DRY를 넘어: AI 생성 중복이 유지보수성 향상에 기여하는 경우
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
DevOps
대상자
AI 어시스턴트와 협업하는 개발자, 마이크로서비스 아키텍처를 사용하는 팀, 유지보수성 향상을 목표로 하는 프로젝트 관리자
핵심 요약
- DRY 원칙의 한계 : AI 생성으로 인한 중복 코드가 다른 팀 간 협업이나 복잡한 구성 요소로 인해 유지보수성을 저하시킬 수 있음
- AI와의 대화 전략 :
prompt engineering을 통해 중복 코드를 문맥에 맞게 재사용하거나 서비스별 차이점 분석을 유도 - 중복 유지 여부 결정 기준 :
- 다른 팀/리포지토리 → 중복 유지
- 단일 팀/동기화된 변경 → 공유 코드 추천
- 구성/콜백 필요 시 → 중복 유지
- AI 재생성 속도가 수정보다 빠를 때 → 중복 유지
섹션별 세부 요약
1. DRY 원칙의 2025년 재정의
- DRY의 장점 :
- 오류 수정이 한 번에 적용됨
- 일관된 동작 보장
- 유지보수 코드량 감소
- DRY의 한계 :
- 마이크로서비스 간 결합성 증가로 인한 협업 곤란
- AI 어시스턴트의 맥락 인식 부족으로 인한 중복 생성
2. AI와의 대화 전략
- 중복 코드 대응 방법 :
- Reference Existing Code 프롬프트로 기존 함수 재사용 유도
- Contextual Differentiation으로 서비스별 차이점 분석 요청
- Abstraction Analysis로 공유 여부 판단
- 실무 예시 :
- I already have a validateUser function above. Can you reuse it?
- How should payment validation differ from user validation?
3. 중복 유지가 유리한 실제 사례
- 사례 1 :
- 3개 서비스의 사용자 등록 검증 로직 중복 → 공유 유틸리티로 인한 구성 복잡성 증가
- 사례 2 :
- ETL 파이프라인의 데이터 변환 로직 중복 → 콜백 지옥 발생
- 사례 3 :
- 3개 엔드포인트의 응답 형식 중복 → 복잡한 조건 분기로 인한 유지보수성 저하
4. 중복 유지 여부 결정 체크리스트
- 중복 유지 조건 :
- 다른 팀/리포지토리
- 비동기화된 변경 필요
- 구성/콜백 필요
- AI 재생성 속도가 수정보다 빠를 때
- 공유 추천 조건 :
- 동일 팀/동일 코드베이스
- 동기화된 변경
- 단순한 추상화 가능
결론
- 핵심 팁 : AI 생성 중복을 문맥에 맞게 관리하고, 팀 협업 속도보다 코드의 미적 완성도보다 우선시해야 함
- 결론 요약 : AI 어시스턴트와의 대화 전략을 통해 중복 코드를 유연하게 처리하고, 유지보수성과 팀 협업 효율을 균형 있게 고려해야 함