AI가 대부분의 코드를 작성하도록 하여 두 개의 오픈소스 도구를 더 빠르게 만들었습니다
Source: Dev.to
실제로 바뀐 점 (그리고 바뀌지 않은 점)
나는 “AI에게 제품을 만들게 했다”는 것이 아니다.
나는 여전히:
- 아키텍처를 정의하고,
- 무엇이 존재하고 무엇이 존재하지 않는지 결정하고,
- 데이터 모델을 제어하고,
- 모든 코드를 검토하고,
- 자주 “아니오”라고 말한다.
바뀐 점은 간단하다: 이제 대부분의 코드를 내가 입력하지 않는다. AI가 입력한다.
이것은 프롬프트나 마법에 관한 것이 아니다
다음과는 무관하다:
- 영리한 프롬프트,
- 자율 에이전트,
- 생각 없이 “바이브 코딩”.
작동하는 이유는:
- 내가 정확히 원하는 것이 무엇인지 안다,
- 뭔가 잘못됐을 때를 안다,
- 시스템이 어떻게 동작해야 하는지 안다.
AI는 빠르고, 나는 정확하다. 이 조합이 프롬프트보다 더 중요하다.
실제로 AI를 코딩에 사용하는 방법
내 작업 흐름은 대략 다음과 같다:
- 구현해야 할 내용을 매우 정확하게 설명한다.
- AI가 코드를 작성한다.
- 나는 엄격한 리뷰어처럼 코드를 읽는다.
- 수정, 리팩터링, 삭제를 요청한다.
- 통합하거나 거절한다.
AI는 내가 할 수 있는 것보다 더 빠르게 코드를 만든다. 나는 더 천천히 생각하지만, 더 잘한다. 이는 다음과 매우 비슷하다:
- 최초의 스마트 자동완성,
- 그 다음 IDE 리팩터링 도구,
- 그 다음 실시간 린팅.
같은 변화이지만 규모가 더 크다.
두 개의 서로 다른 프로젝트, 동일한 접근법
Ackify
Ackify는 내부 문서 확인(내부 정책, 절차, 필수 문서를 실제로 읽었는지 증명)을 처리하는 오픈소스 도구이다.
필요했던 것:
- 명확한 도메인 모델,
- 강력한 제약,
- 기능 확장 방지.
AI는 다음을 작성하는 데 도움을 줬다:
- 핸들러,
- 저장 계층,
- 반복적인 로직.
나는 다음을 통제했다:
- 범위,
- 의미론,
- 보장 사항.
SHM
SHM(셀프 호스티드 메트릭스)은 훨씬 작다. 하나의 질문에 답한다:
“이 셀프 호스티드 앱이 실제로 사용되고 있는가?”
며칠 만에 구축된 이유:
- 범위가 아주 작았고,
- 규칙이 엄격했으며,
- AI가 대부분의 보일러플레이트를 처리했기 때문이다.
규모는 다르지만 방법은 동일하다.
AI는 결정자가 아니라 힘을 배가시키는 도구
AI‑지원 코딩에 대한 가장 큰 오해는 그것이 사고를 대체한다는 생각이다. 그렇지 않다. AI가 대체하는 것은:
- 타이핑 속도,
- 기계적인 반복,
- 명백한 glue 코드.
당신이 무엇을 원하는지 모르는 순간, 출력은 즉시 떨어진다. AI는 아키텍처에서 창의적이지 않으며, 실행에서는 효율적이다.
솔로 개발자와 오픈‑소스에 중요한 이유
솔로 개발자에게 시간은 실제 제약이다. AI는 아이디어를 주지 않는다. 처리량을 제공한다. 이를 통해 가능해지는 일:
- 아이디어를 더 빠르게 탐색,
- 나쁜 아이디어를 일찍 제거,
- 하나의 프로젝트를 영원히 다듬는 대신 작은 유용한 도구들을 완성.
많은 오픈‑소스 요구가 바로 이렇게 충족된다: 작은 도구, 명확한 범위, 빠른 반복.
마무리 생각
나는 AI에 의해 대체된 느낌이 아니다. 오히려 증폭된 느낌이다. 나는 여전히 설계하고, 결정하고, 검토한다. 단지 이제는 예전만큼 많이 타이핑하지 않을 뿐이다. 그리고 그것은 괜찮다.