AI 요약관련 정보

• AI에게 코드 작성을 전적으로 위임하는 '바이브 코딩'을 30일간 시도했으며, 처음에는 비효율적이고 보안에 취약할 것이라는 회의적인 시각을 가졌음. 🤖
• 개인적인 선입견을 깨고 AI 코딩의 실현 가능성과 소프트웨어 개발 미래에 미칠 영향을 이해하기 위해 도전했으며, 긴급 버그 수정, 학습, 유튜브 콘텐츠 제작을 제외한 모든 코딩 작업을 LLM에 맡김. 🚀
• Cursor 대신 개인 워크플로우에 맞는 터미널 기반의 내부 AI 에이전트 'Claude Code'를 선택했으며, 기존 Go 프로젝트를 Next.js로 재작성하는 것을 첫 프로젝트로 시작함. 💻
• 초기 종량제 방식은 매우 비쌌으나(월 $3,000 추정), Claude Max 월정액 플랜($100/월)으로 전환하여 훨씬 경제적으로 사용했으며, AI 코딩의 높은 생산성을 고려할 때 이 비용이 매우 저렴하다고 평가함. 💰
• LLM이 장시간 코딩 작업을 수행할 때 정확도가 떨어지고 의도에서 벗어나는 '에이전트 반감기' 현상을 겪었으며, 이는 인간 개발자가 너무 큰 기능을 다룰 때와 유사하다고 분석함. 📉
• 큰 기능을 작은 단위의 작업으로 쪼개어 LLM에 지시하는 방식으로 문제를 해결했으며, 이는 마치 주니어 개발자에게 작업을 위임하는 '테크 리드'의 역할과 유사하다고 설명함. 🧑‍💻
• 이 접근 방식을 통해 기존 프로젝트의 기능을 훨씬 짧은 시간에 구현하고 개선했으며, 가끔 생성되는 불량 코드는 쉽게 수정하거나 되돌릴 수 있었음. ⚡
• 코드베이스에 대한 완벽한 이해(정신적 지도) 없이도 CLI 도구나 LLM에 질문하여 문제를 해결하고 디버깅할 수 있음을 깨달으며, 코드에 대한 통제권을 내려놓는 것이 중요하다고 강조함. 🧘
• LLM이 사용자 인터페이스 디자인에서 기능성을 우선시하여 미적인 부분이 부족한 경향이 있었으나, 주니어 UX 디자이너와 협업하듯 반복적으로 지시하고 기존 디자인을 참조하여 개선함. 🎨
• AI 생성 코드의 보안 취약성에 대한 초기 우려가 있었으나, 수동 코딩과 마찬가지로 보안 문제가 존재하며, 개발자가 보안 모범 사례를 이해하고 잠재적 문제를 검토하는 것이 중요하다고 결론 내림. 🔒
• Claude가 테스트용 엔드포인트를 공개적으로 노출하는 등의 보안 문제를 일으킬 수 있으므로, 정적 분석 도구와 같은 자동화된 보안 검토의 중요성을 언급함. 🛡️