엔지니어의 주요 책임은 철저한 검토를 견딜 수 있는 코드를 제공하는 것입니다. 사이먼 윌리슨의 최신 블로그에 실린 이 글은 AI 프로그래밍 도구가 널리 보급된 시대에 소프트웨어 엔지니어가 핵심 가치와 책임을 어떻게 재정립할 수 있는지 살펴봅니다. 핵심 논점: 저렴한 코드 생성 vs. 비싼 품질 제공. AI 시대에 "코드 작성"의 장벽과 비용은 극도로 낮아졌습니다. 사이먼은 단순히 코드를 생성하고 풀 리퀘스트(PR)를 제출하는 것만으로는 더 이상 의미가 없다고 지적합니다. 엔지니어가 인공지능을 이용해 대량의 코드를 생성한 후 검증 없이 동료들에게 검토를 요청한다면, 이는 심각한 직무유기일 뿐만 아니라 동료들에 대한 무례한 행위입니다. 엔지니어의 진정한 가치는 코드의 정확성을 보장하는 데 있습니다. "코드의 유효성을 입증하는" 책임을 어떻게 이행할 수 있을까요? 사이먼은 코드가 유효함을 증명하려면 반드시 따라야 할 두 가지 필수 단계를 엄격히 준수해야 한다고 생각합니다. 1단계: 수동 테스트. 이것이 가장 기본적인 핵심입니다. 저자는 한 가지 원칙을 강조합니다. 코드가 직접 눈으로 실행되어 성공적으로 작동하는 것을 확인하지 못했다면, 코드에 결함이 있다고 가정해야 합니다. • 직접 눈으로 확인해야 합니다: 코드를 직접 실행하고 동작을 관찰해야 합니다. • 증거 제공: 코드 리뷰를 제출할 때는 증거를 적극적으로 제공해야 합니다. 예를 들어, 터미널 런타임 로그를 PR 설명에 붙여넣거나, UI 변경의 경우 화면 녹화 또는 스크린샷을 첨부하세요. • 예외 상황까지 고려하세요: 최상의 시나리오만 테스트하지 말고, 오류 발생 가능성이 높은 예외 상황까지 모두 테스트해 보세요. 2단계: 자동화 테스트만으로는 수동 테스트만으로는 충분하지 않습니다. 코드베이스에는 지속적인 효율성을 보장할 수 있는 자동화 테스트가 포함되어야 합니다. • 검증 대신 테스트: 제출하는 코드 변경 사항에는 새로운 테스트 케이스가 포함되어야 합니다. 이상적으로는 애플리케이션 변경 전에 테스트가 실패(빨간색)하고 애플리케이션 변경 후에 성공(녹색)해야 합니다. • AI의 강점: 최신 LLM(법률 개발자)은 테스트 코드 작성에 매우 능숙합니다. 저자는 오늘날 AI의 강력한 성능을 고려할 때, 이를 핑계로 테스트 코드 작성을 소홀히 하는 것은 절대 용납할 수 없다고 생각합니다. • 상호보완적 관계: 자동화 테스트는 수동 테스트를 완전히 대체할 수 없으며, 두 가지는 함께 사용해야 하고 어느 하나도 생략할 수 없습니다. "AI 프로그래밍 가능 에이전트 시대의 생존 규칙"이라는 제목의 이 글에서는 2025년에 주목할 만한 트렌드로 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 코딩 에이전트의 확산을 언급합니다. 이러한 트렌드에 대응하여 저자는 매우 실용적인 조언을 제시합니다. • 멘토처럼 생각하세요: AI 에이전트를 마치 하급 직원처럼 대해야 합니다. 당신의 역할은 AI 에이전트를 훈련시키고 코드를 실행하거나 테스트를 작성하여 스스로 검증하는 방법을 가르치는 것입니다. • "취향"이 고도를 결정한다: AI는 모방에 탁월하다. 프로젝트에 이미 잘 구성되고 패턴화된 테스트 스위트(저자가 "취향"이라고 부르는 것)가 있다면, AI는 모방을 통해 이러한 테스트를 매우 효과적으로 확장할 수 있다. • 도구의 기능을 활용하세요: 에이전트는 사람처럼 테스트 작성에 지루함을 느끼지 않고 오히려 즐겁게 수행합니다. 시니어 엔지니어라면 이러한 점을 활용하여 훌륭한 테스트 문화를 구축해야 합니다. 결론적으로, 인간의 책임감은 대체 불가능합니다. 아무리 지능적인 AI가 되더라도 컴퓨터는 결코 실수에 대한 책임을 질 수 없습니다. 오직 인간만이 그럴 수 있습니다. 오늘날 프롬프트를 통해 수천 줄의 코드를 생성하는 데는 몇 초밖에 걸리지 않지만, 그것은 무의미합니다. 진정으로 중요한 것은 바로 당신, 즉 "개발 과정에 참여하는 인간"이 자신 있게 코드를 가리키며 팀에게 "이 코드는 제가 작동함을 증명했기 때문에 제가 책임지겠습니다"라고 말하는 것입니다. 원본 블로그 게시물
