AI가 드디어 스타트업에게 작은 일에 신경 쓰게 한다
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Introduction
모든 스타트업에는 “나중에 고치자”는 결정들의 묘비가 있습니다.
조금 어색한 애니메이션. 2번이면 되는 폼이 4번을 클릭해야 한다. 기본적으로 같은 일을 하는 500개의 유틸리티 함수. 옵션 하나를 추가하려면 8개의 파일을 수정해야 하는 설정 시스템.
우리는 괜찮다고 스스로에게 말합니다. 지금 배포하고 나중에 다듬는다. 빠르게 움직이고, 깨뜨린다.
Later never comes.
(‘나중’은 결코 오지 않는다.)
그 대신, 다음과 같은 상황에 처하게 됩니다:
- 하나의 버그를 고치면 두 개의 새로운 버그가 생기는 코드베이스
- 실제로는 예외 목록에 불과한 “표준” 문서
- 야간 작업이 다시 실행돼 데이터베이스가 100 % CPU를 사용하고 있다는 새벽 3 시 알림
- 새 코드를 쓰기보다 오래된 코드를 이해하는 데 더 많은 시간을 보내는 엔지니어들
제가 일했던 모든 회사에서 이런 현상을 목격했습니다. 기술 부채가 쌓여 “나중에”가 몇 달이 걸릴 정도가 됩니다.
AI가 “나중”의 의미를 바꾸다
저는 AI‑네이티브 코드베이스 접근 방식을 사용해 Flywheel을 혼자 만들고 있습니다. 여기서 달라진 점은 다음과 같습니다:
실제로 작은 일들을 합니다
더 disciplined해서가 아니라, 드디어 시간이 생겼기 때문입니다.
- 어제는 로그인 페이지 레이아웃을 다듬는 데 20 분을 보냈습니다: 구분선의 투명도를 조정하고, 컨테이너 너비를 폼 상태에 따라 반응형으로 만들었습니다.
- 일주일 전에는 과도하게 설계된 코드를 5,600 줄 삭제하고 20 줄의 설정으로 교체했습니다. 여유 시간이 있어서가 아니라—Claude가 194개의 파일을 체계적으로 업데이트하도록 도와줘서 놓치는 부분이 없었습니다.
- 지난달에는 2주 만에 완전한 시각적 리디자인을 출시했습니다: 새로운 랜딩 페이지, 정제된 색상 팔레트, 전체 애플리케이션에 걸친 워크플로 업데이트. 대부분의 기업에서 한 분기 정도의 작업량에 해당합니다.
이것들은 제가 미루고 있는 “부가적인” 작업이 아닙니다. 상황이 신선하고 비용이 낮을 때 지금 바로 진행하고 있습니다.
올바르게 행동하는 복합 효과
-
예외를 누적하지 않습니다.
“이것은 X, Y, Z를 제외하고는 어디서나 작동한다”는 식이 아니라, 어디서나 작동합니다. 기억해야 할 특수 경우가 없습니다. -
코드베이스가 탐색 가능하게 유지됩니다.
지금으로부터 6개월 후에도 나는 내 결정들을 역공학하지 않을 것입니다. 코드는 내가 명확히 만들 시간을 가졌기 때문에 그 동작을 스스로 설명합니다. -
버그는 버그로 남고—증상이 되지 않습니다.
무언가가 깨지면 실제로 깨진 것이며, 3단계 깊이 우회책에서 발생한 연쇄 반응이 아닙니다. -
온보딩이 빠르게 유지됩니다.
새로운 기여자(또는 미래의 나)는 과거 사고에 대한 안내자가 필요하지 않습니다.
Why Day 0 Matters
The best time to do things right is when you’re writing the code. The context is loaded, the trade‑offs are clear, and the cost is minimal.
Every day you wait, the cost goes up:
- More code depends on the bad pattern
- More people learn the workaround
- More exceptions get documented
- More tests encode the wrong behavior
AI doesn’t just help you ship faster. It gives you back the time to ship correctly. If you’re starting something new in 2025, use AI from day one—not to cut corners, but to finally have time to care about the corners.
실제로 내가 한 작은 일들
- 모든 컴포넌트에서 일관된 loading states
- 유용한 메시지를 포함한 적절한 error boundaries
- 의도적으로 느껴지는 animations, 갑작스럽지 않음
- 진행 상황을 기억하는 forms
- 각 작업을 수행하는 하나의 방법(세 가지 레거시 접근 방식이 아님)
- 왜를 설명하는 comments, 단순히 무엇만이 아니라
- 몇 초 안에 실행되는 tests, 몇 분이 아니라
각각은 별다른 인상을 주지 않지만, 함께라면 유지보수가 잘 되는 소프트웨어와 방치된 소프트웨어의 차이를 만든다.
실제 AI 이점
모두가 AI가 당신을 10배 빠르게 만든다고 이야기합니다. 저는 실제 이점은 더 간단하다고 생각합니다: AI는 “올바르게 하라”와 “지금 하라”를 동일하게 만들어 줍니다.
- 배포와 품질 사이를 선택할 필요가 없습니다.
- 결코 갚지 않을 부채를 쌓을 필요가 없습니다.
- 미래의 자신에게 코드가 왜 그런지 설명할 필요가 없습니다.
당신은 처음부터 제대로 만들기만 하면 됩니다, 이제는 가능하니까요.
“나중에” 해야 할 작업이 코드베이스에 쌓여 있나요? 시간이 있다면 무엇을 고치고 싶나요?