AI 코드 생성 도구 활용 현황: 개발자 대체 가능성에 대한 심층 분석 및 실제 경험

핵심 기술: AI 코드 생성 도구(LLM)를 활용하여 웹사이트의 비주얼 테마를 변경하는 실험을 통해, 현재 AI의 소프트웨어 엔지니어 대체 가능성에 대한 현실적인 평가를 제시합니다. AI가 프로젝트의 맥락을 이해하고 실제 개발 작업에서 발생할 수 있는 복잡성을 처리하는 능력에 대한 심층적인 분석이 포함됩니다.

기술적 세부사항:
* 사용 도구: Claude 3.7, Claude 3.5, CodeLLM, Gemini 2.5, GPT o1, GPT o4mini 등 다양한 LLM 활용
* 프로젝트 스택: Angular (v7/8), SASS, TypeScript (TS), HTML
* 실험 내용: 웹사이트(rafaelhs-tech.com)의 시각적 테마 변경 시도
* 주요 문제점:
* 환각 (Hallucinations): Angular 프로젝트에 React 파일 생성, 잘못된 파일 구조 생성 등
* 코드 품질 저하: HTML, CSS, JS 혼합, 일관성 없는 스타일, 비효율적인 코드 구조
* 컨텍스트 유지 실패: 긴 대화에서 이전 정보 망각 (CodeLLM)
* 지시 불이행/오해: 의도와 다른 결과물 생성 (Claude 3.7)
* 반복적인 문제 해결 시간 소요: 단순한 UI 요소 정렬에도 수십 번의 프롬프트 필요
* 결과: 약 40회의 프롬프트 후 시각적으로는 괜찮은 결과물을 얻었으나, 코드 자체의 품질은 매우 낮았음.
* 비용: 약 $14 (실험 재시도 횟수 포함 시)

개발 임팩트:
* 현재 AI 도구는 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업을 독립적으로 수행하기에는 한계가 명확하며, 특히 코드의 품질, 유지보수성, 그리고 전체 시스템 아키텍처에 대한 이해 부족이 두드러집니다.
* AI는 특정 작업을 보조하는 데 유용할 수 있으나, 개발자의 창의성, 문제 해결 능력, 그리고 좋은 개발 습관을 대체하기는 어렵습니다.
* AI의 비결정성(non-deterministic)으로 인해 동일한 프롬프트에서도 결과가 달라질 수 있어 신뢰성 확보에 어려움이 있습니다.
* AI 발전으로 인해 주니어 개발자의 역할에 대한 변화가 있을 수 있으나, 전반적인 소프트웨어 엔지니어링 역할을 대체하기는 멀었습니다.

커뮤니티 반응: 원문에는 특정 커뮤니티 반응이 직접적으로 언급되지 않았으나, AI 코드 생성에 대한 일반적인 논의의 맥락을 배경으로 하고 있습니다. (예: AI가 일자리를 대체할 것이라는 헤드라인에 대한 저자의 회의적인 시각)