인공지능 (Artificial Intelligence)은 이전의 그 어떤 기술적 변화보다 빠르게 소프트웨어 개발을 변화시키고 있습니다.

오늘날 AI는 함수를 생성하고, 레거시 시스템을 리팩토링 (refactor)하며, 테스트를 작성하고, 코드를 설명하며, 심지어 아키텍처 개선안을 제안할 수도 있습니다. 코딩이 점점 더 자동화됨에 따라 중요한 질문이 떠오릅니다:

AI가 코드를 작성할 수 있다면, 소프트웨어 조직의 진정한 지적 자산은 무엇이 될 것인가?

저는 그 답이 코드 그 자체는 아니다라고 믿습니다.

현대 소프트웨어 엔지니어링의 누락된 계층

GitHub은 버전 관리 (version control)를 위한 강력한 도구들을 제공함으로써 우리가 협업하는 방식을 변화시켰습니다.

GitHub은 다음을 추적합니다:

• 소스 코드 (Source code)
• 커밋 (Commits)
• 풀 리퀘스트 (Pull Requests)
• 이슈 (Issues)
• 토론 (Discussions)

하지만 시간이 흐르면서 서서히 사라지는 한 가지가 있습니다:

우리는 왜 이 결정을 내렸는가?

다음과 같은 질문이 아닙:

무엇이 변했는가?

하지만 다음과 같은 질문들입니다:

• 왜 이 아키텍처 (architecture)가 선택되었는가?
• 왜 다른 솔루션은 거부되었는가?
• 어떤 가설 (assumptions)이 틀린 것으로 판명되었는가?
• 어떤 트레이드오프 (trade-offs)가 수용되었는가?
• 어떤 실험이 실패했으며 그 이유는 무엇인가?

몇 달 후, 새로운 엔지니어들은 종종 이전 작업자들이 이미 답변했던 것과 동일한 질문을 던지곤 합니다.

조직은 코드를 잃어버리는 것이 아닙니다.

그들은 **엔지니어링 메모리 (engineering memory)**를 잃어버리는 것입니다.

GitHub Synapse 소개

GitHub이 **버전 관리 시스템 (Version Control System)**에서 **인지적 버전 관리 시스템 (Cognitive Version Control System)**으로 진화한다고 상상해 보십시오.

코드 이력만을 저장하는 대신, 조직 지식의 살아있는 표현을 지속적으로 구축합니다.

단순히 다음과 같은 방식이 아니라:

Code A

↓
...

다음과 같은 방식입니다:

Thought A

↓
...

목표는 더 이상 무엇이 변했는지를 기억하는 것이 아닙니다.

목표는 왜 변했는지를 기억하는 것입니다.

인지적 디프 (Cognitive Diff)

오늘날의 Git Diff는 코드 라인을 비교합니다.

인지적 디프 (Cognitive Diff)는 엔지니어링 의도 (engineering intent)를 비교합니다.

하나의 함수가 다른 함수로 교체되었음을 보여주는 대신, AI는 아키텍처적 사고의 변화를 식별합니다.

예를 들어:

이전 결정 (Previous Decision)

Redis Cache
...

코드는 훨씬 더 거대한 엔지니어링 결정의 하나의 산물(artifact)이 됩니다.

의도 그래프 (Intent Graph)

모든 Pull Request, Issue, ADR, 그리고 Commit은 진화하는 **의도 그래프 (Intent Graph)**에 기여합니다.

조직은 고립된 저장소(repositories) 대신, 기술적 추론이 담긴 살아있는 지도를 구축하게 됩니다.

개발자들은 수천 개의 커밋을 뒤지는 대신 결정 사항들을 탐색할 수 있습니다.

실패의 기억 (Failure Memory)

소프트웨어 엔지니어링에서 가장 큰 비효율 중 하나는 이전의 실수를 반복하는 것입니다.

하나의 기능을 삭제한다고 가정해 봅시다.

오늘날에는 그것이 단순히 사라질 뿐입니다.

GitHub Synapse에서는 그 삭제가 구조화된 조직적 지식이 됩니다.

3년 후, 다른 엔지니어가 동일한 솔루션을 시도할 때 시스템은 다음과 같이 경고합니다:

유사한 구현 방식이 2023년에 폐기되었습니다. 운영 트래픽(production traffic) 환경에서 허용 불가능한 지연 시간(latency)을 유발했기 때문입니다.

계속하기 전에 이전 결정을 검토하시겠습니까?

이는 실패를 재사용 가능한 지능으로 변환합니다.

결정 재생 (Decision Replay)

모든 성숙한 프로젝트는 수년간의 아키텍처 진화 과정을 축적합니다.

그 역사를 이해하는 것은 어렵습니다.

GitHub Synapse는 결정 재생 (Decision Replay) 기능을 도입합니다.

새로운 엔지니어는 수천 개의 커밋을 읽는 대신, 시스템의 진화 과정을 하나의 서사(narrative)로서 지켜볼 수 있습니다:

• 초기 아키텍처 (Original architecture)
• 확장성 과제 (Scaling challenges)
• 실패한 실험들 (Failed experiments)
• 주요 피벗 (Major pivots)
• 현재의 설계 철학 (Current design philosophy)

단 몇 분 만에 말이죠.

엔터프라이즈 아키텍처 지능 (Enterprise Architectural Intelligence)

대규모 조직은 종종 수백 개의 저장소를 보유합니다.

서로 다른 팀들이 자신도 모르게 상충하는 아키텍처 방향으로 움직이기도 합니다.

한 팀은 이벤트 기반 아키텍처 (event-driven architecture)를 채택합니다.

다른 팀은 결합도가 높은 서비스 (tightly coupled services)를 향해 나아갑니다.

또 다른 팀은 서로 다른 인증 전략 (authentication strategy)을 도입합니다.

전통적인 버전 관리 (version control)는 이러한 조직적 모순을 감지할 수 없습니다.

하지만 인지 계층 (cognitive layer)은 가능합니다.

이 계층은 저장소 전반에 걸쳐 엔지니어링 의도를 지속적으로 분석하며, 이것이 비용이 많이 드는 기술 부채 (technical debt)가 되기 전에 아키텍처의 이탈 (architectural divergence)을 식별합니다.

AI 시대에 이것이 중요한 이유

AI가 소프트웨어를 생성하는 능력이 향상됨에 따라, 코드를 저장하는 것의 가치는 점점 낮아지고 있습니다.

조직의 지식 (organizational knowledge)을 이해하는 것이 극적으로 더 가치 있어집니다.

미래의 개발자 플랫폼은 코드 호스팅 (code hosting)보다는...

...집단적 엔지니어링 지능 (collective engineering intelligence)을 보존하는 데 더 집중하여 경쟁하게 될지도 모릅니다.

경쟁 우위는 다음과 같은 것이 아닐 것입니다:

"우리는 코드를 생성했습니다."

대신 다음과 같을 것입니다:

우리는 코드가 왜 존재하는지 이해합니다.

향후 전망

어쩌면 소프트웨어 엔지니어링의 다음 진화는 또 다른 코드 에디터 (code editor)가 아닐 수도 있습니다.

또 다른 AI 코딩 어시스턴트 (AI coding assistant)도 아닐 것입니다.

또 다른 리포지토리 (repository)도 아닐 것입니다.

어쩌면 그것은 **엔지니어링 조직을 위한 메모리 운영체제 (memory operating system)**일지도 모릅니다.

결정을 포착하고, 실패를 보존하며, 아키텍처적 추론 (architectural reasoning)을 연결하고, 소프트웨어 자체의 진화로부터 지속적으로 학습하는 시스템 말입니다.

어쩌면 GitHub의 미래는 코드를 저장하는 것에 있지 않을지도 모릅니다.

어쩌면 그것은 사고 (thought)를 보존하는 것에 관한 것일지도 모릅니다.

GitHub: 코드 추적을 멈추고, 사고를 추적하기 시작하라.

여러분의 관점을 듣고 싶습니다.

AI가 점점 더 소프트웨어를 작성할 수 있게 된다면, 차세대 개발자 플랫폼은 무엇을 보존해야 할까요?

코드일까요?

아니면 그 뒤에 숨겨진 지식일까요?

Concept developed with Crazy AI
*By **Seyed Alireza Alhossein Almodarresieh

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