Cursor에서 매일 코드를 작성하는 해외 엔지니어(@poteto)가 한 가지 생각을 게시했습니다. 바로 'AI의 결과물을 어떻게 하면 신뢰할 수 있을까'를 4단계 역피라미드 구조로 정리한 것입니다. 위쪽 단계일수록 공을 들여야 하고, 아래쪽 단계일수록 힘을 빼도 된다는 순서입니다.
- 가장 효과적인 것은 코드 자체입니다. 자주 사용하는 부분은 오류가 발생하기 어렵도록 재구성합니다.
- 그다음은 코드를 실행하기 전에 기계가 자동으로 오탈자를 찾아내는 시스템입니다.
- 마지막은 사람이 눈으로 확인하는 작업입니다. 여기는 가장 가볍게 해도 됩니다.
등, AI의 결과물을 믿기 위해 '어디에 가장 많은 노력을 기울여야 하는지'를 정리한 내용입니다.
여기서 놀라운 점은, AI의 결과물을 신뢰할 수 있도록 만드는 힘을 '사람이 마지막으로 눈으로 확인하는 단계'에는 거의 쏟지 않았다는 것입니다.
이는 본질적으로 '나중에 사람이 검토한다'에서 '처음부터 오류가 발생하기 어렵게 만든다'로의 전환입니다.
- 코드 재작성 = AI가 따라 하고 싶어 하는 모범 답안을 미리 올바른 형태로 정비해 놓는 기반 다지기
- 자동 검사 = 코드를 통합(merge)하기 전에 기계가 작성 방식 점검이나 동작 테스트를 한 번에 처리하는 시스템
예를 들어, AI에게 '여기는 이렇게 쓰지 마세요'라고 문장으로 요청할 수도 있습니다. 하지만 이런 종류의 주의사항은 읽고 지나치는 경우도 있습니다.
① 우선적으로 잘못된 작성 방식 자체가 불가능하도록 코드의 형태를 바꾼다
② 그래도 빠지는 부분이 있다면, 통합하기 전 자동 검사로 걸러낸다
③
참고 게시물은 여기입니다.
Claude Code x 브랜드 컬러 도해, 놀랍다
회사 색상과 서체로 된 도해를 1장으로 만들 수 있게 되었습니다. AI가 구성하도록 하는 'Diagram Design'이 공개되었습니다.
2026년 10월 11일 기준으로, 도표의 형태는 44가지입니다.
- 언어 지시만으로 브라우저에서 열리는 도표를 생성합니다.
- 作図道具(draw.io), Mermaid, Excalidraw로 만든 도표를 다시 그립니다.
