AI 코딩 협업의 실전 팁 12가지

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, DevOps

대상자

소프트웨어 개발자 및 DevOps 엔지니어. 중급 이상의 실력이 필요하며, 버전 관리, 테스트, 코드 리뷰 경험을 기대.

핵심 요약

• 계획 먼저 작성: instructions.md로 저장된 계획을 기반으로 AI와 협업 (80% 오류 감소)
• 테스트 중심 개발: AI → 테스트 작성 → 테스트 통과 순환 프로세스 적용
• 정교한 코드 리뷰: @src/auth.rs와 같은 파일 참조 사용, 보안 취약점 및 N+1 쿼리 확인 필수
• 도구 활용: gitingest.com으로 코드베이스 요약, Context7 MCP로 최신 문서 동기화
• 명확한 프롬프트 작성: createOrder()와 같은 정확한 식별자 사용, "가져오기" 대신 "정확한 위치 참조"

섹션별 세부 요약

1. 계획 작성 및 AI 피드백

• instructions.md에 기능 계획을 작성 후 AI에게 피드백 요청
• 예: "API rate limiting" 구현 시, 보호 대상 엔드포인트, 저장 방식, 에러 응답 명시
• AI가 계획의 허점을 스스로 찾아내도록 유도

2. 테스트 중심 개발(TDD)

• AI에게 실패하는 테스트 작성 → AI가 수정 → 반복
• 테스트 작성 전에 AI에게 "이 테스트가 요구사항을 올바르게 검증하는가?" 질문
• 잘못된 테스트는 잘못된 요구사항으로 이어짐

3. 작은 단위 커밋

• git add -p로 세분화된 커밋 수행, 커밋 메시지에 정확한 파일/라인 정보 포함
• 예: @src/auth.rs line 85에서 JWT malformed 시 panic 발생, 오류 처리 추가

4. 프롬프트의 명확성

• "전체 코드베이스를 붙여넣기" 대신 codebase_summary.txt 참조
• @src/database.rs 형식으로 파일 참조, 복잡한 코드 블록 대신 간단한 토큰 사용

5. AI의 단계별 추론 요청

• "이 문제를 해결하기 위해 어떤 접근법을 사용할 것인가?" 질문
• AI가 추론 과정을 설명함으로써 오류 사전 예방 가능

6. 문서 동기화 도구 활용

• gitingest.com으로 코드베이스 요약 생성, Context7 MCP로 문서 최신화 유지
• 문서가 자주 변경될 경우, MCP 연결 대신 블록 붙여넣기 대체

7. 코드 리뷰 철저히 수행

• AI 코드를 초보 개발자 PR처럼 검토: 주입 취약점, 하드코딩된 비밀, N+1 쿼리 확인
• 알고리즘 복잡도, 메모리 할당, 오류 처리 수동 검증

8. AI의 한계 인식

• AI는 요구사항 미명시 시 오류 발생, "생산성" 없이는 구현 불가
• 시스템 설계는 개발자, 구현은 AI → AI는 아키텍트가 아님

결론

AI는 체계적인 워크플로우와 명확한 지침을 기반으로 활용해야 효과적. instructions.md 작성, gitingest.com 사용, @src/ 파일 참조 등 체계적인 프롬프트 전략이 핵심. AI는 개발자 보조 도구로, 보안 및 로직 오류는 인간 개발자가 책임.