neozest : neo+zest

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

대 AI 시대, AI가 소프트웨어 개발 현장에 본격적으로 도입되면서 단순한 도구의 변화의 범위를 뛰어넘는, 새로운 개발 패러다임이 등장하는 느낌을 받고 있습니다. 이번에 읽은 책은 구글 크롬팀의 애디 오스마니의 저작  '바이브 코딩 너무 개발자 생존법'("Beyond Vibe Coding: From Coder to AI-Era Developer")입니다. 이 책은 최근 개발자들이 겪고 있는 변화의 본질을 이야기하며, 프로덕션 레벨의 AI 보조 개발 프로세스에 대한 현실적인 가이드를 제시하고 있습니다.

바이브 코딩으로 대변되는 AI 개발 방법론들은 프로토타이핑 단계의 혁신을 가속화하고 있지만, 프로덕션 시스템에서는 보다 구조화된 접근 방식이 필요하다고 생각합니다. 저자 역시 'AI 보조 엔지니어링'을 통해 바이브 코딩의 창의성과 전통적인 엔지니어링의 체계성을 결합한 구조적 접근방식을 통해, 단순 동작하는 코드를 넘어 유지보수가 가능한 안전한 코드를 작성하는 프로세스를 고민하고 있습니다.

애디 오스마니는 70% 문제라고 표현하는데, AI도구를 통한 개발은 70%까지는 빠르게 진행시키지만, 나머지 30%의 완성은 엔지니어가 문제와 시스템을 해결해야 쉽게 완성할 수 있다고 이야기합니다.  저도 처음 AI가 나왔을 때 대졸 신입 사원으로 인식했다가 지금은 대학원 나온 차장급 인재로 이야기를 많이 합니다. 소프트웨어 개발에서 AI에게는 양(많은 코드, 기본 구조를 갖추기 위한 골격 코드)를 맡기고, 인간은 질(복잡한 로직과 아키텍처)를 맡음으로써 서로 윈윈하는 모델을 만들 수 있다는 주장에 공감합니다. AI 기술의 발전은 놀라운 수준임이 분명하지만, 우리가 소프트웨어를 통해 해결하고자 하는 문제의 본질적 복잡성을 생각한다면 애디의 주장이 맞지 않을까요? 결국 이 시대의 변화속에서 개발자에게 요구되는 것은 복잡성을 풀어내는 능력이라고 생각되었습니다.

 책은 시대의 변화를 이야기하는데, 정작 엔지니어에게 필요한 것은 그동안 인류가 쌓아온 소프트웨어 공학의 철학과 절차, 원칙이 아닌가 하는 조금은 역설적인 생각이 이 책을 읽다가 들었습니다. 결국 살아남는(?) 강한 개발자가 되려면 기본기를 탄탄히 알아야 하고, 문제의 복잡성을 파악하고 관리하면서, 무엇을 어떻게 왜 만들지 결정하는 창의적이고 분석적인 사고를 할 수 있는 주체가 되어야 한다는 점... 앞으로의 커리어를 이어나가는데 여러 생각의 꼭지를 제공해 줍니다.

요즘 지인들을 만나면 AI는 경험을 증폭시켜주는 도구라는 이야기를 많이 나눴는데, 이 책은 주니어와 시니어들이 AI라는 새로운 도구를 어떻게 받아들여야 할지, 팀 업무 속에서 어떻게 융합시킬지 고민하는 분들에게 도움이 될 것 같습니다. 읽는데 부담이 가거나 하는 수준의 번역은 아니었는데, 아쉬운 부분은 있습니다.

이 책 읽으신 분들은 저자의 유튜브 동영상도 함께 보시면 좋겠네요.

이번달부터 회사 개발자 직군에게 코파일럿에 이어 커서도 지원하기로 결정했다. 이로써 우리 회사 개발자들은 Copilot, Cursor, Q Developer를 사용할 수 있다. 물론 나처럼 Cline + Gemini Pro 2.5/MS Azure OpenAI를 사용하는 경우도 있다.

이왕 지원하기로 했으니, 그동안의 경험을 바탕으로 나름 체득한 더 잘 사용할 방법을 정리해 보자.

다른 AI도구를 사용하여 명확하고 상세한 계획을 작성한다.

ChatGPT나 Claude를 사용하여 무엇을 만들고 싶은지에 대한 질의응답과정을 주고 받는다. 이 과정에서 명확한 지시문을 만드는 것이 좋다. 완성된 버전을 얻게 되면 이 내용을 마크다운 파일로 내려 받아서 코딩 지원 AI에게 전달한다. 한 번에 모든 문제를 해결하기 보다는 단계별 분업을 지시하는 것이 코딩 AI의 오류를 줄일 수 있다.

AI가 전체적으로 지켜야할 규칙을 설정한다.

예를 들어 “테스트 코드를 작성한 후 기능을 구현하고, 테스트가 통과할 때까지 반복한다. 나는 깔끔한 코드를 좋아한다” 등이 될 수 있다. 커서의 경우.cursorfules 파일에 명시한다. 다른 도구들을 사용할 경우 사용자 정의 프롬프트에 넣는다. 자신이 좋아하는 아키텍트나 기준이 있으면 명시적으로 지시한다. 다른 사람들이 만들어둔 규칙 파일도 잘 활용하자. https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules 에 가면 많이 볼 수 있다.

명령이 아니라 생각의 흐름을 프롬프트에 담아 선언적으로 기술한다.

프롬프트도 일종의 코드이다. 다만 AI 코딩 보조 도구를 사용할 때 명령형이 아닌 선언형으로 인식하고 프롬프트를 작성해야 한다.

개발자로서 나의 의도와 생각의 흐름을 AI에게 설명해 줘야 한다. 

AI가 코드를 잘 작성하든 그렇지 않든, 그냥 똘똘한 주니어 사회 초년생에게 지시한다고 생각하고 작성하자.

자주 사용하는 프롬프트는 계속 저장/유지보수해 나가자.

시스템 프롬프트로  공통 요구사항(명확하고 간결한 답변 제시, 대안을 항상 제시, 불필요한 설명 방지(요금 줄이기), 기술적 디테일 우선시) 등을 적용한다.

다른 사람이 작성한 코드도 잘 읽어보자. 이를 정리한 사이트인 https://context7.com/나 https://cursor.directory/ 도 참고하자.

깃으로 코드를 관리하면서 조금씩 점진적으로 코드를 작성한다.

AI가 어디로 튈지 모른다. 튀는 걸 막는 것이 문제라기 보다는 튀기 전의 상태로 복귀시키기가 어려운 것이 문제다.

깃으로 조금씩 변경하고, 항상 테스트 코드를 작성한다. 에이전트일 경우 무조건 이 테스트를 통과하도록 작성하라고 지시한다. 그러면 실패했을 경우 AI가 원인을 분석한 다음 수정한다. 

일단 동작하는 코드를 얻었다면 항상 AI가 작성한 코드를 검토한 다음 커밋한다.

AI가 튀었다면 이전 대화기록을 요약해서 다시 대화를 시작하는게 낫다.

이가 없으면 잇몸으로라도....수동 A2A를 이용하자.

A2A가 있지만 아직은 우리가 사용하는 에이전트들끼리 상호 작용을 하지 못한다. 그럼 어떡할 것인가. 수동으로라도 해줘야지.

문제가 발생하면 여러 도구를 사용하자. 문제 원인과 코드를 ChatGPT나 Claude에게 물어보자. 어떻게 고쳐야 하니 물어보면 답해주는 경우가 많다. 물어보는 것도 귀찮으니 커서에게 문제와 관련된 파일 목록, 기능, 문제점을 하나의 보고서로 요약하게 만들자. 이 파일을 다른 AI에게 던져주고 답을 얻는다.

알짜정보만 AI에게 제공하자.

맥락 정보가 길면 길수록 AI가 작업을 잘 이해한다. 파일을 참조할 때에는 @를 사용하고, 쓸데없는 중간 파일은 .cursorignore 파일에 정의하여 제외시킨다. 맥락을 유지하면서 계속 일을 잘 할 수 있는게 중요하다. 이 부분에서는 AI로 만화를 그리는 분들은 어떻게 활용하는지 잘 살펴볼 필요가 있다. 일관되게 해당 작업을 개선하는 것은 AI가 의외로 잘하지 못한다.

결국 적고보니 한마디로 정리된다.

"개발 프로세스에서 코드 작성이라는 영역은 AI에게 맡기더라도 개발자들은 설계와 구조에 좀 더 집중해야 한다."