2025년 최고의 코드용 LLM 13선: 개발자를 위한 최상위 /AI 모델

현대 소프트웨어 팀은 코드 작성에 시간을 낭비하지 않습니다. 오히려 주변 모든 것에 시간을 잃습니다: 경계 사례 디버깅, tools 전환, 풀 리퀘스트 검토, 레거시 시스템과의 씨름 등이 그것입니다. 이러한 지연은 특히 대규모 코드베이스에서 한 번의 수정이 여러 새로운 문제를 트리거할 수 있어 빠르게 누적됩니다.

그러니 놀랄 일도 아닙니다: 소프트웨어 프로젝트 10개 중 7개가 여전히 납기일을 지키지 못하고 있습니다.

이러한 격차를 해소하기 위해 엔지니어링 팀들은 맥락에 맞는 정밀도로 코드를 생성, 리팩토링, 문서화할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM)을 도입하고 있습니다. 적합한 모델은 단순한 자동 완성 기능을 넘어 전체 개발 주기를 가속화하여 반복 일을 줄이고 전반적인 품질을 향상시킵니다.

본 가이드에서는 실제 사용성, 추론 능력, 성능, 현대 엔지니어링 워크플로우와의 통합성을 기준으로 순위를 매긴 최고의 코드용 LLM을 분석합니다.

한눈에 보는 코드용 상위 13개 LLM

본문에서 소개하는 주요 tools의 키 기능, 가격 플랜, 비용 효율성을 간략히 살펴보겠습니다.

코드에 최적화된 최고의 LLM을 선택할 때 고려해야 할 사항은 무엇인가요?

마감 시간과 경쟁하며 코드 작성, 버그 수정, 출시 전 테스트를 오가느라 정신이 없습니다. 도움이 되어야 할 디지털 tools들이 오히려 속도를 늦추기 시작합니다. 제안은 느려지고, 스니펫은 제대로 작동하지 않으며, 수정 작업은 예상보다 오래 걸립니다.

코드 최적화된 LLM을 선택한다는 것은 실제로 여러분의 워크플로우에 맞는 모델을 고르는 것을 의미합니다. 이는 문제를 더 빠르게 해결하는 데 도움이 되어야 하며, 새로운 문제를 만들어서는 안 됩니다.

이상적인 LLM을 선택할 때 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다:

✅ 표준화된 벤치마크를 회의하는 정확한 컨텍스트 인식 코드를 생성하며, 다중 프로그래밍 언어에 걸친 코드 완료됨 기능을 지원합니다.✅ 복잡한 코딩 작업 처리 시에도 낮은 지연 시간으로 빠른 응답을 제공합니다. 인기 IDE 내에서 원활하게 일하므로 tools 간 전환이 필요 없음✅ 버그를 탐지하고 구문 오류를 설명하여 전반적인 코드 품질 향상✅ 실제 팀에 적합한 명확한 문서, 튜토리얼 및 가격 정책 제공

코드 코딩에 최적화된 LLM은 실제 코딩 워크플로우를 지원하고 소프트웨어 개발의 모든 단계에서 실질적인 유용성을 제공해야 합니다.

코딩을 위한 최고의 13가지 LLM

수많은 대규모 언어 모델이 코드 생성을 지원한다고 주장하는 가운데, 사용 사례에 맞는 적합한 모델을 찾는 것은 압도적일 수 있습니다.

따라서 코딩 작업 전반에서의 성능과 실제 사용성을 기준으로 선정한 최고의 코드용 LLM 목록을 소개합니다.

ClickUp (코드 스니펫 생성 및 소프트웨어 프로젝트 관리에 최적)

레딧의 한 개발자가 표현했듯이,

결국 여러분이 일하는 tool은 한도 맥락 범위 내에서 패턴 인식과 콘텐츠 생성에 특화된 tool입니다.

이는 많은 대규모 언어 모델에서 특히 단기 기억력이나 연결되지 않은 프롬프트로 인해 발생하는 타당한 우려입니다. 그러나 ClickUp은 구조화되고 풍부한 컨텍스트를 가진 작업 공간 내에 AI 기반 코드 생성을 직접 내장함으로써 이러한 한도를 해결합니다.

ClickUp Brain으로 코드 생성 및 관리하기

ClickUp Brain은 개발자가 일과 상호작용하는 방식을 혁신합니다. 자연어로 기능이나 코딩 작업을 설명하면 AI가 요구사항에 맞는 코드 스니펫을 생성해 줍니다.

ClickUp의 차별점은 실시간 작업 공간 데이터를 기반으로 작동하는 AI 에이전트를 활용한다는 점입니다. 이를 통해 개발자는 반복적인 코드 작업을 자동화하고, 검토자를 지정하거나, 실시간 작업 변경에 따라 업데이트를 트리거할 수 있습니다.

ClickUp Brain의 주요 기능에는 코드 완성 및 설명 지원은 물론 잠재적 버그나 논리 오류 식별 지원도 포함됩니다. 예시: Python 기반 데이터 파서를 구축하는 개발자가 "JSON 파일에서 날짜와 가격을 추출하는 기능 생성"이라고 입력하면 ClickUp Brain은 테스트 준비가 완료된 깔끔하고 구조화된 출력을 반환합니다.

실제로 Yggdrasil은 ClickUp에서 게임 개발 전 과정을 관리함으로써 총 개발 비용을 12만 달러 절감하고, 생산성을 37% 향상시키며, 개발 관련 비용을 30% 낮췄습니다.

ClickUp 통합으로 Git tools와 원활하게 동기화

ClickUp은 GitHub, GitLab, Bitbucket과 연결되어 개발자가 풀 리퀘스트, 브랜치, 커밋을 작업과 자동으로 동기화할 수 있게 합니다.

이를 통해 코드와 프로젝트 목표 간의 긴밀한 연계가 보장됩니다. 예를 들어 개발자가 핫픽스를 배포하면, 해당 작업의 상태가 즉시 업데이트될 수 있습니다.

ClickUp Docs를 활용한 깔끔한 커뮤니케이션을 위한 코드 블록 형식 지정

일반적인 팀 매니저에서는 제품팀이나 QA팀과 코드 스니펫을 공유할 때 혼란스러울 수 있습니다. ClickUp은 ClickUp 문서, 댓글, 심지어 작업 설명 내에서도 코드 블록 형식과 구문 강조 기능을 통해 이 문제를 해결합니다.

예를 들어, 스프린트 플랜 중 문서에 버전 관리된 의사 코드를 삽입하거나, 검토자가 참조할 수 있도록 테스트 사양에 Python 예제를 인라인으로 추가할 수 있습니다.

엔지니어링 가시성을 위한 ClickUp 대시보드로 구축된 보고 tools

ClickUp 대시보드는 엔지니어링 매니저와 제품 소유자에게 스프린트 진행 상황, 코드 품질 추세, 개발자 처리량에 대한 실시간 가시성을 제공합니다.

맞춤형 차트를 통해 지난 스프린트에서 재개된 버그 수, 과부하 상태인 개발자, PR 병합 소요 시간 등을 시각화할 수 있습니다. 이는 대규모 코드베이스 관리와 장기적인 팀 성과 최적화에 핵심적입니다.

저지연 대시보드와 작업별 시간 추적 기능을 통해 개발 팀은 추측을 배제하고 고품질 코드를 더 빠르게 출시하는 데 집중할 수 있습니다.

반복적인 개발 워크플로우를 위한 템플릿 및 ClickUp 자동화

제품, 엔지니어링, 디자인, QA를 아우르는 팀이 소프트웨어 구축을 위한 단일 정보 소스가 필요하다면, ClickUp의 소프트웨어 개발 템플릿이 최적의 선택입니다.

이 소프트웨어 개발 템플릿은 크로스 기능 팀이 단일 워크플로우에 맞춰 협업할 수 있도록 지원하여, tool 전환 없이 로드맵 플랜 수립, 기능 출시, 버그 수정이 용이해집니다.

GitHub PR이 연결된 경우 검토자를 할당하거나, 스프린트가 종료되면 스탠드업 보고서를 트리거하는 등 ClickUp 자동화 기능을 활용할 수도 있습니다. 이러한 기능들은 팀의 속도를 늦추지 않으면서 체계적인 업무 구조를 유지하는 데 도움이 됩니다.

ClickUp 최고의 기능

ClickUp의 한도

ClickUp 가격 정책

ClickUp 평가 및 리뷰

사용자들이 ClickUp에 대해 말하는 것

G2 리뷰에 따르면:

가장 큰 장점은 [ClickUp]이 GitHub 같은 기존 서비스와 연동된다는 점입니다. 개발자라면 맞춤형 연동을 쉽게 만들 수도 있죠. 저는 이제 모든 프로젝트 관리를 위해 매일 이 도구를 사용합니다.

2. Claude 3. 7 Sonnet (고급 추론 및 실제 코드 작업에 최적)

Claude 3.7 Sonnet은 단순한 코드 완료 이상의 작업을 수행하는 개발자를 위해 설계되었습니다. 레거시 시스템 디버깅, 풀스택 아키텍처 플랜, 또는 PC에 여러 tools을 열어 작업하는 경우 Claude는 작업 과정에 속도와 체계성을 동시에 제공합니다.

클로드의 확장 사고 모드는 가장 두드러진 기능 중 하나입니다. 개발자는 신속한 응답과 단계 추론을 토글하여, 심층 분석이 필요한 문제에 대응할 수 있습니다. 이 기능은 테스트 주도 개발, 재귀적 논리, 대규모 리팩토링에서 AI 활용법을 익히는 데 탁월합니다.

확장 사고 모드는 SWE-bench Verified 및 TAU-bench와 같은 코드 벤치마크 성능도 크게 향상시켜 Claude 3.7이 모든 이전 버전을 능가하는 성과를 보여줍니다.

Claude 3.7 소넷의 주요 기능

Claude 3.7 소네트 한도 사항

Claude 3.7 소넷 가격 정책

Claude 3.7 소네트 평가 및 리뷰

사용자들이 Claude 3.7 소넷에 대해 말하는 것

이 G2 리뷰에서 강조된 내용은 다음과 같습니다:

대화 중간에 웹 검색 및 기타 tools를 호출할 수 있는 확장 사고 모드로, 다단계 데이터 분석 및 연구 워크플로우에 이상적입니다.

3. GPT-5 (다양한 언어에 걸친 빠르고 범용적인 코드 생성에 최적)

디자인, 개발, 배포를 빠르게 진행 중이라면 GPT-5가 대부분의 개발자가 실시간으로 필요로 하는 속도와 정확성의 균형을 제공합니다.

GPT-5는 코드 생성, 논리 설명, 미완성 함수 완료, 다중 프로그래밍 언어 코드 스니펫 처리가 가능하여 인공지능의 힘을 보여줍니다. 개발자들은 주로 기본적인 파이썬 문제 해결, 논리를 실행 가능한 코드로 변환, 평이한 언어 설명을 기반으로 한 헬퍼 함수 작성 등에 이를 활용합니다.

또한 이 /AI 플랫폼은 디버깅 성능이 우수하며 접근성도 뛰어납니다.

GPT-5의 최고의 기능

GPT-5의 한도점

GPT-5 가격 정책

GPT-5 평가 및 리뷰

사용자들이 GPT-5에 대해 말하는 것

이 레딧 리뷰에서 강조된 내용은 다음과 같습니다:

코드를 복사해서 붙여넣기만 해도 컴파일 오류 없이 첫 실행부터 바로 일한다는 사실에 정말 놀랐습니다. 게다가 속도도 엄청나게 빠릅니다.

4. Gemini (웹, 앱, 클라우드 기반 개발 작업을 코드 통합에 최적)

다른 모델들이 독립적으로 작동하는 것과 달리, Gemini는 Google Docs, Google 스프레드시트, 심지어 드라이브 파일까지 참조하여 더 협업적이고 컨텍스트를 인식하는 코드 작업을 지원합니다.

이는 특히 제품 팀, 데이터 분석가 또는 콘텐츠 워크플로우와 긴밀히 협력하는 엔지니어에게 유용합니다.

게다가 Gemini 2.5는 Python, JavaScript, Java 등 주요 프로그래밍 언어에 걸쳐 코드 생성, 설명, 코드 완료 기능을 처리합니다. API 스캐폴딩, 데이터 변환, 클라우드 배포 스크립팅과 같은 복잡한 코딩 작업을 지원하도록 설계되었습니다.

Gemini의 주요 기능

Gemini의 한도

Gemini 가격 정책

Gemini 평가 및 리뷰

사용자들이 Gemini에 대해 말하는 것

이 G2 리뷰에서 확인된 내용:

코드를 배우기 시작하거나 문단을 작성하는 누구나 Gemini를 사용해 매우 빠르고 효과적으로 학습할 수 있습니다.

5. Replit Code (AI 기반 자동화로 엔드투엔드 앱 개발에 최적)

마감일이 다가오는 솔로 개발자라고 상상해 보세요. 로그인 흐름을 설계하고, 데이터베이스를 연결하며, 배포 스크립트를 작성해야 하는데, 일반적으로 여러 소프트웨어 tools를 넘나들며 며칠이 걸리는 작업입니다.

Replit Code를 사용하면 브라우저를 열고 자연어로 원하는 내용을 설명하기만 하면 됩니다. 몇 분 안에 AI 에이전트가 백엔드 코드를 생성하고 인증을 설정하며 배포 구성까지 제안합니다.

Claude 3.5 Sonnet 및 GPT-4 기반의 이 AI 코드 tool은 코드 완료, 디버깅, AI 기반 자동화를 결합합니다.

Replit 코드의 주요 기능

Replit 코드 한도

Replit 코드 가격 정책

Replit 코드 평가 및 리뷰

사용자들이 Replit Code에 대해 말하는 것

이 G2 리뷰에서 칭찬한 점:

저는 몇 달 동안 새로운 Replit Agent tool을 사용해 왔는데, 코딩을 전혀 모르는 사람으로서 제가 만들 수 있는 것들이 정말 놀랍습니다. 비즈니스와 개인용을 가리지 않고 온갖 종류의 앱을 만들었습니다.

빠르게 진행되는 스프린트를 관리할 때, 조정은 일회성 작업이 아닌 살아있는 시스템입니다. 바로 여기에 ClickUp Brain 과 ClickUp Brain MAX 가 도움을 줍니다.

ClickUp Brain은 작업 공간 내에 상주하며, 방해 요소, 누락된 의존성, 간과했을 수 있는 맥락을 드러내면서 모든 대화와 작업을 연결된 상태로 유지합니다.

한편, ClickUp Brain MAX는 Talk-to-Text 기능을 통해 동일한 역량을 데스크탑 환경으로 확장합니다. 아이디어, 스프린트 노트, 사후 분석 인사이트를 손쉽게 기록할 수 있게 해주죠. 이 두 도구는 개발자와 PM 간의 협업을 원활하게 만들어, 모든 업데이트와 논의를 체계적이고 실행 가능한 맥락으로 전환하여 로드맵을 지속적으로 정렬시킵니다.

6. Mistral /AI (오픈소스, 기업용 AI 맞춤형에 최적)

대부분의 개발자와 데이터 팀은 공통된 딜레마에 직면합니다: 작동 방식에 대한 가시성이 전혀 없는 강력하지만 거대한 언어 모델을 선택할 것인가, 아니면 성능이 부족한 오픈소스 옵션에 만족할 것인가.

미스트랄 AI가 그 난관을 돌파합니다. 이 코드는 고성능이며 완전히 투명한 LLM을 제공하여 사용자가 원하는 조건에 맞춰 맞춤형, 미세 조정 및 배포할 수 있습니다.

Mistral 7B 및 Mixtral 8x7B와 같은 오픈 소스 모델은 자체 호스팅을 원하고 기존 스택과 통합하며 독점 데이터셋으로 미세 조정하려는 팀을 위해 설계되었습니다.

미스트랄 AI의 주요 기능

미스트랄 AI의 한도점

미스트랄 AI 가격 정책

미스트랄 AI 평가 및 리뷰

Mistral AI에 대한 사용자 평가

이 G2 리뷰에서는 다음과 같이 공유합니다:

품질이나 다용도성을 크게 희생하지 않으면서 실시간 애플리케이션, 프로토타이핑, 에지 AI 시나리오에 적합합니다.

7. DeepSeek (완료한 모델 제어와 심층적인 코드 추론이 필요한 오픈소스 개발자에게 최적)

DeepSeek은 워드프레스 플러그인 생성, 자바스크립트 루틴 디버깅, 정규 표현식 재작성을 탄탄한 논리로 수행할 수 있는 몇 안 되는 모델 중 하나입니다.

많은 일반적인 코드 생성기와 달리 DeepSeek는 표면적인 출력을 넘어 완전한 플러그인 구조 구축, 경계 사례 검증을 통한 기능 재작성, 긴 프롬프트 전반에 걸친 논리 추적까지 가능합니다.

팀이 독점적 생태계에 얽매이지 않으면서 복잡한 코드 작업을 처리하는 투명하고 개발자 중심의 LLM이 필요하다면, DeepSeek를 고려해볼 만합니다.

DeepSeek의 주요 기능

DeepSeek의 한도점

DeepSeek 가격 정책

DeepSeek 평가 및 리뷰

사용자들이 DeepSeek에 대해 말하는 것

이 레딧 리뷰에서는 다음과 같이 노트했습니다:

DeepSeek R1은 OpenAI의 o1 레귤러와 동등하거나 (일부 맥락에서는) 더 우수합니다. R1은 사고 과정 보기에 있어 o1보다 확실히 뛰어납니다.

8. Code Llama (유연한 배포가 가능한 오픈소스 코딩에 최적)

모든 개발자가 민감한 코드 작업에 독점 모델에 의존하기를 원하는 것은 아닙니다.

Meta의 Code Llama는 Llama 2 기반으로 구축된 강력한 오픈소스 대규모 언어 모델로, 코드 생성, 디버깅 및 명령어 팔로워를 위해 특별히 설계되었습니다.

Code Llama는 최대 700억 매개변수 규모의 다양한 크기로 제공되며, Python 코드 및 자연어 명령어용 변형을 지원하므로 팀은 벤더 종속성 없이 고성능 LLM을 배포할 수 있습니다.

코드 Llama의 주요 기능

Code Llama의 한도

코드 Llama 가격 정책

코드 Llama 평가 및 리뷰

9. LLaMA (대규모 오픈소스 AI 실험에 최적)

개인 개발자와 인디 빌더에게 /AI의 가장 큰 장벽 중 하나는 사용성인데, 이는 종종 훈련 데이터 부족 때문입니다.

LLaMA는 강력한 추론, 코드 및 다국어 기능을 제공하지만, 이러한 기능을 활용하려면 모델 다운로드, 프레임워크 호환성, GPU 제약, API 토글 등 다양한 장애물을 극복해야 하는 경우가 많습니다.

Meta는 독점적 LLM에 대한 최첨단 오픈소스 대안으로 다중 모드 이해가 가능한 LLaMA를 선보입니다.

LLaMA의 주요 기능

LLaMA의 한도

LLaMA 가격 정책

LLaMA 평가 및 리뷰

사용자들이 LLaMA에 대해 말하는 것

이 G2 리뷰의 기능:

Meta Llama 3는 다양한 코딩 작업에서 저를 도왔으며, 작업 관련 문제 해결에도 도움을 주었습니다.

10. Grok (번개처럼 빠른 추론과 맥락적 깊이 구현에 최적)

버그 수정이나 스크립트 완료함 같은 간단한 요청을 처리하는 AI tool을 기다려 본 적이 있다면, 느린 응답과 피상적인 답변이 얼마나 답답한지 잘 알 것입니다. 바로 그 점에서 Grok이 차별화됩니다.

xAI가 개발하고 X 플랫폼에 통합된 이 기술은 챗봇에 쿼리하는 것보다 페어 프로그래밍을 하는 듯한 느낌을 주는 빠르고 인간과 유사한 추론 능력을 제공합니다.

파이썬 스크립트 디버깅, 콘텐츠 생성, 언어 간 로직 변환 등 어떤 작업을 하든 Grok이 함께합니다.

Grok의 주요 기능

Grok의 한도점

Grok 3 가격 정책

Grok 3 평가 및 리뷰

사용자들이 Grok에 대해 말하는 것

이 G2 리뷰에서 강조된 내용은 다음과 같습니다:

이미지 생성, 웹 검색, 답변 제공자, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 가능. 심층 연구 및 더 깊은 연구 기능 보유. 우수한 무료 이용권 제공. X 플랫폼 최고.

11. GitHub Copilot (IDE 내 원활한 자동화 및 코드 편집에 최적)

반복적인 코드 블록 작성, 타인의 기능 디버깅, 또는 단순히 일일 티켓 처리에만 매달리는 것은 집중력을 고갈시킬 수 있습니다.

GitHub Copilot은 IDE 내에서 항상 함께 하는 동료처럼 행동하며 그 부담을 덜어줍니다.

처음부터 작성하든 여러 파일을 편집하든, 이 개발자용 AI tool은 실시간 제안을 제공하고, 연쇄 효과를 자동으로 감지하며, 환경 내에서 클릭 한 번으로 변경 사항을 승인할 수 있게 해줍니다.

GitHub Copilot의 최고의 기능들

GitHub Copilot의 한도

GitHub Copilot 가격 정책

GitHub Copilot 평가 및 리뷰

사용자들이 말하는 GitHub Copilot

단순한 빠른 코드 완료 기능을 넘어, 최적화되고 구조화된 성능 중심의 솔루션을 제안함으로써 워크플로우를 능동적으로 향상시킵니다.

12. Tabnine (보안 및 개인 AI 코드 지원 분야 최고)

개발자들은 특히 민감한 코드를 AI tools와 공유할 때 프라이버시 문제로 어려움을 겪습니다. 모든 엔지니어는 다음 자동 완성 제안이 독점적인 로직을 유출할지 모른다는 불안한 순간을 경험해 본 적이 있습니다.

Tabnine은 이러한 우려를 해소하도록 설계되었습니다. 온프레미스 방식의 에어갭(air-gapped) 솔루션을 제공하여 코드를 원하는 위치에 정확히 보관합니다.

권한 라이선스 코드로만 훈련된 모델을 통해 Tabnine은 개발자 생산성을 높이는 빠르고 컨텍스트 인식 코드 완료함을 위한 신뢰할 수 있는 파트너입니다.

Tabnine의 주요 기능

Tabnine의 한도점

Tabnine 가격 정책

Tabnine 평가 및 리뷰

Tabnine에 대한 사용자 평가

이 G2 리뷰에서는 다음과 같이 공유합니다:

예상한 코드를 얼마나 잘 제공하는지 정말 놀랍습니다. 특히 DSA 연습 중에는 시간 및 스페이스 복잡도 한도를 포함한 문제를 식별하고 그에 맞는 코드를 제시할 때면 놀라움을 금치 못합니다.

13. WizardLM (복잡한 코드 작업에 대한 지시사항을 따르는 팔로워 및 추론에 최적)

코드를 설명하고 테스트하는 것만으로도 깔끔한 코드 작성은 충분히 어렵습니다. 가능한 한 유지보수 부담을 추가로 피하세요.

위저드LM은 명령어 팔로워 및 논리적 추론에 특화 조정된 오픈소스 LLM으로, 복잡한 작업에서 명확성을 원하면서도 독점적인 블랙박스에 의존하지 않으려는 개발자들을 위한 강력한 코드 보조 도구입니다.

WizardLM의 주요 기능

WizardLM의 한도

WizardLM 가격 정책

WizardLM 평가 및 리뷰

사용자들이 WizardLM에 대해 말하는 것

이 레딧 리뷰에서 강조된 내용은 다음과 같습니다:

지식 기반 질문에 정확하고 완료함을 답변을 제공하며, 추론적 사고와 수학 문제 해결 영역에서는 제가 테스트한 다른 어떤 모델도 따라올 수 없습니다.

추가 유용한 tools

블로그에 소개되지 않았지만 목적과 기능이 유사한 코드용 LLM tools 세 가지를 추가로 소개합니다:

LLM(e)가 알려주는 비밀: ClickUp으로 코딩이 더 쉬워집니다

LLM은 현대 팀이 소프트웨어 개발에 접근하는 방식을 완료하여 재정의했습니다.

그러나 본 가이드에서 입증된 바와 같이, 모든 LLM이 동등한 성능을 보이는 것은 아닙니다.

일부는 추론 능력은 뛰어나지만 실시간 협업에는 취약합니다. 다른 일부는 신속한 코드 제안을 제공하지만 실제 개발 워크플로우와의 연동성이 부족합니다. 대부분의 도구는 개발자가 하나의 깔끔한 결과물을 얻기 위해 IDE, 챗봇, 작업 매니저 사이를 오가도록 요구합니다.

ClickUp은 이 점에서 차별화됩니다.

프로젝트 작업 공간에 LLM 기반 기능을 직접 통합함으로써, ClickUp은 팀이 한 곳에서 코드 생성, 작업 관리, 협업을 수행할 수 있게 합니다. ClickUp은 분리된 프롬프트의 필요성을 없애며, 컨텍스트 전환 없이 작업할 수 있습니다.

현재 사용 중인 도구 체인이 작업 속도를 늦추고 있다면, ClickUp 가입을 고려해 보세요!