작은 자체 포함 단위: AI가 활용할 수 있는 코드 작성
Source: Dev.to
Introduction
AI가 소프트웨어 개발에 점점 더 관여하게 되면서 중요한 질문이 떠오릅니다: AI 도구가 의미 있게 기여하려면 소프트웨어를 어떻게 설계해야 할까요? 최신 AI 시스템은 코딩과 리팩토링을 도울 수 있지만, 코드베이스가 크고 많은 부분이 서로 의존할 때는 종종 어려움을 겪습니다. 향후 모델이 더 많은 컨텍스트를 낮은 비용으로 읽을 수 있게 되더라도, 소프트웨어를 더 작고 자체 포함된 단위들의 집합으로 구성하는 실용적인 가치가 있습니다.
Benefits of Smaller Self‑Contained Units
AI 도구는 작업 영역이 좁고 명확히 정의될 때 더 좋은 성능을 보이는 경향이 있습니다. 이는 보통 다음을 의미합니다:
- 하나의 명확한 책임
- 다른 부분에 대한 불필요한 의존 최소화
- 예측 가능한 로직
- 스스로 테스트하거나 이해할 수 있는 동작
이러한 특성이 존재하면 의도가 더 명확해지고 오해가 줄어들며, AI 도구 사용 비용도 낮아집니다. 큰 구조는 보통 더 많은 설명, 더 많은 컨텍스트, 그리고 더 큰 주의를 필요로 합니다.
이 접근법은 AI와 무관하게 개발에 도움이 되며, AI 시스템이 동작을 추론하는 방식과도 잘 맞습니다.
Characteristics of a Self‑Contained Unit
작은 자체 포함 단위는 단순히 파일 크기가 줄어든 것이 아니라, 전체 시스템을 이해할 필요 없이 스스로 설 수 있는 행동 조각입니다. 일반적으로 이러한 단위는 다음을 갖습니다:
- 집중된 목적
- 명확한 입력과 출력
- 거의 없는 공유 혹은 숨겨진 상태
- 기대 동작을 표현하는 테스트
이러한 특성은 변경 전 필요한 정보를 줄여 주어, 관련 없는 영역에 영향을 주지 않고 개별 부분을 개선하거나 교체하기 쉽게 만듭니다.
Patterns That Encourage Clear Boundaries
몇몇 잘 알려진 패턴은 자연스럽게 명확한 경계와 집중된 동작을 장려합니다. 이들은 상호작용, 상태, 시각적 변화가 자주 일어나는 환경에서 유용합니다.
- State machines – 상태와 전이를 통해 동작을 표현함으로써 로직이 눈에 보이고 이해하기 쉬워집니다. 각 상태는 명확하고 예측 가능한 단위를 형성합니다.
- Feature modules – 기능을 독립적인 조각으로 만들어 단순한 경계를 통해 시스템에 연결하면 불필요한 얽힘을 줄일 수 있습니다.
- Pure functions – 부작용이 없는 작은 순수 함수는 신뢰할 수 있는 빌딩 블록이 됩니다. 전체 동작이 함수 자체에 포함되어 있어 테스트가 쉽고 AI 도구가 이해하기도 쉽습니다.
이러한 접근법은 특정 프레임워크나 패러다임에 얽매이지 않으며, 소프트웨어를 더 작고 이해 가능한 부분으로 구성한다는 아이디어를 지원합니다.
Problematic Patterns
다음과 같은 스타일은 변경 전에 훨씬 더 많은 컨텍스트를 요구하게 만들어 인간과 AI 모두에게 인지 부하를 증가시킵니다:
- 깊은 상속 구조
- 많은 책임을 가진 클래스
- 여러 파일에 흩어져 있는 동작
- 공유 전역 상태와 무거운 부작용
이 패턴들이 본질적으로 잘못된 것은 아니지만, AI 도구가 효율적으로 작동하기 어렵게 만듭니다.
Gradual Refactoring Approach
작은 단위를 도입한다고 해서 전체를 다시 만들 필요는 없습니다; 점진적으로 확장할 수 있습니다:
- 크고 복잡한 섹션에서 집중된 영역을 추출합니다.
- 통신이 이루어지는 곳에 명확한 경계를 도입합니다.
- 불필요한 공유 상태를 줄입니다.
- 테스트를 사용해 의도된 동작을 표현합니다.
- 한 번에 전체를 바꾸기보다 지속적으로 구조를 개선합니다.
작은 단위는 AI 도구에 대한 프롬프트를 작게 만들어 비용을 절감하고 신뢰성을 높입니다. 동일한 구조는 장기적인 유지보수와 인간 이해에도 도움이 됩니다.
Conclusion
AI가 소프트웨어 제작에 더 활발히 참여하게 되면서, 우리의 아키텍처 선택은 인간과 AI 시스템 간의 상호작용을 더 명확히 지원하는 구조로 이동할 수 있습니다. 작은 자체 포함 단위는 유망한 방향을 제시합니다: 인지적 노력을 줄이고, 경계를 강화하며, 동작을 이해하기 쉽게 만들기 때문입니다.