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경험 기반 구체화
AI 코딩 도구를 활용한 가장 구체적인 경험은 학교 프로젝트에서 GitHub Copilot을 활용해 반복적인 보일러플레이트 코드를 줄인 것입니다. 주로 테스트 코드 작성에 활용했는데, 함수 시그니처를 입력하면 예외 케이스까지 포함한 테스트 초안을 제안해줘서 커버리지를 높이는 데 시간이 크게 줄었습니다. 프로젝트에 미친 가장 큰 영향은 개발 속도인데, 반복 작업에 드는 시간을 줄이면서 설계와 리뷰에 더 집중할 수 있었습니다. 다만 AI가 제안한 코드를 그대로 쓰면 안 된다는 것도 배웠는데, 보안 취약점이나 잘못된 가정이 포함된 코드를 제안하는 경우가 있어서 코드 리뷰 없이 그냥 넣는 것은 위험합니다. AI 코딩 도구의 핵심 가치는 생산성이지만, 판단과 검증은 여전히 사람이 해야 한다는 것이 제가 얻은 교훈입니다.
이 결의 특징
AI가 제안한 보일러플레이트 코드로 테스트 커버리지를 높이는 시간을 줄인 흔적이 있습니다. AI 제안 코드를 그대로 쓰면 보안 취약점이나 잘못된 가정이 포함될 수 있어 코드 리뷰가 빠질 수 없다는 결이 보입니다.
이 결이 통하는 자리
AI 코딩 도구의 생산성만 보기 쉬운 자리에서, 판단과 검증은 사람이 담당해야 한다는 것이 먼저 있을 때 통합니다.