게임을 녹화하는 습관은 있었지만 편집은 늘 미뤘습니다. 당시 스펠렁키 녹화 폴더에만 파일이 256개, 용량은 692GB였습니다. 재미있는 순간은 20초 남짓인데 영상 편집기를 열고 파일을 불러오고 구간과 출력 설정을 잡는 과정이 번거로웠기 때문입니다. “영상에서 시작과 끝을 찍고 인코딩 버튼만 누르면 같은 폴더에 저장되는 도구가 있었으면 좋겠다.” 이 한 문장으로 AI 에이전트와 제작을 시작했습니다.

저는 개발 명세서를 완성해서 건네지 않았습니다. 실제로 써보고 불편한 부분을 그때그때 말했습니다. AI는 Electron과 FFmpeg를 연결해 첫 버전을 만들고 홈서버에서 코드를 고친 뒤 제 Windows PC에 설치했습니다. 저는 직접 영상을 넣어 재생하고 잘라봤습니다. 로딩 중인지 알 수 없고 화면에서 영상이 너무 작고 타임라인을 만진 뒤 스페이스바가 듣지 않는 문제부터 발견됐습니다. AI가 원인을 찾아 고치면 다시 사용해 보는 과정을 반복했습니다.

처음에는 시작점과 끝점을 정해 자르는 기능뿐이었습니다. 실제 작업을 계속하면서 방향키로 1초·5초·한 프레임씩 이동하는 기능, 마지막 30초 자동 선택, 여러 영상을 차례로 처리하는 인코딩 큐, 결과 미리보기, 원본을 휴지통으로 보내고 복원하는 기능이 붙었습니다. 영상 속 개인정보를 가리거나 화면 일부만 남기고 싶다는 피드백은 드래그 방식의 가리기·크롭과 재사용 프리셋으로 이어졌습니다.

AI가 만든 결과를 그대로 믿지는 않았습니다. 크롭 사각형과 실제 마우스 위치가 어긋났고 휴지통 복원이 실패했으며 프리뷰 창에서 스페이스바를 누르면 창이 닫히는 버그도 있었습니다. 이전 코드가 잘못 표시되거나 테스트용 빌드가 공식 버전처럼 남은 적도 있었습니다. 그때마다 제가 화면에서 증상을 확인해 전달했고 AI는 코드·테스트·빌드를 함께 수정했습니다. 최종 v1.1.0을 정리할 때는 테스트 60개가 통과했습니다.

완성된 ClipMaker는 원본 영상과 WebP 저장, 크롭·가리기, 자주 쓰는 영역 프리셋, 반응형 인코딩 큐를 지원합니다. FFmpeg도 실행 파일에 함께 넣어 별도 설치 부담을 줄였고 9개 언어로 사용할 수 있게 했습니다. 제작 과정을 담은 49개 Git 커밋에는 모두 AI 공동작성 기록이 남아 있습니다. 실제 화면 세 장과 12.5초 시연 영상도 공개 저장소에 넣고 MIT 라이선스의 무료 오픈소스로 배포했습니다.

이 과정에서 제 역할은 문제와 우선순위를 정하고 실제 환경에서 써보고 공개 여부를 결정하는 일이었습니다. AI는 요구를 코드로 옮기고 오류 원인을 찾으며 테스트와 문서를 반복해서 갱신했습니다. 영어가 익숙하지 않은 저를 위해 README와 Reddit 소개글도 함께 다듬었고 저는 “Mostly built with AI assistance”라는 문구로 AI의 도움을 공개하기로 했습니다.

ClipMaker는 거창한 사업 아이디어에서 시작하지 않았습니다. 쌓여 가는 녹화본을 보며 느낀 작은 불편에서 출발했습니다. 예전에는 필요한 프로그램이 없으면 생각만 하다가 포기했습니다. 이번에는 AI와 대화하면서 직접 쓸 수 있는 도구를 만들고 다른 사람도 내려받을 수 있게 공개했습니다. 저는 문제를 발견하고 방향을 정했습니다. AI는 그 판단을 실제 기능으로 옮기는 속도를 높였습니다.

공개 결과물: https://github.com/byongshintv/clipmaker