연재: AI 시대의 SE·프로그래머를 위한 AI 벽치기(Wall-hitting) 실전 입문

전 5회 | 제5회 / 5(최종회) 이 연재는 AI를 "답을 내는 기계"가 아니라, "전제를 파고들고, 선택지를 늘리며, 판단을 검증하는 파트너"로 사용하기 위한 실전 시리즈입니다.

AI와의 벽치기는 편리합니다. 하지만 많은 경우, 대화가 끝나면 그대로 흘러가 버립니다.

"지난달 AI와 상담했던 설계 판단, 무엇을 결정했는지 기억나지 않는다"

"비슷한 질문을 AI에게 몇 번이고 반복해서 묻고 있다"

"AI 활용을 이직 포트폴리오로 보여주고 싶지만, 무엇을 내놓아야 할지 모르겠다"

이런 경험이 없으신가요?

이 연재에서는 제1회에서 벽치기의 기본을, 제2회에서 요구사항 정의를, 제3회에서 설계를, 제4회에서 구현·리뷰·디버깅을 다루었습니다. 최종회인 이번 회차에서는 이러한 벽치기 결과들을 "흘려보내고 끝내는 것"이 아니라 "재사용할 수 있는 자산"으로 바꾸는 방법을 정리합니다.

• 벽치기 로그를 남겨야 하는 이유
• Markdown화 템플릿
• 벽치기 로그로 무엇을 만들 수 있는가
• RAG / MCP로의 연결 이미지
• Qiita 기사화 관점
• 포트폴리오로서 보여주는 방법

먼저 결론부터 말씀드립니다.

AI와의 벽치기 로그는 정리하면 다음과 같은 재사용 가능한 자산이 됩니다.

벽치기를 "대화"로 끝내지 않고 "기록"으로 만듦으로써, 자신의 지적 자산으로 축적되어 갑니다.

벽치기 로그를 남기는 이유는 3가지가 있습니다.

• 같은 실수를 반복하지 않음: 과거에 검토했으나 기각했던 선택지를 기억해 둘 수 있다.
• 판단의 근거가 남음: "왜 이렇게 했는가"를 나중에 설명할 수 있다.
• 재사용 가능: 템플릿·체크리스트·FAQ·기사의 소재가 된다.

로그를 남기지 않으면 벽치기의 성과는 "그 자리에서의 깨달음"으로 끝나며, 같은 검토를 몇 번이고 반복하게 됩니다.

벽치기가 끝나면 다음 템플릿에 따라 Markdown으로 저장해 보세요.

# 벽치기 로그: {제목}
## 날짜
{YYYY-MM-DD}
...

저장한 벽치기 로그를 다른 사람이나 미래의 자신이 사용할 수 있는 "지식(Knowledge)"로 변환할 경우에는 다음 템플릿을 AI에게 전달합니다.

다음 AI 벽치기 로그를 재사용 가능한 지식으로 변환해 주세요.
로그:
{벽치기 로그}
...

벽치기 로그는 그대로는 Qiita 기사가 되지 않습니다. 하지만 다음과 같은 관점으로 정리하면 기사화하기 쉬워집니다.

포인트는 "내가 한 것"뿐만 아니라 "왜 그렇게 했는지", "무엇을 생각했는지"를 쓰는 것입니다. 프롬프트(Prompt)를 소개하는 것뿐만 아니라 판단의 배경을 쓰면 독자에게 실용적인 기사가 됩니다.

벽치기 로그를 Markdown으로 저장해 두면 향후 AI의 지식 기반에 연결할 수 있습니다.

벽치기 로그를 Markdown으로 저장하여 벡터 DB(Vector DB)에 넣어 두면, 다음 벽치기 시 AI가 "과거의 판단"을 참조할 수 있습니다.

• pgvector, Chroma, Qdrant 등에 지식을 저장
• AI에게 질문할 때, 관련 있는 과거의 벽치기 로그를 자동으로 검색·참조

MCP(Model Context Protocol)의 Resources로서 벽치기 로그를 공개하면, AI 에이전트(AI Agent)가 설계 판단의 이력을 이어받을 수 있습니다.

• 벽치기 로그를 MCP의 Resource로 등록
• AI 에이전트가 과거의 설계 판단을 참조하여 일관성 있는 제안을 할 수 있음

이러한 구체적인 구현 방법은 본 연재의 후속 기사에서 다룰 예정입니다.

벽치기 로그와 그로부터 태어난 성과물은 엔지니어로서의 능력을 나타내는 포트폴리오가 됩니다.

이직 활동이나 프리랜서 영업에서 "AI를 사용하여 무엇을 할 수 있는가"를 보여줄 때, "ChatGPT를 사용하고 있습니다"라고만 하는 것은 약합니다. "AI와의 벽치기 프로세스를 설계하고, 지식화하며, 기술 기사로 변환하고 있다"라고 말할 수 있다면 설계력·구현력·지속력이 전달됩니다.

벽치기 로그를 Qiita 기사로 변환할 때는 다음 템플릿을 사용할 수 있습니다.

다음 벽치기 로그를 Qiita용 기술 기사로 변환해 주세요.
벽치기 로그:
{로그}
...

• 기밀 정보 제거하기: 벽치기(Wall-hitting) 로그를 지식이나 Qiita 기사로 만들기 전에, 회사명·프로젝트명·고객명·API 키 등의 기밀 정보를 반드시 제거할 것. -
• 완벽을 추구하지 않기: 벽치기 로그는 '완성된 문서'일 필요는 없다. 불렛 포인트(Bullet points) 형태라도 판단과 그 이유가 남아 있다면 충분하다. -
• 습관화하기: 처음에는 번거롭게 느껴지지만, 템플릿을 사용하면 5분 정도면 기록할 수 있다. 하루에 하나씩이라도 축적하면 한 달에 30개의 지식이 된다. -
• 공개할 수 있는 것과 없는 것을 구분하기: 업무 관련 벽치기 로그는 외부 공개를 할 수 없지만, 학습이나 개인 개발을 위한 벽치기 로그는 Qiita 기사의 소재로 활용할 수 있다.

벽치기가 끝났다면, 다음 사항을 확인해 보세요.

• 벽치기 로그를 Markdown으로 저장했는가
• 판단 이유를 남겼는가 (왜 이것을 선택했는가)
• 채택하지 않은 안도 남겼는가
• 미결 사항을 적었는가
• 다음에 시도할 것을 적었는가
• 기밀 정보를 제거했는가
• 다음에 사용할 수 있는 템플릿으로 변환할 수 있는지 검토했는가
• Qiita 기사로 만들 수 있는 배움을 추출할 수 있는지 검토했는가

AI와의 벽치기는 대화하고 끝나는 것이 아닙니다. 기록하고, 정리하고, 재사용함으로써 벽치기의 가치는 몇 배로 커집니다.

이 연재 전체를 되돌아봅니다.

전 5회에 걸쳐 전달하고 싶었던 것은 하나의 메시지입니다.

AI와의 벽치기를 잘하는 사람은 AI에게 모든 것을 떠넘기는 것이 아니라, 자신의 사고·전제·제약·판단 기준을 밖으로 꺼내고 있습니다.

이 연재에서 다룬 벽치기 사고방식은 다음 테마로 이어집니다.

벽치기 로그를 Markdown으로 저장하는 CLI 만들기저장된 로그를 pgvector에 넣어 RAG화하기MCP Resources로서 벽치기 로그를 참조할 수 있도록 하기****AI 에이전트에게 요구사항 정의·설계 리뷰 역할을 분담시키기

이러한 테마들은 향후 기사에서 다룰 예정입니다. AI를 '편리한 도구'에서 '자신의 지적 파트너'로 바꾸기 위한 첫걸음으로서, 우선 벽치기 로그를 하나 Markdown으로 저장하는 것부터 시작해 보세요.

이 기사에서는 AI의 답변을 그대로 정답으로 취급하는 것을 권장하지 않습니다.

실무 이용 시에는 기밀 정보를 입력하지 말 것, 출력을 검증할 것, 필요에 따라 인간이 판단할 것을 전제로 합니다.

• AI와의 벽치기는 '질문'이 아니라 '사고 프로세스 설계'이다
• 모호한 아이디어를 요구사항으로 바꾸는 AI 벽치기 템플릿
• 구현 전에 AI와 설계 리뷰를 하기 위한 벽치기 절차
• AI에게 떠넘기지 않는 코드 리뷰·디버깅 벽치기 기술

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