이제 개발자는 코드를 타이핑하는 대신 자연어로 의도를 전달한다. 그런데 대부분의 사용자는 모국어로 지시한다. "이거 리팩토링해줘", "에러 처리 추가해". 보기에는 자연스럽고 잘 작동할 때가 많다. 문제는 이 자연스러움에 숨겨진 추가 비용이 있다는 점이다. 영어로 쓰면 같은 의도를 더 적은 토큰으로, 더 정확하게 전달할 수 있다. 이건 취향의 문제가 아니라 엔지니어링의 문제다.
첫 번째 이유는 토큰 효율성이다. "개발"과 development는 토크나이저 앞에서 전혀 다르게 취급된다. 영어는 1~2개 토큰, 한국어는 3~6개. 같은 의미이지만 2.5배 비용 차이. 150줄 한국어 CLAUDE.md가 4,500 토큰이면, 영어는 1,800 토큰. 그 차이 2,700 토큰은 코드 파일 2~3개를 더 읽을 수 있는 여유다. 토큰 효율성은 곧 기억력이다.
두 번째 이유는 언어 구조의 차이다. 한국어는 고맥락 언어, 영어는 저맥락 언어다. LLM은 공기를 읽지 못한다. "이 보고서를 김 팀장이 작성했어"는 영어로 단순 사실이 될 수도, 강한 대조가 될 수도 있다. "내가 좋아하는 영희의 동생"에서 좋아하는 게 누군지 텍스트만으론 알 수 없다. 모호함이 쌓이면 출력은 의도에서 멀어진다.
세 번째 이유는 LLM의 내부 작동 방식이다. 학습 데이터의 95%가 영어라 내부 표현 공간이 영어 중심이다. 비영어 입력은 내부적으로 영어 벡터로 변환 후 처리되고, 다시 번역되어 출력된다. 이 "번역 비용(Translation Tax)"을 피하려면 영어로 직접 지시하면 된다.
벤치마크 결과도 이를 뒷받침한다. MMLU에서 영어 80%+ vs 비영어 60~70% (10~20% 차이). mT5 연구는 영어가 최적의 "피벗 언어"로 5~15% 성능 향상을 가져온다고 보고했다. 한국어 작업을 시켜도 지시문은 영어가 더 낫다.
모든 명령어를 영어로 쳐야 할까? 부담스럽다. 좋은 소식은 세팅 문서만 영어로 바꿔놓아도 큰 도움이 된다는 것이다.
CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursorrules, README.md는 매 세션마다 로드된다. 한 번 영어로 작성해두면 토큰 절약과 해석 정확도 향상이 매 세션마다 누적된다.
세팅 문서부터 바꿔보자. 토큰 소모가 크게 줄고, 해석의 흔들림이 줄어든다. 30분 투자로 이후 모든 세션의 효율이 올라간다.
agentlinter.com 에도 관련 항목을 체크하도록 업데이트했다.
