내 AI 코딩 도우미에게 '3번 검토하고 가장 좋은 걸 골라' 시키는 무료 도구 Cook
AI가 짠 코드를 AI에게 반복 검토시키고, 여러 방법을 동시에 시도한 뒤 최선을 고르게 하는 오픈소스 CLI 도구 Cook이 해커뉴스 139표를 받으며 주목받고 있습니다.
AI 코딩 도우미에게 "다크 모드 만들어줘"라고 한 번 시키면, 결과물이 한 번에 완벽하게 나올까요? 대부분은 그렇지 않습니다. 코드를 다시 살펴보고, 빠진 부분을 고치고, 다른 방식도 시도해보는 반복 작업이 필요합니다. Cook은 이 반복 과정을 자동으로 해주는 무료 오픈소스 도구입니다.
한 줄 명령어만 입력하면, AI가 코드를 짜고 → 스스로 검토하고 → 통과할 때까지 다시 고치는 과정을 알아서 반복합니다. 심지어 3가지 다른 방법을 동시에 시도한 뒤 가장 좋은 걸 골라주는 기능까지 있습니다. 해커뉴스에서 139표를 받으며 개발자 커뮤니티의 관심을 끌고 있습니다.
AI에게 '일을 반복 검토'시키는 세 가지 방법
Cook의 핵심은 반복(Loop)과 비교(Composition)라는 두 가지 개념입니다. 기존에는 AI에게 한 번 시키고 → 결과를 직접 확인하고 → 다시 수정을 요청하는 과정을 사람이 반복해야 했습니다. Cook은 이 과정 전체를 자동화합니다.
1. 순차 반복 (xN) — 같은 작업을 N번 다듬기
AI가 코드를 짜면, 그 결과를 다시 AI에게 넘겨서 개선하게 합니다. 3번 반복하면 첫 번째보다 훨씬 정돈된 코드가 나옵니다.
cook "다크 모드 구현해줘" x3→ AI가 1차 작성 → 2차 개선 → 3차 마무리까지 자동으로 진행합니다.
2. 검토 루프 (review) — 통과할 때까지 수정 반복
AI가 코드를 짠 뒤, 다른 AI가 품질을 검토합니다. "통과"가 나올 때까지 최대 3회 반복하며, 검토 기준도 직접 정할 수 있습니다.
cook "다크 모드 구현" review "접근성 검사해줘" "WCAG AA 통과하면 DONE, 아니면 ITERATE"→ 접근성(시각장애인도 사용 가능한지) 기준을 충족할 때까지 자동으로 코드를 고칩니다.
3. 동시 경쟁 (vN, vs) — 여러 방법 중 최선 선택
같은 작업을 3가지 버전으로 동시에 만들어서 가장 좋은 걸 고르거나, 완전히 다른 두 가지 방식을 비교할 수 있습니다.
# 3가지 버전을 동시에 만들고 코드가 가장 깔끔한 걸 선택
cook "다크 모드 구현" v3 "가장 깔끔한 코드"
# JWT 방식 vs 세션 방식 — 보안이 더 좋은 쪽 선택
cook "JWT로 로그인 구현" vs "세션으로 로그인 구현" pick "보안이 더 좋은 쪽"설치 한 줄이면 바로 쓸 수 있습니다
Cook은 Claude Code, OpenAI Codex, OpenCode 세 가지 AI 코딩 도우미와 모두 호환됩니다. Node.js 20 이상이 설치되어 있다면 바로 시작할 수 있습니다.
# 전역 설치
npm install -g @let-it-cook/cli
# 프로젝트 초기화 — 설정 파일 자동 생성
cook initcook init을 실행하면 프로젝트에 맞는 설정 파일(COOK.md, .cook/config.json)이 자동으로 만들어집니다. 여기서 어떤 AI를 작업용으로 쓰고 어떤 AI를 검토용으로 쓸지도 따로 지정할 수 있습니다.
CLI 설치 없이 Claude Code 스킬(플러그인)로도 추가 가능합니다. .claude/skills/cook 폴더에 파일을 복사하면 됩니다.
해커뉴스 개발자들의 반응
해커뉴스에서는 "간결해서 한번 써볼 만하다"는 긍정적 반응과 함께, "이걸 셸 스크립트나 Makefile로도 할 수 있지 않냐"는 건강한 회의론이 공존했습니다.
도구 개발자 측은 핵심 차별점으로 반복 가능한 다단계 워크플로우를 꼽았습니다. 단순히 AI에게 한 번 시키는 것과, "3번 반복 → 검토 → 통과할 때까지 수정"이라는 구조화된 과정을 자동화하는 것은 다르다는 설명입니다.
특히 주목할 점은 검토용 AI와 작업용 AI를 분리할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 코드 작성은 Codex에게, 품질 검토는 Claude에게 맡기는 식입니다. 한 AI가 자기 코드를 검토하는 것보다 다른 AI가 보는 것이 더 객관적이라는 아이디어입니다.
어떤 상황에서 유용할까
바이브코딩을 자주 하는 분 — AI에게 "앱 만들어줘"라고 한 번 시키고 끝나는 게 아니라, 결과물을 반복적으로 개선하고 싶을 때 유용합니다.
품질이 중요한 프로젝트 — 로그인, 결제 등 실수하면 안 되는 코드를 AI에게 시킬 때, 자동 검토 루프가 안전장치 역할을 합니다.
여러 접근법을 비교하고 싶을 때 — "React로 만들어" vs "Vue로 만들어"처럼 다른 기술 스택을 동시에 시도하고 비교 보고서를 받을 수 있습니다.
한계와 주의점
Cook은 아직 초기 단계입니다. 깃허브 스타 86개의 작은 프로젝트이고, AI를 여러 번 호출하는 만큼 API 비용이 늘어날 수 있습니다. v3로 3가지 버전을 동시에 만들면 비용도 3배입니다.
하지만 "AI에게 한 번 시키고 그 결과를 그냥 쓰는" 기존 방식의 대안으로, 자동 검토와 반복 개선이라는 아이디어 자체는 주목할 만합니다. AI 코딩 도구의 다음 단계가 "더 똑똑한 AI"가 아니라 "더 나은 워크플로우"일 수 있다는 것을 보여주는 프로젝트입니다.
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