JetBrains GameDev Meetup Korea 2026 후기 및 Q&A 정리

Yungyeong Heo

지난 6월 18일, JetBrains GameDev Meetup Korea 2026이 성황리에 개최되었습니다. 이번 밋업은 JetBrains와 단군소프트가 공동 주최했으며, Unity Korea도 함께 참여해 더욱 풍성한 프로그램을 선보였습니다.

게임 개발에 업계의 개발자와 엔지니어, 기술 리더 등 다양한 참가자분들께서 함께해 주셨으며, 최신 개발 환경과 AI를 활용한 생산성 향상, 게임 개발 워크플로우에 대한 다양한 의견을 나누는 뜻깊은 시간이었습니다.

JetBrains에서 게임 개발 도구를 직접 개발하고 있는 .NET 및 GameDev 팀의 Maksim님과 Tao님이 연사로 참여해, 게임 개발 현장에서 JetBrains Rider를 어떻게 활용할 수 있는지와 AI를 활용한 차세대 개발 워크플로를 라이브 데모와 함께 선보였습니다.

이어 Unity Korea의 박종태님과 골드메탈님은 Unity AI를 활용한 업무 효율화와 실제 프로젝트 적용 사례를 공유하며 AI 기반 게임 개발이 현업에서 어떻게 활용되고 있는지를 생생한 데모와 함께 소개해 주셨습니다.

발표 이후 이어진 Q&A와 네트워킹 세션에서도 참가자분들의 활발한 교류가 이어졌습니다. 현장의 열기를 통해 국내 게임 개발 커뮤니티의 높은 기술적 관심을 다시 한번 느낄 수 있었습니다.

서로 다른 영역의 개발 경험과 노하우가 하나의 자리에서 공유되면서 AI와 개발 도구가 앞으로의 게임 개발 워크플로를 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 이를 어떻게 효과적으로 활용할 수 있을지 함께 살펴볼 수 있었던 의미 있는 시간이었습니다.

AI 기반 개발이 빠르게 확산되고 있기에 행사에서는 Rider에서의 AI 활용, MCP(Model Context Protocol), 그리고 개발 생산성 향상에 대한 다양한 관심과 질문이 이어졌습니다. 시간상 미처 답변해 드리지 못한 질문을 포함하여 Rider 관련 주요 Q&A를 이번 블로그 포스트에 정리했습니다.

행사에 함께해 주신 모든 참가자분들과 발표자, 그리고 행사를 준비해 주신 관계자 여러분께 진심으로 감사드립니다.

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JetBrains 게임 개발 도구가 궁금하신가요?

JetBrains Rider는 단순한 텍스트 편집기가 아니라 복잡한 게임 프로젝트를 깊이 이해할 수 있는 개발 환경입니다. Rider는 개발자가 프로젝트 전반의 코드 구조, 에셋 관계, 잠재적인 문제를 명확하게 파악할 수 있도록 지원하며, AI 에이전트 역시 이러한 컨텍스트를 바탕으로 더욱 신뢰성 있고 효율적인 분석과 코드 수정을 수행할 수 있도록 돕습니다.

또한 JetBrains AI를 통해 AI 시대에 더욱 효율적이고 즐거운 개발 환경을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 앞으로도 개발자 여러분과 함께 새로운 개발 경험을 고민하고, 실제 현장에서 도움이 되는 기술과 사례를 지속적으로 공유하겠습니다.

JetBrains IDE 및 JetBrains AI를 포함한 소프트웨어 개발 도구 도입이나 라이선스, 기술 상담이 필요하시면 언제든지 아래로 문의해 주세요.

📧 단군소프트: jetbrains@tangunsoft.com
📧 JetBrains 영업팀: sales@jetbrains.com
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다시 한번 JetBrains GameDev Meetup Korea 2026에 함께해 주신 모든 분들께 감사드리며, 다음 행사에서 다시 만나 뵙기를 기대하겠습니다.

Q&A

Rider와 AI 기반 개발

Q: AI가 발전함에 따라서 작은 규모 또는 개인으로 이루어진 개발자들이 많이 등장하게 될 것이라 보는데, 이런 작은 팀의 경우에는 사용하는 툴이 많아질수록 토큰의 사용량에 부담감을 느낄 수밖에 없을 것 같습니다. 게임 개발에 최적화된 에이전트를 제공한다고 하셨는데, 에이전트 사용 시에 토큰 비용에 대한 것이 궁금합니다.

Rider MCP Server는 Claude Code, Codex, Junie와 같은 범용 코딩 에이전트에서 이미 뛰어난 토큰 사용량 최적화 기능을 제공하고 있습니다.

현재 Rider 기반 에이전트가 다양한 개발 시나리오에서 어느 정도까지 토큰 사용량을 최적화할 수 있는지를 명확하게 설명하는 백서를 준비하고 있습니다. 많은 관심 부탁드립니다.

Q: 에셋을 포함해서 수 기가에 해당하는 대용량 파일을 다루어야 할 때 서브에이전트별 워크트리로 급격히 작업 속도가 느려지는 성능저하를 겪었는데요, Rider에서는 멀티 에이전트나 팀으로 병렬 처리할때 성능은 어떤가요?

에이전트가 Rider MCP Server를 통해 게임 프로젝트에 접근할 경우, IDE의 프로젝트 인덱싱을 기반으로 미리 제공되는 MCP 도구를 활용하기 때문에 코드가 아닌 에셋에 대해 불필요하게 많은 토큰을 사용하는 것을 방지할 수 있습니다.

또한 설계 단계에서부터 동일한 워크플로우 내에서 여러 에이전트가 동일한 MCP Server에 연결하더라도 충돌이 발생하지 않도록 고려했습니다.

더 높은 효율을 위해서는 에이전트가 IDE에서 제공하는 MCP 도구를 적극적으로 활용할 수 있도록 Agent Skills를 적절히 설계하는 것을 권장합니다. 또한 2026.2 버전에서는 참고할 수 있도록 미리 구성된 Skills도 함께 제공하고 있습니다.

Q: Rider가 자율적으로 GitHub나 Jira에 주기적으로 접속해 이슈를 가져와 처리할 수 있나요?

네, 물론입니다. 일부 에이전트에서 제공하는 예약 작업 기능을 활용하면 코드베이스와 관련된 모든 작업에 대해 Rider MCP를 기본 옵션으로 구성할 수 있습니다. 이를 통해 작업 효율성을 높이고 토큰 사용량도 줄일 수 있습니다.

Q: Rider에서 AI를 사용할 때 루프 엔지니어링을 지원하나요? 특히 자동화와 메모리 같은 특화기능을 지원하나요?

이는 사용 중인 에이전트에 따라 달라집니다. 저희 Junie 에이전트는 이미 이러한 기능을 지원하며, Claude Code와 Codex 같은 에이전트도 기본적으로 이를 지원합니다.

Rider는 에이전트에 완전하고 정확한 컨텍스트 정보를 제공하고 IDE 작업 기능을 통합함으로써 사용자의 AI 활용 경험을 향상시키는 데 중점을 둡니다. 이러한 기능의 대부분은 프로젝트 인덱싱, 정적 분석, 디버깅과 같은 Rider의 고유한 기능을 기반으로 제공됩니다.

Q: Codex나 Claude Code에 최근에 데스크탑 앱 지원과 모바일 앱으로 원격에서 세션에 접근할 수 있도록 기능을 지원하는데, JetBrains Rider나 Intellij IDEA에서 사용하던 AI chat session이 Codex나 Claude Code에 연동되는 구조는 아직 아닌 것 같습니다. 이 세션 연동이나 아니면 IDE 자체에서 모바일 앱에서의 원격 세션을 JetBrains에서 지원할 계획이 있을까요? JetBrains 자체 에이전트인 Junie도 Remote Control 지원 계획이 있을지 궁금합니다.

Codex 또는 Claude Code와 IDE의 AI Chat 간 세션 동기화 및 공유 기능과 관련해서는 해당 기능 요청을 참고해 주세요. 해당 이슈에 투표해 주시면 제품팀이 개선 우선순위를 결정하는 데 도움이 됩니다.

CLI 기반 에이전트를 IDE 내부에서 직접 사용하는 경우, Rider의 터미널은 이미 Claude Code와 Codex 같은 주요 CLI 에이전트에 대한 최적화 기능을 제공합니다. 해당 터미널에서 로그인하고 관련 Remote Control 기능을 사용할 수 있으며, Rider를 MCP Server로 에이전트에 연결하여 활용할 수도 있습니다.

또한 현재 저희는 JetBrains Central을 통해 클라우드와 로컬 에이전트 개발 환경을 더욱 긴밀하게 통합하는 개발 경험을 설계하고 있습니다. 앞으로의 에이전트 관련 제품 계획은 이 플랫폼의 일부로 제공될 예정이니 많은 관심 부탁드립니다.

Q: 어떤 개발자는 다른 브랜치나 보조 컴퓨터를 활용해 Codex가 작업을 수행하는 동안 다른 기능을 개발한다고 합니다. 이러한 작업 방식에 대해 Rider에서는 어떤 방향성을 가지고 있는지도 궁금합니다.

이 시간을 보다 효율적으로 활용하고 싶다면, 특히 동일한 기능에 대해 여러 구현 방식을 병렬로 검토하거나, 서로 비교적 독립적인 여러 작업을 동시에 진행하는 경우에는 Git Worktree를 활용하는 것이 좋은 방법입니다. 작업별 또는 에이전트 세션별로 각각 별도의 Worktree를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 Codex가 하나의 Worktree에서 작업을 수행하는 동안, 개발자는 다른 Worktree에서 계속 개발을 진행할 수 있으므로 브랜치를 계속 전환하거나 변경 사항이 서로 충돌할 것을 걱정할 필요가 없습니다.

Rider를 비롯한 IntelliJ 기반 IDE는 이미 Git Worktree 워크플로우를 충실하게 지원합니다. 각 Worktree의 상태를 명확하게 확인할 수 있으며, 이후 어떤 변경 사항이 충분히 안정되어 병합할 준비가 되었는지 판단할 수 있습니다.

핵심은 컨텍스트 전환을 최소화하는 것입니다. 에이전트에는 범위가 명확한 작업을 맡기고, 개발자는 충돌 가능성과 의존성이 낮은 다른 작업을 진행하는 것이 가장 효과적입니다.

Q: 최근에는 Codex와 같은 AI 도구를 많이 사용하면서 IDE보다 AI에 의존하는 개발 방식이 늘어나고 있습니다. 하지만 현재 AI는 문자열 기반으로 코드를 수정하는 경우가 많아 상속 구조나 리네임 참조 등을 놓치는 실수가 종종 발생합니다.

Rider가 제공하는 코드 분석, 리팩터링, 검색 같은 IDE 기능을 AI 에이전트도 적극적으로 활용할 수 있다면 훨씬 더 안전하고 효율적인 개발이 가능할 것이라고 생각합니다.

Rider는 AI 모델 자체와 경쟁하기보다, MCP 등을 통해 AI가 Rider의 강력한 분석 기능을 활용하는 방향에 더 집중할 계획이 있는지 궁금합니다.

현재 Rider가 제공하는 MCP 지원은 파일 검색, 코드 이해, 편집 및 수정, 그리고 일부 IDE 수준의 작업을 포함하여 에이전트가 가장 자주 사용하는 편집 워크플로우를 이미 폭넓게 지원하고 있습니다. 또한 개발자가 수동으로 개발할 때 자주 사용하는 리팩터링, 코드 탐색,  검색, 코드 검사 기능도 점진적으로 MCP Server를 통해 에이전트가 호출할 수 있는 도구 형태로 제공되고 있습니다.

이는 이러한 기능들을 반드시 개발자가 Rider UI를 통해 직접 사용할 필요는 없다는 의미입니다. 에이전트 역시 MCP를 통해 Rider의 기능을 호출할 수 있으며, 이를 통해 단순한 문자열 기반 검색 및 치환 방식에서 발생할 수 있는 문제를 줄일 수 있습니다.

저희는 이것이 AI 시대에서 IDE가 제공해야 할 중요한 가치라고 생각합니다. IDE의 역할은 AI 모델을 대체하는 것이 아니라, AI에 더욱 신뢰할 수 있는 개발 컨텍스트와 도구 계층을 제공하는 것입니다. AI 모델은 추론과 코드 생성을 담당하고, IDE는 프로젝트 수준의 의미 정보, 정적 분석, 리팩터링 기능, 그리고 안전하게 코드를 변경할 수 있는 진입점을 제공합니다. 이 두 요소가 결합되면 AI 기반 개발은 단순히 “코드를 변경할 수 있는 수준”을 넘어, “더 신뢰성 있게 코드를 변경할 수 있는 수준”으로 발전할 수 있습니다.

앞으로는 개별 MCP 도구를 제공하는 데 그치지 않고, 보다 다양한 Agent Skills도 함께 설계해 나갈 계획입니다. 도구 자체는 단지 인터페이스일 뿐입니다. 에이전트는 언제 어떤 도구를 사용해야 하는지, 여러 도구를 어떻게 조합해야 하는지, 그리고 Rider가 제공하는 프로젝트 컨텍스트를 활용해 기존의 비교적 단순한 검색 및 수정 방식을 어떻게 대체해야 하는지도 이해할 수 있어야 합니다.

Rider는 앞으로도 AI 기반 개발을 위한 인프라로서의 역할을 더욱 강화해 나갈 것입니다. 이를 통해 코딩 에이전트가 Rider의 코드 이해, 리팩터링, 코드 검사, 프로젝트 분석 기능을 더욱 깊이 활용할 수 있도록 지원하고, 개발자가 복잡한 프로젝트를 더욱 안전하고 효율적으로 개발할 수 있도록 돕겠습니다.

Q: Rider에서 AI Chat을 활용해 개발을 진행하고 있습니다. 현재는 Codex가 제 질문을 처리하는 동안 다른 파일을 건드리기가 쉽지 않은데, 혹시 멀티 에이전트를 활용하여 한번에 여러 요청을 처리할 수 있나요?

여러 에이전트를 함께 활용하는 더 좋은 방법은 Git Worktree를 사용하는 것입니다. Git Worktree를 사용하면 서로 다른 에이전트가 수행한 변경 사항 간의 충돌을 효과적으로 방지할 수 있습니다.

서로 다른 에이전트가 수정하는 영역이 겹치지 않는다는 것을 확신할 수 있다면, AI Chat에서 새로운 대화를 시작하는 것만으로도 충분합니다.

또한 Rider의 통합 터미널은 다양한 유형의 코딩 에이전트에 맞게 특별히 최적화되어 있습니다. 따라서 명령줄에서 작업하는 경우에도 에이전트는 IDE의 컨텍스트와 계속 상호작용할 수 있으며, 이를 통해 Rider가 제공하는 프로젝트 정보를 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.

Q: Rider의 프롬프트 라이브러리 > 일반 > 채팅 지침에 다들 어떤 내용 넣으시는지 궁금합니다.

변수의 네이밍 스타일을 조정하거나 커밋 메시지 작성 규칙을 정의하는 등 여러 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 일부 기능은 Agent Skills로 이전하여 활용할 수도 있습니다.

Rider와 개발 생산성

Q: Rider의 테스트 환경이 궁금합니다. 단위 테스트, 통합 테스트, 시나리오 테스트 등 각 테스트 단계별 Rider만의 특화된 기능이나 장점이 있나요? 예를 들면 모바일 앱으로 테트리스 게임을 만든다고하면 사용자로그인-시작화면-1단계 시작-5줄 완료하면 종료-점수확인 같은 사용자 시나리오를 시니리오 테스트하기 용이한가요?

Rider는 코드와 관련된 테스트 로직 및 테스트 워크플로우에 더 중점을 둡니다.

단위 테스트와 통합 테스트의 경우, Rider는 테스트 검색, 테스트 실행 및 디버깅, 테스트 결과 확인, 그리고 실시간 코드 커버리지 확인 등 전용 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 개발자가 코드의 품질을 파악하고 프로젝트의 전반적인 엔지니어링 품질을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

말씀하신 시나리오는 Rider보다는 특정 테스트 플랫폼이나 테스트 프레임워크에서 담당하는 워크플로우에 더 가깝습니다.

프로젝트에서 이와 유사한 요구 사항이 있으시다면 언제든지 저희에게 문의해 주세요.

Q: Rider는 C++ 게임 개발 시 JetBrains가 자체 개발한 LSP(Language Server Protocol)를 사용하나요, 아니면 ReSharper++, 또는 Clangd를 사용하나요?

제 경우에는 CLion에서 ReSharper++가 Clangd 친화적인 코드 린팅과 코드 어노테이션을 제대로 지원하지 않는 문제가 있습니다. Rider에서는 이 부분이 어떻게 동작하나요?

Rider는 Clang-Tidy, Clang Static Analyzer, Clang 컴파일러 경고를 포함한 clang 스타일의 정적 분석 및 코드 검사를 지원합니다. 또한 관련 검사 항목, 심각도 수준, 그리고 .clang-tidy 설정도 구성할 수 있습니다.

다만 Rider는 clangd를 중심으로 설계된 IDE는 아닙니다. C++ 언어 지원, 코드 이해, 코드 완성, 리팩터링, Unreal 매크로, 그리고 UHT 관련 분석과 같은 핵심 기능은 여전히 JetBrains의 자체 ReSharper C++ / Rider C++ 엔진을 기반으로 합니다.

즉, Rider는 clang 스타일의 정적 검사 기능은 제공하지만, clangd 기반의 전체 워크플로우를 제공하는 것은 아닙니다. 주된 개발 대상이 Unreal C++/U++라면 Rider가 여전히 더 적합한 선택입니다. 반면, clangd 기반의 완전한 워크플로우가 필요하다면 현재로서는 CLion이 더 적합합니다.

Q:Rider를 사용함으로써 얻을 수 있는 유니티 게임 개발 과정에서의 이점은 무엇인가요? 예를 들어 Rider AI에 연결된 MCP와 도구를 활용하면, 복잡한 하이어라키를 가지고 순수 컴포넌트 간 레퍼런스 구조로만 이루어진 프리팹의 맥락을 이해하고 수정할 수 있나요?

코드 인스펙션이나 순수 코드 맥락만을 기반으로 프로젝트를 분석하고 수정하는 기능은 다른 IDE에서도 제공하는 기능이다 보니, Rider만의 차별화된 장점이 무엇인지 궁금합니다.

Rider의 가치는 단순히 코드 편집이나 코드 자동 완성에만 있는 것이 아닙니다. Rider의 진정한 강점은 Unity 및 Unreal 프로젝트를 보다 깊이 있는 수준에서 이해하고, 이러한 이해를 개발자는 물론 AI 에이전트도 활용할 수 있도록 제공하는 데 있습니다.

현재 Rider의 MCP 지원은 주로 IntelliJ MCP Server를 기반으로 합니다. 이미 게임 소스 코드의 분석과 이해는 물론, 검색, 리팩터링, 코드 탐색과 같은 다양한 IDE 기능을 제공합니다. 프로젝트를 분석·검색·수정하기 위해 에이전트가 일반적으로 사용하는 범용 도구와 비교했을 때, IDE 수준의 MCP는 매우 큰 장점을 가지고 있습니다. 단순히 텍스트 파일을 스캔하는 것이 아니라, Rider가 이미 구축해 둔 프로젝트 인덱스, 의미 분석 모델, 그리고 정적 분석 결과를 그대로 활용할 수 있기 때문입니다.

이러한 장점은 특히 대규모 게임 프로젝트에서 더욱 중요합니다. 우선, 에이전트가 프로젝트를 이해하기 위해 소비해야 하는 토큰 수를 크게 줄일 수 있습니다. 또한 에이전트의 응답 속도를 높이는 동시에, 더 정확하고 깊이 있는 프로젝트 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 다시 말해, 에이전트가 코드 구조를 처음부터 추론할 필요 없이 Rider가 이미 구축한 프로젝트 이해를 그대로 활용할 수 있습니다.

Prefab, 복잡한 계층 구조, 컴포넌트 참조 관계와 같은 코드 외 Unity 에셋에 대해서도 Rider는 현재 UI에서 메타데이터 수준의 관리 및 이해 기능을 제공하고 있습니다. 예를 들어 특정 Prefab이 실제로 사용되고 있는지, 프로젝트 내에서 몇 번 참조되는지, 또는 Unity Editor에서 수정되었는지 등을 확인할 수 있습니다. 앞으로는 이러한 게임 에셋 관련 컨텍스트도 점진적으로 MCP Server를 통해 제공하여, AI 에이전트가 코드뿐만 아니라 게임 프로젝트 내의 에셋과 참조 관계까지 더 잘 이해할 수 있도록 지원할 계획입니다. 다만 이 부분은 현재 기획 및 단계적 개발이 진행 중인 기능입니다.

Rider가 일반적인 IDE와 차별화되는 점은 Unity 프로젝트를 단순한 C# 파일들의 집합으로 취급하지 않는다는 것입니다. Rider는 Unity 및 Unreal의 프로젝트 구조, 엔진 API, 에셋 간의 관계, 직렬화 메커니즘, 그리고 Editor와의 긴밀한 통합을 이해한 상태에서 프로젝트를 분석합니다. 예를 들어 정적 분석 과정에서 잠재적인 성능 병목, 잘못된 API 사용, 유효하지 않거나 위험한 참조, 그리고 일반적인 코드 분석만으로는 발견하기 어려운 엔진 관련 문제 등 게임 개발 특유의 이슈를 찾아낼 수 있습니다.

이러한 정보가 MCP를 통해 AI 에이전트에 제공되면, 에이전트의 프로젝트 이해는 더 이상 단순한 코드 텍스트에만 머물지 않습니다. IDE의 프로젝트 인덱스, 정적 분석 결과, 엔진 컨텍스트, 프로젝트 구조를 함께 활용하여 실제 프로젝트에 더욱 적합한 제안을 생성할 수 있으며, 잘못된 코드를 생성하거나 잠재적인 성능 문제를 유발할 가능성도 줄일 수 있습니다.

따라서 Unity 게임 개발에서 Rider의 핵심 경쟁력은 단순히 “코드 검사를 수행할 수 있다”거나 “AI가 코드를 수정할 수 있다”는 데 있지 않습니다. Rider는 게임 프로젝트 자체를 더 깊이 이해하고 있으며, 코드와 에셋, 엔진 에디터, 의존성 관계, 정적 분석 결과를 종합적으로 이해하여 이를 개발자에게 명확하게 제공할 뿐 아니라, MCP를 통해 AI 에이전트도 이러한 정보를 활용할 수 있도록 지원합니다.

저희가 생각하는 Rider는 단순한 텍스트 편집기가 아니라 복잡한 게임 프로젝트를 깊이 이해할 수 있는 개발 환경입니다. Rider는 개발자가 프로젝트 전반의 코드 구조, 에셋 관계, 잠재적인 문제를 명확하게 파악할 수 있도록 지원하며, AI 에이전트 역시 이러한 컨텍스트를 바탕으로 더욱 신뢰성 있고 효율적인 분석과 코드 수정을 수행할 수 있도록 돕습니다.

Rider 로드맵과 비전

Q: 현재는 Rider에서 코드를 생성하고, 해당 코드에 대한 컴파일만 진행하여 에러가 없는지만 확인이 가능합니다.추후에는 코드를 생성하고, 직접 에디터 환경에서 Play를 진행해 실제 게임 화면에서 테스트를 스스로 진행하고, 의도한 기획서와 똑같이 구현되었는지와 같은 기능이 추가될까요?

엔드투엔드 기능 생성에 관심이 있으시다면 언제든 편하게 저희와 공유해 주세요. Rider의 Code Intelligence를 활용해 이러한 개발 워크플로를 더 잘 지원할 수 있는 방법을 지속적으로 연구하고 있으며, 실제 요구 사항을 해결하기 위한 다양한 아이디어와 기술을 개발하고 있습니다.

Q: Rider에서 디컴파일된 소스를 디버깅하는 기능은 현재 윈도우에서만 동작하는 걸로 알고 있는데요, 향후 맥(애플실리콘 제품)에서 지원할 계획은 없으신지 궁금합니다.

현재 macOS에서는 외부 소스 코드에 대한 디컴파일 및 디버깅 기능이 비활성화되어 있습니다. 다만, 사용자의 프로젝트에 포함된 소스 코드는 디컴파일한 뒤 중단점을 설정하고 디버깅할 수 있습니다.

이는 주로 .NET Runtime의 제약 사항 때문입니다. 현재 기능 지원 현황과 향후 계획은 해당 YouTrack 이슈에서 확인하실 수 있습니다.

Q: JetBrains Rider 팀에게 전세계 대비 한국의 게임 개발 시장이 얼마나 중요한지 궁금합니다.

한국은 세계를 선도하는 게임 개발 생태계 중 하나이며, 그렇기 때문에 저희에게도 매우 중요한 개발자 커뮤니티입니다. 개인 개발자부터 대형 게임 스튜디오에 이르기까지 이미 많은 Rider 사용자가 계시며, 앞으로도 이러한 관계를 더욱 발전시켜 나가기를 기대하고 있습니다.

다만, 저희는 특정 지역을 다른 지역보다 우선시하지는 않습니다. JetBrains의 GameDev 생태계는 처음부터 글로벌을 지향해 설계되었습니다. 저희의 목표는 한국, 유럽, 북미를 비롯한 전 세계 어디에서든 게임을 개발하는 개발자들을 지원하는 것입니다.

또한 이번 밋업처럼 스튜디오, 파트너, 또는 지역 개발자 커뮤니티와 협력할 기회가 있다면 언제든지 적극적으로 투자하고 함께하고자 합니다. 저희에게 가장 중요한 것은 지역이 아니라 개발자들과 긴밀히 협력하고, 그들이 겪는 어려움을 이해하며, 그 피드백을 바탕으로 Rider를 비롯한 JetBrains의 개발 도구를 모든 개발자에게 더 나은 제품으로 발전시키는 것입니다.