AI 코딩 어시스턴트, 시니어 엔지니어처럼 사고하게 만드는 8가지 전략

요즘 AI 개발 도구 덕분에 누구나 쉽고 빠르게 코딩할 수 있는 세상이 됐죠. 하지만 정말 '시니어 엔지니어'처럼, 똑똑하게 일하는 AI를 만드려면 단순히 코드를 뽑아내는 걸 넘어 제대로 된 사고력과 문제 해결 노하우를 불어넣어야 합니다. 이 글에서는 실제 코라(Cora) 제품 개발을 사례로, AI에게 나만의 개발 스타일과 노하우를 학습시키는 8가지 실전 전략을 소개합니다. 여러분의 AI 코딩 도우미가 진정으로 '내 코드를 아는 동료'가 되게 만드는 방법, 지금부터 쭉 알려드릴게요!

문제를 정확히 재현하고 문서화하기

버그가 터졌을 때, 바로 '고치기'부터 할까요? 잠깐! 먼저 AI에게 버그를 정확히 재현시키고 관련 로그 · 작동 환경 · 조건들을 꼼꼼히 정리하게 하는 게 핵심입니다. 예를 들어 이메일 5만3천 통을 한 번에 아카이브하는 기능을 만들다가 예상치 못한 구글 API 제한에 걸렸다? 이럴 때 '재현 가이드'를 만들면 실제 원인, 프로세스의 병목, 사용자의 화면에서 무슨 일이 벌어지는지까지 한눈에 파악할 수 있습니다. 이런 과정이 반복되면, '이런 작업에선 반드시 재시도와 예외 처리가 필요하다'는 체크리스트가 자동적으로 생겨 낭비를 줄여줍니다.

베스트 프랙티스 조사로 시행착오 줄이기

아무리 노련한 개발자라도 모든 문제를 새로 풀 필요는 없죠. AI에게 '다른 개발자들이 비슷한 문제를 어떻게 풀었나'를 찾아오도록 명령하세요. 공식 문서, 블로그, 커뮤니티 토론까지 싹 훑어서 정리하면, 복잡한 마이그레이션이나 가격 설계, 이메일 캠페인 같은 실무 과제를 빠른 시간에 해결할 수 있습니다. 중요한 정보를 프로젝트 문서에 바로 저장하면, 다음에 같은 문제를 만났을 때 또 웹을 뒤질 필요 없이 내 지식 저장소에서 척척 꺼내 쓸 수 있답니다.

기존 코드 패턴 완벽하게 파악하기

새로운 기능을 추가할 때, 자기 코드에 이미 비슷한 구조가 있을 수도 있습니다. 그럴 땐 AI로 하여금 '우리 코드에서 이미 이런 기능이 어딨지?'를 검색하게 하세요. 예를 들어 사용자 행동 추적 기능을 추가하면서 예전 코드에 이미 잘 만든 추적 시스템이 있음을 발견한다면, 기능 중복과 호환성 문제를 한 번에 해결할 수 있습니다. '이벤트 트래킹 전용 전문가 에이전트'를 만들어두면, 관련 작업이 필요할 때마다 알아서 우리 팀의 베스트 패턴을 따라가게 됩니다.

오픈소스 라이브러리 소스코드를 직접 분석하기

빠르게 바뀌거나 문서가 부족한 외부 라이브러리를 쓸 때는 AI에게 직접 소스코드를 읽어오라고 하세요. 최신 기능이나 잘 알려지지 않은 파라미터도 놓치지 않고 활용할 수 있습니다. 매번 라이브러리 버전을 올릴 때마다 새로운 옵션·호환성 정보를 자동으로 갱신하니, 생생한 정보를 바탕으로 안정적인 시스템을 운영할 수 있죠.

깃(Git) 히스토리로 과거의 의사결정 맥락 살펴보기

어떤 코드를 볼 때 '왜 이렇게 만들어졌지?' 궁금한 적 많으시죠? AI가 깃 로그와 PR(Pull Request) 토론을 분석하면, 이전 개발자가 내린 결정의 배경과 실수를 바로 알 수 있습니다. 예를 들어 오래된 기능을 업그레이드하려다, 이미 과거에 올렸다가 되돌린 이력이 나오면 동일한 실수를 다시 반복하지 않게 되죠. 게다가 이 과정은 신규 팀원에게도 귀중한 '팀의 역사'를 전수하는 역할을 합니다.

프로토타입으로 사용자 경험 명확히 잡기

복잡한 UX(사용자 경험) 문제는 직접 코딩해봐야 답이 나오는 경우가 많죠. AI에게 빠른 프로토타입을 여러 개 만들어보게 하면, 실제 사용자가 직접 써보고 피드백을 줄 수 있습니다. 예를 들어 이메일 정리 화면을 여러 버전 만들어서 테스트하면 '아카이브 버튼은 꼭 좌상단에 있어야 직관적이다' 같은 요구 사항을 자연스럽게 발견하게 됩니다. 이렇게 실험하며 얻은 인사이트로 명확한 개발 요구사항을 정립할 수 있습니다.

제안 옵션과 장단점 한눈에 비교하기

문제 해결의 여러 방법이 있다면, AI에게 '다른 접근법의 장단점'을 정리해 달라고 해보세요. 예를 들어 이메일 동기화 기능을 구현할 때 기존 방식, 실시간 동기화, 로컬 캐싱 방식의 각각 구현 복잡성·속도·유지보수 난이도 등을 명확히 비교하면 결정 시간이 크게 줄어듭니다. 이런 선택 과정에서 내 선호도가 드러나기 때문에, 다음에 비슷한 문제를 만날 땐 AI가 알아서 내 취향에 맞는 옵션을 먼저 추천해 주기도 해요.

내 스타일과 보안 규칙까지 자동 검토하기

계획을 다 세웠다면, AI가 최종 검토자로 등장합니다. 과도한 복잡성은 없는지, 보안상 위험은 없는지, 그리고 나만의 코딩 스타일을 잘 지켰는지 각 전문 에이전트가 세세하게 따져주죠. 예를 들어 '쿼리 복잡성은 낮춰라', '입력값 검증이 누락된 부분이 있다' 같은 피드백이 바로 나오면, 코드 품질이 한층 올라갑니다. 이 과정에서 내가 좋아하는 스타일도 조금씩 AI가 학습해 더 나은 결과를 만들어줍니다.

한 번의 실험이 쌓여 성장하는 AI 시스템 만들기

위의 전략을 처음부터 전부 구현할 필요는 없어요. 오늘 당장 하나의 피처를 만들 때만이라도 '기존 코드, 외부 사례, 라이브러리 지원 범위'를 AI로 조사해 계획을 세우는 연습을 해보세요. 실행 뒤엔 그 과정에서 얻은 교훈을 간단한 '나만의 규칙'으로 문서화하면, 점점 더 똑똑한 개발 보조 시스템이 구축됩니다. 오픈소스된 예시 플러그인이나 여러 AI 도구를 조합해서 손쉽게 현업에 적용할 수도 있습니다.

마무리하며, 단순히 'AI가 코드를 대신 짜주는 시대'를 넘어서 이제는 '나의 사고방식·노하우·취향까지 닮은 진짜 동료'를 키우는 방법을 적용할 수 있을 때입니다. 한 번의 시도, 한 번의 피드백, 그리고 그 학습의 반복이 여러분 팀의 생산성과 완성도를 크게 높여줄 거예요. 오늘 써먹을 수 있는 전략부터 작게 실천해보세요!

출처 및 참고 : Teach Your AI to Think Like a Senior Engineer