AI 코딩 도구의 진짜 위험은 나쁜 코드가 나온다는 게 아니라, 나쁜 코드가 사람이 검토하는 속도보다 훨씬 빠르게 쌓인다는 데 있다. 경험 없는 사람이 AI와 함께 작업하면 코드베이스는 빠르게 오염되고, 일정 수준을 넘으면 AI 자신도 그 더러운 컨텍스트 위에서 더 나쁜 코드를 만들기 시작한다.
근거
LLM은 현재 컨텍스트에서 최선인 방식으로만 작업한다. 미래 아키텍처는 모델의 최적화 대상이 아니다. 매 이터레이션마다 프롬프트는 해결되지만, 코드베이스 전체의 일관성은 조금씩 무너진다.
“AI가 코드를 찍어내는 속도가 워낙 빠르기 때문에 경험없는 사람이 다루는 레포는 나중에 손을 댈 수 없을 정도로 겉잡을 수 없이 빠르게 더러워짐”
해결책은 매 플랜을 리뷰하고, AI가 준 코드를 계속 깎아내고, 의도를 정확히 전달하며 작업하는 것이다. 이 과정이 없으면 속도는 높지만 방향이 없는 상태가 된다.
연결된 생각
- 20260529-ai-prompt-context-blindspot-in-codebase — 이 현상의 구조적 원인
- 20260529-harness-ceiling-is-operators-intellectual-capacity — 감독의 품질이 결국 상한선이 된다
- 20260522-thin-harness-principle — 검증 가능한 PRD 하나에 집중하는 것이 해법