터미널 창에 /goal 명령어를 입력하고 구체적인 작업 목표를 적는다. AI가 스스로 코드를 수정하고, 테스트를 돌리고, 오류를 잡는 과정이 멈춤 없이 이어진다. 사용자는 그저 결과가 나올 때까지 화면을 지켜보기만 하면 된다.

/goal 기능의 작동 구조와 제약

Anthropic은 Claude Code(터미널 기반 AI 코딩 도구)에 목표 기반 자동 반복 실행 기능인 /goal을 도입했다. 이 기능은 설정한 목표가 완료될 때까지 Claude가 여러 턴의 작업을 자동으로 이어서 수행하게 만든다. 각 턴이 종료될 때마다 fast model(빠른 응답 속도를 가진 경량 모델)이 대화 기록을 바탕으로 목표 달성 여부를 평가한다.

평가 결과가 미완료라면 다음 턴이 즉시 시작된다. 목표가 달성되었다고 판단되면 /goal 설정은 자동으로 제거된다. 이때 평가자는 실제 파일이나 명령 실행 결과를 직접 확인하지 않고 오직 대화 기록만을 기준으로 판단한다. 이는 평가 비용을 낮추고 실행 속도를 높여 전체 루프의 효율을 극대화하려는 포석이다.

세션당 활성화할 수 있는 목표는 단 하나로 제한된다. --resume이나 --continue 명령어를 통해 세션을 복구할 때 기존에 활성화되었던 목표 설정도 함께 복원된다. Anthropic의 공식 문서에서는 이를 session-scoped Stop hook(특정 세션 범위 내에서 실행을 제어하는 래퍼)으로 정의하고 있다.

자율 작업자로의 전환과 구현 차이

예전의 AI 코딩 도구는 사용자가 매 단계마다 명령을 내리고 결과를 확인하는 채팅 방식이었다. 이제는 목표라는 지향점을 설정하면 AI가 경로를 스스로 설계하는 방식으로 바뀐다. 이는 단순한 편의성 개선이 아니라 인터페이스의 근본적인 지형 변화를 뜻한다.

Codex CLI(코드 생성 명령줄 인터페이스 도구) 역시 유사한 /goal 기능을 제공하지만 구현 방식은 다르다. Codex는 주로 프롬프트 템플릿과 예산 제한(budget limit)을 중심으로 목표 지속 여부를 결정한다. 반면 Claude Code는 Stop hook(특정 조건에서 실행을 멈추는 제어 장치)과 /loop, 그리고 auto mode(도구 사용 승인을 자동화하는 기능) 체계 위에서 목표를 관리한다.

개발자가 체감하는 가장 큰 차이는 자동화의 층위다. auto mode가 개별 도구 사용에 대한 승인 절차를 없애주는 기능이라면, /goal은 작업의 턴 자체를 반복시키는 상위 수준의 자동화다. 두 도구 모두 단순한 채팅형 보조자에서 목표 기반의 자율 작업자로 수렴하는 흐름을 보인다.

기업 전략 차원에서 보면 이는 AI의 역할을 도구에서 대행자로 격상시키려는 시도다. 개발자가 세부 지시를 내리는 시간을 줄이고 최종 결과물에만 집중하게 함으로써 생산성 병목을 제거하려는 계산이다. 모델이 스스로 판단하고 수정하는 루프를 내재화함으로써 인간의 개입 빈도를 최소화하는 방향으로 판도가 바뀌고 있다.

AI 코딩 도구의 경쟁 지형은 이제 얼마나 똑똑한가가 아니라 얼마나 스스로 완결 짓는가로 옮겨갔다.