AI 시대의 DRY 원칙: 중복 코드, 언제까지 피해야 할까?

AI 시대의 DRY 원칙 재조명: 중복 코드, 새로운 관점으로 바라보기

핵심 기술

GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 어시스턴트의 등장으로 'Don't Repeat Yourself(DRY)' 원칙에 대한 전통적인 접근 방식에 변화가 필요함을 역설합니다. AI가 코드 생성을 가속화하면서, 지나친 추상화로 인한 복잡성 증가와 팀 간 조정의 어려움보다 코드 중복을 선택하는 것이 더 효율적인 경우가 있음을 제시합니다.

기술적 세부사항

• DRY 원칙의 전통적 이점: 버그 수정 용이성, 일관된 동작 보장, 유지보수 코드량 감소.
• DRY 원칙의 부작용: 시스템 간 커플링(coupling) 증가, 특히 마이크로서비스 아키텍처에서 취약점으로 작용.
• AI 코딩 어시스턴트의 영향:
  • 반복적인 코드 생성이 매우 빠르고 쉬워짐 (예: 10초 만에 50줄 코드 생성).
  • AI는 기존의 자체 제작 유틸리티나 추상화를 인지하지 못하고 새로운 코드를 생성할 수 있음.
  • 팀별 요구사항이나 배포 일정이 다를 때 공유 코드 변경이 조정의 어려움을 야기함.
• 중복 코드를 유지해야 하는 경우 (Keep it separate):
  • 서로 다른 팀, 다른 저장소, 다른 배포 주기.
  • 비즈니스 로직 변경 사유가 각기 다를 때.
  • 추상화 시 복잡한 설정 객체, 콜백, 기능 플래그가 필요한 경우.
  • AI에게 새로 생성하는 것이 기존 추상화를 이해하고 수정하는 것보다 빠를 때.
  • 서비스별 코드 분리가 명확한 스택 트레이스 및 테스트 시나리오를 제공할 때.
• 리팩토링을 고려할 경우 (Maybe refactor):
  • 동일한 팀, 동일한 코드베이스, 동일한 배포 일정을 공유할 때.
  • 변경 사항이 항상 동기화되어 발생할 때.
  • 공유 함수가 genuinely 더 단순해질 때.
  • 중앙 집중식 로직이 문제 해결을 단순화할 때.
• 예시 시나리오: 사용자 관리와 결제 처리의 서로 다른 인증 로직, ETL 파이프라인의 다양한 엣지 케이스, 응답 형식화의 서비스별 메타데이터 처리.

개발 임팩트

팀 속도와 코드 이해도를 우선시하는 개발 패러다임으로 전환합니다. AI를 활용하여 개발 생산성을 극대화하되, 불필요한 추상화로 인한 인지 부하 및 조정 비용을 최소화함으로써 더 민첩하고 효율적인 개발 프로세스를 구축할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

AI 기반 코드 생성 도구가 개발 워크플로우에 미치는 영향에 대한 개발자들의 경험과 의견 교환을 장려하며, 새로운 기술 환경에 맞는 실용적인 개발 원칙 수립에 대한 논의를 촉발합니다.