더 커진 코드베이스, LLM의 인공지능은 어떻게 확장하는가?
대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 꿈꾸는 소프트웨어 개발의 미래는, 단 한 번의 시도로 고품질 기능을 척척 구현하는 ‘원샷팅’입니다. AI가 인간 엔지니어처럼 방대한 코드베이스를 읽고, 이해하고, 미래까지 내다보며 코드를 만들어 내는 일—이런 미래가 과연 가능한 걸까요? 오늘은 AI와 인공지능이 실제로 대규모 코드베이스에서 어떻게 힘을 발휘할 수 있는지, 그리고 이를 위해 필요한 투자 전략과 현실적인 한계까지 톺아봅니다.
LLM 인공지능, 정말로 모든 걸 할 수 있을까?
대규모 언어 모델(LLM)은 막대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 자연어 처리와 코드 생성, 문서화, 테스트 코딩 등 다양한 영역에서 활약합니다. 특히, 소규모 혹은 ‘그린필드’(새로운, 복잡하지 않은) 프로젝트에서는 아마추어 개발자조차 LLM 덕분에 전문가처럼 빠르고 효율적으로 개발할 수 있죠.
하지만 LLM이 모든 문제를 척척 풀 수 있을까요? 현실은 조금 다릅니다. 복잡한 대형 코드베이스, 오래된 레거시 프로젝트에서는 LLM이 원하는 결과를 내는 것이 쉽지 않습니다. AI가 전체 맥락과 상호작용까지 파악해야 하므로, 단순 지시보다 훨씬 정교한 가이드와 감독 체계가 필요합니다.
'원샷팅' 성공률을 높이는 비결: 가이드라인의 힘
LLM이 "한 번에 제대로 된 코드"를 뽑아내는 능력을 최대화하려면, 개발 환경에 맞는 촘촘한 가이드라인 투자가 필수입니다. 프롬프트 라이브러리(가이드 문서, 코드 작성 규칙, 테스트 사례 등 맥락 정보 모음)를 만들어 AI가 필요한 모든 정보를 한 번에 받아볼 수 있게 돕는 것이 핵심이죠.
예를 들어 프롬프트에 단순히 “이 기능을 구현해줘”라고 물어볼 게 아니라, “이런 입력값을 받고, 저런 보안 규칙을 꼭 지켜야 하며, 테스트 방법은 이렇게 해”라고 명확하게 요구해야 합니다. 그럼 단순 코드 복붙이 아니라, 실제 시스템에 꼭 맞는 코드를 더 자주 받을 수 있습니다.
최근 개발 현장에서 실제로 활용되는 사례를 보면, 개발팀마다 자신들만의 규칙 파일을 코드에 넣어두고 LLM(예: GitHub Copilot, Cursor, Claude 등)이 그 규칙을 읽으며 코드를 생성합니다. 그래도 100% 완벽하진 않지만, "가이드가 잘 갖춰진 환경"에서는 1.5명 이상의 추가 인력 효과를 얻을 정도로 효율이 높아집니다.
깨끗한 코드, 잘 짜인 설계—AI도 사람이랑 같다!
AI가 코드에 더 깊이 관여할수록, ‘깨끗하고 모듈화된 설계’의 중요성은 커집니다. 정돈된 코드, 명확한 함수와 변수 이름, 모듈 경계가 뚜렷한 구조는 사람만 편리한 게 아니라 AI도 마찬가지입니다.
예를 들어 Django 앱에서는 각 도메인을 ‘app’ 단위로 분리하고, API 파일에 핵심 행동(예: visit_api.handoff_to_doctor(user))만 노출하면, 엔지니어나 LLM 모두 해당 앱의 전체 맥락을 알 필요 없이 필요한 기능만 안전하게 활용할 수 있습니다.
반대로, 여러 폴더에 뒤섞인 수천 줄짜리 파일, 복잡한 의존성, 중구난방으로 생성된 변수 이름 등이 난무하는 환경이라면, LLM이 무슨 코드를 짜야할지 헤매거나 엉뚱한 코드를 뽑을 가능성이 커집니다. AI의 코드 읽기/이해력은 인간과 놀랍게 닮아 있습니다!
감독의 역할: 설계, 아키텍처, 그리고 미래 계획까지
AI가 잘 작동하려면 단순 가이드뿐 아니라 ‘감독’(Oversight)도 필요합니다. 즉, 사람이 설계와 아키텍처를 먼저 짜고, LLM이 만든 결과물을 꼼꼼히 검토해야 미래의 기술적 부채(Technical Debt)나 예기치 않은 문제가 줄어듭니다.
핵심은 팀 전체의 설계 역량 강화! 경험 많은 개발자들이 실수를 반복하며 얻은 직감·노하우를 후배에게 전수하고, 코드베이스의 방향성을 꾸준히 재점검해야 AI 자동화도 더 높은 수준으로 성장할 수 있습니다.
현대 개발팀에서는 LLM/AI가 만든 코드 PR(변경 요청)을 인간이 직접 리뷰하거나, 코드 리뷰 프로세스에 자동화된 툴(테스트, 정적 분석, lint 등)을 추가해 품질을 높입니다. 일부 규칙은 테스트나 스크립트로 자동화해 코드 일관성을 법처럼 강제하기도 하죠.
검증, 자동화, 그리고 그 한계: '지금'은 사람의 손이 꼭 필요하다
AI가 코드를 얼마나 잘 짜도, 검증(Verification)이 빠진다면 현실 서비스에서는 쓸 수 없습니다. 특히 대규모 코드베이스는 변경사항이 미치는 영향이 넓고 복잡해서, 단순 테스트나 코드 리뷰만으로 모든 버그나 경계 상황을 잡기 어렵습니다.
요즘 개발팀에서는 LLM이 자잘한 단위 테스트(예: 특정 함수의 동작 체크, 반복적인 케이스 테스트 등) 작성에 도움을 받곤 합니다. 하지만 코드의 깊은 상호작용, 멀티스레드 환경의 미묘한 버그, 레거시 시스템의 예측불가한 문제는 여전히 인간 엔지니어의 경험과 직관이 반드시 필요합니다.
그럼에도, 자동화된 QA 환경 구축, 테스트 설정 표준화, 반복적인 리뷰 피드백을 문서화 등으로 검증의 효율을 높이는 꼼꼼한 노력은 여전히 효과적입니다. 앞으로 LLM의 문맥 이해와 상호작용 능력이 더 높아진다면, ‘인간+AI’ 협업이 더욱 강력한 검증 체계를 완성할 날이 올지도 모릅니다.
시사점: AI와 인간 개발자는 함께 성장해야 한다
AI, 인공지능을 활용한 LLM의 ‘대규모 코드베이스 확장’은 꿈과 현실 사이에서 꾸준히 진화를 계속하고 있습니다. 현재 시점에서 진짜 효과를 내려면 다음 세 가지를 기억하세요:
확실한 가이드라인 — 프롬프트 라이브러리를 고도화해, LLM이 필요한 맥락을 충분히 받도록 하세요.
깔끔하고 모듈화된 코드 — 사람도, AI도 잘 읽고 유지할 수 있는 구조로 코드를 계속 다듬으세요.
감독과 검증 체계 강화 — 팀의 설계 역량을 높이고, 자동화된 리뷰와 테스트를 적극 도입하되, 중요한 판단은 결국 사람이 직접 해야 합니다.
오늘의 결론? AI는 어느새 "나만의 코드 동료"가 되어가고 있지만, 팀의 리더십, 정교한 가이드, 그리고 검증은 여전히 인간의 몫입니다. 기술이 더 발전한다 해도, AI와 인간의 협업이 가장 강력한 시너지라는 점은 변하지 않을 것입니다.
참고
[1] Scaling LLMs to Larger Codebases - blog.kierangill.xyz
[2] Ask HN: How are you LLM-coding in an established code base? - Hacker News
[3] Large language model - Wikipedia
[4] DataFlow: An LLM-Driven Framework for Unified Data Preparation - arXiv