[만들고 싶은 것]에 대한 코드를 작성해 주세요
・[목표]를 하고 싶습니다
・[사양1]로 해 주세요
...

GPT-5 정도의 버전부터 성능이 매우 향상되었고, 최근 AI는 상당히 성능이 좋아져서 생성되는 코드에 명확한 결함이 있는 경우는 줄어들었다고 느낍니다. 특히 인간이 실수하기 쉬운 경계값이나 부등호 방향을 틀리는 같은 사람다운 실수는 거의 하지 않습니다.

AI의 경우, 사람이 예상하는 기능과 다른 형태로 구현해 버리는 '사양 오인(仕様誤認)'이 많은 인상을 받습니다.

사람에게 작업을 부탁했을 경우, 작업에 결함이 있으면 그 결함 부분에 대해 질문해 줄 것이라고 생각합니다. 하지만 AI의 경우는 아무런 지시를 하지 않으면 무언가 알아서 하려는 경향 때문에 프로그램 자체는 작동하지만 스파게티 코드(spaghetti code)가 되거나 예상과 다른 동작으로 구현됩니다.

그 결과, 프로그램으로는 작동하지만 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

- 불필요한 기능이 추가됨
- 과도한 분기문이 늘어나 가독성이 떨어짐
- 언뜻 보기엔 편리해 보이지만 나중에 부채(負債)가 되는 처리가 포함됨

그러한 동작을 하기 때문에, 앞서 예시에서 보여드린 것처럼 사양 1, 사양 2, 제약 조건 등에서 최대한 구속하여 지시하고 있습니다.

또한, 인간의 리뷰도 필수적입니다. 확실하게 리뷰해야 합니다( ᯣωᯣ )

이것은 저에게만 해당되는 사례입니다.

로비 서버 프로그램을 개인적인 학습 차원에서 익숙하지 않은 아키텍처로 AI에게 작성하게 했는데, 결과적으로 제가 그 프로그램을 읽을 수 없게 되었습니다...

Rust도 아직 완전히 숙련된 언어는 아니었고, 게다가 익숙하지 않은 아키텍처를 채택했기 때문에 상당히 감당하기 어려운 상태가 되었습니다. 뭔가 실제 운영 환경에서는 문제없이 작동하지만, 정말로 왜 작동하는지 모르겠습니다.

개인 제작이라 그런 다소 임시적인 운용을 하고 있지만, 업무에서는 절대로 해서는 안 됩니다.

이번에는 Caldra 개발 과정에서 Codex나 Cursor 같은 AI 개발 지원 도구를 어떻게 사용했는지 소개했습니다.

저의 대략적인 감상을 요약하자면 '코드를 작성하는 것은 빠르지만, 리뷰는 필수'라는 위치입니다.

만약 이 글을 읽고 계신 분들 중 아직 사용해 본 적이 없는 분들이 있다면, 꼭 한번 사용해 보시길 바랍니다. 다루기 까다로운 아이이지만 업무 처리 속도는 폭발적입니다!