AI 코딩 도구를 쓰다 보면 처음에는 꽤 놀랍습니다. 요구사항을 말하면 컴포넌트도 만들고, 테스트도 작성하고, 리팩터링 방향도 제안합니다. 그런데 실무 프로젝트에 조금만 깊게 들어가면 곧 이런 문제가 생깁니다.우리 팀의 폴더 구조를 자꾸 무시한다.테스트 실행 방법을 매번 다시 알려줘야 한다.사용하지 않는 라이브러리나 패턴을 제안한다.작은 수정인데도 너무 넓은 범위를 바꾼다.PR에서 리뷰어가 싫어하는 스타일을 반복한다.이 문제는 AI 성능만의 문제가 아닙니다. AI에게 프로젝트의 기준과 맥락을 전달하는 방식이 아직 정리되지 않았기 때문에 생기는 문제에 가깝습니다. 최근 글에서 다룬 Spec-Driven Development가 “무엇을 만들지”를 명확히 하는 접근이라면, Agents.md는 “이 프로젝트에서..

AI 코딩 에이전트를 쓰다 보면 가장 먼저 체감하는 장점은 속도입니다. “로그인 기능 만들어줘”, “관리자 페이지 붙여줘”, “이 버그 고쳐줘”처럼 요청하면 코드 초안이 빠르게 나옵니다.하지만 실무 프로젝트에서는 빠른 생성보다 중요한 것이 있습니다. 바로 수정 범위를 통제하는 것입니다.AI가 한 번에 너무 큰 작업을 맡으면 다음 문제가 자주 생깁니다.요구하지 않은 파일까지 수정한다.기존 프로젝트 구조와 다른 패턴을 만든다.핵심 기능은 만들었지만 예외 처리가 빠진다.리뷰해야 할 변경량이 너무 커진다.실패했을 때 어디서부터 되돌려야 할지 애매해진다.그래서 AI 코딩 에이전트를 실무에 잘 쓰려면 “큰 기능을 한 번에 맡기는 능력”보다 작고 검증 가능한 작업으로 쪼개는 능력이 더 중요합니다.이 글에서는 AI 에..

AI 코딩 에이전트를 사용하면 개발 속도는 확실히 빨라집니다. 요구사항을 설명하면 컴포넌트, API 호출 코드, 테스트 코드, 리팩토링까지 빠르게 만들어 줍니다. 특히 반복적인 CRUD, 폼 처리, 타입 정의, 테스트 초안처럼 구조가 어느 정도 정해진 작업에서는 체감 효과가 큽니다.하지만 AI가 만든 코드가 빠르다고 해서 그대로 머지해도 된다는 뜻은 아닙니다. 오히려 AI 코드는 사람이 작성한 코드보다 더 조심해서 봐야 할 때가 많습니다.요구사항을 일부만 반영했을 수 있습니다.기존 프로젝트 규칙과 다른 패턴을 만들 수 있습니다.정상 케이스만 처리하고 예외 케이스를 놓칠 수 있습니다.테스트는 통과하지만 실제 UX가 어색할 수 있습니다.관련 없는 파일을 함께 수정했을 수 있습니다.이전 글에서 Vibe Cod..

AI 코딩 도구를 쓰면 개발 속도는 확실히 빨라집니다. Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Codex 같은 도구에게 요구사항을 말하면 코드 초안이 빠르게 만들어집니다. 간단한 화면이나 프로토타입을 만들 때는 특히 유용합니다.하지만 실제 프로젝트에 적용해보면 이런 문제가 자주 생깁니다.- “처음에는 잘 돌아가는 것처럼 보였는데 요구사항과 다르다.”- “코드는 그럴듯하지만 예외 처리가 빠져 있다.”- “기존 프로젝트 구조를 무시하고 새 패턴을 만들어버렸다.”- “수정해달라고 했더니 관련 없는 파일까지 바뀌었다.”이런 방식의 AI 코딩을 흔히 Vibe Coding이라고 부릅니다. 대략적인 느낌만 전달하고, AI가 만든 코드를 실행해보면서 되는 것 같으면 넘어가는 방식입니다. 작은..