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AI 개발 워크플로우를 역할 분리 방식으로 적용하며 효과와 한계를 확인한 경험을 정리한 결
사이드 프로젝트에서 GitHub Copilot 기반 개발 워크플로우를 3개월간 적용해봤습니다. 보일러플레이트 코드와 단순 반복 작업은 제안을 즉시 수락하는 방식으로, 비즈니스 로직이 담긴 코드는 제안을 받되 직접 검증하는 방식으로 역할을 나눴습니다.
테스트 코드 작성 속도가 가장 눈에 띄게 빨라졌는데, 함수 시그니처와 docstring만 써도 기본 케이스 테스트를 제안해주는 경우가 많았습니다. 다만 레거시 코드 맥락이 없는 상황에서 생성된 제안은 기존 패턴과 어긋나는 경우가 있어, 리뷰 시간이 늘어난 영역도 있었습니다. AI 워크플로우는 도구가 아니라 협업 방식 재설계로 봐야 효과를 제대로 볼 수 있다고 느꼈습니다.
이 결의 특징
3개월 GitHub Copilot 적용 후 테스트 코드 작성 속도가 눈에 띄게 빨라졌지만, 함수 시그니처와 docstring만 써도 기본 케이스가 생성되는 부분이 핵심 흔적입니다.
이 결이 통하는 자리
보일러플레이트와 반복 작업에서 제안을 즉시 수락하되, 비즈니스 로직은 검증하는 역할 분리가 명확할 때, 협업 방식 재설계로서의 가치가 살아 있습니다.