AI 요약관련 정보

• 최신 기술 집착: 최신 기술을 익혀야만 유능해진다는 생각은 환상입니다. 대부분의 실제 업무 환경에서는 여전히 안정적인 '구식' 기술 스택(PHP, Java, SQL 등)이 사용되며, 너무 일찍 신기술을 도입하면 실패 위험이 큽니다. 🦖
• 특정 프로그래밍 패러다임 맹신: 객체 지향이나 함수형 프로그래밍 등 특정 패러다임만이 '유일한 정답'이라고 믿고 고집하는 것은 시간 낭비입니다. 다양한 패러다임의 장점을 실용적으로 조합하는 것이 더 효과적입니다. 🧘‍♀️
• 지나친 클린 코드 강박: '반복하지 마라(DRY)' 원칙을 과도하게 적용하여 불필요한 추상화 계층과 간접화를 만드는 것은 실제 기능 개발보다 리팩토링에 더 많은 시간을 소모하게 만듭니다. '좋아질 때까지 반복(RUG)'하는 접근이 더 현실적입니다. 🧹
• 100% 테스트 커버리지 맹신: 100% 테스트 커버리지가 코드 품질을 보장한다는 것은 오해입니다. 높은 커버리지는 실제 버그를 잡지 못하는 무의미한 테스트를 양산하고, 개발 속도를 저하시키며, 잘못된 안정감을 줄 수 있습니다. 🛡️
• 항상 성능 최적화: 코드가 대규모로 실행되지 않는 한, 항상 성능 최적화에 매달리는 것은 비효율적입니다. 먼저 코드의 정확성을 확보하고, 성능 문제가 명백해질 때만 최적화를 고려해야 합니다. 🚀
• 클라우드 인프라 과도한 최적화: 소규모 사용자 기반에 복잡한 서버리스 마이크로서비스 아키텍처나 글로벌 샤딩 같은 과도한 클라우드 인프라 최적화는 불필요한 시간 낭비입니다. 대부분의 경우 간단한 VPS로 충분합니다. ☁️
• AI에 대한 과도한 의존: AI 코드 작성 도구는 생산성을 높일 수 있지만, 너무 의존하면 프로그래머가 문제 해결 능력을 잃고 AI가 불필요하게 복잡한 코드를 생성해도 이를 인지하지 못하게 됩니다. 문제 해결의 탄탄한 기초를 다지는 것이 중요합니다. 🤖