이전 글에서 '3개의 작업을 병렬로 동시에 진행해도 무리가 없다'고 말했다.
MCP로 생산성 3배 올리는 법: https://developer-dreamer.tistory.com/216
사실 여기에서 또 한 가지 주제가 파생된다.
AI는 병렬로 돌릴 수 있다.
문제는 인간이다.
Cursor 세션을 3개 열어놓으면 AI는 각자 알아서 돌아가는데,
그 사이에서 인간의 뇌가 길을 잃는다.
이 글은 그 문제를 어떻게 해결하는 가에 대한 이야기이다.
한 IDE에서 테스크를 병렬로 쪼개보자
처음에는 하나의 Cursor IDE에서 worktree를 전환하며 작업했다.
그런데, 자꾸 커밋 실수가 일어났다.
worktree1에 커밋될 내용이 worktree2에 말려 들어갔다.
내가 worktree에 미숙해서 그런 것인지, 자꾸 브랜치가 꼬였다.
항상 back-up 작업이 필요했다.
rebase를 하거나, commit history를 다시 쌓거나, 새 브랜치에 cherry pick했다.
병렬 작업으로 시간을 아끼려다 불필요한 문제를 만들고 시간까지 낭비했다.
물리적으로 분리해보자
worktree 별로 Cursor IDE를 따로 열어서, 물리적으로 공간을 분리한다.
실제로 시도한 구조는 아래와 같다.
- IDE 1: 레포1 (worktree 1) → 기능 A 작업
- IDE 2: 레포1 (worktree 2) → 기능 B 작업
- IDE 3: 레포2 → 레포1 작업이 잘 전달되는지 확인하는 용도
한 IDE = 한 브랜치 = 한 작업 원칙을 지켰다.
커밋 실수를 막을 수 있었다.
Conductor의 도움을 받아보자
이를 도구 레벨에서 해결해주는 것이 있다.
바로, Conductor다.
며칠 써봤는데, 몇 가지 인상적인 점이 있었다.
새 워크스페이스를 열면 자동으로 브랜치를 만들어준다.
내가 수동으로 worktree 파고 IDE 열던 과정이 한 번에 해결된다.
fork 기능으로 현재 작업 중인 브랜치의 대화 맥락을 그대로 들고 분기를 딸 수 있다.
"여기까지 작업한 내용을 기반으로 다른 방향도 시도해보자"가 가능해진다.
모델도 골라 쓸 수 있다. Claude Code와 OpenAI의 Codex을 지원한다.
한 워크스페이스에서도 채팅을 여러 개 열어 각각 다른 모델을 사용할 수 있다. (Cursor IDE와 마찬가지로)
응답 시 Claude Code를 직접 사용하기 때문에,
Cursor가 Claude 모델을 중계하는 것보다 체감 응답 퀄리티가 좋았다.
다만, Conductor 안에서는 파일을 직접 수정할 수 없다.
AI에게 프롬프팅으로만 코드를 수정하는 구조다.
직접 수정이 필요하면 [커맨드+시프트+O]로 해당 브랜치를 통째로 Cursor에서 열 수 있다.
Cursor IDE에 익숙한 나는 이 부분이 오히려 병목으로 느껴지기도 했다.
간단한 수정 하나에도 프롬프트를 쓰거나, Cursor를 따로 열어야 했다.
병렬 작업의 '물리적 분리'를 자동화해준다는 점에서 방향성은 맞는 도구다.
다만 AI에게 모든 수정을 맡기는 워크플로우가 본인에게 맞는지는 직접 써보고 판단하는 게 좋을 것 같다.
별도 글로 정리할 정도의 인사이트가 모이면, 후속 글로 써야겠다.
전환 타이밍을 정하자
IDE를 물리적으로 분리해도, 언제 전환할지 정하지 않으면 혼란이 온다.
4번 작업을 수행하다, 문득 1번 작업이 생각나 돌아온다.
"어... 이거 내가 뭘 시켰었지?"
이런 생각이 드는 순간 집중 사이클이 와르르 무너진다.
전환 타이밍은 두 가지이다.
1. Cursor가 오래 걸리는 작업을 하고 있을 때
IDE1에서 Cursor가 작업 중이면, 기다리지 않고 IDE2로 점프한다.
IDE2의 결과물을 확인하거나, 다른 작업을 진행한다.
2. 하위 티켓 하나가 끝났을 때
Jira를 기준으로 한 테스크의 하위 작업 하나가 완료되면, 다른 IDE로 이동한다.
이전에 맡겨놓은 작업 결과물이 괜찮으면, 다음 하위 작업을 실행 시킨다.
문제가 있으면 재작업을 시킨다.
공통점은 '내가 손이 빈다'라는 자각이 들 때 전환하는 것이다.
작업에 몰입하다가 문득 '어, 맞다. 이 일은 어떻게 되고 있지?'하고 넘어가는 것이 아니다.
인간의 뇌에서 자연스럽게 세이브 포인트를 찍을 때 비로소 다음 스레드로 넘어갈 수 있다.
강제로 컨텍스트 스위칭을 하면 내 뇌 속의 저장 데이터가 깨지는 느낌이 들었다.
자연스러운 빈 틈에서만 전환하며, 집중 사이클을 지키는 것이 중요하다.
컨텍스트 정리를 agent에게 맡긴다
최근 커피챗에서 얻은 인사이트다.
사람의 메모리로는 컨텍스트 스위칭에 한계가 있다.
이럴 때, 이를 정리하는 AI를 한 번 더 사용한다.
'오늘 내가 멘션된 것 중, 대응하지 않은 것을 정리해줘'
AI가 '네가 뭘 하고 있었고, 뭘 놓치고 있었는가'를 정리해준다.
이 날 마침 내가 연차를 사용했어서, 그날 밤 바로 응용해봤다.
Slack MCP는 권한이 없었지만, Notion MCP의 Slack 검색 기능으로 간접 접근했다.
'오늘 우리 스쿼드 채널에서 발생한 일과 내가 멘션된 스레드를 요약해줘'
오늘 내가 자리를 비운 사이 무슨 일이 있었는지 5분 내로 파악할 수 있었다.
(디테일한 부분은 직접 확인해야 했지만)
결론
도구를 병렬로 돌리는 건 쉽다.
Cursor 세션을 3개 열면 된다.
하지만, 그 사이에서 인간이 길을 잃지 않는 건 어렵다.
물리적 분리 - 한 IDE = 한 브랜치 = 한 작업
전환 루틴 - 하위 티켓 완료를 체크 포인트로
컨텍스트 정리 - 놓친 맥락을 agent에게 정리
AI가 일을 대신 해주는 시대가 왔다.
이제 인간에게 필요한 스킬은
주어진 코어(뇌)에 멀티 스레드(병렬 작업)를 최대한 효율적으로 굴리는 것일지도 모른다.
작성: 2026.03.03. 21:11
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