AI 시대, 코딩은 AI에게 맡기고 엔지니어링에 집중하세요!

AI 코딩 도구가 발전하면서 엔지니어링의 역할은 '기능 구현'에서 '불확실한 문제를 제약 조건 안에서 재현 가능하고 유지 가능한 해법으로 바꾸는 일'로 확장되고 있습니다. AI는 코드를 그럴듯하게 만들지만, 운영 환경에서의 동시성 문제(Concurrency Issues), 외부 API 응답 부재 시의 대처(External API Failure Handling), 데이터 중복 가능성(Data Duplication Possibility) 등은 놓치기 쉽습니다. 따라서 엔지니어는 AI가 생성한 코드의 품질과 안정성(Quality & Stability)을 보장하는 데 집중해야 합니다.

AI에게 단순히 기능 구현만 요청하면 성능(Performance), 동시성(Concurrency), 장애 대응(Failure Response) 등 비기능 요구사항이 누락될 수 있습니다. 예를 들어, '대화 내용 요약 API 구현' 요청 시 타임아웃, 재시도 정책, 동시 요청 제한, 일관된 에러 응답, 관측 가능성(Observability) 확보 방안 등을 명확히 제시해야 합니다. AI에게 결정해야 할 사항과 누락된 요구사항을 먼저 질문하게 하는 것도 좋은 활용법입니다.

JWT 기반 로그인 기능 구현 시, AI에게 단순히 코드를 생성하라고 하기보다 시니어 백엔드 엔지니어의 관점에서 검토를 요청하는 것이 효과적입니다. AI는 보안 취약점(Security Vulnerabilities), 악용 시나리오(Exploitation Scenarios), 토큰 정책 누락(Token Policy Omissions), 책임 분배 오류(Misplaced Responsibilities) 등을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI가 제시한 문제의 근거와 서비스 적용 필요성을 판단하는 것은 여전히 사람의 몫입니다.

AI가 올바른 기능을 구현하려면 도메인 지식(Domain Knowledge)과 개발 의도(Development Intent)를 이해시켜야 합니다. '예약 취소 API' 요청 시 당일 취소 가능 여부, 결제 수단별 환불 방식, 쿠폰 복구 조건 등 비즈니스 규칙(Business Rules)을 AI에게 명확히 전달해야 합니다. AI는 눈앞의 오류 해결에 집중하는 경향이 있으므로, 제품이 해결하려는 문제와 전체 사용자 흐름을 먼저 설명하는 것이 중요합니다.

반복적인 코드 리뷰나 장애 분석 요청은 Skill로 만들어두면 효율적입니다. 예를 들어, 백엔드 코드 리뷰 Skill에는 변경 목적 파악, 정확성, 보안, 동시성, 트랜잭션, 성능, 예외 처리 검토, 엣지 케이스 탐색 등의 절차를 포함할 수 있습니다. 또한, 프로젝트 규칙(Project Rules)과 Skill을 분리하여 관리하면 AI에게 필요한 기준만 효과적으로 전달할 수 있습니다.

AI가 생성한 코드와 테스트는 별도의 에이전트나 새로운 컨텍스트에서 검증하는 것이 좋습니다. 같은 대화에서 AI는 초기에 세운 잘못된 가정을 유지하며 실수를 정답으로 가정할 수 있기 때문입니다. AI의 답변을 그대로 받아들이지 않고 판단할 수 있는 지식과 기준을 갖추는 것이 AI 시대 엔지니어의 핵심 역량입니다. 결국 코딩보다 엔지니어링의 비중이 커지고 있습니다.