🧠 AI-Generated Code를 시니어 엔지니어처럼 검토하는 방법

Source: Dev.to

✅ 1. Edge Case 먼저 확인하기

AI는 보통 happy path(정상 흐름) 코드를 작성하지만, 실제 시스템은 예상치 못한 방식으로 실패합니다. 코드가 다음을 처리하는지 검토하세요:

• 빈 입력 – 시니어 엔지니어는 입력이 깨질 수 있다고 가정하고 이를 처리하도록 코드를 설계합니다.

✅ 2. 가정 검증하기

AI가 만든 코드는 종종 가정을 숨깁니다. 예시:

• “API는 항상 상태 200을 반환한다”

코드를 받아들이기 전에 다음을 물어보세요:

• 이 데이터는 어디서 오는가?
  많은 프로덕션 버그는 나쁜 로직이 아니라 나쁜 가정에서 비롯됩니다.

✅ 3. 데이터 출처 확인하기

데이터가 시스템에 어떻게 들어오는지 항상 검토하세요. 질문:

• 입력이 신뢰할 수 있는가?
  검증 없이 외부 데이터를 절대 신뢰하지 마세요.

✅ 4. 숨겨진 복잡성 찾기

AI는 겉보기에 깔끔해 보이지만 복잡성을 숨긴 코드를 만들 때가 있습니다. 다음을 주의하세요:

• 깊게 중첩된 조건문

몇 초 안에 코드를 설명할 수 없다면, 아마도 너무 복잡한 것입니다.

✅ 5. 오류 처리 검토하기

많은 AI 스니펫은 오류 처리가 약합니다. 코드가 다음을 수행하는지 확인하세요:

• 예외를 올바르게 처리 – 프로덕션 시스템은 명확하고 안전하게 실패해야 합니다.

✅ 6. Silent Failure(무음 실패) 주의하기

Silent failure는 AI 생성 코드에서 가장 큰 위험 중 하나입니다. 예시:

• 오류를 잡고 무시하기

이러한 문제는 시스템을 크래시시키지는 않지만, 결과를 조용히 잘못 만들게 합니다. 시니어 엔지니어는 숨겨진 실패보다 눈에 보이는 실패를 선호합니다.

✅ 7. 성능 및 확장성 확인하기

AI는 항상 코드를 최적화하지는 않습니다. 다음을 찾아보세요:

• 비효율적인 루프

항상 물어보세요: “무거운 부하에서도 여전히 동작할까?”

✅ 8. 보안 위험 검토하기

AI는 무심코 보안에 취약한 코드를 생성할 수 있습니다. 다음을 확인하세요:

• SQL 인젝션 위험

보안 검토는 절대 타협할 수 없습니다.

✅ 9. 아키텍처 적합성 확인하기

코드가 동작한다 하더라도 시스템 설계에 맞지 않을 수 있습니다. 다음을 검토하세요:

• 프로젝트 구조를 따르는가?

좋은 코드는 기존 아키텍처에 맞아야 하며, 단순히 기능만 구현하면 안 됩니다.

✅ 10. 적절한 테스트 추가하기

AI는 강력한 테스트를 거의 만들지 못합니다. 코드를 배포하기 전에 다음을 추가하세요:

• 단위 테스트

테스트는 작동하는 코드를 신뢰할 수 있는 코드로 바꾸는 과정입니다.

🎯 실제 차이점

AI는 코드를 생성할 수 있지만, 엔지니어링 가치는 판단과 검토에서 나옵니다. 주니어와 시니어 개발자의 차이는 종종 한 가지 질문에 달려 있습니다:

• 주니어: “작동하나요?”
• 시니어: “안전하고, 유지보수 가능하며, 시스템과 일치하나요?”

이러한 사고방식이 코드 생성기를 진정한 엔지니어와 구분 짓습니다.