AI agent coding에서 인간의 역할을 “승인자”로만 두면 이상한 일이 생긴다. Agent는 점점 더 빠르게 코드를 만들고, 테스트와 검증도 점점 더 잘한다. 그러면 인간은 겉보기에 맞아 보이는 결과를 승인하는 사람으로 밀려난다.
하지만 Geoffrey Litt의 핵심은 이해가 검증보다 넓다는 점이다. 이해는 결과가 맞는지 확인하는 절차가 아니라, 다음 변화를 상상하고 프로젝트의 방향을 정하는 참여 조건이다. 시스템을 이해하지 못하면 인간은 agent output을 받을 수는 있지만, 다음 loop를 설계하지 못한다.
그래서 /explain-diff, quiz, micro-world 같은 장치가 중요하다. 이것들은 문서 장식이 아니라 속도 조절 장치다. Agent가 빠르게 만든 변경을 사람이 따라잡고, 자기 말로 설명하고, 직접 조작해보게 만든다. AI 시대의 병목은 코드 생산이 아니라 이해 생산이다.
연결된 생각
- 20260716-cognitive-debt-in-agentic-coding — agentic coding에서 이해를 생략할 때 쌓이는 부채.
- 20260704-understand-to-participate-in-agentic-coding — 이해의 목적은 검증이 아니라 참여다.
- 20260704-code-explainer-docs-as-understanding-harness — 이해를 돕는 explainer/quiz/micro-world 패턴.