AI에게 개발을 잘 시키는 법

프롬프트만의 문제가 아니다

AI 코딩 도구를 1년 넘게 쓰면서 깨달은 게 있다.

“프롬프트를 잘 써야 한다”는 말이 많은데, 사실 그것만으로는 부족하다. 프롬프트 이전에 프로젝트 구조가 잘 되어 있어야 한다.

AI는 컨텍스트를 기반으로 코드를 생성한다. 프로젝트가 엉망이면 아무리 좋은 프롬프트를 줘도 엉망인 코드가 나온다. 깔끔한 프로젝트에서는 대충 시켜도 깔끔한 코드가 나온다.

1. 파일을 작게 나눠라

하나의 파일에 500줄씩 넣으면 AI가 맥락을 놓친다. 파일을 기능 단위로 작게 나누면 AI가 해당 파일의 목적을 정확하게 파악하고 적절한 코드를 생성한다.

2. 네이밍에 신경 써라

변수명, 함수명이 명확하면 AI가 의도를 정확하게 파악한다. data보다 userProfileData, process보다 calculateMonthlyRevenue가 훨씬 좋은 결과를 낸다.

3. 단계별로 시켜라

“이 앱 전체를 만들어줘”보다 “먼저 DB 스키마 설계해줘” → “이 스키마 기반으로 API 만들어줘” → “이 API에 대한 테스트 코드 작성해줘” 이렇게 단계별로 시키면 품질이 확 올라간다.

4. 예시를 보여줘라

기존에 작성된 코드가 있으면 “이 파일처럼 같은 패턴으로 만들어줘”가 가장 효과적이다. AI는 패턴을 따라하는 걸 잘한다.

5. 검증 포인트를 명시해라

“이 함수가 null을 반환하면 에러 처리해줘”, “입력값이 음수일 때도 처리해줘” 같이 엣지 케이스를 직접 언급하면 훨씬 견고한 코드가 나온다.

아이러니하게도, AI 코딩 도구를 잘 쓰려면 개발을 잘 알아야 한다.

AI가 만든 코드가 맞는지 틀리는지 판단하려면 본인이 알아야 한다. 아키텍처를 설계하고, 코드 리뷰를 하고, 테스트를 작성하는 능력이 AI 시대에 오히려 더 중요해졌다.

“AI가 다 해주니까 개발 안 배워도 된다”는 말이 돌아다니는데, 현실은 정반대다. AI를 제대로 쓰려면 개발 실력이 기반이 되어야 한다. 개발자의 나태함에 대해 쓴 적 있는데, AI가 있다고 배움을 멈추면 안 된다.

AI는 도구다. 좋은 목수가 좋은 도구를 쓰면 걸작이 나오지만, 초보가 좋은 도구를 써도 걸작이 나오진 않는다.