처음 챗지피티 나왔을떄는 내가 원하는 방향을 제시하고 어떤 함수나 클래스를 쓰면 된다는 힌트를 주로 얻었는데요.
세월이 지나고 아스트라가 나오면서 전체 작성을 맡겨보니 이건 뭐 같은 언어 같은 클래스를 쓰는데도 외계어처럼 보입니다.
지나치게 많은 함수화라던지 간결하게 한 줄에 모든 걸 표현하려는 수식, 굳이 개행하지 않아도 되는 곳에서의 개행..
그러다 문득 든 생각이 분명 수많은 사람들의 코드를 보고 학습한건데 내가 너무 구식 스타일인가, 나 혼자 난독에 빠진건가라는 생각이 듭니다.
생 초짜 입장에서는 단어 하나하나 보이는게 가독성이 더 뛰어날 수 있겠구나 라는 생각이 문득 들더라구요.
이게 제가 뒤쳐져서 생기는 괴리감인지 다들 그러려니 하는건지 궁금하네요.
휴먼리더블한 소스코드, 언어가 진짜 필요할지 의문이 들더라구요.
결국엔 ai 최적화된 언어가 나오지 않을까요.
코드를 보지 않거든요.
그냥 말로 시키고 코드는 AI의 관심사인거죠.
(내가 생각할 때)좋은 코드와 그저 동작하는 코드.
여전히 그저 동작하는 코드만 나오고 있습니다 ㅎㅎ
한번 자랑하면 끝이면 리뷰 안하고 결과만 나오면 땡
이렇게 합니다
AI 가이드라인을 빡빡하게 작성해놨더니 사람이 읽을만한 코드를 만듭니다.
시킨 것을 반드시 저장해놓고 그 기반으로 다시 일을 하게끔 만들어야 하더라구요.
가끔 반복하는 실수들이 있는데 리뷰해서 고쳐야져 뭐...
궁극적으로 AI 친화적이 되지 않을까 합니다.
제 경우는 다른사람이 짠 개판코드 기준으로 작성하기 보단 대체로 표준적인 방식에 맞춰서 작성해주는편이더라고요.
마치 '노동의 가치'는 어떤 의미지라고 기계한테 묻는 것 같다고나 할까요?
그냥 무덤덤해 지세요. 어떻게 할 수 있는게 없는 세상이 이미 와 있습니다. 코딩은...
어느 정도 주니어 레벨에서 똘똘하게 잘 해줬겠다고 신뢰가 중요한데 opus 5.5 이상 되면 신뢰가 좀 생기네요. ㄷㄷㄷ
jetbrains 툴 구독해지를 고민 중에 있습니다만 vscode 대비 그래도 파일 브라우저로만 쓰더라도 jetbrains가 익숙해서 그게 좀 문제네요.
참고로 회사 작업은 스코프를 최대한 줄이고, 명세 정확히 해서 노가다성 코드나, 로직 변경하는 부분 시키면...
AI 니들이 보고 이해하는 코드가 아닌... 사람이 이해할 수 있는 코드로 짜라고 엄청 갈굽니다...
시프트 & 비트 연산 남발하면 나중에 분석 하는데 한 세월이예요...
이상하게 길기만 한 코드를 줄여보기도 하고…
어느 순간 내가 이놈만큼 생산성이 높은가?
내가 이렇게 빨리 코팅할수 있나?
이렇게 방대한 이론적 근거를 바탕으로 코딩을
할수 있나? 그것도 이렇게 싸게?
전 이제 포기했고 평온함을 얻었습니다.
그래도, 처음 가져온 결과를 이런방법을 쓰면 더 간결하도 자원도 적게써 하면, 금방 이해하고 고쳐오기는 하네요.
지금은 코드는 보지 않지만, 구현 계획등 관련 문서들을 계속 봅니다. 특히 추천 방식으로 진행하는 것을 최대한 자제하고 내가 정말 원했던 방향인지 확인하려고 합니다.
내 앱의 상황수습을 매번 해야되는 상황에 맥락에
매달리다보니 이녀석은 기존의 최상위 알고리즘을 점점점 부분부분 나누기 시작하더니, 일단은 돌아가는 모습이 같아도 저레벨에서 길게 쓰는 알고리즘코드로 뿔뿔이 흩어놓으니 읽는것도 이젠 한계입니다
리펙터링 시켜봐도 이상없으니 건너뛰도록 설계된것 같고요
제가 틀렸을수도 있습니다
클로드 30만원내며 한달짜리 보름째 쓰고있습니다
가장 나은 대안은.. 차라리 용어 최대한 알아와서 다시 새로 일시켜보면 그거 기준으로 최상위코드로 첫 초안을 잘 짜줍니다
딱히 다를 게 없네요
jetbrain 라이센스도 모두 회수 되었습니다.
회사내에서 고성과자와 저성과자의 차이는 무려 20배 이상 차이가 납니다. 물론 단순 PR수로 따졌지만 하나하나 검수하는 사람과 하네스를 구축하고 병렬로 AI를 잘 굴리는 사람의 차이 입니다. 단순 PR수가 중요한게 아니라고 할 수 있겠지만 까보니 품질도 압도합니다. 이 고 성과자에게는 회사에서 claude, codex 를 가장비싼 max 플랜으로 둘 다 사주는데 둘다 바닥날때까지 돌립니다.
그냥 AI 한테 다시키고 넌 놀아라가 아니라 AI가 신뢰성 있는 결과물을 만들어 내도록
AI개발 프로세스를 구축하고 인간은 영역을 넓혀 더 넓은 범위를 관여하라는 뜻입니다.
기존에 분야별로 담당자가 정해진걸 이제는 목표를 설정하고 기획부터 디자인, 백엔드, 프론트, 데이터분석, 성과측정 까지 개발자 한명이 다합니다. 이걸 프로덕트 엔지니어링 이라고 합니다. devops 와 비슷합니다. 그럴듯한 이름을 붙이지만 여러명이 할일을 그냥 혼자해라 라는 뜻입니다.
솔직하게 말하면 이전보다 훨씬 더 힘들어 졌습니다.
이전에는 담당자가 나눠져 있다보니 다른 영역에서 딜레이가 되면 잠깐 쉴 틈이라도 있었는데 이제는 그런게 없습니다.
AI 번아웃 오는 사람들도 많아지고 저도 고민이 많습니다.
제가 PM이자 리드 개발자인데 할 수 있는 영역이 늘면서 다른 개발자들에게 요청하게 제가 검수하던 것을 제가 하고 검수를 넘기는 경우가 더 많아졌습니다.
일이야 클로드 시켜서 돌려놓고 취미생활도 하고 컴터 앞에 앉아있는 시간이 줄었는데 오히려 MP 는 매일 바닥입니다. ㅠㅠ
이제 코드 자체는 블랙박스화 되었고
목표한 성능과 품질이 달성되기만 하면 되죠
목표와 검증이 더 중요해졌고 이걸 ai한테 잘 잡아주는게 실력이 됬죠
과거엔 인간의 영역에서 최소의 리소스로 최고의 효율 만들기 위해 머리 쥐어짜며 해결책을 얻으려 했고,
그 머리 싸맨 과정이 결국 인류와 과학 발전을
이끌어 낼 수 있었다 생각합니다.
그렇게
인간 스스로.만들어온 지성의 발전이었지만
앞으로는 얘기가 달라질 것 같습니다.
그게 옳은건지는 회의감이 드네요.
3년 내로 기본소득 가야할 것 같네요.
모델이 좋아져도 결국 국지적인거에 한정이지, 사람의 컨텍스트 윈도우를 이기지는 못하는 것 같아요. 그런것도 이겨내려면, 아마도 한 2~3년은 더 걸리지 않을까 싶어요.
이걸보면 무슨 생각이 드시나요?ㅎㅎ
옛날 개발자들은 저런걸로 개발을 했죠
일반인들은 지금의 코드를 보면 저렇게 보일겁니다.
이제 개발언어가 모두가 아는 인간의 언어가 된겁니다.
기술 선점하겠다고 몇 개월에 걸쳐 클로드에 몇 억씩 태우는 기업을 봤습니다. 대형 프로젝트를 하루에 몇 커밋씩 올리는데 나중에 유지보수 비용 감당 안될겁니다.
그리고 바이너리 까서 소스 적성하고 빌드 하는건 그냥 하더라구요.
이제 기술은 사람의 머릿속이 가장 안전합니다.
요즘은 프로그래머가 아니고 QA가 되었습니다.