않고, AI가 그것을 참고하도록 하되 기능을 조금씩 지시해 구조와 동작을 통제한 점이다.
• AI가 없었다면 맥의 오디오·비디오·화면·드로잉 API를 모두 배워야 했기에 애초에 시도조차 하지 않았을 일이라고 그는 말했다.
• 맥용 줌잇은 7월 24일 오픈소스로 공개됐고, 발표 슬라이드를 벗어나지 않고 특정 창만 외부 화면에 비추는 '데모 미러' 기능이 새로 추가된다.

쉽게 이해하기

마크 러시노비치는 마이크로소프트 애저의 CTO이자 부CISO, 기술 펠로이며 30년 역사의 시스인터널스 도구 모음을 함께 만들고 지금까지 관리해 온 사람이다. NTFS DOS, FileMon, RegMon 같은 작은 유틸리티에서 시작한 이 모음은 이제 70개가 넘는 도구로 늘었다. 그중 그가 매일 쓴다고 말하는 도구가 줌잇이다.

줌잇은 필요에서 태어났다. 그는 공저자 데이비드 솔로몬과 함께 윈도우 내부 구조 강의를 하면서 큰 강의실 청중에게 화면을 확대해 보여주고 선과 화살표, 상자를 그려 강조하고 싶었다. 당시 쓰던 도시바 노트북 번들 도구가 단축키도 어색하고 그릴 수 있는 것도 제한적이라 불편했고, 그래서 어느 주말에 첫 버전을 만들었다. 화면을 캡처해 확대하고 단축키로 그리기 모드로 전환해 색을 바꿔가며 강조할 수 있는 단순한 도구였다.

20년 넘게 기능이 쌓이며 줌잇은 발표·녹화용 맥가이버 칼이 됐다. 데이비드의 요청으로 쉬는 시간 카운트다운 타이머가 들어갔고, 시스템 소리와 마이크를 함께 담는 화면 녹화, 녹화 영상에 웹캠 화면을 겹쳐 넣는 기능, 앞뒤를 잘라내고 다른 클립과 이어 붙이는 간단한 편집까지 더해졌다. 시스인터널스는 오랫동안 윈도우 전용이었고 몇 해 전 리눅스 버전이 나왔지만, 맥용 줌잇을 만들어 달라는 요청은 계속 쌓여 있었다.

그는 어느 토요일 문득 해보기로 했다. 맥을 구해 회사 환경에 등록하는 데 한 시간쯤 쓴 뒤, AI의 도움을 받으면 몇 주말에 걸쳐 어설픈 버전이라도 만들 수 있겠다는 생각으로 시작했다. 방식은 통째로 넘기지 않는 것이었다. AI가 윈도우 버전 코드를 볼 수 있게 하되, '우선 간단한 화면 확대와 그리기부터 만들어 달라'는 식으로 기능을 하나씩 요청해 구조와 동작을 직접 통제했다.

첫 기능은 열두 번 남짓의 프롬프트로 30분 만에 끝났다. 예상보다 훨씬 빨라서 이틀 동안 기능을 계속 붙였고, 화면 캡처와 키 입력에 필요한 맥의 권한 문제까지 다루며 일요일 밤에는 쉬는 시간 타이머, 데모 타이핑, 파노라마, 화면 녹화와 편집까지 갖춘 고충실도 복제본이 나왔다. 버그가 조금 있었지만 90% 이상 완성된 상태였다고 그는 말한다. 윈도우 코드를 참고할 수 있었다는 점에서 유리한 조건이었지만, 윈도우의 구조를 맥의 오디오·비디오·화면 스택으로 옮기는 일 자체는 AI가 해냈고 자신은 그중 아무것도 배우지 않았다는 것이다.

영상 후반부는 새 기능 '데모 미러' 시연이다. 노트북에서 외부 모니터로 발표할 때, 발표자 보기를 유지한 채 화면 전체나 특정 창 하나만 청중 쪽 화면에 비추는 기능이다. 지금까지는 화면을 확장하지 않아 모든 조작을 그대로 노출하거나, 발표자 보기와 미러링을 오가며 파워포인트를 들락거려야 했다. 그는 발표 중 단축키로 VS Code의 채팅 패널만 골라 비춰, 바로 그날 아침 데모 미러의 맥 버전을 만들 때 넣은 프롬프트를 보여줬다. 윈도우 쪽 저장소에서 해당 기능을 찾아보게 한 뒤 같은 설정 옵션으로 이 프로젝트에 추가하고 브랜치를 만들라고 지시했더니, 작업을 마치고 '테스트하려면 외부 모니터가 필요하다'고 답했다고 한다.

주요 인사이트

• 이 사례가 특별한 이유는 코드 생성 속도가 아니라 학습 비용을 건너뛴 데 있다. 그는 맥의 오디오·비디오·화면·드로잉 API를 배우는 일이 지루해서 애초에 시도하지 않았다고 밝혔고, AI가 그 진입 장벽을 없앤 셈이다.
• 원본 코드가 있는 이식 작업은 AI에게 유리한 조건이다. 요구사항이 이미 동작하는 프로그램으로 명세돼 있기 때문인데, 그는 이 점을 스스로 '조금 반칙'이라고 인정하면서도 플랫폼 간 개념 대응은 여전히 AI가 해야 할 몫이었다고 말했다.
• 한 번에 다 시키지 않고 기능 단위로 쪼개 지시한 선택이 결과를 좌우했다. 통째로 '이걸 맥용으로 다시 만들어 달라'고 하는 실험도 흥미롭겠지만, 그는 동작을 확인하며 통제하기 위해 증분식 접근을 택했다.
• 만든 사람도 기능의 쓰임새를 늘 정확히 알지는 못한다. 스콧 핸슬먼의 요청으로 넣은 데모 타이핑 기능은 정작 요청자가 쓰지 않아 맥 버전에서 뺐다가, 쓰는 사람들이 있다는 걸 알고 다시 넣었다.

자주 묻는 질문

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