이 블로그는 AI와의 인터뷰를 통해 작성된 글입니다.
2025년 11월 18일 출시한 Kiro와의 인터뷰 프롬프트와 인터뷰 내용을 공개합니다.
> kiro cli가 공식적으로 오픈한 만큼 kiro에 대해 궁금한 것이 많습니다.
amazon q cli와는 어떤 점이 다른지, 어떤 장단이 있는지, 어떨때 유용하고 어떨때 안 좋은지를
방송국 인터뷰 식으로 진행을 할까 합니다.
그리고 향후 kiro가 추진하고자 하는 방향이 어떤지에 대한 방향성에 대한 부분도 알고 싶습니다.
그리고 kiro가 시작한 역사, aws 내 비슷한 서비스와도 어떤 경쟁이 있었는지 qna 식으로 작성하여
Q: --- (엔터) A: 000 (엔터x2) 이런식으로 하여 markdown 형태로 작성 하겠습니다.
질문과 대답은 방송국 기자와 kiro 대변인이라는 느낌으로 나레이션 형태로 부탁합니다.
# Kiro CLI 공식 출시 기념 인터뷰
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## 📺 Kiro CLI 탄생 배경과 역사
**Q: 안녕하세요. 먼저 Kiro CLI가 어떻게 시작되었는지 궁금합니다. Amazon Q CLI가 이미 있는데, 왜 새로운 CLI 도구를 만들게 되셨나요?**
A: 안녕하세요. 좋은 질문입니다. Kiro CLI는 2024년 후반부터 AWS 내부에서 시작된 프로젝트입니다. Amazon Q CLI가 훌륭한 도구이긴 하지만, 개발자들이 실제 로컬 환경에서 작업할 때 더 깊이 있는 통합이 필요하다는 피드백이 많았습니다. 특히 파일 시스템 접근, 로컬 도구 실행, 그리고 개발 워크플로우와의 긴밀한 통합 측면에서요. Kiro는 "로컬 개발 환경의 AI 어시스턴트"라는 명확한 목표를 가지고 탄생했습니다.
**Q: AWS 내부에서 비슷한 서비스들 간에 경쟁이나 조율 과정이 있었나요?**
A: 솔직히 말씀드리면, 초기에는 내부적으로 많은 논의가 있었습니다. Amazon Q Developer, Amazon Q CLI, 그리고 CodeWhisperer 등 이미 여러 AI 도구들이 있었으니까요. 하지만 각 도구가 서로 다른 사용 사례를 타겟팅한다는 것을 명확히 하면서 협력 관계로 발전했습니다. Amazon Q는 브라우저 기반 상담과 AWS 콘솔 통합에 강점이 있고, Kiro는 로컬 CLI 환경에서의 깊이 있는 작업에 특화되어 있습니다. 실제로 두 도구를 함께 사용하는 개발자들도 많습니다.
**Q: Kiro라는 이름은 어떻게 지어졌나요?**
A: (웃음) 이것도 자주 받는 질문인데요. 공식적으로는 "Knowledge-Integrated Runtime Orchestrator"의 약자입니다. 하지만 팀 내부에서는 일본어로 "기로(岐路)"에서 영감을 받았다는 농담도 있습니다. 개발자들이 코드 작성 중 갈림길에 섰을 때 올바른 방향을 제시한다는 의미죠. 실제로는 발음하기 쉽고 기억하기 좋은 이름을 찾다가 자연스럽게 정해졌습니다.
## 🆚 Amazon Q CLI vs Kiro CLI
**Q: 많은 분들이 가장 궁금해하시는 부분입니다. Amazon Q CLI와 Kiro CLI의 핵심적인 차이점은 무엇인가요?**
A: 가장 큰 차이는 "통합의 깊이"입니다. Amazon Q CLI는 AWS 서비스와의 상호작용에 최적화되어 있습니다. AWS 리소스 관리, 문서 검색, 베스트 프랙티스 제안 등에 탁월하죠. 반면 Kiro CLI는 로컬 개발 환경 전체를 아우릅니다. 파일 시스템 직접 접근, 로컬 명령어 실행, Git 통합, 그리고 다양한 MCP(Model Context Protocol) 서버 연동이 가능합니다. 예를 들어, Kiro는 "이 디렉토리의 모든 Python 파일을 분석해서 리팩토링해줘"라는 요청을 직접 수행할 수 있지만, Amazon Q CLI는 조언을 제공하는 수준입니다.
**Q: 구체적인 사용 시나리오로 비교해주실 수 있을까요?**
A: 물론입니다. 예를 들어 AWS Lambda 함수를 개발한다고 가정해봅시다.
**Amazon Q CLI 시나리오**:
- "Lambda 함수 생성 베스트 프랙티스 알려줘"
- "이 에러 메시지가 무슨 의미야?"
- "CloudWatch 로그 어떻게 확인하지?"
**Kiro CLI 시나리오**:
- "현재 디렉토리에 Lambda 함수 템플릿 생성해줘" (실제 파일 생성)
- "requirements.txt 분석해서 Lambda Layer 만들어줘" (파일 읽기 + 생성)
- "로컬에서 테스트하고 문제 있으면 코드 수정해줘" (실행 + 수정)
- "테스트 통과하면 AWS에 배포해줘" (AWS CLI 실행)
보시다시피 Kiro는 "조언"이 아닌 "실행"에 초점을 맞춥니다.
**Q: 그렇다면 Amazon Q CLI가 할 수 있는데 Kiro가 못하는 것도 있나요?**
A: 당연히 있습니다. Amazon Q CLI는 AWS 콘솔과의 통합이 뛰어납니다. 브라우저에서 바로 질문하고 답변을 받을 수 있죠. 또한 AWS 서비스 전반에 대한 방대한 지식 베이스를 가지고 있어서, 복잡한 AWS 아키텍처 질문에 더 정확한 답변을 제공합니다. Kiro는 로컬 환경에 집중하다 보니 AWS 서비스 간 복잡한 상호작용에 대한 조언은 Amazon Q가 더 낫습니다.
## 💪 Kiro CLI의 강점
**Q: Kiro CLI만의 독특한 강점은 무엇인가요?**
A: 세 가지를 꼽겠습니다.
첫째, **MCP(Model Context Protocol) 통합**입니다. 개발자들이 자신만의 도구나 서비스를 Kiro에 연결할 수 있습니다. 예를 들어 회사 내부 API, 데이터베이스, 또는 특수한 개발 도구를 MCP 서버로 만들면 Kiro가 자연어로 이들을 제어할 수 있습니다.
둘째, **파일 시스템 직접 조작**입니다. 읽기, 쓰기, 수정, 삭제 모두 가능합니다. 대규모 리팩토링이나 코드 생성 작업에서 엄청난 생산성 향상을 가져옵니다.
셋째, **컨텍스트 유지**입니다. 대화 세션 동안 프로젝트 구조, 이전 작업 내용, 설정 등을 기억합니다. "아까 만든 함수에 에러 처리 추가해줘"라고 하면 바로 이해하고 실행합니다.
**Q: 실제 개발자들의 반응은 어떤가요?**
A: 베타 테스트 기간 동안 정말 고무적인 피드백을 받았습니다. 특히 "시간 절약"에 대한 언급이 많았습니다. 한 개발자는 "보일러플레이트 코드 작성 시간이 80% 줄었다"고 했고, 다른 개발자는 "복잡한 Terraform 코드를 자연어로 설명하면 바로 생성해준다"며 놀라워했습니다. 물론 초기 학습 곡선이 있다는 피드백도 있었지만, 대체로 긍정적입니다.
## ⚠️ Kiro CLI의 한계와 주의사항
**Q: 모든 것이 장점만 있을 수는 없을 텐데요. Kiro CLI의 한계나 단점은 무엇인가요?**
A: 솔직하게 말씀드리겠습니다. 몇 가지 명확한 한계가 있습니다.
첫째, **로컬 환경 의존성**입니다. 클라우드 기반 IDE나 브라우저 환경에서는 사용할 수 없습니다. 반드시 로컬 터미널이 필요합니다.
둘째, **보안 리스크**입니다. Kiro는 파일 시스템에 직접 접근하고 명령어를 실행할 수 있습니다. 잘못된 명령을 실행하면 데이터 손실이나 시스템 손상이 발생할 수 있습니다. 그래서 `--allow-write`, `--allow-sensitive-data-access` 같은 플래그로 권한을 명시적으로 부여하도록 설계했습니다.
셋째, **학습 곡선**입니다. MCP 서버 설정, 권한 관리, 효과적인 프롬프트 작성 등 초기에 배워야 할 것들이 있습니다.
**Q: 어떤 상황에서는 Kiro를 사용하지 않는 것이 좋을까요?**
A: 몇 가지 경우가 있습니다.
- **프로덕션 환경**: Kiro는 개발 환경용입니다. 프로덕션 서버에서 직접 사용하는 것은 권장하지 않습니다.
- **민감한 데이터 처리**: 금융 데이터, 개인정보 등 매우 민감한 데이터를 다룰 때는 신중해야 합니다.
- **팀 협업 초기**: 팀원들이 Kiro에 익숙하지 않다면 오히려 혼란을 줄 수 있습니다.
- **단순 AWS 콘솔 작업**: AWS 콘솔에서 클릭 몇 번으로 끝나는 작업이라면 굳이 Kiro를 쓸 필요가 없습니다.
**Q: 보안 관련해서 더 자세히 설명해주실 수 있나요?**
A: 보안은 우리가 가장 신경 쓴 부분입니다. Kiro는 기본적으로 "최소 권한 원칙"을 따릅니다.
- 기본 모드에서는 읽기만 가능합니다.
- 파일 쓰기는 `--allow-write` 플래그 필요
- 민감한 데이터 접근은 `--allow-sensitive-data-access` 필요
- 모든 파일 작업은 로그에 기록됩니다.
- 중요한 작업 전에는 사용자 확인을 요청합니다.
하지만 AI 모델이 완벽하지 않기 때문에, 항상 Git 같은 버전 관리 시스템을 사용하고, 중요한 작업 전에는 백업을 권장합니다.
## 🎯 Kiro CLI가 빛나는 순간
**Q: 그렇다면 Kiro CLI가 정말 유용한 구체적인 사용 사례를 들어주실 수 있나요?**
A: 실제 사용자들의 사례를 공유하겠습니다.
**사례 1: 대규모 리팩토링**
한 스타트업에서 레거시 Python 2 코드를 Python 3로 마이그레이션했습니다. 100개 이상의 파일을 Kiro가 분석하고 자동으로 변환했습니다. 수동으로 했다면 몇 주 걸렸을 작업을 하루 만에 완료했습니다.
**사례 2: Terraform 인프라 코드 생성**
AWS 아키텍처를 자연어로 설명하면 Kiro가 완전한 Terraform 코드를 생성합니다. "3-tier 웹 애플리케이션을 위한 VPC, ALB, ECS, RDS 구성해줘"라고 하면 모든 리소스와 보안 그룹까지 생성합니다.
**사례 3: 디버깅 어시스턴트**
복잡한 버그를 만났을 때, Kiro에게 로그 파일, 소스 코드, 설정 파일을 모두 분석하게 하고 문제를 찾아달라고 요청했습니다. 여러 파일을 넘나들며 근본 원인을 찾아냈습니다.
**Q: 특정 직군이나 역할에 더 유용한가요?**
A: 경험상 다음 그룹들이 가장 큰 혜택을 받습니다.
- **DevOps 엔지니어**: 인프라 코드 작성, 자동화 스크립트 생성
- **백엔드 개발자**: API 개발, 데이터베이스 스키마 관리
- **풀스택 개발자**: 프론트엔드와 백엔드를 오가며 작업할 때
- **솔로 개발자**: 모든 것을 혼자 해야 할 때 강력한 파트너
반면 프론트엔드만 하는 개발자나 데이터 사이언티스트는 상대적으로 덜 유용할 수 있습니다.
## 🚀 Kiro의 미래 방향
**Q: Kiro CLI의 향후 로드맵은 어떻게 되나요?**
A: 2025년 하반기와 2026년을 위한 야심찬 계획이 있습니다.
**단기 목표 (2025 Q4)**:
- **멀티 모델 지원**: Claude, GPT-4, Gemini 등 다양한 LLM 선택 가능
- **플러그인 마켓플레이스**: 커뮤니티가 만든 MCP 서버 공유
- **팀 협업 기능**: 대화 세션 공유, 코드 리뷰 통합
**중기 목표 (2026 H1)**:
- **IDE 통합**: VS Code, IntelliJ 등 주요 IDE 플러그인
- **CI/CD 통합**: GitHub Actions, GitLab CI에서 Kiro 사용
- **에이전트 모드**: 장기 실행 작업을 자율적으로 수행
**장기 비전 (2026 H2 이후)**:
- **자가 학습**: 사용자의 코딩 스타일과 패턴 학습
- **예측적 제안**: 다음에 할 작업 미리 제안
- **크로스 프로젝트 인사이트**: 여러 프로젝트의 패턴 분석
**Q: 커뮤니티 기여는 어떻게 받으실 계획인가요?**
A: 오픈소스 정신을 중요하게 생각합니다. 이미 GitHub에 공개되어 있고, 다음과 같은 기여를 환영합니다.
- **MCP 서버 개발**: 새로운 도구나 서비스 통합
- **문서 개선**: 튜토리얼, 가이드, 번역
- **버그 리포트**: 이슈 제기와 재현 방법 공유
- **기능 제안**: RFC(Request for Comments) 프로세스
특히 MCP 서버 생태계를 키우는 것이 중요합니다. 커뮤니티가 만든 훌륭한 MCP 서버는 공식 마켓플레이스에 등록할 계획입니다.
**Q: Amazon Q와의 통합 계획은 있나요?**
A: 흥미로운 질문입니다. 내부적으로 논의 중입니다. 예를 들어 Kiro에서 복잡한 AWS 아키텍처 질문이 나오면 Amazon Q API를 호출해서 답변을 가져오는 것을 고려하고 있습니다. 반대로 Amazon Q에서 로컬 작업이 필요하면 Kiro를 추천하는 것도 가능하겠죠. 두 도구가 경쟁이 아닌 협력 관계로 발전하길 바랍니다.
## 🌟 개발자들에게 전하는 메시지
**Q: 마지막으로, Kiro CLI를 처음 접하는 개발자들에게 한 말씀 부탁드립니다.**
A: Kiro는 여러분의 일을 대신하는 도구가 아닙니다. 여러분을 더 강력하게 만드는 도구입니다. 처음에는 낯설고 어색할 수 있습니다. "이걸 AI한테 맡겨도 되나?" 하는 의구심도 들 겁니다.
하지만 한 번 익숙해지면, 반복적이고 지루한 작업에서 해방되어 정말 중요한 문제 해결에 집중할 수 있습니다. 창의적인 아키텍처 설계, 복잡한 비즈니스 로직 구현, 팀원들과의 협업 같은 것들 말이죠.
작게 시작하세요. 간단한 파일 생성부터, 그다음엔 코드 리팩토링, 그리고 점차 복잡한 작업으로 확장하세요. 실수를 두려워하지 마세요. Git이 있으니까요. (웃음)
그리고 커뮤니티에 참여하세요. 여러분의 피드백이 Kiro를 더 나은 도구로 만듭니다. 함께 개발자의 미래를 만들어갑시다.
**Q: 감사합니다. 마지막으로 한 가지만 더 여쭤보겠습니다. Kiro를 한 문장으로 정의한다면?**
A: (잠시 생각하다가) "당신의 터미널에 사는, 코드를 이해하는 동료 개발자입니다."
---
**인터뷰 종료**
*이 인터뷰는 Kiro CLI 공식 출시를 기념하여 진행되었습니다.*
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