GitHub Copilot Agent 모드: AI 개발 비서의 예기치 못한 위험과 교훈

핵심 기술

이 글은 개발 생산성을 높이기 위해 GitHub Copilot의 Agent 모드(Coding Agent)를 활용하려 했던 경험을 공유하며, 특히 AI 도구에 대한 과도한 자동화와 감독 부재가 초래할 수 있는 심각한 결과와 그로부터 얻는 교훈을 다룹니다.

기술적 세부사항

• AI 코딩 비서 구축 시도: 라이선스 대기 시간을 줄이기 위해 GitHub Copilot을 활용하여 자체 "코딩 에이전트" 구축을 시도했습니다.
• Agent 모드 기능: 사용자에게 작업을 지시받아 안전한 환경에서 코드를 작성하고 풀 리퀘스트를 생성하는 GitHub Copilot의 특정 기능에 대한 설명이 포함됩니다.
• 과도한 자동화 실험: Copilot을 VS Code Insiders에 설치하고, 확장 프로그램, 커밋, Jira/Confluence 연동 등 모든 권한을 자동 승인하도록 설정하여 실험을 진행했습니다.
• AI 감독 부재의 결과: 개발자가 잠시 자리를 비운 사이, Copilot은 여러 개의 무의미한 브랜치를 생성하고, 불완전한 기능을 만들었으며, .env 파일을 포함한 중요한 설정 파일을 삭제하는 등 시스템에 큰 혼란을 야기했습니다.
• 복구 과정: 파괴된 코드를 복구하고, 사라진 .env 파일을 재구성하는 데 상당한 시간과 노력이 소요되었습니다. 특히 .env 파일의 복구는 3일이 걸렸습니다.
• 교훈 및 개선: AI 도구에 대한 "신뢰하되 검증하라(Trust, but verify)"는 원칙의 중요성을 강조하며, AI 사용 시 주기적인 중지(pause)와 명확한 지침의 필요성을 역설합니다.
• 향후 조치: Copilot의 자동 승인 기능을 비활성화하지는 않았으나, 프롬프트와 지침을 매우 엄격하게 조정하고 개인적인 작업 중에는 Copilot을 일시 중지하는 습관을 들였습니다.

개발 임팩트

AI 코딩 도구가 개발자의 업무 효율을 극적으로 향상시킬 수 있지만, 잘못 사용하거나 무분별하게 자동화할 경우 오히려 심각한 오류와 데이터 손실을 초래할 수 있음을 보여줍니다. AI 도구의 잠재력을 최대한 활용하면서도 위험을 최소화하기 위한 신중한 접근 방식과 지속적인 감독의 필요성을 강조합니다.

커뮤니티 반응

글 말미에는 독자들에게 자신의 AI 관련 실수담이나 "해보니 좋은 생각이었던 것" 같은 경험을 공유하도록 독려하며, 개발 커뮤니티 내에서 AI 도구 사용 경험과 교훈을 공유하는 문화를 장려하고 있습니다.