# Grok Bot의 다중 계정 연결과 Devin에 월 2만 달러를 쓴 창업자의 운영법 > 2026-08-24 · How I AI · 큐레이션 김태우 > https://challengekim.com/insights/grok-bot의-다중-계정-연결과-devin에-월-2만-달러를-쓴-창업자의-운영법 > 원문: https://www.lennysnewsletter.com/p/how-i-ai-grok-bot-grok-46whats-great ## 핵심 요약 - 진행자 클레어는 여러 이메일 계정과 Slack 작업 공간을 한 봇에 연결할 수 있다는 점을 Grok Bot의 가장 유용한 기능으로 꼽았다. - 클레어의 자체 블라인드 평가에서 Grok 4.6은 GPT-5.6 Sol과 함께 최상위권에 올랐다. 다만 대화 경험에서는 Sonnet 5를 더 높이 평가했다. - 1인 창업자 라이언 카슨은 한 달에 Devin 사용에 2만 달러를 쓰며 동시에 10\~15개의 작업 대화를 운영한다고 밝혔다. - 카슨은 에이전트가 많은 코드를 만들어도 고객이 원하는 제품이 저절로 만들어지지는 않는다고 강조했다. ## 여러 계정을 연결한 Grok Bot 클레어에게는 이메일 주소 4개와 Slack 작업 공간 7개가 있다. 그는 대부분의 에이전트 서비스가 사용자에게 이메일 계정과 Slack 작업 공간이 하나씩 있다고 가정하는 반면, Grok Bot은 여러 계정을 한 봇에 연결할 수 있어 처음부터 쓸모가 있었다고 평가했다. 설정이 빠르고 메시지 앱을 닮은 화면이 간결하며 내장 플러그인도 작동한다는 설명이다. 그 단순함에는 한계도 있다. 모델을 고르거나 에이전트의 성격과 세부 동작을 직접 조정하기를 즐기는 사용자에게는 선택지가 부족할 수 있다. 클레어는 손이 많이 가는 OpenClaw 에이전트를 다루는 과정 자체도 좋아한다고 말했다. ## Cursor Origin과 Grok 4.6의 현재 위치 클레어는 코딩 에이전트의 작업 방식에 맞춘 코드 호스팅 서비스인 Cursor Origin의 방향에는 공감했다. Bugbot과 Cursor, 풀 리퀘스트 검토 과정을 함께 설계한 점이 그 이유다. 다만 현재는 기능이 더 적은 GitHub처럼 느껴진다고 평가했다. GitHub Actions, 코드 소유자 지정, 기존 자동화에 크게 의존하는 팀이라면 옮길 이유가 더 필요하다는 판단이다. 모델 평가 결과는 달랐다. 클레어는 모델 이름을 가린 채 결과물을 직접 채점하고, 최종 점수의 70%를 자신의 판단에 두는 방식으로 Grok 4.6을 평가했다. 그가 만든 ‘클레어 인덱스’에서 Grok 4.6은 GPT-5.6 Sol과 나란히 최상위권에 올랐고 Sonnet 5와 Opus 5보다 앞섰다. 그러나 간결하고 반응이 빠른 에이전트와 대화하고 싶을 때는 여전히 Sonnet 5를 선호한다고 밝혔다. 이는 클레어의 자체 평가와 사용 경험에 따른 결론이다. ## Devin 작업을 관리하는 1인 창업자 가족법 전문 로펌을 위한 기업용 서비스 Untangle의 1인 창업자 카슨은 한 달에 Devin에 2만 달러를 썼다고 밝혔다. 그는 동시에 10\~15개의 Devin 작업 대화를 열어 두고 P0, P1, P2, Bugs 폴더로 우선순위를 나눈다. 하루에 최대 40개의 풀 리퀘스트를 만들기도 하지만, 그가 강조한 것은 산출물의 양보다 각 작업에 분명한 목표와 우선순위를 주는 일이다. 카슨은 화면 8개를 쓰면서도 한 주의 우선순위를 종이에 적어 곁에 둔다. 에이전트가 계속 업데이트와 판단 요청을 보내는 상황에서 중요한 세 가지 일에 주의를 돌리기 위한 방법이다. 그의 ‘Watchdog’ 작업 흐름은 각 로펌 계정의 최근 활동과 Sentry 및 내부 로그의 오류를 살펴보고, 중요한 문제 세 가지를 추린 뒤 최근 풀 리퀘스트로 이미 해결됐는지 확인한다. 결과는 하나의 Devin 작업 대화에 모인다. 카슨은 이를 고객 계정 전반의 상황을 빠르게 파악하는 데 쓴다. ## 코드 생산량과 고객의 요구는 다르다 카슨과 클레어는 제한 없이 에이전트를 밤새 일하게 하는 방식에 회의적이다. 모델은 많은 결과물을 만들 수 있지만 고객에게 필요한 것이 무엇인지는 스스로 알지 못한다는 이유다. 카슨은 Untangle의 제품·시장 적합성을 찾는 데 코드 생산량을 늘리는 것보다 가족법 변호사 르네 바우어와 만나 이야기를 들은 일이 중요했다고 설명했다. 카슨은 버그 수정, 풀 리퀘스트, 투자자 업데이트, 고객 문제 파악 등 클라우드에서 진행할 작업에 Devin을 쓴다. 시각적으로 복잡한 기능을 만들며 화면을 직접 확인하고 다듬어야 할 때는 Codex를 사용한다. 도구 선택 기준으로는 작업 반응 속도, 브라우저 접근, 화면을 실시간으로 검토할 수 있는지를 들었다. ## 코드 밖의 업무와 사람을 평가하는 방식 두 사람은 코딩 에이전트를 비개발 업무에도 활용한다. 클레어는 Devin으로 거래 조건 검토, 맞춤 견적, 고객 문제 분류를 처리하고, 카슨은 재사용 가능한 작업 지침으로 투자자 업데이트를 준비한다. 카슨의 채용 방식도 실제 작업에 초점을 맞춘다. 지원자에게 기존 앱에서 기능을 만드는 과정을 전체 화면으로 녹화하게 하고, 다음 단계에서는 Devin 접근 권한을 준 뒤 에이전트와 협업한 기록을 살핀다. 그는 이를 통해 지원자가 어떻게 생각하고 만들며 에이전트를 관리하는지 확인한다고 설명했다. 클레어는 디자인 작업에서 Claude Design으로 Figma 파일을 재사용 가능한 디자인 토큰과 `design.md` 명세로 정리한 뒤, Codex에 그 명세를 전달해 여러 코드 저장소가 공유할 구성 요소를 만들게 했다. 그는 시각적 체계를 명세로 옮기는 일과 이를 연결된 코드로 구현하는 일을 각각 다른 도구에 맡긴 사례로 소개했다. 두 에피소드에서 반복되는 기준은 실제 업무에서의 쓰임새다. 클레어의 평가는 모델 점수와 대화 경험을 구분했고, 카슨의 사례는 에이전트의 생산량과 고객에게 필요한 제품을 구분했다. --- 원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.lennysnewsletter.com/p/how-i-ai-grok-bot-grok-46whats-great)