AI 코딩 에이전트가 개발 워크플로의 전면에 등장하면서, 정작 사람의 역할은 에이전트가 만들어낸 변경을 검토하고 판단하는 쪽으로 옮겨가고 있다. YC W26 배치에 참여한 팀이 공개한 오픈소스 프로젝트 '화이트보드(Whiteboard)'는 바로 이 지점을 겨냥한다. 개발사 스스로 "이제는 라인 단위 diff를 검토할 때만 텍스트 에디터를 쓰게 됐으니, 아예 코드 리뷰를 위한 에디터를 만들어보자"고 문제의식을 밝혔다. macOS와 Fedora용 데스크톱 앱으로 제공되며 MIT 라이선스로 배포된다.
사람과 에이전트가 함께 그리는 캔버스
화이트보드의 핵심 발상은 사람과 에이전트가 하나의 공용 작업 공간에서 소프트웨어 구조를 함께 설계한다는 것이다. Claude Code나 Codex처럼 이미 쓰고 있는 도구에 연결되며, 에이전트에게는 앱 내부 캔버스에 자신이 하는 작업을 그림으로 표현할 수 있는 SDK가 주어진다. 사용자가 시퀀스 다이어그램이나 개체관계(ER) 다이어그램, 또는 에이전트 트레이스에서 인용된 문구를 클릭하면 곧바로 관련 코드로 이동할 수 있다. 마음에 들지 않는 부분이 있으면 해당 영역을 클립보드에 담아 에이전트에게 전달해 다시 그리게 하는 식의 상호작용도 가능하다.
기존의 순수 HTML 기반 도구들은 스펙이나 다이어그램을 실제 코드에 연결할 마땅한 수단을 제공하지 못했다는 것이 개발팀의 진단이다. 특히 설계상의 트레이드오프는 첫 구현을 마친 뒤에야 드러나는 경우가 많은데, 화이트보드는 이 연결 고리를 좁히려 한다. 코드를 탐색할 때는 VS Code의 키바인딩과 LSP 지원을 그대로 활용할 수 있다.
소음을 걷어낸 diff와 에이전트 판단의 추적
리뷰 경험에서 눈에 띄는 부분은 Rust로 작성한 시맨틱(AST 인식) diff 뷰어다. 원시 diff는 지나치게 소음이 많다는 판단 아래, 크게 추가된 함수는 의사코드로 요약하고 단위 테스트나 문서 변경은 접거나 숨기는 것을 기본값으로 삼았다. 이 동작은 WASM 기반 플러그인 시스템으로 사용자가 자유롭게 조정할 수 있다.
또 하나의 축은 에이전트가 자율적으로 내린 결정을 추적하는 기능이다. 개발팀은 에이전트가 어떤 결정을 스스로 내렸고 그것이 변경에 어떤 영향을 미쳤는지 파악하기 어려웠다고 밝혔다. 이를 위해 에이전트가 자신의 트레이스를 조회하고 캔버스에 연결하도록 하는 도구를 만들었다. 사용자가 설정한 요구사항, 그것이 구현된 방식, 그리고 에이전트가 자율적으로 판단한 지점을 시각적으로 이어볼 수 있다는 설명이다.
에디터의 기반으로는 오픈소스 에디터 중 가장 성공적인 Code-OSS(VS Code의 오픈소스 배포판)를 택했다. 다만 다른 포크들이 패치를 유지하는 방식과 달리 화이트보드는 Code-OSS를 통째로 벤더링한다. 코딩 에이전트가 패치를 다루기 어려워하는 데다, 스톡 VS Code 코드베이스의 약 45%가 Copilot 관련 코드여서 필요 없는 부분이 많다는 이유에서다. 대신 업스트림의 보안·기능 패치는 정기적으로 병합한다고 밝혔다.
아직은 리뷰 도구, 명확한 한계도
실무자가 도입을 고려한다면 현재의 제약을 분명히 알아둘 필요가 있다. 화이트보드는 로컬 체크아웃을 대상으로 동작하며, 아직 앱 안에서 파일을 편집할 수 없다. 단일 리뷰에서 여러 저장소의 파일을 넘나들며 작업하는 시나리오도 잘 지원되지 않는다. 공유 버튼으로 리뷰를 다른 사람과 나눌 수는 있지만, 공유 이후에 생긴 변경은 상대에게 반영되지 않아 다시 공유해야 한다. 즉 현재의 화이트보드는 편집기라기보다 설계와 리뷰에 초점을 맞춘 도구에 가깝다.
프라이버시 측면에서는 익명 텔레메트리에 코드나 diff, 화이트보드에 입력한 텍스트, 프롬프트, 모델 출력이 포함되지 않으며 언제든 끌 수 있다고 명시했다. 팀을 위한 호스팅 제품도 계획하고 있지만 모든 기능은 앞으로도 자체 호스팅이 가능하도록 유지하겠다는 방침이다.
결국 화이트보드가 던지는 질문은 도구 자체의 완성도보다 근본적이다. 에이전트가 코드를 쓰는 시대에 사람은 무엇을 검토하고 어떤 근거로 판단해야 하는가라는 물음이다. 요구사항과 구현, 그리고 그 사이에서 에이전트가 내린 자율적 결정을 하나의 캔버스 위에서 잇겠다는 접근은, 편집 기능 부재와 다중 저장소 미지원 같은 초기 한계를 감안하더라도 AI 협업 개발 도구가 나아갈 한 방향을 구체적으로 보여준다.