AI에게 “좋은 코드를 짜줘”라고 부탁하는 것은 마치 주니어 개발자에게 “알아서 잘해봐”라고 말하는 것과 같다. 인간과 달리 AI는 확률적 모델이기 때문에, 아무리 정교한 가이드라인(Skill)을 제공하더라도 특정 확률로 그 규칙을 이탈한다. AI 시대의 엔지니어링은 AI의 지능을 높이는 것만큼이나, AI가 ‘딴짓’을 하지 못하도록 물리적 경계선을 긋는 작업이 중요해진다.
근거
자연어 지시는 해석의 여지가 있고 확률에 의존하지만, Lint는 이진적인 결과(Success/Failure)를 보장한다. AI가 마음대로 ‘막춤’을 추지 못하게 하려면, 코드베이스 자체에 강력한 제약 조건을 심어야 한다.
“자유도를 좁혀야 AI의 코드 퀄리티가 올라간다. 그걸 하는 가장 좋은 방법이 Lint다. … Skill은 근본적으로 확률적이다. AI가 계속 그 규칙에서 벗어나는 상황이 발생했다.”
단순히 미적인 포맷팅을 넘어, 아키텍처적 의존성이나 특정 안티 패턴(예: useEffect 남용)을 Lint 수준에서 강제할 때 AI는 비로소 예측 가능한 코드를 생산하기 시작한다. 이는 ‘좁은 문’을 통과하게 함으로써 결과물의 밀도를 높이는 전략이다.
연결된 생각
- 20260612-ai-lint-harness — 이 주장을 뒷받침하는 구체적인 기술적 수단
- narrow-waist-architecture — 중간 지층의 제약을 통해 전체 시스템의 안정성을 확보하는 아키텍처 원리와 맥을 같이 한다.