응답자 구성 전체 102명 고정
참여 과정
개발 학습·경력 기간
무엇을 쓰나
최근 한 달 안에 써 본 서비스 복수 응답
96% ChatGPT (OpenAI)98명 / 102명
나머지 11개 보기
100% ChatGPT (OpenAI)36명 / 36명
나머지 8개 보기
100% Claude (Anthropic)33명 / 33명
나머지 11개 보기
97% ChatGPT (OpenAI)32명 / 33명
나머지 10개 보기
가장 많이 쓰는 것 하나
50% ChatGPT (OpenAI)51명 / 102명
나머지 1개 보기
72% ChatGPT (OpenAI)26명 / 36명
73% Claude (Anthropic)24명 / 33명
55% ChatGPT (OpenAI)18명 / 33명
직접 돈을 내는 코딩 AI 요금제 복수 응답
63% ChatGPT Plus ($20)64명 / 102명
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78% ChatGPT Plus ($20)28명 / 36명
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91% Claude Pro ($20)30명 / 33명
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70% ChatGPT Plus ($20)23명 / 33명
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어디서 쓰나
터미널에서 쓰는 AI CLI 도구 복수 응답
42% Claude Code43명 / 102명
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50% 써 본 적 없음18명 / 36명
64% Claude Code21명 / 33명
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39% Claude Code13명 / 33명
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서비스 × 사용 환경 전체 102명 고정
각 칸은 그 서비스를 쓰는 사람 가운데 그 환경에서도 쓰는 인원을 센 것이다. 진할수록 비중이 높다.
| 웹 브라우저 | 데스크탑 앱 | 편집기 확장(VS Code 등) | 터미널(CLI) | 휴대폰 앱 | API 직접 호출 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ChatGPT n=97 | 79 | 56 | 22 | 19 | 42 | 6 |
| Claude n=73 | 38 | 44 | 23 | 34 | 21 | 11 |
| Gemini n=85 | 68 | 8 | 2 | 3 | 27 | 20 |
| GitHub Copilot n=14 | 3 | 1 | 11 | |||
| Cursor·Windsurf n=12 | 2 | 10 | 3 | |||
| Antigravity n=12 | 1 | 10 | 2 | 1 | ||
| 그 외 n=10 | 4 | 1 | 5 |
어떻게 쓰나
AI에게 코드를 맡기는 수준 — 개인별 최고 단계 합계 102명
사람마다 여러 방식을 함께 쓰므로 그중 가장 높은 단계 하나만 남겼다. 아래로 갈수록 AI가 코드를 더 많이 건드린다.
단계별 응답 인원 복수 응답 · 합계가 응답자 수를 넘는다
에이전트 모드 경험
하루 평균 사용 시간
주로 어떤 일에 쓰나 복수 응답
93% 에러·버그 해결95명 / 102명
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97% 개념 학습·설명 듣기35명 / 36명
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91% 에러·버그 해결30명 / 33명
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94% 에러·버그 해결31명 / 33명
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코드 질문을 할 때 맥락을 주는 방식 복수 응답
57% 에러 메시지만 붙임58명 / 102명
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53% 에러 메시지만 붙임19명 / 36명
나머지 3개 보기
58% 에러 메시지만 붙임19명 / 33명
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61% 에러 메시지만 붙임20명 / 33명
나머지 3개 보기
기능 — 한 번 써 보고 계속 쓰는가
정착률은 그 기능을 한 번이라도 써 본 사람 가운데 지금도 자주 쓰는 사람의 비율이다. 낮을수록 써 보고 마는 기능이다. 막대 오른쪽의 n은 써 본 사람 수다.
음성 대화는 써 본 41명 중 5명만 계속 쓴다. 굳이 안 써도 되는 기능이라 그럴 수 있다. 반면 커스텀 스킬·서브에이전트·MCP는 세 과정 수강생이 알아야 할 기능인데 정착률이 30~44%에 머문다. 분모를 어떻게 잡았는지 밝혀 둔다. 문항을 "자주 쓰지 않고 써 본 것"으로 서로 겹치지 않게 만들었는데 같은 기능을 양쪽에 고른 응답이 40건 있었다. 그래서 두 문항을 더하지 않고 사람 단위 합집합으로 잡았다.
자주 씀 · 써 보기만 함 인원을 나눠 보기
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| 기능 | 자주 씀 | 써 보기만 함 | 격차 |
|---|---|---|---|
| 음성으로 대화 | 5 | 37 | +32 |
| 커스텀 명령·스킬 만들기 | 11 | 25 | +14 |
| PR 리뷰를 AI에게 맡기기(Copilot 리뷰·CodeRabbit 등) | 8 | 21 | +13 |
| 커밋 메시지 자동 생성 | 18 | 28 | +10 |
| 서브에이전트·다중 에이전트 | 15 | 24 | +9 |
| MCP 연결(외부 도구·데이터 붙이기) | 19 | 25 | +6 |
| 파일·PDF 올려서 분석 | 49 | 45 | -4 |
| 이미지 넣고 질문하기 | 56 | 43 | -13 |
| 커스텀 지침·프로젝트 기능(맥락 저장) | 44 | 30 | -14 |
| 웹 검색 붙여 쓰기 | 37 | 22 | -15 |
검증 습관
AI가 준 코드를 어떻게 처리하나
AI 답이 틀렸던 걸 알아챈 적
경력 × 코드 처리 방식 전체 102명 고정
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| 경력 | 일단 그대로 실행해 본다 | 실행해서 결과가 맞으면 그대로 쓴다 | 코드를 읽고 이해한 뒤에 반영한다 | 공식 문서나 다른 자료와 대조한 뒤 반영한다 |
|---|---|---|---|---|
| 3개월 미만 | 3 | 3 | 4 | 2 |
| 3~6개월 | 1 | 2 | 4 | 0 |
| 6개월~1년 | 2 | 2 | 8 | 2 |
| 1~3년 | 4 | 5 | 29 | 4 |
| 3년 이상 | 4 | 3 | 17 | 3 |
과정별 비교 전체 102명 고정
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| 지표 | 풀스택 · n=36 | AI 실무개발 · n=33 | 클라우드 · n=33 |
|---|---|---|---|
| 터미널 CLI 사용 | 44% | 67% | 58% |
| 에이전트 자주 씀 | 39% | 48% | 21% |
| 규칙 파일 작성 | 25% | 42% | 21% |
| 하루 3시간 이상 | 56% | 70% | 30% |
| 유료 요금제 결제 | 97% | 97% | 82% |
과정 × 에이전트 모드 경험
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| 지표 | 3개월 미만 · n=12 | 3~6개월 · n=7 | 6개월~1년 · n=14 | 1~3년 · n=42 | 3년 이상 · n=27 |
|---|---|---|---|---|---|
| 에이전트 자주 씀 | 33% | 29% | 14% | 43% | 41% |
| 터미널 CLI 사용 | 42% | 57% | 57% | 64% | 48% |
| 규칙 파일 작성 | 25% | 43% | 14% | 36% | 26% |
| 저장소 전체 연결 | 42% | 43% | 21% | 36% | 33% |