Junie 웨비나 Q&A 총정리 (녹화 영상 및 발표 자료 포함)

지난 9월 19일 진행된 웨비나 “비즈니스의 성공적인 에이전틱 AI 활용 전략: JetBrains의 코딩 에이전트 Junie로 시작하기” 가 많은 분들의 관심과 참여 속에 성황리에 마무리되었습니다. 참여해 주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다.

웨비나 라이브 중에도 정말 많은 질문을 보내주셨는데요. 시간상 답변을 드리지 못했던 질문을 포함하여 웨비나에서 나온 주요 질문들을 정리해 한눈에 보실 수 있도록 준비했습니다.

또한 웨비나를 다시 보고 싶으신 분들을 위해 녹화 영상과 발표 자료도 함께 공유해 드립니다. Junie에 대해 궁금하셨던 내용을 확인해 보시고, 추가 질문이 있거나 기업 도입 관련 상담이 필요하시다면 아래 연락처로 문의해 주세요.

📧 단군소프트: jetbrains@tangunsoft.com
📧 JetBrains 영업팀: sales@jetbrains.com

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1. Junie에서 한국어 사용

Q. Junie를 한국어로 사용할 수 있나요? Junie는 IDE 언어 설정을 따라가는 건가요? 프롬프트 입력부터 작업 처리 내용, 결과 출력까지 Junie와 소통을 한국어로 할 수 있는지 알고 싶습니다.

Junie는 한국어로 작성된 프롬프트를 이해할 수 있지만, 현재 출력은 여전히 영어로 제공됩니다. 다만 향후에는 한국어 지원이 개선될 예정입니다. 현재로서는 명확한 한국어 출력을 원하신다면, 프롬프트나 가이드라인에 한국어로 답변해 달라는 요청을 포함해야 합니다.

Q. 한글도 가이드라인 습득되나요?

네, 가이드라인을 한글로 작성하셔도 정상적으로 실행됩니다.

Q. 프롬프트를 한국어와 영어로 작성했을 때 답변 품질에 차이가 있나요?

프롬프트 언어에 따른 답변 품질에 차이는 없는 것으로 확인되고 있습니다.

2. Junie의 다른 도구와의 차별점

Q. Cursor 같은 AI IDE와의 차이점이 무엇인가요?

Junie는 JetBrains IDE와 UI, 프로젝트 이해 측면에서 깊은 통합을 제공합니다. 또한 Junie는 디버깅과 테스트 작업까지 지원합니다. 토큰 효율화를 위해 컨텍스트 윈도우를 의식하는 다른 AI 에이전트 도구에 비해 결과물이 더 좋다는 평가를 받고 있습니다.

Q. Junie가 Claude Code, Gemini CLI, Cursor 등에 대비해 가지는 강점은 어떤건가요? 품질의 차이가 있나요? 수치적인 비교 자료가 있으면 공유해주시면 좋겠습니다.

CLI 기반 도구인 Claude Code나 Gemini CLI와 비교했을 때, JetBrains IDE는 UI와 완벽하게 통합된 GUI 기반 작업을 지원한다는 점에서 강점을 가지고 있습니다. 또한 다양한 제공업체의 모델을 지원하기 때문에 특정 벤더의 LLM 성능에 의존하지 않는다는 장점도 있습니다. Junie는 현재 사용자들로부터 전반적으로 긍정적인 품질 평가를 받고 있습니다. 아직 수치화된 비교 데이터는 없지만, 저희는 Junie의 출력 품질을 분석하기 위한 내부 테스트를 진행하고 있습니다.

Q. VS Code에 Claude CLI 연동해서 사용할 때와 비교했을 때 어떤 특장점이 있을까요?

VS Code는 기본적으로 프론트엔드 개발자들에게 특화된 IDE입니다. 반면 Junie는 IntelliJ IDEA나 PyCharm과 같은 JetBrains IDE의 인덱싱 기능에 접근할 수 있습니다. 따라서 Java 및 백엔드 개발, Python 개발 등에서는 JetBrains IDE에서 Junie를 사용하는 것이 더 높은 품질의 결과물을 얻는 데 유리합니다.

Q. Copilot과 비교해서 성능 우위가 있는지 궁금합니다.

Junie는 JetBrains IDE의 인덱싱을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트에 대한 깊은 이해를 바탕으로 에이전틱 코딩 지원 기능을 제공합니다. Java와 같이 프로젝트 아키텍처가 중요한 개발 분야에서는 JetBrains IDE와 Junie를 함께 사용하면 높은 품질의 결과물을 얻을 수 있습니다. 또한 Junie는 최상위 플랜에서 온프레미스 설치와 BYOK(Bring Your Own Key) 모델을 지원하기 때문에, 기업 관점에서 보안적으로도 우수한 기능을 제공합니다.

Q. Firebender와의 차별점은 무엇인가요?

Junie는 프로젝트 전체 범위에서 작업할 수 있는 에이전틱(agentic) 시스템입니다. 다만 Junie 자체에는 자동완성 기능(autocomplete)이 없으며, 이 기능은 IDE에 기본적으로 내장되어 있습니다. 또한 미리보기(preview)는 IDE에 내장된 기능을 통해 확인할 수 있으며, 추가로 SVG 형식의 이미지 생성도 지원됩니다.

3. JetBrains AI Assistant와 Junie의 차이점 및 기능 비교

Q. Junie와 AI Assistant의 차이점은 무엇인가요? Junie는 앞으로 AI Assistant를 대체하나요?

Junie가 AI Assistant를 대체한다는 로드맵은 현재로선 없습니다. AI Assistant와 Junie는 장점이 다른 별도의 AI 코딩 도구입니다.
AI Assistant는 AI 채팅, 자동완성, 함수나 클래스 단위의 리팩토링 등 비교적 적은 양의 데이터에 대해 빠른 반응형 AI 코딩 지원을 받을 때 사용합니다.
Junie는 코딩 에이전트로 전체 프로젝트 또는 방대한 양의 데이터에 대해 단계적인 구현 지원을 받을 때 사용합니다.

Q. AI 채팅을 통한 AI Assistant 활용에도 코드를 직접 수정해주는 기능과 변경점을 짚어주는 부분이 있었는데, Junie와의 차이를 잘 모르겠습니다. 각각 다른 용도로 발전시켜 나갈 예정이라고 하셨는데, 구체적으로 언제 어떤 사례에 더 적합한지 설명 부탁드립니다.

AI Assistant와 Junie는 LLM을 활용하는 설계 자체가 다릅니다. AI Assistant는 자동완성, AI 채팅, 리팩토링 등 즉각적인 반응을 제공하는 어시스턴트 시스템입니다. Junie는 사용자의 입력을 구현하기 위해 여러 단계를 계획·실행·테스트하는 능동적 에이전틱(agentic) 시스템입니다.

따라서 AI Assistant에서 코드나 파일을 수정하더라도 Junie가 활용하는 컨텍스트 및 프롬프트 구성과는 다릅니다.

Q. 저는 주로 AI Assistant로 AI와 협업했습니다. 궁금한 점이나 에러 처리를 질문하고 답변을 받는 방식이었고, AI가 직접 코드를 짜는 방식은 잘 사용하지 않았습니다. 이런 협업형 사용 방식에서도 Junie가 AI Assistant보다 장점이 있을까요?

현재 사용하시는 방식은 AI Assistant를 올바르고 정확하게 활용하고 계십니다. 비교적 적은 분량의 소스 코드나 제한된 컨텍스트 내에서 즉각적인 AI 코딩 지원이나 자동완성이 필요하다면, 지금처럼 AI Assistant를 계속 사용하시면 됩니다.

하지만 방대한 소스 코드 리팩터링, 프로젝트 단위 작업, 프로젝트 초기 기반 마련 같은 경우에는 Junie를 사용하는 것이 훨씬 더 높은 생산성을 제공합니다.

단, Junie는 AI Assistant보다 더 많은 AI 토큰을 사용하기 때문에 복잡한 다단계 작업이나 작업 전체 위임이 필요한 경우에 사용하는 것이 적합합니다.

Q. AI Assistant의 에이전트 모드에서 MCP로 Task Manager나 File System을 연동하면 Junie와 비슷한 동작을 하는 것 같습니다. 구분이 되는 이유가 무엇인가요? AI Assistant를 개선하면 Junie가 대체되는 것이 가능한 것처럼 보입니다.

맞습니다. AI Assistant의 에이전트 모드도 유사하게 동작할 수 있습니다.
그러나 이 경우에도 Junie는 더 많은 기능을 제공하며, AI Assistant보다 훨씬 큰 규모의 작업을 수행할 수 있습니다.

Q. 디버깅할 때 기본으로 AI Assistant를 사용하게 되어 있는데, Junie로 지정할 수 있나요?

현재 JetBrains AI에서 에러 디버깅은 기본값으로 AI Assistant만 설정 가능합니다. 따라서 해당 에러에 대한 컨텍스트를 Junie 프롬프트에 전달해 Junie를 사용할 수 있습니다.

Q. AGENTS.md 설정 시 AI Assistant와 Junie 간에 프롬프트를 공유할 수 있을 것으로 예상되는데, 맞나요?

현재로서는 AI Assistant와 Junie 간의 통합은 지원되지 않습니다. 다만, AGENTS.md 호환성이 개발 중이며 진행 상황은 여기에서 확인할 수 있습니다. 

Q. AI Assistant의 규칙에 설정해둔 부분을 Junie의 가이드라인에서도 사용할 수 있나요? 아니면 완전히 별도로 새로 설정해야 하나요?

AI Assistant의 규칙(Rules)과 Junie의 가이드라인(Guidelines)은 서로 독립적으로 사용되고 설정됩니다.

4. 구독/크레딧

Q. All Products Pack 구독 중인데요. AI Pro(10 AI 크레딧/월)가 포함돼 있는 것 맞죠?

AI Pro는 월간 개인용의 경우 10 크레딧, 기업용은 20 크레딧이 제공됩니다.

Q. Junie가 사용하는 토큰 수, 사용한 비용 등을 실시간으로 확인할 수는 없을까요?

JetBrains IDE를 실행한 후 상단의 JetBrains AI 소용돌이 아이콘을 클릭하면 남은 크레딧 표시 바를 확인할 수 있습니다. 또한 AI 토큰 사용량 및 분석 대시보드는 향후 로드맵에 포함되어 있습니다.

Q. Junie에서 어떤 모델을 사용하는지에 따라 AI 크레딧 차감률이 다른가요?

Junie에서 사용되는 LLM에 따라 AI 크레딧 차감 비율이 다르며, LLM별 상세 비율 정보는 현재 준비 중입니다. 토큰 소비량은 LLM 제공업체에 따라 달라지며, 현재는 GPT-5가 Sonnet 모델보다 더 적은 토큰을 소비합니다.

Q. Junie 크레딧 책정 방식이 궁금합니다. 10 AI 크레딧은 요청당 크레딧인가요? 프롬프트 엔지니어링이나 RAG를 통한 비용 절감이 가능할까요?

충전형 AI 크레딧은 1년간 유효하며, 매월 제공되는 구독 크레딧을 모두 소진했을 때 사용할 수 있습니다.
현재는 요청별 사용된 토큰 수가 해당 요청에서 소비된 AI 크레딧의 양으로 환산됩니다. 이때 소비량은 사용된 LLM 모델과 토큰당 가격에 따라 달라집니다.

Q. Junie 사용량에 제한이 있나요?

JetBrains AI 플랜별로 제공되는 월간 AI 크레딧 양 내에서 Junie를 사용할 수 있습니다. AI 크레딧은 매월 초기화됩니다.

Q. 가격 책정 시 ‘N AI 크레딧/월’ 같은 형태인데요. 혹시 N의 값이 10이면 10번 질문할 수 있다는 의미인가요? 1 AI 크레딧의 사용량은 어느 정도인가요?

1 AI 크레딧이 1번의 프롬프트를 뜻하지는 않습니다. 1 AI 크레딧은 1달러(USD 1.00)와 동일한 가치를 지니며, 사용하는 LLM별 AI 크레딧 차감률이 다릅니다. LLM별 차감률 정보는 현재 준비 중입니다.

Q. 한 달 사용량을 다 쓰면 추가로 구매한 크레딧의 정책은 어떻게 되나요? 10달러 프로 구독과 추가 구매한 10달러 크레딧은 같은 양인가요?

네, 추가 구매한 AI 크레딧과 기본 제공되는 AI 크레딧은 동일한 가치를 지닙니다.

5. LLM 지원

Q. Junie의 모델은 어떤 모델을 사용하는 건가요? JetBrains 자체 모델인가요?

Junie의 추론과 계획은 GPT를 기반으로 수행됩니다. 그러나 코드 생성용 LLM은 사용자가 선택할 수 있으며, 현재 지원되는 모델은 GPT-5, Sonnet 3.7, Sonnet 4입니다. 또한 JetBrains의 자체 모델인 Mellum은 AI Assistant에서 제공되며, 현재는 코드 자동 완성(code completion)에만 사용되고 있습니다.

Q. AI Assistant는 LLM 모델이 굉장히 많은데, Junie는 3개가 전부인가요? 추후 도입 예정은 언제인가요?

Junie는 현재 Sonnet 3.7, Sonnet 4 모델과 최신 GPT-5 모델을 지원합니다. JetBrains 측에서는 벤치마킹 테스트를 통해 Junie에 적합한 모델을 지속적으로 테스트하고 있으며, 적합한 모델이 있다면 추후 추가 지원할 예정입니다.

또한 Junie는 복잡한 작업을 처리하기 위해 설계된 도구이므로, 사용 가능한 모델의 범위가 비교적 제한적이며 최상의 결과를 제공하는 모델만 지원됩니다.

Q. 실제로 사용했을 때, Junie 한정으로 GPT-5와 Sonnet 4.0 중 더 잘 맞는 모델이나 특징 차이가 있을까요?

추론(Reasoning) 모델은 상대적으로 더 나은 성능을 보이며, 간단한 프로젝트 생성 시 두 모델 모두 좋은 결과를 제공합니다. 다만 현재까지는 GPT-5가 더 높은 작업 성공률과 빠른 실행 속도를 보이는 것으로 확인되었습니다.

Q. 로컬 LLM 지원 계획이 있을까요?

이 기능은 YouTrack에서 많은 투표를 받은 요청입니다. 다만 Junie는 최첨단 LLM 모델을 사용하고 있으며, 이는 막대한 리소스를 소모합니다. 저희 팀이 검토한 결과, 대부분의 로컬 모델은 원격 모델과 동일한 품질을 제공하기 어렵다고 평가되었습니다.

Q. 별도 서버에 올리는 방식도 있다고 말씀해주셨던 것 같은데, 기본적으로는 질의되는 내용과 컨텍스트가 인터넷망을 필요로 하나요?

구성에 따라 사용자의 인터넷 연결이 필수가 아닐 수도 있습니다. 만약 사내에 LiteLLM 등 LLM 서빙 플랫폼을 구축해 GPT-5, Sonnet 3.7, Sonnet 4 모델을 사용할 수 있다면, 외부 통신 없이도 Junie를 사용할 수 있습니다.

Q. 온프레미스 솔루션은 대형 LLM 서비스가 아닌, 소형 AI 모델을 구동할 수 있는 하드웨어 형태로 구축되는 것인가요? 성능 차이는 어느 정도인가요?

현재 In-house 모델로는 HuggingFace를 통한 Llama 3.1 Instruct 70B 모델과 JetBrains Mellum 4B 모델을 연동할 수 있습니다. 또한 OpenAI Compatible 지원이 BETA 버전으로 제공되고 있으며, 이를 통해 향후에는 사내 OpenAI Compatible 환경에서 다양한 In-house 모델을 서빙할 수 있도록 지원할 예정입니다. 다만, 온프레미스 환경에서의 구동을 위해서는 별도의 하드웨어 준비가 필요합니다.

6. 가이드라인 설정(guidelines.md)

Q. Claude Code는 CLAUDE.md, Codex CLI는 AGENT.md 등의 파일로 코딩 에이전트가 참고할 정보를 기본 세팅하고 시작하는데, Junie는 어떤 방식으로 동작하나요?

Junie도 마찬가지로 guideline.md 파일을 통해 에이전트에게 프로젝트 컨텍스트를 전달합니다.

Q. Junie 가이드라인을 직접 만들어야 하나요?

가이드라인은 초기 설정 시 에이전트가 현재 프로젝트를 분석하여 자동으로 생성할 수도 있습니다.

Q. 프로젝트 단위가 아니라 글로벌 단위의 가이드라인을 설정할 수 있나요?

현재로서는 해당 옵션이 제공되지 않습니다. 그러나 관련 기능 요청이 트래커에 등록되어 있습니다.

Q. 가이드라인을 여러 파일로 분할하고, 각각의 파일이 특정 상황에서만 참조되도록 설정할 수 있나요?

AI Assistant의 rules.md는 여러 개의 파일로 나눌 수 있지만, Junie는 단 하나의 guidelines.md 파일만 인식할 수 있습니다.

따라서 상황에 따라 명세를 분리해야 한다면 guidelines.md 내부에서 카테고리화해 정리하는 것을 권장합니다. 이렇게 하면 Junie가 해당 파일 내에서 관련된 정보만 참조할 수 있습니다.

Q. guidelines.md 문서를 작성하는 가이드라인이 있을까요?

JetBrains IDE 안의 Mastering Junie 기능을 사용하면 편리하게 작성할 수 있습니다.

웨비나에서 보여드린 데모의 스크립트가 필요하다면 다음 레포지토리에서 확인해주세요: https://github.com/ilmechaJu/junie-intellij/tree/main/task02

Q. 프론트엔드 개발 시 셋팅 가이드가 있을까요?

Junie가 작업할 환경, 코드 스타일, 그리고 그 외의 세부 사항들은 반드시 guidelines.md 파일에 작성하는 것이 중요합니다. 자세한 설정 방법은 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.

Q. 세션별로 각각 다른 가이드라인을 설정할 수 없나요? 예를 들어, 도메인 설계 전용 세션, 프론트엔드 구현 전용 세션을 분리해서 불필요한 콘텍스트 오염을 피하고 싶습니다.

현재로서는 해당 기능이 제공되지 않습니다.

7. 보안

Q. 첫 번째 세션에서 “사용자의 데이터를 학습하지 않는다”고 말씀해 주셨는데, JetBrains 외부 환경에서는 사용자의 데이터를 어떻게 보호할 수 있나요?

JetBrains AI는 사용자 입력 데이터를 활용해 LLM을 학습하지 않으며, 이러한 방식으로 학습을 진행하는 LLM 제공업체와도 협력하지 않습니다. 기본적으로 JetBrains와 협력하는 LLM 제공업체들도 동일한 수준의 보안 정책을 적용합니다.

자세한 내용은 공식 문서에서 확인하실 수 있습니다.

Q. Junie는 소개해 주신 Pro 이상의 버전과 마찬가지로, 무료 버전에서도 데이터를 서버에 전송하지 않나요?

네. Free, Pro, Ultimate, Enterprise 모든 플랜에서 Zero Data Retention을 보장하여 데이터가 JetBrains 측에 저장되지 않습니다. 또한 Enterprise 플랜에서는 On-Premise 및 Local Model 설치 등 한층 강화된 보안 기능을 제공합니다.

8. 기능/사용법

Q. 혹시 Cookbook이 있을까요?

공식적인 Cookbook은 제공되지 않고 있습니다. 다만 Discord 서버에 참여하시면 다른 사용자들이 공유하는 프롬프트, guidelines 파일, 그리고 베스트 프랙티스를 확인하실 수 있습니다.  

Q. 현재 WebStorm을 사용 중인데 사용법은 같은가요?

Junie는 IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm, GoLand, PhpStorm, RubyMine, RustRover, Rider, CLion, Android Studio에서 사용할 수 있으며, 사용법도 동일합니다.

Q. Junie에도 Claude Code처럼 커맨드를 커스텀으로 정의해 사용할 수 있나요?

아직은 지원되지 않지만, 해당 기능 요청이 트래커에 등록되어 있습니다.

Q. 웹 개발자입니다. MSA 기반 프로젝트가 많아 UI 프로젝트, API 프로젝트 등 여러 프로젝트를 빈 프로젝트에 모듈 추가 방식으로 합쳐 작업하고 있습니다. 이런 경우 Junie가 프론트부터 백엔드까지 전체 플로우를 읽으면서 코드 작성이 가능할까요?

대규모 프로젝트의 경우 guideline.md에 회사가 원하는 방향성을 상세하고 명확하게 작성해 두시면 원하는 결과에 더 가까운 품질을 얻을 수 있습니다. 또한 Think more 모드를 활성화해 작업하면 도움이 됩니다.

Q. 문서 형식은 어떻게 해야 하나요? 에이전트가 이해할 수 있는 구체적인 형식이 있는지, 아니면 자연어로 자유롭게 작성하면 되나요?

자연어로 자유롭게 작성하셔도 됩니다. 에이전트는 대부분의 일반적인 문서 형식을 이해하며, 이미지를 이해할 수도 있습니다. 다만 PDF 형식은 아직 지원되지 않습니다.

Q. 프론트, 백, 도메인, 아키텍처 등 각각에 대해 페르소나를 설정해 콘텍스트를 공유하지 않고, 필요할 때 선택해서 사용할 수 있는 방법이 있을까요?

현재로서는 그러한 기능이 제공되지 않습니다.

Q. Serena나 Context 7과 같은 MCP들과의 조합이 잘 작동하나요?

현재 Junie는 STDIO 전송 방식(transportType)만 지원합니다. 또한 Context 7이 지원되며, Serena도 STDIO 방식으로 지원됩니다.

Q. 피그마와 MCP 연결을 지원하나요?

mcp.json에 피그마 관련 MCP 설정을 해주시면 사용하실 수 있습니다.

Q. GPT, Claude 등 LLM을 선택할 수 있는 메뉴는 어디 있나요?

IDE 설정 → 도구 → Junie → 모델에서 확인 가능합니다.

Q. OpenAI의 Codex는 격리된 VM을 통해 실행되는 것으로 알고 있는데, Junie는 로컬 환경만 지원하나요?

Junie는 로컬에서 코드를 실행할 수 있으며, 원격 개발 환경에서도 사용할 수 있습니다. 다만 현재는 Windows 환경에서의 원격 개발은 지원되지 않고 있으며, 이에 대한 지원이 진행 중입니다. 자세한 진행 상황은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다:

Q. 공통 작업도 가능한가요?

네, 하나의 작업에 여러 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 다만 충돌에 주의해 작업해야 합니다.

Q. 병렬로 작업할 때 같은 파일을 건드리게 될까 봐 걱정돼서 실제로는 순차적으로 질문을 하고 있습니다. 같은 파일이 동시에 수정되면 어떻게 처리되나요?

마지막에 적용된 변경 사항이 최종적으로 반영됩니다.

Q. Rollback한 작업을 다시 볼 수 있나요?

Rollback된 작업은 영구적으로 변경되며 되돌릴 수 없습니다.

Q. 현장에서 여러 언어(C / C# / Python / PowerBuilder)를 사용하고 있습니다.
C 언어는 Telnet이나 CLion에서 수정 후 서버에서 컴파일하고, PowerBuilder로 서버의 서비스를 연동합니다. 이런 경우에도 CLI를 지원할 수 있나요?

Junie CLI는 현재 얼리 액세스 단계이며, 아직 일반 공개(GA)는 되지 않았습니다.

Q. 저는 AWS Q를 사용하고 있는데, IntelliJ를 여러 개 켜 놓으면 메모리를 많이 차지해 새 프로젝트를 열 때 점점 느려지던데, Junie도 비슷한가요?

특정한 문제가 보고된 사례는 없습니다. 다만, 프리징/메모리 문제와 관련해서는 VM 이슈가 유일하게 확인되었으며, 자세한 내용은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:

Q. 레거시 프로젝트의 맥락을 Junie에게 이해시키기 위한 JetBrains 공식 가이드라인이나 팁이 있을까요?

안타깝지만, 현재로서는 레거시 프로젝트에 대한 공식 가이드라인은 제공되지 않습니다.

Q. Claude Code처럼 외부 터미널에서 동작하게 할 계획이 있나요?

현재 터미널에서 사용 가능한 Junie CLI를 개발 중입니다. 최신 소식과 EAP 제공 시점에 대해서는 조금만 기다려 주시기 바랍니다.

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이번 웨비나가 Junie를 더 깊이 이해하고 경험할 수 있는 긍정적인 계기가 되었길 바랍니다. Junie는 언제나 개발자 여러분과 함께 성장하는 코딩 파트너가 되고자 합니다. 앞으로도 더 많은 기능과 개선된 경험으로 찾아뵙겠습니다. 계속해서 많은 관심과 기대 부탁드립니다. 🚀