프로덕션 환경에서 바이브코딩 책임감있게 활용하기

[milooy]

앤트로픽 연구원이 알려주는 프로덕션 환경에서 바이브코딩 책임감있게 활용하기 를 봤는데,
실무적으로 인상깊은 내용이 많아서 정리해서 공유해요.

사람이 모든 코드를 일일이 검토하는건 곧 물리적으로 불가능

• 바이브코딩의 컨텍스트윈도우는 7개월마다 2배 늘어남 (현재는 1시간 분량인데, 이후에는 하루치, 일주일치 작업을 AI가 대신할 수 있게 됨. 기하급수적 성장)
• 컴파일러 처음 나왔을 때 불신했지만 결국 어셈블리코드를 일일이 검토 안한것처럼.
• But 컴파일러는 결과가 정해져있는데, AI는 확률적이다라는게 다름 → 그래서 AI코드를 전적으로 신뢰하기엔 허들이 있음)

코드는 잊어도 제품은 잊지 말라

• 코드 한줄한줄은 몰라도 최종 결과물인 제품은 확실하게 검증해야함

• → 개발 문화의 근본적인 변화가 필요. but 새로운 개념은 아님. 마치 CTO, PM이 모든 기술스택을 직접 알지 않고도 전문가 팀원을 관리하는것처럼.

• → 검증 가능한 추상화 계층을 찾아라 (e.g. 인수테스트, 핵심지표 등)

고럼 기술부채는?

• 나중에 유지보수하기 어렵거나 예상치 못한 문제를 일으킬 가능성이 있지 않는가?(눈에 보이지 않는 부채)
  • ㅇㅇ 맞음. 그래서 코드베이스의 '리프 노드'부터 바이브코딩을 해라. (다른 코드에 영향을 덜 미치는 시스템의 말단 기능들 - 위젯, 데이터분석 스크립트)
• 서비스의 중요한 부분을 막연하게 바이브코딩 하면 안됨.
  • 앤트로픽은 클로드로 자사 서비스코드에 2만줄의 대규모 변경사항 넣었는데, 변경사항은 위에 말한것처럼 리프노드에 중점적으로 가함. 핵심적인 부분은 사람이 직접 검토.
  • → 훨씬 적은 노력으로 대규모 변경할 수 있었고, 그래서 오히려 더 크고 야심찬 기능을 시도해볼 수 있게 됨

고럼 개발자는 앞으로 어떤 역할을 해야하는가?

• "AI가 날 위해 뭘해줄지보다, 내가 AI를 위해 뭘해줄지를 고민해라"
  • AI의 PM이 되어줘야함. 신입 팀원에게 업무 설명하듯이 충분한 맥락, 제약조건 등 상세하게 제공.
  • 이 분은 매일 20분동안 컨텍스트 모아서 AI한테 줌 (꽤 공들임)
• AI를 통해서 2년치 분량을 6개월만에 학습할 수 있음.
  • 신입 개발자가 입사해서 몇달만에 시니어급 아키텍쳐를 구성하는 미래가 도래 → 교육방식과 커리어가 달라져야 한다

[al-bur]

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[al-bur]

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