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경험 중심 1인칭 답변
AI 코드 생성 도구를 실제 프로젝트에서 사용할 때 가장 중요한 건 생성된 코드를 그대로 쓰지 않고 의도와 동작을 검증하는 습관입니다. 학부 프로젝트에서 Copilot을 활용해 반복적인 보일러플레이트 코드를 빠르게 생성하고, 핵심 로직에 더 집중하는 방식으로 활용했습니다. 생성된 코드에서 엣지 케이스 처리가 빠진 부분을 직접 추가하고, 단위 테스트로 검증하는 과정이 필수라고 생각합니다. AI가 잘 하는 부분은 패턴이 있는 코드 생성이고, 사람이 해야 하는 건 요구사항이 정확히 반영됐는지 판단하는 것입니다.
AI를 쓸수록 요구사항을 명확히 정의하는 능력이 더 중요해진다는 걸 실제로 써보면서 느꼈습니다. 앞으로도 AI가 생성한 코드를 그대로 쓰지 않고 요구사항과 엣지 케이스를 직접 검증하는 방식을 유지하겠습니다. AI를 쓸수록 요구사항을 명확히 정의하는 능력이 더 중요해집니다. AI가 잘 하는 패턴 기반 생성과 사람이 해야 하는 판단의 경계를 의식적으로 구분하는 것이 AI 도구를 제대로 쓰는 방식입니다.
이 결의 특징
Copilot으로 생성된 코드를 그대로 쓰지 않고 의도·동작 검증하는 습관을 학부 프로젝트에서 실천한 흔적이 있습니다. 엣지케이스 처리 보완·단위테스트 검증이라는 구체적 검증 단계를 거친 자리에서 AI 도구를 책임감 있게 쓰는 모습이 드러납니다.
이 결이 통하는 자리
AI가 잘하는 부분(보일러플레이트 생성)과 사람이 해야 하는 부분(요구사항 검증)을 명확히 구분할 때 통합니다. AI를 쓸수록 요구사항 정의 능력이 중요해진다는 배운 점이 개발자로서의 자세를 보여줄 때 면접관의 신뢰가 생기는 자리가 보입니다.