에픽 "손으로 코드 쓰지 마라"지만… 게임 개발자는 '하네스'부터 만든다

에픽의 'AI 퍼스트' 선언, 현장에선 뭐가 다른가

에픽게임즈가 디즈니와의 미공개 슈팅 게임에 'AI 퍼스트' 지침을 내렸다. 블룸버그 보도에 따르면 팀원들에게 "더 이상 손으로 코드를 쓰지 말라"며 앤스로픽 클로드 사용을 지시했고, 모든 아트도 '완전 AI 워크플로'로 만들라고 했다. 팀 스위니 CEO는 "같은 일을 더 적은 인원으로 하는 게 아니라, 모두에게 더 많고 더 나은 걸 만들게 하려는 것"이라고 밝혔다.

같은 주, 15년 차 게임 프로그래머 카일 커크스텔은 캘거리 인디 로데오 발표를 블로그로 옮겼다. 제목은 "당신의 게임은 하네스다(Your Game Is A Harness)". 그는 "LLM으로 웹앱은 잘 만들 수 있는데, 게임만 만지면 쓰러진다"고 썼다. 두 현장은 같은 도구(클로드)를 쓰는데, 내린 결론은 정반대다.

왜 게임은 웹처럼 안 될까 — '불투명한 자산'이라는 벽

커크스텔은 원인을 **'학습 데이터의 비대칭'**과 **'코드가 아닌 것들의 존재'**로 짚는다.

웹 개발엔 수억 개의 고품질 오픈소스 프로젝트가 있다. 스벨트(Svelte) 같은 프레임워크 코드도 LLM이 수만 번 봤을 것이다. 하지만 게임 엔진 소스, 셰이더, 애니메이션 블렌드 트리, 레벨 디자인 데이터는 공개된 양이 '자릿수 단위'로 적다.

더 결정적인 건 **게임의 절반 이상이 '코드가 아닌 데이터'**라는 점이다. 웹은 텍스트·이미지·레이아웃이 전부 코드(HTML·CSS·JS)로 표현된다. 게임은 메시·텍스처·사운드·물리 파라미터·내비게이션 메시·애니메이션 커브 등 LLM이 '볼 수 없는' 이진 자산이 산재해 있다. 커크스텔 표현대로면 "게임의 핵심 구성 요소가 LLM에게는 불투명(opaque)하다".

스리제이(Three.js) 데모가 잘 나오는 건 '박스 프리미티브'로 전부 코드화했기 때문이다. 그게 '작품성 없는 슬롭(slop)'이 되기 쉬운 이유이기도 하다.

쉽게 풀어보면

에픽게임즈가 디즈니 신작 슈팅 게임을 만들며 "이제부터 손으로 코드 쓰지 말고 AI(클로드) 써라" 명령했습니다. 팀 스위니 대표는 "사람 줄이려는 게 아니라 더 잘 만들려는 것"이라고 했죠.

그런데 15년 차 게임 프로그래머 카일 커크스텔은 "게임은 웹이랑 달라서 AI가 바로 못 쓴다"며 다른 말을 합니다. 왜 그럴까요?

웹사이트는 모든 게 텍스트 코드입니다. HTML, CSS, 자바스크립트 — AI가 읽고 고치기 쉽죠. 오픈소스 예제도 엄청나게 많아서 AI가 학습할 때 수억 번 봤습니다.

게임은 다릅니다. 3D 모델, 텍스처, 사운드, 물리 설정, 애니메이션 데이터… 이런 건 이진 파일이라 AI가 '읽을 수 없습니다'. 코드만 봐선 게임이 어떻게 돌아가는지 모릅니다. 학습 데이터도 웹보다 압도적으로 적습니다.

그래서 커크스텔은 **"게임을 AI가 읽을 수 있는 형태(하네스)로 먼저 감싸라"**고 말합니다. 에픽은 위에서 "AI 써라"지만, 현장에선 "AI가 읽게 만들 준비부터 해야 한다"는 겁니다.

이게 일반인에게 왜 중요하냐면: 어떤 업무든 'AI가 읽을 수 있는 구조'로 정리하지 않으면 AI는 헛소리만 합니다. 엑셀 원시 데이터 던져주면 못 읽듯, 게임 자산도 '설명서'가 없으면 AI는 모릅니다.

'하네스'라는 답 — 게임을 AI가 읽게 만드는 법

커크스텔이 말하는 **하네스(harness)**는 테스트 하네스에서 온 말이다. **"게임의 내부 상태를 텍스트·구조화 데이터로 노출하는 인터페이스 계층"**을 뜻한다. 그가 제시한 실전 원칙 세 가지:

런타임 인스펙터 노출 — 엔진 에디터 창이 아니라, 파일·소켓·HTTP로 상태를 덤프하게 만든다. 엔티티 계층, 컴포넌트 값, 리소스 핸들을 JSON/플랫버퍼로 내보내면 LLM이 '현재 상황'을 읽을 수 있다.
자산 파이프라인에 '메타데이터 사이드카' 붙이기 — .fbx, .png, .wav 옆에 .meta.json을 둔다. 용도·의도·의존성·수정 이력을 사람이 적어두면 LLM이 '이 텍스처는 UI 아이콘이라 압축하면 안 된다' 같은 문맥을 파악한다.
행동 검증 루프 자동화 — "플레이어 점프 높이가 2m여야 한다" 같은 게임플레이 제약 조건을 코드화된 테스트로 둔다. LLM이 코드 고친 뒤 자동 실행해 통과 여부만 보면 된다. 팩토리오(Factorio)식 단위 테스트가 그 예다.

이 셋을 갖추면 "이 보스 방 난이도 낮춰줘" 같은 자연어 지시를 LLM이 상태 읽기 → 코드 수정 → 테스트 실행 → 결과 확인 루프로 돌릴 수 있다. 에픽이 바라는 'AI 가속 개발'의 전제 조건이다.

나에게 미치는 영향

당장 해볼 수 있는 것 하나: 내 업무 파일에 '설명서'를 붙여라.

엑셀 시트 첫 행에 **'이 열은 무엇, 단위, 예외값 의미'**를 적어둔다.
폴더마다 README.md 한 줄이라도 **'이 폴더 용도, 파일 명명 규칙, 갱신 주기'**를 쓴다.
노션·옵시디언 페이지 상단에 **'이 문서 목적, 독자, 업데이트 책임자'**를 박는다.

이게 바로 '하네스'의 최소 버전이다. 클로드·챗GPT·제미나이에 파일 통째로 던질 때, 설명서가 없으면 "이게 뭐지?" 하고 헛소리한다. 설명서가 있으면 첫 답변부터 작업 가능한 수준으로 나온다. 본지가 11일 전 다룬 레고 설계도 AI 'ldraw-nova'도 결국 '부품 메타데이터'가 있었기에 가능했다.

막히는 지점: "파일이 너무 많아 일일이 설명 못 붙여요."
해결: 폴더 단위로 한 파일(_index.md)만 만들어도 80% 커버된다. 파일명 규칙(예: YYYYMMDD_프로젝트_종류_버전.ext)만 통일해도 LLM이 경로만 보고 문맥을 유추한다.

남은 건 검증 — '노 핸드 코딩'이 진짜 가능한가

에픽 발표문엔 **'하네스 구축 비용'**이 빠져 있다. 수천만 개 자산에 메타데이터 붙이고, 런타임 인스펙터 만들고, 게임플레이 테스트 코드화하는 데 몇 달·몇 명이 드는지 공개되지 않았다. 스위니 CEO 말대로 "더 많은 걸 만들게" 하려면, 그 전제 인프라를 누가 만드나가 다음 쟁점이다.

해커뉴스 댓글 64개 중 상당수가 **"비전·색감·피드백 같은 '작가적 판단'은 LLM 중간값(median)으로는 안 나온다"**고 지적한다. 커크스텔도 "슬롭이 되지 않으려면 인간이 하네스 위에 '의도'를 계속 얹어야 한다"고 썼다.

에픽의 톱다운 명령과 인디 개발자의 바텀업 삽질. 그 사이 간극이 '하네스'다. 일반인도 내 업무에 'AI가 읽을 설명서' 한 장부터 붙여보자. 그게 지금 할 수 있는 가장 확실한 AI 가속이다.