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AI 코딩 도구는 이제 단순한 자동 완성을 넘어 개발의 핵심이 되었습니다. 하지만 애디 오스마니는 AI가 '마법의 버튼'은 아니라고 강조합니다. 그는 AI를 **"똑똑하지만 실수가 잦은 주니어 개발자"**로 대하며, 다음과 같은 체계적인 워크플로우를 제안합니다.
1. 코딩 전 '설계(Spec)'가 우선입니다
많은 개발자가 실수하는 것이 바로 AI에게 바로 코드를 짜달라고 하는 것입니다.
• Spec.md 작성: 아이디어를 AI와 브레인스토밍하며 요구사항, 아키텍처, 데이터 모델, 테스트 전략을 포함한 상세 명세서를 먼저 만듭니다.
• 단계별 계획 수립: 명세서를 바탕으로 작업을 아주 작은 단위(Milestone)로 나눕니다. 마치 "15분 만에 끝내는 폭포수 모델(Waterfall)"처럼 탄탄한 계획이 성공적인 코딩의 핵심입니다.
2. 작게, 반복적으로 작업하세요 (Iteration)
AI에게 한 번에 너무 큰 코드를 요청하면 소위 '엉망진창(jumbled mess)'이 될 확률이 높습니다.
• 한 번에 하나씩: 한 번의 프롬프트에 함수 하나, 버그 하나, 기능 하나씩만 구현하게 하세요.
• 작업의 분절: "계획의 1단계를 실행해줘"라고 요청하고, 결과물을 확인한 뒤 2단계로 넘어가는 방식이 가장 효율적입니다.
3. '맥락(Context)'을 충분히 제공하세요
AI의 성능은 여러분이 제공하는 정보의 양과 질에 비례합니다.
• 코드와 문서 전달: 프로젝트의 기술적 제약, 라이브러리 문서, 관련 코드 파일들을 AI가 볼 수 있게 하세요. (Cursor나 Claude Projects 같은 도구가 이를 돕습니다.)
• 가이드라인 설정: "X를 구현하되, Z는 건드리지 마"와 같은 구체적인 제약 조건을 주어야 할루시네이션(환각 현상)을 줄일 수 있습니다.
4. 다양한 모델을 전략적으로 활용하세요
하나의 AI 모델만 고집할 필요는 없습니다.
• 모델 교체: 특정 모델이 막히거나 결과가 만족스럽지 않다면 다른 모델(Gemini, Claude, GPT-4 등)에게 같은 질문을 던져보세요. 각 모델마다 강점이 다르기 때문에 '두 번째 의견'을 듣는 것이 도움이 됩니다.
5. 인간의 검증은 필수입니다 (Human-in-the-loop)
애디는 **"AI는 자신감 넘치는 거짓말쟁이가 될 수 있다"**고 경고합니다.
• 주니어 리뷰하듯: AI가 짠 코드를 맹신하지 말고, 반드시 한 줄 한 줄 리뷰하고 직접 실행해 보세요.
• 테스트 자동화: 테스트 코드(Unit Test)를 먼저 짜게 하고, AI가 짠 코드가 이를 통과하는지 확인하는 프로세스를 갖춰야 합니다.
6. Git 커밋을 '세이브 포인트'로 활용하세요
AI와 협업할 때는 평소보다 더 자주 커밋하는 습관이 중요합니다.
• 작은 단위 커밋: AI의 제안이 코드를 망가뜨렸을 때 언제든 이전 상태로 되돌릴 수 있어야 합니다.
• Diff 활용: AI는 코드의 변경 사항(Diff)을 읽고 버그를 찾는 데 매우 능숙합니다. 깨끗한 커밋 히스토리는 AI에게도 좋은 공부 재료가 됩니다.