AI에게 코드 작성을 요청했는데 전혀 엉뚱한 답변이 나오거나, 방금 전에 지시한 내용을 완전히 무시한 코드를 내놓은 경험이 있으신가요? 분명 최신 AI 모델을 사용하고 있는데도 마치 대화가 통하지 않는 것처럼 느껴질 때가 있습니다. 이런 상황이 반복되면 AI가 정말 코딩에 도움이 되는 도구인지 의문이 들기 마련입니다.
Cora의 빌더 Kieran Klaassen은 이 문제의 근본 원인을 명확하게 짚어냅니다. 바로 계획 없이 곧바로 코딩을 시작하기 때문이라는 것입니다. 우리는 AI를 단순한 코드 생성기로만 생각하고 즉각적인 결과를 요구하지만, 정작 AI가 맥락을 이해하고 일관성 있게 작업할 수 있는 구조는 제공하지 않습니다. 결과적으로 AI는 단편적인 정보만으로 코드를 생성하고, 우리는 그 결과물을 보며 실망하게 되는 것이죠.
멀티 에이전트로 AI를 진짜 코딩 파트너로 만드는 법
그렇다면 어떻게 해야 AI를 단순한 도구가 아닌 장기적인 코딩 파트너로 활용할 수 있을까요? 핵심은 코딩을 시작하기 전에 AI와 함께 철저하게 계획하는 것입니다. 다음 6가지 전략을 통해 AI의 성능을 극대적으로 끌어올릴 수 있습니다.
1. 재현 요청하고 기록하기
버그나 이슈를 발견했을 때 즉시 수정하고 싶은 마음을 잠시 억누르고, AI에게 “이 버그를 재현해봐. 고치지 말고 로그와 정보만 수집해줘”라고 요청해보세요. 예를 들어 API 호출 중 제한 에러가 발생했다면, 코드 리뷰 에이전트에게 ‘외부 API 호출 시 제한 처리 확인’이라는 체크리스트 항목을 추가합니다.
이 방법의 장점은 단순히 버그를 고치는 것을 넘어서, 같은 유형의 문제가 재발하지 않도록 시스템적으로 대응한다는 점입니다. AI는 문제를 재현하는 과정에서 버그의 패턴을 학습하고, 향후 유사한 상황을 사전에 감지할 수 있게 됩니다.
2. 모범사례를 먼저 조사하기
익숙하지 않은 패턴이나 새로운 문제를 다룰 때는 AI에게 직접 코딩을 시키기 전에 조사를 먼저 맡기세요. 라이브러리를 업그레이드해야 하는 상황이라면 “X버전에서 Y버전으로 업그레이드하는 방법, 주요 변경사항, 흔히 발생하는 이슈”를 검색하도록 지시할 수 있습니다.
이 과정은 3-5분밖에 걸리지 않지만, 공식 가이드와 다른 개발자들의 경험담을 종합적으로 파악할 수 있습니다. AI가 수집한 정보를 바탕으로 코딩을 시작하면 시행착오를 크게 줄일 수 있고, 업계의 모범사례를 자연스럽게 반영한 코드를 작성할 수 있습니다.
3. 기존 코드베이스를 파악하기
새로운 기능을 개발하기 전에 반드시 코드베이스를 검색해보세요. 이벤트 트래킹 기능을 추가하려 한다면 “현재 프로젝트에서 이벤트 트래킹은 어떻게 처리하고 있지?”라고 AI에게 물어봅니다.
이미 구축된 시스템이 있다면 처음부터 새로 만들 필요가 없어지고, 기존 코드의 패턴과 일관성을 유지할 수 있습니다. 특정 도메인을 자주 다룬다면 해당 영역을 전담하는 전문 에이전트를 만들어두는 것도 좋은 방법입니다. 이렇게 하면 매번 같은 질문을 반복하지 않아도 됩니다.
4. 프로토타입을 먼저 요청하기
무엇을 만들어야 할지 명확하지 않다면 프로토타입부터 요청하세요. “React와 Next.js를 사용해서 그레이스케일 프로토타입을 만들어줘”라고 지시하면 여러 레이아웃을 빠르게 실험해볼 수 있습니다.
프로토타입을 통해 어떤 접근 방식이 더 효과적인지 확인할 수 있고, 이 과정에서 얻은 인사이트를 문서화하여 실제 개발의 요구사항으로 활용할 수 있습니다. 완성도 높은 결과물을 한 번에 만들려고 하기보다는, 빠른 시도를 통해 방향을 검증하는 것이 훨씬 효율적입니다.
5. 여러 선택지를 제안받기
AI에게 “이 문제를 해결하는 세 가지 방법을 보여줘. 각각의 구현 복잡도, 성능 영향, 유지보수 부담, 기존 패턴과의 일치도를 알려줘”라고 요청해보세요.
이메일 동기화 기능을 예로 들면, AI는 다음과 같은 옵션을 제시할 수 있습니다. 첫째, 기존 시스템을 활용하는 방법(빠르지만 복잡), 둘째, 실시간 동기화 구현(깔끔하지만 느림), 셋째, 미러 캐싱 방식(초기 작업이 많지만 장기적으로 최선). 선택한 옵션과 그 이유를 함께 기록해두면, 다음 작업에서 AI가 여러분의 선호도를 반영한 제안을 내놓습니다.
6. 최종 점검하기
계획의 마지막 단계에서는 다양한 리뷰 에이전트를 활용하세요. 단순화 에이전트는 과도한 엔지니어링을 감지하고, 보안 에이전트는 잠재적인 취약점을 체크하며, 개인 스타일 에이전트는 여러분이 선호하는 코딩 패턴을 강제합니다.
이 과정에서 주고받는 피드백이 쌓일수록 에이전트들은 점점 더 똑똑해집니다. 여러분의 코딩 스타일과 선호도를 학습하면서, 시간이 지날수록 더욱 정교한 검토를 제공할 수 있게 되는 것이죠.
하루 15분 투자로 몇 달 후 완전히 다른 결과를 만드세요
처음부터 완벽하게 할 필요는 없습니다. 위 6가지 방법 중 한두 가지만이라도 적용해서 코딩 전 15-20분 동안 계획하는 시간을 가져보세요. 중요한 것은 결정과 선호도를 꾸준히 기록하는 것입니다.
몇 달이 지나면 여러분의 작업 방식을 깊이 이해하는 시스템이 만들어져 있을 것입니다. AI는 더 이상 명령을 기다리는 수동적인 도구가 아니라, 여러분의 의도를 파악하고 맥락을 고려하는 진짜 코딩 파트너가 됩니다. AI와의 협업에서 답답함을 느끼셨다면, 오늘부터 계획하는 시간을 가져보세요.