AI 코드 어시스턴트의 '맥락' 부족: 성능 저하와 기술 부채 가속화의 위험

핵심 기술: AI 코드 어시스턴트(Copilot, Claude 등)는 코드 패턴 인식에 뛰어나지만, 프로젝트의 비즈니스 로직, 아키텍처 결정, 팀 규약, 과거 변경 이력 등 심층적인 맥락을 이해하지 못합니다. 이러한 '맥락 갭(context gap)'은 오히려 개발 속도 저하와 기술 부채를 가속화하는 역설을 초래할 수 있습니다.

기술적 세부사항:
* AI의 이해 범위: 현재 파일, 일부 주변 코드, 제한된 저장소 스냅샷, 고정된 컨텍스트 창(100K-200K 토큰) 등에 국한됩니다.
* 맥락의 종류: 코드 패턴(레벨 1)은 잘 이해하지만, 비즈니스 로직(레벨 2), 아키텍처 결정(레벨 3), 팀 역학(레벨 4), 역사적 맥락(레벨 5)에 대한 이해는 부족합니다.
* 주요 문제점:
* Velocity Paradox: AI 사용으로 초기 코딩은 빨라지나, 잘못된 패턴 사용으로 디버깅 시간이 증가하여 전체 속도가 느려집니다.
* Technical Debt Acceleration: 레거시 및 신규 폴더 구분을 못하고 기존 아키텍처 문제점을 강화합니다.
* Onboarding Friction: 신규 개발자가 AI 추천 패턴을 이해하지 못하고, AI는 신규 개발자의 질문을 받을 수 없습니다.
* 높은 확신도의 실수: AI가 생성한 코드는 오류가 있어 보여도 그럴듯하게 보이기 때문에 검증 없이 수용되어 프로덕션 버그로 이어질 수 있습니다.

개발 임팩트: AI 어시스턴트의 맥락 부족 문제를 해결하기 위한 '맥락 리팩토링'이 필요하며, 이는 개발 생산성과 코드 품질 유지에 필수적입니다.

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톤앤매너: AI 코드 어시스턴트의 한계와 잠재적 위험을 명확히 지적하고, 실질적인 해결책을 제시하는 전문적이고 분석적인 톤으로 작성되었습니다.