예전의 내 일은 이제 멀게 느껴진다 - AI 에이전트와 달라진 개발 업무

출처: pinecoder.dev 원문 / GeekNews

한 개발자가 ChatGPT를 검색처럼 쓰던 단계부터 에이전트에게 QA와 제약 조건만 정해 주는 단계까지, AI와 일하는 방식이 어떻게 바뀌었는지 돌아본 글이다.

검색에서 에이전트로

• 처음에는 ChatGPT를 검색 도구처럼 쓰다가, 쓰기 싫은 테스트 코드를 생성해 붙여 넣었다.
• 이후 Claude에게 작업을 맡기는 방식으로 옮겼다. 프롬프트에 참고할 파일, 관용 패턴, 테스트 방식을 구체적으로 적었고 코드는 여전히 전부 검토했다.

생산성 3배, 새 병목은 검토

• 병합한 PR 기준 개인 생산성이 약 3배가 됐다.
• 새 병목은 생성된 코드의 검토다. 표준 라이브러리와 기존 패턴을 쓰게 해 부담을 줄이고, 되돌리기 어려운 부분(비즈니스 로직, 고객 데이터, DB 변경, 암호화)에 검토를 집중했다.
• 업무의 중심이 아키텍처, 마이그레이션 계획, 핵심 로직으로 옮겨갔다.

QA 중심으로 일하기

• 계획 문서는 순서대로 구현할 목록이 아니라, 어떤 QA를 할지와 되돌리기 비용이 커지기 전까지 어디까지 만들지를 정하는 출발점이 됐다.
• 여러 프로젝트의 봇 커밋과 메모를 한곳에서 보는 활동 피드를 만들고, 취약점 보고서·성능 모니터링·지표 대시보드를 AI와 사람이 같이 보는 도구로 쓴다.
• 작업은 하위 에이전트에 나누고 감독 역할을 위에 둔다.

구현 방법 대신 제약 조건을 준다

• 이미지 처리 목표를 150ms로 쓰려다 실수로 15ms를 적었는데 모델이 해냈다.
• Electron 노트 앱을 iPhone으로 옮기는 탐색을 맡겼더니, 몇 시간 뒤 네이티브 Swift로 된 기본 동작 앱이 나왔다. 월 20달러 구독의 5시간 한도 중 40%를 썼다.

맺음말

글쓴이는 옛 방식을 빨리 놓을수록 실행력이 커진다고 느낀다. 모델과 작업 방식이 계속 바뀌니 계속 다시 맞춰야 한다고 말한다.