AI와 함께 일한 1년 동안 배운 여섯 가지 규칙
요약
AI와 함께 일하며 얻은 실질적인 경험을 바탕으로, AI에게 질문하는 방법론과 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류에 대한 통찰을 공유합니다. 단순히 기술적 지식 전달보다는 '어떻게 대화하고 접근해야 하는가'에 초점을 맞추고 있습니다.
핵심 포인트
- AI에게는 모르는 것을 평범한 단어로 묘사하며 질문하는 것이 효과적입니다.
- AI의 답변을 무조건적으로 신뢰하지 않고, 실제 작동 여부를 검증하는 비판적 사고가 중요합니다.
- 기술적인 한계는 서버 문제가 아닌, 로직이나 구현 방식에 있을 수 있습니다.
- AI 지식은 최신 인터페이스 변경 사항을 반영하지 못할 수 있으므로 주의해야 합니다.
지금까지의 모든 글은 이야기였습니다. 이번 글은 다릅니다.
사람들은 저에게 더 단순한 질문을 하기 시작했습니다. '그래서, 실제로 어떻게 대화하는 건가요?' 드라마틱한 이야기가 아니라, 그 방법론 말입니다. 그래서 여기에 올립니다. 제가 실제로 배운 여섯 가지 규칙과, 실수담을 포함한 실제 대화 내용들입니다.
이것은 기술(technique)이라기보다는, 무언가를 잘못 해보는 과정을 겪으며 일 년 동안 다듬어진 태도에 가깝습니다.
여섯 가지 규칙
**1.
여섯 가지 규칙
1.
"이 셀이 저 셀보다 크면 빨간색으로 변하게 하고 싶은데, 코드를 전혀 몰라요. 처음부터 설명해 주세요."
"버튼을 하나만 원해요. 이걸 누르면 흩어져 있는 행들이 날짜 순서대로 정렬되게 할 수 있나요?"
"이 화면은 많은 사람이 동시에 사용할 때 느려져요. 왜 그런지 설명해 주고, 해결책이 있는지 알려주세요."
이것이 전부입니다. 모르는 것을 말하고, 원하는 바를 평범한 단어로 묘사하면 AI가 당신의 수준에 맞춰 응답합니다.
AI가 실제로 틀렸던 경우
맹신하지 말고 믿으세요. 하지만 무조건적으로는 안 됩니다. 이것들이 실제 사례입니다.
거짓 제한. 제가 만든 내부 도구가 실제 트래픽을 받자마자 속도가 느려졌을 때, AI는 단호하게 말했습니다. '그건 서버의 한계일 뿐이라서 아무것도 할 수 없습니다.' 저는 그 답변을 받아들일 수 없어서 밤낮으로 계속 파고들었습니다. 진짜 원인은 완전히 다른 곳에 있었습니다. 도구가 클릭할 때마다 방금 로드한 것을 기억하는 대신 모든 것을 처음부터 다시 가져오고 있었던 것입니다. 이 한 가지를 고치자 '하드웨어적 제한'은 사라졌습니다. 제한은 서버가 아니었습니다. AI의 확신을 의심하지 않는 것이 중요했습니다.
구식 화면. 외부 접근 설정을 처음 할 때, AI가 설명한 단계들이 실제로 제 화면에 보이는 것과 계속 맞지 않았습니다. AI의 지식에는 '커트오프 날짜(cutoff date)'가 있었고, 그 이후로 인터페이스는 이미 변경된 상태였습니다. 해결책은 단순히
한 달 후면 이 모든 것이 그렇게 극적으로 느껴지지는 않을 겁니다. 그저 당신이 만들어서 놓아둔 작은 도구 하나만 있을 거예요. 저도 바로 그런 곳에서 시작했어요. 아주 사소한 것 하나가 조용히 스무두 개로 불어났죠.
첫 번째는 다음입니다. 짜증 나는 것을 찾아보세요.
여기는 From Zero to Ship의 일부입니다. AI를 활용하여 20개 이상의 작동하는 도구를 출시한 비개발자의 솔직한 기록입니다. 이 글에 공감했다면, 나머지 시리즈도 참고하세요.
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