Python을 배웁니다.
JavaScript를 배웁니다.
React를 배웁니다.
Docker를 배웁니다.
AWS를 배웁니다.
Kubernetes를 배웁니다.
마침내 자신감을 느끼기 시작합니다.
그러다 누군가 “프롬프트 하나로 앱 전체를 만들었어요.”라고 말합니다.
이것이 바로 개발자가 되는 것입니다.
엔지니어링 분야에서 16년 이상 일하면서, 저는 이 과정이 왜 지치게 느껴지는지 이해합니다. 편안해질 때마다 업계는 더 많은 숙제를 안겨줍니다. 하지만 저는 이 곡선의 마지막 부분을 다시 그리고 싶습니다.
여러분이 가진 엔지니어링 지식은 다음을 설명해야 할 때 여전히 중요합니다:
• 앱이 로컬에서는 작동하지만 프로덕션 환경에서 실패하는 이유.
• 데이터베이스 쿼리 하나가 API를 다운시키는 경우.
• 재시도(retry) 과정에서 고객에게 두 번 청구되는 경우.
• AI가 생성한 엔드포인트가 사용자가 다른 사람의 데이터에 접근하게 하는 경우.
이러한 문제를 조사하는 방법을 아는 것은 경험을 필요로 합니다. 여러분이 배운 모든 계층은 시작할 수 있는 지점을 제공합니다. 그 지식은 프롬프트를 사용할 때도 도움이 됩니다.
여러분은 누락된 요구사항을 포착하고, 설계 선택에 의문을 제기하며, 위험한 가정이 여러 파일에 퍼지기 전에 잡아낼 수 있습니다.
저는 AI가 반복적인 작업을 더 많이 처리하기를 원합니다. 동시에 제가 프로덕션 환경에 무엇을 올리고 있는지 이해하고 싶습니다.
만약 뒤처지고 있다고 느낀다면, 이것을 시도해 보세요:
이미 만들 방법을 알고 있는 작은 기능을 하나 선택하세요.
AI 코딩 도구에게 이를 구현하도록 요청하세요.
그런 다음 그 결과를 팀원의 풀 리퀘스트(pull request)처럼 검토하세요.
- diff를 읽어보세요.
- 의존성(dependencies)을 확인하세요.
- 실패 사례들을 테스트하세요.
- 바꿀 것이 있다고 생각하는 부분을 찾아내고, 그 이유를 설명해 보세요.
여러분은 수년간 개발해 온 판단력을 단련하는 동시에 도구를 배우게 될 것입니다.
그리고 만약 이제 막 시작했다면, 생성된 코드를 처음부터 끝까지 따라가세요. 버튼에서 API로, 그리고 데이터베이스로, 다시 돌아오는 과정까지요.
도구가 바뀔 때마다 커리어를 새로 시작할 필요는 없습니다.
하지만 계속해서 배우기는 해야 합니다.
이 그림의 그 부분은 항상 정확했습니다.
이 차트에서 어떤 기술을 배우는 데 가장 오랜 시간이 걸렸나요?