클로드 코워크 vs 클로드 코드 비슷해보이지만 어떻게 다른지 정리했습니다.

"같은 클로드인데 왜 세 개나 있지?"

Claude Desktop 앱을 열면 상단에 탭이 세 개 보입니다. 챗(Chat), 코워크(Cowork), 코드(Code). 처음 보면 헷갈립니다. "다 같은 클로드 아닌가? 왜 셋이나 나눠놓은 거지?" 저도 처음에 같은 의문을 가졌고, 실제로 세 가지를 모두 써본 뒤에야 차이가 명확해졌습니다.

세 탭은 각각 다른 역할을 담당합니다. 간단히 정리하면 Ask(질문) / Do(실행) / Build(개발) 프레임워크로 구분할 수 있습니다. 챗은 궁금한 것을 물어보는 대화창입니다. 코워크는 파일 정리, 문서 작성, 브라우저 작업처럼 "해줘"라고 맡기는 실행 도구입니다. 코드는 프로젝트 전체를 이해하고 개발 작업을 수행하는 전문 도구입니다.

이 글에서는 코워크와 코드의 차이에 집중합니다. 둘 다 AI가 자율적으로 작업하는 "에이전트"이지만, 대상 사용자와 작업 범위가 근본적으로 다릅니다. 비유와 비교표를 활용하여, 아직 써보지 않은 분도 "나는 어떤 도구를 써야 하는지" 판단할 수 있도록 정리하겠습니다. AI 에이전트라는 개념 자체가 생소한 분은 바이브코딩 vs AI 에이전트 차이점 정리를 먼저 읽어보시면 도움이 됩니다.

먼저 알아야 할 것: AI 에이전트란

코워크와 코드를 비교하기 전에, 두 도구가 공유하는 핵심 개념을 짚고 넘어가겠습니다. 바로 AI 에이전트(AI Agent)입니다.

일반적인 AI 챗봇은 질문하면 답하고, 다시 질문하면 다시 답하는 일문일답 방식입니다. 전화 문의처럼 한 번에 하나의 질문만 처리합니다. 반면 AI 에이전트는 "이 일 좀 처리해 줘"라고 맡기면, AI가 스스로 계획을 세우고, 여러 단계를 자율적으로 수행합니다. 동료에게 업무를 위임하는 것과 비슷합니다.

코워크와 코드 모두 이 에이전트 방식으로 동작합니다. 지시를 내리면 AI가 알아서 파일을 열고, 내용을 분석하고, 결과물을 만들어 냅니다. 차이는 어떤 종류의 일을 맡기느냐에 있습니다. 코워크는 문서·파일·브라우저 작업을 맡기는 에이전트이고, 코드는 소프트웨어 개발 작업을 맡기는 에이전트입니다.

클로드 코워크(Cowork)란

비개발자를 위한 AI 동료

클로드 코워크(Claude Cowork)는 2026년 1월에 Claude Desktop 앱에 추가된 세 번째 탭입니다. Anthropic이 공식적으로 "Claude Code for the rest of us(나머지 모든 사람을 위한 Claude Code)"라고 소개한 만큼, 개발자가 아닌 사람도 AI 에이전트를 활용할 수 있게 만든 도구입니다.

코워크의 핵심은 내 컴퓨터의 파일을 읽고, 수정하고, 새로 만드는 AI 비서라는 점입니다. 사용자가 승인한 폴더 안의 파일에 접근할 수 있고, Chrome 브라우저와 연동하여 로그인된 서비스(Gmail, 구글 스프레드시트, 분석 대시보드 등)에도 접근할 수 있습니다. 모든 처리는 로컬 macOS에서 이루어집니다.

비유: 야근하는 유능한 동료

코워크를 가장 잘 설명하는 비유는 야근하는 유능한 동료입니다. 퇴근 전에 "이 폴더에 있는 영수증 사진들을 정리해서 경비 스프레드시트로 만들어 줘"라고 맡기면, 다음 날 출근했을 때 깔끔하게 정리된 파일이 놓여 있습니다. 중간에 진행 상황을 확인할 수도 있고, 중요한 결정이 필요하면 "이건 어떻게 할까요?"라고 물어봅니다.

실제로 코워크는 30분 이상 자율적으로 작업할 수 있습니다. 단순히 한 번 답변하고 끝나는 것이 아니라, 맡긴 업무를 끝까지 처리합니다. 브라우저를 통해 웹에서 정보를 수집하고, 로컬 파일로 결과물을 정리하는 복합 작업도 가능합니다.

잘 맞는 사람과 활용 예시

코워크가 가장 빛나는 대상은 문서 작업이 많은 직장인, 마케터, 기획자, 경영지원 담당자입니다. 코딩을 전혀 모르더라도, 익숙한 데스크톱 앱 인터페이스에서 바로 시작할 수 있습니다.

구체적인 활용 예시를 보면 차이가 더 명확해집니다.

• 폴더에 흩어진 영수증 사진 → 항목별 경비 스프레드시트로 정리
• 여러 PDF 보고서 → 핵심 내용을 추출하여 요약 문서 작성
• 경쟁사 웹사이트 모니터링 → 변경 사항 정리하여 보고서 작성
• 이메일 초안 작성, 미팅 노트 정리, 프레젠테이션 자료 준비

현재 11개의 오픈소스 플러그인이 제공되어, 영업·법무·재무 등 전문 역할에 특화된 기능을 추가로 사용할 수 있습니다.

클로드 코드(Code)란

개발자를 위한 AI 팀원

클로드 코드(Claude Code)는 터미널에서 동작하는 개발자용 AI 에이전트입니다. 코워크가 데스크톱 앱의 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)에서 동작한다면, 코드는 개발자가 익숙한 CLI(명령줄 인터페이스)에서 동작합니다.

코드의 핵심은 프로젝트 전체 코드를 읽고 이해한 뒤, 자율적으로 개발 작업을 수행한다는 점입니다. 단순히 코드 한 줄을 생성하는 것이 아닙니다. 파일 구조를 파악하고, 여러 파일에 걸친 수정을 진행하고, 테스트를 실행하고, 에러가 발생하면 원인을 분석하여 스스로 수정합니다.

비유: 프로젝트에 합류한 전문 개발자

코드를 비유하면 프로젝트에 합류한 전문 개발자입니다. 이 팀원은 합류 후 먼저 기존 코드를 꼼꼼히 읽습니다. 프로젝트 구조를 파악하고, 코딩 컨벤션을 익히고, 파일 간 의존성을 이해합니다. 그런 다음 "블로그에 태그 기능 추가해 주세요"라고 지시하면 데이터베이스부터 프론트엔드까지 전체를 일관성 있게 수정합니다.

실제로 저는 Claude Code로 이 블로그를 구축하고 유지보수하고 있습니다. 새 기능을 추가할 때 "기존 코드 패턴에 맞춰서" 작업해 주는 것이, 마치 프로젝트를 이해하는 팀원과 함께 일하는 느낌입니다.

에이전트, 스킬, MCP — 코드만의 확장 체계

Claude Code가 코워크와 가장 크게 차이나는 점은 확장 체계의 깊이입니다. 단순히 지시를 받아 실행하는 것을 넘어, 복잡한 워크플로우를 체계적으로 구성할 수 있습니다.

• 서브에이전트(SubAgents): 전문 역할별로 나눠서 병렬 작업을 수행합니다. 예를 들어 콘텐츠 검수 에이전트, SEO 최적화 에이전트, 토픽 제안 에이전트가 각자 맡은 역할을 수행합니다.
• 스킬(Skills): 반복되는 워크플로우를 저장한 실행 템플릿입니다. "콘텐츠 배포", "코드 리뷰"처럼 자주 쓰는 작업 흐름을 한 번 정의하면 계속 재사용할 수 있습니다.
• MCP 서버: 외부 도구와 연동하는 프로토콜입니다. Notion, GitHub, 슬랙 등 다양한 서비스에 Claude Code가 직접 접근하여 작업할 수 있습니다.

이 블로그도 서브에이전트 4개(토픽 제안, 콘텐츠 생성, 검수, SEO 최적화)와 스킬(콘텐츠 배포 파이프라인), MCP 서버(Notion 연동)를 조합하여 콘텐츠 생산부터 배포까지 자동화하고 있습니다. 이런 수준의 자동화는 코워크로는 구현하기 어렵습니다.

잘 맞는 사람과 활용 예시

코드가 가장 빛나는 대상은 개발자, 기술에 익숙한 파워 유저입니다. 터미널 사용에 거부감이 없고, 코드베이스의 개념을 이해하는 사람에게 적합합니다.

• 기존 웹사이트에 새 기능 추가 (데이터베이스 → API → 프론트엔드 전체 수정)
• 대규모 코드 리팩토링 (파일 수십 개에 걸친 구조 변경)
• 자동화 파이프라인 구축 (데이터 수집 → 가공 → 배포)
• 버그 추적 및 수정 (에러 로그 분석 → 원인 파악 → 코드 수정)
• MCP를 통한 외부 서비스 연동 자동화

macOS뿐 아니라 Linux, Windows에서도 사용할 수 있으며, VS Code와 JetBrains IDE 확장도 지원합니다. Claude Code를 비롯한 AI 코딩 도구 5종을 실제로 사용해 본 비교기가 궁금하신 분은 AI 코딩 도구 5종 비교 체험기를 참고해 주세요.

핵심 차이 비교표

개념 설명만으로는 차이가 와닿지 않을 수 있습니다. 한눈에 비교할 수 있도록 표로 정리했습니다.

같은 점도 있습니다

차이만큼이나 공통점도 중요합니다. 코워크와 코드는 같은 AI 모델(Claude Sonnet/Opus)을 사용합니다. 같은 가상화 기술(Apple의 샌드박스)로 보안을 유지합니다. 둘 다 비동기 에이전트 방식으로 동작하며, Max 구독($100/월)이면 두 도구 모두 사용할 수 있습니다. 최근에는 코워크가 Pro 요금제($20/월)에서도 제한적으로 사용 가능해졌습니다.

결국 AI의 두뇌는 동일하고, 손과 발이 다른 것입니다. 코워크의 손은 파일과 브라우저를 다루고, 코드의 손은 코드베이스와 터미널을 다룹니다.

"나는 뭘 써야 할까?" 선택 가이드

가장 실용적인 질문으로 넘어가겠습니다. 아래 세 가지 기준으로 판단하면 대부분의 상황에서 올바른 도구를 선택할 수 있습니다.

기준 1: 코딩이 필요한 작업인가?

가장 명확한 분기점입니다. 작업 결과물이 코드라면 클로드 코드, 작업 결과물이 문서나 파일이라면 클로드 코워크입니다. 코드를 수정하거나 개발 환경에서 작업해야 한다면 코드를 선택하세요. 보고서, 스프레드시트, 이메일처럼 일반 업무 산출물이라면 코워크를 선택하세요.

기준 2: 터미널이 편한가?

기술적 편의성도 중요합니다. 터미널(명령줄)이 익숙하다면 코드의 강력한 기능을 바로 활용할 수 있습니다. 터미널을 한 번도 써본 적이 없다면, 데스크톱 앱에서 바로 시작할 수 있는 코워크가 진입장벽이 훨씬 낮습니다.

기준 3: 작업의 규모와 복잡도는?

단순 반복 업무(파일 정리, 요약, 초안 작성)라면 코워크로 충분합니다. 여러 시스템을 연동하는 복잡한 자동화(API 호출 → 데이터 가공 → DB 저장 → 알림 전송)라면 코드가 적합합니다.

케이스별 빠른 추천

• "회의록을 정리하고 요약해 줘" → 코워크
• "블로그에 검색 기능을 추가해 줘" → 코드
• "이 PDF 10개에서 핵심 수치를 뽑아 스프레드시트로 만들어 줘" → 코워크
• "매일 GA4 데이터를 수집해서 슬랙으로 보내는 자동화를 만들어 줘" → 코드
• "오늘 날씨 알려줘" / "이 문장 교정해 줘" → 챗

한 가지 기억해 둘 점은, 같은 구독(Max)으로 둘 다 쓸 수 있다는 것입니다. 하나만 골라야 하는 것이 아닙니다. 문서 작업은 코워크로, 개발 작업은 코드로, 빠른 질문은 챗으로 — 상황에 맞게 탭을 전환하면 됩니다.

정리: Ask, Do, Build

글의 처음에 제시한 프레임워크로 돌아가겠습니다.

• Ask(질문) → 클로드 챗: 궁금한 것을 물어보고 바로 답을 받는 대화
• Do(실행) → 클로드 코워크: 파일·문서·브라우저 작업을 AI 동료에게 위임
• Build(개발) → 클로드 코드: 코드베이스를 이해하는 AI 개발자에게 개발 위임

셋 다 같은 Claude이고, 같은 AI 두뇌를 공유합니다. 다른 것은 인터페이스와 작업 범위뿐입니다. 어느 쪽이 더 좋다, 나쁘다의 문제가 아니라 "지금 내가 해야 하는 작업에 어떤 도구가 맞는가"의 문제입니다.

처음 시작한다면 코워크부터 시작하는 것을 추천합니다. 설치나 설정 없이 Claude Desktop 앱에서 바로 사용할 수 있고, AI 에이전트에게 일을 맡기는 감각을 익히기 좋습니다. 그 과정에서 개발 자동화가 필요해지면 자연스럽게 코드로 확장하면 됩니다.

저도 처음에는 단순한 AI 채팅만 사용했습니다. 그러다 코드를 알게 되면서 이 블로그의 개발과 콘텐츠 배포를 자동화하게 되었고, 이제는 코워크로 문서 업무까지 맡기고 있습니다. 세 도구를 상황에 맞게 전환하는 것이 결국 가장 효율적인 활용법입니다.