AI 시대, 코드 이해력이 핵심! MTTU를 높여 개발 생산성을 극대화하세요.

AI 시대, 코드 생성은 쉬워졌지만, 이해가 어려워짐에 따라 MTTU(Mean Time to Understanding)가 중요해짐

AI가 생성한 코드의 복잡성으로 인해 인지 부하가 증가하고, 시스템의 안정성이 저해될 수 있음

Spec-Driven Development를 통해 코드 이해력을 높이고, AI의 장점을 활용하여 개발 생산성을 극대화해야 함

AI 코드의 함정: Plausible Competence

AI는 겉보기에 완벽한 코드를 생성하지만, 실제 시스템의 맥락을 고려하지 못한다. 따라서 AI가 생성한 코드는 인지적 편향을 유발하여, 개발자가 코드의 실제 동작 방식을 제대로 파악하지 못하게 만든다. Micro-Spec을 통해 AI가 생성한 코드의 적합성을 검증해야 한다.

MTTU vs. 코드 생산성: 균형의 중요성

AI를 활용하면 코드 생산성은 증가하지만, MTTU(Mean Time to Understanding)가 함께 증가하면 시스템의 유지보수성이 저하된다. Good velocity는 MTTU를 유지하면서 기능을 추가하는 것이고, Bad velocity는 MTTU를 증가시키는 방식으로 기능을 추가하는 것이다. 따라서 Spec-Driven Development를 통해 MTTU를 관리해야 한다.

새로운 개발자의 역할: Orchestrator & Explorer

AI 시대의 개발자는 코드 생성보다는 아키텍처 설계와 코드 검증에 집중해야 한다. Senior 개발자는 시스템 전체를 조망하며 MTTU를 관리하는 Orchestrator 역할을 수행하고, Junior 개발자는 AI가 생성한 다양한 솔루션을 탐색하고 Trade-off 분석을 수행하는 Explorer 역할을 수행한다.