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AI 에이전트 기반 개발에서 컨텍스트 제공과 출력 검증 기준 정립 경험
최근 프로젝트에서 AI 에이전트 기반 개발 방식을 처음 실험해봤습니다. AI 코드 어시스턴트가 코드를 제안하면 검토 후 수정하는 방식으로 진행했는데, 생성 코드의 품질이 컨텍스트를 얼마나 잘 제공하느냐에 따라 크게 달라지는 경험을 했습니다. 프롬프트에 기존 코드 구조와 팀 컨벤션을 명확히 포함시키면 그냥 질문만 했을 때보다 수정 횟수가 절반 이하로 줄었습니다.
에이전트 반복 루프를 활용해 테스트 실패를 피드백으로 넣어 코드를 자동 수정하는 흐름도 실험했는데, 에이전트 기반 개발에서 가장 중요한 건 출력 검증 기준을 명확히 정의하는 것이었습니다. 지금도 AI 도구를 쓸 때 어떤 기준으로 결과를 수용하거나 거부할지를 먼저 정하는 것이 생산성을 높이는 핵심이라고 느끼고 있습니다.
이 결의 특징
처음 접한 경험부터 습득까지의 발전 과정이 구체적으로 보이는 흔적입니다.
이 결이 통하는 자리
이론이 아닌 실제 손에 잡은 기술 경험이 담길 때 면접관이 후속 질문을 던지는 자리입니다.