AI 코드를 믿으려면 - 리뷰보다 실수하기 어려운 환경
AI 코딩 에이전트가 쓴 코드를 더 믿으려면 어떻게 해야 할까? 사람이 일일이 검토하기보다 AI가 실수하기 어려운 환경을 만들자는 주장이다.
주장
개발자 lauren은 사람이 코드를 줄 단위로 보기보다 AI가 실수하기 어려운 개발 환경을 만드는 게 중요하다고 말한다.
- 코드 구조와 타입 검사를 강화한다.
- 테스트와 자동 검증으로 오류를 미리 잡는다.
AGENTS.md같은 지침은 자동화하기 어려운 판단에 쓴다.- 사람은 중요한 설계 검토에 집중한다.
pstack
원문에서 소개한 pstack은 AI가 만든 엉성한 코드를 줄이기 위한 에이전트 스킬 모음이다. Cursor 플러그인이고 Claude Code에도 설치할 수 있다.
- 타입: 불가능한 상태는 타입으로 표현할 수 없게 만들고, 외부 데이터는 경계에서 검증한다.
- 테스트: 내부 구현이 아니라 겉으로 드러나는 동작을 테스트하고, 고치기 전에 실패하는 테스트부터 쓴다.
- 검증: “컴파일된다”나 AI의 자체 보고를 믿지 말고 실제 결과물을 확인한다.
- 리뷰: 여러 모델이 diff를 깨뜨려 보게 하는 교차 검토(
/interrogate)를 한다.
댓글에서는 토큰을 많이 쓴다는 지적도 있었다.
내 생각
“사람이 코드를 일일이 검토하기보다 AI가 실수하기 어려운 개발 환경을 만드는 게 중요하다”는 의견과, “회사에서는 내 이름으로 올라가는 코드가 어떤 문제를 일으킬지 모르고 책임도 나에게 있으니 사람의 리뷰가 필수다”라는 의견이 부딪히고 있다. “이 코드 뭐예요?“라는 질문에 “AI가 그렇게 하라던데요”라고 답할 수 있을까?