AI 코딩 도구, 마법 지팡이 대신 '구조화된 접근법'으로 마스터하기

핵심 기술

AI 코딩 도구를 효과적으로 활용하기 위해 '계획-맥락-실행-검토'라는 구조화된 4단계 방법론을 제시합니다. 모호한 지시 대신 명확한 목표, 성공 기준, 제약 조건을 정의하고, AI에 필요한 맥락 정보를 전략적으로 제공하는 것이 핵심입니다.

기술적 세부사항

• 비구조적 접근 방식의 문제점:

  • 모호한 지시 ("이 결제 흐름을 더 좋게 만들어줘")
  • AI 제안 무비판적 수용
  • 무작위 해결책 반복 시도
  • AI와의 불필요한 충돌
  • PR 증가, 소유권 모호성, 리뷰 혼란 야기

• 구조화된 AI 개발 방법론 (Plan, Context, Execute, Review):

  • 1단계: 계획 (Plan)
    • 목표: 한 문장으로 구체적인 기술 목표 정의
    • 성공 기준: 측정 가능한 결과(예: 모든 테스트 통과, 새로운 규칙 적용)
    • 제약 조건: 기술적 한계, 통합 요구사항, 성능/보안 요구사항 명시
    • 템플릿 예시 제공
  • 2단계: 맥락 (Context)
    • 포함할 파일: 특정 파일 또는 라인 번호 명시
    • 도메인 정보: 비즈니스 로직, 기술적 종속성, 통합 요구사항
    • 보안/성능 제약: 보안 요구사항, 성능 요구사항, 로깅/모니터링 요구사항
    • 템플릿 예시 제공
    • Tip: 전체 파일보다 특정 함수/라인 번호를 지정하는 것이 효과적
  • 3단계: 실행 (Execute)
    • 단계별 접근: 큰 리팩토링을 작은 단계로 분할 (새 컴포넌트 추가, 기능 플래그로 코어 로직 업데이트 등)
    • 명확한 프롬프트: 각 단계별로 특정 목적을 가진 명확한 프롬프트 사용
      • 예시 1: 새로운 StripeV2Strategy 클래스 생성
      • 예시 2: 기능 플래그를 이용한 StripeV2Strategy 통합
  • 4단계: 검토 (Review)
    • 보안, 비즈니스 로직, 오류 처리, 로깅 등을 집중적으로 검토

• 구조화된 접근 방식의 이점:

  • 재현성 (Repeatable): 모든 엔지니어가 동일한 패턴 준수 가능
  • 감사 가능성 (Auditable): 변경 사항 추적 및 테스트 커버리지 이해 용이
  • 안정성 (Safe): 인터페이스, 메트릭, 로깅, 롤백 고려
  • 재사용성 (Reusable): 프롬프트 라이브러리 및 템플릿으로 팀 내 공유 가능