AI 요약관련 정보

• 클린 코드에 대한 독단적인 집착은 실무 비현실성을 초래하며, 때로는 기술 부채로 변질될 수 있습니다. 🚧
• 작은 함수로의 과도한 분할은 함수 호출 및 객체 생성 비용으로 인해 성능 저하를 유발할 수 있으며, 때로는 하나의 큰 함수가 더 빠를 수 있습니다. 🐢
• 과도한 추상화와 엄격한 규칙은 개발 속도를 늦추고, 작은 변경에도 많은 시간을 소요하게 하여 코드 수정 및 유지보수를 어렵게 만듭니다. 🐌
• 너무 잘게 쪼개진 함수들은 전체 코드 흐름을 파악하기 어렵게 만들어 이해와 디버깅을 방해하며, 하나의 이야기를 전달하는 듯한 흐름이 중요합니다. 🧩
• 추상화는 공짜가 아니며, 오히려 개발자의 인지 부하를 증가시켜 단순한 변경에도 복잡한 구조를 이해해야 하는 비효율을 초래할 수 있습니다. 🧠
• 실제 문제 해결보다 규칙 준수에만 집중하면, 명확한 긴 함수나 짧은 주석이 더 효과적일 수 있는 상황을 놓치게 됩니다. 🎯
• 클린 코드 원칙은 유용한 조언이지만, 팀의 상황, 경험, 비즈니스 요구에 따라 현명하게 적용해야 하는 상대적인 개념입니다. ⚖️
• 가장 좋은 코드는 잘 작동하고, 수정하기 쉬우며, 코드의 흐름이 명확하게 전달되고, 프로젝트에 적합한 코드이지 항상 가장 '클린'한 코드는 아닙니다. ✨