둘 다 병렬 개발을 돕지만, Orca는 여러 CLI 에이전트를 넓게 묶고 Codex 앱은 Codex 작업을 깊게 이어줬어요.
저는 원래 Warp 터미널에서 Claude Code와 Codex CLI를 함께 사용했어요. 프로젝트나 작업 성격에 따라 에이전트를 골라 쓰고, 필요하면 탭을 하나 더 여는 방식이 익숙했어요.
그런데 요즘은 여러 프로젝트를 동시에 개발하는 데서 끝나지 않았어요. 한 프로젝트 안에서도 기능 구현, 코드 조사, 테스트, 리뷰를 각각 다른 에이전트에게 나눠 맡기기 시작했어요. 동시에 처리할 수 있는 일은 많아졌지만, 어느 창에서 무엇이 진행 중인지 확인하는 일도 같이 늘어났어요.
그래서 여러 CLI 코딩 에이전트를 한곳에서 운영하는 Orca를 써보기 시작했어요. 마침 Codex 앱도 병렬 작업과 Git 작업 흐름이 많이 보강돼서, 기존 Warp 방식과 함께 비교해봤어요.
1. 여러 프로젝트를 동시에 돌리니 터미널 탭의 문제가 아니었어요
예전에는 탭이 많아져도 프로젝트별로 창을 나누면 충분했어요. 하지만 프로젝트 단위의 병렬화와 프로젝트 안의 병렬화가 겹치니 상황이 달라졌어요.
한 프로젝트에서는 기능을 구현하는 동안 다른 에이전트가 테스트를 작성하고, 또 다른 프로젝트에서는 버그를 조사하거나 설계를 검토했어요. 이때 필요한 건 터미널을 더 예쁘게 정리하는 기능보다 어느 프로젝트의 어떤 작업이 진행 중이고, 어디에서 질문이나 승인을 기다리는지 한눈에 파악하는 방법이었어요.
코드를 쓰는 속도보다 에이전트를 다시 찾아가는 시간이 신경 쓰이기 시작한 거예요. 그래서 이번 비교에서는 모델 성능보다 작업을 나누고 확인하고 다시 이어가는 경험을 보기로 했어요.
2. Orca에서는 Claude Code와 Codex를 한 작업 방식으로 묶을 수 있었어요
처음에는 Orca 를 여러 에이전트의 상태만 보여주는 관제 화면 정도로 예상했어요. 실제로 써보니 범위가 더 넓었어요.
Orca에서는 Claude Code와 Codex 같은 CLI 에이전트를 각각 별도 터미널과 Git worktree에서 실행할 수 있었어요. worktree는 같은 저장소에서 서로 겹치지 않는 작업 공간을 여러 개 만드는 기능이에요. 여러 프로젝트를 그룹으로 나누고, 각 프로젝트에서 새 작업을 시작하고, 변경 내용을 비교하는 흐름이 한 앱 안에 들어와 있었어요.
내장 편집기와 브라우저, 코드 변경 비교, GitHub와 Linear 연결도 제공했어요. 저처럼 Claude Code와 Codex를 섞어 쓰는 경우에는 기존 에이전트를 버리고 하나로 갈아타지 않아도 된다는 점이 가장 좋았어요. 여러 종류의 에이전트를 같은 운영 방식으로 묶는 수평 통합에 가까웠어요.
3. Codex 앱은 단순한 Codex용 GUI보다 훨씬 깊었어요
Codex 앱은 방향이 달랐어요. 여러 벤더의 에이전트를 모으기보다 Codex 작업을 시작하고, 나누고, 검토하고, 다시 이어가는 흐름에 집중했어요.
프로젝트별 대화를 나누고 여러 작업을 병렬로 실행할 수 있었고, 앱이 관리하는 worktree에서 서로 충돌하지 않게 작업을 분리할 수 있었어요. 변경 내용을 Git diff로 확인하고, 준비된 작업을 기존 로컬 환경으로 넘겨 이어가는 과정도 자연스러웠어요.
예전에는 Codex를 터미널에서 실행하는 쪽이 더 편하다고 느꼈어요. 지금의 앱은 단순한 실행기가 아니라 Codex의 실행부터 작업 분리, 변경 검토와 인계까지 연결한 전용 작업 공간에 가까웠어요.
4. 둘을 같은 종류의 앱이라고 본 게 비교의 함정이었어요 ⚠️
처음에는 둘 다 여러 작업을 병렬로 돌리는 앱이니, 어느 쪽이 더 좋은지만 고르면 된다고 생각했어요. 그런데 그렇게 비교하면 각 도구의 장점이 잘 보이지 않았어요.
Orca에서 중요한 건 지원하는 에이전트의 폭이었고, Codex 앱에서 중요한 건 Codex 작업 흐름의 깊이였어요. 화면에 프로젝트와 작업 목록이 보인다는 공통점은 있지만, 해결하려는 문제의 중심이 달랐어요.
5. 기대했던 모습과 실제로 편했던 지점이 달랐어요
Orca에 기대한 것: 여러 세션의 상태를 한 화면에서 보는 관제 기능이었어요.
실제로 편했던 것: Claude Code와 Codex를 각각의 worktree에서 실행하고, 프로젝트·터미널·변경 검토까지 같은 방식으로 운영할 수 있다는 점이었어요.
Codex 앱에 기대한 것: 터미널 대신 Codex를 실행하는 그래픽 화면이었어요.
실제로 편했던 것: 병렬 채팅과 관리형 worktree, Git diff, 로컬 작업으로의 인계가 이어져서 Codex 작업을 분리하고 합치는 수고가 줄어든다는 점이었어요.
반대로 Orca에서는 여러 도구를 한곳에 모은 만큼 각 에이전트 고유 기능이 어디까지 자연스럽게 연결되는지 계속 확인해야 했어요. Codex 앱에서는 Claude Code까지 함께 운영할 수 없으니, 여러 벤더를 섞어 쓰는 제 기존 방식 전체를 대체하지는 못했어요.
6. 직접 고른다면 사용하는 에이전트의 폭부터 보려고 해요
- Claude Code와 Codex를 계속 함께 쓴다면: 여러 CLI를 같은 프로젝트·worktree 방식으로 묶는 Orca 쪽이 더 자연스러워요.
- Codex를 주력으로 쓴다면: 실행, 작업 분리, 변경 검토와 인계를 깊게 연결한 Codex 앱이 편해요.
- 프로젝트가 많다면: 진행 중, 확인 필요, 완료, 오류 상태를 프로젝트를 넘나들며 얼마나 빨리 찾을 수 있는지 확인하는 게 좋아요.
- 한 프로젝트 안에서도 일을 나눈다면: 구현과 테스트처럼 동시에 움직이는 작업이 같은 파일을 건드릴 때 충돌을 어떻게 보여주는지 직접 시험해보는 게 좋아요.
- 도구를 바꾸는 비용이 걱정된다면: 기존 터미널 작업을 전부 옮기기보다 실제 프로젝트 하나만 골라 같은 작업을 반복해보는 편이 비교하기 쉬워요.
7. 아직 비교 중이지만, 선택 기준은 분명해졌어요
현재는 어느 하나로 완전히 정착하지 않았어요. Warp에서 Claude Code와 Codex CLI를 함께 쓰는 방식도 여전히 빠르고 익숙해요. Orca는 이 혼합 환경을 여러 프로젝트까지 확장해 정리할 가능성이 보였고, Codex 앱은 Codex만 사용할 때 작업을 나누고 결과를 검토하는 흐름이 예상보다 편했어요.
앞으로는 여러 프로젝트의 상태를 한눈에 파악할 수 있는지, 질문이나 승인에서 멈춘 세션을 빨리 찾을 수 있는지, worktree와 세션을 관리하는 수고가 실제로 줄어드는지를 더 비교해보려고 해요.
AI 코딩 도구를 고를 때 이제 모델 성능만 볼 수는 없었어요. 에이전트가 많아질수록 중요한 건 일을 얼마나 많이 시작할 수 있는지가 아니라, 시작한 일을 잃어버리지 않고 확인하고 다시 이어갈 수 있는가였어요. Orca와 Codex 앱은 그 문제에 서로 다른 답을 주고 있었어요.
