AI 보조 개발, 기대와 현실: 2주간의 앱 개발 실험을 통한 성찰

핵심 기술

본 콘텐츠는 LLM(대형 언어 모델) 기반의 AI 보조 개발 워크플로우를 2주간 실험하며 겪었던 구체적인 경험과 그 결과에 대한 심층 분석을 제공합니다. Claude Code와 Remix 스택을 활용한 앱 개발 시 직면했던 기술적 문제점과 한계를 명확히 지적하며, AI 활용의 현재적 유효 범위에 대한 현실적인 인사이트를 공유합니다.

기술적 세부사항

• AI 보조 개발 워크플로우 실험: Facebook Ads API를 활용한 단순화된 광고 관리 툴 'adbrew' 프로토타입 개발을 목적으로 함.
• 주요 실험 과정: 이슈 정의 → AI 구현 → 코드 리뷰 → 배포 반복.
• AI 구현 시 문제점:
  • 컨텍스트 부족: AI가 요구사항을 충분히 이해하지 못하고 임의로 가정을 세워 잘못된 구현을 반복.
  • 코드 재사용성 및 유지보수 불가: 추상화 및 재사용 코드 생성 미흡, 반복적인 컴포넌트 생성, 가이드라인 반영 효과 미미.
  • 작업 흐름 단절: AI 작업 시 지속적인 모니터링 필요, 효율적인 집중 시간 확보 어려움으로 인한 생산성 저하.
  • 환각(Hallucination) 현상: 복잡한 API, 부족한 문서화, 잘못된 SDK 정보 등으로 인한 AI의 잘못된 확신 및 정보 오류.
  • Pareto 법칙 심화: 80% 작업은 AI가 빠르게 진행하나, 나머지 20% 완성·수정에 80% 노력 소요 (예외 처리, 기능 간 상호작용 등).
• 실험 결과: 2주 후 코드가 통제 불가능한 상태로 발전, 개발 과정의 즐거움 상실 및 품질 문제로 기존 방식으로 복귀.
• 현재 AI 활용 방안: 검색, 러버덕킹(아이디어 브레인스토밍), 코드 스니펫 생성, 테스트 코드 보조, 언어 관련 작업(커밋 메시지 등) 등 제한적인 용도로 활용.
• 커뮤니티 반응 (간접 언급): LLM이 특정 버전의 CLI 명령어(rsync)를 제대로 처리하지 못하거나, 틀린 정보를 반복 생성하는 경험이 개발자들 사이에서 흔하며, 시간 절약 효과보다 오히려 시간을 낭비하게 하는 경우가 있다는 의견이 다수 존재함. 훈련 데이터에 없는 내용은 LLM이 처리하기 어렵다는 점, LLM의 답변을 맹신하여 버그나 보안 취약점이 발생할 수 있다는 우려가 제기됨.

개발 임팩트

AI 보조 개발 워크플로우의 현재 한계를 명확히 인식하고, AI를 전적으로 위임하는 방식보다 개발자가 주도하고 AI를 보조 도구로 활용하는 것이 생산성과 코드 품질을 높이는 현실적인 접근 방식임을 제시합니다. 향후 LLM 기술의 근본적인 변화 시점에 재평가할 필요성을 시사합니다.

커뮤니티 반응

LLM의 특정 버전 CLI 명령어 처리 문제, 잘못된 정보 반복 생성, 시간 절약 효과의 불확실성 등 개발자 커뮤니티 내에서 AI 코딩 도구에 대한 유사한 경험과 우려가 공유되고 있습니다. AI를 '인턴'에 비유하며, 명확한 지시와 검증이 필요하다는 의견이 있습니다.