LLM으로 몇 달간 코딩한 후, 다시 내 두뇌를 쓰기로 했어요
데이터로 그리는 마음의 지도
무심코 흘러가던 일상, 반복되는 감정과 행동의 실타래를 선명하게 그려보고 싶었던 순간이 있었다. 감정이란 지극히 사적이고 주관적이지만, 데이터라는 도구를 만났을 때 그 윤곽이 의외로 또렷이 드러나기 시작한다. 사람들은 자신을 안다고 믿지만, 정작 구체적으로 어떤 감정이 언제, 어떤 행동과 엮여 나타나는지를 선명히 기억하는 경우는 드물다. 이런 막연함을 걷어내는 데 가장 효과적인 방법이 바로 관찰과 기록, 그리고 데이터 시각화다.
일상 속 감정의 흔적을 체계적으로 기록해 나가는 과정은 마치 나만의 지도를 그리는 일과 닮아 있다. 오늘의 기분, 피로도, 일에 대한 동기, 예상치 못한 우울함, 짧은 소진의 순간까지—매일 쌓인 수치와 단어들은 하나의 좌표로 자리 잡는다. 중심에는 나의 감정이 있고, 그 감정에 직·간접적으로 영향을 미치는 행동이나 상황들도 노드처럼 이어진다. 처음에는 그저 익숙하지 않은 새로운 습관 같지만, 일정 기간 꾸준히 데이터를 모으다 보면 중요한 연결고리들이 서서히 모습을 드러낸다.
이렇게 수집된 데이터는 단지 수치와 기록에 머물지 않는다. 예를 들어, 집중력이 떨어지는 날을 돌아보면 전날 늦은 밤까지 휴대폰을 쥐고 있었던 사실이 수치로 드러난다. 예상치 못한 분노나 우울감을 분석해 보면, 반복적으로 마주친 작은 스트레스 자극이나 부족한 휴식이 주요한 변수로 떠오르기도 한다. 데이터 위의 점들이 선으로 연결되고, 각 변수 사이의 상관도가 시각화될 때, 복잡했던 마음의 구조가 하나의 지도로 변한다. 선명해진 지도 위에서는 변화의 방향도 명시적으로 잡힌다.
상관관계 분석, 히트맵, 타임라인, 감정 곡선. 이 모든 분석법과 시각화 기법은 마음의 복잡한 구조를 가장 직관적으로 드러내는 통로였다. 한 눈에 바라본 나의 마음과 행동 패턴은, 막연했던 자기 인식을 넘어 구체적이고 행동 가능한 통찰로 이어졌다.
데이터로 그리는 마음의 지도는 어느 한 순간에 완성되는 것이 아니다. 자꾸 지도를 새로 그려보며, 반복적으로 직면하게 되는 나의 진짜 모습과 마주해야 한다. 때로는 낯설고 당혹스럽지만, 그 위에서 비로소 변화의 실마리가 발견된다. 그렇게 도출된 연결고리는 자신의 이유 모를 감정과 행동들에 의미와 원인을 부여하고, 과거의 경험에서 현재의 선택까지를 잇는 실질적인 로드맵으로 기능한다.
결국 데이터는 오로지 숫자만을 보여주는 차가운 도구가 아니라, 마음의 지도를 그려가는 따뜻한 안내자 역할을 한다. 객관적인 기록과 주관적 경험이 정교하게 맞물릴 때, 우리는 나만의 진짜 심리 지형도를 손에 쥘 수 있다.
고성능 LLM을 활용하여 인프라를 구축했지만 코드 품질과 유지보수 문제 발생
AI의 비효율성 및 일관성 없는 결과로 인해 직접적인 코드 이해와 조사 필요성 인식
프로젝트를 빠르게 끝내려는 목적이 코드의 혼란, 중복, 비일관성을 초래함
이제 AI는 단순 반복작업이나 코드 변환 등 보조 용도로 사용하며 두뇌 사용을 우선시함
기존 PHP+MySQL 인프라의 한계로 새로운 인프라 필요성 인식 후 Go와 Clickhouse 선택
Claude 등 LLM과 함께 인프라 설계 및 계획 수립, 빠른 릴리스를 목표로 코드를 개발했으나 문제점 발생
AI가 작성한 코드, 빌드와 테스트 중심으로 작업 진행했지만 정돈 미흡으로 지속적인 이슈 발생
테스트와 검토를 통해 불일치, 중복, 혼란 문제가 드러남
LLM의 문맥 피드백의 한계를 경험하고 자율적 코드 설계로 방향 전환
반복적인 코드 정비와 리팩터링, AI의 역할 최소화
사고력 저하에 대한 우려로 펜과 종이를 사용하여 직접적인 코딩과 설계를 통해 문제 해결력 회복 추진
AI 활용에 있어 비개발자 및 ‘Vibe Coding’의 우려
AI 상용화와 성능 불일치에 대한 혼란과 신중한 시각
올바른 역할과 한계 이해하고 AI를 보조적 도구로 제한적으로 활용하는 것이 현명한 전략임 강조
