앤트로픽은 자사 AI 모델 클로드를 성능 개선 작업의 실행 주체로 투입해 웹 서비스와 데스크톱 앱의 속도를 높였다고 밝혔다. 내부 연구용 모델인 ‘클로드 태그’가 병목 구간을 추적하고, 성능 벤치마크를 만들고, 수정 코드를 배포한 뒤 사후 관리까지 맡았다. 인간 엔지니어는 목표 설정과 트레이드오프 판단, 최종 승인에 집중했다. 이 방식으로 2주 동안 3000건이 넘는 변경을 적용했고, 단위 테스트와 약 200개의 기능 플래그를 통해 장애나 롤백 없이 작업을 진행했다.
개선 결과도 수치로 제시됐다. 클로드 웹의 첫 로딩 시간은 3.1초에서 0.55초로, 클로드 코드 세션 시작 시간은 0.8초에서 0.3초로 줄었다. AI는 데이터도그 MCP 서버와 밸그린드 분석 도구 등을 활용해 비효율적인 코드 구조를 찾았고, 입력창의 과도한 React 훅과 스토어 구독, 코드 하이라이팅 지연, 화면 흔들림 문제까지 직접 추적했다. 이번 사례는 사람이 코드를 일일이 살피는 방식에서, AI가 성능 지표를 기준으로 문제를 찾고 고치는 방식으로 개발 흐름이 옮겨가고 있음을 보여준다.